JPH0553811A - オブジエクトの類似性推論システム及び推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】構造を持つオブジェクト間の類似性に関する推
論を行ない、その類似度を算出すること。 【構成】入力装置１、オブジェクト構造データベース
２、オブジェクト使用法データベース３、構造表現素デ
ータベース４、類似性推論装置５、一時記憶装置６、出
力装置７からなり、オブジェクト構造データベース２に
格納された構造データは構造表現素データベース４中に
登録された構造表現素のみを使って表現されている。入
力装置１から入力されたオブジェクトの類似度を、構造
表現素を基礎として計算して、出力装置７に表示する。 【効果】２つのオブジェクト構造の同型性を発見する作
業において、構造表現素の一致を類似性判定の有力な指
標にするため、上記の作業量を従来に比べて大幅に削減
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、構造を持つ２つのオブ
ジェクトの類似性に関する推論を行ない、その類似度を
算出する技術に関するものであり、知識ベースシステム
及びデータベースシステムの要素技術として利用でき
る。

【０００２】

【従来の技術】類似性推論に関する研究の基本的な課題
は、２つの構造間において如何に適切な対応関係を形成
するかにある。２つの構造間に対応関係が数多くとれれ
ばとれるほど、その２つの構造は類似していると判断で
きるわけである。それでは、どういうもの同士の間には
対応関係が成り立つと定義すればよいかという点に関し
て、過去の研究では、構造的同一性、意味的類似性、目
的指向性の３つの尺度が提案されている。

【０００３】構造的同一性とは、「２つの構造の間に形
が部分的に一致する部分が存在する場合には、一致部分
に対応関係を取ってよい」という尺度である。この代表
例は、米国のアブレックス パブリッシング コーポレ
ーション（Ablex PublishingCorporation）発行の雑誌
コグニテイブ サイエンス“Cognitive Science”Vol.
7, No.2, 1983の第１５５頁〜第１７０頁に（ディー
ゲントナー）D. Gentnerにより発表された「ストラクチ
ャー マッピング：ア セオレティカル フレームワーク
フォー アナロジー（A theoretical framework foran
alogy）」に記載されている。

【０００４】これに対して、この尺度は形が一致するこ
とだけを問題にしていて、対応関係が結ばれる両者の意
味的な類似性を考慮しないのは直観的におかしいという
批判があった。

【０００５】そこで、次に登場した尺度が意味的類似性
である。何をもって構造の意味とするかは議論が盛んな
論点であり、過去に提案された考えは一種の妥協策であ
ると言える。たとえば、米国のモーガン カウフマン（M
organ Kaufmann）発行の書籍マシン ラーニング：アン
アーテイフィシアル インテリジェンス アプローチ（Ma
chine Learning: An artificial intelligenceapproach
Vol.2 (1986)）に掲載されたエム エイチ バースタイ
ン（M.H.Burstein）の論文「ア モデル オブラーニング
バイ インクリメンタル アナロジカル リーズニング
アンド デバッギング（A Model of Learning by Increm
ental Analogical Reasoning and Debugging）」では、
オブジェクトの意味を考慮した上位下位階層構造を予め
定義しておき、その階層構造の中で共通の上位オブジェ
クトを持つものは、意味的類似性を持つという主張をし
ている。

【０００６】しかし、人間の場合、共通の上位オブジェ
クトを持たない２つのオブジェクト間にも類似性を感じ
ることがしばしばあり、この尺度はその点を反映しない
という批判がある。又、予めすべてのオブジェクトの意
味的階層構造を記述しておくことはできないという批判
もある。

【０００７】この意味的類似性尺度が妥協策であるとい
う根拠を以下に示す。米国のシスリ（CSLI）研究所（Ce
nter for the Study of Language and Infomation）で
は、現在状況意味論に関する研究が盛んである。例え
ば、構造を持つオブジェクトの例として言葉の意味を考
える。状況意味論的な考え方に基づくとすると、ある言
葉の意味とは、他の言葉との関係の全体集合そのもので
ある。したがって、２つの関係全体集合が構造的に全く
同型であれば、それは同じ意味を表していると考えるわ
けである。そして、２つの言葉の意味が類似であると
は、それらを表す２つの関係全体集合が部分的に同型で
あることと定義する。この観点に立てば、そもそも上記
の構造的同一性とは独立に意味的類似性という尺度を設
けることはできない。

【０００８】したがって、２つのオブジェクトの類似性
は、それらの構造に部分同型な箇所があるか否かで判断
するのが、自然である。しかし、他に何も尺度がない状
態で２つの構造間に同型性を見つける作業は、構造全体
が大きくなればなるほど膨大なものとなり、工学的に好
ましくない。

【０００９】そこで、次に登場した尺度が、目的指向性
である。これは、「類似性推論は、何らかの問題解決を
行なう過程の一要素推論として利用されるはずで、そう
いう文脈においては、推論実行者が何を目的にして推論
をしようとするのかに関する情報が明確に存在している
はずである。そこで、類似性を判定した２つの構造の中
で、推論者の目的に強く関連する部分に特に注目して、
その部分を中心に両構造間の同型対応関係を決定すれ
ば、工学的に可能な作業量で済む」という考え方であ
る。この尺度は、「人間はとかく目的や動機に注目して
ものを考えるものだ」という洞察に基づいている。

【００１０】しかし、推論者の目的や意図に関する情報
が明確に存在しない場合もしばしばであり、そういった
状況でも人間は類似性を判定できることを考えれば、こ
の尺度は理想的な状況でのみ有効なものであると言え
る。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】従来の技術での議論を
総合すると、２つの構造間の類似性はその同型対応関係
で決定すべきであり、その作業量を工学的に可能なもの
にできるような手法が求められている。

【００１２】本発明の目的は、上記課題を解決する新し
い類似性推論技術を提供することにある。本発明の他の
目的は、類似性推論能力の向上した推論システムを提供
することにある。本発明の他の目的は、従来オブジェク
ト構造データベースとは区別でき、推論システムの能力
を向上し得る新しいオブジェクト構造データベースを有
する推論システムを提供することにある。本発明の更に
他の目的は、従来オブジェクト構造データベースとは区
別できる新しいオブジェクト構造データベースを利用し
て類似性推論の効率的実行を行なう推論方法を提供する
ことにある。

【００１３】上記目的を達成するために、本発明による
推論システムでは、オブジェクトの構造を表現するため
の基本的要素としての構造表現素の有限集合である構造
表現素データベースと、上記構造表現素データベースに
格納された構造表現素の組合せで、オブジェクトの構造
を表現したオブジェクト構造データベースを有し、与え
られた２つのオブジェクトに関する類似性推論を行な
う。

【００１４】上記構造表現素データベースは、エンティ
ティー素と、エンティティー素に作用する関数を表す関
数表現素と、エンティティー素の状態を表す状態表現素
と、複数のエンティティー素の間の関係を表す関係表現
素と、複数の関係の間の高次関係を表す高次関係表現素
の５種類のデータから構成され、更に、上記エンティテ
ィー素は、上位下位概念の階層構造を有する。上記オブ
ジェクト構造データベースは、オブジェクト名と、上記
構造表現素データベースに格納された構造表現素の組合
せで表現した上記オブジェクトの構造と、の複数のペア
ーデータから構成される。

【００１５】本発明による推論方法は、与えられた２つ
のオブジェクトの類似度を計算するために、前記オブジ
ェクト構造データベースに格納されている上記２つのオ
ブジェクトの構造間において形が一致する部分構造を発
見する第一の推論ステップと、上記部分構造の一致度を
計算する第二の推論ステップからなることを特徴とす
る。

【００１６】

【作用】本発明の推論システムにおいては、オペレータ
が入力装置からオブジェクトを与えると、オブジェクト
構造データベースに蓄えられた上記オブジェクトの構造
が取り出される。さらに、入力されたオブジェクトに対
応する構造を有するオブジェクトの構造がオブジェクト
構造データベースから取り出され類似性推論の対象とさ
れる。処理装置では、第一の推論およびそれに引き続い
て第二の推論が実行される。

【００１７】第一の推論では、まず、上記２つの構造間
で、関数表現素および状態表現素および関係表現素が一
致する箇所が同定され、次に、上記関数表現素および状
態表現素および関係表現素の引数であるエンティティー
素が同一視され、次に、上記２つの推論ステップで得ら
れた同一対応関係と矛盾しないような高次関係表現素の
一致が同定され、最後に、引数が同じである時に２つの
異なる関係表現素又は状態表現素又は関数表現素が同一
視される。これによって、２つの構造間の同型対応関係
を決定する作業の作業量を削減することが可能になる。

【００１８】第二の推論では、第一の推論ステップで得
られた同型対応関係の対応する箇所の個数と、対応する
２つのエンティティー素の間の距離に反比例する数値の
総和とを足し合わせた数値が上記２つの構造間の類似度
と設定される。これによって、構造的同型性、意味的類
似性の両方を考慮して類似度を計算する推論方法が実現
できる。

【００１９】そして、最後に出力装置を通して上記入力
装置から入力された２つのオブジェクトの類似度が出力
される。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。

【００２１】図１は、本発明による推論システムの代表
的な構成を示した図である。１は入力装置であり、類似
度を判定するオブジェクトを入力するためのもの、例え
ば、キーボードのごときものである。２はオブジェクト
構造データベースであり、オブジェクトの構造を記憶し
たデータベースである。３はオブジェクトの使用方法デ
ータベースであり、例えば、オブジェクトを含む文章構
造とオブジェクトがとる目的語の組合せを示すものであ
る。４は構造表現素データベースであり、オブジェクト
の構造を表現するための有限個の表現素を記憶してい
る。６は一時記憶用メモリ領域であり、入力装置１から
入力されたオブジェクトおよびその構造や、２つのオブ
ジェクト構造間の類似度を計算の途中で一時的に記憶す
るために使用されるメモリ領域である。これは、例え
ば、計算機上のワークメモリ領域でよい。５は推論処理
装置であり、オブジェクト構造間の類似度を計算し比較
するため、プログラム格納メモリ５Ａに用意された類似
度推論プログラムを実行するプロセッサにより構成され
る。この推論処理装置５による推論処理の実行中に、一
時記憶メモリ領域６にデータが一時的に記憶・参照され
ることになる。７は出力装置であり、推論処理装置５に
おける推論処理の結果を出力するためのもので、例え
ば、計算機表示端末やプリンターでもよい。５Ｂはバス
で上記各装置、データベース、メモリ間を接続するため
のものである。

【００２２】図２は、プログラム格納メモリー５Ａに格
納されたプログラムの一つであるオブジェクトの構造の
類似度推論を行なうためのプログラムの処理の流れを示
す図である。このプログラムは、与えられた２つのオブ
ジェクト構造の類似度を計算する類似度計算プロセス８
と、プロセス８で計算された類似度を一時記憶装置６に
記憶する類似度記憶プロセス９と、プロセス８および９
を複数回繰り返した結果、どの２つのオブジェクト構造
が最も類似しているかを判定する類似度比較プロセス１
０の３つのステップからなる。

【００２３】類似度計算プロセス８は、図３に示すごと
く、２つのオブジェクト構造において形が一致する部分
を発見する同型性発見サブプロセス８−１と、上記サブ
プロセス８−１で発見された部分構造の一致度を計算す
る一致度計算サブプロセス８−２との２つのサブプロセ
スからなる。

【００２４】同型性発見サブプロセス８−１は、図４に
示すごとく、２つのオブジェクト構造中で、関数表現素
または状態表現素または関係表現素が同一である箇所を
同定するタスク８−１−１と、上記タスク８−１−１で
同定された関数表現素または状態表現素または関係表現
素の同じ引数位置に存在するエンティティー素を同一視
するタスク８−１−２と、上記２つのタスクで得られる
同一対応関係と矛盾しないような、高次関係表現素を同
一視するタスク８−１−３と、上記３つのタスクで得ら
れる同一対応関係によって、２つの異なる関係表現素ま
たは状態表現素または関数表現素のすべての引数が同一
視される時に、その２つの表現素を同一視するタスク８
−１−４とからなる。

【００２５】一致度計算サブプロセス８−２は、図５に
示すごとく、２つの上記プロセス８−１で得られた同一
対応関係の個数を数えるタスク８−２−１と、上記同一
対応関係のうちですべてのエンティティー素の対応に関
して、上記エンティティー素の前記階層構造内距離を計
算するタスク８−２−２と、上記２つのタスク８−２−
１および８−２−２で得られた結果から前記２つのオブ
ジェクト構造間の類似性を算出するタスク８−２−３と
からなる。

【００２６】以上、本発明による推論システムの全体の
構成と処理の流れを説明したが、次に本発明の理解を助
けるために、簡単な具体的例題を取り上げ、上記各ステ
ップがどのように処理されるかを説明する。

【００２７】具体的な例題として、He shoot down my o
pinion.という比喩文における言葉の意味の類似性に関
する推論を考える。この文章では、shoot downという動
詞が比喩的に使われているが、上記の比喩文を理解する
ためにはshoot downがどういう意味を表しているかを判
断しなければならない。そこで、opinionという名詞を
普通目的語にとるような動詞の集合として、例えば、ag
ree with, listen to,understand, criticize, disagre
e withの５つの動詞を考え、この中でshoot downと最も
意味的に類似度が高いものを本発明の推論システムによ
り判定することにする。したがって、入力装置１から
は、shoot downという動詞名がオブジェクトとして入力
され、本発明の推論システムによって、shoot downに最
も意味が類似したオブジェクトcriticizeが、出力装置
７から出力される。そのための推論過程を以下に具体的
に示す。

【００２８】図６は構造表現素データベース４に格納さ
れる構造表現素のうち、エンティティー素の上位下位階
層構造のデータ（２１から４５）を示す。一般に、計算
機科学では、項、関数により世界に存在するエンティテ
ィーを記述し、項、述語などからなる論理式によってエ
ンティティー間の関係や高次関係を記述する。本実施例
では、動詞が表す意味世界を記述するために、関数表現
素および述語に関する表現素を用意した。述語に関する
表現素は、１つのエンティティーの状態を表すもの（状
態表現素）、複数のエンティティーの関係を表すもの
（関係表現素）、高次関係−関係の関係を示すもの−を
表すもの（高次関係表現素）に大別できる。図７は構造
表現素データベース４に格納される関数表現素６０、図
８は状態表現素７０、図９は関係表現素８０、図１０は
高次関係表現素９０のデータの例である。

【００２９】オブジェクト構造データベース２には、予
め、構造表現素データベース４に格納された上記構造表
現素のみによってオブジェクトの構造表現がなされてお
り、本実施例における前記の５つの動詞の意味も記述さ
れており、オブジェクト名、使用法およびオブジェクト
構造の対データとして格納されている。

【００３０】図１１にshoot downに関するデータの例を
示す。shoot downは、「Ａ（１１０）が“所有”（１２
０）しているものＣ（１１２）を、ものＢ（１１１）に
向けて“移動”（１２２）させることに“加坦”し（１
２１）、それが“原因”（１２５）でものＣがものＢに
“接触”し（１２６）、それが“原因”（１２７）でも
のＣからものＢに対して“力が働き”（１２８）、それ
が“原因”（１２９）でものＢが“所有”する（１２
４）“機能”（１２３）が“消滅する”（１３０）。Ａ
は“人”、Ｂは“物体”、Ｃは“武器”である。」とい
う意味構造を持つ。“ ”で囲まれた言葉が、構造表現
素である。図１２にcriticizeに関するデータの例を示
す。criticizeは、「Ａ′（２１０）はＢ′（２１１）
が“認識している”（２２２）考えＤ′（２１３）と
“異なる”（２２０）考えＥ′（２１４）を“認識し
て”いて（２２１）、それが“動機”（２２３）となっ
て、Ｄ′は“間違っている”ということに“相当する”
考えＣ′（２１２）を言葉Ｆ′（２１５）を“使って”
（２２６）体の外に“移動”（２２７）させることに
“加坦”（２２５）し、それが“原因で”、Ｃ′がＢ′
の方にＢ′の身体（耳）を通って“移動”（２２８）し
て、それが“原因で”（２２９）、Ｂ′がＣ′を“知
る”（２３０）。そして、それが“原因で”（２３
１）、Ｄ′が“変化”する（２３２）。Ａ′およびＢ′
は“人”、Ｃ′、Ｄ′およびＥ′は“考え”、Ｆ′は
“言葉”である。」と読む。

【００３１】図１１および図１２では二つのオブジェク
トのデータについて図解して示したが、これは、例えば
「移動（Ｃ，Ｂ）」−図１１における移動１２２の例−
および「移動（Ｃ′，Ｂ′）−図１２における移動２２
８の例−のように計算機に判読可能な記号によるデータ
列として表現することはいうまでもない。

【００３２】さて、入力装置１からshoot downという動
詞名が入力されると、これの使用法を示すデータとして
文章の構造と目的語に関するデータがオブジェクト使用
法データベース３から出力され、これをキーとして上記
動詞名をオブジェクト名（１００）として持つオブジェ
クト構造（１１０から１３０）がオブジェクト構造デー
タベース２から取り出され、一時記憶装置６に記憶され
る。さらに、このキーから前記オブジェクトshoot down
に対応する前述した５つの動詞名について、オブジェク
ト構造データベース２に記憶されているこれらの動詞名
のオブジェクト構造が一つずつ順次取り出され一時記憶
装置６に記憶される。

【００３３】ここでは、例としてオブジェクトcriticiz
e（２００）のオブジェクト構造（２１０から２３２）
が取り出されたものとして説明する。

【００３４】類似度計算プロセス８：このプロセスで
は、一時記憶装置に６に記憶された２つのオブジェクト
の意味構造の類似度を計算する。ここでは、shoot down
とcriticizeの２つについて説明する。 同型性発見サブプロセス８−１：２つの意味構造の中で
形が同型である部分構造を以下の４つのタスクによって
発見する。 タスク８−１−１：このタスクでは、２つのオブジェク
トの意味構造の中で、関係表現素または状態表現素また
は関数表現素が同一である部分を発見する。図１１と図
１２の例では、移動（１２２）と移動（２２８）が同一
の関係表現素として発見できる。即ち、「移動」という
文字が同じである。もっとも、移動（１２２）と移動
（２２７）が同一の関係表現素のように見えるが、これ
は、引き数に１対１の対応がとれないので同一の関係表
現素とは判断されない。 タスク８−１−２：このタスクでは、上記タスク８−１
−１で同定された関数表現素または状態表現素または関
係表現素の同じ引数位置に存在するエンティティー素を
同一視する。図１１と図１２の例では、移動（１２２）
と移動（２２８）のそれぞれの引き数である武器Ｃ（１
１２）と考えＣ′（２１２）および物体Ｂ（１１１）と
人Ｂ′（２１１）が、同一視される。 タスク８−１−３：このタスクでは、上記２つのタスク
で得られる同一対応関係と矛盾しないような、高次関係
表現素を同一視する。上記２つのタスクで得られる同一
対応関係は、図１１と図１２の例では、移動（１２２）
と移動（２２８）、武器Ｃ（１１２）と考えＣ′（２１
２）、物体Ｂ（１１１）と人Ｂ′（２１１）の３つであ
る。ここで、例えば、高次関係hr1 = hrel1(rel11, rel
12)と高次関係hr2 = hrel2(rel21, rel22)を同一視した
とすると、rel11とrel21、rel12とrel22、hrel1とhrel2
という同一対応関係が新たに得られることになる。ここ
で、“同一対応関係と矛盾しない”とは、上記２つのタ
スクで得られた同一対応関係と、高次関係の同一視によ
って新たに得られる同一対応関係が、１対１の対応関係
を満足していれば、矛盾がないと定義して、上記の高次
関係を同一視することを許すことにする。図１１と図１
２の例では、上記の条件を満たす高次関係は、加坦(Ａ,
移動(Ｃ,Ｂ))と加坦(Ａ′,移動(Ｃ′,Ｂ′))（１２１と
２２５）,原因(加坦(Ａ,移動(Ｃ,Ｂ)),消滅(機能(Ｂ)))
と原因(加坦(Ａ′,移動(Ｃ′,Ｂ′)),変化(Ｄ′))（１
２９と２３１）である。この２組の高次関係の同一視か
ら新たに得られる同一対応関係は、人Ａ（１１０）と人
Ａ′（２１０）、加坦（１２１）と加坦（２２５）、原
因（１２９）と原因（２３１）、機能(Ｂ)（１２３）と
Ｄ′（２１３）、消滅（１３０）と変化（２３２）の５
組である。 タスク８−１−４：このタスクでは、上記３つのタスク
で得られる同一対応関係によって、２つの異なる関係表
現素または状態表現素または関数表現素のすべての引数
が同一視される時に、その２つの表現素を同一視する。
上記の３つのタスクで得られる同一対応関係は、移動
（１２２）と移動（２２８）、武器Ｃ（１１２）と考え
Ｃ′（２１２）、物体Ｂ（１１１）と人Ｂ′（２１
１）、人Ａ（１１０）と人Ａ′（２１０）、加坦（１２
１）と加坦（２２５）、原因（１２９）と原因（２３
１）、機能(Ｂ)（１２３）とＤ′（２１３）、消滅（１
３０）と変化（２３２）の８組であり、これにより、所
有（１２０）と認識（２２４）、所有（１２４）と認識
（２２２）の２組の関係表現素のすべての引数が同一視
されているので、更にその２組の関係表現素、所有（１
２０）と認識（２２４）、所有（１２４）と認識（２２
２）を新たに同一視する。図１１と図１２の例におい
て、以上４つのタスクにより得られた同一対応関係は、
移動（１２２）と移動（２２８）、武器Ｃ（１１２）と
考えＣ′（２１２）、物体Ｂ（１１１）と人Ｂ′（２１
１）、人Ａ（１１０）と人Ａ′（２１０）、加坦（１２
１）と加坦（２２５）、原因（１２９）と原因（２３
１）、機能(Ｂ)（１２３）とＤ′（２１３）、消滅（１
３０）と変化（２３２）、所有（１２０）と認識（２２
４）、所有（１２４）と認識（２２２）の１０組であ
る。

【００３５】一致度計算サブプロセス８−２：このサブ
プロセスでは、上記サブプロセス８−１で得られた２つ
の意味構造の間の同一対応関係から、その２つの意味構
造間の一致度を計算する。 タスク８−２−１：このタスクでは、上記サブプロセス
８−１で得られた２つの意味構造の間の同一対応関係の
個数を数える。図１１と図１２の例では、同一対応関係
の個数は１０である。 タスク８−２−２：このタスクでは、上記サブプロセス
８−１で得られた２つの意味構造の間の同一対応関係中
に含まれているエンティティー素のエンティティ階層構
造内距離を計算する。 （定義）エンティティー階層構造内距離 ２つのエンティティー素のエンティティー階層構造内距
離とは、片方のエンティティーから階層構造の枝をたど
ってもう一方のエンティティーに至るまでの、通った枝
の本数とする。（定義終り） 上記サブプロセス８−１で得られた２つの意味構造の間
の同一対応関係のうち、人Ａ（１１０）と人Ａ′（２１
０）、武器Ｃ（１１２）と考えＣ′（２１２）、物体Ｂ
（１１１）と人Ｂ′（２１１）の３組が計算の対象であ
る。図６のエンティティー素階層構造の中での上記３組
のエンティティー素の距離を計算する。人Ａ（１１０）
と人Ａ′（２１０）の距離は０（図６において、人（２
８）から人（２８）にいたる時に通る枝は０本）、武器
C（１１２）と考えＣ′（２１２）の距離は６（図６に
おいて、武器（３９）から考え（４０）にいたる時に通
る枝は６本）、物体Ｂ（１１１）と人Ｂ′（２１１）の
距離は５（図６において、物体（３２）から人（２８）
にいたる時に通る枝は５本）である。 タスク８−２−３：このタスクでは、上記タスク８−２
−１及び８−２−２の結果から、次式によって最終的に
２つの意味構造間の類似度を計算する。

【００３６】（類似度）＝（同一対応関係個数）＋Ｗ×
（エンティティー素類似度） 但し、 （エンティティー素類似度）＝（１．０−各エンティテ
ィー素間距離／ＭＡＸ）の総和 Ｗ：重み係数 ＭＡＸ：エンティティー階層構造内の最大距離 図１１と図１２の例では、図１３中の重み係数を0.5と
すると、図６のエンティティー素階層構造内の最大距離
は7なので、shoot downとcriticizeの類似度は、10 +
0.5 馬力 (1- 0/7) + 0.5 馬力 (1-6/7) + 0.5 馬力(1-
5/7) = 11.29である。

【００３７】類似度格納プロセス９：このプロセスで
は、類似度計算プロセス８で計算された類似度を一時記
憶装置６に記憶する。そのために、まず、類似度計算プ
ロセス８における計算で使用するために一時記憶装置６
に格納されていた２つのオブジェクトの構造を消去す
る。そして、代わりに、まず、２つのオブジェクト名を
格納し、次に、類似度計算プロセス８で計算された、そ
の２つのオブジェクト間の類似度を格納する。上記の類
似度計算プロセス８および類似度格納プロセス９を、前
述の５つの動詞 agree with, listen to, understand,
criticize, disagree withのそれぞれについて繰り返
す。その結果として、図１３に示すように、一時記憶装
置６には、上記の５つの動詞に対応して、そのそれぞれ
の動詞名（３０１、３０４、３０７、３１０、３１３）
と入力装置１から入力されたshoot down（３００、３０
３、３０６、３０９、３１２）と、その２つの動詞間の
類似度を示す数値データ（３０２、３０５、３０８、３
１１、３１４）が、全部で５組格納される。

【００３８】類似度比較プロセス１０：このプロセスで
は、一時記憶装置６に格納された類似度データから、ど
の２つのオブジェクトが最も類似しているかを判定す
る。本実施例では、上記の５つの動詞それぞれとshoot
downの類似度が計算されて格納されている。その５つの
類似度数値データから、最も大きいものを選択し、その
数値データと対になっている動詞名を抽出する。図１１
と図１２の例では、criticizeとshoot downの類似度が
一番大きく、５つの動詞のうちで、shoot downに最も類
似しているものは、criticizeであるということが推論
できる。

【００３９】上記の類似度比較プロセス１０の結果を出
力として出力装置７から出力する。本実施例では、shoo
t downに最も類似している動詞名として、criticizeが
出力される。

【００４０】〔実施例の効果〕以上の実施例で明らかな
ように、本発明によれば、予め構造表現素データベース
に登録されている表現素のみで動詞の意味構造を表現し
ているために、任意の２つの動詞の意味構造の間で、表
現素が同一である部分をまず発見することで２つの意味
構造の同型性が発見でき、最終的に両者の類似度を計算
することが工学的に可能になるという効果がある。

【００４１】〔その他の実施例〕以上の実施例では、具
体的な問題として、動詞の意味構造の類似性を判定する
問題を取り上げたが、本発明の推論システムは、表現可
能な構造を有するようなオブジェクトの類似性に関する
推論を行なう推論システムの基本要素システムとしての
枠組を与えるものであり、類似性推論が必要な問題全般
に応用できるものである。例えば、（１）文章が表して
いる内容の類似性を判定する問題、などでは、文章に登
場するすべての言葉の意味を、本発明で予め用意された
表現素を用いて構造として表現することにより、その文
章全体の意味構造が表現でき、その構造こそその文章が
表している内容であるとみなして、本発明と同じように
両者の構造間の類似性に関する推論を行なえば良いわけ
である。また、（２）工業用設計の分野において、既存
の構造体の設計過程を参照・模擬しながら新たな構造体
を設計するという問題、などでは、設計の対象となる構
造体の間に類似性を発見するという能力が要素技術とし
て必須であり、本発明の推論システムが積極的に応用で
きる分野である。いずれの場合も、対象となるオブジェ
クトの構造体を、予め用意した有限個の構造表現素で表
しておき、構造表現素が同一である箇所をまず発見する
ことによって構造体全体の同型性を発見すれば、類似性
推論が工学的に可能になる。

【００４２】

【発明の効果】以上の実施例で明らかなように、本発明
による類似性推論システムでは、構造を有するあらゆる
オブジェクト間の類似性に関する推論が可能である。お
よそ、人間の行なう知的推論においては、２つのものが
似ている似ていないという類似性推論が根源的な役割を
果たしていることは、人工知能の過去の研究の歴史から
明らかであり、その点で、本発明の類似性推論システム
は、人間の生活をより良く変えていくために計算機が将
来果たすであろう様々な知的役割の中で、重要な要素技
術の一つとして機能することが期待できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】発明による推論システムの全体構成の１例を示
すブロック図

【図２】構造を持つオブジェクトに関する類似性推論を
行なう推論処理プログラムのフローチャート

【図３】図２における類似度計算プロセス８の詳細を示
すフローチャート

【図４】図３における同型性発見サブプロセス８−１の
詳細を示すフローチャート

【図５】図３における一致度計算サブプロセス８−２の
詳細を示すフローチャート

【図６】図１の構造表現素データベース４に格納される
べきエンティティー素の上位下位階層構造の１例を表し
た図

【図７】図１の構造表現素データベース４に格納される
べき関数表現素の一例を表した図

【図８】図１の構造表現素データベース４に格納される
べき状態表現素の一例を表した図

【図９】図１の構造表現素データベース４に格納される
べき関係表現素の一例を表した図

【図１０】図１の構造表現素データベース４に格納され
るべき高次関係表現素の一例を表した図

【図１１】図１のオブジェクト構造データベース２に格
納されるべきデータの一例であって、オブジェクト名sh
oot downとその使用法およびそのオブジェクト構造のデ
ータを表した図

【図１２】図１のオブジェクト構造データベース２に格
納されるべきデータの一例である、オブジェクト名crit
icizeとその使用法およびそのオブジェクト構造のデー
タを表した図

【図１３】入力されたオブジェクト名とこれと対応する
と判断されたオブジェクト構造データベースのオブジェ
クトの関係データの状態を類似度を主体として表した図

【符号の説明】

１…入力装置、２…オブジェクト構造データベース、３
…オブジェクト使用法データベース、４…構造表現素デ
ータベース、５…推論処理装置、６…一時記憶用メモリ
領域、５Ａ…プログラム格納メモリ、７…出力装置、８
…バス。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】推論の対象になるオブジェクトを入力する
   入力装置と、構造表現素データベースと、オブジェクト
   構造データベースと、処理装置と、推論結果を出力する
   出力装置からなる推論システムにおいて、前記構造表現
   素データベースは推論の対象になるオブジェクトの構造
   を表現するための基本要素である構造表現素の有限集合
   を持ち、これらは世界に存在するエンティティー素と、
   エンティティー素に作用する関数を表す関数表現素と、
   エンティティー素の状態を表す状態表現素と、複数のエ
   ンティティー素の間の関係を表す関係表現素と、複数の
   関係の間の高次関係を表す高次関係表現素の５種類のデ
   ータで構成されており、前記オブジェクト構造データベ
   ースはオブジェクト名と、前記構造表現素の組合せで表
   現された上記オブジェクトの構造との対よりなるデータ
   で構成されており、前記処理装置は、入力装置から入力
   されたオブジェクトのオブジェクト構造をオブジェクト
   構造データベースから検索するするとともに、入力装置
   から入力されたオブジェクトに対応する構造を持つオブ
   ジェクトの一つをオブジェクト構造データベースから検
   索し、前記検索された２つのオブジェクトの構造間の類
   似度を関係表現素を基礎として計算し、且つ、この計算
   の一連の操作を前記入力装置から入力されたオブジェク
   トに対応する構造を持つオブジェクトの他のものについ
   ても繰り返して行い、オブジェクトの類似性のデータを
   前記出力装置から出力することを特徴とする推論システ
   ム。
2. 【請求項２】推論の対象になるオブジェクトの構造を表
   現するための基本要素である構造表現素の有限集合を持
   ち、これらは世界に存在するエンティティー素と、エン
   ティティー素に作用する関数を表す関数表現素と、エン
   ティティー素の状態を表す状態表現素と、複数のエンテ
   ィティー素の間の関係を表す関係表現素と、複数の関係
   の間の高次関係を表す高次関係表現素の５種類のデータ
   で構成したことを特徴とする構造表現素データベース。
3. 【請求項３】請求項２記載のデータベースにおいて、前
   記エンティティー素が、上位下位概念の階層構造を有す
   ることを特徴とするデータベース。
4. 【請求項４】請求項１記載の推論システムにおいて、前
   記入力装置からオブジェクトが入力された時に、前記オ
   ブジェクトに対応する構造を持つオブジェクトの構造を
   前記オブジェクトの使用方法と目的語をキーとして前記
   オブジェクト構造データベースから検索するための、オ
   ブジェクト使用法データベースを備えることを特徴とす
   る推論システム。
5. 【請求項５】推論の対象になるオブジェクトを、オブジ
   ェクトの構造を表現するための世界に存在するエンティ
   ティー素と、エンティティー素に作用する関数を表す関
   数表現素と、エンティティー素の状態を表す状態表現素
   と、複数のエンティティー素の間の関係を表す関係表現
   素と、複数の関係の間の高次関係を表す高次関係表現素
   の５種類のデータよりなる基本要素としての構造表現素
   の有限集合の組合せで表現して、二つのオブジェクト間
   の類似度を推論する推論方法であって、上記２つの構造
   において形が一致する部分構造を発見する第一の推論ス
   テップと、上記部分構造の一致度を計算する第二の推論
   ステップとを有することを特徴とする推論方法。
6. 【請求項６】請求項５記載の推論方法において、前記第
   一の推論ステップが、前記２つのオブジェクトの構造に
   おいて、上記関数表現素および上記状態表現素および上
   記関係表現素が同一である箇所を同定する第一同定推論
   ステップと、上記関数表現素または上記状態表現素また
   は上記関係表現素の引数であるエンティティー素を同一
   視する第二同定推論ステップと、上記高次関係表現素が
   同一である箇所を同定するステップで得られる上記２つ
   の構造間の同一関係が、上記第一及び第二同定ステップ
   で得られる上記２つの構造間に１対１の対応関係のある
   ことが検出される時に、上記高次関係表現素の同一を同
   定する第三同定ステップと、２つの異なる関係表現素又
   は状態表現素又は関数表現素の引数が同一である時に、
   上記の異なる２つの表現素を同一視する第四同定ステッ
   プとからなることを特徴とする推論方法。
7. 【請求項７】請求項５記載の二つのオブジェクト間の類
   似度を推論する推論方法であって、前記類似度計算が、
   前記第一の推論ステップで発見された部分構造の対応箇
   所の個数を数えることと、前記上位下位概念の階層構造
   内にある任意の２つのエンティティーの距離を計算する
   階層構造内の距離を計算することとを基礎として算出さ
   れることを特徴とする推論方法。