皆さんこんにちは、Weixue AI です。今日は自然言語処理実践プロジェクト 17 ～ NLP モデルに基づく詐欺電話識別手法の研究と応用～を紹介します。皆さんはリアルな詐欺映画「All or Nothing」をご覧になったことがあると思います。さて、この映画は主に国境を越えたオンライン詐欺を中心に展開しており、実際の何万もの詐欺事件に基づいています。テクノロジーの急速な発展に伴い、詐欺電話は犯罪の一般的な手段となり、人々の生活と経済的安全に大きな脅威を与えています。詐欺電話には、偽の銀行員、信用情報、サッカー宝くじの内部情報、当選賞品の虚偽請求、虚偽の投資機会など、さまざまな形があり、人々に多大な迷惑と損失をもたらしています。
目次
1. はじめに
A. 研究の背景と動機
2. 詐欺電話識別方法の概要
A. 詐欺電話の定義と分類
B. 従来の識別方法のレビュー
C. 詐欺電話識別における NLP の応用可能性
3. データ収集と前処理
A. データソースと説明
B. データ前処理技術
1. 通話録音の変換とセグメント化
2. テキストの変換とクリーニング
3. 特徴の抽出と選択
4. 詐欺電話識別における NLP テクノロジーの応用
A. テキストの特徴抽出と表現
1. テキストのベクトル化方法
2. キーワードの抽出と頻度統計
3. 意味表現モデル (Word2Vec、BERT など)
B. モデルのトレーニングと評価
1. 教師あり学習手法（SVM、決定木など）
2. 深層学習手法（RNN、CNN など）
C. モデル性能評価指標
1. 正解率、再現率、F1 値
2. ROC曲線とAUC値
V. 詐欺通話識別コードのサンプル
A. データ サンプルの読み込み
B. モデルのトレーニング
1. TF-IDF モデルの構築とトレーニング
2. LSTM モデルの構築とトレーニング
6. 結論と展望
A. 主な研究作業の概要
B. 研究結果の重要性と限界
C. フォローアップ研究の方向性と拡張の余地
I.はじめに
A. 研究の背景と動機
ここ数カ月間、ミャンマー北部で大規模な詐欺行為が発生しており、海外の資源や優位性を利用して一部の犯罪組織が組織、実行している。これらの詐欺集団は、電話詐欺、インターネット詐欺、公的機関を装った詐欺など、さまざまな手法や形態を使用します。通常、彼らは技術的な手段を使って本当の身元や電話番号を隠し、被害者が本物と偽物を見分けるのを困難にします。
このような詐欺集団が横行している理由は、一方ではミャンマー北部に国境があり、警察による摘発が困難なためである、マンハント。
このような詐欺集団に対し、タイムリーに関連情報を入手し、効果的な取り締まり措置を講じるためには、国際協力と情報共有を強化する必要がある。同時に、国民も詐欺のリスクに対する認識を高め、警戒を怠らず、見知らぬ人からの電話やメッセージを簡単に信用せず、機密の個人情報の提供を拒否したり、身元の信頼性を確認したり、報告したりするなどの予防措置を講じるべきです。タイムリーな犯罪。多党間の協力と知恵を結集することによってのみ、詐欺集団の活動をより適切に抑制し、人々の経済的安全を守ることができます。
この研究の目的は、人々に対する詐欺電話の脅威を効果的に解決するために、自然言語処理 (NLP) に基づいて詐欺電話を識別する方法を提供することです。具体的な目的としては、まず、詐欺電話を定義して分類し、調査対象を明確にすること、次に、従来の認識方法をレビューし、その利点、欠点、限界を分析すること、最後に、詐欺電話認識における NLP テクノロジーの応用可能性について議論すること、そして、より正確な認識モデルを構築するための基礎を提供し、参照を提供します。
2. 詐欺電話の特定方法の概要
A. 詐欺電話の定義と分類
詐欺電話とは、携帯電話や固定電話を利用して詐欺行為を行う電話通信行為を指します。詐欺のさまざまな手口や目的に応じて、詐欺電話は、銀行詐欺、宝くじ詐欺、ローン詐欺、信用詐欺、特急補償詐欺、AI詐欺などの複数のカテゴリに分類できます。詐欺電話の種類ごとに独自の特徴や目的があるため、詐欺電話の種類に応じた識別方法を採用する必要があります。
B. 従来の識別方法の見直し
これまで、不正な電話を識別する方法は主に、電話番号のブラックリスト、特定のキーワードの照合、手動ルールの策定に依存していました。しかし、これらの方法には誤判定率が高く、認識効果が不安定であるなどの限界があります。したがって、詐欺電話を識別するための NLP ベースの方法を開発することは非常に重要です。
C. 詐欺電話の識別における NLP の応用可能性
NLP テクノロジーは、詐欺電話の識別において幅広い応用の可能性を秘めています。まず、NLPは意味分析や感情分析などの技術により通話内容や発言者の意図を理解し、詐欺電話かどうかをより正確に判断します。第 2 に、NLP は大量のテキスト データをマイニングすることで詐欺電話認識モデルを構築することもできるため、一般化能力と適応性が向上します。
この記事では、詐欺電話の識別における NLP テクノロジーの応用可能性について詳しく説明し、認識の精度と安定性を向上させて詐欺電話の発生を効果的に防止することを目的とした NLP ベースの認識モデル構築方法を提案します。 。この研究の結果は、人々の財産の安全を守り、社会の安定を維持する上で非常に重要です。
3. データ収集と前処理
A. データソースと説明
不正な通話の識別では、データ ソースに通話録音やテキスト記録が含まれる場合があります。通話の録音は電話録音デバイスまたはソフトウェアによって収集され、さまざまな電話番号からの通話の録音が含まれます。トランスクリプトは、コール センターからのトランスクリプトやユーザーが提供したトランスクリプトなど、通話中に生成されるテキスト情報です。
B. データ前処理技術
データの前処理は、さらなる分析の前に生データをクリーニングおよび変換するプロセスです。詐欺電話の識別では、一般的に使用されるデータ前処理技術には、通話録音の変換とセグメント化、テキストの変換とクリーニング、特徴の抽出と選択が含まれます。
1. 通話録音の変換とセグメント化
有用な情報を抽出するには、通話録音を変換してセグメント化する必要があります。変換には、通話録音をオーディオ形式から波形やスペクトログラムなどの処理可能なデジタル表現に変換することが含まれます。セグメント化とは、後の分析のために通話録音全体をより小さなセグメントに分割することです。
2. テキストの変換とクリーニング
テキスト レコードの場合は、まずテキストを文字列やトークンのシーケンスに変換するなど、機械可読形式に変換する必要があります。次に、テキストを整理し、不要な文字、句読点、ストップワードを削除し、大文字と小文字の区別やその他の操作を統一して、その後の分析へのノイズの影響を軽減します。
3. 特徴抽出と選択
特徴抽出は、分類または認識用のモデルをトレーニングするために生データから有用な情報を抽出するプロセスです。詐欺電話認識では、音声特徴 (スペクトログラム、基本周波数など) およびテキスト特徴 (キーワード、品詞、構文構造など) を抽出できます。特徴の選択とは、モデルの複雑さを軽減し、分類パフォーマンスを向上させるために、多くの特徴から最も関連性が高く識別可能な特徴を選択することです。
4. 詐欺電話の識別における NLP テクノロジーの応用
A. テキスト特徴の抽出と表現
テキスト特徴の抽出と表現は、詐欺電話認識において非常に重要なステップであり、生のテキスト データを機械が理解できる形式に変換するために使用されます。
1. テキストのベクトル化手法
テキストのベクトル化とは、テキストをベクトル表現に変換する手法の 1 つです。一般的に使用されるテキストのベクトル化方法には、Bag of Words や TF-IDF などがあります。Bag-of-Words モデルは、単語の順序と文法構造を無視して、テキストを語彙内の単語の頻度ベクトルとして表します。TF-IDF は、テキスト内の単語の重要性を考慮し、単語頻度と逆文書頻度を計算することでベクトル表現を取得します。
2. キーワード抽出と頻度統計
キーワード抽出とは、テキストから重要な単語や語句を抽出することです。一般的に使用されるキーワード抽出アルゴリズムには、単語頻度ベース、TF-IDF、TextRank などが含まれます。キーワード抽出は、一般的な詐欺手段や詐欺電話の重要な情報を特定するのに役立ちます。
3. 意味表現モデル
意味表現モデルは、単語間の意味関係を学習することにより、テキストを意味空間内のベクトル表現に変換します。Word2Vec は、単語を連続ベクトル空間にマッピングする、ニューラル ネットワーク ベースの意味表現モデルです。BERT は、単語間の文脈上の関係を理解し、より正確なテキスト表現を生成する事前トレーニングされた言語モデルです。
B. モデルのトレーニングと評価
不正な通話の識別では、モデルのトレーニングと評価は、通話が不正であるかどうかを自動的に判断できるシステムを構築することです。
1. 教師あり学習手法
教師あり学習は、ラベル付きのトレーニング データを使用してモデルをトレーニングする手法です。詐欺電話の識別では、サポート ベクター マシン (SVM) やデシジョン ツリーなどの機械学習アルゴリズムを分類に使用できます。これらのアルゴリズムは、既知のラベルを持つサンプルから学習し、新しいサンプルを分類できるモデルを構築します。
2. 深層学習手法
深層学習手法は、多層ニューラル ネットワーク モデルを構築することによって学習および分類します。詐欺電話の識別では、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの深層学習モデルを使用できます。これらのモデルは、通話録音やテキスト データの複雑な特徴を学習して、分類の精度を向上させることができます。
C. モデルのパフォーマンス評価指標
モデルのパフォーマンスを評価するには、いくつかの指標を使用して分類結果の精度と安定性を測定する必要があります。
1. 精度、リコール、および F1 値
精度はサンプルを正しく分類するモデルの能力を測定し、リコールはすべての陽性サンプルを見つけるモデルの能力を測定します。F1値は適合率と再現率の関係をバランスさせるために用いられる適合率と再現率の総合評価指標です。
2. ROC 曲線と AUC 値
ROC 曲線は、横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をとった曲線です。AUC 値は、モデル分類パフォーマンスの全体的なパフォーマンスを測定するために使用される ROC 曲線の下の領域を表し、AUC 値が大きいほど、モデルの分類効果が高くなります。
5. 詐欺識別コードのサンプル
A. データサンプルのロード
サンプル データセットが「テキスト」と「ラベル」という 2 つの列を含む CSV ファイルであるとします。このうち、「テキスト」列には通話録音またはテキストレコードの内容が含まれ、「ラベル」列はテキストが詐欺電話であるかどうかを示すために使用され、ラベルの値は0（非詐欺）です。 ) または 1 (詐欺)。
文本,标签
"您好，这里是ABC银行，我们怀疑您的银行账户出现异常活动，请提供您的个人信息以验证身份。",1
"尊敬的客户，您已被选中参加我们的奖品抽奖活动，只需支付一小笔费用即可获得高额奖金。",1
"您好，我是申通快递，您买的一个包裹，公司给您弄丢了，这里需要加我们的理赔客服对您快递进行理赔200元。",1
"您好，这是一条关于您的快递的通知，由于地址错误，需要支付额外的费用进行重新寄送。",0
"您好，我是您的移动运营商客服，您的账户余额已不足，请及时充值以避免影响正常使用。",0
"尊敬的客户，您的手机尾号2345的机主，目前已经欠费10元，将会影响您的宽带使用。",0
データをロードする手順は、Python の pandas ライブラリを使用して実装できます。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
# 加载CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")
# 查看数据集信息
print(data.info())
# 划分特征和标签
X = data["文本"]
y = data["标签"]
B. モデルのトレーニング
1. TF-IDF モデルのトレーニング
次に、テキスト特徴の抽出と表現に NLP テクノロジーを使用でき、不正なテキストを識別するためのモデルを確立できます。一般的な方法には、バッグオブワード モデル、TF-IDF、または深層学習モデル (RNN、CNN など) の使用が含まれます。
# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征提取和表示（使用TF-IDF）
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)
# 创建分类模型（支持向量机）
svm_model = SVC()
# 模型训练
svm_model.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 模型评估
accuracy = svm_model.score(X_test_tfidf, y_test)
print("模型准确率：", accuracy)
ここでは、テキストの特徴抽出と表現に TF-IDF を使用し、テキストをベクトル形式に変換します。次に、サポート ベクター マシン分類モデルを作成してトレーニングします。最後に、テスト セットで予測を行い、精度を計算することにより、モデルのパフォーマンスを評価します。
2. LSTM モデルのトレーニング
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import accuracy_score
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
# 自定义数据集类
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, X, y):
self.X = X
self.y = y
def __len__(self):
return len(self.X)
def __getitem__(self, index):
return self.X[index], self.y[index]
# 自定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
embedded = self.embedding(x)
output, _ = self.lstm(embedded)
output = self.fc(output[:, -1, :])
return output.squeeze()
# 加载CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分特征和标签
X = data["文本"]
y = data["标签"]
# 文本预处理
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(X)
word_index = tokenizer.word_index
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(X)
X = pad_sequences(sequences)
# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(y)
# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建数据加载器
train_dataset = TextDataset(torch.tensor(X_train), torch.tensor(y_train))
test_dataset = TextDataset(torch.tensor(X_test), torch.tensor(y_test))
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 定义模型超参数
vocab_size = len(word_index) + 1
embedding_dim = 100
hidden_dim = 64
output_dim = 1
# 创建模型实例和优化器
model = LSTMModel(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
# 模型训练
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
model.train()
running_loss = 0.0
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels.float().unsqueeze(1))
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
epoch_loss = running_loss / len(dataloader.dataset)
return epoch_loss
# 模型评估
def evaluate(model, dataloader):
model.eval()
predictions = []
true_labels = []
with torch.no_grad():
for inputs, labels in dataloader:
outputs = model(inputs)
preds = torch.round(torch.sigmoid(outputs))
predictions.extend(preds.tolist())
true_labels.extend(labels.tolist())
accuracy = accuracy_score(true_labels, predictions)
return accuracy
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion)
test_acc = evaluate(model, test_loader)
print(f"Epoch [{
epoch+1}/{
num_epochs}], Train Loss: {
train_loss:.4f}, Test Accuracy: {
test_acc:.4f}")
上記のコードでは、最初に 2 つのカスタム クラスを定義しました。TextDataset はカスタム データセットの作成に使用され、LSTMModel は単純な LSTM モデルです。
トレーニングを通じて、テキストが詐欺的な情報であるかどうかを識別できます。
6. 主な研究成果の概要
A. 主な研究成果の概要
詐欺電話識別システムを設計および実装し、アプリケーションのシナリオと効果を検証することによって、要約は次のようになります:
詐欺電話からの脅威を効果的に識別してブロックできる、人工知能技術に基づく詐欺電話識別システムが提案されます。システムの応用シナリオや効果検証において、高精度な認識結果が得られ、リアルタイム性も良好です。
ユーザーからのフィードバックや改善提案を通じてシステムを継続的に改善および最適化し、ユーザー エクスペリエンスとセキュリティを強化します。
B. 発見の重要性と限界
私たちの研究結果には、重要な重要性と実用的な応用価値があります。
1. ユーザーが不正な通話を効果的に特定してブロックし、ユーザーの通話のセキュリティを保護できるようにします。
2. 通話の信頼性と信頼性を向上させ、通信産業の発展を促進します。
ただし、私たちの調査には次のような制限もあります。
1. 新しいタイプの詐欺電話の識別にはある程度の遅れが生じる可能性があり、新しい状況に適応するためにモデルを適時に更新する必要があります。
2. 音声品質の悪い一部の電話機では、認識精度が低下する可能性があります。
3. システムの適用性と拡張性は、より広範囲のシナリオでさらに検証する必要があります。
C. フォローアップ研究の方向性と拡張スペース
上記の研究と結果に基づいて、次のフォローアップ研究の方向性と拡張スペースを提案します。
1. システムの精度と堅牢性を向上させるために、自然言語処理や音声感情分析などの深層学習テクノロジをさらに導入します。
2. より多くのサンプルのデータ収集と処理を実行し、システムのトレーニング セットを改善し、さまざまな種類の詐欺電話を識別するシステムの能力を向上させます。
3. 通信事業者との連携を検討し、不正通話識別技術をネットワークレベルに適用し、全体的な識別効果とカバー範囲をさらに向上させます。