一种识别和检测人工智能生成文本的算法

来源：电讯技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：王雨欣,刘柯飞,李雪莲,王红军

单位：(1.河海大学 信息科学与工程学院，江苏 常州 213200;2.扬州大学广陵学院，江苏 扬州 225000;3.国防科技大学 电子对抗学院，合肥 230031)

摘要：针对目前人工智能(Artificial Intelligence，AI)生成文本的滥用导致的学术不端、侵犯版权、隐私保护和舆情监控等问题，提出了一种基于自然语言处理的AI生成文本的识别和检测算法。该算法首先采用Word2vec方法中的连续词袋模型将文本词转换成词向量，并将词向量累加获得文本向量。随后利用softmax函数获取文本向量的概率分布，通过统计可视化分析AI生成文本的基本规律，并采用余弦相似性来判断文本类型。其次采用支持向量机递归特征消除算法判断文本是否由AI生成，通过K-近邻算法对文本重生成次数进行判断，进一步细化了文本检测的粒度。通过仿真实验验证了算法的有效性，结果显示算法识别准确率达80%及以上。

关键词：AI生成文本检测；文本向量；余弦相似性；支持向量机（SVM）；K-近邻(KNN)算法；

基金资助：国家自然科学基金面上项目(61971473)