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龙图腾网恭喜武汉模态跃迁科技有限公司申请的专利基于机器风格优化的机器生成文本检测模型的训练方法、机器生成文本检测方法及装置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：CN119272749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411293516.X，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权基于机器风格优化的机器生成文本检测模型的训练方法、机器生成文本检测方法及装置是由陈心慧;陈家棋;张捷;陈莹;朱小烨;丁震宇;刘天炀;张磊;梁泽涛;唐龙;袁怡雯;邴龙志;常元和;王晨一;王正;张李义设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器风格优化的机器生成文本检测模型的训练方法、机器生成文本检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开的机器生成文本检测模型的训练方法包括：利用模型加载模块加载第一预训练模型，将加载的第一预训练模型作为第一参考模型和第一评分模型；利用分词器加载模块加载第一预训练模型的分词器；利用采样偏差分析模块得到第一参考模型的输出与第一评分模型的输出之间的差异，进而得到预测结果；以及基于原始文本、初始化为None的真实标签、模型当前的预测结果与真实标签之间的差异程度，对所述机器生成文本检测模型进行训练。本发明解决了现有的零样本方法内出现的源模型与检测模型之间存在的不对齐问题，使得源模型与检测模型的概率分布之间的对齐率得以改善，进而显著提升了机器生成文本检测技术的准确率。

本发明授权基于机器风格优化的机器生成文本检测模型的训练方法、机器生成文本检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器风格优化的机器生成文本检测模型的训练方法，其特征在于，其中，所述机器生成文本检测模型包括模型加载模块、分词器加载模块、采样偏差分析模块和输出模块，所述方法包括：利用模型加载模块加载第一预训练模型，将加载的第一预训练模型作为第一参考模型和第一评分模型；利用分词器加载模块加载第一预训练模型的分词器；利用采样偏差分析模块基于第一参考模型的输出、第一评分模型的输出以及真实标签得到第一参考模型的输出与第一评分模型的输出之间的差异，其中，第一参考模型的输出为第一参考模型基于输入的原始文本输出的未经归一化处理的对每个可能输出的原始得分，第一评分模型的输出为第一评分模型基于输入的原始文本输出的未经归一化处理的对每个可能输出的原始得分；将采样偏差分析模块得到的输出输入输出模块，得到预测结果；以及基于原始文本、初始化为None的真实标签、模型当前的预测结果与真实标签之间的差异程度，对所述机器生成文本检测模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉模态跃迁科技有限公司，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市东湖新技术开发区九峰街道高新大道678号湖北广电传媒大厦25-29楼-05；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。