JPS63106041A - 知識推論方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［概　要コ 知識推論において、仮説空間の状態をネットワークで表
現し、各状態ごとに生成した知識の断片（以下、ファク
トと呼ぶ）を格納した場合、所与のファクトがネットワ
ークに存在するか否かを判定する際の計算効率の悪かっ
た点を解決するため、ファクトをハツシュテーブル化し
、ハツシングによりファクトにアクセスすることにより
計算効率を向上させたものである。

［産業上の利用分野］ 本発明は知識工学に係わり、特に知識推論のための処理
効率の向上に関する。

知識工学の分野では、エキスパートシステムやフレーム
システムのように、対象領域の知識を計算機上に構造的
に記述し、その知識が知識工学的な意味付けにより利用
されて問題解決に寄与する。

その際、解の総数が不確定個多数で、且つ解に至る際の
知識の適用順序も不確定の場合、解に至る途中の種々の
状態（以下、これを状態空間と呼ぶ）をネットワークで
表示し、ネットワーク中の個々のノードに、知識の断片
（以下、これをファクトと呼ぶ）を格納し、必要に応じ
て利用しながら問題解決を図ることが多い。

このような場合、各ノードに点在するファクトにアクセ
スするためには、ノード間のアークを辿って所与のファ
クトがノードに存在するか否かを求める、いわゆるグラ
フ探索が必要となる。

グラフ探索は計算効率を落す原因となるので、これを高
速化することが要求される。

［従来の技術］ 従来は、ノード上のファクトを探索する場合、出発点の
ノード（以下、これをカレントノードと呼ぶ）からアー
クを辿って隣のノードを見つけ、そのノードに所与のフ
ァクトが存在するか否かを判別し、無ければさらにノー
ドを辿ることということを行っていた。

（発明が解決しようとする問題点コ ノード中に所与のファクトが存在するか否かを判別する
操作、およびノードからアークを辿る操作に時間がかか
るため、従来はネットワーク中のファクトにアクセスす
る際の計算効率が低いという問題が生じていた。

本発明は、このような従来の問題点を解消した新規な知
識推論方式を提供しようとするものである。

し問題点を解決するための手段〕 第１図は本発明の知識推論方式の原理ブロック図を示す
。

図において、■は対象領域の知識を構造的に記述して格
納する知識格納部である。

２は与えられた初期条件に基づいて知識格納部１に格納
した知識を用いて推論を実行する推論操作部である。

３は知識推論実行の作業領域として初期状態から解に至
る状態を格納する推論状態格納部である。

３１は推論状態格納部３の中に備えられ、各状態ごとに
生成したファクトをハフシュにより格納するファクトハ
ツシュテーブルである。

２１は推論操作部２の中に備えられ、ファクトハツシュ
テーブル３１にアクセスするためのハツシュによるアク
セス手段である。

ハツシュ法は、桁数が長（且つ不定の識別符号をキーと
して格納／検索するようなとき使用する方法であって、
識別符号と格納セル数ｎから演算（例えば、識別符号を
ｎで除した剰余）を／”ｔッシュキーとして格納／検索
するものである。

し作用］ 第２図は、ファクトベースとファクトノードを例示する
図である。

知識推論は、与えられた初期条件に基づいて知識格納部
１に格納されている知識ベース中の規則（ルールと呼ぶ
）を適用してファクトを生成し、このファクトにまたル
ールを適用して次のファクトを生成する作業を繰り返し
て、ある条件を満たされたとき、それを解とする。

知識格納部１に格納される知識は、ＩＦＴＨＥＮの形式
で表され、例えば ＩＦ　　Ｘ＝Ｉ　　ＴＨＥＮ　　Ｙ＝１　　（もしＸが
１ならばというルール条件部と、Ｙは１であるというル
ール実行部からなる）のようなルールの集合である。

ファクトの集りをノードとし、ルールをアークとして表
示すると第２のようになる０個々のノードがファクトノ
ードであり、各途中状態のファクト全体がファクトベー
スと呼ばれる。

推論の実行中にルールの適用によりファクトの状態が変
化する。また、仮説空間（解空間）が分岐しているとき
は、実行可能なルールが複数個存在し、それぞれのルー
ルを実行した後のファクトの状態は異なる。

従って、分岐の各時点では、その時点のファクトの状態
を保存する必要がある。しかし、各時点で成り立つ全フ
ァクトをその時点に格納するのは記憶領域の効率が悪い
。

本発明では、一つのルールの実行後にそれぞれ一つのフ
ァクトノードを対応させて、このルールの実行により新
たに生成さたファクトをこの、ノードに格納する。

それぞれのファクトノードの間には、状態の推移の順序
を表すリンク（ビフォアリンクとアフタリンク）が張ら
れており、あるファクトノードの時点で成り立つファク
トの全体は、そのファクトノードからビフォアリンクを
辿って遡れる全てのファクトノードに格納されているフ
ァクトの和集合（ただし、推論中に後のルールの実行に
より更新・削除されたファクトは除く）により表現され
る。

ルール適用により生成されたファクトを格納する場所と
してファクトテーブルを用意し、またファクト検索の際
のしらみつぶし探索を避けるためファクトハツシュテー
ブルを用意し、ハフシュ検索を行う。

ファクトのハツシングにより、直接ファクトにアクセス
ができるため、ネットワーク中のノードとアークを辿る
操作が不必要となる。

従って、ファクトの検索、更新、削除のためのファクト
へのアクセスが格段に高速化される。

［実施例］ 以下第３図〜第５図に示す実施例により、本発明をさら
に具体的に説明する。

第３図は、本発明の一実施例によるファクトテーブルを
示す図である。

ルールの適用で生成されたファクトは、図に示すように
、ファクトの生成された順序を表すくファクトＩＤ＞を
インデックスとして、ファクトノード名および更新、削
除の履歴、ならびにファクトのデータ情報を付随させて
格納される。

本実施例においては、知識のデータ構造はスロット参照
型、或いは述語式型でそれぞれ次のように記述されてい
る。

（ＳＬＯＴ　　＜オブジェクト名〉　くスロット名〉く
・スロット値〉） （ＰＲＥＤ　　＜述語名〉　〈項〉　・・・く項〉）図
において、ＮＩＬは人工知能用言語ＬＩＳＰで「偽」を
表し、ここでは削除されたことを示す。

ＣＦ値は本実施例において使用したファクトのあいまい
さを表す値を示す。

第４図は本実施例によるファクトハフシュテーブルを示
す図である。

ファクトハフシュテーブルは、前記ファクトテーブルへ
アクセスするためのポインタをハツシュ位置に格納する
ものである。

述語式型のファクトについては、 （ＰＲＥＤ　　＜述語名〉　〈項〉　・・・く項〉）全
体を、 スロット参照型のファクトではスロット値を除いた （ＳＬＯＴ　　＜オブジェクト名〉　〈スロット名〉）
部分をキーとしてハツシュする。

テーブルの中には、図に示すように、ファクトデータに
加えて、（くファクトノード名〉　〈フアク）ＩＤ＞）
の履歴を新しい順に格納する。

これによって、カレントファクトノード（推論実行中の
各時点での最新のファクトノード）から遡って最も近い
ファクトノードからアクセスかできる。

ハツシュキーの衝突が起きた場合は同一位置に続けて格
納する。

本実施例では、生成されたファクトをファクトベースに
登録するときには、ファクトノード、ファクトテーブル
、およびファクトハツシュテーブルへ新ファクトの情報
を格納する。

また、ルール条件部にマツチするファクトを検索すると
きには、ファクトハツシュテーブルによる検索結果とフ
ァクトノードのスコープ（第５図に示すように、ユーザ
およびルールから見えるファクトベース上のファクトの
範囲）情報とからファクトテーブル中のファクトを検索
する。

［発明の効果］ 以上説明のように本発明によれば、知識推論実行におい
てファクトへのアクセスを高速に行うことができ、知識
推論実行効率の向上に寄与する効果は極めて大である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図はファクトベースとファクトノードを例示する図
、 第３図は本発明の一実施例おけるファクトテーブルを示
す図、 第４図は本発明の一実施例におけるファクトハフシュテ
ーブルを示す図、 第５図はファクトスコープを示す図である。 図面において、 １は知識格納部、 ２は推論操作部、 ３は推論状態格納部、 ２１はハツシュによるアクセス手段、 ３１はファクトハツシュテーブル、 をそれぞれ示す。 本発明の原理ブロック図 第１図 ファクトベースとファクトノードを例示する同第　　２
　　図 ＋ △ 準　　　−一〜−一 ファクトハッシェ テーブル ・・・・・・・・・・・　）　１ 本発明の一実施例におけるファクトハッシェテーブルを
示す同第　　４　　図 ファクトスコープを示す図 第５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 知識の一般的規則を格納する知識格納部（１）と、知識
   の推論を実行する推論操作部（２）と、推論実行の作業
   領域を保持する推論状態格納部（３）とを備えた知識推
   論機構において、 前記推論状態格納部（３）に、各状態ごとに生成した知
   識の断片をハッシュ手段により格納した格納手段（３１
   ）を備えると共に、 前記推論操作部（２）に、該格納手段（３１）へのアク
   セス手段（２１）を備えるよう構成したことを特徴とす
   る知識推論方式。