本发明涉及一种基于自信息损失补偿的机器生成文本检测方法，包括首先确定细分领域并对爬取到的数据进行清洗，再对数据集中的文本数据进行分词并处理为固定长度，通过词嵌入工具得到文本数据的初始词向量表示矩阵，基于矩阵进行编码获得文本双向信息，然后拼接双向信息，编码逻辑特征并捕获最大特征，对捕获的特征进行自信息损失补偿输入全连接层，本发明方法学习领域文本中的逻辑信息，包括词序逻辑、上下文承接逻辑、句子间主题一致性逻辑等逻辑信息，提高文本分类的准确性。对学习过程中损失的有价值信息利用文本自身信息进行补偿，补足了词序信息丢失这个短板，提升了文本分类准确率，减少了人为操作的工作量。