Domain Knowledge-Enhanced LLMs for Fraud and Concept Drift Detection
Questo articolo propone un framework di LLM potenziato dalla conoscenza di dominio che integra approfondimenti strutturati con un sistema di rilevamento a due stadi per identificare efficacemente conversazioni ingannevoli e classificare il concept drift come benigno o fraudolento, raggiungendo un'accuratezza del 98% sul dataset SEConvo e superando i baseline zero-shot nelle applicazioni NLP ad alto rischio.