一种基于多智能体协作的大模型生成文本检测方法

本发明公开了一种基于多智能体协作的大模型生成文本检测方法，包括1）输入文本处理：通过三个异构智能体对输入文本进行差异化扰动处理；2）语义相似度评估：使用基于序列到序列预训练模型的评分方法BARTScore对原始文本与每个智能体生成的修改文本进行相似度评分，并归一化到[0,1]区间；3）阈值判定：通过Youden's J统计量确定每个智能体的最佳阈值；4）投票决策机制：根据三个智能体的判定结果，采用多数投票机制进行最终分类判定。本发明无需依赖标注数据与领域微调，通过多维度特征解耦与动态自适应策略，显著提升了零样本场景下的检测准确率与跨领域鲁棒性，适用于教育评估、内容审核等实际场景。