Uma abordagem semiautomática para identificação de elementos de processo de negócio em texto de linguagem natural

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Ferreira, Renato César Borges
• Orientador(a): Thom, Lucinéia Heloisa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Processamento : Linguagem natural; Processo de negócios
• Palavras-chave em Inglês: Mapping rules; Business process model and notation; Business process management; Process element; Process model; Natural language processing; Process modeling
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/156635

Para permitir um efetivo gerenciamento de processos de negócio, o primeiro passo é o desenvolvimento de modelos de processo adequados aos objetivos das organizações. Tais modelos são utilizados para descreverem papéis e responsabilidades dos colaboradores nas organizações. Além disso, a modelagem de processos é de grande importância para documentar, entender e automatizar processos. As organizações, geralmente provêm documentos não estruturados e de difícil entendimento por parte dos analistas. Neste panorama, a modelagem de processos se torna demorada e de alto custo, podendo gerar modelos de processo que estão em desacordo com a realidade prevista pelas organizações. A extração de modelos ou fragmentos de processo a partir de descrições textuais pode contribuir para minimizar o esforço necessário à modelagem de processos. Neste contexto, esta dissertação propõe uma abordagem para identificar elementos de processo de negócio em texto em linguagem natural de forma semiautomática. Baseado no estudo de processamento de linguagem natural, foi definido um conjunto de regras de mapeamento para identificar elementos de processo em descrição textual Além disso, para avaliar as regras de mapeamento e viabilizar a abordagem proposta, foi desenvolvido um protótipo capaz de identificar elementos de processo em texto de forma semiautomática. Para medir o desempenho do protótipo proposto, foram utilizadas métricas de recuperação de informação, tais como precisão, revocação e medida-F. Além disso, foram aplicados dois questionários com o objetivo de verificar a aceitação perante os usuários. As avaliações apresentam resultados promissores. A análise de 70 textos, apresentou, em média, 73,61% de precisão, 70,15% de revocação e 71,82% de medida-F. Além disso, os resultados do primeiro e segundo questionários apresentaram, em média, 91,66% de aceitação dos participantes. A principal contribuição deste trabalho é propor regras de mapeamento para identificar elementos de processo em texto em linguagem natural para auxiliar e minimizar o tempo necessário à modelagem de processos realizada pelos analistas de processo.