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The progress in natural language processing (NLP) research over the last years, offers novel business opportunities for companies, as automated user interaction or improved data analysis. Building sophisticated NLP applications requires dealing with modern machine learning (ML) technologies, which impedes enterprises from establishing successful NLP projects. Our experience in applied NLP research projects shows that the continuous integration of research prototypes in production-like environments with quality assurance builds trust in the software and shows convenience and usefulness regarding the business goal. We introduce STAMP 4 NLP as an iterative and incremental process model for developing NLP applications. With STAMP 4 NLP, we merge software engineering principles with best practices from data science. Instantiating our process model allows efficiently creating prototypes by utilizing templates, conventions, and implementations, enabling developers and data scientists to focus on the business goals. Due to our iterative-incremental approach, businesses can deploy an enhanced version of the prototype to their software environment after every iteration, maximizing potential business value and trust early and avoiding the cost of successful yet never deployed experiments.
Die Nutzung von Prozessmodellierungsmethoden oder - werkzeugen kann erheblichen Einfluss auf die Effektivität von Prozessen haben. Das gilt insbesondere für Situationen, in denen Personen unter Stress stehen oder ungeübt sind. In diesen Fällen geben Prozessmodelle konkrete Empfehlungen, nach denen sich die handelnden Personen richten könnten. In Experimenten mit der Business-Simulation Apollo 13 haben wir den Effekt eines Einsatzes von Prozessmodellierungsmethoden und -werkzeugen untersucht. Bereits bekannte Theorien (z.B. über geeignete Verhältnisse von Kommunikationsinhalten) konnten bestätigt werden. Darüber hinaus haben wir eine besondere Bedeutung der Übertragbarkeit von Prozessmodellen in konkrete Handlungen identifiziert.