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Temporal Contrastive Transformer for Financial Crime Detection: Self-Supervised Sequence Embeddings via Predictive Contrastive Coding

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arXiv:2605.21490v1 Announce Type: new Abstract: We introduce the Temporal Contrastive Transformer (TCT), a representation learning framework designed to capture contextual temporal dynamics in sequences of financial transactions. The model is trained using a self-supervised contrastive objective to produce embeddings that encode behavioral patterns over time, with the goal of supporting downstream fraud detection tas

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Sujet: Temporal Contrastive Transformer for Financial Crime Detection: Self-Supervised Sequence Embeddings via Predictive Contrastive Coding
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-05-22
Date de collecte sur DzCademia: 2026-05-22

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