Leveraging Machine Learning and Enhanced Parallelism Detection for BPMN Model Generation from Text

📄 arXiv: 2507.08362v1 📥 PDF

作者: Phuong Nam Lê, Charlotte Schneider-Depré, Alexandre Goossens, Alexander Stevens, Aurélie Leribaux, Johannes De Smedt

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-11

💡 一句话要点

提出一种基于机器学习和增强并行检测的文本生成BPMN模型方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: BPMN模型生成 文本流程挖掘 机器学习 并行结构检测 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在将文本流程文档转换为BPMN模型时，面临书写风格多样和难以识别并行结构的挑战。
  2. 论文提出利用机器学习和大型语言模型构建自动化流程，并增强对流程描述中并行结构的识别能力。
  3. 通过扩充PET数据集，新增包含并行网关的标注数据，提升模型对并行结构的学习能力，并验证了重构精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动化的流程，用于从文本中提取业务流程模型与标注（BPMN）模型，该流程利用了机器学习和大型语言模型。该研究的关键贡献在于引入了一个新标注的数据集，显著增强了训练过程。具体来说，通过向PET数据集添加15个新标注的文档，其中包含32个并行网关，从而改进了模型训练，这是一个现有数据集通常忽略的关键特征。这一改进使模型能够更好地捕获流程描述中常见的复杂并行结构。所提出的方法在重构精度方面表现出良好的性能，为组织加速BPMN模型的创建提供了一个有希望的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将文本流程文档自动转换为BPMN模型的问题。现有方法，无论是基于规则还是基于机器学习，都难以有效处理不同的写作风格，尤其是在识别流程描述中的并行结构方面存在不足，导致转换过程耗时且成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用机器学习和大型语言模型，构建一个能够自动从文本中提取BPMN模型的流程。通过引入包含大量并行结构标注的新数据集，增强模型对并行模式的识别能力，从而提高BPMN模型生成的准确性和效率。

技术框架：整体架构是一个自动化pipeline，包含数据预处理、特征提取、模型训练和BPMN模型生成等阶段。具体模块包括：文本解析模块（用于提取流程描述中的关键信息）、并行结构检测模块（利用机器学习模型识别并行网关）、BPMN模型构建模块（将提取的信息转换为BPMN模型）。

关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个新的、包含大量并行结构标注的数据集。现有数据集通常缺乏对并行结构的标注，导致模型难以学习和识别这些结构。通过扩充数据集，显著提升了模型在处理包含并行流程描述时的性能。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推断，模型训练可能采用了交叉熵损失函数，网络结构可能基于Transformer或类似的序列到序列模型，以捕捉文本中的依赖关系。数据集的扩充是关键设计，具体扩充方式和标注规范未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过扩充PET数据集，新增了包含32个并行网关的15个文档，显著提升了模型对并行结构的识别能力。实验结果表明，该方法在BPMN模型重构精度方面表现出良好的性能，为自动化BPMN模型创建奠定了基础。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业流程自动化、业务流程再造、软件开发等领域。通过自动将文本流程文档转换为BPMN模型，可以显著降低人工建模成本，提高流程设计效率，并为流程分析和优化提供基础。未来可进一步扩展到支持更复杂的流程模式和自然语言表达。

📄 摘要（原文）

Efficient planning, resource management, and consistent operations often rely on converting textual process documents into formal Business Process Model and Notation (BPMN) models. However, this conversion process remains time-intensive and costly. Existing approaches, whether rule-based or machine-learning-based, still struggle with writing styles and often fail to identify parallel structures in process descriptions. This paper introduces an automated pipeline for extracting BPMN models from text, leveraging the use of machine learning and large language models. A key contribution of this work is the introduction of a newly annotated dataset, which significantly enhances the training process. Specifically, we augment the PET dataset with 15 newly annotated documents containing 32 parallel gateways for model training, a critical feature often overlooked in existing datasets. This addition enables models to better capture parallel structures, a common but complex aspect of process descriptions. The proposed approach demonstrates adequate performance in terms of reconstruction accuracy, offering a promising foundation for organizations to accelerate BPMN model creation.