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一种识别和检测人工智能生成文本的算法
1
作者
王雨欣
刘柯飞
+1 位作者
李雪莲
王红军
《电讯技术》
北大核心
2025年第3期378-384,共7页
针对目前人工智能(Artificial Intelligence,AI)生成文本的滥用导致的学术不端、侵犯版权、隐私保护和舆情监控等问题,提出了一种基于自然语言处理的AI生成文本的识别和检测算法。该算法首先采用Word2vec方法中的连续词袋模型将文本词...
针对目前人工智能(Artificial Intelligence,AI)生成文本的滥用导致的学术不端、侵犯版权、隐私保护和舆情监控等问题,提出了一种基于自然语言处理的AI生成文本的识别和检测算法。该算法首先采用Word2vec方法中的连续词袋模型将文本词转换成词向量,并将词向量累加获得文本向量。随后利用softmax函数获取文本向量的概率分布,通过统计可视化分析AI生成文本的基本规律,并采用余弦相似性来判断文本类型。其次采用支持向量机递归特征消除算法判断文本是否由AI生成,通过K-近邻算法对文本重生成次数进行判断,进一步细化了文本检测的粒度。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果显示算法识别准确率达80%及以上。
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关键词
AI生成文本检测
文本向量
余弦相似性
支持向量机(SVM)
K-近邻(KNN)算法
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职称材料
题名
一种识别和检测人工智能生成文本的算法
1
作者
王雨欣
刘柯飞
李雪莲
王红军
机构
河海大学信息科学与工程学院
扬州大学广陵学院
国防科技大学电子对抗学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2025年第3期378-384,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61971473)。
文摘
针对目前人工智能(Artificial Intelligence,AI)生成文本的滥用导致的学术不端、侵犯版权、隐私保护和舆情监控等问题,提出了一种基于自然语言处理的AI生成文本的识别和检测算法。该算法首先采用Word2vec方法中的连续词袋模型将文本词转换成词向量,并将词向量累加获得文本向量。随后利用softmax函数获取文本向量的概率分布,通过统计可视化分析AI生成文本的基本规律,并采用余弦相似性来判断文本类型。其次采用支持向量机递归特征消除算法判断文本是否由AI生成,通过K-近邻算法对文本重生成次数进行判断,进一步细化了文本检测的粒度。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果显示算法识别准确率达80%及以上。
关键词
AI生成文本检测
文本向量
余弦相似性
支持向量机(SVM)
K-近邻(KNN)算法
Keywords
AI-generated text detection
text vector
cosine similarity
support vector machine(SVM)
K-nearest neighbor(KNN)algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种识别和检测人工智能生成文本的算法
王雨欣
刘柯飞
李雪莲
王红军
《电讯技术》
北大核心
2025
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引证文献
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