JPH11194942A - 診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索システム - Google Patents
診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索システムInfo
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- JPH11194942A JPH11194942A JP9338500A JP33850097A JPH11194942A JP H11194942 A JPH11194942 A JP H11194942A JP 9338500 A JP9338500 A JP 9338500A JP 33850097 A JP33850097 A JP 33850097A JP H11194942 A JPH11194942 A JP H11194942A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 診断エキスパートシステムの支援情報を外部
情報源から自動的に取得できるようにする。 【解決手段】 入力された故障や症状の事象からその原
因を推定する診断知識を持つ診断エキスパートシステム
と、診断対象に関する情報を保持する情報源と、情報源
の任意の情報を表示可能な情報提示システムと、これら
のシステム間でのデータのやり取りを行なう仲介システ
ムの各システムを融合した情報検索システムを構成し、
前記仲介システムが事象から事象の名称である検索キー
（意味又は概念）を取り出し、該検索キーと前記情報源
のトピックの名称（意味又は概念）との類似度を利用し
て情報源から事象に関連する情報を得、その結果を情報
提示システムに提示する。
情報源から自動的に取得できるようにする。 【解決手段】 入力された故障や症状の事象からその原
因を推定する診断知識を持つ診断エキスパートシステム
と、診断対象に関する情報を保持する情報源と、情報源
の任意の情報を表示可能な情報提示システムと、これら
のシステム間でのデータのやり取りを行なう仲介システ
ムの各システムを融合した情報検索システムを構成し、
前記仲介システムが事象から事象の名称である検索キー
（意味又は概念）を取り出し、該検索キーと前記情報源
のトピックの名称（意味又は概念）との類似度を利用し
て情報源から事象に関連する情報を得、その結果を情報
提示システムに提示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、診断エキスパート
システムと外部情報を融合した情報検索システムに関
し、とくに情報検索、マニュアル検索、オンラインドキ
ュメント、ＷＷＷ検索などに用い、利用者の直接的な介
入なしに外部計算資源を自動的に起動し得る診断エキス
パートシステムと外部情報を融合した情報検索システム
に関するものである。
システムと外部情報を融合した情報検索システムに関
し、とくに情報検索、マニュアル検索、オンラインドキ
ュメント、ＷＷＷ検索などに用い、利用者の直接的な介
入なしに外部計算資源を自動的に起動し得る診断エキス
パートシステムと外部情報を融合した情報検索システム
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】診断エキスパートシステムは、例えば、
機器の故障診断等専門知識を要する事項について専門家
の知識を計算機上で作成し、専門知識に乏しい専門家以
外の者がそれを利用することで専門家と同等の効果を上
げようとするシステムである。しかしながら、システム
上で完全な知識を作成するのは難しく、知識作成にも時
間がかかることが利用上のネックとなっている。また、
診断の信頼性についても問題があるため、現実には診断
エキスパートシステムを診断に関する情報支援について
も利用することで前記の問題の解決を図っている。しか
しながら、この場合には知識作成以外にさらに支援的情
報の作成、例えば、診断が適切か否か、どのように診断
を行なうかなどの情報を追加する必要があり、利用上時
間がかかるという問題がある。
機器の故障診断等専門知識を要する事項について専門家
の知識を計算機上で作成し、専門知識に乏しい専門家以
外の者がそれを利用することで専門家と同等の効果を上
げようとするシステムである。しかしながら、システム
上で完全な知識を作成するのは難しく、知識作成にも時
間がかかることが利用上のネックとなっている。また、
診断の信頼性についても問題があるため、現実には診断
エキスパートシステムを診断に関する情報支援について
も利用することで前記の問題の解決を図っている。しか
しながら、この場合には知識作成以外にさらに支援的情
報の作成、例えば、診断が適切か否か、どのように診断
を行なうかなどの情報を追加する必要があり、利用上時
間がかかるという問題がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、診断エキス
パートシステムの前記支援的情報を既存の外部情報源か
ら自動的に見つけるようにすることで、支援情報作成に
関わる負担の軽減を図ることを目的としている。
パートシステムの前記支援的情報を既存の外部情報源か
ら自動的に見つけるようにすることで、支援情報作成に
関わる負担の軽減を図ることを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
入力された故障や症状の事象からその原因を推定する診
断知識を持つ診断エキスパートシステムと、診断対象に
関する情報を保持する情報源と、情報源の任意の情報を
表示可能な情報提示システムと、これらのシステム間で
のデータのやり取りを行なう仲介システムから構成さ
れ、前記仲介システムが、前記診断エキスパートシステ
ムの診断の状態を監視し、検索要求に応じて診断システ
ムの事象に関する情報を、ネットワーク上のアクセス可
能な前記情報源から情報提示システムに提示する情報提
供手段を持つ診断エキスパートシステムと外部情報を融
合した情報検索システムである。
入力された故障や症状の事象からその原因を推定する診
断知識を持つ診断エキスパートシステムと、診断対象に
関する情報を保持する情報源と、情報源の任意の情報を
表示可能な情報提示システムと、これらのシステム間で
のデータのやり取りを行なう仲介システムから構成さ
れ、前記仲介システムが、前記診断エキスパートシステ
ムの診断の状態を監視し、検索要求に応じて診断システ
ムの事象に関する情報を、ネットワーク上のアクセス可
能な前記情報源から情報提示システムに提示する情報提
供手段を持つ診断エキスパートシステムと外部情報を融
合した情報検索システムである。
【０００５】請求項２記載の発明は、請求項１記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の名称を取り出し検索キーとし、該検索キーと前記情報
源に保持された情報から取り出した名称との類似度を同
定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から前記
事象に関する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の名称を取り出し検索キーとし、該検索キーと前記情報
源に保持された情報から取り出した名称との類似度を同
定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から前記
事象に関する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
【０００６】請求項３記載の発明は、請求項２記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記事象の名称に分類名称が属して
いる場合には、前記検索キーは前記事象の名称と前記分
類名称から取り出した名称とを融合した名称である、診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記事象の名称に分類名称が属して
いる場合には、前記検索キーは前記事象の名称と前記分
類名称から取り出した名称とを融合した名称である、診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムである。
【０００７】請求項４記載の発明は、請求項２又は３に
記載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した
情報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否
かを確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前
記質問文から取り出した意味をさらに融合した意味を持
つ診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報
検索システムである。
記載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した
情報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否
かを確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前
記質問文から取り出した意味をさらに融合した意味を持
つ診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報
検索システムである。
【０００８】請求項５記載の発明は、請求項１記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の概念を取り出して検索キーとし、該検索キーと前記情
報源に保持された情報から取り出した概念との類似度を
同定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から事
象に関連する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の概念を取り出して検索キーとし、該検索キーと前記情
報源に保持された情報から取り出した概念との類似度を
同定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から事
象に関連する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
【０００９】請求項６記載の発明は、請求項５記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報源に保持された情報から取
り出した概念は前記情報源に保持された文書の目次から
取り出した概念であることを特徴とする診断エキスパー
トシステムと外部情報を融合した情報検索システムであ
る。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報源に保持された情報から取
り出した概念は前記情報源に保持された文書の目次から
取り出した概念であることを特徴とする診断エキスパー
トシステムと外部情報を融合した情報検索システムであ
る。
【０００６】請求項７記載の発明は、請求項６記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記文書の目次から取り出した概念
は前記目次中の節から取り出した概念であり、かつ、前
記目次中に該節から取り出した概念よりも階層的に上位
の概念が存在する場合は、その上位の概念を融合した概
念である診断エキスパートシステムと外部情報を融合し
た情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記文書の目次から取り出した概念
は前記目次中の節から取り出した概念であり、かつ、前
記目次中に該節から取り出した概念よりも階層的に上位
の概念が存在する場合は、その上位の概念を融合した概
念である診断エキスパートシステムと外部情報を融合し
た情報検索システムである。
【０００７】請求項８記載の発明は、請求項６又は７記
載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否か
を確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前記
質問文から取り出した概念をさらに融合した概念を持つ
診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検
索システムである。
載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否か
を確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前記
質問文から取り出した概念をさらに融合した概念を持つ
診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検
索システムである。
【０００８】
【本発明の実施形態の説明】図１は、本発明の診断エキ
スパートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ムを示すものである。同システムは、エキスパート診断
システム１１、外部情報源のデータベースであるマニュ
アルデータベース１４、その情報を表示するオンライン
マニュアルシステム１３、及び、それらを関連付ける仲
介システム１２から成っている。診断エキスパートシス
テム（故障診断システム）１１については、ＩＦ−ＴＨ
ＥＮ形式によるプロダクションシステムを始め、ベイジ
ァンネットワークを用いたもの等様々な診断方法が提案
されているが本発明では事象（現象、観測事象、原因を
総称して事象と呼ぶ）に名称がついていればどの診断シ
ステムにも適用することができるので、ここでは、診断
エキスパートシステムとして最も単純なプロダクション
システムを用いている。診断エキスパートシステムにお
ける診断は、多くの現象群から特定の現象を見つけるた
め現象毎のカテゴリを選択し、このカテゴリの中から候
補を絞り込んで特定の現象を選択する。このようにして
選択した現象に対してプロダクションルールを適用して
複数の原因を推定し、さらに観測事象を設定すること
で、原因を絞り込むことで診断を行っている。
スパートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ムを示すものである。同システムは、エキスパート診断
システム１１、外部情報源のデータベースであるマニュ
アルデータベース１４、その情報を表示するオンライン
マニュアルシステム１３、及び、それらを関連付ける仲
介システム１２から成っている。診断エキスパートシス
テム（故障診断システム）１１については、ＩＦ−ＴＨ
ＥＮ形式によるプロダクションシステムを始め、ベイジ
ァンネットワークを用いたもの等様々な診断方法が提案
されているが本発明では事象（現象、観測事象、原因を
総称して事象と呼ぶ）に名称がついていればどの診断シ
ステムにも適用することができるので、ここでは、診断
エキスパートシステムとして最も単純なプロダクション
システムを用いている。診断エキスパートシステムにお
ける診断は、多くの現象群から特定の現象を見つけるた
め現象毎のカテゴリを選択し、このカテゴリの中から候
補を絞り込んで特定の現象を選択する。このようにして
選択した現象に対してプロダクションルールを適用して
複数の原因を推定し、さらに観測事象を設定すること
で、原因を絞り込むことで診断を行っている。
【０００９】診断エキスパートシステムの支援的情報を
得る外部情報源であるオンラインマニュアルシステム１
４は、テキストや画像、動画、音声などを格納できるマ
ルチメディア対応のデータベースであって、例えば、診
断対象のマニュアル、保守記録情報等が記録されてい
る。ここで用いるオンラインマニュアルシステムのデー
タはテキストをべ一スとし、テキストの任意の位置に画
像や音声、動画などを配置、表示できるものとしてＳＧ
ＭＬ形式でデータベースに格納され、表示時にそれに対
応したＷＷＷ上のブラウザで表示できるものである。
得る外部情報源であるオンラインマニュアルシステム１
４は、テキストや画像、動画、音声などを格納できるマ
ルチメディア対応のデータベースであって、例えば、診
断対象のマニュアル、保守記録情報等が記録されてい
る。ここで用いるオンラインマニュアルシステムのデー
タはテキストをべ一スとし、テキストの任意の位置に画
像や音声、動画などを配置、表示できるものとしてＳＧ
ＭＬ形式でデータベースに格納され、表示時にそれに対
応したＷＷＷ上のブラウザで表示できるものである。
【００１０】更に、診断エキスパートシステムと外部情
報源との仲介システム１２としてはエージェントやイベ
ント駆動型のアプリケーションがある。ここでは、診断
内容を把握でき、要求に応じてオンラインマニュアルに
検索要求を発するものであれば、特に方法を問わずに適
用可能である。なお、前記各システムはそれぞれ別のア
プリケーションであっても又一つのアプリケーション内
にこれらいくつかの機能を複合して持つものであっても
よい。また、外部情報源であるマニュアルデータベース
１４は同じ計算機上にある必要はなく、計算機がアクセ
ス可能なネットワーク上にあればよいことは勿論であ
る。
報源との仲介システム１２としてはエージェントやイベ
ント駆動型のアプリケーションがある。ここでは、診断
内容を把握でき、要求に応じてオンラインマニュアルに
検索要求を発するものであれば、特に方法を問わずに適
用可能である。なお、前記各システムはそれぞれ別のア
プリケーションであっても又一つのアプリケーション内
にこれらいくつかの機能を複合して持つものであっても
よい。また、外部情報源であるマニュアルデータベース
１４は同じ計算機上にある必要はなく、計算機がアクセ
ス可能なネットワーク上にあればよいことは勿論であ
る。
【００１５】前記構成において、診断エキスパートシス
テム１１は、各事象を設定する毎に診断をステップ的に
進めていくが、同時にそのステップに関連する事象の名
称（事象の意味内容）はステップ毎にＬＯＧファイル１
５ヘ書き出し、この事象の名称データはＬＯＧデータ
（事象の意味データ）１５としてＬＯＧファイルに記憶
される。他方、仲介システム１２はこのＬＯＧファイル
を常時観測しかつ必要なときに事象毎の意味を解析して
検索キーを取り出し、その意味情報によって情報源であ
るマニュアルデータベース１４内の関連した情報を検索
し、かつ、オンラインマニュアルに対しその検索結果に
ついて表示する要請を発するようになっている。オンラ
インマニュアルシステムは前記表示要請を受け取ると、
情報源から検索情報を取り出し、そのＳＧＭＬを解釈し
適当にＨＴＭＬ表現へ変換してＷｅｂブラウザで表示す
る。また、情報源内の情報の意味付けや事象の意味付け
を予め行ない、その結果を意味情報としてそれぞれを保
持していておくこともでき、この場合、ＬＯＧファイル
ヘは事象の意味情報が書き出される。
テム１１は、各事象を設定する毎に診断をステップ的に
進めていくが、同時にそのステップに関連する事象の名
称（事象の意味内容）はステップ毎にＬＯＧファイル１
５ヘ書き出し、この事象の名称データはＬＯＧデータ
（事象の意味データ）１５としてＬＯＧファイルに記憶
される。他方、仲介システム１２はこのＬＯＧファイル
を常時観測しかつ必要なときに事象毎の意味を解析して
検索キーを取り出し、その意味情報によって情報源であ
るマニュアルデータベース１４内の関連した情報を検索
し、かつ、オンラインマニュアルに対しその検索結果に
ついて表示する要請を発するようになっている。オンラ
インマニュアルシステムは前記表示要請を受け取ると、
情報源から検索情報を取り出し、そのＳＧＭＬを解釈し
適当にＨＴＭＬ表現へ変換してＷｅｂブラウザで表示す
る。また、情報源内の情報の意味付けや事象の意味付け
を予め行ない、その結果を意味情報としてそれぞれを保
持していておくこともでき、この場合、ＬＯＧファイル
ヘは事象の意味情報が書き出される。
【００１１】次に、前記システムにおいて意味ネットを
用いて情報検索する場合について説明する。この方法
は、選択された故障や症状の現象事象と実際に観察され
た観察事象を表わしたトピックから自然言語処理によっ
て意味ネットの意味情報を抽出して検索キーとし、意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを意味的な
類似度としてマニュアルデータベース１４内の関連した
情報の検索に利用するものである。例えば、本発明のシ
ステムをファクシミリや複写機など画像処理系のＯＡ機
器を診断対象とした場合について説明すると、診断エキ
スパートシステムにおける診断において、現象カテゴリ
（事象の名称）として、例えば、「画像異常」、「異常
表示」のカテゴリを選択し、その際現象カテゴリにはそ
れぞれ｛黒スジ、歪み、スキュー｝、｛トナー交換ラン
プ点灯、用紙補給ランプ点灯｝という現象（分類名称）
が属しているとする場合、前記カテゴリと現象カテゴリ
のうち実際に観察された観察事象である現象を“におけ
る”という言葉で接続し、一つの文として、同様の自然
言語処理、つまり「画像異常における黒スジ」というよ
うに処理する。そしてこのトピックから意味ネットの意
味情報を抽出して検索キーを作成し、それによって意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを利用して
前記マニュアルデータベースから関連した情報を得るこ
とができる。
用いて情報検索する場合について説明する。この方法
は、選択された故障や症状の現象事象と実際に観察され
た観察事象を表わしたトピックから自然言語処理によっ
て意味ネットの意味情報を抽出して検索キーとし、意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを意味的な
類似度としてマニュアルデータベース１４内の関連した
情報の検索に利用するものである。例えば、本発明のシ
ステムをファクシミリや複写機など画像処理系のＯＡ機
器を診断対象とした場合について説明すると、診断エキ
スパートシステムにおける診断において、現象カテゴリ
（事象の名称）として、例えば、「画像異常」、「異常
表示」のカテゴリを選択し、その際現象カテゴリにはそ
れぞれ｛黒スジ、歪み、スキュー｝、｛トナー交換ラン
プ点灯、用紙補給ランプ点灯｝という現象（分類名称）
が属しているとする場合、前記カテゴリと現象カテゴリ
のうち実際に観察された観察事象である現象を“におけ
る”という言葉で接続し、一つの文として、同様の自然
言語処理、つまり「画像異常における黒スジ」というよ
うに処理する。そしてこのトピックから意味ネットの意
味情報を抽出して検索キーを作成し、それによって意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを利用して
前記マニュアルデータベースから関連した情報を得るこ
とができる。
【００１２】また、現象カテゴリ（事象の名称）が「異
常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補給ランプ点
灯」の場合には、原因として、用紙不足あるいは用紙の
セットミスなどが考えられる。ここでは、用紙セットミ
スという事象を確認するために質問が用意されており、
例えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入
っていない可能性があります、正しく入っていますか、
確認して下さい」という場合、「用紙セット」という意
味の他に「用紙カセット」という意味情報も検索キーと
して意味ネットに追加され、質問に対してより精度の高
い関連情報を見つけることができる。
常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補給ランプ点
灯」の場合には、原因として、用紙不足あるいは用紙の
セットミスなどが考えられる。ここでは、用紙セットミ
スという事象を確認するために質問が用意されており、
例えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入
っていない可能性があります、正しく入っていますか、
確認して下さい」という場合、「用紙セット」という意
味の他に「用紙カセット」という意味情報も検索キーと
して意味ネットに追加され、質問に対してより精度の高
い関連情報を見つけることができる。
【００１３】しかしながら、意味ネットを用いる場合に
は用語の辞書が用いられので、辞書の用語が使用されて
いれば正確な検索が可能である反面、用語の維持管理に
多大な労力を要するという問題もある。これに対し、マ
ニュアルなどの目次には、各節に書かれた内容を概念的
に表現した題目だけでなく、章の題目として節を補足す
る情報も含まれているので検索要求の意図を反映し易い
利点がある。そこで、別の方法として目次自体が持つ情
報に着目して、章や節の題目から得られる概念と、質問
のトピックの概念との類似度を利用して検索を行う概念
情報検索がある。次にその方法について説明する。
は用語の辞書が用いられので、辞書の用語が使用されて
いれば正確な検索が可能である反面、用語の維持管理に
多大な労力を要するという問題もある。これに対し、マ
ニュアルなどの目次には、各節に書かれた内容を概念的
に表現した題目だけでなく、章の題目として節を補足す
る情報も含まれているので検索要求の意図を反映し易い
利点がある。そこで、別の方法として目次自体が持つ情
報に着目して、章や節の題目から得られる概念と、質問
のトピックの概念との類似度を利用して検索を行う概念
情報検索がある。次にその方法について説明する。
【００１４】一般に、データベース内にあるマニュアル
などの文書からあるトピックに関連した内容を探す場合
に索引や目次を利用することが多い。しかし、索引から
探す場合は単語によるキーワード検索と同じようにトピ
ックの内容を検索要求として十分に指定することができ
ないため、意図に反した結果を得がちである。これに対
して目次を用いる場合は、目次には各節に書かれた内容
を概念的に表現した題目だけでなく、章の題目として節
を補足する情報も含まれているので、その概念は広くそ
れだけ検索の意図を反映しやすい利点がる。したがっ
て、文献を検索する際には目次の情報は人が付与するキ
ーワード以上に検索に有用である。
などの文書からあるトピックに関連した内容を探す場合
に索引や目次を利用することが多い。しかし、索引から
探す場合は単語によるキーワード検索と同じようにトピ
ックの内容を検索要求として十分に指定することができ
ないため、意図に反した結果を得がちである。これに対
して目次を用いる場合は、目次には各節に書かれた内容
を概念的に表現した題目だけでなく、章の題目として節
を補足する情報も含まれているので、その概念は広くそ
れだけ検索の意図を反映しやすい利点がる。したがっ
て、文献を検索する際には目次の情報は人が付与するキ
ーワード以上に検索に有用である。
【００１５】検索単位となるマニュアル内の文章の節の
内容をトピックとすると、トピックは例えば、「通信エ
ラーが発生したためアラームランプが点滅している」の
ように文章で表され、その文章は複数の単語で構成され
る。ところが単語自体の意味は文脈や状況によって異な
ることがあるため、ある文章が表すトピックの意味を正
確に表現することは難しい。そこで、この方法ではトピ
ックの意味を精緻に表現する代わりに、その大まかな内
容（ここでは概念と呼ぶ）を表現しようとするものであ
って、その文章を構成する単語に注目し、その単語の集
合によってトピックを適切に表現しようとするものであ
る。ここでは節の題目が内客を適切に表現していると考
え、題目からキーワード抽出により得られる単語の集合
を節の概念とするものである。例えば、前記のトピック
を例に採ると、そのトピックの概念は、通信、エラー、
発生、アラームランプ、点滅という単語の集合によって
表現しようとするものであり、次のように表すことがで
きる。 概念１＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点
滅｝ ただし、節の目次階層的な上位に節や章がある場合は、
上位の題目の概念をその節の上位概念と捉え、各節にお
いて上位概念の融合を行なったものを改めて節の概念と
するようにする。
内容をトピックとすると、トピックは例えば、「通信エ
ラーが発生したためアラームランプが点滅している」の
ように文章で表され、その文章は複数の単語で構成され
る。ところが単語自体の意味は文脈や状況によって異な
ることがあるため、ある文章が表すトピックの意味を正
確に表現することは難しい。そこで、この方法ではトピ
ックの意味を精緻に表現する代わりに、その大まかな内
容（ここでは概念と呼ぶ）を表現しようとするものであ
って、その文章を構成する単語に注目し、その単語の集
合によってトピックを適切に表現しようとするものであ
る。ここでは節の題目が内客を適切に表現していると考
え、題目からキーワード抽出により得られる単語の集合
を節の概念とするものである。例えば、前記のトピック
を例に採ると、そのトピックの概念は、通信、エラー、
発生、アラームランプ、点滅という単語の集合によって
表現しようとするものであり、次のように表すことがで
きる。 概念１＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点
滅｝ ただし、節の目次階層的な上位に節や章がある場合は、
上位の題目の概念をその節の上位概念と捉え、各節にお
いて上位概念の融合を行なったものを改めて節の概念と
するようにする。
【００１６】これを一般的に表現すると以下のようにな
る。 トピックＴｉの慨念⇔ Ｃｉ＝｛Ｗｍ｜Ｔｉを適切に表現する単語｝ またトピックＴｉの概念Ｃｉに上位概念Ｃｕが定義され
ているとき、要素の和集合Ｃｉ′を新たにトピックＴｉ
の概念とする。 Ｃｉ′＝Ｃｉ∪Ｃｕ 前記の例でいえば、前記概念１には上位概念｛症状、対
処｝があるから、ここでのトピックの概念は両概念の和
集合とする。
る。 トピックＴｉの慨念⇔ Ｃｉ＝｛Ｗｍ｜Ｔｉを適切に表現する単語｝ またトピックＴｉの概念Ｃｉに上位概念Ｃｕが定義され
ているとき、要素の和集合Ｃｉ′を新たにトピックＴｉ
の概念とする。 Ｃｉ′＝Ｃｉ∪Ｃｕ 前記の例でいえば、前記概念１には上位概念｛症状、対
処｝があるから、ここでのトピックの概念は両概念の和
集合とする。
【００１７】一方、検索要求自体もトピックとして概念
で表現し、ある概念に対し類似度が高い概念は意味的な
関連度が高いものと仮定することで、検索キーである検
索要求に関連した情報を検索することができる。検索は
トピックＴｉと別のトピックＴｊの間の類似度を用いて
行うが、その際、トピックＴｉと別のトピックＴｊの間
の類似度は、それぞれの概念Ｃｉ，Ｃｊ…の間の類似度
で表わされる。例えば、前記の例でいえば、 Ｃｉ＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点滅｝ Ｃｊ＝｛送信時、エラーランプ、点灯｝ Ｃｋ＝｛トナー、交換、アラームランプ、点滅｝とな
る。概念は単語から構成されているので、まず単語間の
類似度を定義する。目本語の場合、単語の多くは表意文
字である漢字であるため、単語文字列自体が意味を持つ
ものと考え、文字列間の類似度を意味的な類似度と捉え
て計算する。その類似度ＳＩＭは以下の様に計算する。
ＣｉとＣｊの類似度ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）は、Ｃｉを基
に（文字数１６），Ｃｊとの同一文字の数（１０）の割
合とＣｊを基に（文字数１１），Ｃｉとの同一文字の数
（８）の割合を加味したものとし、 ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）＝１０／１６＋８／１１≒１．３
５２ 同様に ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｋ）＝９／１６＋９／１４≒１．０２
５ となり、この場合ＣｉはＣｋよりＣｊに類似していると
判断する。
で表現し、ある概念に対し類似度が高い概念は意味的な
関連度が高いものと仮定することで、検索キーである検
索要求に関連した情報を検索することができる。検索は
トピックＴｉと別のトピックＴｊの間の類似度を用いて
行うが、その際、トピックＴｉと別のトピックＴｊの間
の類似度は、それぞれの概念Ｃｉ，Ｃｊ…の間の類似度
で表わされる。例えば、前記の例でいえば、 Ｃｉ＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点滅｝ Ｃｊ＝｛送信時、エラーランプ、点灯｝ Ｃｋ＝｛トナー、交換、アラームランプ、点滅｝とな
る。概念は単語から構成されているので、まず単語間の
類似度を定義する。目本語の場合、単語の多くは表意文
字である漢字であるため、単語文字列自体が意味を持つ
ものと考え、文字列間の類似度を意味的な類似度と捉え
て計算する。その類似度ＳＩＭは以下の様に計算する。
ＣｉとＣｊの類似度ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）は、Ｃｉを基
に（文字数１６），Ｃｊとの同一文字の数（１０）の割
合とＣｊを基に（文字数１１），Ｃｉとの同一文字の数
（８）の割合を加味したものとし、 ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）＝１０／１６＋８／１１≒１．３
５２ 同様に ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｋ）＝９／１６＋９／１４≒１．０２
５ となり、この場合ＣｉはＣｋよりＣｊに類似していると
判断する。
【００１８】以上で説明した対象文書の目次の概念化及
び概念情報検索のステップをまとめて示すと以下のとお
りである。 １：対象文書の目次部または文書構造を解析し、検索単
位を設定する。 ２：検索単位における章や節の題目からそれぞれの概念
を作成し、目次構造に合わせて上位概念を融合し、検索
単位毎の概念とする。 ３：２で得られた概念を検索対象とする。 ４：検索要求トピックつまり現象事象及びその現象事象
の観察事象から検索キーである概念を作成する。上位概
念があれば融合する。 ５：要求概念と検索対象内の概念を比較し、類似度を測
定する。 ６：類似度の高い概念の検索単位を提示する。 ７：必要に応じて、検索結果を検索対象とし、新たな検
索要求を与え、４へ戻る。
び概念情報検索のステップをまとめて示すと以下のとお
りである。 １：対象文書の目次部または文書構造を解析し、検索単
位を設定する。 ２：検索単位における章や節の題目からそれぞれの概念
を作成し、目次構造に合わせて上位概念を融合し、検索
単位毎の概念とする。 ３：２で得られた概念を検索対象とする。 ４：検索要求トピックつまり現象事象及びその現象事象
の観察事象から検索キーである概念を作成する。上位概
念があれば融合する。 ５：要求概念と検索対象内の概念を比較し、類似度を測
定する。 ６：類似度の高い概念の検索単位を提示する。 ７：必要に応じて、検索結果を検索対象とし、新たな検
索要求を与え、４へ戻る。
【００１９】具体的には、検索キーは、例えば故障や症
状の現象事象として、複写機の「画像異常」を現象事象
として選択し、観察事象として「黒すじ」を得た場合
に、これらの事象の名称「画像異常」と「黒ずみ」を入
力し、これらの事象から概念を作成して検索キーとす
る。作成された検索キーの概念について、外部データベ
ースであるマニュアルデータベース中の文書の目次情報
を意味解析して得た概念との類似度を例えば前記のよう
に測定し、関連情報を順位付けて高いものを検索結果と
するものである。
状の現象事象として、複写機の「画像異常」を現象事象
として選択し、観察事象として「黒すじ」を得た場合
に、これらの事象の名称「画像異常」と「黒ずみ」を入
力し、これらの事象から概念を作成して検索キーとす
る。作成された検索キーの概念について、外部データベ
ースであるマニュアルデータベース中の文書の目次情報
を意味解析して得た概念との類似度を例えば前記のよう
に測定し、関連情報を順位付けて高いものを検索結果と
するものである。
【００２０】また、前記の、現象カテゴリ（事象の名
称）が「異常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補
給ランプ点灯」の場合には、原因として、用紙不足ある
いは用紙のセットミスなどが考えられ、用紙セットミス
という事象を確認するために質問が用意されており、例
えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入っ
ていない可能性があります、正しく入っていますか、確
認して下さい」という場合を例に採れば、それぞれ「用
紙セット」と「用紙カセット」の大まかな内容である概
念の和集合を新たな概念として作成し、それを検索キー
として前記データベース中の文書の目次、例えば章の題
目から得られる概念とを比較することで、その類似度か
らより精度の高い関連を見つけて目的のデータを得るこ
とができる。
称）が「異常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補
給ランプ点灯」の場合には、原因として、用紙不足ある
いは用紙のセットミスなどが考えられ、用紙セットミス
という事象を確認するために質問が用意されており、例
えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入っ
ていない可能性があります、正しく入っていますか、確
認して下さい」という場合を例に採れば、それぞれ「用
紙セット」と「用紙カセット」の大まかな内容である概
念の和集合を新たな概念として作成し、それを検索キー
として前記データベース中の文書の目次、例えば章の題
目から得られる概念とを比較することで、その類似度か
らより精度の高い関連を見つけて目的のデータを得るこ
とができる。
【００２１】また、外部情報源として、ＳＱＬでデータ
を検索できるデータベース上に保守の履歴情報を格納し
ておき、キーとして、対象機種、顧客名、保守作業内
容、日付が用意されているとき、診断エキスパートシス
テムにおける診断の対象機種や対象とする顧客名をキー
として、ＳＱＬにより情報の集合を作成し、この集合の
各要素に対し保守作業内容のタイトルを意味解析し、マ
ニュアルのタイトルと同様に処理することで検索キーと
なる概念を作成し、診断時に保守記録情報である作業済
みの事象を検索することができる。
を検索できるデータベース上に保守の履歴情報を格納し
ておき、キーとして、対象機種、顧客名、保守作業内
容、日付が用意されているとき、診断エキスパートシス
テムにおける診断の対象機種や対象とする顧客名をキー
として、ＳＱＬにより情報の集合を作成し、この集合の
各要素に対し保守作業内容のタイトルを意味解析し、マ
ニュアルのタイトルと同様に処理することで検索キーと
なる概念を作成し、診断時に保守記録情報である作業済
みの事象を検索することができる。
【００２２】
【発明の効果】請求項１に対応する効果：診断内容に関
連する情報を提示することで、利用者が診断をより正確
に理解することができる。事象に関連する情報を新たに
作成する必要なく、診断とは別の目的で作成された外部
情報を活用することができ、関連情報作成にかかる負担
を軽減することができる。 請求項２に対する効果：事象の名称を検索キーとするこ
とにより、関連付けのためにわざわざ事象毎に意味を設
定する作業を省略することができる。また、分類名称も
利用することで、より正確に事象の意味を捉えることが
できる。 請求項３に対する効果：事象の名称に加え分類名称も検
索キーとして利用することで、より正確に事象の意味を
捉えることができる。 請求項４に対する効果：事象の名称、分類名称に加え質
問文の意味も検索キーとして利用することで、より正確
に事象の意味を捉えることができる。 請求項５に対応する効果：事象の概念を検索キーとしか
つ、外部情報源の情報の概念との類似度を同定し、同定
した類似度を用いて情報源から情報を抽出するので精度
の高い検索が可能である。 請求項６に対応する効果：外部情報の文書の目次から概
念を取り出してそれと検索キーの概念との類似度を同定
し、同定した類似度を用いて情報源から文書情報を検索
するので広い概念で検索できるので、検索の意図が反映
しやい利点がある。 請求項７に対応する効果：外部情報の文書の目次中から
最大限広範囲に概念を取り出すので、より高精度に事象
の概念と類似する概念を同定することができる。 請求項８に対する効果：事象の概念に加え質問文から取
り出した概念をも検索キーとして利用することで、精度
よく事象の意味を捉えることができる。
連する情報を提示することで、利用者が診断をより正確
に理解することができる。事象に関連する情報を新たに
作成する必要なく、診断とは別の目的で作成された外部
情報を活用することができ、関連情報作成にかかる負担
を軽減することができる。 請求項２に対する効果：事象の名称を検索キーとするこ
とにより、関連付けのためにわざわざ事象毎に意味を設
定する作業を省略することができる。また、分類名称も
利用することで、より正確に事象の意味を捉えることが
できる。 請求項３に対する効果：事象の名称に加え分類名称も検
索キーとして利用することで、より正確に事象の意味を
捉えることができる。 請求項４に対する効果：事象の名称、分類名称に加え質
問文の意味も検索キーとして利用することで、より正確
に事象の意味を捉えることができる。 請求項５に対応する効果：事象の概念を検索キーとしか
つ、外部情報源の情報の概念との類似度を同定し、同定
した類似度を用いて情報源から情報を抽出するので精度
の高い検索が可能である。 請求項６に対応する効果：外部情報の文書の目次から概
念を取り出してそれと検索キーの概念との類似度を同定
し、同定した類似度を用いて情報源から文書情報を検索
するので広い概念で検索できるので、検索の意図が反映
しやい利点がある。 請求項７に対応する効果：外部情報の文書の目次中から
最大限広範囲に概念を取り出すので、より高精度に事象
の概念と類似する概念を同定することができる。 請求項８に対する効果：事象の概念に加え質問文から取
り出した概念をも検索キーとして利用することで、精度
よく事象の意味を捉えることができる。
【図１】 本発明の診断エキスパートシステムと外部情
報を融合した情報検索システムを概略的に示す図であ
る。
報を融合した情報検索システムを概略的に示す図であ
る。
１…診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システム、１１…診断エキスパートシステム、１
２…仲介システム、１３…オンラインマニュアルシステ
ム、１４…マニュアルデータベース、１５…ＬＯＧデー
タ。
報検索システム、１１…診断エキスパートシステム、１
２…仲介システム、１３…オンラインマニュアルシステ
ム、１４…マニュアルデータベース、１５…ＬＯＧデー
タ。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成９年１２月９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 診断エキスパートシステムと外部情報
を融合した情報検索システム
を融合した情報検索システム
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、診断エキスパート
システムと外部情報を融合した情報検索システムに関
し、とくに情報検索、マニュアル検索、オンラインドキ
ュメント、ＷＷＷ検索などに用い、利用者の直接的な介
入なしに外部計算資源を自動的に起動し得る診断エキス
パートシステムと外部情報を融合した情報検索システム
に関するものである。
システムと外部情報を融合した情報検索システムに関
し、とくに情報検索、マニュアル検索、オンラインドキ
ュメント、ＷＷＷ検索などに用い、利用者の直接的な介
入なしに外部計算資源を自動的に起動し得る診断エキス
パートシステムと外部情報を融合した情報検索システム
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】診断エキスパートシステムは、例えば、
機器の故障診断等専門知識を要する事項について専門家
の知識を計算機上で作成し、専門知識に乏しい専門家以
外の者がそれを利用することで専門家と同等の効果を上
げようとするシステムである。しかしながら、システム
上で完全な知識を作成するのは難しく、知識作成にも時
間がかかることが利用上のネックとなっている。また、
診断の信頼性についても問題があるため、現実には診断
エキスパートシステムを診断に関する情報支援について
も利用することで前記の問題の解決を図っている。しか
しながら、この場合には知識作成以外にさらに支援的情
報の作成、例えば、診断が適切か否か、どのように診断
を行なうかなどの情報を追加する必要があり、利用上時
間がかかるという問題がある。
機器の故障診断等専門知識を要する事項について専門家
の知識を計算機上で作成し、専門知識に乏しい専門家以
外の者がそれを利用することで専門家と同等の効果を上
げようとするシステムである。しかしながら、システム
上で完全な知識を作成するのは難しく、知識作成にも時
間がかかることが利用上のネックとなっている。また、
診断の信頼性についても問題があるため、現実には診断
エキスパートシステムを診断に関する情報支援について
も利用することで前記の問題の解決を図っている。しか
しながら、この場合には知識作成以外にさらに支援的情
報の作成、例えば、診断が適切か否か、どのように診断
を行なうかなどの情報を追加する必要があり、利用上時
間がかかるという問題がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、診断エキス
パートシステムの前記支援的情報を既存の外部情報源か
ら自動的に見つけるようにすることで、支援情報作成に
関わる負担の軽減を図ることを目的としている。
パートシステムの前記支援的情報を既存の外部情報源か
ら自動的に見つけるようにすることで、支援情報作成に
関わる負担の軽減を図ることを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
入力された故障や症状の事象からその原因を推定する診
断知識を持つ診断エキスパートシステムと、診断対象に
関する情報を保持する情報源と、情報源の任意の情報を
表示可能な情報提示システムと、これらのシステム間で
のデータのやり取りを行なう仲介システムから構成さ
れ、前記仲介システムが、前記診断エキスパートシステ
ムの診断の状態を監視し、検索要求に応じて診断システ
ムの事象に関する情報を、ネットワーク上のアクセス可
能な前記情報源から情報提示システムに提示する情報提
供手段を持つ診断エキスパートシステムと外部情報を融
合した情報検索システムである。
入力された故障や症状の事象からその原因を推定する診
断知識を持つ診断エキスパートシステムと、診断対象に
関する情報を保持する情報源と、情報源の任意の情報を
表示可能な情報提示システムと、これらのシステム間で
のデータのやり取りを行なう仲介システムから構成さ
れ、前記仲介システムが、前記診断エキスパートシステ
ムの診断の状態を監視し、検索要求に応じて診断システ
ムの事象に関する情報を、ネットワーク上のアクセス可
能な前記情報源から情報提示システムに提示する情報提
供手段を持つ診断エキスパートシステムと外部情報を融
合した情報検索システムである。
【０００５】請求項２記載の発明は、請求項１記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の名称を取り出し検索キーとし、該検索キーと前記情報
源に保持された情報から取り出した名称との類似度を同
定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から前記
事象に関する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の名称を取り出し検索キーとし、該検索キーと前記情報
源に保持された情報から取り出した名称との類似度を同
定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から前記
事象に関する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
【０００６】請求項３記載の発明は、請求項２記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記事象の名称に分類名称が属して
いる場合には、前記検索キーは前記事象の名称と前記分
類名称から取り出した名称とを融合した名称である、診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記事象の名称に分類名称が属して
いる場合には、前記検索キーは前記事象の名称と前記分
類名称から取り出した名称とを融合した名称である、診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムである。
【０００７】請求項４記載の発明は、請求項２又は３に
記載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した
情報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否
かを確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前
記質問文から取り出した意味をさらに融合した意味を持
つ診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報
検索システムである。
記載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した
情報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否
かを確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前
記質問文から取り出した意味をさらに融合した意味を持
つ診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報
検索システムである。
【０００８】請求項５記載の発明は、請求項１記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の概念を取り出して検索キーとし、該検索キーと前記情
報源に保持された情報から取り出した概念との類似度を
同定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から事
象に関連する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報提供手段は、事象から事象
の概念を取り出して検索キーとし、該検索キーと前記情
報源に保持された情報から取り出した概念との類似度を
同定し、該同定された類似度を用いて前記情報源から事
象に関連する情報を抽出する診断エキスパートシステム
と外部情報を融合した情報検索システムである。
【０００９】請求項６記載の発明は、請求項５記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報源に保持された情報から取
り出した概念は前記情報源に保持された文書の目次から
取り出した概念であることを特徴とする診断エキスパー
トシステムと外部情報を融合した情報検索システムであ
る。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記情報源に保持された情報から取
り出した概念は前記情報源に保持された文書の目次から
取り出した概念であることを特徴とする診断エキスパー
トシステムと外部情報を融合した情報検索システムであ
る。
【００１０】 請求項７記載の発明は、請求項６記載の診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記文書の目次から取り出した概念
は前記目次中の節から取り出した概念であり、かつ、前
記目次中に該節から取り出した概念よりも階層的に上位
の概念が存在する場合は、その上位の概念を融合した概
念である診断エキスパートシステムと外部情報を融合し
た情報検索システムである。
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システムにおいて、前記文書の目次から取り出した概念
は前記目次中の節から取り出した概念であり、かつ、前
記目次中に該節から取り出した概念よりも階層的に上位
の概念が存在する場合は、その上位の概念を融合した概
念である診断エキスパートシステムと外部情報を融合し
た情報検索システムである。
【００１１】 請求項８記載の発明は、請求項６又は７記
載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否か
を確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前記
質問文から取り出した概念をさらに融合した概念を持つ
診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検
索システムである。
載の診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システムにおいて、事象が成り立っているか否か
を確認する質問文がある場合には、前記検索キーは前記
質問文から取り出した概念をさらに融合した概念を持つ
診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検
索システムである。
【００１２】
【本発明の実施形態の説明】図１は、本発明の診断エキ
スパートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ムを示すものである。同システムは、エキスパート診断
システム１１，外部情報源のデータベースであるマニュ
アルデータベース１４、その情報を表示するオンライン
マニュアルシステム１３、及び、それらを関連付ける仲
介システム１２から成っている。診断エキスパートシス
テム（故障診断システム）１１については、ＩＦ−ＴＨ
ＥＮ形式によるプロダクションシステムを始め、ベイジ
アンネットワークを用いたもの等様々な診断方法が提案
されているが本発明では事象（現象、観測事象、原因を
総称して事象と呼ぶ）に名称がついていればどの診断シ
ステムにも適用することができるので、ここでは、診断
エキスパートシステムとして最も単純なプロダクション
システムを用いている。診断エキスパートシステムにお
ける診断は、多くの現象群から特定の現象を見つけるた
め現象毎のカテゴリを選択し、このカテゴリの中から候
補を絞り込んで特定の現象を選択する。このようにして
選択した現象に対してプロダクションルールを適用して
複数の原因を推定し、さらに観測事象を設定すること
で、原因を絞り込むことで診断を行っている。
スパートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ムを示すものである。同システムは、エキスパート診断
システム１１，外部情報源のデータベースであるマニュ
アルデータベース１４、その情報を表示するオンライン
マニュアルシステム１３、及び、それらを関連付ける仲
介システム１２から成っている。診断エキスパートシス
テム（故障診断システム）１１については、ＩＦ−ＴＨ
ＥＮ形式によるプロダクションシステムを始め、ベイジ
アンネットワークを用いたもの等様々な診断方法が提案
されているが本発明では事象（現象、観測事象、原因を
総称して事象と呼ぶ）に名称がついていればどの診断シ
ステムにも適用することができるので、ここでは、診断
エキスパートシステムとして最も単純なプロダクション
システムを用いている。診断エキスパートシステムにお
ける診断は、多くの現象群から特定の現象を見つけるた
め現象毎のカテゴリを選択し、このカテゴリの中から候
補を絞り込んで特定の現象を選択する。このようにして
選択した現象に対してプロダクションルールを適用して
複数の原因を推定し、さらに観測事象を設定すること
で、原因を絞り込むことで診断を行っている。
【００１３】 診断エキスパートシステムの支援的情報を
得る外部情報源であるオンラインマニュアルシステム１
４は、テキストや画像、動画、音声などを格納できるマ
ルチメディア対応のデータベースであって、例えば、診
断対象のマニュアル、保守記録情報等が記録されてい
る。ここで用いるオンラインマニュアルシステムのデー
タはテキストをベースとし、テキストの任意の位置に画
像や音声、動画などを配置、表示できるものとしてＳＧ
ＭＬ形式でデータベースに格納され、表示時にそれに対
応したＷＷＷ上のブラウザで表示できるものである。
得る外部情報源であるオンラインマニュアルシステム１
４は、テキストや画像、動画、音声などを格納できるマ
ルチメディア対応のデータベースであって、例えば、診
断対象のマニュアル、保守記録情報等が記録されてい
る。ここで用いるオンラインマニュアルシステムのデー
タはテキストをベースとし、テキストの任意の位置に画
像や音声、動画などを配置、表示できるものとしてＳＧ
ＭＬ形式でデータベースに格納され、表示時にそれに対
応したＷＷＷ上のブラウザで表示できるものである。
【００１４】 更に、診断エキスパートシステムと外部情
報源との仲介システム１２としてはエージェントやイベ
ント駆動型のアプリケーションがある。ここでは、診断
内容を把握でき、要求に応じてオンラインマニュアルに
検索要求を発するものであれば、特に方法を問わずに適
用可能である。なお、前記各システムはそれぞれ別のア
プリケーションであっても又一つのアプリケーション内
にこれらいくつかの機能を複合して持つものであっても
よい。また、外部情報源であるマニュアルデータベース
１４は同じ計算機上にある必要はなく、計算機がアクセ
ス可能なネットワーク上にあればよいことは勿論であ
る。
報源との仲介システム１２としてはエージェントやイベ
ント駆動型のアプリケーションがある。ここでは、診断
内容を把握でき、要求に応じてオンラインマニュアルに
検索要求を発するものであれば、特に方法を問わずに適
用可能である。なお、前記各システムはそれぞれ別のア
プリケーションであっても又一つのアプリケーション内
にこれらいくつかの機能を複合して持つものであっても
よい。また、外部情報源であるマニュアルデータベース
１４は同じ計算機上にある必要はなく、計算機がアクセ
ス可能なネットワーク上にあればよいことは勿論であ
る。
【００１５】前記構成において、診断エキスパートシス
テム１１は、各事象を設定する毎に診断をステップ的に
進めていくが、同時にそのステップに関連する事象の名
称（事象の意味内容）はステップ毎にＬＯＧファイル１
５へ書き出し、この事象の名称データはＬＯＧデータ
（事象の意味データ）１５としてＬＯＧファイルに記憶
される。他方、仲介システム１２はこのＬＯＧファイル
を常時観測しかつ必要なときに事象毎の意味を解析して
検索キーを取り出し、その意味情報によって情報源であ
るマニュアルデータベース１４内の関連した情報を検索
し、かつ、オンラインマニュアルに対しその検索結果に
ついて表示する要請を発するようになっている。オンラ
インマニュアルシステムは前記表示要請を受け取ると、
情報源から検索情報を取り出し、そのＳＧＭＬを解釈し
適当にＨＴＭＬ表現へ変換してＷｅｂブラウザで表示す
る。また、情報源内の情報の意味付けや事象の意味付け
を予め行ない、その結果を意味情報としてそれぞれを保
持していておくこともでき、この場合、ＬＯＧファイル
へは事象の意味情報が書き出される。
テム１１は、各事象を設定する毎に診断をステップ的に
進めていくが、同時にそのステップに関連する事象の名
称（事象の意味内容）はステップ毎にＬＯＧファイル１
５へ書き出し、この事象の名称データはＬＯＧデータ
（事象の意味データ）１５としてＬＯＧファイルに記憶
される。他方、仲介システム１２はこのＬＯＧファイル
を常時観測しかつ必要なときに事象毎の意味を解析して
検索キーを取り出し、その意味情報によって情報源であ
るマニュアルデータベース１４内の関連した情報を検索
し、かつ、オンラインマニュアルに対しその検索結果に
ついて表示する要請を発するようになっている。オンラ
インマニュアルシステムは前記表示要請を受け取ると、
情報源から検索情報を取り出し、そのＳＧＭＬを解釈し
適当にＨＴＭＬ表現へ変換してＷｅｂブラウザで表示す
る。また、情報源内の情報の意味付けや事象の意味付け
を予め行ない、その結果を意味情報としてそれぞれを保
持していておくこともでき、この場合、ＬＯＧファイル
へは事象の意味情報が書き出される。
【００１６】 次に、前記システムにおいて意味ネットを
用いて情報検索する場合について説明する。この方法
は、選択された故障や症状の現象事象と実際に観察され
た観察事象を表わしたトピックから自然言語処理によっ
て意味ネットの意味情報を抽出して検索キーとし、意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを意味的な
類似度としてマニュアルデータベース１４内の関連した
情報の検索に利用するものである。例えば、本発明のシ
ステムをファクシミリや複写機など画像処理系のＯＡ機
器を診断対象とした場合について説明すると、診断エキ
スパートシステムにおける診断において、現象カテゴリ
（事象の名称）として、例えば、「画像異常」、「異常
表示」のカテゴリを選択し、その際現象カテゴリにはそ
れぞれ｛黒スジ、歪み、スキュー｝、｛トナー交換ラン
プ点灯、用紙補給ランプ点灯｝という現象（分類名称）
が属しているとする場合、前記カテゴリと現象カテゴリ
のうち実際に観察された観察事象である現象を“におけ
る”という言葉で接続し、一つの文として、同様の自然
言語処理、つまり「画像異常における黒スジ」というよ
うに処理する。そしてこのトピックから意味ネットの意
味情報を抽出して検索キーを作成し、それによって意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを利用して
前記マニュアルデータベースから関連した情報を得るこ
とができる。
用いて情報検索する場合について説明する。この方法
は、選択された故障や症状の現象事象と実際に観察され
た観察事象を表わしたトピックから自然言語処理によっ
て意味ネットの意味情報を抽出して検索キーとし、意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを意味的な
類似度としてマニュアルデータベース１４内の関連した
情報の検索に利用するものである。例えば、本発明のシ
ステムをファクシミリや複写機など画像処理系のＯＡ機
器を診断対象とした場合について説明すると、診断エキ
スパートシステムにおける診断において、現象カテゴリ
（事象の名称）として、例えば、「画像異常」、「異常
表示」のカテゴリを選択し、その際現象カテゴリにはそ
れぞれ｛黒スジ、歪み、スキュー｝、｛トナー交換ラン
プ点灯、用紙補給ランプ点灯｝という現象（分類名称）
が属しているとする場合、前記カテゴリと現象カテゴリ
のうち実際に観察された観察事象である現象を“におけ
る”という言葉で接続し、一つの文として、同様の自然
言語処理、つまり「画像異常における黒スジ」というよ
うに処理する。そしてこのトピックから意味ネットの意
味情報を抽出して検索キーを作成し、それによって意味
ネット上のトピックとの類似度を求め、それを利用して
前記マニュアルデータベースから関連した情報を得るこ
とができる。
【００１７】 また、現象カテゴリ（事象の名称）が「異
常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補給ランプ点
灯」の場合には、原因として、用紙不足あるいは用紙の
セットミスなどが考えられる。ここでは、用紙セットミ
スという事象を確認するために質問が用意されており、
例えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入
っていない可能性があります、正しく入っていますか、
確認して下さい」という場合、「用紙セット」という意
味の他に「用紙カセット」という意味情報も検索キーと
して意味ネットに追加され、質問に対してより精度の高
い関速情報を見つけることができる。
常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補給ランプ点
灯」の場合には、原因として、用紙不足あるいは用紙の
セットミスなどが考えられる。ここでは、用紙セットミ
スという事象を確認するために質問が用意されており、
例えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入
っていない可能性があります、正しく入っていますか、
確認して下さい」という場合、「用紙セット」という意
味の他に「用紙カセット」という意味情報も検索キーと
して意味ネットに追加され、質問に対してより精度の高
い関速情報を見つけることができる。
【００１８】 しかしながら、意味ネットを用いる場合に
は用語の辞書が用いられので、辞書の用語が使用されて
いれば正確な検索が可能である反面、用語の維持管理に
多大な労力を要するという問題もある。これに対し、マ
ニュアルなどの目次には、各節に書かれた内容を概念的
に表現した題目だけでなく、章の題目として節を補足す
る情報も含まれているので検索要求の意図を反映し易い
利点がある。そこで、別の方法として目次自体が持つ情
報に着目して、章や節の題目から得られる概念と、質問
のトピックの概念との類似度を利用して検索を行う概念
情報検索がある。次にその方法について説明する。
は用語の辞書が用いられので、辞書の用語が使用されて
いれば正確な検索が可能である反面、用語の維持管理に
多大な労力を要するという問題もある。これに対し、マ
ニュアルなどの目次には、各節に書かれた内容を概念的
に表現した題目だけでなく、章の題目として節を補足す
る情報も含まれているので検索要求の意図を反映し易い
利点がある。そこで、別の方法として目次自体が持つ情
報に着目して、章や節の題目から得られる概念と、質問
のトピックの概念との類似度を利用して検索を行う概念
情報検索がある。次にその方法について説明する。
【００１９】 一般に、データベース内にあるマニュアル
などの文書からあるトピックに関連した内容を探す場合
に索引や目次を利用することが多い。しかし、索引から
探す場合は単語によるキーワード検索と同じようにトピ
ックの内容を検索要求として十分に指定することができ
ないため、意図に反した結果を得がちである。これに対
して目次を用いる場合は、目次には各節に書かれた内容
を概念的に表現した題目だけでなく、章の題目として節
を補足する情報も含まれているので、その概念は広くそ
れだけ検索の意図を反映しやすい利点がる。したがっ
て、文献を検索する際には目次の情報は人が付与するキ
ーワード以上に検索に有用である。
などの文書からあるトピックに関連した内容を探す場合
に索引や目次を利用することが多い。しかし、索引から
探す場合は単語によるキーワード検索と同じようにトピ
ックの内容を検索要求として十分に指定することができ
ないため、意図に反した結果を得がちである。これに対
して目次を用いる場合は、目次には各節に書かれた内容
を概念的に表現した題目だけでなく、章の題目として節
を補足する情報も含まれているので、その概念は広くそ
れだけ検索の意図を反映しやすい利点がる。したがっ
て、文献を検索する際には目次の情報は人が付与するキ
ーワード以上に検索に有用である。
【００２０】 検索単位となるマニュアル内の文章の節の
内容をトピックとすると、トピックは例えば、「通信エ
ラーが発生したためアラームランプが点滅している」の
ように文章で表され、その文章は複数の単語で構成され
る。ところが単語自体の意味は文脈や状況によって異な
ることがあるため、ある文章が表すトピックの意味を正
確に表現することは難しい。そこで、この方法ではトピ
ックの意味を精緻に表現する代わりに、その大まかな内
容（ここでは概念と呼ぶ）を表現しようとするものであ
って、その文章を構成する単語に注目し、その単語の集
合によってトピックを適切に表現しようとするものであ
る。ここでは節の題目が内客を適切に表現していると考
え、題目からキーワード抽出により得られる単語の集合
を節の概念とするものである。例えば、前記のトピック
を例に採ると、そのトピックの概念は、通信、エラー、
発生、アラームランプ、点滅という単語の集合によって
表現しようとするものであり、次のように表すことがで
きる。 概念１＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点
滅｝ ただし、節の目次階層的な上位に節や章がある場合は、
上位の題目の概念をその節の上位概念と捉え、各節にお
いて上位概念の融合を行なったものを改めて節の概念と
するようにする。
内容をトピックとすると、トピックは例えば、「通信エ
ラーが発生したためアラームランプが点滅している」の
ように文章で表され、その文章は複数の単語で構成され
る。ところが単語自体の意味は文脈や状況によって異な
ることがあるため、ある文章が表すトピックの意味を正
確に表現することは難しい。そこで、この方法ではトピ
ックの意味を精緻に表現する代わりに、その大まかな内
容（ここでは概念と呼ぶ）を表現しようとするものであ
って、その文章を構成する単語に注目し、その単語の集
合によってトピックを適切に表現しようとするものであ
る。ここでは節の題目が内客を適切に表現していると考
え、題目からキーワード抽出により得られる単語の集合
を節の概念とするものである。例えば、前記のトピック
を例に採ると、そのトピックの概念は、通信、エラー、
発生、アラームランプ、点滅という単語の集合によって
表現しようとするものであり、次のように表すことがで
きる。 概念１＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点
滅｝ ただし、節の目次階層的な上位に節や章がある場合は、
上位の題目の概念をその節の上位概念と捉え、各節にお
いて上位概念の融合を行なったものを改めて節の概念と
するようにする。
【００２１】 これを一般的に表現すると以下のようにな
る。 トピックＴｉの慨念⇔ Ｃｉ＝｛Ｗｍ｜Ｔｉを適切に表現する単語｝ またトピックＴｉの概念Ｃｉに上位概念Ｃｕが定義され
ているとき、要素の和集合Ｃｉ′を新たにトピックＴｉ
の概念とする。 Ｃｉ′＝ＣｉＵＣｕ 前記の例でいえば、前記概念１には上位概念｛症状、対
処｝があるから、ここでのトピックの概念は両概念の和
集合とする。
る。 トピックＴｉの慨念⇔ Ｃｉ＝｛Ｗｍ｜Ｔｉを適切に表現する単語｝ またトピックＴｉの概念Ｃｉに上位概念Ｃｕが定義され
ているとき、要素の和集合Ｃｉ′を新たにトピックＴｉ
の概念とする。 Ｃｉ′＝ＣｉＵＣｕ 前記の例でいえば、前記概念１には上位概念｛症状、対
処｝があるから、ここでのトピックの概念は両概念の和
集合とする。
【００２２】 一方、検索要求自体もトピックとして概念
で表現し、ある概念に対し類似度が高い概念は意味的な
関連度が高いものと仮定することで、検索キーである検
索要求に関連した情報を検索することができる。検索は
トピックＴｉと別のトピックＴｊの間の類似度を用いて
行うが、その際、トピックＴｉと別のトピックＴｊの間
の類似度は、それぞれの概念Ｃｉ，Ｃｊ…の間の類似度
で表わされる。例えば、前記の例でいえば、 Ｃｉ＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点滅｝ Ｃｊ＝｛送信時、エラーランプ、点灯｝ Ｃｋ＝｛トナー、交換、アラームランプ、点滅｝とな
る。概念は単語から構成されているので、まず単語間の
類似度を定義する。目本語の場合、単語の多くは表意文
字である漢字であるため、単語文字列自体が意味を持つ
ものと考え、文字列間の類似度を意味的な類似度と捉え
て計算する。その類似度ＳＩＭは以下の様に計算する。
ＣｉとＣｊの類似度ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）は、Ｃｉを基
に（文字数１６），Ｃｊとの同一文字の数（１０）の割
合とＣｊを基に（文字数１１），Ｃｉとの同一文字の数
（８）の割合を加味したものとし、 ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）＝１０／１６＋８／１１≒１．３
５２ 同様に ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｋ）＝９／１６＋９／１４≒１．０２
５ となり、この場合ＣｉはＣｋよりＣｊに類似していると
判断する。
で表現し、ある概念に対し類似度が高い概念は意味的な
関連度が高いものと仮定することで、検索キーである検
索要求に関連した情報を検索することができる。検索は
トピックＴｉと別のトピックＴｊの間の類似度を用いて
行うが、その際、トピックＴｉと別のトピックＴｊの間
の類似度は、それぞれの概念Ｃｉ，Ｃｊ…の間の類似度
で表わされる。例えば、前記の例でいえば、 Ｃｉ＝｛通信、エラー、発生、アラームランプ、点滅｝ Ｃｊ＝｛送信時、エラーランプ、点灯｝ Ｃｋ＝｛トナー、交換、アラームランプ、点滅｝とな
る。概念は単語から構成されているので、まず単語間の
類似度を定義する。目本語の場合、単語の多くは表意文
字である漢字であるため、単語文字列自体が意味を持つ
ものと考え、文字列間の類似度を意味的な類似度と捉え
て計算する。その類似度ＳＩＭは以下の様に計算する。
ＣｉとＣｊの類似度ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）は、Ｃｉを基
に（文字数１６），Ｃｊとの同一文字の数（１０）の割
合とＣｊを基に（文字数１１），Ｃｉとの同一文字の数
（８）の割合を加味したものとし、 ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｊ）＝１０／１６＋８／１１≒１．３
５２ 同様に ＳＩＭ（Ｃｉ，Ｃｋ）＝９／１６＋９／１４≒１．０２
５ となり、この場合ＣｉはＣｋよりＣｊに類似していると
判断する。
【００２３】 以上で説明した対象文書の目次の概念化及
び概念情報検索のステップをまとめて示すと以下のとお
りである。 １：対象文書の目次部または文書構造を解析し、検索単
位を設定する。 ２：検索単位における章や節の題目からそれぞれの概念
を作成し、目次構造に合わせて上位概念を融合し、検索
単位毎の概念とする。 ３：２で得られた概念を検索対象とする。 ４：検索要求トピックつまり現象事象及びその現象事象
の観察事象から検索キーである概念を作成する。上位概
念があれば融合する。 ５：要求概念と検索対象内の概念を比較し、類似度を測
定する。 ６：類似度の高い概念の検索単位を提示する。 ７：必要に応じて、検索結果を検索対象とし、新たな検
索要求を与え、４へ戻る。
び概念情報検索のステップをまとめて示すと以下のとお
りである。 １：対象文書の目次部または文書構造を解析し、検索単
位を設定する。 ２：検索単位における章や節の題目からそれぞれの概念
を作成し、目次構造に合わせて上位概念を融合し、検索
単位毎の概念とする。 ３：２で得られた概念を検索対象とする。 ４：検索要求トピックつまり現象事象及びその現象事象
の観察事象から検索キーである概念を作成する。上位概
念があれば融合する。 ５：要求概念と検索対象内の概念を比較し、類似度を測
定する。 ６：類似度の高い概念の検索単位を提示する。 ７：必要に応じて、検索結果を検索対象とし、新たな検
索要求を与え、４へ戻る。
【００２４】 具体的には、検索キーは、例えば故障や症
状の現象事象として、複写機の「画像異常」を現象事象
として選択し、観察事象として「黒すじ」を得た場合
に、これらの事象の名称「画像異常」と「黒ずみ」を入
力し、これらの事象から概念を作成して検索キーとす
る。作成された検索キーの概念について、外部データベ
ースであるマニュアルデータベース中の文書の目次情報
を意味解析して得た概念との類似度を例えば前記のよう
に測定し、関連情報を順位付けて高いものを検索結果と
するものである。
状の現象事象として、複写機の「画像異常」を現象事象
として選択し、観察事象として「黒すじ」を得た場合
に、これらの事象の名称「画像異常」と「黒ずみ」を入
力し、これらの事象から概念を作成して検索キーとす
る。作成された検索キーの概念について、外部データベ
ースであるマニュアルデータベース中の文書の目次情報
を意味解析して得た概念との類似度を例えば前記のよう
に測定し、関連情報を順位付けて高いものを検索結果と
するものである。
【００２５】 また、前記の、現象カテゴリ（事象の名
称）が「異常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補
給ランプ点灯」の場合には、原因として、用紙不足ある
いは用紙のセットミスなどが考えられ、用紙セットミス
という事象を確認するために質問が用意されており、例
えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入っ
ていない可能性があります、正しく入っていますか、確
認して下さい」という場合を例に採れば、それぞれ「用
紙セット」と「用紙カセット」の大まかな内容である概
念の和集合を新たな概念として作成し、それを検索キー
として前記データベース中の文書の目次、例えば章の題
目から得られる概念とを比較することで、その類似度か
らより精度の高い関連を見つけて目的のデータを得るこ
とができる。
称）が「異常表示」で現象（事象分類名称）が「用紙補
給ランプ点灯」の場合には、原因として、用紙不足ある
いは用紙のセットミスなどが考えられ、用紙セットミス
という事象を確認するために質問が用意されており、例
えば「用紙をセットする際、用紙カセットが正しく入っ
ていない可能性があります、正しく入っていますか、確
認して下さい」という場合を例に採れば、それぞれ「用
紙セット」と「用紙カセット」の大まかな内容である概
念の和集合を新たな概念として作成し、それを検索キー
として前記データベース中の文書の目次、例えば章の題
目から得られる概念とを比較することで、その類似度か
らより精度の高い関連を見つけて目的のデータを得るこ
とができる。
【００２６】 また、外部情報源として、ＳＱＬでデータ
を検索できるデータベース上に保守の履歴情報を格納し
ておき、キーとして、対象機種、顧客名、保守作業内
容、日付が用意されているとき、診断エキスパートシス
テムにおける診断の対象機種や対象とする顧客名をキー
として、ＳＱＬにより情報の集合を作成し、この集合の
各要素に対し保守作業内容のタイトルを意味解析し、マ
ニュアルのタイトルと同様に処理することで検索キーと
なる概念を作成し、診断時に保守記録情報である作業済
みの事象を検索することができる。
を検索できるデータベース上に保守の履歴情報を格納し
ておき、キーとして、対象機種、顧客名、保守作業内
容、日付が用意されているとき、診断エキスパートシス
テムにおける診断の対象機種や対象とする顧客名をキー
として、ＳＱＬにより情報の集合を作成し、この集合の
各要素に対し保守作業内容のタイトルを意味解析し、マ
ニュアルのタイトルと同様に処理することで検索キーと
なる概念を作成し、診断時に保守記録情報である作業済
みの事象を検索することができる。
【００２７】
【発明の効果】請求項１に対応する効果：診断内容に関
連する情報を提示することで、利用者が診断をより正確
に理解することができる。事象に関連する情報を新たに
作成する必要なく、診断とは別の目的で作成された外部
情報を活用することができ、関連情報作成にかかる負担
を軽減することができる。 請求項２に対する効果：事象の名称を検索キーとするこ
とにより、関連付けのためにわざわざ事象毎に意味を設
定する作業を省略することができる。また、分類名称も
利用することで、より正確に事象の意味を捉えることが
できる。 請求項３に対する効果：事象の名称に加え分類名称も検
索キーとして利用することで、より正確に事象の意味を
捉えることができる。 請求項４に対する効果：事象の名称、分類名称に加え質
問文の意味も検索キーとして利用することで、より正確
に事象の意味を捉えることができる。 請求項５に対応する効果：事象の概念を検索キーとしか
つ、外部情報源の情報の概念との類似度を同定し、同定
した類似度を用いて情報源から情報を抽出するので精度
の高い検索が可能である。 請求項６に対応する効果：外部情報の文書の目次から概
念を取り出してそれと検索キーの概念との類似度を同定
し、同定した類似度を用いて情報源から文書情報を検索
するので広い概念で検索できるので、検索の意図が反映
しやい利点がある。 請求項７に対応する効果：外部情報の文書の目次中から
最大限広範囲に概念を取り出すので、より高精度に事象
の概念と類似する概念を同定することができる。 請求項８に対する効果：事象の概念に加え質問文から取
り出した概念をも検索キーとして利用することで、精度
よく事象の意味を捉えることができる。
連する情報を提示することで、利用者が診断をより正確
に理解することができる。事象に関連する情報を新たに
作成する必要なく、診断とは別の目的で作成された外部
情報を活用することができ、関連情報作成にかかる負担
を軽減することができる。 請求項２に対する効果：事象の名称を検索キーとするこ
とにより、関連付けのためにわざわざ事象毎に意味を設
定する作業を省略することができる。また、分類名称も
利用することで、より正確に事象の意味を捉えることが
できる。 請求項３に対する効果：事象の名称に加え分類名称も検
索キーとして利用することで、より正確に事象の意味を
捉えることができる。 請求項４に対する効果：事象の名称、分類名称に加え質
問文の意味も検索キーとして利用することで、より正確
に事象の意味を捉えることができる。 請求項５に対応する効果：事象の概念を検索キーとしか
つ、外部情報源の情報の概念との類似度を同定し、同定
した類似度を用いて情報源から情報を抽出するので精度
の高い検索が可能である。 請求項６に対応する効果：外部情報の文書の目次から概
念を取り出してそれと検索キーの概念との類似度を同定
し、同定した類似度を用いて情報源から文書情報を検索
するので広い概念で検索できるので、検索の意図が反映
しやい利点がある。 請求項７に対応する効果：外部情報の文書の目次中から
最大限広範囲に概念を取り出すので、より高精度に事象
の概念と類似する概念を同定することができる。 請求項８に対する効果：事象の概念に加え質問文から取
り出した概念をも検索キーとして利用することで、精度
よく事象の意味を捉えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の診断エキスパートシステムと外部情
報を融合した情報検索システムを概略的に示す図であ
る。
報を融合した情報検索システムを概略的に示す図であ
る。
【符号の説明】 １…診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システム、１１…診断エキスパートシステム、１
２…仲介システム、１３…オンラインマニュアルシステ
ム、１４…マニュアルデータベース、１５…ＬＯＧデー
タ。
報検索システム、１１…診断エキスパートシステム、１
２…仲介システム、１３…オンラインマニュアルシステ
ム、１４…マニュアルデータベース、１５…ＬＯＧデー
タ。
Claims (8)
- 【請求項１】 入力された故障や症状の事象からその原
因を推定する診断知識を持つ診断エキスパートシステム
と、診断対象に関する情報を保持する情報源と、情報源
の任意の情報を表示可能な情報提示システムと、これら
のシステム間でのデータのやり取りを行なう仲介システ
ムから構成され、前記仲介システムが、前記診断エキス
パートシステムの診断の状態を監視し、検索要求に応じ
て診断システムの事象に関する情報を、ネットワーク上
のアクセス可能な前記情報源から情報提示システムに提
示する情報提供手段を持つことを特徴とする診断エキス
パートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ム。 - 【請求項２】 請求項１記載の診断エキスパートシステ
ムと外部情報を融合した情報検索システムにおいて、前
記情報提供手段は、事象から事象の名称を取り出し検索
キーとし、該検索キーと前記情報源に保持された情報か
ら取り出した名称との類似度を同定し、該同定された類
似度を用いて前記情報源から前記事象に関する情報を抽
出することを特徴とする診断エキスパートシステムと外
部情報を融合した情報検索システム。 - 【請求項３】 請求項２記載の診断エキスパートシステ
ムと外部情報を融合した情報検索システムにおいて、前
記事象の名称に分類名称が属している場合には、前記検
索キーは前記事象の名称と前記分類名称から取り出した
名称とを融合した名称であることを特徴とする診断エキ
スパートシステムと外部情報を融合した情報検索システ
ム。 - 【請求項４】 請求項２又は３に記載の診断エキスパー
トシステムと外部情報を融合した情報検索システムにお
いて、事象が成り立っているか否かを確認する質問文が
ある場合には、前記検索キーは前記質問文から取り出し
た意味をさらに融合した意味を持つことを特徴とする診
断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索
システム。 - 【請求項５】 請求項１記載の診断エキスパートシステ
ムと外部情報を融合した情報検索システムにおいて、前
記情報提供手段は、事象から事象の概念を取り出して検
索キーとし、該検索キーと前記情報源に保持された情報
から取り出した概念との類似度を同定し、該同定された
類似度を用いて前記情報源から事象に関連する情報を抽
出することを特徴とする診断エキスパートシステムと外
部情報を融合した情報検索システム。 - 【請求項６】 請求項５記載の診断エキスパートシステ
ムと外部情報を融合した情報検索システムにおいて、前
記情報源に保持された情報から取り出した概念は前記情
報源に保持された文書の目次から取り出した概念である
ことを特徴とする診断エキスパートシステムと外部情報
を融合した情報検索システム。 - 【請求項７】 請求項６記載の診断エキスパートシステ
ムと外部情報を融合した情報検索システムにおいて、前
記文書の目次から取り出した概念は前記目次中の節から
取り出した概念であり、かつ、前記目次中に該節から取
り出した概念よりも階層的に上位の概念が存在する場合
は、その上位の概念を融合した概念であることを特徴と
する診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情
報検索システム。 - 【請求項８】 請求項６又は７記載の診断エキスパート
システムと外部情報を融合した情報検索システムにおい
て、事象が成り立っているか否かを確認する質問文があ
る場合には、前記検索キーは前記質問文から取り出した
概念をさらに融合した概念を持つことを特徴とする診断
エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索シ
ステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9338500A JPH11194942A (ja) | 1997-10-31 | 1997-12-09 | 診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索システム |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29981097 | 1997-10-31 | ||
| JP9-299810 | 1997-10-31 | ||
| JP9338500A JPH11194942A (ja) | 1997-10-31 | 1997-12-09 | 診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11194942A true JPH11194942A (ja) | 1999-07-21 |
Family
ID=26562083
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9338500A Pending JPH11194942A (ja) | 1997-10-31 | 1997-12-09 | 診断エキスパートシステムと外部情報を融合した情報検索システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11194942A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103180850A (zh) * | 2011-03-23 | 2013-06-26 | 株式会社日立制作所 | 计算机系统和使用了计算机系统的信息提示方法 |
| CN103941158A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 基于多源信息的配电网故障诊断系统及方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06309362A (ja) * | 1993-04-27 | 1994-11-04 | Fujitsu Ltd | 情報検索方法 |
| JPH0916620A (ja) * | 1995-07-03 | 1997-01-17 | Hitachi Ltd | 索引検索システム |
-
1997
- 1997-12-09 JP JP9338500A patent/JPH11194942A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06309362A (ja) * | 1993-04-27 | 1994-11-04 | Fujitsu Ltd | 情報検索方法 |
| JPH0916620A (ja) * | 1995-07-03 | 1997-01-17 | Hitachi Ltd | 索引検索システム |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103180850A (zh) * | 2011-03-23 | 2013-06-26 | 株式会社日立制作所 | 计算机系统和使用了计算机系统的信息提示方法 |
| CN103180850B (zh) * | 2011-03-23 | 2016-06-08 | 株式会社日立制作所 | 计算机系统和使用了计算机系统的信息提示方法 |
| CN103941158A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 基于多源信息的配电网故障诊断系统及方法 |
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Legal Events
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050222 |
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| A02 | Decision of refusal |
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