LLMを活用した、長期的テキストにおける異常検知：関数PCA

本研究は、スパースな長期的テキストデータにおける異常検知のために、大規模言語モデル（LLM）と関数主成分分析（FPCA）を組み合わせた新しい応用を検討しています。 特徴抽出のためのLLMと、逸脱を特定するためのFPCAの組み合わせは、有望なアプローチです。

• •この研究は、LLMとFPCAを使用したテキストにおける異常検知方法を提案しています。
• •このアプローチは、特にスパースで長期的テキストデータを対象としています。
• •FPCAの使用は、異常なパターンを識別するための潜在的に堅牢な方法を提供します。