イーサリアムの詐欺検出において、取引言語モデル（TLM）とグラフ表現学習（GNN）を組み合わせる以外にも、いくつかの手法が考えられます。まず、機械学習ベースのアプローチとして、特徴量エンジニアリングを用いた手法が挙げられます。具体的には、取引の金額、時間、方向などの数値データを用いて、異常検知アルゴリズム（例えば、Isolation ForestやOne-Class SVM）を適用することができます。また、深層学習を活用したアプローチとして、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）を用いて、取引の時系列データを分析し、異常なパターンを検出する手法も有効です。
さらに、強化学習を用いたアプローチも考えられます。詐欺行為を行うアカウントの行動を学習し、リアルタイムでの詐欺検出を行うことが可能です。最後に、異常検知のためのアンサンブル学習手法を用いることで、複数のモデルの予測を組み合わせ、精度を向上させることも一つの手段です。