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解決する課題

このプロジェクトは、中国語の文章における「AI風味」（AI生成スタイル）に対処します。これはしばしば不自然または形式的な印象を与えるとされています。本プロジェクトは言語学的調査を通じて、このスタイルの本質を定量化し、AI生成コンテンツがより人間らしい印象になるように、これらの特徴を体系的に除去する方法を提供することを目指しています。

動作方法

このプロジェクトはコーパスベースの言語学的アプローチを採用しています。629編の記事（AI生成：5つの異なるモデルから300編、人間による執筆：329編）に合計280万文字の中国語テキストを分析し、AIスタイルの候補となる26の特徴を検証しました。その結果、統計的に有意な11のマーカーを特定しました。具体的には、特定の句読点のパターン（過剰なダッシュ）、構造の繰り返し、および段落の途中でゼロ代名詞（「これ」「それ」など）が使われない不自然な導入などです。

これらの発見は、テキストに適用可能なリライトルール（エージェントスキル）に変換されます。システムは「ホワイトリスト」原則に従い、特定された11のマーカーのみを変更し、元の意味、事実、全体的な構造を保持します。

対象ユーザー

• コンテンツクリエイター：中国語の文章からAI生成の明らかな兆候を除去したい方。
• AIエージェントおよび開発者：中国語でより自然で人間らしい出力を得たい、ライティングアシスタントを開発している方。
• 言語学者：大規模言語モデル生成テキストと人間の執筆との定量的分析に興味がある方。

特徴

• データ駆動型アプローチ：約300万文字の統計的分析に基づき、主観的な印象に頼らない。
• モデル非依存：Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Kimiなど複数のモデルを分析し、共通の特徴とモデル固有の特徴を特定。
• 厳格な制約：情報の保存を確保。リライトプロセス中に新しい事実を追加せず、元の結論を削除しない。
• 実行可能なルール：正規表現ベースのオペレータを提供し、『AI風味』のマーカーを明確に特定・除去可能。