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Modelo de aprendizaje automático para distinguir texto humano de ChatGPT

Introducción

Este repositorio contiene el código y los recursos para construir un modelo de aprendizaje automático que pueda distinguir entre texto escrito por humanos y texto generado por ChatGPT o un modelo de IA similar. Este archivo README lo guiará a través del proceso de configuración y ejecución del modelo.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrese de tener lo siguiente instalado en su sistema:

• Python (versión 3.6 o superior)
• Bibliotecas de Python necesarias (p. ej., scikit-learn, pandas, numpy)
• Jupyter Notebook (opcional pero recomendado para exploración de código)

Puedes instalar bibliotecas de Python usando pip :

pip install scikit-learn pandas numpy

Empezando

1. Clonar el repositorio: comience clonando este repositorio en su máquina local:

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

2. Preparación de datos: prepare su conjunto de datos que contenga texto escrito por humanos y generado por ChatGPT. Asegúrese de que los datos estén bien estructurados y etiquetados adecuadamente (por ejemplo, "humano" y "chatgpt").

3. Preprocesamiento de datos: utilice Jupyter Notebook o su entorno Python preferido para preprocesar los datos. Es posible que necesite tokenizar, vectorizar y dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

4. Construcción de modelos: cree y entrene su modelo de aprendizaje automático. Puede explorar varios algoritmos, como la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte o las redes neuronales. Consulte el código y la documentación proporcionados como guía.

5. Evaluación del modelo: evalúe el rendimiento del modelo utilizando métricas como exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1. Ajuste el modelo si es necesario para lograr la precisión deseada.

Uso

Una vez que haya creado y entrenado su modelo, puede usarlo para clasificar texto como escrito por humanos o generado por ChatGPT. Aquí se explica cómo hacer predicciones con su modelo:

 # 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." )

Licencia

Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.