日志分类模型训练及日志分类方法、装置、产品、设备制造方法及图纸

本申请公开了日志分类模型训练及日志分类方法、装置、产品、设备，包括：从训练样本集中获取日志信息训练样本，其中，所述日志信息训练样本包括日志信息文本以及日志信息文本对应的分类标签信息，所述日志信息文本为表征日志规则的文本；将所述日志信息训练样本输入预设网络模型进行训练，得到日志信息文本对应的第一文本特征向量，并基于所述分类标签信息以及所述第一文本特征向量指导所述预设网络模型学习所述日志信息文本与所述分类标签信息的关联关系，得到日志分类模型。这样，得到的日志分类模型能够准确的对日志进行分类，并且具有泛化能力，能够提升日志分类的准确度以及泛化性，并且降低维护成本。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及日志处理，特别涉及日志分类模型训练及日志分类方法、装置、产品、设备。

技术介绍

1、为了后续对日志进行高效处理，需要先对日志进行分类。目前，常见的日志分类方案采用关键字规则的方式，但是存在以下不足：传统的关键字匹配的方式无法对日志进行真正理解导致分类错误，精准性不足；传统的关键字规则存在无泛化性问题，容易导致漏分类；关键字规则需要经常维护，面对一些新的日志很有可能需要新增关键字，新增的同时也有可能导致之前的关键字分类冲突，维护成本高。

2、综上，如何提高日志分类的准确度以及泛化性，降低维护成本是目前需要解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供日志分类模型训练及日志分类方法、装置、产品、设备，能够提升日志分类的准确度以及泛化性，并且降低维护成本。其具体方案如下：

2、第一方面，本申请公开了一种日志分类模型训练方法，包括：

3、从训练样本集中获取日志信息训练样本，其中，所述日志信息训练样本包括日志信息文本以及日志信息文本对应的分类标签信息，所述日本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种日志分类模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，所述分类标签信息包括分类标签文本以及目标标签；

3.根据权利要求2所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，所述基于所述分类标签信息以及所述第一文本特征向量指导所述预设网络模型学习所述日志信息文本与所述分类标签信息的关联关系，得到日志分类模型，包括：

4.根据权利要求1所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，还包括：

5.一种日志分类方法，其特征在于，包括：

6.一种日志分类模型训练装置，其特征在于，包括：

7....

【技术特征摘要】

1.一种日志分类模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，所述分类标签信息包括分类标签文本以及目标标签；

3.根据权利要求2所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，所述基于所述分类标签信息以及所述第一文本特征向量指导所述预设网络模型学习所述日志信息文本与所述分类标签信息的关联关系，得到日志分类模型，包括：

4.根据权利要求1所述的日志分类模型训练方法，其特征在于，还包括：

5.一种日志分类方法，其特征在于，包括：

6.一种日志分类模型训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：周凯强，周运金，
申请(专利权)人：深信服科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：