論文の概要: A Deep Learning Anomaly Detection Method in Textual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13900v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 05:18:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 16:19:26.048826
• Title: A Deep Learning Anomaly Detection Method in Textual Data
• Title（参考訳）: テキストデータにおけるディープラーニング異常検出法
• Authors: Amir Jafari
• Abstract要約: 本稿では,従来の機械学習アルゴリズムと組み合わせたディープラーニングとトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 我々は、異常を予測するために、文変換器、オート、ロジスティック回帰、距離計算など、複数の機械学習手法を使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45687771576879593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we propose using deep learning and transformer architectures combined with classical machine learning algorithms to detect and identify text anomalies in texts. Deep learning model provides a very crucial context information about the textual data which all textual context are converted to a numerical representation. We used multiple machine learning methods such as Sentence Transformers, Auto Encoders, Logistic Regression and Distance calculation methods to predict anomalies. The method are tested on the texts data and we used syntactic data from different source injected into the original text as anomalies or use them as target. Different methods and algorithm are explained in the field of outlier detection and the results of the best technique is presented. These results suggest that our algorithm could potentially reduce false positive rates compared with other anomaly detection methods that we are testing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的機械学習アルゴリズムと組み合わされたディープラーニングとトランスフォーマアーキテクチャを用いて,テキスト中のテキスト異常の検出と識別を行う。 ディープラーニングモデルは、すべてのテキストコンテキストを数値表現に変換するテキストデータに関する非常に重要なコンテキスト情報を提供する。 文変換,オートエンコーダ,ロジスティック回帰,距離計算といった複数の機械学習手法を用いて異常の予測を行った。 本手法はテキストデータ上でテストされ,元のテキストに注入された異なるソースからの構文データを異常として,あるいはターゲットとして使用した。 異常検出の分野において異なる手法とアルゴリズムを説明し,最良の手法の結果を示す。 これらの結果から,本アルゴリズムは他の異常検出法と比較して偽陽性率を低減できる可能性が示唆された。

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