Fuzzy Temporal Protoforms for the Quantitative Description of Processes in Natural Language

要約

この論文では、プロセスの定量的および定性的な自然言語記述の自動生成のフレームワークで一連のファジー時間プロトフォームを提案します。
このモデルには、プロセスと属性からの時間的および因果的情報が含まれており、プロセスの存続期間中の属性を定量化し、特に、イベント間の因果関係と時間的距離を再現します。
通常の Data-to-Text アーキテクチャ内にプロセス マイニング技術とファジー セットを統合することにより、私たちのフレームワークは、プロセスから関連する定量的な時間情報および構造情報を抽出し、それを不確実な用語を含む自然言語で記述することができます。
心臓病領域における実際の使用例が紹介され、領域の専門家に自然言語による説明を提供するためのモデルの可能性が示されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a series of fuzzy temporal protoforms in the framework of the automatic generation of quantitative and qualitative natural language descriptions of processes. The model includes temporal and causal information from processes and attributes, quantifies attributes in time during the process life-span and recalls causal relations and temporal distances between events, among other features. Through integrating process mining techniques and fuzzy sets within the usual Data-to-Text architecture, our framework is able to extract relevant quantitative temporal as well as structural information from a process and describe it in natural language involving uncertain terms. A real use-case in the cardiology domain is presented, showing the potential of our model for providing natural language explanations addressed to domain experts.

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