另一方面，无监督分类器可能不如监督分类器准确。 无论哪种类型，分类器都会检查所提供内容的主要特征（语气和风格、语法等）。 然后，它识别人工智能内容和人类编写的作品中常见的模式，以在两者之间划定界限。 根据所使用的模型，边界可以是直线、曲线或其他形状。 分类器使用的一些最常见的机器学习算法包括： 决策树 逻辑回归 随机森林 支持向量机 分析完成后，分类器会分配一个置信度分数，表明所提供的文本由人工智能书写工具生成的可能性。
请注意结果可能并不总是完全准确
因为分类器可能会显示误报。 例如，如果模型是针对特定类型的人类书写进行 南非电子邮件数据 训练并过度拟合的，则它可能会过于贴近训练数据集，并将任何偏离训练数据集的内容归类为人工智能生成的数据。 为了避免此类问题，分类器应定期更新并跟随人工智能生成内容的演变。 2. 嵌入 嵌入用于将单词或短语表示为高维空间中的向量。 乍一看这可能听起来很深奥，但如果您理解两个概念就很容易理解： 向量表示——每个单词根据其在语言中的含义和用法来表示并映射到一个独特的点
意义语义网——具有相似意义的单词
被放置得更近，形成语义网。 矢量化非常重要，因为人工智能模型不理解 日本电报号码 单词的含义，因此必须将它们转换为数字并按照上面的解释进行表示。 然后可以将嵌入输入到旨在区分人工智能和人类编写的文本的模型中。 这是通过多种类型的分析来完成的，最值得注意的是： 词频分析——识别一段内容中最常见或最常出现的词。 过度重复和缺乏可变性是人工智能生成内容的常见标志，因为人工智能写作工具往往依赖于统计上最常见的单词或短语。
