研究人员开发了一个新框架,该框架使用微调后的大语言模型(LLMs)从非结构化文本中自动生成结构化事件日志。这种方法解决了手动创建事件日志的瓶颈问题,而手动创建事件日志常常导致事件单和报告等文档中的宝贵组织知识未被充分利用。通过在新的文本到日志数据集上微调LLMs,模型可以提取高保真事件日志,其性能显著优于零样本或少样本提示,并使以前无法访问的数据可用于流程挖掘。 AI
影响 通过解锁非结构化数据源进行工作流分析,从而实现流程挖掘的广泛应用。
排序理由 该集群包含一篇学术论文,详细介绍了使用LLMs进行流程挖掘的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- large-language models
- process mining
- ScienceCast
- text-to-log dataset
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