Automatisierung bei der Erstellung von Geschäftsprozessmodellen

Geschäftsprozessmodelle aus Text zu erstellen, kann ganz schön kompliziert sein. Normalerweise machen das Menschen, was viel Zeit und Mühe kostet. Die Automatisierung dieses Prozesses wird immer beliebter, da sie die Zeit für das Design dieser Modelle verkürzt. In diesem Papier geht es darum, wie wir diesen Automatisierungsprozess mit Techniken aus der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verbessern können.

#Der Bedarf an Automatisierung

Wenn Unternehmen ihre Prozesse beschreiben, benutzen sie oft Alltagssprache, die mehrdeutig und schwer zu interpretieren sein kann. Um diese Beschreibungen in formale Modelle zu verwandeln, müssen wir wichtige Elemente wie Akteure, Aktivitäten und Objekte aus dem Text extrahieren. Allerdings kann es knifflig sein zu verstehen, ob Erwähnungen im Text dasselbe meinen. Zum Beispiel, wenn im Text von "dem Schadensbeauftragten" die Rede ist und später von "er", ist es wichtig zu wissen, dass beide Bezüge auf die gleiche Person verweisen. Wenn wir das übersehen, könnten wir zwei unterschiedliche Entitäten im Modell haben, was nicht korrekt ist.

#Erstellung von Prozessmodellen

Die Generierung eines Prozessmodells aus Text besteht aus zwei Hauptphasen: der Phase der Informationsgewinnung und der Phase der Modellerstellung. Die Informationsgewinnungsphase identifiziert wesentliche Elemente im Text, während die Modellerstellungsphase ein strukturiertes Modell basierend auf den extrahierten Informationen erstellt.

#Phase der Informationsgewinnung

In dieser Phase besteht das Ziel darin, Elemente wie Aktivitäten und Akteure aus dem Text zu identifizieren und zu extrahieren. Wir müssen die Beziehungen zwischen diesen Elementen verstehen, was Dinge wie die Reihenfolge oder den Fluss der Aktivitäten umfassen kann. Ein entscheidender Teil davon ist das Lösen von Referenzen, um sicherzustellen, dass wir wissen, wann der Text auf dieselbe Entität verweist. Wenn wir diese Referenzen nicht korrekt lösen, könnte unser Modell die beschriebenen Prozesse nicht akkurat darstellen.

#Phase der Modellerstellung

Sobald wir die notwendigen Elemente extrahiert und die Referenzen gelöst haben, können wir das eigentliche Prozessmodell erstellen. Dieses Modell stellt visuell die Schritte im Prozess dar und zeigt, wie Aktivitäten miteinander verknüpft sind und welche Rolle jeder Akteur spielt. Ein gutes Modell hilft allen Beteiligten, zu verstehen, wie ein Prozess funktioniert.

#Herausforderungen bei der Textverarbeitung

Die Aufgabe, Informationen aus Text zu extrahieren, ist nicht einfach. Es gibt mehrere Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert sind:

#Mehrdeutigkeit in der Sprache

Alltagssprache ist von Natur aus mehrdeutig. Wörter können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Zum Beispiel kann der Begriff "Bank" entweder eine Finanzinstitution oder das Ufer eines Flusses bezeichnen. Bei der Informationsgewinnung müssen wir diese Mehrdeutigkeit berücksichtigen, um den Text korrekt zu interpretieren.

#Referenzauflösung

Zu entscheiden, ob Erwähnungen im Text auf dieselbe Entität verweisen, ist entscheidend. Wenn wir sie falsch identifizieren, entstehen Fehler in unseren Modellen. Zum Beispiel, wenn "der Anspruch" und "es" nicht korrekt verknüpft sind, könnten wir am Ende mit zwei separaten Ansprüchen im Modell dastehen.

#Datenqualität

Die Qualität des Datensatzes, der zum Trainieren von Modellen verwendet wird, beeinflusst den Extraktionsprozess. Wenn der Datensatz unausgewogen ist, also viele Beispiele einiger Entitäten und sehr wenige anderer enthält, lernen die Modelle möglicherweise nicht, die weniger häufigen Entitäten effizient zu erkennen.

#Aktuelle Methoden der Extraktion

Die bestehenden Methoden zur Extraktion von Informationen aus Text basieren typischerweise auf einer Kombination aus Regeln und maschinellen Lerntechniken. Traditionell wurden regelbasierte Systeme verwendet, bei denen spezifische Regeln festlegten, wie der Text interpretiert werden soll.

#Regelbasierte Systeme

Regelbasierte Systeme hängen von menschlich definierten Regeln ab, um Entitäten aus dem Text zu extrahieren. Sie können effektiv sein, erfordern jedoch oft viel manuelle Arbeit, um die Regeln zu erstellen und zu pflegen. Da Geschäftsprozesse stark variieren können, haben diese Systeme möglicherweise Schwierigkeiten, sich an neue Situationen oder unterschiedliche Textarten anzupassen.

#Maschinelles Lernen

Mit den Fortschritten in der Technologie gewinnen maschinelle Lernmethoden für Informationsbeschaffungsaufgaben an Beliebtheit. Diese Ansätze können aus grossen Datensätzen lernen und ihre Techniken automatisch anpassen, um die Genauigkeit zu verbessern. Allerdings benötigen sie erhebliche Mengen qualitativ hochwertiger Daten, um effektiv zu sein.

#Vorgeschlagene Methode

In dieser Arbeit erweitern wir bestehende Methoden, indem wir neue Funktionen hinzufügen, um die Entitätsauflösung zu verbessern und maschinelles Lernen effektiver zu integrieren. Unser Ansatz zielt darauf ab, die Entitätsauflösung zu automatisieren, die Erwähnungen derselben Prozesselemente im Text identifiziert und verbindet.

#Verbesserung des bestehenden Datensatzes

Wir beginnen damit, den bestehenden Datensatz mit Labels zu verbessern, die anzeigen, wie verschiedene Erwähnungen zu derselben Entität in Beziehung stehen. Diese Ergänzung hilft den Modellen, Referenzen genau zu lösen. Indem wir ein klareres Verständnis der Beziehungen im Text schaffen, können wir Modelle trainieren, die bessere Vorhersagen treffen.

#Methoden kombinieren

Anstatt uns ausschliesslich auf eine Methode zu verlassen, schlagen wir vor, regelbasierte und maschinelles Lernen-Ansätze zu kombinieren. Durch die Verwendung einer Komponente für maschinelles Lernen zur Relationenextraktion können wir uns schneller an verschiedene Datensätze und Bereiche anpassen.

#Experimente und Ergebnisse

Um die Effektivität unserer vorgeschlagenen Methode zu bewerten, haben wir eine Reihe von Experimenten durchgeführt. Das Ziel war es, traditionelle regelbasierte Systeme mit unserem erweiterten Ansatz zu vergleichen.

#Experimentaufbau

Wir haben unsere Experimente organisiert, um verschiedene Komponenten unserer Extraktionspipeline zu testen. Jeder Teil der Pipeline wurde separat bewertet, um seine Leistung zu beobachten und wie er zur Gesamtaufgabe beiträgt.

#Evaluationsmetriken

Um die Leistung unserer Modelle zu messen, verwendeten wir verschiedene Metriken. Dazu gehörten Präzision, Rückruf und F1-Score, die helfen, zu bewerten, wie gut die Modelle Vorhersagen treffen. Hohe Werte in diesen Metriken deuten darauf hin, dass die Modelle Entitäten im Text effektiv identifizieren und auflösen.

#Überblick über die Ergebnisse

Insgesamt zeigten unsere Experimente vielversprechende Ergebnisse. Die verbesserte Pipeline schnitt besser ab als traditionelle regelbasierte Methoden, insbesondere bei der Auflösung von Erwähnungen und der Extraktion von Relationen. Mit den hinzugefügten neuen Funktionen beobachteten wir eine signifikante Verbesserung der Qualität der generierten Prozessmodelle.

#Diskussion der Ergebnisse

Die Ergebnisse unserer Experimente geben Einblicke in die Effektivität unserer vorgeschlagenen Methode. Hier sind einige wichtige Punkte:

#Verbesserung der Referenzauflösung

Ein grosser Vorteil unseres Ansatzes war die verbesserte Auflösung von Referenzen. Das verbesserte Modul zur Entitätsauflösung führte zu einer besseren Genauigkeit beim Identifizieren, wann verschiedene Erwähnungen auf dieselbe Entität verwiesen. Das resultierte in saubereren, genaueren Prozessmodellen.

#Anpassungsfähigkeit an verschiedene Bereiche

Unsere Methode zeigte eine starke Fähigkeit, sich an verschiedene Datensätze und Bereiche anzupassen. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend in realen Szenarien, in denen sich die Art der Textbeschreibungen häufig ändern kann.

#Umgang mit unausgewogenen Datensätzen

Wir haben auch gelernt, dass unsere Methode unausgewogene Datensätze effektiver verwalten kann als traditionelle Ansätze. Durch die Verwendung einer maschinellen Lernkomponente konnte unser System auch dann gut abschneiden, wenn bestimmte Entitäten in den Trainingsdaten unterrepräsentiert waren.

#Fazit

Die Automatisierung der Generierung von Geschäftsprozessmodellen aus natürlicher Sprache bringt einzigartige Herausforderungen mit sich. Durch die Verbesserung bestehender Methoden und die Integration von maschinellem Lernen können wir die Genauigkeit und Effizienz dieses Prozesses erheblich steigern. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Kombination von regelbasierten und maschinellen Lerntechniken viele Hindernisse überwinden kann, die in traditionellen Extraktionsmethoden auftreten. Zukünftige Arbeiten werden weiterhin diese Techniken verfeinern und zusätzliche Wege erkunden, um den Extraktionsprozess weiter zu verbessern.

#Zukünftige Arbeiten

Obwohl unsere Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es mehrere Bereiche, die weiter erforscht werden sollten:

#Verbesserung des Moduls zur Entitätsauflösung

Wir planen, die Entitätsauflösungskomponente zu verbessern, möglicherweise durch die Einbeziehung von mehr domänenspezifischem Wissen. Das könnte zu einer besseren Leistung beim Identifizieren von Referenzen in verschiedenen Kontexten führen.

#Untersuchung von Datenaugmentierung

Wir werden auch Techniken zur Datenaugmentierung betrachten, um unseren Datensatz zu stärken. Dies könnte helfen, die Repräsentation verschiedener Prozesselemente auszugleichen und eine robustere Grundlage für das Training der Modelle zu bieten.

#Untersuchung weniger strenger Bewertungsmethoden

Schliesslich werden wir die Auswirkungen weniger strenger Bewertungsmethoden analysieren. Dies kann Einblicke darüber geben, wie gut unsere Modelle die Erwartungen der Benutzer in der praktischen Anwendung erfüllen, und helfen, unsere Techniken weiter zu verfeinern.

Indem wir uns auf diese Bereiche konzentrieren, hoffen wir, den Prozess der Generierung von Geschäftsprozessmodellen aus natürlicher Sprache weiter zu verbessern und ihn für verschiedene Anwendungen zugänglicher und effektiver zu gestalten.