論文の概要: CREST: Improving Interpretability and Effectiveness of Troubleshooting at Ericsson through Criterion-Specific Trouble Report Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17417v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 17:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.136864
• Title: CREST: Improving Interpretability and Effectiveness of Troubleshooting at Ericsson through Criterion-Specific Trouble Report Retrieval
• Title（参考訳）: CREST:Ericssonにおけるトラブルシューティングの解釈可能性と有効性の改善
• Authors: Soroush Javdan, Pragash Krishnamoorthy, Olga Baysal,
• Abstract要約: 本研究では,異なるTR観測基準と検索モデルの性能への影響について検討した。 textbfCREST (textbfCriteria-specific textbfRetrieval via textbfEnsemble of textbf Specialized textbfTR model)を提案する。 CRESTでは、特定のTR基準に基づいてトレーニングされた特殊なモデルを使用して、出力を集約して、多種多様な補完的な信号をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5352699766206809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of the telecommunication industry necessitates efficient troubleshooting processes to maintain network reliability, software maintainability, and service quality. Trouble Reports (TRs), which document issues in Ericsson's production system, play a critical role in facilitating the timely resolution of software faults. However, the complexity and volume of TR data, along with the presence of diverse criteria that reflect different aspects of each fault, present challenges for retrieval systems. Building on prior work at Ericsson, which utilized a two-stage workflow, comprising Initial Retrieval (IR) and Re-Ranking (RR) stages, this study investigates different TR observation criteria and their impact on the performance of retrieval models. We propose \textbf{CREST} (\textbf{C}riteria-specific \textbf{R}etrieval via \textbf{E}nsemble of \textbf{S}pecialized \textbf{T}R models), a criterion-driven retrieval approach that leverages specialized models for different TR fields to improve both effectiveness and interpretability, thereby enabling quicker fault resolution and supporting software maintenance. CREST utilizes specialized models trained on specific TR criteria and aggregates their outputs to capture diverse and complementary signals. This approach leads to enhanced retrieval accuracy, better calibration of predicted scores, and improved interpretability by providing relevance scores for each criterion, helping users understand why specific TRs were retrieved. Using a subset of Ericsson's internal TRs, this research demonstrates that criterion-specific models significantly outperform a single model approach across key evaluation metrics. This highlights the importance of all targeted criteria used in this study for optimizing the performance of retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: 通信産業の急速な進化は、ネットワークの信頼性、ソフトウェア保守性、サービス品質を維持するために効率的なトラブルシューティングプロセスを必要とする。 エリクソンのプロダクションシステムにおける問題を文書化するトラブルレポート(TR)は、ソフトウェア欠陥のタイムリーな解決を促進する上で重要な役割を果たす。 しかし、TRデータの複雑さと容積は、各障害の異なる側面を反映する多様な基準の存在とともに、検索システムの課題を提示する。 Initial Retrieval (IR) と Re-Ranking (RR) の2段階のワークフローを利用したEricsson の先行研究に基づいて, TR 観測基準と, 検索モデルの性能への影響について検討した。 本稿では,異なるTRフィールドの特殊モデルを活用する基準駆動型検索手法である \textbf{CREST} (\textbf{C}riteria-specific \textbf{R}etrieval via \textbf{E}nsemble of \textbf{S}pecialized \textbf{T}R model)を提案する。 CRESTでは、特定のTR基準に基づいてトレーニングされた特殊なモデルを使用して、出力を集約して、多種多様な補完的な信号をキャプチャする。 このアプローチは、検索精度の向上、予測スコアの校正の改善、各基準の関連スコアを提供することによる解釈可能性の向上、特定のTRが取得された理由の理解を支援する。 エリクソンの内部TRのサブセットを用いて、この研究は、基準固有モデルが主要な評価指標全体にわたって単一のモデルアプローチを著しく上回っていることを示す。 このことは,検索システムの性能を最適化するために,本研究で使用される全ての目標基準の重要性を強調している。

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