本研究提出了一种基于BERT架构的自然语言处理分析工具，能够有效进行事件序列压缩、模式检测和异常识别，从而提高软件系统的可靠性和稳定性。

本文探讨了循环神经网络在事件序列处理中的应用，介绍了连续时间GRU及其优势，提出了神经常微分方程和神经随机微分方程等新方法，以提高时间序列建模的准确性和效率，并在多个领域验证了模型的有效性。

本文提出了一种基于Transformer和Hawkes过程的模型（THP），有效捕捉事件序列中的时间依赖关系，并通过集成结构性知识提升预测性能。该模型在多变量事件序列预测中表现优异，尤其适用于复杂模式和长历史信息的处理，具有在社交媒体、金融和健康信息学中的应用潜力。

本文综述基于Hawkes过程的事件序列因果发现方法，包括自注意力Hawkes、结构Hawkes、稀疏Granger因果学习及CAUSE等框架，用于识别事件类型间的复杂依赖与因果结构，并在金融、电网、云数据中心等数据上验证有效性。

ADD-THIN是一种基于整个事件序列的原则性概率去噪扩散模型，可以自然地处理具有离散和连续分量的数据。实验表明，该模型在密度估计方面与最先进的TPP模型相匹配，并在预测方面明显优于它们。