論文の概要: Abstracting Cross-Domain Action Sequences into Interpretable Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14654v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 17:19:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:43.009247
- Title: Abstracting Cross-Domain Action Sequences into Interpretable Workflows
- Title（参考訳）: クロスドメインアクションシーケンスを解釈可能なワークフローに抽象化する
- Abstract要約: これは、大きな言語モデルを使用して、低レベルのアクションシーケンスを高レベルのアクティビティに抽象化するフレームワークである。
私たちは、Viewが低レベルな行動データを高レベルで解釈可能で行動可能な洞察に変換するための、堅牢で効率的な道であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.955301057114281
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sequential or time-stamped interaction logs provide objective records of digital application usage, yet their granularity and noise often obscure meaningful insights into people's work. Such insights are essential for improving digital products in ways grounded in real-world user interactions. Prior research has applied deep learning models to cluster user actions into high-level activities, but these approaches are highly sensitive to noise and struggle to generalize across applications. To address this limitation, we introduce WorkflowView, a framework that uses large language models (LLMs) to abstract low-level action sequences into high-level activities. We establish the effectiveness and generality of our approach across three distinct, challenging sequential tasks and diverse domains: (a) zero-shot task description reconstruction from browser logs (achieving high semantic similarity, $μ_{sim} = 0.91$), (b) few-shot student dropout prediction using MOOC interaction logs (reaching weighted $F_1 = 0.90$ with only five few-shot examples), and (c) anonymized, privacy-preserving analysis of AI tool integration within document workflows in Microsoft Word. Our work demonstrates that LLM-based abstraction is a robust and efficient path forward for transforming low-level behavioral data into high-level, interpretable, and actionable insights. We also discuss practical considerations for deploying LLM-based inferences within logging infrastructures, including computational efficiency and user privacy.
- Abstract（参考訳）: 逐次的またはタイムスタンプ化されたインタラクションログは、デジタルアプリケーションの使用の客観的な記録を提供するが、その粒度とノイズは、人々の仕事に対する意味のある洞察を曖昧にしていることが多い。
このような洞察は、現実世界のユーザーインタラクションに根ざした方法でデジタル製品を改善するために不可欠である。
これまでの研究では、ユーザアクションをクラスタ化するためのディープラーニングモデルを高レベルなアクティビティに適用してきたが、これらのアプローチはノイズに非常に敏感であり、アプリケーション全体の一般化に苦慮している。
この制限に対処するために、我々は大規模な言語モデル(LLM)を使用して低レベルのアクションシーケンスを高レベルのアクティビティに抽象化するフレームワークであるWorkflowViewを紹介します。
3つの異なる、挑戦的なシーケンシャルなタスクと多様なドメインにまたがるアプローチの有効性と汎用性を確立します。
(a)ブラウザログからのゼロショットタスク記述の再構築($μ_{sim} = 0.91$)
(b)MOOCインタラクションログを用いた少ショット学生のドロップアウト予測(わずか5つの例で重み付き$F_1 = 0.90$)、
(c) Microsoft Wordのドキュメントワークフロー内のAIツール統合の匿名化、プライバシ保護分析。
我々の研究は、LLMベースの抽象化が低レベルな行動データを高レベルで解釈可能で行動可能な洞察に変換するための、堅牢で効率的な経路であることを実証している。
また,計算効率やユーザプライバシなど,ロギングインフラストラクチャ内にLLMベースの推論をデプロイする上での実践的考察についても論じる。
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