Автор разработал детектор ИИ-текста на языке Python, который выявляет признаки невычитанного нейросетевого контента. Из 12 критериев оценки пять автоматизированы с помощью кода, остальные семь требуют ручной проверки редактором.
Скрипт анализирует структуру текста, разбивая его на предложения. Программа ищет шаблоны анонсов, пустые вводные фразы и необоснованное использование кавычек. Инструмент не определяет авторство, а лишь указывает на возможные проблемы в тексте.
Система использует балльную шкалу: например, три найденные вводные фразы автоматически требуют доработки материала. Также код косвенно оценивает монотонность текста, вычисляя стандартное отклонение длины предложений.
Ряд признаков, включая вымышленные числа, отсутствие деталей и специфические синтаксические конструкции, такие как тире в каждом предложении или антитезы, остаются вне зоны автоматического контроля. Скрипт иногда ошибочно помечает примеры плохих фраз как ошибки.
Детектор работает локально на стандартной библиотеке Python. Вердикт выносится по шкале от нуля до двух: ноль означает норму, единица требует правок, двойка указывает на вероятный ИИ-текст. Каждое срабатывание сопровождается выводом конкретной фразы для проверки человеком.
