JP3184243B2 - エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置 - Google Patents
エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置Info
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
- G06N5/025—Extracting rules from data
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- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
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- Devices For Executing Special Programs (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エキスパートシステム
の知識ベースの構築に係わり、特に蓄積された複数の事
例の集まりから有用性の高いルールを生成する作業を効
率よく支援する知識獲得支援装置及び方法に関するもの
である。
の知識ベースの構築に係わり、特に蓄積された複数の事
例の集まりから有用性の高いルールを生成する作業を効
率よく支援する知識獲得支援装置及び方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】蓄積された事例からルールを生成する知
識獲得技術としては、日経済ＡＩ別冊１９００春号ｐ４
６〜５５に「事例から知識を抽出する ルール・インダ
クションは実用化、その他の手法も出番待ち」が掲載さ
れている。
識獲得技術としては、日経済ＡＩ別冊１９００春号ｐ４
６〜５５に「事例から知識を抽出する ルール・インダ
クションは実用化、その他の手法も出番待ち」が掲載さ
れている。
【０００３】エキスパートシステムの実用化が進むに従
って、エキスパートシステム構築の成否の鍵となる知識
ベースを構築する知識獲得の負荷の軽減や知識獲得方法
論の確立が望まれている。
って、エキスパートシステム構築の成否の鍵となる知識
ベースを構築する知識獲得の負荷の軽減や知識獲得方法
論の確立が望まれている。
【０００４】一般に知識獲得技術は、大きく次の５つの
ステップが必要と考えられている。 ステップ１：知識源（文献や専門家など）から具体的な
事例、処理手順を集める。
ステップが必要と考えられている。 ステップ１：知識源（文献や専門家など）から具体的な
事例、処理手順を集める。
【０００５】ステップ２：集められた事例、処理手順を
整理する。
整理する。
【０００６】ステップ３：整理された事例、処理手順の
一般化、規則化を行う。
一般化、規則化を行う。
【０００７】ステップ４：一般化、規則化された知識の
検証、追加、修正を行う。
検証、追加、修正を行う。
【０００８】ステップ５：ステップ４の知識をルールや
フレーム等の知識表現に変換し、知識ベースに格納す
る。
フレーム等の知識表現に変換し、知識ベースに格納す
る。
【０００９】現在実用化段階となっている知識獲得技術
の一つであるルールインダクション技術では、上記ステ
ップ２からステップ５の範囲を支援することができる。
しかし、現実には使用する事例を整備する作業や生成さ
れたルールを評価し、次に獲得すべき情報を決定する作
業等、エキスパートシステムの知識ベースの構築の重要
な部分は、いまだ知識エンジニアや人間の専門家によっ
て行われている。
の一つであるルールインダクション技術では、上記ステ
ップ２からステップ５の範囲を支援することができる。
しかし、現実には使用する事例を整備する作業や生成さ
れたルールを評価し、次に獲得すべき情報を決定する作
業等、エキスパートシステムの知識ベースの構築の重要
な部分は、いまだ知識エンジニアや人間の専門家によっ
て行われている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、使
用する事例を整備する作業や生成されたルールを評価
し、次に獲得すべき情報を決定する作業等、知識エンジ
ニアや人間の専門家が人手により実施しなければならな
い作業がいぜんとして多く、またこれらの作業を行うた
めには高度な知識が必要である等の問題がある。
用する事例を整備する作業や生成されたルールを評価
し、次に獲得すべき情報を決定する作業等、知識エンジ
ニアや人間の専門家が人手により実施しなければならな
い作業がいぜんとして多く、またこれらの作業を行うた
めには高度な知識が必要である等の問題がある。
【００１１】本発明の目的は、上記問題点に鑑み、ルー
ル生成に使用する事例について半自動的に取捨選択を行
い、さらに評価結果に基づき次に獲得すべき情報を表示
することにより、エキスパートシステムにおける知識ベ
ースの構築を容易にする知識獲得技術を提供することに
ある。
ル生成に使用する事例について半自動的に取捨選択を行
い、さらに評価結果に基づき次に獲得すべき情報を表示
することにより、エキスパートシステムにおける知識ベ
ースの構築を容易にする知識獲得技術を提供することに
ある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明では、入力された事例に対しある一定の事例評
価基準を設定し、設定した評価基準を用い、事例が評価
基準を満足するか否かを判定し、満足しない事例を削
除、修正し、評価基準を満足した事例とあらかじめ入力
された事例を構成する項目間の関係情報を用いてルール
の生成を行い、ルール評価部において生成されたルール
の評価を行い、情報表示部においてあらかじめ蓄えられ
ている判断手順に従ってルール評価部において得られた
評価結果を判定し、次に行うべき処理や獲得すべき情
報、項目間の関係を補うための情報を表示する知識獲得
技術を用いることにより、知識エンジニアや人間の専門
家の行っていた高度な作業を半自動化しエキスパートシ
ステムにおける知識ベースの構築を容易に行えるように
したものである。
に本発明では、入力された事例に対しある一定の事例評
価基準を設定し、設定した評価基準を用い、事例が評価
基準を満足するか否かを判定し、満足しない事例を削
除、修正し、評価基準を満足した事例とあらかじめ入力
された事例を構成する項目間の関係情報を用いてルール
の生成を行い、ルール評価部において生成されたルール
の評価を行い、情報表示部においてあらかじめ蓄えられ
ている判断手順に従ってルール評価部において得られた
評価結果を判定し、次に行うべき処理や獲得すべき情
報、項目間の関係を補うための情報を表示する知識獲得
技術を用いることにより、知識エンジニアや人間の専門
家の行っていた高度な作業を半自動化しエキスパートシ
ステムにおける知識ベースの構築を容易に行えるように
したものである。
【００１３】
【作用】本発明によれば、エキスパートシステムの知識
ベースを構築する際には、あらかじめ蓄えられた事例の
集まりを入力すると、事例の集まりは、あらかじめ設定
されたある一定の基準に基づき評価され、評価基準を満
足しない事例は削除されるか評価基準を満足するように
変更され、評価基準を満足する事例のみがルール生成に
用いられる。ルール生成では、評価基準を満足した事例
と事例を構成する項目間の関係を用い、事例を分類する
ための条件をルールとして生成し、生成したルールの評
価を行い、評価した結果をあらかじめ蓄えられている判
断手順に従って判定し、次に行うべき処理、不足してい
ると思われる事例、および項目間の関係等の情報を順次
表示する。これを繰り返し行うことにより、エキスパー
トシステムにおける知識ベースの構築を半自動的に容易
に行うことが可能となる。
ベースを構築する際には、あらかじめ蓄えられた事例の
集まりを入力すると、事例の集まりは、あらかじめ設定
されたある一定の基準に基づき評価され、評価基準を満
足しない事例は削除されるか評価基準を満足するように
変更され、評価基準を満足する事例のみがルール生成に
用いられる。ルール生成では、評価基準を満足した事例
と事例を構成する項目間の関係を用い、事例を分類する
ための条件をルールとして生成し、生成したルールの評
価を行い、評価した結果をあらかじめ蓄えられている判
断手順に従って判定し、次に行うべき処理、不足してい
ると思われる事例、および項目間の関係等の情報を順次
表示する。これを繰り返し行うことにより、エキスパー
トシステムにおける知識ベースの構築を半自動的に容易
に行うことが可能となる。
【００１４】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を用い
て詳細に説明する。図１は、本実施例の全体の構成を示
す図である。図２は、本実施例が適用される計算機シス
テムのハードウェア構成を示すものである。１は事例を
蓄積する事例ベースであり、２は知識獲得支援部であ
り、事例前処理部２１、ルール生成部２２、ルール評価
部２３、情報表示部２４から構成され、３はルール生成
部２２により生成されたルールを格納するルールベース
であり、４は項目間の関係式を格納する関係式ベースで
あり、５はルール評価部２３で使用するテストデータを
格納するテストデータベースである。
て詳細に説明する。図１は、本実施例の全体の構成を示
す図である。図２は、本実施例が適用される計算機シス
テムのハードウェア構成を示すものである。１は事例を
蓄積する事例ベースであり、２は知識獲得支援部であ
り、事例前処理部２１、ルール生成部２２、ルール評価
部２３、情報表示部２４から構成され、３はルール生成
部２２により生成されたルールを格納するルールベース
であり、４は項目間の関係式を格納する関係式ベースで
あり、５はルール評価部２３で使用するテストデータを
格納するテストデータベースである。
【００１５】事例ベース１は、図３に示すように事例を
特徴づける項目３１と、項目により決定される結論３２
とからなり、項目３１は項目３１１，項目３１２，…
…，項目３１３のように任意の数だけ指定でき、各項目
ごとに任意の値３３１，３３２，……を持つ。結論３２
は、各項目ごとの任意の値３３１，３３２，……，３３
３により決定される値３３４を持つ。図３の一列３３が
一つの事例に対応する。事例ベース１に格納されている
事例の中には、事例３５の空欄３５２のようにある項目
について値を持たない（空欄となっている）事例も存在
する。
特徴づける項目３１と、項目により決定される結論３２
とからなり、項目３１は項目３１１，項目３１２，…
…，項目３１３のように任意の数だけ指定でき、各項目
ごとに任意の値３３１，３３２，……を持つ。結論３２
は、各項目ごとの任意の値３３１，３３２，……，３３
３により決定される値３３４を持つ。図３の一列３３が
一つの事例に対応する。事例ベース１に格納されている
事例の中には、事例３５の空欄３５２のようにある項目
について値を持たない（空欄となっている）事例も存在
する。
【００１６】図４は、項目間の関係の入力例である。項
目間の関係は、図４に示すように、重要と考えられる順
に項目４１，４２，……を左から右の方向に順序よく並
べ、矢印４３で接続する。重要性がよく分からない部分
は項目４４のように“？”で示し、同等に扱う複数の項
目は一つの箱４５の中にまとめて記述する。項目間の関
係は、キーボード１４より入力され、関係式ベース４に
格納される。
目間の関係は、図４に示すように、重要と考えられる順
に項目４１，４２，……を左から右の方向に順序よく並
べ、矢印４３で接続する。重要性がよく分からない部分
は項目４４のように“？”で示し、同等に扱う複数の項
目は一つの箱４５の中にまとめて記述する。項目間の関
係は、キーボード１４より入力され、関係式ベース４に
格納される。
【００１７】図５は、事例前処理部２１により生成され
るルールの一例であり、事例の中の項目が値を持たない
項目である場合にテーブルＣに格納されている事例から
ルール生成部２２により生成されたルールを実行するこ
とを表す。テーブルＣについては後術する。
るルールの一例であり、事例の中の項目が値を持たない
項目である場合にテーブルＣに格納されている事例から
ルール生成部２２により生成されたルールを実行するこ
とを表す。テーブルＣについては後術する。
【００１８】図６は、ルール生成部２２により生成され
たルールの一例である。ルール６６は、条件６１，６２
と条件６１または６２を満足したときに決定される結論
の値６３とから構成される。ルール６６の中の条件６
１，６２の集まりを条件部６４、結論の値６３が１個以
上ある場合、その集まりを結論部６５と呼ぶ。ルール６
７，６８，６９および６０についても同様である。
たルールの一例である。ルール６６は、条件６１，６２
と条件６１または６２を満足したときに決定される結論
の値６３とから構成される。ルール６６の中の条件６
１，６２の集まりを条件部６４、結論の値６３が１個以
上ある場合、その集まりを結論部６５と呼ぶ。ルール６
７，６８，６９および６０についても同様である。
【００１９】図７は、事例前処理部２１が作成するテー
ブル等データの構成である。事例前処理部２１は、読み
込んだ事例を基にして結論ごとに事例を格納するワーク
テーブル７１と、結論ごとの事例数を数えるカウンタ７
２と、評価基準を満足する事例を格納するテーブルＡ７
３と、ある一定数より少ない事例数を持つ結論の事例を
格納するテーブルＢ７４と、ある項目３１２について値
を持たない事例３５を格納するテーブルＣ７５を作成す
る。テーブルＣ７５は、ある項目について値を持たない
事例を格納する必要がある場合にのみ作成される。
ブル等データの構成である。事例前処理部２１は、読み
込んだ事例を基にして結論ごとに事例を格納するワーク
テーブル７１と、結論ごとの事例数を数えるカウンタ７
２と、評価基準を満足する事例を格納するテーブルＡ７
３と、ある一定数より少ない事例数を持つ結論の事例を
格納するテーブルＢ７４と、ある項目３１２について値
を持たない事例３５を格納するテーブルＣ７５を作成す
る。テーブルＣ７５は、ある項目について値を持たない
事例を格納する必要がある場合にのみ作成される。
【００２０】図８は、ルール評価部２３が作成するテー
ブル等データの構成である。ルール評価部２３は、生成
されたルールの評価を行った結果、不足していると思わ
れる事例を格納する不足事例テーブル８２と、ルール条
件部の各項目が何回使用されたかを格納する項目数テー
ブル８３と、生成されたルールにより正しく分類された
事例を格納する正解事例テーブル８４と、生成されたル
ールによって誤って分類された事例を格納する誤り事例
テーブル８５と、条件部の条件数があらかじめ入力され
た一定値より多いルールを格納する不適切条件ルールテ
ーブル８６と、結論部の結論数があらかじめ入力された
一定値より多いルールを格納する不適切結論ルールテー
ブル８７を作成する。
ブル等データの構成である。ルール評価部２３は、生成
されたルールの評価を行った結果、不足していると思わ
れる事例を格納する不足事例テーブル８２と、ルール条
件部の各項目が何回使用されたかを格納する項目数テー
ブル８３と、生成されたルールにより正しく分類された
事例を格納する正解事例テーブル８４と、生成されたル
ールによって誤って分類された事例を格納する誤り事例
テーブル８５と、条件部の条件数があらかじめ入力され
た一定値より多いルールを格納する不適切条件ルールテ
ーブル８６と、結論部の結論数があらかじめ入力された
一定値より多いルールを格納する不適切結論ルールテー
ブル８７を作成する。
【００２１】図９（ａ）は、情報表示部２４の構成を示
す図である。情報表示部２４は、評価順序を決定する手
順、評価結果を判断するための手順および判定結果に基
づき次に行うべき処理や獲得すべき情報を決定する出力
情報選択手順を格納する判断手順格納部９１と、ルール
評価部２３の評価結果を評価順序の決定手順に従って読
み込む評価項目取得部９２と、評価結果の判断手順に従
って読み込んだ評価項目の判断を行う判断部９３と、判
断結果をテーブルの形式で格納する判断結果格納部９４
と、判断結果格納部９４に蓄えられた判断結果出力情報
選択手順に基づき出力すべき情報を決定する出力情報生
成部９５から構成される。図９（ｂ）は判断手順格納部
９１に格納されている判断手順の一例を示す図である。
す図である。情報表示部２４は、評価順序を決定する手
順、評価結果を判断するための手順および判定結果に基
づき次に行うべき処理や獲得すべき情報を決定する出力
情報選択手順を格納する判断手順格納部９１と、ルール
評価部２３の評価結果を評価順序の決定手順に従って読
み込む評価項目取得部９２と、評価結果の判断手順に従
って読み込んだ評価項目の判断を行う判断部９３と、判
断結果をテーブルの形式で格納する判断結果格納部９４
と、判断結果格納部９４に蓄えられた判断結果出力情報
選択手順に基づき出力すべき情報を決定する出力情報生
成部９５から構成される。図９（ｂ）は判断手順格納部
９１に格納されている判断手順の一例を示す図である。
【００２２】図１０は判断結果格納部９４の構成を示す
図である。判断結果格納部９４は、問い合わせする事例
を格納する問い合わせ事例テーブル９７と、不足してい
る項目を問い合わせる場合に使用する事例を格納する問
い合わせ項目テーブル９８から構成される。
図である。判断結果格納部９４は、問い合わせする事例
を格納する問い合わせ事例テーブル９７と、不足してい
る項目を問い合わせる場合に使用する事例を格納する問
い合わせ項目テーブル９８から構成される。
【００２３】図１１は、本実施例の流れを説明する際に
使用するテストデータベース２５に格納されたテスト事
例テーブルの一例である。テスト事例テーブルにはキー
ボード１４より入力された事例、もしくは、ある指定さ
れた一定数だけ事例ベース１よりランダムに選択した事
例が格納される。
使用するテストデータベース２５に格納されたテスト事
例テーブルの一例である。テスト事例テーブルにはキー
ボード１４より入力された事例、もしくは、ある指定さ
れた一定数だけ事例ベース１よりランダムに選択した事
例が格納される。
【００２４】図１２〜図１５は、メモリ１２に格納され
るプログラムに従ってＣＰＵ１１が行う本実施例の処理
の流れを示すフローチャートである。以下これらの図及
び図１１に基づき実施例を説明する。
るプログラムに従ってＣＰＵ１１が行う本実施例の処理
の流れを示すフローチャートである。以下これらの図及
び図１１に基づき実施例を説明する。
【００２５】事例前処理部２１は、まず外部記憶装置１
３上に格納されている事例ベース１もしくはキーボード
１４より事例を読み込み（図１２のＦ０１）、結論３２
別に同一の結論を持つ事例の数を数え（Ｆ０２）、結論
別に事例をワークテーブル７１に格納する。あらかじめ
システムが保持している値もしくは入力された値より多
い事例数を持つ結論か少ない事例数を持つ結論かを判定
し（Ｆ０３）、ある一定数より多い事例数を持つ結論の
事例はワークテーブル７１からテーブルＡ７３へコピー
し（Ｆ０４）、少ない事例はワークテーブル７１からテ
ーブルＢ７４へコピーする（Ｆ０５）。テーブルＡ７３
に格納された各事例３３，３４，……の項目３１１，３
１２，……，３１３について、値を持つ項目か持たない
項目かをチェックし（Ｆ０６）、各事例３３，３４，…
…ごとに値を持たない項目３５２の数を数え（Ｆ０
７）、値を持たない項目３５２の数があらかじめシステ
ムが保持しているある一定値もしくは入力されたある一
定値より多い事例か否かを判定する（Ｆ０８）。値を持
たない項目３５２の数が、ある一定値より多い事例につ
いて、事例をディスプレイ１５上に表示し、値を持たな
い項目３５２に値を入力するように問い合わせる（Ｆ０
９）。問い合わせの結果、キーボード１４から入力が行
われない場合、その事例をテーブルＡ７３から削除し
（Ｆ１０）、入力が行われた場合、入力された値をテー
ブルＡ７３の当該箇所に書き込む（Ｆ１１）。問い合わ
せを行った事例について再度項目３１１，３１２，…
…，３１３が値を持つ項目か持たない項目かをチェック
し（Ｆ１２）、事例ごとに値を持たない項目３５２の数
を数え（Ｆ１３）、値を持たない項目３５２の数があら
かじめシステムが保持しているある一定値もしくは入力
されたある一定値より多い事例かを判定する（Ｆ１
４）。判定の結果、値を持たない項目３５２の数がある
一定値より多い事例をテーブルＡ７３から削除する（Ｆ
１５）。次にある項目３１２が値を持たない項目３５２
の場合のみ結論３２が値３５４を取り、ある項目３１２
が何らかの値３３２，３４２，……を取る場合のみ結論
３２の値が値３５４以外の値を取ることにより分類でき
るか否かを判定し（Ｆ１６）、分類できるならば新たに
テーブルＣ７５を作成し（Ｆ１７）、項目３１２が値を
持たない項目３５２の事例をテーブルＡ７３からテーブ
ルＣ７５に移動し（Ｆ１８）、「項目３１２が値を持た
ない項目の場合テーブルＣ７５を用いてルール生成部２
２により生成されるルールを実行する」というルール５
１を生成する（Ｆ１９）。この処理を、項目３１のすべ
ての項目３１１，３１２，……，３１３について行う
（Ｆ１６〜Ｆ１９）。
３上に格納されている事例ベース１もしくはキーボード
１４より事例を読み込み（図１２のＦ０１）、結論３２
別に同一の結論を持つ事例の数を数え（Ｆ０２）、結論
別に事例をワークテーブル７１に格納する。あらかじめ
システムが保持している値もしくは入力された値より多
い事例数を持つ結論か少ない事例数を持つ結論かを判定
し（Ｆ０３）、ある一定数より多い事例数を持つ結論の
事例はワークテーブル７１からテーブルＡ７３へコピー
し（Ｆ０４）、少ない事例はワークテーブル７１からテ
ーブルＢ７４へコピーする（Ｆ０５）。テーブルＡ７３
に格納された各事例３３，３４，……の項目３１１，３
１２，……，３１３について、値を持つ項目か持たない
項目かをチェックし（Ｆ０６）、各事例３３，３４，…
…ごとに値を持たない項目３５２の数を数え（Ｆ０
７）、値を持たない項目３５２の数があらかじめシステ
ムが保持しているある一定値もしくは入力されたある一
定値より多い事例か否かを判定する（Ｆ０８）。値を持
たない項目３５２の数が、ある一定値より多い事例につ
いて、事例をディスプレイ１５上に表示し、値を持たな
い項目３５２に値を入力するように問い合わせる（Ｆ０
９）。問い合わせの結果、キーボード１４から入力が行
われない場合、その事例をテーブルＡ７３から削除し
（Ｆ１０）、入力が行われた場合、入力された値をテー
ブルＡ７３の当該箇所に書き込む（Ｆ１１）。問い合わ
せを行った事例について再度項目３１１，３１２，…
…，３１３が値を持つ項目か持たない項目かをチェック
し（Ｆ１２）、事例ごとに値を持たない項目３５２の数
を数え（Ｆ１３）、値を持たない項目３５２の数があら
かじめシステムが保持しているある一定値もしくは入力
されたある一定値より多い事例かを判定する（Ｆ１
４）。判定の結果、値を持たない項目３５２の数がある
一定値より多い事例をテーブルＡ７３から削除する（Ｆ
１５）。次にある項目３１２が値を持たない項目３５２
の場合のみ結論３２が値３５４を取り、ある項目３１２
が何らかの値３３２，３４２，……を取る場合のみ結論
３２の値が値３５４以外の値を取ることにより分類でき
るか否かを判定し（Ｆ１６）、分類できるならば新たに
テーブルＣ７５を作成し（Ｆ１７）、項目３１２が値を
持たない項目３５２の事例をテーブルＡ７３からテーブ
ルＣ７５に移動し（Ｆ１８）、「項目３１２が値を持た
ない項目の場合テーブルＣ７５を用いてルール生成部２
２により生成されるルールを実行する」というルール５
１を生成する（Ｆ１９）。この処理を、項目３１のすべ
ての項目３１１，３１２，……，３１３について行う
（Ｆ１６〜Ｆ１９）。
【００２６】ルール生成部２２は、まず図４に示される
ような項目間の関係を関係式ベース４から読み込み（図
１３のＦ２０）、読み込んだ関係の中の最も重要な項目
４１を選択し（Ｆ２１）、項目４１に等しいテーブルＡ
７３中の項目３１１の値３３１，３４１，……，３５１
に対し同一の結論となる値３３４を導く項目３１１の値
３３１，３４１を決定し（Ｆ２２）、項目３１１の値が
値３３１，３４１である場合の結論３２の値が値３３４
と異なる事例テーブルＡ７３中に存在するか、存在しな
いかをチェックする（Ｆ２３）。存在しない場合、項目
３１１が値３３１であるか値３４１である場合の結論３
２は値３３４であることを図６に示すようなルール６６
として生成し（Ｆ２４）、当該事例３３，３４を削除す
る（Ｆ２５）。項目３１１の値が値３４１をもつ事例で
あり、その結論３２が値３３４と異なる値３６４である
事例３６がある場合、項目３１１が値３３１である場合
の結論３２の値は値３３４であることを図６に示すよう
なルール６７として生成し（Ｆ２６）、事例３３をテー
ブルＡ７３から削除し（Ｆ２７）、事例３４と事例３６
については、項目３１１の値が値３４１をもつことで
は、結論３２の値が値３３４を持つか値３６４を持つか
決めることができないので、項目４１の次に重要な項目
４２に等しいテーブルＡ７３中の項目３１２の値３３
２，３４２，……に対し、同様の処理を行い、項目３１
２の値が値３４２である場合の結論３２は値３３４であ
ることを図６に示すようなルール６８として生成し、項
目３１２の値が値３６２である場合の結論３２は値３６
４であることを図６に示すようなルール６９として生成
し、当該事例３４，３６を削除する。同様の処理を項目
４１の次に重要な項目４２，……についてもルール生成
を続ける（Ｆ２０〜Ｆ２７）。さらに、テーブルＡ７３
に格納されているすべての事例についてルール生成が終
了し、テーブルＣ７５が存在するならば、テーブルＣ７
５に格納されている事例についても同様にルール生成を
行う（Ｆ２０〜Ｆ２７）。
ような項目間の関係を関係式ベース４から読み込み（図
１３のＦ２０）、読み込んだ関係の中の最も重要な項目
４１を選択し（Ｆ２１）、項目４１に等しいテーブルＡ
７３中の項目３１１の値３３１，３４１，……，３５１
に対し同一の結論となる値３３４を導く項目３１１の値
３３１，３４１を決定し（Ｆ２２）、項目３１１の値が
値３３１，３４１である場合の結論３２の値が値３３４
と異なる事例テーブルＡ７３中に存在するか、存在しな
いかをチェックする（Ｆ２３）。存在しない場合、項目
３１１が値３３１であるか値３４１である場合の結論３
２は値３３４であることを図６に示すようなルール６６
として生成し（Ｆ２４）、当該事例３３，３４を削除す
る（Ｆ２５）。項目３１１の値が値３４１をもつ事例で
あり、その結論３２が値３３４と異なる値３６４である
事例３６がある場合、項目３１１が値３３１である場合
の結論３２の値は値３３４であることを図６に示すよう
なルール６７として生成し（Ｆ２６）、事例３３をテー
ブルＡ７３から削除し（Ｆ２７）、事例３４と事例３６
については、項目３１１の値が値３４１をもつことで
は、結論３２の値が値３３４を持つか値３６４を持つか
決めることができないので、項目４１の次に重要な項目
４２に等しいテーブルＡ７３中の項目３１２の値３３
２，３４２，……に対し、同様の処理を行い、項目３１
２の値が値３４２である場合の結論３２は値３３４であ
ることを図６に示すようなルール６８として生成し、項
目３１２の値が値３６２である場合の結論３２は値３６
４であることを図６に示すようなルール６９として生成
し、当該事例３４，３６を削除する。同様の処理を項目
４１の次に重要な項目４２，……についてもルール生成
を続ける（Ｆ２０〜Ｆ２７）。さらに、テーブルＡ７３
に格納されているすべての事例についてルール生成が終
了し、テーブルＣ７５が存在するならば、テーブルＣ７
５に格納されている事例についても同様にルール生成を
行う（Ｆ２０〜Ｆ２７）。
【００２７】ルール生成が終了した後、ルール評価部２
３は、生成されたルール６７，６０について、条件６７
１，６０１について項目６７３の値６７４，６０３に不
足している値（項目６７３が値６７４，６０３，６０４
を取りうる場合、値６０４が不足している値となる）が
ないかを判定する（図１４のＦ２８）。不足している値
６０４がある場合、その項目６７３と不足している値６
０４を評価結果テーブル８１中の不足事例テーブル８２
へ登録する（Ｆ２９）。この処理を生成されたすべての
ルールの条件部の項目について行う（Ｆ２８〜Ｆ２
９）。次にテスト事例テーブル１０５０から事例１０５
１を取り出し（Ｆ３０）、事例１０５１がルール６７，
６０により正しく分類できるかを判定する（Ｆ３１）。
正しく分類できる場合には、正しく分類するために使用
されたルール６７の条件６７１の項目６７３と同一の評
価結果テーブル８１の中の項目数テーブル８３の使用回
数８３１の数に１を加え（Ｆ３２）、評価結果テーブル
８１の中の正解事例テーブル８４に当該事例をコピーし
（Ｆ３３）、テスト事例テーブル１０５０から当該事例
を削除する（Ｆ３４）。正しく分類できない場合には、
誤り事例テーブル８５に当該事例をコピーし（Ｆ３
５）、テスト事例テーブル１０５０から当該事例を削除
する（Ｆ３６）。この処理をテスト事例テーブル１０５
０のすべての事例について行う（Ｆ３０〜Ｆ３６）。次
に、ルール６７，６０ごとにルール条件部６７１，６０
１の条件の数があらかじめ入力されている基準値を超え
ていないかを判定し（Ｆ３７）、基準値を超えている場
合そのルールを評価結果テーブル８１の中の不適切条件
ルールテーブル８６に格納し（Ｆ３８）、ルールベース
３から当該ルールを削除する（Ｆ３９）。次に、ルール
６７，６０ごとにルール結論部６７２，６０２の結論の
数があらかじめ入力されている基準値を超えていないか
を判定し（Ｆ４０）、基準値を超えている場合そのルー
ルを評価結果テーブル８１の中の不適切結論ルールテー
ブル８７に格納し（Ｆ４１）、ルールベース３から当該
ルールを削除する（Ｆ４２）。
３は、生成されたルール６７，６０について、条件６７
１，６０１について項目６７３の値６７４，６０３に不
足している値（項目６７３が値６７４，６０３，６０４
を取りうる場合、値６０４が不足している値となる）が
ないかを判定する（図１４のＦ２８）。不足している値
６０４がある場合、その項目６７３と不足している値６
０４を評価結果テーブル８１中の不足事例テーブル８２
へ登録する（Ｆ２９）。この処理を生成されたすべての
ルールの条件部の項目について行う（Ｆ２８〜Ｆ２
９）。次にテスト事例テーブル１０５０から事例１０５
１を取り出し（Ｆ３０）、事例１０５１がルール６７，
６０により正しく分類できるかを判定する（Ｆ３１）。
正しく分類できる場合には、正しく分類するために使用
されたルール６７の条件６７１の項目６７３と同一の評
価結果テーブル８１の中の項目数テーブル８３の使用回
数８３１の数に１を加え（Ｆ３２）、評価結果テーブル
８１の中の正解事例テーブル８４に当該事例をコピーし
（Ｆ３３）、テスト事例テーブル１０５０から当該事例
を削除する（Ｆ３４）。正しく分類できない場合には、
誤り事例テーブル８５に当該事例をコピーし（Ｆ３
５）、テスト事例テーブル１０５０から当該事例を削除
する（Ｆ３６）。この処理をテスト事例テーブル１０５
０のすべての事例について行う（Ｆ３０〜Ｆ３６）。次
に、ルール６７，６０ごとにルール条件部６７１，６０
１の条件の数があらかじめ入力されている基準値を超え
ていないかを判定し（Ｆ３７）、基準値を超えている場
合そのルールを評価結果テーブル８１の中の不適切条件
ルールテーブル８６に格納し（Ｆ３８）、ルールベース
３から当該ルールを削除する（Ｆ３９）。次に、ルール
６７，６０ごとにルール結論部６７２，６０２の結論の
数があらかじめ入力されている基準値を超えていないか
を判定し（Ｆ４０）、基準値を超えている場合そのルー
ルを評価結果テーブル８１の中の不適切結論ルールテー
ブル８７に格納し（Ｆ４１）、ルールベース３から当該
ルールを削除する（Ｆ４２）。
【００２８】情報表示部２４は、評価項目取得部９２に
より、判断手順９１に格納されている手順９６１に従っ
てまず該当する項目数テーブル８３の内容を情報表示部
２４に読み込み（図１５のＦ４３）、判断部９３により
判断手順９１に格納されている判断手順９６２に従い、
項目３１１，３１２，……の中から図４に示すような関
係式の中で関係が明示されていない項目３１３を選択し
（Ｆ４５）、その中で項目数テーブル８３の使用回数が
最大である項目を選択し、その項目を図４に示すような
関係式の最も左側にある“？”の箱４４に記入する（Ｆ
４６）。この処理を、関係が明示されていない項目３１
３がなくなるまで繰り返す（Ｆ４５〜Ｆ４６）。判断手
順９１に格納されている手順９６１に従い、不足事例テ
ーブル８２を読み込み（Ｆ４７）、判断部９３により判
断手順９１に格納されている判断手順９６３に従い、不
足している値の多い項目８２１の多い順に事例を並べか
え（Ｆ４８）、その並べかえた結果を判断結果格納部９
４の問い合わせ事例テーブル９７へ格納する（Ｆ４
９）。判断手順９１に格納されている手順９６１に従
い、不適切条件ルールテーブル８６の内容を読み込み
（Ｆ５０）、判断部９３により判断手順９１に格納され
ている判断手順９６４に従い、不適切条件ルールを満足
し条件部に存在しない項目の値が空欄である事例９７２
を判断結果格納部９４の問い合わせ事例テーブル９７へ
格納する（Ｆ５１）。判断手順９１に格納されている手
順９６１に従い、不適切結論ルールテーブル８７の内容
を読み込み（Ｆ５２）、判断部９３により判断手順９１
に格納されている判断手順９６５に従い、条件部を満足
しそれぞれの結論の値を取る事例９８１，９８２を判断
結果格納部９４の問い合わせ項目テーブル９８に格納す
る（Ｆ５３）。出力情報生成部９５では、不足項目問い
合わせのメッセージを出力し（Ｆ５４）、複数の事例９
８１，９８２をディスプレイ１５に表示し、２つの事例
９８１，９８２を区別するための項目９８３とその値９
８４，９８５を入力するように問い合わせを行う（Ｆ５
５）。キーボード１４から入力された項目９８３が問い
合わせ項目テーブルに追加され、その項目９８３の当該
項目へ値９８４，９８５が代入される。次に、テーブル
Ｂ７４の事例を問い合わせ事例テーブル９７へコピー
し、不足項目問い合わせにより追加された項目９８３を
問い合わせ事例テーブルに追加し、不足事例問い合わせ
のメッセージをディスプレイ１５上に表示し（Ｆ５
６）、問い合わせ事例テーブル９７に格納されている事
例９７１，……，９７２，……を順次表示し、空欄へ値
を入力するように問い合わせを行う（Ｆ５７）。キーボ
ード１４から入力された値は、問い合わせ事例テーブル
９７の当該項目へ代入される。問い合わせ事例テーブル
９７は、事例ベース１へ格納され、次のルール生成に使
用される。
より、判断手順９１に格納されている手順９６１に従っ
てまず該当する項目数テーブル８３の内容を情報表示部
２４に読み込み（図１５のＦ４３）、判断部９３により
判断手順９１に格納されている判断手順９６２に従い、
項目３１１，３１２，……の中から図４に示すような関
係式の中で関係が明示されていない項目３１３を選択し
（Ｆ４５）、その中で項目数テーブル８３の使用回数が
最大である項目を選択し、その項目を図４に示すような
関係式の最も左側にある“？”の箱４４に記入する（Ｆ
４６）。この処理を、関係が明示されていない項目３１
３がなくなるまで繰り返す（Ｆ４５〜Ｆ４６）。判断手
順９１に格納されている手順９６１に従い、不足事例テ
ーブル８２を読み込み（Ｆ４７）、判断部９３により判
断手順９１に格納されている判断手順９６３に従い、不
足している値の多い項目８２１の多い順に事例を並べか
え（Ｆ４８）、その並べかえた結果を判断結果格納部９
４の問い合わせ事例テーブル９７へ格納する（Ｆ４
９）。判断手順９１に格納されている手順９６１に従
い、不適切条件ルールテーブル８６の内容を読み込み
（Ｆ５０）、判断部９３により判断手順９１に格納され
ている判断手順９６４に従い、不適切条件ルールを満足
し条件部に存在しない項目の値が空欄である事例９７２
を判断結果格納部９４の問い合わせ事例テーブル９７へ
格納する（Ｆ５１）。判断手順９１に格納されている手
順９６１に従い、不適切結論ルールテーブル８７の内容
を読み込み（Ｆ５２）、判断部９３により判断手順９１
に格納されている判断手順９６５に従い、条件部を満足
しそれぞれの結論の値を取る事例９８１，９８２を判断
結果格納部９４の問い合わせ項目テーブル９８に格納す
る（Ｆ５３）。出力情報生成部９５では、不足項目問い
合わせのメッセージを出力し（Ｆ５４）、複数の事例９
８１，９８２をディスプレイ１５に表示し、２つの事例
９８１，９８２を区別するための項目９８３とその値９
８４，９８５を入力するように問い合わせを行う（Ｆ５
５）。キーボード１４から入力された項目９８３が問い
合わせ項目テーブルに追加され、その項目９８３の当該
項目へ値９８４，９８５が代入される。次に、テーブル
Ｂ７４の事例を問い合わせ事例テーブル９７へコピー
し、不足項目問い合わせにより追加された項目９８３を
問い合わせ事例テーブルに追加し、不足事例問い合わせ
のメッセージをディスプレイ１５上に表示し（Ｆ５
６）、問い合わせ事例テーブル９７に格納されている事
例９７１，……，９７２，……を順次表示し、空欄へ値
を入力するように問い合わせを行う（Ｆ５７）。キーボ
ード１４から入力された値は、問い合わせ事例テーブル
９７の当該項目へ代入される。問い合わせ事例テーブル
９７は、事例ベース１へ格納され、次のルール生成に使
用される。
【００２９】
【発明の効果】以上のように、本発明では、ルール生成
に使用する事例をあらかじめある一定の評価基準にした
がって処理し、事例を構成する属性間の関係を用いてル
ール生成し、さらに決められた手順に従って次に獲得す
べき事例や項目間の関係を表示することにより、容易に
エキスパートシステムの知識ベースの構築が可能となっ
ている。
に使用する事例をあらかじめある一定の評価基準にした
がって処理し、事例を構成する属性間の関係を用いてル
ール生成し、さらに決められた手順に従って次に獲得す
べき事例や項目間の関係を表示することにより、容易に
エキスパートシステムの知識ベースの構築が可能となっ
ている。
【図１】本発明の全体の構成を示す構成図である。
【図２】本発明が適用される計算機システムのハードウ
ェア構成図である。
ェア構成図である。
【図３】事例ベース１の構成を示す図である。
【図４】項目間の関係を示す図である。
【図５】事例前処理部２１により生成されるルールの例
を示す図である。
を示す図である。
【図６】ルール生成部２２により生成されるルールの例
を示す図である。
を示す図である。
【図７】事例前処理部２１が作成するテーブル及びカウ
ンタを示す図である。
ンタを示す図である。
【図８】ルール評価部２３が作成するテーブルの構成を
示す図である。
示す図である。
【図９】情報表示部２４の構成及び判断手順の一例を示
す図である。
す図である。
【図１０】判断結果格納部９４の構成を示す図である。
【図１１】テスト事例テーブルの例を示す図である。
【図１２】本実施例の処理の流れを示すフローチャート
である。
である。
【図１３】図１２に続くフローチャートである。
【図１４】図１３に続くフローチャートである。
【図１５】図１４に続くフローチャートである。
１…事例ベース ２１…事例前処理部 ２２…ルール生成部、 ２３…ルール評価部 ２４…情報表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山中 止志郎 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地の12 株式会社日立製作所情報システム開発本 部内 (56)参考文献 特開 平３−141431（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−113338（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−266031（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−61769（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−195473（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−187637（ＪＰ，Ａ) 日立評論、Ｖｏｌ．72、Ｎｏ．11、日 立評論社・発行（1990年）、ｐｐ．29〜 34（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮＳ 199900320004) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 9/44 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) ＣＳＤＢ（日本国特許庁)
Claims (2)
- 【請求項１】あらかじめ蓄えられ、事例を特徴づける項
目と該項目の値により決定される結論とを持つ複数の事
例データを分析し、それら複数の事例データを分類する
規則性をルールとして生成することによりエキスパート
システムの知識ベース構築を支援する知識獲得支援装置
において、 前記複数の事例データを分析し、ある一定の評価基準を
満足しない事例データに対し、削除または前記評価基準
を満足するように変更を加える事例前処理部と、 前記事例データを分類する規則性を抽出してルールを生
成するルール生成部と、 所定のテストデータを用いて生成されたルールの評価を
行うルール評価部とを有し、 前記事例前処理部は、前記事例データのうち、値を持た
ない前記項目の数が前記評価基準で定められる項目数よ
りも多い事例データに関し、ユーザからの前記項目に対
する値の入力を受け付けて事例データを変更することを
特徴とする知識獲得支援装置。 - 【請求項２】前記事例前処理部は、前記事例データのう
ち値を持たない前記項目の数が前記評価基準で定められ
る項目数よりも多い場合、当該事例データを削除するこ
とを特徴とする請求項１記載の知識獲得支援装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14842191A JP3184243B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-06-20 | エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置 |
| EP92110325A EP0519478B1 (en) | 1991-06-20 | 1992-06-19 | Expert system comprising a knowledge acquisition support system |
| DE69232452T DE69232452T2 (de) | 1991-06-20 | 1992-06-19 | Expertensystem mit einem Wissenserfassungsunterstützungssystem |
| US07/901,576 US5504840A (en) | 1991-06-20 | 1992-06-19 | Knowledge acquisition support system and method in an expert system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14842191A JP3184243B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-06-20 | エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04370833A JPH04370833A (ja) | 1992-12-24 |
| JP3184243B2 true JP3184243B2 (ja) | 2001-07-09 |
Family
ID=15452422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14842191A Expired - Fee Related JP3184243B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-06-20 | エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5504840A (ja) |
| EP (1) | EP0519478B1 (ja) |
| JP (1) | JP3184243B2 (ja) |
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| US5659668A (en) * | 1993-09-30 | 1997-08-19 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Knowledge base constructing system |
| CA2129510C (en) * | 1993-10-21 | 1999-04-13 | Sasisekharan Raguram | Automatic temporospatial pattern analysis and prediction in a telecommunications network using rule induction |
| JPH0877010A (ja) * | 1994-09-07 | 1996-03-22 | Hitachi Ltd | データ分析方法および装置 |
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| US5841895A (en) * | 1996-10-25 | 1998-11-24 | Pricewaterhousecoopers, Llp | Method for learning local syntactic relationships for use in example-based information-extraction-pattern learning |
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-
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- 1991-06-20 JP JP14842191A patent/JP3184243B2/ja not_active Expired - Fee Related
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- 1992-06-19 US US07/901,576 patent/US5504840A/en not_active Expired - Fee Related
- 1992-06-19 EP EP92110325A patent/EP0519478B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-06-19 DE DE69232452T patent/DE69232452T2/de not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 日立評論、Ｖｏｌ．７２、Ｎｏ．１１、日立評論社・発行（１９９０年）、ｐｐ．２９〜３４（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮＳ１９９９００３２０００４） |
Also Published As
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|---|---|
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| EP0519478B1 (en) | 2002-03-06 |
| US5504840A (en) | 1996-04-02 |
| EP0519478A2 (en) | 1992-12-23 |
| JPH04370833A (ja) | 1992-12-24 |
| EP0519478A3 (ja) | 1994-03-23 |
| DE69232452T2 (de) | 2002-10-02 |
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