論文の概要: Large Language Models (LLMs) for Telecom Root Cause Analysis (RCA): A Structured Reasoning Framework for Evidence-Grounded Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02805v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 16:43:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.473306
- Title: Large Language Models (LLMs) for Telecom Root Cause Analysis (RCA): A Structured Reasoning Framework for Evidence-Grounded Diagnosis
- Title（参考訳）: テレコム根本原因分析のための大規模言語モデル(LLM) : 証拠収集診断のための構造化推論フレームワーク
- Abstract要約: ルート原因分析(RCA)は通信ネットワークの運用において重要な課題である。
本稿では、診断推論とテレコム固有の証拠とドメイン知識を整合させる、テレコムRCAのための構造化推論フレームワークを提案する。
TeleLogsとTelecomTSという2つの5G RCAデータセットの実験結果から,提案フレームワークはベースライン手法と比較して診断精度と判定一貫性を一貫して向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.67422220334363
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Root cause analysis (RCA) is a critical task in telecom network operations, but diagnosing performance degradations in modern 5G and emerging 6G networks remains challenging due to complex cross-layer dependencies. While large language models (LLMs) offer promising capabilities for reasoning and knowledge integration, directly applying vanilla LLMs to telecom RCA often leads to hallucination, unstable reasoning, and poor alignment with structured network evidence. This work first reviews the evolution of telecom RCA from rule-based and machine learning (ML) approaches to emerging LLM-enabled techniques, and provides an overview of recent paradigms, including structured reasoning, retrieval-augmented knowledge grounding, agentic orchestration, and verifiable reasoning. Building upon these insights, we propose a structured reasoning framework for LLM-enabled telecom RCA that aligns diagnostic reasoning with telecom-specific evidence and domain knowledge. The proposed approach first organizes heterogeneous network telemetry into canonical contexts, and then enforces decision-path reasoning during diagnosis, and finally generates evidence-grounded explanations for reliable fault identification. Experimental results on two 5G RCA datasets, TeleLogs and TelecomTS, demonstrate that the proposed framework consistently improves diagnostic accuracy and decision consistency compared with baseline techniques. These cross-dataset results highlight the importance of structured reasoning design for practical LLM-based RCA systems in next-generation telecom networks.
- Abstract（参考訳）: ルート原因分析(RCA)は通信ネットワークの運用において重要な課題であるが、現代の5Gネットワークと新興6Gネットワークの性能劣化を診断することは、複雑な層間依存関係のため、依然として困難である。
大きな言語モデル(LLM)は推論と知識の統合に有望な能力を提供するが、バニラLEMを直接通信RCAに適用すると、幻覚、不安定な推論、構造化されたネットワーク証拠との整合性が低下することが多い。
この研究は、まず、ルールベースと機械学習(ML)アプローチから新興LLM対応技術への進化をレビューし、構造化推論、検索強化知識基盤、エージェントオーケストレーション、検証可能な推論を含む最近のパラダイムの概要を提供する。
これらの知見に基づいて,診断推論とテレコム固有の証拠とドメイン知識を整合させるLCM対応テレコムRCAの構造化推論フレームワークを提案する。
提案手法は、まず、異種ネットワークテレメトリを標準的文脈に整理し、診断中に決定パス推論を実行し、最後に、信頼性のある故障識別のための証拠に基づく説明を生成する。
TeleLogsとTelecomTSという2つの5G RCAデータセットの実験結果から,提案フレームワークはベースライン手法と比較して診断精度と判定一貫性を一貫して向上することを示した。
これらのクロスデータセットの結果は、次世代通信ネットワークにおける実用的なLCMベースのRCAシステムにおける構造化推論設計の重要性を強調している。
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