Automation of technological and business processes

ISSN-print: 2312-3125
ISSN-online: 2312-931X
ISO: 26324:2012
Архiви

ALGORITHM FOR COMPREHENSIBILITY EVALUATION OF BUSINESS PROCESS MODELS USING NATURAL LANGUAGE PROCESSING

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf (English)
Опубліковано січ 5, 2024
DOI https://doi.org/10.15673/atbp.v15i4.2721

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

V. D. Shevelev
National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute», Kharkiv, Ukraine
http://orcid.org/0009-0005-2904-3420
A. M. Kopp
National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute», Kharkiv, Ukraine
http://orcid.org/0000-0002-3189-5623

Анотація

Дане дослідження присвячене розв’язанню задачі оцінки якості моделей бізнес-процесів, зокрема, оцінці зрозумілості текстових позначень в цих моделях. Метою роботи є підвищення зрозумілості текстових позначень в моделях бізнес-процесів для покращення загальної якості цих моделей. Ця проблема є актуальною, оскільки погано зрозумілі моделі бізнес-процесів можуть спричиняти помилки при виконанні описаних бізнес-процесів або при їх аналізі для покращення процесів. Більше того, такі помилки можуть знизити ефективність бізнес-процесів, якщо залучені сторони неправильно розуміють необхідні завдання, і призвести до фінансових втрат або ще більш небезпечних наслідків для критично важливих бізнес-процесів. Таким чином, для досягнення поставленої мети необхідно створити алгоритмічне забезпечення для розв’язання поставленої задачі. В даній роботі визначено питання, які існуючі дослідження не вирішували або не розкривали належним чином, а також основні недоліки існуючих програмних рішень, призначених для розв’язання поставленої задачі. Запропонований алгоритм базується на методах обробки природної мови, таких як токенізація та визначення частин мови. Запропонований алгоритм враховує рекомендований «дієслівно-об'єктний» стиль маркування текстових міток діяльностей в моделях бізнес-процесів. За допомогою Python-реалізації запропонованого алгоритмічного рішення оцінено зрозумілість прикладу моделі бізнес-процесу. Проаналізовано отримані результати, зроблено висновки та сформульовано напрямки подальших досліджень.

Ключові слова:
зрозумілість моделей бізнес-процесів, оцінювання міток діяльностей, якість моделі бізнес-процесу, обробка природної мови

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Shevelev, V., & Kopp, A. (2024). ALGORITHM FOR COMPREHENSIBILITY EVALUATION OF BUSINESS PROCESS MODELS USING NATURAL LANGUAGE PROCESSING. Automation of Technological and Business Processes, 15(4), 76-83. https://doi.org/10.15673/atbp.v15i4.2721
Номер
Том 15 № 4 (2023)
Розділ
ТЕОРІЯ І ПРАКТИКА АВТОМАТИЗАЦІЇ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ

Посилання

1. T. Grisold, S. Groß, K. Stelzl, J. vom Brocke, J. Mendling, M. Röglinger, and M. Rosemann, “The five diamond method for explorative business process management,” Business & Information Systems Engineering, vol. 64, no. 2, pp. 149–166, 2022.
2. F. Corradini, C. Muzi, B. Re, L. Rossi, and F. Tiezzi, “BPMN 2.0 OR-Join Semantics: Global and local characterisation,” Information Systems, vol. 1, no. 105, pp. 101934, 2022.
3. “Static Analysis of BPMN 2.0 process models.” Bpmnspector. http://bpmnspector.org/ (accessed: Jan. 30, 2023)
4. “BPMN Scorecard Validation Tool.” Freebpmnquality. https://freebpmnquality.github.io/bpmn-scorecard.html (accessed: Jan. 30, 2023)
5. O. Fakorede, P. Davies, “Quantitative Measurable Concepts to Visualize Business Process Improvement,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data Technologies, pp. 147–154, 2020.
6. W. Wang, T. Chen, M. Indulska, S. Sadiq, B. Weber, “Business process and rule integration approaches – An empirical analysis of model understanding,” Information Systems, vol. 104, pp. 101901, 2022.
7. D. T. Avila, R. I. dos Santos, J. Mendling, L. H. Thom, “A systematic literature review of process modeling guidelines and their empirical support,” Business Process Management Journal, vol. 27, no. 1, pp. 1–23, 2020.
8. D. Sola, H. van der Aa, C. Meilicke, H. Stuckenschmidt, “Exploiting label semantics for rule-based activity recommendation in business process modeling,” Information Systems, vol. 108, pp. 102049, 2022.
9. A. Kopp, D. Orlovskyi, S. Orekhov, “Towards Understandability Evaluation of Business Process Models using Activity Textual Analysis,” CEUR Workshop Proceedings, vol. 3312, pp. 200–211, 2022.
10. “BPMN for research.” Github. https://github.com/camunda/bpmn-for-research (accessed: Jan. 30, 2023)
11. “NLTK: Natural Language Toolkit.” Nltk. https://www.nltk.org/ (accessed: Jan. 30, 2023)
12. S. Butt, M. Bakhtyar, W. Noor, J. Baber, I. Ullah, A. Ahmed, A. Basit, M. S. Kakar, “Semantic similarity based food entities recognition using WordNet,” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, vol. 43, no. 2, pp. 2069–2078, 2022.