分析——超越单个单词，捕获常见语言模式并分析给定上下文中的短语结构。 人类写作通常涉及更多样的 N 元语法和创造性的语言选择，而人工智能模型可能会在文本中填充太多陈词滥调的短语。 句法分析——检查句子的语法结构。 人工智能工具通常使用统一的句法模式，而人类编写的文本则显示出更高的句法复杂性和多样化的句子结构。 语义分析——分析单词和短语的含义，考虑隐喻、内涵、文化参考和其他细微差别。 人工智能内容经常会误解这些细微差别，或者从文本中完全忽略它们，而人类撰写的文章则显示出更深入的上下文特定含义。
有效的人工智能生成内容检测涉及
这些分析的组合，这可能相当耗费资源。 高维数据也相当复杂——对 西班牙电子邮件数据 于数百或数千个维度的嵌入进行可视化和解释可能很困难。 这就需要简化和降维，这并不是一件容易的事。 3. 困惑 困惑度是衡量人工智能模型在遇到新文本时感到惊讶（困惑）的程度。 将其视为所提供内容的“人性”的试金石。 如果人工智能模型对语言选择感到惊讶，则意味着文本偏离了它本可以创建的内容。 考虑到这一点，依赖于困惑度的人工智能检测器可能会将可预测的内容分类为人工智能生成的内容。
如果提供的文本具有较高的复杂度
则它更有可能是由人类编写的。 现在，高度困惑并不总是由于更具创造 肯尼亚电报号码 性的语言选择而导致的。 任何看起来不合适的东西都会触发它，因此由于误报，困惑可能不是最精确的人工智能检测方法。 如果你向人工智能检测器输入一堆无意义的句子和胡言乱语，无论文本是由人还是机器编写的，它都会感到困惑。 同样，新手作家 与上下文分析结合使用会更加准确，因为模型将更好地理解文本背后的含义，而不是只关注预测的难易程度。
