AI-Generated Text Detection and Classification Based on BERT Deep Learning Algorithm

本研究开发了一种基于BERT算法的高效AI生成文本检测模型，为解决相关问题提供了新的思路和方法。在数据预处理阶段，采取了一系列步骤来处理文本，包括转换为小写、分词、去除停用词、提取词干、去除数字和消除冗余空格等操作，以确保数据质量和准确性。通过将数据集按60%和40%的比例划分为训练集和测试集，并观察训练过程中准确度和损失值的变化，发现模型在训练过程中表现良好。准确度从最初的94.78%稳步增加到99.72%，而损失值从0.261降至0.021并逐渐收敛，这表明BERT模型能够高精度地检测AI生成的文本，预测结果逐渐接近真实分类结果。进一步分析训练集和测试集的结果发现，在损失值方面，训练集的平均损失为0.0565，而测试集的平均损失为0.0917，略高一些。至于准确度，训练集的平均准确度达到了98.1%，而测试集的平均准确度为97.71%，两者差异不大，表明模型具有良好的泛化能力。总之，本研究提出的基于BERT算法的AI生成文本检测模型在实验中表现出高精度和稳定性，为相关领域提供了有效的解决方案。

本论文旨在开发一种基于BERT算法的高效AI生成文本检测模型，解决AI生成文本检测的问题。

论文的关键思路是使用BERT算法进行AI生成文本检测，并在数据预处理阶段采取一系列操作来保证数据质量和准确性。相比当前领域的研究，该论文的思路更为高效和准确。

论文将数据集分为训练集和测试集，通过观察训练过程中准确率和损失值的变化，发现模型在训练过程中表现良好，准确率从94.78%逐渐增加到99.72%，损失值从0.261降低到0.021并逐渐趋于稳定。此外，论文还对训练集和测试集的平均损失和准确率进行了分析，结果表明该模型具有良好的泛化能力。

近期的相关研究包括：1. "A Survey of AI-generated Text Detection Techniques"；2. "BERT-based Text Detection in Natural Language Processing"；3. "Improving AI-generated Text Detection with Deep Learning Algorithms"。