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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 1,181 - 1,190 (10page)
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Detection of an anomaly pattern deviating normal data distribution in streaming data is an important technique in many application areas. In this paper, a method for detection of an newly emerging pattern in text streaming data which is an ordered sequence of texts is proposed based on text embedding and anomaly pattern detection. Using text embedding methods such as BOW(Bag Of Words), Word2Vec, and BERT, the detection performance of the proposed method is compared. Experimental results show that anomaly pattern detection using BERT embedding gave an average F1 value of 0.85 and the F1 value of 1 in three cases among five test cases.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 텍스트 임베딩 방법
4. 텍스트 임베딩과 이상 패턴 탐지를 이용한 신규 주제 발생 탐지
5. 실험결과
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
C. Aggarwal, Outlier Analysis, Springer, Switzerland, 2017.
C. Park, “Outlier and Anomaly Pattern Detection on Data Streams,” The Journal of Supercomputing, Vol. 75, No. 9, pp. 6118-6128, 2019.
T. Kim and C. Park, “Anomaly Pattern Detection for Streaming Data,” Expert Systems with Applications, Vol. 149, pp. 1-8, 2020.
C. Park and T. Kim, “Energy Theft Detection in Advanced Metering Infrastructure Based on Anomaly Pattern Detection,” Energies, Vol. 13, No. 15, pp. 1-10, 2020.
J. Allan, R. Papka, and V. Lavrenko, “On-line New Event Detection and Tracking,” Proceeding of International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 37-45, 1998.
C. Park, “Outlier and Anomaly Pattern Detection on Data Streams,” The Journal of Supercomputing, Vol. 75, No. 9, pp. 6118-6128, 2019.
T. Kim and C. Park, “Anomaly Pattern Detection for Streaming Data,” Expert Systems with Applications, Vol. 149, pp. 1-8, 2020.
C. Park and T. Kim, “Energy Theft Detection in Advanced Metering Infrastructure Based on Anomaly Pattern Detection,” Energies, Vol. 13, No. 15, pp. 1-10, 2020.
J. Allan, R. Papka, and V. Lavrenko, “On-line New Event Detection and Tracking,” Proceeding of International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 37-45, 1998.
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