論文の概要: Leveraging Generative AI for Extracting Process Models from Multimodal Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04959v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 14:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:41:57.398256
• Title: Leveraging Generative AI for Extracting Process Models from Multimodal Documents
• Title（参考訳）: マルチモーダル文書からのプロセスモデル抽出のための生成AIの活用
• Authors: Marvin Voelter, Raheleh Hadian, Timotheus Kampik, Marius Breitmayer, Manfred Reichert,
• Abstract要約: Generative Pre-trained Transformer (GPT) は、マルチモーダル(テキストおよびイメージベース)入力からグラフィカルなプロセスモデルを自動的に生成することができる。 以上の結果から,GPTはマルチモーダル入力に基づく半自動プロセスモデリングに有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1859715179637695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an investigation of the capabilities of Generative Pre-trained Transformers (GPTs) to auto-generate graphical process models from multi-modal (i.e., text- and image-based) inputs. More precisely, we first introduce a small dataset as well as a set of evaluation metrics that allow for a ground truth-based evaluation of multi-modal process model generation capabilities. We then conduct an initial evaluation of commercial GPT capabilities using zero-, one-, and few-shot prompting strategies. Our results indicate that GPTs can be useful tools for semi-automated process modeling based on multi-modal inputs. More importantly, the dataset and evaluation metrics as well as the open-source evaluation code provide a structured framework for continued systematic evaluations moving forward.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多モード入力(テキストおよび画像ベース)からグラフィカルなプロセスモデルを自動的に生成するGPT(Generative Pre-trained Transformer)の機能について検討する。 より正確には、我々はまず、マルチモーダルプロセスモデル生成機能に対する基礎的な真理に基づく評価を可能にするための、小さなデータセットと一連の評価指標を導入する。 次に,ゼロ,ワンショット,少数ショットのプロンプト戦略を用いて商業用GPT機能の初期評価を行う。 この結果から,GPTはマルチモーダル入力に基づく半自動プロセスモデリングに有用であることが示唆された。 さらに重要なのは、データセットと評価のメトリクスとオープンソースの評価コードによって、今後も継続する体系的な評価のための構造化されたフレームワークが提供されます。

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