JPS63137327A - 意味ネツトワ−ク装置 - Google Patents
意味ネツトワ−ク装置Info
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- JPS63137327A JPS63137327A JP61284549A JP28454986A JPS63137327A JP S63137327 A JPS63137327 A JP S63137327A JP 61284549 A JP61284549 A JP 61284549A JP 28454986 A JP28454986 A JP 28454986A JP S63137327 A JPS63137327 A JP S63137327A
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- JP
- Japan
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- associative memory
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- 241001522296 Erithacus rubecula Species 0.000 abstract description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、知識表現方法の一つである意味ネットワーク
を用いて推論処理等を行なう意味ネットワーク装置に関
する。
を用いて推論処理等を行なう意味ネットワーク装置に関
する。
（従来の技術）
電子計算機を利用して知識を表現し、それを用いて推論
を行なうことによって、高度の問題解決を行なう人工知
能システムでは、知識表現の一つの手法として意味ネッ
トワークを用いたものが知られている（「人工知能ハン
ドブック」第１巻Ｐ ２１９〜２３０．井守出版）。こ
の意味ネットワークは、対象や概念をノードで表し、ノ
ード間の関係をリンクで表すことにより、知識をネット
ワーク状に表現している。また、ネットワークをリンク
に沿って辿ることにより、推論が行われる。例えば、第
５図に示した意味ネットワークは、次のような知識を表
現している。
を行なうことによって、高度の問題解決を行なう人工知
能システムでは、知識表現の一つの手法として意味ネッ
トワークを用いたものが知られている（「人工知能ハン
ドブック」第１巻Ｐ ２１９〜２３０．井守出版）。こ
の意味ネットワークは、対象や概念をノードで表し、ノ
ード間の関係をリンクで表すことにより、知識をネット
ワーク状に表現している。また、ネットワークをリンク
に沿って辿ることにより、推論が行われる。例えば、第
５図に示した意味ネットワークは、次のような知識を表
現している。
ＢＩＲＤ ｈａｓ ＷＩＮＧ
ＲＯＢＩＮ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ
ＣＬＹＤＥ ｉｓ−ａ ＲＯＢＩＮ
ＣＬＹＤＥ ｏｗｎｓ ＮＨ８ＴＩ
ＮＥＳＴＩ ｉｓ−ａ ＮＥＳＴ
ここで、例えば“ＢＩＲＤ ｈａｓ ＷＩＮＧ″におけ
る“ＢＩＲＤ”を“対象（ｏｂｊｅｃｔ） ”、”ｈａ
ｓ’を“属性（ａＬｔｒｆｂｕｔｅ ） ”、“ＷＩＮ
Ｇ”を”航（ｖａｌｕｅ ）”と呼ぶ。
る“ＢＩＲＤ”を“対象（ｏｂｊｅｃｔ） ”、”ｈａ
ｓ’を“属性（ａＬｔｒｆｂｕｔｅ ） ”、“ＷＩＮ
Ｇ”を”航（ｖａｌｕｅ ）”と呼ぶ。
通常、意味ネットワークは、このように対象−属性−値
の３つの組の集合として表現される。即ち、対象と値と
がノードに対応し、属性が２つのノード間のリンクに対
応する。このような意味ネットワークにおいて、ｉｓ−
ａというリンクは特殊な意味を持つ。つまり、ｉｓ−ａ
は、その概念の親となる対象を指し、親の持つ性質は子
に継承される。
の３つの組の集合として表現される。即ち、対象と値と
がノードに対応し、属性が２つのノード間のリンクに対
応する。このような意味ネットワークにおいて、ｉｓ−
ａというリンクは特殊な意味を持つ。つまり、ｉｓ−ａ
は、その概念の親となる対象を指し、親の持つ性質は子
に継承される。
そのため、第５図において、ｉｓ−ａのリンクを辿るこ
とにより、次のような知識が推論できる。
とにより、次のような知識が推論できる。
ＲＯＢＩＮ ｈａｓ ＷＩＮＧ
ＣＬＹＤＥ ｈａｓ ＷＩＮＧ
ＣＬＹＤＥ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ
ところで、従来より意味ネットワークを表現する方法と
して、ＬＩＳＰなどの記号処理言語が用られており、リ
スト構造として意味ネットワークを表現している。これ
によれば、第５図の例の最も単純な表現方法は次のよう
になる。
して、ＬＩＳＰなどの記号処理言語が用られており、リ
スト構造として意味ネットワークを表現している。これ
によれば、第５図の例の最も単純な表現方法は次のよう
になる。
ＳＮ −（（ＢＩＲＤ ｈａｓ ＷＩＮＧ）（ＲＯＢＩ
Ｎ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ） ＝−）このように、全ての
対象−属性−値の組を１つのリストとして繋げて表現す
ると、”Ｉｓ ＲＯＢＩＮ ａＢＩＲＤ ？”という間
合わせに対しては、“ＲＯＢ Ｉ Ｎ１５−ａ ＢＩＲ
Ｄ ”が１回のリスト検索によって得られるが、”Ｗｈ
ａｔ ｄｏｏｓ ＣＬＹＤＥ ｈａｖｅ？ ”なる質問
に対しては、 ■Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｈ
ａｖｅ？の検索■Ｗｈａｔ Ｉｓ ＣＬＹＤＥ ？の検
索■ＷｂａＬ ｄｏｅｓ ＲＯＢＩＮ ｈａｖｅ？の検
索■Ｗｈａｔ Ｉｓ ＲＯＢＩＮ ？の検索■Ｗｈａｔ
ｄｏｅｓ ＢＩＲＤ ｈａｖｅ ？の検索という手順
で検索が行われ、多大な処理の時間を有するという問題
があった。
Ｎ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ） ＝−）このように、全ての
対象−属性−値の組を１つのリストとして繋げて表現す
ると、”Ｉｓ ＲＯＢＩＮ ａＢＩＲＤ ？”という間
合わせに対しては、“ＲＯＢ Ｉ Ｎ１５−ａ ＢＩＲ
Ｄ ”が１回のリスト検索によって得られるが、”Ｗｈ
ａｔ ｄｏｏｓ ＣＬＹＤＥ ｈａｖｅ？ ”なる質問
に対しては、 ■Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｈ
ａｖｅ？の検索■Ｗｈａｔ Ｉｓ ＣＬＹＤＥ ？の検
索■ＷｂａＬ ｄｏｅｓ ＲＯＢＩＮ ｈａｖｅ？の検
索■Ｗｈａｔ Ｉｓ ＲＯＢＩＮ ？の検索■Ｗｈａｔ
ｄｏｅｓ ＢＩＲＤ ｈａｖｅ ？の検索という手順
で検索が行われ、多大な処理の時間を有するという問題
があった。
一方、ＬＩＳＰのｐｒｏｐｅｒｔｙｌｉｓｔを用いる方
法もあるが、１つのノードに結合されるリンクが数多く
なると、ｐｒｏｐｅｒｔｙ １ｉｓｔを辿る操作は、か
なりの処理時間を要する。特に、ｉｓ−ａの継承機能を
用いるときに１よ、ノード間のリンクを辿る操作が必要
であり、その高速化が望まれていた。
法もあるが、１つのノードに結合されるリンクが数多く
なると、ｐｒｏｐｅｒｔｙ １ｉｓｔを辿る操作は、か
なりの処理時間を要する。特に、ｉｓ−ａの継承機能を
用いるときに１よ、ノード間のリンクを辿る操作が必要
であり、その高速化が望まれていた。
（発明が解決しようとする問題点）
このように、従来の意味ネットワーク装置においては、
ノード間のリンクを辿る際に何度もネットワークを検索
しなければならないために、最終的な答えを得るまでに
かなりの時間を要するという問題があった。
ノード間のリンクを辿る際に何度もネットワークを検索
しなければならないために、最終的な答えを得るまでに
かなりの時間を要するという問題があった。
本発明は、このような問題に基づきなされたもので、ハ
ードウェアの大幅な増加を招くことなく、処理の高速化
を図ることができる意味ネットワーク装置を提供するこ
とを目的とする。
ードウェアの大幅な増加を招くことなく、処理の高速化
を図ることができる意味ネットワーク装置を提供するこ
とを目的とする。
［発明の構成］
（問題点を解決するための手段）
本発明は、意味ネットワークを構成する対象、属性及び
値の組を格納する連想メモリに加えて、前記対象、属性
及び値の組のうち属性がｉｓ−ａ関係である組の情報を
格納するｉｓ−ａメモリを新たに設け、このｉｓ−ａメ
そりを前記連想メモリと並列的にアクセスするとともに
、このｉｓ−ａメモリの出力結果を格納する待合わせバ
ッファと、この待合わせバッファに格納された前記ｉｓ
−ａメモリからの出力結果で前記連想メモリを適宜アク
セスする制御手段とを備えたことを特徴としている。
値の組を格納する連想メモリに加えて、前記対象、属性
及び値の組のうち属性がｉｓ−ａ関係である組の情報を
格納するｉｓ−ａメモリを新たに設け、このｉｓ−ａメ
そりを前記連想メモリと並列的にアクセスするとともに
、このｉｓ−ａメモリの出力結果を格納する待合わせバ
ッファと、この待合わせバッファに格納された前記ｉｓ
−ａメモリからの出力結果で前記連想メモリを適宜アク
セスする制御手段とを備えたことを特徴としている。
（作用）
本発明では、連想メモリとは別個にｉｓ−ａメモリを設
けているので、このｉ ｓ−ａメモリを用いてノード間
のリンクを調べることができる。つまり、従来は単にｉ
ｓ−ａリンクを辿るにしても、連想メモリのｉｓ−ａ以
外も含む全ての対象−属性−値の組について検索が行わ
れていたが、本発明ではｉｓ−ａメモリに格納されてい
る組だけについて検索を行なえば良いので、検索対象を
大幅に絞り込める。そして、ここで調べた結果は待合わ
せバッファに格納される。このｉｓ−ａメモリにおける
検索処理は、連想メモリにおける検索処理と並行して行
われる。
けているので、このｉ ｓ−ａメモリを用いてノード間
のリンクを調べることができる。つまり、従来は単にｉ
ｓ−ａリンクを辿るにしても、連想メモリのｉｓ−ａ以
外も含む全ての対象−属性−値の組について検索が行わ
れていたが、本発明ではｉｓ−ａメモリに格納されてい
る組だけについて検索を行なえば良いので、検索対象を
大幅に絞り込める。そして、ここで調べた結果は待合わ
せバッファに格納される。このｉｓ−ａメモリにおける
検索処理は、連想メモリにおける検索処理と並行して行
われる。
従って、連想メモリでの内容検索により該当する解が得
られない場合には、直ちに次の継承ノードについての内
容検索を行なうことができる。このため、処理時間の高
速化を図ることができる。
られない場合には、直ちに次の継承ノードについての内
容検索を行なうことができる。このため、処理時間の高
速化を図ることができる。
（実施例）
以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について詳
細に説明する。
細に説明する。
第１図は本実施例に係る意味ネットワーク装置の構成を
示すブロック図である。この図において、人力データラ
イン１と出力データライン２との間には連想メモリ３と
ｉｓ−ａメモリ４と、待合わせバッファ５とが接続され
ている。これらメモリ３゜４及び待合わせバッファ５は
、制御部６により入出力情報が選択制御され、入出力タ
イミングが制御される。
示すブロック図である。この図において、人力データラ
イン１と出力データライン２との間には連想メモリ３と
ｉｓ−ａメモリ４と、待合わせバッファ５とが接続され
ている。これらメモリ３゜４及び待合わせバッファ５は
、制御部６により入出力情報が選択制御され、入出力タ
イミングが制御される。
連想メモリ３には、第２図に示すような意味ネットワー
クを構成する対象−属性−値の組が格納されている。ま
た、ｉｓ−ａメモリ４には、連想メモリ３に格納されて
いる対象−属性−値の組のうち、特に属性がｉｓ−ａで
ある対象−値の組が格納されている。待合わせバッファ
５は、この１ ｓ−ａメモリ４を用いて求められた結果
を格納し、制御部６のタイミング制御に基づいて連想メ
モリ３の入力データとして上記格納データを与えるもの
である。
クを構成する対象−属性−値の組が格納されている。ま
た、ｉｓ−ａメモリ４には、連想メモリ３に格納されて
いる対象−属性−値の組のうち、特に属性がｉｓ−ａで
ある対象−値の組が格納されている。待合わせバッファ
５は、この１ ｓ−ａメモリ４を用いて求められた結果
を格納し、制御部６のタイミング制御に基づいて連想メ
モリ３の入力データとして上記格納データを与えるもの
である。
以上の構成において、いま、入力データライン１を介し
て例えば“Ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｏｗｎ ＮＥＳＴＩ
？”という質問が与えられた場合には、（ＣＬＹＤＥ
ｏｗｎＮＥＳＴＩ ）という対象−属性−値の組と一致
するものが連想メモリ３から検索される。この例では、
１サイクルで検索処理が終了する。
て例えば“Ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｏｗｎ ＮＥＳＴＩ
？”という質問が与えられた場合には、（ＣＬＹＤＥ
ｏｗｎＮＥＳＴＩ ）という対象−属性−値の組と一致
するものが連想メモリ３から検索される。この例では、
１サイクルで検索処理が終了する。
又、′νｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｏｗｎ ？
’という質問に対しては、（ＣＬＹＤＥ ｏｗｎｓ ＊
）という対象−属性−値の組と一致するものを連想メモ
リ３から検索すれば良い。なお、ここで“＊”は、いず
れのワードにも一致することを示す印である。この検索
を実行すると、（ＣＬＹＤＥ ｏｗｎｓ ＮＥＳＴＩ）
という組と一致するため、１サイクルでＮＥＳＴＩとい
う結果を得ることができる。
’という質問に対しては、（ＣＬＹＤＥ ｏｗｎｓ ＊
）という対象−属性−値の組と一致するものを連想メモ
リ３から検索すれば良い。なお、ここで“＊”は、いず
れのワードにも一致することを示す印である。この検索
を実行すると、（ＣＬＹＤＥ ｏｗｎｓ ＮＥＳＴＩ）
という組と一致するため、１サイクルでＮＥＳＴＩとい
う結果を得ることができる。
ところで、いま、”Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ
ｈａｖｏ？ ’という質問が与えられると、連想メモリ
３には（ＣＬＹＤＥ ｈａｓ〜）という対象−属性−値
の組が存在しないので、１サイクルでは結果を得ること
ができない。この場合、次のようにして結果が導き出さ
れる。
ｈａｖｏ？ ’という質問が与えられると、連想メモリ
３には（ＣＬＹＤＥ ｈａｓ〜）という対象−属性−値
の組が存在しないので、１サイクルでは結果を得ること
ができない。この場合、次のようにして結果が導き出さ
れる。
■第１サイクル（第４図（ａ））
”Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｈａｖｅ？ ”と
いう質問が与えられると、連想メモリ３に格納された情
報と“ＣＬＹＤＥ ｈ’ａｓ ＊”なる情報とのマツチ
ング処理と、ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と“Ｃ
ＬＹＤＥ ＊”なる情報とのマツチング処理とが並列的
に行われる。
いう質問が与えられると、連想メモリ３に格納された情
報と“ＣＬＹＤＥ ｈ’ａｓ ＊”なる情報とのマツチ
ング処理と、ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と“Ｃ
ＬＹＤＥ ＊”なる情報とのマツチング処理とが並列的
に行われる。
この結果、連想メモリ３では結果が見付からないが、ｉ
ｓ−ａメモリ４では“ＣＬＹＤＥ ｉｓ−ａ ＲＯＢＩ
Ｎ”という結果が得られる。この“ＲＯＢＩＮ ”とい
う結果は待合わせバッファ５に格納される。
ｓ−ａメモリ４では“ＣＬＹＤＥ ｉｓ−ａ ＲＯＢＩ
Ｎ”という結果が得られる。この“ＲＯＢＩＮ ”とい
う結果は待合わせバッファ５に格納される。
■第２サイクル（第４図（ｂ））
持合わせバッファ５に“ＲＯＢＩＮ ”が格納されてい
るので、制御部６のタイミング制御に従って、“ＲＯＢ
Ｉ Ｎ”が読出され、連想メモリ３ 左ｉｓ−ａメモ
リ４とに与えられる。このため、連想メモリ３に格納さ
れた情報と“ＲＯＢＩＮ ｈａｓ ＊”なる情報とのマ
ツチング処理と、ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と
“ＲＯＢＩＮ ＊“なる情報とのマツチング処、理とが
並列的に行われる。この結果、連想メモリ３ではやはり
結果が見付からないが、ｉｓ−ａメモリ４では“ＲＯＢ
ＩＮ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ”という結果が得られる。
るので、制御部６のタイミング制御に従って、“ＲＯＢ
Ｉ Ｎ”が読出され、連想メモリ３ 左ｉｓ−ａメモ
リ４とに与えられる。このため、連想メモリ３に格納さ
れた情報と“ＲＯＢＩＮ ｈａｓ ＊”なる情報とのマ
ツチング処理と、ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と
“ＲＯＢＩＮ ＊“なる情報とのマツチング処、理とが
並列的に行われる。この結果、連想メモリ３ではやはり
結果が見付からないが、ｉｓ−ａメモリ４では“ＲＯＢ
ＩＮ ｉｓ−ａ ＢＩＲＤ”という結果が得られる。
そこで、この“旧ＲＤ“という結果が“ＲＯＢ Ｉ Ｎ
”に代わって待合わせバッファ５に格納される。
”に代わって待合わせバッファ５に格納される。
■第３サイクル（第４図（Ｃ））
待合わせバッファ５に“旧ＲＤ”が格納されているので
、制御部６のタイミング制御に従って、“ＢＩＮＤ”が
読出され、連想メモリ３とｉｓ−ａメモリ４とに与えら
れる。このため、連想メモリ３に格納された情報と“Ｂ
ＩＲＤ ｈａｓ ＊”なる情報とのマツチング処理と、
ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と“ＢＩＲＤ ＊”
なる情報とのマツチング処理とが並列的に行われる。こ
の結果、今度はｉｓ−ａメモリ４では結果が見付からな
いが、連想メモリ３では“ＢＩＲＤ ｈａｓ ＶＩＮＧ
ｉ ”という結果が得られる。
、制御部６のタイミング制御に従って、“ＢＩＮＤ”が
読出され、連想メモリ３とｉｓ−ａメモリ４とに与えら
れる。このため、連想メモリ３に格納された情報と“Ｂ
ＩＲＤ ｈａｓ ＊”なる情報とのマツチング処理と、
ｉｓ−ａメモリ４に格納された情報と“ＢＩＲＤ ＊”
なる情報とのマツチング処理とが並列的に行われる。こ
の結果、今度はｉｓ−ａメモリ４では結果が見付からな
いが、連想メモリ３では“ＢＩＲＤ ｈａｓ ＶＩＮＧ
ｉ ”という結果が得られる。
このように、上記実施例の意味ネットワーク装置によれ
ば、連想メモリ３に対する検索の最中にｉｓ−ａメモリ
４を用いたノードの継承処理を行なえるので、連想メモ
リ３での検索によっても結果が得られなかったときには
、直ちに次のノードについての検索を開始できる。した
がって、上記の例では僅か３つのサイクルで、“Ｗｈａ
ｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥｈａｖｅ ？”という質問に
対する答え“ＷＩＮＧ″を得ることができる。
ば、連想メモリ３に対する検索の最中にｉｓ−ａメモリ
４を用いたノードの継承処理を行なえるので、連想メモ
リ３での検索によっても結果が得られなかったときには
、直ちに次のノードについての検索を開始できる。した
がって、上記の例では僅か３つのサイクルで、“Ｗｈａ
ｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥｈａｖｅ ？”という質問に
対する答え“ＷＩＮＧ″を得ることができる。
なお、上記の例では、１つのノードに対してｉｓ−ａリ
ンクが１つであったが、例えば（Ａ ｉｓ−ａＢ）と
（Ａ ｉｓ−ａ Ｃ）のように、１つのノードＡに対
するｉｓ−ａリンクが複数種類存在するときには、Ａは
ＢとＣの両方の性質を継承する必要がある。
ンクが１つであったが、例えば（Ａ ｉｓ−ａＢ）と
（Ａ ｉｓ−ａ Ｃ）のように、１つのノードＡに対
するｉｓ−ａリンクが複数種類存在するときには、Ａは
ＢとＣの両方の性質を継承する必要がある。
この場合は、ＢとＣとが待合わせバッファ５に格納され
、それぞれについて検索を行うようにすれば良い。
、それぞれについて検索を行うようにすれば良い。
また、本発明は、上記実施例で示した連想メモリを、例
えばｈａｓｂｌｎｇによって表現するようにしても良い
。
えばｈａｓｂｌｎｇによって表現するようにしても良い
。
［発明の効果〕
以上説明したように、本発明によれｉｆ、連想メモリに
よる検索処理とｉｓ−ａメモリによる検索処理とを並列
的に行なうようにしており、しかも連想メモリでの検索
処理の結果、答えが得られない場合でも、直ちに既に求
められている次の継承ノードについての検索を開始する
ことができる。したがって、意味ネットワークの検索を
高速に行なうことができる。
よる検索処理とｉｓ−ａメモリによる検索処理とを並列
的に行なうようにしており、しかも連想メモリでの検索
処理の結果、答えが得られない場合でも、直ちに既に求
められている次の継承ノードについての検索を開始する
ことができる。したがって、意味ネットワークの検索を
高速に行なうことができる。
しかも、本発明によれば、単にｉｓ−ａメモリや待合わ
せバッファ等を付加すれば足り、ハードウェアの大幅な
増加を招くことも無い。
せバッファ等を付加すれば足り、ハードウェアの大幅な
増加を招くことも無い。
第１図は本発明の一実施例に係る意味ネットワーク装置
の構成を示すブロック図、第２図は同装置における連想
メモリの内容を示す図、第３図は同装置におけるｉｓ−
ａメモリの内容を示す図、第４゛図は同装置の処理手順
を説明するための図、第５図は意味ネットワークの一例
を示す図である。 １・・・入力データライン、２°・・・串カデータライ
ン、３・・・連想メモリ、４・・・ｉｓ−ａメモリ、５
・・・待合わせバッファ、６・・・制御部。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第２図 第３図 Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｈａｖｅ ？第４図
の構成を示すブロック図、第２図は同装置における連想
メモリの内容を示す図、第３図は同装置におけるｉｓ−
ａメモリの内容を示す図、第４゛図は同装置の処理手順
を説明するための図、第５図は意味ネットワークの一例
を示す図である。 １・・・入力データライン、２°・・・串カデータライ
ン、３・・・連想メモリ、４・・・ｉｓ−ａメモリ、５
・・・待合わせバッファ、６・・・制御部。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第２図 第３図 Ｗｈａｔ ｄｏｅｓ ＣＬＹＤＥ ｈａｖｅ ？第４図
Claims (1)
- 意味ネットワークを構成する対象、属性及び値の組を格
納する連想メモリと、前記対象、属性及び値の組のうち
属性がｉｓ−ａ関係にある組の情報を格納するとともに
前記連想メモリと並列的にアクセスされるｉｓ−ａメモ
リと、このｉｓ−ａメモリの出力結果を格納する待合わ
せバッファと、この待合わせバッファに格納された前記
ｉｓ−ａメモリからの出力結果で前記連想メモリを適宜
アクセスする制御手段とを具備したことを特徴とする意
味ネットワーク装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61284549A JPS63137327A (ja) | 1986-11-29 | 1986-11-29 | 意味ネツトワ−ク装置 |
| US07/122,446 US4815005A (en) | 1986-11-29 | 1987-11-19 | Semantic network machine for artificial intelligence computer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61284549A JPS63137327A (ja) | 1986-11-29 | 1986-11-29 | 意味ネツトワ−ク装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63137327A true JPS63137327A (ja) | 1988-06-09 |
Family
ID=17679889
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61284549A Pending JPS63137327A (ja) | 1986-11-29 | 1986-11-29 | 意味ネツトワ−ク装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4815005A (ja) |
| JP (1) | JPS63137327A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016197438A (ja) * | 2011-01-05 | 2016-11-24 | プライマル フュージョン インコーポレイテッド | １人以上のユーザに関心ある情報を提供する方法及び装置 |
Families Citing this family (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS647232A (en) * | 1987-06-30 | 1989-01-11 | Toshiba Corp | Inference processor |
| US5218669A (en) * | 1988-03-11 | 1993-06-08 | International Chip Corporation | VLSI hardware implemented rule-based expert system apparatus and method |
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