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龙图腾网获悉安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)申请的专利基于轻量级改写转换的生成文本检测方法、系统及介质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：CN120705317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511212795.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于轻量级改写转换的生成文本检测方法、系统及介质是由谈世磊;龚伟;周浩泉;潘家华设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级改写转换的生成文本检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轻量级改写转换的生成文本检测方法、系统及介质，通过正向改写模型对待检测文本进行去AI化转换，将待检测文本与所生成的类人等效文本融合后输入到分类器，从而输出分类结果；所述正向改写模型的训练过程如下：利用人工撰写文本和机器生成文本构建配对样本集，通过最小化交叉熵损失微调正向改写模型，所述机器生成文本为通过大语言模型逆向为通过至少一种大语言模型生成并过滤冗余样本后所得到的文本；该生成文本检测方法、系统及介质完全无需访问任何外部、闭源或专有的大语言模型API，不仅降低了成本和延迟，也极大地简化了系统架构和部署流程，解决了水印技术和相似性再生方法受限于闭源模型、难以实际部署的问题。

本发明授权基于轻量级改写转换的生成文本检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于轻量级改写转换的生成文本检测方法，其特征在于，包括： 通过正向改写模型对待检测文本进行去AI化的确定性改写，将待检测文本与去AI化所生成的类人等效文本融合后输入到分类器，从而输出分类结果； 所述正向改写模型的训练过程如下： 利用人工撰写文本和机器生成文本构建配对样本集，通过最小化交叉熵损失微调正向改写模型，所述机器生成文本为通过至少一种大语言模型生成并过滤冗余样本后所得到的文本； 所述分类器为动态掩码优化的RoBERTa-base模型，分类器训练采用双向对抗机制，具体为： 训练一个独立的逆向改写模型，用于将人工文本转换为机器风格； 构建四维对抗样本库：标准人类样本、标准机器样本、伪机器生成文本、伪人类文本，所述伪机器生成文本为通过逆向改写模型将标准人类样本注入机器痕迹，通过添加公式化短语与被动语态生成标签为机器的伪机器生成文本；所述伪人类文本为通过正向改写模型对机器生成文本进行去AI化，生成标签为人类的伪人类文本； 利用四维对抗样本库训练分类器识别风格迁移和对抗扰动场景。

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安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)，其通讯地址为：230001 安徽省合肥市庐阳区庐江路9号；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”。

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