Details

В данной работе проводится исследование проблемы влияния сгенерированных текстов на примере сферы онлайн-отзывов. В первой главе выполняется обзор предметной области. Во второй главе рассматривается проведение адаптированного теста Тьюринга, целью которого было оценить способность людей различать тексты, сгенерированные искусственным интеллектом и тексты, написанные человеком. В третьей главе рассматриваются методы машинного обучения, применяемые для решения задачи классификации текстов. В четвертой главе описывается создание модели на основе предобученной модели RuBERT. В пятой главе рассматривается реализация десктопного приложения для более удобной работы с полученной моделью.

In this paper, investigates the problem of the influence of generated texts using the example of online reviews. The first chapter provides an overview of the subject area. The second chapter examines the implementation of an adapted Turing test, which aimed to assess people’s ability to distinguish between texts generated by artificial intelligence and texts written by humans. The third chapter discusses machine learning methods used to solve the problem of text classification. The fourth chapter describes creating a model based on the pre-trained RuBERT model. The fifth chapter discusses the implementation of a desktop application for more convenient work with the resulting model.