JP2608117B2 - 知識整理支援装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 エキスパートシステム等の知識ベースにおける知識の
整理について利用者を支援する知識整理支援装置に関
し， 利用者が行う知識整理の前処理を行って，各知識の間
の関係を空間分布として表示することを目的とし， 各知識の間の類似性を判定する類似性判定処理部と，
前記類似性に基づいて前記各知識の間の関係を求めて分
類する分類処理部と，前記求められた各知識の間の関係
を前記各知識の空間分布として表示する表示処理部と，
前記空間分布として表示された前記各知識について分類
を行うための分類エディタとを備えるように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は知識整理支援装置に関し，更に詳しくは，エ
キスパートシステム等の知識ベースにおける知識の整理
について利用者を支援する知識整理支援装置に関する。

近年のエキスパートシステムにおける知識ベースの大
規模化に伴い，知識の整理のし易さが利用者インタフェ
ースに対して要求されている。ここで，知識整理とは，
知識を分類する作業をいう。

〔従来の技術〕

大規模化した知識ベースにおいても知識の整理をし易
くするために，従来，知識ベースをテーブル形式によっ
て表現したものを利用者に提供することが行われてい
る。即ち，エディタによって，知識を表現する枠組みと
してのテーブルを提供して，知識整理を行い易くしてい
る。

第８図は従来技術説明図であり，同図において,3は知
識ベース（テーブル）,31は事象,32は仮説,33は因果関
係を表現する領域,34は１つの知識である。

知識ベース３は，観測された状況を表わす事象31と，
事象31から導かれる結論の候補を表わす仮説32との間の
因果関係を表現する。このために，領域33の各々に，対
応する事象31と仮説32との間の因果関係の有無が○印の
有無によって表現される。

利用者は，因果関係が表現された（知識が入力され
た）知識ベース３を見て，各知識34の間に何らかの関係
が存在するかについて調べる。そして，各知識34の間の
関係に基づいて知識を整理する。この時，知識ベース３
はテーブル表現されているので，各知識34の間の関係が
調べ易くなっている。

なお，知識整理の際の基本単位，即ち，知識34は,1つ
の事象31についての仮説32の各々との間の因果関係の集
合（仮説集合）である。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述の従来技術によれば，利用者に対して，知識を整
理するための枠組みとしてのテーブル（テーブル表現さ
れた知識ベース３）が提供される。しかし，これは各知
識34の間の関係を調べ易くし，整理し易くするための表
面形式を提供するに止まり，実際の知識の整理（分類作
業）は利用者が行う必要があった。

従って，利用者にとっては，知識ベース３を構築する
際又は知識ベース３に知識を追加する際に必要となる知
識整理が大きな負担となっていた。

本発明は，利用者が行う知識整理の前処理を行って，
各知識の間の関係を空間分布として表示するようにした
知識整理支援装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理構成図であり，本発明による知
識整理支援装置を示している。

第１図において,11は類似性判定処理部,12は分類処理
部,3は知識ベース（テーブル）,31は１つの事象,32は１
つの仮説,33は因果関係を表現する領域,34は１つの知
識,51は表示処理部,52は分類エディタである。

知識ベース３は，観測された状況を表わす事象31と，
事象31から導かれる結論の候補を表わす仮説（結論仮
説）32との間の因果関係を表現するテーブルからなる。
このために，領域33の各々に，例えば，対応する事象31
と仮説32との間の因果関係の有無が○印の有無で表現さ
れる。知識整理の際の知識の単位，即ち,1つの知識34
は,1つの事象31についての仮説32の集合（仮説集合）で
あり,1つの事象31とこれに対応する領域33の全てとを含
む。従って，知識34は事象31の数だけ存在する。

類似性判定処理部11は，各知識34の間の関係を各知識
34の間の類似性として判定する。この類似性は，任意の
２つの知識34の間での「絞り込まれる仮説32の種類の共
通性」として定義される。即ち，任意の２つの知識34に
共通して因果関係が有とされる仮説32の数に依存するも
のとされる。

分類処理部12は，類似性判定処理部11において判定さ
れた各知識34についての類似性に基づいて，各知識34の
間の関係を求める（分類する）。即ち，各知識34の間の
類似性から，各知識34の間の距離が求められる。類似性
が高い程，近い距離とされる。これによって，各知識34
の相対的位置関係が求まる。この相対的位置関係は,2次
元空間における各知識34の空間分布として表現される。
即ち，この相対点位置関係は，類似性に対して統計的手
法，例えば，多変量解析を適用することによって，類似
性を２次元の空間分布としての表現に変換する。従っ
て，分類処理部12は,2次元空間における各知識34の関係
を求めて，分類するものである。

表示処理部51は，分類処理部12において得られた結果
を表示する。即ち，各知識34の間の関係を２次元空間に
おける空間分布として表示する。従って，知識34の各々
は２次元空間に，多変量解析の結果に従う距離を保っ
て，分布するようにされる。

分類エディタ52は，表示処理部51に表示された各知識
34の２次元空間における空間分布について，これを見た
利用者が分類を行うための編集機能を有する。即ち，利
用者は，表示処理部51に表示された分類処理部12による
一応の分類の結果を見て，これを確認し，修正し，分類
する。

〔作用〕

第２図は本発明の作用説明図であり，本発明による知
識整理処理フローを示している。

第１図の如くテーブル表現とされた知識ベース３が
用意される。類似性判定処理部11が，知識ベース３の各
知識34の間の類似性を前述の定義に従って判定する（計
算により求める）。例えば，知識ＡとＢとの間の類似性
S_abを求め，同様にS_ac,S_bcを求める。

分類処理部12が，各知識34の類似性に基づいて，こ
れについて多変量解析を行って各知識34の２次元空間に
おける空間分布としての表現に変換する。例えば，類似
性S_ab,S_ac及びS_bcに基づいて，知識A,B間の２次元空間
における距離d_abを求め，同様にしてd_ac及びd_bcを求め
る。

表示処理部51が，分類処理部12における分類の結果
を表示する。この時，各知識間の２次元空間における距
離をそのまま用いて,2次元空間である表示画面上に，各
知識34が表示される。例えば，第１図図示の如く，知識
A,B及びＣが２次元空間において距離d_ab,d_ac及びd_bcで
分布させられて表現される。

表示された各知識を見た利用者が，分類エディタ52
を用いて，分類，修正等の分類作業（整理）を行う。例
えば，知識ＡとＣとは近距離にあるから,1つのグループ
として分類する。また，仮に，知識ベース３を参照した
結果，知識Ａと知識Ｂとを１つのグループとして分類す
ることが好ましいと判断すると，このように分類する。

ここで，前者の分類作業に着目すると，利用者は，各
知識34の間の関係を空間分布として表示したものを見る
だけで分類を行い得る。即ち，予め，利用者が行う知識
整理の前処理として，分類処理部12によって各知識34が
一応分類されている。従って，この分類作業において，
利用者が実際に行う作業は分類エディタ52によって分類
する知識を指示することのみであり，その負担は小さい
ものである。

一方，後者の分類作業は，分類処理部12が行った分類
についての利用者による修正である。

このように，本発明によれば，利用者の知識分類（整
理）作業の負担を小さくすることができる。

〔実施例〕

第３図は実施例構成図であり，エキスパートシステム
を示している。

第３図において,1は知識整理支援処理部,2は知識エデ
ィタ,4は推論機構,5はインタフェースである。

（ａ） 構成 知識エディタ２は知識ベース３を編集するためのもの
であり，知識ベース３をテーブル表現する機能を有す
る。

知識整理支援処理部１は類似性判定処理部11と分類処
理部12とを含み，知識ベース３の編集時に知識整理の前
処理，即ち，各知識34を２次元空間に分布表現するため
の処理を行う。

推論機構４は，編集された知識ベース３を用いて，利
用者が入力した事象31を受けて推論を行い，因果関係の
ある仮説32の集合の中から結論を選択する。

インタフェース５は利用者とエキスパートシステムと
の対話を円滑に行うためのものである。インタフェース
５は，表示処理部51と分類エディタ52とを含み，知識ベ
ース３の編集時に，各知識34の２次元空間への分布表現
を行い，分類作業を行う。また，推論時に，インタフェ
ース５は入力としての事象31を取込み，結論（仮説32）
を出力する。

（ｂ） 知識間の類似性の判定の一例 類似性判定処理部11が行う各知識34間の類似性の判定
について説明する。

任意の２つの知識ＡとＢとの間の類似性は，次式によ
り求められる。

X:知識Ａの仮説集合 Y:知識Ｂの仮説集合 Ｈ（Ｚ）：仮説集合Ｚの仮説の個数 Ｓ（X,Y）：知識Ａと知識Ｂの類似性 Ｈ（Ｘ∩Ｙ）は，テーブル表現とされた知識ベース３
において，知識Ａの事象31と知識Ｂの事象31とに共通し
て因果関係がある仮説32の数である。Ｈ（Ｘ∩Ｙ）は，
知識Ａの事象31と因果関係がある仮説32の数と，知識Ｂ
の事象31と因果関係がある仮説32の数との和である。

なお，事象31と仮説32との間の因果関係が百分率
（％）で示されるような場合には，例えば,50％以上の
時に因果関係があるとみなせばよい。また，因果関係が
あるとみなす％の値をいくつか設定し，複数の類似性に
ついての情報を得て，その各々について多変量解析を適
用して複数の異なる空間分布表示を得てもよい。

（ｃ） 多変量解析の一例 分類処理部12が行う多変量解析の一例として多次元尺
度構成法（MDS）について説明する。

（ア）概要 MDSによれば，各要素（この場合は各知識34）の間の
類似関係の情報から，全体の類似関係を知ることができ
る。

要素を座標（この場合は２次元空間）上に写像するこ
とを「布置」と呼び，類似度（この場合は類似性）の順
序関係を正しく反映させながら布置することにより，得
られる結果が現実の世界を反映するものとなる。従っ
て，「類似度が大きくなると写像された距離が近くな
る」という関係の単調性が保証される必要がある。

しかし，実際には単調性が完全に保証されることは少
なく，誤差を含むことが多い。そこで，単調性からはず
れた部分を補正する。この補正により得られた各要素間
の距離に関する順序関係をディスパリティと呼ぶ。これ
と元の順序関係との当てはまりの悪さ（不適合度）を最
小にするような布置を求める。

類似度と距離との単調性を保つ範囲で不適合度の最も
小さい布置が，最終的な布置とされる。

（イ）布置の方法 要素a,b,c,dの間の類似度S_jkが第４図（Ａ）の如く与
えられており，これらの要素ａないしｄの間の相対的位
置関係を２次元空間に写像した結果として第４図（Ｂ）
の如く布置されたとする。

この場合の各要素間の点間距離d_jkは第４図（Ｃ）の
如くに示され，更に，点間距離d_jkと類似度S_jkとの相関
関係は第４図（Ｄ）の如くに示される。

第４図（Ｄ）から判るように，類似度S_jkと点間距離d
_jkとの間には「類似度S_jk大きいと点間距離d_jkは小さ
い」という関係がある。

このことから， S_ca＞S_db＞S_ab＞S_da＞S_dc＞S_cb −（１） ならば， d_ac＜d_bd＜d_ab＜d_ad＜d_cd＜d_bc −（２） となるように,4つの要素の位置（布置）が決められると
いうことができる。

（ウ）定式化 要素の数をn,布置の次元数をm,ある要素ｊを表現する
点（点ｊ）の第ｐ次元の座標をX_jpとする。

この時,m次元ユークリッド空間に埋込まれた布置を構
成する２つの点ｊと点ｋとの距離をd_jkとすれば， である。この（３）式により,nC₂個の非類似性に対して
大きさの順序が（１）式に対して（２）式のように対応
するnC₂個の点間距離d_jkを求める（布置を決める）。即
ち,n個の要素のうちの任意の２個についての点間距離d
_jkを求め，これを全ての組合せについて行う。

ところが，このようにして求めた布置，即ち，（２）
式及び（３）式を満たす布置でも，一意に定まらない。

そこで，（３）式を満たさない布置と共に布置の適合
度（不適合度）なるものを定義する。

このために，まず，ディスパリティを導入する。
（３）式を満たす布置では，第４図（Ｄ）に示す如く，
各点は単調に減少する（布置の点間距離d_jkは類似度S_jk
と単調減少である）。求めた布置の類似度S_jkに対する
適合度，即ち，布置の点間距離d_jkが類似度S_jkとの単調
減少をどの程度満たしているかをディスパリティにより
定める。

ディスパリティは，各々の点間距離d_jkについて定め
られ，類似度S_jkと常に単調減少である。即ち，要素ｊ
と要素ｋとの間のディスパリティをｄ′_jkと表わすと，
（２）式に対応するディスパリティは， ｄ′_ac＜ｄ′_bd＜ｄ′_ab＜ｄ′_ad＜ｄ′_cd＜ｄ′_bc −
（４） を満たし，次のように定められる。

（ｉ）類似度S_jkと単調減少な点間距離d_jkについては，
点間距離d_jkをそのままディスパリティｄ′_jkとする。

（ii）類似度S_jkと単調減少でない点間距離d_jkについて
は，単調減少でない範囲の平均値をディスパリティｄ′
_jkとする。

今，第５図（Ａ）に示す如き（３）式を満たさない布
置があったとする。この時，点間距離d_ac,d_ad,d_cd及びd
_bcについては，前記（ｉ）により，点間距離がそのまま
ディスパリティになるので， ｄ′_ac＝d_ac,d′_ad＝d_ad, ｄ′_cd＝d_cd,d′_bc＝d_bc, である。一方，点間距離d_bd及びd_abについては，前記
（ii）より，そのディスパリティは， ｄ′_bd＝ｄ′_ab＝（d_bd＋d_ab）/2 −（５） となる。

（５）式により第５図（Ａ）を修正したものが第５図
（Ｂ）である。即ち，点間距離d_jkとディスパリティ
ｄ′_jkとの差（第５図（Ｂ）の点線部分）は，（３）式
を満たしていない点間距離を，（４）式を満たすディス
パリティに変換するために必要な修正量である。

次に，類似度S_jkに対する不適合度を求める。不適合
度は点間距離d_jkとディスパリティｄ′_jkとの２乗和に
より表わされる。ｎ個の要素について，布置の類似度に
対する不適合度をＳ^＊とすれば， である。

ところが，要素の相対位置を変えずに布置を拡大縮小
すると，（６）式の不適合度Ｓ^＊も変化してしまう。

そこで，次のような正規化を行う。nC₂個の距離の平
均値からの差の２乗和Ｔ^＊ を考える。ここで,dはnC₂個の距離の平均値であり， である。不適合度S2は で表わされる。

以上により，先に求めた布置は一意に定まらないもの
であったが，不適合度S2を最小とする布置を最終的な布
置とすることで，最適な１つの布置を得る。

ｍ＝２とすれば,2次元における布置，即ち,2次元空間
における要素の空間分布が得られる。この時，（１）な
いし（３）式により一応の布置を得，（４）ないし
（７）式により不適合度を最小とする１つの布置を得
る。

（エ）知識整理（分類）処理フロー 第６図は，第３図図示のエキスパートシステムにおけ
る知識ベース３編集時の知識整理処理フローを示してい
る。

利用者は，知識ベース３を編集するために，知識エ
ディタ２を起動する。

知識エディタ２は，知識ベース３をテーブル表現とす
るために，テーブルの枠組みを利用者に提供する。

利用者は，テーブルの各領域33に事象31と仮説32との
間の因果関係を入力する。即ち，知識34の入力を行う。

知識入力の後，利用者は，知識整理を行うために，
知識整理支援処理部１を起動する。

知識整理支援処理部１（類似性判定処理部11）が，
知識ベース３の各知識34の間の類似性を計算により求め
る。

知識整理支援処理部１（分類処理部12）が,MDS（多
変量解析）によって，各知識34の間の類似性から各知識
34の全体的関係（相対的位置関係）を求める。この時，
各知識34の相対的位置関係は,2次元空間における相対的
位置関係を示すようにされる。即ち，各知識34の類似性
は２次元空間における空間分布として表現される。

インタフェース５（表示処理部51）が，第７図
（Ａ）に示す如く,2次元空間である表示画面上に各知識
34（知識Ａないし知識Ｏ）を表示する。

利用者が，インタフェース５（分類エディタ52）を
介して，知識の分類（整理）を行い，第７図（Ｂ）に示
す如くに知識34を４つのグループに分類する。

利用者が，知識ベース３又は実際の知識の内容を参
照しながら，必要に応じて分類を修正する。

〔発明の効果〕

以上説明したように，本発明によれば，利用者が知識
の整理を行う際に，その前処理として，各知識の全体的
関係を空間的表現として利用者に提供することにより，
知識の大まかな整理を自動的に行うことができ，利用者
の知識整理作業の負担を軽減し，作業時間を短縮するこ
とができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図， 第２図は本発明の作用説明図， 第３図は実施例構成図， 第４図及び第５図はMDSの説明図， 第６図は知識整理処理フロー， 第７図は表示の一例を示す図， 第８図は従来技術説明図。 11は類似性判定処理部,12は分類処理部,3は知識ベース
（テーブル）,31は１つの事象,32は１つの仮説,33は因
果関係を表現する領域,34は１つの知識,51は表示処理
部,52は分類エディタである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 原 裕貴 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 中島 淳 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】各知識（34）の間の類似性を判定する類似
   性判定処理部（11）と， 前記類似性に基づいて前記各知識（34）の間の関係を求
   めて分類する分類処理部（12）と， 前記求められた各知識（34）の間の関係を前記各知識
   （34）の空間分布として表示する表示処理部（51）と， 前記空間分布として表示された前記各知識（34）につい
   ての分類を行うための分類エディタ（52）とを備えた ことを特徴とする知識整理支援装置。