一种基于大模型的可解释语言风格辨识框架及其在AI文本检测中的应用

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摘要 大语言模型凭借其涌现现象在众多自然语言处理任务上表现出非凡的性能。本研究中我们利用大语言模型的强大表征能力，提取文本高维特征。通过对不同文本细粒度进行风格预测，可视化可解释地展示预测过程。实验结果显示，本框架在AI文本检测方面尤其有效：在处理复杂文本样本时，表现出优良的准确率和稳健性，且模型在小样本下训练后在25倍大的数据集下泛化能力良好。此外，我们还探讨了该模型在数据源、模型架构、语境优化下的改进空间并证明了模型的多任务适应能力。我们的研究结果可以为借助大模型的强大表征能力辅助可解释性统计研究提供一定的参考。 关键词 ：语言风格辨识；可解释性；细粒度；Agent模型；人机交互系统 一、简介 近年来，语言风格辨识任务已成为自然语言处理领域研究的热点。在文学研究中，其可以 ………………………………