Cross language plagiarism detection with contextualized word embeddings - Vaz, Delton de Andrade (2021)
Plágio é o uso do trabalho de outra pessoa sem o devido reconhecimento e citação, sendo um dos maiores problemas editoriais da academia e da ciência. Um estudo realizado em 2020 pela CopyLeaks mostrou que o plágio aumentou em 10% após a transição para aulas online durante a pandemia da COVID-19. Em alguns casos, os autores podem traduzir textos de outro idioma e incluir em seus próprios trabalhos. Este comportamento mais “sofisticado” é conhecido como plágio multilíngue. Neste trabalho, investigamos métodos que são usados para a detecção do plágio multilíngue. Embora algumas das abordagens desenvolvidas até agora utilizem word embeddings como parte de seu pipeline, poucas delas exploram contexualized word embeddings. Contexualized word embeddings consideram características fundamentais da linguagem, como a polissemia, levando em conta o contexto no qual uma palavra em particular ocorre. Modelos multilíngues pré-treinados têm demonstrado grande desempenho em tarefas multilíngues, tais como similaridade de sentenças e predição de próxima sentença. Assim, com resultados promissores para tarefas relacionadas à detecção de plágio, apresentamos uma nova proposta para a detecção de plágio multilíngue utilizando modelos multilíngues pré-treinados com embeddings contextuais. Experimentos realizados em diferentes conjuntos de dados, como o PAN-PC-12, mostram que a detecção de plágio multilíngue utilizando modelos multilíngues pré-treinados com embeddings contextuais supera supera em 9% e 11% os modelos de última geração em relação aos resultados de plagdet obtidos para os pares de idiomas inglês-espanhol e inglês-alemão.