In the development of large telecommunications systems, it is imperative to identify, report, analyze and, thereafter, resolve both software and hardware faults. This resolution process often relies on written trouble reports (TRs), that contain information about the observed fault and, after analysis, information about why the fault occurred and the decision to resolve the fault. Due to the scale and number of TRs, it is possible that a newly written fault is very similar to previously written faults, e.g., a duplicate fault. In this scenario, it can be beneficial to retrieve similar TRs that have been previously created to aid the resolution process. Previous work at Ericsson [1], introduced a multi-stage BERT-based approach to retrieve similar TRs given a newly written fault observation. This approach significantly outperformed simpler models like BM25, but suffered from two major challenges: 1) it did not leverage the vast non-task-specific telecommunications data at Ericsson, something that had seen success in other work [2], and 2) the model did not generalize effectively to TRs outside of the telecommunications domain it was trained on. In this thesis, we 1) investigate three different transfer learning strategies to attain stronger performance on a downstream TR duplicate retrieval task, notably focusing on effectively integrating existing telecommunicationsspecific language data into the model fine-tuning process, 2) investigate the efficacy of catastrophic forgetting mitigation strategies when fine-tuning the BERT models, and 3) identify how well the models perform on out-of-domain TR data. We find that integrating existing telecommunications knowledge through the form of a pretrained telecommunications-specific language model into our fine-tuning strategies allows us to outperform a domain adaptation fine-tuning strategy. In addition to this, we find that Elastic Weight Consolidation (EWC) is an effective strategy for mitigating catastrophic forgetting and attaining strong downstream performance on the duplicate TR retrieval task. Finally, we find that the generalizability of models is strong enough to perform reasonably effectively on out-of-domain TR data, indicating that the approaches may be eligible in a real-world deployment. / Vid utvecklingen av stora telekommunikationssystem är det absolut nödvändigt att identifiera, rapportera, analysera och därefter lösa både mjukvaru och hårdvarufel. Denna lösningsprocess bygger ofta på noggrant skrivna felrapporter (TRs), som innehåller information om det observerade felet och, efter analys, information om varför felet uppstod och beslutet att åtgärda felet. På grund av skalan och antalet TR:er är det möjligt att ett nyskrivet fel är mycket likt tidigare skrivna fel, t.ex. ett duplikatfel. I det här scenariot kan det vara mycket fördelaktigt att hämta tidigare skapade, liknande TR:er för att underlätta upplösningsprocessen. Tidigare arbete på Ericsson [1], introducerade en flerstegs BERT-baserad metod för att hämta liknande TRs givet en nyskriven felobservation. Detta tillvägagångssätt överträffade betydligt enklare modeller som BM-25, men led av två stora utmaningar: 1) det utnyttjade inte den stora icke-uppgiftsspecifika telekommunikationsdatan hos Ericsson, något som hade sett framgång i annat arbete [2], och 2) modellen generaliserades inte effektivt till TR:er utanför den telekommunikationsdomän som den bildades på. I den här masteruppsatsen undersöker vi 1) tre olika strategier för överföringsinlärning för att uppnå starkare prestanda på en nedströms TR dubbletthämtningsuppgift, varav några fokuserar på att effektivt integrera fintliga telekommunikationsspecifika språkdata i modellfinjusteringsprocessen, 2) undersöker effektiviteten av katastrofala missglömningsreducerande strategier vid finjustering av BERT-modellerna, och 3) identifiera hur väl modellerna presterar på TR-data utanför domänen. Resultatet är genom att integrera befintlig telekommunikationskunskap i form av en förtränad telekommunikationsspecifik språkmodell i våra finjusteringsstrategier kan vi överträffa en finjusteringsstrategi för domänanpassning. Utöver detta har vi fåt fram att EWC är en effektiv strategi för att mildra katastrofal glömska och uppnå stark nedströmsprestanda på dubbla TR hämtningsuppgiften. Slutligen finner vi att generaliserbarheten av modeller är tillräckligt stark för att prestera någorlunda effektivt på TR-data utanför domänen, vilket indikerar att tillvägagångssätten som beskrivs i denna avhandling kan vara kvalificerade i en verklig implementering.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-319766 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Bosch, Nathan |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:277 |
Page generated in 0.0029 seconds