Постер: Дослідження меж аудіо-детекції телефонних шахрайств з використанням турецької мови
https://ift.tt/L2fgtEy
Шахрайські телефонні дзвінки використовуюють вразливі спільноти по всьому світу, але дослідження з виявлення майже повністю зосереджені на англійській та інших мовах із високим ресурсним забезпеченням. У малоресурсних середовищах, таких як турецька, виявлення особливо складне, оскільки аннотовані дані рідкісні, а технологічні засоби захисту залишаються обмеженими. Це дослідження розглядає, як великі мовні моделі (LLMs) можуть підтримати виявлення шахрайств турецькою мовою, впроваджуючи перший публічний мультимодальний набір даних з 100 вирівняних аудіо-текстових пар для розмов-шахрайств та звичайних розмов. Ми оцінюємо сім LLM, охоплюючи три сім’ї моделей: Gemini 2.5 (Flash, Flash-Lite, Pro), GPT-4o та Qwen (Max, Plus, Turbo), за трьома вхідними умовами: сирий звук, автоматичний перетворення мовлення у текст, та тексти, вдосконалені носієм мови. Наші результати свідчать, що ввід на основі транскриптів стабільно перевищує пряме оброблення аудіо, тоді як тексти з виправленням людини та без виправлення показують порівнянні результати. Розміщуючи увагу на мові з обмеженими ресурсами та реальній загрозі, ця праця підкреслює нагальну потребу в культурно та лінгвістично інклюзивних дослідженнях безпеки штучного інтелекту та більш надійних мультимодальних системах для запобігання шахрайству.
HI-FI News
via Artificial Intelligence https://ift.tt/oQ4nqiz
24 червня 2026 р. о 05:49 AM
June 24, 2026 at 05:49AM
Залишити відповідь
Щоб відправити коментар вам необхідно авторизуватись.