Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Détection de faux tickets de caisse à l'aide d'entités et de relations basées sur une ontologie de domaine

Résumé

Dans cet article, nous nous attaquons à la tâche de détection de fraude documentaire. Nous considérons que cette tâche peut être abordée avec des techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN). Nous utilisons une approche basée sur la régression, en tirant parti d'un modèle de langage pré-entraîné afin de représenter le contenu textuel, et en enrichissant la représentation avec des entités et des relations basées sur une ontologie spécifique au domaine. Nous émulons une approche basée sur les entités en comparant différents types d'entrée : texte brut, entités extraites et une reformulation du contenu du document basée sur des triplets. Pour notre configuration expérimentale, nous utilisons le seul ensemble de données librement disponible de faux tickets de caisse, et nous fournissons une analyse approfondie de nos résultats. Ils montrent des corrélations intéressantes entre les types de relations ontologiques, les types d'entités (produit, entreprise, etc.) et la performance d'un modèle de langage basé sur la régression qui pourrait aider à étudier le transfert d'apprentissage à partir de méthodes de traitement du langage naturel (TALN) pour améliorer la performance des systèmes de détection de fraude existants.

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hal-04130222 , version 1 (20-06-2023)

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  • HAL Id : hal-04130222 , version 1

Citer

Beatriz Martínez Tornés, Emanuela Boros, Petra Gomez-Krämer, Antoine Doucet, Jean-Marc Ogier. Détection de faux tickets de caisse à l'aide d'entités et de relations basées sur une ontologie de domaine. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.131-139. ⟨hal-04130222⟩
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