JP6852785B2 - Deployment knowledge generation system, deployment knowledge generation method and deployment knowledge generation program - Google Patents
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Description
本発明は、知識に基づいて展開される展開知識を生成する展開知識生成システム、展開知識生成方法および展開知識生成プログラムに関する。 The present invention relates to an expansion knowledge generation system, an expansion knowledge generation method, and an expansion knowledge generation program that generate expansion knowledge developed based on knowledge.
命題論理に落とし込んで評価する方法論として、マルコフロジックネットワークや、ベイジアンネットワーク、アンサーセットプログラミングなどが知られている。上述する方法論では、観測され得る述語を論理記号で結合した論理式で知識を表す場合がある。この述語は、論理式で表された場合における各項に対応するため、以下の説明では、この述語のことを項目と記すこともある。 Markov Logic Network, Bayesian Network, Answer Set Programming, etc. are known as methodologies for evaluating propositional logic. In the above-mentioned methodology, knowledge may be expressed by a logical expression in which observable predicates are combined by logical symbols. Since this predicate corresponds to each term when it is expressed by a logical expression, this predicate may be referred to as an item in the following description.
例えば、特許文献1には、データベースのルールの発見を行うシステムが記載されている。特許文献1に記載されたシステムは、データベースにおける属性と値のペアからなるフリーアイテムセットであって、データベースでの頻度が予め定められた所定の閾値以上のフリーアイテムセットの集合を生成する。そして、特許文献1に記載されたシステムは、ルール候補として、フリーアイテムセットαをルールの条件部とし、フリーアイテムセットと属性を共有しないアイテムxをルールの帰結部とし、ルールの前提部の属性集合を深さ優先探索で求めαにもxにも含まれない属性としたルールを生成する。 For example, Patent Document 1 describes a system for discovering database rules. The system described in Patent Document 1 is a free item set consisting of attribute / value pairs in a database, and generates a set of free item sets whose frequency in the database is equal to or higher than a predetermined threshold value. Then, in the system described in Patent Document 1, as rule candidates, the free item set α is used as the condition part of the rule, the item x that does not share the attribute with the free item set is used as the consequent part of the rule, and the attribute of the premise part of the rule. A rule is generated in which the set is obtained by a depth priority search and the attributes are not included in α or x.
また、上記方法論において、知識に具体的なデータをあてはめて情報を作成する処理(グラウンディング)が行われることもある。以下の説明では、知識に具体的な値をあてはめて得られる情報のことを、展開知識と記す。展開知識は、例えば、推論エンジンが推論を実行する際の情報として利用される。 Further, in the above methodology, a process (grounding) of creating information by applying specific data to knowledge may be performed. In the following explanation, the information obtained by applying a specific value to knowledge is referred to as expanded knowledge. The expanded knowledge is used, for example, as information when an inference engine executes inference.
以下、展開知識を生成する具体的な方法を説明する。ここでは、説明の簡易化のため、以下の2つの知識を例示する。
知識1:mail_address_sender(x1,m1)^ mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)
知識2:mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)Hereinafter, a specific method for generating expansion knowledge will be described. Here, for the sake of simplification of the explanation, the following two pieces of knowledge will be illustrated.
Knowledge 1: mail_address_sender (x1, m1) ^ mail_address_receiver (x2, m1)
=> competitor (x1, x2)
Knowledge 2: mailild (e1, m1) ^ competitor (x1, x2) ^ meet (e1, x1, x2) ^ change (e2, x1, ”price”)
=> query (x1, e1, ”cartel”)
また、図11は、メール送受信の観測データの例を示す説明図である。図11に示す例では、A会社からE会社まで存在するものとし、矢印で示す方向(A会社からB会社、A会社からC会社、C会社からB会社、D会社からB会社)へメール送信が観測されているものとする。 Further, FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of observation data for sending and receiving e-mails. In the example shown in FIG. 11, it is assumed that there are from company A to company E, and mail is transmitted in the direction indicated by the arrow (company A to company B, company A to company C, company C to company B, company D to company B). Is observed.
知識1の左辺において、述語「mail_address_sender(x1,m1)」は、x1が、メールm1を送信したことを示し、述語「mail_address_receiver(x2,m1)」は、x2が、メールm1を受信したことを示す。また、知識1の右辺において、「competitor(x1,x2)」はx1とx2が競合関係にあることを示す。 On the left side of knowledge 1, the predicate "mail_address_sender (x1, m1)" indicates that x1 sent mail m1, and the predicate "mail_address_receiver (x2, m1)" indicates that x2 received mail m1. Shown. Further, on the right side of knowledge 1, "competitor (x1, x2)" indicates that x1 and x2 are in a competitive relationship.
同様に、知識2の左辺において、述語「mailild(e1,m1)」は、メールm1の内容がe1であることを示し、述語「meet(e1,x1,x2)」は、e1の中にx1とx2が会う旨の情報が含まれていることを示し、述語「change(e2,x1,”価格”)」は、x1が内容e2において、価格を変更したことを示す。なお、知識2の左辺における述語「competitor(x1,x2)」は、知識1の右辺の述語と同じ意味を表す。また、知識2の右辺において、述語「query(x1,e1,”カルテル”)」は、e1によりx1がカルテルの可能性があることを示す。 Similarly, on the left side of knowledge 2, the predicate "mailild (e1, m1)" indicates that the content of the mail m1 is e1, and the predicate "meet (e1, x1, x2)" is x1 in e1. The predicate "change (e2, x1," price ")" indicates that x1 has changed the price in the content e2. The predicate "competitor (x1, x2)" on the left side of knowledge 2 has the same meaning as the predicate on the right side of knowledge 1. Further, on the right side of knowledge 2, the predicate "query (x1, e1," cartel ")" indicates that x1 may be a cartel by e1.
第1の展開方法として、各知識において、左辺を満たす観測データから展開知識を生成する方法、すなわち、左辺の全ての項で観測されたデータを用いて展開知識を生成する方法が挙げられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識1について観測された数の組み合わせ(観測された(mail_address_sender×mail_address_receiver)の組み合わせ)と、知識2について観測された数の組み合わせ(観測された(mailild×competitor×meet×change)の組み合わせ)で算出できる。なお、知識2におけるcompetitorは、知識1の結果から特定できる。 As the first expansion method, in each knowledge, there is a method of generating expansion knowledge from observation data satisfying the left side, that is, a method of generating expansion knowledge using the data observed in all the terms on the left side. The number of expanded knowledge generated in this case is a combination of the number observed for knowledge 1 (combination of observed (mail_address_sender × mail_address_receiver)) and a combination of the number observed for knowledge 2 (observed (mailild)). It can be calculated by the combination of × competitor × meet × change). The competitor in knowledge 2 can be specified from the result of knowledge 1.
例えば、図11に示す例では、知識1について観測された数の組み合わせは4(A会社からB会社、A会社からC会社、C会社からB会社、D会社からB会社)になる。 For example, in the example shown in FIG. 11, the number combination observed for knowledge 1 is 4 (company A to company B, company A to company C, company C to company B, company D to company B).
第1の展開方法で展開知識を生成する場合、生成される展開知識は実際に観測されたデータに基づいて作成された情報であるため、その量が膨大になることは抑制される。一方、このようにして生成された展開知識だけでは、創造的仮説生成を行うことはできず、推論エンジンが推論を実行する際の情報としては不十分と言える。 When the expansion knowledge is generated by the first expansion method, since the generated expansion knowledge is information created based on the actually observed data, it is suppressed that the amount becomes enormous. On the other hand, it can be said that the development knowledge generated in this way alone cannot generate a creative hypothesis, and is insufficient as information when the inference engine executes inference.
そこで、第2の展開方法として、閉世界仮説に絞る(すなわち、各項目の観測データに絞る)方法が挙げられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識1について、各項目で観測された数の組み合わせ(観測されたmail_address_senderの数×観測されたmail_address_receiverの数)と、知識2について各項目で観測された数の組み合わせ(観測されたmailildの数×観測されたcompetitorの数×観測されたmeetの数×観測されたchangeの数)で算出できる。 Therefore, as a second development method, there is a method of narrowing down to the closed-world hypothesis (that is, narrowing down to the observation data of each item). The number of expanded knowledge generated in this case is the combination of the number observed in each item for knowledge 1 (the number of observed mail_address_sender x the number of observed mail_address_receiver) and the number of knowledge 2 observed in each item. It can be calculated by the combination of the numbers (the number of observed maililds x the number of observed competitors x the number of observed meets x the number of observed changes).
例えば、図11に示す例では、知識1のmail_address_senderについて観測された数は3(A会社、C会社およびD会社)、知識2のmail_address_receiver について観測された数は2(B会社およびC会社)になる。そのため、展開知識数は6(=3×2)になる。なお、C会社からC会社への情報を除くことが好ましい場合、展開知識数は、5(=6−1)になる。 For example, in the example shown in FIG. 11, the number observed for mail_address_sender of knowledge 1 is 3 (company A, company C and company D), and the number observed for mail_address_receiver of knowledge 2 is 2 (company B and company C). Become. Therefore, the number of expanded knowledge is 6 (= 3 × 2). If it is preferable to exclude the information from the C company to the C company, the number of developed knowledge is 5 (= 6-1).
第2の展開方法で展開知識を生成することにより、第1の展開方法と比較して、実際に観測されたデータだけでなく、展開知識として利用しうるデータ(例えば、D会社からC会社)を生成することが可能である。しかし、第2の展開方法を用いた場合でも、各項目単位で未観測の範囲について創造的仮説生成を行うことはできない。例えば、図11に示す例では、E会社についての観測データが存在しないため、第2の展開方法を用いた場合でも、E会社についての展開知識を生成することはできない。 By generating the expansion knowledge by the second expansion method, as compared with the first expansion method, not only the data actually observed but also the data that can be used as the expansion knowledge (for example, from company D to company C). Can be generated. However, even when the second expansion method is used, it is not possible to generate a creative hypothesis for an unobserved range for each item. For example, in the example shown in FIG. 11, since there is no observation data for company E, it is not possible to generate development knowledge about company E even when the second expansion method is used.
上記問題を解決するため、第3の展開方法として、観測されていないデータも全て含めて展開知識を生成することも考えられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識1について、各項目で想定される数の組み合わせ(全mail_address_senderの数×全mail_address_receiverの数)と、知識2について各項目で想定される数の組み合わせ(全mailildの数×全competitorの数×全meetの数×全changeの数)で算出できる。 In order to solve the above problem, as a third expansion method, it is conceivable to generate expansion knowledge including all unobserved data. The number of expanded knowledge generated in this case is a combination of the number expected for each item for knowledge 1 (the number of all mail_address_senders x the number of all mail_address_receivers) and the combination of the number expected for each item for knowledge 2. It can be calculated by (the number of all maililds x the number of all competitors x the number of all meets x the number of all changes).
例えば、図11に示す例では、知識1のmail_address_senderについて想定される数は5であり、知識2のmail_address_receiver について想定される数も5である。そのため、展開知識数は25(=5×5)になる。なお、同じ会社への送信を除くことが好ましい場合、展開知識数は、20(=25−5)になる。 For example, in the example shown in FIG. 11, the number assumed for the mail_address_sender of knowledge 1 is 5, and the number assumed for the mail_address_receiver of knowledge 2 is also 5. Therefore, the number of expanded knowledge is 25 (= 5 × 5). If it is preferable to exclude transmission to the same company, the number of development knowledge is 20 (= 25-5).
しかし、第3の展開方法のように、可能性のあるデータ全てをグラウンディングする方法の場合、データの候補や述語の組み合わせが増えるに従って急激に組み合わせ数も増大してしまうため、現実的ではない。 However, in the case of the method of grounding all possible data such as the third expansion method, the number of combinations increases rapidly as the number of combinations of data candidates and predicates increases, which is not realistic. ..
特許文献1に記載された方法を用いることで、ルール(知識)を小さくできれば、生成される展開知識の量を抑えることも可能である。しかし、ルール(知識)を小さくできても、第3の展開方法のような全展開を行う方法では、やはり組み合わせ爆発を起こしてしまうという問題がある。 By using the method described in Patent Document 1, if the rules (knowledge) can be reduced, the amount of developed knowledge generated can also be suppressed. However, even if the rules (knowledge) can be reduced, there is still a problem that a combinatorial explosion occurs in the method of performing full expansion such as the third expansion method.
そこで、本発明は、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる展開知識生成システム、展開知識生成方法および展開知識生成プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an expansion knowledge generation system, an expansion knowledge generation method, and an expansion knowledge generation program capable of generating expansion knowledge capable of generating creative hypotheses while suppressing combinatorial explosion. ..
本発明による展開知識生成システムは、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部を備え、展開知識生成部が、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成し、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成することを特徴とする。 The expansion knowledge generation system according to the present invention includes an expansion knowledge generation unit that generates expansion knowledge by substituting observed data or unobserved data into knowledge, and the expansion knowledge generation unit is based on the unobserved data assigned to knowledge. The expanded knowledge is generated so that the calculated index satisfies the evaluation criteria, and the unobserved data is substituted into the knowledge to generate the expanded knowledge. The feature is that it is generated so as to be equal to or less than the threshold value.
本発明による展開知識生成方法は、情報処理装置が、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、展開知識を生成する際、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成し、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成することを特徴とする。 The expansion knowledge generation method according to the present invention is based on the unobserved data assigned to the knowledge when the information processing apparatus substitutes the observed data or the unobserved data into the knowledge to generate the expansion knowledge and generates the expansion knowledge. The calculated index generates expansion knowledge so as to satisfy the evaluation criteria, and the expansion knowledge generated by substituting the unobserved data into the knowledge is the expansion number, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge. It is characterized in that it is generated so as to be equal to or less than the threshold value.
本発明による展開知識生成プログラムは、コンピュータに、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、展開知識生成処理で、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させ、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成させることを特徴とする。 The expanded knowledge generation program according to the present invention causes a computer to execute an expanded knowledge generation process of substituting observed data or unobserved data into knowledge to generate expanded knowledge, and the unobserved data assigned to the knowledge in the expanded knowledge generation process. The index calculated based on the data generates the expansion knowledge so as to satisfy the evaluation criteria, and the expansion knowledge generated by substituting the unobserved data into the knowledge is calculated by the number of unobserved data included in the expansion knowledge. It is generated so that the number of expansion is less than the threshold value, characterized in Rukoto.
本発明によれば、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。 According to the present invention, it is possible to generate developmental knowledge capable of generating creative hypotheses while suppressing combinatorial explosions.
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、最適性を大きくは失わない範囲(一定の精度を落とした近似の範囲)で展開知識のいわゆる枝刈りを行うことを目標とする。以下の説明において、知識とは、観測され得る述語(または、項目)を論理記号で結合した論理式で表されるものを意味する。述語は、各事象を表し、具体的な値が代入される1以上の要素を含む。ここで代入される値は、実際に観測されたデータ(以下、観測データ)と、値としては取りうるが実際には観測されていないデータ(以下、未観測データ)のいずれかである。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following explanation, the goal is to perform so-called pruning of unfolded knowledge within a range that does not significantly lose the optimum (range of approximation with a certain degree of accuracy reduced). In the following description, knowledge means a formula that combines observable predicates (or items) with logical symbols. The predicate represents each event and contains one or more elements to which a specific value is assigned. The value assigned here is either the actually observed data (hereinafter, observed data) or the data that can be taken as a value but is not actually observed (hereinafter, unobserved data).
上記例の場合、観測データは、例えば、ある会社の社員と他社の社員との間の全メールデータである。メールデータは、例えば、受信者のメールアドレス(To,Cc,Bcc)、送信日時、本文などを含む。 In the case of the above example, the observation data is, for example, all mail data between an employee of a certain company and an employee of another company. The mail data includes, for example, the recipient's mail address (To, Cc, Bcc), the date and time of transmission, the text, and the like.
また、未観測データを含む項目(述語)毎のリストを、単に項目リストまたは項目毎リストと記す。また、項目リストに含まれるデータのことを、項目リストデータまたは項目と記すこともある。例えば、送信者および受信者の項目リストの場合、項目リストデータは、例えば、全社員および各社員とやり取りがあると分かっている他社の全員のメールアドレスを含む。 Further, the list for each item (predicate) including unobserved data is simply referred to as an item list or an item-by-item list. In addition, the data included in the item list may be referred to as item list data or items. For example, in the case of sender and recipient item lists, the item list data includes, for example, the email addresses of all employees and all other companies known to interact with each employee.
実施形態1.
図1は、本発明による展開知識生成システムの第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の展開知識生成システム100は、展開知識生成部10aと、知識データ記憶部21と、項目毎リストデータ記憶部22と、観測データ記憶部23と、推論部30とを備えている。展開知識生成部10aは、入力部11と、組み合わせパタン生成部12と、項目毎閉世界リスト生成部13と、知識展開部14とを含む。Embodiment 1.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a first embodiment of the deployment knowledge generation system according to the present invention. The expansion
知識データ記憶部21は、展開知識を生成する際に利用される知識を記憶する。
The knowledge
項目毎リストデータ記憶部22は、知識に含まれる各項目の項目リストを記憶する。
The item-by-item list
観測データ記憶部23は、観測データを記憶する。観測データ記憶部23は、知識に含まれない項目の観測データを記憶していてもよい。
The observation
入力部11は、生成される展開知識が満たすべき評価基準を入力する。本実施形態では、入力部11は、展開知識内に含まれる未観測データ数を評価基準として入力する。以下の説明では、展開知識内に含まれる未観測データ数のことを、展開数またはフリップ数と記す。例えば、展開知識に未観測データがN個含まれることを、Nフリップと記す。
The
入力されるフリップ数は、生成される展開知識数や、計算時間等を考慮して定められる。なお、フリップ数が大きくなりすぎると組み合わせ爆発を生じることから、フリップ数は1〜3程度が好ましい。 The number of flips to be input is determined in consideration of the number of development knowledge generated, the calculation time, and the like. If the number of flips becomes too large, a combinatorial explosion will occur. Therefore, the number of flips is preferably about 1 to 3.
組み合わせパタン生成部12は、展開知識を生成する際に知識に代入する未観測データおよび観測データの組み合わせパタンを生成する。
The combination
例えば、上記に示す知識1および知識2の組み合わせパタンを生成するとする。N=1の場合(すなわち、1フリップの場合)、組み合わせパタン生成部12は、知識1から以下に例示する2つの組み合わせパタン(知識1aおよび知識1b)を生成する。
For example, suppose that a combination pattern of knowledge 1 and knowledge 2 shown above is generated. When N = 1 (that is, in the case of 1 flip), the combination
なお、“[観測なし1個までOKの]”が記載された項目は、項目毎リストデータに含まれる変数(データ)を代入して展開する項目であることを表す。言い換えると、この項目は、未観測データまたは観測データのいずれかを代入して展開する項目である。一方、記載がない項目は、観測データに存在する変数(データ)のみを代入して展開する項目であることを示す。 In addition, the item in which "[Up to one item without observation is OK]" indicates that the item is expanded by substituting the variable (data) included in the list data for each item. In other words, this item is an item to be expanded by substituting either unobserved data or observed data. On the other hand, the items not described indicate that the items are expanded by substituting only the variables (data) existing in the observation data.
知識1a:[観測なし1個までOKの]mail_address_sender(x1,m1)^
mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)
知識1b:mail_address_sender(x1,m1)^
[観測なし1個までOKの]mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)Knowledge 1a: [Up to 1 without observation is OK] mail_address_sender (x1, m1) ^
mail_address_receiver (x2, m1)
=> competitor (x1, x2)
Knowledge 1b: mail_address_sender (x1, m1) ^
[Up to 1 without observation is OK] mail_address_receiver (x2, m1)
=> competitor (x1, x2)
同様に、組み合わせパタン生成部12は、知識2から以下に例示する4つの組み合わせパタン(知識2a、知識2b、知識2cおよび知識2d)を生成する。
Similarly, the combination
知識2a:[観測なし1個までOKの]mailild(e1,m1)^ competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識2b:mailild(e1,m1)^[観測なし1個までOKの]competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識2c:mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^
[観測なし1個までOKの]meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識2d:mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^[観測なし1個までOKの]change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)Knowledge 2a: [Up to 1 without observation] mailild (e1, m1) ^ competitor (x1, x2) ^
meet (e1, x1, x2) ^ change (e2, x1, ”price”)
=> query (x1, e1, ”cartel”)
Knowledge 2b: mailild (e1, m1) ^ [Up to 1 without observation is OK] competitor (x1, x2) ^
meet (e1, x1, x2) ^ change (e2, x1, ”price”)
=> query (x1, e1, ”cartel”)
Knowledge 2c: mailild (e1, m1) ^ competitor (x1, x2) ^
[Up to 1 without observation] meet (e1, x1, x2) ^ change (e2, x1, "price")
=> query (x1, e1, ”cartel”)
Knowledge 2d: mailild (e1, m1) ^ competitor (x1, x2) ^
meet (e1, x1, x2) ^ [up to 1 without observation] change (e2, x1, ”price”)
=> query (x1, e1, ”cartel”)
1フリップ以上の場合も同様である。以下、説明を単純にするために、知識X:A^B^C^D→Eという知識Xが存在するとする。例えば、2フリップの組み合わせパタンは、以下のように生成される。なお、3フリップ以降も同様である。 The same applies to the case of one flip or more. Hereinafter, in order to simplify the explanation, it is assumed that the knowledge X: knowledge X: A ^ B ^ C ^ D → E exists. For example, a two-flip combination pattern is generated as follows. The same applies to the third and subsequent flips.
知識Xa:[観測なし1個までOKの]A^[観測なし1個までOKの]B^C^D→E
知識Xb:[観測なし1個までOKの]A^B^[観測なし1個までOKの]C^D→E
知識Xc:[観測なし1個までOKの]A^B^C^[観測なし1個までOKの]D→E
知識Xd:A^[観測なし1個までOKの]B^[観測なし1個までOKの]C^D→E
知識Xe:A^[観測なし1個までOKの]B^C^[観測なし1個までOKの]D→E
知識Xf:A^B^[観測なし1個までOKの]C^[観測なし1個までOKの]D→EKnowledge Xa: [Up to 1 without observation is OK] A ^ [Up to 1 without observation is OK] B ^ C ^ D → E
Knowledge Xb: [Up to 1 without observation is OK] A ^ B ^ [Up to 1 without observation is OK] C ^ D → E
Knowledge Xc: [Up to 1 without observation is OK] A ^ B ^ C ^ [Up to 1 without observation is OK] D → E
Knowledge Xd: A ^ [No observation up to 1 OK] B ^ [No observation up to 1 OK] C ^ D → E
Knowledge Xe: A ^ [No observation up to 1 OK] B ^ C ^ [No observation up to 1 OK] D → E
Knowledge Xf: A ^ B ^ [No observation up to 1 OK] C ^ [No observation up to 1 OK] D → E
項目毎閉世界リスト生成部13は、観測データに存在する変数を項目ごとに抽出してリスト化する。例えば、観測データがメールデータの場合、項目毎閉世界リスト生成部13は、送信者および受信者を抽出してリストを生成する。以下、項目毎閉世界リスト生成部13が生成するリストのことを項目毎閉世界リストと記すこともある。
The item-by-item closed-world
知識展開部14は、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、事前に設けられた評価基準を満たすように展開知識を生成する。本実施形態では、知識展開部14は、展開知識内に含まれる未観測データ数(すなわち、展開数)が閾値以下になるように展開知識を生成する。この閾値は、入力部11が入力する評価基準である。
The
具体的には、知識展開部14は、組み合わせパタン生成部12が生成した組み合わせパタンに、観測データまたは未観測データを代入する。上記例の場合、知識展開部14は、[観測なし1個までOKの]が記載された項目を、項目毎リストデータ記憶部22に記憶された対応する項目の変数で展開する。また、知識展開部14は、[観測なし1個までOKの]が記載されていない項目を、項目毎閉世界リスト生成部13が生成したリストに含まれる変数で展開する。
Specifically, the
例えば、N=1の場合、上記知識1について展開知識を生成する場合、(観測されたmail_address_senderの数×全mail_address_receiverの数)と(全mail_address_senderの数×観測されたmail_address_receiverの数)とを合計した数の展開知識が生成される。 For example, when N = 1, when generating the expanded knowledge for the above knowledge 1, (the number of observed mail_address_senders x the number of all mail_address_receivers) and (the number of all mail_address_senders x the number of observed mail_address_receivers) were totaled. Number expansion knowledge is generated.
推論部30は、生成された展開知識に基づいて推論を行い、創造的仮説を生成する。その際、推論部30は、生成された展開知識の発生確率を出力する。なお、推論部30が生成された展開知識に基づいて推論を実行する方法および展開知識の発生確率を算出する方法は広く知られているため、ここでは詳細な説明は省略する。
The
入力部11と、組み合わせパタン生成部12と、項目毎閉世界リスト生成部13と、知識展開部14と、推論部30とは、プログラム(展開知識生成プログラム)に従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。例えば、プログラムは、展開知識生成システム100が備える記憶部(図示せず)に記憶され、CPUは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、入力部11、組み合わせパタン生成部12、項目毎閉世界リスト生成部13、知識展開部14および推論部30として動作してもよい。
The
また、入力部11と、組み合わせパタン生成部12と、項目毎閉世界リスト生成部13と、知識展開部14と、推論部30とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、知識データ記憶部21と、項目毎リストデータ記憶部22と、観測データ記憶部23とは、例えば、磁気ディスク等により実現される。各データは、例えば、入力部11によって入力されてもよく、組み合わせパタン生成部12および項目毎閉世界リスト生成部13が必要に応じて、知識データ記憶部21、項目毎リストデータ記憶部22および観測データ記憶部23から、それぞれ取得してもよい。
Further, the
次に、本実施形態の展開知識生成システム100の動作を説明する。図2は、本実施形態の展開知識生成システム100の動作例を示すフローチャートである。
Next, the operation of the deployment
まず、入力部11は、フリップ数N、知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する(ステップS11)。組み合わせパタン生成部12は、知識の組み合わせパタンを生成する(ステップS12)。項目毎閉世界リスト生成部13は、項目毎閉世界リストを生成する(ステップS13)。なお、ステップS12とステップS13の順序は逆でもよい。
First, the
知識展開部14は、展開知識を生成し(ステップS14)、推論部30へ出力する(ステップS15)。以降、推論部30は、展開知識を使用して推論を行う。
The
以上のように、本実施形態によれば、知識展開部14は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、その展開知識内に含まれる未観測データ数(展開数)が閾値N以下になるように生成する。よって、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。
As described above, according to the present embodiment, the
実施形態2.
次に、本発明による展開知識生成システムの第2の実施形態を説明する。第1の実施形態では、それぞれの知識ごとに展開数に基づく展開知識を生成した。なお、複数の知識間で、第一の知識が第二の知識を利用する関係(以下、知識の親子関係と記す)を有する場合がある。N≧1を満たす場合、それぞれの知識ごとに展開数を算出するよりも、第二の知識を第一の知識に展開して、複合的な新たな知識(以下、複合知識と記す。)を生成し、その複合知識に基づいて展開する方が好ましい。そこで、本実施形態では、親子関係を有する知識を用いて展開知識を生成する方法を説明する。Embodiment 2.
Next, a second embodiment of the development knowledge generation system according to the present invention will be described. In the first embodiment, expansion knowledge based on the number of expansions is generated for each knowledge. In addition, there may be a relationship in which the first knowledge uses the second knowledge (hereinafter referred to as a parent-child relationship of knowledge) among a plurality of knowledges. When N ≧ 1, rather than calculating the number of expansions for each knowledge, the second knowledge is expanded to the first knowledge, and complex new knowledge (hereinafter referred to as compound knowledge) is developed. It is preferable to generate and develop based on the combined knowledge. Therefore, in the present embodiment, a method of generating development knowledge using knowledge having a parent-child relationship will be described.
図3は、本発明による展開知識生成システムの第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第1の実施形態と同様の構成については、図1と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム200は、展開知識生成部10bと、知識データ記憶部21と、項目毎リストデータ記憶部22と、観測データ記憶部23と、推論部30とを備えている。展開知識生成部10bは、入力部11と、組み合わせパタン生成部15と、項目毎閉世界リスト生成部13と、知識展開部14とを含む。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of a second embodiment of the deployment knowledge generation system according to the present invention. The same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals as those in FIG. 1, and detailed description thereof will be omitted. The expanded
組み合わせパタン生成部15は、第1の実施形態と同様、展開知識を生成する際に知識に代入する未観測データおよび観測データの組み合わせパタンを生成する。さらに、本実施形態の組み合わせパタン生成部15は、上述する知識の親子関係を抽出する。すなわち、組み合わせパタン生成部15は、知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部として動作する。
Similar to the first embodiment, the combination
そして、組み合わせパタン生成部15は、抽出した親子関係に基づいて、第二の知識を第一の知識に展開して複合知識を生成し、生成した複合知識の組み合わせパタンを生成する。
Then, the combination
例えば、上記知識1および知識2の場合、知識1に含まれるcompetitor(x1,x2)は、知識2で利用される。そのため、知識1と知識2は、親子関係にあると言える。この場合、組み合わせパタン生成部15は、知識1を知識2に展開して、以下に示す複合知識を生成できる。なお、観測データから直接内容を取得できることを一次観測、知識を使用して内容を取得できることを二次観測と記す場合もある。
For example, in the case of knowledge 1 and knowledge 2, the competitors (x1, x2) included in knowledge 1 are used in knowledge 2. Therefore, it can be said that Knowledge 1 and Knowledge 2 have a parent-child relationship. In this case, the combination
複合知識:mailild(e1,m1)^{mail_address_sender(x1,m1)^
mail_address_receiver(x2,m1)}^meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)Combined knowledge: mailild (e1, m1) ^ {mail_address_sender (x1, m1) ^
mail_address_receiver (x2, m1)} ^ meet (e1, x1, x2) ^ change (e2, x1, ”price”)
=> query (x1, e1, ”cartel”)
例えば、フリップ数がNの場合、少なくとも5−Nの項目は、観測データで展開されることになる。このように、組み合わせパタン生成部15は、親子関係に基づいて再帰的に複合知識を生成し、展開数を計算していると言える。
For example, when the number of flips is N, at least 5-N items will be expanded in the observation data. In this way, it can be said that the combination
入力部11と、組み合わせパタン生成部15と、項目毎閉世界リスト生成部13と、知識展開部14と、推論部30とは、プログラム(展開知識生成プログラム)に従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。
The
次に、本実施形態の展開知識生成システム200の動作を説明する。図4は、本実施形態の展開知識生成システム200の動作例を示すフローチャートである。まず、入力部11は、フリップ数N、複数の知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する(ステップS21)。組み合わせパタン生成部15は、知識の親子関係を抽出して複合知識を生成する(ステップS22)。そして、組み合わせパタン生成部15は、生成した複合知識の組み合わせパタンを生成する(ステップS23)。
Next, the operation of the deployment
以降、項目毎閉世界リストを生成して、展開知識を生成するまでのステップS13からステップS15までの処理は、図2に示す処理と同様である。 After that, the processes from step S13 to step S15 from generating the closed world list for each item to generating the expansion knowledge are the same as the processes shown in FIG.
以上のように、本実施形態によれば、組み合わせパタン生成部15が、親子関係を抽出し、知識展開部14が、親子関係に基づいて展開数を再帰的に計算する。よって、第1の実施形態の効果に加え、より適切に展開知識を生成できる。
As described above, according to the present embodiment, the combination
次に、第1の実施形態および第2の実施形態の変形例を説明する。第1の実施形態および第2の実施形態では、入力部11に入力されるフリップ数Nを固定して展開知識を生成する方法を説明した。なお、一般に、展開知識の生成よりも、推論部30が推論に要する計算量の方が大きい。そのため、推論部30が推論に用いる展開知識数や展開知識の計算時間を基準として展開知識数を生成できることが好ましい。
Next, a modification of the first embodiment and the second embodiment will be described. In the first embodiment and the second embodiment, a method of generating expansion knowledge by fixing the number of flips N input to the
そこで、入力部11は、展開数(フリップ数N)の代わりに所望の展開知識件数Mを入力してもよい。そして、組み合わせパタン生成部12または組み合わせパタン生成部15は、フリップ数を0から1ずつ増加させた組み合わせパタンを順次作成し、知識展開部14は、生成された組み合わせパタンを用いて展開知識を生成し、生成される展開知識の数が、入力された展開知識件数Mを超えるまで、展開知識の生成を繰り返してもよい。
Therefore, the
具体的には、組み合わせパタン生成部12または組み合わせパタン生成部15は、まず、フリップ数0(未観測データによる展開なし)の組み合わせパタンを生成する。知識展開部14は、生成された組み合わせパタンを用いて展開知識を生成する。その際、生成した展開知識が入力された展開知識件数Mを超えたら、知識展開部14は、そこで処理を終了する。一方、生成した展開知識が入力された展開知識件数Mを超えなかった場合、組み合わせパタン生成部12または組み合わせパタン生成部15は、まず、フリップ数を1増加させた(すなわち、フリップ数1)の組み合わせパタンを生成する。知識展開部14は、フリップ数を1増加させた組み合わせパタンを用いて展開知識を生成する。以後、展開知識件数Mを超えるまで上記処理が繰り返される。
Specifically, the combination
また、入力部11は、所望の展開知識件数Mの代わりに、所望の計算時間を入力してもよい。この場合、組み合わせパタン生成部12または組み合わせパタン生成部15および知識展開部14が、所望の計算時間を経過するまで展開知識を生成すればよい。
Further, the
すなわち、本変形例では、組み合わせパタン生成部12または組み合わせパタン生成部15および知識展開部14が、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を変更しながら(具体的には、展開数の閾値を0から1ずつ増加させて)、展開知識の生成を繰り返す。このような構成によれば、所望の件数の展開知識を生成できる。すなわち、本変形例によれば、いわゆるエニタイムアルゴリズム(任意の時刻で停止でき、停止した時点で一定の精度の解を出力できるアルゴリズム)が実現できるため、所定の件数や計算時間に合わせてグラウンディング量を操作できる。
That is, in this modification, the combination
実施形態3.
次に、本発明による展開知識生成システムの第3の実施形態を説明する。図5は、本発明による展開知識生成システムの第3の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第1の実施形態と同様の構成については、図1と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム300は、展開知識生成部10cと、知識データ記憶部21と、項目毎リストデータ記憶部22と、観測データ記憶部23と、推論部30とを備えている。展開知識生成部10cは、入力部11と、発生確率情報生成部16と、展開知識成立確率計算部17と、展開知識選択部18とを含む。Embodiment 3.
Next, a third embodiment of the development knowledge generation system according to the present invention will be described. FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of a third embodiment of the deployment knowledge generation system according to the present invention. The same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals as those in FIG. 1, and detailed description thereof will be omitted. The expansion
本実施形態では、入力部11は、各項目の成立確率に基づいて算出される知識の成立確率(以下、知識成立確率と記す。)を評価基準として入力する。なお、成立確率の算出方法は後述される。
In the present embodiment, the
発生確率情報生成部16は、観測データおよび項目毎リストデータから、各項目の成立確率を生成する。具体的には、発生確率情報生成部16は、項目リストに含まれるデータが観測データに含まれる頻度に基づいて各項目のデータの発生確率を算出し、その発生確率に基づいて各項目の成立確率を計算する。
The generation probability
各項目の成立確率は、一次観測の発生確率に基づいて生成される。例えば、一次観測の項目について、発生確率情報生成部16は、観測データに存在するデータの発生確率を1に設定し、項目毎リストデータには存在するが観測データに存在しないデータの発生確率をm(例えば、0.05など)に設定してもよい。ただし、mの値は、一律に設定される必要はなく、観測データの内容にも依存する。このことから、成立確率は、少なくとも未観測データに基づいて算出される指標であると言える。
The probability of establishment of each item is generated based on the probability of occurrence of the primary observation. For example, for the item of primary observation, the occurrence probability
例えば、観測データが対象とする全データの90%をカバーしている場合、発生確率情報生成部16は、50%をカバーしている場合よりもmの値を小さくできる。また、ある部署のデータが少ない場合、その部署に関する観測データがなくても、mを小さくはできない。また、発生確率情報生成部16は、mの値を統計的に決定してもよい。
For example, when the observation data covers 90% of all the target data, the occurrence probability
なお、二次観測の項目について、発生確率情報生成部16は、各知識の成立確率を人手で設定してもよい。例えば、上記知識1および知識2が存在する場合、発生確率情報生成部16は、知識1の知識成立確率を0.5、知識2の知識成立確率を0.95などと設定してもよい。また、例えば、送信者と受信者の関係が競合になる確率が低い場合、知識1に変数を代入して展開される展開知識の確率を1と比べて小さい値(例えば、0.4など)にしてもよい。
Regarding the items of the secondary observation, the occurrence probability
また、成立確率が予め統計的に計算されていてもよい。例えば、メールデータと競合の有無との関係を示す教師データが存在する場合、それらのデータから統計的に成立確率が計算されてもよい。例えば、知識1に対し、メールデータおよび競合関係データの観測データが存在する場合、発生確率情報生成部16は、競合関係にある送受信者のメールの割合を算出することで、成立確率を計算してもよい。なお、成立確率の計算方法は、三次観測以降の場合も同様である。
In addition, the probability of establishment may be statistically calculated in advance. For example, if there is teacher data indicating the relationship between the mail data and the presence or absence of conflict, the probability of establishment may be calculated statistically from the data. For example, when the observation data of the mail data and the competition relationship data exists for the knowledge 1, the occurrence probability
展開知識成立確率計算部17は、各項目の発生確率に基づいて展開知識の成立確率を計算する。各項目の発生確率は、一次観測の発生確率および各知識の成立確率を含む。展開知識成立確率計算部17は、例えば、右辺の二次観測の項に対し、左辺の一次観測の発生確率および知識の成立確率を乗じることで、知識成立確率を計算してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部17は、以下に示す式1に基づいて知識成立確率を計算してもよい。
The expansion knowledge establishment
Πipi (式1)Π i p i (Equation 1)
例えば、上記知識2について、各項目の成立確率がそれぞれ、mailild(e1,m1):確率1、competitor(x1,x2):確率0.9、meet(e1,x1,x2):確率0.7、および、change(e2,x1,”価格”):確率0.6であったとする。この場合、展開知識成立確率計算部17は、各知識の確率を乗じて、1×0.9×0.7×0.6=0.378と成立確率を算出してもよい。
For example, regarding the above knowledge 2, the probability of establishment of each item is mailild (e1, m1): probability 1, competitor (x1, x2): probability 0.9, meet (e1, x1, x2): probability 0.7, respectively. , And change (e2, x1, "price"): Suppose the probability is 0.6. In this case, the expansion knowledge establishment
また、展開知識成立確率計算部17は、成立確率の平均に基づいて知識成立確率を計算してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部17は、以下に示す式2に基づいて知識成立確率を計算してもよい。式2において、Iは左辺の項目数である。
Further, the expansion knowledge establishment
{Πipi}1/I (式2) {Π i p i} 1 / I ( Equation 2)
なお、各項目の確率は、具体的に割り当てられる変数の値によって異なる場合もある。例えば、上記知識2に含まれるcompetitorは、知識1の右辺に含まれる。そして、例えば、competitor(A,B)の確率が0.95、competitor(C,D)の確率が0.5と算出されるとする。この場合、知識2の展開知識の成立確率が、変数によってそれぞれ異なって算出されてもよい。 The probability of each item may differ depending on the value of the variable to be specifically assigned. For example, the competitor included in the above knowledge 2 is included in the right side of the knowledge 1. Then, for example, it is assumed that the probability of the competitor (A, B) is 0.95 and the probability of the competitor (C, D) is 0.5. In this case, the probability of establishment of the development knowledge of knowledge 2 may be calculated differently depending on the variables.
展開知識選択部18は、入力部11に評価基準として入力された成立確率を閾値として、展開知識成立確率計算部17で算出された知識成立確率が、この閾値以上の展開知識を選択する。言い換えると、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されているため、展開知識選択部18は、成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する。
The expansion
例えば、成立確率の閾値として、確率P=0.4が入力されたとする。上記例のように、成立確率=0.378と算出された場合、閾値を下回るため、展開知識選択部18は、この知識を展開しないと判断する。
For example, it is assumed that the probability P = 0.4 is input as the threshold value of the establishment probability. As in the above example, when the probability of establishment = 0.378 is calculated, it falls below the threshold value, so the expansion
一方、展開知識を生成すると判断された場合、展開知識選択部18は、予め定めたフリップ数(フリップ数は、自然数)の未観測データで知識を展開する。例えば、展開すると判断された知識2についてフリップ数が1と設定されている場合、展開知識選択部18は、第1の実施形態で説明した知識2a〜2dで示すパタンに基づいて、展開知識を生成すればよい。
On the other hand, when it is determined that the expansion knowledge is generated, the expansion
また、例えば、上記例のように、変数に応じて、competitor(A,B)の確率が0.98、competitor(C,D)の確率が0.5と算出されたとする。このとき、前者の成立確率は0.4116と計算されるため、展開知識選択部18は、この展開知識を選択すると判断してもよい。一方、後者の成立確率は0.21と計算されるため、展開知識選択部18は、この展開知識を選択しないと判断してもよい。
Further, for example, as in the above example, it is assumed that the probability of the competitor (A, B) is 0.98 and the probability of the competitor (C, D) is 0.5, depending on the variables. At this time, since the probability of establishment of the former is calculated to be 0.4116, the expansion
入力部11と、発生確率情報生成部16と、展開知識成立確率計算部17と、展開知識選択部18とは、プログラム(展開知識生成プログラム)に従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。
The
次に、本実施形態の展開知識生成システムの動作を説明する。図6は、本実施形態の展開知識生成システム300の動作例を示すフローチャートである。
Next, the operation of the deployment knowledge generation system of this embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an operation example of the deployment
まず、入力部11は、成立確率P、知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する(ステップS31)。発生確率情報生成部16は、項目ごとの成立確率を生成する(ステップS32)。展開知識成立確率計算部17は、展開知識の成立確率(知識成立確率)を計算する(ステップS33)。展開知識選択部18は、知識成立確率が成立確率P以上の展開知識を選択し(ステップS34)、選択した展開知識を推論部30へ出力する(ステップS35)。以降、推論部30は、展開知識を使用して推論を行う。
First, the
以上のように、本実施形態によれば、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されて、展開知識選択部18は、その成立確率に基づいて算出される確率が閾値P以上になる知識の展開確率を生成する。よって、第1の実施形態と同様、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。
As described above, according to the present embodiment, the establishment probability based on the observed data and the unobserved data is set for each item constituting the knowledge, and the expansion
次に、本実施形態の変形例を説明する。上記実施形態では、知識成立確率が閾値を満たした時に予め定めたフリップ数で展開知識を生成する方法を説明した。なお、展開知識選択部18は、知識成立確率に応じてフリップ数を決定するようにしてもよい。言い換えると、フリップ数に応じて成立確率Pを定めておき、展開知識選択部18は、フリップ数が閾値以下かつ成立確率Pが閾値以上になるように展開知識を生成してもよい。
Next, a modified example of this embodiment will be described. In the above embodiment, a method of generating expanded knowledge with a predetermined number of flips when the knowledge establishment probability satisfies a threshold value has been described. The expansion
展開知識選択部18は、例えば、知識X:A^B^C^Dの成立確率がP0未満の場合に展開せず、P0以上のP1未満の場合には1フリップで展開し、P1以上の場合には2フリップで展開すると決定してもよい。それ以上の場合も同様である。For example, the expansion
また、展開知識選択部18は、1フリップずつ知識を展開し、展開した知識の成立確率に応じて、さらにフリップ数を増加させるか決定してもよい。例えば、展開知識選択部18は、知識X:A^B^C^Dの成立確率がP未満の時に、知識を展開しないと決定し、P以上の時に1フリップで知識を展開すると決定する。この場合、以下の4つの知識に展開される。
Further, the expansion
知識Xg:[観測なし1個までOKの]A^B^C^D→E
知識Xh:A^[観測なし1個までOKの]B^C^D→E
知識Xi:A^B^[観測なし1個までOKの]C^D→E
知識Xj:A^B^C^[観測なし1個までOKの]D→EKnowledge Xg: [Up to 1 without observation] A ^ B ^ C ^ D → E
Knowledge Xh: A ^ [Up to 1 is OK without observation] B ^ C ^ D → E
Knowledge Xi: A ^ B ^ [Up to 1 is OK without observation] C ^ D → E
Knowledge Xj: A ^ B ^ C ^ [Up to 1 is OK without observation] D → E
さらに、発生確率情報生成部16が、[観測なし1個までOKの]A、[観測なし1個までOKの]B、[観測なし1個までOKの]Cおよび[観測なし1個までOKの]Dに対して、成立確率を生成する。そして、展開知識成立確率計算部17が、それぞれの展開知識の成立確率を計算する。成立確率のうち、例えば、予め定めた個数の成立確率が成立確率P未満の場合、展開知識選択部18は、それ以上展開知識を生成しないと決定する。一方、予め定めた個数の成立確率が成立確率P以上の場合、展開知識選択部18は、さらにフリップ数を増加させた展開知識を生成すると決定する。
Further, the occurrence probability
次に、本実施形態の他の変形例を説明する。本実施形態の展開知識生成システムも、第2の実施形態と同様に、知識の親子関係を考慮して展開知識を生成してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部17は、第2の実施形態の組み合わせパタン生成部15と同様に、知識の親子関係を抽出してもよい。すなわち、展開知識成立確率計算部17が、知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部として動作してもよい。
Next, another modification of the present embodiment will be described. The expansion knowledge generation system of the present embodiment may also generate expansion knowledge in consideration of the parent-child relationship of knowledge, as in the second embodiment. Specifically, the expansion knowledge establishment
そして、展開知識成立確率計算部17は、子の知識側で算出した成立確率を親の知識側に反映してもよい。例えば、上記知識1および知識2の場合、知識1で算出した知識成立確率を知識2の成立確率に反映させて、知識2の知識成立確率を計算してもよい。このように、展開知識成立確率計算部17は、親子関係に基づいて再帰的に成立確率を計算していると言える。このような構成により、第3の実施形態の効果に加え、成立確率の閾値との比較をより精密に行うことが可能になる。
Then, the expansion knowledge establishment
実施形態4.
次に、本発明による展開知識生成システムの第4の実施形態を説明する。本実施形態では、推論部30による結果をフィードバックして、各項目の成立確率を更新する方法を説明する。Embodiment 4.
Next, a fourth embodiment of the development knowledge generation system according to the present invention will be described. In the present embodiment, a method of updating the probability of establishment of each item by feeding back the result of the
図7は、本発明による展開知識生成システムの第4の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第3の実施形態と同様の構成については、図5と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム400は、展開知識生成部10dと、知識データ記憶部21と、項目毎リストデータ記憶部22と、観測データ記憶部23と、推論部30とを備えている。展開知識生成部10dは、入力部11と、発生確率情報生成部19と、展開知識成立確率計算部17と、展開知識選択部18とを含む。
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a fourth embodiment of the deployment knowledge generation system according to the present invention. The same components as those in the third embodiment are designated by the same reference numerals as those in FIG. 5, and detailed description thereof will be omitted. The expanded
本実施形態の推論部30は、展開知識の発生確率を、発生確率情報生成部19に入力する。推論部30は、例えば、以下のような展開知識に対するスコア(成立確率)を出力する。
mail_address_sender(人A,mail1)^ mail_address_receiver(人B,mail1)
=>competitor(人A,人B) :スコア 0.9The
mail_address_sender (person A, mail1) ^ mail_address_receiver (person B, mail1)
=> competitor (Person A, Person B): Score 0.9
発生確率情報生成部19は、前記推論の結果出力された発生確率に基づいて成立確率を算出し、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する。展開知識の発生確率に基づいて知識の成立確率を計算する方法は、第3の実施形態で発生確率情報生成部16が成立確率を計算する方法と同様である。
The occurrence probability
入力部11と、発生確率情報生成部19と、展開知識成立確率計算部17と、展開知識選択部18とは、プログラム(展開知識生成プログラム)に従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。
The
次に、本実施形態の展開知識生成システムの動作を説明する。図8は、本実施形態の展開知識生成システム400の動作例を示すフローチャートである。項目ごとの成立確率を計算して展開知識を選択し、推論部30へ出力するまでの処理は、図6に例示するステップS31からステップS35までの処理と同様である。
Next, the operation of the deployment knowledge generation system of this embodiment will be described. FIG. 8 is a flowchart showing an operation example of the deployment
推論部30は、推論を実行し(ステップS36)、推論結果を発生確率情報生成部19に入力する。発生確率情報生成部19は、推論結果に基づいて成立確率を更新し、ステップS32以降の処理を繰り返す。
The
以上のように、本実施形態では、推論部30が、生成された展開知識に基づいて推論を実行し、発生確率情報生成部19が、推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する。よって、第3の実施形態の効果に加え、推論結果を反映した展開知識の生成が可能になる。
As described above, in the present embodiment, the
次に、第3の実施形態および第4の実施形態の変形例を説明する。第3の実施形態および第4の実施形態では、入力部11に入力される成立確率Pを固定して展開知識を生成する方法を説明した。なお、第1の実施形態および第2の実施形態の変形例でも説明したように、推論部30が推論に用いる展開知識数や展開知識の計算時間を基準として展開知識数を生成できることが好ましい。
Next, a modification of the third embodiment and the fourth embodiment will be described. In the third embodiment and the fourth embodiment, a method of generating expansion knowledge by fixing the establishment probability P input to the
そこで、入力部11は、成立確率Pの代わりに所望の展開知識件数Mを入力してもよい。そして、展開知識選択部18は、成立確率P=1から徐々に確率を減少させて、選択する展開知識を増加させ、選択される展開知識の数が、入力された展開知識件数Mを超えるまで、展開知識の選択を繰り返してもよい。
Therefore, the
具体的には、展開知識選択部18は、まず、成立確率P=1を満たす展開知識を選択する。その際、選択した展開知識が入力された展開知識件数Mを超えたら、展開知識選択部18は、そこで処理を終了する。一方、選択した展開知識が入力された展開知識件数Mを超えなかった場合、展開知識選択部18は、成立確率Pを予め定めた値または率で成立確率Pを減少させる。展開知識選択部18は、減少した成立確率Pを満たす展開知識を選択する。以後、展開知識件数Mを超えるまで上記処理が繰り返される。
Specifically, the expansion
また、入力部11は、所望の展開知識件数Mの代わりに、所望の計算時間を入力してもよい。この場合、展開知識選択部18が、所望の計算時間を経過するまで展開知識を選択すればよい。
Further, the
すなわち、本変形例では、展開知識選択部18が、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を変更しながら(具体的には、成立確率の閾値を1から減少させて)、展開知識の生成を繰り返す。このような構成によれば、所望の件数の展開知識を生成できる。すなわち、本変形例によれば、第1の実施形態および第2の実施形態の変形例と同様、所定の件数や計算時間に合わせてグラウンディング量を操作できる。
That is, in this modification, the expansion
次に、本発明の概要を説明する。図9は、本発明による展開知識生成システムの概要を示すブロック図である。本発明による展開知識生成システム80は、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部81を備えている。展開知識生成部81は、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標(例えば、未観測データ数、成立確率)が、評価基準(例えば、フリップ数N、成立確率P)を満たすように展開知識を生成する。
Next, the outline of the present invention will be described. FIG. 9 is a block diagram showing an outline of the development knowledge generation system according to the present invention. The expansion
なお、上記展開知識生成部81は、第1の実施形態における展開知識生成部10a(組み合わせパタン生成部12、項目毎閉世界リスト生成部13および知識展開部14)、第2の実施形態における展開知識生成部10b(組み合わせパタン生成部15、項目毎閉世界リスト生成部13および知識展開部14)、第3の実施形態における展開知識生成部10c(発生確率情報生成部16、展開知識成立確率計算部17および展開知識選択部18)、並びに、第4の実施形態における展開知識生成部10d(発生確率情報生成部19、展開知識成立確率計算部17および展開知識選択部18)に対応する。
The expansion
そのような構成により、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。すなわち、創造的仮説生成のレベルに合わせたグラウンディングができる。また、本発明によれば、保有データに対して、グラウンディング量と実現できる創造的仮説生成の推定が可能になる(すなわち、問題として解くことができるか否かの判断が可能になる)。 With such a configuration, it is possible to generate developmental knowledge capable of generating creative hypotheses while suppressing combinatorial explosions. That is, grounding can be performed according to the level of creative hypothesis generation. Further, according to the present invention, it is possible to estimate the grounding amount and the feasible creative hypothesis generation for the possessed data (that is, it is possible to judge whether or not it can be solved as a problem).
具体的には、展開知識生成部81(例えば、展開知識生成部10a,展開知識生成部10b)は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、その展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成してもよい。
Specifically, the expansion knowledge generation unit 81 (for example, the expansion
また、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されていてもよい。この場合、展開知識生成部81(例えば、展開知識生成部10c,展開知識生成部10d)は、成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成してもよい。
In addition, the probability of establishment based on observed data and unobserved data may be set for each item constituting the knowledge. In this case, the expansion knowledge generation unit 81 (for example, the expansion
また、展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数に応じて、知識を構成する各項目に対して設定される成立確率が定められてもよい。この場合、展開知識生成部81は、展開数が閾値以下かつ成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成してもよい。
Further, the probability of establishment set for each item constituting the knowledge may be determined according to the number of unobserved data included in the expanded knowledge. In this case, the expansion
展開知識生成部81は、指定された展開知識数または計算時間まで、少なくとも展開数の閾値または成立確率の少なくとも一方を変更しながら、展開知識の生成を繰り返してもよい。
The expansion
具体的には、展開知識生成部81は、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を0から1ずつ増加させて、展開知識の生成を繰り返してもよい。
Specifically, the expansion
また、展開知識生成部81は、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を1から減少させて、展開知識の生成を繰り返してもよい。
Further, the expansion
また、展開知識生成システム80は、一の知識が他の知識を利用する関係を表す知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部(例えば、組み合わせパタン生成部15、展開知識成立確率計算部17)を備えていてもよい。そして、展開知識生成部81は、少なくとも展開数または成立確率を親子関係に基づいて再帰的に計算してもよい。
Further, the expansion
また、展開知識生成システム80は、生成された展開知識に基づいて推論を実行する推論部(例えば、推論部30)を備えていてもよい。そして、展開知識生成部81は、推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新してもよい。
Further, the expansion
図10は、少なくとも1つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ1000は、CPU1001、主記憶装置1002、補助記憶装置1003、インタフェース1004を備えている。
FIG. 10 is a schematic block diagram showing the configuration of a computer according to at least one embodiment. The
上述のモデル生成システムは、それぞれコンピュータ1000に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラム(展開知識生成プログラム)の形式で補助記憶装置1003に記憶されている。CPU1001は、プログラムを補助記憶装置1003から読み出して主記憶装置1002に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
Each of the above model generation systems is implemented in the
なお、少なくとも1つの実施形態において、補助記憶装置1003は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース1004を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ1000に配信される場合、配信を受けたコンピュータ1000が当該プログラムを主記憶装置1002に展開し、上記処理を実行してもよい。
In at least one embodiment, the
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置1003に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Further, the program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, the program may be a so-called difference file (difference program) that realizes the above-mentioned function in combination with another program already stored in the
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。 Some or all of the above embodiments may also be described, but not limited to:
(付記1)観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部を備え、前記展開知識生成部は、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とする展開知識生成システム。 (Appendix 1) An expansion knowledge generation unit that generates expansion knowledge by substituting observed data or unobserved data into knowledge is provided, and the expansion knowledge generation unit is calculated based on the unobserved data assigned to the knowledge. A deployment knowledge generation system characterized in that an index generates deployment knowledge so as to meet evaluation criteria.
(付記2)展開知識生成部は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する付記1記載の展開知識生成システム。 (Appendix 2) The expansion knowledge generation unit generates expansion knowledge generated by substituting unobserved data into the knowledge so that the expansion number, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than the threshold value. The development knowledge generation system described in Appendix 1.
(付記3)知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定され、展開知識生成部は、前記成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成する付記1または付記2記載の展開知識生成システム。 (Appendix 3) Knowledge that a probability of establishment based on observed data and unobserved data is set for each item constituting the knowledge, and the development knowledge generation unit has a knowledge that the probability calculated based on the probability of establishment is equal to or higher than the threshold value. The expansion knowledge generation system according to Appendix 1 or Appendix 2 that generates the expansion probability of.
(付記4)展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数に応じて、知識を構成する各項目に対して設定される成立確率が定められ、展開知識生成部は、前記展開数が閾値以下かつ前記成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する付記1から付記3のうちのいずれか1つに記載の展開知識生成システム。 (Appendix 4) The establishment probability set for each item constituting the knowledge is determined according to the number of unobserved data included in the expanded knowledge, and the expanded knowledge generation unit determines the expanded number. The expansion knowledge generation system according to any one of Appendix 1 to Appendix 3, which generates expansion knowledge so that the establishment probability is equal to or less than the threshold value and the establishment probability is equal to or greater than the threshold value.
(付記5)展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、少なくとも展開数の閾値または成立確率の少なくとも一方を変更しながら、展開知識の生成を繰り返す付記4記載の展開知識生成システム。 (Appendix 5) The expansion knowledge generation unit repeats the generation of expansion knowledge while changing at least one of the threshold value of the expansion number and the establishment probability until the specified expansion knowledge number or calculation time. system.
(付記6)展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を0から1ずつ増加させて、展開知識の生成を繰り返す付記2記載の展開知識生成システム。 (Appendix 6) The expansion knowledge generation system according to Appendix 2, wherein the expansion knowledge generation unit repeats the generation of expansion knowledge by increasing the threshold value of the expansion number from 0 to 1 until the specified expansion knowledge number or calculation time.
(付記7)展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を1から減少させて、展開知識の生成を繰り返す付記3記載の展開知識生成システム。 (Appendix 7) The expansion knowledge generation system according to Appendix 3, wherein the expansion knowledge generation unit reduces the threshold value of the establishment probability from 1 and repeats the generation of expansion knowledge until the specified number of expansion knowledge or calculation time.
(付記8)一の知識が他の知識を利用する関係を表す知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部を備え、展開知識生成部は、少なくとも展開数または成立確率を前記親子関係に基づいて再帰的に計算する付記4または付記5記載の展開知識生成システム。 (Appendix 8) A parent-child relationship extraction unit for extracting a parent-child relationship of knowledge representing a relationship in which one knowledge uses another knowledge is provided, and the expansion knowledge generation unit determines at least the number of expansions or the establishment probability based on the parent-child relationship. The expanded knowledge generation system according to Appendix 4 or Appendix 5 that calculates recursively.
(付記9)生成された展開知識に基づいて推論を実行する推論部を備え、展開知識生成部は、前記推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する付記3から付記6のうちのいずれか1つに記載の展開知識生成システム。 (Appendix 9) An inference unit that executes inference based on the generated expansion knowledge is provided, and the expansion knowledge generation unit updates the establishment probability set for each item constituting the knowledge based on the inference. The development knowledge generation system according to any one of Supplementary note 3 to Supplementary note 6.
(付記10)観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、前記展開知識を生成する際、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とする展開知識生成方法。 (Appendix 10) When the observed data or unobserved data is substituted into the knowledge to generate the expanded knowledge and the expanded knowledge is generated, the index calculated based on the unobserved data substituted into the knowledge is the evaluation standard. A method of generating developmental knowledge, which comprises generating developmental knowledge so as to satisfy.
(付記11)知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する付記10記載の展開知識生成方法。 (Appendix 11) The expansion knowledge described in Appendix 10 for generating the expansion knowledge generated by substituting the unobserved data into the knowledge so that the expansion number, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than the threshold value. Generation method.
(付記12)コンピュータに、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、前記展開知識生成処理で、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させるための展開知識生成プログラム。 (Appendix 12) A computer is made to execute an expansion knowledge generation process for generating expansion knowledge by substituting observed data or unobserved data into knowledge, and the expansion knowledge generation process is based on the unobserved data substituted for the knowledge. A development knowledge generation program for generating development knowledge so that the index calculated by the above meets the evaluation criteria.
(付記13)コンピュータに、展開知識生成処理で、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成させる付記12記載の展開知識生成プログラム。
(Appendix 13) The expansion knowledge generated by substituting unobserved data into the knowledge in the expansion knowledge generation process on the computer is set so that the expansion number, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than the threshold value. The development knowledge generation program according to
10a,10b,10c,10d 展開知識生成部
11 入力部
12,15 組み合わせパタン生成部
13 項目毎閉世界リスト生成部
14 知識展開部
16,19 発生確率情報生成部
17 展開知識成立確率計算部
18 展開知識選択部
21 知識データ記憶部
22 項目毎リストデータ記憶部
23 観測データ記憶部
100,200,300,400 展開知識生成システム10a, 10b, 10c, 10d Expansion
Claims (9)
前記展開知識生成部は、
前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成し、
前記知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する
ことを特徴とする展開知識生成システム。 Equipped with an expansion knowledge generation unit that generates expansion knowledge by substituting observed data or unobserved data into knowledge.
The development knowledge generation unit
The index calculated based on the unobserved data assigned to the knowledge generates the expanded knowledge so as to satisfy the evaluation criteria .
An expansion knowledge generation system characterized in that expansion knowledge generated by substituting unobserved data into the knowledge is generated so that the number of expansions, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than a threshold value. ..
展開知識生成部は、前記成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成する
請求項1記載の展開知識生成システム。 For each item that composes knowledge, the probability of establishment based on observed data and unobserved data is set.
Expand knowledge generating unit, development knowledge generation system of claim 1, wherein generating a deployment probability knowledge probability is calculated based on the establishment probability is above a threshold value.
展開知識生成部は、前記展開数が閾値以下かつ前記成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する
請求項1または請求項2記載の展開知識生成システム。 The probability of establishment set for each item that composes the knowledge is determined according to the number of unobserved data included in the expanded knowledge.
The expansion knowledge generation system according to claim 1 or 2 , wherein the expansion knowledge generation unit generates expansion knowledge so that the expansion number is equal to or less than a threshold value and the establishment probability is equal to or more than a threshold value.
請求項3記載の展開知識生成システム。 The expansion knowledge generation system according to claim 3 , wherein the expansion knowledge generation unit repeats generation of expansion knowledge while changing at least one of the threshold value of the expansion number and the establishment probability until the specified expansion knowledge number or calculation time.
請求項1記載の展開知識生成システム。 The expansion knowledge generation system according to claim 1 , wherein the expansion knowledge generation unit increases the threshold value of the expansion number by 1 from 0 to 1 until the specified expansion knowledge number or calculation time, and repeats the generation of the expansion knowledge.
請求項2記載の展開知識生成システム。 The expansion knowledge generation system according to claim 2 , wherein the expansion knowledge generation unit reduces the threshold value of the establishment probability from 1 until the specified number of expansion knowledge or the calculation time, and repeats the generation of the expansion knowledge.
展開知識生成部は、少なくとも展開数または成立確率を前記親子関係に基づいて再帰的に計算する
請求項3または請求項4記載の展開知識生成システム。 It is equipped with a parent-child relationship extraction unit that extracts the parent-child relationship of knowledge that represents the relationship in which one knowledge uses the other knowledge.
The expansion knowledge generation system according to claim 3 or 4 , wherein the expansion knowledge generation unit recursively calculates at least the expansion number or the establishment probability based on the parent-child relationship.
観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、
前記展開知識を生成する際、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成し、
前記知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する
ことを特徴とする展開知識生成方法。 Information processing device
Substituting observed or unobserved data into knowledge to generate expanded knowledge,
When generating the expansion knowledge, the expansion knowledge is generated so that the index calculated based on the unobserved data substituted for the knowledge satisfies the evaluation criteria .
A method for generating expansion knowledge, characterized in that expansion knowledge generated by substituting unobserved data into the knowledge is generated so that the number of expansions, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than a threshold value. ..
観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、
前記展開知識生成処理で、
前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させ、
前記知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成させる
ための展開知識生成プログラム。 On the computer
Execute the expansion knowledge generation process to generate expansion knowledge by substituting the observed data or unobserved data into the knowledge.
In the expansion knowledge generation process,
The index calculated based on the unobserved data assigned to the knowledge generates the expanded knowledge so as to satisfy the evaluation criteria .
An expansion knowledge generation program for generating expansion knowledge generated by substituting unobserved data into the knowledge so that the expansion number, which is the number of unobserved data included in the expansion knowledge, is equal to or less than a threshold value.
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