本文介绍了一种基于自然语言处理的运维日志异常检测模型。该模型通过改进特征提取，结合词性标注和命名实体识别，降低人工标注成本，提高日志模板向量质量。实验结果显示，该模型在多个数据集上准确度更高，能够有效识别异常日志，提升运维效率。