Domain Knowledge-Enhanced LLMs for Fraud and Concept Drift Detection
Este artículo propone un marco de trabajo de LLM Mejorado con Conocimiento de Dominio que integra conocimientos estructurados con un sistema de detección de dos etapas para identificar eficazmente conversaciones engañosas y clasificar el desplazamiento de concepto como benigno o fraudulento, logrando una precisión del 98% en el conjunto de datos SEConvo mientras supera a los modelos de referencia de disparo cero en aplicaciones de PLN de alto riesgo.