TXT2BPMN

🚀 TXT2BPMN模型

TXT2BPMN模型旨在從文本描述中提取BPMN（業務流程模型和符號）圖，利用先進的語言建模技術將自然語言描述轉化為BPMN模型，推動業務流程的現代化與自動化。

🚀 快速開始

TXT2BPMN模型適用於對從文本描述中自動生成BPMN圖感興趣的開發者、研究人員和業務分析師。它可以集成到業務軟件系統中，也可用於獨立的流程建模應用程序。

✨ 主要特性

• 語言模型基礎：採用T5 - Small模型，以其在理解和生成文本方面的高效性著稱。
• 專業定製：專門針對BPMN生成進行微調，提高了業務流程建模的準確性和相關性。
• 數據集豐富：在包含30,000對文本描述和相應BPMN圖的綜合數據集上進行訓練，確保對各種業務流程場景有廣泛的覆蓋。

📦 安裝指南

該模型可通過Hugging Face模型中心訪問和安裝。使用此模型的要求包括Python 3.6或更高版本，以及具備足夠計算能力的機器，以運行基於T5架構的推理。

💻 使用示例

基礎用法

你可以參考模型在Hugging Face上的官方文檔，獲取如何在項目中集成和使用TXT2BPMN模型的詳細說明。

高級用法

目前文檔未提供高級用法相關代碼示例，你可參考完整項目文檔獲取更多信息。

📚 詳細文檔

應用場景

• 業務流程管理：自動生成BPMN圖，這對於記錄和改進業務工作流程至關重要。
• 人工智能研發：為進一步探索自然語言處理與業務流程管理的集成提供研究基礎。
• 教育工具：有助於教授BPMN概念以及人工智能在業務流程自動化中的作用。

配置信息

• 預訓練模型：Google的T5 - Small。
• 訓練環境：使用了“MaD: A Dataset for Interview - based BPM in Business Process Management”中的數據集進行訓練和驗證。
• 硬件配置：使用了配備24GB RAM的英特爾酷睿i7處理器和英特爾HD Graphics 630顯卡。

模型性能

該模型在生成的BPMN圖的句法完整性和邏輯保真度方面顯示出了良好的效果。詳細的性能指標和評估包含在完整的項目文檔中。

🔧 技術細節

模型在生成的BPMN圖的句法完整性和邏輯保真度方面有不錯的表現，詳細的性能指標和評估可查看完整項目文檔。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

👥 貢獻者

本模型由Omar El Fachati作為碩士論文的一部分開發，該項目由學術界和行業專業人士指導。

📞 聯繫信息

如需進一步的幫助或合作機會，請通過我的領英聯繫我。