bpmn到bpel映射的例子(翻译三)

本文探讨了业务流程执行语言(BPEL)与业务流程模型和符号(BPMN)之间的映射过程,详细解析了如何将checkcreditcard活动映射到BPEL中的invoke元素,并介绍了数据映射、并行流等关键概念。
表9是生成的bpel结果
在“check credit card”活动中,右上角有一个小的图标。这些图标用来提示活动的类型。这是图标不是标准的bpmn的标记,但是扩展的一部分。建模工具可以利用这些图标来适应他们的需要。这些图标的位置是可以描述的。他们可以辅助展现图表映射的过程。
   “check credit card”活动与开始事件是通过 Sequence flow链接的。这个链接意味在bpel中的元素有一些依赖关系。所有的bpel活动都包含在一个flow元素中,这种依赖可以在表7中看到link1元素。在receive元素中,添加一个source元素。在从“check credit card”活动映射过来的元素中添加一个target的元素。Link将他们链接在一起。可以在表9,表10中看到。
“check credit card”活动将被映射中bpel中的一个invoke元素。这个活动有两个图标,
第一个图标(蓝色)暗示需要一个数据映射。从input得到的一些数据将被映射“credit card checking”服务中的message的结构。正如在图1中看到的,一个基本的过程可能包括每次一个独立的活动。这些数据的映射对于商业活动经常包括一些pre-和 post-活动,将在后面看到。这些数据映射将被定义为task的属性,然后映射成bpel中的assign元素。一个独立的属性映射将会包括一系列的copy元素。
   第二个图标暗示task的主要的功能(task的服务类型)通过web服务的实现,映射为bpelzhong的invoke元素。
   表10展现task到assign,invoke的映射过程。
表11展现由“check credit card”活动自动生成的bepl结果
在这里有一个顺序的关系assign需要在invoke元素前面,这样导致一个link2的生成,link1的作用就结束了。
 
4 创建并行的flow
在“check credit card”活动之后,有三个主要的活动启动,这些活动不会相互依赖,在同时并行的运行。预定汽车更复杂一些,将在下一个章节介绍。只有一个数据映射的活动,将先在这个章节中介绍
  
在流程中的并行意味着在“check credit card”之后,有三个 squence flow发生。这三个目标活动同时发生,也产生了三个link元素(link3 link6link9)。这三个linksourcecheckcreditcardinvoke元素(参考表11)。Target将会出现在相互三个assign中。(参考表121315
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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