大雅 AIGC 检测对公式、图表多的论文检测有影响吗？

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在学术论文里，公式和图表是重要的组成部分，很多人会好奇，大雅 AIGC 检测对这类论文的检测结果有没有影响。下面就来深入分析。

大雅 AIGC 检测借助 NLP 分析和 AI 特征提取，比对专业学术数据库来判断文本是否由 AI 生成，其主要针对文本语言模式开展检测。公式本身由特定的数学符号、字母依据数学规则构成，图表通过图形、数据直观呈现信息，它们和自然语言文本有着本质区别。从检测原理来讲，公式和图表不会干扰对论文文本部分的检测。举个例子，在一篇物理学术论文里，大量复杂的物理公式以及对应的实验数据图表，不会影响大雅 AIGC 检测系统对论文文字阐述部分，如研究背景、实验过程描述、结果分析等内容是否由 AI 生成的判断。

在实际检测时，大雅检测系统通常不会把标题、公式、图表、参考文献等非正文部分纳入分析范围。这是因为这些部分的特征和自然语言文本的特征差异显著，将它们排除，能让检测系统更专注于分析论文正文的语言模式，避免非文本元素对检测结果造成干扰，进而更精准地判断论文文字内容是否由 AI 生成。比如说一篇化学论文中有各类化学方程式和实验流程图，大雅检测系统会自动忽略这些部分，仅对论文里对实验步骤、化学反应原理等文字描述部分进行检测，从而给出准确的检测结果。

虽然公式、图表本身不直接影响 AIGC 检测结果，但论文中与公式、图表相关的文字描述，像对图表的解读、公式的推导说明等，假如大量由 AI 生成，这些内容就可能被检测出存在 AI 生成的嫌疑。例如在一篇经济学论文中，对经济模型图表的详细分析、对复杂经济公式的逐步推导解释等文字段落，如果是借助 AI 创作，且具有 AI 生成文本典型的模式化特征，大雅 AIGC 检测系统就能识别出来。

总体而言，大雅 AIGC 检测本身不会因论文中公式、图表数量多而受到直接影响。但大家在论文创作过程中，对于公式、图表相关的文字阐述部分要留意，避免过度依赖 AI，以免论文因 AI 生成内容比例过高，不符合相关要求。要是论文检测结果显示 AI 生成内容占比较高，不妨检查与公式、图表相关的文字描述部分，及时进行修改完善。