論文の概要: Deep Anomaly Detection in Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02971v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 22:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:30:48.993637
• Title: Deep Anomaly Detection in Text
• Title（参考訳）: テキスト中の深部異常検出
• Authors: Andrei Manolache
• Abstract要約: 本論文は,テキストコーパスに適したプリテキストタスクを活用することによって,異常を検出する手法を開発することを目的とする。 このアプローチは、半教師付きおよび教師なしの異常検出の両方において、2つのデータセットである20NewsgroupsとAG Newsの最先端性を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4265828682659705
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep anomaly detection methods have become increasingly popular in recent years, with methods like Stacked Autoencoders, Variational Autoencoders, and Generative Adversarial Networks greatly improving the state-of-the-art. Other methods rely on augmenting classical models (such as the One-Class Support Vector Machine), by learning an appropriate kernel function using Neural Networks. Recent developments in representation learning by self-supervision are proving to be very beneficial in the context of anomaly detection. Inspired by the advancements in anomaly detection using self-supervised learning in the field of computer vision, this thesis aims to develop a method for detecting anomalies by exploiting pretext tasks tailored for text corpora. This approach greatly improves the state-of-the-art on two datasets, 20Newsgroups, and AG News, for both semi-supervised and unsupervised anomaly detection, thus proving the potential for self-supervised anomaly detectors in the field of natural language processing.
• Abstract（参考訳）: 近年では、スタック型オートエンコーダ、変分オートエンコーダ、生成型逆ネットワークといった手法が最先端技術を大幅に改善し、深い異常検出手法が普及している。 他の手法では、ニューラルネットワークを用いて適切なカーネル関数を学習することで、古典的なモデル(例えばワンクラスサポートベクトルマシン)の強化に依存している。 自己スーパービジョンによる表現学習の最近の発展は、異常検出の文脈において非常に有益であることが証明されている。 コンピュータビジョンの分野における自己教師付き学習を用いた異常検出の進歩に触発され,テキストコーパスに適したプリテキストタスクを活用し,異常検出手法の開発を目指す。 このアプローチは、半教師付きおよび教師なしの異常検出のための2つのデータセットである20NewsgroupsとAG Newsの最先端を大いに改善し、自然言語処理分野における自己教師付き異常検出の可能性を示す。

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