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Supporting Business Process Modeling Using RNNs for Label Classification

机译：使用RNN进行标签分类的支持业务流程建模

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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.
机译：业务流程模型以抽象的方式描述了公司的活动。通常，流程模型的标记节点仅包含稀疏文本信息。提出的方法使用LSTM网络对业务流程模型中包含的标签进行分类。我们首先将Word2Vec算法应用于标签中包含的单词。之后，我们将结果数据输入到我们的LSTM网络中。我们在一个包含24,000多个业务流程模型标签的语料库上训练和评估我们的模型。使用我们训练有素的分类模型，我们能够根据标签区分过程建模语言的不同构造。我们的实验评估在所提出的数据集上产生了95.71％的准确性。

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