评估混合深度学习模型在区分人工智能生成文本上的功效
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用切割边缘的混合深度学习模型,通过精心选择的包含 AI 和人类文本的数据集,在各种来源的指导下进行准确区分,结合先进的自然语言处理技术进行特征分析,使得该定制模型能够检测 AI 和人类内容之间微妙的差异。
本文研究了科学文献中AI生成文本与人类编写文本的差距,并提出了通过语法、语义和语用来区分AI文本的框架。发现AI生成的科学文本在深度和总体质量方面有待提高,存在事实性问题等差距。同时发现AI生成的科学文本和人类编写的文本在写作风格上存在差距。提出了一些模型和分布无关的特征用于其他领域的检测任务。这些研究结果有助于指导AI模型的优化,解决相关的伦理和安全问题。