产品基本信息

• 数据规模：共 1460 条记录，其中 AI 生成文本 85 条（约 6%），人工撰写文本 1375 条（约 94%）。
• 数据内容：包含两列，“text” 为完整段落（人类或 AI 创作），“generated” 为标注（1 表示 AI 生成，0 表示人工写入）。
• 数据格式：ai_generated_text.csv，UTF-8 编码，无缺失值。
• 文本特征：文本长度中位数约 200 个令牌，涵盖人类与 AI 创作的多样化内容。
• 核心用途：用于训练 AI 文本检测器、学术研究（如合成媒体政策研究）、模型基准测试、教学实践

产品使用说明

1. 数据获取与读取：下载 ai_generated_text.csv 文件，使用 Python（Pandas 库）或其他数据处理工具读取，查看 “text” 列文本内容和 “generated” 列标注，确认数据结构（无缺失值）。
2. 模型训练准备：针对数据不平衡（AI 样本仅 6%），可采用类权重调整、焦点损失函数或 SMOTE 过采样等方法处理，提升模型对少数类（AI 文本）的识别能力。
3. 基线模型构建：使用 TF-IDF 提取文本特征，结合逻辑回归构建基线检测器，评估在 AI 类上的精确率和召回率，作为后续优化的参考。
4. 模型优化与解释：尝试微调 Transformer 模型提升检测性能，使用 SHAP 或 LIME 工具分析模型决策依据，识别区分 AI 与人工文本的 “特征短语”（如重复模式、句子复杂性差异）。
5. 教学与研究应用：在教学中，让学生基于数据集训练模型，目标是使 AI 类 F1 值≥0.90，并讨论假阳性风险（如误将人工文本判定为 AI 生成）；在研究中，可探索词元熵、文本长度等特征与文本来源的关联。

应用场景

1. AI 文本检测器开发：科技公司可基于数据集训练内容审核工具，用于社交媒体、学术平台等场景，自动识别 AI 生成文本，辅助剽窃检查或虚假信息筛查，降低人工审核成本。
2. 学术研究领域：研究人员可借助数据集探索人类与大语言模型（LLM）的文本生成差异，分析 AI 文本的独特特征（如重复模式、逻辑连贯性），为合成媒体的伦理规范研究提供实证支持。
3. 教育教学实践：高校计算机或语言学专业可将数据集作为教学案例，用于自然语言处理（NLP）课程，让学生实践不平衡数据处理、分类模型训练和模型解释等技能，理解 AI 文本检测的技术难点与伦理挑战。

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