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Before and after example showing how to increase burstiness and perplexity by varying sentence length and word choice
AI検出

文章におけるPerplexityとBurstinessを高める方法

意図的にperplexityとburstinessを高めることは、通常、よりよい文章を書くことを意味するにすぎない。つまり、文の長さを変え、節の構造を混ぜ、単に見た目が整う語ではなく、実際に適切な語を選ぶことである。具体的な変更前後の例に加え、これが技法としての工夫でなくなり、悪い考えになり始める境界も示す。

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Comparison table showing how to write a null and alternative hypothesis as directional or non-directional

帰無仮説と対立仮説の書き方

まず帰無仮説を述べ, 次に対立仮説を述べる。証拠がすでに支持している内容に応じて, 方向的または非方向的のいずれかにする。具体例では, 両方の記述を一方向検定の費用とともに示し, 帰無仮説を棄却することが何を証明し, 何を証明しないのかを正確に示す。

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Diagram showing how GPTZero works today: a sentence-level AI classifier replacing its original perplexity and burstiness method
AI検出

GPTZeroの仕組み

GPTZeroはperplexityとburstinessを有名にしたが、その後ひそかに両方を廃止した。ここでは、現在その分類器が何を測定するのか、報告書が実際に何を示すのか、そしてこのツールが自らの限界をどのように述べているのかを示す。

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Table comparing research question vs hypothesis vs thesis statement across what each one does and which disciplines use it

研究課題、仮説、論旨文の違い

問い、仮説、論旨文はそれぞれ異なる役割を果たし、論文には、実際に何をしようとしているかに合うものだけが必要である。ここでは、定量研究、質的研究、論証的論文のそれぞれにどの組み合わせが適するかを整理する。

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