除了文本相似度检测，识别AI文章的方法还包括以下几种：

• 基于文章结构的检测：AI生成的文章可能会遵循一种固定的结构或格式，因为这些结构可以被编程到算法中。通过检查文章的结构和格式，如段落长度、句子结构、标点使用等是否过于规律或机械化，可以判断其是否为AI生成。
• 基于文章内容的检测：AI生成的文章可能会出现一些奇怪的内容或语句，因为机器学习算法并没有完全理解文章的含义。通过分析文章的语义和上下文关系，看是否存在语义不通或上下文不连贯的情况，可以识别AI文章。
• 基于回答时间的检测：AI通常能够快速生成文章或回答问题。如果一个回答非常快，几乎立即给出，那么这可能就是AI生成的。
• 基于写作风格的检测：不同作者有不同的写作风格，包括用词、句式、语气等方面。通过分析文章的写作风格，我们可以大致判断其作者身份。
• 基于深度学习的检测：使用神经网络模型对文章进行分类，识别出AI生成文章的特征；或者使用GAN（生成对抗网络）等技术来生成真实的文章与AI生成的文章进行比较和鉴别。
• 基于语法和拼写错误的检测：AI生成的文章虽然在语法和拼写方面通常表现良好，但有时候可能会出现一些细微的错误。通过仔细检查文章中的语法和拼写错误，可以发现一些AI生成的迹象。
• 基于情绪和情感表达的检测：AI在理解和表达情绪情感方面还存在一定的局限性。如果一篇文章中的情感表达显得过于机械或不合逻辑，那么这可能是AI生成的。
• 基于常识和逻辑的检测：AI在处理常识和逻辑方面可能不如人类灵活。通过检查文章中的常识和逻辑是否合理，可以进一步判断其是否为AI所写。
• 基于引用和参考文献的检测：学术文章通常会包含大量的引用和参考文献。AI在生成引用和参考文献方面可能存在困难，因为它们需要理解文章的主题和内容，并找到合适的引用来源。如果一篇文章中的引用和参考文献显得过于随意或不准确，那么这可能是AI生成的。
• 基于AI模型识别与反识别的检测：这种方法涉及到对AI模型自身的识别与反识别技术。通过训练特定的检测模型，使其能够识别出其他AI模型生成的文本特征，从而判断文章是否为AI所写。

这些方法可以相互补充，综合应用以提高对AI生成文章的识别准确性。每种方法都有其局限性和误判的可能性，因此在实际应用中需要综合考虑多种因素进行判断。