[논문 리뷰] From Natural Language Instructions to Complex Processes: Issues in Chaining Trigger Action Rules

Nobuhiro Ito, Yuya Suzuki외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 08.

Business Process Modeling and Analysis참고 문헌 10인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 자연어(NL) 지시어를 실행 가능한 워크플로우로 변환할 수 있도록, 복잡한 워크플로우를 모델링하기 위해 고추상도 기반 기계로 실행 가능한 의미 표현(MEMRs)을 트리거-액션 규칙(TAP) 형식으로 연결하는 공식 문법을 제안한다. 이를 통해 자연어 지시어의 의미 해석을 가능하게 한다. 또한 실제 IFTTT TAP를 기반으로 한 데이터셋 생성 방법을 도입하여 TAP 연결과 자연어 지시어 생성을 수작업으로 주석 처리하였으며, 이는 지능형 프로세스 자동화를 위한 전이 기반 신경망 의미 해석 모델의 개발에 기여한다.

ABSTRACT

Automation services for complex business processes usually require a high level of information technology literacy. There is a strong demand for a smartly assisted process automation (IPA: intelligent process automation) service that enables even general users to easily use advanced automation. A natural language interface for such automation is expected as an elemental technology for the IPA realization. The workflow targeted by IPA is generally composed of a combination of multiple tasks. However, semantic parsing, one of the natural language processing methods, for such complex workflows has not yet been fully studied. The reasons are that (1) the formal expression and grammar of the workflow required for semantic analysis have not been sufficiently examined and (2) the dataset of the workflow formal expression with its corresponding natural language description required for learning workflow semantics did not exist. This paper defines a new grammar for complex workflows with chaining machine-executable meaning representations for semantic parsing. The representations are at a high abstraction level. Additionally, an approach to creating datasets is proposed based on this grammar.

연구 동기 및 목표

• 자연어에서 복잡한 워크플로우 의미 해석을 위한 공식 문법과 주석 처리된 데이터셋의 부족 문제를 해결하기 위해.
• 비기술자 사용자도 자연어 인터페이스를 통해 스마트하고 사용자 友好的한 자동화를 가능하게 하기 위해.
• 복잡한 비즈니스 프로세스를 고추상도 기반 트리거-액션 규칙(TAP)의 체인으로 모델링하기 위해.
• 의미 해석 모델 훈련을 위해 자연어 기술서와 실행 가능한 TAP-체인 워크플로우를 짝지어 생성한 데이터셋을 구축하기 위해.
• 워크플로우의 형식적이고 확장 가능한 문법을 정의하여 전이 기반 신경망 의미 해석 모델의 적용을 지원하기 위해.

제안 방법

• 각 TAP가 '만약 트리거 발생, 그러면 액션 수행' 형식의 이벤트 기반 규칙인 TAP 체인 기반의 공식 문법을 정의한다.
• 기존의 실제 사용자가 생성한 IFTTT TAP 데이터셋과 함께 자연어 기술서를 기반으로 데이터셋 구축의 기초 자료로 활용한다.
• 수작업으로 액션을 유도하는 트리거 관계를 식별하고 주석 처리하여 종방향 및 횡방향 확장에 따른 TAP 체인 규칙를 설정한다.
• 실제 사용자 활동에서 유래한 TAP를 무작위로 연결하여 복잡한 워크플로우를 생성함으로써 실용적 관련성을 유지한다.
• 규칙 기반 요약 및 문장 융합을 통해 생성된 워크플로우에 대한 자연어 기술서를 생성한 후, 주석자들의 수작업 보완을 통해 품질을 향상시킨다.
• 빔 서치와 로그 우도 최적화를 사용하여 자연어 문장 어휘를 WAST(워크플로우 추상 구문 트리) 표현으로 매핑하는 전이 기반 신경망 의미 해석 모델을 훈련한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 복잡한 워크플로우를 고추상도 기반 기계로 실행 가능한 의미 표현(MEMRs)의 체인으로 표현할 수 있는 공식 문법을 설계할 수 있는가?
• RQ2 의미 해석을 위한 자연어 기술서와 실행 가능한 TAP-체인 워크플로우를 짝지어 생성하는 데 효과적인 데이터셋 제작 방법은 무엇인가?
• RQ3 TAP-체인 기반의 공식 문법을 활용해 전이 기반 신경망 의미 해석을 복잡한 워크플로우에 효과적으로 적용할 수 있는가?
• RQ4 TAP 체인에서 파생된 다단계 복잡한 워크플로우에 대해 자연어 지시어를 신뢰성 있게 생성할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ5 실제 사용자가 생성한 TAP는 자동으로 생성된 워크플로우의 실용성과 사용성 확보에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• TAP 체인 기반의 공식 문법은 고추상도로 표현된 인간이 이해할 수 있는 MEMRs를 사용하여 복잡한 워크플로우를 표현할 수 있게 하여 코드의 과다 사용을 방지한다.
• 제안된 데이터셋 제작 방법은 실제 사용자 TAP를 연결하여 복잡한 워크플로우를 성공적으로 생성하였으며, 실용성과 사용성 유지에 기여한다.
• 수작업으로 주석 처리한 TAP 체인 규칙(종방향 및 횡방향 확장 포함)은 생성된 워크플로우의 구조적 타당성과 의미 일관성을 보장한다.
• 규칙 기반 요약 및 문장 융합을 통해 복잡한 워크플로우의 자연어 기술서를 효과적으로 생성하였으며, 수작업 보완을 통해 품질이 향상되었다.
• 의미 해석 모델의 적용을 위해 잘 정의된 형식적이고 문법에 부합하는 구조를 제공함으로써 전이 기반 신경망 의미 해석 모델이 복잡한 워크플로우에 효과적으로 적용될 수 있도록 한다.
• 자연어 지시어와 실행 가능한 연결된 TAP 워크플로우를 연결함으로써 지능형 프로세스 자동화(IPA)의 기반을 마련한다.