KTeleBERT

Ktelebert

障害分析のためのテレブレッジ事前トレーニング

著者：Zhuo Chen†、Wen Zhang†、Yufeng Huang、Mingyang Chen、Yuxia Geng、Hongtao Yu、Zhen Bi、Yichi Zhang、Zhen Yao、Huajun Chen（College of Computer Science、 Zhejiang University ） Yingying Li、Lei Cheng（Naie PDU 、 Huawei Technologies Co.、Ltd。 ）

テレダタ

• データの例はhere入手できます。一部のデータの感度を考慮すると、それらのすべてを公開することはできません。

？ワークフロー

？ anc

？視覚化

• 数値データの視覚化

• 異常なKPI検出データの視覚化

使用法

要件

• transformers >= 4.21.2
• PyTorch >= 1.6.0
• tqdm
• ltp

パラメーター

詳細については、 config.py

  --train_strategy 
  --batch_size 
  --batch_size_ke 
  --batch_size_od 
  --batch_size_ad 
  --epoch 
  --save_model {0,1}
  --save_pretrain {0,1}
  --from_pretrain {0,1}
  --dump_path   Experiment dump path
  --random_seed 
  --train_ratio  ratio for train/test
  --final_mlm_probability 
  --mlm_probability_increase {linear,curve}
  --mask_stratege {rand,wwm,domain}
  --ernie_stratege 
  --use_mlm_task {0,1}
  --add_special_word {0,1}
  --freeze_layer {0,1,2,3,4}
  --special_token_mask {0,1}
  --emb_init {0,1}
  --cls_head_init {0,1}
  --use_awl {0,1}
  --mask_loss_scale 
  --ke_norm 
  --ke_dim 
  --ke_margin 
  --neg_num 
  --adv_temp    The temperature of sampling in self-adversarial negative sampling.
  --ke_lr 
  --only_ke_loss 
  --use_NumEmb 
  --contrastive_loss {0,1}
  --l_layers L_LAYERS
  --use_kpi_loss
  --only_test {0,1}
  --mask_test {0,1}
  --embed_gen {0,1}
  --ke_test {0,1}
  --ke_test_num 
  --path_gen 
  --order_load 
  --order_num 
  --od_type {linear_cat,vertical_attention}
  --eps EPS             label smoothing
  --num_od_layer 
  --plm_emb_type {cls,last_avg}
  --order_test_name 
  --order_threshold 
  --rank RANK           rank to dist
  --dist DIST           whether to dist
  --device DEVICE       device id (i.e. 0 or 0,1 or cpu)
  --world-size WORLD_SIZE number of distributed processes
  --dist-url DIST_URL   url used to set up distributed training
  --local_rank LOCAL_RANK

ランニング

• 電車： bash run.sh
• テスト： bash test.sh

注記：

• デフォルトのパラメーター変更のために.shファイルを開くことができます。

？引用：

私たちの作品のcodeを使用する場合は、この論文を引用してください。どうもありがとう ：）

 @inproceedings{DBLP:conf/icde/00070HCGYBZYSWY23,
  author       = {Zhuo Chen and
                  Wen Zhang and
                  Yufeng Huang and
                  Mingyang Chen and
                  Yuxia Geng and
                  Hongtao Yu and
                  Zhen Bi and
                  Yichi Zhang and
                  Zhen Yao and
                  Wenting Song and
                  Xinliang Wu and
                  Yi Yang and
                  Mingyi Chen and
                  Zhaoyang Lian and
                  Yingying Li and
                  Lei Cheng and
                  Huajun Chen},
  title        = {Tele-Knowledge Pre-training for Fault Analysis},
  booktitle    = {{ICDE}},
  pages        = {3453--3466},
  publisher    = {{IEEE}},
  year         = {2023}
}