JP3275612B2 - ファジィシソーラス生成装置 - Google Patents
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 21
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 9
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- 101100020289 Xenopus laevis koza gene Proteins 0.000 description 1
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、情報検索等で必要と
なる用語間の関係を示すファジィシソーラスを生成する
ためのファジィシソーラス生成装置に関するものであ
る。
なる用語間の関係を示すファジィシソーラスを生成する
ためのファジィシソーラス生成装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】ファジィシソーラスは、例えば、事例ベ
ース推論における類似事例検索のためのインデックス値
間の関係を示すものである。ここで、事例ベース推論と
は、推論を行うためにルールを利用するのではなく、蓄
えられた多数の事例の中から類似のものを検索し、その
事例を利用して新たな状況に対応させるものである。こ
の事例ベース推論には、類似事例の検索及び事例の修正
の二つの機能が必要となる。
ース推論における類似事例検索のためのインデックス値
間の関係を示すものである。ここで、事例ベース推論と
は、推論を行うためにルールを利用するのではなく、蓄
えられた多数の事例の中から類似のものを検索し、その
事例を利用して新たな状況に対応させるものである。こ
の事例ベース推論には、類似事例の検索及び事例の修正
の二つの機能が必要となる。
【０００３】これらの機能のうち、類似事例の検索につ
いては、一般化インデックスを利用して作成されたファ
ジィシソーラスを利用することで類似の事例を検索する
方法が考えられる。まず、ひとつのキーワードを定め、
次にファジィシソーラスに基づきこのキーワードに対応
する検索のための複数のキーワードを得る。これら複数
のキーワードは重み付けがなされている。そして、これ
らキーワードに基づきデータベースを検索する。
いては、一般化インデックスを利用して作成されたファ
ジィシソーラスを利用することで類似の事例を検索する
方法が考えられる。まず、ひとつのキーワードを定め、
次にファジィシソーラスに基づきこのキーワードに対応
する検索のための複数のキーワードを得る。これら複数
のキーワードは重み付けがなされている。そして、これ
らキーワードに基づきデータベースを検索する。
【０００４】この類似事例の検索を効率良く行うために
は、適当なファジィシソーラスを生成することが重要で
ある。
は、適当なファジィシソーラスを生成することが重要で
ある。
【０００５】図２５は、日本ファジィ学会編「講座ファ
ジィ第９巻，ファジィデータベースと情報検索」（日刊
工業新聞社，１９９３）に示された従来のファジィシソ
ーラス生成装置を図示したブロック線図である。
ジィ第９巻，ファジィデータベースと情報検索」（日刊
工業新聞社，１９９３）に示された従来のファジィシソ
ーラス生成装置を図示したブロック線図である。
【０００６】図２５に示された従来のファジィシソーラ
スは、文献検索のためのキーワードの関係を示すファジ
ィシソーラスを生成することを目的としていた。これを
事例ベース推論における類似事例検索のためのインデッ
クス値間の関係を示すファジィシソーラスに対応させる
と、類似事例検索における事例、インデックス、及びイ
ンデックス値は、文献検索における文献、キーワードの
種類（通常は１種類）、及びキーワードにそれぞれ対応
する。
スは、文献検索のためのキーワードの関係を示すファジ
ィシソーラスを生成することを目的としていた。これを
事例ベース推論における類似事例検索のためのインデッ
クス値間の関係を示すファジィシソーラスに対応させる
と、類似事例検索における事例、インデックス、及びイ
ンデックス値は、文献検索における文献、キーワードの
種類（通常は１種類）、及びキーワードにそれぞれ対応
する。
【０００７】図２５のブロック線図において、１はキー
ワード付けされた文献データベースであり、キーワード
付けされた文献を出力する。２はキーワード出現行列生
成器であり、上記キーワード付けされた文献を入力し、
キーワード出現行列を出力する。４はキーワード間ファ
ジィ関係計算部で、上記キーワード出現行列を入力と
し、キーワード間ファジィ関係を出力する。５はファジ
ィシソーラス生成部で、上記キーワード間ファジィ関係
を入力とし、ファジィシソーラスを出力する。
ワード付けされた文献データベースであり、キーワード
付けされた文献を出力する。２はキーワード出現行列生
成器であり、上記キーワード付けされた文献を入力し、
キーワード出現行列を出力する。４はキーワード間ファ
ジィ関係計算部で、上記キーワード出現行列を入力と
し、キーワード間ファジィ関係を出力する。５はファジ
ィシソーラス生成部で、上記キーワード間ファジィ関係
を入力とし、ファジィシソーラスを出力する。
【０００８】また、上記キーワード間ファジィ関係計算
部４は、キーワード出現行列を入力としｉ1 行の各要素
の値を出力するｉ1 抽出器７ａと、上記キーワード出現
行列を入力としｉ2 行の各要素の値を出力するｉ2 行抽
出器７ｂと、ｉ1 行抽出器７ａの出力とｉ2 行抽出器７
ｂの出力とを入力とし、ｉ1 行の各要素とｉ2 行の各要
素のうちの小さい方をそれぞれ出力する要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８と、上記ｉ1 行抽出器７ａの出力を入力と
し、各要素の加算を行う第１の要素加算器９ａと、上記
要素ごとのＭＩＮ演算器８の出力を入力とし、各要素の
加算を行う第２の要素加算器９ｂと、上記ｉ2 行抽出器
７ｂの出力を入力とし、各要素の加算を行う第３の要素
加算器９ｃと、上記第１の要素加算器９ａの出力と上記
第２の要素加算器９ｂの出力とを入力とし、除算を行う
第１の除算器１０ａと、上記第２の要素加算器９ｂの出
力と上記第３の要素加算器９ｃの出力とを入力とし、除
算を行う第２の除算器１０ｂと、上記第１の除算器１０
ａの出力と上記第２の除算器１０ｂの出力を入力とし、
ＭＩＮ演算を行うＭＩＮ演算器１１により構成されてい
る。
部４は、キーワード出現行列を入力としｉ1 行の各要素
の値を出力するｉ1 抽出器７ａと、上記キーワード出現
行列を入力としｉ2 行の各要素の値を出力するｉ2 行抽
出器７ｂと、ｉ1 行抽出器７ａの出力とｉ2 行抽出器７
ｂの出力とを入力とし、ｉ1 行の各要素とｉ2 行の各要
素のうちの小さい方をそれぞれ出力する要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８と、上記ｉ1 行抽出器７ａの出力を入力と
し、各要素の加算を行う第１の要素加算器９ａと、上記
要素ごとのＭＩＮ演算器８の出力を入力とし、各要素の
加算を行う第２の要素加算器９ｂと、上記ｉ2 行抽出器
７ｂの出力を入力とし、各要素の加算を行う第３の要素
加算器９ｃと、上記第１の要素加算器９ａの出力と上記
第２の要素加算器９ｂの出力とを入力とし、除算を行う
第１の除算器１０ａと、上記第２の要素加算器９ｂの出
力と上記第３の要素加算器９ｃの出力とを入力とし、除
算を行う第２の除算器１０ｂと、上記第１の除算器１０
ａの出力と上記第２の除算器１０ｂの出力を入力とし、
ＭＩＮ演算を行うＭＩＮ演算器１１により構成されてい
る。
【０００９】さらに、上記ファジィシソーラス生成部５
は、上記キーワード間ファジィ関係計算部４からのキー
ワード間ファジィ関係を入力とし、上位語・下位語の関
係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ上位語
行列生成器１２と、上記キーワード間ファジィ関係を入
力とし、類似語関係を示すファジィシソーラスを出力す
るファジィ類似語行列生成器１３により構成されてい
る。
は、上記キーワード間ファジィ関係計算部４からのキー
ワード間ファジィ関係を入力とし、上位語・下位語の関
係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ上位語
行列生成器１２と、上記キーワード間ファジィ関係を入
力とし、類似語関係を示すファジィシソーラスを出力す
るファジィ類似語行列生成器１３により構成されてい
る。
【００１０】上述した従来のファジィシソーラス生成装
置の動作を以下に説明する。
置の動作を以下に説明する。
【００１１】まず、キーワード出現行列生成器２は、キ
ーワード付けされた文献データベース１からキーワード
付けされた文献を入力とし、図２６に示すキーワード出
現行列を出力する。図２６に示すように、キーワード出
現行列は、文献を行とし、キーワードを列として、各キ
ーワードが各文献に出現する頻度を示したものである。
ーワード付けされた文献データベース１からキーワード
付けされた文献を入力とし、図２６に示すキーワード出
現行列を出力する。図２６に示すように、キーワード出
現行列は、文献を行とし、キーワードを列として、各キ
ーワードが各文献に出現する頻度を示したものである。
【００１２】キーワード間ファジィ計算関係計算部４
は、上記キーワード出現行列を入力とし、キーワード間
のファジィ関係を表すスカラーを作成して出力する。以
下、該キーワード間ファジィ関係計算部４の詳細な動作
について説明する。
は、上記キーワード出現行列を入力とし、キーワード間
のファジィ関係を表すスカラーを作成して出力する。以
下、該キーワード間ファジィ関係計算部４の詳細な動作
について説明する。
【００１３】ｉ1 行抽出器７ａは、上記キーワード出現
行列を入力とし、第ｉ1 行の各要素を抽出し、ベクトル
を出力する。該行ベクトルは、ｉ1 番目のキーワード
が、各文献に出現する頻度を示したものである。同様に
ｉ2 抽出器７ｂは第ｉ2 行の各要素を抽出し、ベクトル
を出力する。
行列を入力とし、第ｉ1 行の各要素を抽出し、ベクトル
を出力する。該行ベクトルは、ｉ1 番目のキーワード
が、各文献に出現する頻度を示したものである。同様に
ｉ2 抽出器７ｂは第ｉ2 行の各要素を抽出し、ベクトル
を出力する。
【００１４】さらに、要素ごとのＭＩＮ演算器８は、上
記ｉ1 行の各要素とｉ2 行の各要素とを入力とし、互い
の要素のＭＩＮ演算を行い、値の小さい方を要素とした
ベクトルを出力する。該行ベクトルは、ｉ1 番目のキー
ワードとｉ2 番目のキーワードが、各文献に同時出現す
る頻度を示したものである。
記ｉ1 行の各要素とｉ2 行の各要素とを入力とし、互い
の要素のＭＩＮ演算を行い、値の小さい方を要素とした
ベクトルを出力する。該行ベクトルは、ｉ1 番目のキー
ワードとｉ2 番目のキーワードが、各文献に同時出現す
る頻度を示したものである。
【００１５】次に、第１の要素加算器９ａは、上記ｉ1
行抽出器７ａが出力するベクトルを入力とし、加算を行
い、スカラーを出力する。該スカラーは、ｉ1 番目のキ
ーワードが、文献に出現した総数を示したものである。
同様に、第２の要素加算器９ｂは、上記要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、加算を行
い、スカラーを出力する。該スカラーは、ｉ1 番目のキ
ーワードとｉ2 番目のキーワードが、文献に同時出現し
た総数を示したものである。さらに、第３の要素加算器
９ｃは上記ｉ2 行抽出器７ｂが出力するベクトルを入力
とし、加算を行い、スカラーを出力する。該スカラー
は、ｉ2 目のキーワードが、文献に出現した総数を示し
たものである。
行抽出器７ａが出力するベクトルを入力とし、加算を行
い、スカラーを出力する。該スカラーは、ｉ1 番目のキ
ーワードが、文献に出現した総数を示したものである。
同様に、第２の要素加算器９ｂは、上記要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、加算を行
い、スカラーを出力する。該スカラーは、ｉ1 番目のキ
ーワードとｉ2 番目のキーワードが、文献に同時出現し
た総数を示したものである。さらに、第３の要素加算器
９ｃは上記ｉ2 行抽出器７ｂが出力するベクトルを入力
とし、加算を行い、スカラーを出力する。該スカラー
は、ｉ2 目のキーワードが、文献に出現した総数を示し
たものである。
【００１６】次に、第１の除算器１０ａは、上記第１の
要素加算器９ａが出力するスカラーと上記第２の要素加
算器９ｂが出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーにより後者のスカラーを除算し、スカラー出力す
る。
要素加算器９ａが出力するスカラーと上記第２の要素加
算器９ｂが出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーにより後者のスカラーを除算し、スカラー出力す
る。
【００１７】図２７は、該除算の意味を示すものであ
り、上記除算によりｉ1 番目のキーワードが出現すると
きに、同時にｉ2 番目のキーワードも出現している頻度
（同図のｉ１番目のキーワードの出現率とｉ２番目のキ
ーワードの出現率の共通部分である斜線部分）が求めら
れることが分かる。ｉ１番目のキーワードの出現頻度に
占める上記同時出願頻度の率が高いほど、ｉ1 番目のキ
ーワードがｉ2 番目のキーワードの下位の概念である度
合が大きいと解釈できる。
り、上記除算によりｉ1 番目のキーワードが出現すると
きに、同時にｉ2 番目のキーワードも出現している頻度
（同図のｉ１番目のキーワードの出現率とｉ２番目のキ
ーワードの出現率の共通部分である斜線部分）が求めら
れることが分かる。ｉ１番目のキーワードの出現頻度に
占める上記同時出願頻度の率が高いほど、ｉ1 番目のキ
ーワードがｉ2 番目のキーワードの下位の概念である度
合が大きいと解釈できる。
【００１８】同様に第２の除算器１０ｂは、上記第２の
要素加算器９ｂの出力するスカラーと上記第３の要素加
算器９ｃの出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーを後者のスカラーにより除算し、スカラーを出力す
る。該スカラーが高いほど、ｉ2 番目のキーワードがｉ
1 番目のキーワードの下位の概念である度合が大きいと
言える。
要素加算器９ｂの出力するスカラーと上記第３の要素加
算器９ｃの出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーを後者のスカラーにより除算し、スカラーを出力す
る。該スカラーが高いほど、ｉ2 番目のキーワードがｉ
1 番目のキーワードの下位の概念である度合が大きいと
言える。
【００１９】次に、ＭＩＮ演算器１１は、上記第１の除
算器１０ａが出力するスカラーと、上記第２の除算器１
０ｂが出力するスカラーとを入力とし、ＭＩＮ演算を行
い、両者のうち値の小さい方のスカラーを出力する。
算器１０ａが出力するスカラーと、上記第２の除算器１
０ｂが出力するスカラーとを入力とし、ＭＩＮ演算を行
い、両者のうち値の小さい方のスカラーを出力する。
【００２０】ファジィシソーラス生成部５は、ファジィ
上位語行列生成器１２とファジィ類似語行列生成器１３
とからなり、キーワード間のファジィ関係を表すスカラ
ーに基づき、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ１，ｋ１）とフ
ァジィ上位語行列Ｔ（ｋ１，ｋ１）を作成し、該ファジ
ィ類似語行列とファジィ上位語行列を出力する。以下、
該ファジィシソーラス生成部５の詳細な動作について説
明する。
上位語行列生成器１２とファジィ類似語行列生成器１３
とからなり、キーワード間のファジィ関係を表すスカラ
ーに基づき、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ１，ｋ１）とフ
ァジィ上位語行列Ｔ（ｋ１，ｋ１）を作成し、該ファジ
ィ類似語行列とファジィ上位語行列を出力する。以下、
該ファジィシソーラス生成部５の詳細な動作について説
明する。
【００２１】ファジィ上位語行列生成器１２は、上記第
１の除算器１０ａの出力するスカラーと上記第２の除算
器１０ｂが出力するスカラーとを入力とし、図２６に示
すように、各キーワードが各キーワードの上位語である
度合を表したファジィ上位語行列を作成し、該行列を出
力する。
１の除算器１０ａの出力するスカラーと上記第２の除算
器１０ｂが出力するスカラーとを入力とし、図２６に示
すように、各キーワードが各キーワードの上位語である
度合を表したファジィ上位語行列を作成し、該行列を出
力する。
【００２２】さらに、ファジィ類似語行列生成器１３
は、上記ＭＩＮ演算器１１が出力するスカラーを入力と
し、各キーワードが各キーワードの類似語である度合を
表したファジィ類似語行列を作成し、該行列を出力す
る。
は、上記ＭＩＮ演算器１１が出力するスカラーを入力と
し、各キーワードが各キーワードの類似語である度合を
表したファジィ類似語行列を作成し、該行列を出力す
る。
【００２３】ファジィシソーラス６は、上記ファジィ上
位語行列生成器１２が出力するファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ１，ｋ１）と上記ファジィ類似語行列生成器１３が
出力するファジィ類似語行列Ｓ（ｋ１，ｋ１）とを受け
て、これらを蓄積する。
位語行列生成器１２が出力するファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ１，ｋ１）と上記ファジィ類似語行列生成器１３が
出力するファジィ類似語行列Ｓ（ｋ１，ｋ１）とを受け
て、これらを蓄積する。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】従来のファジィシソー
ラス生成装置は、以上のように、ひとつの種類の複数個
のキーワードの同時出現頻度に基づいてファジィシソー
ラスを生成するように構成されていた。そのため、例え
ば、事例ベース推論における類似事例検索に適用しよう
とすると、次のような問題点があった。１．事例ベース
推論において、キーワードに相当するインデックス値は
各インデックスに一つずつしか存在しないので、同時出
現頻度をもとにする従来のファジィシソーラス生成装置
を利用できない。２．事例ベース推論において、複数種
のキーワードに相当する複数のインデックスが存在する
場合であっても、これらの情報を有効に利用できない。
ラス生成装置は、以上のように、ひとつの種類の複数個
のキーワードの同時出現頻度に基づいてファジィシソー
ラスを生成するように構成されていた。そのため、例え
ば、事例ベース推論における類似事例検索に適用しよう
とすると、次のような問題点があった。１．事例ベース
推論において、キーワードに相当するインデックス値は
各インデックスに一つずつしか存在しないので、同時出
現頻度をもとにする従来のファジィシソーラス生成装置
を利用できない。２．事例ベース推論において、複数種
のキーワードに相当する複数のインデックスが存在する
場合であっても、これらの情報を有効に利用できない。
【００２５】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたもので、複数のインデックスの情報を
有効に利用して、インデックス値間の関係を定義できる
ファジィシソーラスを生成するファジィシソーラス生成
装置を得ることを目的とする。
るためになされたもので、複数のインデックスの情報を
有効に利用して、インデックス値間の関係を定義できる
ファジィシソーラスを生成するファジィシソーラス生成
装置を得ることを目的とする。
【００２６】
【課題を解決するための手段】請求項１に係るファジィ
シソ−ラス生成装置は、インデックス付けされた事例デ
−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づき
第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１のイ
ンデックス出現行列を出力する第１のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第２のインデックスと
上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列を
出力する第２のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す相互インデックス行列を出
力する相互インデックス行列生成器と、上記相互インデ
ックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関係か
ら評価される第１のインデックスのインデックス値間の
ファジィ関係を出力するインデックス値間ファジィ関係
計算部と、上記第１のインデックスのインデックス値間
のファジィ関係に基づき上記第１のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスを出力するファジィシソ−ラス生
成部とを備えたものである。
シソ−ラス生成装置は、インデックス付けされた事例デ
−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づき
第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１のイ
ンデックス出現行列を出力する第１のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第２のインデックスと
上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列を
出力する第２のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す相互インデックス行列を出
力する相互インデックス行列生成器と、上記相互インデ
ックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関係か
ら評価される第１のインデックスのインデックス値間の
ファジィ関係を出力するインデックス値間ファジィ関係
計算部と、上記第１のインデックスのインデックス値間
のファジィ関係に基づき上記第１のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスを出力するファジィシソ−ラス生
成部とを備えたものである。
【００２７】請求項２に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スからの
インデックス付けされた事例に基づき第１のインデック
スと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現行
列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、上
記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関係
を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２のイ
ンデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３の
インデックスと上記事例との関係を示す第３のインデッ
クス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相互
インデックス行列を出力する第１の相互インデックス生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第３の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相互
インデックス行列を出力する第２の相互インデックス生
成器と、上記第１の相互インデックス行列に基づき上記
第２のインデックスとの関係から評価される上記第１の
インデックスのインデックス値間のファジィ関係を出力
する第１のインデックス値間ファジィ関係計算部と、上
記第２の相互インデックス行列に基づき上記第３のイン
デックスとの関係から評価される上記第１のインデック
スのインデックス値間のファジィ関係を出力する第２の
インデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のイ
ンデックスのインデックス値間のファジィ関係に基づき
上記第２のインデックスとの関係から評価される上記第
１のインデックスのファジィシソーラスを出力する第１
のファジィシソーラス生成部と、上記第２のインデック
スのインデックス値間のファジィ関係に基づき上記第３
のインデックスとの関係から評価される上記第１のイン
デックスのファジィシソーラスを出力する第２のファジ
ィシソーラス生成部と、上記第１のファジィシソーラス
生成部の出力と上記第２のファジィシソーラス生成部の
出力とに基づき上記第１のインデックスに関するファジ
ィシソーラスを出力するシソーラス統合部とを備えたも
のである。
置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スからの
インデックス付けされた事例に基づき第１のインデック
スと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現行
列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、上
記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関係
を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２のイ
ンデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３の
インデックスと上記事例との関係を示す第３のインデッ
クス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相互
インデックス行列を出力する第１の相互インデックス生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第３の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相互
インデックス行列を出力する第２の相互インデックス生
成器と、上記第１の相互インデックス行列に基づき上記
第２のインデックスとの関係から評価される上記第１の
インデックスのインデックス値間のファジィ関係を出力
する第１のインデックス値間ファジィ関係計算部と、上
記第２の相互インデックス行列に基づき上記第３のイン
デックスとの関係から評価される上記第１のインデック
スのインデックス値間のファジィ関係を出力する第２の
インデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のイ
ンデックスのインデックス値間のファジィ関係に基づき
上記第２のインデックスとの関係から評価される上記第
１のインデックスのファジィシソーラスを出力する第１
のファジィシソーラス生成部と、上記第２のインデック
スのインデックス値間のファジィ関係に基づき上記第３
のインデックスとの関係から評価される上記第１のイン
デックスのファジィシソーラスを出力する第２のファジ
ィシソーラス生成部と、上記第１のファジィシソーラス
生成部の出力と上記第２のファジィシソーラス生成部の
出力とに基づき上記第１のインデックスに関するファジ
ィシソーラスを出力するシソーラス統合部とを備えたも
のである。
【００２８】請求項３に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スからの
インデックス付けされた事例に基づき第１のインデック
スと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現行
列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、上
記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関係
を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２のイ
ンデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３の
インデックスと上記事例との関係を示す第３のインデッ
クス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相互
インデックス行列を出力する第１の相互インデックス生
成器と、上記第２のインデックス出現行列と上記第３の
インデックス出現行列とに基づき上記第２のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相互
インデックス行列を出力する第２の相互インデックス生
成器と、上記第１の相互インデックス行列と上記第２の
相互インデックス行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第３の相互
インデックス行列を出力する第３の相互インデックス行
列生成器と、上記第３の相互インデックス行列に基づき
上記第１のインデックスのインデックス値の関係を出力
するインデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１
のインデックスのインデックス値間の関係に基づき上記
第１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを出力
するファジィシソ−ラス生成部とを備えたものである。
置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スからの
インデックス付けされた事例に基づき第１のインデック
スと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現行
列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、上
記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関係
を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２のイ
ンデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３の
インデックスと上記事例との関係を示す第３のインデッ
クス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列生
成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２の
インデックス出現行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相互
インデックス行列を出力する第１の相互インデックス生
成器と、上記第２のインデックス出現行列と上記第３の
インデックス出現行列とに基づき上記第２のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相互
インデックス行列を出力する第２の相互インデックス生
成器と、上記第１の相互インデックス行列と上記第２の
相互インデックス行列とに基づき上記第１のインデック
スと上記第３のインデックスとの関係を示す第３の相互
インデックス行列を出力する第３の相互インデックス行
列生成器と、上記第３の相互インデックス行列に基づき
上記第１のインデックスのインデックス値の関係を出力
するインデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１
のインデックスのインデックス値間の関係に基づき上記
第１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを出力
するファジィシソ−ラス生成部とを備えたものである。
【００２９】請求項４に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部を、上
記相互インデックス行列の第１の行の各要素の値を出力
する第１の行抽出器と、上記相互インデックス行列の第
２の行の各要素の値を出力する第２の行抽出器と、上記
第１の行抽出器の出力と上記第２の行抽出器の出力とか
ら上記第１の行要素と上記第２の行の要素のうちの小さ
い方を出力する要素ごとのＭＩＮ演算器と、上記第１の
行抽出器の出力の各要素の加算を行う第１の要素加算器
と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力の各要素の加算
を行う第２の要素加算器と、上記第２の行抽出器の出力
の各要素の加算を行う第３の要素加算器と、上記第１の
要素加算器の出力と上記第２の要素加算器の出力とに基
づき除算を行い出力する第１の除算器と、上記第２の要
素加算器の出力と上記第３の要素加算器の出力とに基づ
き除算を行い出力する第２の除算器と、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方を
出力するＭＩＮ演算器とから構成するとともに、上記フ
ァジィシソーラス生成装置を、上記ＭＩＮ演算器の出力
に基づき類似語関係を示すファジィシソーラスを出力す
るファジィ類似語行列生成器と、上記第１の除算器の出
力と上記第２の除算器の出力とに基づき上位語と下位語
との関係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ
上位語行列生成器とから構成するものである。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部を、上
記相互インデックス行列の第１の行の各要素の値を出力
する第１の行抽出器と、上記相互インデックス行列の第
２の行の各要素の値を出力する第２の行抽出器と、上記
第１の行抽出器の出力と上記第２の行抽出器の出力とか
ら上記第１の行要素と上記第２の行の要素のうちの小さ
い方を出力する要素ごとのＭＩＮ演算器と、上記第１の
行抽出器の出力の各要素の加算を行う第１の要素加算器
と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力の各要素の加算
を行う第２の要素加算器と、上記第２の行抽出器の出力
の各要素の加算を行う第３の要素加算器と、上記第１の
要素加算器の出力と上記第２の要素加算器の出力とに基
づき除算を行い出力する第１の除算器と、上記第２の要
素加算器の出力と上記第３の要素加算器の出力とに基づ
き除算を行い出力する第２の除算器と、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方を
出力するＭＩＮ演算器とから構成するとともに、上記フ
ァジィシソーラス生成装置を、上記ＭＩＮ演算器の出力
に基づき類似語関係を示すファジィシソーラスを出力す
るファジィ類似語行列生成器と、上記第１の除算器の出
力と上記第２の除算器の出力とに基づき上位語と下位語
との関係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ
上位語行列生成器とから構成するものである。
【００３０】請求項５に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力のうち
の小さい方の値を０に置き換えてから、上記第１の除算
器の出力及び上記第２の除算器の出力をそれぞれ上記フ
ァジィシソーラス生成部に対し出力する変換器を備えた
ものである。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力のうち
の小さい方の値を０に置き換えてから、上記第１の除算
器の出力及び上記第２の除算器の出力をそれぞれ上記フ
ァジィシソーラス生成部に対し出力する変換器を備えた
ものである。
【００３１】請求項６に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値
を１に置き換えて上記第１の要素加算器に対し出力する
第１の置換器と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力値
が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上記第２
の要素加算器に対し出力する第２の置換器と、上記第２
の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値を１に
置き換えて上記第３の要素加算器に対し出力する第３の
置換器とを備えたものである。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値
を１に置き換えて上記第１の要素加算器に対し出力する
第１の置換器と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力値
が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上記第２
の要素加算器に対し出力する第２の置換器と、上記第２
の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値を１に
置き換えて上記第３の要素加算器に対し出力する第３の
置換器とを備えたものである。
【００３２】請求項７に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力を正規化して上記第１の要素加
算器に対し出力する第１の正規化器と、上記第２の行抽
出器の出力を正規化して上記第３の要素加算器に対し出
力する第２の正規化器とを備えるとともに、上記要素ご
とのＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の正規化器の出力
と上記第２の正規化器の出力との間で要素ごとの乗算を
行い上記第２の要素加算器に対し出力する要素乗算器と
を備えたものである。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力を正規化して上記第１の要素加
算器に対し出力する第１の正規化器と、上記第２の行抽
出器の出力を正規化して上記第３の要素加算器に対し出
力する第２の正規化器とを備えるとともに、上記要素ご
とのＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の正規化器の出力
と上記第２の正規化器の出力との間で要素ごとの乗算を
行い上記第２の要素加算器に対し出力する要素乗算器と
を備えたものである。
【００３３】請求項８に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力値と上記第２の行抽出器の出力
値とを要素ごとに比較し、これら要素ごとの値の差が大
きいときに小さい方の値を０にしてから上記要素ごとの
ＭＩＮ演算器に対し出力する比較器を備えたものであ
る。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部に、上
記第１の行抽出器の出力値と上記第２の行抽出器の出力
値とを要素ごとに比較し、これら要素ごとの値の差が大
きいときに小さい方の値を０にしてから上記要素ごとの
ＭＩＮ演算器に対し出力する比較器を備えたものであ
る。
【００３４】請求項９に係るファジィシソ−ラス生成装
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上記
ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上記
第２の除算器の出力とを区間値演算する区間値演算器を
備えたものである。
置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上記
ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上記
第２の除算器の出力とを区間値演算する区間値演算器を
備えたものである。
【００３５】請求項１０に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上
記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上
記第２の除算器の出力とのファジィアンド条件を求める
ｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたものである。
装置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上
記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上
記第２の除算器の出力とのファジィアンド条件を求める
ｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたものである。
【００３６】請求項１１に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上
記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上
記第２の除算器の出力とのファジィオア条件を求めるｔ
−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたものである。
装置は、上記インデックス値間ファジィ関係計算部の上
記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出力と上
記第２の除算器の出力とのファジィオア条件を求めるｔ
−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたものである。
【００３７】請求項１２に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記ファジィシソーラス生成装置に、上記ファ
ジィ類似語行列生成器からのファジィ類似語行列入力に
基づき推移包を生成して出力する第１の推移包計算器
と、上記ファジィ上位語行列生成器からのファジィ上位
語行列入力に基づき推移包を生成して出力する第２の推
移包計算器とを備えたものである。
装置は、上記ファジィシソーラス生成装置に、上記ファ
ジィ類似語行列生成器からのファジィ類似語行列入力に
基づき推移包を生成して出力する第１の推移包計算器
と、上記ファジィ上位語行列生成器からのファジィ上位
語行列入力に基づき推移包を生成して出力する第２の推
移包計算器とを備えたものである。
【００３８】請求項１３に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スから
のインデックス付けされた事例に基づき第１のインデッ
クスと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現
行列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、
上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、上記第１のインデック
ス出現行列と上記第２のインデックス出現行列とに基づ
き上記第１のインデックスと上記第２のインデックスと
の関係を示す相互インデックス行列を出力する相互イン
デックス行列生成器と、予め与えられた上記第２のイン
デックスに関するファジィシソ−ラスと上記相互インデ
ックス行列とに基づき上記第１のインデックスに関する
ファジィシソ−ラスを出力する他インデックス基準型フ
ァジィシソ−ラス生成器とを備えたものである。
装置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スから
のインデックス付けされた事例に基づき第１のインデッ
クスと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現
行列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、
上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、上記第１のインデック
ス出現行列と上記第２のインデックス出現行列とに基づ
き上記第１のインデックスと上記第２のインデックスと
の関係を示す相互インデックス行列を出力する相互イン
デックス行列生成器と、予め与えられた上記第２のイン
デックスに関するファジィシソ−ラスと上記相互インデ
ックス行列とに基づき上記第１のインデックスに関する
ファジィシソ−ラスを出力する他インデックス基準型フ
ァジィシソ−ラス生成器とを備えたものである。
【００３９】請求項１４に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スから
のインデックス付けされた事例に基づき第１のインデッ
クスと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現
行列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、
上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３
のインデックスと上記事例との関係を示す第３のインデ
ックス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列
生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２
のインデックス出現行列とに基づき上記第１のインデッ
クスと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相
互インデックス行列を出力する第１の相互インデックス
生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第３
のインデックス出現行列とに基づき上記第１のインデッ
クスと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相
互インデックス行列を出力する第２の相互インデックス
生成器と、予め与えられた上記第２のインデックスに関
するファジィシソ−ラスと上記第１の相互インデックス
行列とに基づき上記第２のインデックスのファジィシソ
−ラスとの関係から評価される上記第１のインデックス
に関するファジィシソ−ラスを出力する第１の他インデ
ックス基準型ファジィシソ−ラス生成器と、予め与えら
れた上記第３のインデックスに関するファジィシソ−ラ
スと上記第２の相互インデックス行列とに基づき上記第
３のインデックスのファジィシソ−ラスとの関係から評
価される上記第１のインデックスに関するファジィシソ
−ラスを出力する第２の他インデックス基準型ファジィ
シソ−ラス生成器と、上記第１の他インデックス基準型
ファジィシソーラス生成器の出力と上記第２の他インデ
ックス基準型ファジィシソーラス生成器の出力とに基づ
き上記第１のインデックスに関するファジィシソーラス
を出力するシソーラス統合部とを備えたものである。
装置は、インデックス付けされた事例デ−タベ−スから
のインデックス付けされた事例に基づき第１のインデッ
クスと上記事例との関係を示す第１のインデックス出現
行列を出力する第１のインデックス出現行列生成器と、
上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき第３
のインデックスと上記事例との関係を示す第３のインデ
ックス出現行列を出力する第３のインデックス出現行列
生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第２
のインデックス出現行列とに基づき上記第１のインデッ
クスと上記第２のインデックスとの関係を示す第１の相
互インデックス行列を出力する第１の相互インデックス
生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上記第３
のインデックス出現行列とに基づき上記第１のインデッ
クスと上記第３のインデックスとの関係を示す第２の相
互インデックス行列を出力する第２の相互インデックス
生成器と、予め与えられた上記第２のインデックスに関
するファジィシソ−ラスと上記第１の相互インデックス
行列とに基づき上記第２のインデックスのファジィシソ
−ラスとの関係から評価される上記第１のインデックス
に関するファジィシソ−ラスを出力する第１の他インデ
ックス基準型ファジィシソ−ラス生成器と、予め与えら
れた上記第３のインデックスに関するファジィシソ−ラ
スと上記第２の相互インデックス行列とに基づき上記第
３のインデックスのファジィシソ−ラスとの関係から評
価される上記第１のインデックスに関するファジィシソ
−ラスを出力する第２の他インデックス基準型ファジィ
シソ−ラス生成器と、上記第１の他インデックス基準型
ファジィシソーラス生成器の出力と上記第２の他インデ
ックス基準型ファジィシソーラス生成器の出力とに基づ
き上記第１のインデックスに関するファジィシソーラス
を出力するシソーラス統合部とを備えたものである。
【００４０】請求項１５に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列に対し平均処理をして出力する平均演算器を備えたも
のである。
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列に対し平均処理をして出力する平均演算器を備えたも
のである。
【００４１】請求項１６に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間で区間値演算する区間値演算器を備えたものであ
る。
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間で区間値演算する区間値演算器を備えたものであ
る。
【００４２】請求項１７に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間でファジィアンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演算器
を備えたものである。
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間でファジィアンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演算器
を備えたものである。
【００４３】請求項１８に係るファジィシソ−ラス生成
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間でファジィオア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算
器を備えたものである。
装置は、上記シソーラス統合部に、入力された２つの行
列間でファジィオア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算
器を備えたものである。
【００４４】
【作用】請求項１の発明においては、第１のインデック
ス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例デ−
タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づき第
１のインデックスと上記事例との関係を示す第１のイン
デックス出現行列を出力し、第２のインデックス出現行
列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックスと上
記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列を出
力し、相互インデックス行列生成器が、上記第１のイン
デックス出現行列と上記第２のインデックス出現行列と
に基づき上記第１のインデックスと上記第２のインデッ
クスとの関係を示す相互インデックス行列を出力し、イ
ンデックス値間ファジィ関係計算部が、上記相互インデ
ックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関係か
ら評価される第１のインデックスのインデックス値間の
ファジィ関係を出力し、ファジィシソ−ラス生成部が、
上記第１のインデックスのインデックス値間のファジィ
関係に基づき上記第１のインデックスに関するファジィ
シソ−ラスを出力する。
ス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例デ−
タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づき第
１のインデックスと上記事例との関係を示す第１のイン
デックス出現行列を出力し、第２のインデックス出現行
列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックスと上
記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列を出
力し、相互インデックス行列生成器が、上記第１のイン
デックス出現行列と上記第２のインデックス出現行列と
に基づき上記第１のインデックスと上記第２のインデッ
クスとの関係を示す相互インデックス行列を出力し、イ
ンデックス値間ファジィ関係計算部が、上記相互インデ
ックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関係か
ら評価される第１のインデックスのインデックス値間の
ファジィ関係を出力し、ファジィシソ−ラス生成部が、
上記第１のインデックスのインデックス値間のファジィ
関係に基づき上記第１のインデックスに関するファジィ
シソ−ラスを出力する。
【００４５】請求項２の発明においては、第１のインデ
ックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例
デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づ
き第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１の
インデックス出現行列を出力し、第２のインデックス出
現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックス
と上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列
を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上記
事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係を
示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第３のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第３のインデックスとの関係を
示す第２の相互インデックス行列を出力し、第１のイン
デックス値間ファジィ関係計算部が、上記第１の相互イ
ンデックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関
係から評価される上記第１のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係を出力し、第２のインデックス値
間ファジィ関係計算部が、上記第２の相互インデックス
行列に基づき上記第３のインデックスとの関係から評価
される上記第１のインデックスのインデックス値間のフ
ァジィ関係を出力し、第１のファジィシソーラス生成部
が、上記第１のインデックスのインデックス値間のファ
ジィ関係に基づき上記第２のインデックスとの関係から
評価される上記第１のインデックスのファジィシソーラ
スを出力し、第２のファジィシソーラス生成部が、上記
第２のインデックスのインデックス値間のファジィ関係
に基づき上記第３のインデックスとの関係から評価され
る上記第１のインデックスのファジィシソーラスを出力
し、シソーラス統合部が、上記第１のファジィシソーラ
ス生成部の出力と上記第２のファジィシソーラス生成部
の出力とに基づき上記第１のインデックスに関するファ
ジィシソーラスを出力する。
ックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例
デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づ
き第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１の
インデックス出現行列を出力し、第２のインデックス出
現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックス
と上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列
を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上記
事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係を
示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第３のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第３のインデックスとの関係を
示す第２の相互インデックス行列を出力し、第１のイン
デックス値間ファジィ関係計算部が、上記第１の相互イ
ンデックス行列に基づき上記第２のインデックスとの関
係から評価される上記第１のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係を出力し、第２のインデックス値
間ファジィ関係計算部が、上記第２の相互インデックス
行列に基づき上記第３のインデックスとの関係から評価
される上記第１のインデックスのインデックス値間のフ
ァジィ関係を出力し、第１のファジィシソーラス生成部
が、上記第１のインデックスのインデックス値間のファ
ジィ関係に基づき上記第２のインデックスとの関係から
評価される上記第１のインデックスのファジィシソーラ
スを出力し、第２のファジィシソーラス生成部が、上記
第２のインデックスのインデックス値間のファジィ関係
に基づき上記第３のインデックスとの関係から評価され
る上記第１のインデックスのファジィシソーラスを出力
し、シソーラス統合部が、上記第１のファジィシソーラ
ス生成部の出力と上記第２のファジィシソーラス生成部
の出力とに基づき上記第１のインデックスに関するファ
ジィシソーラスを出力する。
【００４６】請求項３の発明においては、第１のインデ
ックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例
デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づ
き第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１の
インデックス出現行列を出力し、第２のインデックス出
現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックス
と上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列
を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上記
事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係を
示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２の相互
インデックス生成器が、上記第２のインデックス出現行
列と上記第３のインデックス出現行列とに基づき上記第
２のインデックスと上記第３のインデックスとの関係を
示す第２の相互インデックス行列を出力し、第３の相互
インデックス行列生成器が、上記第１の相互インデック
ス行列と上記第２の相互インデックス行列とに基づき上
記第１のインデックスと上記第３のインデックスとの関
係を示す第３の相互インデックス行列を出力し、インデ
ックス値間ファジィ関係計算部が、上記第３の相互イン
デックス行列に基づき上記第１のインデックスのインデ
ックス値の関係を出力し、ファジィシソ−ラス生成部
が、上記第１のインデックスのインデックス値間の関係
に基づき上記第１のインデックスに関するファジィシソ
−ラスを出力する。
ックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事例
デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基づ
き第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１の
インデックス出現行列を出力し、第２のインデックス出
現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデックス
と上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行列
を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上記
事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係を
示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相互
インデックス生成器が、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２の相互
インデックス生成器が、上記第２のインデックス出現行
列と上記第３のインデックス出現行列とに基づき上記第
２のインデックスと上記第３のインデックスとの関係を
示す第２の相互インデックス行列を出力し、第３の相互
インデックス行列生成器が、上記第１の相互インデック
ス行列と上記第２の相互インデックス行列とに基づき上
記第１のインデックスと上記第３のインデックスとの関
係を示す第３の相互インデックス行列を出力し、インデ
ックス値間ファジィ関係計算部が、上記第３の相互イン
デックス行列に基づき上記第１のインデックスのインデ
ックス値の関係を出力し、ファジィシソ−ラス生成部
が、上記第１のインデックスのインデックス値間の関係
に基づき上記第１のインデックスに関するファジィシソ
−ラスを出力する。
【００４７】請求項４の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部を構成する第１の行抽出器
が、上記相互インデックス行列の第１の行の各要素の値
を出力し、第２の行抽出器が、上記相互インデックス行
列の第２の行の各要素の値を出力し、要素ごとのＭＩＮ
演算器が、上記第１の行抽出器の出力と上記第２の行抽
出器の出力とから上記第１の行要素と上記第２の行の要
素のうちの小さい方を出力し、第１の要素加算器が、上
記第１の行抽出器の出力の各要素の加算を行い、第２の
要素加算器が、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力の各
要素の加算を行い、第３の要素加算器が、上記第２の行
抽出器の出力の各要素の加算を行い、第１の除算器が、
上記第１の要素加算器の出力と上記第２の要素加算器の
出力とに基づき除算を行い、第２の除算器が、上記第２
の要素加算器の出力と上記第３の要素加算器の出力とに
基づき除算を行い、ＭＩＮ演算器が、上記第１の除算器
の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方を出
力するとともに、上記ファジィシソーラス生成装置を構
成するファジィ類似語行列生成器が、上記ＭＩＮ演算器
の出力に基づき類似語関係を示すファジィシソーラスを
出力し、ファジィ上位語行列生成器が、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力とに基づき上位語と
下位語との関係を示すファジィシソーラスを出力する。
クス値間ファジィ関係計算部を構成する第１の行抽出器
が、上記相互インデックス行列の第１の行の各要素の値
を出力し、第２の行抽出器が、上記相互インデックス行
列の第２の行の各要素の値を出力し、要素ごとのＭＩＮ
演算器が、上記第１の行抽出器の出力と上記第２の行抽
出器の出力とから上記第１の行要素と上記第２の行の要
素のうちの小さい方を出力し、第１の要素加算器が、上
記第１の行抽出器の出力の各要素の加算を行い、第２の
要素加算器が、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力の各
要素の加算を行い、第３の要素加算器が、上記第２の行
抽出器の出力の各要素の加算を行い、第１の除算器が、
上記第１の要素加算器の出力と上記第２の要素加算器の
出力とに基づき除算を行い、第２の除算器が、上記第２
の要素加算器の出力と上記第３の要素加算器の出力とに
基づき除算を行い、ＭＩＮ演算器が、上記第１の除算器
の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方を出
力するとともに、上記ファジィシソーラス生成装置を構
成するファジィ類似語行列生成器が、上記ＭＩＮ演算器
の出力に基づき類似語関係を示すファジィシソーラスを
出力し、ファジィ上位語行列生成器が、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力とに基づき上位語と
下位語との関係を示すファジィシソーラスを出力する。
【００４８】請求項５の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた変換器が、上
記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力のうち
の小さい方の値を０に置き換えてから、上記第１の除算
器の出力及び上記第２の除算器の出力をそれぞれ上記フ
ァジィシソーラス生成部に対し出力する。
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた変換器が、上
記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力のうち
の小さい方の値を０に置き換えてから、上記第１の除算
器の出力及び上記第２の除算器の出力をそれぞれ上記フ
ァジィシソーラス生成部に対し出力する。
【００４９】請求項６の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた第１の置換器
が、上記第１の行抽出器の出力値が１以上であるときに
この値を１に置き換えて上記第１の要素加算器に対し出
力し、第２の置換器が、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の
出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上
記第２の要素加算器に対し出力し、第３の置換器が、上
記第２の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値
を１に置き換えて上記第３の要素加算器に対し出力す
る。
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた第１の置換器
が、上記第１の行抽出器の出力値が１以上であるときに
この値を１に置き換えて上記第１の要素加算器に対し出
力し、第２の置換器が、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の
出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上
記第２の要素加算器に対し出力し、第３の置換器が、上
記第２の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの値
を１に置き換えて上記第３の要素加算器に対し出力す
る。
【００５０】請求項７の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた第１の正規化
器が、上記第１の行抽出器の出力を正規化して上記第１
の要素加算器に対し出力し、第２の正規化器が、上記第
２の行抽出器の出力を正規化して上記第３の要素加算器
に対し出力するとともに、上記要素ごとのＭＩＮ演算器
に代えて設けられた要素乗算器が、上記第１の正規化器
の出力と上記第２の正規化器の出力との間で要素ごとの
乗算を行い上記第２の要素加算器に対し出力する。
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた第１の正規化
器が、上記第１の行抽出器の出力を正規化して上記第１
の要素加算器に対し出力し、第２の正規化器が、上記第
２の行抽出器の出力を正規化して上記第３の要素加算器
に対し出力するとともに、上記要素ごとのＭＩＮ演算器
に代えて設けられた要素乗算器が、上記第１の正規化器
の出力と上記第２の正規化器の出力との間で要素ごとの
乗算を行い上記第２の要素加算器に対し出力する。
【００５１】請求項８の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた比較器が、上
記第１の行抽出器の出力値と上記第２の行抽出器の出力
値とを要素ごとに比較し、これら要素ごとの値の差が大
きいときに小さい方の値を０にしてから上記要素ごとの
ＭＩＮ演算器に対し出力する。
クス値間ファジィ関係計算部に設けられた比較器が、上
記第１の行抽出器の出力値と上記第２の行抽出器の出力
値とを要素ごとに比較し、これら要素ごとの値の差が大
きいときに小さい方の値を０にしてから上記要素ごとの
ＭＩＮ演算器に対し出力する。
【００５２】請求項９の発明においては、上記インデッ
クス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代え
て設けられた区間値演算器が、上記第１の除算器の出力
と上記第２の除算器の出力とを区間値演算する。
クス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代え
て設けられた区間値演算器が、上記第１の除算器の出力
と上記第２の除算器の出力とを区間値演算する。
【００５３】請求項１０の発明においては、上記インデ
ックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代
えて設けられたｔ−ｎｏｒｍ演算器が、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力とのファジィアンド
条件を求める。
ックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代
えて設けられたｔ−ｎｏｒｍ演算器が、上記第１の除算
器の出力と上記第２の除算器の出力とのファジィアンド
条件を求める。
【００５４】請求項１１の発明においては、上記インデ
ックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代
えて設けられたｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器が、上記第１の
除算器の出力と上記第２の除算器の出力とのファジィオ
ア条件を求める。
ックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に代
えて設けられたｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器が、上記第１の
除算器の出力と上記第２の除算器の出力とのファジィオ
ア条件を求める。
【００５５】請求項１２の発明においては、上記ファジ
ィシソーラス生成装置に設けられた第１の推移包計算器
が、上記ファジィ類似語行列生成器からのファジィ類似
語行列入力に基づき推移包を生成して出力し、第２の推
移包計算器が、上記ファジィ上位語行列生成器からのフ
ァジィ上位語行列入力に基づき推移包を生成して出力す
る。
ィシソーラス生成装置に設けられた第１の推移包計算器
が、上記ファジィ類似語行列生成器からのファジィ類似
語行列入力に基づき推移包を生成して出力し、第２の推
移包計算器が、上記ファジィ上位語行列生成器からのフ
ァジィ上位語行列入力に基づき推移包を生成して出力す
る。
【００５６】請求項１３の発明においては、第１のイン
デックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事
例デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基
づき第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１
のインデックス出現行列を出力し、第２のインデックス
出現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデック
スと上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行
列を出力し、相互インデックス行列生成器が、上記第１
のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出現
行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２のイ
ンデックスとの関係を示す相互インデックス行列を出力
し、他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成器
が、予め与えられた上記第２のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスと上記相互インデックス行列とに基づ
き上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラス
を出力する。
デックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事
例デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基
づき第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１
のインデックス出現行列を出力し、第２のインデックス
出現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデック
スと上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行
列を出力し、相互インデックス行列生成器が、上記第１
のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出現
行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２のイ
ンデックスとの関係を示す相互インデックス行列を出力
し、他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成器
が、予め与えられた上記第２のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスと上記相互インデックス行列とに基づ
き上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラス
を出力する。
【００５７】請求項１４の発明においては、第１のイン
デックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事
例デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基
づき第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１
のインデックス出現行列を出力し、第２のインデックス
出現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデック
スと上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行
列を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上
記事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係
を示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相
互インデックス行列生成器が、上記第１のインデックス
出現行列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき
上記第１のインデックスと上記第２のインデックスとの
関係を示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２
の相互インデックス行列生成器が、上記第１のインデッ
クス出現行列と上記第３のインデックス出現行列とに基
づき上記第１のインデックスと上記第３のインデックス
との関係を示す第２の相互インデックス行列を出力し、
第１の他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成器
が、予め与えられた上記第２のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスと上記第１の相互インデックス行列と
に基づき上記第２のインデックスのファジィシソ−ラス
との関係から評価される上記第１のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスを出力し、第２の他インデックス
基準型ファジィシソ−ラス生成器が、予め与えられた上
記第３のインデックスに関するファジィシソ−ラスと上
記第２の相互インデックス行列とに基づき上記第３のイ
ンデックスのファジィシソ−ラスとの関係から評価され
る上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラス
を出力し、シソーラス統合部が、上記第１の他インデッ
クス基準型ファジィシソーラス生成器の出力と上記第２
の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器の出
力とに基づき上記第１のインデックスに関するファジィ
シソーラスを出力する。
デックス出現行列生成器が、インデックス付けされた事
例デ−タベ−スからのインデックス付けされた事例に基
づき第１のインデックスと上記事例との関係を示す第１
のインデックス出現行列を出力し、第２のインデックス
出現行列生成器が、上記事例に基づき第２のインデック
スと上記事例との関係を示す第２のインデックス出現行
列を出力し、第３のインデックス出現行列生成器が、上
記事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関係
を示す第３のインデックス出現行列を出力し、第１の相
互インデックス行列生成器が、上記第１のインデックス
出現行列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき
上記第１のインデックスと上記第２のインデックスとの
関係を示す第１の相互インデックス行列を出力し、第２
の相互インデックス行列生成器が、上記第１のインデッ
クス出現行列と上記第３のインデックス出現行列とに基
づき上記第１のインデックスと上記第３のインデックス
との関係を示す第２の相互インデックス行列を出力し、
第１の他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成器
が、予め与えられた上記第２のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスと上記第１の相互インデックス行列と
に基づき上記第２のインデックスのファジィシソ−ラス
との関係から評価される上記第１のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスを出力し、第２の他インデックス
基準型ファジィシソ−ラス生成器が、予め与えられた上
記第３のインデックスに関するファジィシソ−ラスと上
記第２の相互インデックス行列とに基づき上記第３のイ
ンデックスのファジィシソ−ラスとの関係から評価され
る上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラス
を出力し、シソーラス統合部が、上記第１の他インデッ
クス基準型ファジィシソーラス生成器の出力と上記第２
の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器の出
力とに基づき上記第１のインデックスに関するファジィ
シソーラスを出力する。
【００５８】請求項１５の発明においては、上記シソー
ラス統合部に設けられた平均演算器が、入力された２つ
の行列に対し平均処理をして出力する。
ラス統合部に設けられた平均演算器が、入力された２つ
の行列に対し平均処理をして出力する。
【００５９】請求項１６の発明においては、上記シソー
ラス統合部に設けられた区間値演算器が、入力された２
つの行列間で区間値演算する。
ラス統合部に設けられた区間値演算器が、入力された２
つの行列間で区間値演算する。
【００６０】請求項１７の発明においては、上記シソー
ラス統合部に設けられたｔ−ｎｏｒｍ演算器が、入力さ
れた２つの行列間でファジィアンド条件を求める。
ラス統合部に設けられたｔ−ｎｏｒｍ演算器が、入力さ
れた２つの行列間でファジィアンド条件を求める。
【００６１】請求項１８の発明においては、上記シソー
ラス統合部に設けられたｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器が、入
力された２つの行列間でファジィオア条件を求める。
ラス統合部に設けられたｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器が、入
力された２つの行列間でファジィオア条件を求める。
【００６２】
【実施例】以下、この発明のいくつかの実施例を図に基
づいて説明する。これらの実施例のファジィシソーラス
生成装置は、いずれも、複数のインデックスを付与され
た事例から、インデックスｋ1 の出現行列及びインデッ
クスｋ2出現行列から生成される、インデックスｋ1 と
インデックスｋ2 との関係を示した相互インデックス行
列に基づきインデックス間のファジィ関係を計算するこ
とにより、ファジィシソーラスを生成するものである。
づいて説明する。これらの実施例のファジィシソーラス
生成装置は、いずれも、複数のインデックスを付与され
た事例から、インデックスｋ1 の出現行列及びインデッ
クスｋ2出現行列から生成される、インデックスｋ1 と
インデックスｋ2 との関係を示した相互インデックス行
列に基づきインデックス間のファジィ関係を計算するこ
とにより、ファジィシソーラスを生成するものである。
【００６３】実施例１．図１は、実施例１によるファジ
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１はインデックス付けされた事例データベー
ス、でありインデックス付された事例を出力する。２ａ
は第１のインデックス出現行列生成器であり、上記イン
デックス付けされた事例を入力とし第１のインデックス
出現行列Ａ(k1,0)を生成する。２ｂは第２のインデック
ス出現行列生成器であり、上記インデックス付けされた
事例を入力とし第２のインデックス出現行列Ａ(k2,0)を
生成する。３は相互インデックス行列生成器であり、第
１のインデックス出現行列Ａ(k1,0)及び第２のインデッ
クス出現行列Ａ(k2,0)に基づき相互インデックス行列Ｂ
(k1,k2) を生成する。４はインデックス値間ファジィ関
係計算部であり、上記相互インデックス行列Ｂ(k1,k2)
に基づきインデックス間ファジィ関係を出力する。５は
ファジィシソーラス生成部であり、上記インデックス間
ファジィ関係に基づきファジィ類似語行列Ｓ(k1,k1) 及
びファジィ上位語行列Ｔ(k1,k1) を生成しファジィシソ
ーラス６に出力する。
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１はインデックス付けされた事例データベー
ス、でありインデックス付された事例を出力する。２ａ
は第１のインデックス出現行列生成器であり、上記イン
デックス付けされた事例を入力とし第１のインデックス
出現行列Ａ(k1,0)を生成する。２ｂは第２のインデック
ス出現行列生成器であり、上記インデックス付けされた
事例を入力とし第２のインデックス出現行列Ａ(k2,0)を
生成する。３は相互インデックス行列生成器であり、第
１のインデックス出現行列Ａ(k1,0)及び第２のインデッ
クス出現行列Ａ(k2,0)に基づき相互インデックス行列Ｂ
(k1,k2) を生成する。４はインデックス値間ファジィ関
係計算部であり、上記相互インデックス行列Ｂ(k1,k2)
に基づきインデックス間ファジィ関係を出力する。５は
ファジィシソーラス生成部であり、上記インデックス間
ファジィ関係に基づきファジィ類似語行列Ｓ(k1,k1) 及
びファジィ上位語行列Ｔ(k1,k1) を生成しファジィシソ
ーラス６に出力する。
【００６４】また、上記インデックス値間ファジィ関係
計算部４は、相互インデックス行列Ｂ(k1,k2) のｉ１行
の各要素の値を抽出して出力するｉ１行抽出器７ａと、
相互インデックス行列Ｂ(k1,k2) のｉ２行の各要素の値
を抽出して出力するｉ２行抽出器７ｂと、ｉ1 行抽出器
７ａの出力とｉ2 行抽出器７ｂの出力とを要素ごとに比
較して小さいほうの値を出力する要素ごとのＭＩＮ演算
器８と、ｉ1 行抽出器７ａの出力の各要素を加算する第
１の要素加算器９ａと、ｉ2 行抽出器７ｂの出力の各要
素を加算する第３の要素加算器９ｃと、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８の出力の各要素を加算する第２の要素加算器
９ｂと、第１の要素加算器９ａの出力と第２の要素加算
器９ｂの出力とから除算を行う第１の除算器１０ａと、
第２の要素加算器９ｂの出力と第３の要素加算器９ｃの
出力とから除算を行う第２の除算器１０ｂと、第１の除
算器１０ａの出力と第２の除算器１０ｂの出力とを比較
して小さい方の値を出力するＭＩＮ演算器１１とから構
成されている。
計算部４は、相互インデックス行列Ｂ(k1,k2) のｉ１行
の各要素の値を抽出して出力するｉ１行抽出器７ａと、
相互インデックス行列Ｂ(k1,k2) のｉ２行の各要素の値
を抽出して出力するｉ２行抽出器７ｂと、ｉ1 行抽出器
７ａの出力とｉ2 行抽出器７ｂの出力とを要素ごとに比
較して小さいほうの値を出力する要素ごとのＭＩＮ演算
器８と、ｉ1 行抽出器７ａの出力の各要素を加算する第
１の要素加算器９ａと、ｉ2 行抽出器７ｂの出力の各要
素を加算する第３の要素加算器９ｃと、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８の出力の各要素を加算する第２の要素加算器
９ｂと、第１の要素加算器９ａの出力と第２の要素加算
器９ｂの出力とから除算を行う第１の除算器１０ａと、
第２の要素加算器９ｂの出力と第３の要素加算器９ｃの
出力とから除算を行う第２の除算器１０ｂと、第１の除
算器１０ａの出力と第２の除算器１０ｂの出力とを比較
して小さい方の値を出力するＭＩＮ演算器１１とから構
成されている。
【００６５】また、ファジィシソーラス生成部５は、第
１の除算器１０ａの出力と第２の除算器１０ｂとに基づ
き、上位語・下位語の関係を示すファジィシソーラスを
出力するファジィ上位語行列生成器１２と、ＭＩＮ演算
器１１の出力に基づき類似語関係を示すファジィシソー
ラスを出力する類似語行列生成器１３とから構成されて
いる。
１の除算器１０ａの出力と第２の除算器１０ｂとに基づ
き、上位語・下位語の関係を示すファジィシソーラスを
出力するファジィ上位語行列生成器１２と、ＭＩＮ演算
器１１の出力に基づき類似語関係を示すファジィシソー
ラスを出力する類似語行列生成器１３とから構成されて
いる。
【００６６】次に動作について説明する。まず、インデ
ックス付けされた事例データベース１には、予め、イン
デックス付けされた事例データが保存されている。
ックス付けされた事例データベース１には、予め、イン
デックス付けされた事例データが保存されている。
【００６７】第１のインデックス出現行列生成器２ａ
が、インデックス付けされた事例データベース１からイ
ンデックス付けされた事例データを入力とし、たとえ
ば、図２に示すようなインデックスｋ1 の出現行列Ａ
（ｋ1 ，０）を出力する。図２に示す出現行列Ａ（ｋ1
，０）において、インデックスｋ1 のインデックスの
値のインデックスｋ1,1 は事例ｋ0,1 に付与されている
ので、第（１, １）の要素は１である。また、インデッ
クスｋ1,1 は事例ｋ0,2 に付与されていないので、第
（１, ２）の要素は０である。
が、インデックス付けされた事例データベース１からイ
ンデックス付けされた事例データを入力とし、たとえ
ば、図２に示すようなインデックスｋ1 の出現行列Ａ
（ｋ1 ，０）を出力する。図２に示す出現行列Ａ（ｋ1
，０）において、インデックスｋ1 のインデックスの
値のインデックスｋ1,1 は事例ｋ0,1 に付与されている
ので、第（１, １）の要素は１である。また、インデッ
クスｋ1,1 は事例ｋ0,2 に付与されていないので、第
（１, ２）の要素は０である。
【００６８】また、第２のインデックス出現行列生成器
２ｂが、インデックス付けされた事例データベース１か
らインデックス付けされた事例データを入力とし、たと
えば、図３に示すようなインデックスｋ2 の出現行列Ａ
（ｋ2 ，０）を出力する。図３に示す出現行列Ａ（ｋ2
，０）において、インデックスｋ2 のインデックスの
値のインデックスｋ2,1 は事例ｋ0,1 に付与されている
ので第（１, １）の要素は１である。また、インデック
スｋ2,1 は事例ｋ0,2 に付与されているので第（１,
２）の要素は１である。しかし、インデックスｋ2,1 は
事例ｋ0,3 に付与されていないので第（１, ３）の要素
は０である。
２ｂが、インデックス付けされた事例データベース１か
らインデックス付けされた事例データを入力とし、たと
えば、図３に示すようなインデックスｋ2 の出現行列Ａ
（ｋ2 ，０）を出力する。図３に示す出現行列Ａ（ｋ2
，０）において、インデックスｋ2 のインデックスの
値のインデックスｋ2,1 は事例ｋ0,1 に付与されている
ので第（１, １）の要素は１である。また、インデック
スｋ2,1 は事例ｋ0,2 に付与されているので第（１,
２）の要素は１である。しかし、インデックスｋ2,1 は
事例ｋ0,3 に付与されていないので第（１, ３）の要素
は０である。
【００６９】次に、相互インデックス出現行列生成器３
が、第１のインデックス出現行列生成器２ａからのイン
デックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）及び第２のイン
デックス出現行列生成器２ｂからのインデックスｋ2 の
出現行列Ａ（ｋ2 ，０）に基づき、以下の演算を行い、
相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を生成す
る。
が、第１のインデックス出現行列生成器２ａからのイン
デックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）及び第２のイン
デックス出現行列生成器２ｂからのインデックスｋ2 の
出現行列Ａ（ｋ2 ，０）に基づき、以下の演算を行い、
相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を生成す
る。
【００７０】 Ｂ(k1,k2) ＝Ａ(k1,0)Ａ(k2,0)T ・・・(1) ここで、行列の右肩のＴは、行列の転置を意味する。
【００７１】図４は、図２及び図３の例を用いて上記式
(1) により求めた相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，
ｋ2 ）の例を示す。図４の相互インデックス出現行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ2 ）は、図２のインデックスｋ1 の出現行列
Ａ（ｋ1 ，０）と図３のインデックスｋ2 出現行列Ａ
（ｋ2 ，０）から、事例ｋ0,i （ｉ＝１，・・・，１
１）においてインデックスｋ1 のインデックス値ｋ1,i
とインデックスｋ2 のインデックス値ｋ2,i が同時出現
した回数（頻度）を求めて、インデックスｋ1,i の行に
記したものである。
(1) により求めた相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，
ｋ2 ）の例を示す。図４の相互インデックス出現行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ2 ）は、図２のインデックスｋ1 の出現行列
Ａ（ｋ1 ，０）と図３のインデックスｋ2 出現行列Ａ
（ｋ2 ，０）から、事例ｋ0,i （ｉ＝１，・・・，１
１）においてインデックスｋ1 のインデックス値ｋ1,i
とインデックスｋ2 のインデックス値ｋ2,i が同時出現
した回数（頻度）を求めて、インデックスｋ1,i の行に
記したものである。
【００７２】インデックス値間ファジィ計算関係計算部
４は、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入
力とし、インデックス値間のファジィ関係を表すスカラ
ーを作成してファジィシソーラス生成部５に対し出力す
る。以下、このインデックス値間ファジィ計算関係計算
部４の詳細な動作について説明する。
４は、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入
力とし、インデックス値間のファジィ関係を表すスカラ
ーを作成してファジィシソーラス生成部５に対し出力す
る。以下、このインデックス値間ファジィ計算関係計算
部４の詳細な動作について説明する。
【００７３】ｉ1 行抽出器７ａは、上記相互インデック
ス出現行列を入力とし、第ｉ1 行の各要素を抽出し、ベ
クトルとして出力する。該行ベクトルは、インデックス
ｋ1のｉ1 番目のインデックスの値が、インデックスｋ
２の各インデックスの値に対して出現する頻度を示した
ものである。同様に、ｉ2 抽出器７ｂは、上記相互イン
デックス出現行列を入力とし、第ｉ2 行の各要素を抽出
し、ベクトルとして出力する。
ス出現行列を入力とし、第ｉ1 行の各要素を抽出し、ベ
クトルとして出力する。該行ベクトルは、インデックス
ｋ1のｉ1 番目のインデックスの値が、インデックスｋ
２の各インデックスの値に対して出現する頻度を示した
ものである。同様に、ｉ2 抽出器７ｂは、上記相互イン
デックス出現行列を入力とし、第ｉ2 行の各要素を抽出
し、ベクトルとして出力する。
【００７４】要素ごとのＭＩＮ演算器８は、上記ｉ1 行
の各要素とｉ2 行の各要素とを入力とし、互いに対応す
る要素同士でＭＩＮ演算を行い、値の小さい方を要素と
するベクトルを出力する。該行ベクトルは、インデック
スｋ1 のｉ1 番目のインデックスの値とｉ2 番目のイン
デックスの値とが、インデックス２の各インデックスの
同じ値と同時出現する頻度を示したものである。
の各要素とｉ2 行の各要素とを入力とし、互いに対応す
る要素同士でＭＩＮ演算を行い、値の小さい方を要素と
するベクトルを出力する。該行ベクトルは、インデック
スｋ1 のｉ1 番目のインデックスの値とｉ2 番目のイン
デックスの値とが、インデックス２の各インデックスの
同じ値と同時出現する頻度を示したものである。
【００７５】次に、第１の要素加算器９ａは、上記ｉ1
行抽出器７ａが出力するベクトルを入力とし、このベク
トルの要素の加算を行い、スカラーとして出力する。該
スカラーは、インデックスｋ1 のｉ1 番目のインデック
スの値が出現した総数を示したものである。
行抽出器７ａが出力するベクトルを入力とし、このベク
トルの要素の加算を行い、スカラーとして出力する。該
スカラーは、インデックスｋ1 のｉ1 番目のインデック
スの値が出現した総数を示したものである。
【００７６】同様に、第２の要素加算器９ｂは、上記要
素ごとのＭＩＮ演算器８が出力するベクトルを入力と
し、このベクトルの要素の加算を行い、スカラーとして
出力する。該スカラーは、インデックスｋ1 のｉ1 番目
のインデックスの値とインデックスｋ1 のｉ2 番目のイ
ンデックスの値が、インデックス２の各インデックスの
同じ値と同時出現した総数を示したものである。
素ごとのＭＩＮ演算器８が出力するベクトルを入力と
し、このベクトルの要素の加算を行い、スカラーとして
出力する。該スカラーは、インデックスｋ1 のｉ1 番目
のインデックスの値とインデックスｋ1 のｉ2 番目のイ
ンデックスの値が、インデックス２の各インデックスの
同じ値と同時出現した総数を示したものである。
【００７７】さらに、第３の要素加算器９ａは上記ｉ2
行抽出器７ｂが出力するベクトルを入力とし、このベク
トルの要素の加算を行い、スカラーとして出力する。該
スカラーは、インデックスｋ1 のｉ2 番目のインデック
スの値が出現した総数を示したものである。
行抽出器７ｂが出力するベクトルを入力とし、このベク
トルの要素の加算を行い、スカラーとして出力する。該
スカラーは、インデックスｋ1 のｉ2 番目のインデック
スの値が出現した総数を示したものである。
【００７８】次に、第１の除算器１０ａは、上記第１の
要素加算器９ａが出力するスカラーと上記第２の要素加
算器９ｂが出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーにより後者のスカラーを除算し（（第２の要素加算
器９ｂの出力）÷（第１の要素加算器９ａの出力））、
その結果をスカラーとして出力する。
要素加算器９ａが出力するスカラーと上記第２の要素加
算器９ｂが出力するスカラーとを入力とし、前者のスカ
ラーにより後者のスカラーを除算し（（第２の要素加算
器９ｂの出力）÷（第１の要素加算器９ａの出力））、
その結果をスカラーとして出力する。
【００７９】上記除算により、インデックスｋ1 のｉ1
番目のインデックス値が出現総数に対するｉ2 番目のイ
ンデックス値との同時出現の率が求められることにな
る。この率が高いほど、インデックスｋ1 のｉ1 番目の
インデックスの値がｉ2 番目のインデックスの値の下位
の概念である度合が大きいと解釈できる。
番目のインデックス値が出現総数に対するｉ2 番目のイ
ンデックス値との同時出現の率が求められることにな
る。この率が高いほど、インデックスｋ1 のｉ1 番目の
インデックスの値がｉ2 番目のインデックスの値の下位
の概念である度合が大きいと解釈できる。
【００８０】同様に、第２の除算器１０ｂは、上記第２
の要素加算器９ｂの出力するスカラーと上記第３の要素
加算器９ｃの出力するスカラーとを入力し、前者のスカ
ラーを後者のスカラーにより除算し（（第２の要素加算
器９ｂの出力）÷（第３の要素加算器９ｃの出力））、
その結果をスカラーとして出力する。該スカラーが高い
ほど、インデックスｋ1 のｉ２番目のインデックスの値
がｉ１番目のインデックスの値の下位の概念である度合
が大きいと言える。
の要素加算器９ｂの出力するスカラーと上記第３の要素
加算器９ｃの出力するスカラーとを入力し、前者のスカ
ラーを後者のスカラーにより除算し（（第２の要素加算
器９ｂの出力）÷（第３の要素加算器９ｃの出力））、
その結果をスカラーとして出力する。該スカラーが高い
ほど、インデックスｋ1 のｉ２番目のインデックスの値
がｉ１番目のインデックスの値の下位の概念である度合
が大きいと言える。
【００８１】ＭＩＮ演算器１１は、上記第１の除算器１
０ａが出力するスカラーと、上記第２の除算器１０ｂが
出力するスカラーとを入力とし、ＭＩＮ演算を行い、両
者のうち値の小さい方のスカラーを出力する。
０ａが出力するスカラーと、上記第２の除算器１０ｂが
出力するスカラーとを入力とし、ＭＩＮ演算を行い、両
者のうち値の小さい方のスカラーを出力する。
【００８２】次に、ファジィシソーラス生成部５の動作
について説明する。ファジィシソーラス生成部５は、イ
ンデックス値間のファジィ関係を表すスカラーを入力と
し、ファジィ類似語行列とファジィ上位語行列を作成し
てファジィシソーラス６に対し出力する。以下、該ファ
ジィシソーラス生成部５の詳細な動作について説明す
る。
について説明する。ファジィシソーラス生成部５は、イ
ンデックス値間のファジィ関係を表すスカラーを入力と
し、ファジィ類似語行列とファジィ上位語行列を作成し
てファジィシソーラス６に対し出力する。以下、該ファ
ジィシソーラス生成部５の詳細な動作について説明す
る。
【００８３】ファジィ上位語行列生成器１２は、上記第
１の除算器１０ａの出力するスカラーと上記第２の除算
器１０ｂの出力するスカラーとを入力とし、インデック
スｋ1 の各インデックス値が、同じくインデックスｋ1
の各インデックス値の上位語である度合を表したファジ
ィ上位語行列Ｔ(k1,k1) を作成してファジィシソーラス
に対し出力する。該ファジィ上位語行列の例を図５に示
す。
１の除算器１０ａの出力するスカラーと上記第２の除算
器１０ｂの出力するスカラーとを入力とし、インデック
スｋ1 の各インデックス値が、同じくインデックスｋ1
の各インデックス値の上位語である度合を表したファジ
ィ上位語行列Ｔ(k1,k1) を作成してファジィシソーラス
に対し出力する。該ファジィ上位語行列の例を図５に示
す。
【００８４】さらに、ファジィ類似語行列生成器１３
は、上記ＭＩＮ演算器１１が出力するスカラーを入力と
し、インデックスｋ1 各インデックス値が、同じくイン
デックスｋ1 の各インデックス値の類似語である度合を
表したファジィ類似語行列Ｓ(k1,k1) を作成してファジ
ィシソーラス６に対し出力する。該ファジィ類似語行列
の例を図６に示す。
は、上記ＭＩＮ演算器１１が出力するスカラーを入力と
し、インデックスｋ1 各インデックス値が、同じくイン
デックスｋ1 の各インデックス値の類似語である度合を
表したファジィ類似語行列Ｓ(k1,k1) を作成してファジ
ィシソーラス６に対し出力する。該ファジィ類似語行列
の例を図６に示す。
【００８５】ファジィシソーラス６は、上記ファジィ上
位語行列生成器１２が出力するファジィ上位語行列と上
記ファジィ類似語行列生成器１３が出力するファジィ類
似語行列とを受け、これらを蓄積する。
位語行列生成器１２が出力するファジィ上位語行列と上
記ファジィ類似語行列生成器１３が出力するファジィ類
似語行列とを受け、これらを蓄積する。
【００８６】以上のように、この実施例１のファジィシ
ソーラス生成装置によれば、第１のインデックスｋ１に
関する出現行列と第２のインデックスｋ２に関する出現
行列とから相互インデックス行列を求め、この行列に基
づきファジィシソーラスを生成するようにしたので、第
２のインデックスｋ２を参照しつつ、ターゲットである
第１のインデックスｋ１のファジィシソーラスを生成す
ることができる。したがって、複数のインデックスの情
報を活用しつつ、インデックス値間の関係を定義でき
る。
ソーラス生成装置によれば、第１のインデックスｋ１に
関する出現行列と第２のインデックスｋ２に関する出現
行列とから相互インデックス行列を求め、この行列に基
づきファジィシソーラスを生成するようにしたので、第
２のインデックスｋ２を参照しつつ、ターゲットである
第１のインデックスｋ１のファジィシソーラスを生成す
ることができる。したがって、複数のインデックスの情
報を活用しつつ、インデックス値間の関係を定義でき
る。
【００８７】そして、このような構成により、参照イン
デックスである第２のインデックスｋ２を適当に選択す
ることにより、特定の使用目的（価値観）に基づいたイ
ンデックス値間の関係を評価できるようになる。たとえ
ば、災害派遣計画の事例データベース推論において、現
在の災害種に対してどのような活動を行えばよいかを検
索する場合、災害種に関するシソーラスを利用した検索
が有効である。そのシソーラスを活動インデックスを参
照インデックスとして利用しつつ生成すれば、たとえ
ば、大火災と地震とは自然現象としては別のものであっ
ても、その災害に対する活動は、捜索、復旧、あるいは
監視など似たものが多いため、活動を決めるという使用
目的（価値観）に対しては近い関係と評価される。つま
り、この実施例１によるファジィシソーラスによれば、
参照用インデックスを適宜選択することにより、「大火
災」という災害種に対して、それが「津波」によるもの
であっても、あるいは「地震」によるものであっても対
応することができるようになるのである。
デックスである第２のインデックスｋ２を適当に選択す
ることにより、特定の使用目的（価値観）に基づいたイ
ンデックス値間の関係を評価できるようになる。たとえ
ば、災害派遣計画の事例データベース推論において、現
在の災害種に対してどのような活動を行えばよいかを検
索する場合、災害種に関するシソーラスを利用した検索
が有効である。そのシソーラスを活動インデックスを参
照インデックスとして利用しつつ生成すれば、たとえ
ば、大火災と地震とは自然現象としては別のものであっ
ても、その災害に対する活動は、捜索、復旧、あるいは
監視など似たものが多いため、活動を決めるという使用
目的（価値観）に対しては近い関係と評価される。つま
り、この実施例１によるファジィシソーラスによれば、
参照用インデックスを適宜選択することにより、「大火
災」という災害種に対して、それが「津波」によるもの
であっても、あるいは「地震」によるものであっても対
応することができるようになるのである。
【００８８】実施例２．図７は、この実施例２によるフ
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
同図において、２ａ，２ｂ，２ｃは、それぞれ、第１の
インデックス出現行列生成器、第２のインデックス出現
行列生成器、第３のインデックス出現行列生成器であ
る。３ａ，３ｂは、それぞれ第１の相互インデックス行
列生成器と第２の相互インデックス行列生成器である。
４ａ，４ｂは、それぞれ第１のインデックス値間ファジ
ィ関係計算部と第２のインデックス値間ファジィ関係計
算部である。５ａ，５ｂは、それぞれ第１のファジィシ
ソーラス生成部と第２のファジィシソーラス生成部であ
る。以上の構成要素は、図１に示されたものと同一ある
いは相当部分である。
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
同図において、２ａ，２ｂ，２ｃは、それぞれ、第１の
インデックス出現行列生成器、第２のインデックス出現
行列生成器、第３のインデックス出現行列生成器であ
る。３ａ，３ｂは、それぞれ第１の相互インデックス行
列生成器と第２の相互インデックス行列生成器である。
４ａ，４ｂは、それぞれ第１のインデックス値間ファジ
ィ関係計算部と第２のインデックス値間ファジィ関係計
算部である。５ａ，５ｂは、それぞれ第１のファジィシ
ソーラス生成部と第２のファジィシソーラス生成部であ
る。以上の構成要素は、図１に示されたものと同一ある
いは相当部分である。
【００８９】１５は第１のファジィシソーラス生成部５
ａの出力Ｓ1(k1,k1)，Ｔ1(k1,k1)と第２のファジィシソ
ーラス生成部５ｂの出力Ｓ2(k1,k1)，Ｔ2(k1,k1)とを受
け、これらを統合してひとつのファジィシソーラスとし
て出力するシソーラス統合部である。シソーラス統合部
１５は、出力Ｓ1(k1,k1)，Ｔ1(k1,k1)と出力Ｓ2(k1,k
1)，Ｔ2(k1,k1)との間で各要素ごとに平均値をとる各要
素ごとの平均演算器１４により構成されている。
ａの出力Ｓ1(k1,k1)，Ｔ1(k1,k1)と第２のファジィシソ
ーラス生成部５ｂの出力Ｓ2(k1,k1)，Ｔ2(k1,k1)とを受
け、これらを統合してひとつのファジィシソーラスとし
て出力するシソーラス統合部である。シソーラス統合部
１５は、出力Ｓ1(k1,k1)，Ｔ1(k1,k1)と出力Ｓ2(k1,k
1)，Ｔ2(k1,k1)との間で各要素ごとに平均値をとる各要
素ごとの平均演算器１４により構成されている。
【００９０】次に動作について説明する。第１のインデ
ックス出現行列生成器２ａが、インデックス付けされた
事例データベース１からのインデックス付けされた事例
データを入力とし、インデックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ
1 ，０）を出力する。また、第２のインデックス出現行
列生成器２ｂが、インデックス付けされた事例データベ
ース１からのインデックス付けされた事例データを入力
とし、インデックスｋ2 の出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を出
力する。また、第３のインデックス出現行列生成器２ｃ
が、インデックス付けされた事例データベース１からの
インデックス付けされた事例データを入力とし、インデ
ックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を出力する。
ックス出現行列生成器２ａが、インデックス付けされた
事例データベース１からのインデックス付けされた事例
データを入力とし、インデックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ
1 ，０）を出力する。また、第２のインデックス出現行
列生成器２ｂが、インデックス付けされた事例データベ
ース１からのインデックス付けされた事例データを入力
とし、インデックスｋ2 の出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を出
力する。また、第３のインデックス出現行列生成器２ｃ
が、インデックス付けされた事例データベース１からの
インデックス付けされた事例データを入力とし、インデ
ックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を出力する。
【００９１】これらインデックス出現行列Ａ（ｋ1 ，
０）、Ａ（ｋ2 ，０）、およびＡ（ｋ3 ，０）は、図２
あるいは図３と同様のもので、各行にそれぞれのインデ
ックスの各インデックス値を対応させ、各列に各事例を
対応させ、そのインデックス値がその事例に付与されて
いれば１を、付与されていなけれが０を、それぞれ記し
たものである。
０）、Ａ（ｋ2 ，０）、およびＡ（ｋ3 ，０）は、図２
あるいは図３と同様のもので、各行にそれぞれのインデ
ックスの各インデックス値を対応させ、各列に各事例を
対応させ、そのインデックス値がその事例に付与されて
いれば１を、付与されていなけれが０を、それぞれ記し
たものである。
【００９２】次に、第１の相互インデックス行列生成器
３ａが、第１のインデックス出現行列生成器２ａと第２
のインデックス出現行列生成器２ｂからのインデックス
ｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）及びインデックスｋ2 の
出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を入力とし、相互インデックス
出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を出力する。また、第２の相
互インデックス行列生成器３ｂが、第１のインデックス
出現行列生成器２ｂと第３のインデックス出現行列生成
器２ｃからのインデックスｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，
０）及びインデックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を
入力とし、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ3 ）
を出力する。
３ａが、第１のインデックス出現行列生成器２ａと第２
のインデックス出現行列生成器２ｂからのインデックス
ｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）及びインデックスｋ2 の
出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を入力とし、相互インデックス
出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を出力する。また、第２の相
互インデックス行列生成器３ｂが、第１のインデックス
出現行列生成器２ｂと第３のインデックス出現行列生成
器２ｃからのインデックスｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，
０）及びインデックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を
入力とし、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ3 ）
を出力する。
【００９３】これら相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ1
，ｋ2 ）とＢ（ｋ1 ，ｋ3 ）は、図４と同様のもの
で、各行にインデックスｋ1 の各インデックス値を対応
させ、各列にインデックスｋ2 あるいはインデックスｋ
3 の各インデックス値を対応させ、それぞれの行と列の
インデックス値同士が同時に出現した頻度を記したもの
である。
，ｋ2 ）とＢ（ｋ1 ，ｋ3 ）は、図４と同様のもの
で、各行にインデックスｋ1 の各インデックス値を対応
させ、各列にインデックスｋ2 あるいはインデックスｋ
3 の各インデックス値を対応させ、それぞれの行と列の
インデックス値同士が同時に出現した頻度を記したもの
である。
【００９４】次に、第１のインデックス値間ファジィ関
係計算部４ａが、第１の相互インデックス行列生成器３
ａからの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入力
とし、第１のインデックス値間のファジィ関係を表すス
カラーを出力する。また、第２のインデックス値間ファ
ジィ関係計算部４ｂが、第２の相互インデックス行列生
成器３ｂからの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ3 ）
を入力とし、第２のインデックス値間のファジィ関係を
表すスカラーを出力する。
係計算部４ａが、第１の相互インデックス行列生成器３
ａからの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入力
とし、第１のインデックス値間のファジィ関係を表すス
カラーを出力する。また、第２のインデックス値間ファ
ジィ関係計算部４ｂが、第２の相互インデックス行列生
成器３ｂからの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ3 ）
を入力とし、第２のインデックス値間のファジィ関係を
表すスカラーを出力する。
【００９５】次に、第１のファジィシソーラス生成部５
ａが、第１のインデックス値間ファジィ関係計算部４ａ
からの第１のインデックス値間のファジィ関係を表すス
カラーを入力とし、第１のファジィ上位語行列Ｓ1 （ｋ
1 ，ｋ1 ）と第１のファジィ類似語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。また、第２のファジィシソーラス生成
部５ｂが、第２のインデックス値間ファジィ関係計算部
４ｂからの第２のインデックス値間のファジィ関係を表
すスカラーを入力とし、第２のファジィ上位語行列Ｓ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）と第２のファジィ類似語行列Ｔ2 （ｋ1
，ｋ1 ）を出力する。
ａが、第１のインデックス値間ファジィ関係計算部４ａ
からの第１のインデックス値間のファジィ関係を表すス
カラーを入力とし、第１のファジィ上位語行列Ｓ1 （ｋ
1 ，ｋ1 ）と第１のファジィ類似語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。また、第２のファジィシソーラス生成
部５ｂが、第２のインデックス値間ファジィ関係計算部
４ｂからの第２のインデックス値間のファジィ関係を表
すスカラーを入力とし、第２のファジィ上位語行列Ｓ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）と第２のファジィ類似語行列Ｔ2 （ｋ1
，ｋ1 ）を出力する。
【００９６】ファジィシソーラス統合部１５は、各要素
ごとの平均演算器１４によって構成されている。各要素
ごとの平均演算器１４は、第１のファジィシソーラス生
成部５ａと第２のファジィシソーラス生成部５ｂからの
第１のファジィ上位語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）と第２の
ファジィ上位語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）とをそれぞれ入
力とし、次式にしたがって処理を行い、ファジィ上位語
行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。
ごとの平均演算器１４によって構成されている。各要素
ごとの平均演算器１４は、第１のファジィシソーラス生
成部５ａと第２のファジィシソーラス生成部５ｂからの
第１のファジィ上位語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）と第２の
ファジィ上位語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）とをそれぞれ入
力とし、次式にしたがって処理を行い、ファジィ上位語
行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。
【００９７】 Ｓ(k1,k1) ＝（1/2)（Ｓ1(k1,k1)＋Ｓ2(k1,k1)） ・・・(2)
【００９８】また、各要素ごとの平均演算器１４は、第
１のファジィシソーラス生成部５ａと第２のファジィシ
ソーラス生成部５ｂからの第１のファジィ類似語語行列
Ｔ1（ｋ1 ，ｋ1 ）と第２のファジィ類似語行列Ｔ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）とをそれぞれ入力とし、次式にしたがっ
て処理を行い、ファジィ類似語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を
出力する。
１のファジィシソーラス生成部５ａと第２のファジィシ
ソーラス生成部５ｂからの第１のファジィ類似語語行列
Ｔ1（ｋ1 ，ｋ1 ）と第２のファジィ類似語行列Ｔ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）とをそれぞれ入力とし、次式にしたがっ
て処理を行い、ファジィ類似語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を
出力する。
【００９９】 Ｔ(k1,k1) ＝（1/2)（Ｔ1(k1,k1)＋Ｔ2(k1,k1)） ・・・(3)
【０１００】以上のように、この実施例２によれば、複
数のインデックスｋ２，ｋ３を参照つつに、ターゲット
である第１のインデックスｋ１のファジィシソーラスを
生成することができる。したがって、ひとつのインデッ
クスを参照する場合と比べてより多面的な評価が可能に
なる。
数のインデックスｋ２，ｋ３を参照つつに、ターゲット
である第１のインデックスｋ１のファジィシソーラスを
生成することができる。したがって、ひとつのインデッ
クスを参照する場合と比べてより多面的な評価が可能に
なる。
【０１０１】実施例３．図８は、この実施例３によるフ
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
同図において、３ａ，３ｂ，３ｃは、それぞれ、第１の
相互インデックス行列生成器、第２の相互インデックス
行列生成器、第３の相互インデックス行列生成器であ
る。
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
同図において、３ａ，３ｂ，３ｃは、それぞれ、第１の
相互インデックス行列生成器、第２の相互インデックス
行列生成器、第３の相互インデックス行列生成器であ
る。
【０１０２】第１〜第３のインデックス出現行列生成器
２ａ〜２ｃ、インデックス値間ファジィ関係計算部４、
ファジィシソーラス生成部５、ファジィシソーラス６
は、図１あるいは図７に示されたものと同一あるいは相
当部分を示す。
２ａ〜２ｃ、インデックス値間ファジィ関係計算部４、
ファジィシソーラス生成部５、ファジィシソーラス６
は、図１あるいは図７に示されたものと同一あるいは相
当部分を示す。
【０１０３】次に動作について説明する。第１のインデ
ックス出現行列生成器２ａが、インデックス付けされた
事例データベース１からインデックス付けされた事例デ
ータを入力とし、インデックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ1
，０）を出力する。また、第２のインデックス出現行
列生成器２ｂが、インデックス付けされた事例データベ
ース１からインデックス付けされた事例データを入力と
し、インデックスｋ2 の出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を出力
する。また、第３のインデックス出現行列生成器２ｃ
が、インデックス付けされた事例データベース１からイ
ンデックス付けされた事例データを入力とし、インデッ
クスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を出力する。
ックス出現行列生成器２ａが、インデックス付けされた
事例データベース１からインデックス付けされた事例デ
ータを入力とし、インデックスｋ1 の出現行列Ａ（ｋ1
，０）を出力する。また、第２のインデックス出現行
列生成器２ｂが、インデックス付けされた事例データベ
ース１からインデックス付けされた事例データを入力と
し、インデックスｋ2 の出現行列Ａ（ｋ2 ，０）を出力
する。また、第３のインデックス出現行列生成器２ｃ
が、インデックス付けされた事例データベース１からイ
ンデックス付けされた事例データを入力とし、インデッ
クスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）を出力する。
【０１０４】次に、第１の相互インデックス行列生成器
３ａが、第１のインデックス出現行列生成器２ａと第２
のインデックス出現行列生成器２ｂからのインデックス
ｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）とインデックスｋ2 の出
現行列Ａ（ｋ2 ，０）と入力とし、相互インデックス出
現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を作成して出力する。また、第
２の相互インデックス行列生成器３ｂが、第２のインデ
ックス出現行列生成器２ｂと第３のインデックス出現行
列生成器２ｃからのインデックスｋ2の出現行列Ａ（ｋ2
，０）とインデックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）
とを入力とし、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ2 ，ｋ
3 ）を作成して出力する。
３ａが、第１のインデックス出現行列生成器２ａと第２
のインデックス出現行列生成器２ｂからのインデックス
ｋ1の出現行列Ａ（ｋ1 ，０）とインデックスｋ2 の出
現行列Ａ（ｋ2 ，０）と入力とし、相互インデックス出
現行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を作成して出力する。また、第
２の相互インデックス行列生成器３ｂが、第２のインデ
ックス出現行列生成器２ｂと第３のインデックス出現行
列生成器２ｃからのインデックスｋ2の出現行列Ａ（ｋ2
，０）とインデックスｋ3 の出現行列Ａ（ｋ3 ，０）
とを入力とし、相互インデックス出現行列Ｂ（ｋ2 ，ｋ
3 ）を作成して出力する。
【０１０５】次に、第３の相互インデックス行列生成器
３ｃが、第１の相互インデックス行列生成器３ａと第２
の相互インデックス行列生成器３ｂからの相互インデッ
クス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）と相互インデックス行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ3 ）とを入力とし、相互インデックス行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ3 ）を作成して出力する。
３ｃが、第１の相互インデックス行列生成器３ａと第２
の相互インデックス行列生成器３ｂからの相互インデッ
クス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）と相互インデックス行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ3 ）とを入力とし、相互インデックス行列Ｂ
（ｋ1 ，ｋ3 ）を作成して出力する。
【０１０６】相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ3 ）に
基づいてなされる、インデックス値間ファジィ関係計算
部４及びファジィシソーラス生成部５の動作は、実施例
１の場合と同様であるので、動作説明は省略する。
基づいてなされる、インデックス値間ファジィ関係計算
部４及びファジィシソーラス生成部５の動作は、実施例
１の場合と同様であるので、動作説明は省略する。
【０１０７】この実施例３のファジィシソーラス生成装
置も、実施例２の場合と同様の効果を奏する。
置も、実施例２の場合と同様の効果を奏する。
【０１０８】実施例４．図９はこの実施例４によるファ
ジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同
図において、１６は、予め与えられた、インデックスｋ
2 のファジィシソーラス、１７は他インデックス基準型
ファジィシソーラス生成器である。他の構成要素は、実
施例１の場合のものと同一あるいは相当部分である。
ジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同
図において、１６は、予め与えられた、インデックスｋ
2 のファジィシソーラス、１７は他インデックス基準型
ファジィシソーラス生成器である。他の構成要素は、実
施例１の場合のものと同一あるいは相当部分である。
【０１０９】次に動作について説明する。実施例１の場
合と同様の処理により、相互インデックス行列生成器３
は、相互インデックス行列Ｂ（ｋ１，ｋ２）を出力す
る。
合と同様の処理により、相互インデックス行列生成器３
は、相互インデックス行列Ｂ（ｋ１，ｋ２）を出力す
る。
【０１１０】他インデックス基準型ファジィシソーラス
生成器１７は、インデックスｋ2 のファジィシソーラス
１６からのインデックスｋ2 のファジィ類似語語行列Ｓ
（ｋ2 ，ｋ2 ）とファジィ類似語行列Ｔ（ｋ2 ，ｋ2 ）
とを入力とし、さらに、相互インデックス行列生成器３
からの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入力と
し、次式に示す処理を行い、インデックスｋ1 のファジ
ィ上位語行列Ｓ（ｋ1，ｋ1 ）とファジィ類似語行列Ｔ
（ｋ1 ，ｋ1 ）を生成して出力する。
生成器１７は、インデックスｋ2 のファジィシソーラス
１６からのインデックスｋ2 のファジィ類似語語行列Ｓ
（ｋ2 ，ｋ2 ）とファジィ類似語行列Ｔ（ｋ2 ，ｋ2 ）
とを入力とし、さらに、相互インデックス行列生成器３
からの相互インデックス行列Ｂ（ｋ1 ，ｋ2 ）を入力と
し、次式に示す処理を行い、インデックスｋ1 のファジ
ィ上位語行列Ｓ（ｋ1，ｋ1 ）とファジィ類似語行列Ｔ
（ｋ1 ，ｋ1 ）を生成して出力する。
【０１１１】 Ｓ(k1,k1) ＝Ｂ(k1,k2) Ｓ(k2,k2) Ｂ(k1,k2)T ・・・(4) Ｔ(k1,k1) ＝Ｂ(k1,k2) Ｔ(k2,k2) Ｂ(k1,k2)T ・・・(5) ここで、行列の右肩のＴは、行列の転置を意味する。
【０１１２】この実施例４によれば、他のインデックス
に関する既知のファジィシソーラスを利用してファジイ
シソーラスを生成したので、インデックス値の付与に偏
りがあるなどの理由により、相互出現行列に基づくイン
デックス値間の関係の評価が難しいインデックスについ
ても、偏りのないファジィシソーラスを生成することが
できる。
に関する既知のファジィシソーラスを利用してファジイ
シソーラスを生成したので、インデックス値の付与に偏
りがあるなどの理由により、相互出現行列に基づくイン
デックス値間の関係の評価が難しいインデックスについ
ても、偏りのないファジィシソーラスを生成することが
できる。
【０１１３】実施例５．図１０は実施例５によるファジ
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１６ａ，１６ｂは、それぞれ、インデックス
ｋ2 のファジィシソーラスとインデックスｋ3 のファジ
ィシソーラスである。１７ａ，１７ｂは、それぞれ、第
１の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器、
第２の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器
である。第１の他インデックス基準型ファジィシソーラ
ス生成器１７ａの出力、及び、第２の他インデックス基
準型ファジィシソーラス生成器１７ｂの出力は、シソー
ラス統合部１５において統合されてからファジィシソー
ラス６に対し出力される。また、インデックス付けされ
た事例データベース１〜ファジィシソーラス６は、実施
例１に示されたものと同一あるいは相当部分である。
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１６ａ，１６ｂは、それぞれ、インデックス
ｋ2 のファジィシソーラスとインデックスｋ3 のファジ
ィシソーラスである。１７ａ，１７ｂは、それぞれ、第
１の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器、
第２の他インデックス基準型ファジィシソーラス生成器
である。第１の他インデックス基準型ファジィシソーラ
ス生成器１７ａの出力、及び、第２の他インデックス基
準型ファジィシソーラス生成器１７ｂの出力は、シソー
ラス統合部１５において統合されてからファジィシソー
ラス６に対し出力される。また、インデックス付けされ
た事例データベース１〜ファジィシソーラス６は、実施
例１に示されたものと同一あるいは相当部分である。
【０１１４】次に動作について説明する。第１の他イン
デックス基準型ファジィシソーラス生成器１７ａは、予
め与えられたインデックスｋ2 のファジィシソーラス１
６ａからのインデックスｋ2 のファジィ類似語行列Ｓ
（ｋ2 ，ｋ2 ）とファジィ上位語行列Ｔ（ｋ2 ，ｋ2 ）
を入力とし、さらに、第１の相互インデックス行列生成
器３ａからの相互インデックス行列Ｂ1 （ｋ1 ，ｋ2 ）
を入力とし、インデックスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ
1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。具体的な処理内容は、実施例４の場合
と同じである。
デックス基準型ファジィシソーラス生成器１７ａは、予
め与えられたインデックスｋ2 のファジィシソーラス１
６ａからのインデックスｋ2 のファジィ類似語行列Ｓ
（ｋ2 ，ｋ2 ）とファジィ上位語行列Ｔ（ｋ2 ，ｋ2 ）
を入力とし、さらに、第１の相互インデックス行列生成
器３ａからの相互インデックス行列Ｂ1 （ｋ1 ，ｋ2 ）
を入力とし、インデックスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ
1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。具体的な処理内容は、実施例４の場合
と同じである。
【０１１５】また、第２の他インデックス基準型ファジ
ィシソーラス生成器１７ｂは、保存されていたインデッ
クスｋ3 のファジィシソーラス１６ｂからのインデック
スｋ3 のファジィ類似語語行列Ｓ（ｋ3 ，ｋ3 ）とファ
ジィ上位語行列Ｔ（ｋ3 ，ｋ3 ）を入力とし、さらに、
第２の相互インデックス行列生成器３ｂからの相互イン
デックス行列Ｂ2 （ｋ1 ，ｋ3 ）を入力とし、インデッ
クスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）とフ
ァジィ上位語行列Ｔ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。具体
的な処理内容は、実施例４の場合と同じである。
ィシソーラス生成器１７ｂは、保存されていたインデッ
クスｋ3 のファジィシソーラス１６ｂからのインデック
スｋ3 のファジィ類似語語行列Ｓ（ｋ3 ，ｋ3 ）とファ
ジィ上位語行列Ｔ（ｋ3 ，ｋ3 ）を入力とし、さらに、
第２の相互インデックス行列生成器３ｂからの相互イン
デックス行列Ｂ2 （ｋ1 ，ｋ3 ）を入力とし、インデッ
クスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）とフ
ァジィ上位語行列Ｔ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。具体
的な処理内容は、実施例４の場合と同じである。
【０１１６】次に、シソーラス統合部１５は、第１の他
インデックス基準型ファジィシソーラス生成器１７ａか
らの、インデックスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ
1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）を
入力とし、さらに、第２の他インデックス基準型ファジ
ィシソーラス生成器１７ｂからの、インデックスｋ１の
ファジィ類似語行列Ｓ２ （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上
位語行列Ｔ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、インデックス
ｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ
上位語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を作成して、これら行列を
出力する。具体的な処理内容は、実施例２の場合と同じ
である。
インデックス基準型ファジィシソーラス生成器１７ａか
らの、インデックスｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ
1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）を
入力とし、さらに、第２の他インデックス基準型ファジ
ィシソーラス生成器１７ｂからの、インデックスｋ１の
ファジィ類似語行列Ｓ２ （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上
位語行列Ｔ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、インデックス
ｋ1 のファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ
上位語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を作成して、これら行列を
出力する。具体的な処理内容は、実施例２の場合と同じ
である。
【０１１７】この実施例５によれば、実施例２及び実施
例４と同様の効果を奏する。
例４と同様の効果を奏する。
【０１１８】実施例６．図１１は、この実施例６による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、１８は入力された２つのスカラのう
ちの小さい方の値を０に置き換える変換器である。他の
構成要素は、図１に示されたものと同じものである。
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、１８は入力された２つのスカラのう
ちの小さい方の値を０に置き換える変換器である。他の
構成要素は、図１に示されたものと同じものである。
【０１１９】次に動作について説明する。小さい方の値
を０に置き換える変換器１８は、第１の除算器１０ａが
出力するスカラーと第２の除算器１０ｂが出力するスカ
ラーとを入力とし、両者を比較して小さい方の値を０に
置き換えて出力する。たとえば、図４の相互インデック
ス行列Ｂ(k1,k2) がインデックス値間ファジィ関係計算
部４に入力された場合、ファジィ上位語行列生成器１２
が出力する、インデックスｋ1 のファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ1 ，ｋ1 ）は、図１２のような行列となる。図１２
の行列は、図５の、小さい方の値を０に置き換える変換
器１８がない場合の行列と比較して、いくつかの要素が
０になる点で異なる。
を０に置き換える変換器１８は、第１の除算器１０ａが
出力するスカラーと第２の除算器１０ｂが出力するスカ
ラーとを入力とし、両者を比較して小さい方の値を０に
置き換えて出力する。たとえば、図４の相互インデック
ス行列Ｂ(k1,k2) がインデックス値間ファジィ関係計算
部４に入力された場合、ファジィ上位語行列生成器１２
が出力する、インデックスｋ1 のファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ1 ，ｋ1 ）は、図１２のような行列となる。図１２
の行列は、図５の、小さい方の値を０に置き換える変換
器１８がない場合の行列と比較して、いくつかの要素が
０になる点で異なる。
【０１２０】ところで、この変換器１８がない場合、フ
ァジィ上位語行列生成器１２で生成される上位語行列に
おいて、下位語である度合いの大きさが上位語である度
合いの大きさとあまり変わらないという現象が生じるこ
とがある。これは、たとえば２つのインデックスＡとＢ
がある場合において、ＡがＢの下位語であると同時にＢ
がＡの下位語であることを意味する。このことは人間の
主観に合わない。しかし、変換器１８がある場合、除算
器１０ａ，１０ｂの出力の一方が強制的に０になるから
上記の不都合は生じない。
ァジィ上位語行列生成器１２で生成される上位語行列に
おいて、下位語である度合いの大きさが上位語である度
合いの大きさとあまり変わらないという現象が生じるこ
とがある。これは、たとえば２つのインデックスＡとＢ
がある場合において、ＡがＢの下位語であると同時にＢ
がＡの下位語であることを意味する。このことは人間の
主観に合わない。しかし、変換器１８がある場合、除算
器１０ａ，１０ｂの出力の一方が強制的に０になるから
上記の不都合は生じない。
【０１２１】以上のように、この実施例６によれば、２
つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き換
える変換器を備えたので、ファジィ上位語・下位語の関
係において、下位語である度合いの大きさが上位語であ
る度合いの大きさとあまり変わらないといった人間の主
観に合わない場合を除くことができる。これにより、自
然なファジィシソーラスを生成することができる。
つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き換
える変換器を備えたので、ファジィ上位語・下位語の関
係において、下位語である度合いの大きさが上位語であ
る度合いの大きさとあまり変わらないといった人間の主
観に合わない場合を除くことができる。これにより、自
然なファジィシソーラスを生成することができる。
【０１２２】実施例７．また、インデックス値間ファジ
ィ関係計算部４に、１以上の値を１に置き換える変換器
を設けてもよい。図１３は、この実施例７によるファジ
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、それぞれ、第１
の１以上の値を１に置き換える変換器、第２の１以上の
値を１に置き換える変換器、第３の１以上の値を１に置
き換える変換器である。
ィ関係計算部４に、１以上の値を１に置き換える変換器
を設けてもよい。図１３は、この実施例７によるファジ
ィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。同図
において、１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、それぞれ、第１
の１以上の値を１に置き換える変換器、第２の１以上の
値を１に置き換える変換器、第３の１以上の値を１に置
き換える変換器である。
【０１２３】次に動作について説明する。第１の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ａは、ｉ1 行抽出器７
ａからの相互インデックス行列のｉ1 行を抽出したベク
トルを入力とし、該ベクトルの各要素の値が１以上なら
ばそれを１に置き換えて出力する。また、第２の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ｂは、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。また、第３の１以上の値を１に置き換える変換器
１９ｃは、ｉ2 行抽出器７ｂからの相互インデックス行
列のｉ2 行を抽出したベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。
の値を１に置き換える変換器１９ａは、ｉ1 行抽出器７
ａからの相互インデックス行列のｉ1 行を抽出したベク
トルを入力とし、該ベクトルの各要素の値が１以上なら
ばそれを１に置き換えて出力する。また、第２の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ｂは、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。また、第３の１以上の値を１に置き換える変換器
１９ｃは、ｉ2 行抽出器７ｂからの相互インデックス行
列のｉ2 行を抽出したベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。
【０１２４】ところで、相互インデックス行列の要素は
インデックス値の出現頻度を意味するから、これら要素
は整数０、１、２、３、・・・である。変換器１９ａ〜
１９ｃは、２、３、・・・をすべて１に置き換える。し
たがって、相互インデックス行列の要素の値は、いずれ
も、０または１のいずれかである。
インデックス値の出現頻度を意味するから、これら要素
は整数０、１、２、３、・・・である。変換器１９ａ〜
１９ｃは、２、３、・・・をすべて１に置き換える。し
たがって、相互インデックス行列の要素の値は、いずれ
も、０または１のいずれかである。
【０１２５】以上のように、この実施例７によれば、ベ
クトルの各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換え
て出力する変換器を備えたので、相互インデックスの値
が０か１かに置き換えられる。これにより、インデック
値の出現頻度の重複カウントを避けたファジィシソーラ
スを生成することができる。
クトルの各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換え
て出力する変換器を備えたので、相互インデックスの値
が０か１かに置き換えられる。これにより、インデック
値の出現頻度の重複カウントを避けたファジィシソーラ
スを生成することができる。
【０１２６】実施例８．上記実施例６と上記実施例７と
を組み合わせてもよい。図１４は、この実施例８による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、１８は小さい方の値を０に置き換え
る変換器、１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、それぞれ、第１
の１以上の値を１に置き換える変換器、第２の１以上の
値を１に置き換える変換器、第３の１以上の値を１に置
き換える変換器である。
を組み合わせてもよい。図１４は、この実施例８による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、１８は小さい方の値を０に置き換え
る変換器、１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、それぞれ、第１
の１以上の値を１に置き換える変換器、第２の１以上の
値を１に置き換える変換器、第３の１以上の値を１に置
き換える変換器である。
【０１２７】次に動作について説明する。第１の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ａは、ｉ1 行抽出器７
からの相互インデックス行列のｉ1 行から抽出したベク
トルを入力とし、該ベクトルの各要素の値が１以上なら
ばそれを１に置き換えて出力する。また、第２の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ｂは、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。また、第３の１以上の値を１に置き換える変換器
１９ｃは、ｉ2 行抽出器７ｂからの相互インデックス行
列のｉ2 行から抽出したベクトルを入力とし、該ベクト
ルの各要素が１以上ならばそれを１に置き換えて出力す
る。
の値を１に置き換える変換器１９ａは、ｉ1 行抽出器７
からの相互インデックス行列のｉ1 行から抽出したベク
トルを入力とし、該ベクトルの各要素の値が１以上なら
ばそれを１に置き換えて出力する。また、第２の１以上
の値を１に置き換える変換器１９ｂは、要素ごとのＭＩ
Ｎ演算器８が出力するベクトルを入力とし、該ベクトル
の各要素の値が１以上ならばそれを１に置き換えて出力
する。また、第３の１以上の値を１に置き換える変換器
１９ｃは、ｉ2 行抽出器７ｂからの相互インデックス行
列のｉ2 行から抽出したベクトルを入力とし、該ベクト
ルの各要素が１以上ならばそれを１に置き換えて出力す
る。
【０１２８】また、小さい方の値を０に置き換える変換
器１８は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第
２の除算器１０ｂが出力するスカラーを入力とし、両者
を比較して小さい方の値を０に置き換えてから出力す
る。
器１８は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第
２の除算器１０ｂが出力するスカラーを入力とし、両者
を比較して小さい方の値を０に置き換えてから出力す
る。
【０１２９】以上のように、この実施例８によれば、２
つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き換
える変換器、及びベクトルの各要素の値が１以上ならば
それを１に置き換えて出力する変換器を備えたので、上
記実施例６及び上記実施例７の効果を奏する。
つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き換
える変換器、及びベクトルの各要素の値が１以上ならば
それを１に置き換えて出力する変換器を備えたので、上
記実施例６及び上記実施例７の効果を奏する。
【０１３０】実施例９．図１５は、この実施例９による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、２０ａ，２０ｂは、それぞれ、第１
の正規化器と第２の正規化器である。２１は、要素ごと
のＭＩＮ演算器８に代えて設けられた要素乗算器であ
る。
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、２０ａ，２０ｂは、それぞれ、第１
の正規化器と第２の正規化器である。２１は、要素ごと
のＭＩＮ演算器８に代えて設けられた要素乗算器であ
る。
【０１３１】次に動作について説明する。第１の正規化
器２０ａは、ｉ1 行抽出器７ａが出力するベクトルを入
力とし、該ベクトルの各要素の正規化を行い、第１の要
素加算器９ａ及び要素乗算器２１に対し出力する。ま
た、第２の正規化器２０ｂは、ｉ2 行抽出器７ｂが出力
するベクトルを入力とし、該ベクトルの各要素の正規化
を行い第３の要素加算器９ｃ及び要素乗算器２１に対し
出力する。
器２０ａは、ｉ1 行抽出器７ａが出力するベクトルを入
力とし、該ベクトルの各要素の正規化を行い、第１の要
素加算器９ａ及び要素乗算器２１に対し出力する。ま
た、第２の正規化器２０ｂは、ｉ2 行抽出器７ｂが出力
するベクトルを入力とし、該ベクトルの各要素の正規化
を行い第３の要素加算器９ｃ及び要素乗算器２１に対し
出力する。
【０１３２】次に、要素乗算器２１は、第１の正規化器
２０ａが出力する正規化されたベクトルと第２の正規化
器２０ｂが出力する正規化されたベクトルとの間で、対
応する各要素毎に乗算を行い出力する。
２０ａが出力する正規化されたベクトルと第２の正規化
器２０ｂが出力する正規化されたベクトルとの間で、対
応する各要素毎に乗算を行い出力する。
【０１３３】以上のように、この実施例９によれば、相
互インデックス行列を正規化する第１の正規化器、第２
の正規化器、及び正規化されたベクトル同士の要素演算
を行う要素乗算器を備えたので、２つの要素の出現の頻
度のうち差が小さい方の関係が深くなるようなファジィ
シソーラスを生成することができる。
互インデックス行列を正規化する第１の正規化器、第２
の正規化器、及び正規化されたベクトル同士の要素演算
を行う要素乗算器を備えたので、２つの要素の出現の頻
度のうち差が小さい方の関係が深くなるようなファジィ
シソーラスを生成することができる。
【０１３４】このことにより、２つの要素の出現の頻度
の差があまりに大きいにもかかわらず、出現の回数が多
いためにインデックス値間の関係が深くなるような状況
を回避できる。
の差があまりに大きいにもかかわらず、出現の回数が多
いためにインデックス値間の関係が深くなるような状況
を回避できる。
【０１３５】実施例１０．上記実施例６と上記実施例９
とを組み合わせてもよい。図１６は、この実施例１０に
よるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図で
ある。同図において、１８は小さい方の値を０に置き換
える変換器、２０ａ，２０ｂは、それぞれ、第１の正規
化器と第２の正規化器、２１は要素乗算器である。
とを組み合わせてもよい。図１６は、この実施例１０に
よるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図で
ある。同図において、１８は小さい方の値を０に置き換
える変換器、２０ａ，２０ｂは、それぞれ、第１の正規
化器と第２の正規化器、２１は要素乗算器である。
【０１３６】次に動作について説明する。第１の正規化
器２０ａは、ｉ1 行抽出器７が出力するベクトルを入力
とし、該ベクトルの各要素の正規化を行い出力する。ま
た、第２の正規化器２０ｂは、ｉ2 行抽出器７が出力す
るベクトルを入力とし、該ベクトルの各要素の正規化を
行い出力する。
器２０ａは、ｉ1 行抽出器７が出力するベクトルを入力
とし、該ベクトルの各要素の正規化を行い出力する。ま
た、第２の正規化器２０ｂは、ｉ2 行抽出器７が出力す
るベクトルを入力とし、該ベクトルの各要素の正規化を
行い出力する。
【０１３７】次に、要素乗算器２１は、第１の正規化器
２０ａと第２の正規化器２０ｂからの対応する各要素毎
に正規化されたベクトルをそれぞれ入力とし、乗算を行
い出力する。
２０ａと第２の正規化器２０ｂからの対応する各要素毎
に正規化されたベクトルをそれぞれ入力とし、乗算を行
い出力する。
【０１３８】小さい方の値を０に置き換える変換器１８
は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第２の除
算器１０ｂが出力するスカラーとをそれぞれ入力とし、
両者を比較して小さい方の値を０に置き換えて出力す
る。
は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第２の除
算器１０ｂが出力するスカラーとをそれぞれ入力とし、
両者を比較して小さい方の値を０に置き換えて出力す
る。
【０１３９】以上のように、この実施例１０によれば、
２つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き
換える変換器、ベクトルを正規化する第１の正規化器、
第２の正規化器、及び正規化されたベクトル同士の要素
演算を行う要素乗算器を備えたので、上記実施例６及び
上記実施例９の効果を奏する。
２つの除算器の出力のうちの小さいほうの値を０に置き
換える変換器、ベクトルを正規化する第１の正規化器、
第２の正規化器、及び正規化されたベクトル同士の要素
演算を行う要素乗算器を備えたので、上記実施例６及び
上記実施例９の効果を奏する。
【０１４０】実施例１１．図１７は、この実施例１１に
よるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図で
ある。同図において、２２は比較器である。
よるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図で
ある。同図において、２２は比較器である。
【０１４１】次に動作について説明する。比較器２２
は、ｉ1 行抽出器７ａが出力するベクトルとｉ2 行抽出
器７ｂが出力するベクトルを入力とし、対応する各要素
の比較を行う。そして、２つの要素の値の差が大きけれ
ば、小さい方の値を０にしたベクトルを作成し、それぞ
れのベクトルを要素ごとのＭＩＮ演算器８に対し出力す
る。
は、ｉ1 行抽出器７ａが出力するベクトルとｉ2 行抽出
器７ｂが出力するベクトルを入力とし、対応する各要素
の比較を行う。そして、２つの要素の値の差が大きけれ
ば、小さい方の値を０にしたベクトルを作成し、それぞ
れのベクトルを要素ごとのＭＩＮ演算器８に対し出力す
る。
【０１４２】以上のように、この実施例１１によれば、
対応する各要素の比較を行い、２つの要素の値の差が大
きければ、小さい方の値を０にしたベクトルを作成する
比較器を備えたので、２つの要素の出現の頻度の差があ
まりに大きい場合の同時出現頻度を０にすることによ
り、２つの要素の出現の頻度の差があまりに大きいイン
デックス値間で偏りが生じないようにファジイシソーラ
スを生成することができて、統計的信頼度が向上する。
対応する各要素の比較を行い、２つの要素の値の差が大
きければ、小さい方の値を０にしたベクトルを作成する
比較器を備えたので、２つの要素の出現の頻度の差があ
まりに大きい場合の同時出現頻度を０にすることによ
り、２つの要素の出現の頻度の差があまりに大きいイン
デックス値間で偏りが生じないようにファジイシソーラ
スを生成することができて、統計的信頼度が向上する。
【０１４３】たとえば、インデックスＡの出現頻度が数
十で、インデックスＢの出現頻度が１である場合におい
て、本来、インデックスＢが下位語（あるいは上位語）
と判断されるべきであるにもかかわらず、このたった１
つの出現によりインデックスＢがたまたま上位語（ある
いは下位語）であると誤って判断されることがなくな
る。
十で、インデックスＢの出現頻度が１である場合におい
て、本来、インデックスＢが下位語（あるいは上位語）
と判断されるべきであるにもかかわらず、このたった１
つの出現によりインデックスＢがたまたま上位語（ある
いは下位語）であると誤って判断されることがなくな
る。
【０１４４】実施例１２．図１８は、この実施例１２に
よるファジィシソーラス生成装置のファジィシソーラス
生成部の構成を示すブロック線図である。同図におい
て、ファジィシソーラス生成装置５は、ファジィ上位語
行列生成器１２とファジィ類似語行列生成器１３に加え
て、第１の推移包計算器２３ａと第２の推移包計算器２
３ｂによって構成されている。
よるファジィシソーラス生成装置のファジィシソーラス
生成部の構成を示すブロック線図である。同図におい
て、ファジィシソーラス生成装置５は、ファジィ上位語
行列生成器１２とファジィ類似語行列生成器１３に加え
て、第１の推移包計算器２３ａと第２の推移包計算器２
３ｂによって構成されている。
【０１４５】次に動作について説明する。第１の推移包
計算器２３ａは、ファジィ類似語行列生成器１３からフ
ァジィ類似語行列Ｓ（ｋ1,ｋ1 ）を受けて、次式の処理
を行ってからファジィ類似語行列の推移包ＳTC（ｋ1,ｋ
1 ）として出力する。
計算器２３ａは、ファジィ類似語行列生成器１３からフ
ァジィ類似語行列Ｓ（ｋ1,ｋ1 ）を受けて、次式の処理
を行ってからファジィ類似語行列の推移包ＳTC（ｋ1,ｋ
1 ）として出力する。
【０１４６】
【数１】
【０１４７】また、第２の推移包計算器２３ｂは、ファ
ジィ上位語行列生成器１２からファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ1,ｋ1 ）を受けて、次式の処理を行ってからファジ
ィ上位語行列ＴTC（ｋ1,ｋ1 ）として出力する。
ジィ上位語行列生成器１２からファジィ上位語行列Ｔ
（ｋ1,ｋ1 ）を受けて、次式の処理を行ってからファジ
ィ上位語行列ＴTC（ｋ1,ｋ1 ）として出力する。
【０１４８】
【数２】
【０１４９】以上のように、この実施例１２によれば、
ファジイシソーラス生成部に、さらに第１及び第２の推
移包を備えたので、同時出現頻度からは直接評価されな
かった要素間の関係をも評価したファジィシソーラスを
生成することができる。
ファジイシソーラス生成部に、さらに第１及び第２の推
移包を備えたので、同時出現頻度からは直接評価されな
かった要素間の関係をも評価したファジィシソーラスを
生成することができる。
【０１５０】実施例１３．インデックス値間ファジィ関
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、区間値演算器を設け
るようにしてもよい。図１９は、この実施例１３による
ファジィシソーラス生成装置のインデックス値間ファジ
ィ関係計算部を示すブロック線図である。同図におい
て、２４は区間値演算器である。
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、区間値演算器を設け
るようにしてもよい。図１９は、この実施例１３による
ファジィシソーラス生成装置のインデックス値間ファジ
ィ関係計算部を示すブロック線図である。同図におい
て、２４は区間値演算器である。
【０１５１】次に動作について説明する。区間値演算器
２４は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第２
の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力とし、次式
の処理を行ってから、出力する。
２４は、第１の除算器１０ａが出力するスカラーと第２
の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力とし、次式
の処理を行ってから、出力する。
【０１５２】
【数３】
【０１５３】以上のように、この実施例１３によれば、
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、区間値演算器を備えたので、２つの要素の関係
を、同時出現関係を基に上限と下限とでとらえたファジ
ィシソーラスを生成することができる。
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、区間値演算器を備えたので、２つの要素の関係
を、同時出現関係を基に上限と下限とでとらえたファジ
ィシソーラスを生成することができる。
【０１５４】実施例１４．図２０は、この実施例１４に
よるファジィシソーラス生成装置のファジィシソーラス
統合部の構成を示すブロック線図である。同図におい
て、ファジィシソーラス統合部１５は、区間値演算器２
５により構成されている。
よるファジィシソーラス生成装置のファジィシソーラス
統合部の構成を示すブロック線図である。同図におい
て、ファジィシソーラス統合部１５は、区間値演算器２
５により構成されている。
【０１５５】次に動作について説明する。ファジィシソ
ーラス統合部１５における区間値演算器２５は、２つの
ファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ類似
語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(8) の処
理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力
する。
ーラス統合部１５における区間値演算器２５は、２つの
ファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ類似
語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(8) の処
理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力
する。
【０１５６】また、ファジィシソーラス統合部１５にお
ける区間値演算器２５は、同時に、２つのファジィ上位
語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2
（ｋ1，ｋ1 ）を入力とし、上記式(8) の処理を行い、
ファジィ上位語行列Ｔ（ｋ1,k1 ）を出力する。
ける区間値演算器２５は、同時に、２つのファジィ上位
語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2
（ｋ1，ｋ1 ）を入力とし、上記式(8) の処理を行い、
ファジィ上位語行列Ｔ（ｋ1,k1 ）を出力する。
【０１５７】以上のように、この実施例１４によれば、
シソーラス統合部を区間値演算器により構成したので、
２つの要素の関係を、別々な他のインデックスによる評
価を基に上限と下限としてとらえたファジィシソーラス
を生成することができる。
シソーラス統合部を区間値演算器により構成したので、
２つの要素の関係を、別々な他のインデックスによる評
価を基に上限と下限としてとらえたファジィシソーラス
を生成することができる。
【０１５８】実施例１５．インデックス値間ファジィ関
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、ｔ−ｎｏｒｍ演算器
を設けるようにしてもよい。図２１は、この実施例１５
によるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図
である。同図において、２６はｔ−ｎｏｒｍ演算器であ
る。
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、ｔ−ｎｏｒｍ演算器
を設けるようにしてもよい。図２１は、この実施例１５
によるファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図
である。同図において、２６はｔ−ｎｏｒｍ演算器であ
る。
【０１５９】次に動作について説明する。ｔ−ｎｏｒｍ
演算器２６は、第１の除算器１０ａが出力するスカラー
と第２の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力と
し、次式の処理を行ってから、出力する。この処理は、
ファジィａｎｄ条件を意味するが、パラメータｐの取り
方により性質が変化する。
演算器２６は、第１の除算器１０ａが出力するスカラー
と第２の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力と
し、次式の処理を行ってから、出力する。この処理は、
ファジィａｎｄ条件を意味するが、パラメータｐの取り
方により性質が変化する。
【０１６０】
【数４】
【０１６１】以上のように、この実施例１５によれば、
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、ｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたので、多くのイン
デックスの種類に有効に対応できて、より人間の感性に
近い演算によりファジィシソーラスを生成することがで
きる。
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、ｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたので、多くのイン
デックスの種類に有効に対応できて、より人間の感性に
近い演算によりファジィシソーラスを生成することがで
きる。
【０１６２】実施例１６．ファジィシソーラス生成装置
のファジィシソーラス統合部をｔ−ｎｏｒｍ演算器によ
り構成してもよい。図２２は、この実施例１６によるフ
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
のファジィシソーラス統合部をｔ−ｎｏｒｍ演算器によ
り構成してもよい。図２２は、この実施例１６によるフ
ァジィシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
【０１６３】次に動作について説明する。ファジィシソ
ーラス統合部１５におけるｔ−ｎｏｒｍ演算器２７は、
２つのファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジ
ィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式
(9) の処理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1
）を出力する。この処理は、ファジィａｎｄ条件を意
味するが、パラメータｐの取り方により性質が変化す
る。
ーラス統合部１５におけるｔ−ｎｏｒｍ演算器２７は、
２つのファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジ
ィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式
(9) の処理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ1
）を出力する。この処理は、ファジィａｎｄ条件を意
味するが、パラメータｐの取り方により性質が変化す
る。
【０１６４】また、ファジィシソーラス統合部１５にお
けるｔ−ｎｏｒｍ演算器２７は、２つのファジィ上位語
行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2 （ｋ
1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(9) の処理を行い、ファ
ジィ上位語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。この処理
は、ファジィａｎｄ条件を意味するが、パラメータｐの
取り方により性質が変化する。
けるｔ−ｎｏｒｍ演算器２７は、２つのファジィ上位語
行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2 （ｋ
1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(9) の処理を行い、ファ
ジィ上位語行列Ｔ（ｋ1 ，ｋ1 ）を出力する。この処理
は、ファジィａｎｄ条件を意味するが、パラメータｐの
取り方により性質が変化する。
【０１６５】以上のように、この実施例１６によれば、
シソーラス統合部をｔ−ｎｏｒｍ演算器により構成した
ので、２つの要素の関係を、別々な他のインデックスに
よる評価を基に評価する際に、多くのインデックスの種
類に有効に対応できて、より人間の感性に近い演算によ
りファジィシソーラスを生成することができる。
シソーラス統合部をｔ−ｎｏｒｍ演算器により構成した
ので、２つの要素の関係を、別々な他のインデックスに
よる評価を基に評価する際に、多くのインデックスの種
類に有効に対応できて、より人間の感性に近い演算によ
りファジィシソーラスを生成することができる。
【０１６６】実施例１７．インデックス値間ファジィ関
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演
算器を設けるようにしてもよい。図２３は、この実施例
１７によるファジィシソーラス生成装置を示すブロック
線図である。同図において、２８はｔ−ｃｏｎｏｒｍ演
算器である。
係計算部のＭＩＮ演算部に代えて、ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演
算器を設けるようにしてもよい。図２３は、この実施例
１７によるファジィシソーラス生成装置を示すブロック
線図である。同図において、２８はｔ−ｃｏｎｏｒｍ演
算器である。
【０１６７】次に動作について説明する。ｔ−ｃｏｎｏ
ｒｍ演算器２８は、第１の除算器１０ａが出力するスカ
ラーと第２の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力
とし、次式の処理を行ってから、出力する。この処理
は、ファジィｏｒ条件を意味するが、パラメータｐの取
り方により性質が変化する。
ｒｍ演算器２８は、第１の除算器１０ａが出力するスカ
ラーと第２の除算器１０ｂが出力するスカラーとを入力
とし、次式の処理を行ってから、出力する。この処理
は、ファジィｏｒ条件を意味するが、パラメータｐの取
り方により性質が変化する。
【０１６８】
【数５】
【０１６９】以上のように、この実施例１７によれば、
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたので、２つの
要素の関係を、同時出現頻度を基に評価する際に、多く
のインデックスの種類に有効に対応できて、より人間の
感性に近い演算によりファジィシソーラスを生成するこ
とができる。
インデックス値間ファジィ関係計算部のＭＩＮ演算部に
代えて、ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたので、２つの
要素の関係を、同時出現頻度を基に評価する際に、多く
のインデックスの種類に有効に対応できて、より人間の
感性に近い演算によりファジィシソーラスを生成するこ
とができる。
【０１７０】実施例１８．ファジィシソーラス生成装置
のファジィシソーラス統合部をｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器
により構成してもよい。図２４はこの実施例１８による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、ファジィシソーラス統合部１５は、
ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９により構成されている。
のファジィシソーラス統合部をｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器
により構成してもよい。図２４はこの実施例１８による
ファジィシソーラス生成装置を示すブロック線図であ
る。同図において、ファジィシソーラス統合部１５は、
ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９により構成されている。
【０１７１】次に動作について説明する。ファジィシソ
ーラス統合部１５におけるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９
は、２つのファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とフ
ァジィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記
式(10)の処理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。この処理は、ファジィｏｒ条件を意味
するが、パラメータｐの取り方により性質が変化する。
ーラス統合部１５におけるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９
は、２つのファジィ類似語行列Ｓ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とフ
ァジィ類似語行列Ｓ2 （ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記
式(10)の処理を行い、ファジィ類似語行列Ｓ（ｋ1 ，ｋ
1 ）を出力する。この処理は、ファジィｏｒ条件を意味
するが、パラメータｐの取り方により性質が変化する。
【０１７２】また、ファジィシソーラス統合部１５にお
けるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９は、２つのファジィ上
位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(10)の処理を行い、
ファジィ上位語行列Ｔ（ｋ1,k1 ）を出力する。この処
理は、ファジィｏｒ条件を意味するが、パラメータｐの
取り方により性質が変化する。
けるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器２９は、２つのファジィ上
位語行列Ｔ1 （ｋ1 ，ｋ1 ）とファジィ上位語行列Ｔ2
（ｋ1 ，ｋ1 ）を入力とし、上記式(10)の処理を行い、
ファジィ上位語行列Ｔ（ｋ1,k1 ）を出力する。この処
理は、ファジィｏｒ条件を意味するが、パラメータｐの
取り方により性質が変化する。
【０１７３】以上のように、この実施例１８によれば、
シソーラス統合部をｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器により構成
したので、２つの要素の関係を、別々な他のインデック
スによる評価を基に評価する際に、多くのインデックス
の種類に有効に対応できて、より人間の感性に近い演算
によりファジィシソーラスを生成することができる。
シソーラス統合部をｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器により構成
したので、２つの要素の関係を、別々な他のインデック
スによる評価を基に評価する際に、多くのインデックス
の種類に有効に対応できて、より人間の感性に近い演算
によりファジィシソーラスを生成することができる。
【０１７４】
【発明の効果】以上のように請求項１の発明によれば、
インデックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデ
ックス付けされた事例に基づき第１のインデックスと上
記事例との関係を示す第１のインデックス出現行列を出
力する第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例
に基づき第２のインデックスと上記事例との関係を示す
第２のインデックス出現行列を出力する第２のインデッ
クス出現行列生成器と、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す相互インデックス行列を出力する相互インデックス
行列生成器と、上記相互インデックス行列に基づき上記
第２のインデックスとの関係から評価される第１のイン
デックスのインデックス値間のファジィ関係を出力する
インデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のイ
ンデックスのインデックス値間のファジィ関係に基づき
上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを
出力するファジィシソ−ラス生成部とを備えたので、複
数のインデックスの情報を有効に利用して、インデック
ス値間の関係を定義できるファジィシソーラスを生成で
きる。
インデックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデ
ックス付けされた事例に基づき第１のインデックスと上
記事例との関係を示す第１のインデックス出現行列を出
力する第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例
に基づき第２のインデックスと上記事例との関係を示す
第２のインデックス出現行列を出力する第２のインデッ
クス出現行列生成器と、上記第１のインデックス出現行
列と上記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第
１のインデックスと上記第２のインデックスとの関係を
示す相互インデックス行列を出力する相互インデックス
行列生成器と、上記相互インデックス行列に基づき上記
第２のインデックスとの関係から評価される第１のイン
デックスのインデックス値間のファジィ関係を出力する
インデックス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のイ
ンデックスのインデックス値間のファジィ関係に基づき
上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを
出力するファジィシソ−ラス生成部とを備えたので、複
数のインデックスの情報を有効に利用して、インデック
ス値間の関係を定義できるファジィシソーラスを生成で
きる。
【０１７５】また、請求項２の発明によれば、インデッ
クス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス付
けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例と
の関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する第
１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき
第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２のイ
ンデックス出現行列を出力する第２のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックスと
上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列を
出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す第１の相互インデックス行
列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第３のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第２の相互インデックス行
列を出力する第２の相互インデックス生成器と、上記第
１の相互インデックス行列に基づき上記第２のインデッ
クスとの関係から評価される上記第１のインデックスの
インデックス値間のファジィ関係を出力する第１のイン
デックス値間ファジィ関係計算部と、上記第２の相互イ
ンデックス行列に基づき上記第３のインデックスとの関
係から評価される上記第１のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係を出力する第２のインデックス値
間ファジィ関係計算部と、上記第１のインデックスのイ
ンデックス値間のファジィ関係に基づき上記第２のイン
デックスとの関係から評価される上記第１のインデック
スのファジィシソーラスを出力する第１のファジィシソ
ーラス生成部と、上記第２のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係に基づき上記第３のインデックス
との関係から評価される上記第１のインデックスのファ
ジィシソーラスを出力する第２のファジィシソーラス生
成部と、上記第１のファジィシソーラス生成部の出力と
上記第２のファジィシソーラス生成部の出力とに基づき
上記第１のインデックスに関するファジィシソーラスを
出力するシソーラス統合部とを備えたので、ひとつのイ
ンデックスを参照する場合と比べてより多面的な評価が
可能になる。
クス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス付
けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例と
の関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する第
１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき
第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２のイ
ンデックス出現行列を出力する第２のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックスと
上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列を
出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す第１の相互インデックス行
列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第３のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第２の相互インデックス行
列を出力する第２の相互インデックス生成器と、上記第
１の相互インデックス行列に基づき上記第２のインデッ
クスとの関係から評価される上記第１のインデックスの
インデックス値間のファジィ関係を出力する第１のイン
デックス値間ファジィ関係計算部と、上記第２の相互イ
ンデックス行列に基づき上記第３のインデックスとの関
係から評価される上記第１のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係を出力する第２のインデックス値
間ファジィ関係計算部と、上記第１のインデックスのイ
ンデックス値間のファジィ関係に基づき上記第２のイン
デックスとの関係から評価される上記第１のインデック
スのファジィシソーラスを出力する第１のファジィシソ
ーラス生成部と、上記第２のインデックスのインデック
ス値間のファジィ関係に基づき上記第３のインデックス
との関係から評価される上記第１のインデックスのファ
ジィシソーラスを出力する第２のファジィシソーラス生
成部と、上記第１のファジィシソーラス生成部の出力と
上記第２のファジィシソーラス生成部の出力とに基づき
上記第１のインデックスに関するファジィシソーラスを
出力するシソーラス統合部とを備えたので、ひとつのイ
ンデックスを参照する場合と比べてより多面的な評価が
可能になる。
【０１７６】また、請求項３の発明によれば、インデッ
クス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス付
けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例と
の関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する第
１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき
第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２のイ
ンデックス出現行列を出力する第２のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックスと
上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列を
出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す第１の相互インデックス行
列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記第
２のインデックス出現行列と上記第３のインデックス出
現行列とに基づき上記第２のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第２の相互インデックス行
列を出力する第２の相互インデックス生成器と、上記第
１の相互インデックス行列と上記第２の相互インデック
ス行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第３の相互インデックス行
列を出力する第３の相互インデックス行列生成器と、上
記第３の相互インデックス行列に基づき上記第１のイン
デックスのインデックス値の関係を出力するインデック
ス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のインデックス
のインデックス値間の関係に基づき上記第１のインデッ
クスに関するファジィシソ−ラスを出力するファジィシ
ソ−ラス生成部とを備えたので、相互インデックス行列
の値を平均化し、インデックス値間の偏りが少ないファ
ジィシソーラスを生成できて、より多面的な評価が可能
になる。
クス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス付
けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例と
の関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する第
１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づき
第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２のイ
ンデックス出現行列を出力する第２のインデックス出現
行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックスと
上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列を
出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記第
１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス出
現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２の
インデックスとの関係を示す第１の相互インデックス行
列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記第
２のインデックス出現行列と上記第３のインデックス出
現行列とに基づき上記第２のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第２の相互インデックス行
列を出力する第２の相互インデックス生成器と、上記第
１の相互インデックス行列と上記第２の相互インデック
ス行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３の
インデックスとの関係を示す第３の相互インデックス行
列を出力する第３の相互インデックス行列生成器と、上
記第３の相互インデックス行列に基づき上記第１のイン
デックスのインデックス値の関係を出力するインデック
ス値間ファジィ関係計算部と、上記第１のインデックス
のインデックス値間の関係に基づき上記第１のインデッ
クスに関するファジィシソ−ラスを出力するファジィシ
ソ−ラス生成部とを備えたので、相互インデックス行列
の値を平均化し、インデックス値間の偏りが少ないファ
ジィシソーラスを生成できて、より多面的な評価が可能
になる。
【０１７７】また、請求項４の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部を、上記相互インデッ
クス行列の第１の行の各要素の値を出力する第１の行抽
出器と、上記相互インデックス行列の第２の行の各要素
の値を出力する第２の行抽出器と、上記第１の行抽出器
の出力と上記第２の行抽出器の出力とから上記第１の行
要素と上記第２の行の要素のうちの小さい方を出力する
要素ごとのＭＩＮ演算器と、上記第１の行抽出器の出力
の各要素の加算を行う第１の要素加算器と、上記要素ご
とのＭＩＮ演算器の出力の各要素の加算を行う第２の要
素加算器と、上記第２の行抽出器の出力の各要素の加算
を行う第３の要素加算器と、上記第１の要素加算器の出
力と上記第２の要素加算器の出力とに基づき除算を行い
出力する第１の除算器と、上記第２の要素加算器の出力
と上記第３の要素加算器の出力とに基づき除算を行い出
力する第２の除算器と、上記第１の除算器の出力と上記
第２の除算器の出力のうちの小さい方を出力するＭＩＮ
演算器とから構成するとともに、上記ファジィシソーラ
ス生成装置を、上記ＭＩＮ演算器の出力に基づき類似語
関係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ類似
語行列生成器と、上記第１の除算器の出力と上記第２の
除算器の出力とに基づき上位語と下位語との関係を示す
ファジィシソーラスを出力するファジィ上位語行列生成
器とから構成したので、複数種のキーワードに相当する
複数のインデックスの情報を有効に利用し、キーワード
に相当するインデックス値が各インデックスに一つしか
無い場合でも、該インデックス値間の上位語・下位語の
関係を示したファジィシソーラスや、類似語の関係を示
したファジィシソーラスを生成し、事例のような複数の
インデックスを持つデータの検索などに利用することが
できる。
デックス値間ファジィ関係計算部を、上記相互インデッ
クス行列の第１の行の各要素の値を出力する第１の行抽
出器と、上記相互インデックス行列の第２の行の各要素
の値を出力する第２の行抽出器と、上記第１の行抽出器
の出力と上記第２の行抽出器の出力とから上記第１の行
要素と上記第２の行の要素のうちの小さい方を出力する
要素ごとのＭＩＮ演算器と、上記第１の行抽出器の出力
の各要素の加算を行う第１の要素加算器と、上記要素ご
とのＭＩＮ演算器の出力の各要素の加算を行う第２の要
素加算器と、上記第２の行抽出器の出力の各要素の加算
を行う第３の要素加算器と、上記第１の要素加算器の出
力と上記第２の要素加算器の出力とに基づき除算を行い
出力する第１の除算器と、上記第２の要素加算器の出力
と上記第３の要素加算器の出力とに基づき除算を行い出
力する第２の除算器と、上記第１の除算器の出力と上記
第２の除算器の出力のうちの小さい方を出力するＭＩＮ
演算器とから構成するとともに、上記ファジィシソーラ
ス生成装置を、上記ＭＩＮ演算器の出力に基づき類似語
関係を示すファジィシソーラスを出力するファジィ類似
語行列生成器と、上記第１の除算器の出力と上記第２の
除算器の出力とに基づき上位語と下位語との関係を示す
ファジィシソーラスを出力するファジィ上位語行列生成
器とから構成したので、複数種のキーワードに相当する
複数のインデックスの情報を有効に利用し、キーワード
に相当するインデックス値が各インデックスに一つしか
無い場合でも、該インデックス値間の上位語・下位語の
関係を示したファジィシソーラスや、類似語の関係を示
したファジィシソーラスを生成し、事例のような複数の
インデックスを持つデータの検索などに利用することが
できる。
【０１７８】また、請求項５の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の除算器
の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方の値
を０に置き換えてから、上記第１の除算器の出力及び上
記第２の除算器の出力をそれぞれ上記ファジィシソーラ
ス生成部に対し出力する変換器を備えたので、小さい方
の値を０に置き換えることにより、ファジィ上位語・下
位語の関係において、下位語である度合いの大きさが上
位語である度合いの大きさとあまり変わらないといった
人間の主観に合わない場合を除いたファジィシソーラス
を生成することができる。
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の除算器
の出力と上記第２の除算器の出力のうちの小さい方の値
を０に置き換えてから、上記第１の除算器の出力及び上
記第２の除算器の出力をそれぞれ上記ファジィシソーラ
ス生成部に対し出力する変換器を備えたので、小さい方
の値を０に置き換えることにより、ファジィ上位語・下
位語の関係において、下位語である度合いの大きさが上
位語である度合いの大きさとあまり変わらないといった
人間の主観に合わない場合を除いたファジィシソーラス
を生成することができる。
【０１７９】また、請求項６の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換え
て上記第１の要素加算器に対し出力する第１の置換器
と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力値が１以上であ
るときにこの値を１に置き換えて上記第２の要素加算器
に対し出力する第２の置換器と、上記第２の行抽出器の
出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上
記第３の要素加算器に対し出力する第３の置換器とを備
えたので、相互インデックス行列の値が０または１にな
ることによって、インデックス値の出現頻度の重複カウ
ントを避けたファジィシソーラスを生成することができ
る。
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換え
て上記第１の要素加算器に対し出力する第１の置換器
と、上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力値が１以上であ
るときにこの値を１に置き換えて上記第２の要素加算器
に対し出力する第２の置換器と、上記第２の行抽出器の
出力値が１以上であるときにこの値を１に置き換えて上
記第３の要素加算器に対し出力する第３の置換器とを備
えたので、相互インデックス行列の値が０または１にな
ることによって、インデックス値の出現頻度の重複カウ
ントを避けたファジィシソーラスを生成することができ
る。
【０１８０】また、請求項７の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力を正規化して上記第１の要素加算器に対し出力
する第１の正規化器と、上記第２の行抽出器の出力を正
規化して上記第３の要素加算器に対し出力する第２の正
規化器とを備えるとともに、上記要素ごとのＭＩＮ演算
器に代えて、上記第１の正規化器の出力と上記第２の正
規化器の出力との間で要素ごとの乗算を行い上記第２の
要素加算器に対し出力する要素乗算器とを備えたので、
相互インデックスの要素を正規化し乗算することで、二
つの要素の出現の頻度の差があまりにも大きいにも関わ
らず、出現の回数が多いために、インデックス値間の関
係が深くなるような状況を回避し、二つの要素の出現の
頻度の差が小さい方が関係が深くなるようなファジィシ
ソーラスを生成することができる。
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力を正規化して上記第１の要素加算器に対し出力
する第１の正規化器と、上記第２の行抽出器の出力を正
規化して上記第３の要素加算器に対し出力する第２の正
規化器とを備えるとともに、上記要素ごとのＭＩＮ演算
器に代えて、上記第１の正規化器の出力と上記第２の正
規化器の出力との間で要素ごとの乗算を行い上記第２の
要素加算器に対し出力する要素乗算器とを備えたので、
相互インデックスの要素を正規化し乗算することで、二
つの要素の出現の頻度の差があまりにも大きいにも関わ
らず、出現の回数が多いために、インデックス値間の関
係が深くなるような状況を回避し、二つの要素の出現の
頻度の差が小さい方が関係が深くなるようなファジィシ
ソーラスを生成することができる。
【０１８１】また、請求項８の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力値と上記第２の行抽出器の出力値とを要素ごと
に比較し、これら要素ごとの値の差が大きいときに小さ
い方の値を０にしてから上記要素ごとのＭＩＮ演算器に
対し出力する比較器を備えたので、比較器により、二つ
の要素の出現の頻度の差があまりにも大きい場合の同時
出現頻度を０にすることで、二つの要素の出現の頻度の
差があまりにも大きいインデックス値間は関係が無いよ
うなファジィシソーラスを生成することができる。これ
により、インデックス値間の偏りが軽減される。
デックス値間ファジィ関係計算部に、上記第１の行抽出
器の出力値と上記第２の行抽出器の出力値とを要素ごと
に比較し、これら要素ごとの値の差が大きいときに小さ
い方の値を０にしてから上記要素ごとのＭＩＮ演算器に
対し出力する比較器を備えたので、比較器により、二つ
の要素の出現の頻度の差があまりにも大きい場合の同時
出現頻度を０にすることで、二つの要素の出現の頻度の
差があまりにも大きいインデックス値間は関係が無いよ
うなファジィシソーラスを生成することができる。これ
により、インデックス値間の偏りが軽減される。
【０１８２】また、請求項９の発明によれば、上記イン
デックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に
代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の
出力とを区間値演算する区間値演算器を備えたので、二
つの要素の関係を、同時出現頻度を基に上限と下限とで
とらえたファジィシソーラスを生成することができる。
デックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器に
代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の
出力とを区間値演算する区間値演算器を備えたので、二
つの要素の関係を、同時出現頻度を基に上限と下限とで
とらえたファジィシソーラスを生成することができる。
【０１８３】また、請求項１０の発明によれば、上記イ
ンデックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器
に代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器
の出力とのファジィアンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演
算器を備えたので、ＭＩＮ演算の代わりにｔ−ｎｏｒｍ
演算を行うことで、二つの要素の関係を、同時出現頻度
を基に評価する際に、ファジィａｎｄ条件の中でより人
間の感性に近いものを用いてファジィシソーラスを生成
することができる。
ンデックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器
に代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器
の出力とのファジィアンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演
算器を備えたので、ＭＩＮ演算の代わりにｔ−ｎｏｒｍ
演算を行うことで、二つの要素の関係を、同時出現頻度
を基に評価する際に、ファジィａｎｄ条件の中でより人
間の感性に近いものを用いてファジィシソーラスを生成
することができる。
【０１８４】また、請求項１１の発明によれば、上記イ
ンデックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器
に代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器
の出力とのファジィオア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ
演算器を備えたので、ＭＩＮ演算の代わりにｔ−ｃｏｎ
ｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関係を、同時出
現頻度を基に評価する際に、ファジィｏｒ条件の中でよ
り人間の感性に近いものを用いてファジィシソーラスを
生成することができる。
ンデックス値間ファジィ関係計算部の上記ＭＩＮ演算器
に代えて、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器
の出力とのファジィオア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ
演算器を備えたので、ＭＩＮ演算の代わりにｔ−ｃｏｎ
ｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関係を、同時出
現頻度を基に評価する際に、ファジィｏｒ条件の中でよ
り人間の感性に近いものを用いてファジィシソーラスを
生成することができる。
【０１８５】また、請求項１２の発明によれば、上記フ
ァジィシソーラス生成装置に、上記ファジィ類似語行列
生成器からのファジィ類似語行列入力に基づき推移包を
生成して出力する第１の推移包計算器と、上記ファジィ
上位語行列生成器からのファジィ上位語行列入力に基づ
き推移包を生成して出力する第２の推移包計算器とを備
えたので、ファジィ上位語行列とファジィ類似語行列を
生成した後で、推移包の計算を行うことによって、同時
出現頻度からは直接評価されなかった要素間の関係も評
価したファジィシソーラスを生成することができる。
ァジィシソーラス生成装置に、上記ファジィ類似語行列
生成器からのファジィ類似語行列入力に基づき推移包を
生成して出力する第１の推移包計算器と、上記ファジィ
上位語行列生成器からのファジィ上位語行列入力に基づ
き推移包を生成して出力する第２の推移包計算器とを備
えたので、ファジィ上位語行列とファジィ類似語行列を
生成した後で、推移包の計算を行うことによって、同時
出現頻度からは直接評価されなかった要素間の関係も評
価したファジィシソーラスを生成することができる。
【０１８６】また、請求項１３の発明によれば、インデ
ックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス
付けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例
との関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する
第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づ
き第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２の
インデックス出現行列を出力する第２のインデックス出
現行列生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上
記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第１のイ
ンデックスと上記第２のインデックスとの関係を示す相
互インデックス行列を出力する相互インデックス行列生
成器と、予め与えられた上記第２のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスと上記相互インデックス行列とに
基づき上記第１のインデックスに関するファジィシソ−
ラスを出力する他インデックス基準型ファジィシソ−ラ
ス生成器とを備えたので、他のインデックスのファジィ
シソーラスを基準にファジィシソーラスを生成すること
で、他のインデックスのインデックス値間の関係を利用
したファジィシソーラスを生成することができる。
ックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス
付けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例
との関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する
第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づ
き第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２の
インデックス出現行列を出力する第２のインデックス出
現行列生成器と、上記第１のインデックス出現行列と上
記第２のインデックス出現行列とに基づき上記第１のイ
ンデックスと上記第２のインデックスとの関係を示す相
互インデックス行列を出力する相互インデックス行列生
成器と、予め与えられた上記第２のインデックスに関す
るファジィシソ−ラスと上記相互インデックス行列とに
基づき上記第１のインデックスに関するファジィシソ−
ラスを出力する他インデックス基準型ファジィシソ−ラ
ス生成器とを備えたので、他のインデックスのファジィ
シソーラスを基準にファジィシソーラスを生成すること
で、他のインデックスのインデックス値間の関係を利用
したファジィシソーラスを生成することができる。
【０１８７】また、請求項１４の発明によれば、インデ
ックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス
付けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例
との関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する
第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づ
き第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２の
インデックス出現行列を出力する第２のインデックス出
現行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックス
と上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列
を出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記
第１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス
出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２
のインデックスとの関係を示す第１の相互インデックス
行列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記
第１のインデックス出現行列と上記第３のインデックス
出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３
のインデックスとの関係を示す第２の相互インデックス
行列を出力する第２の相互インデックス生成器と、予め
与えられた上記第２のインデックスに関するファジィシ
ソ−ラスと上記第１の相互インデックス行列とに基づき
上記第２のインデックスのファジィシソ−ラスとの関係
から評価される上記第１のインデックスに関するファジ
ィシソ−ラスを出力する第１の他インデックス基準型フ
ァジィシソ−ラス生成器と、予め与えられた上記第３の
インデックスに関するファジィシソ−ラスと上記第２の
相互インデックス行列とに基づき上記第３のインデック
スのファジィシソ−ラスとの関係から評価される上記第
１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを出力す
る第２の他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成
器と、上記第１の他インデックス基準型ファジィシソー
ラス生成器の出力と上記第２の他インデックス基準型フ
ァジィシソーラス生成器の出力とに基づき上記第１のイ
ンデックスに関するファジィシソーラスを出力するシソ
ーラス統合部とを備えたので、二つの他のインデックス
のファジィシソーラスを基準にファジィシソーラスを生
成し、統合することで、他のインデックスのインデック
ス値間の関係を利用するだけでなく、インデックス値間
の関係を平均したファジィシソーラスを生成することが
できる。
ックス付けされた事例デ−タベ−スからのインデックス
付けされた事例に基づき第１のインデックスと上記事例
との関係を示す第１のインデックス出現行列を出力する
第１のインデックス出現行列生成器と、上記事例に基づ
き第２のインデックスと上記事例との関係を示す第２の
インデックス出現行列を出力する第２のインデックス出
現行列生成器と、上記事例に基づき第３のインデックス
と上記事例との関係を示す第３のインデックス出現行列
を出力する第３のインデックス出現行列生成器と、上記
第１のインデックス出現行列と上記第２のインデックス
出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第２
のインデックスとの関係を示す第１の相互インデックス
行列を出力する第１の相互インデックス生成器と、上記
第１のインデックス出現行列と上記第３のインデックス
出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記第３
のインデックスとの関係を示す第２の相互インデックス
行列を出力する第２の相互インデックス生成器と、予め
与えられた上記第２のインデックスに関するファジィシ
ソ−ラスと上記第１の相互インデックス行列とに基づき
上記第２のインデックスのファジィシソ−ラスとの関係
から評価される上記第１のインデックスに関するファジ
ィシソ−ラスを出力する第１の他インデックス基準型フ
ァジィシソ−ラス生成器と、予め与えられた上記第３の
インデックスに関するファジィシソ−ラスと上記第２の
相互インデックス行列とに基づき上記第３のインデック
スのファジィシソ−ラスとの関係から評価される上記第
１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを出力す
る第２の他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成
器と、上記第１の他インデックス基準型ファジィシソー
ラス生成器の出力と上記第２の他インデックス基準型フ
ァジィシソーラス生成器の出力とに基づき上記第１のイ
ンデックスに関するファジィシソーラスを出力するシソ
ーラス統合部とを備えたので、二つの他のインデックス
のファジィシソーラスを基準にファジィシソーラスを生
成し、統合することで、他のインデックスのインデック
ス値間の関係を利用するだけでなく、インデックス値間
の関係を平均したファジィシソーラスを生成することが
できる。
【０１８８】また、請求項１５の発明によれば、上記シ
ソーラス統合部に、入力された２つの行列に対し平均処
理をして出力する平均演算器を備えたので、インデック
ス値間の関係を平均化したファジィシソーラスを生成す
ることができる。
ソーラス統合部に、入力された２つの行列に対し平均処
理をして出力する平均演算器を備えたので、インデック
ス値間の関係を平均化したファジィシソーラスを生成す
ることができる。
【０１８９】また、請求項１６の発明によれば、上記シ
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間で区間値演
算する区間値演算器を備えたので、ファジシソーラスの
統合方法を平均化演算の代わりに区間値演算を行うこと
で、二つの要素の関係を、別々な他のインデックスによ
る評価を基に上限と下限としてとらえたファジィシソー
ラスを生成することができる。
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間で区間値演
算する区間値演算器を備えたので、ファジシソーラスの
統合方法を平均化演算の代わりに区間値演算を行うこと
で、二つの要素の関係を、別々な他のインデックスによ
る評価を基に上限と下限としてとらえたファジィシソー
ラスを生成することができる。
【０１９０】また、請求項１７の発明によれば、上記シ
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間でファジィ
アンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたので、
ファジシソーラスの統合方法を平均化演算の代わりにｔ
−ｎｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関係を、別
々な他のインデックスによる評価を基に評価する際に、
ファジィａｎｄ条件の中でより人間の感性に近いものを
用いてファジィシソーラスを生成することができる。
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間でファジィ
アンド条件を求めるｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたので、
ファジシソーラスの統合方法を平均化演算の代わりにｔ
−ｎｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関係を、別
々な他のインデックスによる評価を基に評価する際に、
ファジィａｎｄ条件の中でより人間の感性に近いものを
用いてファジィシソーラスを生成することができる。
【０１９１】また、請求項１８の発明によれば、上記シ
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間でファジィ
オア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたの
で、ファジシソーラスの統合方法を平均化演算の代わり
にｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関
係を、別々な他インデックスによる評価を基に評価する
際に、ファジィｏｒ条件の中でより人間の感性に近いも
のを用いてファジィシソーラスを生成することができ
る。
ソーラス統合部に、入力された２つの行列間でファジィ
オア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたの
で、ファジシソーラスの統合方法を平均化演算の代わり
にｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算を行うことで、二つの要素の関
係を、別々な他インデックスによる評価を基に評価する
際に、ファジィｏｒ条件の中でより人間の感性に近いも
のを用いてファジィシソーラスを生成することができ
る。
【図１】 この発明の実施例１を示すブロック線図
【図２】 この発明のインデックスｋ1 出現行列Ａ（ｋ
1,０）を示す図
1,０）を示す図
【図３】 この発明のインデックスｋ2 出現行列Ａ（ｋ
2,０）を示す図
2,０）を示す図
【図４】 この発明の相互インデックス行列を示す図
【図５】 この発明のファジィ上位語行列を示す図
【図６】 この発明のファジィ類似語行列を示す図
【図７】 この発明の実施例２を示すブロック線図
【図８】 この発明の実施例３を示すブロック線図
【図９】 この発明の実施例４を示すブロック線図
【図１０】 この発明の実施例５を示すブロック線図
【図１１】 この発明の実施例６を示すブロック線図
【図１２】 この発明の実施例６によるファジィ上位語
行列を示す図
行列を示す図
【図１３】 この発明の実施例７を示すブロック線図
【図１４】 この発明の実施例８を示すブロック線図
【図１５】 この発明の実施例９を示すブロック線図
【図１６】 この発明の実施例１０を示すブロック線図
【図１７】 この発明の実施例１１を示すブロック線図
【図１８】 この発明の実施例１２を示すブロック線図
【図１９】 この発明の実施例１３を示すブロック線図
【図２０】 この発明の実施例１４を示すブロック線図
【図２１】 この発明の実施例１５を示すブロック線図
【図２２】 この発明の実施例１６を示すブロック線図
【図２３】 この発明の実施例１７を示すブロック線図
【図２４】 この発明の実施例１８を示すブロック線図
【図２５】 従来のファジィシソーラス生成装置を示す
ブロック線図
ブロック線図
【図２６】 従来のファジィシソーラス生成装置のキー
ワード出現行列を示す図
ワード出現行列を示す図
【図２７】 従来のファジィシソーラス生成装置の除算
の意味を説明する図
の意味を説明する図
１ インデックス付けされた事例データベース、２ イ
ンデックス出現行列生成器、３ 相互インデックス行列
生成器、４ インデックス値間ファジィ関係計算部、５
ファジィシソーラス生成部、６ ファジィシソーラ
ス、７ ｉ1 行、ｉ2 行抽出器、８ 要素ごとのＭＩＮ
演算器、９ 要素加算器、１０ 除算器、１１ ＭＩＮ
演算器、１２ ファジィ上位語行列生成器、１３ ファ
ジィ類似語行列生成器、１４ 各要素ごとの平均演算
器、１５ ファジィシソーラス統合部、１６ インデッ
クスｋ2 のファジィシソーラス、１７ 他インデックス
基準型ファジィシソーラス生成器、１８ 小さい方の値
を０に置き換える変換器、１９１以上の値を１に置き換
える変換器、２０ 正規化器、２１ 要素乗算器、２２
比較器、２３ 推移包計算器、２４ 区間値演算器、
２５ 区間値演算器、２６ ｔ−ｎｏｒｍ演算器、２７
ｔ−ｎｏｒｍ演算器、２８ ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算
器、２９ ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器
ンデックス出現行列生成器、３ 相互インデックス行列
生成器、４ インデックス値間ファジィ関係計算部、５
ファジィシソーラス生成部、６ ファジィシソーラ
ス、７ ｉ1 行、ｉ2 行抽出器、８ 要素ごとのＭＩＮ
演算器、９ 要素加算器、１０ 除算器、１１ ＭＩＮ
演算器、１２ ファジィ上位語行列生成器、１３ ファ
ジィ類似語行列生成器、１４ 各要素ごとの平均演算
器、１５ ファジィシソーラス統合部、１６ インデッ
クスｋ2 のファジィシソーラス、１７ 他インデックス
基準型ファジィシソーラス生成器、１８ 小さい方の値
を０に置き換える変換器、１９１以上の値を１に置き換
える変換器、２０ 正規化器、２１ 要素乗算器、２２
比較器、２３ 推移包計算器、２４ 区間値演算器、
２５ 区間値演算器、２６ ｔ−ｎｏｒｍ演算器、２７
ｔ−ｎｏｒｍ演算器、２８ ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算
器、２９ ｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平７−105226（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−114000（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−94375（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−108726（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/30 G06F 9/44
Claims (18)
- 【請求項１】 インデックス付けされた事例デ−タベ−
スからのインデックス付けされた事例に基づき第１のイ
ンデックスと上記事例との関係を示す第１のインデック
ス出現行列を出力する第１のインデックス出現行列生成
器と、 上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第２のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第２のインデックスとの関係を示す相互インデックス行
列を出力する相互インデックス行列生成器と、 上記相互インデックス行列に基づき上記第２のインデッ
クスとの関係から評価される第１のインデックスのイン
デックス値間のファジィ関係を出力するインデックス値
間ファジィ関係計算部と、 上記第１のインデックスのインデックス値間のファジィ
関係に基づき上記第１のインデックスに関するファジィ
シソ−ラスを出力するファジィシソ−ラス生成部とを備
えたファジィシソ−ラス生成装置。 - 【請求項２】 インデックス付けされた事例デ−タベ−
スからのインデックス付けされた事例に基づき第１のイ
ンデックスと上記事例との関係を示す第１のインデック
ス出現行列を出力する第１のインデックス出現行列生成
器と、 上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、 上記事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関
係を示す第３のインデックス出現行列を出力する第３の
インデックス出現行列生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第２のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第２のインデックスとの関係を示す第１の相互インデッ
クス行列を出力する第１の相互インデックス生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第３のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第３のインデックスとの関係を示す第２の相互インデッ
クス行列を出力する第２の相互インデックス生成器と、 上記第１の相互インデックス行列に基づき上記第２のイ
ンデックスとの関係から評価される上記第１のインデッ
クスのインデックス値間のファジィ関係を出力する第１
のインデックス値間ファジィ関係計算部と、 上記第２の相互インデックス行列に基づき上記第３のイ
ンデックスとの関係から評価される上記第１のインデッ
クスのインデックス値間のファジィ関係を出力する第２
のインデックス値間ファジィ関係計算部と、 上記第１のインデックスのインデックス値間のファジィ
関係に基づき上記第２のインデックスとの関係から評価
される上記第１のインデックスのファジィシソーラスを
出力する第１のファジィシソーラス生成部と、 上記第２のインデックスのインデックス値間のファジィ
関係に基づき上記第３のインデックスとの関係から評価
される上記第１のインデックスのファジィシソーラスを
出力する第２のファジィシソーラス生成部と、 上記第１のファジィシソーラス生成部の出力と上記第２
のファジィシソーラス生成部の出力とに基づき上記第１
のインデックスに関するファジィシソーラスを出力する
シソーラス統合部とを備えたファジィシソーラス生成装
置。 - 【請求項３】 インデックス付けされた事例デ−タベ−
スからのインデックス付けされた事例に基づき第１のイ
ンデックスと上記事例との関係を示す第１のインデック
ス出現行列を出力する第１のインデックス出現行列生成
器と、 上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、 上記事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関
係を示す第３のインデックス出現行列を出力する第３の
インデックス出現行列生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第２のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第２のインデックスとの関係を示す第１の相互インデッ
クス行列を出力する第１の相互インデックス生成器と、 上記第２のインデックス出現行列と上記第３のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第２のインデックスと上記
第３のインデックスとの関係を示す第２の相互インデッ
クス行列を出力する第２の相互インデックス生成器と、 上記第１の相互インデックス行列と上記第２の相互イン
デックス行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第３のインデックスとの関係を示す第３の相互インデッ
クス行列を出力する第３の相互インデックス行列生成器
と、 上記第３の相互インデックス行列に基づき上記第１のイ
ンデックスのインデックス値の関係を出力するインデッ
クス値間ファジィ関係計算部と、 上記第１のインデックスのインデックス値間の関係に基
づき上記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラ
スを出力するファジィシソ−ラス生成部とを備えたファ
ジィシソ−ラス生成装置。 - 【請求項４】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部を、 上記相互インデックス行列の第１の行の各要素の値を出
力する第１の行抽出器と、 上記相互インデックス行列の第２の行の各要素の値を出
力する第２の行抽出器と、 上記第１の行抽出器の出力と上記第２の行抽出器の出力
とから上記第１の行要素と上記第２の行の要素のうちの
小さい方を出力する要素ごとのＭＩＮ演算器と、 上記第１の行抽出器の出力の各要素の加算を行う第１の
要素加算器と、 上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力の各要素の加算を行
う第２の要素加算器と、 上記第２の行抽出器の出力の各要素の加算を行う第３の
要素加算器と、 上記第１の要素加算器の出力と上記第２の要素加算器の
出力とに基づき除算を行い出力する第１の除算器と、 上記第２の要素加算器の出力と上記第３の要素加算器の
出力とに基づき除算を行い出力する第２の除算器と、 上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力のう
ちの小さい方を出力するＭＩＮ演算器とから構成すると
ともに、 上記ファジィシソーラス生成装置を、 上記ＭＩＮ演算器の出力に基づき類似語関係を示すファ
ジィシソーラスを出力するファジィ類似語行列生成器
と、 上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出力とに
基づき上位語と下位語との関係を示すファジィシソーラ
スを出力するファジィ上位語行列生成器とから構成する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３いずれかに記
載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項５】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部に、上記第１の除算器の出力と上記第２の除算器の出
力のうちの小さい方の値を０に置き換えてから、上記第
１の除算器の出力及び上記第２の除算器の出力をそれぞ
れ上記ファジィシソーラス生成部に対し出力する変換器
を備えたことを特徴とする請求項４記載ファジィシソー
ラス生成装置。 - 【請求項６】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部に、 上記第１の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの
値を１に置き換えて上記第１の要素加算器に対し出力す
る第１の置換器と、 上記要素ごとのＭＩＮ演算器の出力値が１以上であると
きにこの値を１に置き換えて上記第２の要素加算器に対
し出力する第２の置換器と、 上記第２の行抽出器の出力値が１以上であるときにこの
値を１に置き換えて上記第３の要素加算器に対し出力す
る第３の置換器とを備えたことを特徴とする請求項４記
載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項７】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部に、 上記第１の行抽出器の出力を正規化して上記第１の要素
加算器に対し出力する第１の正規化器と、 上記第２の行抽出器の出力を正規化して上記第３の要素
加算器に対し出力する第２の正規化器とを備えるととも
に、 上記要素ごとのＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の正規
化器の出力と上記第２の正規化器の出力との間で要素ご
との乗算を行い上記第２の要素加算器に対し出力する要
素乗算器とを備えたことを特徴とする請求項４記載のフ
ァジィシソーラス生成装置。 - 【請求項８】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部に、 上記第１の行抽出器の出力値と上記第２の行抽出器の出
力値とを要素ごとに比較し、これら要素ごとの値の差が
大きいときに小さい方の値を０にしてから上記要素ごと
のＭＩＮ演算器に対し出力する比較器を備えたことを特
徴とする請求項４記載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項９】 上記インデックス値間ファジィ関係計算
部の上記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の出
力と上記第２の除算器の出力とを区間値演算する区間値
演算器を備えたことを特徴とする請求項４記載のファジ
ィシソーラス生成装置。 - 【請求項１０】 上記インデックス値間ファジィ関係計
算部の上記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の
出力と上記第２の除算器の出力とのファジィアンド条件
を求めるｔ−ｎｏｒｍ演算器を備えたことを特徴とする
請求項４記載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１１】 上記インデックス値間ファジィ関係計
算部の上記ＭＩＮ演算器に代えて、上記第１の除算器の
出力と上記第２の除算器の出力とのファジィオア条件を
求めるｔ−ｃｏｎｏｒｍ演算器を備えたことを特徴とす
る請求項４記載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１２】 上記ファジィシソーラス生成装置に、 上記ファジィ類似語行列生成器からのファジィ類似語行
列入力に基づき推移包を生成して出力する第１の推移包
計算器と、 上記ファジィ上位語行列生成器からのファジィ上位語行
列入力に基づき推移包を生成して出力する第２の推移包
計算器とを備えたことを特徴とする請求項４記載のファ
ジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１３】 インデックス付けされた事例デ−タベ
−スからのインデックス付けされた事例に基づき第１の
インデックスと上記事例との関係を示す第１のインデッ
クス出現行列を出力する第１のインデックス出現行列生
成器と、 上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第２のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第２のインデックスとの関係を示す相互インデックス行
列を出力する相互インデックス行列生成器と、 予め与えられた上記第２のインデックスに関するファジ
ィシソ−ラスと上記相互インデックス行列とに基づき上
記第１のインデックスに関するファジィシソ−ラスを出
力する他インデックス基準型ファジィシソ−ラス生成器
とを備えたファジィシソ−ラス生成装置。 - 【請求項１４】 インデックス付けされた事例デ−タベ
−スからのインデックス付けされた事例に基づき第１の
インデックスと上記事例との関係を示す第１のインデッ
クス出現行列を出力する第１のインデックス出現行列生
成器と、 上記事例に基づき第２のインデックスと上記事例との関
係を示す第２のインデックス出現行列を出力する第２の
インデックス出現行列生成器と、 上記事例に基づき第３のインデックスと上記事例との関
係を示す第３のインデックス出現行列を出力する第３の
インデックス出現行列生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第２のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第２のインデックスとの関係を示す第１の相互インデッ
クス行列を出力する第１の相互インデックス生成器と、 上記第１のインデックス出現行列と上記第３のインデッ
クス出現行列とに基づき上記第１のインデックスと上記
第３のインデックスとの関係を示す第２の相互インデッ
クス行列を出力する第２の相互インデックス生成器と、 予め与えられた上記第２のインデックスに関するファジ
ィシソ−ラスと上記第１の相互インデックス行列とに基
づき上記第２のインデックスのファジィシソ−ラスとの
関係から評価される上記第１のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスを出力する第１の他インデックス基準
型ファジィシソ−ラス生成器と、 予め与えられた上記第３のインデックスに関するファジ
ィシソ−ラスと上記第２の相互インデックス行列とに基
づき上記第３のインデックスのファジィシソ−ラスとの
関係から評価される上記第１のインデックスに関するフ
ァジィシソ−ラスを出力する第２の他インデックス基準
型ファジィシソ−ラス生成器と、 上記第１の他インデックス基準型ファジィシソーラス生
成器の出力と上記第２の他インデックス基準型ファジィ
シソーラス生成器の出力とに基づき上記第１のインデッ
クスに関するファジィシソーラスを出力するシソーラス
統合部とを備えたファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１５】 上記シソーラス統合部に、入力された
２つの行列に対し平均処理をして出力する平均演算器を
備えたことを特徴とする請求項２又は請求項１４記載の
ファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１６】 上記シソーラス統合部に、入力された
２つの行列間で区間値演算する区間値演算器を備えたこ
とを特徴とする請求項２又は請求項１４記載のファジィ
シソーラス生成装置。 - 【請求項１７】 上記シソーラス統合部に、入力された
２つの行列間でファジィアンド条件を求めるｔ−ｎｏｒ
ｍ演算器を備えたことを特徴とする請求項２又は請求項
１４記載のファジィシソーラス生成装置。 - 【請求項１８】 上記シソーラス統合部に、入力された
２つの行列間でファジィオア条件を求めるｔ−ｃｏｎｏ
ｒｍ演算器を備えたことを特徴とする請求項２又は請求
項１４記載のファジィシソーラス生成装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04006095A JP3275612B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | ファジィシソーラス生成装置 |
| US08/600,033 US5761388A (en) | 1995-02-28 | 1996-02-12 | Fuzzy thesaurus generator |
| CA002170452A CA2170452C (en) | 1995-02-28 | 1996-02-27 | Fuzzy thesaurus generator |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04006095A JP3275612B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | ファジィシソーラス生成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08234987A JPH08234987A (ja) | 1996-09-13 |
| JP3275612B2 true JP3275612B2 (ja) | 2002-04-15 |
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ID=12570388
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04006095A Expired - Fee Related JP3275612B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | ファジィシソーラス生成装置 |
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