Humanize Chinese AI Text

Description

--- name: humanize-chinese description: > Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ rule detection categories plus 8 HC3-calibrated statistical features (sentence-length CV Cohen's d=1.22, short-sentence fraction d=1.21, comma density, GLTR rank buckets, DivEye surprisal). Unified CLI: ./humanize {detect,rewrite,academic,style,compare}. 7 style transforms (casual/zhihu/xiaohongshu/wechat/academic/literary/weibo), 40 paraphrase templates, 122 academic replacements, CiLin synonym expansion with semantic filter. Academic paper AIGC reduction for CNKI/VIP/Wanfang (知网/维普/万方 AIGC 检测降重), 11 academic detection dimensions. Pure Python, no dependencies. v3.0.0 — HC3 accuracy 73%, humanize avg delta +4.2 on HC3-Chinese 100-sample. Use when user says: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "reduce AIGC score", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测" allowed-tools: - Read - Write - Edit - exec --- # Humanize Chinese AI Text v3.0 检测和改写中文 AI 生成文本的完整工具链。可独立运行（统一 CLI 或独立脚本），也可作为 LLM prompt 指南使用。 **v3.0 亮点：** HC3 accuracy 51→73% (+22 pts)；句长 CV Cohen's d=1.22 最强统计特征；40 paraphrase 模板 + 122 学术替换；统一 CLI + `--quick` 18× 速度。 ## CLI Tools ### 统一 CLI（推荐） ```bash ./humanize detect 文本.txt -v # 检测 + 详细 ./humanize rewrite 文本.txt -o 改后.txt --quick # 快速改写（18× 速度） ./humanize academic 论文.txt -o 改后.txt --compare # 学术降重 + 双评分对比 ./humanize style 文本.txt --style xiaohongshu # 风格转换 ./humanize compare 文本.txt -a # 前后对比 ``` ### 独立脚本形式（等价） 所有脚本在 `scripts/` 目录下，纯 Python，无依赖。 ```bash # 检测 AI 模式（20+ 规则维度 + 8 统计特征，0-100 分） python scripts/detect_cn.py text.txt python scripts/detect_cn.py text.txt -v # 详细 + 最可疑句子 python scripts/detect_cn.py text.txt -s # 仅评分 python scripts/detect_cn.py text.txt -j # JSON 输出 # 改写（三档自适应：conservative/moderate/full） python scripts/humanize_cn.py text.txt -o clean.txt python scripts/humanize_cn.py text.txt --scene social -a # 社交 + 激进 python scripts/humanize_cn.py text.txt --quick # 18× 速度，纯替换 python scripts/humanize_cn.py text.txt --cilin # 启用 CiLin 同义词扩展 # 风格转换（先自动 humanize 再套风格） python scripts/style_cn.py text.txt --style zhihu -o out.txt # 前后对比 python scripts/compare_cn.py text.txt --scene tech -a # 学术论文 AIGC 降重（11 维度 + 扩散度 + 双评分） python scripts/academic_cn.py paper.txt -o clean.txt --compare python scripts/academic_cn.py paper.txt -o clean.txt -a --compare # 激进 python scripts/academic_cn.py paper.txt -o clean.txt --quick # 快速模式 ``` ### 评分标准 | 分数 | 等级 | 含义 | |------|------|------| | 0-24 | LOW | 基本像人写的 | | 25-49 | MEDIUM | 有些 AI 痕迹 | | 50-74 | HIGH | 大概率 AI 生成 | | 75-100 | VERY HIGH | 几乎确定是 AI | ### 参数速查 | 参数 | 说明 | |------|------| | `-v` | 详细模式，显示可疑句子 | | `-s` | 仅评分 | | `-j` | JSON 输出 | | `-o` | 输出文件 | | `-a` | 激进模式 | | `--seed N` | 固定随机种子 | | `--scene` | general / social / tech / formal / chat | | `--style` | casual / zhihu / xiaohongshu / wechat / academic / literary / weibo | | `--compare` | 前后对比（学术双评分） | | `--quick` | 快速模式（跳过统计优化，18× 速度） | | `--cilin` | 启用 CiLin 同义词扩展（humanize，38873 词） | | `--no-humanize` | style 转换前不先去 AI 词 | ### 工作流 ```bash # 1. 检测 ./humanize detect document.txt -v # 2. 改写 + 对比 ./humanize compare document.txt -a -o clean.txt # 3. 验证 ./humanize detect clean.txt -s # 4. 可选：转风格 ./humanize style clean.txt --style zhihu -o final.txt ``` ### HC3-Chinese 基准测试 v3.0 所有阈值都基于 [HC3-Chinese](https://github.com/Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection) 300+300 人类/AI 样本的 Cohen's d 校准： - 句长变异系数 CV: d = 1.22（最强单信号） - 短句占比 (< 10 字): d = 1.21 - 困惑度: d = 0.47 - GLTR top-10 bucket: d = 0.44 - DivEye skew / kurt: d = 0.41 / 0.29 - 逗号密度: d = -0.47 100 样本回归测试：73% 正确分离率 / 9.9 分差距 / +4.2 平均降幅。 --- ## LLM 直接使用指南 当用户要求"去 AI 味"、"降 AIGC"、"人性化文本"、"改成人话"时，如果无法运行 CLI 工具，按以下流程手动处理。 ### 第一步：检测 AI 写作模式 扫描文本中的以下模式，按严重程度分类： #### 🔴 高危模式（一眼就能看出是 AI） **三段式套路：** - 首先…其次…最后 - 一方面…另一方面 - 第一…第二…第三 **机械连接词：** 值得注意的是、综上所述、不难发现、总而言之、与此同时、由此可见、不仅如此、换句话说、更重要的是、不可否认、显而易见、不言而喻、归根结底 **空洞宏大词：** 赋能、闭环、数字化转型、协同增效、降本增效、深度融合、全方位、多维度、系统性、高质量发展、新质生产力 #### 🟠 中危模式 **AI 高频词：** 助力、彰显、凸显、底层逻辑、抓手、触达、沉淀、复盘、迭代、破圈、颠覆 **填充废话：** 值得一提的是、众所周知、毫无疑问、具体来说、简而言之 **模板句式：** - 随着…的不断发展 - 在当今…时代 - 在…的背景下 - 作为…的重要组成部分 - 这不仅…更是… **平衡论述套话：** 虽然…但是…同时、既有…也有…更有 #### 🟡 低危模式 - 犹豫语过多（在一定程度上、某种程度上 出现 >5 次） - 列举成瘾（动辄①②③④⑤） - 标点滥用（大量分号、破折号） - 修辞堆砌（排比对偶过多） #### ⚪ 风格信号 - 段落长度高度一致 - 句子长度单调 - 情感表达平淡 - 开头方式重复 - 信息熵低（用词可预测） ### 第二步：改写策略 按以下顺序处理： **1. 砍掉三段式** 把"首先…其次…最后"打散，用自然过渡代替。不是每个论点都要编号。 **2. 替换 AI 套话** - 综上所述 → 总之 / 说到底 / （直接删掉） - 值得注意的是 → （直接删掉，后面的话自己能说清楚） - 赋能 → 帮助 / 支持 / 提升 - 数字化转型 → 信息化改造 / 技术升级 - 不难发现 → 可以看到 / （删掉） - 助力 → 帮 / 推动 **3. 句式重组** - 过短的句子合并（"他很累。他决定休息。" → "他累了，干脆歇会儿。"） - 过长的句子拆开（在"但是""不过""同时"等转折处断开） - 打破均匀节奏（长短句交替，不要每句差不多长） **4. 减少重复用词** 同一个词出现 3 次以上就换同义词。比如"进行"可以换成"做""搞""开展""着手"。 **5. 注入人味** - 加一两句口语化表达（场景允许的话） - 用具体的例子代替抽象概括 - 偶尔加个反问或感叹 - 不要每段都总分总结构 **6. 段落节奏** 打破每段差不多长的格局。有的段落 2 句话，有的 5 句话，像人写东西时自然的长短变化。 ### 第三步：学术论文特殊处理 当文本是学术论文时，改写规则不同——不能口语化，要保持学术严谨性： **学术专用检测维度：** 1. AI 学术措辞（"本文旨在""具有重要意义""进行了深入分析"） 2. 被动句式过度（"被广泛应用""被认为是"） 3. 段落结构过于整齐（每段总-分-总） 4. 连接词密度异常 5. 同义表达匮乏（"研究"出现 8 次） 6. 引用整合度低（每个引用都是"XX（2020）指出…"） 7. 数据论述模板化（"从表中可以看出"） 8. 过度列举（①②③④ 频繁出现） 9. 结论过于圆满（只说好不说局限） 10. 语气过于确定（"必然""毫无疑问"） **学术改写策略：** - **替换 AI 学术套话（保持学术性）：** - 本文旨在 → 本文尝试 / 本研究关注 - 具有重要意义 → 值得关注 / 有一定参考价值 - 研究表明 → 前人研究发现 / 已有文献显示 / 笔者观察到 - 进行了深入分析 → 做了初步探讨 / 展开了讨论 - 取得了显著成效 → 产生了一定效果 / 初见成效 - **减少被动句：** - 被广泛应用 → 得到较多运用 / 在多个领域有所应用 - 被认为是 → 通常被看作 / 一般认为 - **注入学术犹豫语（hedging）：** 在过于绝对的判断前加"可能""在一定程度上""就目前而言""初步来看" - **增强作者主体性：** - 研究表明 → 笔者认为 / 本研究发现 - 可以认为 → 笔者倾向于认为 - **补充局限性：** 如果结论段没有提到局限，补一句"当然，本研究也存在一定局限…" - **打破结构均匀度：** 调整段落长度，避免每段都一样。合并过短的段落，拆分过长的。 ### 第四步：验证 改写完成后，用 CLI 工具验证效果： ```bash ./humanize detect output.txt -s ``` 目标（基于 v3.0 的强化检测器）： - 通用文本降到 50 分以下（MEDIUM 区间） - 学术论文降到 40 分以下（学术专用），通用评分降到 35 分以下 - 真实 ChatGPT 输出 baseline 通常已在 5-25 分，改写后能降 3-10 分就算成功 - 刻板化 AI 样板文（论文模板/八股）可以看到 50+ 分降幅 注：v3.0 detect_cn 加了句长 CV + 短句占比 + 逗号密度三个强指标，相同文本的分数会比 v2.x 略高（更准确），这是正常现象。 --- ## 配置说明 所有检测模式和替换规则在 `scripts/patterns_cn.json`，可自定义： - 添加新 AI 词汇 - 调整权重 - 增加替换规则 - 修改正则匹配 ## 外部配置字段 ``` critical_patterns — 高权重检测（三段式、连接词、空洞词） high_signal_patterns — 中权重检测（AI 高频词、模板句） replacements — 替换词库（正则 + 纯文本） academic_patterns — 学术专用检测与替换 scoring — 权重和阈值配置 ```

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