抄録
大量のログファイルから障害等を検出するため，遺伝的プログラミングに基づくADG（Automatically Defined Groups）を用いた，障害検出ルール獲得手法が提案されている．しかしながら，ログファイル中に出現する単語すべてを遺伝的操作のための終端記号として扱うため，ログファイルの出力増加に伴う終端記号の増加によって，最適化が困難となるという問題が生じている．そこで本研究は，終端記号の類似性に着目した，終端記号選択手法についての提案を行う．さらに，検索等に用いられる各種自然言語処理指標（出現頻度，TF/IDF等）により，対象となる単語の絞込み及び指標の比較を行い，本選択手法の有効性を示す．実際に，演習室に設置された複数のサーバからの出力を対象とした検出ルール獲得実験を行った結果，TF/IDF等の他の指標に比べ，本研究が提案する類似度指標が有効であることを確認した．
