AIGC论文检测率怎么查出来的？

基于语言模式和语法结构分析

• 句式特点：AI 生成的文本往往句式较为规整、统一，多为陈述句，缺乏人类写作中常见的疑问句、感叹句等多种句式的灵活变化。例如，AI 可能会连续使用 “首先…… 其次…… 最后……” 等类似的结构，而人类写作则相对更自由随意。
• 语法准确性：AI 通常能生成语法正确的句子，但有时会出现过于追求语法完美而显得不自然的情况。而人类写作偶尔会出现一些小的语法错误或口语化的表达。检测系统会分析文本的语法结构，判断其是否符合 AI 生成的语法特征。

语义逻辑和连贯性分析

• 逻辑连贯性：检测系统会判断文章的逻辑连贯性和深度，看各个段落和句子之间的逻辑关系是否紧密、合理。AI 生成的内容在逻辑上可能相对生硬，缺乏人类写作中自然的思维跳跃和深入的逻辑推导。例如，在论述一个观点时，AI 可能只是简单地罗列论据，而缺乏对论据之间内在联系的深入挖掘和阐述。
• 语义深度：AI 生成的文本在语义深度上可能相对较浅，缺乏对主题的深入思考和独特见解。检测系统会分析文本的语义内容，判断其是否只是表面的陈述，而没有真正深入到主题的核心。

词汇和用词习惯分析

• 词汇丰富度：人类写作时会使用丰富多样的词汇，并且会根据具体语境选择最合适的词汇。而 AI 生成的文本可能会在一定程度上受到训练数据的限制，词汇相对单一，重复使用某些常见词汇的频率较高。检测系统会统计文本中词汇的丰富度和多样性，以此作为判断是否为 AI 生成的依据之一。
• 专业词汇使用：在特定领域的论文中，人类作者通常会根据自己的专业知识和研究背景，准确、恰当且灵活地使用专业词汇。AI 虽然也能使用专业词汇，但可能存在使用不当或在不恰当的地方生硬插入专业词汇的情况。检测系统会对专业词汇的使用进行分析，判断其是否符合该领域的专业规范和人类写作习惯。

与已知 AI 生成模式和数据库比对

• 已知 AI 特征比对：检测系统会收集和整理大量已知的 AI 生成文本的特征和模式，将提交的论文与这些特征进行比对。如果发现文本中存在与已知 AI 特征高度相似的部分，就会将其标记为疑似 AI 生成内容。
• 数据库比对：一些检测系统会将提交的论文与自身庞大的数据库进行比对，这些数据库可能包括学术文献、网络文章、已检测过的论文等。如果发现论文内容与数据库中的某些文本存在较高的相似度，且相似度超过一定阈值，就会进一步分析其是否可能是 AI 生成的。