論文の概要: NLP4PBM: A Systematic Review on Process Extraction using Natural Language Processing with Rule-based, Machine and Deep Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13738v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 15:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:35:28.588322
• Title: NLP4PBM: A Systematic Review on Process Extraction using Natural Language Processing with Rule-based, Machine and Deep Learning Methods
• Title（参考訳）: NLP4PBM:ルールベース,マシン,ディープラーニングによる自然言語処理によるプロセス抽出の体系的レビュー
• Authors: William Van Woensel, Soroor Motie,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)を用いたテキスト記述の構造化プロセスへの変換という,自動プロセス抽出の分野を概観する。 機械学習 (ML) / ディープラーニング (DL) メソッドが NLP コンポーネントにますます利用されていることが分かりました。 いくつかのケースでは、プロセス抽出に対する適合性から選択され、その結果、古典的なルールベースの手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This literature review studies the field of automated process extraction, i.e., transforming textual descriptions into structured processes using Natural Language Processing (NLP). We found that Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL) methods are being increasingly used for the NLP component. In some cases, they were chosen for their suitability towards process extraction, and results show that they can outperform classic rule-based methods. We also found a paucity of gold-standard, scalable annotated datasets, which currently hinders objective evaluations as well as the training or fine-tuning of ML / DL methods. Finally, we discuss preliminary work on the application of LLMs for automated process extraction, as well as promising developments in this field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)を用いてテキスト記述を構造化プロセスに変換する,自動プロセス抽出の分野について検討する。 機械学習 (ML) / ディープラーニング (DL) メソッドが NLP コンポーネントにますます利用されていることが分かりました。 いくつかのケースでは、プロセス抽出に対する適合性から選択され、その結果、古典的なルールベースの手法よりも優れていることが示された。 また、ゴールドスタンダードでスケーラブルなアノテートデータセットの明快さは、ML/DLメソッドのトレーニングや微調整だけでなく、現在客観的評価を妨げている。 最後に,LLMのプロセス自動抽出への応用に関する予備研究と,その分野での有望な開発について論じる。

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