Natural Language Watermarking Based on Syntactic Displacement and Morphological Division
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores a method for Korean text watermarking based on a linguistic analysis scheme using morphemic and syntactic analysis. In this scheme, a predicate nominal is separated into its nominal and its predicate, and syntactic adverbial is displaced. Korean, as an agglutinative language, provides a good basis for this morpheme-based natural language watermarking because a word consists of several morphemes. A Korean word usually consists of a content morpheme and a function morpheme. However, a predicate nominal is an exception, having two content morphemes-nominal and predicate--and one function morpheme. So, we can divide a predicate nominal into a nominal and a predicate. In addition, we also perform syntax-based watermarking. We displace syntactic adverbials using the characteristic that most languages permit displacement of syntactic adverbials within its clause. Combining these morphemic and syntactic characteristics, we propose a method of language watermarking based on syntactic displacement and morphological division. To make our system more secure, we also include a sentence weight value and encode the weight value with a watermark bit. Our watermarking method doesn't change the meaning of the most marked sentences, and it also ensures the naturalness of the sentences. From the experimental results, we show that the rate of unnatural sentences of marked text is reasonable, and the watermarking capacity is better than previous systems. The coverage of marked sentences is also reasonable. Experimental results also show that the marked text retains the same style, and also has the same information without semantic distortion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».