基于BERT的多语言模型,用于区分人工撰写与AI生成的新闻文章。
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发布时间 : 7/10/2024
模型简介
该模型基于BERT架构,专门用于对英文新闻文章进行分类,判断其是人工撰写还是AI生成。
模型特点
多语言BERT基础
基于google-bert/bert-base-multilingual-cased模型,具备强大的文本理解能力。
新闻真实性检测
专门针对新闻内容进行优化,能有效区分人工撰写与AI生成的新闻文章。
学术研究支持
相关研究已发表在arXiv预印本上,具有学术可信度。
模型能力
文本分类
新闻真实性检测
AI生成内容识别
使用案例
新闻真实性验证
新闻媒体内容审核
帮助新闻机构识别AI生成的新闻内容
提高新闻内容的真实性和可信度
学术研究
用于研究AI生成内容与人工撰写内容的区别特征
为AI生成内容检测提供研究工具
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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