GLTR est un outil puissant développé par le laboratoire d'IA MIT-IBM Watson et HarvardNLP, conçu pour détecter et analyser automatiquement le texte généré. Il fonctionne en examinant la probabilité de chaque mot dans un texte, identifiant ceux qui semblent "trop probables" d'être écrits par un humain, une caractéristique courante du contenu généré par ordinateur. Cela fait de GLTR un atout inestimable pour l'analyse forensique et la détection de faux textes, tels que les avis contrefaits ou les articles de presse. Il a été efficacement utilisé dans divers scénarios, de l'examen des tests GRE et des articles scientifiques à l'analyse des systèmes de texte automatisés tels que ceux utilisés par The Washington Post. Reconnu pour son approche innovante, GLTR a été nominé pour la meilleure démonstration lors de la piste de démonstration ACL 2019, et son code source est librement accessible sur Github.
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