論文の概要: A Word is Worth 4-bit: Efficient Log Parsing with Binary Coded Decimal Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01147v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 20:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.952059
• Title: A Word is Worth 4-bit: Efficient Log Parsing with Binary Coded Decimal Recognition
• Title（参考訳）: 単語は4ビットである:二進符号化十進認識を用いた効率的なログ解析
• Authors: Prerak Srivastava, Giulio Corallo, Sergey Rybalko,
• Abstract要約: 本稿では,文字埋め込みを集約するニューラルアーキテクチャを用いた文字レベルログを提案する。 提案手法は,高粒度なログテンプレート抽出を実現するために,バイナリコード付き十進数列を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: System-generated logs are typically converted into categorical log templates through parsing. These templates are crucial for generating actionable insights in various downstream tasks. However, existing parsers often fail to capture fine-grained template details, leading to suboptimal accuracy and reduced utility in downstream tasks requiring precise pattern identification. We propose a character-level log parser utilizing a novel neural architecture that aggregates character embeddings. Our approach estimates a sequence of binary-coded decimals to achieve highly granular log templates extraction. Our low-resource character-level parser, tested on revised Loghub-2k and a manually annotated industrial dataset, matches LLM-based parsers in accuracy while outperforming semantic parsers in efficiency.
• Abstract（参考訳）: システム生成ログは通常、解析によって分類ログテンプレートに変換される。 これらのテンプレートは、さまざまな下流タスクで実行可能な洞察を生成するために不可欠です。 しかし、既存のパーサは、細かなテンプレートの詳細をキャプチャできないことが多く、パターンの正確な識別を必要とする下流タスクでは、最適以下の精度と利便性が低下する。 本稿では,文字埋め込みを集約するニューラルアーキテクチャを用いた文字レベルログパーサを提案する。 提案手法は,高粒度なログテンプレート抽出を実現するために,バイナリコード付き十進数列を推定する。 改良されたLoghub-2kと手動で注釈付けされた産業用データセットでテストした低リソースの文字レベルパーサは、LCMベースのパーサと精度良く一致し、セマンティックパーサを効率良く上回る。

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