[B-14-5] ネットワーク構成情報を用いた警報メッセージのベクトル化手法
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：ネットワーク自動化、ネットワークオペレーション、機械学習、自然言語処理、ベクトル化
通信ネットワークの運用保守の自動化において, 警報メッセージを機械学習モデルで分析し根本原因推定等を実行する研究が行われている. テキスト形式の警報メッセージを機械学習モデルで扱うために様々なベクトル化手法が提案されているが, 因果関係などの警報メッセージの関係性を反映しておらず判断精度に課題がある. 本稿では, 装置間の接続情報等のネットワーク構成情報と発生時刻等の警報メッセージの情報を用いて, 事前学習済言語モデルの追加学習を行うことで, 運用保守における警報メッセージの分析に有用なベクトル化を行う手法を提案する.
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