结合抽象论证与机器学习以高效分析低级流程事件流

本研究解决了监控与分析过程追踪中的事件与业务活动之间的解释问题，提出了一种新颖的神经符号方法，通过将用户示例驱动的序列标记器的候选解释与抽象论证框架相结合，以减少数据稀缺带来的影响。实验结果表明，这一方法不仅提高了解释的准确性，还在资源有限的情况下实现了计算和劳动成本的降低，支持环保与可持续发展。