一种基于强化学习的AIGC文本可信度动态评估系统及方法

本发明涉及一种基于强化学习的AIGC文本可信度动态评估系统及方法，属于人工智能文本评估技术领域。针对传统方法适应性差、泛化能力弱、无法动态评估AIGC文本可信度问题，提出强化学习驱动的解决方案：通过深度Q网络构建马尔可夫决策过程，动态调整可信度评分策略；融合文本多维度特征、上下文场景信息与用户实时反馈；设计探索利用平衡机制加速算法收敛。技术效果包括：显著提升对新型虚假内容的动态适应能力；增强评估结果的客观性与全面性；优化大规模文本处理效率；拓展跨领域应用场景的泛化能力。