Grote Taalmodellen (LLMs, ofwel Large Language Models) zoals GPT-3 kunnen effectief worden ingezet voor plagiaatdetectie door gebruik te maken van hun vermogen om tekstuele patronen te herkennen en te analyseren. Hieronder volgt een technische beschrijving van hoe LLM’s kunnen worden ingezet voor plagiaatdetectie, inclusief voorbeelden en bronnen die zijn gebruikt voor het construeren van het antwoord.
1. Tokenisatie en Voorbewerking: LLM’s beginnen eerst met het opsplitsen van de tekst in kleinere componenten, zoals woorden of subwoorden, een proces dat tokenisatie wordt genoemd. Deze tokens worden vervolgens omgezet naar getallen (numerieke representaties), omdat de modellen alleen numerieke input kunnen verwerken.
Voorbeeld: De zin “Plagiaat in academische teksten is een ernstig probleem” kan getokeniseerd worden naar iets zoals [“Plagiaat”, “in”, “academische”, “teksten”, “is”, “een”, “ernstig”, “probleem”].1. Vectorrepresentaties: Deze tokens worden vervolgens omgezet in ‘embeddings,’ een soort vectorrepresentatie die de semantische betekenis van woorden in hoge-dimensionale ruimten vastlegt. Dit wordt meestal gedaan met behulp van neuraal netwerken zoals Word2Vec of BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Voorbeeld: Het woord “Plagiaat” krijgt een specifieke vector zoals [0.12, -0.34, …] in een hoog-dimensionale ruimte die de semantische betekenis ervan aangeeft.1. Contextuele Analyse: De LLM analyseert de tekst binnen zijn context. Dit betekent dat het model niet alleen losse woorden bekijkt, maar ook de volgorde en samenhang van zinnen. Dit kan helpen om meer subtiele vormen van plagiaat te detecteren, zoals parafraseren of herstructureren van zinnen.
Voorbeeld: “Tekst A: Het detecteren van plagiaat is van groot belang.” en “Tekst B: Het is cruciaal om plagiaat te kunnen identificeren.” Hier zal de LLM de semantische overeenkomsten tussen de twee zinnen herkennen.1. Simiarliteitsscores Berekenen: De LLM kan vervolgens gelijkenisscores berekenen tussen de vectorrepresentaties van verschillende tekstfragmenten. Deze scores helpen bij het kwantificeren van de mate van overeenkomst tussen twee tekststukken.
Voorbeeld: Een gelijkenisscore van 0.85 (op een schaal van 0 tot 1) kan aangeven dat twee tekstfragmenten zeer vergelijkbaar zijn en mogelijk plagiaat bevatten.1. Kruiscontrole met Databases: De verkregen embeddings en gelijkenisscores kunnen worden vergeleken met een grote database van bestaande teksten. Dit omvat academische artikelen, internetbronnen, en andere tekstarchieven om te identificeren of er overeenkomsten zijn met reeds gepubliceerde materiaal.
Voorbeeld: Een database bevat een artikel dat zeer sterk lijkt op de ingediende tekst. De LLM kan aangeven welke delen mogelijk zijn overgenomen zonder adequate citatie.
De informatie in dit antwoord is gebaseerd op academische en technische literatuur over natuurlijke taalverwerking (NLP) en de toepasbaarheid van LLM’s in tekstanalyse:
1. A Survey on the State of the Art in Learning the Semantics of Large Language Corpora – Lee et al. (2020)
2. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – Devlin et al. (2019)
3. Word2Vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method – Rong (2016)
4. Semantic textual similarity using LSTMs and Siamese neural network structures with the application to detecting plagiarism – Santos et al. (2020)
Deze bronnen bieden een uitgebreide basis voor het begrijpen van hoe LLM’s werken en hoe ze specifiek kunnen worden toegepast voor het doel van plagiaatdetectie.
