LLMs (Large Language Models) können zur Plagiatserkennung eingesetzt werden, indem sie natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten nutzen, um Ähnlichkeiten zwischen Texten zu identifizieren und potenziell plagiiertes Material zu kennzeichnen. Diese Modelle, wie GPT-4 oder BERT, haben die Fähigkeit, umfangreiche Texte zu analysieren, semantische Muster zu erkennen und kontextuelle Zusammenhänge zu bewerten.
Ein erster Schritt bei der Plagiatserkennung mit LLMs besteht darin, den zu prüfenden Text in seine Bestandteile zu zerlegen, um eine detaillierte semantische Analyse durchzuführen. Dabei unterscheidet die Anwendung von einfachen Kopiermustern bis hin zu komplexen Paraphrasierungen. Ein LLM kann dabei durch folgende Prozesse unterstützt werden:
1. Paraphrase Detection: LLMs sind in der Lage, verschiedene Formen von Paraphrasen zu erkennen. Paraphrasen sind Formulierungen, die denselben Inhalt mit unterschiedlichen Worten wiedergeben. Hier spielt die Fähigkeit eines Modells, kontextuelle Bedeutungen und Synonyme zu erkennen, eine zentrale Rolle. Beispielsweise kann ein LLM erkennen, dass der Satz “Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund” eine ähnliche Bedeutung hat wie “Ein flinker, brauner Fuchs hüpft über einen trägen Hund hinweg.”
2. Similarity Matching: LLMs können die semantische Ähnlichkeit zwischen dem zu prüfenden Text und einer großen Menge existierender Texte (wie wissenschaftlichen Publikationen, Online-Artikeln und Datenbanken) berechnen. Dies erfolgt durch das Erstellen von Vektorrepräsentationen der Texte und das Berechnen von Ähnlichkeitsmetriken wie dem Kosinus-Winkel zwischen den Vektoren.
3. Contextual Analysis: Modelle wie GPT-4 können den Kontext eines Textabschnitts interpretieren und tiefergehende, kontextabhängige Plagiatsmuster identifizieren. Zum Beispiel kann ein LLM feststellen, ob ein Textabschnitt stilistisch oder inhaltlich ungewöhnlich für den Autor ist, indem es den Text mit anderen Arbeiten desselben Autors vergleicht.
4. Anomaly Detection: Neben direkter Ähnlichkeit können LLMs auch Anomalien im Schreibstil oder der thematischen Konsistenz aufspüren, die auf Plagiate hindeuten könnten. Wenn beispielsweise ein Text abrupt von einem einfachen zu einem sehr komplexen Stil wechselt, könnte dies ein Indiz für Plagiat sein.
Zur Umsetzung von Plagiatserkennungsalgorithmen mit LLMs können verschiedene Tools und Trainingsmethoden eingesetzt werden. Zu den bekannten Plattformen zählen etwa Turnitin und Grammarly, die maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitungsalgorithmen verwenden, um Plagiate zu erkennen (Turnitin, 2023; Grammarly, 2023).
Beispielstudien und Quellen:
1. Turnitin. (2023). How Turnitin Works. Abrufbar unter: https://www.turnitin.com/how-it-works
2. Grammarly. (2023). How Grammarly Works. Abrufbar unter: https://www.grammarly.com/how-grammarly-works
3. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Abrufbar unter: https://arxiv.org/abs/1810.04805
4. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., & Askell, A. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Abrufbar unter: https://arxiv.org/abs/2005.14165
Zusammengefasst bieten LLMs durch ihre fortgeschrittenen Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung und semantischen Analyse eine effektive Methode zur Plagiatserkennung, indem sie Texte auf tiefgreifende und kontextuell relevante Weisen analysieren.
