【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机技术，尤其涉及一种生成文本检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、基于深度层学习的大型语言模型广泛应用于智能客服、智能聊天等方面，其可以通过自动生成文本让人们能够方便地与计算机进行交互，获取所需信息或解决问题。大型语言模型还可以用于生成自动摘要、自动翻译等，为人们提供了更加便捷的方式来处理文字内容，可以大大节约人力成本和时间成本。
2、然而，伴随着语言模型的普及和性能的不断提升，其出色的语言生成能力也为一些不良行为提供了便利性，例如：学生利用语言模型完成作业、用户通过语言模型生成虚假评价、不法分子伪造隐私信息等，语言模型无形中推动了这些不良行为的发展，带来了负面影响。因此，如何识别出通过语言模型得到的生成文本，是消除语言模型所带来的负面影响的关键。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供一种生成文本检测方法，通过该方法可实现对生成文本的检测识别，所述方法包括：
2、对待检测文本进行文本扰动处理，得到扰动检测文本；
3、计算所...
【技术保护点】
1.一种生成文本检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对待检测文本进行文本扰动处理之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述计算所述待检测文本对应的第一生成概率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对待检测文本进行文本扰动处理，得到扰动检测文本，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第一生成概率和所述第二生成概率的差异生成所述待检测文本和所述扰动检测文本之间的扰动差异指标，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第一生成概率和所述第二生成概率的差异生成...
【技术特征摘要】
1.一种生成文本检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对待检测文本进行文本扰动处理之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述计算所述待检测文本对应的第一生成概率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对待检测文本进行文本扰动处理，得到扰动检测文本，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第一生成概率和所述第二生成概率的差异生成所述待检测文本和所述扰动检测文本之间的扰动差异指标，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第一生成概率和所述第二生成概率的差异生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨信，易灿，傅幸，王维强，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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