AuTexTification: Model Generated Text Attribution

Esta tarea pretende impulsar la investigación sobre la detección de texto generado automáticamente mediante modelos de generación de texto. Los participantes deben desarrollar modelos que exploten pistas sobre la forma y el significado lingüísticos para distinguir el texto generado automáticamente del texto humano. Esta subtarea consiste en atribuir el texto generado por el modelo al modelo que lo generó, de seis modelos.

Publicación
Areg Mikael Sarvazyan, José Ángel González, Marc Franco-Salvador, Francisco Rangel, Berta Chulvi, Paolo Rosso (2023) Overview of AuTexTification at IberLEF 2023: Detection and Attribution of Machine-Generated Text in Multiple Domains. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 71, septiembre de 2023, pp. 275-288.
Idioma
Español
Tarea abstracta
Año
2023
Métrica Ranking
Macro F1

Mejores resultados para la tarea

Sistema MacroF1
Drocks 0.6472
Drocks 0.6417
TALN-UPF 0.6145
iimasPLN 0.5143
UAEMex 0.3378
ANLP 0.1793

Si has publicado un resultado mejor que los de la lista, envía un mensaje a odesia-comunicacion@lsi.uned.es indicando el resultado y el DOI del artículo, junto con una copia del mismo si no está publicado en abierto.