AI detector

AI探測器

用於區分人類文本和 ChatGPT 文本的機器學習模型

介紹

該儲存庫包含用於建立機器學習模型的程式碼和資源，該模型可以區分人類編寫的文字和 ChatGPT 或類似 AI 模型生成的文字。此自述文件將引導您完成設定和運行模型的過程。

先決條件

在開始之前，請確保您的系統上安裝了以下軟體：

• Python（3.6 或更高版本）
• 所需的 Python 函式庫（例如 scikit-learn、pandas、numpy）
• Jupyter Notebook（可選，但建議用於程式碼探索）

您可以使用pip安裝 Python 函式庫：

pip install scikit-learn pandas numpy

入門

1. 克隆儲存庫：首先將此儲存庫複製到本機：

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

2. 資料準備：準備包含手動編寫和 ChatGPT 產生的文字的資料集。確保資料結構良好並帶有適當的標籤（例如“人類”和“chatgpt”）。

3. 資料預處理：使用 Jupyter Notebook 或您喜歡的 Python 環境來預處理資料。您可能需要對資料集進行標記化、向量化並將其拆分為訓練集和測試集。

4. 模型建立：建立和訓練您的機器學習模型。您可以探索各種演算法，例如邏輯回歸、支援向量機或神經網路。請參閱提供的程式碼和文件以取得指導。

5. 模型評估：使用準確度、精確度、召回率和 F1 分數等指標評估模型的表現。如有必要，請微調模型以達到所需的精度。

用法

建立並訓練模型後，您可以使用它來將文字分類為人類編寫的文字或 ChatGPT 產生的文字。以下是如何使用模型進行預測：

 # 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." )

執照

該項目根據 MIT 許可證獲得許可 - 有關詳細信息，請參閱許可證文件。