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摘要：本发明实施例中提供了一种集成学习的AI生成新闻鉴别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：将样本新闻文本集输入随机森林模块分别进行TF‑IDF向量化、BERT向量化和附加特征提取；将提取后的特征向量进行拼接；利用拼接特征向量训练随机森林模块；将待检测新闻文本输入训练好的随机森林模块，得到第一概率值；将待检测新闻文本输入基于首段续写的文本一致性模块，计算第一平均相似度和第一平均对数概率比；将待检测新闻文本输入基于中心句重写的文本一致性验证模块，计算第二平均相似度和第二平均对数概率比；进行加权求和，得到综合评分并据此生成待检测新闻文本的鉴别结果。通过本发明的方案，提高了识别效率、精准度和适应性。
主权项：1.一种基于集成学习的AI生成新闻鉴别方法，其特征在于，包括：步骤1，将样本新闻文本集输入随机森林模块，分别进行TF-IDF向量化、BERT向量化和附加特征提取；步骤2，将TF-IDF向量化、BERT向量化和附加特征提取后的特征向量进行拼接，得到拼接特征向量；步骤3，利用拼接特征向量训练随机森林模块；步骤4，将待检测新闻文本输入训练好的随机森林模块，得到第一概率值；步骤5，将待检测新闻文本输入基于首段续写的文本一致性模块，计算第一平均相似度和第一平均对数概率比；步骤6，将待检测新闻文本输入基于中心句重写的文本一致性验证模块，计算第二平均相似度和第二平均对数概率比；步骤7，根据第一概率值、第一平均相似度、第一平均对数概率、第二平均相似度和第二平均对数概率进行加权求和，得到综合评分并据此生成待检测新闻文本的鉴别结果。
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百度查询： 湖南工商大学 一种基于集成学习的AI生成新闻鉴别方法
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