TXT2BPMN

🚀 TXT2BPMNモデル

TXT2BPMNは、テキスト記述からBPMN（Business Process Model and Notation）図を抽出するために設計された、T5-Smallモデルのファインチューニング版です。このAI駆動のアプローチは、高度な言語モデリング技術を活用して、自然言語記述をBPMNモデルに変換し、ビジネスプロセスの近代化と自動化を促進します。

✨ 主な機能

• 言語モデルベース：テキストの理解と生成における効率性と有効性で知られるT5-Small。
• 特化：BPMN生成に特化してファインチューニングされており、ビジネスプロセスモデリングの精度と関連性を向上させます。
• データセット：30,000組のテキスト記述と対応するBPMN図から構成される包括的なデータセットで訓練されており、様々なビジネスプロセスシナリオに対する多様な暴露を保証します。

📚 ドキュメント

応用例

• ビジネスプロセス管理：ビジネスワークフローの文書化と改善に不可欠なBPMN図の生成を自動化します。
• AI研究開発：NLPとビジネスプロセス管理の統合に関するさらなる探索のための研究基盤を提供します。
• 教育ツール：BPMNの概念と、ビジネスプロセス自動化におけるAIの役割の教育に役立ちます。

設定

• 事前学習モデル：GoogleのT5-Small
• 訓練環境：「MaD: A Dataset for Interview-based BPM in Business Process Management」のデータセットを訓練と検証に使用しました。
• 使用ハードウェア：24GB RAMのIntel Core i7とIntel HD Graphics 630。

モデルの性能

生成されたBPMN図の構文的な整合性と論理的な忠実度の点で、モデルは有望な結果を示しています。詳細な性能指標と評価は、完全なプロジェクトドキュメントに含まれています。

📦 インストール

モデルはHugging Faceモデルハブを介してアクセスおよびインストールできます。このモデルを使用するための要件には、Python 3.6以上と、T5アーキテクチャで推論を実行するのに十分な計算能力を持つマシンへのアクセスが含まれます。

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは、テキスト記述からBPMN生成を自動化することに興味のある開発者、研究者、およびビジネスアナリストによる使用を想定しています。ビジネスソフトウェアシステムに統合することも、プロセスモデリングのためのスタンドアロンアプリケーションで使用することもできます。

高度な使用法

TXT2BPMNモデルをあなたのプロジェクトに統合して使用するための詳細な手順については、Hugging Faceのモデルリポジトリにある公式ドキュメントを参照してください。

🔧 技術詳細

このプロジェクトは、Omar El Fachatiによって修士論文の一環として開発されました。プロジェクトは、学界および産業界の専門家によって指導されました。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

🔗 コンタクト情報

さらなる支援や協力の機会については、LinkedInで私に連絡してください。