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我正在解决在日志文件中查找类似内容的问题。假设我有一个如下所示的日志文件:
show version
Operating System (OS) Software
Software
BIOS: version 1.0.10
loader: version N/A
kickstart: version 4.2(7b)
system: version 4.2(7b)
BIOS compile time: 01/08/09
kickstart image file is: bootflash:/m9500-sf2ek9-kickstart-mz.4.2.7b.bin
kickstart compile time: 8/16/2010 13:00:00 [09/29/2010 23:10:48]
system image file is: bootflash:/m9500-sf2ek9-mz.4.2.7b.bin
system compile time: 8/16/2010 13:00:00 [09/30/2010 00:46:36]`
Hardware
xxxx MDS 9509 (9 Slot) Chassis ("xxxxxxx/xxxxx-2")
xxxxxxx, xxxx with 1033100 kB of memory.
Processor Board ID xxxx
Device name: xxx-xxx-1
bootflash: 1000440 kB
slot0: 0 kB (expansion flash)
对于人眼来说,很容易理解“软件”和下面的数据是一个部分,而“硬件”和下面的数据是另一个部分。有没有一种方法可以使用机器学习或其他一些技术进行建模,以基于模式对相似的部分进行聚类?另外,我已经展示了两种类似的模式,但各部分之间的模式可能会有所不同,因此应标识为不同的部分。我尝试使用余弦相似度来查找相似度,但它没有多大帮助,因为单词不相似,但模式相似。
最佳答案
我实际上看到了两个独立的机器学习问题:
1)如果我理解正确的话,您要解决的第一个问题是将每个日志分成不同的部分,因此一个用于硬件,一个用于软件等。
为了实现这一目标,一种方法可以尝试提取标记新部分开始的标题。为此,您可以手动标记一组不同的日志,并将每行标记为 header=true、heading= false
不,您可以尝试训练一个分类器,它将您的标记数据作为输入,结果可能是一个模型。
2) 现在您已经有了这些不同的部分,您可以将每个日志拆分为这些部分,并将每个部分视为一个单独的文档。
现在我将首先尝试使用标准 nlp 管道进行直接文档聚类:
聚类后,您应该在同一聚类中拥有彼此相似的部分
我希望这会有所帮助,我认为尤其是第一个任务很难退出,也许手工定制的模式会表现得更好。
关于machine-learning - 日志文件中的文本聚类,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27480321/
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