Dokumentenbasierte Steuerung von Geschäftsprozessen

Geschäftsprozesse im Verwaltungs- und Dienstleistungsbereich werden häufig durch den Eingang von Dokumenten angestoßen. Hierfür ist es unerlässlich, dass sie den richtigen Mitarbeiter im Unternehmen oder der Organisation erreichen. Oftmals sind jedoch dem externen Sender die internen Organisationsstrukturen nicht klar, so dass eine zentrale Stelle angeschrieben wird. Diese muss dann das Dokument, basierend auf seinem Inhalt, an die zuständigen Kollegen weiterleiten. Dies kann beträchtlichen personellen Aufwand mit sich bringen. In der Forschungsarbeit wird ein System entwickelt, das diese Aufgabe maschinell erfüllen soll. Hierzu werden verschiedenartige Klassifikationsverfahren erprobt und hinsichtlich ihrer Verlässlichkeit beurteilt. Weiterhin werden Verbesserungen gegenüber gängigen maschinellen Verfahren angestrebt

Entity-Enriched Neural Models for Clinical Question Answering

We explore state-of-the-art neural models for question answering on electronic medical records and improve their ability to generalize better on previously unseen (paraphrased) questions at test time. We enable this by learning to predict logical forms as an auxiliary task along with the main task of answer span detection. The predicted logical forms also serve as a rationale for the answer. Further, we also incorporate medical entity information in these models via the ERNIE architecture. We train our models on the large-scale emrQA dataset and observe that our multi-task entity-enriched models generalize to paraphrased questions ~5% better than the baseline BERT model