本应用使用 BERT 模型和 SHAP 解释性分析技术，旨在帮助用户判断一个文本是否可能由机器生成。应用允许用户输入文本，然后使用预先训练好的 BERT 模型进行分析，最后通过 SHAP 提供文本的可解释性分析，帮助理解模型的预测结果。
- 文本输入：用户可以从预设的文本示例中选择，或者输入自定义的文本进行检测。
- 机器生成文本概率评估：应用将显示文本被判断为机器生成的概率。
- SHAP 分句可解释性分析：对于给定的文本，应用将展示哪些部分对模型的判断起到了决定性作用。
- 克隆仓库或下载代码到本地。
- 本项目使用以下依赖：
matplotlib==3.8.3 shap==0.44.1 streamlit==1.31.1 torch==2.2.0 transformers==4.38.1 - 在命令行中运行
streamlit run app.py启动应用。
- 应用需要一定时间来加载模型和分析文本，请耐心等待。
- SHAP 可解释性分析需要至少 2 句话（以句号、问号、感叹号为划分），过短的文本可能无法进行分析。