kgschool23/llm-authorship-classification：用 CNN 与 LSTM 从回复文本识别 LLM 来源家族

这是宾州州立大学 CMPSC 448 期中项目，由 Kyle Goodman 独立完成，目标是用文本 CNN 和 LSTM 识别回复文本由哪个 LLM 家族生成。数据集默认生成 18,000 条记录，覆盖至少三个来源可查的 LLM 家族，并对 prompt-only、response-only、prompt-plus-response 三种输入分别训练分类器，报告 accuracy、macro-F1、per-class 指标和混淆矩阵。项目已在 Windows 11、Python 3.14.4、RTX 4070 SUPER、PyTorch 2.9.1+cu128 环境下验证，六个实验可通过 scripts/run_experiments.py 一键复现，初始随机种子为 42。