Работа посвящена описанию метода детектирования искусственных и ненаучных текстов в коллекции научных статей. Предлагаемый метод основан на лексическом и морфологическом анализе проверяемого документа, позволяющем оценить вероятность его принадлежности к классу научных документов. Эксперименты подтверждают возможность практического применения метода.
In this paper, we propose a method of machine-generated and non-scientific text detection in a collection of scientific papers. The method is based on lexical and morphological analysis of the document examined with the help of language modeling. This technique enables estimation of probability that the text belongs to the class of scientific documents. Experimental evidence shows feasibility of the approach.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.