TextHospital采用先进的自然语言处理(NLP)技术来检测AI生成的文本内容。我们的系统通过分析文本的多维度特征，能够准确识别由GPT、Claude等大型语言模型生成的文本。

核心检测方法

• 词频统计分析：AI生成的文本在词频分布上与人类写作存在显著差异
• 语义连贯性检测：评估文本在长距离依赖关系上的连贯程度
• 句法模式识别：分析句子结构的复杂性和多样性
• 风格一致性检测：检测文本在不同段落间的风格变化

模型架构

我们的检测系统采用集成学习框架，结合了以下技术：

1. 基于TF-IDF的特征提取器
2. 采用XGBoost与RandomForest等多种机器学习算法进行训练
3. 采用多模型集成框架提升鲁棒性

技术优势