Wie man eine zu hohe KI-Erkennungsrate in seiner Arbeit manuell senkt 238

Ich scheine das Muster der KI-Erkennung bei wissenschaftlichen Arbeiten entdeckt zu haben. Am Anfang war der Effekt ziemlich gut, als ich die KI-Wiedererkennungsrate auf 2,7 % senkte. Also habe ich die Vorher-Nachher-Vergleichsdiagramme verglichen, wie in der Abbildung gezeigt:

Da ich es selbst nicht herunterbekommen habe, habe ich das Yunzhi-Umschreiben-Tool zur Hilfe genommen. Dann habe ich die Änderungsmuster und Prinzipien untersucht und verglichen (wie in den Abbildungen 5 und 6 zusammengefasst), damit alle sie später selbst anpassen können (schließlich hat man sich dort speziell mit der Bekämpfung der KI-Rate beschäftigt, und die Referenzierbarkeit ist immer noch recht groß).

1. Voranstellung des Subjekts

• Beispiel: Um wirksam auf unerwartete Ereignisse in der Kabine reagieren zu können, wird Fluggesellschaften empfohlen, *** zu beachten.

• Geändert in: Wenn Fluggesellschaften wirksam auf unerwartete Ereignisse in der Kabine reagieren wollen, wird empfohlen, *** zu beachten.

In diesem Teil wurde das Subjekt angepasst; um die Struktur flüssig zu machen, wurde „为“ in „若要“ geändert.

2. Anpassung der Satzstruktur

• Beispiel: Es wird ein spezielles Notfallrettungszentrum zur Koordinierung und Bearbeitung unerwarteter Ereignisse eingerichtet, und das Personal dieses Zentrums muss über umfangreiche Erfahrung in der Notfallbearbeitung verfügen.

• Geändert in: Einrichtung eines speziellen Notfallrettungszentrums, das unerwartete Ereignisse bearbeitet und dessen Personal über umfangreiche Erfahrung in der Notfallbearbeitung verfügt.

In diesem Teil wurden Sätze zusammengeführt, überflüssige Wörter stark reduziert und die Satzstruktur verändert.

3. Synonyme Satzanpassung

• Beispiel: Es wird empfohlen, die folgenden Maßnahmen zu ergreifen, um einen soliden Notfallpräventions- und Kontrollmechanismus zu etablieren und zu verbessern.

• Geändert in: Es wird empfohlen, einen soliden Notfallpräventions- und Kontrollmechanismus zu etablieren, was durch die folgenden Methoden erreicht werden kann.

Obwohl die Bedeutung gleich ist, haben sich sowohl die Wörter als auch die Struktur verändert; der Satz wurde umgeschrieben.

4. Entfernung von KI-Wörtern und Redundanzen

Beim Umschreiben gibt es viele Redundanzen: Manche sind Wortredundanzen („建立完善“ = „完善“), manche sind hochfrequente KI-Wörter („此外“ = „并且、而且“), und manche sind kurze Sätze, die zu langen Sätzen umgewandelt werden („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. Aufteilung langer Sätze in kurze Sätze

• Beispiel: Untersuchungen zeigen, dass eine positive Interaktionsbeziehung zwischen Lehrkräften und Kindern nicht nur die psychologische Entwicklung der Kinder fördert, sondern auch die Gesamteffektivität pädagogischer Aktivitäten verbessern kann.

• Geändert in: Untersuchungen zeigen, dass eine positive Interaktionsbeziehung zwischen Lehrkräften und Kindern die psychologische Entwicklung der Kinder fördert und die Gesamteffektivität pädagogischer Aktivitäten verbessern kann.

6. Beseitigung des steifen Tons

Aus dem großflächigen Vergleich der Screenshots lässt sich feststellen, dass der ursprüngliche Artikel viele Redundanzen, viele Floskeln und dazu noch langweilige Formulierungen aufweist. Der überarbeitete Inhalt weist einen gewissen Schreibstil und eine „menschliche Note“ auf, und die Sätze sind knapper.