Domain Knowledge-Enhanced LLMs for Fraud and Concept Drift Detection
Este artigo propõe um framework de LLM com Reforço de Conhecimento de Domínio que integra insights estruturados com um sistema de detecção de dois estágios para identificar eficazmente conversas enganosas e classificar o desvio de conceito como benigno ou fraudulento, alcançando 98% de precisão no conjunto de dados SEConvo enquanto supera baselines zero-shot em aplicações de PLN de alto risco.