arXiv cs.CL· Shifali Agrahari, Sujit Kumar, Sanasam Ranbir Singh·· 10 小时前AI 评分27
TRIDENT 与 SHAKTI：面向印地语的 AI 文本检测框架与基准
TRIDENT and SHAKTI: A Framework and Benchmark for Hindi AI-Text Detection
AI 导读
研究团队发布印地语 AI 生成文本检测基准 SHAKTI，覆盖 4 种文体、8 个 LLM 系列及多种提示策略与对抗变换，并提出基于往返翻译的检测框架 TRIDENT，含静态阈值 TRIDENT-S、动态阈值 TRIDENT-D 和逻辑回归版 TRIDENT-C 三个变体。
正文 · AI 翻译
摘要：随着大语言模型（LLM）日益多语言化，区分人类撰写文本与 AI 生成文本对于维护信息完整性至关重要。然而，相关研究仍以英语为中心，针对印地语等低资源语言的基准十分有限。为填补这一空白，我们推出 SHAKTI，一个大规模印地语基准，涵盖四种体裁、八个 LLM 系列、多种提示策略以及对抗性变换。我们通过人工标注评估其质量，并分析人类撰写文本与 AI 生成文本在语言、语法和情感方面的差异。基于这些发现，我们提出 TRIDENT，一种基于往返翻译的检测框架，包含三个变体：TRIDENT-S（静态阈值）、TRIDENT-D（动态阈值）和 TRIDENT-C（使用多距离 RTT 特征的逻辑回归）。TRIDENT 利用原文与往返翻译文本之间的语义一致性来识别 AI 生成内容。大量实验表明，TRIDENT 优于传统基线和监督基线，其中 TRIDENT-S 取得最佳整体性能。在七种语言、对抗性设置和未见过的 LLM 上的进一步评估证明了其多语言适用性和鲁棒性，同时凸显了对翻译模型的敏感性。
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.41232 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.41232v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.41232 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Shifali Agrahari [查看邮箱]
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2026年10月30日星期五 04:13:20 UTC（4,178 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org