JPH05204980A - Information retrieving device - Google Patents

Information retrieving device

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Publication number
JPH05204980A
JPH05204980A JP4010351A JP1035192A JPH05204980A JP H05204980 A JPH05204980 A JP H05204980A JP 4010351 A JP4010351 A JP 4010351A JP 1035192 A JP1035192 A JP 1035192A JP H05204980 A JPH05204980 A JP H05204980A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
search
data
input
function
calculation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP4010351A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Eiichi Naito
栄一 内藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority to JP4010351A priority Critical patent/JPH05204980A/en
Publication of JPH05204980A publication Critical patent/JPH05204980A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PURPOSE:To obtain a retrieving result matched with the retrieving request as much as possible when a data base is retrieved based on a retrieving question sentence consisting of the ambiguous conditions. CONSTITUTION:An adaptability calculating part 505 calculates the adaptability between the ambiguous retrieving conditions included in a retrieving question sentence and the data. A variable connection calculating part 506 calculates the adaptability to an entire retrieving question sentence through a prescribed function arithmetic and with the adaptability calculated by the part 505 used as an input. A parameter control part 509 controls the function arithmetic parameter so as to minimize the error produced between the adaptability calculated by the part 506 and the teacher data inputted by a retriever. Thus it is possible to automatically change the function so that the retrieving result is matched with the retrieving request.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、データベースの中から
所定の情報を検索するための情報検索装置に関するもの
である。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an information retrieval device for retrieving predetermined information from a database.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、あいまいな検索質問文を用いてデ
ータベースを検索する方法として、例えば インフォーメイション
フ゜ロセッシンク゛ アント゛ マネイシ゛メント(Information Processing & M
anagement), No.13, pp.289-303 に示されているような
メンバシップ関数を用いる方法等があった。そのメンバ
シップ関数を用いた従来の情報検索装置の例の構成図を
図6に示す。図6において、データベース601は検索
対象のデータを記憶するもの、メンバシップ関数記憶部
602はメンバシップ関数を記憶するもの、検索質問文
入力部603はファジィ命題からなる検索質問文の入力
を受け付ける手段、適合度演算部604はデータベース
601からデータを取り出し、メンバシップ関数記憶部
602のメンバシップ関数を用いて、検索質問文入力部
603から入力された前記ファジィ命題に対するデータ
の適合度を求める手段、結合演算部605は、前記ファ
ジィ命題に対するデータの適合度を入力として min 演
算やmax 演算を行う手段、検索結果出力部606は前記
結合演算部605の演算結果の高い順にデータを検索結
果として出力する手段である。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a method for searching a database using ambiguous search query sentences, for example, information
Procesing and Ant Management (Information Processing & M
anagement), No.13, pp.289-303. FIG. 6 shows a block diagram of an example of a conventional information retrieval apparatus using the membership function. In FIG. 6, a database 601 stores data to be searched, a membership function storage unit 602 stores membership functions, and a search question sentence input unit 603 receives a search question sentence including a fuzzy proposition. A means for calculating the goodness of fit, means for obtaining data from the database 601 and using the membership function of the membership function storage unit 602 to find the goodness of fit of the data to the fuzzy proposition input from the search question sentence input unit 603. The join operation unit 605 is means for performing min operation and max operation with the goodness of fit of the data for the fuzzy proposition as input, and the search result output unit 606 outputs data as a search result in descending order of operation result of the join operation unit 605. It is a means.

【0003】データベース601に記憶されているデー
タの例として、人物データベースを(表1)に示す。
As an example of the data stored in the database 601, a person database is shown in (Table 1).

【0004】[0004]

【表1】 [Table 1]

【0005】人物データベース601には、属性として
「氏名」と「年齢」と「年収」がある。また、メンバシ
ップ関数記憶部602に記憶されているメンバシップ関
数の例として、「年齢=若い」を表すμAGE=YOUNG
「年収=高い」を表すμSALARY= HIGHとを図7に示す。
The person database 601 has "name", "age", and "annual income" as attributes. Further, FIG. 7 shows μ AGE = YOUNG representing “age = young” and μ SALARY = HIGH representing “annual income = high” as examples of membership functions stored in the membership function storage unit 602.

【0006】以上のように構成された従来の情報検索装
置の動作を、「年齢が若く、かつ、年収が高い人を検索
せよ」というファジィ命題からなる検索質問文を例に用
いて以下に説明する。検索質問文入力部603は、検索
質問文全体を2つのファジィ命題「年齢=若い」と「年
収=高い」と、「かつ」に分解し、適合度演算部604
に送る。適合度演算部604は、データベース601か
ら全人物データDi(iはデータの番号)を取り出し、メン
バシップ関数記憶部602のメンバシップ関数を用い
て、データDiのファジィ命題「年齢=若い」と「年収=
高い」とに対する適合度μAGE=YOUNG(AGE(Di))(AGE
(Di):データDiの年齢)とμSALARY=HIGH(SALARY(Di))(SA
LARY(Di):データDiの年収)とを求め、μAGE=YOUNG(AGE
(Di))とμSALARY =HIGH(SALARY(Di))とを「かつ」と共に
結合演算部605に送る。結合演算部605は、「か
つ」に対する処理を行うことにより、データDiの検索質
問文全体に対する適合度μ(Di)を求め、μ(Di)を検索結
果出力部606に送る。ここで、「かつ」に対する処理
とは、(数1)に示すように、データDiの、ファジィ命
題「年齢=若い」と「年収=高い」に対する適合度μ
AGE=YOUNG(AGE(Di))とμSALARY =HIGH(SALARY(Di))を入
力として min 演算を行う処理であり、その結果をデー
タDiの検索質問文全体に対する適合度μ(Di)とする。
The operation of the conventional information retrieval apparatus configured as described above will be explained below using a retrieval question sentence consisting of a fuzzy proposition "Search for a person who is young and has a high annual income" as an example. To do. The search question sentence input unit 603 decomposes the entire search question sentence into two fuzzy propositions “age = young”, “annual income = high”, and “Katsu”, and the fitness calculation unit 604.
Send to. The goodness-of-fit calculation unit 604 extracts all person data D i (i is a data number) from the database 601, and uses the membership function of the membership function storage unit 602 to obtain the fuzzy proposition “age = young” of the data D i. And "annual income =
High) = AGE = YOUNG (AGE (D i )) (AGE
(D i ): Age of data D i ) and μ SALARY = HIGH (SALARY (D i )) (SA
LARY (D i ): Annual income of data D i ) and μ AGE = YOUNG (AGE
(D i )) and μ SALARY = HIGH (SALARY (D i )) are sent to the join operation unit 605 together with “Katsu”. The join operation unit 605 obtains the goodness of fit μ (D i ) of the data D i with respect to the entire search question sentence by performing the process on “Katsu”, and sends μ (D i ) to the search result output unit 606. Here, the processing for “Katsu” means the matching degree μ of the data D i with respect to the fuzzy propositions “age = young” and “annual income = high” as shown in (Equation 1).
AGE = YOUNG (AGE (D i )) and μ SALARY = HIGH (SALARY (D i)) is a process of performing min operation as inputs, fitness mu (D to the search query entire sentence resulting data D i i ).

【0007】[0007]

【数1】 [Equation 1]

【0008】各人物データのμAGE=YOUNG(AGE(Di))とμ
SALARY=HIGH(SALARY(Di))とμ(Di)とを(表2)に示
す。
Μ AGE = YOUNG (AGE (D i )) of each person data and μ
SALARY = HIGH (SALARY (D i )) and μ (D i ) are shown in (Table 2).

【0009】[0009]

【表2】 [Table 2]

【0010】検索結果出力部606は、検索質問文全体
に対する適合度μ(Di)の高い順にデータを検索結果とし
て出力する。検索結果を(表3)に示す。
The search result output unit 606 outputs data as a search result in the descending order of the goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence. The search results are shown in (Table 3).

【0011】[0011]

【表3】 [Table 3]

【0012】また、「年齢が若く、または、年収が高い
人を検索せよ」という検索質問文で検索を行った場合の
動作を、上記の検索例の動作との違いを中心に説明す
る。結合演算部605では、「かつ」に対する処理であ
る min 演算に代えて、「または」に対する処理として
max 演算を用いてμ(Di)を求める。他の処理は同様であ
るので、詳細な説明を省略する。
The operation when a search is performed using the search query sentence "search for a person who is young or has a high annual income" will be described focusing on the difference from the operation of the above search example. In the combination operation unit 605, instead of the min operation which is the processing for "and", the processing for "or" is performed.
Calculate μ (D i ) using max operation. The other processes are the same, so detailed description thereof will be omitted.

【0013】[0013]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、一般
に、2つ以上のあいまいな検索条件からなる検索質問文
中の「かつ」や「または」の意味する内容は、検索者に
よって、あるいは、検索質問文によって異なっている。
しかし、このような構成の従来の情報検索装置では、
「かつ」や「または」の意味する内容が異なっているに
もかかわらず、「かつ」や「または」に対する処理とし
て、それぞれ画一的に min 演算、max 演算を行ってい
る。このため、検索者の意図するところの検索結果を得
ることができないという課題を有していた。
However, in general, the meaning of "and" or "or" in a search question sentence consisting of two or more ambiguous search conditions depends on the searcher or the search question sentence. Different.
However, in the conventional information retrieval device having such a configuration,
Despite the different meanings of "and" and "or", the min and max operations are performed uniformly as processing for "and" and "or", respectively. Therefore, there is a problem that the search result that the searcher intends cannot be obtained.

【0014】本発明は、上記従来の課題を解決するもの
で、少なくとも2つ以上のファジィ命題からなる検索質
問文を用いた検索を行う場合に、「かつ」や「または」
に対する処理として適切な結合演算を設定することによ
り、検索者の意図に対して適切な検索結果を得ることが
可能な情報検索装置を提供することを目的とする。
The present invention solves the above-mentioned conventional problems. In the case of performing a search using a search question sentence composed of at least two or more fuzzy propositions, "and" or "or".
It is an object of the present invention to provide an information search device capable of obtaining an appropriate search result for a searcher's intention by setting an appropriate combination operation as a process for.

【0015】[0015]

【課題を解決するための手段】本発明は、検索対象のデ
ータを記憶するデータベースと、前記データベースに対
する検索質問文の入力を受け付ける検索質問文入力部
と、メンバシップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶
部と、前記データベースからデータを取り出し、前記メ
ンバシップ関数を用いてデータの前記検索質問文中のあ
いまいな検索条件に対する適合度を求める適合度演算部
と、適合度間の演算を行う関数を少なくとも2つ以上記
憶する結合演算記憶部と、検索者の入力により前記結合
演算記憶部の関数を選択する結合演算選択部と、前記適
合度演算部の適合度を入力として前記結合演算選択部で
選択された関数により適合度間の結合演算を行う結合演
算部と、少なくとも前記結合演算部の演算結果を検索結
果として出力する検索結果出力部とを有する情報検索装
置である。
According to the present invention, there is provided a database for storing data to be searched, a search question sentence input section for accepting an input of a search question sentence to the database, and a membership function storage for storing a membership function. Section, a fitness calculation unit that retrieves data from the database, and that uses the membership function to determine the fitness of the data with respect to the ambiguous search condition in the search question sentence, and at least a function that performs a calculation between the fitness levels. One or more join operation storage units, a join operation selection unit that selects a function of the join operation storage unit according to a searcher's input, and a match operation selection unit that selects the suitability as input And a detection unit that outputs the calculation result of at least the combination calculation unit as a search result. An information retrieval apparatus and a result output unit.

【0016】また、本発明は、検索対象のデータを記憶
するデータベースと、前記データベースに対する検索質
問文の入力を受け付ける検索質問文入力部と、メンバシ
ップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部と、前記デ
ータベースからデータを取り出し、前記メンバシップ関
数を用いて前記データの前記検索質問文中のあいまいな
検索条件に対する適合度を求める適合度演算部と、適合
度間の演算を行う関数のパラメータの入力を受け付ける
パラメータ入力部と、前記適合度演算部の適合度を入力
として前記パラメータにより作成された関数により適合
度間の結合演算を行う可変結合演算部と、少なくとも前
記可変結合演算部の演算結果を検索結果として出力する
検索結果出力部とを有する情報検索装置である。
The present invention also includes a database for storing data to be searched, a search question sentence input unit for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storage unit for storing a membership function, and Retrieval of data from a database and acceptance of the input of parameters of a fitness calculation unit that obtains the fitness of the data for the ambiguous search condition in the search query sentence using the membership function, and the function for performing the computation between the fitness A parameter input unit, a variable coupling operation unit that performs a coupling operation between the fitnesses by a function created by the parameters using the fitness of the fitness computing unit as an input, and at least a calculation result of the variable coupling calculation unit as a search result. And a search result output unit for outputting as.

【0017】さらに、本発明は、検索対象のデータを記
憶するデータベースと、前記データベースに対する検索
質問文の入力を受け付ける検索質問文入力部と、メンバ
シップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部と、前記
データベースからデータを取り出し、前記メンバシップ
関数を用いて前記データの前記検索質問文中のあいまい
な検索条件に対する適合度を求める適合度演算部と、否
定を表す検索条件に対する適合度を求める関数演算を行
う可変否定演算部と、前記適合度演算部と前記可変否定
演算部とにより求められた適合度を入力として適合度間
の関数演算を行う可変結合演算部と、前記検索質問文に
対する前記データベース中のデータの適合度の入力を受
け付ける教師データ入力部と、前記可変結合演算部の関
数の演算結果と前記教師データ入力部に入力された適合
度との誤差を求める誤差演算部と、前記誤差演算部で求
められた誤差を用いて、前記可変否定演算部と前記可変
結合演算部の関数を変更するパラメータ調整部と、少な
くとも前記可変結合演算部の関数の演算結果を検索結果
として出力する検索結果出力部とを有する情報検索装置
である。
Further, according to the present invention, there is provided a database for storing data to be searched, a search question sentence input unit for receiving input of a search question sentence to the database, a membership function storage unit for storing a membership function, and The data is retrieved from the database, and the membership function is used to perform a goodness-of-fit calculation unit that obtains a goodness-of-fit for the ambiguous search condition in the search query sentence of the data, and a function calculation that obtains a goodness-of-fit for the search condition indicating negation. A variable negation operation unit, a variable combination operation unit that performs a function operation between the adaptation degrees by using the adaptation degrees obtained by the fitness degree operation unit and the variable negation operation unit as an input, and in the database for the search question sentence. A teacher data input unit that receives an input of the fitness of data, a calculation result of the function of the variable coupling calculation unit, and An error calculation unit that obtains an error from the fitness input to the teacher data input unit, and a parameter that changes the functions of the variable negation calculation unit and the variable combination calculation unit by using the error obtained by the error calculation unit. It is an information search device having an adjustment unit and a search result output unit that outputs at least a calculation result of a function of the variable coupling calculation unit as a search result.

【0018】また、本発明は、検索対象のデータを記憶
するデータベースと、前記データベースに対する検索質
問文の入力を受け付ける検索質問文入力部と、メンバシ
ップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部と、前記デ
ータベースからデータを取り出し、前記メンバシップ関
数を用いて前記データの前記検索質問文中のあいまいな
検索条件に対する適合度を求める適合度演算部と、前記
適合度演算部により求められた適合度を入力として適合
度間の関数演算を行う可変結合演算部と、前記検索質問
文に対する前記データベース中のデータの適合度の入力
を受け付ける教師データ入力部と、前記可変結合演算部
の関数の演算結果と前記教師データ入力部に入力された
適合度との誤差を求める誤差演算部と、前記誤差演算部
で求められた誤差が所定の基準を満たすか否かを判定す
る教師データ判定部と、前記誤差が前記基準を満たす場
合に、前記誤差を用いて前記関数を変更するパラメータ
調整部と、少なくとも前記可変結合演算部の関数の演算
結果を検索結果として出力する検索結果出力部とを有す
る情報検索装置である。
The present invention also includes a database for storing data to be searched, a search question sentence input section for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storage section for storing a membership function, and The data is retrieved from the database, and the goodness-of-fit calculation unit for obtaining the goodness-of-fit for the ambiguous search condition in the search question sentence of the data using the membership function, and the goodness-of-fit calculated by the goodness-of-fit calculation unit as inputs A variable combination calculation unit that performs a function calculation between the goodnesses of fit, a teacher data input unit that receives an input of the goodness of fit of the data in the database with respect to the search question sentence, a calculation result of the function of the variable combination calculation unit, and the teacher. An error calculation unit that calculates an error from the conformity input to the data input unit, and an error calculated by the error calculation unit A teacher data determination unit that determines whether a predetermined criterion is satisfied, a parameter adjustment unit that changes the function using the error when the error satisfies the criterion, and at least a function of the variable coupling operation unit. An information search device having a search result output unit that outputs the calculation result of as a search result.

【0019】[0019]

【作用】本発明は、上記の構成により、検索質問文中の
あいまいな検索条件間の「かつ」や「または」の処理に
用いる関数を検索者が適切に選択することができる。こ
の情報検索装置に少なくとも2つ以上のあいまいな検索
条件からなる検索質問文を入力した場合、この検索質問
文を個々のあいまいな検索条件と、これらのあいまいな
検索条件間の「かつ」や「または」とに分解する。次
に、データベース中の全データとこれらのあいまいな検
索条件各々との適合度を求める。さらに、これらの適合
度を入力として検索者が選択した関数を用いて適合度間
の結合演算を行うことにより、全データの検索質問文全
体に対する適合度を求める。最後に、検索質問文全体に
対する適合度を検索結果として出力する。このことによ
り、検索者は、自分の意図するところの「かつ」や「ま
たは」の処理に用いる関数を選択することができるの
で、検索要求に合致する検索結果を得ることができる。
According to the present invention, with the above configuration, a searcher can appropriately select a function used for processing "and" or "or" between ambiguous search conditions in a search question sentence. When a search question sentence consisting of at least two ambiguous search conditions is input to this information retrieval device, this search question sentence is divided into individual ambiguous search conditions and "and" or "between" these ambiguous search conditions. Or "decomposes into". Next, the degree of matching between all the data in the database and each of these ambiguous search conditions is obtained. Furthermore, by inputting these relevance values and performing a join operation between the relevance values using a function selected by the searcher, the relevance values of all the data with respect to the entire search question sentence are obtained. Finally, the goodness of fit for the entire search question is output as a search result. This allows the searcher to select a function to be used for the processing of "and" or "or" that he or she intends, so that the search result matching the search request can be obtained.

【0020】また、本発明は、上記の構成により、検索
質問文中のあいまいな検索条件間の「かつ」や「また
は」の処理に用いる関数のパラメータを検索者が適切に
設定することができる。この情報検索装置に少なくとも
2つ以上のあいまいな検索条件からなる検索質問文を入
力した場合、この検索質問文を個々のあいまいな検索条
件と、これらのあいまいな検索条件間の「かつ」や「ま
たは」とに分解する。次に、データベース中の全データ
とこれらのあいまいな検索条件各々との適合度を求め
る。さらに、これらの適合度と検索者が設定したパラメ
ータで作成された関数を用いて適合度間の結合演算を行
うことにより、全データの検索質問文全体に対する適合
度を求める。最後に、検索質問文全体に対する適合度を
検索結果として出力する。このことにより、検索者は、
自分の意図するところの「かつ」や「または」の処理に
用いる関数をパラメータ入力により無段階に変更するこ
とができるので、検索要求に合致する検索結果を得るこ
とができる。
Further, according to the present invention, the searcher can appropriately set the parameters of the function used for the processing of "and" or "or" between ambiguous search conditions in the search query by the above configuration. When a search question sentence consisting of at least two ambiguous search conditions is input to this information retrieval device, this search question sentence is divided into individual ambiguous search conditions and "and" or "between" these ambiguous search conditions. Or "decomposes into". Next, the degree of matching between all the data in the database and each of these ambiguous search conditions is obtained. Further, by performing a join operation between the fitness values using a function created by these fitness values and the parameters set by the searcher, the fitness values of all the data with respect to the entire search question sentence are obtained. Finally, the goodness of fit for the entire search question is output as a search result. This allows the searcher to
Since the function used for the processing of "and" or "or" which is intended by the user can be steplessly changed by inputting the parameter, it is possible to obtain the search result that matches the search request.

【0021】さらに、本発明は、上記の構成により、少
なくとも2つ以上のあいまいな検索条件からなる検索質
問文を入力した場合、この検索質問文を個々のあいまい
な検索条件と、あいまいな検索条件の否定の「ない」
と、これらのあいまいな検索条件間の「かつ」や「また
は」とに分解する。次に、データベース中の全データと
これらのあいまいな検索条件各々との適合度を求める。
さらに、「ない」が掛かっているあいまいな検索条件の
適合度を入力として関数を用いて否定演算を行い、その
適合度を変更する。これらの適合度を入力として関数を
用いて適合度間の結合演算を行うことにより、全データ
の検索質問文全体に対する適合度を求める。この適合度
と、検索者が入力した適合度との誤差を求め、その誤差
を用いて、否定演算と結合演算の関数を変更する。最後
に、検索質問文全体に対する適合度を検索結果として出
力する。このことにより、検索者は、データに対する適
合度を教師データとして入力すれば、「かつ」や「また
は」や否定「ない」の処理に用いる関数を自分の意図す
るように自動的に調整することができるので、検索要求
に合致する検索結果を得ることができる。
Further, according to the present invention, when a search question text consisting of at least two ambiguous search conditions is input, the search question text is converted into an ambiguous search condition and an ambiguous search condition. Denial of "no"
And “and” or “or” between these ambiguous search conditions. Next, the degree of matching between all the data in the database and each of these ambiguous search conditions is obtained.
Further, the degree of conformity of the ambiguous search condition with "absent" is input, and a negative operation is performed using a function to change the degree of conformity. By using these functions as inputs and performing a join operation between the fitness values using a function, the fitness values of all the data with respect to the entire search question sentence are obtained. An error between the goodness of fit and the goodness of fit input by the searcher is obtained, and the error is used to change the functions of the NOT operation and the join operation. Finally, the goodness of fit for the entire search question is output as a search result. This allows the searcher to automatically adjust the function used for the processing of "and", "or", and negation "not" if he / she inputs the degree of conformity to the data as teacher data. Therefore, it is possible to obtain a search result that matches the search request.

【0022】また、本発明は、上記の構成により、少な
くとも2つ以上のあいまいな検索条件からなる検索質問
文を入力した場合、この検索質問文を個々のあいまいな
検索条件と、これらのあいまいな検索条件間の「かつ」
や「または」とに分解する。次に、データベース中の全
データとこれらのあいまいな検索条件各々との適合度を
求める。さらに、これらの適合度を入力として関数を用
いて適合度間の結合演算を行うことにより、全データの
検索質問文全体に対する適合度を求める。この適合度
と、検索者が入力した適合度との誤差を求め、その誤差
が所定の基準を満たす場合に、その誤差を用いて関数を
変更する。最後に、検索質問文全体に対する適合度とデ
ータとを検索結果として出力する。このことにより、検
索者がデータに対する適合度を教師データとして入力す
るとき、誤って適切でない教師データを入力しても誤り
を判別して誤った教師データを排除できるので、「か
つ」や「または」の処理に用いる関数を自分の意図する
ように自動的に調整することができ、検索要求に合致す
る検索結果を得ることができる。
Further, according to the present invention, when a search question text consisting of at least two ambiguous search conditions is input, the search question text is converted into individual ambiguous search conditions and these ambiguous search conditions. "Katsu" between search conditions
Or "or" to decompose. Next, the degree of matching between all the data in the database and each of these ambiguous search conditions is obtained. Further, by using these functions as inputs and performing a joint operation between the fitness values using a function, the fitness values of all the data with respect to the entire search question sentence are obtained. An error between the goodness of fit and the goodness of fit input by the searcher is obtained, and when the error satisfies a predetermined criterion, the function is changed using the error. Finally, the goodness of fit and the data for the entire search question sentence are output as a search result. With this, when the searcher inputs the degree of conformity to the data as the teacher data, even if the teacher data is input by mistake, the error can be identified and the wrong teacher data can be eliminated. It is possible to automatically adjust the function used for the processing of “” as intended, and obtain a search result that matches the search request.

【0023】[0023]

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0024】請求項1の本発明の一実施例である情報検
索装置の構成図を図1に示す。図1において、データベ
ース101は検索対象のデータを記憶する手段、メンバ
シップ関数記憶部102はメンバシップ関数を記憶する
手段、結合演算記憶部103は少なくとも2つ以上の入
力から1つの出力を求める関数を少なくとも2つ以上記
憶する手段、結合演算選択部104は結合演算記憶部1
03から1つの関数を選択する入力を受け付ける手段、
検索質問文入力部105は少なくとも2つ以上であるm
個のファジィ命題からなる検索質問文の入力を受け付け
る手段、適合度演算部106はデータベース101から
データを取り出し、メンバシップ関数記憶部102のメ
ンバシップ関数を用いて前記データの前記m個の各ファ
ジィ命題に対する適合度を求める手段、結合演算部10
7は前記適合度を入力として結合演算選択部104への
入力により選択された関数を用いて適合度間の結合演算
を行う手段、検索結果出力部108は結合演算部107
の関数の演算結果とデータとを検索結果として出力する
手段である。
FIG. 1 shows a block diagram of an information retrieval apparatus which is an embodiment of the present invention according to claim 1. In FIG. 1, a database 101 is a means for storing data to be searched, a membership function storage unit 102 is a means for storing membership functions, and a join operation storage unit 103 is a function for obtaining one output from at least two or more inputs. Means for storing at least two or more, and the join operation selecting unit 104 includes the join operation storage unit 1
Means for accepting input for selecting one function from 03,
There are at least two search question text input units 105 m
The means for accepting the input of the search question sentence consisting of fuzzy propositions, the goodness-of-fit calculation unit 106 retrieves data from the database 101, and uses the membership function of the membership function storage unit 102 to make each of the m fuzzy data. A means for obtaining a goodness of fit with respect to a proposition, a join operation unit 10
Reference numeral 7 is means for performing a join operation between the fitness values by using the function selected by the input to the join operation selection unit 104 with the fitness value as an input, and the search result output unit 108 is a join operation unit 107.
Is a means for outputting the calculation result of the function and the data as the search result.

【0025】データベース101に記憶されているデー
タの例として、従来例と同じ(表1)の人物データベー
スを用いる。メンバシップ関数記憶部102に記憶され
ているメンバシップ関数の例としても、従来例と同じ図
7のメンバシップ関数を用いるとする。結合演算記憶部
103に記憶されている関数を(数2)(数3)(数
4)(数5)(数6)(数7)に示す。
As an example of the data stored in the database 101, the same person database (Table 1) as the conventional example is used. As an example of the membership function stored in the membership function storage unit 102, the same membership function of FIG. 7 as in the conventional example is used. The functions stored in the combination operation storage unit 103 are shown in (Equation 2) (Equation 3) (Equation 4) (Equation 5) (Equation 6) (Equation 7).

【0026】[0026]

【数2】 [Equation 2]

【0027】[0027]

【数3】 [Equation 3]

【0028】[0028]

【数4】 [Equation 4]

【0029】[0029]

【数5】 [Equation 5]

【0030】[0030]

【数6】 [Equation 6]

【0031】[0031]

【数7】 [Equation 7]

【0032】ただし、μk(k=1,2,3,…)は関数の入力、
μは出力である。(数2)(数3)(数4)は「かつ」
の処理に用いる関数であり、(数5)(数6)(数7)
は「または」の処理に用いる関数である。
Where μ k (k = 1,2,3, ...) is the input of the function,
μ is the output. (Equation 2) (Equation 3) (Equation 4) is "Katsu"
Is a function used for the processing of (Equation 5) (Equation 6) (Equation 7)
Is a function used for processing “or”.

【0033】請求項1の本発明の実施例の動作を以下に
説明する。
The operation of the embodiment of the present invention according to claim 1 will be described below.

【0034】検索者は、少なくとも2つ以上であるm個
のファジィ命題からなる検索質問文を検索質問文入力部
105に入力し、検索質問文中の「かつ」や「または」
の処理に用いる関数*を(数2)〜(数7)から選択し
て結合演算選択部104に入力する。検索質問文入力部
105は、検索質問文全体を個々のファジィ命題Fj(2≦
j≦m)と、これらのファジィ命題間の「かつ」や「また
は」とに分解し、それらを適合度演算部106に送る。
適合度演算部106は、データベース101から全人物
データDi(iはデータの番号)を取り出し、メンバシップ
関数記憶部102のメンバシップ関数を用いて、データ
Diの属性Ajの属性値Aj(Di)のファジィ命題Fjに対する適
合度μFj(Aj(Di))を求め、これらの適合度を「かつ」や
「または」と共に結合演算部107に送る。一方、結合
演算選択部104は、検索者の入力により選択された関
数*を結合演算記憶部103から取り出し、結合演算部
107に送る。結合演算部107は、「かつ」や「また
は」に対する処理を行う。この「かつ」や「または」に
対する処理とは、(数8)に示すように、データDiの属
性値Aj(Di)のm個のファジィ命題Fjに対する適合度μFj
(Aj(Di))を入力として結合演算選択部104で選択され
た関数*により結合演算を行うという処理である。
The searcher inputs at least two or more m search questions consisting of fuzzy propositions into the search question text input unit 105, and selects "Katsu" or "or" in the search question texts.
The function * to be used for the processing of (2) is selected from (Equation 2) to (Equation 7) and input to the join operation selection unit 104. The search question sentence input unit 105 converts the entire search question sentence into individual fuzzy propositions F j (2 ≦ 2
j ≦ m) and “fu” or “or” between these fuzzy propositions, and send them to the fitness calculation unit 106.
The goodness-of-fit calculation unit 106 extracts all person data D i (i is a data number) from the database 101, and uses the membership function of the membership function storage unit 102 to obtain the data.
D i calculated fuzzy proposition F fit to j mu Fj attribute A j attribute value A j of (D i) (A j ( D i)), combine these fit together "cutlet" and "or" It is sent to the calculation unit 107. On the other hand, the join operation selection unit 104 retrieves the function * selected by the searcher's input from the join operation storage unit 103 and sends it to the join operation unit 107. The join operation unit 107 performs a process for “and” or “or”. As shown in (Equation 8), the processing for “Katsu” and “or” means the goodness of fit μ Fj for the m fuzzy propositions F j of the attribute value A j (D i ) of the data D i.
This is a process in which (A j (D i )) is used as an input and a join operation is performed by the function * selected by the join operation selection unit 104.

【0035】[0035]

【数8】 [Equation 8]

【0036】この関数の演算結果をデータDiの検索質問
文全体に対する適合度μ(Di)として検索結果出力部10
8に送る。検索結果出力部108は、検索質問文全体に
対する適合度μ(Di)が高い順にデータを検索結果として
出力する。
The search result output unit 10 sets the calculation result of this function as the goodness of fit μ (D i ) of the data D i with respect to the entire search question sentence.
Send to 8. The search result output unit 108 outputs data as search results in the descending order of goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence.

【0037】実際に、検索質問文の具体例「年齢が若
く、かつ、年収が高い人を検索せよ」を用いて検索した
場合の本実施例の動作を以下に説明する。
The operation of this embodiment will be described below when a search is actually performed using a specific example of the search question sentence "search for a person who is young and has a high annual income."

【0038】検索質問文入力部105は、検索質問文を
2つのファジィ命題F1=「年齢=若い」とF2=「年収=高
い」、及び、「かつ」に分解する。適合度演算部106
は、データベース101から全人物データDiを取り出
し、メンバシップ関数記憶部102のメンバシップ関数
μAGE=YOUNGを用いて、データDiの「年齢」の属性値AGE
(Di)のファジィ命題F1=「年齢=若い」に対する適合度
μAGE=YOUNG(AGE(Di))を求める。同様に、「年収」の属
性値SALARY(Di)のファジィ命題F2=「年収=高い」に対
する適合度μSALARY=HIGH(SALARY(Di))をも求める。こ
のμAGE=YOUNG(AGE(Di))とμSALARY=HIGH(SALARY(Di))
とを「かつ」と共に結合演算部107に送る。各人物デ
ータのμAGE=YOUNG(AGE(Di))とμSALARY=HIGH(SALARY(D
i))とをそれぞれ(表4)(表5)に示す。
The retrieval question sentence input unit 105 decomposes the retrieval question sentence into two fuzzy propositions F 1 = “age = young”, F 2 = “annual income = high”, and “Katsu”. Goodness-of-fit calculation unit 106
Retrieves all the person data D i from the database 101 and uses the membership function μ AGE = YOUNG of the membership function storage unit 102 to set the attribute value AGE of “age” of the data D i.
Request (D i) of the fuzzy proposition F 1 = "Age = young" for adaptability μ AGE = YOUNG (AGE (D i)). Similarly, the fitness μ SALARY = HIGH (SALARY (D i )) for the fuzzy proposition F 2 = “annual income = high” of the attribute value SALARY (D i ) of “annual income” is also obtained. This μ AGE = YOUNG (AGE (D i )) and μ SALARY = HIGH (SALARY (D i ))
And are sent to the join operation unit 107 together with “Katsu”. Μ AGE = YOUNG (AGE (D i )) and μ SALARY = HIGH (SALARY (DAL
i )) and are shown in (Table 4) and (Table 5), respectively.

【0039】[0039]

【表4】 [Table 4]

【0040】[0040]

【表5】 [Table 5]

【0041】一方、結合演算選択部104は、検索者の
入力により選択された関数*を結合演算記憶部103か
ら取り出し、結合演算部107に送る。結合演算部10
7は、「かつ」に対する処理として(数9)の演算を行
うことによりデータDiの検索質問文全体に対する適合度
μ(Di)を求める。
On the other hand, the join operation selection unit 104 retrieves the function * selected by the input of the searcher from the join operation storage unit 103 and sends it to the join operation unit 107. Join operation unit 10
7 calculates the conformity μ (D i ) of the data D i with respect to the entire search question sentence by performing the operation of (Equation 9) as a process for “Katsu”.

【0042】[0042]

【数9】 [Equation 9]

【0043】検索結果出力部108は、検索質問文全体
に対する適合度μ(Di)の高い順にデータを検索結果とし
て出力する。「かつ」の処理に用いる関数として(数
2)(数3)(数4)を選択した場合の検索結果をそれ
ぞれ(表6)(表7)(表8)に示す。
The search result output unit 108 outputs data as a search result in the descending order of the goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence. The search results when (Equation 2) (Equation 3) (Equation 4) are selected as the functions used for the processing of "Katsu" are shown in (Table 6) (Table 7) (Table 8), respectively.

【0044】[0044]

【表6】 [Table 6]

【0045】[0045]

【表7】 [Table 7]

【0046】[0046]

【表8】 [Table 8]

【0047】以上のように、本発明によれば、少なくと
も2つ以上の関数を記憶する結合演算記憶部と、結合演
算記憶部から1つの関数を選択する入力を受け付ける結
合演算選択部と、結合演算選択部で選択された関数を用
いて適合度間の結合演算を行う結合演算部とを設けるこ
とにより、検索者が自分の意図するところの「かつ」や
「または」の処理に用いる関数を選択して検索すること
ができるので、検索者の検索要求に合致する検索結果を
得ることができる。
As described above, according to the present invention, a join operation storage unit that stores at least two or more functions, a join operation selection unit that receives an input for selecting one function from the join operation storage unit, and a join operation By providing a join operation unit that performs a join operation between the fitness values using the function selected in the operation selection unit, the function used by the searcher to process "and" or "or" that he or she intended Since it is possible to select and search, it is possible to obtain a search result that matches the search request of the searcher.

【0048】なお、請求項1の発明の実施例において、
「かつ」や「または」の処理に用いる関数として(数
2)(数3)(数4)(数5)(数6)(数7)を用い
たが、他の関数を用いてもよい。
In the embodiment of the invention of claim 1,
(Equation 2) (Equation 3) (Equation 4) (Equation 5) (Equation 6) (Equation 7) is used as the function used for the processing of "and" or "or", but other functions may be used. ..

【0049】次に、請求項2の本発明の一実施例である
情報検索装置の構成図を図2に示す。図2において、デ
ータベース201は検索対象のデータを記憶する手段、
メンバシップ関数記憶部202はメンバシップ関数を記
憶する手段、検索質問文入力部203は少なくとも2つ
以上であるm個のファジィ命題からなる検索質問文の入
力を受け付ける手段、適合度演算部204はデータベー
ス201からデータを取り出し、メンバシップ関数記憶
部202のメンバシップ関数を用いてデータの前記m個
の各ファジィ命題に対する適合度を求める手段、可変結
合演算部205は前記m個の適合度と少なくとも1つ以
上のパラメータとを入力として1つの出力を求める関数
を用いて適合度間の結合演算を行う手段、パラメータ入
力部206は前記関数のパラメータの入力を受け付け、
パラメータを調整する手段、検索結果出力部207は可
変結合演算部205の関数の演算結果とデータとを検索
結果として出力する手段である。
Next, FIG. 2 shows a block diagram of an information retrieval apparatus which is an embodiment of the present invention of claim 2. In FIG. 2, the database 201 is a means for storing data to be searched,
The membership function storage unit 202 stores the membership function, the search question sentence input unit 203 receives the search question sentence composed of at least two fuzzy propositions m, and the fitness calculation unit 204 includes A means for extracting data from the database 201 and obtaining a goodness of fit of each of the m fuzzy propositions of the data by using the membership function of the membership function storage unit 202, and the variable combination calculation unit 205 has at least the goodness of fit of the m pieces of data. A means for performing a joint operation between the fitness values by using a function that receives one or more parameters and one output, and the parameter input unit 206 receives the input of the parameters of the function,
The parameter adjustment means and the search result output unit 207 are means for outputting the operation result of the function of the variable coupling operation unit 205 and the data as the search result.

【0050】データベース201に記憶されているデー
タの例として、従来例と同じ(表1)の人物データベー
スを用いる。メンバシップ関数記憶部202に記憶され
ているメンバシップ関数の例としても、従来例と同じ図
7のメンバシップ関数を用いることとする。可変結合演
算部205に記憶されている関数*pを(数10)(数
11)に示す。
As an example of the data stored in the database 201, the same person database (Table 1) as the conventional example is used. As an example of the membership function stored in the membership function storage unit 202, the same membership function as in the conventional example shown in FIG. 7 is used. The function * p stored in the variable combination calculation unit 205 is shown in (Equation 10) and (Equation 11).

【0051】[0051]

【数10】 [Equation 10]

【0052】[0052]

【数11】 [Equation 11]

【0053】ただし、μk(k=1,2,3,…)は関数*pの入
力、μは出力、pは関数*pを調整するパラメータであ
る。(数10)は「かつ」の処理に用いる関数であり、
(数11)は「または」の処理に用いる関数である。
(数10)(数11)は、パラメータpの値を変化させ
ることにより、連続的に変化する演算を行う関数であ
る。
However, μ k (k = 1, 2, 3, ...) Is an input of the function * p , μ is an output, and p is a parameter for adjusting the function * p . (Equation 10) is a function used for the processing of "Katsu"
(Equation 11) is a function used for the processing of “or”.
(Equation 10) and (Equation 11) are functions that perform a continuously changing operation by changing the value of the parameter p.

【0054】請求項2の本発明の実施例の動作を以下に
説明する。
The operation of the second embodiment of the present invention will be described below.

【0055】検索者は、少なくとも2つ以上であるm個
のファジィ命題からなる検索質問文を検索質問文入力部
203に入力し、検索質問文中の「かつ」や「または」
の処理に用いる関数*pのパラメータpの値をパラメータ
入力部206に入力する。入力された検索質問文からデ
ータDiの属性Ajの属性値Aj(Di)のm個の各ファジィ命題
Fjに対する適合度μFj(Aj(Di))を求め、可変結合演算部
205に送られるまでの処理は、上記請求項1の実施例
と同様であるので、詳細な説明は省略する。一方、パラ
メータ入力部206は、検索者に入力されたパラメータ
pの値を用いて、可変結合演算部205の(数10)
(数11)の関数*pを調整する。可変結合演算部20
5は、「かつ」や「または」に対する処理として、(数
12)に示すように、データDiの属性値Aj(Di)のm個の
ファジィ命題Fjに対する適合度μFj(Aj(Di))を入力とし
てパラメータpで調整された関数*pを行い、この関数の
演算結果をデータDiの検索質問文全体に対する適合度μ
(Di)として検索結果出力部207に送る。検索結果出力
部207は、検索質問文全体に対する適合度μ(Di)が高
い順にデータを検索結果として出力する。
The searcher inputs a search question text consisting of at least two or more fuzzy propositions into the search question text input section 203, and "kats" and "or" in the search question texts are input.
The value of the parameter p of the function * p used for the processing of is input to the parameter input unit 206. M fuzzy propositions of the attribute value A j (D i ) of the attribute A j of the data D i from the input search question sentence
The process of obtaining the fitness μ F j (A j (D i )) with respect to F j and sending it to the variable combination calculation unit 205 is similar to that of the embodiment of claim 1 described above, and thus detailed description thereof is omitted. .. On the other hand, the parameter input unit 206 displays the parameters input by the searcher.
Using the value of p, the variable combination operation unit 205 (Equation 10)
Adjust the function * p of (Equation 11). Variable combination operation unit 20
5 is a process for “and” or “or”, as shown in (Equation 12), the goodness of fit μ Fj (A of the attribute value A j (D i ) of the data D i with respect to m fuzzy propositions F j (A j (D i )) is input and a function * p adjusted by the parameter p is performed, and the calculation result of this function is used to determine the goodness of fit μ of the data D i with respect to the entire search question sentence.
(D i ) to the search result output unit 207. The search result output unit 207 outputs data as search results in the descending order of goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence.

【0056】実際に、検索質問文の具体例「年齢が若
く、かつ、年収が高い人を検索せよ」を用いて検索した
場合の本実施例の動作を以下に説明する。
The operation of the present embodiment when a search is actually performed using the specific example of the search question sentence "search for a person who is young and has a high annual income" will be described below.

【0057】検索質問文入力部203は、検索質問文を
2つのファジィ命題F1=「年齢=若い」とF2=「年収=高
い」、及び、「かつ」に分解する。適合度演算部204
は、データベース201から全人物データDiを取り出
し、メンバシップ関数記憶部202のメンバシップ関数
μAGE=YOUNGを用いて、データDiの「年齢」の属性値AGE
(Di)のファジィ命題F1=「年齢=若い」に対する適合度
μAGE=YOUNG(AGE(Di))を求める。同様に、「年収」の属
性値SALARY(Di)のファジィ命題F2=「年収=高い」に対
する適合度μSALARY=HIGH(SALARY(Di))をも求める。こ
のμAGE=YOUNG(AGE(Di))とμSALARY=HIGH(SALARY(Di))
とを「かつ」と共に可変結合演算部205に送る。各人
物データのμAGE=YOUNG(AGE(Di))とμSALARY=HIGH(SALA
RY(Di))は、それぞれ請求項1の実施例の(表3)(表
4)と同じである。可変結合演算部205は、「かつ」
に対する処理として(数12)の演算を行うことにより
データDiの検索質問文全体に対する適合度μ(Di)を求め
る。
The search question text input unit 203 decomposes the search question text into two fuzzy propositions F 1 = “age = young”, F 2 = “annual income = high”, and “Katsu”. Fitness calculation unit 204
Retrieves all the person data D i from the database 201 and uses the membership function μ AGE = YOUNG of the membership function storage unit 202 to acquire the attribute value AGE of “age” of the data D i.
Request (D i) of the fuzzy proposition F 1 = "Age = young" for adaptability μ AGE = YOUNG (AGE (D i)). Similarly, the fitness μ SALARY = HIGH (SALARY (D i )) for the fuzzy proposition F 2 = “annual income = high” of the attribute value SALARY (D i ) of “annual income” is also obtained. This μ AGE = YOUNG (AGE (D i )) and μ SALARY = HIGH (SALARY (D i ))
And are sent to the variable combination calculation unit 205 together with “Katsu”. Μ AGE = YOUNG (AGE (D i )) and μ SALARY = HIGH (SALA
RY (D i )) is the same as (Table 3) and (Table 4) in the embodiment of claim 1, respectively. The variable combination calculation unit 205 uses "Katsu"
The calculation of (Equation 12) is performed as a process for (1) to obtain the goodness of fit μ (D i ) of the data D i with respect to the entire search question sentence.

【0058】[0058]

【数12】 [Equation 12]

【0059】検索結果出力部207は、検索質問文全体
に対する適合度μ(Di)が高い順にデータを検索結果とし
て出力する。関数*pのパラメータpの値としてp=0.1,1,
5を入力した場合の検索結果を、それぞれ(表9)(表
10)(表11)に示す。
The search result output unit 207 outputs the data as the search result in the descending order of the goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence. As the value of the parameter p of the function * p , p = 0.1,1,
The search results when 5 is input are shown in (Table 9), (Table 10) and (Table 11), respectively.

【0060】[0060]

【表9】 [Table 9]

【0061】[0061]

【表10】 [Table 10]

【0062】[0062]

【表11】 [Table 11]

【0063】以上のように、本発明によれば、「かつ」
や「または」の処理に用いる関数のパラメータの入力を
受け付け、関数を調整するパラメータ入力部と、入力さ
れたパラメータにより調整された関数を用いて適合度間
の結合演算を行う結合演算部とを設けることにより、検
索者が自分の意図するところの「かつ」や「または」の
処理に用いる関数を、請求項1の実施例よりも細かく設
定して検索することができるので、検索者の検索要求に
合致する検索結果を得ることができる。
As described above, according to the present invention, "and"
A parameter input unit that accepts the input of the parameter of the function used for the processing of or “or” and adjusts the function, and a join operation unit that performs the join operation between the fitness using the function adjusted by the input parameter. By providing the searcher, the function used for processing "and" or "or" that the searcher intends can be set more finely than that in the embodiment of claim 1, and the searcher can search. You can get search results that match your requirements.

【0064】なお、請求項2の実施例において、「か
つ」や「または」の処理に用いる関数として(数10)
(数11)を用いたが、他の関数を用いてもよい。
In the embodiment of claim 2, as a function used for the processing of "Katsu" and "or" (Equation 10)
Although (Equation 11) is used, another function may be used.

【0065】次に、請求項3の本発明の一実施例である
情報検索装置の構成図を図3に示す。図3において、デ
ータベース301は検索対象のデータを記憶する手段、
メンバシップ関数記憶部302はメンバシップ関数を記
憶する手段、検索質問文入力部303は少なくとも2つ
以上であるm個のファジィ命題からなる検索質問文の入
力を受け付ける手段、教師データ入力部304は入力し
た検索質問文に対する前記データベース中のデータの適
合度の教師データ入力を受け付ける手段、適合度演算部
305はデータベース301からデータを取り出し、メ
ンバシップ関数記憶部302のメンバシップ関数を用い
てデータの前記ファジィ命題に対する適合度を求める手
段、可変否定演算部306は前記各ファジィ命題に否定
の修飾子が掛かっている場合に、そのファジィ命題に対
して適合度演算部305で求められた適合度と少なくと
も1つ以上のパラメータとを入力として1つの出力を求
める関数を用いて否定演算を行い、適合度を変更する手
段、可変結合演算部307は適合度演算部305と可変
否定演算部306とにより求められたm個の適合度と少
なくとも1つ以上のパラメータとを入力として1つの出
力を求める関数を用いて適合度間の結合演算を行う手
段、誤差演算部308は可変結合演算部306で求めた
演算結果と教師データ入力部304に入力された適合度
との誤差を求める手段、パラメータ調整部309は誤差
演算部307で求められた誤差を用いて、可変結合演算
部306の関数のパラメータの値を調整する手段、検索
結果出力部310は可変結合演算部306の関数の演算
結果とデータとを検索結果として出力する手段である。
Next, FIG. 3 shows a block diagram of an information retrieval apparatus which is an embodiment of the present invention of claim 3. In FIG. 3, a database 301 is a means for storing data to be searched,
The membership function storage unit 302 stores the membership function, the search question sentence input unit 303 receives the search question sentence including m fuzzy propositions of at least two, and the teacher data input unit 304 includes A means for accepting the teacher data input of the fitness of the data in the database with respect to the input search question sentence, the fitness calculator 305 retrieves the data from the database 301 and uses the membership function of the membership function storage 302 to store the data. The variable negation operation unit 306, which is a means for obtaining the goodness of fit for the fuzzy proposition, and the goodness of fit obtained by the goodness of fit calculation unit 305 for the fuzzy proposition, when a negative qualifier is applied to the fuzzy proposition, Using a function that takes at least one or more parameters and one output The variable combination calculation unit 307 is a means for performing a constant calculation and changing the conformity, and the variable combination calculation unit 307 receives m conformity degrees and at least one parameter obtained by the conformity calculation unit 305 and the variable negation calculation unit 306 as inputs. The error calculation unit 308 is a means for performing a connection calculation between the fitness values using a function that obtains one output, and the error calculation unit 308 calculates the error between the calculation result calculated by the variable combination calculation unit 306 and the fitness level input to the teacher data input unit 304. The means for obtaining, the parameter adjusting unit 309 adjusts the value of the parameter of the function of the variable combination calculating unit 306 using the error obtained by the error calculating unit 307, and the search result output unit 310 is the function of the variable combining calculating unit 306. Is a means for outputting the calculation result and the data as the search result.

【0066】データベース301に記憶されているデー
タの例として、従来例と同じ(表1)の人物データベー
スを用いる。メンバシップ関数記憶部302に記憶され
ているメンバシップ関数の例として、従来例と同じ図7
のメンバシップ関数を用いる。可変結合演算部に記憶さ
れている関数*pとして、請求項2の実施例と同じ(数
10)(数11)を用いる。可変否定演算部306に記
憶されている関数を(数12)に示す。ただし、μは関
数の入力、μNは出力、pは関数を調整するパラメータで
ある。(数12)は、パラメータpの値を変化させるこ
とにより、連続的に変化する演算を行う関数である。
As an example of the data stored in the database 301, the same person database (Table 1) as the conventional example is used. As an example of the membership function stored in the membership function storage unit 302, FIG.
Use the membership function of. As the function * p stored in the variable combination calculation unit, the same (Equation 10) and (Equation 11) as in the embodiment of claim 2 are used. The function stored in the variable negation operation unit 306 is shown in (Equation 12). However, μ is the input of the function, μ N is the output, and p is the parameter for adjusting the function. (Equation 12) is a function that performs a continuously changing operation by changing the value of the parameter p.

【0067】請求項3の本発明の実施例の動作を以下に
説明する。
The operation of the third embodiment of the present invention will be described below.

【0068】検索者は、少なくとも2つ以上であるm個
のファジィ命題からなる検索質問文を検索質問文入力部
303に入力する。入力された検索質問文からデータDi
の属性Ajの属性値Aj(Di)のファジィ命題Fjに対する適合
度μFj(Aj(Di))を求め、可変否定演算部306に送られ
るまでの処理は、請求項1の実施例と同様であるので、
詳細な説明は省略する。可変否定演算部306は、検索
質問文のファジィ命題Fjに否定「ない」が掛かっている
場合、ファジィ命題Fjに対する適合度μFj(Aj(Di))に対
して(数13)を用いて否定演算を行い、μFj(Aj(Di))
を変更する。
The searcher inputs into the search question text input unit 303 a search question text consisting of m fuzzy propositions of at least two. Data D i from the entered search questions
The process of obtaining the goodness of fit μ Fj (A j (D i )) with respect to the fuzzy proposition F j of the attribute value A j (D i ) of the attribute A j of Since it is similar to the embodiment of
Detailed description is omitted. When the fuzzy proposition F j of the search question sentence is negative “not”, the variable negation operation unit 306 applies ( Equation 13) to the goodness of fit μ F j (A j (D i )) for the fuzzy proposition F j . Negative operation using μ Fj (A j (D i ))
To change.

【0069】[0069]

【数13】 [Equation 13]

【0070】ただし、否定演算の関数のパラメータp
は、あらかじめある初期値を設定しておく。可変結合演
算部307は、「かつ」や「または」に対する処理とし
て、請求項2の実施例と同様に(数12)を用いて、デ
ータDiの属性値Aj(Di)のファジィ命題Fjに対する適合度
μFj(Aj(Di))に対して関数*pの演算を行い、この関数
の演算結果をデータDiの検索質問文全体に対する適合度
μ(Di)として検索結果出力部310に送る。ただし、関
数*pのパラメータpは、あらかじめ、ある初期値を設定
しておく。検索結果出力部310は、検索質問文全体に
対する適合度μ(D i)が高い順に、データを適合度と共に
検索結果として出力する。
However, the parameter p of the negation operation function
, A certain initial value is set in advance. Variable combination performance
The arithmetic unit 307 performs processing for "Katsu" and "or".
Then, using (Equation 12) as in the embodiment of claim 2,
Data DiAttribute value Aj(Di) Fuzzy proposition FjConformance to
μFj(Aj(Di)) For the function *pAnd perform this function
The calculation result of is data DiOf the search query
μ (Di) Is sent to the search result output unit 310. However, Seki
number*pParameter p is set to some initial value in advance
I'll do it. The search result output unit 310 displays the entire search question text.
Goodness of fit μ (D i), In order of higher
Output as a search result.

【0071】ここで、出力された検索結果が自分の検索
要求に合致しないと検索者が判断した場合、検索者は、
出力されたデータのうちのn個のデータDk(1≦k≦n)に
対して、自分の感覚に合う適合度μT(Dk)を教師データ
入力部304に入力する。可変否定演算部306と可変
結合演算部307と誤差演算部308とパラメータ調整
部309は、後述する最急降下法(今野,山下:非線形計
画法,日科技連(1979)参照)に基づいて、次の[ステッ
プ1]から[ステップ6]までの処理を行う。 [ステップ1]誤差演算部308は、可変結合演算部3
06で求められたデータDkの適合度μ(Dk)と教師データ
入力部304に入力されたデータDkの適合度μT(Dk)と
の誤差(数17)を求めて、パラメータ調整部309に
送る。
If the searcher determines that the output search result does not match his own search request, the searcher determines that
With respect to n pieces of data D k (1 ≦ k ≦ n) out of the output data, the fitness level μ T (D k ) that matches one's sense is input to the teacher data input unit 304. The variable negation calculation unit 306, the variable combination calculation unit 307, the error calculation unit 308, and the parameter adjustment unit 309 are based on the steepest descent method (see Imano, Yamashita: Nonlinear Programming, Nikka Giren (1979)) described below. The processes from [Step 1] to [Step 6] are performed. [Step 1] The error calculation unit 308 is the variable combination calculation unit 3
The error (Equation 17) between the goodness-of-fit μ (D k ) of the data D k obtained in 06 and the goodness-of-fit μ T (D k ) of the data D k input to the teacher data input unit 304 is obtained and the parameter is calculated. It is sent to the adjustment unit 309.

【0072】[0072]

【数17】 [Equation 17]

【0073】[ステップ2]パラメータ調整部309
は、(数16)を計算し、(数16)と誤差演算部30
7で求められた(数17)とから(数15)のΔpを計
算し、Δpをパラメータpに加えてpを変更する。
[Step 2] Parameter adjusting unit 309
Calculates (Equation 16), and (Equation 16) and the error calculator 30
Δp of (Equation 15) is calculated from (Equation 17) obtained in 7, and Δp is added to the parameter p to change p.

【0074】[0074]

【数15】 [Equation 15]

【0075】[0075]

【数16】 [Equation 16]

【0076】[ステップ3]パラメータ調整部309
は、[ステップ3]の処理により調整したパラメータp
を用いて、可変否定演算部306の関数と可変結合演算
部307の関数*pを調整する。 [ステップ4]可変否定演算部306と可変結合演算部
307は、調整された関数*pを用いて、検索者が適合
度を入力した全データDkの検索質問文全体に対する適合
度μ(D k)を計算する。 [ステップ5]誤差演算部308とパラメータ調整部3
09は、[ステップ1]から[ステップ2]までの処理
を、検索者が適合度を入力した全データDkについて行
う。 [ステップ6]可変否定演算部306と可変結合演算部
307と誤差演算部308とパラメータ調整部309
は、[ステップ1]から[ステップ5]までの処理を、
(数17)の誤差の絶対値が最小になるまで行う。
[Step 3] Parameter adjusting unit 309
Is the parameter p adjusted by the processing in [Step 3]
Using the function of the variable negation operation unit 306 and the variable combination operation
Function of part 307 *pAdjust. [Step 4] Variable NOT operation unit 306 and variable combination operation unit
307 is the adjusted function *pSearch by using
All data with degree input DkSearch for whole question
Degree μ (D k) Is calculated. [Step 5] Error calculator 308 and parameter adjuster 3
09 is the processing from [Step 1] to [Step 2]
Is the total data D for which the searcher has entered the goodness of fit.kAbout line
U [Step 6] Variable NOT operation unit 306 and variable combination operation unit
307, error calculation unit 308, and parameter adjustment unit 309
Performs the processing from [Step 1] to [Step 5],
This is performed until the absolute value of the error of (Equation 17) becomes the minimum.

【0077】[ステップ1]から[ステップ6]までの
処理の後、検索結果出力部310は、再び、検索質問文
全体に対する適合度μ(Di)が高い順に、データを適合度
と共に検索結果として出力する。
After the processing from [step 1] to [step 6], the search result output unit 310 again searches the data together with the goodness of fit in the descending order of goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence. Output as.

【0078】上記[ステップ1]から[ステップ6]ま
での処理に用いた最急降下法の原理を、模式図である図
4を用いて次に説明する。
The principle of the steepest descent method used in the above steps [Step 1] to [Step 6] will be described below with reference to FIG. 4 which is a schematic diagram.

【0079】図4の(a)、(b)のグラフは横軸にパラメー
タp、縦軸に誤差の2乗Eを取り、pとEの関係を表したも
のである。図中のpはパラメータpの現在値、p*はEを最
小にするパラメータpの値である。図4の(a)からわかる
ように、グラフの傾き∂E/∂pが正であるときはpを負の
方向に変化させればEは減少する。また、図4の(b)から
わかるように、グラフの傾き∂E/∂pが負であるときはp
を正の方向に変化させればEは減少する。すなわち、∂E
/∂pの逆の方向にパラメータpを変化させればEは減少す
る。すなわち、Eを減少させるパラメータpの調整量Δp
は定数α(>0)を用いて(数15)で表すことができる。
したがって(数15)のパラメータ調整を繰り返し行う
ことによりEを最小にすることができる。
The graphs (a) and (b) of FIG. 4 show the relationship between p and E, where the horizontal axis is the parameter p and the vertical axis is the squared error E. In the figure, p is the current value of the parameter p, and p * is the value of the parameter p that minimizes E. As can be seen from FIG. 4 (a), when the slope ∂E / ∂p of the graph is positive, E decreases if p is changed in the negative direction. Also, as can be seen from (b) in Fig. 4, when the slope of the graph ∂E / ∂p is negative, p
If E is changed in the positive direction, E decreases. That is, ∂E
If the parameter p is changed in the opposite direction of / ∂p, E will decrease. That is, the adjustment amount Δp of the parameter p that reduces E
Can be expressed by (Equation 15) using a constant α (> 0).
Therefore, E can be minimized by repeating the parameter adjustment of (Equation 15).

【0080】本実施例では、∂E/∂pは、μ(Dk)のEに対
する影響∂E/∂μ(Dk)、および、pの微小変化のμ(Dk)
に対する影響∂μ(Dk)/∂pを用いて(数16)のように
表される。(数16)の右辺の∂E/∂μ(Dk)は、(数1
4)をμ(Dk)で微分して(数17)のように表されるの
で、∂E/∂pは(数16)(数17)を用いて計算でき
る。したがって、(数15)のパラメータ調整を、検索
者が適合度を入力したデータDkに対して繰り返し行うこ
とによりEを最小にできる。
In this embodiment, ∂E / ∂p is the effect of μ (D k ) on E ∂E / ∂μ (D k ), and μ (D k ) is a small change in p.
The effect on ∂μ (D k ) / ∂p is expressed as (Equation 16). ∂E / ∂μ (D k ) on the right side of (Equation 16) is (Equation 1
Since 4) is differentiated by μ (D k ) and expressed as (Equation 17), ∂E / ∂p can be calculated using (Equation 16) and (Equation 17). Therefore, E can be minimized by repeatedly performing the parameter adjustment of (Equation 15) on the data D k for which the searcher has input the goodness of fit.

【0081】[0081]

【数14】 [Equation 14]

【0082】実際に、検索質問文の具体例「年齢が若
く、かつ、年収が高い人を検索せよ」を用いて検索した
場合の本実施例の動作を以下に説明する。検索質問文入
力部303に検索質問文を入力してから、検索結果出力
部309が第1回目の検索結果を出力するまでの処理は
請求項2の実施例と同様なので、詳細な説明は省略す
る。ただし、本発明では、関数*pのパラメータpは、あ
らかじめある初期値を設定しておく。この例では、pの
初期値は1とする。第1回目の検索結果を(表12)に
示す。
The operation of this embodiment will be described below when a search is actually performed using a specific example of the search question sentence "search for a person who is young and has a high annual income." Since the processing from the input of the search question text in the search question text input unit 303 to the output of the first search result by the search result output unit 309 is the same as that of the embodiment of claim 2, detailed description will be omitted. To do. However, in the present invention, a certain initial value is set in advance for the parameter p of the function * p . In this example, the initial value of p is 1. The results of the first search are shown in (Table 12).

【0083】[0083]

【表12】 [Table 12]

【0084】しかし、検索者は検索結果(表12)が自
分の検索要求に合わなかったと判断し、人物データEと
Cについて自分の感覚に合う適合度(表13)を教師デ
ータ入力部304に入力する。
However, the searcher determines that the search result (Table 12) does not meet his own search request, and the teacher data input unit 304 is given a matching degree (Table 13) that matches his sense of the person data E and C. input.

【0085】[0085]

【表13】 [Table 13]

【0086】可変結合演算部306と誤差演算部307
とパラメータ調整部308は、上述した[ステップ1]
から[ステップ6]までの処理を行い、パラメータpを
調整する。この例では、パラメータpの値は5に変更さ
れる。検索結果出力部309は、パラメータの調整後再
び、検索質問文全体に対する適合度μ(Di)が高い順に、
データを適合度と共に検索結果として出力する。調整後
のパラメータpを用いた検索結果を(表14)に示す。
Variable combination operation unit 306 and error operation unit 307
And the parameter adjusting unit 308 performs the above-mentioned [Step 1].
To [Step 6], the parameter p is adjusted. In this example, the value of parameter p is changed to 5. After adjusting the parameters, the search result output unit 309 again sets in order of the goodness of fit μ (D i ) for the entire search query sentence,
The data is output as a search result together with the goodness of fit. The search results using the adjusted parameter p are shown in (Table 14).

【0087】[0087]

【表14】 [Table 14]

【0088】以上のように、本発明によれば、検索質問
文に対するデータベース中のデータの適合度の入力を受
け付ける教師データ入力部と、可変結合演算部で求めた
適合度と、教師データ入力部に入力された適合度との誤
差を求める誤差演算部と、誤差演算部で求められた誤差
を用いて、「かつ」や「または」や「ない」の処理に用
いる関数のパラメータを調整するパラメータ調整部とを
設けることにより、検索者が自分でパラメータを設定す
ることなく、自分の意図するところの「かつ」や「また
は」や「ない」の処理に用いる関数を自動的に設定する
ことができるので、請求項2の発明より容易に検索者の
検索要求に合致する検索結果を得ることができる。
As described above, according to the present invention, the teacher data input unit that receives the input of the fitness of the data in the database with respect to the search question sentence, the fitness calculated by the variable combination operation unit, and the teacher data input unit. The parameter that adjusts the parameter of the function used for the processing of "and", "or", and "not" by using the error calculator that calculates the error from the goodness of fit input to By providing the adjustment unit, the searcher can automatically set the function to be used for the processing of "Katsu", "or", and "No" that he or she intends, without setting the parameter by himself. Therefore, the search result matching the search request of the searcher can be obtained more easily than the invention of claim 2.

【0089】なお、請求項3の発明の実施例において、
パラメータ調整部のパラメータpを調整する方法として
最急降下法を用いたが、共役方向法や準ニュートン法等
の他の方法を用いてもよい。また、「かつ」や「また
は」や「ない」の処理に用いる関数として(数10)
(数11)(数13)を用いたが、他の関数を用いても
よいことは言うまでもない。
In the embodiment of the invention of claim 3,
Although the steepest descent method is used as the method of adjusting the parameter p of the parameter adjusting unit, other methods such as the conjugate direction method and the quasi-Newton method may be used. Also, as a function used for the processing of "Katsu", "or", and "not" (Equation 10)
(Equation 11) and (Equation 13) are used, but it goes without saying that other functions may be used.

【0090】次に、請求項4の本発明の一実施例である
情報検索装置の構成図を図5に示す。図5において、デ
ータベース501は検索対象のデータを記憶する手段、
メンバシップ関数記憶部502はメンバシップ関数を記
憶する手段、検索質問文入力部503は少なくとも2つ
以上であるm個のファジィ命題からなる検索質問文の入
力を受け付ける手段、教師データ入力部504は入力し
た検索質問文に対する前記データベース中のデータの適
合度の教師データ入力を受け付ける手段、適合度演算部
505はデータベース501からデータを取り出し、メ
ンバシップ関数記憶部502のメンバシップ関数を用い
てデータの前記m個の各ファジィ命題に対する適合度を
求める手段、可変結合演算部506は前記m個の適合度
と少なくとも1つ以上のパラメータとを入力として1つ
の出力を求める関数を用いて適合度間の結合演算を行
う、誤差演算部507は可変結合演算部506で求めた
適合度と、教師データ入力部504に入力された適合度
との誤差を求める手段、教師データ判定部508は誤差
演算部507で求められた誤差が所定の基準を満たすか
否か判定する手段、パラメータ調整部509は前記誤差
演算部で求められた誤差が前記基準を満たす場合に、前
記誤差を用いて可変結合演算部506の関数のパラメー
タを調整する手段、検索結果出力部510は可変結合演
算部506の関数の演算結果とデータとを検索結果とし
て出力する手段である。
Next, FIG. 5 shows a block diagram of an information retrieval apparatus which is an embodiment of the present invention of claim 4. In FIG. 5, a database 501 is means for storing data to be searched,
The membership function storage unit 502 is a means for storing a membership function, the search question sentence input unit 503 is a means for accepting an input of a search question sentence composed of at least two m fuzzy propositions, and the teacher data input unit 504 is A means for accepting the teacher data input of the fitness of the data in the database with respect to the input search query, the fitness calculator 505 retrieves the data from the database 501 and uses the membership function of the membership function storage 502 to store the data. The means for obtaining the goodness of fit for each of the m fuzzy propositions, the variable combination calculation unit 506 uses the function for obtaining one output with the m goodnesses of fit and at least one or more parameters as input. The error calculation unit 507, which performs the combination calculation, uses the fitness calculated by the variable combination calculation unit 506 and the teacher data. The means for obtaining an error from the conformity input to the input unit 504, the teacher data determination unit 508 determines whether or not the error obtained by the error calculation unit 507 satisfies a predetermined criterion, and the parameter adjustment unit 509 is the above-mentioned. A means for adjusting the parameter of the function of the variable combination calculation unit 506 by using the error when the error obtained by the error calculation unit satisfies the criterion, and the search result output unit 510 calculates the function of the variable combination calculation unit 506. It is a means for outputting a result and data as a search result.

【0091】データベース501に記憶されているデー
タの例として、従来例と同じ(表1)の人物データベー
スを用いる。メンバシップ関数記憶部502に記憶され
ているメンバシップ関数の例として、従来例と同じ図7
のメンバシップ関数を用いる。可変結合演算部に記憶さ
れている関数*pとして、請求項2の実施例と同じ(数
10)(数11)を用いる。
As an example of the data stored in the database 501, the same person database (Table 1) as the conventional example is used. As an example of the membership function stored in the membership function storage unit 502, FIG.
Use the membership function of. As the function * p stored in the variable combination calculation unit, the same (Equation 10) and (Equation 11) as in the embodiment of claim 2 are used.

【0092】請求項4の本発明の実施例の動作を以下に
説明する。
The operation of the fourth embodiment of the present invention will be described below.

【0093】検索者が、少なくとも2つ以上であるm個
のファジィ命題からなる検索質問文を検索質問文入力部
503に入力してから、検索結果出力部510が第1回
目の検索結果を出力するまでの処理は、請求項3の実施
例と同様であるので、詳細な説明は省略する。
After the searcher inputs a search question sentence consisting of m fuzzy propositions of at least two into the search question sentence input unit 503, the search result output unit 510 outputs the first search result. Since the processing up to this is the same as that of the embodiment of claim 3, detailed description will be omitted.

【0094】ここで、出力された検索結果が自分の検索
要求に合致しないと検索者が判断した場合、検索者は、
出力されたデータのうちのn個のデータDk(1≦k≦n)に
対して、自分の感覚に合う適合度μT(Dk)を教師データ
入力部504に入力する。可変結合演算部506と誤差
演算部507と教師データ判定部508とパラメータ調
整部509は、前述の最急降下法に基づいて、次の[ス
テップ1]から[ステップ7]までの処理を行う。 [ステップ1]誤差演算部507は、可変結合演算部3
06で求められたデータDkの適合度μ(Dk)と教師データ
入力部304に入力されたデータDkの適合度μT(Dk)と
の誤差(数17)を求めて、教師データ判定部508に
送る。 [ステップ2]教師データ判定部508は、誤差演算部
507で求められた誤差の絶対値があるしきい値以下で
ある場合のみ、誤差をパラメータ調整部509に送る。 [ステップ3]パラメータ調整部509は、教師データ
判定部508から誤差が送られてきた場合、(数16)
を計算し、(数16)と誤差演算部507で求められた
(数17)とから(数15)のΔpを計算し、Δpをパラ
メータpに加えてpを変更する。 [ステップ4]パラメータ調整部509は、[ステップ
3]の処理により調整したパラメータpを用いて可変結
合演算部506の関数*pを変更する。 [ステップ5]可変結合演算部506は、調整された関
数*pを用いて、検索者が適合度を入力した全データDk
の検索質問文全体に対する適合度μ(Dk)を計算する。 [ステップ6]誤差演算部507と教師データ判定部5
08とパラメータ調整部509は、[ステップ1]から
[ステップ5]までの処理を、検索者が適合度を入力し
た全データDkについて行う。 [ステップ7]可変結合演算部506と誤差演算部50
7と教師データ判定部508とパラメータ調整部509
は、[ステップ1]から[ステップ6]までの処理を、
(数17)の誤差の絶対値が最小になるまで行う。
If the searcher determines that the output search result does not match his own search request, the searcher determines that
With respect to n pieces of data D k (1 ≦ k ≦ n) out of the output data, the fitness level μ T (D k ) that matches one's sense is input to the teacher data input unit 504. The variable combination calculation unit 506, the error calculation unit 507, the teacher data determination unit 508, and the parameter adjustment unit 509 perform the following processes from [Step 1] to [Step 7] based on the steepest descent method described above. [Step 1] The error calculation unit 507 is the variable combination calculation unit 3
The error (Equation 17) between the fitness μ (D k ) of the data D k obtained in 06 and the fitness μ T (D k ) of the data D k input to the teacher data input unit 304 is obtained, and the teacher The data is sent to the data determination unit 508. [Step 2] The teacher data determination unit 508 sends the error to the parameter adjustment unit 509 only when the absolute value of the error calculated by the error calculation unit 507 is less than or equal to a certain threshold value. [Step 3] If an error is sent from the teacher data determination unit 508, the parameter adjustment unit 509 (Equation 16)
Is calculated, and Δp of (Equation 15) is calculated from (Equation 16) and (Equation 17) obtained by the error calculation unit 507, and Δp is added to the parameter p to change p. [Step 4] The parameter adjustment unit 509 changes the function * p of the variable combination calculation unit 506 using the parameter p adjusted by the process of [Step 3]. [Step 5] The variable combination operation unit 506 uses the adjusted function * p to obtain all the data D k for which the searcher inputs the goodness of fit.
Calculate the goodness of fit μ (D k ) for the entire search question sentence of. [Step 6] Error calculation unit 507 and teacher data determination unit 5
08 and the parameter adjusting unit 509 perform the processing from [Step 1] to [Step 5] for all data D k for which the searcher has input the degree of matching. [Step 7] Variable combination calculation unit 506 and error calculation unit 50
7, a teacher data determination unit 508, and a parameter adjustment unit 509
Is the process from [Step 1] to [Step 6]
This is performed until the absolute value of the error of (Equation 17) becomes the minimum.

【0095】[ステップ1]から[ステップ7]までの
処理の後、検索結果出力部510は、再び、検索質問文
全体に対する適合度μ(Di)が高い順に、データを適合度
と共に検索結果として出力する。
After the processing from [step 1] to [step 7], the search result output unit 510 again retrieves the data together with the goodness of fit in the descending order of goodness of fit μ (D i ) for the entire search question sentence. Output as.

【0096】実際に、検索質問文の具体例「年齢が若
く、かつ、年収が高い人を検索せよ」を用いて検索した
場合の本実施例の動作を以下に説明する。
Actually, the operation of the present embodiment when a search is performed using a specific example of the search question sentence "search for a person who is young and has a high annual income" will be described below.

【0097】検索質問文入力部503に検索質問文を入
力してから、検索結果出力部510が第1回目の検索結
果を出力するまでの処理は請求項3の実施例と同様なの
で、詳細な説明は省略する。ただし、pの初期値は請求
項3の実施例と同様に、1とする。第1回目の検索結果
は請求項3の実施例と同じ(表12)である。ここで、
検索者は検索結果(表12)が自分の検索要求に合わな
かったと判断し、人物データEとCについて自分の感覚
に合う適合度(表15)を教師データ入力部504に入
力する。
Since the processing from the input of the search question text to the search question text input unit 503 to the output of the first search result by the search result output unit 510 is the same as that of the third embodiment, detailed description will be given. The description is omitted. However, the initial value of p is 1 as in the third embodiment. The result of the first search is the same as that of the embodiment of claim 3 (Table 12). here,
The searcher determines that the search result (Table 12) does not meet his or her search request, and inputs the matching degree (Table 15) that matches his or her own feelings about the person data E and C to the teacher data input unit 504.

【0098】[0098]

【表15】 [Table 15]

【0099】可変結合演算部306と誤差演算部307
とパラメータ調整部308は、上述した[ステップ1]
から[ステップ7]までの処理を行い、パラメータpを
調整する。ここで、人物データE、C、Aについて、第
1回目の検索結果(表12)の適合度と検索者が入力し
た適合度の誤差の絶対値は、それぞれ0.126、0.17、0.4
15である。教師データ判定部508でのしきい値を0.4
と設定した場合、教師データ508は、Aに対して検索
者が与えた適合度を誤りと判定し、パラメータpの調整
には用いない。したがって、パラメータpの値は請求項
3の発明の実施例と同様に5に調整される。検索結果と
して、請求項3の発明の実施例と同じ(表14)が得ら
れる。
Variable combination calculation unit 306 and error calculation unit 307
And the parameter adjusting unit 308 performs the above-mentioned [Step 1].
To [Step 7], the parameter p is adjusted. Here, for the person data E, C, and A, the absolute values of the errors between the goodness of fit of the first search result (Table 12) and the goodness of fit entered by the searcher are 0.126, 0.17, and 0.4, respectively.
Is 15. The threshold in the teacher data determination unit 508 is 0.4
When the setting is made, the teacher data 508 determines that the matching degree given to the A by the searcher is an error and does not use it for adjusting the parameter p. Therefore, the value of the parameter p is adjusted to 5 as in the embodiment of the invention of claim 3. As the search result, the same as the embodiment of the invention of claim 3 (Table 14) is obtained.

【0100】以上のように、本発明によれば、検索質問
文に対するデータベース中のデータの適合度の入力を受
け付ける教師データ入力部と、可変結合演算部で求めた
適合度と、教師データ入力部に入力された適合度との誤
差を求める誤差演算部と、誤差演算部で求められた誤差
が所定の基準を満たすか否か判定する教師データ判定部
と、誤差演算部で求められた誤差が前記基準を満たす場
合に、誤差演算部で求められた誤差を用いて「かつ」や
「または」の処理に用いる関数のパラメータを調整する
パラメータ調整部とを設けることにより、検索者が自分
でパラメータを設定することなく、自分の意図するとこ
ろの「かつ」や「または」の処理に用いる関数を自動的
に設定して検索することができ、また、検索者がデータ
に対する適合度を教師データとして入力するときに、誤
って適切でない教師データを入力しても誤りを判別して
誤った教師データを排除できるので、請求項3の発明よ
り確実に検索者の検索要求に合致する検索結果を得るこ
とができる。
As described above, according to the present invention, the teacher data input unit that receives the input of the fitness of the data in the database with respect to the search question sentence, the fitness calculated by the variable combination operation unit, and the teacher data input unit. The error calculated by the error calculation section, the teacher data determination section that determines whether the error calculated by the error calculation section satisfies a predetermined criterion, and the error calculated by the error calculation section. When the above criteria are satisfied, the searcher himself / herself can set the parameter by adjusting the parameter of the function used for the processing of “and” or “or” by using the error obtained by the error calculating section. Without setting, you can automatically set and search the function used for the processing of "and" and "or" that you intend, and the searcher can determine the degree of relevance to the data. When inputting as teacher data, incorrect teacher data can be mistakenly input and incorrect teacher data can be eliminated, so that the search that surely matches the search request of the searcher can be performed. The result can be obtained.

【0101】なお、請求項4の実施例において、誤差判
定部508では誤差の絶対値がしきい値以下であること
を判定条件としたが、誤差の他の関数による判定条件を
用いてもよい。また、パラメータ調整部のパラメータp
を調整する方法として最急降下法を用いたが、他の方法
を用いてもよい。また、関数として(数10)(数1
1)を用いたが、他の関数を用いてもよいことは言うま
でもない。
In the embodiment of claim 4, the error determining unit 508 determines that the absolute value of the error is less than or equal to the threshold value. However, the determination condition by another function of the error may be used. .. Also, the parameter p of the parameter adjustment unit
Although the steepest descent method is used as a method of adjusting the above, other methods may be used. In addition, as a function (Equation 10) (Equation 1
Although 1) is used, it goes without saying that other functions may be used.

【0102】また、上記全発明に於て、各手段は、上記
実施例のような部に限らずそれら機能を備えた任意の手
段でよい。例えば、コンピュータを利用してソフトウェ
ア的に実現しても、それら機能を有する専用のハード回
路を用いて実現してもかまわない。
Further, in the above-mentioned all inventions, each means is not limited to the parts as in the above-mentioned embodiment, but may be any means having those functions. For example, it may be realized by software using a computer or by using a dedicated hardware circuit having those functions.

【0103】[0103]

【発明の効果】以上のように本発明は、検索者が自分の
意図するところの関数を選択して検索することができる
ので、検索者の検索要求に合致する検索結果を得ること
ができる。
As described above, according to the present invention, a searcher can select and search a function intended by the searcher, and thus a search result matching a search request of the searcher can be obtained.

【0104】また、本発明は、検索者が自分の意図する
ところの関数を細かく設定して検索することができるの
で、検索者の検索要求に合致する検索結果を得ることが
できる。
Further, according to the present invention, the searcher can finely set the function intended by the searcher to perform the search, so that the search result matching the search request of the searcher can be obtained.

【0105】また、本発明は、検索者が自分でパラメー
タを設定することなく、自分の意図するところの関数を
自動的に作成することができるので、容易に検索者の検
索要求に合致する検索結果を得ることができる。
Further, according to the present invention, the searcher can automatically create a function intended by the searcher without setting the parameter by himself or herself, so that the search that meets the search request of the searcher can be easily performed. The result can be obtained.

【0106】また、本発明は、検索者が自分でパラメー
タを設定することなく、自分の意図するところの関数を
自動的に作成して検索することができ、検索者がデータ
に対する適合度を教師データとして入力するときに、誤
って適切でない教師データを入力しても誤りを判別して
誤った教師データを排除できるので、確実に検索者の検
索要求に合致する検索結果を得ることができる。
Further, according to the present invention, the searcher can automatically create and search a function intended by the searcher without setting the parameter by himself, and the searcher can teach the degree of conformity to the data. When inputting as data, even if incorrect teacher data is input by mistake, the error can be discriminated and the incorrect teacher data can be eliminated, so that the search result that surely matches the search request of the searcher can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】請求項1の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention according to claim 1.

【図2】請求項2の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention according to claim 2;

【図3】請求項3の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention according to claim 3;

【図4】請求項3の本発明の実施例における最急降下法
の原理を説明するための模式的グラフである。
FIG. 4 is a schematic graph for explaining the principle of the steepest descent method in the embodiment of the present invention according to claim 3;

【図5】請求項4の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention according to claim 4;

【図6】従来の情報検索装置の例の構成を示すブロック
図である。
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an example of a conventional information search device.

【図7】従来の情報検索装置で用いるメンバシップ関数
を示すグラフである。
FIG. 7 is a graph showing a membership function used in a conventional information search device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101,201,301,501,601 データベース 102,202,302,502,602 メンバシップ関
数記憶部(手段) 103 結合演算記憶部
(手段) 104 結合演算選択部
(手段) 105,203,303,503,603 検索質問文入力
部(手段) 106,204,305,505,604 適合度演算部
(手段) 107,605 結合演算部(手
段) 108,207,310,510,606 検索結果出力部
(手段) 205,307,506 可変結合演算部
(手段) 206 パラメータ入力
部(手段) 304,504 教師データ入力
部(手段) 306 可変否定演算部
(手段) 308,507 誤差演算部(手
段) 309,509 パラメータ調整
部(手段) 508 教師データ判定
部(手段)
101,201,301,501,601 Database 102,202,302,502,602 Membership function storage unit (means) 103 Join operation storage unit (means) 104 Join operation selecting unit (means) 105,203,303,503 , 603 Search question text input unit (means) 106,204,305,505,604 Fitness calculation unit (means) 107,605 Combined calculation unit (means) 108,207,310,510,606 Search result output unit (means) ) 205, 307, 506 Variable combination calculation unit (means) 206 Parameter input unit (means) 304, 504 Teacher data input unit (means) 306 Variable negation calculation unit (means) 308, 507 Error calculation unit (means) 309, 509 Parameter adjusting unit (means) 508 Teacher data judging unit (means)

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】検索対象のデータを記憶するデータベース
と、前記データベースに対する検索質問文の入力を受け
付ける検索質問文入力手段と、メンバシップ関数を記憶
するメンバシップ関数記憶手段と、前記データベースか
らデータを取り出し、前記メンバシップ関数を用いて前
記検索質問文中の検索条件に対するデータの適合度を求
める適合度演算手段と、前記適合度間の演算を行う関数
を少なくとも2つ以上記憶する結合演算記憶手段と、検
索者の入力により前記結合演算記憶手段の関数を選択す
るための結合演算選択手段と、前記適合度演算手段の適
合度を入力として前記結合演算選択手段で選択された関
数により前記適合度間の結合演算を行う結合演算手段
と、少なくとも前記結合演算手段の演算結果を検索結果
として出力する検索結果出力手段とを備えたことを特徴
とする情報検索装置。
1. A database for storing data to be searched, a search question sentence input means for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storing means for storing a membership function, and data from the database. Relevance calculation means for obtaining the goodness of fit of the data with respect to the search condition in the search question sentence by using the membership function, and combination operation storage means for storing at least two or more functions for performing the calculation between the goodnesses of fit. A combination operation selection means for selecting a function of the combination operation storage means by a searcher's input, and a function selected by the combination operation selection means with the compatibility degree of the compatibility calculation means as an input, And a search for outputting at least a calculation result of the combination calculation means as a search result. Information retrieval apparatus characterized by comprising a fruit output means.
【請求項2】検索対象のデータを記憶するデータベース
と、前記データベースに対する検索質問文の入力を受け
付ける検索質問文入力手段と、メンバシップ関数を記憶
するメンバシップ関数記憶手段と、前記データベースか
らデータを取り出し、前記メンバシップ関数を用いて前
記検索質問文中の検索条件に対するデータの適合度を求
める適合度演算手段と、前記適合度間の演算を行う関数
のパラメータの入力を受け付けるパラメータ入力手段
と、前記適合度演算手段の適合度を入力として前記パラ
メータにより作成された関数により適合度間の結合演算
を行う可変結合演算手段と、少なくとも前記可変結合演
算手段の演算結果を検索結果として出力する検索結果出
力手段とを備えたことを特徴とする情報検索装置。
2. A database for storing data to be searched, a search question sentence input means for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storing means for storing a membership function, and data from the database. Relevance calculating means for obtaining the goodness of fit of the data with respect to the search condition in the search question sentence by using the membership function, and parameter input means for receiving the input of the parameter of the function for calculating the goodness of fit, A variable combination calculation means for performing a combination calculation between the matching degrees by a function created by the parameter with the goodness of fit of the compatibility calculation means as an input, and a search result output for outputting at least a calculation result of the variable combination calculation means as a search result. An information retrieval device comprising means.
【請求項3】検索対象のデータを記憶するデータベース
と、前記データベースに対する検索質問文の入力を受け
付ける検索質問文入力手段と、メンバシップ関数を記憶
するメンバシップ関数記憶手段と、前記データベースか
らデータを取り出し、前記メンバシップ関数を用いて前
記検索質問文中の検索条件に対するデータの適合度を求
める適合度演算手段と、否定を表す検索条件に対する適
合度を求める関数演算を行う可変否定演算手段と、前記
適合度演算手段と前記可変否定演算手段とにより求めら
れた適合度を入力として適合度間の関数演算を行う可変
結合演算手段と、前記検索質問文に対する前記データベ
ース中のデータの適合度の入力を受け付ける教師データ
入力手段と、前記可変結合演算手段の関数の演算結果と
前記教師データ入力手段に入力された適合度との誤差を
求める誤差演算手段と、前記誤差演算手段で求められた
誤差を用いて、前記可変否定演算手段と前記可変結合演
算手段の関数を変更するパラメータ調整手段と、少なく
とも前記可変結合演算手段の関数の演算結果を検索結果
として出力する検索結果出力手段とを備えたことを特徴
とする情報検索装置。
3. A database for storing data to be searched, a search question sentence input means for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storing means for storing a membership function, and data from the database. Retrieving, using the membership function, a fitness calculating means for obtaining the fitness of the data with respect to the search condition in the search question sentence; and a variable negating means for performing a function operation for obtaining the fitness with respect to the search condition representing negation, A variable combination calculation means for performing a function calculation between the goodnesses of fit by inputting the goodness of fit obtained by the goodness of fit calculation means and the variable negation calculation means, and an input of the goodness of fit of the data in the database with respect to the search question sentence The teacher data input means for receiving, the calculation result of the function of the variable coupling calculation means and the teacher data input means. Error calculation means for obtaining an error from the conformity input to the means, and parameter adjustment means for changing the functions of the variable negation calculation means and the variable combination calculation means using the error obtained by the error calculation means. And at least a search result output means for outputting a calculation result of the function of the variable coupling calculation means as a search result.
【請求項4】検索対象のデータを記憶するデータベース
と、前記データベースに対する検索質問文の入力を受け
付ける検索質問文入力手段と、メンバシップ関数を記憶
するメンバシップ関数記憶手段と、前記データベースか
らデータを取り出し、前記メンバシップ関数を用いて前
記データの前記検索質問文中の検索条件に対するデータ
の適合度を求める適合度演算手段と、前記適合度演算手
段により求められた適合度を入力として適合度間の関数
演算を行う可変結合演算手段と、前記検索質問文に対す
る前記データベース中のデータの適合度の入力を受け付
ける教師データ入力手段と、前記可変結合演算手段の関
数の演算結果と前記教師データ入力手段に入力された適
合度との誤差を求める誤差演算手段と、前記誤差演算手
段で求められた誤差が所定の基準を満たすか否かを判定
する教師データ判定手段と、前記誤差が前記基準を満た
す場合に、前記誤差を用いて前記関数を変更するパラメ
ータ調整手段と、少なくとも前記可変結合演算手段の関
数の演算結果を検索結果として出力する検索結果出力手
段とを備えたことを特徴とする情報検索装置。
4. A database for storing data to be searched, a search question sentence input means for receiving an input of a search question sentence to the database, a membership function storing means for storing a membership function, and data from the database. Relevance calculation means for obtaining the goodness of fit of the data with respect to the search condition in the search question sentence of the data using the membership function, and between the goodness of fit with the goodness of fit obtained by the goodness of fit calculation means as an input. A variable combination calculation means for performing a function calculation, a teacher data input means for receiving an input of the fitness of the data in the database with respect to the search question sentence, a calculation result of a function of the variable combination calculation means, and the teacher data input means. The error calculation means for obtaining an error from the input conformance and the error calculated by the error calculation means Of teacher data determining means for determining whether or not satisfies a predetermined criterion, parameter adjusting means for changing the function using the error when the error satisfies the criterion, and at least the variable combination computing means. An information retrieval apparatus comprising: a retrieval result output means for outputting a calculation result of a function as a retrieval result.
【請求項5】検索結果手段出力は、前記関数の演算結果
とともに、前記データをも出力するものであることを特
徴とする請求項1〜4のいずれかの情報検索装置。
5. The information search device according to claim 1, wherein the output of the search result means outputs the data as well as the calculation result of the function.
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