Jun, 2023

UNIDECOR: 用于跨语料欺骗检测的统一欺骗语料库

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TL;DR本文通过调查社交媒体评论、法庭证言、针对特定主题的意见陈述以及在线策略游戏中的欺骗对话等领域的数据资料，合并这些数据集成为一个单一的统一语料库来研究利用语言线索检测欺骗。基于这个资源，我们对语言欺骗线索进行了相关性分析，进行了跨语料库建模实验，表明跨领域泛化是具有挑战性的。
verbal deceptiondeception detectionlinguistic cuescorrelation analysiscross-domain generalization
发现论文，激发创造
  • 多语种、多模态领域无关欺骗检测路线图

    通过使用多语言变形器模型和多语言标注数据，对跨语言和跨模态的虚假语言进行全面研究，以解决在计算机安全和自然语言处理领域的虚假检测任务。

    May, 2024

  • 真相与仅有的真相：用于欺骗检测的多模式分析

    本文提出一种基于数据驱动的自动欺骗检测方法，利用面部特征的移动，声音模式和口头分析来判断证人是否说谎，建立了支持向量机模型，并采用基于词汇分析的视觉和词汇分析相结合的方法

    Mar, 2019

  • UniDU: 面向统一的生成式对话理解框架

    本文提出了一种统一的生成式对话理解框架 UniDU，将所有 DU 任务都重新定义成统一的基于提示的生成模型。并引入了一种新颖的模型非特定多任务训练策略 (MATS) 来在训练期间动态地适应各种任务的权重以实现最佳的知识共享。实验表明，UniDU 框架在所有任务上均比特定任务的良好设计方法表现更优，并揭示了这些任务的知识共享结构。最后，UniDU 在未知对话领域获得了良好的性能，显示出广泛应用的巨大潜力。

    Apr, 2022

  • Mafiascum 数据集：一个用于欺诈检测的大型文本语料库

    本文介绍了 Mafiascum 数据集，使用手工筛选的语言特征和平均单词向量对该数据集中包含的论坛帖子进行分类，以检测其中的欺骗行为。结果表明基于逻辑回归分类器的方法在长文本上表现较好。

    Nov, 2018

  • 领域无关的欺骗：一种新的分类法和语言分析

    互联网经济和社会正深陷欺骗性攻击之中，包括假新闻、网络钓鱼和职位欺诈等，我们将其称为 “欺骗领域”；这篇论文研究了领域无关的欺骗，提出了欺骗的新计算定义和分类，并分析了语言线索对欺骗的辩论，并提供了系统综述的指导，最后调查了常见的语言特征，并证明了不同欺骗形式之间的知识转移。

    Feb, 2024

  • 联合国平行语料库注释翻译方向

    本研究将 UN 协议语料库中的翻译和原始文本区分开来，通过将问题建模为分类问题，可以达到高达 95％的分类准确性。我们通过为不同语言对派生并注释翻译方向的平行语料库，然后使用各种特征提取方法对数据进行分类。我们比较了不同的方法以及在不同语言中区分翻译和原始文本的能力。注释的语料库是公开可用的。

    May, 2018

  • 视频中的欺诈检测

    提出一种针对真实法庭审判视频中隐蔽自动欺诈检测的系统，该系统利用从图像、声音和文本三个层面得到的低级和高级特征预测人类微表情，其中，IDT 特征 和 MFCC 特征也对系统性能提供了重要帮助，系统在经过交叉验证的数据集上的 AUC 为 0.877，优于现有接近最优的方法，同时也提供了一个用户研究，分析一般人在这个任务上的表现。

    Dec, 2017

  • 多模态欺骗检测的深度学习方法

    本文提出了一种简单却难以超越的多模态神经模型，通过结合来自不同模态的特征，例如视频、音频、文本和微表情，我们证明了在现实生活视频中检测欺骗可以更加准确。在真实生活欺骗视频数据集上的实验结果表明，我们的模型在欺骗检测方面的准确率达到了 96.14％，ROC-AUC 为 0.9799。

    Mar, 2018

  • 使用 Transformer 进行可解释的口语欺骗检测

    本文提出并评估了六种深度学习模型，包括 BERT（和 RoBERTa），MultiHead Attention，co-attentions 和 transformers，结果表明我们的基于 transformer 的模型可以提高自动化的欺骗检测性能（+2.11％的准确率），并显示与真实和欺骗陈述中 LIWC 特征使用相关的显着差异。

    Oct, 2022

  • 利用新西班牙语语料库进行多语言和跨语言隐喻检测

    本研究通过使用 MIPVU 方法并创建 CoMeta 数据集，提出了一种进行隐喻检测的具有竞争力的多语种和单语种大型语言模型的方法，同时在英语和西班牙语之间进行了跨语言实验。

    Oct, 2022