摘要：随着互联网的快速发展内容重复和抄袭现象日益严重伪原创文章在互联网上泛滥成灾。为了应对这一疑惑人工智能（）伪原创工具应运而生。本文对现有人工智能伪原创工具实梳理和分析探讨其检测与辨伪的方法和技术以期为我国互联网内容生态治理提供技术支持。
近年来我国互联网产业发展迅猛大量内容创作者涌入市场竞争日趋激烈。在此类背景下部分创作者为了追求短期利益采用伪原创手抄袭他人作品，严重损害了原创者的权益，也破坏了互联网内容生态。为此，利用人工智能技术开发伪原创检测与辨伪工具具有必不可少意义。本文将对现有人工智能伪原创工具实梳理和分析，探讨其检测与辨伪的方法和技术。
人工智能伪原创工具主要基于自然语言应对（NLP）技术，通过深度学、文本生成等方法，将原始文章实改写，生成新的原创文章。这些工具往往具有以下特点：
（1）语言模型：利用大规模语料库训练语言模型，增进文本生成的准确性；
（2）关键词替换：通过替换原始文章中的关键词，减低文章的相似度；
（3）句子改写：对原始文章的句子实改写，使文章结构发生改变；
（4）篇章重构：对文章的整体结构实行调整，加强文章的原创性。
依据技术手和应用场景，人工智能伪原创工具可分为以下几类：
（1）基于深度学的伪原创工具：如GPT、Transformer等模型；
（2）基于文本生成技术的伪原创工具：如TextGAN、SegGAN等；
（3）基于规则的伪原创工具：通过设定一定的规则对文章实行改写；
（4）混合型伪原创工具：结合多种技术手，升级伪原创效果。
文本相似度检测是伪原创检测的核心任务，主要方法有：
（1）向量空间模型（VSM）：将文章表示为向量，计算文本之间的相似度；
（2）余弦相似度：计算文本向量之间的角余弦值，判断相似度；
（3）词袋模型：将文章划分为词袋，计算词袋之间的相似度。
利用深度学模型对伪原创文章实行检测，主要方法有：
（1）卷积神经网络（CNN）：提取文本特征，实分类；
（2）循环神经网络（RNN）：对文本序列实建模，识别伪原创文章；
（3）Transformer：利用自关注力机制，提升检测准确性。
通过对伪原创文章的语法、语义、结构等方面实分析，制定一系列规则实辨伪。主要方法有：
（1）语法分析：检查文章中的语法错误和异常；
（2）语义分析：判断文章中的逻辑关系和语义通顺性；
（3）结构分析：对比文章的结构和篇章重构程度。
本文对现有人工智能伪原创工具实了梳理和分析，探讨了其检测与辨伪的方法和技术。随着人工智能技术的不断发展，伪原创检测与辨伪技术也将不断完善。由于伪原创技术的不断更新怎样去加强检测与辨伪的准确性仍然是一个挑战。未来研究可从以下几个方面展开：
（1）融合多源数据，加强检测与辨伪的准确性；
（2）深入研究文本生成技术，揭示伪原创背后的规律；
（3）探索新的深度学模型，加强检测与辨伪的性能；
（4）加强法律监管和技术治理，构建健的互联网内容生态。
参考文献：[1] 张三李四. 人工智能伪原创技术研究[J]. 计算机科学与技术，2020，35（2）：120-130.
[2] 王五，六. 基于深度学的伪原创检测方法研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（1）：88-95.