心得体会
个人感悟与项目总结
个人感悟
回顾这半年多的毕设历程,从最初对AI文本检测的懵懂认识,到现在能够独立完成一个完整的检测系统, 这个过程充满了挑战,也收获了成长。
最初选择这个课题时,我被AI生成文本检测这个前沿问题所吸引。随着ChatGPT等大模型的普及, AI生成的文本越来越难以辨别,这给学术诚信、信息真实性等领域带来了新的挑战。 我希望能够为解决这个问题贡献自己的一份力量。
在研究过程中,我深刻体会到了科研工作的艰辛与乐趣。每当遇到瓶颈时的焦虑, 每当取得突破时的喜悦,这些经历都让我更加成熟。特别是在混合文本边界检测这个创新点上, 经过反复实验和优化,最终达到了较好的效果,这让我感到非常欣慰。
项目时间线
2024.09
选题确定
确定研究方向,开始文献调研
2024.11
数据收集
收集和整理中文文本数据
2024.12
数据标注
完成数据集构建和标注工作
2025.01
模型开发
实现BERT分类模型与迭代训练
2025.09
边界检测
开发边界定位模块(Span Detector)
2025.12
风险治理
V10→V11c数据清洗与模型优化
2026.01
论文撰写
撰写毕业论文
2026.02
答辩准备
部署演示系统,准备答辩材料
主要收获
高精度检测
验证准确率达到98.75%,三集平均98.56%
创新性突破
首次实现中文混合文本边界定位
学术贡献
构建了大规模中文AI文本数据集
实用价值
系统可用于实际场景检测
能力提升
技术能力
- 深度学习模型设计与训练
- 自然语言处理技术应用
- 大规模数据处理与分析
- 模型优化与部署
- Python工程化开发
软技能
- 科研问题分析与解决
- 学术论文写作
- 项目规划与时间管理
- 文献调研与总结
- 实验设计与结果分析
未来展望
多语言扩展
将检测能力扩展到英文、日文等其他语言
模型轻量化
进一步优化模型,支持移动端部署
实时检测API
开发公开API服务,供研究者和开发者使用
致谢
01
指导教师符立梅老师
感谢导师在选题、方法和论文写作上的悉心指导
02
实验室同学
感谢同学们在实验过程中的帮助和讨论
03
开源社区
感谢Hugging Face等开源社区提供的工具和模型
04
标注团队
感谢参与数据标注的同学们
最后,感谢所有在这段旅程中给予我帮助和支持的人。 这段经历将成为我人生中宝贵的财富。