AI detector

KI-Detektor

Modell für maschinelles Lernen zur Unterscheidung von menschlichem und ChatGPT-Text

Einführung

Dieses Repository enthält den Code und die Ressourcen zum Erstellen eines maschinellen Lernmodells, das zwischen von Menschen geschriebenem Text und von ChatGPT oder einem ähnlichen KI-Modell generiertem Text unterscheiden kann. Diese README-Datei führt Sie durch den Prozess der Einrichtung und Ausführung des Modells.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Folgendes auf Ihrem System installiert ist:

• Python (Version 3.6 oder höher)
• Erforderliche Python-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, pandas, numpy)
• Jupyter Notebook (optional, aber für die Code-Erkundung empfohlen)

Sie können Python-Bibliotheken mit pip installieren:

pip install scikit-learn pandas numpy

Erste Schritte

1. Klonen Sie das Repository: Klonen Sie zunächst dieses Repository auf Ihren lokalen Computer:

   git clone https://github.com/your-username/chatgpt-human-detection.git
   cd chatgpt-human-detection

2. Datenvorbereitung: Bereiten Sie Ihren Datensatz vor, der sowohl von Menschen geschriebenen als auch von ChatGPT generierten Text enthält. Stellen Sie sicher, dass die Daten gut strukturiert und entsprechend gekennzeichnet sind (z. B. „menschlich“ und „chatgpt“).

3. Datenvorverarbeitung: Verwenden Sie Jupyter Notebook oder Ihre bevorzugte Python-Umgebung, um die Daten vorzuverarbeiten. Möglicherweise müssen Sie den Datensatz tokenisieren, vektorisieren und in Trainings- und Testsätze aufteilen.

4. Modellbildung: Erstellen und trainieren Sie Ihr Modell für maschinelles Lernen. Sie können verschiedene Algorithmen wie logistische Regression, Support-Vektor-Maschinen oder neuronale Netze erkunden. Weitere Informationen finden Sie im bereitgestellten Code und in der Dokumentation.

5. Modellbewertung: Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score. Passen Sie das Modell bei Bedarf an, um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen.

Verwendung

Sobald Sie Ihr Modell erstellt und trainiert haben, können Sie es verwenden, um Text entweder als von Menschen geschrieben oder als ChatGPT-generiert zu klassifizieren. So treffen Sie mit Ihrem Modell Vorhersagen:

 # Load your trained model (replace 'model_file.pkl' with your model file)
import pickle
model = pickle . load ( open ( 'model_file.pkl' , 'rb' ))

# Use the model to classify text
text_to_classify = "This is a test sentence."
prediction = model . predict ([ text_to_classify ])

if prediction [ 0 ] == 'human' :
    print ( "The text is likely human-written." )
else :
    print ( "The text is likely generated by ChatGPT." )

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der LIZENZ-Datei.