Dataset de textos en español de Ecuador con cuatro versiones reescritas por GPT para tareas de identificación de texto generado automáticamente

César Humberto Espín Riofrio, Richard Espinoza Fajardo, Fausto Javier Ortiz Serrano, Tania Peralta Guaraca, Rocio Carchi Encalada

Resumen


Los generadores automáticos de texto como GPT de OpenAI, se han vuelto herramientas valiosas por su capacidad de producir texto muy similar al escrito por el humano.  Esa capacidad plantea desafíos a la hora de identificar la autoría del texto generado. El enfoque principal del presente trabajo se basa en la necesidad de contar con un dataset de textos en español para ser utilizado en tareas y herramientas de identificación de texto humano o máquina. La intención es proporcionar un dataset de textos en español originario de Ecuador de diversos ámbitos como X (Twitter), noticias y resúmenes de tesis, con una representación variada de estilos y contextos del lenguaje. Utilizando técnicas de web scraping, se recopilaron textos de los distintos dominios, que luego fueron reescritos automáticamente por GPT con la ayuda de la API de OpenAI, generando cuatro versiones distintas de cada uno de los textos originales humanos, para formar así el dataset requerido. De esta manera, se logró formar un conjunto de datos sólido con más de 15,000 textos en español cada uno con su versión original y cuatro versiones reescritas automáticamente por GPT, el mismo que puede ser usado en futuras investigaciones relacionadas a la detección de texto generado automáticamente.


Palabras clave


Generadores automáticos de texto; Dataset, GPT; Procesamiento de Lenguaje Natural.

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