論文の概要: Prompting for Automatic Log Template Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09950v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 03:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 17:03:05.912294
• Title: Prompting for Automatic Log Template Extraction
• Title（参考訳）: 自動ログテンプレート抽出のためのプロンプト
• Authors: Junjielong Xu, Ruichun Yang, Yintong Huo, Chengyu Zhang, and Pinjia He
• Abstract要約: 我々はLogDivという正確なログ解析フレームワークを提案する。 LogDivは、プロンプトデモを通じて、複数のログ例から隠されたセマンティクスを抽出する。 プロンプトコンテキストで提供されるセマンティクスを活用することで、ターゲットログメッセージのログテンプレートを直接生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.299547112893045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Log parsing, the initial and vital stage in automated log analysis, involves extracting log templates from semi-structured logs to generate structured logs. Nonetheless, current log parsers are limited in effectiveness due to two primary reasons. Firstly, traditional data-driven log parsers heavily rely on heuristics or manually crafted features provided by domain experts, which may not consistently yield optimal performance when applied to diverse log systems. Secondly, existing deep learning-based log parsers necessitate model tuning, which is typically confined to training samples and leads to suboptimal performance across the entire log source. To overcome these limitations, we propose a precise log parsing framework named LogDiv, which leverages the in-context inference capability of large language models. Specifically, LogDiv extracts the hidden semantics from multiple log examples through prompt demonstrations. Without the need for model tuning, LogDiv can directly generate a log template for the target log message by leveraging the semantics provided in the prompt context. Additionally, we introduce a simple yet effective prompt format for extracting the output and enhancing the quality of the generated log templates. To validate the performance of LogDiv, we conducted experiments using 16 widely-used public datasets. The results show that LogDiv achieves state-of-the-art performance with an average parsing accuracy of 97.7%, precision template accuracy of 88.1%, and recall template accuracy of 90.8%.
• Abstract（参考訳）: ログ解析は、自動ログ分析の初期および重要な段階であり、半構造化ログからログテンプレートを抽出して構造化ログを生成する。 それでも、現在のログパーサは2つの主な理由から有効性に制限されている。 第一に、従来のデータ駆動ログパーザはヒューリスティックやドメインの専門家が提供した手作業による機能に大きく依存する。 次に、既存のディープラーニングベースのログパーサは、通常、トレーニングサンプルに限定されたモデルチューニングを必要とし、ログソース全体にわたって最適以下のパフォーマンスをもたらす。 これらの制限を克服するために,大規模言語モデルのコンテキスト内推論機能を活用したlogdivと呼ばれる正確なログ解析フレームワークを提案する。 具体的には、プロンプトデモを通じて、logdivは複数のログ例から隠れたセマンティクスを抽出する。 モデルチューニングが不要なlogdivでは、プロンプトコンテキストで提供されるセマンティクスを活用して、ターゲットログメッセージのログテンプレートを直接生成することができる。 さらに,出力を抽出し,生成したログテンプレートの品質を向上させるための簡易かつ効果的なプロンプトフォーマットを導入する。 logdivの性能を検証するために,広く使用されている16の公開データセットを用いた実験を行った。 その結果,LogDivは平均解析精度97.7%,高精度テンプレート精度88.1%,リコールテンプレート精度90.8%で最先端性能を達成した。

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