本文介绍文本分析结果的异常类型。
文本分析结果数据保存在名为internal-ml-log的Logstore中，您可以通过该数据中的result.type字段和result.anomaly_type字段分析异常类型。更多信息，请参见结果字段说明。
判断条件 | 异常类型说明 |
| 日志类别中的日志数量异常。 |
| 出现新的日志类别。 出现新的日志类别有如下两种情况。
|
| 该日志类别出现的频率较低。 |
本文介绍文本分析结果的异常类型。
文本分析结果数据保存在名为internal-ml-log的Logstore中，您可以通过该数据中的result.type字段和result.anomaly_type字段分析异常类型。更多信息，请参见结果字段说明。
判断条件 | 异常类型说明 |
| 日志类别中的日志数量异常。 |
| 出现新的日志类别。 出现新的日志类别有如下两种情况。
|
| 该日志类别出现的频率较低。 |
日志模板发现用于对日志数据进行离线、智能的分析，提取和管理日志中的常见模板，帮助您快速了解日志数据。本文介绍通过消费组拉取文本日志进行文本发现的操作步骤。 前提条件
日志模板匹配通过在线匹配日志和模板，监控日志模板的统计信息，例如数量变化。本文介绍通过读取日志文本进行模板匹配的操作步骤。 前提条件 已采集日志到源Logstore或Metricstore。具体操作，请参见数据采集、
日志服务异常智能分析应用提供文本分析功能，用于对日志中的文本日志进行智能化、自动化的分析，提供全局的统计分析结果。文本分析功能通过日志模板发现和日志模板匹配两个子任务，实现对于日志数据的监控和统计。您可以根据待分析的日志数据的特点，选择不同的任务和算法。
本文介绍文本分析结果的异常类型。 文本分析结果数据保存在名为internal-ml-log的Logstore中，您可以通过该数据中的result.type字段和