JPH0934720A - 知識取引システム - Google Patents
知識取引システムInfo
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- JPH0934720A JPH0934720A JP17876895A JP17876895A JPH0934720A JP H0934720 A JPH0934720 A JP H0934720A JP 17876895 A JP17876895 A JP 17876895A JP 17876895 A JP17876895 A JP 17876895A JP H0934720 A JPH0934720 A JP H0934720A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 235000015927 pasta Nutrition 0.000 description 4
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 238000009411 base construction Methods 0.000 description 1
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- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 知識の価値を自動的に判定し、利用者との知
識の取引を迅速かつ効率的に行う知識取引システムを提
供する。 【解決手段】 交渉手段２を介して情報提供元から与え
られた知識の価値判定を知識価値判定手段３において演
繹手段４と大規模知識ベース記憶手段５を使用して行
い、該判定した知識の価値を交渉手段２を介して情報提
供元に提示して利用者と知識を取引する。
識の取引を迅速かつ効率的に行う知識取引システムを提
供する。 【解決手段】 交渉手段２を介して情報提供元から与え
られた知識の価値判定を知識価値判定手段３において演
繹手段４と大規模知識ベース記憶手段５を使用して行
い、該判定した知識の価値を交渉手段２を介して情報提
供元に提示して利用者と知識を取引する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、利用者から入力さ
れた知識を価値判断して取引する知識取引システムに関
し、特に大規模知識ベースの構築、知識提供システム、
知識購入システムを実現するために使用される知識取引
システムに関する。
れた知識を価値判断して取引する知識取引システムに関
し、特に大規模知識ベースの構築、知識提供システム、
知識購入システムを実現するために使用される知識取引
システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】利用者から入力された情報に基づいて与
えられた知識から結論を導出して利用者に提供する知識
処理装置または自然言語処理システムや情報提供システ
ムなどは大規模知識ベースを必要とするが、このような
大規模知識ベースの構築には大量の知識を効率よく入手
することが必要である。
えられた知識から結論を導出して利用者に提供する知識
処理装置または自然言語処理システムや情報提供システ
ムなどは大規模知識ベースを必要とするが、このような
大規模知識ベースの構築には大量の知識を効率よく入手
することが必要である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、大規
模知識ベースの構築には大量の知識を効率よく入手する
ことが必要であるが、従来は知識の価値や価格を自動的
に判定して利用者と知識の取引を行うものはなく、すべ
て人手により知識の価値の判定や取引、および既知の知
識であるか否かの判定等を行うものであるため、処理速
度が遅い上に、人為的なミスが発生し、知識を二重に購
入してしまう等の問題があった。
模知識ベースの構築には大量の知識を効率よく入手する
ことが必要であるが、従来は知識の価値や価格を自動的
に判定して利用者と知識の取引を行うものはなく、すべ
て人手により知識の価値の判定や取引、および既知の知
識であるか否かの判定等を行うものであるため、処理速
度が遅い上に、人為的なミスが発生し、知識を二重に購
入してしまう等の問題があった。
【０００４】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、知識の価値を自動的に判定
し、利用者との知識の取引を迅速かつ効率的に行う知識
取引システムを提供することにある。
その目的とするところは、知識の価値を自動的に判定
し、利用者との知識の取引を迅速かつ効率的に行う知識
取引システムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の本発明は、知識を取引する知識取引
システムであって、情報提供元と交渉する交渉手段と、
知識の価値を判定する知識価値判定手段と、与えられた
知識から演繹する演繹手段と、知識を蓄積する大規模知
識ベース記憶手段とを有し、前記交渉手段を介して情報
提供元から与えられた知識を前記知識価値判定手段に伝
達し、該知識価値判定手段が前記演繹手段と前記大規模
知識ベース記憶手段を使用して、知識の価値を判定し、
与えられた知識の価値を前記交渉手段を通して情報提供
元に提示し、利用者と知識を取引することを要旨とす
る。
め、請求項１記載の本発明は、知識を取引する知識取引
システムであって、情報提供元と交渉する交渉手段と、
知識の価値を判定する知識価値判定手段と、与えられた
知識から演繹する演繹手段と、知識を蓄積する大規模知
識ベース記憶手段とを有し、前記交渉手段を介して情報
提供元から与えられた知識を前記知識価値判定手段に伝
達し、該知識価値判定手段が前記演繹手段と前記大規模
知識ベース記憶手段を使用して、知識の価値を判定し、
与えられた知識の価値を前記交渉手段を通して情報提供
元に提示し、利用者と知識を取引することを要旨とす
る。
【０００６】請求項１記載の本発明にあっては、情報提
供元から与えられた知識の価値判定を知識価値判定手段
において演繹手段と大規模知識ベース記憶手段を使用し
て行い、該判定した知識の価値を情報提供元に提示して
利用者と知識を取引する。
供元から与えられた知識の価値判定を知識価値判定手段
において演繹手段と大規模知識ベース記憶手段を使用し
て行い、該判定した知識の価値を情報提供元に提示して
利用者と知識を取引する。
【０００７】また、請求項２記載の本発明は、利用者か
ら入力された知識に対して価値判定して取引する知識取
引システムであって、自然言語で表現された入力文を受
け取り、該入力文を自然言語解析して論理式で表現され
た知識への変換と、該知識の価値の利用者への提示と、
利用者からの承諾に応じて前記知識の大規模知識ベース
への登録を行う交渉手段と、所定の公理と定理から３段
論法により新たな結論を導き出す演繹手段と、論理式で
表現された知識を格納する大規模知識ベース記憶手段
と、前記知識の価値を前記演繹手段と前記大規模知識ベ
ース手段を使用して判定する知識価値判定手段とを有す
ることを要旨とする。
ら入力された知識に対して価値判定して取引する知識取
引システムであって、自然言語で表現された入力文を受
け取り、該入力文を自然言語解析して論理式で表現され
た知識への変換と、該知識の価値の利用者への提示と、
利用者からの承諾に応じて前記知識の大規模知識ベース
への登録を行う交渉手段と、所定の公理と定理から３段
論法により新たな結論を導き出す演繹手段と、論理式で
表現された知識を格納する大規模知識ベース記憶手段
と、前記知識の価値を前記演繹手段と前記大規模知識ベ
ース手段を使用して判定する知識価値判定手段とを有す
ることを要旨とする。
【０００８】また、請求項２記載の本発明にあっては、
自然言語で表現された入力文を自然言語解析して論理式
で表現された知識へ変換し、大規模知識ベースを利用し
ながら所定の公理と定理から３段論法により新たな結論
を導き出す演繹処理を前記知識に対して行って、知識の
価値を判定し、この知識の価値を利用者に提示して取引
する。
自然言語で表現された入力文を自然言語解析して論理式
で表現された知識へ変換し、大規模知識ベースを利用し
ながら所定の公理と定理から３段論法により新たな結論
を導き出す演繹処理を前記知識に対して行って、知識の
価値を判定し、この知識の価値を利用者に提示して取引
する。
【０００９】更に、請求項３記載の本発明は、利用者か
ら入力された知識を価値判定して取引する知識取引シス
テムであって、知識を格納する大規模知識ベース記憶手
段と、該大規模知識ベース記憶手段に格納された知識を
使用して、前記利用者からの入力知識に対して演繹を行
う演繹手段と、前記入力知識の特性情報および前記演繹
手段による演繹結果情報を含む情報に基づいて前記入力
知識の価値を判定する知識価値判定手段と、該知識価値
判定手段で判定された前記知識の価値を利用者に提示し
て利用者と知識を取引する提示手段とを有することを要
旨とする。
ら入力された知識を価値判定して取引する知識取引シス
テムであって、知識を格納する大規模知識ベース記憶手
段と、該大規模知識ベース記憶手段に格納された知識を
使用して、前記利用者からの入力知識に対して演繹を行
う演繹手段と、前記入力知識の特性情報および前記演繹
手段による演繹結果情報を含む情報に基づいて前記入力
知識の価値を判定する知識価値判定手段と、該知識価値
判定手段で判定された前記知識の価値を利用者に提示し
て利用者と知識を取引する提示手段とを有することを要
旨とする。
【００１０】請求項３記載の本発明にあっては、大規模
知識ベース記憶手段の知識を使用して、利用者からの入
力知識に対して演繹を行い、入力知識の特性情報および
演繹結果情報を含む情報に基づいて入力知識の価値を判
定し、この知識の価値を利用者に提示して利用者と知識
を取引する。
知識ベース記憶手段の知識を使用して、利用者からの入
力知識に対して演繹を行い、入力知識の特性情報および
演繹結果情報を含む情報に基づいて入力知識の価値を判
定し、この知識の価値を利用者に提示して利用者と知識
を取引する。
【００１１】また、請求項４記載の本発明は、請求項３
記載の発明において、前記特性情報が前記入力知識の信
頼度特性、主観的／客観的特性を含み、前記演繹結果情
報が既存／未知特性、影響度特性を含むことを要旨とす
る。
記載の発明において、前記特性情報が前記入力知識の信
頼度特性、主観的／客観的特性を含み、前記演繹結果情
報が既存／未知特性、影響度特性を含むことを要旨とす
る。
【００１２】請求項４記載の本発明にあっては、特性情
報として入力知識の信頼度特性、主観的／客観的特性を
利用し、演繹結果情報として既存／未知特性、影響度特
性を利用して、入力知識の価値判定を行っている。
報として入力知識の信頼度特性、主観的／客観的特性を
利用し、演繹結果情報として既存／未知特性、影響度特
性を利用して、入力知識の価値判定を行っている。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１４】図１は、本発明の実施の形態に係る知識取
引システムの構成を示すブロック図である。同図におい
て、１は知識取引システム、２は交渉手段、３は知識価
値判定手段、４は演繹手段、５は大規模知識ベース記憶
手段である。交渉手段２は自然言語で表現された入力文
を受け取り、これを自然言語解析をし、論理式で表現さ
れた知識に変換する。演繹手段４は、公理と定理から３
段論法により新たな結論を導き出す手法である演繹を行
う手段である。大規模知識ベース記憶手段５は、論理式
の形式で表現された知識を格納するものである。知識価
値判定手段３が得られた知識の価値を演繹手段４と大規
模知識ベース記憶手段５を使って判定する。交渉手段２
によりその価値が利用者に提示され、その価値を利用者
が受け入れれば、利用者から知識を購入する。価値を受
け入れられなければ、知識は購入しない。
引システムの構成を示すブロック図である。同図におい
て、１は知識取引システム、２は交渉手段、３は知識価
値判定手段、４は演繹手段、５は大規模知識ベース記憶
手段である。交渉手段２は自然言語で表現された入力文
を受け取り、これを自然言語解析をし、論理式で表現さ
れた知識に変換する。演繹手段４は、公理と定理から３
段論法により新たな結論を導き出す手法である演繹を行
う手段である。大規模知識ベース記憶手段５は、論理式
の形式で表現された知識を格納するものである。知識価
値判定手段３が得られた知識の価値を演繹手段４と大規
模知識ベース記憶手段５を使って判定する。交渉手段２
によりその価値が利用者に提示され、その価値を利用者
が受け入れれば、利用者から知識を購入する。価値を受
け入れられなければ、知識は購入しない。
【００１５】以下では、一例として「パレルモのイタリ
アンレストラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」
という文が与えられ、その価値判断をして、その価値に
基づき利用者から知識を購入する場合の実行例について
図２に示すフローチャートを参照して説明する。本例で
は、入力文が日本語の場合を説明するが、他の言語でも
よく、特に日本語である必要はない。
アンレストラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」
という文が与えられ、その価値判断をして、その価値に
基づき利用者から知識を購入する場合の実行例について
図２に示すフローチャートを参照して説明する。本例で
は、入力文が日本語の場合を説明するが、他の言語でも
よく、特に日本語である必要はない。
【００１６】まず、入力文および情報源が特定されてい
るかどうかの情報を交渉手段２から受け取る（ステップ
Ｓ１０１）。交渉手段２が「パレルモのイタリアンレス
トラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」という文
（以下、入力文Ｓと称する）を入力として受け付ける。
この時、入力文Ｓとともに情報源が公衆電話のように不
特定多数が利用する端末か、特定の企業の端末のように
特定の利用者が利用する端末かの情報も受け取る。
るかどうかの情報を交渉手段２から受け取る（ステップ
Ｓ１０１）。交渉手段２が「パレルモのイタリアンレス
トラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」という文
（以下、入力文Ｓと称する）を入力として受け付ける。
この時、入力文Ｓとともに情報源が公衆電話のように不
特定多数が利用する端末か、特定の企業の端末のように
特定の利用者が利用する端末かの情報も受け取る。
【００１７】次に、入力文Ｓの特性を判定すべく情報源
を設定する（ステップＳ１０２）。交渉手段２は不特定
の利用者が使用する情報源の場合は、入力文Ｓの特性は
『情報源不特定』と記憶する。特定の利用者のみ使用す
るメディアの場合は、入力文Ｓの特性は『情報源特定』
であると記憶する。本例の入力文Ｓの場合は『情報源特
定』であるとして説明する。また、交渉手段２はその入
力文Ｓの情報源を公表するかどうかについての選択を情
報源に尋ねる。情報源を公表する場合は、入力文Ｓの特
性は『情報源公表』と追加記憶する。情報源を公表しな
い場合は、入力文Ｓの特性は『情報源非公表』と追加記
憶する。本例の入力文Ｓの場合は『情報源非公開』であ
るとして説明する。
を設定する（ステップＳ１０２）。交渉手段２は不特定
の利用者が使用する情報源の場合は、入力文Ｓの特性は
『情報源不特定』と記憶する。特定の利用者のみ使用す
るメディアの場合は、入力文Ｓの特性は『情報源特定』
であると記憶する。本例の入力文Ｓの場合は『情報源特
定』であるとして説明する。また、交渉手段２はその入
力文Ｓの情報源を公表するかどうかについての選択を情
報源に尋ねる。情報源を公表する場合は、入力文Ｓの特
性は『情報源公表』と追加記憶する。情報源を公表しな
い場合は、入力文Ｓの特性は『情報源非公表』と追加記
憶する。本例の入力文Ｓの場合は『情報源非公開』であ
るとして説明する。
【００１８】次に、入力文Ｓを解析することにより論理
式で表された知識に変換し、知識価値判定手段３に渡す
（ステップＳ１０３）。交渉手段２は入力文Ｓを自然言
語解析し、論理式で表現された知識の形に変換し、知識
価値判定手段３に伝える。「パレルモのイタリアンレス
トラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」は『おい
しい（パスタ１、提供者（アクカーニャ、種類（イタリ
アンレストラン）、場所（パレルモ）））』（以下、知
識Ｋと称する）となる。このような変換は既にワープロ
や機械翻訳で使われている自然言語処理技術で実現でき
る。例えば、文献”James Allen,Natural Language Und
erstainding,the Benjamin／Cummings Publishing Comp
any,1995”に書かれている手法を使えば実現できる。
式で表された知識に変換し、知識価値判定手段３に渡す
（ステップＳ１０３）。交渉手段２は入力文Ｓを自然言
語解析し、論理式で表現された知識の形に変換し、知識
価値判定手段３に伝える。「パレルモのイタリアンレス
トラン”アクカーニャ”のパスタはおいしい」は『おい
しい（パスタ１、提供者（アクカーニャ、種類（イタリ
アンレストラン）、場所（パレルモ）））』（以下、知
識Ｋと称する）となる。このような変換は既にワープロ
や機械翻訳で使われている自然言語処理技術で実現でき
る。例えば、文献”James Allen,Natural Language Und
erstainding,the Benjamin／Cummings Publishing Comp
any,1995”に書かれている手法を使えば実現できる。
【００１９】次に、入力文Ｓの信頼度を計算する（ステ
ップＳ１０４）。図６は『情報源特定』『情報源不特
定』『情報源公表』『情報源非公開』の４つの特性に対
応する信頼度係数を示す表である。本例では４つの特性
を扱っているが、特にこの４つに限る必要はない。他の
特性を図６に表に追加登録して使用してもよいし、図６
の表の一部を使ってもよい。また、特性係数の値も図６
の値に限るわけではないし、外部の装置により動的に更
新されてもよい。交渉手段２は、図６の信頼度係数表を
参照しながら、知識Ｋの入力文Ｓの信頼度を次式で計算
し、知識価値判定手段３に伝える。
ップＳ１０４）。図６は『情報源特定』『情報源不特
定』『情報源公表』『情報源非公開』の４つの特性に対
応する信頼度係数を示す表である。本例では４つの特性
を扱っているが、特にこの４つに限る必要はない。他の
特性を図６に表に追加登録して使用してもよいし、図６
の表の一部を使ってもよい。また、特性係数の値も図６
の値に限るわけではないし、外部の装置により動的に更
新されてもよい。交渉手段２は、図６の信頼度係数表を
参照しながら、知識Ｋの入力文Ｓの信頼度を次式で計算
し、知識価値判定手段３に伝える。
【００２０】
【数１】信頼度＝（“情報源特定／不特定”の示す信頼
度係数）×（“情報源公開／非公開”の示す信頼度係
数） 但し、信頼度の計算法も当業者で使われている他の方法
を選択してもよい。
度係数）×（“情報源公開／非公開”の示す信頼度係
数） 但し、信頼度の計算法も当業者で使われている他の方法
を選択してもよい。
【００２１】例えば、幾つかの係数の最大値を計算す
る、最小値を計算する、平均値を計算する、またはこれ
らの組み合わせなどの方法がある。入力文Ｓの場合は
『情報源特定』かつ『情報源非公開』であるから、図６
の信頼度係数表から、知識Ｋの信頼度は１×０．５＝
０．５と計算する。
る、最小値を計算する、平均値を計算する、またはこれ
らの組み合わせなどの方法がある。入力文Ｓの場合は
『情報源特定』かつ『情報源非公開』であるから、図６
の信頼度係数表から、知識Ｋの信頼度は１×０．５＝
０．５と計算する。
【００２２】次に、知識の総合価値を判定する（ステッ
プＳ１０５）。知識価値判定手段３は、知識の信頼度係
数と特性係数から知識の総合価値を判定する。総合価値
の求め方は後で述べるが、ここでは２５円と判定された
とする。
プＳ１０５）。知識価値判定手段３は、知識の信頼度係
数と特性係数から知識の総合価値を判定する。総合価値
の求め方は後で述べるが、ここでは２５円と判定された
とする。
【００２３】次に、知識の総合価値を出力する（ステッ
プＳ１０６）。得られた知識の総合価値２５円を知識提
供元（利用者）に提示する。
プＳ１０６）。得られた知識の総合価値２５円を知識提
供元（利用者）に提示する。
【００２４】次に、交渉装置２が総合価値を情報源が認
めるかどうかを知識提供元に質問することにより、知識
提供元が出力された総合価値を受け入れるかどうかを確
かめる（ステップＳ１０７）。
めるかどうかを知識提供元に質問することにより、知識
提供元が出力された総合価値を受け入れるかどうかを確
かめる（ステップＳ１０７）。
【００２５】もし受け入れたとすると、取引成立として
電子決済により知識を買い取り、知識Ｋを大規模知識ベ
ース記憶手段５に登録する（ステップＳ１０８）。
電子決済により知識を買い取り、知識Ｋを大規模知識ベ
ース記憶手段５に登録する（ステップＳ１０８）。
【００２６】受け入れない場合は、さらに継続するかど
うかを知識提供元に尋ね、継続する場合はステップＳ１
０１へ、さもなくば終了する（ステップＳ１０９）。
うかを知識提供元に尋ね、継続する場合はステップＳ１
０１へ、さもなくば終了する（ステップＳ１０９）。
【００２７】図３は、前記知識価値判定手段３の構成を
示すブロック図である。同図において、特性分析部３１
は入力された知識の特性を、主観／客観表３４を用いな
がら判定する。主観／客観表３４は、各単語が主観的か
客観的かを示す表である。価値総合部３３は、知識の特
性から個別特性係数表３２を用いて、知識の価値を総合
的に判定し、出力する。
示すブロック図である。同図において、特性分析部３１
は入力された知識の特性を、主観／客観表３４を用いな
がら判定する。主観／客観表３４は、各単語が主観的か
客観的かを示す表である。価値総合部３３は、知識の特
性から個別特性係数表３２を用いて、知識の価値を総合
的に判定し、出力する。
【００２８】次に、図４に示すフローチャートを参照し
て、前記知識価値判定手段３が総合価値を求めるための
一連の処理について説明する。
て、前記知識価値判定手段３が総合価値を求めるための
一連の処理について説明する。
【００２９】まず、知識が『主観的』または『客観的』
について判定する（ステップＳ３０１）。特性分析部３
１は単語に関する図７の主観／客観表３４を参照して知
識の述語が主観的か客観的かを判定する。『おいしい』
は主観的なので、知識Ｋの特性を『主観的』と設定す
る。
について判定する（ステップＳ３０１）。特性分析部３
１は単語に関する図７の主観／客観表３４を参照して知
識の述語が主観的か客観的かを判定する。『おいしい』
は主観的なので、知識Ｋの特性を『主観的』と設定す
る。
【００３０】次に、知識Ｋが既知かどうかを判定する
（ステップＳ３０２）。知識Ｋを演繹手段４に送り、演
繹手段４が大規模知識ベース記憶手段５を使って演繹を
行い、知識Ｋを導けるかどうかを調べ、その結果を知識
価値判定手段３に伝える。知識Ｋを導くことができれ
ば、知識Ｋの特性として『既知』を追加設定する。さも
なくば、知識Ｋの特性として『未知』を追加設定する。
この場合は、知識Ｋの特性は『未知』であるとして説明
する。なお、演繹は３段論法を数学的に定式化したもの
であり、実現法も例えば“Michael R.Genesereth and N
ils J.Nilsson,Logical Foundations of Artificial In
telligence, 1987”に述べられている。また、演繹はそ
の機能の中に検索機能も含んでいる。
（ステップＳ３０２）。知識Ｋを演繹手段４に送り、演
繹手段４が大規模知識ベース記憶手段５を使って演繹を
行い、知識Ｋを導けるかどうかを調べ、その結果を知識
価値判定手段３に伝える。知識Ｋを導くことができれ
ば、知識Ｋの特性として『既知』を追加設定する。さも
なくば、知識Ｋの特性として『未知』を追加設定する。
この場合は、知識Ｋの特性は『未知』であるとして説明
する。なお、演繹は３段論法を数学的に定式化したもの
であり、実現法も例えば“Michael R.Genesereth and N
ils J.Nilsson,Logical Foundations of Artificial In
telligence, 1987”に述べられている。また、演繹はそ
の機能の中に検索機能も含んでいる。
【００３１】次に、知識の影響度を計算する（ステップ
Ｓ３０３）。影響度は、もしその知識Ｋが大規模知識ベ
ース記憶手段５に登録された場合、新たに導かれる知識
の数である。知識Ｋを演繹手段４に送り、演繹手段４は
知識Ｋを一時的に大規模知識ベース記憶手段５に登録し
演繹を行い、登録する前に導かれていた知識と登録後に
導かれる知識の個数の差を数え、これを影響度として知
識価値判定手段３に伝える。この場合は新たに導かれる
知識は知識Ｋのみの１個であったとする。なお、もし、
大規模知識ベース記憶手段５に
Ｓ３０３）。影響度は、もしその知識Ｋが大規模知識ベ
ース記憶手段５に登録された場合、新たに導かれる知識
の数である。知識Ｋを演繹手段４に送り、演繹手段４は
知識Ｋを一時的に大規模知識ベース記憶手段５に登録し
演繹を行い、登録する前に導かれていた知識と登録後に
導かれる知識の個数の差を数え、これを影響度として知
識価値判定手段３に伝える。この場合は新たに導かれる
知識は知識Ｋのみの１個であったとする。なお、もし、
大規模知識ベース記憶手段５に
【数２】おいしい（Ｆ，提供者（Ｘ，Ｔ，Ｐ））→お勧
め店（Ｘ） というルールＲがあったとする。ルールＲは『Ｐにある
ＫというタイプのＸが提供するＦがおいしいならば、Ｘ
はお勧めの店である』ということを表している。このル
ールＲと知識Ｋを元に、演繹を行うことにより『お勧め
店（アクカーニャ）』も導かれるので、この場合の影響
度は２となる。演繹は公理と定理から３段論法により新
たな結論を導き出す手法であり、この場合の演繹の手順
は以下の通りである。
め店（Ｘ） というルールＲがあったとする。ルールＲは『Ｐにある
ＫというタイプのＸが提供するＦがおいしいならば、Ｘ
はお勧めの店である』ということを表している。このル
ールＲと知識Ｋを元に、演繹を行うことにより『お勧め
店（アクカーニャ）』も導かれるので、この場合の影響
度は２となる。演繹は公理と定理から３段論法により新
たな結論を導き出す手法であり、この場合の演繹の手順
は以下の通りである。
【００３２】まず、ルールＲの条件部『おいしい（Ｆ，
提供者（Ｘ，Ｔ，Ｐ））』と知識Ｋを照合する。その結
果、Ｘには『アクカーニャ』が照合されるので、結論部
の『お勧め店（Ｘ）』のＸにも『アクカーニャ』が代入
される。よって、『お勧め店（アクカーニャ）』が演繹
的に導かれる。なお、影響度の計算もこの方法に限るも
のではない。当業者で使われているような他の計算方法
を選択してもよい。例えば、大規模知識ベース記憶手段
５中の各ルールに重要度Ｉや確信度Ｃ、確率Ｐなどを付
与することは簡単に行えるが、これらのＩやＣ，Ｐを新
たに導かれた各知識の重みとして、影響度の計算をして
もよい。また、知識Ｋに対して行ったと同様の主観的／
客観的特性による個別特性係数を新たに導かれた各知識
の重み係数として計算を行ってもよい。
提供者（Ｘ，Ｔ，Ｐ））』と知識Ｋを照合する。その結
果、Ｘには『アクカーニャ』が照合されるので、結論部
の『お勧め店（Ｘ）』のＸにも『アクカーニャ』が代入
される。よって、『お勧め店（アクカーニャ）』が演繹
的に導かれる。なお、影響度の計算もこの方法に限るも
のではない。当業者で使われているような他の計算方法
を選択してもよい。例えば、大規模知識ベース記憶手段
５中の各ルールに重要度Ｉや確信度Ｃ、確率Ｐなどを付
与することは簡単に行えるが、これらのＩやＣ，Ｐを新
たに導かれた各知識の重みとして、影響度の計算をして
もよい。また、知識Ｋに対して行ったと同様の主観的／
客観的特性による個別特性係数を新たに導かれた各知識
の重み係数として計算を行ってもよい。
【００３３】次に、知識の総合価値を計算する（ステッ
プＳ３０４）。個別特性係数表３２は、知識Ｋの各特性
に対応する個別特性係数を表している。本例では６つの
個別特性を扱っているが、特にこの６つに限る必要はな
い。他の特性を図５の表に追加登録して使用してもよい
し、図５の表の一部を使ってもよい。また、特性係数の
値も図５の値に限るわけではないし、外部の装置により
動的に更新されてもよい。価値総合部３３は、図５の個
別特性係数表３２を参照し、各特性に対応する個別特性
係数を調べ、信頼度係数とともに次式で総合係数を計算
する。
プＳ３０４）。個別特性係数表３２は、知識Ｋの各特性
に対応する個別特性係数を表している。本例では６つの
個別特性を扱っているが、特にこの６つに限る必要はな
い。他の特性を図５の表に追加登録して使用してもよい
し、図５の表の一部を使ってもよい。また、特性係数の
値も図５の値に限るわけではないし、外部の装置により
動的に更新されてもよい。価値総合部３３は、図５の個
別特性係数表３２を参照し、各特性に対応する個別特性
係数を調べ、信頼度係数とともに次式で総合係数を計算
する。
【００３４】
【数３】総合係数＝（主観的客観的の個別特性係数）×
（既知未知の個別特性係数）×（信頼度）×（影響度） 但し、総合係数の計算法も当業者で使われている他の方
法でもよい。例えば、幾つかの係数の最大値を計算す
る、最小値を計算する、平均値を計算する、またはこれ
らの組み合わせなどの方法がある。この総合係数に基本
価値を掛けたものが知識Ｋの総合価値となる。なお、信
頼度係数は交渉手段２より与えられる係数である。知識
Ｋの場合は、主観的＝０．５、未知＝１、信頼度係数
０．５、影響度＝１であるから係数の積は０．２５であ
る。この場合、基本価値が１００円であるとすると、総
合価値は２５円と判定し、この値を総合価値として出力
する。
（既知未知の個別特性係数）×（信頼度）×（影響度） 但し、総合係数の計算法も当業者で使われている他の方
法でもよい。例えば、幾つかの係数の最大値を計算す
る、最小値を計算する、平均値を計算する、またはこれ
らの組み合わせなどの方法がある。この総合係数に基本
価値を掛けたものが知識Ｋの総合価値となる。なお、信
頼度係数は交渉手段２より与えられる係数である。知識
Ｋの場合は、主観的＝０．５、未知＝１、信頼度係数
０．５、影響度＝１であるから係数の積は０．２５であ
る。この場合、基本価値が１００円であるとすると、総
合価値は２５円と判定し、この値を総合価値として出力
する。
【００３５】なお、説明のために基本価値を１００円と
したが、特に１００円である必要はない。基本価値を外
部の装置により動的に変えてもよいし、また、システム
の管理者が手動で変えても一向に構わない。また、総合
係数を固定にすると、常にある価格で知識を取引するシ
ステムも実現できる。
したが、特に１００円である必要はない。基本価値を外
部の装置により動的に変えてもよいし、また、システム
の管理者が手動で変えても一向に構わない。また、総合
係数を固定にすると、常にある価格で知識を取引するシ
ステムも実現できる。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
大規模知識ベース記憶手段の知識を使用して、利用者か
らの入力知識に対して演繹を行い、入力知識の特性情報
および演繹結果情報を含む情報に基づいて入力知識の価
値を判定し、この知識の価値を利用者に提示して利用者
と知識を取引するので、大規模知識ベースを構築するの
に必要な大量の知識を従来のように人手によらず自動的
に効率よく、かつ迅速に入手することができる。また、
自動的に知識の取引を行うことができるため、２４時間
いつでも知識の取引に応じることができるとともに、既
知の知識かどうか、演繹可能かどうかについても自動的
に判定するため、人為的なミスによる知識の二重購入を
防止することもできる。
大規模知識ベース記憶手段の知識を使用して、利用者か
らの入力知識に対して演繹を行い、入力知識の特性情報
および演繹結果情報を含む情報に基づいて入力知識の価
値を判定し、この知識の価値を利用者に提示して利用者
と知識を取引するので、大規模知識ベースを構築するの
に必要な大量の知識を従来のように人手によらず自動的
に効率よく、かつ迅速に入手することができる。また、
自動的に知識の取引を行うことができるため、２４時間
いつでも知識の取引に応じることができるとともに、既
知の知識かどうか、演繹可能かどうかについても自動的
に判定するため、人為的なミスによる知識の二重購入を
防止することもできる。
【図１】本発明の実施の形態に係る知識取引システムの
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】図１の知識取引システムの作用を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】図１の知識取引システムに使用されている知識
価値判定手段の構成を示すブロック図である。
価値判定手段の構成を示すブロック図である。
【図４】図３の知識価値判定手段の作用を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図５】個別特性係数表の一例を示す図である。
【図６】信頼度係数表の一例を示す図である。
【図７】主観／客観表の一例を示す図である。
１ 知識取引システム ２ 交渉手段 ３ 知識価値判定手段 ４ 演繹手段 ５ 大規模知識ベース記憶手段 ３１ 特性分析部 ３２ 個別特性係数表 ３３ 価値総合部 ３４ 主観／客観表
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山崎 毅文 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 阿部 明典 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 森 啓 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 太田 昌克 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 牧野 俊朗 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (4)
- 【請求項１】 知識を取引する知識取引システムであっ
て、情報提供元と交渉する交渉手段と、知識の価値を判
定する知識価値判定手段と、与えられた知識から演繹す
る演繹手段と、知識を蓄積する大規模知識ベース記憶手
段とを有し、前記交渉手段を介して情報提供元から与え
られた知識を前記知識価値判定手段に伝達し、該知識価
値判定手段が前記演繹手段と前記大規模知識ベース記憶
手段を使用して、知識の価値を判定し、与えられた知識
の価値を前記交渉手段を通して情報提供元に提示し、利
用者と知識を取引することを特徴とする知識取引システ
ム。 - 【請求項２】 利用者から入力された知識に対して価値
判定して取引する知識取引システムであって、自然言語
で表現された入力文を受け取り、該入力文を自然言語解
析して論理式で表現された知識への変換と、該知識の価
値の利用者への提示と、利用者からの承諾に応じて前記
知識の大規模知識ベースへの登録を行う交渉手段と、所
定の公理と定理から３段論法により新たな結論を導き出
す演繹手段と、論理式で表現された知識を格納する大規
模知識ベース記憶手段と、前記知識の価値を前記演繹手
段と前記大規模知識ベース手段を使用して判定する知識
価値判定手段とを有することを特徴とする知識取引シス
テム。 - 【請求項３】 利用者から入力された知識を価値判定し
て取引する知識取引システムであって、知識を格納する
大規模知識ベース記憶手段と、該大規模知識ベース記憶
手段に格納された知識を使用して、前記利用者からの入
力知識に対して演繹を行う演繹手段と、前記入力知識の
特性情報および前記演繹手段による演繹結果情報を含む
情報に基づいて前記入力知識の価値を判定する知識価値
判定手段と、該知識価値判定手段で判定された前記知識
の価値を利用者に提示して利用者と知識を取引する提示
手段とを有することを特徴とする知識取引システム。 - 【請求項４】 前記特性情報は、前記入力知識の信頼度
特性、主観的／客観的特性を含み、前記演繹結果情報は
既存／未知特性、影響度特性を含むことを特徴とする請
求項３記載の知識取引システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17876895A JPH0934720A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 知識取引システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17876895A JPH0934720A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 知識取引システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0934720A true JPH0934720A (ja) | 1997-02-07 |
Family
ID=16054285
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17876895A Pending JPH0934720A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | 知識取引システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0934720A (ja) |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US7478055B2 (en) | 2000-06-27 | 2009-01-13 | Tadashi Goino | Auction methods, auction systems and servers |
-
1995
- 1995-07-14 JP JP17876895A patent/JPH0934720A/ja active Pending
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| KR20030033694A (ko) * | 2001-10-24 | 2003-05-01 | 주식회사 꾼커뮤니케이션 | 인터넷을 이용한 정보유통의 유료 운영방법 |
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