Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fine-Grained Element Identification in Complaint Text of Internet Fraud

論文の概要: Fine-Grained Element Identification in Complaint Text of Internet Fraud

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08676v1
Date: Thu, 19 Aug 2021 13:33:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-20 20:43:45.995981
Title: Fine-Grained Element Identification in Complaint Text of Internet Fraud
Title（参考訳）: インターネット詐欺の苦情文における細粒度要素識別
Authors: Tong Liu, Siyuan Wang, Jingchao Fu, Lei Chen, Zhongyu Wei, Yaqi Liu, Heng Ye, Liaosa Xu, Weiqiang Wan, Xuanjing Huang
Abstract要約: 本稿では,インターネット不正の苦情文をきめ細かな方法で分析することを提案する。苦情文には様々な機能を持つ複数の節が含まれていることを考慮し,各節の役割を特定し,異なる種類の不正要素に分類することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 47.249423877146604
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing system dealing with online complaint provides a final decision without explanations. We propose to analyse the complaint text of internet fraud in a fine-grained manner. Considering the complaint text includes multiple clauses with various functions, we propose to identify the role of each clause and classify them into different types of fraud element. We construct a large labeled dataset originated from a real finance service platform. We build an element identification model on top of BERT and propose additional two modules to utilize the context of complaint text for better element label classification, namely, global context encoder and label refiner. Experimental results show the effectiveness of our model.
Abstract（参考訳）: 既存のオンライン苦情処理システムは、説明なしに最終決定を下す。本稿では,インターネット詐欺の苦情文をきめ細かな方法で分析することを提案する。苦情文には,様々な機能を有する複数の節が含まれていることを考慮し,各節の役割を識別し,異なる種類の詐欺要素に分類する。ファイナンスサービスプラットフォームから派生した,大規模ラベル付きデータセットを構築した。 BERT上に要素識別モデルを構築し、苦情文の文脈を利用して、グローバルなコンテキストエンコーダとラベル精細化器という、より優れた要素ラベル分類を行うための2つのモジュールを提案する。実験の結果,本モデルの有効性が示された。

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