論文の概要: Text2Net: Transforming Plain-text To A Dynamic Interactive Network Simulation Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15754v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 03:23:01.070250
• Title: Text2Net: Transforming Plain-text To A Dynamic Interactive Network Simulation Environment
• Title（参考訳）: Text2Net: 平文を動的対話型ネットワークシミュレーション環境に変換する
• Authors: Alireza Marefat, Abbaas Alif Mohamed Nishar, Ashwin Ashok,
• Abstract要約: Text2Netはテキストベースのネットワークシミュレーションエンジンで、ネットワークトポロジの平文記述を動的でインタラクティブなシミュレーションに変換する。 繰り返しタスクを自動化し、直感的な対話を可能にすることで、Text2Netは学生、教育者、専門家のアクセシビリティを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.357291726431012
• License:
• Abstract: This paper introduces Text2Net, an innovative text-based network simulation engine that leverages natural language processing (NLP) and large language models (LLMs) to transform plain-text descriptions of network topologies into dynamic, interactive simulations. Text2Net simplifies the process of configuring network simulations, eliminating the need for users to master vendor-specific syntaxes or navigate complex graphical interfaces. Through qualitative and quantitative evaluations, we demonstrate Text2Net's ability to significantly reduce the time and effort required to deploy network scenarios compared to traditional simulators like EVE-NG. By automating repetitive tasks and enabling intuitive interaction, Text2Net enhances accessibility for students, educators, and professionals. The system facilitates hands-on learning experiences for students that bridge the gap between theoretical knowledge and practical application. The results showcase its scalability across various network complexities, marking a significant step toward revolutionizing network education and professional use cases, such as proof-of-concept testing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)を利用して,ネットワークトポロジの平文記述を動的・インタラクティブなシミュレーションに変換する,革新的なテキストベースネットワークシミュレーションエンジンであるText2Netを紹介する。 Text2Netは、ベンダー固有の構文をマスターしたり、複雑なグラフィカルインターフェースをナビゲートする必要をなくし、ネットワークシミュレーションを構成するプロセスを単純化する。 定性的かつ定量的な評価を通じて、EVE-NGのような従来のシミュレータと比較して、ネットワークシナリオのデプロイに必要な時間と労力を大幅に削減できるText2Netの能力を実証する。 繰り返しタスクを自動化し、直感的な対話を可能にすることで、Text2Netは学生、教育者、専門家のアクセシビリティを向上させる。 このシステムは、理論的知識と実践的応用のギャップを埋める学生のためのハンズオン学習体験を促進する。 その結果、ネットワークの複雑さをまたいだスケーラビリティが示され、ネットワーク教育や概念実証テストなどの専門的なユースケースに革命をもたらす大きな一歩となった。

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