Fugu-MT 論文翻訳(概要): NLP Based Anomaly Detection for Categorical Time Series

論文の概要: NLP Based Anomaly Detection for Categorical Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10483v1
Date: Fri, 22 Apr 2022 03:53:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-25 23:56:18.632620
Title: NLP Based Anomaly Detection for Categorical Time Series
Title（参考訳）: NLPによるカテゴリー時系列の異常検出
Authors: Matthew Horak and Sowmya Chandrasekaran and Giovanni Tobar
Abstract要約: 分類的時系列と古典的自然言語処理の類似を定式化する。我々は,それに基づく3種類の機械学習異常検出と根本原因調査モデルを実装し,検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.895459735927415
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Identifying anomalies in large multi-dimensional time series is a crucial and difficult task across multiple domains. Few methods exist in the literature that address this task when some of the variables are categorical in nature. We formalize an analogy between categorical time series and classical Natural Language Processing and demonstrate the strength of this analogy for anomaly detection and root cause investigation by implementing and testing three different machine learning anomaly detection and root cause investigation models based upon it.
Abstract（参考訳）: 大規模多次元時系列における異常の同定は、複数の領域にわたる重要かつ困難なタスクである。自然界においていくつかの変数がカテゴリー的である場合、このタスクに対処する文献にはほとんど方法がない。本稿では,分類時系列と古典自然言語処理の類似性を定式化するとともに,3つの異なる機械学習異常検出モデルとそれに基づく根本原因調査モデルを実装しテストすることにより,異常検出と根本原因調査のためのこのアナロジーの強みを実証する。

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