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专利号: 2017106207818
申请人: 山东科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种将结构化流程模型自动生成自然语言文本的方法,其特征在于:采用标签文本信息解析模块、流程模型结构转换模块和自然语言文本生成模块;

标签文本信息解析模块,被配置为用于获取和解析BPMN流程模型中模型元素的标签文本信息,获取包括节点、边和泳道在内的文本信息,然后使用语义角色标注解析这些文本信息;

流程模型结构转换模块,被配置为用于完成流程模型结构的转换,将流程模型划分成具有层次的流程片断,使用流程结构树来存储流程片断及流程片断之间的关系;

自然语言文本生成模块,被配置为用于完成流程模型的自然语言文本的生成;

所述的将结构化流程模型自动生成自然语言文本的方法,包括如下步骤:步骤1:文本解析;

通过标签文本信息解析模块获取和解析BPMN流程模型中的标签文本信息,获取包括节点、边和泳道在内的文本信息,然后使用语义角色标注解析这些文本信息;

步骤2:结构转换;

深度优先遍历BPMN流程模型,使用RPST算法将流程模型划分成流程片断,通过流程模型结构转换模块发现组织流程片断的关系,将以图表示的流程模型结构转换成以树表示的形式;具体包括如下步骤:步骤2.1:图的遍历;

通过深度优先遍历技术遍历流程模型,遍历流程模型中所有的节点和边;

步骤2.2:结构划分;

使用RPST算法划分流程模型的图结构,将流程模型划分成具有唯一入口和唯一出口的流程片断,流程片断之间相互嵌套或互不相交;

步骤2.3:流程结构树构造;

使用流程结构树存储流程片断及流程片断之间的关系,树的层次表示流程片断的嵌套关系,树中节点表示流程片断;

步骤3:文本生成;

通过自然语言文本生成模块,完成流程模型的自然语言文本的生成;

具体包括如下步骤:

步骤3.1:带注释的流程结构树生成;

使用解析之后的标签文本信息和流程结构树生成带注释的流程结构树;

步骤3.2:语法树生成语句;

递归遍历带注释的流程结构树,使用语法树生成描述叶子节点的语句;

步骤3.3:自然语言文本的生成;

递归遍历带注释的流程结构树,根据流程片断的类型,使用语法树生成的语句,生成自然语言文本;

步骤3.4:文本结构组织;

根据流程模型结构,添加段落标识、缩进、标点符号,组织自然语言文本段落结构。

2.根据权利要求1所述的将结构化流程模型自动生成自然语言文本的方法,其特征在于:在结构化流程模型中,将边上的文本信息存入目标节点中,使得边上的文本只被解析和使用一次。