Детекция ботов — актуальная проблема, так как современные модели способны быстро генерировать текст, похожий на написанный человеком. Вследствие этого, боты могут вводить в заблуждение («фейковые» новости, фальшивые комментарии в социальных сетях) и вредить развитию языковой личности.

Существующие методы идентификации текстов, сгенерированных ботами, нацелены на работу с одним фиксированным ботом, однако тот факт, что та или иная модель может хорошо выделять тексты одного боты не значит, что эта модель сможет выделять тексты других. В настоящем исследовании мы разделяем все множество текстов естественного языка на тексты, написанные людьми, и на тексты, сгенерированные ботами, делая возможным детекцию многих ботов.

Задачи:

• Сбор и обработка первичной языковой информации в как можно более широком кругу языков.
• Обработка указанной языковой информации с целью получения векторных представления всех слов в языке.
• Исследования семантических траекторий текстов, проверка статистических гипотез, позволяющих отличить тексты, сгенерированные ботами, от текстов, написанных людьми.
• Создание прототипа программы, позволяющих отличать тексты ботов от текстов людей в широком круге ботов для различных языков