技术方法
模型架构与实现细节
系统设计
双层模型架构
创新的双层架构设计，同时实现文本分类与边界定位
架构流程图
输入层
将原始文本转换为模型可处理的格式原始文本分句处理Token编码
BERT编码层
利用BERT提取深层语义特征预训练权重上下文编码语义表示
分类层
判断文本类型：人类/AI全连接网络Softmax分类二分类输出
边界检测层
精确定位混合文本的边界位置序列标注[SEP]标记边界定位
BERT编码器
采用BERT-wwm-ext中文预训练模型，通过全词掩码策略更好地理解中文语义。
- 12层Transformer编码器
- 768维隐藏层
- 12个注意力头
- 约1.1亿参数
核心创新
- 1双层架构同时实现分类与边界定位
- 2针对中文特点优化的分词策略
- 3[SEP]标记机制精确标注边界位置
- 4Temperature Scaling置信度校准
训练流程
数据治理与模型训练
V11c通过四阶段数据治理与精细微调达成最优性能
阶段一
数据风险审计
移除模板匹配和unknown来源样本
清除750条硬编码模板
移除1,767条unknown样本
V10→V11a: 62,980→60,456
阶段二
弱域数据增补
定向补充formal和LLaMA-405B弱域样本
formal风格+300条
LLaMA-405B+300条
V11a→V11b: 60,456→61,056
阶段三
长文AI边界修复
补充长文本AI样本恢复覆盖率
+2,131条256+字符AI样本
恢复V10级别长文覆盖
V11b→V11c: 61,056→63,187
阶段四
模型微调
基于bert_v7_improved单阶段精细微调
lr=1e-5, batch=8×4(有效32)
max_len=256, epochs=4(best@2)
Label Smoothing=0.05
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开发工具
技术栈
PyTorch
深度学习框架
Transformers
预训练模型库
BERT-wwm
中文预训练模型
Scikit-learn
机器学习工具
Pandas
数据处理
NumPy
数值计算
实现细节
核心算法
文本分类算法
def classify_text(text):
# 1. 分词和编码
tokens = tokenizer(text)
# 2. BERT编码
embeddings = bert_encoder(tokens)
# 3. 池化获取文本表示
cls_embedding = embeddings[0]
# 4. 分类预测
logits = classifier(cls_embedding)
# 5. 返回预测结果
return softmax(logits)边界检测算法
def detect_boundary(text):
# 1. 分句处理
sentences = split_sentences(text)
# 2. 逐句BERT编码
sent_embeddings = encode_sentences(
sentences
)
# 3. Token级序列标注
labels = token_classifier(sent_embeddings)
# 4. [SEP]标记定位边界
boundary = find_sep_boundary(labels)
return boundary