GLTR è un potente strumento sviluppato dal MIT-IBM Watson AI lab e HarvardNLP, progettato per rilevare e analizzare testi generati automaticamente. Opera esaminando la probabilità di ciascuna parola in un testo, identificando quelle che sembrano "troppo probabili" di essere scritte da un essere umano, un tratto comune dei contenuti generati al computer. Ciò rende GLTR un prezioso strumento per l'analisi forense e il rilevamento di testi falsi, come recensioni contraffatte o articoli di notizie. È stato utilizzato con successo in diverse situazioni, dalla scrutinizzazione dei test GRE e dei documenti scientifici all'analisi dei sistemi di testo automatizzati come quelli utilizzati dal Washington Post. Riconosciuto per il suo approccio innovativo, GLTR è stato nominato per la migliore dimostrazione alla ACL 2019 demo track, e il suo codice sorgente è liberamente accessibile su Github.
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