JPH09179739A - 情報処理システム及びその方法 - Google Patents
情報処理システム及びその方法Info
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- JPH09179739A JPH09179739A JP7341101A JP34110195A JPH09179739A JP H09179739 A JPH09179739 A JP H09179739A JP 7341101 A JP7341101 A JP 7341101A JP 34110195 A JP34110195 A JP 34110195A JP H09179739 A JPH09179739 A JP H09179739A
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- Japan
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- knowledge
- item
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 １つの事項について、直接その事項の知識と
して記述されていない知識も利用した検索を行なえるよ
うにする。 【解決手段】 人間の知識構造P1および属性Location o
f Organization of P1を指定すると、各事項の所定の複
数の属性の値、各事項のカテゴリおよび複数のカテゴリ
間の相互関係を知識として記憶する知識ベースから、指
定された知識構造P1において指定された属性に関係のあ
る値としてOrganizationのスロットであるスロットＳ７
の値が読み出され、この読み出された値Org1の指す組織
の知識構造において指定された属性に関係のある値とし
てAddress のスロットであるスロットＳ７の値v2が読み
出され、この読み出された値v2の指すvenue の知識構造
が、要求された属性の値として出力される。
して記述されていない知識も利用した検索を行なえるよ
うにする。 【解決手段】 人間の知識構造P1および属性Location o
f Organization of P1を指定すると、各事項の所定の複
数の属性の値、各事項のカテゴリおよび複数のカテゴリ
間の相互関係を知識として記憶する知識ベースから、指
定された知識構造P1において指定された属性に関係のあ
る値としてOrganizationのスロットであるスロットＳ７
の値が読み出され、この読み出された値Org1の指す組織
の知識構造において指定された属性に関係のある値とし
てAddress のスロットであるスロットＳ７の値v2が読み
出され、この読み出された値v2の指すvenue の知識構造
が、要求された属性の値として出力される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力された情報に
基づいて、知識ベースを参照し、要求された種類の情報
を出力する情報処理システム及びその方法に関するもの
である。
基づいて、知識ベースを参照し、要求された種類の情報
を出力する情報処理システム及びその方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】従来、知識ベースを参照して、情報の解
析や推論を行なうシステムが考案されている。
析や推論を行なうシステムが考案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】かかるシステムで
は、知識ベースに、ある事項について、様々な知識が参
照可能に記憶されているが、更に、１つの事項につい
て、直接その事項の知識として記述されていない知識も
利用した検索を行なうことが望まれる。
は、知識ベースに、ある事項について、様々な知識が参
照可能に記憶されているが、更に、１つの事項につい
て、直接その事項の知識として記述されていない知識も
利用した検索を行なうことが望まれる。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、情報処
理システムに、各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、事項および属性を指定する
指定手段と、該指定手段により指定された事項の指定さ
れた属性の値を前記知識ベースから読み出す読み出し手
段と、前記知識ベースに記憶された前記相互関係を参照
して、前記読み出し手段により読み出された値と関係す
る他の事項の知識を読み出すように、前記読み出し手段
を制御する制御手段とを具える。
理システムに、各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、事項および属性を指定する
指定手段と、該指定手段により指定された事項の指定さ
れた属性の値を前記知識ベースから読み出す読み出し手
段と、前記知識ベースに記憶された前記相互関係を参照
して、前記読み出し手段により読み出された値と関係す
る他の事項の知識を読み出すように、前記読み出し手段
を制御する制御手段とを具える。
【０００５】また、本発明の他の態様によれば、情報処
理システムに、各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、複数の事項を指定する指定
手段と、該指定手段により指定された複数の事項のそれ
ぞれに関して、前記相互関係を参照して、関連する事項
に関する知識を前記知識ベースから読み出す読み出し手
段と、前記読み出し手段により読み出された知識の共通
部分を判定する判定手段とを具える。
理システムに、各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、複数の事項を指定する指定
手段と、該指定手段により指定された複数の事項のそれ
ぞれに関して、前記相互関係を参照して、関連する事項
に関する知識を前記知識ベースから読み出す読み出し手
段と、前記読み出し手段により読み出された知識の共通
部分を判定する判定手段とを具える。
【０００６】また、本発明の他の態様によれば、情報処
理方法に、事項および属性を指定する指定工程と、該指
定工程により指定された事項の指定された属性の値を、
各事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴリおよ
び複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶する知
識ベースから読み出す読み出し工程と、前記知識ベース
に記憶された前記相互関係を参照して、前記読み出し工
程により読み出された値と関係する他の事項の知識を読
み出すように、前記読み出し工程を制御する制御工程と
を具える。
理方法に、事項および属性を指定する指定工程と、該指
定工程により指定された事項の指定された属性の値を、
各事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴリおよ
び複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶する知
識ベースから読み出す読み出し工程と、前記知識ベース
に記憶された前記相互関係を参照して、前記読み出し工
程により読み出された値と関係する他の事項の知識を読
み出すように、前記読み出し工程を制御する制御工程と
を具える。
【０００７】また、本発明の他の態様によれば、情報処
理方法に、複数の事項を指定する指定工程と、該指定工
程により指定された複数の事項のそれぞれに関して、各
事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴリおよび
複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶する知識
ベースの前記相互関係を参照して、関連する事項に関す
る知識を前記知識ベースから読み出す読み出し工程と、
前記読み出し工程により読み出された知識の共通部分を
判定する判定工程とを具える。
理方法に、複数の事項を指定する指定工程と、該指定工
程により指定された複数の事項のそれぞれに関して、各
事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴリおよび
複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶する知識
ベースの前記相互関係を参照して、関連する事項に関す
る知識を前記知識ベースから読み出す読み出し工程と、
前記読み出し工程により読み出された知識の共通部分を
判定する判定工程とを具える。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら、
本発明に係る好適な１実施形態を詳細に説明する。
本発明に係る好適な１実施形態を詳細に説明する。
【０００９】図１は本発明に係る自然言語処理装置の１
実施例のハードウェア構成を示すブロック図である。
実施例のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１０】同図において、１は、自然言語により情報
を入力するための入力部である。以下では、この入力情
報を文章と称するが、本装置では、一定の規則的な構造
を有していれば、文法的に完全な文章でなくとも、処理
対象とすることができる。２は、ＣＰＵであり、各種処
理のための演算、論理判断等を行ない、バス６に接続さ
れた各構成要素を制御する。３は、情報を出力する出力
部である。
を入力するための入力部である。以下では、この入力情
報を文章と称するが、本装置では、一定の規則的な構造
を有していれば、文法的に完全な文章でなくとも、処理
対象とすることができる。２は、ＣＰＵであり、各種処
理のための演算、論理判断等を行ない、バス６に接続さ
れた各構成要素を制御する。３は、情報を出力する出力
部である。
【００１１】４は、プログラムメモリであり、フローチ
ャートにつき後述する処理手順を含むＣＰＵ２による制
御のためのプログラムを格納するメモリである。プログ
ラムメモリ４は、ＲＯＭであってもよいし、外部記憶装
置などからプログラムがロードされるＲＡＭであっても
よい。
ャートにつき後述する処理手順を含むＣＰＵ２による制
御のためのプログラムを格納するメモリである。プログ
ラムメモリ４は、ＲＯＭであってもよいし、外部記憶装
置などからプログラムがロードされるＲＡＭであっても
よい。
【００１２】５は、データメモリであり、各種処理で生
じたデータを格納するほか、後述する知識ベースの知識
を格納する。データメモリ５は、例えばＲＡＭとする
が、知識ベースの知識は、不揮発な外部記憶媒体から、
処理に先立ってロードしておく、あるいは、必要がある
ごとに参照するものとする。
じたデータを格納するほか、後述する知識ベースの知識
を格納する。データメモリ５は、例えばＲＡＭとする
が、知識ベースの知識は、不揮発な外部記憶媒体から、
処理に先立ってロードしておく、あるいは、必要がある
ごとに参照するものとする。
【００１３】６は、ＣＰＵ１の制御の対象とする構成要
素を指示するアドレス信号、各構成要素を制御するため
のコントロール信号、各構成機器相互間でやりとりされ
るデータの転送を行なうためのバスである。
素を指示するアドレス信号、各構成要素を制御するため
のコントロール信号、各構成機器相互間でやりとりされ
るデータの転送を行なうためのバスである。
【００１４】図２は、知識ベース２０の構成を示す図で
あり、一般知識ベース（worldknowledge base ＷＫ
Ｂ）３１、領域知識ベース（domain knowledge base Ｄ
ＫＢ）３２、辞書３３、データベース３４を備えてい
る。ＷＫＢ３１は、一般的な物事についての知識を有す
る。ＤＫＢ３２は、ゴール・プランモデルなどの知識を
有する。辞書３３は、通常の辞書に相当する言語の知識
を有する言語知識ベース（linguistic knowledge base)
であり、データベース３４は、個人情報などを記憶して
いる。
あり、一般知識ベース（worldknowledge base ＷＫ
Ｂ）３１、領域知識ベース（domain knowledge base Ｄ
ＫＢ）３２、辞書３３、データベース３４を備えてい
る。ＷＫＢ３１は、一般的な物事についての知識を有す
る。ＤＫＢ３２は、ゴール・プランモデルなどの知識を
有する。辞書３３は、通常の辞書に相当する言語の知識
を有する言語知識ベース（linguistic knowledge base)
であり、データベース３４は、個人情報などを記憶して
いる。
【００１５】図３は、一般知識ベース３１の内容を示す
図である。general world knowledge は、同図の(a) 〜
(g) に分類される。図４は、図３の(a) 物体（Physical
object)の概念の構成を示す図である。物体は、自然界
に物理的に存在する物(object)の全てからなり、重量、
寸法などを有する。各物体は、図１１に示すような物体
をユニークに特徴付ける様々な特徴と関係付けられてい
る。同図において、「機能」は、例えば人間の場合、生
存であり、「抽象値」は、その場合、生命である。ま
た、「関連する抽象的存在」は、太陽の場合、日没であ
る。「プロパティ」としては、可算、形容詞で修飾可
能、資金などを消費する、破壊可能といったものがあ
る。
図である。general world knowledge は、同図の(a) 〜
(g) に分類される。図４は、図３の(a) 物体（Physical
object)の概念の構成を示す図である。物体は、自然界
に物理的に存在する物(object)の全てからなり、重量、
寸法などを有する。各物体は、図１１に示すような物体
をユニークに特徴付ける様々な特徴と関係付けられてい
る。同図において、「機能」は、例えば人間の場合、生
存であり、「抽象値」は、その場合、生命である。ま
た、「関連する抽象的存在」は、太陽の場合、日没であ
る。「プロパティ」としては、可算、形容詞で修飾可
能、資金などを消費する、破壊可能といったものがあ
る。
【００１６】図５は、物体の下に存在する知識構造の主
要なタイプを示す図である。物体は、生命体（植物を含
む全ての生物）と、非生命体の２つのカテゴリに大別さ
れる。生命体は更に、移動不能の物と、移動可能な物と
に分類される。移動不能の物には植物が含まれ、移動可
能な物は、鳥と動物とに分類される。図５に示すように
人間は動物の下にある。
要なタイプを示す図である。物体は、生命体（植物を含
む全ての生物）と、非生命体の２つのカテゴリに大別さ
れる。生命体は更に、移動不能の物と、移動可能な物と
に分類される。移動不能の物には植物が含まれ、移動可
能な物は、鳥と動物とに分類される。図５に示すように
人間は動物の下にある。
【００１７】また、図５に示すように、非生命体は、更
に、自然の物と人工の物とに分類され、自然の物は、移
動可能な物（砂、岩、水等）と移動不能の物（山、平
野、海等）とに分類される。後者は、ＳＰＡＣＥからも
導き出される。また、人工の物は、移動可能な物と移動
不能の物とに分類される。移動可能な物は更に、動的な
物（自動車、飛行機等、自分で動く物）、静的な物（箱
やペン等、持ち上げて運べる物）、中位の物（自転車
等、動的な物のように自分で動き、静的な物のように容
易に持ち上げられる物）に分類される。動的な物は、飛
行機や列車等の大きな乗り物と、バスや自動車のような
小さな乗り物とに分類され、その構造に、スピードや、
持ち主等のスロットを含む。
に、自然の物と人工の物とに分類され、自然の物は、移
動可能な物（砂、岩、水等）と移動不能の物（山、平
野、海等）とに分類される。後者は、ＳＰＡＣＥからも
導き出される。また、人工の物は、移動可能な物と移動
不能の物とに分類される。移動可能な物は更に、動的な
物（自動車、飛行機等、自分で動く物）、静的な物（箱
やペン等、持ち上げて運べる物）、中位の物（自転車
等、動的な物のように自分で動き、静的な物のように容
易に持ち上げられる物）に分類される。動的な物は、飛
行機や列車等の大きな乗り物と、バスや自動車のような
小さな乗り物とに分類され、その構造に、スピードや、
持ち主等のスロットを含む。
【００１８】静的なものは、マネ−（マネーのタイプ
（チェックか現金か）のスロットを持つ）、装備／機
械、編集可能な項目、書かれた物などに分類される。更
に、図６に示すように、書かれた物は、ユニット（１つ
のトピックに関する）とコレクション（複数のトピック
に関する）に分類される。ユニットは、ａ１）に示すス
ロットを有し、ａ２）に示すサブカテゴリを有する。同
様に、コレクションは、ｂ１）に示すスロットを有し、
ｂ２）に示すサブカテゴリを有する。
（チェックか現金か）のスロットを持つ）、装備／機
械、編集可能な項目、書かれた物などに分類される。更
に、図６に示すように、書かれた物は、ユニット（１つ
のトピックに関する）とコレクション（複数のトピック
に関する）に分類される。ユニットは、ａ１）に示すス
ロットを有し、ａ２）に示すサブカテゴリを有する。同
様に、コレクションは、ｂ１）に示すスロットを有し、
ｂ２）に示すサブカテゴリを有する。
【００１９】更に、ｂ２）に属するドキュメントは、パ
ーソナル・ドキュメント（手紙、ファックス、メモ
等）、オフィシャル・ドキュメント（チケット、査証、
パスポート等）、パブリック・ドキュメント（時刻表、
公示、広告等）に分類される。それぞれの構造をｃ）、
ｄ）、ｅ）に示す。
ーソナル・ドキュメント（手紙、ファックス、メモ
等）、オフィシャル・ドキュメント（チケット、査証、
パスポート等）、パブリック・ドキュメント（時刻表、
公示、広告等）に分類される。それぞれの構造をｃ）、
ｄ）、ｅ）に示す。
【００２０】図５に戻り、非生命体で、人工の移動不可
能な物（ビルディング、橋等）は、ＳＰＡＣＥからも導
かれ、固定の位置がある。ビルディングは更に、パブリ
ック・ビルディング（主としてレジャーのためであり、
ホール、博物館、動物園等）、リビング・ビルディング
（ホテル、レストラン、ホーム等）、ファンクショナル
・ビルディング（オフィス、大学、空港、研究所等）の
３つに分類される。パブリック・ビルディングは、何で
有名かというスロットを有し、リビング・ビルディング
は、誰（またはどの組織）の所有物かというスロット、
及び住人のスロットを有する。ファンクショナル・ビル
ディングは、ORGANIZATIONからも導かれ、よって、ORGA
NIZATIONのプロパティ（機能、業務、住所）を得る。
能な物（ビルディング、橋等）は、ＳＰＡＣＥからも導
かれ、固定の位置がある。ビルディングは更に、パブリ
ック・ビルディング（主としてレジャーのためであり、
ホール、博物館、動物園等）、リビング・ビルディング
（ホテル、レストラン、ホーム等）、ファンクショナル
・ビルディング（オフィス、大学、空港、研究所等）の
３つに分類される。パブリック・ビルディングは、何で
有名かというスロットを有し、リビング・ビルディング
は、誰（またはどの組織）の所有物かというスロット、
及び住人のスロットを有する。ファンクショナル・ビル
ディングは、ORGANIZATIONからも導かれ、よって、ORGA
NIZATIONのプロパティ（機能、業務、住所）を得る。
【００２１】図７は、人物の構造を示す図である。同図
に示すように、人物は、物体の名前のスロットを受け継
ぐが、それらは、ファーストネーム、ミドルネーム、サ
ーネームに分類される。また、全ての生命体は、年齢、
すなわち誕生以来の生存時間を有する。更に、人物は、
電話番号、誕生日、住所、社会的地位、所属組織、業務
（現在の業務、以前の業務、通常業務、その他の業務を
含む）、称号、趣味、親、子等のスロットを有する。図
７下部は、Kono Gitaro という名前の人物の構造を示す
図である。
に示すように、人物は、物体の名前のスロットを受け継
ぐが、それらは、ファーストネーム、ミドルネーム、サ
ーネームに分類される。また、全ての生命体は、年齢、
すなわち誕生以来の生存時間を有する。更に、人物は、
電話番号、誕生日、住所、社会的地位、所属組織、業務
（現在の業務、以前の業務、通常業務、その他の業務を
含む）、称号、趣味、親、子等のスロットを有する。図
７下部は、Kono Gitaro という名前の人物の構造を示す
図である。
【００２２】図８は、抽象的存在の下にある知識構造を
示す図である。これらは、物理的存在を持たず、心の中
にのみ存在し、感謝、考え、美しさ、トリップ、怖れ、
物理や化学等の知識、スキルなどを含む。抽象的存在の
サブカテゴリは、M Place （組織等）とAbstract Objで
あり、後者は更に、M Feel Obj（感謝、恩義）、M Tran
s Obj （情報）、M Proc Obj（意見、見解）、M build
Obj （デザイン、プラン、結果）、Mact Obj（知識領
域、業務領域）に分類される。
示す図である。これらは、物理的存在を持たず、心の中
にのみ存在し、感謝、考え、美しさ、トリップ、怖れ、
物理や化学等の知識、スキルなどを含む。抽象的存在の
サブカテゴリは、M Place （組織等）とAbstract Objで
あり、後者は更に、M Feel Obj（感謝、恩義）、M Tran
s Obj （情報）、M Proc Obj（意見、見解）、M build
Obj （デザイン、プラン、結果）、Mact Obj（知識領
域、業務領域）に分類される。
【００２３】図９は、抽象的存在の主要なプロパティを
示す図である。同図において、スロットＳ３は、所属す
る先であり、その存在の存在場所である。スロットＳ４
は、関連する物体であり、例えば、日没に対する太陽で
ある。図１０は、Mact Objに属する業務領域の構造を示
す図である。
示す図である。同図において、スロットＳ３は、所属す
る先であり、その存在の存在場所である。スロットＳ４
は、関連する物体であり、例えば、日没に対する太陽で
ある。図１０は、Mact Objに属する業務領域の構造を示
す図である。
【００２４】図１１は、マルチレベルでリンクした組織
の構造の詳細構成を示す図である。スロットＳ２は、そ
の組織が属する上位の組織、スロットＳ３は、その組織
に含まれる部や課等の下位の組織である。スロットＳ４
は、組織のタイプであり、政府、利益団体、学術団体等
である。スロットＳ５は、業務のタイプであり、製造、
開発、商業等である。この情報はある人が従事する仕事
の質を表す情報として利用される。スロットＳ８は名目
上の長、Ｓ９は代表者であり、それぞれの役職名であ
る。図１１の下部は、組織の例を示す図である。
の構造の詳細構成を示す図である。スロットＳ２は、そ
の組織が属する上位の組織、スロットＳ３は、その組織
に含まれる部や課等の下位の組織である。スロットＳ４
は、組織のタイプであり、政府、利益団体、学術団体等
である。スロットＳ５は、業務のタイプであり、製造、
開発、商業等である。この情報はある人が従事する仕事
の質を表す情報として利用される。スロットＳ８は名目
上の長、Ｓ９は代表者であり、それぞれの役職名であ
る。図１１の下部は、組織の例を示す図である。
【００２５】図１２は、それぞれ知識領域の構成と例を
示す図である。図１３は、知識領域の階層構造の例を示
す図である。図１４は、ＳＰＡＣＥの下にある知識構造
を示す図である。範囲、距離、ボリューム等のような空
間的な量から成り立っている。同図において、サブ・コ
ンチネントは、北米、南米、南西アジア等、大陸の一部
である。リージョンとは、Ｕ．Ｋ．では、イングランド
やスコットランド、日本では、北海道や本州（これは更
に、関東や関西というリージョンを含む）等である。ス
テートは、あるいは、カウンティやプロヴィンスであ
る。
示す図である。図１３は、知識領域の階層構造の例を示
す図である。図１４は、ＳＰＡＣＥの下にある知識構造
を示す図である。範囲、距離、ボリューム等のような空
間的な量から成り立っている。同図において、サブ・コ
ンチネントは、北米、南米、南西アジア等、大陸の一部
である。リージョンとは、Ｕ．Ｋ．では、イングランド
やスコットランド、日本では、北海道や本州（これは更
に、関東や関西というリージョンを含む）等である。ス
テートは、あるいは、カウンティやプロヴィンスであ
る。
【００２６】図１５の(a) は、場所の構造を示す図であ
る。スロットＳ２は、その場所に含まれる場所、スロッ
トＳ３は、その場所の属する場所である。スロットＳ７
は地理上の位置であり、例えば緯度、経度の値である。
図１５の(b) は、国の構造を示す図である。国の場合、
スロットＳ２は州、Ｓ３は大陸である。また、スロット
Ｓ８として、首都を設けている。更に、同図のスロット
以外のプロパティとして、政府、夏時間、査証の要否、
現状（先進国、途上国）、通貨、ＴＶの信号方式、気温
などがある。図１５(c) は、日本の構造を示す図であ
る。また、市の場合のスロットとしては、他の場所との
つながり（距離や、方角など）や、観光名所などがあ
る。図１６は、Venue の構造を示す図である。
る。スロットＳ２は、その場所に含まれる場所、スロッ
トＳ３は、その場所の属する場所である。スロットＳ７
は地理上の位置であり、例えば緯度、経度の値である。
図１５の(b) は、国の構造を示す図である。国の場合、
スロットＳ２は州、Ｓ３は大陸である。また、スロット
Ｓ８として、首都を設けている。更に、同図のスロット
以外のプロパティとして、政府、夏時間、査証の要否、
現状（先進国、途上国）、通貨、ＴＶの信号方式、気温
などがある。図１５(c) は、日本の構造を示す図であ
る。また、市の場合のスロットとしては、他の場所との
つながり（距離や、方角など）や、観光名所などがあ
る。図１６は、Venue の構造を示す図である。
【００２７】図１７は、単位時間の下にある知識構造を
示す図である。単位時間は、日や月など時間に関係する
概念を表す。時間は、流れる、取り戻せないというクォ
リティがある。また、資源でもある。また、消費でき
る、制御できないというプロパティを有する。図１８
は、時間の概念構造を示す図である。スロットＳ１、Ｓ
２に示すように、時間の区分にも、場所の場合と同様な
包含関係がある。図１９は、イベントの構成を表す図で
あり、ａ１）は構造を、ａ２）はサブカテゴリを示して
いる。サブカテゴリであるインテンショナルは更に、
ｂ）に示すように分類される。
示す図である。単位時間は、日や月など時間に関係する
概念を表す。時間は、流れる、取り戻せないというクォ
リティがある。また、資源でもある。また、消費でき
る、制御できないというプロパティを有する。図１８
は、時間の概念構造を示す図である。スロットＳ１、Ｓ
２に示すように、時間の区分にも、場所の場合と同様な
包含関係がある。図１９は、イベントの構成を表す図で
あり、ａ１）は構造を、ａ２）はサブカテゴリを示して
いる。サブカテゴリであるインテンショナルは更に、
ｂ）に示すように分類される。
【００２８】図２０は、DRIVING FORCESの下にある構造
を示す図である。これらは、アクションの組をもたらす
フォースである。Driving forcesのプロパティには、タ
イプ（自然かインテンショナルか）、オブジェクトの種
類（作用の対象、例えば全物体か人間のみか）、結果の
セット（期待される物、及び他の可能性）がある。図２
０に示すように、Driving forcesは、Themes, Goals-Pl
ans, MOPS/Scenesに分類され、Themesは更に、図２１に
示すように分類される。
を示す図である。これらは、アクションの組をもたらす
フォースである。Driving forcesのプロパティには、タ
イプ（自然かインテンショナルか）、オブジェクトの種
類（作用の対象、例えば全物体か人間のみか）、結果の
セット（期待される物、及び他の可能性）がある。図２
０に示すように、Driving forcesは、Themes, Goals-Pl
ans, MOPS/Scenesに分類され、Themesは更に、図２１に
示すように分類される。
【００２９】図２２は、Goal-Plan の構造を示す図であ
る。Goals-Plans は、あるプランを実行する生命体に、
そのプランを達成するための行動をとらせるintentiona
l psychological driving forcesである。図２２におい
て、WHO はゴールのプロセッサであり、WHATはゴールそ
のものについての情報である。SITUATION は通常及び代
わりのプランから選択する際の可能性、正常のファクタ
ーなどである。HOW はゴールを達成するためのプランで
あり、通常のプラン、代わりのプランなどがある。POST
-CONDITIONS は、結果の組、期待されたゴールなどがあ
る。
る。Goals-Plans は、あるプランを実行する生命体に、
そのプランを達成するための行動をとらせるintentiona
l psychological driving forcesである。図２２におい
て、WHO はゴールのプロセッサであり、WHATはゴールそ
のものについての情報である。SITUATION は通常及び代
わりのプランから選択する際の可能性、正常のファクタ
ーなどである。HOW はゴールを達成するためのプランで
あり、通常のプラン、代わりのプランなどがある。POST
-CONDITIONS は、結果の組、期待されたゴールなどがあ
る。
【００３０】図２３は、ＭＯＰの構造を示す図である。
ＭＯＰＳはvariety of Goalsを解消するために用いられ
る一般化されたプランであり、指定された順に実行され
るべきシーンを構成する。図２４は、シーンの構造を示
す図である。シーンはプラニングの不要な固定されたア
クションの組であり、メインゴールまたはそれが付属す
べきＭＯＰを満足させるために実行される。
ＭＯＰＳはvariety of Goalsを解消するために用いられ
る一般化されたプランであり、指定された順に実行され
るべきシーンを構成する。図２４は、シーンの構造を示
す図である。シーンはプラニングの不要な固定されたア
クションの組であり、メインゴールまたはそれが付属す
べきＭＯＰを満足させるために実行される。
【００３１】図２５は、Mental Existanceの下にある一
般化されたゴール・プランの階層を示す図である。Work
For Existanceは、Workのステージに従って、DKNOW, D
O WORK, PRESENT/PUBLISH の３つのゴールを有する。ま
ず、新たなワークを始める前に、それについて学ばなけ
ればならない(DLEARN)。またワークを続けているときで
も、その分野の進歩に遅れないようについて行かなけれ
ばならない(DKNOWforM KEEP ABREAST) 。M DO WORK は
ワークの実際の内容であり、ワークの結果を評価してい
く最後のフェーズが、Present/Publish というゴールに
よってなされる(M GET EVALUATED）。
般化されたゴール・プランの階層を示す図である。Work
For Existanceは、Workのステージに従って、DKNOW, D
O WORK, PRESENT/PUBLISH の３つのゴールを有する。ま
ず、新たなワークを始める前に、それについて学ばなけ
ればならない(DLEARN)。またワークを続けているときで
も、その分野の進歩に遅れないようについて行かなけれ
ばならない(DKNOWforM KEEP ABREAST) 。M DO WORK は
ワークの実際の内容であり、ワークの結果を評価してい
く最後のフェーズが、Present/Publish というゴールに
よってなされる(M GET EVALUATED）。
【００３２】図２６は、ドメインに依存するゴール・プ
ラン構造を示す図であり、Ｒ＆Ｄとセールスという２つ
のドメインに適用したものである。図２７は、基本的な
ゴールを示す図である。例えば、DPROX は、特定の場所
に到達するためのゴールであり、乗り物を使う、乗せて
もらうというゴールを含む。図２８は、行動の構造を示
す図である。図２９は、行動の例を示す図である。図３
０は、MEETの構造を示す図である。図３１は、MEETのド
ラフト・インスタンスを示す図である。図３２は、AGRE
EMENT の構造を示す図である。図３３は、ＭＴＲＡＮＳ
の概念構造を示す図である。図３４は、ＰＴＲＡＮＳの
概念構造を示す図である。図３５は、ＰＴＲＡＮＳの概
念構造を示す図である。
ラン構造を示す図であり、Ｒ＆Ｄとセールスという２つ
のドメインに適用したものである。図２７は、基本的な
ゴールを示す図である。例えば、DPROX は、特定の場所
に到達するためのゴールであり、乗り物を使う、乗せて
もらうというゴールを含む。図２８は、行動の構造を示
す図である。図２９は、行動の例を示す図である。図３
０は、MEETの構造を示す図である。図３１は、MEETのド
ラフト・インスタンスを示す図である。図３２は、AGRE
EMENT の構造を示す図である。図３３は、ＭＴＲＡＮＳ
の概念構造を示す図である。図３４は、ＰＴＲＡＮＳの
概念構造を示す図である。図３５は、ＰＴＲＡＮＳの概
念構造を示す図である。
【００３３】図３６は、Driving forcesとアクションの
関係を示す図である。同図において、Int.はIntentiona
l 、psy.はpsychological 、mech. はmechanicalを表し
ている。Driving forcesは、力の作用する物体の状態、
関連する抽象的存在の状態の変化や、空間的、時間的な
変化を引き起こす。
関係を示す図である。同図において、Int.はIntentiona
l 、psy.はpsychological 、mech. はmechanicalを表し
ている。Driving forcesは、力の作用する物体の状態、
関連する抽象的存在の状態の変化や、空間的、時間的な
変化を引き起こす。
【００３４】図３７は、行動の結果である状態記述子(S
tate descriptor)の例を示す図である。状態記述子は、
あるエンティティの状態及び２つ以上のエンティティ間
の関係を記述する。ここで、ACONFIG は、抽象的存在、
物体、driving forcesの結果（副詞）、または時間の間
の抽象的な構成の関係の状態記述子である。ESCHEDULE
はイベントの状態記述子であるイベント・スケジュー
ラ、LOCATEは空間の状態記述子、MSTATEは心理的な状態
の記述子、PCONFIG は物体間または物体と空間の物理的
な構成の関係であり、john is in Tokyo, the book is
on the table, Delhi is in India.などをカバーする動
詞である。WANTはdriving forcesの状態記述子である。
tate descriptor)の例を示す図である。状態記述子は、
あるエンティティの状態及び２つ以上のエンティティ間
の関係を記述する。ここで、ACONFIG は、抽象的存在、
物体、driving forcesの結果（副詞）、または時間の間
の抽象的な構成の関係の状態記述子である。ESCHEDULE
はイベントの状態記述子であるイベント・スケジュー
ラ、LOCATEは空間の状態記述子、MSTATEは心理的な状態
の記述子、PCONFIG は物体間または物体と空間の物理的
な構成の関係であり、john is in Tokyo, the book is
on the table, Delhi is in India.などをカバーする動
詞である。WANTはdriving forcesの状態記述子である。
【００３５】以下に、上述の知識ベース２０から必要な
情報を得るための処理手順を説明する。図３８は、ある
事項の特定の属性値を知るためのフローチャートであ
る。システムへの入力は知識構造ＫＳ１であり、また、
出力として属性Attr１の値を要求する（ステップＳ４４
１）。まず、知識ベース２０の知識構造に関する知識を
利用して、知識構造ＫＳ１のどこ（どのスロット）から
属性Attr１の値が得られるかを調べる（ステップＳ４４
２）。スロットが見つかった場合は、そこから属性Attr
１の値を得て要求元に返す（ステップＳ４４３〜４）。
スロットが見つからなかった場合には、エラーメッセー
ジを返す（ステップＳ４４５）。図３９は、具体例とし
て、人物の知識構造Ｐ１を入力し、年齢を要求した場合
のフローチャートである。図７に示したように、年齢は
スロットＳ２にあるので、スロットＳ２の値を検索して
出力する。
情報を得るための処理手順を説明する。図３８は、ある
事項の特定の属性値を知るためのフローチャートであ
る。システムへの入力は知識構造ＫＳ１であり、また、
出力として属性Attr１の値を要求する（ステップＳ４４
１）。まず、知識ベース２０の知識構造に関する知識を
利用して、知識構造ＫＳ１のどこ（どのスロット）から
属性Attr１の値が得られるかを調べる（ステップＳ４４
２）。スロットが見つかった場合は、そこから属性Attr
１の値を得て要求元に返す（ステップＳ４４３〜４）。
スロットが見つからなかった場合には、エラーメッセー
ジを返す（ステップＳ４４５）。図３９は、具体例とし
て、人物の知識構造Ｐ１を入力し、年齢を要求した場合
のフローチャートである。図７に示したように、年齢は
スロットＳ２にあるので、スロットＳ２の値を検索して
出力する。
【００３６】図４０は、与えられた知識構造に基づい
て、更に他の知識構造を参照する場合のフローチャート
である。ここでは、上記と同じ人物の知識構造Ｐ１を入
力し、組織を要求した場合のフローチャートである。図
７に示したように、組織はスロットＳ７にあり、スロッ
トＳ７の値は組織の知識構造Org1へのポインタであるの
で、この知識構造Org1を検索して出力する。
て、更に他の知識構造を参照する場合のフローチャート
である。ここでは、上記と同じ人物の知識構造Ｐ１を入
力し、組織を要求した場合のフローチャートである。図
７に示したように、組織はスロットＳ７にあり、スロッ
トＳ７の値は組織の知識構造Org1へのポインタであるの
で、この知識構造Org1を検索して出力する。
【００３７】図４１は、与えられた知識構造に基づい
て、更に他の知識構造の属性を参照する場合のフローチ
ャートである。ここでは、上記と同じ人物の知識構造Ｐ
１を入力し、人物の属する組織の場所を要求した場合の
フローチャートである。図７に示したように、組織はス
ロットＳ７にあり、スロットＳ７の値は組織の知識構造
Org1へのポインタであるので、この知識構造Org1を検索
する。図１１に示すように、組織の知識構造において、
場所はスロットＳ７にあり、知識構造Org1のスロットＳ
７の値はVenue の知識構造V2へのポインタであるので、
この知識構造V2を検索して出力する。
て、更に他の知識構造の属性を参照する場合のフローチ
ャートである。ここでは、上記と同じ人物の知識構造Ｐ
１を入力し、人物の属する組織の場所を要求した場合の
フローチャートである。図７に示したように、組織はス
ロットＳ７にあり、スロットＳ７の値は組織の知識構造
Org1へのポインタであるので、この知識構造Org1を検索
する。図１１に示すように、組織の知識構造において、
場所はスロットＳ７にあり、知識構造Org1のスロットＳ
７の値はVenue の知識構造V2へのポインタであるので、
この知識構造V2を検索して出力する。
【００３８】図４２は、２つ以上の知識構造の共通する
上位の構造を知るためのフローチャートである。システ
ムへの入力は知識構造ＫＳ１、ＫＳ２であり、また、出
力として知識構造ＫＳ１、ＫＳ２に共通に重なり合う上
位の構造を要求する（ステップＳ４８１）。まず、知識
ベース２０の知識構造に関する知識を利用して、各知識
構造ＫＳ１、ＫＳ２における"belongs to"スロットを求
め、その値を利用して親となる知識構造にフェッチす
る。同様に、"owns"スロットを利用して、子となる構造
にフェッチする。そして、各知識構造ＫＳ１、ＫＳ２に
関連する構造のマッチングを調べ、共有する上位の構造
を求める（ステップＳ４８２）。共通する構造が見つか
った場合は、その構造を得て要求元に返す（ステップＳ
４８３〜４）。共通する構造が見つからなかった場合に
は、エラーメッセージを返す（ステップＳ４８５）。
上位の構造を知るためのフローチャートである。システ
ムへの入力は知識構造ＫＳ１、ＫＳ２であり、また、出
力として知識構造ＫＳ１、ＫＳ２に共通に重なり合う上
位の構造を要求する（ステップＳ４８１）。まず、知識
ベース２０の知識構造に関する知識を利用して、各知識
構造ＫＳ１、ＫＳ２における"belongs to"スロットを求
め、その値を利用して親となる知識構造にフェッチす
る。同様に、"owns"スロットを利用して、子となる構造
にフェッチする。そして、各知識構造ＫＳ１、ＫＳ２に
関連する構造のマッチングを調べ、共有する上位の構造
を求める（ステップＳ４８２）。共通する構造が見つか
った場合は、その構造を得て要求元に返す（ステップＳ
４８３〜４）。共通する構造が見つからなかった場合に
は、エラーメッセージを返す（ステップＳ４８５）。
【００３９】図４３は、具体例として、場所の知識構造
Ｐ１、Ｐ２を入力し、共通の上位の構造を要求した場合
のフローチャートである。場所は図４４に示したような
階層構造であり、"belongs to"スロットと"owns"スロッ
トをたどることにより、共通の上位の構造Ｐ３が得ら
れ、出力される。
Ｐ１、Ｐ２を入力し、共通の上位の構造を要求した場合
のフローチャートである。場所は図４４に示したような
階層構造であり、"belongs to"スロットと"owns"スロッ
トをたどることにより、共通の上位の構造Ｐ３が得ら
れ、出力される。
【００４０】以上のように、"belongs to"スロットと"o
wns"スロットを設けた知識構造により、２つの場所の知
識構造に共通する上位の構造が特定できる。従って、例
えば、レター・ライティング・システムにおいて、訪問
に関するレターの場合、差出人と受取人との住所の遠近
に応じた文章作成ルールを適用する際の助けになる。ま
た、図４５に示す問答例のような問いに対して、２つの
場所の知識構造に共通する上位の構造を調べ、包含関
係、位置関係を特定することにより、同図のような応答
が可能となる。
wns"スロットを設けた知識構造により、２つの場所の知
識構造に共通する上位の構造が特定できる。従って、例
えば、レター・ライティング・システムにおいて、訪問
に関するレターの場合、差出人と受取人との住所の遠近
に応じた文章作成ルールを適用する際の助けになる。ま
た、図４５に示す問答例のような問いに対して、２つの
場所の知識構造に共通する上位の構造を調べ、包含関
係、位置関係を特定することにより、同図のような応答
が可能となる。
【００４１】図４６は、２つの知識構造に共通する上位
の構造を求める他の具体例である、２つの知識領域ＫＤ
１，ＫＤ２に共通する上位の構造を求める処理のフロー
チャートである。知識領域は図１３に示したような階層
構造であり、"belongs to"スロットと"owns"スロットを
たどることにより、結局知識領域ＫＤ２自身が共通の上
位の構造として得られ、出力される。
の構造を求める他の具体例である、２つの知識領域ＫＤ
１，ＫＤ２に共通する上位の構造を求める処理のフロー
チャートである。知識領域は図１３に示したような階層
構造であり、"belongs to"スロットと"owns"スロットを
たどることにより、結局知識領域ＫＤ２自身が共通の上
位の構造として得られ、出力される。
【００４２】以上のように、"belongs to"スロットと"o
wns"スロットを設けた知識構造により、２つの知識領域
の知識構造に共通する上位の構造が特定できる。従っ
て、例えば、レター・ライティング・システムにおい
て、よく知らない相手に対して、自分の仕事を紹介する
場合、説明の詳細さの程度を、自分の仕事と相手の仕事
とを比較した結果から決定することができる。もし、共
通する知識領域が非常に高い階層である場合、両者の共
通性は少ないので、詳細な説明をしても相手は理解でき
ないと判断される。一方、両者が非常に近い場合、仕事
の内容を説明することは、相手の関心を引く上で重要と
なり得る。また、仕事の内容が近ければ、それに関連す
る物事の名称、例えば、会議の名称などを表現する際
に、略称で十分である。
wns"スロットを設けた知識構造により、２つの知識領域
の知識構造に共通する上位の構造が特定できる。従っ
て、例えば、レター・ライティング・システムにおい
て、よく知らない相手に対して、自分の仕事を紹介する
場合、説明の詳細さの程度を、自分の仕事と相手の仕事
とを比較した結果から決定することができる。もし、共
通する知識領域が非常に高い階層である場合、両者の共
通性は少ないので、詳細な説明をしても相手は理解でき
ないと判断される。一方、両者が非常に近い場合、仕事
の内容を説明することは、相手の関心を引く上で重要と
なり得る。また、仕事の内容が近ければ、それに関連す
る物事の名称、例えば、会議の名称などを表現する際
に、略称で十分である。
【００４３】また、同様に、組織の知識構造に共通する
上位の構造を調べることは、例えば、同じ大きな会社に
属する２人の人物に関して、どの階層で両者の属する組
織が異なるかを判定することができる。
上位の構造を調べることは、例えば、同じ大きな会社に
属する２人の人物に関して、どの階層で両者の属する組
織が異なるかを判定することができる。
【００４４】また、"What is a jounal?" という問いに
対して、図５のような知識の分類に従って、"Journal i
s a type of written material which is periodical a
nd deals with one specialized knowledge domain."
と回答できる。
対して、図５のような知識の分類に従って、"Journal i
s a type of written material which is periodical a
nd deals with one specialized knowledge domain."
と回答できる。
【００４５】また、例えば、図４１につき説明した例に
おいて、Venue の知識構造（図１６参照）のスロット
が、図４７のように、更に他の構造をポインタとなって
いる場合は、ポイントしている構造を参照するととも
に、"belongs to"スロットと"owns"スロットの値に基づ
いて、上位及び下位の構造を参照することもできる。
おいて、Venue の知識構造（図１６参照）のスロット
が、図４７のように、更に他の構造をポインタとなって
いる場合は、ポイントしている構造を参照するととも
に、"belongs to"スロットと"owns"スロットの値に基づ
いて、上位及び下位の構造を参照することもできる。
【００４６】なお、本発明の機能が実行されるのであれ
ば、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステ
ムであっても、装置またはシステムにプログラムを供給
することにより処理が行なわれる場合であっても、本発
明が適用されることは言うまでもない。
ば、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステ
ムであっても、装置またはシステムにプログラムを供給
することにより処理が行なわれる場合であっても、本発
明が適用されることは言うまでもない。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ある事項について、その事項の特定の属性の値を得る際
に、知識ベースからその事項に関連する他の事項の知識
も参照されるようにしたので、１つの事項について、直
接その事項の知識として記述されていない知識も利用し
て、より豊富な情報の検索ができる。また、この検索に
より、特定の事項の知識において不足する情報を、他の
事項の知識から補うことができる。
ある事項について、その事項の特定の属性の値を得る際
に、知識ベースからその事項に関連する他の事項の知識
も参照されるようにしたので、１つの事項について、直
接その事項の知識として記述されていない知識も利用し
て、より豊富な情報の検索ができる。また、この検索に
より、特定の事項の知識において不足する情報を、他の
事項の知識から補うことができる。
【００４８】また、複数の事項について、共通する上位
の事項を知ることができるので、これに基づいて両者の
関係を決定することができるという効果がある。
の事項を知ることができるので、これに基づいて両者の
関係を決定することができるという効果がある。
【図１】実施例の自然言語処理装置のハードウェア構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】知識ベースの構成を示す図である。
【図３】一般知識の知識ベースの内容を示す図である。
【図４】物体の概念の構成を示す図である。
【図５】物体の下に存在する知識構造を示す図である。
【図６】書かれた物の構成を示す図である。
【図７】人物の構造とその例を示す図である。
【図８】抽象的存在の下に存在する構造を示す図であ
る。
る。
【図９】抽象的存在のプロパティを示す図である。
【図１０】業務領域の構造を示す図である。
【図１１】組織の構造とその例を示す図である。
【図１２】知識領域の構成と例を示す図である。
【図１３】知識領域の階層構造の例を示す図である。
【図１４】ＳＰＡＣＥの下にある知識構造を示す図であ
る。
る。
【図１５】ＳＰＡＣＥ及び国の知識構造を示す図であ
る。
る。
【図１６】Venue の構造を示す図である。
【図１７】単位時間の下にある知識構造を示す図であ
る。
る。
【図１８】時間の概念構造を示す図である。
【図１９】イベントの構成を示す図である。
【図２０】DRIVING FORCES及びThemesの下にある知識構
造を示す図である。
造を示す図である。
【図２１】Themesの分類を示す図である。
【図２２】Goal-Plan の構造を示す図である。
【図２３】ＭＯＰの構造を示す図である。
【図２４】シーンの構造を示す図である。
【図２５】一般化されたゴール・プランの階層を示す図
である。
である。
【図２６】ドメインに依存するゴール・プランの構造を
示す図である。
示す図である。
【図２７】基本的なゴールを示す図である。
【図２８】行動の構造を示す図である。
【図２９】行動の例を示す図である。
【図３０】MEETの構造を示す図である。
【図３１】MEETのドラフト・インスタンスを示す図であ
る。
る。
【図３２】AGREEMENT の構造を示す図である。
【図３３】ＭＴＲＡＮＳの構造を示す図である。
【図３４】ＰＴＲＡＮＳの構造を示す図である。
【図３５】ＰＴＲＡＮＳの構造を示す図である。
【図３６】Driving forcesとアクションの関係を示す図
である。
である。
【図３７】行動の結果である状態記述子の例を示す図で
ある。
ある。
【図３８】ある事項の特定の属性値を知るためのフロー
チャートである。
チャートである。
【図３９】人物の知識構造から年齢を求める処理のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図４０】与えられた知識構造に基づいて、更に他の知
識構造を参照して検索する処理のフローチャートであ
る。
識構造を参照して検索する処理のフローチャートであ
る。
【図４１】人物の知識構造に基づいて、人物の属する組
織の場所を求める処理のフローチャートである。
織の場所を求める処理のフローチャートである。
【図４２】２つ以上の知識構造の共通する上位の構造を
求める処理のフローチャートである。
求める処理のフローチャートである。
【図４３】２つ以上の場所の知識構造の共通する上位の
構造を求める処理のフローチャートである。
構造を求める処理のフローチャートである。
【図４４】場所の階層構造を示す図である。
【図４５】場所に関する問答例を示す図である。
【図４６】２つの知識領域に共通する上位の構造を求め
る処理のフローチャートである。
る処理のフローチャートである。
【図４７】あるVenue の知識構造と他の知識構造との関
係を示す図である。
係を示す図である。
１ 入力部 ２ ＣＰＵ ３ 出力部 ４ プログラムメモリ ５ データメモリ ６ バス ２０ 知識ベース
Claims (18)
- 【請求項１】 各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、 事項および属性を指定する指定手段と、 該指定手段により指定された事項の指定された属性の値
を前記知識ベースから読み出す読み出し手段と、 前記知識ベースに記憶された前記相互関係を参照して、
前記読み出し手段により読み出された値と関係する他の
事項の知識を読み出すように、前記読み出し手段を制御
する制御手段とを具えたことを特徴とする情報処理シス
テム。 - 【請求項２】 前記制御手段が、前記他の事項の知識の
特定の属性の値を読み出すように、前記読み出し手段を
制御することを特徴とする請求項１記載の情報処理シス
テム。 - 【請求項３】 前記所定の複数の属性は、各事項の属す
る概念ごとに定められていることを特徴とする請求項１
記載の情報処理システム。 - 【請求項４】 前記相互関係は、属性の値として記憶さ
れた他の知識へのポインタであることを特徴とする請求
項１記載の情報処理システム。 - 【請求項５】 各事項の所定の複数の属性の値、各事項
のカテゴリおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識と
して記憶する知識ベースと、 複数の事項を指定する指定手段と、 該指定手段により指定された複数の事項のそれぞれに関
して、前記相互関係を参照して、関連する事項に関する
知識を前記知識ベースから読み出す読み出し手段と、 前記読み出し手段により読み出された知識の共通部分を
判定する判定手段。ことを特徴とする情報処理システ
ム。 - 【請求項６】 前記判定手段は、前記複数の事項につい
て、共通する上位の事項を判定することを特徴とする請
求項５記載の情報処理システム。 - 【請求項７】 前記所定の複数の属性は、各事項の属す
る概念ごとに定められていることを特徴とする請求項５
記載の情報処理システム。 - 【請求項８】 前記相互関係は、属性の値として記憶さ
れた他の知識へのポインタであることを特徴とする請求
項５記載の情報処理システム。 - 【請求項９】 前記所定の複数の属性の１つとして、そ
の事項の上位または下位の事項の識別情報を含むことを
特徴とする請求項５記載の情報処理システム。 - 【請求項１０】 事項および属性を指定する指定工程
と、 該指定工程により指定された事項の指定された属性の値
を、各事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴリ
および複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶す
る知識ベースから読み出す読み出し工程と、 前記知識ベースに記憶された前記相互関係を参照して、
前記読み出し工程により読み出された値と関係する他の
事項の知識を読み出すように、前記読み出し工程を制御
する制御工程とを具えたことを特徴とする情報処理方
法。 - 【請求項１１】 前記制御工程が、前記他の事項の知識
の特定の属性の値を読み出すように、前記読み出し工程
を制御することを特徴とする請求項１０記載の情報処理
方法。 - 【請求項１２】 前記所定の複数の属性が、各事項の属
する概念ごとに定められていることを特徴とする請求項
１０記載の情報処理方法。 - 【請求項１３】 前記相互関係は、属性の値として記憶
された他の知識へのポインタであることを特徴とする請
求項１０記載の情報処理方法。 - 【請求項１４】 複数の事項を指定する指定工程と、 該指定工程により指定された複数の事項のそれぞれに関
して、各事項の所定の複数の属性の値、各事項のカテゴ
リおよび複数のカテゴリ間の相互関係を知識として記憶
する知識ベースの前記相互関係を参照して、関連する事
項に関する知識を前記知識ベースから読み出す読み出し
工程と、 前記読み出し工程により読み出された知識の共通部分を
判定する判定工程。ことを特徴とする情報処理方法。 - 【請求項１５】 前記判定工程は、前記複数の事項につ
いて、共通する上位の事項を判定することを特徴とする
請求項１４記載の情報処理方法。 - 【請求項１６】 前記所定の複数の属性は、各事項の属
する概念ごとに定められていることを特徴とする請求項
１４記載の情報処理方法。 - 【請求項１７】 前記相互関係は、属性の値として記憶
された他の知識へのポインタであることを特徴とする請
求項１４記載の情報処理方法。 - 【請求項１８】 前記所定の複数の属性の１つとして、
その事項の上位または下位の事項の識別情報を含むこと
を特徴とする請求項１４記載の情報処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7341101A JPH09179739A (ja) | 1995-12-27 | 1995-12-27 | 情報処理システム及びその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7341101A JPH09179739A (ja) | 1995-12-27 | 1995-12-27 | 情報処理システム及びその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09179739A true JPH09179739A (ja) | 1997-07-11 |
Family
ID=18343276
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7341101A Withdrawn JPH09179739A (ja) | 1995-12-27 | 1995-12-27 | 情報処理システム及びその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09179739A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020194520A (ja) * | 2019-05-26 | 2020-12-03 | 株式会社医療情報技術研究所 | 知識管理システム |
-
1995
- 1995-12-27 JP JP7341101A patent/JPH09179739A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020194520A (ja) * | 2019-05-26 | 2020-12-03 | 株式会社医療情報技術研究所 | 知識管理システム |
| WO2020241534A1 (ja) * | 2019-05-26 | 2020-12-03 | 株式会社医療情報技術研究所 | 知識管理システム |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050809 |
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| A761 | Written withdrawal of application |
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