一种基于集成学习的AI生成新闻鉴别方法

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一种基于集成学习的AI生成新闻鉴别方法
申请号:CN202411534865
申请日期:2024-10-31
公开号:CN119046817B
公开日期:2024-12-31
类型:发明专利
摘要
本发明实施例中提供了一种集成学习的AI生成新闻鉴别方法,属于数据处理技术领域,具体包括:将样本新闻文本集输入随机森林模块分别进行TF‑IDF向量化、BERT向量化和附加特征提取;将提取后的特征向量进行拼接;利用拼接特征向量训练随机森林模块;将待检测新闻文本输入训练好的随机森林模块,得到第一概率值;将待检测新闻文本输入基于首段续写的文本一致性模块,计算第一平均相似度和第一平均对数概率比;将待检测新闻文本输入基于中心句重写的文本一致性验证模块,计算第二平均相似度和第二平均对数概率比;进行加权求和,得到综合评分并据此生成待检测新闻文本的鉴别结果。通过本发明的方案,提高了识别效率、精准度和适应性。
技术关键词
文本 大语言模型 鉴别方法 表达式 交叉验证方法 模块 样本 代表 BERT模型 随机森林模型 数据处理技术 参数 网格 策略 标签 频率
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