JPH06110934A - 量の絶対的な度合判断処理方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明の目的は、対象個別の知識としては、
主要な情報のみをもてはよく、知識量が小さくても処理
できる量の絶対的な度合判断処理方式を提供することで
ある。 【構成】 本発明は、対象語１０１と量語１０２と、比
較語１０３を入力する入力手段１００と、統計情報テー
ブル３０１と、定量化テーブル３０２を格納した知識ベ
ース３００と、知識ベース３００に格納されている統計
情報テーブル３０１と定量化テーブル３０２の情報に基
づいて入力手段１００から入力された対象語１０１、量
語１０２及び比較語１０３が意味する量の絶対的な度合
を具体的な数値に変換する量的判断処理手段２００とを
有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、量の絶対的な度合判断
処理方式に係り、特に、情報処理システム等における量
的な判断処理方法において、曖昧な表現言語、特に自然
言語で表現された量の絶対的な大小の度合を判断して、
データベースシステム等での検索を容易にする量の絶対
的な度合判断処理方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】情報処理システムで行う量の度合判断処
理には、相対的な度合判断処理と絶対的な度合判断処理
がある。例えば、リレーショナルデータベースシステム
において、「山のテーブルから、標高が高い山の名称を
探す」という処理を考えると、「山のテーブルの中だけ
の閉じた世界を考えて、標高が高い山の名称を探す」と
いう相対的な度合判断処理と、「山のテーブルの中から
世間一般で考えて標高が高い山の名称を探す」という絶
対的な度合判断処理がある。

【０００３】上記の相対的な度合判断処理については、
飯田他が特願平３−２３４６６７号「相対的表現の量の
度合判断処理方法」で提案した方法が有効である。

【０００４】以下では絶対的な度合判断処理のみを説明
の対象とする。

【０００５】従来のデータベースシステムの検索処理
で、検索条件として量の絶対的な度合を表現する場合、
量の絶対的な度合は具体的な数値で表され、この数値で
量の大きさを判断して処理を行う。

【０００６】例えば「山のテーブルから、標高が４５０
０ｍ以上で５５００ｍ以下の山の名称を探す」という処
理では「山」という対象が持つ「標高」という尺度に関
する数値の大小関係の判断に基づいて処理が行われる。

【０００７】このような対象の集合の中で、その対象が
持つ尺度の大きさを表現する場合には、例えば、「高
い」、「中くらい」、「低い」といった言葉で表現され
ることがある。

【０００８】このような曖昧な表現から、ある具体的な
数値を抽出することを目的として、属性がもつ数値が曖
昧な言葉に帰属する度合を「０」から「１」までの値を
取るグレードにより表現するメンバシップ関数を用いて
処理を行うファジィ技術がある（参考文献：「ファジィ
理論とその応用」、水本雅春著、サイエンス社）。この
技術を利用して、予め作成しておいたメンバシップ関数
を用いて「山のテーブルの中から、標高が高い山の名称
を探す」という処理を行うことができる。

【０００９】このように、従来、対象が持つ尺度の大き
さに関する曖昧な表現に基づいて絶対的な量の度合を判
断するためには、各々の尺度の各々の度合の曖昧な表現
に対して、具体的な数値や、具体的なメンバシップ関数
を用意する必要がある。従って、絶対的な量の度合を判
断するためには、用意しなければならないものが非常に
多くなってしまう。例えば、「山」という対象に関して
「標高」という尺度があった場合、「非常に高い標
高」、「高い標高」、「やや高い標高」、「中位の標
高」、「やや低い標高」、「低い標高」、「非常に低い
標高」などに対応する具体的な数値や、具体的なメンバ
シップ関数が必要であり、その他の尺度がある場合にも
同様なものが必要になる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来
は、曖昧な表現に基づく量の絶対的な度合に関わる比較
判断を行うためには、各々の尺度の各々の度合の曖昧な
量的表現に対して具体的な数値や具体的なメンバシップ
関数を用意する必要があり、それらが非常に多くなる点
が問題となる。

【００１１】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
あり、対象個別の知識としては、主要な情報のみをもて
ばよく、知識量が小さくても処理できる量の絶対的な度
合判断処理方式を提供することを目的とする。

【００１２】

【発明を解決するための手段】本発明は、量をもつ対象
を表現する対象語１０１と量の尺度を表現する量語１０
２と、量の度合を表現する比較語１０３を入力する入力
手段１００と、対象語１０１で表される対象が持つ量に
関する統計情報を対象語１０１と量の尺度を表現する量
語１０２に関連づける統計情報テーブル３０１と、最大
値、最小値、平均値、標準偏差を含む統計情報を用いて
表現した値を比較語１０３に関連づける定量化テーブル
３０２を格納した知識ベース３００と、知識ベース３０
０に格納されている統計情報テーブル３０１と定量化テ
ーブル３０２の情報に基づいて入力手段１００から入力
された対象語１０１、量語１０２及び比較語１０３が意
味する量の絶対的な度合を具体的な数値に変換する量的
判断処理手段２００とを有する。

【００１３】

【作用】本発明は、量的判断処理手段が入力される対象
語と量語と比較語が意味する量の度合を知識ベースに含
まれる統計情報テーブルと定量化テーブルを用いて具体
的数値による量の度合に変換するものである。統計情報
テーブルは、対象語で表される対象が持つ量の最大値、
最小値、平均値、標準偏差を含む統計情報を対象語と量
の尺度を表現する量語に関連づけたテーブルである。定
量化テーブルは、最大値、最小値、平均値、標準偏差な
どを含む統計情報を用いて表現した値を比較語に関連づ
けたテーブルである。

【００１４】例えば、量的判断処理手段は、対象語
「山」と量語「標高」に対して平均値が３０００、標準
偏差が１０００あるという統計情報が関連づけられてい
る統計情報テーブルと、比較語「高い」と「平均値＋標
準偏差×１．５≦ｎ≦平均値＋標準偏差×２．５」など
の数式で表現される数値ｎに関連づけた定量化テーブル
により「４５００〜５５００」などの具体的数値による
量の度合に変換する。これにより、量の大小により対象
を特定する場合に、利用者は量の具体的な数値ではな
く、対象語と量語と比較語を入力すればよく、データべ
ースの検索処理などの操作が容易となる。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。

【００１６】図２は本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。同図中、データベース１２は、複数のテ
ーブルが格納されており、各テーブルのテーブル名が対
象語に、数値データに対応する項目名が量語に対応す
る。利用者／利用プログラム１１はデータベース１２に
格納された複数のテーブルに対して問い合わせを行うプ
ログラムである。質問処理部１３は、利用者・利用プロ
グラム１１から出された問い合わせに対応して形態素解
析処理（参考文献：人工知能ハンドブック、オーム社、
人工知能学会編）による自然言語処理や、データベース
１２の検索処理などを行う。度合判断処理部１４は、検
索の対象が持つ尺度の大きさなどに関する知識を格納し
た知識ベース１２と、利用者／利用プログラム１１から
出された量的表現の問い合わせに対して、知識ベース１
２に格納した知識を利用して、量の絶対的な度合の判断
処理を行う量的判断処理部から構成される。

【００１７】図３は本発明の一実施例の度合判断処理部
の構成を示すブロック図である。同図において、度合判
断処理部２１は量的判断処理２１と知識ベース２２から
構成される。

【００１８】知識ベース２２は、対象語で表される対象
語が持つ量の最大値、最小値、平均値、標準偏差を含む
統計情報を対象と量の尺度を表現する量語に関連づける
統計情報テーブル２２１、最大値、最小値、平均値、標
準偏差を含む統計情報を用いて表現した値を比較語に関
連づける定量化テーブル２２２から構成されている。

【００１９】また、量的判断処理部２１は、推論部２１
１と定量化部２１２から構成されており、推論部２１１
は、知識ベース２２の中の統計情報テーブル２２１を用
いて、問い合わせ中の対象語、量語に対応する統計情報
を取り出す。定量化部２１２は、知識ベース２２の中の
定量化テーブル２２２を用いた統計情報と問い合わせ中
の比較語から具体的な数値を決定する。

【００２０】図４は、本発明の一実施例の推論部の処理
動作の例を示すフローチャートである。

【００２１】量的判断処理部２１の推論部２１１は、対
象語、量語、比較語を質問処理部１３から得て（ステッ
プ５１）、知識ベース２２の統計情報テーブル２２１を
用いて、質問処理部１３から入力された対象語と量語に
対応する統計情報を取り出し（ステップ５２）、比較語
と統計情報を定量化部２１２に渡す。

【００２２】図５は、本発明の一実施例の定量化部の処
理動作の例を示すフローチャートである。

【００２３】量的判断処理部２１の定量化部２１２は、
統計情報と比較語を推論部２１１から得て（ステップ６
１）、知識ベース２２の定量化テーブル２２２を用いて
比較語に対応する定量化情報を取り出す（ステップ６
２）。このようにして取り出した定量化情報に推論部２
１１から得た統計情報を代入して具体的な数値情報に変
換して（ステップ６３）、具体的な数値情報を図２に示
す質問処理部１３に返却する（ステップ６４）。

【００２４】図６は本発明の一実施例の統計情報テーブ
ルの例を示す。図６において、例えば、対象語「山」の
量語「標高」に対応する統計情報として、最大値８００
０、最小値１０００、平均値３０００、標準偏差１００
０が格納されている。

【００２５】また、図７は本発明の一実施例の定量化テ
ーブルの例を示す。図７において、例えば、比較語「か
なり高い」に対応する定量化情報として、「平均値＋標
準偏差×２．５≦ｎ」が格納されている。この定量化情
報は、「かなり高い」に対応する数値が「平均値＋標準
偏差×２．５」以上であることを意味している。

【００２６】以下に、上記の図３から図５のような構成
をもつ度合判断処理部１４を有する図２に示すリレーシ
ョナルデータベースシステムにおいて、本発明に関わる
量の絶対的な度合判断処理動作を説明する。

【００２７】まず、利用者／利用プログラム１１は、デ
ータベース１２に格納された複数のテーブルの中の一つ
のテーブルに関する問い合わせを行う。例えば「標高が
高い山を探す」という問い合わせを行う。

【００２８】質問処理部１３は、利用者／利用プログラ
ム１１から出された問い合わせを従来技術である形態素
解析などの処理により、対象語、量語、比較語に分類し
て量的判断処理部２１に渡す。即ち、対象語として
「山」、量語として「標高」、比較語として「高い」に
分類する。

【００２９】量的判断処理部２１の推論部２１１は、知
識ベース２２に格納された統計情報テーブル２２１を用
いて、質問処理部１３から渡された対象語「山」、量語
「標高」に対応する統計情報である最大値８０００、最
小値１０００、平均値３０００、標準偏差１０００を取
り出し、これらの統計情報と比較語「高い」を定量化部
２１２に渡す。

【００３０】定量化部２１２は、推論部２１１から返却
された統計情報である最大値８０００、最小値１００
０、平均値３０００、標準偏差１０００と、比較語「高
い」に対応する定量化情報「平均値＋標準偏差×１．５
≦ｎ≦平均値＋標準偏差×２．５」に基づき、具体的な
数値情報「４５００〜５５００」に変換し、これを質問
処理部１３に返却する。質問処理部１３は、定量化部２
１２から返却された具体的な数値情報を検索条件として
用いて、データベース１２の検索を行う。

【００３１】また、利用者／利用プログラム１１が「身
長がかなり高い男性を探す」という問い合わせを行った
場合の量の絶対的な度合判断処理動作を説明する。

【００３２】質問処理部１３は、利用者／利用プログラ
ム１１から出された問い合わせ「身長がかなり高い男性
を探す」を対象語、量語、比較語に分類して量的判断処
理部２１に渡す。即ち、対象語として「男性」、量語と
して「身長」、比較語として「かなり高い」に分類す
る。

【００３３】量的判断処理部２１の推論部２１１は、統
計情報テーブル２２１を用いて、質問処理部１３から渡
された対象語「男性」、量語「身長」に対応する統計情
報である最大値２．０、最小値１．５、平均値１．７、
標準偏差０．１を統計情報テーブル３０１から取り出
し、これらの統計情報と比較語「かなり高い」を定量化
部２１２に渡す。

【００３４】定量化部２１２は、推論部２１１から返却
された統計情報である最大値２．０、最小値１．５、平
均値１．７、標準偏差０．１と、比較語「かなり高い」
に対応する定量化テーブル３０２から得た定量化情報
「平均値＋標準偏差×２．５≦ｎ」に基づき、具体的な
数値情報「１．９５以下」に変換し、これを質問処理部
１３に返却する。質問処理部１３は、定量化部２１２か
ら返却された具体的な数値情報「１．９５以上」を検索
条件として用いて、データベース１２の検索を行う。

【００３５】図８は本発明を適用したリレーショナルデ
ータベースの処理動作を示すフローチャートである。本
フローチャートを図６及び図７の統計情報テーブル及び
定量化テーブルを用いて説明する。

【００３６】利用者／利用プログラム１１から質問処理
部１３に問い合わせの文章／単語列「身長が中くらいの
男性」が入力されると（ステップ７１）、質問処理部１
３は形態素解析等により対象語「男性」、量語「身
長」、比較語「中くらい」に分解する（ステップ７
２）。次に、度合判断処理部１４は知識ベース２２を参
照し、統計情報テーブル２２１から対応する統計情報
「最大値２．０、最小値１．５、平均値１．７、標準偏
差０．１」を、定量化テーブル２２２から対応する定量
化情報「平均値−標準偏差×０．５≦ｎ≦平均値＋標準
偏差×０．５」を得る（ステップ７３）。量的判断処理
部２１は、定量化情報に統計情報を代入して「１．７−
０．１×０．５≦ｎ≦１．７＋０．１×０．５」計算
し、数値化した数値情報「１．６５〜１．７５」を出力
する（ステップ７４）。

【００３７】以上のように、図２から図８までを用いて
説明したように、本実施例の量の絶対的な度合判断処理
方式では、「標高が高い山」などの曖昧な言葉で表現さ
れた量から対応する具体的数値を抽出することができ、
曖昧な言葉で表現された量の絶対的な度合判断を行うこ
とができる。これにより、データベースシステム１２等
での検索処理などにおいて、利用者は検索条件となる量
の大小を自然言語で表現することができ、操作性が向上
する。

【００３８】なお、本発明は図２から図８を用いて説明
した実施例の限定されるものではない。例えば、プロダ
クションシステムのルール条件部に「身長が高い」、
「体重が重い」等の表現で記述してあるようなシステム
についても、本発明を適用できるのは云うまでもない。

【００３９】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、対象個
別の知識としては、最大値、最小値、平均値、標準偏差
などの統計情報のみを持てばよく、知識量が小さくな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図３】本発明の一実施例の度合判断処理部の構成を示
すブロック図である。

【図４】本発明の一実施例の推論部の処理動作の例を示
すフローチャートである。

【図５】本発明の一実施例の定量化部の処理動作の例を
示すフローチャートである。

【図６】本発明の一実施例の統計情報テーブルの例を示
す図である。

【図７】本発明の一実施例の定量化テーブルの例を示す
図である。

【図８】本発明を適用したリレーショナルデータベース
の処理動作を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１１ 利用者／利用プログラム １２ データベース １３ 質問処理部 １４ 度合判断処理部 ２１ 量的判断処理部 ２２ 知識ベース １００ 入力手段 １０１ 対象語 １０２ 量語 １０３ 比較語 ２００ 量的判断処理手段 ２１１ 推論部 ２１２ 定量化部 ２２１ 統計情報テーブル ２２２ 定量化テーブル ３００ 知識ベース ３０１ 統計情報テーブル ３０２ 定量化テーブル

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 量をもつ対象を表現する対象語と、量の
   尺度を表現する量語と、量の度合を表現する比較語を入
   力する入力手段と、 該対象語で表される対象が持つ量に関する統計情報を該
   対象語と該量の尺度を表現する量語に関連づける統計情
   報テーブルと、最大値、最小値、平均値、標準偏差を含
   む統計情報を用いて表現した値を比較語に関連づける定
   量化テーブルを格納した知識ベースと、 該知識ベースに格納されている該統計情報テーブルと該
   定量化テーブルの情報に基づいて該入力手段から入力さ
   れた該対象語、該量語及び該比較語が意味する量の絶対
   的な度合を具体的な数値に変換する量的判断処理手段と
   を有することを特徴とする量の絶対的な度合判断処理方
   式。