基于 Transformer 的家庭网络问题分类
网络与互联网体系结构
2023-12-05 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种分类器，能够基于 ping、dig 和 ip 等网络工具的原始文本输出来识别十种常见的家庭网络问题。我们的深度学习模型采用仅编码器 (encoder-only) 的 Transformer 架构，并使用我们提出的一种特定预分词器将工具输出分割为词元序列。Transformer 的使用使我们的方法区别于现有的网络问题分类相关工作，这些工作目前仍主要依赖非深度学习方法。我们的模型在实验中取得了高准确率，展示了基于 Transformer 的问题分类在家庭网络方面的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2312.01445,
title = {Classification of Home Network Problems with Transformers},
author = {Jeremias Dötterl and Zahra Hemmati Fard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01445},
year = {2023}
}
备注
This work has been partially funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) in the FRONT-RUNNER project (Grant 16KISR005K)