基于RoBERTa-BiGRU-eKAN的AI生成水印文本检测模型研究

作者：许鑫，刘冬，蔚海燕

关键字：AI生成文本，水印，eKAN，RoBERTa，SynthID

摘要：针对AI生成文本的快速精准识别问题，使用HC3数据集、SynthID水印生成算法和Gemma2-2B-it模型生成了包含人类撰写、AI生成、AI生成水印文本3种类别的AI生成水印检测文本数据集，并提出了基于一种RoBERTa-BiGRU-eKAN的高效AI生成水印文本检测模型。该模型首先使用RoBERTa对输入文本进行编码转换和文本语义特征的抽取，然后使用BiGRU进行特征的长距离归纳提炼，最后使用eKAN进行高效准确分类。通过文本长度、词性标注等维度对比分析，发现人类撰写文本长度较短且语言表达更加生动，语法结构也更为复杂。检测结果表明，提出的模型在AI生成水印文本检测中准确率、精准率、召回率和F1值分别达到了96.39%、96.40%、96.41%和96.39%。

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