JPH0480873A - パターンマッチ処理装置 - 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】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、概念木を利用してパターンマツチ処理を行う
パターンマツチ処理装置に関し、更に詳細には木構造に
表現された概念木のデータ変換と変換されたデータをパ
ターンマツチに利用するノくターンマツチ処理装置に関
するものである。

本発明の利用分野としては、パターンマンチ処理ヲ行つ
エギヌパートシステム、データベースシステム、プログ
ラム再利用システム（ＣＡＳＥ”ンル）、検索システム
などが挙げられる。

〈従来技術〉 現在、様々な分野でエキスパートシステムが天川化され
ているが、その処理は内部知識であるプロダクションル
ールの条件部と入力された問題のパターンマツチを行い
、成功したルールの結論部を実行するというメカニズム
を繰り返すものである。

この方法ではパターンの完全マツチが要求されるため、
完全マツチに成功するもの以外は処理されず、柔軟な推
論が妨げられている。これはデータペースシステムなど
においても同様であるＯそこで概含水を用いたパターン
マツチ方法が着目されている。このパターンマツチ方法
には種々の方法があるが、基本的にはパターンマツチの
対象となる２つの要素（パターンマツチをする側をター
ゲット要素、パターンマツチをされる側をベース要素と
呼ぶ）の概念木上でのキーが同一の概念木上にあるかど
うかを調べてパターンマツチの成功／失敗を判定する。

もしベース要素が複数個存在すれば、概含水での距離の
小さいベース要素をターゲット要素のパターンマツチの
適切なものとする。

〈発明が解決しようとする課題〉 上述の概含水を用いたパターンマツチ方法ではパターン
マツチの範囲が同一の概含水まで広げられることになり
、パターンマツチの成功するべ一ヌ要素の数が非常に増
える。

即チ、パターンマツチの成功するベース要素とターゲッ
ト要素の組がたくさんでき、それらの中に競合するもの
が多数発生する。このため概念木上の距離が近いものを
適切な組とすることが行われることになるが、パターン
マツチの成功する組の数が膨大になり、パターンマツチ
の成功／失敗の判定、及び概含水での距離の計算に膨大
な時間がかかっていた。

この問題点に鑑み、本発明の目的は、概含水をあらかじ
めパターンマツチに適したデータへ変換し、その変換し
たデータを利用してパターンマツチの成功／失敗の判定
と距離の計算を行う機能を持ったパターンマツチ処理装
置を提供することにある。

く課題を解決するための手段〉 念語毎に該末端概念語から前記概含水の根の単語までに
存在する中間概念語と前記末端概念語と前記概含水の根
の単語との概念木距離とを記述したデータに変換する変
換手段と、 前記末端概念語のパターンマツチを行う時に前記変換手
段によるデータを参照して各末端概念語の前記中間概念
語の上位から順に照合を行って最下位共通概念を得ると
共に前記中間概念語の一致回数と前記各末端概念語の概
念木距離とに基づいて各末端概念語間の照合距離を得る
パターンマツチ手段と、を備えている。

く作　用〉 本発明によれば、概含水が入力されると、これを概含水
の末端概念語毎に、末端概念語と該末端概念語から概念
本の根の単語までに存在する中間概念語と、末端概念語
と該含水の根の単語との概念木距離とを記述したデータ
に変換する。

そして、末端概念語のパターンマツチを行う時は、上記
変換されたデータに基づいてパターンマツチを行う。

即ち、各末端概念語の上位中間概念語から順に照合して
最下位共通概念を得ると共に中間概念語の一致回数と各
末端概念語の概念木距離とにより概念木上の照合距離を
得る。

〈実施例〉 以下、図面に基づいて本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明にかかるパターンマツチ処理装置のブロ
ック構成図である。

第１図において、１は概含水や問題を入力する入力手段
、２はパターンマツチの結果をファイルや他のシヌテム
などへ出力する出力手段、３は概含水を利用したパター
ンマツチをおこなうバタンマツチ手段、４はパターンマ
ツチ結果を使用者のためにデイスプレィに表示する表示
手段、５は概含水を各手段に適した形に変換する変換手
段、６は概含水を管理する知識管理部、７は以上述べ第
２図において、８は使用者との対話により問題ヲ取り込
むモジュール、或いはパターンマツチ処理を本装置に代
行させる他の推論モジュールである。９は概含水を使用
者から獲得するための編集モジュール、１１は獲得され
た概含水を知識管理モジュール用のデータ表現に変換し
たり、バタンマツチモジュール用のデータ表現に変換ス
ル変換モジュールである。１０は概念木を管理する知識
管理モジュール、１２は入力された問題を概念木を利用
してパターンマツチを行うノ々ターンマツチモジュール
である。

編集モジュール９から説明を行う。

第３図ばＶＥ（価値工学）で用いられる機能用語を基に
作成した概念木の一部である。概念木（は編集モジュー
ル９に含まれるグラフィックインタフェースなどにより
使用者の希望する形式、例えば、図のような木構造の一
部まで入力を行う。概念木において木の根は１変化“で
あり、末端は１分割″　　“変形”などの単語である。

末端の単語がパターンマツチの際のキーとして使用され
る。

変換モジューｔｖ１１では入力された概念木を以下のよ
うなデータ構造（以後、編集データと呼ぶに変換される
。

（（ｒｏｏｔ＋（変化〕）、（変化、〔形状変化、状態
変化、内容変化〕）、（形状変化、〔分割、変形〕）、
（状態変化、〔変身、変動〕）、（変動、〔保持、変移
〕）、（保持、〔−時記憶、蓄える、示す〕）、（内容
変化、〔内容変換、消去〕）、（内容変換、〔演算、変
える〕）〕。

これは、知識管理モジュールｌＯが管理するデータ表現
である。このデータ構造は概念木を親と子のリストのベ
アで表現するものであす、親は要素が一個、子は要素の
リストで表現される。即ち、（く親〉、〔〈子１〉、〈
子２〉・・・〕）の形式で表現される。く〉は一つの単
語を表現している。上記データ構造を具体的に説明する
と、概念木の根は゛変化“だけであり、゛変化”の子は
“形状変化″′状態変化“１内容変化″であることを示
している。ここでは根は一つであるが、複数個指定可能
である。

次に、この変換された概念木はパターンマツチモジュー
ル１２において使用される場合には、第１表のデータ構
造へ変換される。

第１要素　第２娃　　　第３要素 （−時記憶、　　４、　　〔変化、状態変化、変動、保
持〕）（蓄える、　　　４、　　〔変化、状態変化、変
動、保持〕）第　　１　　表 上記データ構造は概念木上の゛−時記憶”と゛蓄える“
という要素の変換データ（以後、コンパイルデータと呼
ぶ）を表現している。各データにおいて、第一要素（−
時記憶、蓄える）は概念木の末端の概念名で、実際のパ
ターンマツチの対象となるものであり、第二要素（４・
４〕は末端の概念名と概念木の根の距離を自然数で表現
するものであり、概念木距離と呼ぶ。第三要素（変化、
状態変化・・・）は根と末端概念の間に含まれる概念を
リストで表現したものであり、中間概念リストと呼ぶ。

変換モジュール１１では逆に上記コンパイルデータを上
記編集データへ変換したり、上記編集ブタを編集モジュ
ール用のデータへ変換することも行う。このように変換
モジュー／Ｌ／１１では各モジュール間のデータの変換
を行う。

がある。

対話／推論モジュー７＋／８では問題の作成を行う。

問題の作成は比較の対象となる２つの集合から比較対象
の要素のベア（以後、要素ベアと呼ぶ）を作る。次に、
ベアの各要素について、要素と概念木上でのキーに関す
る知識（対話／推論モンユルが管理している）を利用し
て概念木に登録されているキー（単語、概念木の末端）
を取り出して、そのベア（以後、Ｍｎ単語ベアと呼ぶ）
を作ることになる。

例えば、オフィスの構成要素の集合Ａ（保管庫、ミーテ
ィングルーム、書籍、部長席、ＯＡ機器、課など）とマ
イクロプロセッサの構成要素の集合Ｂ（レジスタ、ＡＬ
Ｕ、バヌインターフェース、プログラムカウンター、命
令デコーダ、制御タイミング発生部、ＩＲなど）から、
（保管庫、レジスタ）や（保管庫、ＡＬＵ　）等のよう
な要素ベアを作り、更に登録単語ベアを保管庫やレジス
タと概念木上のキーに関する知識から作り出す。

例えば、要素ベア（保管庫、レジスタ）の場合には（蓄
える、−時記憶）という登録単語ベアを作る訳である。

推論モジュール８はこのような処理を行って、作られた
登録単語ベアの集合をパターンマツチモジュール１２へ
送る。

パターンマツチモジュールでは各ベアの照合の成功／失
敗の検査、概念木上での照合距離（登録単語ベアの２つ
のキーがどのくらいの距離で概念木上で離れているか）
の計算、照合の成功する概念名（以後、最下位概念者と
呼ぶ）の獲得を行い、推論モシュー／Ｌ／８へこれらの
データを返すことになる。推論モジュール８がなければ
、使用者との対話によりこれらの処理を行うことになる
。

パターンマツチモジュール１２では送られて来た登録単
語ベアの集合を上記コンパイルデータを利用して照合を
行う。その処理アルゴリズムを第４図に示す。

このアルゴリズムは登録単語ベアーつごとに適用される
。このアルゴリズムを要素ベア（保管庫、レジヌタ）の
Ｍｆａ単語ペアである（蓄える、−時記憶）のパターン
マツチの例に従って説明する。

まず、ステップ１６で登録単語ベアの各々のコンパイル
データの選択が行われる。例えば、（蓄える、−時記憶
）のベアに対しては概念木のすべてのコンパイルデータ
のなかから第’　表ｔＤ　：ｌＩ　ンノ＜イルデータを
選択してくる訳である。

次に、ステップ１７で選択された２つのコンブクイルデ
ータの比較を概念木の根から照合していくことになる。

例では“蓄える′の″変化“と゛時記憶“の゛変化″の
照合が行われ、成功してステップ１９に進ム。もしヌテ
ツフ用７で照合に失敗すれば照合は終了し、ステ・ンプ
１８において照合失敗のフラグが登録単語ベアにつけら
れる。

そして、ステップ１９では先頭の次の概念名の照合が行
われる。この場合には゛蓄える”の２状態変化１と１−
時記憶“の６状態変化″の照合が行われ、成功する。そ
してこのステップ１９の処理が照合に失敗するか、照合
する中間概念が無くなる（ステップ２１の処理がｎｏに
なる）−！で繰り返される。照合が失敗するとステップ
２０の処理に移り、概念木上での照合距離の計算と最下
位概念者の獲得が行われる。概念木上での照合距離はコ
ンパイルデータの概念木距離からステップ１９の処理が
成功した回数を引いたものになる。最下位概念者の獲得
はステップ１９の処理の失敗する前の７テソプ１９の処
理において照合に成功した概念名になる。照合する概念
が無くなると、ステップ２０と同様の処理がステップ２
２により行われる。

そして、ステップ２３とステップ２４では照合が成功し
たことを示すフラグがつけられる。

この例では照合に失敗することはなく、照合する概念が
無くなることにより、ステップ２２の処理が行われて、
照合距離″１″、最下位概念名１保持“が得られる。こ
の例では照合距離を末端から最下位概念者までの距離（
概念と概念を結ぶ線を１と計算〕とする。他の登録単語
ベアについても同様の処理が行われることになる。

各登録単語ベアすべてについての処理が終了すると、対
話／推論モジュール８にデータが返されて、使用者への
パターンマツチの結果の表示が行われたり、または推論
モジュール用のデータとしとができる。即ち、概念木上
でのパターンマツチの失敗は中間概念の最初の一個を調
べるだけですむこととなる。また語合距離についても照
合の成功した回数を管理しておくだけで簡単に計算する
ことが可能である。

〈発明の効果〉 本発明によれば、パターンマツチに利用する概念木を予
めパターンマツチに適したデータへ変換することによっ
て処理速度の高速化を図ることができる。これは概念木
が大きければ大きい程、その効果は大きい。

また、照合を行っている間に照合距離が計算できる。こ
の計算にかかるコストは概念木の末端から照合距離を計
算するのに比べてかなり小さい。

更に、パターンマツチ成功の際に照合の成功する最下位
概念を同時に獲得することができる。

又、使用者が概含水を編集（入力）する際には編集のや
り易い形で行うことができるため、利用し易い点も効果
の一つに挙げられる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明装置のブロック構成図、第２図は機能ブ
ロックの概念図、第３図は該含水の例、第４図はパター
ンマツチアルゴリズムでアル。 １・・・入力手段、２・・・出力手段、３・・・パター
ンマツチ手段、４・・・表示手段、５・・・変換手段、
６・・・知識管理部、７・・・制御手段、８・・・対話
／推論モジュール、９・・・編集モジュール、ＩＯ・・
・変換モジュール、１１・・・知識管理モジュール、１
２・・・パターンマツチモジュール。 第 図 第 図 第 図 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、概念単語からなる概念木を入力する手段と、前記入
   力された概念木を、該概念木の各末端概念語毎に該末端
   概念語から前記概念木の根の単語までに存在する中間概
   念語と前記末端概念語と前記概念木の単語との概念木距
   離とを記述したデータに変換する変換手段と、 前記末端概念語のパターンマッチを行う時に、前記変換
   手段によるデータを参照して各末端概念語の前記中間概
   念語の上位から順に照合を行って最下位共通概念を得る
   と共に前記中間概念語の一致回数と前記各末端概念語の
   概念木距離とに基づいて各末端概念語間の照合距離を得
   るパターンマッチ手段と、を備えたパターンマッチ処理
   装置。