Comment réduire manuellement un taux de détection IA trop élevé dans votre article 234

J'ai semble-t-il découvert les règles de détection ai des articles académiques, au début, j'ai réduit le taux de re-détection IA à 2,7 %, ce qui a donné de bons résultats. J'ai donc comparé les images avant et après modification, comme illustré ci-dessous :

Comme je n'arrivais pas moi-même à le faire baisser, j'ai eu recours à l'outil 云知改写 disponible sur ce site. J'ai donc étudié et comparé les principes et les règles de modification (résumés dans les figures 5 et 6), afin que chacun puisse les appliquer par la suite (après tout, ces outils sont spécifiquement conçus pour lutter contre le taux d'IA, leur référence reste très utile).

1. Anticipation du sujet

• Exemple : Pour répondre efficacement aux incidents en cabine, il est conseillé aux compagnies aériennes de veiller à ***

• Modifié : Si les compagnies aériennes souhaitent répondre efficacement aux incidents en cabine, il est conseillé de veiller à ***

Dans cette partie, le sujet a été déplacé et, pour assurer la fluidité de la structure, « 为 » a été remplacé par « 若要 ».

2. Ajustement de la structure des phrases

• Exemple : Mettre en place un centre de secours d'urgence spécialisé dans la coordination et le traitement des incidents, dont le personnel doit disposer d'une riche expérience en gestion d'urgence.

• Modifié : Créer un centre de secours d'urgence spécialement dédié au traitement des incidents, doté d'un personnel expérimenté dans la gestion des situations d'urgence.

Dans cette partie, les phrases ont été fusionnées, réduisant considérablement les mots superflus et modifiant la structure des phrases.

3. Ajustement par synonymie

• Exemple : Il est recommandé de prendre les mesures suivantes pour établir et améliorer un mécanisme de prévention et de contrôle des urgences

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• Modifié : Il est recommandé de perfectionner le mécanisme de prévention et de contrôle des urgences par les moyens suivants

Bien que le sens soit identique, les mots et la structure changent, et la phrase a été reformulée.

4. Suppression des mots caractéristiques de l'IA et des redondances

Dans la reformulation, il y a de nombreuses redondances, qu'il s'agisse de mots superflus (« 建立完善 » = « 完善 »), de mots à haute fréquence en IA (« 此外 » = « 并且、而且 »), ou encore de phrases courtes transformées en phrases longues (« 其于风险评估结果，制定相应的应急预案 » = « 依据评估结果制定相应预案 »).

5. Découper les longues phrases en phrases courtes

• Exemple : Les recherches montrent qu'une interaction positive entre enseignants et jeunes enfants favorise non seulement le développement psychologique des jeunes enfants, mais améliore également l'efficacité globale des activités éducatives.

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• Modifié : Les recherches montrent qu'une interaction positive entre enseignants et jeunes enfants favorise le développement psychologique des jeunes enfants et améliore l'efficacité globale des activités éducatives.

6. Atténuer le caractère artificiel du texte

En comparant les captures d'écran à grande échelle, on peut constater que l'article avant modification comportait de nombreuses redondances, des formules toute faites et des phrases平淡. Le contenu modifié présente un certain style rédactionnel et une « touche humaine », avec des phrases plus concises.