许可证: MIT 语言:

• 英语 任务标签: 文本到文本生成 标签:
• BPMN
• 业务流程 小部件示例:
• 文本: "以下文本描述采购订单工作流。流程从记录基础信息开始。记录基础信息后，需获得经理审批。经理审批通过后，应创建采购订单。采购订单创建完成后，需获得供应商批准。供应商批准完成后，需确认交货日期。至此流程结束。" 示例标题: "采购订单工作流"

TXT2BPMN模型

模型描述

TXT2BPMN是基于T5-Small模型微调的版本，专为从文本描述中提取BPMN（业务流程模型与符号）图而设计。这种人工智能驱动的方法利用先进的语言建模技术，将自然语言描述转化为BPMN模型，推动业务流程的现代化与自动化。

核心特性

• 基础架构: 采用以高效文本理解与生成著称的T5-Small语言模型
• 专业领域适配: 专门针对BPMN生成进行微调，提升业务流程建模的准确性与相关性
• 训练数据: 使用包含3万组文本描述与对应BPMN图例的综合数据集训练，确保覆盖多样化的业务流程场景

应用场景

• 业务流程管理: 自动化生成对工作流文档化和优化至关重要的BPMN图
• AI研发: 为NLP与业务流程管理的融合研究提供基础
• 教学工具: 辅助BPMN概念教学及AI在流程自动化中作用的展示

技术配置

• 预训练模型: 谷歌T5-Small
• 训练环境: 采用"MaD: 业务流程管理中的访谈式BPM数据集"进行训练验证
• 硬件配置: 英特尔酷睿i7处理器/24GB内存/HD Graphics 630核显

使用说明

本模型适用于开发者、研究人员及业务分析师，支持将文本描述自动转换为BPMN图。可集成至商业软件系统，或作为独立流程建模工具使用。

性能表现

在生成BPMN图的句法完整性和逻辑保真度方面表现优异。完整项目文档包含详细的性能指标评估。

安装要求

可通过Hugging Face模型库获取。运行环境需Python 3.6+及满足T5架构推理需求的硬件配置。

使用指南

具体集成方法详见Hugging Face模型库中的官方文档。

开发团队

由Omar El Fachati作为硕士论文项目开发，学术与行业专家共同指导完成。

联系方式

合作咨询请通过领英联系作者。