論文の概要: TeleAntiFraud-28k: An Audio-Text Slow-Thinking Dataset for Telecom Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24115v3
• Date: Wed, 02 Apr 2025 13:32:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:20:39.961937
• Title: TeleAntiFraud-28k: An Audio-Text Slow-Thinking Dataset for Telecom Fraud Detection
• Title（参考訳）: TeleAntiFraud-28k:Telecom Fraud検出のための音声テキストスローシンキングデータセット
• Authors: Zhiming Ma, Peidong Wang, Minhua Huang, Jingpeng Wang, Kai Wu, Xiangzhao Lv, Yachun Pang, Yin Yang, Wenjie Tang, Yuchen Kang,
• Abstract要約: 本稿では,TeleAntiFraud-28kについて紹介する。 本データセットは,(1)自動音声認識(ASR)で書き起こされた通話記録(匿名化元音声)を用いたプライバシ保存テキストトラス・サンプル生成,(2)大規模言語モデル(LLM)に基づく自己指示サンプリングによるシナリオカバレッジの拡大,の3つの戦略により構築されている。 生成されたデータセットは、厳密に処理された28,511の音声テキストペアを含み、不正推論のための詳細なアノテーションを完備している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.3518216479454
• License:
• Abstract: The detection of telecom fraud faces significant challenges due to the lack of high-quality multimodal training data that integrates audio signals with reasoning-oriented textual analysis. To address this gap, we present TeleAntiFraud-28k, the first open-source audio-text slow-thinking dataset specifically designed for automated telecom fraud analysis. Our dataset is constructed through three strategies: (1) Privacy-preserved text-truth sample generation using automatically speech recognition (ASR)-transcribed call recordings (with anonymized original audio), ensuring real-world consistency through text-to-speech (TTS) model regeneration; (2) Semantic enhancement via large language model (LLM)-based self-instruction sampling on authentic ASR outputs to expand scenario coverage; (3) Multi-agent adversarial synthesis that simulates emerging fraud tactics through predefined communication scenarios and fraud typologies. The generated dataset contains 28,511 rigorously processed speech-text pairs, complete with detailed annotations for fraud reasoning. The dataset is divided into three tasks: scenario classification, fraud detection, fraud type classification. Furthermore, we construct TeleAntiFraud-Bench, a standardized evaluation benchmark comprising proportionally sampled instances from the dataset, to facilitate systematic testing of model performance on telecom fraud detection tasks. We also contribute a production-optimized supervised fine-tuning (SFT) model trained on hybrid real/synthetic data, while open-sourcing the data processing framework to enable community-driven dataset expansion. This work establishes a foundational framework for multimodal anti-fraud research while addressing critical challenges in data privacy and scenario diversity. The project will be released at https://github.com/JimmyMa99/TeleAntiFraud.
• Abstract（参考訳）: テレコム不正の検出は、音声信号と推論指向のテキスト分析を統合する高品質なマルチモーダルトレーニングデータがないため、重大な課題に直面している。 このギャップに対処するために、TeleAntiFraud-28kを紹介します。 提案するデータセットは,(1)自動音声認識(ASR)で書き起こされた通話記録(匿名化元音声)を用いたプライバシ保存テキストトラス・サンプル生成,(2)テキスト音声(TTS)モデル再生による現実の一貫性の確保,(2)大規模言語モデル(LLM)ベースの自己指示サンプリングによるシナリオカバレッジの拡大,(3)事前定義された通信シナリオと不正なタイポロジーによる新興不正行為をシミュレートするマルチエージェント対逆合成,の3つの戦略によって構築される。 生成されたデータセットは、厳密に処理された28,511の音声テキストペアを含み、不正推論のための詳細なアノテーションを完備している。 データセットはシナリオ分類、不正検出、不正タイプ分類の3つのタスクに分けられる。 さらに,TeleAntiFraud-Benchという,データセットからサンプルサンプルを比例した標準評価ベンチマークを構築し,テレコム不正検出タスクにおけるモデル性能の系統的テストを容易にする。 我々はまた、コミュニティ主導のデータセット拡張を可能にするために、データ処理フレームワークをオープンソース化しながら、ハイブリッドリアルタイム/合成データに基づいてトレーニングされた生産最適化型微調整(SFT)モデルにも貢献する。 この研究は、データプライバシとシナリオの多様性における重要な課題に対処しながら、マルチモーダルなアンチファンド研究の基盤となるフレームワークを確立する。 プロジェクトはhttps://github.com/JimmyMa99/TeleAntiFraud.comでリリースされる。

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