arXiv 论文提出跨域风格嵌入检测多作者写作
原文标题：Multi-author style detection with stylistic embeddings
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该论文研究用大语言模型进行多作者写作风格变化检测，发现直接使用现成 LLM 或仅在目标域微调效果不佳。作者提出跨域迁移学习，微调 Mistral-7B 嵌入模型并与 PAN-25 竞赛 SOTA 的 DeBERTa 对比，发现两者在不同用户生成文本场景各有优势，融合两种嵌入可提升检测效果。
- 问题
- 多作者写作风格变化检测中，现成 LLM 或仅目标域微调效果不佳。
- 方法
- 用作者归属验证任务做跨域迁移，微调 Mistral-7B 嵌入并与 PAN-25 SOTA 的 DeBERTa 融合。
- 结果
- 两种嵌入在不同用户生成文本场景各有优势，融合后检测效果提升。
- 影响
- 做写作风格或作者识别时，LLM 嵌入与判别式模型互补比单用一方更划算。
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