JPH03168869A - Fuzzy retrieving device - Google Patents
Fuzzy retrieving deviceInfo
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- JPH03168869A JPH03168869A JP1309686A JP30968689A JPH03168869A JP H03168869 A JPH03168869 A JP H03168869A JP 1309686 A JP1309686 A JP 1309686A JP 30968689 A JP30968689 A JP 30968689A JP H03168869 A JPH03168869 A JP H03168869A
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- JP
- Japan
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- membership function
- data
- user
- fuzzy
- section
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Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は あいまいな自然語を用いて問い合わせができ
るデータベースのファジィ検索装置に関す瓜
従来の技術
従来のあいまいな自然語情報を用いて問い合わせができ
るファジィ検索装置として、例えば東洋大学工学部研究
報告ＶｏＬ ２３ ｐｐ７９〜８９「ファジィデー
タベースの試作」にのべられているようにデータの構造
自体は通常のリレーショナルデータベースと同じ構造の
データベースにあいまいな自然語による検索要求の入力
とファジィ検索の機能を追加したものがあも これはユ
ーザーからのあいまいな検索要求の集合を表現するのに
Ｚａｄｅｈ（ １９６５）によって提案されたファジィ
集合を用いていも以下従来例を例題に基づいて第７図の
構戊図とともに説明する。[Detailed Description of the Invention] Industrial Field of Application The present invention relates to a fuzzy search device for a database that can perform queries using ambiguous natural language information. As a search device, for example, as described in Toyo University Faculty of Engineering Research Report Vol. 23 pp. 79-89 "Prototype of Fuzzy Database", the data structure itself is the same as a normal relational database, and ambiguous natural language searches can be used. There is also a version that adds request input and fuzzy search functions.This uses the fuzzy set proposed by Zadeh (1965) to express a set of ambiguous search requests from users. This will be explained based on the structure diagram of FIG. 7.
全国の大学について、属性値として「犬学名」「所在地
」 「偏差値」の３種類からなる表１に示すようなデー
タベース７０２に対して人力部７０ｌからユーザーの検
索要求として「東京にある犬学」と人力したとすも
（以下余白）
表
ｌ
このときは確定的な要求であるとして東京都内にある大
学のみを検索結果として出力すも しかし「東京にある
大学」といった隊 東京都内にある大学ばかりでなく、
東京近郊にある大学も意識の中にある。そこで「東京」
という所在地のファジィ集合を考丸 都内以外の大学の
所在地にたいしてメンバーシップ関数μ東京〜（ｄ）（
ｄは犬学の所在地）をメンバーシップ関数設定部７０３
で前もって設定する。所在地の「遠い」 「近い」等の
ファジィラベルに関するメンバーシップ関数は表２に示
すようなメンバーシップ値のテーブルであたえたり、ま
た偏差値の「高い」 「低い」等のファジィラベルに関
するメンバーシップ関数は第８図のような図にて設定す
る。Regarding universities across the country, the human resource department 70l responds to a user's search request with the database 702 shown in Table 1, which has three types of attribute values: "canine science name,""location," and "deviation value." ” (blank below) Table 1 In this case, as it is a definite request, only universities located in Tokyo will be output as search results. Not only
Universities near Tokyo are also in my consciousness. So "Tokyo"
Considering the fuzzy set of locations, the membership function μTokyo~(d)(
d is the location of Canine Science) in the membership function setting section 703
Set in advance. Membership functions related to fuzzy labels such as "far" and "near" for locations can be given in a table of membership values as shown in Table 2, and membership functions related to fuzzy labels such as "high" and "low" for deviation values can be given. are set in a diagram like FIG. 8.
（以下余白）
表２
これにより
「東京に近くて、
かつ偏差値の高い
大学」
といった
「近い」
とか
「高い」
といったユ
−ザーのあいまいな自然語情報の入力に対応させる。次
にこのメンバーシップ関数から検索要求に対する適合度
ρを各項目毎に適合度合計算部７ｏ４にて求める。適合
度ρの求め方は検索要求が１つのときは（１）式にて求
めも
ρ（ｄ，ｑ）＝Ｒ（μ．（ｄ））： ｄ．ｑ Ｄ−−−
− （ １ ）式Ｒ： 適合度関数（Ｒｅｌｉｖａｎｔ
）Ｄ＝ データ項目内で可能な値あるいはキーワードの
集合
ｄ： 項目Ｄについて取り扱える値又はキーワード
ｑ：項目Ｄについての検索要求のキーワード
検索要求が複数の項目を論理的に組み合わせて行うとき
の適合度は（２）式で求める。(Leaving space below) Table 2 This allows users to input ambiguous natural language information such as ``close'' or ``expensive,'' such as ``a university near Tokyo and with a high deviation value.'' Next, from this membership function, the degree of suitability ρ for the search request is determined for each item by the degree-of-fit calculation unit 7o4. When there is only one search request, the goodness of fit ρ can be calculated using equation (1).ρ(d,q)=R(μ.(d)): d. q D---
- (1) Equation R: Fitness function (Relivant
) D = Set of possible values or keywords within a data item d: Values or keywords that can be handled for item D q: Keyword of a search request for item D Relevance when a search request is made by logically combining multiple items is obtained using equation (2).
（以下余白）
ｑ＝Ｎｏｔｑ’ ρ （ｄ，ｑ）−１−ρ （ｄ
．ｑ’）ｑ ＝ ｑ’Ａｎｄ ｑ”
ｐ （ｄ．ｑ）＝ｍｉｎ（ ｐ （ｄ．ｑ’ ）． ｐ
（ｄ．ｑ” ）ｑ ＝ｑ’ｏｒ ｑ”
ｐ （ｄ，ｑ）−ｍａｘ（ ｐ （ｄ．ｑ’ ）＋ ｐ
（ｄ．ｑ” ）一−−−−−−−− （ ２ ）式
前述した「東京に近く、かつ偏差値が高い犬学」に対し
てＳｌ大学の所在地に対する適合度ζ上 表２（ａ）よ
り
μ東京〜（埼玉）＝０．８
偏差値に関する適合度は第８図より
μ東京〜（８５）＝１．０
として求まも
検索要求全体に対する適合度は
０． ８Ａ１． ０＝０． ８
ＡはＭＩＮＩＭＵＭ演算を示す記号であも 以下同様に
して都内以外の各大学の適合度を求めも
求めた適合度を適合度スレショールドレベル検知部７０
５にてある閾値以上のデータを求めムこの得られたデー
タを検索要求を満たすものとしてデータ表示部７０６に
て表示する。この結果例題ではＴ１大、８１大、０６大
一−一の順で適合した大学がユーザーに提供されも
発明が解決しようとする課題
しかしながら上記のような構或でＣＡＬ 次のような
問題点がみられ１， メンバーシップ関数固定部７０
３にて検索要求のキーワードによって設定されるあいま
い情報のファジィラベルに対するメンバーシップ関数を
表２ （ａ）として固定しているたぬ 人力部の「近い
」とか「高い」といったあいまいな表現を扱うことはで
きるようになった力交「近い」とか「高い」に対する各
個人差にはなんら対処出来な（１
また検索データを求めるユーザは求めるデータ数の多少
によって左右されることが多Ｌ〜 即板求まるデータが
少ない場合、 「高い」といってｋもう少し低めに設定
してデータを多くすると力＼逆にデータ数が多すぎると
「高い」はかなり高いに設定するといったように 常に
適切な出力デ−タ数を好むことが多鶏 メンバーシップ
関数固定部７０３ではこういったファジィラベル「高い
」のメンバーシップ関数の設定にはなんら対処できない
といった問題点もあも
本発明はかかる点に鑑へ ファジィラベルのメンバーシ
ップ関数の設定がユーザーの主奴にあったものとして設
定可能で、検索要求に対して適切なデータを求めること
ができるファジィ検索装置を提供することを目的とすも
課題を解決するための手段
本発明（′！．．ユーザーのあいまいな自然語情報を含
んだ検索要求を入力する入力部と、同一のファジィラベ
ルに対応する複数のメンバーシップ関数を記憶するメン
バーシップ関数記憶部と、前記入力部からのユーザーの
あいまいな自然語情報をファジィラベルに変換しメンバ
ーシップ関数を表示するメンバーシップ関数表示部と、
この表示されたメンバーシップ関数に対してユーザーの
許諾まで前記メンバーシップ関数記憶部から同一のファ
ジィラベルに対応する複数のメンバーシップ関数を順次
表示するとともにユーザーの許諾時のメンバーシップ関
数を保持するメンバーシップ関数保持部とを備丸 この
保持されたメンバーシップ関数に基づいてデータベース
よりの適合度合を求め所定の適合度合以上のデータを検
索表示するものであも
他の本発明（友 属性に対応したデータが多数記憶され
ているデータベース部と、ユーザーからの検索のための
属性およびあいまいな自然語情報を入力する入力部と、
前記データベースよりユーザーの指定した属性に対応し
たデータの分布を求めるデータ分布部と、このデータ分
布を基準にして前記入力部からのあいまいな自然語情報
に対応す゛るファジィラベルのメンバーシップ関数を決
定するメンバーシップ関数決定部とを備え この決定さ
れたメンバーシップ関数に基づいてデータベースよりの
適合度合を求め所定の適合度合以上のデータを検索表示
するものであも
更に他の発明（友 ユーザーのあいまいな自然語情報を
含んだ検索要求を入力する入力部と、この入力部からの
ユーザーのあいまいな自然語情報をファジィラベルに変
換しそれに対応するメンバーシップ関数を表示するメン
バーシップ関数表示部と、このファジィラベルに対応し
たメンバーシップ関数に基づいてデータベースよりの適
合度合を求め所定の適合度合以上のデータの数量を表示
するデータ数表示部と、この表示されたデータ数とユー
ザーの所望のデータ数との多少を問い合わせる問い合わ
せ部とを備丸 この問い合わせ部の出力に応じて前記メ
ンバーシップ関数の規格化定数を変更し データを検索
表示するものである。(Margin below) q=Notq' ρ (d, q)−1−ρ (d
．． q') q = q'And q'' p (d.q) = min( p (d.q' ). p
(d.q")q = q'or q"p (d,q)-max(p (d.q')+p
(d.q”) - (2) Equation (2) The degree of suitability ζ for the location of Sl University with respect to the above-mentioned ``canine studies that is close to Tokyo and has a high deviation value'' Table 2 (a ) from μTokyo (Saitama) = 0.8 The degree of suitability for the deviation value is determined from Figure 8 as μTokyo (85) = 1.0, but the degree of suitability for the entire search request is 0. 8A1. 0=0. 8 A is a symbol indicating the MINIMUM calculation. Similarly, the degree of conformity of each university outside of Tokyo is calculated and the obtained degree of conformity is determined by the degree of conformity threshold level detection unit 70
In step 5, data exceeding a certain threshold value is obtained and the obtained data is displayed on the data display section 706 as satisfying the search request. As a result, in the example problem, the universities that are suitable for T1 University, 81 University, and 06 University 1-1 are provided to the user in the order of See 1, Membership function fixed part 70
In 3, the membership function for the fuzzy label of ambiguous information set by the keyword of the search request is fixed as Table 2 (a). However, it is not possible to deal with individual differences in terms of "near" or "high" (1) Also, users who seek search data are often influenced by the amount of data they seek. If the amount of data to be determined is small, the output value is always set to the appropriate value, such as saying "high" and setting it a little lower to increase the data.Conversely, if the number of data is too large, "high" means setting it quite high. - There is a problem that the membership function fixing unit 703 cannot deal with the setting of the membership function with the fuzzy label "high". The purpose of the present invention is to provide a fuzzy search device that can set the membership function of a label according to the user's preference and can search for appropriate data in response to a search request. Means for the Invention The present invention ('!... has an input section for inputting a user's search request including ambiguous natural language information, and a membership function storage section for storing a plurality of membership functions corresponding to the same fuzzy label. , a membership function display section that converts ambiguous natural language information of the user from the input section into fuzzy labels and displays membership functions;
Until the user consents to this displayed membership function, a plurality of membership functions corresponding to the same fuzzy label are sequentially displayed from the membership function storage section until the user consents, and a member retains the membership function at the time of the user's consent. The membership function holding section is used to determine the degree of conformity from the database based on this retained membership function, and to search and display data with a predetermined degree of conformity or higher. a database section that stores a large amount of data; an input section that inputs search attributes and ambiguous natural language information from the user;
A data distribution unit that calculates the distribution of data corresponding to attributes specified by the user from the database, and a membership function of a fuzzy label corresponding to ambiguous natural language information from the input unit based on this data distribution. A membership function determining section is provided which searches for a degree of conformity from a database based on the determined membership function and retrieves and displays data having a predetermined degree of conformity or higher. an input section for inputting a search request including natural language information; a membership function display section for converting the user's ambiguous natural language information from the input section into a fuzzy label and displaying a membership function corresponding to the fuzzy label; A data number display section that calculates the degree of conformity from the database based on the membership function corresponding to the fuzzy label and displays the amount of data that has a predetermined degree of conformity or higher, and the displayed number of data and the number of data desired by the user. and an inquiry section that inquires about the amount of the data.According to the output of this inquiry section, the normalization constant of the membership function is changed and the data is retrieved and displayed.
作用
本発明は上記の構或により、同一のファジィラベルのメ
ンバーシップ関数を複数個用意し 順次表示することに
より、ユーザーの主観にあったメンバーシップ関数を指
定することができも またデータベースからのデータ数
に応じてメンバーシップ関数を設定することも出夾 常
にあいまいな表現の検索を適切に行うことができも
実施例
以下、第１の発明の一実施例を第１図を用いて，説明す
る。According to the above-described structure, the present invention can specify a membership function that suits the user's subjective opinion by preparing a plurality of membership functions with the same fuzzy label and displaying them sequentially. It is also possible to set the membership function according to the number of expressions.It is also possible to always properly search for ambiguous expressions. .
１０１はユーザーのあいまいな自然語情報を含んだ検索
要求入力部− １０２は表１に示すようなデータが格納
されているデータベ一入 １０３はメンバーシップ関数
保存部で、後述する方法でユーザーの主観に基づいたメ
ンバーシップ関数を保存す７）。 １０４は各項目の適
合度合計算部であいまいな表現を含んだ各項目の適合度
合を計算す７ｉｏ ｌＯ５は適合度のスレショルドレベ
ル検知部で、ある閾値以上のデータを検索要求を満たす
データとして選択す＆ １０６のデータ表示部により
この選択されたデータはユーザーに表示されも前記のよ
うに構戊された本発明のファジィ検索の動作説明を行う
。101 is a search request input section containing ambiguous natural language information of the user; 102 is a database in which data as shown in Table 1 is stored; 103 is a membership function storage section; 7). 104 is a suitability calculation unit for each item, which calculates the suitability of each item including ambiguous expressions. 7io 5 is a suitability threshold level detection unit, which selects data exceeding a certain threshold as data that satisfies the search request. The selected data is displayed to the user by the data display unit 106, and the operation of the fuzzy search of the present invention constructed as described above will be explained.
今、入力部１０１より例えば検索要求として「東京に近
い大学」が入力されたとすも このときメンバーシップ
関数記憶部１０８にはファジィラベル「近い」が東京を
基に表２ （ａ） （ｂ） （ｃ）に示すような複
数のメンバーシップ関数を用意すも これはアンケート
調査等により、多数の人に東京近郊の都市と東京都との
「近い」 「遠い」等のアンケートを取り、クラスター
分析や数量化第１類〜第４類等の多変量解析の手法で「
近い」 「遠い」の度合を分類分けするとともに数値化
しメンバーシップ関数群として求めればよ鶏 もちろん
こういった数学的な手法でなく、独自のデータベース
としてメンバーシップ関数群を用意してもよいことは言
うまでもな鶏
このようにして求めたメンバーシップ関数群をメンバー
シップ関数記憶部１０８に記憶しておく。Now, suppose that, for example, "university near Tokyo" is input as a search request from the input unit 101. At this time, the membership function storage section 108 stores the fuzzy label "near" based on Tokyo as shown in Table 2 (a) (b). We prepared multiple membership functions as shown in (c).This was done by conducting a cluster analysis by asking a large number of people whether cities near Tokyo are "close" or "far" from Tokyo. With multivariate analysis methods such as
All you have to do is classify the degrees of "close" and "distant" and quantify them and find them as a group of membership functions.Of course, instead of using this mathematical method, you can prepare a group of membership functions as your own database. Needless to say, the membership function group obtained in this manner is stored in the membership function storage section 108.
「東京に近い」が検索要求されたとき、メンバーシップ
関数表示部１０７にはメンバーシップ関数記憶部１０８
より、表２ （ａ）（ｂ）（ｃ）に示すファジィラベル
「近い」のメンバーシップ関数群が順次表示されも ユ
ーザーはその表示を見て、自分の主観にマッチした「東
京に近い」メンバーシップ関数が表示された隊 入力部
１０１よりクリックすも これにより、そのときのメン
バーシップ関数がメンバーシップ関数保持部１０３にて
保持されも 以諏 この保持されたメンバーシッ゜プ関
数により検索要求に対する各項目の適合度ρを適合度計
算部１０４にて計算すも 適合度ρの求め方は前述した
（１）式または（２）式にて求めれば良１．％ 求め
た適合度ρを適合度スレシタルドレベル検知部１０５に
て、ある閾値以上のデータを求めも この求められたデ
ータを検索要求を満たすものとしてデータ表示部１０６
にて表示すも
メンバーシップ関数表示部１０７では表２（ａ）（ｂ）
（ｃ）で表示したバ 東京を中心として第２図のように
表示するとユーザーの主観とさらにマッチさせやすく好
都合であも
次に第２の発明の一実施例を第３図を用いて，説明すも
３０１はユーザーから検索のための属性およびあいまい
な自然語情報を入力する入力部弘３０２は表１に示すよ
うに属性に対応したデータが格納されているデータベ一
入 ３０３はデータベース３０２よりユーザーの検索要
求の属性に対応したデータの分布を示すデータ分布表示
餓 ３０３はこのデータ分布表示に基づいてユーザーか
らの検索のためのあいまいな自然語情報に対応するファ
ジィラベルのメンバーシップ関数を決定するメンバーシ
ップ関数決定部であん この求められたメンバーシップ
関数に基づいて検索要求に対応するデータの求め方は第
１の発明と同様な構戊で３０４は各項目の適合度合計算
部であいまいな表現を含んだ各項目の適合度合を計算す
も ３０５は適合度のスレショルドレベル検知部玄 あ
る閾値以上のデータを検索要求を満たすデータとして選
択すも ３０６のデータ表示部によりこの選択されたデ
ータはユーザーに表示されも
第２の発明におけるメンバーシップ関数の決定法につい
て以下詳述すも
今、入力部３０１より「東京で偏差値の高い大学」と検
索要求が入力されたとすも ファジィラベル「高い」の
決定法について述べも データベース３０２には表１の
ようなデータが蓄えられているとすも データ分布表示
部３０８では属性である「所在地」 「大学名」より東
京の大学の偏差値のデータを総て求めも
次に求めた偏差値のデータに基づき平均値および分散を
求めも この平均値および分散に基づいてメンバーシッ
プ関数表示部ではファジィラベル「偏差値が中位」のメ
ンバーシップ関数を第４図のように決定し 「偏差値が
高い」 「偏差値が低い」とともに表示すも 「偏差値
が中位」のメンバーシップ関数の決め方（友 例えば第
４図（ａ）に示すように 平均値を中心にして分布の面
積と等しくなるようにすればよし１ 他の方法としては
第４図（ｂ）に示すように 台形波のメンバーシップ関
数とし 平均値を中心にして上底は分布の標準偏差σ、
下底は分布の標準偏差σの３倍といったように決定して
もよｔ，％ 勿亀 分布の平均値及び分散を表示する
のみでメンバーシップ関数の形状はユーザーに問い合わ
せてもよいことは言うまでもなー
以降の検索は第ｌの発明と同様にして求めるデータを検
索すも
次に 第３の発明の一実施例を第５図を用いて説明すも
５０１はユーザーのあいまいな自然語情報を含んだ検索
要求入力部で、 ５０２はデータが格納されているデー
タベ一入 ５０３は入力部５０１からのあいまいな自然
語情報をファジィラベルに変換し それに対応するメン
バーシップ関数を表示するメンバーシップ関数表示ｉ
５０７はメンバーシップ関数の規格゛化定数を変更す
る規格化定数可変臥 ５０４は各項目の適合度合計算部
玄 あいまいな表現を含んだ各項目の適合度合を計算す
も ５０５は適合度のスレショルドレベル検知部で、あ
る閾値以上のデータを検索要求を満たすデータとして選
択す，％ ５０６のデータ表示部によりこの選択され
たデータはユーザーに表示されも５０８はデータ表示部
のデータ数の多少を問い合わせるデータ数問い合わせ部
であも
第３の発明におけるメンバーシップ関数の決定法につい
て以下詳述すも
今、入力部５０１より「東京に近い犬学」と検索要求が
入力されたとすも この時のファジィラベル「近い」の
決定法について述べも メンバーシップ関数記憶部５０
８よりあらかじめ設定された第６図（ａ）に示すような
「東京に近い」に対応するメンバーシップ関数が取り出
されも このメンバーシップ関数により従来例と同様に
して適合度計算部５０４にて（１）式あるいは（２）式
を用いて各項目の「東京に近い」の適合度を計算すも
求めた適合度を適合度スレショルドレベル検知部５０５
にて、ある閾値以上のデータを求める。この求められた
データをデータ表示部５０６にて表示するとともに デ
ータ数問い合わせ部５０８にてデータ数の多少をユーザ
ーに問い合わせる。ユーザーはデータ数が少なければ入
力部５０ｌより少ないことを５０７の規格化定数変更部
に人力すも 規格化定数変更部５０７ではメンバーシッ
プ関数の規格化ゲインを変更すも この例ではメンバー
シップ関数を第６図（ｂ）のように右側に移動すも こ
の新たに設定されたメンバーシップ関数を再び適合度計
算部５０４に入力し 以降同様にしてデータを求めも
逆に表示されたデータが多ければメンバーシップ関数を
第６図（Ｃ）のように左側に移動すれば良（１ 単に左
右に移動した例で述べたがメンバーシップ関数の傾きを
拡大、縮小しても良いことは言うまでもな鶏 このよう
にしてデータベースのデータ数に応じて規格化ゲインを
変更することで、ユーザーは適切なメンバーシップ関数
を任意に設定することが可能になん
以上述べた実施例はデータベースの検索について述べた
力丈 例えば「温度が高く、湿度が高いならば空調器の
温度設定を低くする」といったファジィ制御のメンバー
シップ関数の決定に用いてもよｌ１ち
適合度計算部では保持あるいは決定されたメンバーシッ
プ関数総てに対して適合度を求取 ある閾値以上のデー
タを表示した爪 保持あるいは決定されたメンバーシッ
プ関数の所定のメンバーシップ値以上で適合度を求吹
求められたデータを総て表示してもよい。When a search request is made for "near Tokyo," the membership function display section 107 displays the membership function storage section 108.
Therefore, even though the fuzzy membership functions with the fuzzy label "near" shown in Table 2 (a), (b), and (c) are displayed in sequence, the user can look at the display and select members "near Tokyo" that match his or her subjective opinion. Click from the input section 101 in which the membership function is displayed.This will cause the membership function at that time to be retained in the membership function retention section 103.This retained membership function will be used to respond to search requests. The goodness of fit ρ for each item is calculated by the goodness-of-fit calculation unit 104.The goodness of fit ρ can be calculated using the above-mentioned equation (1) or equation (2)1. % Based on the obtained suitability ρ, the suitability threshold level detection unit 105 searches for data that exceeds a certain threshold.
In the sumo membership function display section 107, Tables 2 (a) and (b) are displayed.
The bar displayed in (c) It would be convenient to display Tokyo as shown in Figure 2, as it would be easier to match the user's subjectivity.Next, an embodiment of the second invention will be explained using Figure 3. SUMO 301 is an input section for inputting search attributes and ambiguous natural language information from the user.Hiro 302 is a database that stores data corresponding to the attributes as shown in Table 1.303 is for inputting attributes and ambiguous natural language information from the user from the database 302. The data distribution display star 303 determines the membership function of fuzzy labels corresponding to ambiguous natural language information for search from the user based on this data distribution display. The method of obtaining data corresponding to the search request based on the obtained membership function is the same as the first invention, and 304 is an ambiguous expression in the relevance calculation section for each item. 305 is a threshold level detection section for suitability. Data above a certain threshold is selected as data that satisfies the search request. The data display section 306 displays the selected data to the user. The method for determining the membership function in the second invention will be described in detail below.Now, if a search request is input from the input unit 301 as "universities with high deviation values in Tokyo", the fuzzy label "high" will be displayed. Assuming that the database 302 stores data as shown in Table 1, the data distribution display section 308 displays deviation value data for universities in Tokyo from the attributes "location" and "university name." You can calculate the total value or calculate the average value and variance based on the data of the deviation value found next. Based on this average value and variance, the membership function with the fuzzy label "medium deviation value" is displayed in the membership function display section. The membership function is determined as shown in Figure 4 and displayed along with ``high deviation value'' and ``low deviation value''. The area of the distribution can be made equal to the area of the distribution with the value as the center.1 Another method is to use the membership function of a trapezoidal wave as shown in Figure 4(b), and the upper base of the distribution with the mean value as the center. standard deviation σ,
The lower base can be determined as 3 times the standard deviation σ of the distribution, etc. Of course, it is also possible to just display the mean and variance of the distribution and ask the user about the shape of the membership function. The subsequent search is similar to the first invention to retrieve the desired data.Next, an embodiment of the third invention will be explained using FIG. 5.501 is the user's ambiguous natural language information. 502 is a database in which data is stored. 503 is a membership function that converts the ambiguous natural language information from the input section 501 into a fuzzy label and displays the corresponding membership function. Display i
507 is a variable standardization constant that changes the standardization constant of the membership function. 504 is a goodness-of-fit calculation unit for each item. It calculates the goodness of fit for each item including ambiguous expressions. 505 is a threshold level of goodness of fit. The detection unit selects data that exceeds a certain threshold as data that satisfies the search request, and the selected data is displayed to the user by the data display unit 506. Data 508 inquires about the number of data in the data display unit. The method for determining the membership function in the third invention will be described in detail below in the numerical query section.Now suppose that a search request for "dog studies near Tokyo" is input from the input section 501. Describe the method for determining "close" Membership function storage unit 50
8, the membership function corresponding to "close to Tokyo" as shown in FIG. Calculate the goodness of fit for each item “close to Tokyo” using equation 1) or equation (2).
The obtained degree of conformity is detected by the degree of conformity threshold level detection unit 505.
Find data above a certain threshold. The obtained data is displayed on the data display section 506, and the data number inquiry section 508 inquires of the user about the number of data. If the number of data is small, the user manually informs the normalization constant change section 507 that it is less than the input section 50l.The normalization constant change section 507 changes the normalization gain of the membership function.In this example, the membership function is Although the newly set membership function is moved to the right side as shown in FIG. 6(b), the newly set membership function is inputted into the goodness-of-fit calculation section 504 again, and data is obtained in the same manner from then on.
On the other hand, if there is a lot of data displayed, you can move the membership function to the left as shown in Figure 6 (C). By changing the normalization gain according to the number of data in the database in this way, the user can arbitrarily set an appropriate membership function. For example, it can be used to determine membership functions for fuzzy control such as "If the temperature is high and the humidity is high, lower the temperature setting of the air conditioner". Alternatively, find the goodness of fit for all the determined membership functions. Find the goodness of fit for the claws that display data above a certain threshold value.
All the obtained data may be displayed.
発明の効果
本発明によれば、メンバーシップ関数をユーザーの主観
に応じて容易に設定できるため、ユーザーの求めるデー
タを適切に検索することが出来、その実用的効果は大き
い。Effects of the Invention According to the present invention, since membership functions can be easily set according to the user's subjectivity, data desired by the user can be appropriately searched, and the practical effects thereof are great.
第１図は第１の発明の一実施例におけるファジは第２の
発明の一実施例におけるファジィ検索装発明の一実施例
におけるファジィ検索装置のプロァジイ検索装置のブロ
ック図、第８図はファジィラベルに関するメンバーシッ
プ関数の例を示す図である。
１０１・・・・入力部、１０２・・・・データベース、
１０３・・・・メンバーシップ関数保持部、１０４・・
・・適合度合計算部、１０５・・・・スレシゴルドレベ
ル検知部、１０６・・・・データ表示部、１０７・・・
・メンバーシップ関数表示部、１０８・・・・メンバー
シップ関数記憶部、３０３・・・・メンバーシップ関数
決定部、３０７・・・・メンバーシップ関数表示部、３
０８・・・・データ分布表示部、５０３・・・・メンバ
ーシップ関数表示部、５０７・・・・規格化定数変更部
。FIG. 1 is a block diagram of a fuzzy search device in an embodiment of the first invention, a fuzzy search device in an embodiment of the second invention, and FIG. 8 is a block diagram of a fuzzy search device in an embodiment of the invention. It is a figure which shows the example of the membership function regarding. 101...Input section, 102...Database,
103...Membership function holding unit, 104...
... Compatibility calculation section, 105 ... Threshold level detection section, 106 ... Data display section, 107 ...
-Membership function display section, 108...Membership function storage section, 303...Membership function determination section, 307...Membership function display section, 3
08... Data distribution display section, 503... Membership function display section, 507... Standardization constant change section.
Claims (3)
求を入力する入力部と、同一のファジィラベルに対応す
る複数のメンバーシップ関数を記憶するメンバーシップ
関数記憶部と、前記入力部からのユーザーのあいまいな
自然語情報をファジィラベルに変換しメンバーシップ関
数を表示するメンバーシップ関数表示部と、この表示さ
れたメンバーシップ関数に対してユーザーの許諾まで前
記メンバーシップ関数記憶部から同一のファジィラベル
に対応する複数のメンバーシップ関数を順次表示すると
ともにユーザーの許諾時のメンバーシップ関数を保持す
るメンバーシップ関数保持部と、この保持されたメンバ
ーシップ関数に基づいてデータベースよりの適合度合を
求め所定の適合度合以上のデータを表示するデータ表示
部とからなるファジィ検索装置。(1) An input section for inputting a user's search request including ambiguous natural language information, a membership function storage section for storing a plurality of membership functions corresponding to the same fuzzy label, and a user input section from the input section. A membership function display section that converts ambiguous natural language information into fuzzy labels and displays membership functions, and displays the same fuzzy labels from the membership function storage section until the user consents to the displayed membership functions. a membership function holding unit that sequentially displays multiple membership functions corresponding to the user and holds the membership function at the time of user approval; and a membership function holding unit that sequentially displays the membership function corresponding to A fuzzy search device comprising a data display section that displays data that is higher than the degree of relevance.
タベース部と、ユーザーからの検索のための属性および
あいまいな自然語情報を入力する入力部と、前記データ
ベースよりユーザーの指定した属性に対応したデータの
分布を求めるデータ分布部と、このデータ分布を基準に
して前記入力部からのあいまいな自然語情報に対応する
ファジィラベルのメンバーシップ関数を決定するメンバ
ーシップ関数決定部と、この決定されたメンバーシップ
関数に基づいてデータベースよりの適合度合を求め所定
の適合度合以上のデータを表示するデータ表示部とから
なるファジィ検索装置。(2) A database section that stores a large amount of data corresponding to attributes, an input section that inputs attributes and ambiguous natural language information for searches from the user, and a database that stores data corresponding to the attributes specified by the user from the database. a data distribution unit that calculates the data distribution; a membership function determination unit that determines the membership function of the fuzzy label corresponding to the ambiguous natural language information from the input unit based on this data distribution; A fuzzy search device comprising a data display section that calculates the degree of conformity from a database based on a membership function and displays data that is equal to or higher than a predetermined degree of conformity.
求を入力する入力部と、この入力部からのユーザーのあ
いまいな自然語情報をファジィラベルに変換しそれに対
応するメンバーシップ関数を表示するメンバーシップ関
数表示部と、このファジィラベルに対応したメンバーシ
ップ関数に基づいてデータベースよりの適合度合を求め
所定の適合度合以上のデータの数量を表示するデータ数
表示部と、この表示されたデータ数とユーザーの所望の
データ数との多少を問い合わせる問い合わせ部と、この
問い合わせ部の出力に応じて前記メンバーシップ関数の
規格化定数を変更する規格化定数変更部とからなるファ
ジィ検索装置。(3) An input part for inputting a search request including the user's ambiguous natural language information, and a member that converts the user's ambiguous natural language information from this input part into a fuzzy label and displays the corresponding membership function. a ship function display section, a data number display section that calculates the degree of fit from the database based on the membership function corresponding to this fuzzy label and displays the amount of data that has a predetermined degree of fit or higher; A fuzzy search device comprising: an inquiry unit that inquires about the amount of data desired by a user; and a normalization constant changing unit that changes a normalization constant of the membership function in accordance with the output of the inquiry unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1309686A JPH03168869A (en) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | Fuzzy retrieving device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1309686A JPH03168869A (en) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | Fuzzy retrieving device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03168869A true JPH03168869A (en) | 1991-07-22 |
Family
ID=17996061
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1309686A Pending JPH03168869A (en) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | Fuzzy retrieving device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03168869A (en) |
Cited By (7)
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-
1989
- 1989-11-29 JP JP1309686A patent/JPH03168869A/en active Pending
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