JP2577782B2 - 知識情報システム - Google Patents
知識情報システムInfo
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- JP2577782B2 JP2577782B2 JP63178547A JP17854788A JP2577782B2 JP 2577782 B2 JP2577782 B2 JP 2577782B2 JP 63178547 A JP63178547 A JP 63178547A JP 17854788 A JP17854788 A JP 17854788A JP 2577782 B2 JP2577782 B2 JP 2577782B2
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- JP
- Japan
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
- G06F3/0482—Interaction with lists of selectable items, e.g. menus
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Digital Computer Display Output (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Input From Keyboards Or The Like (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［概要］ 知識データベースの検索を容易にする知識情報システ
ムに関し、 知識情報を検索および登録する際に、その知識情報の
属性を自然文で入力して、該自然文から抽出した文（キ
ーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッチン
グを行い、いずれに該当する知識があるかを容易に求め
ることを目的とし、 知識情報の属性による分類を示す複数個の項目と、そ
の項目毎に、項目の類義語あるいは関連語であるキーワ
ードと、項目の該当する知識情報とを格納する分類知識
ベースと、入力された文からキーワードを抽出して、知
識分類ベースとのマッチングを行って当該キーワードを
含む項目を取り出す類似知識項目検索部とを備え、上記
類似知識項目検索部により取り出された項目に従って該
当する知識情報を選び出したりするように構成する。
ムに関し、 知識情報を検索および登録する際に、その知識情報の
属性を自然文で入力して、該自然文から抽出した文（キ
ーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッチン
グを行い、いずれに該当する知識があるかを容易に求め
ることを目的とし、 知識情報の属性による分類を示す複数個の項目と、そ
の項目毎に、項目の類義語あるいは関連語であるキーワ
ードと、項目の該当する知識情報とを格納する分類知識
ベースと、入力された文からキーワードを抽出して、知
識分類ベースとのマッチングを行って当該キーワードを
含む項目を取り出す類似知識項目検索部とを備え、上記
類似知識項目検索部により取り出された項目に従って該
当する知識情報を選び出したりするように構成する。
［産業上の利用分野］ 本発明は、知識データベースの検索を容易にする知識
情報システムに関するものである。
情報システムに関するものである。
近年、エキスパートシステムの産業への応用は目覚ま
しく、非常に広い分野で応用されている。この際、知識
ベースシステムの枠組みでエキスパートシステムを構築
する場合、構築の手順や知識ベースの構造設計に関する
専門的なノウハウが必要とされ、経験の浅い技術者でも
容易に構築することが望まれている。
しく、非常に広い分野で応用されている。この際、知識
ベースシステムの枠組みでエキスパートシステムを構築
する場合、構築の手順や知識ベースの構造設計に関する
専門的なノウハウが必要とされ、経験の浅い技術者でも
容易に構築することが望まれている。
従来、エキスパートシステムは、構築しようとする対
象（例えばマンションの配置設計など）に対して試行錯
誤的にルールを集め、エキスパートシェルが定める知識
表現の枠組みに沿ってこれを一々定義していくという手
法がとられている。このため、経験の浅い技術者がエキ
スパートシステムを構築する場合、問題解決の過程を効
率良く導出し難いという問題があった。
象（例えばマンションの配置設計など）に対して試行錯
誤的にルールを集め、エキスパートシェルが定める知識
表現の枠組みに沿ってこれを一々定義していくという手
法がとられている。このため、経験の浅い技術者がエキ
スパートシステムを構築する場合、問題解決の過程を効
率良く導出し難いという問題があった。
本発明は、知識情報を検索する際に、その知識情報の
属性を自然文で入力して、当該自然文から抽出した文
（キーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッ
チングを行い、いずれに該当する知識情報があるかを容
易に求めることを目的としている。
属性を自然文で入力して、当該自然文から抽出した文
（キーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッ
チングを行い、いずれに該当する知識情報があるかを容
易に求めることを目的としている。
第１図は本発明の原理構成図を示す。
第１図において、分類知識ベース１は、知識情報の属
性による分類を示す複数個の項目と、その項目毎に、項
目の類義語あるいは関連語であるキーワードと、項目に
該当する知識情報とを格納するものである。
性による分類を示す複数個の項目と、その項目毎に、項
目の類義語あるいは関連語であるキーワードと、項目に
該当する知識情報とを格納するものである。
類似知識項目検索部２は、入力された文からキーワー
ドを抽出して、分類知識ベース１とのマッチングを行っ
て当該キーワードを含む項目を取り出すものである。
ドを抽出して、分類知識ベース１とのマッチングを行っ
て当該キーワードを含む項目を取り出すものである。
類似知識項目決定部３は、類似知識項目検索部２によ
り取り出される項目について、項目の類似度を計算して
最適の項目を決定するものである。
り取り出される項目について、項目の類似度を計算して
最適の項目を決定するものである。
［作用］ 本発明は、第１図に示すように、使用者からの自然文
による知識情報の選び出し指示に対応して、類似知識項
目検索部２が入力された文からキーワードを抽出して、
分類知識ベース１とのマッチングを行って当該キーワー
ドを含む項目を取り出し、この取り出された項目に従っ
て該当する知識情報を選び出し、表示などするようにし
ている。
による知識情報の選び出し指示に対応して、類似知識項
目検索部２が入力された文からキーワードを抽出して、
分類知識ベース１とのマッチングを行って当該キーワー
ドを含む項目を取り出し、この取り出された項目に従っ
て該当する知識情報を選び出し、表示などするようにし
ている。
また、分類知識ベース１に、例えば第２図の右上の階
層構造データ例に示すように、複数の項目間の階層的構
造を示す情報を備えるようにしている。
層構造データ例に示すように、複数の項目間の階層的構
造を示す情報を備えるようにしている。
また、類似知識項目決定部３が類似知識項目検索部２
により取り出される項目について、項目の類似度を計算
して最適の項目を決定し、この決定された項目に従って
該当する知識情報を選びだしたり、この項目に対応する
処理位置に知識情報を登録するようにしている。
により取り出される項目について、項目の類似度を計算
して最適の項目を決定し、この決定された項目に従って
該当する知識情報を選びだしたり、この項目に対応する
処理位置に知識情報を登録するようにしている。
また、知識情報の分類を示す複数の項目と、この複数
の項目のうちのいずれの項目に該当するかを選択し得な
い旨の項目とを有するメニューを表示させ、選択し得な
い旨の項目が選択されたときに、類似知識項目検索部２
への入力となる文の入力を要求する問い合わせ文を表示
し、使用者に自然文の入力を促すようにしている。
の項目のうちのいずれの項目に該当するかを選択し得な
い旨の項目とを有するメニューを表示させ、選択し得な
い旨の項目が選択されたときに、類似知識項目検索部２
への入力となる文の入力を要求する問い合わせ文を表示
し、使用者に自然文の入力を促すようにしている。
従って、知識情報を検索する際に、その知識情報の属
性を自然文で入力して、当該自然文から抽出した文（キ
ーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッチン
グを行い、いずれに該当する知識があるかを容易に求め
ることが可能となる。
性を自然文で入力して、当該自然文から抽出した文（キ
ーワード）と項目毎に登録したキーワードとのマッチン
グを行い、いずれに該当する知識があるかを容易に求め
ることが可能となる。
次に、第１図から第３図を用いて本発明の１実施例の
構成および動作を順次詳細に説明する。
構成および動作を順次詳細に説明する。
第１図において、分類知識ベース１は、問題を特徴づ
けるキーワードを各型（項目）に対応づけて予め登録し
たものである。例えば図示に示すように型（項目、見
出し）“設計”が含むキーワードとして（“配置”、
“レイアウト”、“積荷”など）を予め登録する。この
型“設計”の下には、更にに示す項目“組合せ”が含
むキーワードとして（“構成”、“組み合せ”など）を
予め登録する。同様に、型“診断”および型“計画”な
どについてもキーワードを予め図示のように登録する。
けるキーワードを各型（項目）に対応づけて予め登録し
たものである。例えば図示に示すように型（項目、見
出し）“設計”が含むキーワードとして（“配置”、
“レイアウト”、“積荷”など）を予め登録する。この
型“設計”の下には、更にに示す項目“組合せ”が含
むキーワードとして（“構成”、“組み合せ”など）を
予め登録する。同様に、型“診断”および型“計画”な
どについてもキーワードを予め図示のように登録する。
類似知識項目検索部２は、予め作成して表示したメニ
ュー上で“わからない”が選択されたことに対応して、
本発明に係わるシステムが自動的に表示した質問文に対
応して文が入力された場合に、この入力された文から抽
出したキーワードと、分類知識ベース１に登録されてい
る型（項目）のキーワードとの比較を行い、入力された
文から抽出したキーワードと類似度を有するキーワード
が登録されている型（項目）を検索するものである。
ュー上で“わからない”が選択されたことに対応して、
本発明に係わるシステムが自動的に表示した質問文に対
応して文が入力された場合に、この入力された文から抽
出したキーワードと、分類知識ベース１に登録されてい
る型（項目）のキーワードとの比較を行い、入力された
文から抽出したキーワードと類似度を有するキーワード
が登録されている型（項目）を検索するものである。
類似知識項目決定部３は、この検索して見つけた型
（項目）について、前記算出した、入力された文から抽
出されたキーワードと、型（項目）が登録されているキ
ーワードの類似度を、各型（項目）毎に累積する態様で
計算し、所定の閾値を越えた場合に当該型（項目）を問
題認識結果と決定するものである。
（項目）について、前記算出した、入力された文から抽
出されたキーワードと、型（項目）が登録されているキ
ーワードの類似度を、各型（項目）毎に累積する態様で
計算し、所定の閾値を越えた場合に当該型（項目）を問
題認識結果と決定するものである。
この時に累積する態様で行う類似度の計算は、第３図
（ロ）に示すように、旧の類似度をv0として、次の同じ
型（項目）に登録されているキーワードとの類似度v1を
考慮した場合の、新の類似度をｖとした場合、下式
（１）で表される。
（ロ）に示すように、旧の類似度をv0として、次の同じ
型（項目）に登録されているキーワードとの類似度v1を
考慮した場合の、新の類似度をｖとした場合、下式
（１）で表される。
ｖ＝v0＋v1−v0・v1 ……（１） これを模式的に表せば、新の類似度ｖは第３図（ィ）
斜線を用いて示す領域の大きさに対応し、旧の類似度v0
および今回の類似度V1の総和を意味している。この累積
した類似度ｖが所定閾値を超えた場合に、問題を認識し
たと決定し、この時の型（項目）を画面上に表示し、経
験の浅い技術者に対する問題認識を誘導するようにして
いる。
斜線を用いて示す領域の大きさに対応し、旧の類似度v0
および今回の類似度V1の総和を意味している。この累積
した類似度ｖが所定閾値を超えた場合に、問題を認識し
たと決定し、この時の型（項目）を画面上に表示し、経
験の浅い技術者に対する問題認識を誘導するようにして
いる。
次に、第２図を用いて第１図構成の動作を順次詳細に
説明する。
説明する。
第２図において、は、型（項目）が決定したか否か
を判別する。これは、使用者が問題の特徴を把握して型
（項目）を決定したか否かを判別することを意味してい
る。YESの場合には、型（項目）が決定したので終了す
る。NOの場合には、以下を実行する。
を判別する。これは、使用者が問題の特徴を把握して型
（項目）を決定したか否かを判別することを意味してい
る。YESの場合には、型（項目）が決定したので終了す
る。NOの場合には、以下を実行する。
は、システムからのメニューの表示を行う。これ
は、右側に示すように型として“診断システム”（機
械の故障診断や検査など）、“計画システム”（時間割
や生産工程のスケジューリングなど）、“設計システ
ム”（間取りやシステム機械設計など）、および問題が
いずれの型とも判別し得ない時に選択する“わからな
い”というメニューの表示を行うことを意味している。
は、右側に示すように型として“診断システム”（機
械の故障診断や検査など）、“計画システム”（時間割
や生産工程のスケジューリングなど）、“設計システ
ム”（間取りやシステム機械設計など）、および問題が
いずれの型とも判別し得ない時に選択する“わからな
い”というメニューの表示を行うことを意味している。
は、マウスでメニューからいずれかのものを選択す
る。これは、画面上に表示されたメニューからいずれ
かをマウスを用いてクリックすることを意味している。
る。これは、画面上に表示されたメニューからいずれ
かをマウスを用いてクリックすることを意味している。
は、“わからない”がで選択されたか否かを判別
する。これは、使用者が問題解決方式として、予め固定
的に作成してメニュー上に表示した型（項目）からい
ずれを選択してよいか不明の場合に、“わからない”を
選択したか否かを判別することを意味している。YESの
場合には、本実施例に係わるシステムが起動され、な
いしの処理を実行する。NOの場合はを実行する。
する。これは、使用者が問題解決方式として、予め固定
的に作成してメニュー上に表示した型（項目）からい
ずれを選択してよいか不明の場合に、“わからない”を
選択したか否かを判別することを意味している。YESの
場合には、本実施例に係わるシステムが起動され、な
いしの処理を実行する。NOの場合はを実行する。
は、問合せ文の表示を行う。これは、右側に示すよ
うに、“例えばどんなことをしたいか?"という問合せ文
を画面上に表示することを意味している。
うに、“例えばどんなことをしたいか?"という問合せ文
を画面上に表示することを意味している。
は、日本語入力する。これは、のシステムからの
問合せに対応して、使用者が例えば“マンションの部屋
割りを考えたい”とキー入力することを意味している。
問合せに対応して、使用者が例えば“マンションの部屋
割りを考えたい”とキー入力することを意味している。
は、キーワード抽出する。これは、で日本語で入
力された文からキーワードを図示下線を引いたように抽
出することを意味している。
力された文からキーワードを図示下線を引いたように抽
出することを意味している。
は、分類された問題のキーワードとのマッチングを
行う。これは、で抽出した使用者が入力した文のキー
ワードと、第１図分類知識ベース１中に登録されている
キーワードとのマッチングを行い、一致および類似する
型（項目）を取り出すことを意味している。
行う。これは、で抽出した使用者が入力した文のキー
ワードと、第１図分類知識ベース１中に登録されている
キーワードとのマッチングを行い、一致および類似する
型（項目）を取り出すことを意味している。
は、マッチしたキーワードの記憶および類似度計算
を行う。これは、で計算したキーワード（型、項目も
含む）を記憶すると共に、その類似度計算を第３図を用
いて既述したように累積する態様で行うことを意味して
いる。
を行う。これは、で計算したキーワード（型、項目も
含む）を記憶すると共に、その類似度計算を第３図を用
いて既述したように累積する態様で行うことを意味して
いる。
は、マッチか否かを判別する。これは、で累積す
る態様で類似度計算した結果が所定の閾値以上か否かを
判別することを意味している。YESの場合には、を行
う。NOの場合には、でシステムから質問表示を再度行
う。これは、例えば“より具体的には、何をどうしたい
と考えていますか?"を画面上に表示して、以下を実行
し、使用者の応答を促すことを意味している。
る態様で類似度計算した結果が所定の閾値以上か否かを
判別することを意味している。YESの場合には、を行
う。NOの場合には、でシステムから質問表示を再度行
う。これは、例えば“より具体的には、何をどうしたい
と考えていますか?"を画面上に表示して、以下を実行
し、使用者の応答を促すことを意味している。
以上のように、使用者が固定的なメニューによって、
問題の解決方式を認識し得ない場合に、会話的に入力し
て類似する型（項目）を決定することにより、経験の浅
い使用者でも短時間に問題を認識して解決方式を決定す
ることが可能となる。
問題の解決方式を認識し得ない場合に、会話的に入力し
て類似する型（項目）を決定することにより、経験の浅
い使用者でも短時間に問題を認識して解決方式を決定す
ることが可能となる。
第３図は類似度の計算方法例を示す。これは、システ
ムからの問合せ文に対応して、使用者が入力した文から
抽出したキーワードを含む型（項目）を分類知識ベース
１から取り出し、その類似度を累積する態様で計算する
式（第３図（ロ））およびその様子を模式的に表したも
の（第３図（イ））である。
ムからの問合せ文に対応して、使用者が入力した文から
抽出したキーワードを含む型（項目）を分類知識ベース
１から取り出し、その類似度を累積する態様で計算する
式（第３図（ロ））およびその様子を模式的に表したも
の（第３図（イ））である。
以上説明したように、本発明によれば、知識情報を検
索する際に、その知識情報の属性を自然文で入力して、
当該自然文から抽出した文（キーワード）と項目毎に登
録したキーワードとのマッチングを行い、いずれに該当
する知識があるかを容易に求めることができる。また、
予めシステムが知識ベースとして用意している問題を特
徴づけるキーワードと、使用者の対話から抽出した問題
のキーワードとを対応づけてその類似度が高いものを取
り出して問題認識を行う構成を採用しているため、使用
者は、予め作成して表示されたメニューのうちから該当
する型（項目）を順次選択する際に、“わからない”を
選択したことに対応して、本発明に係わるシステムが自
動的に問合せ文を表示し、これに対応して入力した文か
らキーワードが抽出され、マッチする型（項目）のうち
累積類似度の高いものを問題の認識結果として表示して
誘導するので、経験の浅い技術者でも問題を認識して解
決方式を容易に選択することができる。
索する際に、その知識情報の属性を自然文で入力して、
当該自然文から抽出した文（キーワード）と項目毎に登
録したキーワードとのマッチングを行い、いずれに該当
する知識があるかを容易に求めることができる。また、
予めシステムが知識ベースとして用意している問題を特
徴づけるキーワードと、使用者の対話から抽出した問題
のキーワードとを対応づけてその類似度が高いものを取
り出して問題認識を行う構成を採用しているため、使用
者は、予め作成して表示されたメニューのうちから該当
する型（項目）を順次選択する際に、“わからない”を
選択したことに対応して、本発明に係わるシステムが自
動的に問合せ文を表示し、これに対応して入力した文か
らキーワードが抽出され、マッチする型（項目）のうち
累積類似度の高いものを問題の認識結果として表示して
誘導するので、経験の浅い技術者でも問題を認識して解
決方式を容易に選択することができる。
第１図は本発明の原理構成図、第２図は本発明の一実施
例構成図、第３図は類似度の計算方法例を示す。 図中、１は分類知識ベース、２は類似知識項目検索部、
３は類似知識項目決定部、４は画面を表す。
例構成図、第３図は類似度の計算方法例を示す。 図中、１は分類知識ベース、２は類似知識項目検索部、
３は類似知識項目決定部、４は画面を表す。
Claims (3)
- 【請求項１】知識情報の属性による分類を示す複数個の
項目を有し、その項目毎に、項目の類義語あるいは関連
語であるキーワードと、項目に該当する知識情報とを格
納する分類知識ベース（１）と、 入力された文からキーワードを抽出して、該入力文のキ
ーワードと上記分類知識ベース（１）の各項目キーワー
ドとの比較を行い、該比較により求められるキーワード
の類似度を各項目毎に累積し、該累積値が所定値より高
い項目を決定する、類似知識項目決定部と を備えたことを特徴とする知識情報システム。 - 【請求項２】請求項１記載の知識情報システムにおい
て、 上記分類知識ベース（１）に、上記複数の項目間の階層
的構造の関係を示す情報を備えたことを特徴とする知識
情報システム。 - 【請求項３】請求項１あるいは請求項２記載の知識情報
システムにおいて、 上記知識情報の分類を示す複数の項目と、この複数の項
目のうちのいずれかの項目に該当するかを選択し得ない
旨の項目とを有するメニューを表示させ、 上記選択し得ない旨の項目が選択されたときに、上記入
力される文となる文の入力を要求する問い合わせ文を表
示することを特徴とする知識情報システム。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63178547A JP2577782B2 (ja) | 1988-07-18 | 1988-07-18 | 知識情報システム |
| AU38172/89A AU608454B2 (en) | 1988-07-18 | 1989-07-17 | A method of selecting a menu in accordance with a maximum correlation between a user input and stored parameters |
| EP89113133A EP0351768B1 (en) | 1988-07-18 | 1989-07-18 | Menu selection |
| US08/062,253 US5432902A (en) | 1988-07-18 | 1993-05-17 | Method of selecting a menu in accordance with a maximum correlation between a user input and stored parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63178547A JP2577782B2 (ja) | 1988-07-18 | 1988-07-18 | 知識情報システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0228725A JPH0228725A (ja) | 1990-01-30 |
| JP2577782B2 true JP2577782B2 (ja) | 1997-02-05 |
Family
ID=16050390
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63178547A Expired - Lifetime JP2577782B2 (ja) | 1988-07-18 | 1988-07-18 | 知識情報システム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5432902A (ja) |
| EP (1) | EP0351768B1 (ja) |
| JP (1) | JP2577782B2 (ja) |
| AU (1) | AU608454B2 (ja) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10361802B1 (en) | 1999-02-01 | 2019-07-23 | Blanding Hovenweep, Llc | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US8352400B2 (en) | 1991-12-23 | 2013-01-08 | Hoffberg Steven M | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
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| US5477447A (en) * | 1992-05-27 | 1995-12-19 | Apple Computer, Incorporated | Method and apparatus for providing computer-implemented assistance |
| US5793888A (en) * | 1994-11-14 | 1998-08-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Machine learning apparatus and method for image searching |
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