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龙图腾网获悉北京北软华兴软件有限责任公司申请的专利日志异常检测方法、装置、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119847874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510314842.2，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权日志异常检测方法、装置、设备、介质及产品是由张挺;黄鑫;赵文设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本日志异常检测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种日志异常检测方法、装置、设备、介质及产品，涉及数据分析领域，该方法包括：对目标日志进行预处理，得到目标日志的日志语义和日志序列；对日志语义、日志序列和输入的提示进行分词，得到日志语义分词结果、日志序列分词结果和第一提示分词结果，提示包括提示语句，提示语句是提示预训练语言模型进行日志异常检测的语句；根据日志语义分词结果、日志序列分词结果和第一提示分词结果，得到日志特征向量，日志特征向量包括第一向量、第二向量和第三向量；将日志特征向量输入预训练语言模型中，预训练语言模型根据日志特征向量，预测并输出目标日志的异常检测结果，本申请降低了基于深度学习的日志异常检测技术的成本。

本发明授权日志异常检测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种日志异常检测方法，其特征在于，所述日志异常检测方法包括： 对目标日志进行预处理，得到所述目标日志的日志语义和日志序列； 对日志语义、日志序列和输入的提示进行分词，得到日志语义分词结果、日志序列分词结果和第一提示分词结果；其中，所述提示包括提示模板以及所述提示模板的第一标签词组和第二标签词组，所述提示模板包括提示语句和模板掩码；其中，所述第一标签词组与表征所述目标日志为异常日志的类别对应，所述第二标签词组与表征所述目标日志为正常日志的类别对应，所述第一标签词组和第二标签词组的每个标签词均位于预训练语言模型的词表中，所述提示语句是提示所述预训练语言模型进行日志异常检测的语句； 根据日志语义分词结果、日志序列分词结果和第一提示分词结果，得到日志特征向量；其中，所述日志特征向量包括第一向量、第二向量和第三向量，所述第一向量包括所述日志语义分词结果中每个日志语义分词的嵌入向量，所述第二向量包括所述日志序列分词结果中每个日志序列分词的嵌入向量，所述第三向量包括所述第一提示分词结果中每个提示分词的嵌入向量； 将日志特征向量输入所述预训练语言模型中，所述预训练语言模型根据所述日志特征向量，预测并输出所述目标日志的异常检测结果，具体包括： 所述预训练语言模型根据所述日志特征向量，预测并输出第一标签词概率和第二标签词概率；其中，所述第一标签词概率是预测所述第一标签词组中每个标签词作为所述模板掩码的概率，所述第二标签词概率是预测所述第二标签词组中每个标签词作为所述模板掩码的概率； 根据所述第一标签词概率和第二标签词概率，得到所述目标日志的异常检测结果： 若第一概率不小于第二概率，则所述目标日志的异常检测结果为表征所述目标日志为异常日志的类别，否则，所述目标日志的异常检测结果为表征所述目标日志为正常日志的类别；其中，所述第一概率是所有所述第一标签词概率的平均值，所述第二概率是所有所述第二标签词概率的平均值。

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