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J-GLOBAL ID：202102257535426077   整理番号：21A0007052

自動パージングのための非構造データにおける教師なし雑音検出【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Noise Detection in Unstructured data for Automatic Parsing

著者 (3件)： Jain Shubham (Athlone Institute of Technology,Software Research Institute,Athlone,Ireland) ,  de Buitleir Amy (Network Management Lab,Athlone,Ireland) ,  Fallon Enda (Athlone Institute of Technology,Software Research Institute,Athlone,Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CNSM  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通信産業は,ログ,警報,トレース,診断,および他の監視装置から抽出したデータの広範囲な利用をしている。生成されたデータを分析することは,データが分析され,再構成され,再定式化される必要がある。各入力フォーマットに対するカスタムパーザの開発は労働集約的であり,ドメイン知識を必要とする。本論文では,関連データを自動検出およびラベル付けするための新しい教師なしテキスト処理パイプラインを記述し,Levenshtein類似性およびAgglomerativeクラスタリングを用いて雑音を除去した。一般的データフォーマットの選択に関する異なる類似性とクラスタリングアルゴリズムを用いて実験を行い,提案した方法の精度を検証した。結果は,提案した方法論がより高い精度を持つことを示唆する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  クラスタ化 ,  *構文分析 ,  監視装置 ,  再構成 ,  通信業 ,  文書処理 ,  データフォーマット ,  類似性 ,  定式化 ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： パーザ ,  自動検出 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *雑音検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： パージング ,  教師 ,  雑音検出