यह पेपर साइबर अपराध से जुड़े Discord चैट्स में व्याख्या की कठिनाई पर एक अन्वेषणात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जहाँ हानिकारक संचार अक्सर स्लैंग और कोडित शब्दों पर निर्भर करता है।
- लेखकों ने विशेषज्ञ द्वारा समीक्षित कठिन संदेशों के लिए संदर्भ व्याख्याएँ तैयार कीं।
- उन्होंने विभिन्न संदर्भ स्थितियों के तहत मानव और बड़े भाषा मॉडल (LLM) की व्याख्याओं का मूल्यांकन किया।
- पाया गया कि मानवों के लिए केवल स्थानीय संदर्फ अपर्याप्त था, जबकि बाहरी ज्ञान और विस्तृत संवादात्मक संदर्फ ने व्याख्या को काफी बेहतर बना दिया।
- LLMs के लिए, स्थानीय संदर्भ ने भी व्याख्या में सुधार किया, जिसमें बड़े मॉडल बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे।
- अध्ययन हानिकारक चैट्स को व्याख्या करने में कठिनाई पैदा करने वाले कारकों का एक प्राथमिक वर्गीकरण प्रस्तावित करता है।
ये निष्कर्ष सुझाव देते हैं कि हानिकारक सामग्री विश्लेषण को संदेश-स्तर की वर्गीकरण के बजाय साक्ष्य एकीकरण की समस्या के रूप में व्याख्या का उपचार करना चाहिए।