論文の概要: Text-Aware Predictive Monitoring of Business Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09962v2
• Date: Wed, 21 Apr 2021 13:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 11:17:34.929382
• Title: Text-Aware Predictive Monitoring of Business Processes
• Title（参考訳）: ビジネスプロセスのテキストアウェア予測モニタリング
• Authors: Marco Pegoraro and Merih Seran Uysal and David Benedikt Georgi and Wil M.P. van der Aalst
• Abstract要約: 我々は,Long Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークと自然言語モデルに基づく,新しいテキスト認識プロセス予測モデルを開発した。 提案モデルは,次のイベントのアクティビティとタイムスタンプ,結果,実行中のプロセスインスタンスのサイクル時間を予測するために,イベントデータのカテゴリ的,数値的,テキスト的属性を考慮に入れることができる。 実験により、テキストデータを含むシミュレーションおよび実世界のイベントログにおいて、テキスト認識モデルが最先端プロセス予測手法を上回ることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The real-time prediction of business processes using historical event data is an important capability of modern business process monitoring systems. Existing process prediction methods are able to also exploit the data perspective of recorded events, in addition to the control-flow perspective. However, while well-structured numerical or categorical attributes are considered in many prediction techniques, almost no technique is able to utilize text documents written in natural language, which can hold information critical to the prediction task. In this paper, we illustrate the design, implementation, and evaluation of a novel text-aware process prediction model based on Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks and natural language models. The proposed model can take categorical, numerical and textual attributes in event data into account to predict the activity and timestamp of the next event, the outcome, and the cycle time of a running process instance. Experiments show that the text-aware model is able to outperform state-of-the-art process prediction methods on simulated and real-world event logs containing textual data.
• Abstract（参考訳）: 過去のイベントデータを用いたビジネスプロセスのリアルタイム予測は、現代のビジネスプロセス監視システムの重要な機能である。 既存のプロセス予測手法は、制御フローの観点に加えて、記録されたイベントのデータパースペクティブも活用することができる。 しかし、よく構造化された数値的・カテゴリー的属性は多くの予測手法で考慮されているが、予測タスクに不可欠な情報を保持できる自然言語で書かれたテキスト文書を活用できる技術はほとんどない。 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークと自然言語モデルに基づく,新しいテキスト認識プロセス予測モデルの設計,実装,評価について述べる。 提案モデルは,次のイベントのアクティビティとタイムスタンプ,結果,実行中のプロセスインスタンスのサイクル時間を予測するために,イベントデータのカテゴリ的,数値的,テキスト的属性を考慮に入れることができる。 実験により、テキストデータを含むシミュレーションおよび実世界のイベントログにおいて、テキスト認識モデルが最先端プロセス予測手法を上回ることができることを示した。

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