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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120067333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510226003.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法是由徐博;李珅;林文敏;宗林林设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，提出一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法，包括获取待检测文本，并对待检测文本进行预处理，得到预处理文本；将预处理文本输入预训练语言模型的分词器进行文本分词并将分词转换为预训练语言模型可识别的词元序列，将词元序列输入预训练语言模型中进行运算，获取每个词元的未归一化预测概率；根据词元序列和每个词元的未归一化预测概率计算文本的11种特征；将11种特征拼合成一个11维向量，并输入到机器学习分类算法中进行监督学习，得到机器生成自然语言检测器；将待检测的文本输入机器生成自然语言检测器中，得到检测结果。本发明检测速度快、检测准确度稿且检测方法的可信度与透明度高。

本发明授权一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征的机器生成自然语言检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取待检测文本，并对所述待检测文本进行预处理，得到预处理文本； S2.将步骤S1中得到的所述预处理文本输入预训练语言模型的分词器进行文本分词并将分词转换为所述预训练语言模型可识别的词元序列，将所述词元序列输入所述预训练语言模型中进行运算，获取每个词元的未归一化预测概率； S3.根据步骤S2中得到的所述词元序列和每个词元的所述未归一化预测概率计算文本的11种特征，所述11种特征包括：对数似然、秩数、对数秩数、困惑度、秩数与对数似然之比、惊异度方差、相邻词元惊异度差值的均值、信息熵、词汇密度、对数秩的方差和监督检测的结果；其中，监督检测的结果是计算文本对于监督检测模型进行监督检测的结果； S4.将步骤S3中得到的所述11种特征拼合成一个11维向量，并将所述11维向量输入到机器学习分类算法中进行监督学习，得到机器生成自然语言检测器； S5.将待检测的文本输入步骤S4得到的所述机器生成自然语言检测器中，得到检测结果。

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