NLP异常检测基准：NLP-ADBench

本研究解决了自然语言处理（NLP）领域异常检测（AD）研究不足的问题。我们提出了NLP-ADBench，这是一个综合的NLP异常检测基准，包含八个精心策划的数据集和十九个先进算法的评估。研究结果显示，没有单一模型在所有数据集上表现最佳，强调了自动模型选择的必要性，并且两步法在使用基于变换器的嵌入时表现优于专门的端到端方法。