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Detector de IA

Modelo de aprendizado de máquina para distinguir texto humano e chatGPT

Introdução

Este repositório contém o código e os recursos para construir um modelo de aprendizado de máquina que pode distinguir entre texto escrito por humanos e texto gerado por ChatGPT ou um modelo de IA semelhante. Este arquivo README irá guiá-lo através do processo de configuração e execução do modelo.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter o seguinte instalado em seu sistema:

• Python (versão 3.6 ou superior)
• Bibliotecas Python necessárias (por exemplo, scikit-learn, pandas, numpy)
• Jupyter Notebook (opcional, mas recomendado para exploração de código)

Você pode instalar bibliotecas Python usando pip :

pip install scikit-learn pandas numpy

Começando

1. Clone o Repositório: Comece clonando este repositório para sua máquina local:

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

2. Preparação de dados: prepare seu conjunto de dados contendo texto escrito por humanos e gerado por ChatGPT. Certifique-se de que os dados estejam bem estruturados e rotulados adequadamente (por exemplo, 'humano' e 'chatgpt').

3. Pré-processamento de dados: use o Jupyter Notebook ou seu ambiente Python preferido para pré-processar os dados. Talvez seja necessário tokenizar, vetorizar e dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste.

4. Construção de modelo: crie e treine seu modelo de aprendizado de máquina. Você pode explorar vários algoritmos, como regressão logística, máquinas de vetores de suporte ou redes neurais. Consulte o código e a documentação fornecidos para obter orientação.

5. Avaliação do modelo: avalie o desempenho do modelo usando métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1. Ajuste o modelo, se necessário, para obter a precisão desejada.

Uso

Depois de construir e treinar seu modelo, você poderá usá-lo para classificar o texto como escrito por humanos ou gerado por ChatGPT. Veja como fazer previsões com seu 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." )

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.