論文の概要: Augmenting Modelers with Semantic Autocompletion of Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11385v1
• Date: Mon, 24 May 2021 16:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:03:08.865822
• Title: Augmenting Modelers with Semantic Autocompletion of Processes
• Title（参考訳）: プロセスのセマンティックオートコンプリートによるモデリングの強化
• Authors: Maayan Goldstein and Cecilia Gonzalez-Alvarez
• Abstract要約: ビジネスプロセスモデラーはドメインに関する専門知識を必要とします。 本稿では,サブプロセスの意味的類似性に基づく設計時の自動補完手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.279475826661643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Business process modelers need to have expertise and knowledge of the domain that may not always be available to them. Therefore, they may benefit from tools that mine collections of existing processes and recommend element(s) to be added to a new process that they are constructing. In this paper, we present a method for process autocompletion at design time, that is based on the semantic similarity of sub-processes. By converting sub-processes to textual paragraphs and encoding them as numerical vectors, we can find semantically similar ones, and thereafter recommend the next element. To achieve this, we leverage a state-of-the-art technique for embedding natural language as vectors. We evaluate our approach on open source and proprietary datasets and show that our technique is accurate for processes in various domains.
• Abstract（参考訳）: ビジネスプロセスモデラーは、常に利用可能ではないかもしれないドメインに関する専門知識と知識を持つ必要があります。 したがって、既存のプロセスのコレクションをマイニングし、彼らが構築している新しいプロセスに追加する要素を推奨するツールの恩恵を受けることができる。 本稿では,サブプロセスの意味的類似性に基づく設計時のプロセス自動補完手法を提案する。 サブプロセスをテキストの段落に変換して数値ベクトルとしてエンコードすることで、意味的に類似した要素を見つけ出し、次に次の要素を推奨する。 これを実現するために、自然言語をベクトルとして埋め込む最先端技術を利用する。 当社のアプローチをオープンソースおよびプロプライエタリなデータセット上で評価し,さまざまなドメインのプロセスに対して正確性を示す。

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