BERTを用いた特殊詐欺検知モデルの開発と評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IS25042

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日：2025/8/2

タイトル(英語)：Development and Evaluation of a Special Fraud Detection Model Using BERT

著者名：重冨 海斗(早稲田大学),蓮池 隆(早稲田大学)

著者名(英語)： Kaito Shigetomi(Waseda University),Takashi Hasuike(Waseda University)

キーワード：自然言語処理,文脈解釈,詐欺検知,natural language processing,contextual interpretation,fraud detection

要約(日本語)：本研究では，特殊詐欺の電話内容を文脈的に解析する新たな手法を提案する．具体的には，自然言語処理技術の一つであるBERTを用いて会話内容をベクトル化し，それを線形SVMで分類する手法を採用した．この手法により，単一のキーワードに依存せず，会話全体の文脈情報を活用して詐欺を高精度かつ迅速に判定するシステムを構築する．

要約(英語)：This study proposes a novel method for contextually analyzing phone conversations related to special fraud. Using BERT for vectorization and a linear SVM for classification, the system accurately and efficiently detects fraud based on overall conversation context rather than relying on individual keywords.

本誌：2025年8月5日-2025年8月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ：31-36p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：558Kバイト