Fugu-MT 論文翻訳(概要): TN-AutoRCA: Benchmark Construction and Agentic Framework for Self-Improving Alarm-Based Root Cause Analysis in Telecommunication Networks

論文の概要: TN-AutoRCA: Benchmark Construction and Agentic Framework for Self-Improving Alarm-Based Root Cause Analysis in Telecommunication Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18190v2
Date: Mon, 28 Jul 2025 12:33:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.066944
Title: TN-AutoRCA: Benchmark Construction and Agentic Framework for Self-Improving Alarm-Based Root Cause Analysis in Telecommunication Networks
Title（参考訳）: TN-AutoRCA:通信ネットワークにおける自己改善型アラーム根本原因解析のためのベンチマーク構築とエージェントフレームワーク
Authors: Keyu Wu, Qianjin Yu, Manlin Mei, Ruiting Liu, Jun Wang, Kailai Zhang, Yelun Bao,
Abstract要約: 通信ネットワークにおけるルート原因分析(RCA)は重要な課題であるが、人工知能(AI)にとって非常に困難な課題である。通信ネットワークにおけるRCAは重要な課題だが、AIにとって非常に難しい課題だ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.134857237866579
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Root Cause Analysis (RCA) in telecommunication networks is a critical task, yet it presents a formidable challenge for Artificial Intelligence (AI) due to its complex, graph-based reasoning requirements and the scarcity of realistic benchmarks.
Abstract（参考訳）: 通信ネットワークにおけるルート原因分析(RCA)は重要な課題であるが、複雑なグラフベースの推論要求と現実的なベンチマークの不足により、人工知能(AI)にとって非常に困難な課題である。

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