Vi föreslår en allmän metod för att vattenstämpel och probabilistically identifiera strukturerade outputs av maskininlärning algoritmer. Vår metod är robust för lokala redigeringsåtgärder och ger väl definierade avvägningar mellan förmågan att identifiera algoritmutgångar och kvaliteten på den vattenmärkta utmatningen. Till skillnad från tidigare arbete inom området, vår strategi är inte beroende av att styra ingångarna till algoritmen och ger probabilistiska garantier på förmågan att identifiera samlingar av resultat från ens egen algoritm. Vi presenterar en ansökan i statistisk maskinöversättning, där maskinöversatt utdata vattenmärks vid minimal förlust i översättningskvalitet och upptäcks med hög recall. Maskininlärning algoritmer ger strukturerade resultat att mata in frågor genom att simulera mänskligt beteende. Exempel är automatisk maskinöversättning (Brown et al., 1993) eller automatisk text och rik media summering (Goldstein et al., 1999). Dessa algoritmer uppskattar ofta en del av sina modeller från allmänt tillgängliga humangenererade data. Som nya tjänster som resulterar i strukturerade resultat görs tillgängliga för allmänheten och resultaten sprids på webben, står vi inför en skrämmande ny utmaning: Maskin genererade strukturerade resultat förorenar poolen av naturligt genererade mänskliga data. Till exempel, maskinöversatt utdata och mänskliga genererade översättningar finns för närvarande båda i stor utsträckning på webben, utan något automatiskt sätt att skilja mellan dem. Algoritmer som minerar data från webben (Uszkoreit et al., 2010), med målet att lära sig simulera mänskligt beteende, kommer nu att lära sig modeller från denna förorenade och potentiellt självgenererade data, förstärka de fel som begåtts av tidigare versioner av algoritmen. Det är bra att kunna identifiera en uppsättning påträffade strukturerade resultat som har genererats av ens egen algoritm, i syfte att filtrera sådana resultat när man bygger nya modeller. Problemförklaring: Vi definierar ett strukturerat resultat av en fråga q som r = {z 1 · · · z L } där ordning och identitet av element z i är viktiga för kvaliteten på resultatet r. Den strukturella aspekten av resultatet innebär förekomsten av alternativa resultat (över både ordningen av element och elementen själva) som kan variera i sin kvalitet. Med tanke på en samling av N-resultat, C N = r 1 · · · r N, där varje resultat r i har k rangordnade alternativ D k (q i ) av relativt liknande kvalitet och frågor q 1 · · · · q N är godtyckliga och inte kontrolleras av vattenmarkeringsalgoritmen, definierar vi vattenmarkeringsuppgiften som: Uppgift. Ersätt r i med r i  ska D k (q i ) för vissa delmängd av resultaten i C N för att producera en vattenmärkt samling C N sådan att: • C N är probabilistiskt identifierbar som har genererats av en egen algoritm. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF föreslås en metod för att vattenmärka produktionen av maskinöversättningssystem för att underlätta denna distinktion.
Watermarking the Outputs of Structured Prediction with an application in Statistical Machine Translation.
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}