大模型生成回答与人类回答文本的语言特征比较研究

人类与ChatGPT文本特征对比

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🔼 该图表主要展示了人类回答文本与 ChatGPT 生成文本在多个语言特征维度上的对比分析结果，这些维度包括描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性和篇章凝聚力。图表通过表格和文字描述，细致地呈现了两类文本在各项具体指标上的均值差异，以及这些差异背后可能蕴含的语言学意义。通过这些对比，研究揭示了人类语言和机器生成语言在风格、结构和表达方式上的显著区别。例如，在描述性特征方面，ChatGPT 的文本在字数、词数和段落数上均高于人类回答，显示出机器生成文本倾向于使用较长的篇幅来阐述问题。然而，人类的文本在汉字的笔画复杂度和多样性方面表现更强，体现了人类语言在用词上的灵活性和丰富性。在字词常用度方面，人类回答中高频字词的占比高于 ChatGPT，表明人类的回答更易读。而 ChatGPT 在字词多样性方面表现出重复性较高的特点，尤其是在实词的使用上，这导致其文本的信息密度相对较低。句法复杂性方面，ChatGPT 生成的文本倾向于使用更复杂的句子结构，但在篇章凝聚力方面，人类则更注重使用合适的连接词，使语句的逻辑关系更加清晰。这些差异不仅揭示了人类和机器在语言生成上的不同偏好，也为理解人类智能和人工智能的本质差异提供了新的视角。此研究有助于未来优化大语言模型，使其生成更接近人类自然语言的文本。

人类与ChatGPT文本特征均值对比

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🔼 本文深入探讨了人类与ChatGPT在生成文本时语言特征的差异，核心是通过对3293个开放域中文问题的人类回答与ChatGPT回答进行对比分析。研究从五个维度——描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性以及篇章凝聚力——共计161个语言特征展开。研究结果揭示，在这五个维度中，有77个语言特征存在显著差异，主要集中在描述性特征、字词常用度和字词多样性。具体来说，人类语言表现出更高的易读性，更少的论元重叠，更口语化的风格，更丰富的词汇，以及更强的互动性，而ChatGPT生成的语言则倾向于使用较长的句子和更为正式的表达。在描述性特征方面，ChatGPT的平均词长、双音节词和四音节词占比相对较高，而在人类语言中，少笔画和中笔画汉字的使用更为灵活。字词常用度分析显示，人类语言中高频汉字和词汇的占比高于ChatGPT，这使得人类文本的阅读难度相对较低。在字词多样性方面，人类语言的字词种类更为丰富，而ChatGPT的词汇选择范围较窄，重复性强。此外，人类语言的实词丰富度更高，提供的信息量更大。在句法复杂性上，ChatGPT倾向于使用更复杂的并列短语和较长的依存关系，而人类语言的句子结构相对简单。篇章凝聚力方面，ChatGPT生成的文本在句子间语义的重复度较高，而人类语言则更倾向于通过不同方式呈现信息并避免过度重复。文章通过实验和机器学习方法，验证了这些特征在区分人类和机器生成文本方面的有效性，并强调了对这些差异进行深入分析对于理解人类智能和人工智能之间差异的重要性。

人类与ChatGPT文本特征对比

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🔼 该论文通过对比分析人类和ChatGPT生成的文本在多个语言特征维度上的差异，旨在揭示两者在语言使用上的本质区别。研究者选取了3293个中文问答对，分别由人类和ChatGPT生成回答，并提取了161个语言特征，涵盖描述性特征、字词常用度、词汇多样性、句法复杂性和篇章凝聚力五个维度。通过机器学习方法，筛选出在这两类文本中表现出显著差异的77个特征，并进行了深入分析。研究结果表明，人类语言在多个方面与机器生成语言存在显著差异。在描述性特征方面，人类的回答长短不一，段落分布较少，而ChatGPT的回答则倾向于分段式阐述，且文本长度相对固定。在字词常用度方面，人类倾向于使用更高频的字词，使文本更易于理解，而ChatGPT则偏好使用词长较长的词汇。在词汇多样性方面，人类的词汇选择范围更广，表达更灵活，而ChatGPT的词汇则相对保守。在句法复杂性方面，ChatGPT生成的句子在结构上可能更加复杂，但人类语言的句子长短变化更加灵活。在篇章凝聚力方面，ChatGPT的重复论元较多，而人类则倾向于使用多样化的表达方式。这些差异反映出人类在语言运用上具有更强的灵活性和创造性，而机器语言则表现出一定的模式化和重复性。本研究为深入理解人类智能和人工智能的区别，以及提高自然语言处理技术提供了有价值的参考。

人类与ChatGPT回答文本语言特征对比

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🔼 该表格展示了人类和ChatGPT在回答问题时，文本语言特征上的差异。研究主要关注了描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性以及篇章凝聚力这五个维度。通过对比分析这些维度下多项具体指标，揭示了两者在语言使用上的显著不同。例如，在描述性特征方面，ChatGPT倾向于使用较长的句子和段落，平均句长和平均段落长度都高于人类回答。而在字词常用度方面，人类回答则更多地使用了高频词汇，使得文本的阅读难度相对较低。在字词多样性上，人类回答展现出了更丰富的词汇选择和表达方式。具体而言，人类在回答问题时，倾向于使用较多不同种类的字和词，且词汇的重复使用率较低，而ChatGPT则在生成回答时会重复使用一些词语，导致词汇多样性相对较差。在句法复杂性方面，ChatGPT生成的文本在短语结构上更为复杂，各种短语的平均长度和数量均高于人类。此外，篇章凝聚力方面，ChatGPT在相邻句子和全文中具有较高的词语和实词重复性。总的来说，人类回答在语言的灵活性、多样性和信息密度上更胜一筹，而ChatGPT则在句法结构和篇章连贯性上更具优势。这些发现有助于更深入地了解人类语言和机器生成语言之间的差异，并为改进机器语言生成技术提供了参考。

人类与ChatGPT文本特征对比

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🔼 该图表呈现了对人类和 ChatGPT 生成的文本进行语言特征分析的比较研究。它着重于描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性以及篇章凝聚力五个维度。具体来说，图表展示了这些维度下多个细分指标在人类文本和机器生成文本之间的差异。例如，在描述性特征方面，人类文本在少笔画字、中笔画字比例以及平均字形部件数等指标上高于 ChatGPT 生成的文本，表明人类在汉字使用上的灵活性和多样性；而在篇章结构方面，ChatGPT 生成的文本倾向于使用更多的分段和更长的段落，与人类的自然表达习惯存在差异。字词常用度分析中，人类文本在字词的平均对数频率上整体高于 ChatGPT，说明人类倾向于使用更为常见的词汇。在字词多样性方面，人类文本在类型标记比率、实词丰富度等方面均高于 ChatGPT，表明人类在词汇使用上更为丰富和灵活。句法复杂性维度则显示，ChatGPT倾向于使用更长的句子、更多的并列短语以及更复杂的句法结构，而人类的语言表达则较为简洁。篇章凝聚力方面，ChatGPT在相邻句和全文的词语重复率上均高于人类，但人类使用更多的指称和转折连词来构建篇章结构，使得语义衔接更自然。总的来说，这些分析揭示了人类语言在自然度、多样性、以及表达方式上的优势，与机器生成文本存在显著差异，进一步强调了深入理解这些差异在提高语言模型和推进自然语言处理技术发展中的重要性。

人类与ChatGPT文本特征均值对比

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🔼 本文研究对比了人类和ChatGPT在回答开放域问题时产生的文本的语言特征差异，使用了包括描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性和篇章凝聚力在内的五个维度共161个语言特征。研究结果表明，在多个维度上，人类语言和机器生成语言存在显著差异。在描述性特征方面，ChatGPT生成的文本倾向于使用更多的字、词，以及较长的句子，但段落较少，平均段落长度也低于人类文本，这表明ChatGPT倾向于在每个段落中集中阐述。在字词常用度方面，人类语言使用更多的高频词，使得文本相对更易读，而ChatGPT倾向于使用一些在特定语料库中频率不那么高的词。字词多样性方面，人类的词汇更加丰富，使用更灵活，而ChatGPT在词汇的选择上较为保守，重复性强，这说明人类倾向于使用不同的词汇表达相同或相似的概念，而ChatGPT倾向于重复使用一些词汇。在句法复杂性方面，ChatGPT倾向于使用更复杂的句子结构，尤其是并列短语，这使得ChatGPT生成的句子更长、结构更复杂。在篇章凝聚力方面，ChatGPT在重复词语的使用上高于人类，并且更倾向于使用书面语的连接词，而人类使用更多口语化的连词，这体现了两者在表达风格上的差异。该研究揭示了人类和机器在语言使用上的内在差异，为未来深入理解自然语言和开发更高级的语言模型提供了重要参考。

人类与ChatGPT文本特征对比

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🔼 该研究深入比较了人类撰写文本与大型语言模型（如ChatGPT）生成的文本在语言特征上的差异。研究使用了3293个中文开放领域问题的人类回答和ChatGPT的对应回答作为语料库。通过分析161个语言特征，涵盖描述性特征、字词常用度、词汇多样性、句法复杂性和篇章连贯性五个维度，揭示了两者之间存在的显著差异。研究结果表明，在描述性特征方面，ChatGPT倾向于使用更多笔画较少的汉字，而人类则更灵活地运用各种笔画的汉字；在字词常用度方面，人类文本中高频词汇的比例更高，而ChatGPT使用词频较低的词汇更多；在词汇多样性方面，人类文本表现出更丰富的词汇选择，而ChatGPT的词汇使用相对保守且重复性强；在句法复杂性方面，ChatGPT生成的句子结构更倾向于使用较长的并列结构，而人类的句子结构则更为灵活；在篇章凝聚力方面，ChatGPT的文本在相邻句子间的词汇重复率更高，而人类则倾向于使用更丰富的连接方式来表达语义联系。此外，研究发现人类的回答更倾向于使用口语化表达，并具有更强的叙事性和交互性。相比之下，ChatGPT的文本在句法上展现出更高的复杂度，但在语义表达上显得较为单一。这些发现表明，虽然大型语言模型在生成文本方面取得了显著进步，但其在语言特征上仍与人类存在明显的差异。这些差异不仅反映在词汇使用和语法结构上，也体现在篇章连贯性和语言风格上，为未来研究人类智能和人工智能的差异提供了重要参考依据。

句法复杂性分布图

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🔼 该图表展示了人类回答与ChatGPT生成文本在句法复杂性上的差异。图表包含六个子图，分别从不同的角度对比了两种文本的句法特征分布。这些特征包括最大句子依存距离、平均句子依存距离、最大句法树高、平均句法树高、句法树高大于14的句子数量以及句法树高大于14的句子占比。每个子图都使用了频率分布图来展示数据，其中灰色区域代表人类回答，而线条代表ChatGPT的生成文本。从视觉上看，这些图都展示了不同特征的分布情况，并清晰地对比了人类和机器在这些方面的差异。

(a) 最大句子依存距离：该子图显示，人类回答的最大依存距离分布相对分散，在10-30之间有一个明显的峰值，而ChatGPT的分布则更为集中，峰值在25-30之间，且密度更高，表明ChatGPT倾向于使用更长距离的依存关系。(b) 平均句子依存距离：该子图显示人类回答的平均句子依存距离分布在2.5-7.5之间，而ChatGPT则集中在3-4，显示人类在句子结构上更为灵活多变。(c) 最大句法树高：两者的最大句法树高分布相似，但人类的分布稍稍偏向高值区域，表明人类有时会使用更复杂的句子结构。(d) 平均句法树高：该子图表明人类回答的平均句法树高在10-20之间分布较均匀，ChatGPT则分布在10-15之间，较为集中，说明人类的句子结构较为多样。(e) 句法树高大于14的句子数量：该子图揭示，人类回答中句法树高大于14的句子数量较少，而ChatGPT生成文本中则更为常见，说明ChatGPT倾向于使用结构较为复杂的长句。(f) 句法树高大于14的句子占比：该图显示人类回答中句法树高大于14的句子占比分布较低，而ChatGPT的分布在0.1左右，表明ChatGPT更喜欢使用复杂结构，同时也反映了人类在句子结构上的灵活性和多样性。

总体来看，这些图表共同表明，尽管在某些方面人类和ChatGPT的句法复杂性分布相似，但在某些关键方面，如句子依存距离和高句法树高度的句子比例，两者存在明显差异。这些差异可能反映了人类语言的灵活性和多样性，而ChatGPT则倾向于使用更规范和复杂的句法结构。

描述性特征对比

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🔼 该图表展示了在描述性特征维度中，人类回答文本与ChatGPT生成文本的各项特征均值对比情况。横轴代表不同的描述性特征，包括少笔画字数/比例、中笔画字数/比例、高笔画字数/比例、字形/字例平均笔画数/部件数、字/词例数、字形/词形数、单双三四音节词数/占比、平均词长、句子数、平均句长、句长标准差、最长句字/词数、段落数以及平均/最长段落长度等。纵轴表示具体的数值，反映了各个特征的平均值。研究结果表明，ChatGPT在笔画、字数、词数三个类别上的数值普遍高于人类回答，而在部件、句子、段落三个类别上的数值则普遍低于人类回答。例如，ChatGPT生成的文本中，字数、词数等指标显著高于人类文本，说明机器在生成文本时倾向于使用更多的字词；而人类的回答则在笔画的复杂度（如笔画数、部件数）上高于机器，表明人类在文字选择上具有更高的多样性。此外，人类回答的段落数和段落长度也显著高于ChatGPT，暗示人类在语篇结构上的组织能力更强。从句长标准差来看，人类回答的句长变化度较高，表明人类在句子长度的运用上更加灵活多变。总的来说，此图表揭示了在文本描述性特征上，人类与AI在文本长度、字词使用习惯和语篇组织结构上的显著差异。

人类与ChatGPT文本的篇章凝聚力对比

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🔼 该图表展示了人类与ChatGPT在篇章凝聚力方面的对比，具体包括指称、衔接和重复三个方面。图(a) 指称部分，对比了不同人称代词、指示代词和疑问代词的使用比例。可以看出，ChatGPT在第三人称代词的使用上显著高于人类，而人类在第二人称和疑问代词的使用上略高于ChatGPT。图(b) 衔接部分，对比了不同逻辑关系的连词使用比例。ChatGPT在选择关系、并列关系等连词的使用上显著高于人类，而在条件关系、因果关系等连词的使用上低于人类。这表明ChatGPT在构建句子之间的逻辑关系时，倾向于使用较为直接的连接词，而人类的表达则更加灵活，逻辑关系更为复杂。图(c)重复部分，对比了相邻句和全文中名词、动词和实词的重复使用情况。ChatGPT在所有重复类型的测量中均显著高于人类，表明ChatGPT在文本中倾向于重复使用某些词语或短语，以维持话题的连贯性，而人类的表达方式更加多样化，避免过度重复。综合来看，ChatGPT在文本连贯性上表现出与人类不同的特征，其主要依赖代词和重复的词语来保持文本的连贯性，而人类则倾向于使用更丰富的连接词和更灵活的表达方式。此外，图表中的数据还反映出ChatGPT在生成文本时，可能更注重结构上的完整性，而人类的表达则更侧重内容的流畅性与表达的多样性。这些差异可能与两者在训练数据和生成机制上的不同有关，反映了机器生成文本与人类自然语言之间的根本区别。图中数据表明，人类的表达更为灵活和自然，在情感表达和逻辑连贯性上表现更佳。

人机文本语言特征对比

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🔼 本文通过对比分析人类和ChatGPT生成的文本在多个语言特征上的差异，旨在揭示人工智能语言与人类自然语言之间的本质区别。研究选取了3293个开放域中文问题及人类和ChatGPT的回答作为语料，从描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性和篇章凝聚力五个维度，共161个语言特征进行对比分析，并通过机器学习方法验证了这些特征的有效性。研究结果显示，人类语言在可读性、词汇丰富度、表达多样性和篇章连贯性方面均优于ChatGPT。具体来说，人类回答倾向于使用更多高频词汇，从而使文本更易于理解，且更注重表达的丰富性，避免词语的过度重复。在篇章结构上，人类的回答长短不一，灵活多变，更贴近口语表达，而ChatGPT则倾向于使用较长的段落和书面化的语言风格。在句法复杂度方面，尽管ChatGPT生成的句子结构复杂，但人类在长句使用和句式变化上更具灵活性。篇章凝聚力方面，ChatGPT倾向于通过重复论元来增强语义的连贯性，而人类则更依赖于丰富的连接词和更自然的指代方式。这些发现不仅深化了我们对人机语言差异的理解，也为未来人工智能的自然语言生成技术的发展提供了重要的参考。

人类与ChatGPT文本特征均值对比

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🔼 该论文研究了人类回答和ChatGPT生成回答在语言特征上的差异，通过对3293个开放领域中文问题的回答文本进行分析，比较了两类文本在161个语言特征上的表现。研究结果表明，在描述性特征、字词常用度、字词多样性三个维度上，两类文本存在显著差异。具体来说，人类语言在可读性方面表现出更高的水平，能够更加灵活地使用长短句，并且在同等篇幅下提供更多的信息。而ChatGPT的回答则倾向于更长的段落和更书面化的表达。在词汇使用方面，人类回答展现了更丰富的词汇多样性，倾向于使用更口语化的词汇，并避免重复用词；ChatGPT则倾向于使用高频词和书面化的表达。在篇章组织上，人类回答更注重信息呈现的多样性，而ChatGPT则偏好围绕同一主题展开，语义重叠度较高。此外，研究还发现，人类回答在实词密度、情感表达以及叙事性方面也优于ChatGPT。论文通过多种机器学习算法验证了这些语言特征的区分性，并选取了基尼系数大于 0.1 或特征权重绝对值的均值作为筛选阈值，最终选出77个显著特征。此研究揭示了人类语言和机器生成语言在多个维度的差异，为理解人类智能和人工智能的语言生成机制提供了有价值的参考。

人类与ChatGPT文本特征对比

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🔼 本研究深入探讨了大型语言模型（如ChatGPT）生成文本与人类书写文本在语言特征上的差异。通过对3293个中文问答对的分析，涵盖了描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性以及篇章凝聚力等五个维度共161个语言特征。研究发现，人类语言在可读性、词汇丰富度、表达方式和语体风格上与机器生成语言存在显著差异。

在描述性特征方面，人类文本倾向于使用更广泛的中高笔画汉字，而ChatGPT则更侧重于使用双音节词和词长较长的词。尽管ChatGPT在字数和段落数量上可能高于人类，但人类文本在信息密度上更高。在字词常用度方面，人类文本更多地使用了高频词汇，使得阅读难度相对较低，而ChatGPT则偏向使用低频词和长词。

在字词多样性方面，人类语言展现出更高的汉字和词汇多样性，以及更丰富的实词类型，显示出更高的灵活性和创造性。相反，ChatGPT生成的文本在词汇选择上较为保守，重复性较高。在句法复杂性上，ChatGPT倾向于使用更长的句子和复杂的短语结构，特别是在并列结构上表现突出，而人类则更偏向于使用动词短语，展示出更强的交互性。在篇章凝聚力方面，ChatGPT更多地使用了重复词语和连词来连接上下文，而人类则更偏好通过代词和语气的变化来实现篇章的连贯。

总体而言，本研究揭示了机器生成语言在某些方面（如句法复杂性）可能超越人类，但在词汇丰富度、情感表达和语体风格上仍有明显不足。这些发现对于深入理解人类智能与人工智能的区别，以及未来如何提高语言模型的生成技术具有重要意义。本文的研究成果为进一步探索人工智能在自然语言处理领域的应用提供了坚实的理论基础。