본 논문은 텍스트의 응집성을 측정하는 새로운 지표인 BBScore를 제안합니다. 기존의 방법들이 정적 임베딩에 의존하거나 좁은 맥락만 고려하는 한계를 극복하기 위해, 브라운 운동 이론에 기반한 참조 없는 척도를 제시합니다. BBScore는 문장 간의 순차적이고 응집적인 상호작용을 통해 중심 주제, 목적 또는 관점을 효과적으로 전달하는 텍스트의 특성을 활용합니다. 간단한 분류 구성 요소와 결합하여 기존 최첨단 기법과 비슷한 성능을 보이며, 인간이 작성한 문서와 대규모 언어 모델이 생성한 텍스트를 구분하는 데 효과적임을 다양한 실험을 통해 입증합니다. 또한, 다양한 대규모 언어 모델의 작성 스타일을 감지하는 데에도 효과적임을 보여주어 일반화 가능성을 시사합니다. BBScore는 전체 모델 훈련 없이 지역적 및 전역적 텍스트 응집성을 모두 측정할 수 있다는 장점이 있습니다.
