AI detector

AI探测器

用于区分人类文本和 ChatGPT 文本的机器学习模型

介绍

该存储库包含用于构建机器学习模型的代码和资源，该模型可以区分人类编写的文本和 ChatGPT 或类似 AI 模型生成的文本。此自述文件将指导您完成设置和运行模型的过程。

先决条件

开始之前，请确保您的系统上安装了以下软件：

• Python（3.6 或更高版本）
• 所需的 Python 库（例如 scikit-learn、pandas、numpy）
• Jupyter Notebook（可选，但建议用于代码探索）

您可以使用pip安装 Python 库：

pip install scikit-learn pandas numpy

入门

1. 克隆存储库：首先将此存储库克隆到本地计算机：

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

2. 数据准备：准备包含人工编写和 ChatGPT 生成的文本的数据集。确保数据结构良好并带有适当的标签（例如“人类”和“chatgpt”）。

3. 数据预处理：使用 Jupyter Notebook 或您喜欢的 Python 环境来预处理数据。您可能需要对数据集进行标记化、矢量化并将其拆分为训练集和测试集。

4. 模型构建：构建和训练您的机器学习模型。您可以探索各种算法，例如逻辑回归、支持向量机或神经网络。请参阅提供的代码和文档以获取指导。

5. 模型评估：使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标评估模型的性能。如有必要，请微调模型以达到所需的精度。

用法

构建并训练模型后，您可以使用它来将文本分类为人类编写的文本或 ChatGPT 生成的文本。以下是如何使用模型进行预测：

 # 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." )

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅许可证文件。