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龙图腾网获悉武汉模态跃迁科技有限公司申请的专利基于前缀增强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：CN119294381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411293515.5，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权基于前缀增强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莹;陈家棋;张捷;朱小烨;陈心慧;丁震宇;刘天炀;张磊;梁泽涛;唐龙;袁怡雯;常元和;邴龙志;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。

本基于前缀增强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：本发明公开了一种基于前缀增强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，其中机器生成文本检测模型的训练方法包括：将原始文本输入前缀增强映射模块，得到经过线性适配后的第一前缀增强提示特征向量；将原始文本输入词嵌入模块，得到原始文本特征向量；将前缀增强提示特征向量和原始文本特征向量输入特征加权平均模块，得到第一融合后的特征向量；最后通过输出模块，得到对原始文本的预测结果；以及基于第一融合后的特征向量、预测结果、模型当前的预测结果与真实标签之间的差异程度进行训练。本发明引入了前缀增强技术，通过特定的提示词生成算法，增强了模型对输入文本的理解能力，从而提高机器生成文本检测的准确性。

本发明授权基于前缀增强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：1.一种基于前缀增强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前缀增强映射模块、词嵌入模块、特征加权平均模块和输出模块，所述方法包括： 将原始文本输入前缀增强映射模块，得到经过线性适配后的第一前缀增强提示特征向量； 将原始文本输入词嵌入模块，得到原始文本特征向量； 将前缀增强提示特征向量和原始文本特征向量输入特征加权平均模块，得到第一融合后的特征向量； 将第一融合后的特征向量输入输出模块，得到对原始文本的预测结果；以及 基于所述第一融合后的特征向量、对原始文本的预测结果、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； 其中，前缀增强映射模块包括前缀增强标记器、前缀增强映射模型和前缀增强提示词适配器，将原始文本输入前缀增强映射模块，得到经过线性适配后的第一前缀增强提示特征向量，包括： 将原始文本输入前缀增强映射模块，通过前缀增强标记器对原始文本进行分词处理，得到前缀增强文本的标记ID序列； 通过前缀增强映射模型对前缀增强文本的标记ID序列进行处理，得到前缀增强提示特征向量； 通过前缀增强提示词适配器对前缀增强提示特征向量进行处理，得到经过线性适配后的前缀增强提示特征向量。

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