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基于TPOC识别与检测人工智能生成内容的研究与探讨
1
作者
李帅彪
《科技传播》
2024年第12期18-22,共5页
针对智能生成内容(AIGC)进行深入分析和验证,使用随机森林模型探索AIGC的规则、特征,提出基于卷积神经网络的文体文本相似度检测模型(TPOC),实现对AIGC的智能识别与检测。探究AIGC的生成规则与特征,验证TPOC模型在识别与检测智能生成内...
针对智能生成内容(AIGC)进行深入分析和验证,使用随机森林模型探索AIGC的规则、特征,提出基于卷积神经网络的文体文本相似度检测模型(TPOC),实现对AIGC的智能识别与检测。探究AIGC的生成规则与特征,验证TPOC模型在识别与检测智能生成内容方面的可行性,为识别与检测智能生成内容提供了有价值的见解,同时也为学术不端的检测领域提供一定的参考价值。
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关键词
智能生成内容
随机森林
模型
卷积神经网络
模型
tpoc模型
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职称材料
题名
基于TPOC识别与检测人工智能生成内容的研究与探讨
1
作者
李帅彪
机构
河南财经政法大学计算机与信息工程学院
出处
《科技传播》
2024年第12期18-22,共5页
文摘
针对智能生成内容(AIGC)进行深入分析和验证,使用随机森林模型探索AIGC的规则、特征,提出基于卷积神经网络的文体文本相似度检测模型(TPOC),实现对AIGC的智能识别与检测。探究AIGC的生成规则与特征,验证TPOC模型在识别与检测智能生成内容方面的可行性,为识别与检测智能生成内容提供了有价值的见解,同时也为学术不端的检测领域提供一定的参考价值。
关键词
智能生成内容
随机森林
模型
卷积神经网络
模型
tpoc模型
分类号
G2 [文化科学]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于TPOC识别与检测人工智能生成内容的研究与探讨
李帅彪
《科技传播》
2024
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