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25 Challenges of Semantic Process Modeling

Identificadores del recurso

http://hdl.handle.net/10272/17164

Procedencia

(Arias Montano: Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva)

Ficha

Título:: 25 Challenges of Semantic Process Modeling; 25 Desafíos de la Modelación de Procesos Semánticos
Tema:: System analysis and design; Process modeling; Formal semantics; Natural language processing
Descripción:: Process modeling has become an essential part of many organizations for documenting, analyzing and redesigning their business operations and to support them with suitable information systems. In order to serve this purpose, it is important for process models to be well grounded in for- mal and precise semantics. While behavioural semantics of process models are well understood, there is a considerable gap of research into the semantic aspects of their text labels and natural lan- guage descriptions. The aim of this paper is to make this research gap more transparent. To this end, we clarify the role of textual content in process models and the challenges that are associated with the interpretation, analysis, and improvement of their natural language parts. More specifically, we discuss particular use cases of semantic process modeling to identify 25 challenges. For each cha- llenge, we identify prior research and discuss directions for addressing them; El modelado de procesos se ha convertido en una parte esencial de muchas organizaciones para documentar, analizar, y rediseñar sus operaciones de negocios y apoyarlos con información apropiada. Para cumplir este fin, es importante para estos que estén completos dentro de una semántica formal y precisa. Mientras la semántica del comportamiento del modelado de procesos se entiende bien, hay una considerable laguna en la investigación entre los aspectos semánticos de sus rótulos textuales, y las descripciones en lenguaje natural. El objetivo de este artículo es hacer esta laguna en la investigación más transparente. Con este fin, clarificamos el papel del contenido textual en los modelos de proceso, y los retos relacionados con la interpretación, el análisis, y desarrollo de sus partes en lenguaje natural. De forma más específica, debatimos los casos particulares del uso del modelado de procesos semánticos para identificar 25 retos. Para cada reto, identificamos antes de la investigación y debatimos las direcciones para dirigirnos a ellos.
Idioma:: English
Autor/Productor:: Mendling, Jan; Leopold, Henrik; Pittke, Fabian
Editor:: United Academic Journals
Derechos:: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/; open access
Fecha:: 2019-12-20T12:59:54Z; 2014
Tipo de recurso:: journal article

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1. <dc:title>25 Challenges of Semantic Process Modeling</dc:title>
2. <dc:title>25 Desafíos de la Modelación de Procesos Semánticos</dc:title>
3. <dc:creator>Mendling, Jan</dc:creator>
4. <dc:creator>Leopold, Henrik</dc:creator>
5. <dc:creator>Pittke, Fabian</dc:creator>
6. <dc:subject>System analysis and design</dc:subject>
7. <dc:subject>Process modeling</dc:subject>
8. <dc:subject>Formal semantics</dc:subject>
9. <dc:subject>Natural language processing</dc:subject>
10. <dc:description>Process modeling has become an essential part of many organizations for documenting, analyzing and redesigning their business operations and to support them with suitable information systems. In order to serve this purpose, it is important for process models to be well grounded in for- mal and precise semantics. While behavioural semantics of process models are well understood, there is a considerable gap of research into the semantic aspects of their text labels and natural lan- guage descriptions. The aim of this paper is to make this research gap more transparent. To this end, we clarify the role of textual content in process models and the challenges that are associated with the interpretation, analysis, and improvement of their natural language parts. More specifically, we discuss particular use cases of semantic process modeling to identify 25 challenges. For each cha- llenge, we identify prior research and discuss directions for addressing them</dc:description>
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