摘要
本发明公开了一种AI生成文本的后处理方法、装置、介质及设备。本申请获取待处理的AI生成文本,并将其输入到已经训练好的文本分类器模型中,该模型基于预设的学术写作数据集和社交媒体文本数据集训练而成,能够准确识别出AI生成文本中属于人工智能软件生成的部分(第一文本)。接着,利用预设的积分梯度方法和Shapley值分析方法对第一文本进行细粒度检测,精确识别出其中各个AI生成的文本单元。最后,将这些AI生成的文本单元输入到预设的Agent系统中,Agent系统利用生成式语言模型对这些单元进行润色,输出更自然、更准确的文本结果,本申请有效解决了现有技术中AI生成文本在自然度和准确性不足的问题。
技术关键词
文本分类器
后处理方法
Agent系统
文本分类模型
输入输出模块
梯度方法
分析方法
媒体
数据
可读存储介质
后处理装置
软件
社交平台
计算机
特征值
处理器
代表
终端设备
系统为您推荐了相关专利信息
管理方法
标签
置信度阈值
文本分类模型
非暂态计算机可读存储介质
能力评估方法
文本分类器
论文
序列
能力评估模型
控制数据处理方法
企业数据处理
销售额
线性回归模型
RPA机器人
编码规则
软件测试方法
强化学习模型
对源代码
软件测试装置