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基于信息熵和GBDT算法的AI生成与人类撰写检测研究

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针对人工智能生成文本智能识别与检测的问题,研究基于词频计算的信息熵和机器学习相结合的方法,建立了基于信息熵和GBDT算法(梯度提升决策树)预测模型.通过对大量文本样本进行特征提取和模型训练,构建分类检测模型.为了检验梯度提升决策树模型用来判断是否能由AI生成文本的精确度,进行相似度的计算,基于ROC曲线方法论对其进行验证.所提出模型的预测准确率较高,为AI生成文本的质量评估提供了新的视角,也为未来AI文本生成技术的发展提供了重要参考.此外,有助于保护知识产权,防止AI生成文本被误用或滥用.

戎蓉、杨行、韩叙、胡仕

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昭通学院 云南昭通 657000

人工智能 信息熵 机器学习 决策树 GBDT算法

云南省教育厅科学研究基金项目云南省高等学校计算机教学研究会项目

2024J1064云高计教202305

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.07.040

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(7)
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