JPH0327441A - 知識情報処理システムにおけるデータベース利用方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分懸〕 本発明は知識情報処理システムにおけるデータベース利
用方式に係り、特にデータベースに蓄積された情報を利
用して推論を実行し、診断、分析、１ 予測、３１画、設■などを行なう知識情報処理システム
において、データベース中のデータを事実知識に変換し
て利用するデータベース利用方式に関する。

〔従来の技術〕

知識情報処理システムは一般に知識をルール、フレーム
、あるいはワーキングメモリの形式で格納した知識ベー
スと、データをテーブル形式で格納したデータベースと
、知識の格納、管理、検索を行なう知識ベース管理手段
と、知識ベース内の知識を利用して推論を実行する推論
手段とミデータの格納、管理、検索を行なうデータベー
ス管理手段とからなる。

かかる知識情報処理システム屹おいて推論を実行する際
に、データベースに格納されたデータを利用する場合、
データベースのデータを知識ベースのフレームあるいは
ワーキングメモリの事実知識に変換する必要があり、そ
のため従来はデータベースの検索条件及びフレーム形式
への変換の単位を利用名が指定していた。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかるに、従来は上記のデータベースの検索条件やフレ
ーム形式への変換の単位を利用者がすべて指定している
ため、利用名の負担が大きく、また検索が重複したり検
索回数の増加にＪ：り効率が低く、更に直接メモリ上の
フレームに変換するため、大規模データベースを・利用
する場合にメｔり容量が不足するという問題があった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、推論におい
てデータベースを利用する際に、検索効率を考慮した検
索条件の指定及び検索単位の指定などをしなくても、効
率良くデータベースを利用し得、しかも必要なメモリ量
の削減を可能にする知識情報処理システムにおけるデー
タベース利用方式を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的達成のため、本発明は第１図に示した？成とし
たものである。本発明は第１図に示すように、知識をル
ール、フレーム又はワーキングメモリの形式で格納した
知識ベース１１と、データをテーブル形式で格納したデ
ータベース１２と、知識ベース１１の知識の管理を行な
う知識ベース管理千段１３と、データベース１２のデー
タの管理を行なうデータベース管理手段１４と、知識へ
−ス１１内の知識を利用して推論を実行する推論手段１
５とからなる知識情報処理システムにおいて、データベ
ースに格納されたデータを知識ベスのフレーム又はワー
キングメモリの事実知識に変換する際に、検索ｆ段１６
。蓄積手段１７及びＤ−ド手段１８を具備するようにし
たものである。

ここで、上記検索手段１６は推論に用いるすべてのルー
ル知識からデータベースの検索条ｆ１を予め引算し、検
索条件をもとに前記データベース管理手段１４からのデ
ータを一括して検索する。

また、上記蓄積千段１７は上記検索データを事実ＩＪｎ
＊であるインスタンスノレームに、推論に必要なすべて
のクラスについて変換した後■、そ゛のインスタンスフ
レームを知識ベース管理千段１３を介して知識ベース１
１に蓄積する．、 上記ロード手段１８は推論実行過程において必要に応じ
てインスタンスフレームを知識ベース１１から知識ベー
ス管理千段１３を介して推論手段１５内のメモリにロー
ドする。

〔作用〕

本発明では推論に用いるすべてのルール知識に記述され
た照合条件に基づいて検索手段１６により推論に必要な
すべてのデータの検索条件を計算し、この検索条件をも
とに一括してデータベース検索を自動的に行なうことが
できる。

また、ロード手段１８は推論過程で必要になった知識だ
けを知識ベース１１から知識ベース管理手段１３を介ｂ
てメモリに０−ドするため、メモリ量が不足になる事態
を回避できる。

また、利用者はデータベース１２で定義されたデータ構
造と知識ベース１１で定義されたフレーム及びスロット
の対応を定義するだけでよく、従来のように利用者がデ
ータベース１２の検索条件の指定や検索単位の指定を行
なう、ということをなくすことができる。

〔実施例〕

第２図は本発明の一実施例の全体構成図を示す。

同図中、２１４よ中央処理装置（ＣＰＵ）、２２は高速
内部メモリ、２３は大容量補助記憶装置、２４は入出力
装置である。前記知識ベース１１及びデータベース１２
は大容量補助記憶装置２３により実現される。また、前
記した知識ベース管理手段１３，データベース管理手段
１４．推論千段１５．検索手段１６，蓄積千段１７及び
ロード手段１８の夫々はＣＰＵ２１と高速メモリ２２に
より実現される。

また、入出力装置２４により推論に用いるすべてのルー
ル知識の人力や推論結果の出力などが行なわれる。

次に第２図の各部の構成について詳細に説明する。第３
図は高速内部メモリ２２の一実施例の構成図を示す。同
図に示すように、高速内部メモリ２２は、推論用データ
領域２５と知識管理テーブル２６とデータ／知識変換用
データ領域２７とから構成される。知識管理テーブル２
６は、知識べ一ス管理テーブル２８と、モジュール化さ
れたルール形式知識実体の集合からなるルール形式知識
エリア２９とフレーム形式知識実体の集合からなるフレ
ーム形式知識エリア３０からｍｒｔｔ．される。

第４図は知識ベース管理テーブル２８の構成を示す。第
４図において、知識ベース管理テーブル２８は、知識ベ
ースごとに、知識ベース名称３１と、ルール形式知識の
七ジ１−ルを管理するルール形式知識管理テーブル３２
と、フレーム形式知識管理テーブル３３と、から構成さ
れる。フレーム形式知識管理テーブル３２は、フレーム
形式知識ごとに、フレーム名称３４と、フレーム形式知
識実体が高速内部メモリ２２のフレーム形式知識エリア
３０に存在するか否かを示すローディングフラグ３５と
、フレーム形式知識実体がフレーム形式知識エリア３０
に存在する場合に知識の存在位置を示すポインタ３６と
、から構成される。

第５図は、大容量補助記憶装置２３の構或を示す。第５
図において、大容量補助記憶装＠２３は、知識ベース名
称およびフレーム形式知識名称をキーとして検索可能と
する知識ベース３７（これは前記知識ベース１１に相当
する〉と、データベース名称、テーブル名称、カラム名
称を１−とじ、検索条件を指定して検案可能とするデー
タベース３８（これは前記データベース１２に相当する
）と、データベース／知識ペースマッピングテーブル３
９とから構成される。

上記の知識ベース３７の構成は第６図に示すように、知
識ベース名称４０と、ルール形式知識エリア４１と、フ
レーム形式知識エリア４２とから構威される。このうち
フレーム形式知識工．リア４２は、フレーム形式知識実
体のリストで、フレーム形式知識名称４３をキーとして
検索可能である。

第７図は、第６図に示した゛ノレーム形式知識エリア４
２とデータベース３８の論理データ構造を示す。第７図
において、フレーム形式知識エリア４２は、クラスフレ
ーム４４とインスタンスフレーム４５のｌ１ｉ１！構造
から構或される。クラスフレーム４４はインスタンスフ
レーム４５のテンプレートで、同じクラスフレーム配下
のインスタンスフレームは同じｍ造を持つ。クラスフレ
ーム４４はそれぞれ、クラスフレーム名称４６とフレー
ム間のＩＩＩ関係情報４７とスロットリスト４８から構
成される。スロットリスト４８はスロット名称４９とス
ロット値５０とスロット属性５１をもつスロットのリス
トである。インスタンスフレーム４５は事実知識を示し
、インスタンスフレーム名称とクラスフレームと同じ名
称のスロットのリストから構或される。

データベース３８は、データベース名称５２とテーブル
５３から構成される。テーブル５３はテーブル名称とカ
ラム５４とタプル５５の２次元配列で構成され、カラム
５４にはカラム名称５６が付与されている。タプル５５
は、各カラム名称に対応したデータの配列である，７デ
ータベース３８と知識ベース３７のマッピングは、タプ
ル５５とインスタンスフレーム４５，カラム５４とスロ
ット４８が対応する。

第８図は、第５図に示したデータベース／知識ペースマ
ッピングテーブル３９の構成を示す、．第８図において
、データベース／知識ペースマツピングテーブル３９は
、７ツピング対象となるクラスフレームごとに、知識ベ
ース名称５７と、クラスフレーム名称５８と、スロット
とカラムのマッピング情報５９のリストから構威される
。スロットとカラムのマッピング情報５９はスロット名
称６０とカラム情報６１のリストから構成され、カラム
情報６１は、データベース名称６２とテーブル名称６３
とカラム名称６４から構戒される。カラム情報６１が複
数指定された場合は、テーブルの結合演算を行った結果
をマツビングする。

以上は第２図のｍ戒の各部の説明であるが、次に本実施
例におけるルールの形式について第９図と共に説明する
。ルールは、ルール名Ｔｈ６５．条件部６６，アクショ
ン部６７から構成される。条件部６６はフレーム形式知
識との照合条件６８のリストで、照合対象のタラスノレ
ーム名称６９とスＤット条件７０とから構威され、更に
スＯット条件７０はスロツｉ〜名′ｈ７１とスロット値
の条件７２から構成される。

次に本発明の一実施例の処理手順について説明する。い
ま、知識ベース３７．データベース３８，データベース
／知識ベースマッピンクテーブル３９は既に作戒されて
大容吊補助記憶装ｉＩ１！２３に格納されているものと
する。

例えば、データベース３８に名称が１職員Ｄ（３Ｊで、
第１０図に示す如き年収テーブルと家族アプルとが格納
されているものとする。また、知識ベース３７には第１
１図に示す如き知識ベース名称４０がｆ’ＫＢＩＪ，ク
ラスフレーム名称４６がｒｃＬＡｓｓ１．ｌ．スロット
名称４９が１氏名「年　齢］，１年収］，１子供」，１
扶養手当」で、またスロット１５０及び属性リスト（Ｖ
ＡＬＬＩＥ−ＴＹＰＥ）５１を有するスロットリストが
格納されている．， １１ １２ また、データベースの利用名は第１２図に示すルールを
作成する。同図（Ａ）−１Ｇ）中、１”ｃ　Ｉ　ａｓｓ
Ｉ　Ｊが前記したクラスフレーム名称６９に相当し、「
年齢，１．「子供１，「年収１，１゜扶養手当」が前記
スロツ１一名称７１に相当し、スロット名称７１に続く
不等式や数値が前記条件７２に相当する。更に矢印の先
の記述が前記アクション部６７に相当する。一例として
、第１２図（Ａ）は、３０才以上、子供２人以上、゛年
収が５５０万以下の職員の場合は扶養手当を５０００円
プラスするというルールを示している。

従来はこのルールを作成する毎に利用名がデータベース
の検索条件、フレーム形式への変換の単位をすべて指定
していたので、利用者の負担が人であった。こ゛れに対
し、本実施例では、第１３図に示す如きデータベース／
知識ペースマッピングテーブルを作成する（換言すると
データベース３８で定義されたデータ構造（テーブル及
びカラム）と知識へース３７で定義されたフレーム及び
スロットの対応を第１３図に示す如く定義する）だけで
、後述の如く上記の検索並びに推論は自動的に一括して
実行されるため、利用者の負担は極めて軽くなる。なお
、第１３図中、「スロット名称Ｊは第８図のスロット名
称６０に相当し、「カラム情報．［はカラム情報６１に
相当する、、次に、上記のデータベース／知識ペースマ
ツビングテーブルを作成した後、データベースから知識
ベースへの変換命令を利用名が入力すると、以下のフロ
ーチャートに従って検索及び変換が自動的に実行ざれる
。

まず、第１４図に示すデータベースの処理手順の一実琉
例の７ローチャートに従って、前記検索手段１６による
検索と、前記蓄積千段１７による事実知識であるインス
タンスフレームの知識ベスへの蓄積が行なわれる。第１
４図において、ＣＰＵ２１はルールの条件部について、
対象となるクラスフレームの照合条件のＯＲ条件を作或
し（ステップ１０１）、それをすべてのルールについて
繰り返す（ステップ１０２）。

続いて、データベース／知識ペースマツビングテーブル
３９のスロットとカラムのマツピング情報（第８図の５
９及び第１３図に示す〉を参照し（ステップ１０３）　
、検索対象データベース、テーブル、カラムの検索式を
予め作成する処理を行なう（ステップ１００ｏ 例えば第１３図に示す具体例では、職員ＤＢの年収テー
ブルと家族テーブルを氏名でジコインし、子供が１人以
上で年収５５０万円以下の条ｆ１で検索する検索式を作
成する。

次に上記の検索式に基づいてデータベース３８の検索を
行ないくステップ１｛１５）　、データベース／知識ペ
ースマッどングテーブル３９をもとに検索したタブルデ
ータ（第１０図の年収テーブル、家族テーブル中の行方
向のデータ）から事実知識であるインスタンスフレーム
を作戒し《ステップｉｏ６）　、そのインスタンスフレ
ームを補助記憶装置２３上の知識ベース３７に蓄積する
（ステップ１０７）。

続いて推論に必要なすべてのクラスについて上記の処理
が終了したか否か判定Ｌ，（ステップ１０８）　、すべ
て終了するまで上記のステップ１０１〜１０７の処理が
繰り返される。この結果、前記デタベース検索条件の場
合鳳、１゜山本三郎」．「中村五郎１．「中田六郎１の
３名の氏名などに関するインスタンスフレームが知識ベ
ース３７に蓄積される。

次に上記のインスタンスフレームの蓄積終了後、利用名
が推論実行命令を入力すると、第１５図及び第１６図に
示すフローチャートに従って前記推論手段１５による推
論が実行される。すなわち、第１５図において、まずル
ールがモジ１−ル単位に起動され、起動されたルールモ
ジ１−ルに含まれるすべてのルールについて条件部が戒
立するか否かを判定する処理が行なわれる《ステップ１
１０〉。

このステップ１１０のルールの条件部戒立判定処理は、
より訂細には第１６図に示す如きｆ順で行なわれる。す
なわち、第１６図において、ルール条件部に記述されて
いる照合条件毎に照合対象のクラスフレームの配下の−
４べてのインスタンスフ１５ １　６ レームを順次選択し〈ステップ１１０１）　、インスタ
ンスフレームが高速内部メモリ２２に存在するか否かノ
レーム形式知識管理テーブル（第４図の３３）のローデ
イングフラグ（同、３５〉を参照して判定する処理を行
なう｛ステップ１１０２｝。高速内部メモリ２２に必要
なインスタンスフレームが存在しないと判定されたとき
は、人容量補助記ｔ１装Ｎ２３中の知識ベース３７に前
記第１４図のステップ１０７で蓄積されたインスタンス
フレームが読み出されて、高速内部メモリ２２に０−ド
ずる（スデップ１１（｝３）。すなわち、このステップ
１１０３の処理により、前記０−ド手段１８が実現され
る。

上記のロードが終ると、又はステップ１１０２で必吸な
インスタンスフレームが高速内部メモリ２２に存在する
と判定されたときは、次にステップ１１０４に進んで検
索ｂだインスタンスフレームのスロット値が各ルールの
条件部のスロット条件を満足するか否かを判定する処理
を行ない、満足する場合は照合条件と条件成立したイン
スタンスフレ一ムとの組合せを作戒する処理を行なう（
ステップ１１０５）。

上記ステップ１１０５での組合せ作成処理後、又はステ
ップ１１０４でスロット条件を満足しないとの判定が行
なわれた場合はすべての照合条件とインスタンスフレ′
−ムについて条件チェック終了か否かの判定を行ないく
ステップ１１０６）　、すべての条件チェックが終って
いない場合はステップ１１０１の処理に戻る。

このようＧこして、すべての照合条件とインスタンスフ
レームについてステップ１１０１から１１０５の処理が
繰り返された後、条件部がすべて成立するルールと照合
を行なったインスタンスフレームとの組合せを作成する
処理が行なわれる（ステップ１１０７）。

再び第１５図に戻って説明するに、上記のステップ１１
０１の処理後、ステップ１１１ですべてのルールについ
て終了したか否かを判定する処理を行ない、すべてのル
ールについて終了するまでステップ１１０の処理（ステ
ップ１１０１〜１１０７の処理）を繰り返した後、条件
部が成立するルールがあるか否か判定し（ステップ１１
２）　、ある場合はその中から１つのルールを選択する
（ステップ１１３〉。

続いて選択されたルールのアクション部を実行する処理
が行なわれる（ステップ１１４〉。このステップ１１４
のアクシコン部実行処即ではフレーム形式知識の更新あ
るいは別のルールモジ１−ルの起動処理などが行なわれ
る。次に、再度ステップ１１０に戻り、ルール条件部の
成立判定処理が行なわれる。以下、同様にしてスデツブ
１１０から１１４の処理が、条件が戒立するルールが存
在しなくなるまで繰り返され、ステップ１１２で条件部
が成立するルールが存在しないとの判定結果が得られる
と処即終了となる（ステップ１１５）。

〔発明の効果〕

上述の如く、本発明によれば、データベース検索を一括
して自動的に行なうことができるため、検索処理を効率
化することができ、また推論過程で必要になった知識〈
インスタンスフレーム〉のみをメモリ上に０−ドして条
件照合を行なうｊ；うにしたため、メモリ量を従来に比
べて削減することができ、更に利用者はデータベースで
定義されたデータ構造と知識ベースで定義されたノレー
ム及びスロットの対応を定義するだけでデータベースの
検索ができるため、利用者の負担を従来に比べて軽減す
ることができる等の特長を有するものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図、 第２図は本発明の一実施例の全体構成図、第３図は高速
内部メモリの一実施例の構成図、第４図は知識ベース管
理テーブルの構或図、第５図は大容量補助記憶装置の構
戊図、第６図は知識ベースの構成図、 第７図はノレーム形式知識エリアとデータベースの論Ｗ
ＩＩＡ造を示す図、 第８図はデータベース／知識ペースマッピングテーブル
の構成図、 １　９ ２０ 第９図はルールの形式の説明図、 第１０図はデータベースの一実施例の説明図、第１１図
は知識ベースの一実施例の説明図、第１２図はルールの
一実施例を示す図、第１３図はデータベース／知識ペー
スマツピンダテープルの一実施例を示す図、 第１４図はデータベースのデータの処即手順の説明図、 第１５図は推論実行手順の説明図、 第１６図体ルールの条件部成立判定処理ｆ順の説明図で
ある。 １１．３７・・・知識ベース、１２．３８・・・データ
ベース、１３・・・知識ベース管理手段、１４・・・デ
ータベース管理手段、１５・・・推論手段、１６・・・
検索手段、１７・・・蓄積手段、１８・・・０−ド手段
、２１・・・中央処理装置、２２・・・大容量補助記憶
装匝、２３・・・高速内部メモリ、２４・・・入出力装
置、３９・・−データベース／知識ペースマッピングｊ
−プル。 本発明の原理構成図 第１図 ２１ ＝１ 山

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 知識をルール、フレーム又はワーキングメモリの形式で
   格納した知識ベースと、データをテーブル形式で格納し
   たデータベースと、該知識ベースを管理する知識ベース
   管理手段と、該データベースを管理するデータベース管
   理手段と、該知識ベース内の知識を該知識ベース管理手
   段より得て推論を実行する推論手段とからなる知識情報
   処理システムにおいて、 前記データベースに格納されたデータを前記知識ベース
   のフレームあるいはワーキングメモリの事実知識に変換
   する際に、 推論に用いるすべてのルール知識から前記データベース
   の検索条件を予め計算し、該検索条件をもとに前記デー
   タベース管理手段からのデータを一括して検索する検索
   手段と、 該検索手段により検索されたデータを事実知識であるイ
   ンスタンスフレームに推論に必要なすべてのクラスにつ
   いて変換した後、該インスタンスフレームを前記知識ベ
   ース管理手段を介して前記知識ベースに蓄積する蓄積手
   段と、 推論実行過程において必要に応じて前記インスタンスフ
   レームを前記知識ベースから前記知識ベース管理手段を
   介して前記推論手段内のメモリにロードするロード手段
   と、 を具備したことを特徴とする知識情報処理システムにお
   けるデータベース利用方式。