A systematic literature review on natural language processing in business process identification and modeling

Abstract

Business Process Management (BPM) has received increasing attention in the recent years. Many organizations have been adapting their business to a process-centered view and fomenting the continuous improvement philosophy, since they began to notice the potential to reduce costs, improve productivity and achieve higher levels of quality. Such organizations have discovered that the implementation of BPM is potentially highly time consuming and expensive and may lead to process models that do not comply with the reality of business. In this context, automation of process identification and discovery and reliable methods to measure and achieve process quality are highly desired. The application of Natural Language Processing techniques to generate process models from unstructured text emerged as an alternative to achieve the expectations. NLP tools are able to decrease the time consumed by process designers and analysts in the process elicitation phase, hence reducing the costs of the process for the company. In this study, a systematic literature review in preparation and processing of natural language text aiming the extraction of business processes and process quality assurance will be provided. The study presents techniques applied to the BPM life-cycle phases of Process Identification, Process Discovery and Process Analysis and tools to support Process Discovery. The results of the present study would be valuable to support research in extraction of business process models from natural language text.

Gerenciamento de processos de negócio (BPM) tem tido um aumento de popularidade nos últimos anos. Muitas organizações têm adaptado sua visão de negócio para uma visão centrada em processos e fomentado a filosofia de melhoria contínua, uma vez que a redução de custos, aumento de produtividade e o aumento do patamar de qualidade se torna notável. Estas organizações têm notado que a implementação do BPM é potencialmente demorada e de alto custo e pode gerar modelos de processos que estão em desacordo com a realidade experenciada pela companhia. Neste panorama, a automatização da identificação e descoberta de processos, da mesma forma que a disponibilidade de métodos confiáveis para mensurar e alcançar qualidade de processos, são extremamente desejáveis. A aplicação de técnicas de processamento de linguagens naturais para geração de modelos de processo usando textos não estruturados como entrada surgiu como uma alternativa para alcançar esses objetivos. Ferramentas de PLN são capazes de diminuir o tempo gasto pelos projetistas na elicitação de modelos de processos, e consequentemente diminuir os custos do processo para a companhia. Neste trabalho é apresentado o estado da arte da preparação e tratamento de texto em linguagem natural visando a extração de modelos de processos e garantia de qualidade de processos. O trabalho apresenta técnicas aplicadas nas fases de Identificação de Processos, Descoberta de Processos e Análise de Processos do ciclo de vida de BPM, assim como ferramentas de apoio à Descoberta de Processos. Os resultados do estudo em questão podem ser de grande valia no apoio a projetos de pesquisa em extração de modelos de processos de negócio a partir de textos em linguagens naturais.