論文の概要: Chit-Chat or Deep Talk: Prompt Engineering for Process Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09909v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 11:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:17:35.027627
• Title: Chit-Chat or Deep Talk: Prompt Engineering for Process Mining
• Title（参考訳）: Chit-ChatまたはDeep Talk: プロセスマイニングのためのプロンプトエンジニアリング
• Authors: Urszula Jessen, Michal Sroka, Dirk Fahland
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) のプロセスマイニングにおける会話エージェント強化への応用について検討する。 本稿では,対話型エージェントを対象とした自然言語処理(NLP)の先行研究により,既存のソリューションにおける多くの問題を解決する革新的なアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、公開質問やデータセットで実証されたように、アクセシビリティとエージェントのパフォーマンスの両方を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research investigates the application of Large Language Models (LLMs) to augment conversational agents in process mining, aiming to tackle its inherent complexity and diverse skill requirements. While LLM advancements present novel opportunities for conversational process mining, generating efficient outputs is still a hurdle. We propose an innovative approach that amend many issues in existing solutions, informed by prior research on Natural Language Processing (NLP) for conversational agents. Leveraging LLMs, our framework improves both accessibility and agent performance, as demonstrated by experiments on public question and data sets. Our research sets the stage for future explorations into LLMs' role in process mining and concludes with propositions for enhancing LLM memory, implementing real-time user testing, and examining diverse data sets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs) のプロセスマイニングにおける会話エージェント強化への応用について検討し,その複雑さと多様なスキル要件に対処することを目的とした。 LLMは会話プロセスマイニングの新たな機会を提供する一方で、効率的なアウトプットを生成することは依然としてハードルである。 本稿では,自然言語処理(nlp)に関する先行研究から得られた,既存ソリューションの問題点の多くを修正した革新的なアプローチを提案する。 llmsを活用したフレームワークは、公開質問やデータセットの実験で示されているように、アクセシビリティとエージェントのパフォーマンスの両方を改善します。 本研究は,LLMのプロセスマイニングにおける役割を探究し,LCMメモリの向上,リアルタイムユーザテストの実現,多様なデータセットの検証などを提案する。

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