Détection de faux tickets de caisse à l’aide d’entités et de relations basées sur une ontologie de domaine (2023)

Abstract: Dans cet article, nous nous attaquons à la tâche de détection de fraude documentaire. Nous considérons que cette tâche peut être abordée avec des techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN). Nous utilisons une approche basée sur la régression, en tirant parti d’un modèle de langage pré-entraîné afin de représenter le contenu textuel, et en enrichissant la représentation avec des entités et des relations basées sur une ontologie spécifique au domaine. Nous émulons une approche basée sur les entités en comparant différents types d’entrée : texte brut, entités extraites et une reformulation du contenu du document basée sur des triplets. Pour notre configuration expérimentale, nous utilisons le seul ensemble de données librement disponible de faux tickets de caisse, et nous fournissons une analyse approfondie de nos résultats. Ils montrent des corrélations intéressantes entre les types de relations ontologiques, les types d’entités (produit, entreprise, etc.) et la performance d’un modèle de langage basé sur la régression qui pourrait aider à étudier le transfert d’apprentissage à partir de méthodes de traitement du langage naturel (TALN) pour améliorer la performance des systèmes de détection de fraude existants.

## introduction la falsification de documents est un problème très répandu, alors que la numérisation des documents permet un échange plus facile pour les entreprises et les administrations. si l'on ajoute à cela la disponibilité de logiciels de traitement d'images et d'édition de documents ainsi que de scanners et d'imprimantes peu coûteux, les documents courent de nombreux risques d'être altérés ou contrefaits @xcite . la contrefaçon est la production d'un document authentique par imitation et le faux est l'altération d'un ou plusieurs éléments d'un document authentique. l'un des principaux défis de la détection de la fraude de documents est le manque de données annotées librement disponibles, car de nombreuses études autour de la fraude ne tiennent pas compte des documents réels et se concentrent sur les transactions (comme la fraude à la carte de crédit, la fraude à l'assurance ou même la fraude financière) @xcite @xcite . la collecte de vrais faux documents est également difficile, car les vrais fraudeurs ne partageraient pas leur travail, et les entreprises ou administrations sont réticentes à révéler leurs failles de sécurité et ne peuvent pas partager des informations sensibles @xcite @xcite . de plus, le défi de travailler avec un corpus de documents administratifs potentiellement frauduleux est la rareté de la fraude ainsi que l'expertise humaine nécessaire pour repérer les documents frauduleux @xcite @xcite . s'intéresser aux documents réels réellement échangés par les entreprises ou les administrations est important pour que les méthodes de détection de fraude développées soient utilisables dans des contextes réels et pour que la cohérence des documents authentiques soit assurée. cependant, ce type de document administratif contient des informations privées sensibles et n'est généralement pas mis à la disposition de la recherche @xcite . ensuite, la plupart des recherches en matière de fraude de documents se concentrent sur l'analyse d'images de documents, car la plupart d'entre eux sont numérisés et échangés sous forme d'images par les entreprises et les administrations. la détection de falsification de documents est donc souvent définie comme une tâche de vision par ordinateur @xcite @xcite . l'image d'un document peut être modifiée de différentes manières à l'aide d'un logiciel d'édition d'images. la modification peut se faire dans le document numérique original ou dans la version imprimée et numérisée du document @xcite . à cet égard, la compétition @xcite a été, à notre connaissance, la seule tentative visant à encourager l'utilisation de méthodes de vision par ordinateur et de taln pour la détection de documents falsifiés, en fournissant un corpus parallèle (image/texte) de tickets falsifiés librement accessibles. toutefois, le nombre de participants était faible (cinq soumissions) et seule l'une d'entre elles intégrait des caractéristiques de contenu textuel sous la forme de modules de vérification basés sur des règles (l'examen des incohérences dans les prix des articles et le total à payer). nous considérons donc que le taln pourrait être utilisé pour améliorer les performances de la détection des documents frauduleux en traitant les incohérences du faux lui-même @xcite . ainsi, alors que les méthodes de vision par ordinateur s'appuient sur la recherche d'imperfections, soit en visant à détecter les irrégularités qui auraient pu se produire au cours du processus de modification @xcite , soit en se concentrant sur l'identification de l'imprimante, afin de vérifier si le document a été imprimé par l'imprimante d'origine @xcite , les méthodes nlp pourraient combler le fossé entre les incohérences de l'image et du texte. ## notre approche nous basons notre modèle de détection des fraudes sur le modèle pré-entraîné camembert @xcite qui est un modèle linguistique pré-entraîné de pointe pour le français basé sur le modèle roberta @xcite . camembert @xcite est une pile de couches transformer @xcite , où un bloc transformer (encodeur) est une architecture d'apprentissage profond basée sur des mécanismes d'attention multitêtes avec des encastrements de position sinusoïdale. comme indiqué précédemment, nous traitons la tâche de détection des fraudes comme une tâche de régression et un score numérique enfin, les valeurs prédites sont seuillées à 0,5. ## conclusions cet article prouve que les méthodes basées sur le contenu sont capables de relever le défi de la détection de la fraude de documents au même niveau que les méthodes basées sur l'image. notre objectif initial était d'établir une baseline et d'encourager les travaux futurs dans le domaine du nlp pour aborder la détection de la fraude de documents, et les résultats ont dépassé nos attentes. notre approche basée sur le modèle pré-entraîné de camembert considérant les relations entre les entités pour représenter le contenu des tickets atteint des valeurs de rappel élevées en exploitant efficacement les informations extraites des documents sous la forme de triplets.