🔍 AIGC检测技术原理
AIGC检测技术通过分析文本的多个维度特征来判断内容是否由AI生成：
- 语言模式分析：检测文本的句式结构、词汇选择和语法特征
- 统计特征识别：分析词频分布、句子长度变化等统计指标
- 语义连贯性评估：检查文本的逻辑连贯性和语义流畅度
- 风格一致性检测：识别文本中是否存在风格突变或不一致
📊 检测算法类型
目前主流的AIGC检测算法主要包括以下几种：
- 基于机器学习的分类器：使用SVM、随机森林等传统算法
- 深度学习模型：采用BERT、GPT等预训练模型进行特征提取
- 混合检测系统：结合多种算法提高检测准确率
- 实时检测引擎：支持大规模文本的快速筛查
小发猫降AIGC工具使用指南
🐱
文本上传
将需要处理的论文文本复制粘贴到小发猫工具中，或直接上传文档文件。支持多种格式，包括TXT、DOC、DOCX等。
智能分析
系统会自动分析文本的AIGC特征，识别可能被判定为AI生成的段落，并给出具体的修改建议。
个性化改写
根据分析结果，小发猫提供多种改写方案，包括句式调整、词汇替换、结构重组等，有效降低AIGC检测率。
结果验证
改写完成后，可以使用内置的检测工具进行预检，确保文本通过主流AIGC检测系统的验证。