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Konferenzbeitrag

Automatisierte Generierung fachlicher Prozessmodelle basierend auf natürlichsprachlichen Prozessbeschreibungen

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Text/Conference Paper

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Datum

2024

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

Die manuelle Erstellung von Prozessmodellen ist eine gängige Tätigkeit im Rahmen der Softwareentwicklung. Die Erstellung der Modelle stellt allerdings eine zeitintensive Aufgabe für IT-Fachkräfte dar. Mit dem Ziel, die Fachkräfte zu entlasten, stellen wir die Methode NL2BPMN und einen Prototyp vor, durch welche natürlichsprachliche sowie fachspezifische Prozessbeschreibungen automatisiert in BPMN-Prozessmodelle transformiert werden können. Die Methode basiert auf Natural Language Processing (NLP) und bedient sich unter anderem dem Part-of-Speech-Tagging sowie dem Dependency Parsing. Ein Bestandteil der Methode ist die Verwendung einer Fachbegriffe-Liste als zusätzlicher Input neben Prozessbeschreibungen, um Fachbegriffe, die aus mehreren Wörtern bestehen, als zusammengehörige Begriffe zu verarbeiten. Ein Vergleich von automatisiert generierten Modellen mit manuell erstellten Modellen zeigt Erfolgsquoten von über 90 \% in allen Bewertungskategorien, sofern eine Fachbegriffe-Liste verwendet wird.

Beschreibung

von Olberg, Pauline; Strey, Lukas (2024): Automatisierte Generierung fachlicher Prozessmodelle basierend auf natürlichsprachlichen Prozessbeschreibungen. Modellierung 2024. DOI: 10.18420/modellierung2024_005. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-742-5. pp. 43-59. Model Creation. Potsdam, Germany. 12.-15. March 2024

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