基于深度学习模型的多领域，多模型，多语言的机器生成文本检测

人工智能技术应用·大二实践学期

项目简介：

本项目旨在设计和实现一个基于多种机器学习和深度学习模型的多域，多模型，多语言文本分类系统。通过对多种模型的性能评估，旨在探索在多语言文本分类任务中最优的解决方案。系统的构建包括数据预处理、模型训练、性能评估和结果展示四个主要部分。

主要技术：

TensorFlow，Scikit-learn，Pandas，深度学习模型

项目成员：

边星宇，郭中爽，杜金秋，刘纯嘉

任务A单语数据集来源及数量

图2 任务A单语模型及评估参数表

图3 任务A单语数据集来源及数量

图4 任务A多语数据集涵盖内容及数量

图5 任务B数据集涵盖内容及数量

图6 任务B模型及参数表

图7 任务B使用深度学习模型CNN的混淆矩阵图

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