JPH0916402A - 修正知識獲得装置、推論装置、修正知識獲得方法及び推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 知識の獲得や知識の修正が容易で、しかも正
確な解を導出すること。 【解決手段】 修正知識獲得部１０では、問題入力部１
２から入力された問題は、知識ベース推論部１３に既存
知識ベース１４を基に推論を行い一次解を導出する。事
例ベース推論部１５で知識ベース推論部１３で一次解を
導出した過程を検索キーとして生成し、この検索キーを
用いて例外事例ベース１８を例外事例ベース検索部１７
によって検索する。続いて例外事例をもとに既存知識ベ
ース１４を矛盾点追跡し、矛盾知識を専門家に提示しメ
タルールを得る。推論実行時には、ここで獲得したメタ
ルールを既存知識ベース１４に適用し推論実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、分類、行動計画、
設計等の分野において、既存知識ベースで解決しきれな
い問題に、事例から抽出した情報を補うことで解を導出
し、さらに既存知識を修正する知識を獲得する修正知識
獲得装置、推論装置、修正知識獲得方法及び推論方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、知識ベースシステムでは、IF T
HEN のルール表現や論理表現された知識を格納する知識
ベースを有し、これらを基に推論エンジンがルールベー
ス推論を行って解を導出している。エキスパートシステ
ムでは、この知識ベースに専門家のノウハウを記述して
いる。

【０００３】ところで、このようなルールベース推論に
よって微妙な判断を要する例外的な状況に対処できるよ
うにするためには、知識ベースの修正を行う必要が生じ
る。つまり、新たな知識の獲得や既存知識の修正を行う
必要がある。

【０００４】しかし、このようなルールベース推論で
は、知識の獲得や修正に多大の期間および労力を必要と
するという問題点があった。

【０００５】一方、近年、過去に解決した問題を事例と
して蓄積しておき、それを新たな問題の解決に利用する
推論方式、すなわち事例ベース推論の研究が盛んであ
る。事例ベース推論は事例を問題解決に利用するため、
従来の知識ベースシステムと比較して専門家からの知識
獲得が少なくて済むという特徴がある。

【０００６】しかし、トップレベルの問題解決に事例ベ
ース推論を利用しようとすると、事例の粒度が荒すぎる
場合があり、この場合には正確な解の導出が困難であ
る。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このように従来のルー
ルベース推論では知識の獲得や修正に多大の期間および
労力を必要とし、従来の事例ベース推論では正確な解の
導出が困難であることが多いという問題があった。

【０００８】本発明は、このような課題を解決するため
なされたもので、知識の獲得や知識の修正が容易で、し
かも正確な解を導出することができる修正知識獲得装
置、推論装置、修正知識獲得方法及び推論方法を提供す
ることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、請求項１記載の本発明の修正知識獲得装置は、解を
導出するための問題が入力される問題入力部と、問題に
対する解を推論するための知識を格納する既存知識ベー
スと、この既存知識ベースに格納された知識に基づき、
前記問題入力部より入力された問題に対する一次解を推
論する知識ベース推論部と、過去に解決した問題を例外
事例として格納する例外事例ベースと、所定の検索キー
を用いて、前記例外事例ベースより前記問題入力部より
入力された問題に対応する例外事例を検索する事例ベー
ス推論部と、前記事例ベース推論部による検索結果に応
じて、前記既存知識ベースに格納された知識を修正する
ためのメタルールを獲得するメタルール獲得部と、この
メタルール獲得部によりメタルールが獲得された場合に
は当該メタルールを関係付け、前記問題入力部より入力
された問題を前記例外事例ベースに格納する手段とを具
備する。

【００１０】請求項２記載の発明は、請求項１記載の修
正知識獲得装置において、事例ベース推論部は、知識ベ
ース推論部において一次解を導出した推論過程を所定の
検索キーとして生成する検索条件生成部と、この検索キ
ーを用いて例外事例ベースを検索する例外事例ベース検
索部とを具備する。

【００１１】請求項３記載の発明は、請求項１記載の修
正知識獲得装置において、メタルール獲得部は、事例ベ
ース推論部において検索された例外事例を用いて、既存
知識ベースにおける知識と矛盾している知識を少なくと
も一つ取り出す矛盾点追跡部と、この矛盾した知識を専
門家に提示してメタルールを獲得するメタルール詳細点
獲得部とを具備する。

【００１２】請求項４記載の本発明の推論装置は、解を
導出するための問題が入力される問題入力部と、問題に
対する解を推論するための知識を格納する既存知識ベー
スと、この既存知識ベースに格納された知識に基づき、
前記問題入力部より入力された問題に対する一次解を推
論する第１の知識ベース推論部と、前記既存知識ベース
に格納された知識を修正するためのメタルールが付随さ
れ過去に解決した問題を例外事例として格納する例外事
例ベースと、所定の検索キーを用いて、前記例外事例ベ
ースより前記問題入力部より入力された問題に対応する
例外事例を検索する事例ベース推論部と、前記事例ベー
ス推論部による検索結果に応じて、前記既存知識ベース
に格納された知識を修正するためのメタルールを獲得す
るメタルール獲得部と、このメタルール獲得部により獲
得されたメタルールを前記既存事例ベースに格納された
知識に適用し修正知識を生成するメタルール適用部と、
このメタルール適用部により生成された修正知識に基づ
き、前記問題入力部より入力された問題に対する二次解
を推論する第２の知識ベース推論部と、前記推論された
一次解と二次解を評価し、より適当な解を得る解評価部
と、この解評価部で決定された解を出力する解出力部と
を具備する。

【００１３】請求項５記載の発明は、請求項４記載の推
論装置において、事例ベース推論部は、第１の知識ベー
ス推論部において一次解を導出した推論過程を所定の検
索キーとして生成する検索条件生成部と、この検索キー
を用いて例外事例ベースを検索する例外事例ベース検索
部とを具備する。

【００１４】請求項６記載の本発明の修正知識獲得方法
は、解を導出するための問題を入力するステップと、問
題に対する解を推論するための知識を格納する既存知識
ベースの知識に基づき、前記入力された問題に対する一
次解を推論するステップと、所定の検索キーを用いて、
過去に解決した問題を例外事例として格納する例外事例
ベースより前記入力された問題に対応する例外事例を検
索するステップと、この検索結果に応じて、前記既存知
識ベースに格納された知識を修正するためのメタルール
を獲得するステップと、このメタルールが獲得された場
合には当該メタルールを関係付け、前記入力された問題
を前記例外事例ベースに格納するステップとを具備す
る。

【００１５】請求項７記載の本発明の推論方法は、解を
導出するための問題を入力するステップと、問題に対す
る解を推論するための知識を格納する既存知識ベースの
知識に基づき、前記入力された問題に対する一次解を推
論するステップと、前記既存知識ベースに格納された知
識を修正するためのメタルールが付随され過去に解決し
た問題を例外事例として格納する例外事例ベースより、
所定の検索キーを用いて前記入力された問題に対応する
例外事例を検索するステップと、この検索結果に応じ
て、前記既存知識ベースに格納された知識を修正するた
めのメタルールを獲得するステップと、このメタルール
を前記既存事例ベースに格納された知識に適用し修正知
識を生成するステップと、この修正知識に基づき、前記
入力された問題に対する二次解を推論するステップと、
前記推論された一次解と二次解を評価し、より適当な解
を得るステップと、この決定された解を出力するステッ
プとを具備する。

【００１６】

【発明の実施の形態】本発明の修正知識獲得装置は、微
妙な判断を要する例外的な状況に対応できるシステムを
構築するために、既存知識を修正するルール（メタルー
ル）を例外事例から獲得しようという発明である。ユー
ザが入力した問題を問題入力部で受け、既存知識ベース
を用いて推論結果として一次解を出力し、所定の検索キ
ー（問題を特徴付ける検索キー）を用いて例外事例ベー
スを検索することで、この問題の近傍に例外的な推論処
理をした事例が存在するかどうか調べ、例外事例が存在
した場合どの既存知識のどこを修正すれば良いか、それ
ともどのルールも修正しなくてよいかをメタルールとし
て獲得し、例外事例ベースに問題と供に格納する。 ま
た、本発明の推論装置は、既存知識ベースの推論と上記
の例外事例ベースを用いた推論を融合し解を得る方式で
ある。すなわち、既存知識ベースを用いて一次解を導出
する。問題を特徴付ける検索キーを用いて例外事例ベー
スを検索することで、この問題の近傍にある例外的な推
論処理をした事例を検索し、それがあれば例外メタルー
ルを既存知識ベースに適用し修正知識ベースを生成し、
修正知識ベースを用いて知識ベース推論部が二次解を生
成する。一次解と二次解のどちらの解を選んだら良いか
の判断は解評価部に任せるため、制約などの別の条件を
記述する必要がある。

【００１７】また、これらの発明において、一次解を導
出した推論過程をそのまま例外事例を検索するためのキ
ーとして用いることができる。このとき、推論過程を明
確に検索キーとして表現でき、さらに問題解決が推論過
程によって特徴付けられていることが必要条件である。
分類型問題は推論過程が分類クラスに顕著に対応してい
るため、特にこの条件を満たしているものと考えられ
る。

【００１８】さらに、上述した修正知識獲得装置は、入
力された問題の近くに例外事例が存在するわけであるか
ら、これを既存知識と照らし合わせて、どの知識が矛盾
を引き起こしているのかを追跡するように構成してもよ
い。既存知識によって例外事例は導出されないのである
から、少なくとも一つの知識が矛盾を起こしているとい
える。この知識を追跡し専門家に提示することで、メタ
ルール生成の手がかりをつくる。この方式を実現するた
めには知識表現が矛盾点追跡可能な表現になっていなけ
ればならない。

【００１９】この方式を実現することで、既存知識ベー
スを明示的に修正することなく、微妙な判断を要する例
外的な状況に対応できるシステムを構成することができ
る。これは従来のルールベース推論に加えて、例外事例
ベースを検索しそれをメタルールという既存知識ベース
を修正する知識として外的に付加した、といったシステ
ム構成にしたことにより実現可能になったわけである。
また、従来の事例ベース推論では、事例を直接問題解決
に用いていることが多いため、大量の事例が必要であっ
た。しかし、この方式をとると、既存知識が正しい事例
の情報を格納しているので、事例数が比較的少なくて済
むという特徴がある。さらに、例外事例を用いて矛盾点
追跡ができるため、メタルールの獲得をも支援できると
いった特徴も兼ね備えている。

【００２０】以下、本発明の実施例を図面を参照して説
明する。

【００２１】図１は本発明の一実施例に係る推論システ
ムの構成を示す図である。同図に示すように、本システ
ムは、機能的に分けると、図中一点鎖線で囲まれる修正
知識獲得部１０と点線で囲まれる推論実行部１１とから
なる。

【００２２】問題入力部１２、知識ベース推論部１３、
既存知識ベース１４、事例ベース推論部１５、例外事例
ベース１８、メタルール獲得部１９及びメタルール格納
部２３は、修正知識獲得部１０に属する。問題入力部１
２、知識ベース推論部１３、既存知識ベース１４、事例
ベース推論部１５、例外事例ベース１８、メタルール適
用部３０、解評価部３１及び解出力部３２は、推論実行
部３２に属する。

【００２３】まず、修正知識獲得部１０側の機能につい
て説明する。

【００２４】問題入力部１２には、解を導出するための
問題（これを「カレント問題」と呼ぶ。）が入力され
る。既存知識ベース１４には、問題に対する解を推論す
るための知識（例えば分類ルール）が格納さている。知
識ベース推論部１３は、入力されたカレント問題に対し
て既存知識ベース１４に格納された知識を基に推論を行
い、一次解を導出する。

【００２５】図２は事例ベース推論部１５の構成を示す
図である。同図に示すように、事例ベース推論部１５
は、検索条件生成部１６及び例外事例ベース検索部１７
から構成される。検索条件生成部１６は、所定の検索キ
ーを生成し、例外事例ベース検索部１７は、この検索キ
ーを用いて例外事例ベース１８を検索する。この検索キ
ーとしては、例えば知識ベース推論部１３にて一次解を
推論した過程を用いることができる。すなわち、検索条
件生成部１６にて上記の一次解を推論した過程を検索キ
ーとして生成し、一次解を推論した過程を検索キーとし
て例外事例ベース検索部１７で例外事例ベース１８を検
索する。このとき、例外事例ベース１８より該当する例
外事例が検索される場合と検索されない場合とがあり、
それぞれの場合で以下のように処理が異なる。

【００２６】図３はメタルール獲得部１９の構成を示す
図である。同図に示すように、メタルール獲得部１９
は、矛盾点追跡部２１及びメタルール詳細点獲得部２２
から構成される。このメタルール獲得部１９では、カレ
ント問題を解くに当たって既存知識ベース１４のどの知
識を修正すればよいかがメタルールとして獲得される。
ここで、矛盾点追跡部２１は、上述した事例ベース推論
部１５において例外事例が検索された場合に、検索され
た例外事例をカレント問題の一次解及びこれに対応する
既存知識ベース１４の既存知識ベースと比較し、矛盾す
るルールを抽出する。さらに上述した事例ベース推論部
１５において例外事例が検索された場合には、メタルー
ル詳細点獲得部２２において、上記の抽出された矛盾ル
ールが専門家２０に提示され、これに対して専門家２０
が修正知識を入力することでメタルールが獲得される。
メタルール獲得部１９では、どのルールが矛盾している
のかは自動的に獲得されるので、専門家は例えばそのル
ールのパラメータ等の値をどれくらい調整したらよいか
という知識をメタルールとして追加するだけでよくな
る。専門家が入力する知識（パラメータ等の値）につい
ても、例えば上記の矛盾点追跡部２１による比較等から
自動的に設定可能である場合には、専門家への矛盾ルー
ルの提示と専門家による知識の入力を省略して、専門家
が入力する知識をメタルール獲得部１９にて自動的に設
定するように構成してもよい。一方、上述した事例ベー
ス推論部１５において例外事例が検索されなかった場合
には、メタルール詳細点獲得部２２において、上記のカ
レント問題の一次解及びこれに対応する既存知識ベース
１４の既存知識ベースが専門家２０に提示され、これに
対して専門家２０が必要と判断する場合には修正知識を
入力することでメタルールが獲得される。

【００２７】メタルール格納部２３は、上述した事例ベ
ース推論部１５において例外事例が検索された場合に
は、メタルール獲得部１９で獲得されたメタルールを与
えられて問題に関係付けて例外事例ベース１８に格納す
る。

【００２８】次に、推論実行部１１側の機能について説
明する。

【００２９】この推論実行部１１は、メタルールを用い
て推論実行する機能を有している。すなわち、知識ベー
ス推論部１３は、問題入力部１２から入力された問題を
既存知識ベース１４の既存知識に基づき推論を行い、一
次解を導出する。事例ベース推論部１５では、上記と同
様に検索キーを生成し、例外事例ベース検索部１７がこ
の検索キーを用いて例外事例ベース１８を検索する。こ
こで、仮に例外事例が検索された場合、メタルール適用
部３０にてその例外事例に付随しているメタルールを既
存知識ベース１４に適用し、既存知識ベース１４を修正
し、この修正された既存知識に基づき再度知識ベース推
論を再実行する。ここで導出された解（二次解）と導出
された一次解とを解評価部３１にて比較しどちらの解が
妥当であるかを判断し、解出力部３２で解として出力す
る。この解の妥当性については、例えば２つの解が予め
設定された所定の条件を満足するかどうかを判断し、両
方の解がその条件を満足しているときには二次解が妥当
であるとみなすことによって行う。

【００３０】

【実施例】さらに詳細な具体例を説明する。

【００３１】この例は、図４に示すように、みかんを
〔優、良、可、ハキ〕に分類する問題である（２−
１）。ＭＷクラスは「みかん」であり、属性として
「形」、「糖度」、「色」があり、各属性には所定の属
性値が設定されている（２−２）。

【００３２】このような例におけるメタルール獲得の流
れを図５に示すフローチャート、図６及び図７に示す知
識等の流れ図に基づき説明する。

【００３３】例えば、問題入力部１２から入力される問
題として、図６（ａ）または図７（ａ）に示すように、
（ 形＝ 3.3 糖度＝ 2.7 色＝ 3）が与えられたとす
る（ステップ５０１）。

【００３４】知識ベース推論部１３においては、既存知
識ベース１８における図６（ｂ）または図７（ｂ）に示
すような知識（分類ルール）を参照しながら推論が行わ
れ（ステップ５０２）、（Ｒ１−２ 発火→Ｒ２−２
発火）を経て一次解として、図６（ｃ）または図７
（ｃ）に示すように、（分類結果 「良」）が推論され
る。この一次解は、一旦専門家に提示され、専門家の判
断と異ならないかが判断される（ステップ５０３）。専
門家の判断と異ならないときには、その時点で処理を終
了する。

【００３５】一方、専門家の判断と異なるとされたとき
には、検索条件生成部１６において、推論過程が検索キ
ーとして生成される（ステップ５０４）。ここで、カレ
ント問題を解いた推論過程は、図６（ｄ）または図７
（ｄ）に示すように、（Ｒ１−２→Ｒ２−２）である。
例外事例ベース検索部１７では、この推論過程を検索キ
ーとして用い、例外事例ベース１８より例外事例の検索
が行われる（ステップ５０５、５０６）。 このような
分類型問題は、推論過程が分類クラスに顕著に対応して
いるため、問題解決が推論過程によって特徴付けられて
おり、この意味で問題検索する推論過程を検索キーとす
ることは妥当である。

【００３６】ステップ５０６において例えば図６（ｅ）
に示すような例外事例が検索されたときには、検索され
た例外事例をもとにカレント問題を解くためには既存知
識をどのように修正したらよいかを、メタルール獲得部
１９にて専門家から獲得する（ステップ５０７）。

【００３７】このメタルール獲得の動作を図８のフロー
チャートを用いて詳細に説明する。まず、例外事例と既
存ルールとの比較により矛盾点を追跡し（ステップ８０
１）、既存知識ベースから矛盾知識を一つ抽出し（ステ
ップ８０２）、この矛盾知識を専門家に提示し（ステッ
プ８０３）、メタルールを獲得する（ステップ８０
４）。この例では、図６（ｅ）に示したように「優」に
分類された例外事例が検索されている。分類ルールで優
になるルールは図６（ｂ）におけるＲ２−１なのでこれ
を調べてみる。すると、図６（ｅ）に示した例外事例の
「糖度 ２．５」は、図６（ｂ）におけるＲ２−１の条
件部「糖度＞＝Ｃ１但しＣ１＝３．０」とは矛盾を生じ
ている。従って、図６（ａ）に示した問題を例外事例の
ように「優」に分類したいのであれば、図６（ｂ）にお
けるＲ２−１の条件部をメタルールによって変更すれば
良いことが分かる。どれくらい変更すれば良いかはパラ
メータの問題であるので例えば専門家が導出する。その
結果メタルールとして、例えば図６（ｆ）示すように、
（Ｃ１を20％小さくする。）を獲得する。なお、このよ
うなメタルールの獲得を自動的に行う場合には、例えば
問題の解として「優」とするために最低限パラメータを
どの程度とすればよいかといった条件によって行うこと
が可能である。

【００３８】この後、メタルールの検証を行い（ステッ
プ５０８）、その結果妥当であれば（ステップ５０
９）、図６（ｆ）に示したようなメタルールを図６
（ａ）に示した問題に関係付けて、例えば図６（ｇ）の
ような形式で例外事例ベース１８へ格納する（ステップ
５１０）。ステップ５０９においてメタルールが妥当で
なければ、問題のみを例外事例ベース１８に格納する
（ステップ５１１）。

【００３９】一方、上述したステップ５０６において例
外事例が検索されなかった場合には、メタルール詳細点
獲得部２２において、図７（ｃ）に示すような一次解
（分類結果 「良」）及び図７（ｄ）に示すような一次
解に対応する既存知識ベース１４の知識（分類ルール）
が専門家２０に提示され、これに対して専門家２０が必
要と判断する場合には修正知識を入力することでメタル
ールが獲得される（ステップ５１２）。この後、メタル
ールが獲得されたときには問題にメタルールが付随され
て例外事例ベース１８に格納され、メタルールが獲得さ
れないときには問題のみが例外事例ベース１８に格納さ
れる（ステップ５１１）。

【００４０】次に、推論実行時の動作を図９のフローチ
ャートを用いて説明する。

【００４１】問題入力部１２より図６（ａ）に示した問
題が入力されたとすると（ステップ９０１）、既存知識
ベース１４を参照しながら推論され（ステップ９０
２）、一次解が出力される。この一次解は、（一次解＝
「良」）である。

【００４２】次に、検索キーとして、この解を導いた推
論過程である（Ｒ１−２→Ｒ２−２）を生成し（ステッ
プ９０３）、例外事例ベース１８を検索すると（ステッ
プ９０４）、例外事例とそれに付随するメタルールが検
索される。すなわち、ここでは図６（ｇ）に示した例外
事例とメタルールが検索される。

【００４３】このば場合、メタルール（専門家から獲
得）は（糖度のパラメータを20％緩和せよ）というルー
ルである。そこで、このメタルールを図６（ｂ）に示し
た分類ルールに適用し（ステップ９０５）、推論すると
（ステップ９０６）、カレント問題は二次解として
「優」を出す。

【００４４】そして、最後に「一次解」と「二次解」の
どちらがどちらを選択するかを決める（ステップ９０
７）。例えば、まず２つの解が予め設定された所定の条
件を満足するかどうかを判断する。より具体的には、所
定の条件とは、例えば「優」に分類される時の制約とし
て、少なくとも （形の属性値）＋（糖度の属性値）＋（色の属性値）＞
＝ 9.0 を満たしている必要ある、ということである。そして、
両方の解がその条件を満足しているときには二次解が妥
当であるとみなす。従って、この例では、カレント問題
の解は二次解である「優」となる。

【００４５】なお、本発明は、上述した実施例に限定さ
れない。

【００４６】例えば、上述した実施例では、検索キーと
して推論過程を用いていたが、例えば事例ごとに属性値
の範囲を設定し、これを検索キーとすることもできる。
より具体的には、上述したみかんの分類の問題でいえば
形の属性値の範囲を （3.1 〜3.4 ） 糖度の属性値の範囲を （2.5 〜2.8 ） 色の属性値の範囲を （2.8 〜3.2 ） のように設定し、この設定範囲を検索キーとしてこの設
定範囲に属する例外事例を検索するようにする。

【００４７】また、上述した実施例は、２つの解、すな
わち二次解までを導出するように構成されていたが、３
つ以上の解、すなわち三次解以上を導出するように構成
してもよい。この場合、例えばメタルールが適用された
既存知識に同じメタルールを適用するように構成しても
よいし、メタルールを複数用意しておき既存知識に順次
適用するようにしてもよい。

【００４８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、既
存知識ベースでは処理できない微妙な判断を要する例外
的な状況を、その知識ベース処理と矛盾した過去の事例
を例外事例ベースに蓄積しそれを所定の検索キーで検索
し利用することで、既存の知識ベースを変更することな
く、対応する仕組みを提供することができ、かつ既存の
どの知識が矛盾しているかを専門家に提示しメタルール
を記述する支援ができるようになる。よって、本発明で
は、知識の獲得や知識の修正が容易で、しかも正確な解
を導出することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る推論システムの構成を
示す図である。

【図２】図１に示した事例ベース推論部の詳細な構成図
である。

【図３】図１に示したメタルール獲得部の詳細な構成図
である。

【図４】本発明の一実施例の分類問題の定義を示す図で
ある。

【図５】本発明の一実施例に係る修正知識獲得の動作を
示すフローチャートである。

【図６】本発明の一実施例に係る修正知識獲得の際の知
識等の流れ図である。

【図７】本発明の一実施例に係る修正知識獲得の際の知
識等の流れ図である。

【図８】本発明の一実施例に係る修正知識獲得の際のメ
タルール獲得の動作を示すフローチャートである。

【図９】本発明の一実施例に係る推論の動作を示すフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

１０………修正知識獲得部 １１………推論実行部 １２………問題入力部 １３………知識ベース推論部 １４………既存知識ベース １５………事例ベース推論部 １６………検索条件生成部 １７………例外事例ベース検索部 １８………例外事例ベース １９………メタルール獲得部 ２０………専門家 ２１………矛盾点追跡部 ２２………メタルール詳細点獲得部 ２３………メタルール格納部 ３０………メタルール適用部 ３１………解評価部 ３２………解出力部

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 解を導出するための問題が入力される問
   題入力部と、 問題に対する解を推論するための知識を格納する既存知
   識ベースと、 この既存知識ベースに格納された知識に基づき、前記問
   題入力部より入力された問題に対する一次解を推論する
   知識ベース推論部と、 過去に解決した問題を例外事例として格納する例外事例
   ベースと、 所定の検索キーを用いて、前記例外事例ベースより前記
   問題入力部より入力された問題に対応する例外事例を検
   索する事例ベース推論部と、 前記事例ベース推論部による検索結果に応じて、前記既
   存知識ベースに格納された知識を修正するためのメタル
   ールを獲得するメタルール獲得部と、 このメタルール獲得部によりメタルールが獲得された場
   合には当該メタルールを関係付け、前記問題入力部より
   入力された問題を前記例外事例ベースに格納する手段と
   を具備することを特徴とする修正知識獲得装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の修正知識獲得装置におい
   て、 事例ベース推論部は、知識ベース推論部において一次解
   を導出した推論過程を所定の検索キーとして生成する検
   索条件生成部と、この検索キーを用いて例外事例ベース
   を検索する例外事例ベース検索部とを具備することを特
   徴とする修正知識獲得装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の修正知識獲得装置におい
   て、メタルール獲得部は、事例ベース推論部において検
   索された例外事例を用いて、既存知識ベースにおける知
   識と矛盾している知識を少なくとも一つ取り出す矛盾点
   追跡部と、この矛盾した知識を専門家に提示してメタル
   ールを獲得するメタルール詳細点獲得部とを具備するこ
   とを特徴とする修正知識獲得装置。
4. 【請求項４】 解を導出するための問題が入力される問
   題入力部と、 問題に対する解を推論するための知識を格納する既存知
   識ベースと、 この既存知識ベースに格納された知識に基づき、前記問
   題入力部より入力された問題に対する一次解を推論する
   第１の知識ベース推論部と、 前記既存知識ベースに格納された知識を修正するための
   メタルールが付随され過去に解決した問題を例外事例と
   して格納する例外事例ベースと、 所定の検索キーを用いて、前記例外事例ベースより前記
   問題入力部より入力された問題に対応する例外事例を検
   索する事例ベース推論部と、 前記事例ベース推論部による検索結果に応じて、前記既
   存知識ベースに格納された知識を修正するためのメタル
   ールを獲得するメタルール獲得部と、 このメタルール獲得部により獲得されたメタルールを前
   記既存事例ベースに格納された知識に適用し修正知識を
   生成するメタルール適用部と、 このメタルール適用部により生成された修正知識に基づ
   き、前記問題入力部より入力された問題に対する二次解
   を推論する第２の知識ベース推論部と、 前記推論された一次解と二次解を評価し、より適当な解
   を得る解評価部と、 この解評価部で決定された解を出力する解出力部とを具
   備することを特徴とする推論装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の推論装置において、 事例ベース推論部は、第１の知識ベース推論部において
   一次解を導出した推論過程を所定の検索キーとして生成
   する検索条件生成部と、この検索キーを用いて例外事例
   ベースを検索する例外事例ベース検索部とを具備するこ
   とを特徴とする推論装置。
6. 【請求項６】 解を導出するための問題を入力するステ
   ップと、 問題に対する解を推論するための知識を格納する既存知
   識ベースの知識に基づき、前記入力された問題に対する
   一次解を推論するステップと、 所定の検索キーを用いて、過去に解決した問題を例外事
   例として格納する例外事例ベースより前記入力された問
   題に対応する例外事例を検索するステップと、 この検索結果に応じて、前記既存知識ベースに格納され
   た知識を修正するためのメタルールを獲得するステップ
   と、 このメタルールが獲得された場合には当該メタルールを
   関係付け、前記入力された問題を前記例外事例ベースに
   格納するステップとを具備することを特徴とする修正知
   識獲得方法。
7. 【請求項７】 解を導出するための問題を入力するステ
   ップと、 問題に対する解を推論するための知識を格納する既存知
   識ベースの知識に基づき、前記入力された問題に対する
   一次解を推論するステップと、 前記既存知識ベースに格納された知識を修正するための
   メタルールが付随され過去に解決した問題を例外事例と
   して格納する例外事例ベースより、所定の検索キーを用
   いて前記入力された問題に対応する例外事例を検索する
   ステップと、 この検索結果に応じて、前記既存知識ベースに格納され
   た知識を修正するためのメタルールを獲得するステップ
   と、 このメタルールを前記既存事例ベースに格納された知識
   に適用し修正知識を生成するステップと、 この修正知識に基づき、前記入力された問題に対する二
   次解を推論するステップと、 前記推論された一次解と二次解を評価し、より適当な解
   を得るステップと、 この決定された解を出力するステップとを具備すること
   を特徴とする推論方法。