JPS63191235A - 推論システム - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明はＩＦ、Ｔ）ＩＥＮ形式のルールを扱う推論シス
テムに関し、特に処理時間を短縮するに好適な推論シス
テムに関する。

〔従来の技術〕

近年、知識情報処理の一分野であるエキスパートシステ
ムに対する関心が高まり、多くのシステムが開発されつ
つある。

エキスパートシステムにおける知識表現の代表的なもの
として、ＩＦ−ＴＨＥＮ〜形式のルール表現がある。上
記ルールの表現と利用方法については、例えば、Ｐ、Ｈ
，ウィンストン著（長足、白井訳）「人工知能」（培風
館、　１９８１）１４７〜１６１頁に論じられている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかし、従来の技術においては、下記の如き問題があっ
た。

第一は、エキスパートシステムの有効な適用領域の−っ
である、対象の属性をシステムがオペレータに質関する
ことにより、対象を分類するものに関する１例えば、岩
石の色、比重等を質関し、その種類を鑑定したり、病人
の症状を質問し、診断を行うシステム等である。

この場合、従来は、対象を分類するに当たり、対象のど
の属性からオペレータに質問して行けば良いかを、過去
の分類例から粧適化する点が配慮されておらず、知識を
記述する時点で質問順序が最適になるよう工夫する必要
があった。

簡単な例で示せば、 １）ＩＦ　　色が黄色で、体が大であるＴＨＥＮ　　キ
リン １ｔ）Ｉ　Ｆ　　色がグレーで、体が大であるＴＨＥＮ
　　ゾウ １ｉｉ）ＩＦ　　色がグレーで、体が小であるＴＨＥＮ
　　ネズミ というようなルールがあり、対象がこの三つのいずれか
であるか、または、いずれにも居さない場合、色を先に
質問するのが良いが、体のサイズを先に質問するのが良
いかという問題がある。

この場合、キリンと分類されることが多ければ色を先に
質問すると有利であるし、ネズミと分類されることが多
ければ体のサイズを先に質問すると有利である。しかし
ながら、 （１）ルールを書く人にとって、どの分類に分類される
ことが多いかは、ルール自身とは全く無関係であるから
、質問順序を考えてルールを書くことができない。

（２）同じルールに対しても、分類結果の分布が時間と
ともに変化することがあるので、最適な質問順序が不変
とは考えられない。

（３）同様に、同じルールに対しても、そのルールを利
用するサイトにより、分類結果の分布が一定ではないの
で、最適な質問順序が一つとは限らない。

という問題があった。

また、第二には、上記従来技術はルールの前提句（ＩＦ
部）の成否のチェックに当たり、どの原因の成否のチェ
ックから始めることが推論効率の向上に寄与するかにつ
いて配慮されておらず、処理すべきルール数が増加した
り、チェックすべき原因数が増加した場合、推論の処理
に多大の時間を要するという問題があった。

一般に、前提句のチェックは、先に記述されている原因
からその成否をチェックする。

例えば、 ＩＦ　　ａ、ｂ　　　ＴＨＥＮ　　ｃ というルールに対し、ａが９０％成立し、ｂが１０％成
立する場合に、Ｃの成否を導くには、ｂの成否を先にチ
ェックした方が効率が良いにもかかわらず、まずａの成
否をチェックし、次にｂの成否をチェックする。

この場合、ルールを書く時点で、どの原因が否定される
ことが多いかを考慮すれば、処理効率の向上を実現する
ことが可能である。しかし、（１）ルールを書く人にと
って、どの原因が否定されることが多いかは、ルール自
身とは直接無関係であり、処理効率を袖えてルールを書
くことはできないか、極相で困難である。

（２）同じルールについても、どの原因が否定されるこ
とが多いかは、時間とともに変化することがある。

（３）同じルールについても、そのルールを利用するサ
イト・人により、どの原因が否定されることが多いかは
、変化することがある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、従来の推論システムにおける上述の如き
問題を解消し、ル、−ルの記述法に関係なく処理時間を
短縮するようにした推論システムを提供することにある
。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明の上述の目的は、Ｉ　Ｆ、ＴＨＥＮ形式のルール
群に対する推論において、過去の推論結果の情報を記憶
する手段を設け、該記憶手段に記憶されている情報に基
づいて前提句の評価順序を制御することを特徴とする推
論システムによって達成される。

［作用］ 本発明においては、上記従来技術の問題点の第一に対し
ては、上記過去の推論結果の情報を記憶する手段を過去
の推論結果の分布を動的に記憶するものとし、分類がな
される都度更新を行うことにより、そのサイトでの最新
の分布を記憶し、この分布と分類のためのルールから、
質問順序を決定するものである。

この決定法は、最も分類される頻度の多いものをユニー
クに特定する質問順序を見出し、順次分類される頻度の
多いものから、先の質問順序の分岐の形で追加すること
により行う、その記憶形式としては、デシジョン・ツリ
ーが有効である。質問の制御手段は、このデシジョン・
ツリーのルートから順次、オペレータに質問を行う。

また、問題点の第二に対しては、上記過去の推論結果の
情報を記憶する手段を前記前提句の否定頻度を動的に記
憶するものとし、この記憶手段は全原因についてチェッ
クされた回数、否定つれた回数を記憶する。

従って、各ルールの前提句において、どの原因が最も否
定される可能性が高いかを知ることができる。ルールの
前提句の成否のチェック順序を制御する手段は、前記頻
度を参照し否定頻度の高い原因から順次、成否のチェッ
クを行うため、前提句が否定されるまでの時間の期待値
を最小化することが可能である。

〔実施例〕

第１図は本発明の一実施例を示す推論システムのブロッ
ク図である０図において、１は中央処理装置、２は入出
力装置、３は外部記憶装置を示している。上記中央処理
装＠１は、会話インタフェース部４．質問順序制御部５
．デシジョン・ツリー記憶部６２分類結果分布更新部７
．デシジョン・ツリー化成部８９分類結果分布記憶部９
．ルール記憶部１０から構成されている。また、外部記
憶装置３は、分類結果分布記憶部１１．ルール記憶部１
２から構成されている。

ルール記憶部１０には、ＩＦ−ＴＨＥＮ〜形式の分類型
のルールを記憶する。第２図にその一例を示す０分類結
果分布記憶部９は、分類の頻度を記憶する第３図は、こ
の頻度の例を２種類ｃａｓｅ　１　。

ｃａｓｅ　２として示している。デシジョン・ツリー生
成部８は、分類結果分布記憶部９の分布とルール記憶部
１０のルールを参照して、質問に要する期待回数を最小
にするようにデシジョン・ツリーを生成し、デシジョン
・ツリー記憶部６に記憶する。

第４図は、第３図のｃａｓｅ　１の場合のツリーを示し
ている。この場合、「キリン」と分類されることが多い
ので、「キリン」は、１回の質問で特定できるようにツ
リーが生成されている。第５図は、第３図のｃａｓｅ　
２の場合のツリーを示している。この場合、「ネズミ」
と分類されることが多いので、体のサイズを貿商するこ
とにより、「ネズミ」を１凹の質問で特定できるように
ツリーが生成されている。

質問順序制御部５は、デシジョン・ツリー記憶部６のツ
リーを解釈・実行し、会話インタフェース部４を通して
利用者と対話する。すなわち、ツリーのルートから質問
を始める０例えば、第４図の例では、第１に１色」を質
問し、色が「グレー」と回答された場合のみ、次に１体
」のサイズを質問する。ａ終的に分類結果が求まった時
点で、分類結果分布更新部７を通して１分類結果分布記
憶部９を更新する。

上記実施例によれば、分類に要する期待時間の短縮、質
問回数の無駄の除去が可能となり、利用者にとって操作
性の向上が実現される。

第６図は本発明の他の実施例を示す推論システムのブロ
ック図である０図において、ＩＡは中央処理装置、２は
入出力装置、３Ａは外部記憶装置を示している。上記中
央処理装置ＩＡは、推論制御部４Ａ、前提句チェック部
５Ａ、事実更新部６Ａ、原因の否定頻度メモリ７Ａ、ル
ールメモリ８Ａ、事実メモリ９Ａから構成されている。

ここで、上記推論制御部４Ａは、前提句チェック部５Ａ
、事実更新部６Ａに対する制御を行う、すなわち、前提
句の成立したルールを前提句チェック部５Ａで探索し、
そのルールの結論部に従って事実更新部６Ａで事実メモ
リ９Ａを更新する。

また、前提句チェック部５Ａは、ルールメモリ８Ａ、事
実メモリ９Ａを参照して、各ルールの前提句の成否をチ
ェックする。

上記外部記憶装置３Ａは、原因の否定頻度記憶部１０Ａ
、ルール記憶部１１Ａ、事実記憶部１２Ａから構成され
ており、各夕、原因の否定頻度メモリ７Ａ、ルールメモ
リ８Ａ、事実メモリ９Ａ中のデータを記憶する。

第７図は、ルールメモリ８Ａと原因の否定頻度メモリ７
Ａの構造の一例を示すものである。この例では、 ＩＦ　　ａ、ｂ、ｃ　　ＴＨＥＮ　　ｄというルールが
あり、これまでに、ａ、ｂ、ｃの成否が、それぞれ、１
００回、３０回、１２回チェックされ。

７０回、１８回、７回否定されたときの様子が示されて
いる。１４はルール群のルートを示しており、ルールセ
ルｌｌｐ、１１ｑ・・・・には、次のルールへのポイン
タ、最も否定されることが多い原因部セルへのポインタ
および結論が記述される６ｎ因部セル１５ａ、１５ｂ、
１５ｃには、原因２次の原因部セルへのポインタ、［因
の否定頻度セルへのポインタが記述されるｔまた、原因
の否定頻度セル１６ａ　、１６ｂ　、１６Ｃには、チェ
ック回数、否定された回数、否定された割合が記述され
る。

第８図は前述の前提句チェック部５Ａ、事実更新部６Ａ
の動作フローチャーである。第７図に示した状態を参照
し、第８図の動作を説明する。

なお、ステップ２１では、１５ａをポイントするものと
する。以下、場合を分けて説明する。

ｉ）ａが否定されるとき ステップ２２でａが否定されているので、ステップ２３
でセル１６ａを に更新する。ステップ２４では、一つ前のセルがこの場
合何もないので、何も処理せずに終了する。

１ｔ）ａが肯定され、ｂが否定されるときステップ２２
でａが肯定されるので、ステップ２６でセル１６ｇを に更新する。ステップ２７では、セル１５ｂをポイント
する。今回は、ステップ２２でｂが否定されるため、ス
テップ２３でセル１６ｂを に更新する。ステップ２４では、０．６９３と０．６１
３とを比較し、頻度の大ノ」１関係に変化がないので、
このまま終了する。

１ｎ）ａ、ｂが肯定され、Ｇが否定されるときステップ
２６で、セル１６ａは に、セル１６ｂは に更新され、ステップ２３でセル１６ｃはに更新される
。この場合、ｂとＣの否定頻度が逆転しているので、ス
テップ２５で、ポインタの張替えを行う、張替え結果を
第９図に示す。

この結果、次にこのルールの前提句がチェックされる場
合には、ａ、Ｑ、ｂの順でチェックされることになる。

１ｖ）ａ、ｂ、ｃとも肯定されるとき ステップ２６で、セル１６ａは に、セル１６ｂは に、セル１６ｃは に更新される。更に、ステップ２９において、事実メモ
リ９Ａへの更新が行われる。

上記実施例によれば、各ルールの前提句の成否をチェッ
クするに当たり、否定頻度の高い原因類に成否をチェッ
クすることが可能となり、推論に要する時間を短縮する
と仁ができる。

なお、本発明の好ましい実施態様としては、下記のもの
を挙げることができる。

（１）Ｉ　Ｆ、ＴＨＥＮ形式のルール群に対する推論に
おいて、前提句の否定頻度を動的に記憶する手段を設け
、該記憶手段に記憶されている情報に基づいて前提句の
評価順序を制御することを特徴とする推論システム。

（２）上記前提句の否定頻度を動的に記憶する手段が、
各原因毎に最新の一定回数について、背定されたか否定
されたかを動的に記憶する手段であることを特徴とする
第（１）項の推論システム。

（３）上記前提句の否定頻度を動的に記憶する手段が、
各原因毎に否定される度合の加重平均を動的に記憶する
手段であることを特徴とする第（１）項の推論システム
。

（４）Ｉ　Ｆ、ＴＨＥＮ形式のルール群に対する推論に
おいて、過去の推論結果の分布を動的に記憶する手段を
設け、該記憶手段に記憶されている情報に基づいて前提
句の評価順序を制御することを特徴とする推論システム
。

（５）上記過去の推論結果の分布を動的に記憶する手段
を参照して、デシジョン・ツリーを生成する手段を設け
たことを特徴とする第（４）項の推論システム。

〔発明の効果〕

以上述べた如く、本発明によれば、ＩＦ、ＴＨＥＮ形式
のルール群に対する推論において、過去の推論結果の情
報を記憶する手段を設け、該記憶手段に記憶されている
情報に基づいて前提句の評価順序を制御するようにした
ので、ルールの記述法に関係なく処理時間を短縮するよ
うにした推論システムを実現できるという顕著な効果を
奏するものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す推論システムのブロッ
ク図、第２図はＩＦ−ＴＨＥＮ〜形式の分類型のルール
の一例を示す図、第３図は分類の頻度の例を示す図、第
４図、第５図は第３図に対応するデシジョン・ツリーを
示す図、第６図は本発明の他の実施例を示す推論システ
ムのブロック図、第７図、第９図はルールメモリと原因
の否定頻度メモリの構造の一例を示す図、第８図は前提
向チェック部、事実更新部の動作フローチャートである
。 １、ＩＡ：中央処理装置、２：入出力装置、３，３Ａ：
外部記憶装置、４：会話インタフェース部、５：質問順
序制御部、６：デシジョン・ツリー記憶部、７：分類結
果分布更新部、８：デシジョン・ツリー生成部、９：分
類結果分布記憶部、１０：ルール記憶部１０．１１：分
類結果分布記憶部、１２：ルール記憶部、４Ａ：推論制
御部、５Ａ：前提句チェック部、６Ａ：事実更新部、７
Ａ：原因の否定頻度メモリ、８Ａ：ルールメモリ、９Ａ
：事実メモリ、１０Ａ＝原因の否定頻度記憶部、１１Ａ
：ルール記憶部、１２Ａ：事実記憶部、１４：ルール群
のルート、１５ａ〜１５ｃ：原因部セル、１６ａ〜１６
ｃ：原因の否定頻度セル。 、１　ｚ１コ １１　　色　？″４′２４・人“ ア［Ｍ　　　　’＝！ソシ９ １１−　　　シ・　″７ンー・・　７４・・人・丁１−
１１−Ｎ　　　　　−’　　ン・り。 ＩＦ−色・　″グシー″、体・″本″ ＴＨＳＮ　　　　　“壜ス゛じ １３園 第　４鴇 χ　に　田 頭７薗

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、ＩＦ、ＴＨＥＮ形式のルール群に対する推論におい
   て、過去の推論結果の情報を記憶する手段を設け、該記
   憶手段に記憶されている情報に基づいて前提句の評価順
   序を制御することを特徴とする推論システム。 ２、前記過去の推論結果の情報を記憶する手段が前記前
   提句の否定頻度を動的に記憶するものであることを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載の推論システム。 ３、前記過去の推論結果の情報を記憶する手段が過去の
   推論結果の分布を動的に記憶するものであることを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載の推論システム。