論文の概要: Advanced LLM-Enhanced Intent-Based 5G Network Management using Dynamic Semantic Routes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22644v1
• Date: Sun, 23 Aug 2026 22:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.819637
• Title: Advanced LLM-Enhanced Intent-Based 5G Network Management using Dynamic Semantic Routes
• Title（参考訳）: 動的意味経路を用いたLLM強化インテントベース5Gネットワーク管理
• Abstract要約: AIの新たな応用は、ネットワーク管理とオーケストレーションのプラクティスとの統合だ。 本研究は,ネットワークオペレータのプロンプトから意図を特定するために,セマンティックルータを用いた動的ルートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7474751673489866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the use of Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) is becoming common in everyday applications, their ability to interpret natural language has increased significantly. An emerging application of AI is integration with network management and orchestration practices. An instance of this integration is LLM-enhanced intent-based networking, where network operators will control a network using natural language. This work presents the use of dynamic routes with a semantic router to identify an intent from a network operator's prompt and extract necessary details for intent fulfillment in intent-based 5G+ core networks. Furthermore, the performance of static route selection is assessed by evaluating multiple encoders and dynamic route detail extraction accuracy against a series of realistic operator prompts. The presented results show that static and dynamic routes are successful in detail extraction and schema formatting.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)やLarge Language Models(LLMs)が日常のアプリケーションで普及するにつれて、自然言語を解釈する能力は大幅に向上している。 AIの新たな応用は、ネットワーク管理とオーケストレーションのプラクティスとの統合だ。 この統合の例として、LLMで拡張されたインテントベースのネットワークがあり、ネットワークオペレータが自然言語を使ってネットワークを制御する。 本研究は,ネットワークオペレータのプロンプトからインテントを識別し,インテントベースの5G+コアネットワークにおけるインテント充足に必要なインテントの詳細を抽出するために,セマンティックルータを用いた動的ルートを提案する。 さらに,複数のエンコーダと動的経路詳細抽出精度を実写演算子に対して評価することにより,静的経路選択の性能を評価する。 以上の結果から,静的経路と動的経路は,詳細な抽出とスキーマ・フォーマッティングに成功していることが示された。

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