JPH06290102A - 情報にアクセスする装置および方法 - Google Patents
情報にアクセスする装置および方法Info
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- JPH06290102A JPH06290102A JP4308072A JP30807292A JPH06290102A JP H06290102 A JPH06290102 A JP H06290102A JP 4308072 A JP4308072 A JP 4308072A JP 30807292 A JP30807292 A JP 30807292A JP H06290102 A JPH06290102 A JP H06290102A
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- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/289—Object oriented databases
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- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/99931—Database or file accessing
- Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching
- Y10S707/99934—Query formulation, input preparation, or translation
Abstract
(57)【要約】
【目的】 データベース・システムを備えた知識ベース
管理システムに問い合わせる装置および方法を提供す
る。 【構成】 知識ベース管理システムでは、情報を概念に
よって記述する構成的記述を採用している。本装置の翻
訳部により構成的記述をデータベースの照会表現に翻訳
して、その構成的記述に一致する情報をデータベースか
ら検索する。翻訳部により、さらに検索したデータを構
成的記述で表示できるようにする。返された情報は、項
目ごとに、あるいはその情報を返すのに使用された構成
的記述に基づいて自動的に知識ベースに統合される。
管理システムに問い合わせる装置および方法を提供す
る。 【構成】 知識ベース管理システムでは、情報を概念に
よって記述する構成的記述を採用している。本装置の翻
訳部により構成的記述をデータベースの照会表現に翻訳
して、その構成的記述に一致する情報をデータベースか
ら検索する。翻訳部により、さらに検索したデータを構
成的記述で表示できるようにする。返された情報は、項
目ごとに、あるいはその情報を返すのに使用された構成
的記述に基づいて自動的に知識ベースに統合される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、データが格納され、か
つ照会言語の文によってアクセスされる情報システムに
関する。このような情報システムの例には、種々の従来
のデータベース管理システムがあり、関係データベー
ス、「オブジュクト指向」のデータベース、データの格
納および検索が行われるコンピュータのファイル・シス
テム、および利用者、エキスパート・システムまたはそ
の他の人工知能アルゴリズムが利用するための情報を維
持する系統的に記憶された知識ベースを備えた人工知能
システムが含まれる。
つ照会言語の文によってアクセスされる情報システムに
関する。このような情報システムの例には、種々の従来
のデータベース管理システムがあり、関係データベー
ス、「オブジュクト指向」のデータベース、データの格
納および検索が行われるコンピュータのファイル・シス
テム、および利用者、エキスパート・システムまたはそ
の他の人工知能アルゴリズムが利用するための情報を維
持する系統的に記憶された知識ベースを備えた人工知能
システムが含まれる。
【０００２】
【従来の技術】パタン化された大量のデータを格納する
情報システムが、ビジネスのほぼすべての領域に広く行
き渡っている。これらは、単純なファイル・システムか
ら、通常、磁気テープ、磁気ディスクまたは光ディスク
のような２次記憶装置に「レコード」としてデータを記
憶する複雑なデータベース管理システムにまで及ぶ。最
新のデータベース管理システムの概論が、在カリフォル
ニア州レッドウッド・シティ、ベンジャミン・カミング
ズ出版社（The Benjamin Cummings Publishing Compan
y, Inc.）のラミズ・エルマスリ（Ramez Elmasri）およ
びシャムカントＢ．ナバス（Shamkant B. Navathe）に
よる「データベースの基礎」に見ることができる。通
常、このようなシステムは---少なくとも暗黙的には---
それぞれの型の項目に対し一定のパタンを有する。例え
ば、レコードは、フィールドからなる一定の集合を有
し、それぞれの個々のレコードが、その範疇の他のすべ
てのレコードと同じフィールドの集合を持つ。レコード
における各フィールドには、データを表す特定のビット
が収容される。このデータは、通常、数または文字列の
何れかである。標準的なデータベース管理システムで
は、レコード・フォーマットからなる比較的小さな集合
（これらは一括して「スキーマ」と称する）を前もって
指定する必要がある。一般に、スキーマは、一旦選定す
ると、容易に変更することはできない。
情報システムが、ビジネスのほぼすべての領域に広く行
き渡っている。これらは、単純なファイル・システムか
ら、通常、磁気テープ、磁気ディスクまたは光ディスク
のような２次記憶装置に「レコード」としてデータを記
憶する複雑なデータベース管理システムにまで及ぶ。最
新のデータベース管理システムの概論が、在カリフォル
ニア州レッドウッド・シティ、ベンジャミン・カミング
ズ出版社（The Benjamin Cummings Publishing Compan
y, Inc.）のラミズ・エルマスリ（Ramez Elmasri）およ
びシャムカントＢ．ナバス（Shamkant B. Navathe）に
よる「データベースの基礎」に見ることができる。通
常、このようなシステムは---少なくとも暗黙的には---
それぞれの型の項目に対し一定のパタンを有する。例え
ば、レコードは、フィールドからなる一定の集合を有
し、それぞれの個々のレコードが、その範疇の他のすべ
てのレコードと同じフィールドの集合を持つ。レコード
における各フィールドには、データを表す特定のビット
が収容される。このデータは、通常、数または文字列の
何れかである。標準的なデータベース管理システムで
は、レコード・フォーマットからなる比較的小さな集合
（これらは一括して「スキーマ」と称する）を前もって
指定する必要がある。一般に、スキーマは、一旦選定す
ると、容易に変更することはできない。
【０００３】前記の種類の情報システムのもう１つの重
要な点は、情報システムからデータを取り出す何らかの
方法が通常存在することである。その方法は、粗雑であ
るか体裁を整えてあるか、または厳密であるかは別とし
て形式化したものもあれば、非常に複雑な正式な言語の
ものもあるが、ここでは、問い合わせて検索する機構の
集合の例を「照会言語」と称する。利用者（または時に
はコンピュータ・プログラムのこともある）は、それら
の照会言語で照会表現を構成し、それらを情報ベースで
「評価し」、それらの照会表現に対する解答を返しても
らう。すべての情報システムが解答をテーブルの文字の
形式で返すわけではないが、これらの解答の形式は、大
きな種類のデータ管理システム（例えば、関係データベ
ース管理システム）を表すので、「テーブル」と称す
る。
要な点は、情報システムからデータを取り出す何らかの
方法が通常存在することである。その方法は、粗雑であ
るか体裁を整えてあるか、または厳密であるかは別とし
て形式化したものもあれば、非常に複雑な正式な言語の
ものもあるが、ここでは、問い合わせて検索する機構の
集合の例を「照会言語」と称する。利用者（または時に
はコンピュータ・プログラムのこともある）は、それら
の照会言語で照会表現を構成し、それらを情報ベースで
「評価し」、それらの照会表現に対する解答を返しても
らう。すべての情報システムが解答をテーブルの文字の
形式で返すわけではないが、これらの解答の形式は、大
きな種類のデータ管理システム（例えば、関係データベ
ース管理システム）を表すので、「テーブル」と称す
る。
【０００４】情報システムとの典型的な対話により、利
用者が照会言語で照会表現を構成し、それを情報ベース
に照らして評価すると、表示画面、ハードコピー、また
はコンピュータのファイルによってテーブルまたはテー
ブルの集合がテキスト形式で返される。利用者は、それ
らのテーブルを参照して、新たな照会表現（この表現に
は以前の問い合わせの一部または全部が取り入れられて
いるものと思われる）を構成する。データベース管理シ
ステムは、ある種の検索を最適化するように構成されて
きたが、関係データベースは、一般に、「ＳＱＬ」（こ
れは、当業界では事実上の標準となった）と称する言語
での照会に応答するように設計されるようになった。こ
の言語は、基本的な照会・応答能力を提供してくれる
が、一方で、利用者がデータベースにおける情報を概念
化できるようにする方法に一種の重要な制限がある。こ
のために、利用者は、極めて柔軟性に乏しいパタンのデ
ータ（以下参照）と対話することを強いられることにな
る。
用者が照会言語で照会表現を構成し、それを情報ベース
に照らして評価すると、表示画面、ハードコピー、また
はコンピュータのファイルによってテーブルまたはテー
ブルの集合がテキスト形式で返される。利用者は、それ
らのテーブルを参照して、新たな照会表現（この表現に
は以前の問い合わせの一部または全部が取り入れられて
いるものと思われる）を構成する。データベース管理シ
ステムは、ある種の検索を最適化するように構成されて
きたが、関係データベースは、一般に、「ＳＱＬ」（こ
れは、当業界では事実上の標準となった）と称する言語
での照会に応答するように設計されるようになった。こ
の言語は、基本的な照会・応答能力を提供してくれる
が、一方で、利用者がデータベースにおける情報を概念
化できるようにする方法に一種の重要な制限がある。こ
のために、利用者は、極めて柔軟性に乏しいパタンのデ
ータ（以下参照）と対話することを強いられることにな
る。
【０００５】最も伝統的な情報システムに関するもう１
つの問題は、概念的（「外延的」と対比した場合の「内
包的」）な形式で照会を記憶しないので、完全な再評価
なしに比較されたり、検索されたり、あるいは再利用さ
れたりする。極めて大きなデータベースで照会が一旦評
価された場合、その照会の結果および照会そのものを再
計算せずに再利用できる形で保存しておくと、非常に便
利で時間の節約にもなる。「ビュー」は、スキーマで与
えられるものとは異なる形でデータベースを概念化でき
るようにするものであるが、この表示法にも制限があ
る。ビューは、ソレ自体が標準的なデータベースのテー
ブルと同様に厳格な表形式でなければならず、それに対
して行われる操作も、次のように制限されている。 ・ビューを互いに比較できない。 ・ビューに対して推論可能な唯一の方法は、背後にある
テーブルのすべての行について推論することによるもの
である。 ・ビューを直に更新できない。代わりに、ビューの新た
な要素をそのビューの基となるテーブルに挿入しなけれ
ばならない。 ・ビュー（およびそれが基づく関係的代数）では、部分
的または不完全な情報を処理するという不十分な仕事と
なる。
つの問題は、概念的（「外延的」と対比した場合の「内
包的」）な形式で照会を記憶しないので、完全な再評価
なしに比較されたり、検索されたり、あるいは再利用さ
れたりする。極めて大きなデータベースで照会が一旦評
価された場合、その照会の結果および照会そのものを再
計算せずに再利用できる形で保存しておくと、非常に便
利で時間の節約にもなる。「ビュー」は、スキーマで与
えられるものとは異なる形でデータベースを概念化でき
るようにするものであるが、この表示法にも制限があ
る。ビューは、ソレ自体が標準的なデータベースのテー
ブルと同様に厳格な表形式でなければならず、それに対
して行われる操作も、次のように制限されている。 ・ビューを互いに比較できない。 ・ビューに対して推論可能な唯一の方法は、背後にある
テーブルのすべての行について推論することによるもの
である。 ・ビューを直に更新できない。代わりに、ビューの新た
な要素をそのビューの基となるテーブルに挿入しなけれ
ばならない。 ・ビュー（およびそれが基づく関係的代数）では、部分
的または不完全な情報を処理するという不十分な仕事と
なる。
【０００６】さらに、標準的なデータベースに同質の情
報を追加するのは容易であるが、異質な情報（即ち、あ
る意味で例外的または非正統的な事柄の記述）を新たに
追加することは困難であったり、不可能であったりす
る。
報を追加するのは容易であるが、異質な情報（即ち、あ
る意味で例外的または非正統的な事柄の記述）を新たに
追加することは困難であったり、不可能であったりす
る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】データベースを備えた
ある種の人工知能によって利用される知識ベースを統合
することによってデータベースの前記の問題点を解決し
ようという試みが最近ある。知識ベースおよびその構造
の概説が、ＡＴ＆Ｔテクニカル・ジャーナル第６７巻、
第１号p.7-p.24のロナルドＪ．ブラックマン（Ronald
J. Brachman）による「知識表現および論理的判断の基
礎（The Basics of Knowledge Representation and Rea
soning）」にある。情報管理システムへのインタフェー
スとして知識ベースの処理システムを用いようとする従
来の試みには、インテリコープ（IntelliCorp）社のＫ
ＥＥコネクション（KEEConnection）システム（AAI-87
の「製品、サービスおよび研究の概観（A Review of Pr
oducts, Services, and Research）」における「情報の
断絶の橋渡し（Bridging the Information Gap）」）が
含まれるが、これは、利用者がデータベースからデータ
をＫＥＥ知識ベースに持って行けるようにするものであ
る。ＳＤＭ（１９８１年９月のデータベース・システム
６に関するＡＣＭ会報第３号のＭ．Ｍ．ハマー(Hammer)
およびＤ．Ｊ．マクラウド(McLeod)による「セマンテッ
ク（意味論的）データベース・モデル、ＳＤＭによるデ
ータベース記述（Database Description with SDM: A S
emantic Detabase Model）」）では、関係データベース
のさらにオブジュクト指向の表現を可能にするために階
層的な「意味論的データ・モデル」を用いている。これ
らのシステムは、本発明の成功の中核である本格的な構
成的記述言語も使用せず、構成的記述に対する正しい照
会表現を本発明が自動的に生成することを可能にした分
類推論も行わない。「データベースへの自然言語アクセ
ス」のシステムは、利用者が英語のような自然な言語で
問い合わせを表現できるようにしようとするものである
が、照会の結果を自動的に記憶して知識ベースに編成す
ることはできない。１９９１年２月フロリダ州マイアミ
・ビーチの「ＡＩの応用に関する第７回ＩＥＥＥ会議会
報p.134-p.140のピーターＧ．セルフリッジ（Selfridg
e）による「ソフトウェア情報システムのための知識表
現支援（Knowledge Representation Support for a Sof
tware Information system）」に説明されているコード
・ベース・システム（CODE-BASE system）は、本発明の
好ましい実施例と同様の記述論理に基づきながらも、複
合的記述からの照会表現の自動生成を可能にする分類推
論は利用していない。つまり、データベースと知識ベー
ス処理システムとを接続しようとする従来のすべてのシ
ステムは、専ら利用者がすべての照会表現（または知識
ベースのすべての書式に対するデータベースへの写像）
を手仕事で構成することに頼るか、またはデータベース
照会の記憶、編成、および自動生成を可能とするために
構成的記述言語を利用していない。従って、本明細書で
開示する装置および方法の目的は、従来の技術の以上の
問題を解決することである。
ある種の人工知能によって利用される知識ベースを統合
することによってデータベースの前記の問題点を解決し
ようという試みが最近ある。知識ベースおよびその構造
の概説が、ＡＴ＆Ｔテクニカル・ジャーナル第６７巻、
第１号p.7-p.24のロナルドＪ．ブラックマン（Ronald
J. Brachman）による「知識表現および論理的判断の基
礎（The Basics of Knowledge Representation and Rea
soning）」にある。情報管理システムへのインタフェー
スとして知識ベースの処理システムを用いようとする従
来の試みには、インテリコープ（IntelliCorp）社のＫ
ＥＥコネクション（KEEConnection）システム（AAI-87
の「製品、サービスおよび研究の概観（A Review of Pr
oducts, Services, and Research）」における「情報の
断絶の橋渡し（Bridging the Information Gap）」）が
含まれるが、これは、利用者がデータベースからデータ
をＫＥＥ知識ベースに持って行けるようにするものであ
る。ＳＤＭ（１９８１年９月のデータベース・システム
６に関するＡＣＭ会報第３号のＭ．Ｍ．ハマー(Hammer)
およびＤ．Ｊ．マクラウド(McLeod)による「セマンテッ
ク（意味論的）データベース・モデル、ＳＤＭによるデ
ータベース記述（Database Description with SDM: A S
emantic Detabase Model）」）では、関係データベース
のさらにオブジュクト指向の表現を可能にするために階
層的な「意味論的データ・モデル」を用いている。これ
らのシステムは、本発明の成功の中核である本格的な構
成的記述言語も使用せず、構成的記述に対する正しい照
会表現を本発明が自動的に生成することを可能にした分
類推論も行わない。「データベースへの自然言語アクセ
ス」のシステムは、利用者が英語のような自然な言語で
問い合わせを表現できるようにしようとするものである
が、照会の結果を自動的に記憶して知識ベースに編成す
ることはできない。１９９１年２月フロリダ州マイアミ
・ビーチの「ＡＩの応用に関する第７回ＩＥＥＥ会議会
報p.134-p.140のピーターＧ．セルフリッジ（Selfridg
e）による「ソフトウェア情報システムのための知識表
現支援（Knowledge Representation Support for a Sof
tware Information system）」に説明されているコード
・ベース・システム（CODE-BASE system）は、本発明の
好ましい実施例と同様の記述論理に基づきながらも、複
合的記述からの照会表現の自動生成を可能にする分類推
論は利用していない。つまり、データベースと知識ベー
ス処理システムとを接続しようとする従来のすべてのシ
ステムは、専ら利用者がすべての照会表現（または知識
ベースのすべての書式に対するデータベースへの写像）
を手仕事で構成することに頼るか、またはデータベース
照会の記憶、編成、および自動生成を可能とするために
構成的記述言語を利用していない。従って、本明細書で
開示する装置および方法の目的は、従来の技術の以上の
問題を解決することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記の目的は、照会言語
によってアクセス可能な実体のデータベースにアクセス
する装置によって達成される。本装置は、 ・実体のうちの１つ以上が潜在的に属する部類を定義す
る部類記述を行う手段 ・部類記述をそれによって定義される部類に属する実体
の所在を捜し当てる照会言語の１つ以上の文へと翻訳す
る手段、および ・データベースにおいてその部類に属する実体の所在を
捜し当てるために前記の文を利用する手段 を備えている。
によってアクセス可能な実体のデータベースにアクセス
する装置によって達成される。本装置は、 ・実体のうちの１つ以上が潜在的に属する部類を定義す
る部類記述を行う手段 ・部類記述をそれによって定義される部類に属する実体
の所在を捜し当てる照会言語の１つ以上の文へと翻訳す
る手段、および ・データベースにおいてその部類に属する実体の所在を
捜し当てるために前記の文を利用する手段 を備えている。
【０００９】視点を変えると、翻訳する手段は、データ
ベースにある自体を含む部類記述を与え、部類記述を行
う手段は、所在が確認された実体を記憶する手段および
実体を部類の組織へと統合する手段を備え、さらに部類
記述を行う手段は、前記の部類の組織に新たな部類記述
を追加する手段も含む。
ベースにある自体を含む部類記述を与え、部類記述を行
う手段は、所在が確認された実体を記憶する手段および
実体を部類の組織へと統合する手段を備え、さらに部類
記述を行う手段は、前記の部類の組織に新たな部類記述
を追加する手段も含む。
【００１０】このように、情報へのアクセスを改善する
ことが、本発明の目的である。照会を概念的に行うこと
のできるデータベース・システムを与えることが、もう
１つの目的である。さらに、そのデータベース・システ
ムによって与えられる情報も概念的に扱うことができる
ようなデータベースを与えることも、本発明の目的であ
る。
ことが、本発明の目的である。照会を概念的に行うこと
のできるデータベース・システムを与えることが、もう
１つの目的である。さらに、そのデータベース・システ
ムによって与えられる情報も概念的に扱うことができる
ようなデータベースを与えることも、本発明の目的であ
る。
【００１１】
【実施例】本発明の概要（図１） 図１において、１０１は人工知能システムであり、事実
のデータベースを備え、本発明を用いて実施されたもの
である。主な構成要素は次のとおりである。 ・記述言語（ＤＬ）１０３は、利用者がデータにおける
興味のある部類を記述するために用いる記述を形成する
ための統語上の規則の集合である。 ・知識ベース管理システム（ＫＢＭＳ）１０５は、言語
１０３の記述を受け取り、それらの記述を組織化して知
識ベース１０７の組織構造に記憶する。また、ＫＢＭＳ
１０５は、利用者の照会がＤＬ１０３でなされた場合、
これに応答する。 ・データベース管理システム（ＤＢＭＳ）１０９によ
り、利用者は、潜在的に大きなデータベース１１１に格
納されたデータにアクセスすることができる。 ・照会翻訳部（照会トランスレータ）１１３により、Ｄ
Ｌ１０３での利用者の記述をＤＢＭＳ１０９によって受
け付けられる照会言語（ＱＬ）１１５に翻訳する。 ・データ翻訳部（データ・トランスレータ）１１７によ
り、ＤＢＭＳ１０９から返されたデータをＤＬ１０３に
翻訳し、その翻訳したデータを利用者またはＫＢＭＳ１
０５に提示する。
のデータベースを備え、本発明を用いて実施されたもの
である。主な構成要素は次のとおりである。 ・記述言語（ＤＬ）１０３は、利用者がデータにおける
興味のある部類を記述するために用いる記述を形成する
ための統語上の規則の集合である。 ・知識ベース管理システム（ＫＢＭＳ）１０５は、言語
１０３の記述を受け取り、それらの記述を組織化して知
識ベース１０７の組織構造に記憶する。また、ＫＢＭＳ
１０５は、利用者の照会がＤＬ１０３でなされた場合、
これに応答する。 ・データベース管理システム（ＤＢＭＳ）１０９によ
り、利用者は、潜在的に大きなデータベース１１１に格
納されたデータにアクセスすることができる。 ・照会翻訳部（照会トランスレータ）１１３により、Ｄ
Ｌ１０３での利用者の記述をＤＢＭＳ１０９によって受
け付けられる照会言語（ＱＬ）１１５に翻訳する。 ・データ翻訳部（データ・トランスレータ）１１７によ
り、ＤＢＭＳ１０９から返されたデータをＤＬ１０３に
翻訳し、その翻訳したデータを利用者またはＫＢＭＳ１
０５に提示する。
【００１２】システム１０１の動作は、次のとおりであ
る。利用者が、応答されるべき照会（表現）を提示する
（１１９）。この照会は、記述言語１０３（これにより
照会が構成される統語上の取り決めを指定するものであ
る）によって生成される。ＤＬ１０３で系統的に表現さ
れた照会が、照会翻訳部１１３に渡され、ＱＬ１１５に
翻訳され、さらにデータベース管理システム１０９によ
って受け付けられる。ＤＢＭＳ１０９は、その記憶され
ているデータベース１１１のデータに関する照会を処理
し、解答をテーブル１２３の形式で返す。
る。利用者が、応答されるべき照会（表現）を提示する
（１１９）。この照会は、記述言語１０３（これにより
照会が構成される統語上の取り決めを指定するものであ
る）によって生成される。ＤＬ１０３で系統的に表現さ
れた照会が、照会翻訳部１１３に渡され、ＱＬ１１５に
翻訳され、さらにデータベース管理システム１０９によ
って受け付けられる。ＤＢＭＳ１０９は、その記憶され
ているデータベース１１１のデータに関する照会を処理
し、解答をテーブル１２３の形式で返す。
【００１３】また、利用者は、データ翻訳部１１７を通
して渡される照会の結果を持つことによりＤＬ１０３で
表現された照会の結果を受け取ることができる。これ
は、データベースにおける適切な個体のＤＬ記述を与え
る（１２５／１２６）。
して渡される照会の結果を持つことによりＤＬ１０３で
表現された照会の結果を受け取ることができる。これ
は、データベースにおける適切な個体のＤＬ記述を与え
る（１２５／１２６）。
【００１４】また、翻訳部１１７によって生成される形
式の照会結果１２６は、ＫＢＭＳ１０５に直に渡して、
将来の参照のために（ＫＢＭＳ統合処理１２７を用い
て）記憶しておくことも可能である。最終的に、利用者
は、ＤＬ１０３で表現された新たな記述１２９を知識ベ
ース１０７に直接追加することができる。この新たな記
述１２９は、一度ＤＬ１０３で表されると、増加的記述
による統合処理１３１によって知識ベース１０７にある
組織化された記述に加えることができる。この統合化に
よる追加の効果は、知識ベース１０７に以前に導入され
た個々のオブジェクトがすべて新たな記述を満足するか
どうかを調べるために自動的に検査され、合格したもの
はすべてその新たな記述１２９に属するものとして分類
されることである。
式の照会結果１２６は、ＫＢＭＳ１０５に直に渡して、
将来の参照のために（ＫＢＭＳ統合処理１２７を用い
て）記憶しておくことも可能である。最終的に、利用者
は、ＤＬ１０３で表現された新たな記述１２９を知識ベ
ース１０７に直接追加することができる。この新たな記
述１２９は、一度ＤＬ１０３で表されると、増加的記述
による統合処理１３１によって知識ベース１０７にある
組織化された記述に加えることができる。この統合化に
よる追加の効果は、知識ベース１０７に以前に導入され
た個々のオブジェクトがすべて新たな記述を満足するか
どうかを調べるために自動的に検査され、合格したもの
はすべてその新たな記述１２９に属するものとして分類
されることである。
【００１５】ＫＢＭＳ１０５は、ＫＢＭＳによって直接
応答されるべき照会として利用者の記述を知識ベース１
０７に記憶されている情報に基づいていつでも受け付け
る（１３１）ことができる。従って、このような照会へ
の解答１３３は、ＫＢ１０７に登録された以前の記述だ
けでなく、翻訳部１１７を介してデータベースからそれ
に登録されたすべてのデータも考慮したものである。
応答されるべき照会として利用者の記述を知識ベース１
０７に記憶されている情報に基づいていつでも受け付け
る（１３１）ことができる。従って、このような照会へ
の解答１３３は、ＫＢ１０７に登録された以前の記述だ
けでなく、翻訳部１１７を介してデータベースからそれ
に登録されたすべてのデータも考慮したものである。
【００１６】本発明の構成および動作 実施例において、初期の「生の」データは、通常のデー
タベース管理システム１０９によって管理される通常の
データベース１１１に保持される。この実施例では、関
係データベース・マネージャを用いるが、これは、図２
に例示したようにデータベース・スキーマ２０１および
関係テーブルの形式のデータを少なくとも含む。この種
の関係データベース・マネージャは、広く使用され周知
である（データベース技術への入門として知られてい
る。前記のナバス(Navathe)の文献参照）。テーブル
は、レコードまたは「行」の単なる集合であり、所与の
テーブルにおける各行は、そのテーブル内の他のすべて
の行と同じ構造（これは、このテーブルのスキーマによ
って指定される）を持つ。例えば、図３において、「PE
OPLE」というテーブル３０３からレコードの例を見るこ
とができる。このテーブルに対するスキーマ３０１によ
り、行の書式の条件が与えられ、特に、PEOPLEテーブル
における各行がNAME（名前）、YEARS（年齢）、SEX（性
別）、MOTHER（母親）、FATHER（父親）の各フィールド
を持たなければならないことが述べられる（定義域、即
ち許される値の集合もスキーマにおいて指定することが
できる。例えば、年齢は整数に制限され、性別は集合
｛Ｍ，Ｆ｝の要素でなければならないなど。）。この例
では、名前が「CHUCK」という人物は、年齢＝４１、性
別＝Ｍ、母親＝LIZ、そして父親＝PHILと記述される。
タベース管理システム１０９によって管理される通常の
データベース１１１に保持される。この実施例では、関
係データベース・マネージャを用いるが、これは、図２
に例示したようにデータベース・スキーマ２０１および
関係テーブルの形式のデータを少なくとも含む。この種
の関係データベース・マネージャは、広く使用され周知
である（データベース技術への入門として知られてい
る。前記のナバス(Navathe)の文献参照）。テーブル
は、レコードまたは「行」の単なる集合であり、所与の
テーブルにおける各行は、そのテーブル内の他のすべて
の行と同じ構造（これは、このテーブルのスキーマによ
って指定される）を持つ。例えば、図３において、「PE
OPLE」というテーブル３０３からレコードの例を見るこ
とができる。このテーブルに対するスキーマ３０１によ
り、行の書式の条件が与えられ、特に、PEOPLEテーブル
における各行がNAME（名前）、YEARS（年齢）、SEX（性
別）、MOTHER（母親）、FATHER（父親）の各フィールド
を持たなければならないことが述べられる（定義域、即
ち許される値の集合もスキーマにおいて指定することが
できる。例えば、年齢は整数に制限され、性別は集合
｛Ｍ，Ｆ｝の要素でなければならないなど。）。この例
では、名前が「CHUCK」という人物は、年齢＝４１、性
別＝Ｍ、母親＝LIZ、そして父親＝PHILと記述される。
【００１７】実施例では、データベース１１１のデータ
２０３は、照会言語１１５を介してアクセスされる。最
も一般的な例は、ＳＱＬであり、これによれば、利用者
は、テーブルの集合から種々の列を選択（技術的には射
影(projection)）することができる。ただし、行の選択
は、属性の値に基づいて２つのテーブルを１つに「結合
(join)」する（例えば、社会保証番号に基づいて２つの
テーブルを結合すると、同一の個人に関して組み合わさ
れた情報を持つ行が生成される）節を含む種々の節によ
って制限される。ＳＱＬの照会表現（qurey）の形式
は、次のように比較的単純である。 select＜フィールド名＞ from＜テーブル名＞ where＜行の満たすべき条件＞ このような選択文の後に、「〜によるグループ化（grou
p by）」の節の指示により同じフィールド値を有するす
べての行を一まとめにすることによって属性の集合を可
能にするグループ化の節を続けることができる。例え
ば、ＣＨＩＬＤ＿ＴＡＢＬＥというテーブルが親／子の
対１つにつき１つの行を持つことによって一人の人物と
その子との間の関係の集合を獲得している場合、各人物
に対する子の数であれば、 select 親, count(*) from CHILD_TABLE group by 親 というqueryによって得ることができる。この実施例で
は、知識ベース管理システム１０５は、「記述論理」
（しばしば「術語的論理」）と称する一種の形式主義に
基づいている。ＫＬ−Ｏｎｅと称する周知のシステムに
起源の大部分を負う周知の種類の人工知能表現言語があ
る。（ＫＬ−Ｏｎｅについては、１９８５年４−５月の
認識科学（Cognitive Science）誌第９巻、第２号p.171
-p.216のＲ．Ｊ．ブラックマン（Brachman）およびＪ．
Ｇ。シュモルツェ（Schmolze）による「ＫＬ−Ｏｎｅ知
識表現システムの概要（A Overview of the KL-One Kno
wledge Representation System）」が参考になる。）こ
のような記述論理の重要な要素は、利用者が複雑な記述
（英語の名詞句とほぼ同等のもの）を構成的に表すこと
を可能にする記述言語（ＤＬ１０３）である。つまり、
この言語は、以前に定義済みの概念（concept）から構
成的な方法で組み立てられた完全に定義済みの概念の表
現を可能とするものである。「ＣＡＴ」のような概念の
場合、猫の属性の完全に必要かつ十分な記述を発見する
ことは実質的に不可能なので、ＤＬでは十分に定義され
ない。このため、ＣＡＴの形式上の記述は、「基本の」
記述または概念と言われるものになる。しかしながら、
「青い目をしたＣＡＴ」の概念であれば、概念ＣＡＴお
よび属性ＥＹＥ−ＣＯＬＯＲから構成的に組み立てるこ
とができる。このようにして、ＣＡＴ−ＷＩＴＨ−ＢＬ
ＵＥ−ＥＹＥＳ（形式上の記述または概念）は、構成的
なまたは「定義済みの」記述または概念と考えられる。
２０３は、照会言語１１５を介してアクセスされる。最
も一般的な例は、ＳＱＬであり、これによれば、利用者
は、テーブルの集合から種々の列を選択（技術的には射
影(projection)）することができる。ただし、行の選択
は、属性の値に基づいて２つのテーブルを１つに「結合
(join)」する（例えば、社会保証番号に基づいて２つの
テーブルを結合すると、同一の個人に関して組み合わさ
れた情報を持つ行が生成される）節を含む種々の節によ
って制限される。ＳＱＬの照会表現（qurey）の形式
は、次のように比較的単純である。 select＜フィールド名＞ from＜テーブル名＞ where＜行の満たすべき条件＞ このような選択文の後に、「〜によるグループ化（grou
p by）」の節の指示により同じフィールド値を有するす
べての行を一まとめにすることによって属性の集合を可
能にするグループ化の節を続けることができる。例え
ば、ＣＨＩＬＤ＿ＴＡＢＬＥというテーブルが親／子の
対１つにつき１つの行を持つことによって一人の人物と
その子との間の関係の集合を獲得している場合、各人物
に対する子の数であれば、 select 親, count(*) from CHILD_TABLE group by 親 というqueryによって得ることができる。この実施例で
は、知識ベース管理システム１０５は、「記述論理」
（しばしば「術語的論理」）と称する一種の形式主義に
基づいている。ＫＬ−Ｏｎｅと称する周知のシステムに
起源の大部分を負う周知の種類の人工知能表現言語があ
る。（ＫＬ−Ｏｎｅについては、１９８５年４−５月の
認識科学（Cognitive Science）誌第９巻、第２号p.171
-p.216のＲ．Ｊ．ブラックマン（Brachman）およびＪ．
Ｇ。シュモルツェ（Schmolze）による「ＫＬ−Ｏｎｅ知
識表現システムの概要（A Overview of the KL-One Kno
wledge Representation System）」が参考になる。）こ
のような記述論理の重要な要素は、利用者が複雑な記述
（英語の名詞句とほぼ同等のもの）を構成的に表すこと
を可能にする記述言語（ＤＬ１０３）である。つまり、
この言語は、以前に定義済みの概念（concept）から構
成的な方法で組み立てられた完全に定義済みの概念の表
現を可能とするものである。「ＣＡＴ」のような概念の
場合、猫の属性の完全に必要かつ十分な記述を発見する
ことは実質的に不可能なので、ＤＬでは十分に定義され
ない。このため、ＣＡＴの形式上の記述は、「基本の」
記述または概念と言われるものになる。しかしながら、
「青い目をしたＣＡＴ」の概念であれば、概念ＣＡＴお
よび属性ＥＹＥ−ＣＯＬＯＲから構成的に組み立てるこ
とができる。このようにして、ＣＡＴ−ＷＩＴＨ−ＢＬ
ＵＥ−ＥＹＥＳ（形式上の記述または概念）は、構成的
なまたは「定義済みの」記述または概念と考えられる。
【００１８】ＤＬに基づくＫＢＭＳシステムは、ＣＡＴ
−ＷＩＴＨ−ＢＬＵＥ−ＥＹＥＳのような項目の利用者
の記述をとり、それらを分類する---前に指定されたす
べての項目に対する関係を見つける。この分類の手順
は、ＤＬで表現された項目の任意の対の間に概括（即ち
「包含」）関係を見いだす能力に依存する。分類の処理
により、新たなものより一般的な（即ち、新たなものを
包含する）以前に指定されたすべての記述、および新た
なものより特殊な（即ち、新たなものにより包含され
る）以前に指定されたすべての記述を発見する。より一
般的なもののうち何れが最も特別であるか、またより特
別なもののうち何れが最も一般的であるかを発見して、
新たなものをそれらの間に置くことができる。これによ
って、概念の間に概括順序付け---包含関係に基づく部
分的順序付けが与えられる。ほとんどのＤＬは、記述が
多数の親の（より一般的な）記述を持つことを許すた
め、厳密な階層的順序化は与えないが、前記の順序付け
は、通常、ある種の階層として導かれる。
−ＷＩＴＨ−ＢＬＵＥ−ＥＹＥＳのような項目の利用者
の記述をとり、それらを分類する---前に指定されたす
べての項目に対する関係を見つける。この分類の手順
は、ＤＬで表現された項目の任意の対の間に概括（即ち
「包含」）関係を見いだす能力に依存する。分類の処理
により、新たなものより一般的な（即ち、新たなものを
包含する）以前に指定されたすべての記述、および新た
なものより特殊な（即ち、新たなものにより包含され
る）以前に指定されたすべての記述を発見する。より一
般的なもののうち何れが最も特別であるか、またより特
別なもののうち何れが最も一般的であるかを発見して、
新たなものをそれらの間に置くことができる。これによ
って、概念の間に概括順序付け---包含関係に基づく部
分的順序付けが与えられる。ほとんどのＤＬは、記述が
多数の親の（より一般的な）記述を持つことを許すた
め、厳密な階層的順序化は与えないが、前記の順序付け
は、通常、ある種の階層として導かれる。
【００１９】好ましい実施例では、選択のＤＬは、クラ
シック（CLASSIC）という言語である。（この言語に付
いては、１９９１年のＡＴ＆Ｔベル研究所技術報告の
Ｌ．Ａ．レスニック(Resnick)による「ＣＬＡＳＳＩＣ
ユーザーズ・マニュアル」、１９９１年マーガン・コー
フマンによるＪ．ソワ(Sowa)版の「意味ネットワークの
原理---知識の表現の調査（Principles of Semantic Ne
tworks: Exploratins inthe Representation of Knowle
dge）」p.401-p.456におけるＲ．Ｊ．ブラックマン、
Ａ．ボージダ(Borgida)、Ｄ．Ｌ．マクギネス(McGuinne
ss)、Ｐ．Ｆ．パテル=シュネイダー(Schneider)、およ
びＬ．Ａ．レスニックによる「クラシックと共に暮ら
す：ＫＬ−Ｏｎｅ風の言語の使い時と使い方（Living w
ith Classic:How and When to Use a KL-One-like Lang
uage）」が参考になる。）クラシックは、前記の一群の
記述言語を代表する多数の記述形成複合概念を有する。
クラシックの知識ベース１０７は、３つの主要な部分を
有する（図２参照）。即ち、（１）概念定義の集合２０
５。これらは、クラシックのＫＢＭＳによって記憶し組
織化された名前付きの記述である。前述のように、この
定義は、基本（２０７）でも、構成的（「定義済みのも
の」---２０９）でもよい。（２）２項関係定義２１１
の集合。クラシックでは、これらの定義は、１つ以上の
値（例えば、子）を持ち得る「役割（role）」２１３、
または単一の値（例えば、年齢、母親など）しか持てな
い「属性」２１５の何れかであり得る。（３）個々のオ
ブジェクトの記述の集合２１７。これらは、概念定義２
０５による世界における個々のオブジェクトを特徴付
け、かつ役割の定義２１１により共に関係付けられてい
る。
シック（CLASSIC）という言語である。（この言語に付
いては、１９９１年のＡＴ＆Ｔベル研究所技術報告の
Ｌ．Ａ．レスニック(Resnick)による「ＣＬＡＳＳＩＣ
ユーザーズ・マニュアル」、１９９１年マーガン・コー
フマンによるＪ．ソワ(Sowa)版の「意味ネットワークの
原理---知識の表現の調査（Principles of Semantic Ne
tworks: Exploratins inthe Representation of Knowle
dge）」p.401-p.456におけるＲ．Ｊ．ブラックマン、
Ａ．ボージダ(Borgida)、Ｄ．Ｌ．マクギネス(McGuinne
ss)、Ｐ．Ｆ．パテル=シュネイダー(Schneider)、およ
びＬ．Ａ．レスニックによる「クラシックと共に暮ら
す：ＫＬ−Ｏｎｅ風の言語の使い時と使い方（Living w
ith Classic:How and When to Use a KL-One-like Lang
uage）」が参考になる。）クラシックは、前記の一群の
記述言語を代表する多数の記述形成複合概念を有する。
クラシックの知識ベース１０７は、３つの主要な部分を
有する（図２参照）。即ち、（１）概念定義の集合２０
５。これらは、クラシックのＫＢＭＳによって記憶し組
織化された名前付きの記述である。前述のように、この
定義は、基本（２０７）でも、構成的（「定義済みのも
の」---２０９）でもよい。（２）２項関係定義２１１
の集合。クラシックでは、これらの定義は、１つ以上の
値（例えば、子）を持ち得る「役割（role）」２１３、
または単一の値（例えば、年齢、母親など）しか持てな
い「属性」２１５の何れかであり得る。（３）個々のオ
ブジェクトの記述の集合２１７。これらは、概念定義２
０５による世界における個々のオブジェクトを特徴付
け、かつ役割の定義２１１により共に関係付けられてい
る。
【００２０】ＤＬ１０３の複合概念の例を図３に与え
る。PERSON（人物）の基本（primitive）概念の定義３
０５によれば、人物は、とりわけ（この条件は「基本
の」複合概念の意味である）、多くとも二人の親、正確
に１つの性別、および正確に１つの年齢を有する何かで
あるという。MOTHER（母親）の構成的概念定義３０７に
よれば、MOTHERという用語を「性別が正に『女』であ
り、かつ子を少なくとも一人は持つ人物」という語句と
同等視している。知識ベースのオブジェクト部分には、
個体は名前付きの概念３０９を満足する、即ちＬＩＺは
以前に定義済みの概念MOTHERを満たすという主張があ
り、さらにＬＩＺは年齢＝６５であるなど、年齢のよう
な役割による個体３１１どうしの間の関係（この実施例
では構造を持たないので、図示せず）の主張もある。
る。PERSON（人物）の基本（primitive）概念の定義３
０５によれば、人物は、とりわけ（この条件は「基本
の」複合概念の意味である）、多くとも二人の親、正確
に１つの性別、および正確に１つの年齢を有する何かで
あるという。MOTHER（母親）の構成的概念定義３０７に
よれば、MOTHERという用語を「性別が正に『女』であ
り、かつ子を少なくとも一人は持つ人物」という語句と
同等視している。知識ベースのオブジェクト部分には、
個体は名前付きの概念３０９を満足する、即ちＬＩＺは
以前に定義済みの概念MOTHERを満たすという主張があ
り、さらにＬＩＺは年齢＝６５であるなど、年齢のよう
な役割による個体３１１どうしの間の関係（この実施例
では構造を持たないので、図示せず）の主張もある。
【００２１】ＫＢＭＳ１０５によってサポートされるア
ルゴリズムには、次のものがある。即ち、（１）既に説
明したような記述の分類１３５----これは、利用者から
部類または個体の記述１２９を受け取り、それを知識ベ
ース１０７の概括順序の正しい位置に追加する能力を与
える、（２）利用者の照会１３１に知識ベース１０７か
ら直接解答するアルゴリズム１３７、（３）新たな記述
１２９を受け取って概括順序に追加するほか、オブジェ
クト・ベースに現在あるすべての個体を新たな記述につ
いて分類する新たな記述１３１に対する追加的分類アル
ゴリズム----このアルゴリズムは、変形でもアルゴリズ
ム１３５でもよい、（４）データベースから来る個体の
統合を分類関数１３５を呼び出すことなく可能とするＫ
ＢＭＳ統合関数の特殊な集合１２７----これは、知識ベ
ース１０７における個々のオブジェクトを非常に複雑で
時間のかかる分類機構に訴えることなく生成する裏口的
な方法である。個体は、知識ベースの一貫性および完全
性を保つような方法で統合されなければならない。この
ような統合化は、本システムの重要な点の１つである。
統合が正しく行われるという保証は、データベース・マ
ネージャへの照会の翻訳部１１３による正しい組み立て
によって与えられる。
ルゴリズムには、次のものがある。即ち、（１）既に説
明したような記述の分類１３５----これは、利用者から
部類または個体の記述１２９を受け取り、それを知識ベ
ース１０７の概括順序の正しい位置に追加する能力を与
える、（２）利用者の照会１３１に知識ベース１０７か
ら直接解答するアルゴリズム１３７、（３）新たな記述
１２９を受け取って概括順序に追加するほか、オブジェ
クト・ベースに現在あるすべての個体を新たな記述につ
いて分類する新たな記述１３１に対する追加的分類アル
ゴリズム----このアルゴリズムは、変形でもアルゴリズ
ム１３５でもよい、（４）データベースから来る個体の
統合を分類関数１３５を呼び出すことなく可能とするＫ
ＢＭＳ統合関数の特殊な集合１２７----これは、知識ベ
ース１０７における個々のオブジェクトを非常に複雑で
時間のかかる分類機構に訴えることなく生成する裏口的
な方法である。個体は、知識ベースの一貫性および完全
性を保つような方法で統合されなければならない。この
ような統合化は、本システムの重要な点の１つである。
統合が正しく行われるという保証は、データベース・マ
ネージャへの照会の翻訳部１１３による正しい組み立て
によって与えられる。
【００２２】照会トランスレータ（照会翻訳部） 前記のように、利用者は、記述言語１０３で記述および
（または）照会表現を構成する。これらは、システムに
与えられ、他の記述の概括順序の適切な位置がアルゴリ
ズム１３５によって発見される。利用者が生成した記述
は、大抵、名前が付けられて知識ベース１０７の概括順
序に永続的に記憶される。利用者の記述が、完全に構成
的で、システムにとって既知の用語のみを使用している
場合、データベースの照会言語１１５による照会が、照
会翻訳部によってアルゴリズム的に生成され、データベ
ースに発行される。データベースの照会処理が最適化さ
れていれば、この照会は、その最適化を利用するように
構成される。如何なる場合も、結果が記述言語システム
に返されたときに、個々のオブジェクトに対する基本的
な分類アルゴリズムが動作する必要のないように、照会
表現は構造化される。これは、本発明の１つの重要な利
点である。これは、１１１のようなデータベースが１０
５のようなＫＢＭＳシステムの典型的な用途に比較して
巨大になる傾向があり、ＳＱＬの照会プロセッサが高度
に最適化され、かつデータベースが高度にインデックス
化されているので、ＤＢの照会プロセッサ（１０９）が
解答を算出して、それを知識ベースに分類せずに組み込
むのに要する時間は、それがデータベースから一度に１
つの個別のオブジェクトを追加して、新たな個体のすべ
て（潜在的に何万という）に対し正しい親の記述を見つ
けるために通常の分類アルゴリズム１３５を用いるのに
要する時間より普通はかなり短いからである。
（または）照会表現を構成する。これらは、システムに
与えられ、他の記述の概括順序の適切な位置がアルゴリ
ズム１３５によって発見される。利用者が生成した記述
は、大抵、名前が付けられて知識ベース１０７の概括順
序に永続的に記憶される。利用者の記述が、完全に構成
的で、システムにとって既知の用語のみを使用している
場合、データベースの照会言語１１５による照会が、照
会翻訳部によってアルゴリズム的に生成され、データベ
ースに発行される。データベースの照会処理が最適化さ
れていれば、この照会は、その最適化を利用するように
構成される。如何なる場合も、結果が記述言語システム
に返されたときに、個々のオブジェクトに対する基本的
な分類アルゴリズムが動作する必要のないように、照会
表現は構造化される。これは、本発明の１つの重要な利
点である。これは、１１１のようなデータベースが１０
５のようなＫＢＭＳシステムの典型的な用途に比較して
巨大になる傾向があり、ＳＱＬの照会プロセッサが高度
に最適化され、かつデータベースが高度にインデックス
化されているので、ＤＢの照会プロセッサ（１０９）が
解答を算出して、それを知識ベースに分類せずに組み込
むのに要する時間は、それがデータベースから一度に１
つの個別のオブジェクトを追加して、新たな個体のすべ
て（潜在的に何万という）に対し正しい親の記述を見つ
けるために通常の分類アルゴリズム１３５を用いるのに
要する時間より普通はかなり短いからである。
【００２３】分類アルゴリズム１３５は、ＣＬＡＳＳＩ
Ｃおよびその他多数のようなＤＬを基本としたシステム
にとっては普通の機構である（「アプリケーションに関
するコンピュータと数学(Computers and Mathematics w
ith Applications)」の「人工知能における意味ネット
ワークに関する特別号(Special Issue on Semantic Net
works in Artificial Intelligence)」にあるウィリア
ムＡ．ウッズ(WilliamA. Woods)およびジェームズＧ．
シュモルツ(James G. Schnolze)による「ＫＬ−ＯＮＥ
ファミリー」参照）が、照会トランスレータ１１３はそ
うではない。図４に翻訳部に関する本発明の詳細を示
す。このトランスレータの中心部分は、アルゴリズム１
であり、ＤＬ１０３で表された構成的概念記述４０１お
よび２組のビューの定義４０３および４０５を入力とし
て受け取る。ビューの定義は、知識ベース１０７に定義
済みの基本概念および役割に対する照会言語１１５（Ｓ
ＱＬ）の表現である。
Ｃおよびその他多数のようなＤＬを基本としたシステム
にとっては普通の機構である（「アプリケーションに関
するコンピュータと数学(Computers and Mathematics w
ith Applications)」の「人工知能における意味ネット
ワークに関する特別号(Special Issue on Semantic Net
works in Artificial Intelligence)」にあるウィリア
ムＡ．ウッズ(WilliamA. Woods)およびジェームズＧ．
シュモルツ(James G. Schnolze)による「ＫＬ−ＯＮＥ
ファミリー」参照）が、照会トランスレータ１１３はそ
うではない。図４に翻訳部に関する本発明の詳細を示
す。このトランスレータの中心部分は、アルゴリズム１
であり、ＤＬ１０３で表された構成的概念記述４０１お
よび２組のビューの定義４０３および４０５を入力とし
て受け取る。ビューの定義は、知識ベース１０７に定義
済みの基本概念および役割に対する照会言語１１５（Ｓ
ＱＬ）の表現である。
【００２４】ビューの定義４０３は、基本概念に対する
ものであり、照会言語インタープリタ１０９によって実
行されたときに基本概念の記述を満たす各オブジェクト
に対しそれぞれ１行ずつ備えたテーブルを返すように、
構成される。例えば、図５に示したように、PERSONなど
の基本概念をビュー５０３（PERSON_VIEW）によって定
義することができ、これによって、データベースにおけ
る人物一人あたり１行を検索する。このビューは、その
ようなテーブルをデータベース・テーブルPEOPLEから引
き出す。尚、返される行は、各属性に対しデータベース
から値を埋めていなければならない。この例では、PERS
ONのビュー５０３は、データベースのレコードの性別フ
ィールドから性の属性の値を取り出し、データベース・
レコードのYEARSのフィールドからAGEの属性の値を取り
出す。また、キーに基づいて各個体に知識ベースにおけ
る固有の名前が与えられるように、生成される各行は、
キーを持たなければならない。例５０３において、キー
はPEOPLEのテーブルの名前フィールドから取られる。こ
れは、データベースの単一のフィールドを単一の知識ベ
ースの属性に割り当てる（写像）ので、特に単純なビュ
ーであるが、写像は、さらに複雑になる可能性があり、
一般には、本質的にさらに複雑である。
ものであり、照会言語インタープリタ１０９によって実
行されたときに基本概念の記述を満たす各オブジェクト
に対しそれぞれ１行ずつ備えたテーブルを返すように、
構成される。例えば、図５に示したように、PERSONなど
の基本概念をビュー５０３（PERSON_VIEW）によって定
義することができ、これによって、データベースにおけ
る人物一人あたり１行を検索する。このビューは、その
ようなテーブルをデータベース・テーブルPEOPLEから引
き出す。尚、返される行は、各属性に対しデータベース
から値を埋めていなければならない。この例では、PERS
ONのビュー５０３は、データベースのレコードの性別フ
ィールドから性の属性の値を取り出し、データベース・
レコードのYEARSのフィールドからAGEの属性の値を取り
出す。また、キーに基づいて各個体に知識ベースにおけ
る固有の名前が与えられるように、生成される各行は、
キーを持たなければならない。例５０３において、キー
はPEOPLEのテーブルの名前フィールドから取られる。こ
れは、データベースの単一のフィールドを単一の知識ベ
ースの属性に割り当てる（写像）ので、特に単純なビュ
ーであるが、写像は、さらに複雑になる可能性があり、
一般には、本質的にさらに複雑である。
【００２５】ビューの定義４０５も同様である。これら
の定義は、知識ベース１０７における役割に対応する。
役割のビューの定義は、各行に２つのフィールド、即ち
知識ベース１０７において役割が発生するもととなる個
体に対するフィールド、およびその役割の値に対するフ
ィールドを有するテーブルをデータベースから返さなけ
ればならない。ビューの定義５０５が例となる。これ
は、子の役割に該当するものをデータベースから決定す
るビューを定義する。尚、CHILDREN_VIEWは、２つのフ
ィールドを持つ行を備えたテーブルを返すが、第１のフ
ィールドは、PEOPLE関係の父親または母親の何れかのフ
ィールドを持ってくることによって計算され、第２のフ
ィールドは、人物の名前を持ってくることによって計算
される。このようにして、前記の例では、ビューの定義
５０５が与えられと、次のテーブルを返す（ＳＱＬにお
けるUNION演算子により、２つのテーブルの結合したテ
ーブルが生成される）。 列１ 列２ --------------- PHIL CHUCK LIZ CHUCK ここでの意味は、PHILおよびLIZが知識ベースに適切に
渡し戻されると、それらの子の役割に該当するものとし
てCHUCKがそれぞれに与えられるということである。換
言すれば、各々が、子としてCHUCKを持つと独立して主
張される。尚、データベースからのこの変換は、従来の
ものほど明瞭ではない----ここでは、母親および父親に
対する別個のフィールドを有する単一のテーブルからLI
ZおよびPHILに対する子の関係に関する別個の主張へと
変換しているのである。ある意味では、これによって、
変換における関係の方向が逆になる。
の定義は、知識ベース１０７における役割に対応する。
役割のビューの定義は、各行に２つのフィールド、即ち
知識ベース１０７において役割が発生するもととなる個
体に対するフィールド、およびその役割の値に対するフ
ィールドを有するテーブルをデータベースから返さなけ
ればならない。ビューの定義５０５が例となる。これ
は、子の役割に該当するものをデータベースから決定す
るビューを定義する。尚、CHILDREN_VIEWは、２つのフ
ィールドを持つ行を備えたテーブルを返すが、第１のフ
ィールドは、PEOPLE関係の父親または母親の何れかのフ
ィールドを持ってくることによって計算され、第２のフ
ィールドは、人物の名前を持ってくることによって計算
される。このようにして、前記の例では、ビューの定義
５０５が与えられと、次のテーブルを返す（ＳＱＬにお
けるUNION演算子により、２つのテーブルの結合したテ
ーブルが生成される）。 列１ 列２ --------------- PHIL CHUCK LIZ CHUCK ここでの意味は、PHILおよびLIZが知識ベースに適切に
渡し戻されると、それらの子の役割に該当するものとし
てCHUCKがそれぞれに与えられるということである。換
言すれば、各々が、子としてCHUCKを持つと独立して主
張される。尚、データベースからのこの変換は、従来の
ものほど明瞭ではない----ここでは、母親および父親に
対する別個のフィールドを有する単一のテーブルからLI
ZおよびPHILに対する子の関係に関する別個の主張へと
変換しているのである。ある意味では、これによって、
変換における関係の方向が逆になる。
【００２６】５０３および５０５のようなビューが、ア
ルゴリズム１によって入力として取られ、入力の正しい
記述４０１をデータベースの照会言語へと変換するため
に使用される。例えば、利用者が記述５０１（「CHILDR
ENにCHUCKを含む人物」を意味する）を入力した場合、
アルゴリズム１は、PERSONおよびCHILDREN（共に記述５
０１において使用されている）に対するビューの定義５
０３および５０５を利用し、ＳＱＬの照会表現（quer
y）５０７を生成する。query５０７は、PERSON_VIEWお
よびCHILDREN_VIEWのテーブルを結合し、PERSON_VIEWか
ら名前がCHILDREN_VIEWテーブルにおける「from」フィ
ールドと同じであるような行を返すように要求する（こ
れが結合である。両方のテーブルが同じ個人に付いて述
べていることを確かめるために、ビュー５０３によって
生成されたキー・フィールドをここでは使用する）が、
この場合、問題の人物は、CHUCKのデータベース名（DBN
ame）が同じ行の「to」フィールドにあるとき、CHILDRE
N_VIEWテーブルにおける行の「from」フィールドにあ
る。前記の場合、これにより、PEOPLEテーブル（図示せ
ず）に恐らく存在するLIZおよびPHILに対する行が返さ
れることになる。
ルゴリズム１によって入力として取られ、入力の正しい
記述４０１をデータベースの照会言語へと変換するため
に使用される。例えば、利用者が記述５０１（「CHILDR
ENにCHUCKを含む人物」を意味する）を入力した場合、
アルゴリズム１は、PERSONおよびCHILDREN（共に記述５
０１において使用されている）に対するビューの定義５
０３および５０５を利用し、ＳＱＬの照会表現（quer
y）５０７を生成する。query５０７は、PERSON_VIEWお
よびCHILDREN_VIEWのテーブルを結合し、PERSON_VIEWか
ら名前がCHILDREN_VIEWテーブルにおける「from」フィ
ールドと同じであるような行を返すように要求する（こ
れが結合である。両方のテーブルが同じ個人に付いて述
べていることを確かめるために、ビュー５０３によって
生成されたキー・フィールドをここでは使用する）が、
この場合、問題の人物は、CHUCKのデータベース名（DBN
ame）が同じ行の「to」フィールドにあるとき、CHILDRE
N_VIEWテーブルにおける行の「from」フィールドにあ
る。前記の場合、これにより、PEOPLEテーブル（図示せ
ず）に恐らく存在するLIZおよびPHILに対する行が返さ
れることになる。
【００２７】そのようなquery４０７／５０７を構成す
るアルゴリズム１を図６に示す。前処理ステップ６０１
において、query４０１を処理するためにより便利な形
式に変換する。前処理により、少なくとも記憶された概
括順序ですべての記述に対し、（１）役割を伴う制限か
らの属性を伴う条件の制限、（２）(ALL p C)の形式の
一般的なALL制限からの(ALL P (NOE-OF...))および(ALL
p (TEST-H...))の形式の制限の分離、および（３）(AT
-MOST n p)制限と(AT-LEAST m p)制限から単一の制限(N
UM-BDS p m n)への結合を行う。これにより、有効なＳ
ＱＬ queryへの写像がさらに容易になる（例えば、図５
に例示したように属性を個体について集めることができ
るが、役割は、役割のビュー・テーブルにおいて別個の
行に表さなければならない）。
るアルゴリズム１を図６に示す。前処理ステップ６０１
において、query４０１を処理するためにより便利な形
式に変換する。前処理により、少なくとも記憶された概
括順序ですべての記述に対し、（１）役割を伴う制限か
らの属性を伴う条件の制限、（２）(ALL p C)の形式の
一般的なALL制限からの(ALL P (NOE-OF...))および(ALL
p (TEST-H...))の形式の制限の分離、および（３）(AT
-MOST n p)制限と(AT-LEAST m p)制限から単一の制限(N
UM-BDS p m n)への結合を行う。これにより、有効なＳ
ＱＬ queryへの写像がさらに容易になる（例えば、図５
に例示したように属性を個体について集めることができ
るが、役割は、役割のビュー・テーブルにおいて別個の
行に表さなければならない）。
【００２８】ＧｅｔＳＱＬ関数６０３は、実際に照会表
現queryを算出する。この関数は、図７で説明する補助
関数Translate６０５を用いる。基本的に、ＧｅｔＳＱ
Ｌは、空のＳＱＬのquery Qを最初に生成する。ＤＬ記
述Ｃ（４０１）が名前付き概念NamedCおよび構成子D1、
D2などの結合であると仮定すると、ＧｅｔＳＱＬは、Ｄ
１についてTranslateを呼び出し、それにNamedCに対し
て定義されたビューのキーへの参照情報を渡す。Transl
ate６０５が、節からなる２つの集合を返すと、つぎ
に、これらはＱ６０７のfrom節およびwhere節へと連結
される。これは、本質的に、NamedCおよびD1の結合に対
応するqueryを生成する。この処理は、D2などに対し、
すべての構成子が変換されるまで繰り返される。この結
果、ＤＢＭＳ１０９に渡されるべき最終的なqueryが得
られる。
現queryを算出する。この関数は、図７で説明する補助
関数Translate６０５を用いる。基本的に、ＧｅｔＳＱ
Ｌは、空のＳＱＬのquery Qを最初に生成する。ＤＬ記
述Ｃ（４０１）が名前付き概念NamedCおよび構成子D1、
D2などの結合であると仮定すると、ＧｅｔＳＱＬは、Ｄ
１についてTranslateを呼び出し、それにNamedCに対し
て定義されたビューのキーへの参照情報を渡す。Transl
ate６０５が、節からなる２つの集合を返すと、つぎ
に、これらはＱ６０７のfrom節およびwhere節へと連結
される。これは、本質的に、NamedCおよびD1の結合に対
応するqueryを生成する。この処理は、D2などに対し、
すべての構成子が変換されるまで繰り返される。この結
果、ＤＢＭＳ１０９に渡されるべき最終的なqueryが得
られる。
【００２９】初期の記述４０１が名前付き概念を１つ以
上含む場合、余分な名前付き概念のそれぞれに対しテー
ブルが１つずつfrom節に追加され、新たな変数がそのテ
ーブルに割り当てられ、さらにWHERE節の中に結合（joi
n）の指定が生成される。例えば、２つの節NamedCおよ
びNamedC2が結合される場合、その結果得られるquery
は、次のようになる。 select x.key from NamedC_VIEW x, NamedC2_VIEW y where x.key=y.key そして、ＧｅｔＳＱＬは、以前のように進行する。
上含む場合、余分な名前付き概念のそれぞれに対しテー
ブルが１つずつfrom節に追加され、新たな変数がそのテ
ーブルに割り当てられ、さらにWHERE節の中に結合（joi
n）の指定が生成される。例えば、２つの節NamedCおよ
びNamedC2が結合される場合、その結果得られるquery
は、次のようになる。 select x.key from NamedC_VIEW x, NamedC2_VIEW y where x.key=y.key そして、ＧｅｔＳＱＬは、以前のように進行する。
【００３０】Translate６０５の詳細を図７に示す。変
数ｆｍおよびｗｈは、空の文字列に初期化される。Ｄの
構成子の型（ＦＩＬＬＳ、ＯＮＥ−ＯＦなど）をパタン
７０１と照合し、一致したパタンを契機としてｆｍおよ
びｗｈの割り当てが行われて、ｆｍおよびｗｈが返され
る。
数ｆｍおよびｗｈは、空の文字列に初期化される。Ｄの
構成子の型（ＦＩＬＬＳ、ＯＮＥ−ＯＦなど）をパタン
７０１と照合し、一致したパタンを契機としてｆｍおよ
びｗｈの割り当てが行われて、ｆｍおよびｗｈが返され
る。
【００３１】データ・トランスレータ（データ翻訳部）（図８） 図８に、データ翻訳部１１７の中心であるアルゴリズム
２を示す。このアルゴリズムは、データベースの問い合
わせから得たテーブルを入力として受け取り、そのテー
ブルの行を記述言語１０３による個々のオブジェクトの
記述へと変換する。コンセプトの照会（８０１または８
０３）によって生成されたテーブルのうちの１行が生成
されるべき１個体のオブジェクトに対応し、さらに役割
のテーブル８０５（役割の照会４０５／５０５によって
生成されるテーブル）の中の１行が２つのオブジェクト
間の単一の関係を主張することになるものと仮定する。
写像８０７では、同一の個体を、データベースにおいて
ある方法で指定し、知識ベースにおいて全く別の方法で
指定することができるという事実が考慮される（例え
ば、個人を識別するのに、ＤＢでは社会保証番号を使用
し、知識ベースでは姓および名の対を使用してもよ
い）。終結指定８０９により、データベース内のデータ
が所与の役割（図示せず）に対して完全に考慮されたか
どうかを示す。
２を示す。このアルゴリズムは、データベースの問い合
わせから得たテーブルを入力として受け取り、そのテー
ブルの行を記述言語１０３による個々のオブジェクトの
記述へと変換する。コンセプトの照会（８０１または８
０３）によって生成されたテーブルのうちの１行が生成
されるべき１個体のオブジェクトに対応し、さらに役割
のテーブル８０５（役割の照会４０５／５０５によって
生成されるテーブル）の中の１行が２つのオブジェクト
間の単一の関係を主張することになるものと仮定する。
写像８０７では、同一の個体を、データベースにおいて
ある方法で指定し、知識ベースにおいて全く別の方法で
指定することができるという事実が考慮される（例え
ば、個人を識別するのに、ＤＢでは社会保証番号を使用
し、知識ベースでは姓および名の対を使用してもよ
い）。終結指定８０９により、データベース内のデータ
が所与の役割（図示せず）に対して完全に考慮されたか
どうかを示す。
【００３２】図９において、アルゴリズム２に対するい
くつかの疑似コード、および複数のPERSONおよびそれら
の子を求める照会（これは、例えば、最初にデータベー
ス１１１に記述されているすべての人々の記述をすべて
知識ベース１０７に移植使用とするときに発行される）
によって生成される出力の例を示す。データベースから
の概念テーブルの行によって指定される個体のオブジェ
クトは、３つの関連する部分を持つ。即ち、（１）その
個体を見つけるのに使用された知識ベース１０７内の親
の概念----例９０１では、これはPERSONとなる；（２）
そのオブジェクトに対する知識ベース１０７内の属性の
値----例９０１では、これらはGENDERおよびAGEの値と
なる；（３）知識ベースにおける関係する役割に対する
値----この例では、CHILDRENに対する値は、役割のビュ
ーの定義５０５によって計算されることになる。これら
の行をＤＬ１０３の記述に変換するために、アルゴリズ
ム２では３つの単純なステップを用いる。尚、オブジェ
クトの属性は概念のqueryから（その個体のオブジェク
トに対するキーとともに）返されるテーブルの行に現れ
ることに注意を要する。概念テーブルの各行に対して１
つの個体が生成され、その名前は、その行に指定された
キーから生成される。この名前は、単なるキー（例え
ば、LIZ）、概念名およびキーの組み合わせ（例えば、P
ERSON＃LIZ）、またはキーから利用者の指定どおりの識
別子への何らかの写像（例えば、ElizabethJones）でも
よい。各属性の各値は、利用者によって指定された写像
８０７に基づいてＤＬ１０３によって記述される（例え
ば、AGEに対する数（６５）は、単にＤＬ１０３の数に
割り当てられるが、「老齢者」のような離散的な値に割
り当てる方がよいこともある）。アルゴリズム２のステ
ップ２において、役割の値（この例ではCHILDREN）を記
述に加える。ＣＬＡＳＳＩＣ言語では、データベースか
らのデータが書き込まれたときに、その役割を「閉じ
る」べきかどうかを宣言すること（好ましい実施例で
は、これを役割終結指定８０９によって行う）の選択権
が利用者に与えられる。これは、データベースにおける
データが完全であり、かつその役割に該当するものをそ
れ以上要求できないことを意味する。データベースがPE
OPLEのCHILDRENに関する情報を十分持っている場合、ア
ルゴリズム２にCHILDRENの役割を終わらせることができ
る。データベースが不完全で、LIZが他の未指定のCHILD
RENを持つ可能性がある場合、その役割を終わらせるこ
とはできない。例９０１は役割終結の操作を示していな
い。最終的に、（単に照会を求めるときでなく）最デー
タベース１１１から知識ベース１０７に完全に移植する
と、個体のオブジェクトを記述する親の概念の完全なリ
ストを決定することができる。この例では、LIZは、PER
SONのビューの定義によって見いだされるだけでなく、M
OTHERに対するものでも見いだされる。これは、LIZが、
FEMALEであり、かつ子を少なくとも一人は持っているか
らである。例９０１の場合のように、親の概念は１つの
リストに統合することができる。
くつかの疑似コード、および複数のPERSONおよびそれら
の子を求める照会（これは、例えば、最初にデータベー
ス１１１に記述されているすべての人々の記述をすべて
知識ベース１０７に移植使用とするときに発行される）
によって生成される出力の例を示す。データベースから
の概念テーブルの行によって指定される個体のオブジェ
クトは、３つの関連する部分を持つ。即ち、（１）その
個体を見つけるのに使用された知識ベース１０７内の親
の概念----例９０１では、これはPERSONとなる；（２）
そのオブジェクトに対する知識ベース１０７内の属性の
値----例９０１では、これらはGENDERおよびAGEの値と
なる；（３）知識ベースにおける関係する役割に対する
値----この例では、CHILDRENに対する値は、役割のビュ
ーの定義５０５によって計算されることになる。これら
の行をＤＬ１０３の記述に変換するために、アルゴリズ
ム２では３つの単純なステップを用いる。尚、オブジェ
クトの属性は概念のqueryから（その個体のオブジェク
トに対するキーとともに）返されるテーブルの行に現れ
ることに注意を要する。概念テーブルの各行に対して１
つの個体が生成され、その名前は、その行に指定された
キーから生成される。この名前は、単なるキー（例え
ば、LIZ）、概念名およびキーの組み合わせ（例えば、P
ERSON＃LIZ）、またはキーから利用者の指定どおりの識
別子への何らかの写像（例えば、ElizabethJones）でも
よい。各属性の各値は、利用者によって指定された写像
８０７に基づいてＤＬ１０３によって記述される（例え
ば、AGEに対する数（６５）は、単にＤＬ１０３の数に
割り当てられるが、「老齢者」のような離散的な値に割
り当てる方がよいこともある）。アルゴリズム２のステ
ップ２において、役割の値（この例ではCHILDREN）を記
述に加える。ＣＬＡＳＳＩＣ言語では、データベースか
らのデータが書き込まれたときに、その役割を「閉じ
る」べきかどうかを宣言すること（好ましい実施例で
は、これを役割終結指定８０９によって行う）の選択権
が利用者に与えられる。これは、データベースにおける
データが完全であり、かつその役割に該当するものをそ
れ以上要求できないことを意味する。データベースがPE
OPLEのCHILDRENに関する情報を十分持っている場合、ア
ルゴリズム２にCHILDRENの役割を終わらせることができ
る。データベースが不完全で、LIZが他の未指定のCHILD
RENを持つ可能性がある場合、その役割を終わらせるこ
とはできない。例９０１は役割終結の操作を示していな
い。最終的に、（単に照会を求めるときでなく）最デー
タベース１１１から知識ベース１０７に完全に移植する
と、個体のオブジェクトを記述する親の概念の完全なリ
ストを決定することができる。この例では、LIZは、PER
SONのビューの定義によって見いだされるだけでなく、M
OTHERに対するものでも見いだされる。これは、LIZが、
FEMALEであり、かつ子を少なくとも一人は持っているか
らである。例９０１の場合のように、親の概念は１つの
リストに統合することができる。
【００３３】知識ベースとの統合 好ましい実施例の最後の部分は、データ・トランスレー
タ１１７の出力を受け取り、個体の記述を知識ベース１
０７に統合する機構である。統合機構１２７を図１０に
示す。第１のステップは、データ翻訳部１１７から出さ
れた記述１２６を受け取り、これらを正規の個体分類関
数１３５を呼び出さずにデータベース１０７に登録する
ことである。これらは、結局、個体の概念の一員である
ことの直接的主張、個体に対する属性の直接的主張、お
よび役割関係の直接的主張となるが、すべてに対し完全
性の確認も、特性の継承も、分類も行われない。一度、
初期の主張が行われた（これは、正規の分類関数を使用
する場合より、一般に、かなり早い）場合、非一貫性を
直接検査する（データベースのデータが知識ベースのス
キーマの条件に合致しない場合）ことが重要である。こ
れは、アルゴリズム３の第２のステップで行われ、これ
によって、知識ベースにおける関連する基本概念の必要
な特性を否定し、かつ重複に対する解体の基本的ビュー
を確認したqueryがデータベースに出される。例えば、
すべてのPERSONが同時にEMPLOYEE（従業員）でもあるこ
とが知識ベースにおいて要求される場合、このステップ
は、従業員でない人を捜す照会を出し、少しでも発見さ
れた場合、利用者はその違反の警告を受けることにな
る。ＣＬＡＳＳＩＣのようなＫＢＭＳを正規に使用して
いる場合、これらの条件は、更新が行われると、直ちに
確認される。統合部１２７は、正規の分類機構を行使し
ないので、分類は避けても、これらの一貫性の確認は行
わなければならないからである。
タ１１７の出力を受け取り、個体の記述を知識ベース１
０７に統合する機構である。統合機構１２７を図１０に
示す。第１のステップは、データ翻訳部１１７から出さ
れた記述１２６を受け取り、これらを正規の個体分類関
数１３５を呼び出さずにデータベース１０７に登録する
ことである。これらは、結局、個体の概念の一員である
ことの直接的主張、個体に対する属性の直接的主張、お
よび役割関係の直接的主張となるが、すべてに対し完全
性の確認も、特性の継承も、分類も行われない。一度、
初期の主張が行われた（これは、正規の分類関数を使用
する場合より、一般に、かなり早い）場合、非一貫性を
直接検査する（データベースのデータが知識ベースのス
キーマの条件に合致しない場合）ことが重要である。こ
れは、アルゴリズム３の第２のステップで行われ、これ
によって、知識ベースにおける関連する基本概念の必要
な特性を否定し、かつ重複に対する解体の基本的ビュー
を確認したqueryがデータベースに出される。例えば、
すべてのPERSONが同時にEMPLOYEE（従業員）でもあるこ
とが知識ベースにおいて要求される場合、このステップ
は、従業員でない人を捜す照会を出し、少しでも発見さ
れた場合、利用者はその違反の警告を受けることにな
る。ＣＬＡＳＳＩＣのようなＫＢＭＳを正規に使用して
いる場合、これらの条件は、更新が行われると、直ちに
確認される。統合部１２７は、正規の分類機構を行使し
ないので、分類は避けても、これらの一貫性の確認は行
わなければならないからである。
【００３４】さらに、ＣＬＡＳＳＩＣのような記述言語
は、ＳＱＬの照会表現と同じ表現ができないものを推測
で算定する手段を備えることがある。これには、次のも
のが含まれる。即ち、（１）前方連鎖規則；（２）基本
（即ち、「ホストの」）値に作用する関数ではなくＣＬ
ＡＳＳＩＣのオブジェクトおよび関数を用いて書かれた
利用者コードを呼び出す「検査関数」----（後者ではな
く）前者の関数であれば、（例えば、Ｃプログラムのよ
うに）ＳＱＬのqueryの実行の一部として直接の呼び出
しが許される；（３）単に概念または役割に対するスキ
ーマではなく、知識ベースの状態に依存する推測の伝達
形式。この場合も、本発明では、効率上の理由から正規
のデータ登録機構を回避しているので、これらの推測
は、直接的な主張を知識ベースに行った後に、明確に行
使しなければならない。アルゴリズム３の第２のステッ
プの下位ステップにおいて、ＣＬＡＳＳＩＣの知識ベー
ス１０７の場合に行わなければならないことが示され
る。本来のＳＱＬが不十分な場合、付加的な照会を必要
とする推測の伝達が引き起こされ、正規のＫＢＭＳ１０
５推測機構が行使される。規則がある記述を満たすこと
が分かった場合、規則は、個体にさらに追加するべき記
述を示す。規則を適用できるが、その規則の当然の結果
が有効でないようなすべてのオブジェクトを求める照会
を発することによって、規則の行使が容易になる。これ
らのオブジェクトは、既に説明した手段によって発見さ
れ、これによって、名前付きの記述を満たす実例が決定
される。ここで、正規のＣＬＡＳＳＩＣの機構を用い
て、適用を必要とする規則を使用することができるよう
になる。さらに、ＣＬＡＳＳＩＣでは、規則を「濾過す
る」ことができる。これは、名前付きの概念の実例の部
分集合の要素のみが規則を適用されるべきであることを
意味する。そのフィルタに対応する照会を生成して評価
しなければならない。最後に、「ホスト値」は、数およ
び文字列などの値であり、実施言語で直に表されるが、
これに適用される検査関数は、ビューの定義でデータベ
ースに照らして評価することができる一方、知識ベース
のオブジェクト（「ＣＬＡＳＳＩＣの個体」）に適用さ
れる検査関数は、この後処理段階で適用しなければなら
ない。これらの検査関数は、ビューの定義しか与えられ
ていない場合、いくつかの記述から、そうでなければ一
見満足するような幾つかの候補を除去することもある。
は、ＳＱＬの照会表現と同じ表現ができないものを推測
で算定する手段を備えることがある。これには、次のも
のが含まれる。即ち、（１）前方連鎖規則；（２）基本
（即ち、「ホストの」）値に作用する関数ではなくＣＬ
ＡＳＳＩＣのオブジェクトおよび関数を用いて書かれた
利用者コードを呼び出す「検査関数」----（後者ではな
く）前者の関数であれば、（例えば、Ｃプログラムのよ
うに）ＳＱＬのqueryの実行の一部として直接の呼び出
しが許される；（３）単に概念または役割に対するスキ
ーマではなく、知識ベースの状態に依存する推測の伝達
形式。この場合も、本発明では、効率上の理由から正規
のデータ登録機構を回避しているので、これらの推測
は、直接的な主張を知識ベースに行った後に、明確に行
使しなければならない。アルゴリズム３の第２のステッ
プの下位ステップにおいて、ＣＬＡＳＳＩＣの知識ベー
ス１０７の場合に行わなければならないことが示され
る。本来のＳＱＬが不十分な場合、付加的な照会を必要
とする推測の伝達が引き起こされ、正規のＫＢＭＳ１０
５推測機構が行使される。規則がある記述を満たすこと
が分かった場合、規則は、個体にさらに追加するべき記
述を示す。規則を適用できるが、その規則の当然の結果
が有効でないようなすべてのオブジェクトを求める照会
を発することによって、規則の行使が容易になる。これ
らのオブジェクトは、既に説明した手段によって発見さ
れ、これによって、名前付きの記述を満たす実例が決定
される。ここで、正規のＣＬＡＳＳＩＣの機構を用い
て、適用を必要とする規則を使用することができるよう
になる。さらに、ＣＬＡＳＳＩＣでは、規則を「濾過す
る」ことができる。これは、名前付きの概念の実例の部
分集合の要素のみが規則を適用されるべきであることを
意味する。そのフィルタに対応する照会を生成して評価
しなければならない。最後に、「ホスト値」は、数およ
び文字列などの値であり、実施言語で直に表されるが、
これに適用される検査関数は、ビューの定義でデータベ
ースに照らして評価することができる一方、知識ベース
のオブジェクト（「ＣＬＡＳＳＩＣの個体」）に適用さ
れる検査関数は、この後処理段階で適用しなければなら
ない。これらの検査関数は、ビューの定義しか与えられ
ていない場合、いくつかの記述から、そうでなければ一
見満足するような幾つかの候補を除去することもある。
【００３５】以上の詳細な説明により、正規の記述言語
で表現された照会を通常の照会言語インタフェースを備
えたデータベースに照らして評価するシステムを作成・
使用する方法を本発明の関する分野の業者に開示した。
ここに開示した以外の本発明を実施する技術および本発
明を適用可能な他の範囲は、当業者にとって明かであ
る。例えば、ＳＱＬの照会が有効なすべてのもの、さも
なければ正規の照会インタフェースを有するもの（例え
ば、オブジェクト指向のデータベース）を含め、如何な
るデータベースまたはその他の情報システム機構にも本
発明は適用できる。提示した実施例におけるデータベー
ス・システムの代わりに知識ベース管理システムも含め
ることができる。この実施例におけるＣＬＡＳＳＩＣシ
ステムの代わりに、構成的記述を備えた記述言語を支援
するシステムを使用することができる。これには、ＬＯ
ＯＭ、ＢＡＣＫなどのような「術語論理」と考えられる
すべてのシステムのほか、ＯＭＥＧＡのような複合記述
を支援するものも含まれる。ＣＬＡＳＳＩＣシステムに
おいては、「前方連鎖」方式として周知のものによって
推測を行う----つまり、更新が行われると直ちに、すべ
ての推測を準方向に行うが、本発明は、後方連鎖および
複合判断方式を含む、推測に対する異なる管理方式を用
いるシステムにも同様に適用可能である。
で表現された照会を通常の照会言語インタフェースを備
えたデータベースに照らして評価するシステムを作成・
使用する方法を本発明の関する分野の業者に開示した。
ここに開示した以外の本発明を実施する技術および本発
明を適用可能な他の範囲は、当業者にとって明かであ
る。例えば、ＳＱＬの照会が有効なすべてのもの、さも
なければ正規の照会インタフェースを有するもの（例え
ば、オブジェクト指向のデータベース）を含め、如何な
るデータベースまたはその他の情報システム機構にも本
発明は適用できる。提示した実施例におけるデータベー
ス・システムの代わりに知識ベース管理システムも含め
ることができる。この実施例におけるＣＬＡＳＳＩＣシ
ステムの代わりに、構成的記述を備えた記述言語を支援
するシステムを使用することができる。これには、ＬＯ
ＯＭ、ＢＡＣＫなどのような「術語論理」と考えられる
すべてのシステムのほか、ＯＭＥＧＡのような複合記述
を支援するものも含まれる。ＣＬＡＳＳＩＣシステムに
おいては、「前方連鎖」方式として周知のものによって
推測を行う----つまり、更新が行われると直ちに、すべ
ての推測を準方向に行うが、本発明は、後方連鎖および
複合判断方式を含む、推測に対する異なる管理方式を用
いるシステムにも同様に適用可能である。
【００３６】尚、特許請求の範囲に記載した参照番号
は、発明の容易なる理解のためで、その技術的範囲を制
限するように解釈されるべきではない。
は、発明の容易なる理解のためで、その技術的範囲を制
限するように解釈されるべきではない。
【００３７】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、構
成的記述言語を利用して、データベース照会の記憶、編
成、および自動生成が可能となる。また、正規の記述言
語で表現された照会を通常の照会言語インタフェースを
備えたデータベースに照らして評価することができる。
成的記述言語を利用して、データベース照会の記憶、編
成、および自動生成が可能となる。また、正規の記述言
語で表現された照会を通常の照会言語インタフェースを
備えたデータベースに照らして評価することができる。
【図１】実施例における機構のそれぞれの主な構成要素
を含む本発明の全体的構成を示す図である。
を含む本発明の全体的構成を示す図である。
【図２】好ましい実施例のシステムの２つの情報記憶要
素（記述システムの知識ベースおよび情報システムのデ
ータベース）の下位構造を示す。
素（記述システムの知識ベースおよび情報システムのデ
ータベース）の下位構造を示す。
【図３】記述システムの内部で使用される言語形式、お
よび情報システムのスキーマおよびデータベースにおけ
る情報の記述形式の具体例を示す。
よび情報システムのスキーマおよびデータベースにおけ
る情報の記述形式の具体例を示す。
【図４】記述言語で合成的記述をとり、且つ照会言語で
照会表現を生成するために必要な処理である本発明の根
本的機構の１つ（アルゴリズム１）を示す図である。
照会表現を生成するために必要な処理である本発明の根
本的機構の１つ（アルゴリズム１）を示す図である。
【図５】図４の種々の要素の入出力の例を与える図であ
る。
る。
【図６】アルゴリズム１に対する疑似コードを表す図で
ある。
ある。
【図７】アルゴリズム１に対する疑似コードを表す図で
ある。
ある。
【図８】情報システムから返されて個々のオブジェクト
の記述へと記述言語で変換されるテーブルに対して適用
されるべき処理（アルゴリズム２）を示す図である。
の記述へと記述言語で変換されるテーブルに対して適用
されるべき処理（アルゴリズム２）を示す図である。
【図９】アルゴリズム２の疑似コードおよびその動作の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図１０】アルゴリズム２によって与えられる個々の記
述をとり、それらを記述システムの知識ベースに組み込
み、さらにアルゴリズム３に対する疑似コードも与える
アルゴリズム３を示す図である。
述をとり、それらを記述システムの知識ベースに組み込
み、さらにアルゴリズム３に対する疑似コードも与える
アルゴリズム３を示す図である。
１０１ 人工知能システム １０３ 記述言語（ＤＬ） １０５ 知識ベース管理システム（ＫＢＭＳ） １０７ 知識ベース １０９ データベース管理システム（ＤＢＭＳ） １１１ データベース １１３ 照会翻訳部 １１５ 照会言語（ＱＬ） １１７ データ翻訳部 １２７ 個体の統合 １３１ 新たな記述の追加分類 １３５ 部類記述の組織化 １３７ 照会への解答
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アレクサンダー ティベリュー ボルジダ アメリカ合衆国 08904 ニュージャージ ー ハイランド パーク、グラント アヴ ェニュー 18 (72)発明者 ロナルド ジェイ．ブラックマン アメリカ合衆国 07090 ニュージャージ ー ウエストフィールド、ナンシー ウェ イ 854
Claims (10)
- 【請求項１】 実体が潜在的に属する集合体を定義する
構成的記述を作成する手段（１０３）と、 前記の構成的記述を照会に翻訳する翻訳手段（１１７）
と、 前記実体をすべて記憶するデータベース（１１１）と、 前記照会に応じて、前記データベースにおいて前記集合
体に属する実体を探し出すデータベース管理システム
（１０９）とを備え実体を探し出すことを特徴とする情
報にアクセスする装置。 - 【請求項２】 知識ベース（１０７）と、 知識ベース管理システム（１０５）とをさらに備え、 前記翻訳手段が、前記の探し出された実体を受け取っ
て、前記の探し出された実体を定義する構成的記述を生
成し、この探し出された実体を定義する構成的記述に応
じて、前記知識ベース管理システムが、前記の探し出さ
れた実体を前記知識ベースに追加することを特徴とする
請求項１記載の装置。 - 【請求項３】 前記知識ベース管理システムが、前記の
探し出された実体を定義する構成的記述に応じて、前記
の探し出された実体を一集合体として前記知識ベースに
追加することを特徴とする請求項２記載の装置。 - 【請求項４】 前記知識ベース管理システムが、 前記集合体における前記の探し出された実体の中の１つ
以上の実体と前記知識ベースとの間の第１の可能な非一
貫性を調べる構成的記述を与える統合手段（１２７）を
備え、 前記翻訳手段が、可能な非一貫性を調べる構成的記述を
受け取り、この受け取った構成的記述を照会に翻訳し、
さらに前記照会の結果を前記知識ベース管理システムに
返し、 前記知識ベース管理システムが、可能な非一貫性を示す
結果に応じて、前記集合体に関する警告を発することを
特徴とする請求項３記載の装置。 - 【請求項５】 前記統合手段が、前記の探し出された実
体と前記知識ベースとの間の第２の可能な非一貫性を調
べるもう１つの構成的記述を前記知識ベースに与え、 前記知識ベース管理システムが、前記第２の可能な非一
貫性を示す前記知識ベースからの結果に応じて、警告を
発することを特徴とする請求項４記載の装置。 - 【請求項６】 前記知識ベース管理システムが、さら
に、前記集合体を定義する構成的記述に応じて、その構
成的記述を前記知識ベースに追加することを特徴とする
請求項２記載の装置。 - 【請求項７】 データベース・システムから実体の集合
体を得るために、 実体の集合体を定義する第１の構成的記述を作成するス
テップと、 前記第１の構成的記述を前記データベース・システム宛
の第１の照会へと自動的に翻訳するステップと、 前記データベース・システムにおいて実体の集合体を探
し出すために前記第１の照会を使用するステップとを備
えたことを特徴とする情報にアクセスする方法。 - 【請求項８】 前記の探し出された集合体における前記
実体を記述する第２の構成的記述を自動的に与えるステ
ップと、 前記の探し出された集合体における前記実体を知識ベー
スに追加するために、知識ベースにおいて前記第２の構
成的記述を用いるステップとをさらに備えたことを特徴
とする請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 前記第２の構成的記述から第３の構成的
記述を自動的に誘導するステップと、 前記第３の構成的記述を前記データベース・システム宛
の第２の照会へと自動的に翻訳するステップと、 前記の探し出された集合体における実体と前記知識ベー
スとの間の非一貫性が断定され得る根拠となる結果を得
るために前記第２の照会を利用するステップとをさらに
備えたことを特徴とする請求項８記載の方法。 - 【請求項１０】 前記の探し出された集合体における実
体がすべて前記知識ベースに追加される前に、請求項９
において追加されたステップが実行されることを特徴と
する請求項９記載の方法。
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| JPS62251849A (ja) * | 1986-04-25 | 1987-11-02 | Hitachi Ltd | デ−タベ−スのアクセス最適化方式 |
| JPH02109149A (ja) * | 1988-10-19 | 1990-04-20 | Hitachi Ltd | 知識自動抽出型データベース管理システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0542430A3 (en) | 1993-08-25 |
| CA2079285A1 (en) | 1993-04-24 |
| US5418943A (en) | 1995-05-23 |
| EP0542430A2 (en) | 1993-05-19 |
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