A methodology to develop process ontology from organizational guidelines written in natural language

Abstract

Ontolojilerin süreç modelleri ile bütünleştirilmesi, veri gösterimlerini geliştirir ve semantik düzeyde sorgulama, depolama ve yeniden kullanımı kolaylaştırır. Bu nedenle, son yıllarda bu konu giderek popüler hale gelmiştir. Literatürdeki çalışmalar, alan ontolojilerini süreç modelleriyle ilişkilendirmek veya süreç modellerini ontolojilere dönüştürmek için yöntemler önermiştir. Ontolojiler ve süreç modelleri arasındaki ilişkiyi kurmanın diğer bir yolu ise, süreç ontolojilerini organizasyon yönetmeliklerinden geliştirmektir. Organizasyonlar, doğal dilde yazılmış yönetmeliklere sahip olmalarından dolayı, süreç ontolojisi geliştirmek için roller, aktiviteler, bilgi taşıyıcıları, iş kuralları ve bunların arasındaki ilişkilerin çıkarılması, zaman ve çaba gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında, Süreç Ontolojisi Popülasyonu (PrOnPo) metodolojisi ve aracı önerilmiştir. Bu araç sayesinde, otomatik olarak süreç bilgileri, organizasyonun doğal dil ile yazılmış yönetmeliklerinden (yönetmelikler, prosedürler, direktifler) çıkartılarak süreç ontolojisi geliştirilebilecektir. Bu yaklaşım, yalnızca süreç ontolojisi oluşturma için gerekli çaba ve zamanı en aza indirmekle kalmayıp, aynı zamanda doğal dil belirsizliğini de ele alıp, süreç modellemesi için bir girdi sağlayacak ve böylece iş süreç modellerinin semantik kalitesini ve süreç ontolojisi ile tutarlılığını geliştirecektir. Bu tez çalışmasının bir parçası olarak, önerilen yaklaşımı keşfetmek, genellemek ve doğrulamak için iki keşif çalışması, çoklu vaka incelemesi ve bir deney gerçekleştirilmiştir.

Integrating ontologies with process modeling improves data representations and makes it easier to query, store and reuse processes at the semantics level. Therefore, in recent years, this topic has become increasingly popular. The studies in the literature have proposed methods for the integration process either to relate domain ontologies to process models or to transform process models to process ontologies. Another way to establish the integration between ontologies and process models is to develop process ontologies from organizational sources. Since most organizations have guidelines in natural language, it requires significant amount of time and effort to extract the roles, activities, information carriers, business rules, and relationships for process ontology development. In this thesis, a new Process Ontology Population (PrOnPo) methodology and tool is proposed that will automatically develop process ontology by extracting process information from organizational guidelines (regulations, procedures, directives and policies written in natural language). This approach will not only minimize the effort and time required for process ontology development, will also address the natural language ambiguity and provide an input for process modeling, hence improve the semantic quality of the business process models and their consistency with process ontology. As a part of this thesis work, two exploratory studies, a multiple case study and an experiment were performed in order to explore, generalize and validate the proposed approach.