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doi:10.22028/D291-33398
Titel: | Supporting Business Process Modeling Using RNNs for Label Classification |
VerfasserIn: | Hake, Philip Zapp, Manuel Fettke, Peter Loos, Peter |
HerausgeberIn: | Frasincar, Flavius Ittoo, Ashwin Nguyen, Le Minh Métais, Elisabeth |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Natural language processing and information systems : 22nd International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, NLDB 2017, Liège, Belgium, June 21-23, 2017 : proceedings |
Startseite: | 283 |
Endseite: | 286 |
Verlag/Plattform: | Springer |
Erscheinungsjahr: | 2017 |
Erscheinungsort: | Cham |
Titel der Konferenz: | NLDB 2017 |
Konferenzort: | Liège, Belgium |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | Business Process Models describe the activities of a company in an abstracted manner. Typically, the labeled nodes of a process model contain only sparse textual information. The presented approach uses an LSTM network to classify the labels contained in a business process model. We first apply a Word2Vec algorithm to the words contained in the labels. Afterwards, we feed the resulting data into our LSTM network. We train and evaluate our models on a corpus consisting of more than 24,000 labels of business process models. Using our trained classification model, we are able to distinguish different constructs of a process modeling language based on their label. Our experimental evaluation yields an accuracy of 95.71% on the proposed datasets. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1007/978-3-319-59569-6_35 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-59569-6_35 |
Link zu diesem Datensatz: | hdl:20.500.11880/30717 http://dx.doi.org/10.22028/D291-33398 |
ISBN: | 978-3-319-59569-6 978-3-319-59568-9 |
Datum des Eintrags: | 23-Feb-2021 |
Bemerkung/Hinweis: | Lecture notes in computer science ; 10260 |
Fakultät: | HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft |
Fachrichtung: | HW - Wirtschaftswissenschaft |
Professur: | HW - Prof. Dr. Peter Loos |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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