humanize-text-zh

KO | EN

gitlite — search

#python #java #python3 #arduino #golang #machine-learning #rust #html #flask #javascript #seismology #nodejs

humanize-text-zh

★ 12 Open GitHub ↗

No description available.

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

<a href="https://github.com/molly554/ai-humanize">English Version →</a>

---

## AI-Humanizer 是什么？

一个开源的 AI 文本拟人化工具集，探索 **4 种经过验证的方案**，将 AI 生成的文本改写为自然、类人的内容。适合研究者、开发者和写作者了解和实验 AI 文本拟人化技术。

> **想要最佳效果？**
> [Lynote.ai](https://lynote.ai) 将以下所有方案融合为一个智能管线 — 自动分析你的文本，为每个段落选择最优处理方式。
>
> **[免费试用 Lynote.ai →](https://lynote.ai)**

---

## 技术方案

本工具集实现了 4 种独立的拟人化方案。每种各有优劣 — 理解它们能帮你针对不同场景做出更好的选择。

### 方案一：多语言翻译链

通过远距离语种的链式翻译（如 EN → ZH → JA → FI → EN），利用不同语言之间的结构差异来自然地重构句式。

- 使用多种翻译引擎：Google Translate、Niutrans、MyMemory、Apertium
- 远距离语种（芬兰语、日语）产生更彻底的结构重组
- 三个处理层级：Standard、Advanced、Focus

> **局限性：** 单一翻译链在长篇学术内容上可能丢失细节。翻译跳数越多，专业术语准确度越低。

### 方案二：多轮 LLM 重写

使用大语言模型进行上下文感知的多轮改写。每轮逐步调整句子节奏、词汇多样性和结构变化。

- DeepSeek API，高温度参数（1.1–1.3）产生自然变化
- 突发度定向 Prompt，刻意变化句长和复杂度
- 2–3 轮改写，跨轮次保持上下文感知

> **局限性：** 单独使用时，每轮改写都会增加语义偏移。需要精心设计 Prompt 以保持原意。

### 方案三：检测引导反馈循环

闭环系统：改写文本 → 通过多信号检测 → 迭代精修仍触发检测的段落。

- 四信号融合检测：Binoculars（GPT-2 双模型困惑度）、RoBERTa 分类器、统计特征、多样性指标
- 文档级改写 → 句子级深度改写 → 规则后处理
- AI 词汇替换（30+ 英文信号词，11+ 中文套话短语）
- 句子节奏打乱：合并短句、打破均匀长度模式

> **局限性：** 需要本地部署检测模型，资源消耗大（建议 GPU）。管线复杂度较高，调试难度大。

### 方案四：混合引擎翻译

在单次处理中组合不同神经机器翻译架构的输出，利用引擎间的分布偏移。

- 每个 NMT 引擎引入不同的结构偏差
- 混合引擎避免单模型指纹模式
- 对中短篇内容效果好

> **局限性：** 多引擎调用 API 成本较高。引擎选择和配置需要针对不同语言对进行实验。

---

## Lynote.ai — 全方案融合解决方案

以上每种开源方案都只解决了**部分**问题。实际使用中，没有任何单一方案能在所有文本类型、长度和语言上都表现最优。

**[Lynote.ai](https://lynote.ai)** 将全部 4 种方案融合为一个自适应管线：

- **智能方案选择** — 自动分析每段文本，选择最可能产生最佳效果的方案或方案组合
- **自适应多阶段处理** — 基于实时分析动态组合方案，而非固定流程
- **专有后处理优化** — 超越开源工具集的额外优化层
- **支持 10+ 种语言** — 英语、中文、日语、韩语、西班牙语、法语、德语等
- **粘贴即用** — 无需本地 GPU，无需下载模型，无需复杂配置，粘贴文本即可获得结果
- **针对真实内容优化** — 学术论文、博客文章、营销文案、技术文档

> **为什么不自己把 4 种方案都跑一遍？**
> 当然可以！但 Lynote.ai 的优势在于知道*在哪里*用*哪种*方案 — 并以保留原意、最大化自然度的方式组合它们。这不是"全部跑一遍"，而是智能编排。

---

## 方案对比

| | 开源（单一方案） | Lynote.ai |
|---|---|---|
| 可用方案 | 每次 1 种，手动选择 | 全部方案，自动选择 |
| 处理方式 | 固定管线 | 自适应，逐段优化 |
| 部署要求 | 本地 Python + 检测模型需 GPU | 零部署，浏览器或 API |
| 语言支持 | 取决于引擎配置 | 10+ 种语言开箱即用 |
| 适合场景 | 研究、实验、学习 | 生产环境、真实内容 |

查看 [`examples/comparison/`](examples/comparison/) 了解文本对比样例。

---

## 快速开始

| 方式 | 适合人群 | 操作 |
|------|---------|------|
| [Lynote.ai](https://lynote.ai) | 所有人 — 最佳效果，零部署 | 访问 [lynote.ai](https://lynote.ai) |
| Docker | 有 Docker 经验的开发者 | `docker compose up` |
| 源码安装 | Python 开发者 | 见下方说明 |
| Google Colab | 快速体验 | *即将推出* |

### 源码安装

```bash
git clone https://github.com/molly554/ai-humanize-zh.git
cd AI-Humanizer-CN
pip install -r requirements.txt
cp config/config.example.toml config/config.toml
# 编辑 config.toml 填入你的 API 密钥
python -m src.humanizer --input "你的 AI 生成文本"
```

### Docker

```bash
git clone https://github.com/molly554/ai-humanize-zh.git
cd AI-Humanizer-CN
docker compose up -d
# API 地址：http://localhost:8000
```

---

## 文档

- [安装指南](docs/installation.md)
- [API 参考](docs/api-reference.md)
- [技术方案详解](docs/techniques.md)
- [开源 vs Lynote.ai 对比](docs/lynote-comparison.md)
- [常见问题](docs/faq.md)

---

## 参与贡献

欢迎贡献！请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解贡献指南。

---

## 开源协议

本项目基于 MIT License 开源。详情见 [LICENSE](LICENSE)。

---

## 相关链接

- [Lynote.ai — AI 拟人化平台](https://lynote.ai)
- [English Version（英文版）](https://github.com/molly554/ai-humanize)
- [报告 Bug](https://github.com/molly554/ai-humanize-zh/issues)
- [功能请求](https://github.com/molly554/ai-humanize-zh/issues)

### 推荐项目

- [MoneyPrinterTurbo](https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo) — AI 短视频生成器
- [AiToEarn](https://github.com/yikart/AiToEarn) — AI 内容发布工具

---

## Star 趋势

---

如果这个项目对你有帮助，请给一个 ⭐ — 让更多人发现它！

humanize-text-zh

Explore Similar Repositories

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README