摘要
本发明公开了一种机器修改文本的检测方法及系统,属于自然语言处理和人工智能技术领域,构造训练样本对;根据当前风格中和向量与人类风格向量之间的距离构建风格分离项;根据当前风格中和向量与其他风格中和向量之间的距离构建中和一致项;根据当前人类风格向量与其他人类风格向量之间的距离构建人类多样性项;根据人类风格向量和预测的还原文本的人类风格向量之间的距离构造风格对齐损失;根据标签和检测结果之间的差异构造预测损失;基于以上各项损失项构建总损失,训练构建的检测模型。该方法构建的检测模型能够对风格伪装文本的高精度检测,并在跨场景、跨任务中保持良好的泛化能力与实用性。
技术关键词
风格
文本
特征提取模块
分类器
人类特征
大语言模型
人工智能技术
预测误差
打标签
自然语言
偏差
场景
定义
参数
数据
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通道剪枝
输出特征
感知特征
变换算法
注意力机制
文本特征向量
答案检索方法
医学
教学
信息提取模型