SHALLOW ANN MODELS TO CLASSIFY UKRAINIAN AI-GENERATED TEXT

ID елемента: 22421
2026/05/05
Властивості
Назва
Англійська
SHALLOW ANN MODELS TO CLASSIFY UKRAINIAN AI-GENERATED TEXT
Російська
.
Українська
НЕГЛИБОКІ ANN-МОДЕЛІ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ УКРАЇНОМОВНОГО ТЕКСТУ, ЗГЕНЕРОВАНОГО ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ
Опис
Англійська
In this study, we address the task of detecting AI-generated fragments within Ukrainian-language texts. The objective is to develop a tool capable of identifying content produced with the assistance of artificial intelligence, particularly in PDF documents related to the IT domain. The research explores and analyzes existing solutions and approaches currently available in this area. Several commercial AI-content detectors were evaluated using our custom datasets. The dataset was constructed by segmenting bachelor's theses from IT-related fields into fragments of approximately 1,000 characters each. Five artificial neural network models were tested using the custom dataset combined with a traditional NLP pipeline, achieving an accuracy of 87–88%. Given the complexity of the problem and the ethical considerations within the educational context, the classification results should be further validated by human experts. The current implementation can serve as a foundation for future improvements.
Українська
У цьому дослідженні розглядається задача виявлення фрагментів, згенерованих штучним інтелектом, в україномовному тексті. Мета роботи – розробити інструмент, який допомагатиме визначати контент, створений за допомогою ШІ, зокрема у PDF-документах, що стосуються IT-сфери. В роботі було розглянуто та проаналізовано які рішення та підходи існують на даний момент. Створено власний тестовий набір даних за допомогою розбиття дипломних робіт бакалаврів ІТ спеціальностей на сегменти приблизно по 1000 символів кожен. Виконано тестування роботи різних комерційних детекторів на цьому наборі даних. Побудовано та навчено п’ять моделей штучних нейронних мереж із використанням цього набору та традиційних NLP процедур обробки тексту, було досягнуто точності 87–88%. Зважаючи на складність проблеми та етичні аспекти застосування інструменту у сфері освіти, результати класифікації повинні бути додатково перевірені експертами. Поточна реалізація може слугувати основою для подальших удосконалень.
Автор
Англійська
Peredrii, Olena
Тематика
Англійська
artificial neural networks (ANN)
Англійська
shallow ANN models
Англійська
AI-generated content (AIGC)
Англійська
LLM
Англійська
AI detector
Російська
22
Українська
штучні нейронні мережі (ШНМ)
Українська
неглибокі моделі ШНМ
Українська
контент
Українська
створений штучним інтелектом (AIGC)
Українська
LLM
Українська
детектор штучного інтелекту
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4113
10.26906/SUNZ.2025.4.108
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 4 No. 82 (2025): Control, Navigation and Communication Systems; 108-113
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 4 № 82 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 108-113
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 4 № 82 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 108-113
2073-7394
10.26906/SUNZ.2025.4
2025. №4 (82)
Мова
en
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4113/3443
Права
Українська
Авторське право (c) 2025 Olena Peredrii
Українська
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 423 items
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 11:56
Остання зміна
2026-5-5 11:56
ID елемента
#22421