論文の概要: Recommending Actionable Strategies: A Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14634v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 16:53:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:05.368906
• Title: Recommending Actionable Strategies: A Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics
• Title（参考訳）: Recommending Actionable Strategies:Semantic Approach to Integrating Analytical Frameworks with Decision Heuristics
• Authors: Renato Ghisellini, Remo Pareschi, Marco Pedroni, Giovanni Battista Raggi,
• Abstract要約: 本稿では,戦略フレームワークと決定をセマンティック分析を通じて統合することで,行動可能な戦略を推奨する新しいアプローチを提案する。 我々の手法は、先進自然言語処理(NLP)を用いてこのギャップを橋渡しし、6CモデルのようなフレームワークをThirty-Six Stratagemsに統合することで実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present a novel approach for recommending actionable strategies by integrating strategic frameworks with decision heuristics through semantic analysis. While strategy frameworks provide systematic models for assessment and planning, and decision heuristics encode experiential knowledge,these traditions have historically remained separate. Our methodology bridges this gap using advanced natural language processing (NLP), demonstrated through integrating frameworks like the 6C model with the Thirty-Six Stratagems. The approach employs vector space representations and semantic similarity calculations to map framework parameters to heuristic patterns, supported by a computational architecture that combines deep semantic processing with constrained use of Large Language Models. By processing both primary content and secondary elements (diagrams, matrices) as complementary linguistic representations, we demonstrate effectiveness through corporate strategy case studies. The methodology generalizes to various analytical frameworks and heuristic sets, culminating in a plug-and-play architecture for generating recommender systems that enable cohesive integration of strategic frameworks and decision heuristics into actionable guidance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,戦略フレームワークと決定ヒューリスティックをセマンティック分析を通じて統合することで,行動可能な戦略を推奨する新しいアプローチを提案する。 戦略フレームワークは、評価と計画のための体系的なモデルを提供し、決定ヒューリスティックスは経験的な知識を符号化するが、これらの伝統は歴史的に分離されてきた。 我々の手法は、先進自然言語処理(NLP)を用いてこのギャップを橋渡しし、6CモデルのようなフレームワークをThirty-Six Stratagemsに統合することで実証した。 このアプローチでは、ベクトル空間表現と意味的類似性計算を用いて、フレームワークパラメータをヒューリスティックなパターンにマッピングする。 一次内容と二次要素(ダイアグラム,行列)を相補的な言語表現として処理することにより,企業戦略ケーススタディを通じて有効性を示す。 この方法論は、様々な分析フレームワークとヒューリスティックセットに一般化され、戦略フレームワークと決定ヒューリスティックスの結合的な統合を可能にする推奨システムを生成するためのプラグイン・アンド・プレイアーキテクチャが完成する。

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