在学术领域，随着 AIGC 技术的普及，大雅 AIGC 检测报告成为判断论文是否涉及 AI 生成内容的重要依据。下面我将详细介绍如何解读这份报告以及其中的关键信息。
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报告首页基础信息
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论文标题与作者：位于报告顶部显眼位置，确认检测的论文是否为自己提交的内容，避免因误操作检测了错误文档。
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检测时间：记录论文检测的具体时刻。如果对论文进行多次修改后重新检测，通过对比不同时间的报告，能了解修改措施对检测结果的影响。比如，第一次检测时间为 3 月 1 日上午 10 点，第二次为 3 月 2 日下午 3 点，对比两份报告可分析一天内修改的成效。
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AIGC 疑似率总览
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总体疑似率：这是一个关键指标，以百分比形式呈现，反映论文整体被判定为 AI 生成的可能性。比如总体疑似率为 30%，意味着论文中有 30% 的内容在词汇、句式、逻辑等方面具有 AI 生成特征。一般来说，不同学校或机构对该数值的容忍度不同，部分高校要求 AIGC 疑似率低于 10% ，具体标准需参照所在单位规定。
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疑似度等级分布：通常划分为高、中、低三个等级。高度疑似部分（如红色标注）表明这部分内容与 AI 生成模式极为相似，可能是直接引用 AI 输出内容且未作修改；中度疑似（如橙色标注）提示存在较多 AI 生成特征，需进一步分析修改；低度疑似（如黄色标注）虽然 AI 生成可能性相对较低，但仍需关注，可能存在一些潜在的 AI 影响痕迹。通过查看各等级占比，能快速定位问题严重区域。例如，高度疑似部分占比 5%，集中在论文的文献综述部分，那就需要重点关注这部分内容。
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文本详细分析区域
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疑似片段标记：报告中会逐段分析论文，将疑似由 AI 生成的文本片段用特定颜色高亮显示，并给出片段在原文中的具体位置（如第几页第几段）。比如，在论文第三页第二段，关于 “人工智能在医疗领域应用现状” 的论述被标记为中度疑似，你就可以精准定位到该部分内容。
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相似来源比对（若有）：大雅系统若在其庞大的数据库中找到与疑似片段相似的 AI 生成文本，会列出相似来源。比如，某疑似片段与 ChatGPT 生成的一篇关于 “科技发展趋势” 的文章有 80% 相似度，报告中就会注明该相似来源，帮助你判断论文中内容是否可能受特定 AI 模型影响。
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修改建议（部分有）：一些详细报告还会针对疑似片段给出修改建议。比如，对于一段句式结构单一、具有明显 AI 生成特征的论述，建议你通过增加具体案例、调整句子顺序、替换高频词汇等方式进行优化，以降低 AI 疑似率。
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其他补充信息
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检测范围说明：报告中会阐述检测所涵盖的数据库范围，如是否包含学术论文库、网络文本库、AI 生成内容样本库等。这能让你了解检测的全面性。若检测范围仅涵盖部分学术论文库，可能存在遗漏其他来源 AI 生成内容的情况。
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报告编号与防伪信息：每份报告都有唯一编号，可用于验证报告真伪。在一些存在学术不端风险的场景下，防止报告被伪造篡改，通过官网输入编号验证报告真实性就显得尤为重要。
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