JP2000305953A

JP2000305953A - ファイルまたはデータベースの管理方法とシステム

Info

Publication number: JP2000305953A
Application number: JP2000072547A
Authority: JP
Inventors: Gerd K Binnig; ジェルド・ケイ・ビニング; Peter Bloechl; ピーター・ブローク; Juergen Klenk; ジョルガン・クレンク
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1999-03-31
Filing date: 2000-03-15
Publication date: 2000-11-02
Also published as: CN1139886C; CN1419212A; CN1268711A; CN1177291C; EP1041499A1

Abstract

(57)【要約】【課題】データベース・システムに要素を追加する方
式を提供すること。【解決手段】データベース・システム１０はフラクタ
ル階層インデックス・データベース１３と処理装置１９
を含み、処理装置１９は、要素（Ｅ１）を表す意味単位
（ＳＵ１）を含む入力ネットワーク１８を得るために、
データベース・システム１０に追加される要素（Ｅ１）
を記述する入力文字列１２を評価するために使用され
る。次に処理装置１９はインデックス・データベース１
３を更新する。最後に、要素（Ｅ１）と要素（Ｅ１）を
表す意味単位（ＳＵ１）の間に既存のアクセス・ポイン
タ２２が維持されるか、または新しいアクセス・ポイン
タ２２が作成されて、データベース・システム１０の要
素（Ｅ１）がアクセス可能または検索可能にされる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ファイルまたはデ
ータベースの管理方法とこれにもとづくシステムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】言語学者であれコンピュータ科学者であ
れ、音声とテキストの意味を自動的に理解する試みに関
しては、あまり大きな進展はない。彼らはテキスト自体
の論理構造にばかり集中し過ぎており、世界の構造を無
視している。音声やテキストの情報は明らかに世界の構
造をもとにしており、世界の構造を参照している。

【０００３】自然言語処理の音韻／音声、語彙、語形、
統語等の面からの分析には一定の進展が見られるが、音
声の意味の理解になると、つまり音声の意味論上の解釈
になると、決定的な業績はまだ達成されていない。その
ため、実践的な分析や、自然な音声によるツールやデバ
イスの制御もあまり発展していない。

【０００４】１９９４年７月付けのR. V. Guhaらによる
記事、"Enabling agents to work together"、Communic
ations of the ACM、Vol. 37、No. 7、pp. 127-142に
は、現在の音声／テキスト認識システムの代表例が見ら
れる。この文献は、１９９６年のT. J. Schultによるド
イツ語の記事、"Transparente Trivialitaten；Cyc-Wis
sensbasis in WWW"、c't、Vol. 10、pp. 118-121に引用
されている。R. V. Guhaが説明しているＣｙｃシステム
は、入力ステートメントを真偽で分類した知識ベースの
システムである。T. J. Schultは氏の記事の中で、Ｃｙ
ｃシステムに用いられるデータベースの知識表現は標準
化されておらず、推論のための関係として、‘〜の要素
である’、‘〜のサブセット（部分集合）である’、及
び‘サブセットを持つ’しか使用していないと指摘して
いる。

【０００５】人間と、コンピュータ・システム等の機械
との対話は、広範囲の研究活動のテーマである。このよ
うな研究活動で重要な側面は、使いやすさである。

【０００６】代表的なコンピュータ・システムは、中央
処理装置、メモリ、データ入出力装置等の周辺装置、及
びフロッピー（登録商標）・ディスク、ハード・ディス
ク等の記憶媒体を含む。各装置はコンピュータ・オペレ
ーティング・システムを介して相互に通信する。コンピ
ュータ・オペレーティング・システムは、いくつかの動
作モジュールを含む。ファイル・マネージャはそのよう
なモジュールの１つである。記憶媒体に記憶されたクラ
イアント・データは、フォーマットが関連付けられたフ
ァイル・システムとして編成され、ファイル・システム
へのアクセスを制御するためにファイル・マネージャが
使用される。ファイル・マネージャは、様々なソフトウ
ェアを、ソフトウェアに合わせたアプリケーション・プ
ログラマ・インタフェース（ＡＰＩ）を介して使用し、
ファイル・システムへのアクセスをクライアントに提供
する。例えば、ファイル・マネージャには、アップル社
ソフトウェアとインタフェースをとる同社ＡＰＩや、DO
SソフトウェアとインタフェースをとるMS-DOS INT 21 A
PI（Microsoftディスク・オペレーティング・システ
ム）がある。

【０００７】ファイル・システムは、クライアント・デ
ータの記憶、編成、記述を行う。クライアント・データ
はファイルに記憶される。ファイルは各ファイル・シス
テム内で特定のフォーマットに従って編成される。各フ
ァイル・システムは、その編成と記述の情報（メタデー
タという）を、フォーマットに固有の構造で維持する。
このようなフォーマットの例として、HFS、MS-DOS FA
T、ProDOS、High Sierra、ISO 9660、NFTS等がある。フ
ォーマットという用語は、物理ディスク・フォーマット
とネットワーク・サーバ・アクセス・プロトコルの両方
を意味する。

【０００８】ファイル・マネージャは、ファイル・シス
テムとの間でデータの読み書きを行うには、ファイル・
システムのフォーマットを認識できなければならない。

【０００９】米国特許第５３５５４９７号には、代表的
なファイル・システムとファイル・マネージャの例が示
してある。この特許は、‘現実世界’を表すディレクト
リ構造に関する。‘現実世界’は、ツリー構造であり、
‘現実世界’構造の項目は、ファイル・キャビネット、
フォルダ等の物理構造である。この‘現実世界’の構造
には、下のファイル構造と１対１の対応がある。この米
国特許によると、ファイルに関する情報は、ユーザが所
定のフィールド群に手作業で入力する。これはファイル
がディスクに保存されるときに行われる。ユーザはファ
イルの場所を指定する必要がある。このようなシステム
や方式の欠点は、キーワード等の識別子をユーザが生成
する必要があり、従って予測できないことである。この
種のシステムや方式は、ユーザが前に使用したキーワー
ドを覚えられる場合にしか有効でなく、他の場合、ファ
イル検索は困難で時間がかかる。米国特許第５３５５４
９７号に従ったシステムは、ファイルの自動分類を考慮
していない。使いやすさは、データベース製品を設計す
る上でも重要な側面である。

【００１０】ファイルやデータベースのシステムについ
ては、ファイルやデータベースのエントリが増えると、
処理はそれだけ煩雑になるという欠点があることは周知
の通りである。重要なことは、アクセスや検索が簡単な
こと、ファイルの保存やエントリの記録が簡単で高速に
行えること、そして、ファイルやデータベースのシステ
ム全体を簡単に一覧できることである。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、デー
タベース・システムに要素を追加する方式を提供するこ
とである。

【００１２】本発明の他の目的は、データベース・シス
テムの要素を操作する方式を提供することである。

【００１３】本発明の他の目的は、データベースの要素
を追加するとき、要素を発見／検索するとき等、要素を
容易に処理できる、データベース・システムの知識の新
しい表現構造を提供することである。

【００１４】本発明の他の目的は、データベースの要素
（ディレクトリのファイル等）の検索と発見を効率よく
行うシステムまたは方式を提供することである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の目的は、特許請
求の範囲に示す方法、コンピュータ・プログラム・プロ
ダクト、コンピュータ・プログラム要素、及びデータベ
ース・システムにより達成されている。

【００１６】本発明の利点については、詳細説明と合わ
せて言及するが、説明の内容から明らかである。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下では、本発明の基本的な概念
について説明する。実施例に進む前に、関連する用語や
表現を定義し説明する。

【００１８】"解釈"と"理解"という言葉は、ここでは、
例えば、センテンス、キーワード、質問等の入力文字列
で始まり、この文字列で伝えられるテキスト情報（原情
報ともいう）を分析し、ファイルの表現を持つマップ等
の対応する出力、データベース要素、ファイルやデータ
ベース要素の検索等の動作／反応等を作成するプロセス
をいう。

【００１９】"要素"という表現は、ここでは、データベ
ースの要素をいう。要素の例として、ファイル（コンピ
ュータや機械で読取れるファイル等）、データベースの
セルに維持される情報、データベース・レコード、イメ
ージ・レポジトリのイメージ、マルチメディア・オブジ
ェクト（ＡＶＩやＭＰＥＧのムービー等）がある。要素
はデータベースのデータベースの１データベースであり
得る。

【００２０】"データベース"という言葉は、ここではフ
ァイル・データベース、データベース・プロダクト（住
所録等）、イメージ・レポジトリ等の情報の集合、ライ
ブラリ、レポジトリをいう。本発明の目的から、データ
ベースが構造化されているかどうかは考慮されない。構
造化データベースの例として、DOSやWindowsのファイル
・ディレクトリがある（WindowsはMicrosoft Corporati
onの商標である）。非構造化データベースの代表例とし
ては、基本的には長いテキスト列であるLotusNotesの電
子メール・データベースがある（Lotus NotesはLotus D
evelopment Corporationの商標である）。

【００２１】"テキスト情報"という表現は、書かれた情
報と定義される。"テキスト情報"は、人が読取れるまた
は理解できるものに限定されない。この表現はまた、機
械で読取れる形式等のプログラム文字列や、ネットワー
クで転送されるエンコードされた情報等も意味する。

【００２２】"テーマ"という表現は、ここでは、原情報
に関係があるとみなされる領域、分野、事柄、トピッ
ク、主題等をいう。

【００２３】"アクセス・ポインタ"という言葉は、ここ
では、ファイル構造またはファイル・ディレクトリのフ
ァイルを指し示す相対ポインタまたは絶対ポインタ、テ
キスト列やセル等、データベースの要素の検索に使用す
るシーケンス番号や座標、イメージ・レポジトリのイメ
ージへのリンク等をいう。ハイパーテキスト・リンク等
の手段もアクセス・ポインタになる。この他のアクセス
・ポインタの例として、データベースからテキスト列や
セルを検索するシーケンス番号や座標等がある。本発明
に従って、データベースに要素を追加するときに様々な
オプションが使用できる。要素とそれを表す意味単位の
間のアクセス・ポインタが存在するときは、そのアクセ
ス・ポインタを維持するか、または新しいポインタを作
成することができる。そのようなアクセス・ポインタが
存在しない場合は、新しいアクセス・ポインタを作成す
る必要がある。

【００２４】本発明の重要な構成要素は、以下で言及す
るいわゆる知識データベースである。この知識データベ
ースには、ＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＩＢ９９／００２
３１号（1999年2月11日付）に述べられている通り、固
有の構造がある。

【００２５】知識データベース：知識データベースは、
図１に示す通り、関連する意味単位のタイプやそれらに
予測される相互接続等の構成要素を含む充分定義された
構造を使用し、世界または特定の分野の知識について記
述した一種のライブラリである。本発明に関して使用さ
れる知識データベースは、意味単位と、意味単位間の様
々なタイプの連結オブジェクト３を含み、連結オブジェ
クト３自体も意味単位とみなすことができる。連結オブ
ジェクト３はそれぞれ、一定の重みまたは可変重み（こ
こでは意味距離と呼ばれる）を持ち得、連結オブジェク
ト３の重みの適切な関数は、それが接続する２つの意味
単位の間の何らかの意味距離を表す。つまりこの特定の
リンク上の２つの意味単位間の（意味の）連想の程度を
表す。重みが常に０と１の間にある場合、意味距離の計
算に適したそのような関数として、重みの負の対数、ｄ
＝−ｌｎ（ｗ）がある。

【００２６】重みはリンクに付けられるので、重みが２
つの意味単位のどの意味距離に対応するかは明らかであ
る。重みは比較されず、リンクされた２つの意味単位の
意味距離を計算するために使用される（２つの意味単位
は別の意味単位を通して接続でき、それらの意味距離
は、個々の距離の和または個々の距離の他の適切な組み
合わせである）。従って、意味距離のこの概念から、知
識データベースの尺度が確立される。最後に、その値を
下回る接続は無視される可変しきい値または固定しきい
値を使用すると都合がよい。２つの意味単位が、例えば
３つのリンク（従って、他に２つの意味単位が関係す
る）を通して接続され、３つの重みの積または他の適切
な組み合わせがしきい値を下回る場合（または、同じこ
とであるが、３つの距離の和または他の適切な組み合わ
せが別のしきい値を上回る場合）、その２つの意味単位
には連想がないとみなすことができる。この方法によれ
ば、ネットワークをローカルにすることができる。つま
り各意味単位は一定の連想数しか持たず、各意味単位の
まわりのローカル・ネットワーク構造はあまり煩雑にな
らない。例えば、矛盾を起こすようなループはない。こ
こでいうローカル・ネットワークはサブセットの意味で
ある。

【００２７】更に、ここでいう重みは可変にしてもよ
い。つまり重みは、与えられたテーマや想定される主題
に応じて調整できる。与えられたテーマや想定される主
題に応じて重みを調整する規則は、重みが付けられたリ
ンクに接続する特別な意味単位に記憶してもよい。本発
明のシステムは、例えば、ユーザの操作を評価、分析し
て、ユーザ固有のプロファイルを作成することができ
る。このようなプロファイルから導かれる情報は、特定
の重みを変更するために使用できる。これにより、本発
明の方式やシステムをユーザまたはユーザ・セットに合
わせて調整できる。例えば、会計チームのメンバーや購
買部のメンバーは、使用する用語や表現が異なる。本発
明の方式は、そのような状況に合わせて調整できる。

【００２８】知識データベースの意味単位は"ポテンシ
ャル"を持つことがある。意味単位がポテンシャルを持
つとき、ポテンシャルは、その意味単位の、検査中の入
力文字列からのセグメントまたは意味単位に対する重要
度に対応する。

【００２９】入力文字列のセグメントまたは意味単位か
ら知識データベースの意味単位への"適合するリンク"
は、特別な重みでもある"適合度"を持ち得る。適合する
リンクは、適合度を持つときは、分類可能性、つまり入
力文字列からのセグメントや意味単位が知識データベー
スの意味単位に正しく適合する可能性に対応する。

【００３０】知識データベースに言及するとき、このデ
ータベースは、世界の知識を記述したライブラリか、ま
たはアプリケーションに固有の情報を持つライブラリの
いずれかである。知識データベースは、特定の領域また
は分野の知識を反映する。この知識データベースの内容
は、常に、現実世界の内容の一部をなし、コンピュータ
と、コンピュータをプログラムした人間の一定の生活経
験に対応する。ただし、知識データベースは、分析入力
からの自動学習、または別に取得された小世界（アプリ
ケーション固有のモジュールの形のもの等）を追加する
ことによって拡張することができる。イントラネットや
インターネットを通して知識データベースを更新するこ
とも考えられる。同様に、例えば、データベースの情報
を検索するとき、或いはネットワークでファイルを探す
ときに、特定の知識データベースをリンクすることもで
きよう。

【００３１】知識データベースを使用して世界の側面の
構造化表現を行うことは、B. MandelbrotとK. Wilsonの
業績に関連したマルチスケール・アプローチにより可能
である。例（図７参照）と合わせて述べているように、
動的階層型ネットワークでオブジェクトの動作を記述す
るために、自己相似表現（self-similar representatio
n）が複数のスケールで用いられる。更に、このデータ
ベースに含まれる知識を利用するために自己相似アルゴ
リズムが用いられる。ただし、本発明のアプローチは、
B. MandelbrotとK. Wilsonの理論を超えたところにあ
り、要素と構造の外見ではなく、その動作を優先的に扱
う。

【００３２】本発明の知識データベースは、意味単位と
ポインタにより複雑なフラクタル階層ネットワークを構
成したものである。

【００３３】インデックス・データベース：インデック
ス・データベースは、ファイル構造やファイル・ディレ
クトリからファイル、データベースからテキスト文字列
やセル、イメージ・レポジトリからイメージ等、データ
ベースから要素を発見或いは検索するためのデータベー
スである。インデックス・データベースの構造は、前記
の知識データベースに似ている。つまりインデックス・
データベースはフラクタル階層構造である。インデック
ス・データベースは、知識データベース内の論理構造体
であり得る。つまりインデックス・データベースは独立
した個別のデータベースである必要はない。インデック
ス・データベースは、知識データベースのサブセットで
もよく、知識データベースから導かれたデータベースで
もよい。インデックス・データベースは、知識データベ
ース（世界データベース等）からの情報を使用して作成
または補足することができる。

【００３４】フラクタル階層ネットワーク：ネットワー
クはノード（ここでは意味単位という）とノード間のリ
ンク（ここでは連結オブジェクト３という）で構成され
る。ネットワークが階層型と呼ばれるのは、通常の非ス
ケーリング・リンクの他に、スケーリング・リンクも存
在する場合で、スケーリング・リンクは、例えば、ある
ノードｘについて"〜は一種のｘ"（下位語）、"ｘは一
種の〜"（上位語）、"〜はｘの一部"（部分語）、"ｘは
〜の一部である"（全体語）というタイプがあり、第１
と第２の関係のタイプでは、１つの新しいノードとの類
似性によりいくつかのノードがグループとしてまとめら
れ、第３と第４の関係のタイプでは、１つの新しいノー
ドとの機能的つながりによりいくつかのノードがグルー
プとしてまとめられる。例として、ライセンス契約、共
同プロジェクト契約、雇用契約等があり、これらは全
て、類似性（全て契約であるにより）、意味単位の‘契
約’というグループにまとめられ、一方、有責条項、ラ
イセンス付与条項、仲裁条項は、その機能的つながり
（全て契約の一部または要素である）により、意味単位
の‘契約’というグループにまとめられる。

【００３５】階層型ネットワークは、以下の４つの条件
が満たされたときにフラクタルと呼ばれる。・全てのノードが類似している（１つのテンプレートか
ら派生）。・全てのリンクが類似している（１つのテンプレートか
ら派生）。・リンクはノードにもなる。・階層型リンクが可能であり、少なくとも１つのノード
は階層型リンクを持たなければならない。

【００３６】ここで採用しているフラクタル階層ネット
ワークの構造は、以下に述べるようにして得られる。ネ
ットワークは、図１に示すように、意味単位と連結オブ
ジェクト３のリストにより与えられる。他のタイプの意
味単位（後述するオブジェクト１や属性２であり得る情
報オブジェクト、または後述する連結オブジェクト
３）、連結オブジェクト３（後述する水平、スケーリン
グ、関係、交換というタイプで可能な４つの組み合わせ
全てであり、タイプは更に、後述するスケーリング交換
から属性と役割の接続等へ分割できる）も考えられる。
連結オブジェクト３は特別なタイプの意味単位であるこ
とから、リンクはノードにもなるという事実が与えら
れ、従って他の意味単位が連結オブジェクト３を指し示
すことができるという事実も与えられる。スケーリング
接続は上向きまたは下向き、水平接続は水平方向である
（これらの方向は、ネットワークの階層構造の定義を補
助するものであり、例えば下向き接続は下位の階層レベ
ルを指し示す）。様々な意味単位が様々な形で相互に接
続される。連結オブジェクト３のいくつかは、マルチス
ケール・アプローチを表す階層である。知識は、知識デ
ータベースで連想ネットワークとして表される。

【００３７】アルゴリズムは、フラクタル階層データベ
ース（知識データベースやインデックス・データベース
等）のどの階層レベルでも要素に対して同じように機能
し、‘フラクタル’アルゴリズムになる。これらのアル
ゴリズムは、特別なタイプの意味単位とみなすこともで
き、従って、フラクタル階層データベース内にローカル
に存在する。意味単位は全て、その連想意味単位にリン
クされる。これらの連想リンクは、システムが各意味単
位をどのように理解するかを判定する。これらの接続は
任意の２つの意味単位間に存在し得ることに注意された
い。連結オブジェクト３自体は、他の意味単位との連結
オブジェクト３を持つ意味単位とみなすことができ、個
々の意味単位ではなく２つの意味単位間の連想に対して
何かが作用するという事実が反映される。本発明に従っ
て、異なる内容が可能な多くの要素を含むデータベース
の構造に関して、データベースとの効率のよい（つまり
ユーザ・フレンドリな）対話に必要な複雑な情報は、イ
ンデックス・データベースのフラクタル編成を通して大
幅に簡素化される。

【００３８】また、インデックス・データベースの編成
がフラクタルのとき、知識データベースから情報を引き
出すことで、インデックス・データベースへのデータ入
力とインデックス・データベースの学習／更新が大幅に
簡素化される。複雑なネットワークは、ユーザにより追
加される情報を考慮することで自動的に作成される。

【００３９】意味単位：意味単位は、情報を含む集合で
あり、単語、オブジェクト１、属性２、接続３、もしく
は単語、オブジェクト１、属性２、関係の組み合わせ、
単語、オブジェクト１、属性２、関係の（階層）ネット
ワーク、文の一部または全体、パラグラフの一部または
全体、ストーリーの一部または全体等により表すことが
できる。インデックス・データベースの意味単位は、例
えば、ファイル構造やファイル・ディレクトリのファイ
ル等、データベースの要素へのアクセス・ポインタを介
して関連付けることができる。その場合、このアクセス
・ポインタは、水平類似関係に対応する接続として実現
される。

【００４０】知識データベースとインデックス・データ
ベースの意味単位：これらのデータベースの意味単位は
前記の定義のように使用される。意味単位は、例えば、
単語、句（名前を表す）、または要素名（ファイル名
等）、及びそれへの全ての接続により与えられる。本発
明の実施例の場合、以下のタイプの意味単位が定義され
る。つまり、情報オブジェクト（更にオブジェクト１と
属性２に分けられる）、連結オブジェクト３である（更
に水平接続、スケーリング接続、関係接続、交換接続の
４つの可能な組み合わせに分けられる。スケーリング交
換接続は更に属性接続４と役割接続５に分けられる）。
定義する意味単位の数は加減できる。

【００４１】・オブジェクト１：この種の意味単位は、
他の意味単位から独立して存在する意味単位に対応す
る。オブジェクト１は全て、他のオブジェクトとの接続
セットを持ち得る。各接続は、それが接続する２つのオ
ブジェクトの意味距離に対応した重みを持ち得る。オブ
ジェクト１は全て、オブジェクト１が取り得る属性２に
対応した他の属性との接続セットを持ち得る。各接続
は、オブジェクト１と属性２の意味距離（つまりオブジ
ェクト１にとっての属性２の重要度）に対応した重みを
持ち得る。オブジェクト１は全て、オブジェクト１が役
割を担う関係に対応した他の連結オブジェクト３との接
続セットを持ち得る。各接続は、オブジェクト１とそれ
が役割を担う関係の意味距離に対応した重みを持ち得
る。インデックス・データベースのオブジェクト１にア
クセス・ポインタを関連付ければ、インデックス・デー
タベースのこのオブジェクト１により表される要素にア
クセスすることができる。

【００４２】連結オブジェクト３は、実際には、特別な
タイプの意味単位であり、従って、他の意味単位から指
し示される。これは、意味単位によっては、オブジェク
ト１の関係または属性に影響を与え得るという事実を反
映している。意味単位は、例えばデータベースの要素の
相対アドレスを変更することで、アクセス・ポインタに
影響を与え得る。

【００４３】・属性２：この種の意味単位は、オブジェ
クト１と関係の特定の状態に関する詳細情報を表す意味
単位に対応する。全ての属性２は値を持ち得る。値は、
文字列、整数値、浮動小数点値、ベクトル、その他の順
序集合、非順序集合等である。全ての属性２は、他の属
性２への接続セットを持ち得る。各接続は、それが接続
する２つの属性の意味距離に対応した重みを持ち得る。
時間と空間は特別な属性になる。オブジェクト１により
指し示されると、オブジェクト１が存在するまたは有効
な時間と空間が参照される。関係により指し示される
と、関係が生じる時間と空間が参照される。属性２によ
り指し示されると、状態が取られる時間と空間が参照さ
れる。

【００４４】これらの連結オブジェクト３はそれぞれ、
実際には、特別なタイプの意味単位であり、従って他の
意味単位により指し示される。

【００４５】データベース・システムの要素の代表的な
属性２は、作成日、最終改訂日、文書の言語、所有者名
等である。

【００４６】・連結オブジェクト３：この種の意味単位
は、全てのタイプの意味単位間の任意の関係を表す意味
単位に対応する。全ての連結オブジェクト３に、他の連
結オブジェクト３との接続セットがあり得る。各接続３
は、それが接続する２つの連結オブジェクト３の意味距
離に応じた重みを持ち得る。各連結オブジェクト３は、
連結オブジェクト３により表される関係でオブジェクト
１が担い得る役割に対応した他のオブジェクト１との接
続セットを持ち得る。各接続は、連結オブジェクト３と
役割の意味距離（つまり連結オブジェクトにとっての役
割の重要度）に応じた重みを持ち得る。各連結オブジェ
クト３は、連結オブジェクト３が取り得る属性に応じた
他の属性２との接続セットを持ち得る。各接続３は、連
結オブジェクト３と属性２の意味距離（つまり連結オブ
ジェクトにとっての属性の重要度）に応じた重みを持ち
得る。

【００４７】これらの連結オブジェクト３はそれぞれ、
実際には特別なタイプの意味単位であり、従って他の意
味単位によって指し示すことができる。

【００４８】連結オブジェクトのタイプ：連結オブジェ
クト３は、意味単位間の有向連想接続とみなすことがで
きる。いくつかは階層構造を確立する。本発明に従った
知識データベースやインデックス・データベースは、以
下のタイプの連結オブジェクトを含むことができる。・スケーリング接続：スケーリング関係９（類似接続）
とスケーリング交換８（機能的接続）の２種類のスケー
リング接続がある（図１参照）。両方とも、階層連想接
続に応じて、上方向か下方向を指し示す。・水平接続：水平接続は、非階層連想接続に応じて、水
平関係７（類似接続）と水平交換６（機能的接続）の２
種類がある（図１参照）。・属性接続４：これは１種類の接続で、属性連想接続に
対応する（例えば、その属性であり得る他の意味単位を
指し示す意味単位等）。属性接続は特別な水平交換とみ
なすこともできる。・役割接続５：これは１種類の接続で、連想の役割に対
応する（その役割を持つことがある他の意味単位を指し
示す意味単位等）。役割接続は特別な水平交換とみなす
こともできる。

【００４９】前記の連結オブジェクト３は意味単位とみ
なすことができ、従って、同じクラスの接続を持ち得
る。これは現実世界の連想の複雑さに対応する。

【００５０】本発明の知識データベースとインデックス
・データベースの構造は、オブジェクト指向の概念を次
のような意味で拡張する。本発明の知識データベースに
オブジェクト（またはクラス）"car"があり、与えられ
た入力文字列に、このクラスのインスタンス（特定の
車）、例えば"Mr. Dent's Ford"があるとする。インス
タンスとしての"Mr. Dent's Ford"は、"car"クラスの全
てのデータとメンバの機能を持つ。ただし、全てのデー
タが指定されるとはかぎらない。例えば、色は指定され
ないかもしれず、メーカーのデフォルトの値（赤等）に
設定されていないかもしれない。更に、"Mr. Dent's Fo
rd"は、"car"クラスに定義されていないデータを持つこ
とがある。この知識はまだ知識データベースには知られ
ていないからである。従ってオブジェクト"Mr. Dent's
Ford"は、"car"クラスの"近似"のインスタンスとしか呼
ばれない。この他、一般的な問題として継承がある。ス
ーパクラスから定義を継承できるのはサブクラスだけで
ある。従って、厳密なオブジェクト指向の用語で継承の
概念を使用したい場合、本発明の知識データベースとイ
ンデックス・データベースの全てのエントリが個別のク
ラスで、いくつかは他のサブクラスでなければならな
い。ただし、これでは、２つのクラスをリンクで接続で
きないので（接続できるのはそれらのインスタンスの
み）、"水平／連想"接続が得られない。

【００５１】本発明の基本的な方式：プロセスは、本発
明に従って以下の４つに分けられる。１．要素をデータベース・システムに追加する。２．データベース・システムに保持された要素を操作す
る。３．データベース・システムで使用するためインデック
ス・データベースを作成する。４．データベース・システムで使用するためインデック
ス・データベースを更新する。

【００５２】これらの４つのプロセスは、知識データベ
ースとインデックス・データベースを含むデータベース
・システムに関して説明する。これらのデータベースは
両方ともフラクタル階層構造である。

【００５３】データベース・システムへの要素の追加：
本発明に従ってデータベースに要素を追加するとき、以
下のステップが実行される。

【００５４】要素を記述する入力文字列から（拡張）入
力ネットワークが生成される。この拡張入力ネットワー
クは、データベース・システムに追加される要素に関係
するとみなされ、データベースに追加される要素を表す
意味単位を含む。また、この意味単位の、知識データベ
ースまたはインデックス・データベース内の意味単位と
の関係も含む。拡張入力ネットワークを得るときには、
知識データベースに問い合わせることができる。入力文
字列は、ユーザまたはアプリケーションにより作成する
か、データベース・システムに追加される要素から自動
的に生成することができる。これは、要素を調べて要素
やその内容を特徴付ける情報を引き出すメカニズムによ
り行える。そのためには、自動オブジェクト認識方式を
採用できよう。入力文字列は、例えばファイルの名前等
である。

【００５５】入力文字列から拡張入力ネットワークを生
成する代わりに、追加する要素の内容を分析し、その結
果を使って拡張入力ネットワークを生成することもでき
る。この場合、入力文字列は必ずしも必要ない。また、
この拡張入力ネットワークは、データベース・システム
に追加される要素に関係するとみなされる。データベー
スに追加される要素を表す意味単位が含まれる。また、
この意味単位の、知識データベースやインデックス・デ
ータベースの意味単位との関係も含まれる。拡張入力ネ
ットワークを得るときには、知識データベースに問い合
わせることができる。

【００５６】前記２つの方法の組み合わせから、拡張入
力ネットワークを生成することも考えられる。この場
合、拡張入力ネットワークを生成するために、入力文字
列と要素の内容の両方が考慮される。

【００５７】次のステップでは、インデックス・データ
ベースが、新しく追加された要素を記述または定義する
情報で更新される。これは、入力ネットワークとインデ
ックス・データベースを関連付けることによって、また
は意味単位もしくは入力ネットワークをインデックス・
データベースに追加することで行える。前記のように、
インデックス・データベースは階層型であり、全ての要
素は似ているので、インデックス・データベースに追加
する拡張入力ネットワークは、好適にはフラクタル階層
構造である。

【００５８】システムまたはユーザが、後の時点で、追
加する要素を操作できるようにするために、アクセス・
ポインタが作成される。このアクセス・ポインタは、要
素を表す意味単位と要素の間の物理リンクまたは論理リ
ンク（メモリ・アドレス等）を与える。アクセス・ポイ
ンタを使って、データベースの要素にアクセスする、デ
ータベースから要素を検索する、アプリケーション・プ
ログラム（テキスト・プロセッサ等）を使って要素を開
く、要素を表示する、アクセス・ポインタに対して操作
を行う等ができる。アクセス・ポインタは、例えば他の
ユーザに送ることもできる。アクセス・ポインタは、デ
ータベース内の要素が保存された物理位置または論理位
置を記述できる。

【００５９】データベース・システムに置かれた要素に
対する操作：データベースの要素を本発明に従って操作
する場合は、以下のステップが実行される。

【００６０】ユーザやシステムが、データベースの要素
を操作するには、まず要素を見つける必要がある。シス
テムが要素を見つけるには、要素の識別に役立つ情報を
含む入力文字列が必要である。この入力文字列はシステ
ムにより受け取られる。入力文字列は、キーワードまた
はテキスト情報で構成できる。キーワードやテキスト情
報は、人か機械のいずれかが読取れるものである。ユー
ザとシステムの対話を改良するために、ユーザがシステ
ムに‘話’ができるように音声認識モジュールを採用で
きる。音声認識モジュールは、音声をテキスト情報に変
換し、テキスト情報は他の入力文字列と同じように処理
される。ユーザとシステムの対話を改良する別の方法と
して、ユーザの態度を記録するカメラを取り付けること
ができる。画像認識モジュールは、態度をテキスト情報
に変換し、テキスト情報は他の入力文字列と同じように
処理される。どの場合でも、テキスト情報は、知識デー
タベースに問い合わせることで評価される。

【００６１】次に、入力文字列が評価される。これは、
（拡張）入力ネットワークを得るために行われる。入力
ネットワークはインデックス・データベース内のローカ
ル・ネットワークを定義する。ローカル・ネットワーク
は、入力文字列が関係するとみなされるインデックス・
データベースの一部、セグメント、またはセグメント・
セットと定義される。ローカル・ネットワークは、入力
文字列が関係を持つまたは関連付けられるとみなされる
要素を表す少なくとも１つの意味単位（データベース要
素へのアクセス・ポインタを持つ）を含むように定義さ
れる。関係する意味単位または関連付けられた意味単位
が見つからない場合、プロセスは停止するか、またはユ
ーザかシステムに、入力文字列で伝えられる情報の明確
化に役立つ追加情報が求められる。拡張入力ネットワー
クを得るためには、知識データベースに問い合わせるこ
とができる。前記インデックス・データベース内のロー
カル・ネットワークは、拡張入力ネットワークの意味単
位の意味近傍（距離関数から計算）にある要素を表す意
味単位を含むように定義することができる。言い換える
と、前記インデックス・データベース内のローカル・ネ
ットワークは、入力文字列に関連付けられた意味単位を
含むように定義できる。

【００６２】ここで、少なくとも１つの関係する意味単
位または関連付けられた意味単位が見つかったとする
と、この意味単位が表示される。意味単位は、例えば画
面に表示するか、インデックス・データベースや知識デ
ータベースを表すネットワークの内側で強調表示でき
る。意味単位は、アクセス・ポインタが指し示す要素の
内容についてユーザにヒントを与えるように構成または
表示できる（ファイル・システムのファイル名等）。シ
ステムは、マップや、ユーザが探している情報に関係す
るとシステムがみなす意味単位の視覚的表現、聴覚的表
現等、人が理解できる出力を作成できる。

【００６３】入力文字列に関係するまたは関連付けられ
るとみなされる意味単位が１つのとき、ユーザまたはシ
ステムは、この意味単位に関連付けられたアクセス・ポ
インタを使って対応するデータベース要素を操作でき
る。アクセス・ポインタは、データベースの要素にアク
セスする、データベースから要素を検索する、アプリケ
ーション・プログラム（テキスト・プロセッサ等）を使
って要素を開く、要素を表示する、アクセス・ポインタ
に対して操作を行う等に使用できる。例えば、アクセス
・ポインタは他のユーザに送ることもできる。アクセス
・ポインタは、前記要素がデータベースに保存されてい
る物理位置または論理位置を記述することができる。

【００６４】入力文字列に関係があるまたは関連付けら
れるとみなされる意味単位が複数のとき、ユーザまたは
システムは、これらの意味単位に関連付けられたアクセ
ス・ポインタを使って対応する要素を操作できる。ま
た、ユーザに、入力文字列を明確にし、入力文字列に関
係するまたは関連付けられるとみなされる意味単位を少
なくする追加情報を求めることもできる。

【００６５】要素は、コンピュータのマウス、コンピュ
ータ・キーボードのキー、コンピュータ・キーボードの
キーの組み合わせ等を使って操作できる。

【００６６】データベース・システムに使用するための
インデックス・データベースの作成：本発明で使用する
ためのインデックス・データベースは以下のようにして
作成できる。

【００６７】要素をデータベースに追加する方法は２つ
ある。１）データベースに物理的に追加する。つまり要
素の内容をデータベースに移動する。２）論理的に追加
する。この場合、物理要素はデータベースの外側に残
る。つまりデータベースに移動せず、この要素を表す意
味単位だけがデータベースに追加される。

【００６８】データベース・システムに追加する最初の
要素が受け取られ、インデックス・データベースがまだ
存在しない場合、初期インデックス・データベースを作
成する必要がある。この場合、要素をデータベース・シ
ステムに追加する場合と同じく、この要素を記述する情
報を生成することが重要である。これは、後で要素を操
作するために欠かせない。この情報は、インデックス・
データベースの作成に使用される。これは、データベー
スに追加される要素を表す意味単位を含む（拡張）入力
ネットワークを生成することで行われる。また、この意
味単位の、知識データベースに与えられた意味単位との
関係も含まれる。拡張入力ネットワークを得るときに
は、知識データベースに問い合わせることができる。

【００６９】新しく作成された拡張入力ネットワーク
（フラクタル階層ネットワーク）は、新しく作成された
インデックス・データベースと呼ばれる。

【００７０】データベース・システムに使用するための
インデックス・データベースの更新：本発明で使用する
ための既存のインデックス・データベースは、以下のよ
うにして更新できる。

【００７１】インデックス・データベースの構造は知識
データベースの構造と比較される。これは、インデック
ス・データベースの意味単位とそれらの接続（これらも
意味単位）を知識データベースの対応物と比較して行わ
れる。特に、全ての意味単位の近傍の構造が比較され
る。この比較から、知識データベースの意味単位の近傍
に他の意味単位または接続があることがわかった場合
（インデックス・データベースの対応物の近傍と比較し
て）、これら他の意味単位をインデックス・データベー
スにコピーできる。これによりインデックス・データベ
ースの構造が豊かになり、データベース要素間に、それ
までは知られていなかった新しい関係が作られる（イン
デックス・データベースの意味単位を表すことによっ
て）。構造のミスマッチが発見された場合、インデック
ス・データベースの意味単位をいくつか削除できる（デ
ータベース要素を参照していないかぎり）。これによ
り、前に作成されたデータベース要素の無効な関係が訂
正される可能性がある。

【００７２】既存インデックス・データベースは、デー
タベース・システムに追加される要素が受け取られた場
合に更新できる。この場合、初期インデックス・データ
ベースを作成する場合と同様、この要素を記述する情報
を生成することが重要である。これは、後で要素を操作
するために欠かせない。この情報は既存インデックス・
データベースの更新に使用される。これは、データベー
スに追加される要素を表す意味単位を含む（拡張）入力
ネットワークを生成することで行われる。また、この意
味単位の、知識データベースに与えられた意味単位との
関係も含まれる。拡張入力ネットワークを得るときに、
知識データベースに問い合わせることができる。

【００７３】次に、新しく作成された拡張入力ネットワ
ーク（フラクタル階層ネットワーク）は、既存インデッ
クス・データベースに関連付けられるかまたは追加され
る。

【００７４】本発明のアプローチでは、入力文字列で伝
えられる意味や情報が自動的に理解され、また、入力文
字列に一致するかまたは入力文字列で伝えられる情報に
関係するデータベースの要素が発見できるようになる。
また、データベースの要素間の新しい関係や前に知られ
ていなかった関係も発見できる。

【００７５】

【発明の実施の形態】第１実施例：本発明に従ったデー
タベース・システム１０は、知識データベース１１、イ
ンデックス・データベース１３、処理装置を含む。処理
装置は、ハードウェアやソフトウェアで実現でき、例え
ば意味プロセッサを含む。入力文字列１２がシステム１
０により受け取られ、意味プロセッサ１４により、テキ
ストやスピーチ等の入力文字列１２が処理され、意味ネ
ットワークが生成される。入力文字列１２は、キーワー
ド、テキスト情報等である。キーワードやテキスト情報
は人または機械のいずれかが読取れるデータである。入
力文字列１２は、知識データベース１１に問い合わせる
ことで評価できる。処理装置は、入力文字列１２の評価
を行い、インデックス・データベース１３内のローカル
・ネットワークを定義する意味ネットワークを得る。ロ
ーカル・ネットワークは、入力文字列１２が関係すると
みなされるインデックス・データベース１３の一部、セ
グメント、またはセグメント・セットである。ローカル
・ネットワークは、入力文字列１２が関係するまたは関
連付けられるとみなされる要素を表す少なくとも１つの
意味単位を含むよう定義される。関係するまたは関連付
けられた意味単位が見つからない場合、プロセスは停止
するか、またはユーザかシステムに、もとの入力文字列
１２で伝えられる情報の明確化に役立つ追加情報を求め
ることができる。

【００７６】前記インデックス・データベース１３内の
ローカル・ネットワークは、意味近傍にある要素を表す
意味単位を含むように定義できる。言い換えると、前記
インデックス・データベース１３内のローカル・ネット
ワークは、関連付けられた意味単位を含むよう定義でき
る。

【００７７】入力文字列１２がキーワードを含む場合、
意味プロセッサ１４はなくてもよい。これらキーワード
とインデックス・データベース１３の意味単位間の関連
付けは、処理装置によりすぐに確立できるからである。

【００７８】関係するまたは関連付けられた意味単位が
見つかった場合は出力１５が生成される。出力１５は、
例えば画面に表示するか、またはインデックス・データ
ベース１３または知識データベース１１を表すネットワ
ークの内側で強調表示できる。出力１５は、マップや、
ユーザが探している情報に関係するとシステムがみなす
意味単位の他の視覚的表現、聴覚的表現等、人が理解で
きる出力等である。

【００７９】第２実施例：第２実施例は、図３に示すよ
うに、ユーザ１６またはシステムがシステム１０と対話
できるようにするフィードバック・ループを加える。こ
れによりユーザやシステムは、もとの入力文字列１２に
変更を加えて２回目のプロセスを実行できる。インデッ
クス・データベース１３の複雑さに応じて、または入力
文字列１２の情報の不足により、入力文字列１２の情報
に関連付けられるとみなされるデータベース１０の少な
くとも１つの要素を最終的に識別するために、数回の繰
り返しが必要になる。

【００８０】第３実施例：本発明に従って、入力文字列
１２（テキスト、音声等）は、図４に示すように、意味
単位の正規ネットワーク１８（入力ネットワークともい
う）に変換される。これは意味プリプロセッサ１７によ
り行える。以下に述べるように、この変換を行う従来法
は様々である。

【００８１】意味プリプロセッサ：前記の通り、意味プ
リプロセッサ１７は、入力文字列１２を入力ネットワー
ク１８（正規ネットワーク）に変換する。意味プロセッ
サはデータベース・システムの処理装置の一部である。
意味プリプロセッサは、例えば音声認識モジュールで使
用される通り、以下の４つの部分に分けることができ
る。１．スピーチやジェスチャを入力文字列１２に変換する
音声または画像の認識ソフトウェア。入力データは文書
の形式で提供できることがあるので、この機能はオプシ
ョンである。２．入力文字列の統語構造を作成する文法パーサ。統語
構造は入力文字列の要素の機能的関係を示す。スロット
文法、語彙機能文法、一般位相構造文法、談話表現理論
等の文法理論や、ノーム・チョムスキーの画期的業績
（1959年の「統語構造」）をもとにした理論は、このス
テップに可能な枠組みを提供する。機能構造から入力
（正規）ネットワーク１８が作成される。３．統語構造で記述されているように、入力文字列の要
素から正しい意味単位を生成し、それらを連結オブジェ
クトに接続するトランスフォーマ。

【００８２】以下、意味プリプロセッサ１７の動作につ
いて、図５及び図６の例を参照して説明する。スピーチ："Mike was a young boy. He walked to scho
ol every morning." 入力文字列：Mike was a young boy. He walked to sch
ool every morning. 意味構造：パーサは、入力文字列の要素の機能関係を示
す統語構造を作成する。２つの文があるので、図５に示
すように、パーサは２つの統語構造２３、２４を作成す
る。正規ネットワーク：トランスフォーマは、正しい意
味単位を作成し、それらを正しい連結オブジェクトに接
続する。正規ネットワークの１例を図６に示す。

【００８３】図５に示すように、各文に１つのパースが
ある。各パースは、その左側にツリー構造２５を含む。
パースの各行は、文の１単語を表す。左から右へ、各行
の初めにパース・ツリー情報、スロット記述情報、単語
それ自体があり、これに、その意味と、占有されるスロ
ットのリスト、最後にフィーチャのリストが続く。例え
ば、最初のパース２３の第２行には、ツリー情報（o--
-）２５があり、（o）はこれがツリーのルート・ノード
であることを示す。次のスロット記述情報２６は（to
p）で、これは文の先頭要素であることを示す。単語自
体は（be）で、これには意味は続かず、占有されるスロ
ットのリスト（2、1、5）が続く。これは、単語それ自
体が文の第２の単語であり、動作主の役割を文の最初の
単語（Mike）が担っており、オブジェクトの役割は文の
第５の単語（boy）が担っていることを示す。最後に、
フィーチャのリスト２７は（verb vfin vpast sg vsub
j）となっており、これは単語が定動詞、過去形、単数
形であることを示す。第２のパース２４の第６行には別
の例がある。ツリー情報２５は（＼-+-）で、ここで
（＼）はこのノードがツリーのルート・ノードのサブノ
ードであること、（+）はこのノードからサブノードが
枝分かれしていることを示す。次に、スロット記述情報
２６は（vadv）で、これはこのノード（及びそのサブノ
ード）が動詞に対する副詞句であることを示す。単語自
体は（morning）で、これに意味（1）が続き、これは
‘morning’がスロット文法の辞書の‘morning’の第１
オカレンスにより表される意味で使用されていることを
示す。その後に、占有されるスロットのリスト（6、u）
が続く。これは単語それ自体が文の第６の単語であり、
第２スロットが空いていることを示す。最後にフィーチ
ャのリスト２７は（noun cn sg tm）になっており、こ
れは単語が、加算名詞、単数形で、時間の情報を伝える
ことを示す。

【００８４】次に、意味プリプロセッサ１７は、図６に
示す入力ネットワーク（正規ネットワーク）１８を生成
する。このネットワーク１８は４つのオブジェクト３０
乃至３３、４つの属性３４乃至３７、２つの連結オブジ
ェクト３８乃至３９、２つの動作主役割接続４０乃至４
１、１つのオブジェクト役割接続４２、４つの属性接続
４３乃至４６、１つの水平関係４７を含む。前記の詳細
は、単に、入力ネットワーク１８を得る方法とその構造
について説明するためのものである。

【００８５】入力ネットワーク１８が作成されると、意
味処理が始まる。これは、同じ結果、つまりインデック
ス・データベース１３内のローカル・ネットワークに至
る６つの手順のいずれかで行える。１）意味プロセッサ１９は、入力ネットワーク１８で、
入力ネットワーク１８の全ての意味単位に最適とみなさ
れる知識データベース１１のサブセットを見つける。こ
のサブセットともとの入力ネットワークは、合わせて拡
張入力ネットワークと呼ばれる。２）意味プロセッサ１９は、知識データベース１１から
の関係する意味単位で入力ネットワーク１８を拡張す
る。拡張した入力ネットワークともとの入力ネットワー
クは、合わせて拡張入力ネットワークと呼ばれる。３）意味プロセッサ１９は、入力ネットワーク１８と知
識データベース１１から意味単位とポインタの新しいフ
ラクタル階層ネットワークを作成する。構成要素はマッ
チング・アルゴリズムに従って選択される。新しく作成
されるフラクタル階層ネットワークともとの入力ネット
ワークは、合わせて拡張入力ネットワークと呼ばれる。４）乃至６）は１）乃至３）と同等のプロセスである
が、意味プロセッサは知識データベース１１の代わりに
インデックス・データベース１３を使用する。

【００８６】拡張入力ネットワーク（前記いずれかのプ
ロセスで作成される）は、入力文字列１２の一般的な意
味と個々の側面の両方を反映し、知識データベース１１
のように、意味単位のフラクタル階層ネットワークによ
り表される。前記いずれかのプロセスによる拡張入力ネ
ットワークの作成は、知識データベース１１のデータや
インデックス・データベース１３のデータを使い、マッ
チング・アルゴリズムにより実行される。拡張入力ネッ
トワーク情報を作成する場合、情報は知識データベース
１１やインデックス・データベース１３から抽出でき
る。

【００８７】意味プロセッサ１９を実装する方法はいく
つかある。どのように実装するかは、拡張入力ネットワ
ークを知識データベース１１のサブセットとして定義す
るか（第１実施例）、入力ネットワーク１８を知識デー
タベース１１の意味単位で拡張するか（第２実施例）、
知識データベース１１から新しい拡張入力ネットワーク
を生成するか（第３実施例）、拡張入力ネットワークを
インデックス・データベース１３内のサブセットとして
定義するか（第４実施例）、入力ネットワーク１８をイ
ンデックス・データベース１３からの意味単位で拡張す
るか（第５実施例）、インデックス・データベース１３
から新しい拡張入力ネットワークを生成するか（第６実
施例）による。

【００８８】意味プロセッサ１９は、出力、つまり、第
３実施例の場合は出力ネットワーク２０を作成すること
ができる。この出力ネットワーク２０には、アクセス・
ポインタ２２を介してデータベース２１の要素Ｅ１を指
し示す少なくとも１つの意味単位ＳＵ１がある。ユーザ
が要素Ｅ１を表示したい場合、要素Ｅ１のフェッチと表
示は出力（操作）１５である。出力ネットワーク２０
は、バイパス２３に示すように、出力１５とみなせる。
この場合、データベース２１は省略できる。

【００８９】データベース・システムの処理装置と意味
プロセッサの実装は、それを使用する環境に依存する。
第１と第２の実施例（それぞれ図２及び図３）の意味プ
ロセッサは、第３実施例（図４）の意味プロセッサとは
異なる。

【００９０】手順４）乃至６）を示す独立した図はな
い。これらの手順は手順１）乃至３）と似ており、拡張
入力ネットワークを生成するときに知識データベース１
１に問い合わせがされない点が異なる。そのため、意味
プロセッサ１４、１９と知識データベース１１の接続
は、この接続がオプションであることを示すために破線
で示してある。

【００９１】第１と第２の実施例（図２及び図３）に従
って、入力文字列１２が与えられたとき、意味プロセッ
サ１４は、意味単位（オブジェクト１、属性２、連結オ
ブジェクト３等）を入力文字列１２のセグメント、個々
の単語、個々のキーワード、或いは意味単位（入力文字
列１２に含まれる場合）にも割当て、これらの意味単位
を連結オブジェクト３（水平交換、水平関係、スケーリ
ング交換、スケーリング関係、属性接続４、役割接続５
等）と、それら意味単位が表す対応するセグメント、個
々の単語、個々のキーワード、または意味単位が入力文
字列１２で接続されるとみなされるとき、接続すること
によって、得られる拡張入力ネットワークについて第１
の推測を作成する。次に、意味プロセッサ１４は、知識
データベース１１から、またはその代わりにインデック
ス・データベース１３から、拡張入力ネットワークの前
記の最初の推測（入力文字列１２に対応する）の様々な
意味単位に関連付けられるとみなされるサブセットを読
出す。前記の推測の意味単位と知識データベース１１ま
たはこれに代わるインデックス・データベース１３から
の意味単位とのマッチングが、分類規則（継承、実装、
上書等の規則）により実行される。得られるネットワー
クはここで拡張入力ネットワークと呼ばれる。

【００９２】意味プリプロセッサ１７は、第３実施例
（図４）に従って、得られる拡張入力ネットワークにつ
いて第１の予測ネットワークを作成するために、意味単
位（オブジェクト、属性、連結オブジェクト等）を、入
力文字列１２のセグメント、個々の単語、個々のキーワ
ード、或いは意味単位（入力文字列１２に含まれる場
合）にさえも割当て、これらの意味単位を連結オブジェ
クト３（水平交換、水平関係、スケーリング交換、スケ
ーリング関係、属性接続４、役割接続５等）に、それら
意味単位が表す対応するセグメント、個々の単語、個々
のキーワード、または意味単位が入力文字列１２で接続
されるとみなされるとき接続する。次に、意味プロセッ
サ１９は、知識データベース１１から、もしくはその代
わりにインデックス・データベース１３から、前記第１
の推定拡張入力ネットワーク（入力文字列１２に対応
し、意味プリプロセッサ１７により生成される）の様々
な意味単位に関連付けられるとみなされるサブセットを
読出す。前記の推定の意味単位と知識データベース１１
から、もしくはこれに代わるインデックス・データベー
ス１３からの意味単位のマッチングが、分類規則（継
承、実装、上書の規則等）により実行される。得られる
ネットワークはここで拡張入力ネットワークと呼ばれ
る。

【００９３】３つの全ての実施例（図２乃至図４）で、
拡張入力ネットワークは次に、インデックス・データベ
ース１３に関係付けられる。最初、拡張入力ネットワー
クとインデックス・データベース１３のオーバラップが
求められる。これにより、拡張入力ネットワークに関係
するとみなされるインデックス・データベース１３の意
味単位のサブセットが得られる。このサブセットは前記
のインデックス・データベース１３のローカル・ネット
ワークである。

【００９４】次のステップは、選択されるプロセスによ
る（データベース・システムに要素を追加するか、また
はデータベース・システムに置かれた要素を操作す
る）。最初の場合、インデックス・データベース１３が
更新される。これは、先に識別されたインデックス・デ
ータベース１３の意味単位のローカル・ネットワークに
適した連結オブジェクトが作成されるように、拡張入力
ネットワーク（追加要素へのアクセス・ポインタを持つ
特定の意味単位を含む）をインデックス・データベース
１３に追加することで行える。第２の場合、インデック
ス・データベース１３の前記の意味単位のローカル・ネ
ットワークのデータベース・システムに置かれた要素へ
のアクセス・ポインタを持つ全ての意味単位が、先に述
べたようにこれらの要素を操作するために使用される。

【００９５】事前判定：拡張入力ネットワークの生成時
に、意味プロセッサ１４または１９により"テーマ"−マ
ッチング（または事前判定）が行える。知識データベー
ス１１またはインデックス・データベース１３の意味単
位の意味距離に影響を与える可能性のある"テーマ"のセ
ットからテーマが選択される。このようなテーマは、特
別な意味単位または特別な意味単位のフラクタル階層ネ
ットワークに保存できる。意味プロセッサ１４または１
９は次に、入力文字列１２や入力ネットワーク１８の意
味単位が知識データベース１１またはインデックス・デ
ータベース１３の（予測）対応物にどれほど合致するか
を確認する。意味プロセッサ１４または１９は、この評
価のため、要求された情報（予測意味単位まわりの近
傍）を知識データベース１１またはインデックス・デー
タベース１３から検索する。そのため、意味プロセッサ
１４または１９は、可能なテーマ（重みの調整方法を定
義する）としきい値（知識データベース１１またはイン
デックス・データベース１３の与えられた意味単位まわ
りのどこでネットワークを切り離すかを定義する）を情
報として使用する。次に、知識データベース１１または
インデックス・データベース１３から検索された近傍
（各近傍は入力文字列１２または入力ネットワーク１８
の意味単位の１つに対応）に可能な組み合わせ（これら
の近傍はここでは選択されたテーマに依存）が全て比較
されて相互のオーバラップが確認され、入力文字列１２
の意味を最もよく表現する組み合わせが見つけられる
（オーバラップ量が最大なため等）。知識データベース
１１またはインデックス・データベース１３から得られ
る意味単位セットと対応する入力文字列１２または入力
ネットワーク１８からの意味単位はともに、最終的な拡
張入力ネットワークを形成する（このネットワークも選
択されるテーマによって異なる）。

【００９６】本発明の第３実施例によると、入力ネット
ワーク１８に含まれる情報は、知識データベース１１ま
たはインデックス・データベース１３からの知識を追加
して拡張される。知識データベース１１またはインデッ
クス・データベース１３の内容全てを追加するのを避け
るため、テーマ事前判定メカニズム（意味単位を要約し
てより抽象的な意味単位にする、第１の推測拡張入力ネ
ットワークの個々の意味単位での接続数をカウントす
る、拡張入力ネットワークの後の処理ステージ等により
導かれる）により拡張プロセスを自己制御型にすること
ができる。事前判定は、継続的に更新でき、テーマの矛
盾や変更が発見された場合は劇的に訂正することさえ可
能である。また、知識データベース１１またはインデッ
クス・データベース１３の重みが決定または変更される
ので、例えば意味単位の、他の意味単位とのリンクが増
大した場合、知識データベース１１またはインデックス
・データベース１３からの第２の意味単位の近傍も、
（現在推定される）テーマ（の意味の拡張）の範囲内で
関連し得るため、得られる拡張入力ネットワークに追加
される。最後に、入力文字列１２が長い場合、事前判定
が階層構造（つまり要約の要約）を持つ可能性もある。

【００９７】本発明のアプローチの結果は、知識データ
ベース１１やインデックス・データベース１３の質に依
存することに注意されたい。

【００９８】以下、意味プロセッサの代表的なアルゴリ
ズム記述を示す。以下のアルゴリズムは、拡張入力ネッ
トワークの生成に使用できる。＝＝アルゴリズム記述の開始＝＝入力文字列の全てのオブジェクトと連結オブジェクトについて（"be"と"have"を省略する） //Ｎ個の意味単位があると仮定｛適合する全ての知識データベース・エントリについて（文字列適合） //ｎ_iがあると仮定 //（１＜＝ｉ＜＝Ｎ）｛意味単位インスタンスを作成知識データベースから可能な全ての属性を継承（オブジェクトが）知識データベースから可能な全ての関係を（接続された役割を含めて）継承する場合（関係が）知識データベースから可能な役割オブジェクトを全て継承する場合単独適合度を計算：｛ｆ_i：＝１／ｓｑｒｔ（ｎ_i）実装された属性について調整：適合良好：+25%関係、適合不良：-10%関係実装された関係について調整：適合良好：+10%関係、適合不良：-50%関係実装された役割について調整：適合良好：+10%関係、適合不良：-50%関係｝ローカル近傍を見つける： { 意味単位のポテンシャルをｓｑｒｔ（ｋ／ｍ）にセット //ｋ＝ストーリーの現在の文までの意味単位の出現回数 //ｍ＝ストーリーの現在の文までの意味単位の総数ポテンシャルを知識データベースの重みに伝播最小しきい値ｔ_min＝０．３を超える全てを接続｝｝｝//ｎ₁＋．．．＋ｎ_N個のローカル近傍を生成ローカル近傍の全ての組み合わせについて //ｎ₁ ^*．．．^*ｎ_N個の組み合わせがある｛ローカル適合度調整値を計算（セル式オートマット法）：｛オブジェクトの２重、３重等のオーバラップをカウント（ｌ₂（ｔ）、．．．、ｌ_N（ｔ）） //ｌ_iはしきい値ｔに依存ｌｆａ_i＝ｍａｘ_tmin<=t<1｛１／２＋１／πＡｒｃＴａｎ（２０ｔ−１０＋２ｓｑｒｔ（Σ_i=2 ^Nｉｌ_i／Ｎ）｝ //この式は"ソース"依存にすることで改良可能、 //つまり、主語と述語のオーバラップは他よりも多くカウントする｝計算されたローカル適合度調整値と共に各意味単位の適合度を調整組み合わせの総適合度を計算：｛Ｆ_i＝（30%述語適合度+30%主語適合度+20%オブジェクト適合度+20%その他） //カテゴリが欠けている場合、前記は全て１００％基準、または現在値を乗算｝｝総適合度が最大の組み合わせを正しい意味ネットワークとして選択入力文字列の統語構造に従って意味単位を接続＝＝アルゴリズム記述の終了＝＝

【００９９】本発明の第３実施例に従ったシステムの動
作について、３つの文を含む入力テキスト１２を参照し
て説明する。これら３つの文に含まれる情報は、図７に
示す知識データベース１１の知識を使って拡張される。
知識データベース１１は、図に示す通り、図１に示した
意味単位を含む。

【０１００】入力文字列１２は以下の３つの文を含む。１．On the meadow is an old plant. ２．Weeds are already growing next to it. ３．Because the plant is ugly、 people will tear i
t down.

【０１０１】文１の処理（コメントはかっ
こ（［．．．］）内に示す）：入力ネットワークはオブ
ジェクト‘plant’、‘meadow’を含む。plantには属性
‘old’と‘a’が、meadowには属性‘the’がある。‘p
lant’は動作主役割接続により連結オブジェクト‘be’
に接続される。‘meadow’は水平関係‘on’で連結オブ
ジェクト‘be’に接続される。考慮する意味単位は、オ
ブジェクト‘plant’と‘meadow’の２つだけである。
連結オブジェクト‘be’は省略される。従って以下が得
られる。第１意味単位：plant 第２意味単位：meadow Ｎ＝２、ｎ₁＝２、ｎ₂＝１［２つのオブジェクトがあり
Ｎ＝２。知識データベース１１には２つの‘plants’が
あり（plant₁、plant₂）、ｎ₁＝２。‘meadow’という
単語は１回しか現れず、ｎ₂＝１。図８、図１０、図１
２に、両方の意味単位の継承された可能な属性と関係を
示す。］単独適合度とポテンシャル（plant）を計算：ｆ₁＝１／
ｓｑｒｔ（２）＋２５％関係＝０．７０７１＋０．０７
３２＝０．７８０３［plant₁とplant₂の単独適合度。pl
antは可能な属性の‘age’を実装する。］ｐ₁＝ｓｑｒｔ（１／２）＝０．７０７１［plant₁とpla
nt₂の単独ポテンシャル。］単独適合度とポテンシャル（meadow）を計算：ｆ₂＝１
／ｓｑｒｔ（１）＋０％関係＝１．０［meadowの単独適
合度。実装なし。］ｐ₂＝ｓｑｒｔ（１／２）＝０．７０７１［meadowの単
独ポテンシャル。］ポテンシャルの伝播については図９、図１１、図１３を
参照。３つのローカル近傍（サブセット）と２つの組み
合わせがある。組み合わせ１（plant₁とmeadow）：ｔ_min＝０．３を超
えるとオーバラップなし。［plant₁とmeadowには関係が
ない。しきい値ｔ_minはこの例では０．３。］ｌｆａ₁＝０［適合度に変化なし。］Ｆ₁＝６０％主語適合度＋４０％オブジェクト適合度＝
０．６×０．７８０３＋０．４×１．０＝０．８６８２
［組み合わせ１の適合度。］組み合わせ２（plant₂とmeadow）：ｌ₂＝３（０．３＜＝ｔ＜＝０．３５３１）；ｌ₂＝２
（０．３５３１＜ｔ＜＝０．３６２０）；ｌ₂＝１
（０．３６２０＜ｔ＜＝０．４４１４）；ｌ₂＝０
（０．４４１４＜ｔ＜＝１．０）［オーバラップについ
ては図１１及び図１３を参照。］ｌｆａ₂＝ｍａｘ｛．．．｝＝０．７２０１ｆ₁＝０．７８０３＋７２．０１％関係＝０．７８０３
＋０．１５８２＝０．９３８５［plant₁の改良された適
合度。］ｆ₂＝１．０＋７２．０１％関係＝１．０＋０＝１．０
［meadowの改良された適合度。］Ｆ₂＝６０％主語の適合度＋４０％オブジェクト適合度
＝０．６×０．９３８５＋０．４×１．０＝０．９６３
１［組み合わせ２の適合度。］

【０１０２】前記３つの文（入力文字列１２）は、本発
明が、曖昧な情報をどのように扱うかを示すために選択
されたものである。文１は、生物に関する情報を含むデ
ータベース１１の要素（図７のplan₂）を指し示すか、
または建物に関する情報を含むデータベース１１の要素
（図７のplant₁）を指し示すことがある。前記アルゴリ
ズムは、このような本発明のシステムによって、入力文
字列１２のセグメントまたは意味単位が関連付けられる
知識データベース１１の意味単位を判定できるように定
義及び最適化される。システム１０は第１の文１を処理
する。前記の式により、システム１０は、この第１の文
１でplantが、生物に関する情報を含むデータベース１
１の要素（plant₂）を指し示す可能性が大きい（Ｆ２＞
Ｆ１）ことを判定する。この結論は主に、知識データベ
ース１１に、オブジェクト‘meadow’とオブジェクト
‘plant₁’間の連想がないという事実に影響を受けてい
る。

【０１０３】本発明のシステム１０は、入力文字列１２
の各セグメントまたは意味単位のサブセット（これは後
で拡張入力ネットワークの一部になり得る）を識別す
る。例では、オブジェクト‘plant’に２つのサブセッ
トがある。第１サブセット５０を図９に示す。例のしき
い値ｔ_minは０．３なので、サブセット５０の外部の全
ての意味単位が除外される。知識データベース１１で２
つの植物（plant₁、plant₂）が見つかったので、plant
の単独適合度は１／√２＝０．７０７１、知識データベ
ース１１にあるmeadowは１つだけなので、meadowの単独
適合度は１／√１＝１．０である。オブジェクト‘plan
t’に関連付けられる属性と接続を全て図８に示す。単
語‘age’と‘old’は、オブジェクト‘plant’の実装
された属性２であり、図９に属性として示してある。例
の第１の文には接続３は実装されていない。本発明に従
って、入力文字列１２のplantが知識データベース１１
の意味単位plant₁またはplant₂を指し示す可能性がある
かどうかについて指標を与える分類可能性（調整済み単
独適合度）が計算される。

【０１０４】例で、分類可能性は１／√２＋ボーナス＝
０．７８０３である。ボーナスは、価値‘old’を持つ
属性‘age’が‘plant₁’と‘plant₂’両方に可能な属
性なので追加される。次に、オブジェクト‘plant’は
１回出現していて、現在の文１までには文字列に合計２
つの意味単位（‘plant’と‘meadow’）があるので、
オブジェクト‘plant’の単独適合度が１√／２＝０．
７０７１と計算される。‘plant₁’のポテンシャルは、
‘plant’の分類可能性と単独適合度を掛けて計算され
る。‘plant₁’のポテンシャルは、０．７８０３×０．
７０７１＝０．５５１８で、これはしきい値０．３より
大きい。‘plant₁’と‘building’の接続に割当てられ
る重み（意味距離）は、例では０．８である。‘buildi
ng’のポテンシャルは０．５５１８×０．８＝０．４４
１４と計算され、これもしきい値０．３より大きい。
‘building’と‘complex’の接続に割当てられる重み
（意味距離）は、例では１．０で、‘complex’のポテ
ンシャルは０．４４１４×１．０＝０．４４１４と計算
され、これはしきい値０．３より大きい。‘complex’
と‘entity’の接続に割当てられる重み（意味距離）
は、例では０．７で、‘entity’のポテンシャルは０．
４４１４×０．７＝０．３０９０と計算され、これはし
きい値０．３より大きい。他の全ての意味単位のポテン
シャルは、しきい値より小さく、これらの意味単位は従
って無関係とみなされる。前記の計算は、サブセット
（拡張入力ネットワークの一部）が識別されるまで、ネ
ットワーク内をポテンシャルがどのように伝播するかを
示している。式とアルゴリズムは変更可能なことに注意
されたい。

【０１０５】図１１は、plant₂のサブセット６０（拡張
入力ネットワークの一部）を示す。このサブセット６０
は、図９に関して説明したものと同じアプローチで識別
される。

【０１０６】図９及び図１１に示したサブセット５０、
６０を比較した場合、入力文字列１２で伝えられるテキ
スト情報を、２つの可能性のどちらがうまく表現してい
るかをいうのは難しい。

【０１０７】最後に、入力文字列１２の第２オブジェク
ト‘meadow’に対応する第３サブセット７０が識別され
る。このサブセット７０を図１３に示す。meadowの単独
適合度は０．７０７１である。知識データベース１１の
オブジェクト‘meadow’としての入力ネットワークのオ
ブジェクト‘meadow’の分類可能性は、このデータベー
ス１１に意味単位‘meadow’は１つしかないので、１／
√１＝１．０である。これにより知識データベース１１
の‘meadow’のポテンシャルは０．７０７１になる。
‘meadow’と‘grassland’の意味距離は、例では０．
８で、‘grassland’のポテンシャルは０．７０７１×
０．８＝０．５６５７と計算される。‘grassland’と
‘weed’の意味距離は、例では０．８で、‘weed’のポ
テンシャルは０．５６５７×０．８＝０．４５２６と計
算される。‘weed’と‘plant₂’の意味距離は、例では
０．８で、‘plant₂’のポテンシャルは０．４５２６×
０．８＝０．３６２０と計算される。これはしきい値を
上回る。‘grassland’と‘location’の意味距離は、
例では０．７で、‘location’のポテンシャルは０．５
６５７×０．７＝０．３９６０と計算される。これはし
きい値を上回る。

【０１０８】本発明の例によると、いま、入力文字列１
２の２つの意味単位に３つのサブセット５０、６０、７
０がある。次のステップではこれらのサブセット５０、
６０、７０を組み合わせて、拡張入力ネットワーク８０
を得る。この拡張入力ネットワーク８０が、入力文字列
１２で伝えられたテキスト情報を正しく反映するように
するため、サブセット５０、６０、７０の最も有効な組
み合わせを選択する必要がある。その方法はいくつかあ
る。ここで説明するアプローチは、最初に、サブセット
５０、６０、７０、８０に可能な全ての組み合わせを引
き出す。本発明の例では、全ての意味単位が各組み合わ
せに必ず一度は出現しなければならないので、"plant₁
＋meadow"（組み合わせ１）と"plant₂＋meadow"（組み
合わせ２）の組み合わせがある。次に、サブセットのオ
ーバラップが各組み合わせについて求められる。組み合
わせ１にはオーバラップがなく、組み合わせ２には意味
単位"weed"、"grassland"、"plant₂"のオーバラップが
ある（つまりそれらは"plant₂"と"meadow"両方のサブセ
ットに出現する）。従って、組み合わせ２の意味単位
は、以下の式から計算されたボーナス（ローカル適合度
調整値）を獲得する。

【数１】

【０１０９】ここで、０．３＝ｔ_min≦ｔ≦０．３５３
１のとき、ｌ₂（ｔ）＝３、０．３５３１＜ｔ≦０．３
６２０のときｌ₂（ｔ）＝２、０．３６２０＜ｔ≦０．
４４１４のときｌ₂（ｔ）＝１、０．４４１４＜ｔ≦
１．０のとき、ｌ₂（ｔ）＝０、全てのｉ＞２のときｌ_i
（ｔ）で、この式はｌｆａ₂＝０．７２０１になり、こ
れはつまり、meadowとplant₂の前の単独適合度が、１．
０に対して７２．０１％増加し、従って"plant₂として
のplant"が０．９３８５、"meadowとしてのmeadow"が
１．０になる。最後に、各サブセットの組み合わせの総
適合度が、式Ｆ₁またはＦ₂＝（３０％述語適合度＋３０
％主語適合度＋２０％目的語適合度＋２０％その他）か
ら計算される。パーセントは１００％基準で、文法上の
主語は１つ（plant）、他のオブジェクトも１つ（meado
w）なので、式と値が変更され、組み合わせ１、２はそ
れぞれ、Ｆ₁＝（plant₁としてのplantの適合度６０％＋
meadowとしてのmeadowの適合度４０％）＝６０％×０．
７８０３＋４０％×１．０＝０．８６８２、Ｆ₂＝（pla
nt₂としてのplantの適合度６０％＋meadowとしてのmead
owの適合度４０％）＝６０％×０．９３８５＋４０％×
１．０＝０．９６３１になる。Ｆ₂＞Ｆ₁なので、オブジ
ェクト"plant"は生物の"plant₂"として識別される。こ
こでも式とアルゴリズムは変更可能である。

【０１１０】ここで、他の２つの文２及び３を処理する
場合、システムは、前の組み合わせの再考につながる
か、または組み合わせの洗練につながる追加情報を得
る。第２の文２はweedについての話である。これは、シ
ステムでは、plantは建物ではなく生物としてのplant₂
を指し示すという文１の仮説の強化につながる。第３の
文３を処理したあと、この文には連結オブジェクト３
‘tearing it down’が含まれるので、この想定は訂正
する必要がある。この文は、オブジェクトの役割の生物
とともに使用されることはない（動作主の役割でのみ使
用される）。第３の文は従って、第１と第２の文が、生
物ではなく建物に関する情報を含むデータベース１１の
要素を指すことを示すとみなされる。この新しいテーマ
が選択されると、文１、２を再処理することができる。
サブセットの組み合わせは、入力文字列１２により伝え
られるテキスト情報が全て処理されるまで動的に変更さ
れる。この繰り返しのアプローチにより、入力文字列１
２で伝えられる情報に可能な最適の表現を与える拡張入
力ネットワーク８０を得ることができる。

【０１１１】第２の文は、第１の文の意味をよく理解す
るのに役立つ情報は追加しない。なぜならweedは建物の
横にも、生きたplantの横にも生え得るからである。wee
dと生きたplantはいくらか関連するので、この時点で
は、第１の文は生きたplantに言及している可能性が大
きいとみられる。第３の文は最後に、システムが第１と
第２の文の意味を‘理解’するのに役立つ情報を含む。
第３の文からは、他の２つの文は‘plant’がbuilding
に言及していることが明らかである。

【０１１２】ここで、目的のプロセスが、データベース
・システム１０に置かれた要素を操作することだったと
し、また、インデックス・データベース１３に意味単位
plant₁、plant₂、meadow等があり、意味単位plant₁とpl
ant₂には、それぞれデータベースの要素Ｅ１、Ｅ２への
アクセス・ポインタがあるとすると、最初の２つの文の
あと、システム１０は、入力文字列１２には（第２の文
まで）‘plant’は‘生物としてのplant’を指し示す可
能性が大きい、つまりplant₂としてのplantを理解する
ので、データベースの要素Ｅ２の操作を決定する。言い
換えると、最も有効な拡張入力ネットワーク（先の例の
組み合わせ２）とインデックス・データベース１３のオ
ーバラップから、システムは、インデックス・データベ
ース１３のローカル・ネットワークが、少なくとも意味
単位plant₂を含むことを発見し、この意味単位plant₂の
アクセス・ポインタはデータベースの要素Ｅ２を指し示
すので、データベースの要素Ｅ２の操作を決定する。た
だしここでも、システムは要素Ｅ１を、操作対象として
要素Ｅ２よりも低いランクで表すことができる。

【０１１３】３番目の文の後、状況は変わってくる。シ
ステム１０は、入力文字列１２には‘plant’は‘建物
としてのplant’を指し示す可能性が大きい、つまりpla
nt₁としてのplantを理解する。言い換えると、最も有効
な拡張入力ネットワーク（先の例の組み合わせ１）とイ
ンデックス・データベース１３のオーバラップから、シ
ステムは、インデックス・データベース１３のローカル
・ネットワークが、少なくとも意味単位plant₁を含むこ
とを発見し、この意味単位plant₁のアクセス・ポインタ
はデータベースの要素Ｅ１を指し示すので、データベー
スの要素Ｅ１の操作を決定する。ただしここでも、シス
テム１０は要素Ｅ２を、操作対象として要素Ｅ１よりも
低いランクで表すことができる。テキスト情報と自然言
語の特別なモデルをもとにした方式やシステムが提案さ
れているが、本発明者のモデルでは、自然言語及びテキ
スト情報は、異なる階層レベルでグループ分けされ、全
て同種のタイプである意味単位を含む。また、リンクさ
れた２つの意味単位の意味距離を表すために重みを使用
する。従って、知識データベース、スピーチ、及び質問
は全て、ここでいうフラクタル階層ネットワークで表さ
れる。入力文字列の拡張入力ネットワークは、その意味
単位、可能な接続、可能な属性、及び可能な役割を知識
データベースまたはインデックス・データベースで見つ
け、意味近傍を知識データベース１１またはインデック
ス・データベース１３からコピーする（これによりオー
バラップする領域が増える）ことによって作成される。
最後に、このネットワークとインデックス・データベー
ス１３のオーバラップから、ユーザまたはシステムがデ
ータベース内の要素を操作するために使用できるインデ
ックス・データベース１３のローカル・ネットワークが
得られる。

【０１１４】本発明に従えば、要素やファイルを保存す
るときに世界知識が使用される。つまりユーザが生成す
るキーワードは不要である。本発明の方式によれば、検
索プロセスでの近傍の一致を使用することができる。本
発明のデータベース（世界知識データベースやインデッ
クス・データベース等）はフラクタル階層ネットワーク
である。世界知識は、下のファイル構造にマップされな
い。本発明によると、ファイルの場所の情報は不要であ
り、実際、全てのファイルを１つのディレクトリに保存
することもできる。

【０１１５】本発明はまたデータ採取（data mining）
のためにも使用できる。本発明の方法により、入力文字
列で伝えられるテキスト情報から意味を抽出でき、大量
の情報を処理できる。また、前は見えなかったり不鮮明
だった関係や傾向を確認することができる。本発明の方
法により、任意の長さの入力文字列の意味を自動的に、
これまで例のない質の高さで理解することができる。

【０１１６】本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、
またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより
実現することができる。本発明に従ったデータベース・
システムは、１つのコンピュータ・システムに集約する
か、相互接続された複数のコンピュータ・システムに異
なる要素が分散した形で実現することができる。任意の
コンピュータ・システムまたは他の装置を、ここに述べ
た方法を実行するために使用できる。ハードウェアとソ
フトウェアの代表的な組み合わせは、汎用コンピュータ
・システムと、ロード、実行されるとき、ここに述べた
方法を実行するようコンピュータ・システムを制御する
コンピュータ・プログラム等である。本発明はまた、こ
こに述べた方法の実装を可能にする全ての機能を備え、
コンピュータ・システムにロードされたときこれらの方
法を実行できるコンピュータ・プログラム・プロダクト
にも実現できる。

【０１１７】本発明の文脈でのコンピュータ・プログラ
ムやコンピュータ・プログラム手段は、直接にか、また
はａ）別の言語、コード、記法への変換、ｂ）別の素材
形式での再生、のいずれかまたは両方を行った後、特定
の機能を実行するために、システムに情報処理機能を持
たせることを目的とした命令セットの、任意の言語、コ
ード、記法での任意の表現を意味する。

【０１１８】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。

【０１１９】（１）フラクタル階層構造を持つインデッ
クス・データベースを含むデータベース・システムに要
素を追加する方法であって、前記要素を記述する入力文
字列を評価して、前記要素を表す意味単位を含む入力ネ
ットワークを得るステップと、前記インデックス・デー
タベースを更新するステップと、前記要素と前記要素を
表す前記意味単位の間に既存のアクセス・ポインタを維
持するまたは新しいアクセス・ポインタを作成すること
により、前記データベース・システムの前記要素をアク
セス可能または検索可能にするステップと、を含む、方
法。（２）前記インデックス・データベースの前記更新ステ
ップは、前記入力ネットワークの少なくとも１つの意味
単位を前記インデックス・データベースの意味単位に関
連付けることにより行われる、前記（１）記載の方法。（３）前記インデックス・データベースの前記更新ステ
ップは、前記意味単位または前記入力ネットワークを前
記インデックス・データベースに追加することにより行
われる、前記（１）記載の方法。（４）前記入力ネットワークはフラクタル階層構造を持
つ、前記（１）記載の方法。（５）前記アクセス・ポインタは、前記データベース・
システムに前記要素が保存される物理位置または論理位
置を記述する、前記（１）記載の方法。（６）前記インデックス・データベースを前記要素を表
す前記意味単位で更新することにより前記要素が前記デ
ータベース・システムに論理的に追加される、前記
（１）記載の方法。（７）前記要素はファイル、前記データベース・システ
ムはファイル・レポジトリもしくはファイル・ディレク
トリ、または前記要素はデータベース要素、前記データ
ベース・システムは複数のデータベース要素を持つデー
タベース、または前記要素はデータベース、前記データ
ベース・システムはデータベースのデータベースであ
る、前記（１）記載の方法。（８）前記意味単位はどの階層でも同種である、前記
（１）乃至（４）のいずれかに記載の方法。（９）前記入力文字列は、評価する前に前記要素の内容
から自動的に導かれる、前記（１）乃至（４）のいずれ
かに記載の方法。（１０）前記データベース・システムは、フラクタル階
層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るときに問い
合わせられる知識データベースを含む、前記（１）乃至
（４）のいずれかに記載の方法。（１１）前記入力ネットワークは、前記要素に関係する
とみなされる前記知識データベースまたは前記インデッ
クス・データベースに与えられる少なくとも１つの意味
単位を含む、前記（１０）記載の方法。（１２）フラクタル階層構造を持つインデックス・デー
タベースを含むデータベース・システムに置かれた要素
を操作する方法であって、前記要素を記述する入力文字
列を受け取るステップと、前記入力文字列を評価して、
前記インデックス・データベース内の、前記入力文字列
が関係するとみなされるローカル・ネットワークを、該
ローカル・ネットワークが前記要素を表す少なくとも１
つの意味単位を含むように定義する入力ネットワークを
得るステップと、前記少なくとも１つの意味単位をユー
ザに表示するステップと、前記少なくとも１つの意味単
位に関連付けられたアクセス・ポインタを使って前記要
素を操作するステップと、を含む、方法。（１３）前記要素は、前記要素を操作することによって
アクセスされ、検索され、開かれ、表示され、または読
戻される、前記（１２）記載の方法。（１４）前記要素は、コンピュータのマウス、コンピュ
ータ・キーボードのキー、またはコンピュータ・キーボ
ードのキーの組み合わせを使って操作される、前記（１
２）記載の方法。（１５）前記データベース・システムは、フラクタル階
層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るときに問い
合わせられる知識データベースを含む、前記（１２）記
載の方法。（１６）前記入力文字列はキーワードを含む、前記（１
２）記載の方法。（１７）前記入力文字列はテキスト情報である、前記
（１２）記載の方法。（１８）前記データベース・システムは、フラクタル階
層構造を持つ知識データベースを含み、該知識データベ
ースに問い合わせることによって前記テキスト情報が評
価される、前記（１７）記載の方法。（１９）前記ローカル・ネットワークは、前記入力ネッ
トワークを考慮することによって前記インデックス・デ
ータベース内で定義される、前記（１２）記載の方法。（２０）前記インデックス・データベース内の前記ロー
カル・ネットワークは、論理近傍にある要素を表す意味
単位を含むように定義される、前記（１２）記載の方
法。（２１）前記インデックス・データベース内の前記ロー
カル・ネットワークは、関連付けられた意味単位が含ま
れるように定義される、前記（１２）記載の方法。（２２）データベース・システムに第１要素を追加する
ときフラクタル階層構造を持つインデックス・データベ
ースを生成する方法であって、前記第１要素を記述する
入力文字列を評価し、前記第１要素を表す意味単位を含
む入力ネットワークを得るステップと、前記インデック
ス・データベースを、前記入力ネットワークで識別する
ことによって作成するステップと、前記要素と前記要素
を表す前記意味単位の間に既存のアクセス・ポインタを
維持するかまたは新しいアクセス・ポインタを作成する
ことで前記データベース・システムの前記要素をアクセ
ス可能または検索可能にするステップと、を含む、方
法。（２３）前記入力ネットワークはフラクタル階層構造を
持つ、前記（１２）または（２２）に記載の方法。（２４）前記アクセス・ポインタは、前記データベース
・システムに前記第１要素が保存される物理位置または
論理位置を記述する、前記（２２）記載の方法。（２５）前記第１要素はファイル、前記データベース・
システムはファイル・レポジトリもしくはファイル・デ
ィレクトリ、または前記第１要素はデータベース要素、
前記データベース・システムは複数のデータベース要素
を持つデータベース、または前記第１要素はデータベー
ス、前記データベース・システムはデータベースのデー
タベースである、前記（２２）記載の方法。（２６）フラクタル階層構造を持つ知識データベースを
含むデータベース・システムで使用するためにフラクタ
ル階層構造を持つインデックス・データベースを更新す
る方法であって、前記インデックス・データベースの意
味単位を前記知識データベースの対応物及び対応物の近
傍と比較するステップと、前記知識データベースから少
なくとも１つの意味単位を追加することで前記インデッ
クス・データベースを更新するステップと、または前記
データベース・システムの要素を指し示さない少なくと
も１つの意味単位を削除することで前記インデックス・
データベースを更新するステップと、を含む、方法。（２７）前記インデックス・データベースに追加される
前記知識データベースからの前記少なくとも１つの意味
単位は、前記知識データベースの前記近傍に出現する
が、まだ前記インデックス・データベースに出現しない
意味単位である、前記（２６）記載の方法。（２８）前記近傍は、しきい値と意味距離関数を使用し
て求められる、前記（２６）または（２７）に記載の方
法。（２９）前記インデックス・データベースから削除され
る前記少なくとも１つの意味単位は、前記知識データベ
ースの前記近傍には出現しないが、前記インデックス・
データベースには出現する意味単位である、前記（２
６）記載の方法。（３０）コンピュータで読取れる媒体を含むコンピュー
タ・プログラム・プロダクトであって、前記プログラム
がロードされたとき、フラクタル階層構造を持つインデ
ックス・データベースを含むデータベース・システムに
よってプロシージャを実行するコンピュータ・プログラ
ム・コード手段を含み、該プロシージャは、前記データ
ベース・システムに追加される要素を記述する入力文字
列を評価し、該要素を表す意味単位を含む入力ネットワ
ークを得、前記インデックス・データベースを更新し、
前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するかまたは新しいアクセス・
ポインタを作成することで前記データベース・システム
の前記要素をアクセス可能または検索可能にする、プロ
グラム・プロダクト。（３１）コンピュータ・プログラム要素であって、フラ
クタル階層構造を持つインデックス・データベースを含
むデータベース・システムによってプロシージャを実行
するコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、該
プロシージャは、前記データベース・システムに追加さ
れる要素を記述する入力文字列を評価し、該要素を表す
意味単位を含む入力ネットワークを得、前記インデック
ス・データベースを更新し、前記要素と前記要素を表す
前記意味単位の間に既存のアクセス・ポインタを維持す
るかまたは新しいアクセス・ポインタを作成することで
前記データベース・システムの前記要素をアクセス可能
または検索可能にする、プログラム要素。（３２）前記インデックス・データベースの前記更新
は、前記入力ネットワークの少なくとも１つの意味単位
を前記インデックス・データベースの意味単位に関連付
けることにより行われる、前記（３０）に記載のコンピ
ュータ・プログラム・プロダクト、または前記（３１）
に記載のコンピュータ・プログラム要素。（３３）前記インデックス・データベースの前記更新
は、前記要素を表す前記意味単位または前記入力ネット
ワークを前記インデックス・データベースに追加するこ
とにより行われる、前記（３０）に記載のコンピュータ
・プログラム・プロダクト、または前記（３１）に記載
のコンピュータ・プログラム要素。（３４）前記アクセス・ポインタは、前記データベース
・システムに前記要素が保存される物理位置または論理
位置を記述する、前記（３０）に記載のコンピュータ・
プログラム・プロダクト、または前記（３１）に記載の
コンピュータ・プログラム要素。（３５）前記入力文字列は、評価する前に前記要素の内
容から自動的に導かれる、前記（３０）に記載のコンピ
ュータ・プログラム・プロダクト、または前記（３１）
に記載のコンピュータ・プログラム要素。（３６）前記データベース・システムは、フラクタル階
層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るときに問い
合わせられる知識データベースを含む、前記（３０）に
記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト、または
前記（３１）に記載のコンピュータ・プログラム要素。（３７）コンピュータで読取れる媒体を含むコンピュー
タ・プログラム・プロダクトであって、前記プログラム
がロードされたとき、フラクタル階層構造を持つインデ
ックス・データベースを含むデータベース・システムに
よってプロシージャを実行するコンピュータ・プログラ
ム・コード手段を含み、該プロシージャは、前記データ
ベース・システムの、操作される要素を記述する入力文
字列を受け取り、前記入力文字列を評価して、前記イン
デックス・データベース内の、前記入力文字列が関係す
るとみなされるローカル・ネットワークを、該ローカル
・ネットワークが前記要素を表す少なくとも１つの意味
単位を含むように定義する入力ネットワークを得るステ
ップと、前記少なくとも１つの意味単位をユーザに表示
するステップと、前記少なくとも１つの意味単位に関連
付けられたアクセス・ポインタを使って前記要素を操作
するステップと、を含む、プログラム・プロダクト。（３８）コンピュータ・プログラム要素であって、フラ
クタル階層構造を持つインデックス・データベースを含
むデータベース・システムによってプロシージャを実行
するコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、該
プロシージャは、前記データベース・システムの、操作
される要素を記述する入力文字列を受け取り、前記入力
文字列を評価して、前記インデックス・データベース内
の、前記入力文字列が関係するとみなされるローカル・
ネットワークを、該ローカル・ネットワークが前記要素
を表す少なくとも１つの意味単位を含むように定義する
入力ネットワークを得るステップと、前記少なくとも１
つの意味単位をユーザに表示するステップと、前記少な
くとも１つの意味単位に関連付けられたアクセス・ポイ
ンタを使って前記要素を操作するステップと、を含む、
プログラム要素。（３９）前記要素は、前記要素を操作することによって
アクセスされ、検索され、開かれ、表示され、または読
戻される、前記（３７）に記載のコンピュータ・プログ
ラム・プロダクト、または前記（３８）に記載のコンピ
ュータ・プログラム要素。（４０）データベース・システムで使用するために、第
１要素が追加されるときフラクタル階層インデックス・
データベースを生成し、コンピュータで読取れる媒体を
含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
前記プログラムがロードされたとき、前記データベース
・システムによってプロシージャを実行するコンピュー
タ・プログラム・コード手段を含み、該プロシージャ
は、前記第１要素を記述する入力文字列を評価し、前記
第１要素を表す意味単位を含む入力ネットワークを得る
ステップと、前記インデックス・データベースを、前記
入力ネットワークで識別することによって作成するステ
ップと、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に
既存のアクセス・ポインタを維持するか、または新しい
アクセス・ポインタを作成することで前記データベース
・システムの前記要素をアクセス可能または検索可能に
するステップと、を含む、プログラム・プロダクト。（４１）データベース・システムで使用するために、第
１要素が追加されるときフラクタル階層インデックス・
データベースを生成するコンピュータ・プログラム要素
であって、前記データベース・システムによってプロシ
ージャを実行するコンピュータ・プログラム・コード手
段を含み、該プロシージャは、前記第１要素を記述する
入力文字列を評価し、前記第１要素を表す意味単位を含
む入力ネットワークを得るステップと、前記インデック
ス・データベースを、前記入力ネットワークで識別する
ことによって作成するステップと、前記要素と前記要素
を表す前記意味単位の間に既存のアクセス・ポインタを
維持するか、または新しいアクセス・ポインタを作成す
ることで前記データベース・システムの前記要素をアク
セス可能または検索可能にするステップと、を含む、プ
ログラム要素。（４２）フラクタル階層知識データベースを含むデータ
ベース・システムで使用するために、フラクタル階層イ
ンデックス・データベースを更新し、コンピュータで読
取れる媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダク
トであって、前記プログラムがロードされたとき、前記
データベース・システムによってプロシージャを実行す
るコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、該プ
ロシージャは、前記インデックス・データベースの意味
単位を前記知識データベースの対応物及び対応物の近傍
と比較するステップと、前記知識データベースから少な
くとも１つの意味単位を追加することで前記インデック
ス・データベースを更新するステップと、または前記デ
ータベース・システムの要素を指し示さない少なくとも
１つの意味単位を削除することで前記インデックス・デ
ータベースを更新するステップと、を含む、プログラム
・プロダクト。（４３）フラクタル階層知識データベースを含むデータ
ベース・システムで使用するために、フラクタル階層イ
ンデックス・データベースを更新するコンピュータ・プ
ログラム要素であって、前記データベース・システムに
よってプロシージャを実行するコンピュータ・プログラ
ム・コード手段を含み、該プロシージャは、前記インデ
ックス・データベースの意味単位を前記知識データベー
スの対応物及び対応物の近傍と比較するステップと、前
記知識データベースから少なくとも１つの意味単位を追
加することで前記インデックス・データベースを更新す
るステップと、または前記データベース・システムの要
素を指し示さない少なくとも１つの意味単位を削除する
ことで前記インデックス・データベースを更新するステ
ップと、を含む、プログラム要素。（４４）前記入力ネットワークはフラクタル階層構造を
持つ、前記（３０）、（３７）、（４０）、（４２）の
いずれかに記載のコンピュータ・プログラム・プロダク
ト、または前記（３１）、（３８）、（４１）、（４
３）のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム要
素。（４５）データベース・システムであって、フラクタル
階層インデックス・データベースと、処理装置と、を含
み、該処理装置は、前記データベース・システムに追加
される要素Ｅ１を記述する入力文字列を評価し、該要素
Ｅ１を表す意味単位ＳＵ１を含む入力ネットワークを
得、前記インデックス・データベースを更新し、前記要
素Ｅ１と前記要素Ｅ１を表す前記意味単位ＳＵ１の間に
既存のアクセス・ポインタを維持するか、または新しい
アクセス・ポインタを作成することで、前記データベー
ス・システムの前記要素Ｅ１をアクセス可能または検索
可能にする、データベース・システム。（４６）データベース・システムであって、フラクタル
階層インデックス・データベースと、処理装置と、を含
み、該処理装置は、前記データベース・システムの、操
作される要素Ｅ１を記述する入力文字列を受け取り、前
記入力文字列を評価し、前記入力文字列が関係するとみ
なされる前記インデックス・データベース内のローカル
・ネットワークを、該ローカル・ネットワークが前記要
素Ｅ１を表す少なくとも１つの意味単位ＳＵ１を含むよ
うに定義する入力ネットワークを得、前記少なくとも１
つの意味単位ＳＵ１をユーザに表示し、前記少なくとも
１つの意味単位ＳＵ１に関連付けられたアクセス・ポイ
ンタを使って前記要素Ｅ１を操作する、データベース・
システム。（４７）処理装置を含むデータベース・システムであっ
て、前記データベース・システムに追加される第１要素
Ｅ１を記述する入力文字列を評価し、前記第１要素Ｅ１
を表す意味単位ＳＵ１を含む入力ネットワークを得、フ
ラクタル階層インデックス・データベースを前記入力ネ
ットワークで識別することによって作成し、前記第１要
素Ｅ１と前記第１要素Ｅ１を表す前記意味単位ＳＵ１の
間に既存のアクセス・ポインタを維持するかまたは新し
いアクセス・ポインタを作成することで、前記データベ
ース・システムの前記要素Ｅ１をアクセス可能または検
索可能にする、データベース・システム。（４８）データベース・システムであって、フラクタル
階層知識データベースと、フラクタル階層インデックス
・データベースと、処理装置と、を含み、前記インデッ
クス・データベースの意味単位を前記知識データベース
の対応物及び対応物の近傍と比較し、前記知識データベ
ースから少なくとも１つの意味単位を追加することで前
記インデックス・データベースを更新するか、または前
記データベース・システムの要素を指し示さない少なく
とも１つの意味単位を削除することで前記インデックス
・データベースを更新する、データベース・システム。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に従ったフラクタル階層知識データベー
ス（知識データベース、インデックス・データベース
等）の要素（意味単位）を示す図である。連結オブジェ
クトは特別な意味単位であり、他の連結オブジェクトを
介して他の意味単位から指し示すことができる。

【図２】本発明に従った第１実施例の図である。

【図３】本発明に従った第２実施例の図である。

【図４】本発明に従った第３実施例の図である。

【図５】本発明の実施例に従って、入力文字列（クエ
リ）が入力ネットワークにどのように変換されるかを示
す図である。

【図６】本発明の実施例に従って入力文字列（クエリ）
が入力ネットワークにどのように変換されるかを示す図
である。

【図７】本発明に従ったフラクタル階層知識データベー
スを示す図である。

【図８】本発明に従って、‘plant₁’の継承された属性
と関係を示す図である。

【図９】本発明に従った‘plant₁’の分類とそのまわり
のローカル・ネットワークを示す図である。

【図１０】本発明に従って、‘plant₂’の継承された属
性と関係を示す図である。

【図１１】本発明に従った‘plant₂’の分類とそのまわ
りのローカル・ネットワークを示す図である。

【図１２】本発明に従って、‘meadow’の継承された属
性と関係を示す図である。

【図１３】本発明に従った‘meadow’の分類とそのまわ
りのローカル・ネットワークを示す図である。

【図１４】本発明に従って、文１の結果的意味ネットワ
ークを示す図である。

【符号の説明】

１オブジェクト２属性３接続、連結オブジェクト４属性接続５役割接続６水平交換７水平関係８スケーリング交換９スケーリング関係１０データベース・システム１１知識データベース１２入力文字列１３インデックス・データベース１４、１９意味プロセッサ１５出力１６ユーザ１７意味プリプロセッサ１８入力ネットワーク２０出力ネットワーク２１データベース２３バイパス

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｆ 15/401 ３４０Ａ (72)発明者ピーター・ブロークスイス、シィ・エイチ−8134 アドリスウィル、ビューチェルリング 13 (72)発明者ジョルガン・クレンクスイス、シィ・エイチ−8134 アドリスウィル、トベルホフ７

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】フラクタル階層構造を持つインデックス・
データベースを含むデータベース・システムに要素を追
加する方法であって、前記要素を記述する入力文字列を評価して、前記要素を
表す意味単位を含む入力ネットワークを得るステップ
と、前記インデックス・データベースを更新するステップ
と、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するまたは新しいアクセス・ポ
インタを作成することにより、前記データベース・シス
テムの前記要素をアクセス可能または検索可能にするス
テップと、を含む、方法。
【請求項２】前記インデックス・データベースの前記更
新ステップは、前記入力ネットワークの少なくとも１つ
の意味単位を前記インデックス・データベースの意味単
位に関連付けることにより行われる、請求項１記載の方
法。
【請求項３】前記インデックス・データベースの前記更
新ステップは、前記意味単位または前記入力ネットワー
クを前記インデックス・データベースに追加することに
より行われる、請求項１記載の方法。
【請求項４】前記入力ネットワークはフラクタル階層構
造を持つ、請求項１記載の方法。
【請求項５】前記アクセス・ポインタは、前記データベ
ース・システムに前記要素が保存される物理位置または
論理位置を記述する、請求項１記載の方法。
【請求項６】前記インデックス・データベースを前記要
素を表す前記意味単位で更新することにより前記要素が
前記データベース・システムに論理的に追加される、請
求項１記載の方法。
【請求項７】前記要素はファイル、前記データベース・
システムはファイル・レポジトリもしくはファイル・デ
ィレクトリ、または前記要素はデータベース要素、前記
データベース・システムは複数のデータベース要素を持
つデータベース、または前記要素はデータベース、前記
データベース・システムはデータベースのデータベース
である、請求項１記載の方法。
【請求項８】前記意味単位はどの階層でも同種である、
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項９】前記入力文字列は、評価する前に前記要素
の内容から自動的に導かれる、請求項１乃至請求項４の
いずれかに記載の方法。
【請求項１０】前記データベース・システムは、フラク
タル階層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るとき
に問い合わせられる知識データベースを含む、請求項１
乃至請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】前記入力ネットワークは、前記要素に関
係するとみなされる前記知識データベースまたは前記イ
ンデックス・データベースに与えられる少なくとも１つ
の意味単位を含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】フラクタル階層構造を持つインデックス
・データベースを含むデータベース・システムに置かれ
た要素を操作する方法であって、前記要素を記述する入力文字列を受け取るステップと、前記入力文字列を評価して、前記インデックス・データ
ベース内の、前記入力文字列が関係するとみなされるロ
ーカル・ネットワークを、該ローカル・ネットワークが
前記要素を表す少なくとも１つの意味単位を含むように
定義する入力ネットワークを得るステップと、前記少なくとも１つの意味単位をユーザに表示するステ
ップと、前記少なくとも１つの意味単位に関連付けられたアクセ
ス・ポインタを使って前記要素を操作するステップと、を含む、方法。
【請求項１３】前記要素は、前記要素を操作することに
よってアクセスされ、検索され、開かれ、表示され、ま
たは読戻される、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】前記要素は、コンピュータのマウス、コ
ンピュータ・キーボードのキー、またはコンピュータ・
キーボードのキーの組み合わせを使って操作される、請
求項１２記載の方法。
【請求項１５】前記データベース・システムは、フラク
タル階層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るとき
に問い合わせられる知識データベースを含む、請求項１
２記載の方法。
【請求項１６】前記入力文字列はキーワードを含む、請
求項１２記載の方法。
【請求項１７】前記入力文字列はテキスト情報である、
請求項１２記載の方法。
【請求項１８】前記データベース・システムは、フラク
タル階層構造を持つ知識データベースを含み、該知識デ
ータベースに問い合わせることによって前記テキスト情
報が評価される、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】前記ローカル・ネットワークは、前記入
力ネットワークを考慮することによって前記インデック
ス・データベース内で定義される、請求項１２記載の方
法。
【請求項２０】前記インデックス・データベース内の前
記ローカル・ネットワークは、論理近傍にある要素を表
す意味単位を含むように定義される、請求項１２記載の
方法。
【請求項２１】前記インデックス・データベース内の前
記ローカル・ネットワークは、関連付けられた意味単位
が含まれるように定義される、請求項１２記載の方法。
【請求項２２】データベース・システムに第１要素を追
加するときフラクタル階層構造を持つインデックス・デ
ータベースを生成する方法であって、前記第１要素を記述する入力文字列を評価し、前記第１
要素を表す意味単位を含む入力ネットワークを得るステ
ップと、前記インデックス・データベースを、前記入力ネットワ
ークで識別することによって作成するステップと、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するかまたは新しいアクセス・
ポインタを作成することで前記データベース・システム
の前記要素をアクセス可能または検索可能にするステッ
プと、を含む、方法。
【請求項２３】前記入力ネットワークはフラクタル階層
構造を持つ、請求項１２または請求項２２に記載の方
法。
【請求項２４】前記アクセス・ポインタは、前記データ
ベース・システムに前記第１要素が保存される物理位置
または論理位置を記述する、請求項２２記載の方法。
【請求項２５】前記第１要素はファイル、前記データベ
ース・システムはファイル・レポジトリもしくはファイ
ル・ディレクトリ、または前記第１要素はデータベース
要素、前記データベース・システムは複数のデータベー
ス要素を持つデータベース、または前記第１要素はデー
タベース、前記データベース・システムはデータベース
のデータベースである、請求項２２記載の方法。
【請求項２６】フラクタル階層構造を持つ知識データベ
ースを含むデータベース・システムで使用するためにフ
ラクタル階層構造を持つインデックス・データベースを
更新する方法であって、前記インデックス・データベースの意味単位を前記知識
データベースの対応物及び対応物の近傍と比較するステ
ップと、前記知識データベースから少なくとも１つの意味単位を
追加することで前記インデックス・データベースを更新
するステップと、または前記データベース・システムの
要素を指し示さない少なくとも１つの意味単位を削除す
ることで前記インデックス・データベースを更新するス
テップと、を含む、方法。
【請求項２７】前記インデックス・データベースに追加
される前記知識データベースからの前記少なくとも１つ
の意味単位は、前記知識データベースの前記近傍に出現
するが、まだ前記インデックス・データベースに出現し
ない意味単位である、請求項２６記載の方法。
【請求項２８】前記近傍は、しきい値と意味距離関数を
使用して求められる、請求項２６または請求項２７に記
載の方法。
【請求項２９】前記インデックス・データベースから削
除される前記少なくとも１つの意味単位は、前記知識デ
ータベースの前記近傍には出現しないが、前記インデッ
クス・データベースには出現する意味単位である、請求
項２６記載の方法。
【請求項３０】コンピュータで読取れる媒体を含むコン
ピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記プログラムがロードされたとき、フラクタル階層構
造を持つインデックス・データベースを含むデータベー
ス・システムによってプロシージャを実行するコンピュ
ータ・プログラム・コード手段を含み、該プロシージャ
は、前記データベース・システムに追加される要素を記述す
る入力文字列を評価し、該要素を表す意味単位を含む入
力ネットワークを得、前記インデックス・データベースを更新し、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するかまたは新しいアクセス・
ポインタを作成することで前記データベース・システム
の前記要素をアクセス可能または検索可能にする、プログラム・プロダクト。
【請求項３１】コンピュータ・プログラム要素であっ
て、フラクタル階層構造を持つインデックス・データベース
を含むデータベース・システムによってプロシージャを
実行するコンピュータ・プログラム・コード手段を含
み、該プロシージャは、前記データベース・システムに追加される要素を記述す
る入力文字列を評価し、該要素を表す意味単位を含む入
力ネットワークを得、前記インデックス・データベースを更新し、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するかまたは新しいアクセス・
ポインタを作成することで前記データベース・システム
の前記要素をアクセス可能または検索可能にする、プロ
グラム要素。
【請求項３２】前記インデックス・データベースの前記
更新は、前記入力ネットワークの少なくとも１つの意味
単位を前記インデックス・データベースの意味単位に関
連付けることにより行われる、請求項３０に記載のコン
ピュータ・プログラム・プロダクト、または請求項３１
に記載のコンピュータ・プログラム要素。
【請求項３３】前記インデックス・データベースの前記
更新は、前記要素を表す前記意味単位または前記入力ネ
ットワークを前記インデックス・データベースに追加す
ることにより行われる、請求項３０に記載のコンピュー
タ・プログラム・プロダクト、または請求項３１に記載
のコンピュータ・プログラム要素。
【請求項３４】前記アクセス・ポインタは、前記データ
ベース・システムに前記要素が保存される物理位置また
は論理位置を記述する、請求項３０に記載のコンピュー
タ・プログラム・プロダクト、または請求項３１に記載
のコンピュータ・プログラム要素。
【請求項３５】前記入力文字列は、評価する前に前記要
素の内容から自動的に導かれる、請求項３０に記載のコ
ンピュータ・プログラム・プロダクト、または請求項３
１に記載のコンピュータ・プログラム要素。
【請求項３６】前記データベース・システムは、フラク
タル階層構造を持ち、前記入力ネットワークを得るとき
に問い合わせられる知識データベースを含む、請求項３
０に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト、ま
たは請求項３１に記載のコンピュータ・プログラム要
素。
【請求項３７】コンピュータで読取れる媒体を含むコン
ピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記プログラムがロードされたとき、フラクタル階層構
造を持つインデックス・データベースを含むデータベー
ス・システムによってプロシージャを実行するコンピュ
ータ・プログラム・コード手段を含み、該プロシージャ
は、前記データベース・システムの、操作される要素を記述
する入力文字列を受け取り、前記入力文字列を評価して、前記インデックス・データ
ベース内の、前記入力文字列が関係するとみなされるロ
ーカル・ネットワークを、該ローカル・ネットワークが
前記要素を表す少なくとも１つの意味単位を含むように
定義する入力ネットワークを得るステップと、前記少なくとも１つの意味単位をユーザに表示するステ
ップと、前記少なくとも１つの意味単位に関連付けられたアクセ
ス・ポインタを使って前記要素を操作するステップと、を含む、プログラム・プロダクト。
【請求項３８】コンピュータ・プログラム要素であっ
て、フラクタル階層構造を持つインデックス・データベース
を含むデータベース・システムによってプロシージャを
実行するコンピュータ・プログラム・コード手段を含
み、該プロシージャは、前記データベース・システムの、操作される要素を記述
する入力文字列を受け取り、前記入力文字列を評価して、前記インデックス・データ
ベース内の、前記入力文字列が関係するとみなされるロ
ーカル・ネットワークを、該ローカル・ネットワークが
前記要素を表す少なくとも１つの意味単位を含むように
定義する入力ネットワークを得るステップと、前記少なくとも１つの意味単位をユーザに表示するステ
ップと、前記少なくとも１つの意味単位に関連付けられたアクセ
ス・ポインタを使って前記要素を操作するステップと、を含む、プログラム要素。
【請求項３９】前記要素は、前記要素を操作することに
よってアクセスされ、検索され、開かれ、表示され、ま
たは読戻される、請求項３７に記載のコンピュータ・プ
ログラム・プロダクト、または請求項３８に記載のコン
ピュータ・プログラム要素。
【請求項４０】データベース・システムで使用するため
に、第１要素が追加されるときフラクタル階層インデッ
クス・データベースを生成し、コンピュータで読取れる
媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであ
って、前記プログラムがロードされたとき、前記データベース
・システムによってプロシージャを実行するコンピュー
タ・プログラム・コード手段を含み、該プロシージャ
は、前記第１要素を記述する入力文字列を評価し、前記第１
要素を表す意味単位を含む入力ネットワークを得るステ
ップと、前記インデックス・データベースを、前記入力ネットワ
ークで識別することによって作成するステップと、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するか、または新しいアクセス
・ポインタを作成することで前記データベース・システ
ムの前記要素をアクセス可能または検索可能にするステ
ップと、を含む、プログラム・プロダクト。
【請求項４１】データベース・システムで使用するため
に、第１要素が追加されるときフラクタル階層インデッ
クス・データベースを生成するコンピュータ・プログラ
ム要素であって、前記データベース・システムによってプロシージャを実
行するコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、
該プロシージャは、前記第１要素を記述する入力文字列を評価し、前記第１
要素を表す意味単位を含む入力ネットワークを得るステ
ップと、前記インデックス・データベースを、前記入力ネットワ
ークで識別することによって作成するステップと、前記要素と前記要素を表す前記意味単位の間に既存のア
クセス・ポインタを維持するか、または新しいアクセス
・ポインタを作成することで前記データベース・システ
ムの前記要素をアクセス可能または検索可能にするステ
ップと、を含む、プログラム要素。
【請求項４２】フラクタル階層知識データベースを含む
データベース・システムで使用するために、フラクタル
階層インデックス・データベースを更新し、コンピュー
タで読取れる媒体を含むコンピュータ・プログラム・プ
ロダクトであって、前記プログラムがロードされたとき、前記データベース
・システムによってプロシージャを実行するコンピュー
タ・プログラム・コード手段を含み、該プロシージャ
は、前記インデックス・データベースの意味単位を前記知識
データベースの対応物及び対応物の近傍と比較するステ
ップと、前記知識データベースから少なくとも１つの意味単位を
追加することで前記インデックス・データベースを更新
するステップと、または前記データベース・システムの
要素を指し示さない少なくとも１つの意味単位を削除す
ることで前記インデックス・データベースを更新するス
テップと、を含む、プログラム・プロダクト。
【請求項４３】フラクタル階層知識データベースを含む
データベース・システムで使用するために、フラクタル
階層インデックス・データベースを更新するコンピュー
タ・プログラム要素であって、前記データベース・システムによってプロシージャを実
行するコンピュータ・プログラム・コード手段を含み、
該プロシージャは、前記インデックス・データベースの意味単位を前記知識
データベースの対応物及び対応物の近傍と比較するステ
ップと、前記知識データベースから少なくとも１つの意味単位を
追加することで前記インデックス・データベースを更新
するステップと、または前記データベース・システムの
要素を指し示さない少なくとも１つの意味単位を削除す
ることで前記インデックス・データベースを更新するス
テップと、を含む、プログラム要素。
【請求項４４】前記入力ネットワークはフラクタル階層
構造を持つ、請求項３０、請求項３７、請求項４０、請
求項４２のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム
・プロダクト、または請求項３１、請求項３８、請求項
４１、請求項４３のいずれかに記載のコンピュータ・プ
ログラム要素。
【請求項４５】データベース・システムであって、フラクタル階層インデックス・データベースと、処理装置と、を含み、該処理装置は、前記データベース・システムに追加される要素Ｅ１を記
述する入力文字列を評価し、該要素Ｅ１を表す意味単位
ＳＵ１を含む入力ネットワークを得、前記インデックス・データベースを更新し、前記要素Ｅ１と前記要素Ｅ１を表す前記意味単位ＳＵ１
の間に既存のアクセス・ポインタを維持するか、または
新しいアクセス・ポインタを作成することで、前記デー
タベース・システムの前記要素Ｅ１をアクセス可能また
は検索可能にする、データベース・システム。
【請求項４６】データベース・システムであって、フラクタル階層インデックス・データベースと、処理装置と、を含み、該処理装置は、前記データベース・システムの、操作される要素Ｅ１を
記述する入力文字列を受け取り、前記入力文字列を評価し、前記入力文字列が関係すると
みなされる前記インデックス・データベース内のローカ
ル・ネットワークを、該ローカル・ネットワークが前記
要素Ｅ１を表す少なくとも１つの意味単位ＳＵ１を含む
ように定義する入力ネットワークを得、前記少なくとも１つの意味単位ＳＵ１をユーザに表示
し、前記少なくとも１つの意味単位ＳＵ１に関連付けられた
アクセス・ポインタを使って前記要素Ｅ１を操作する、データベース・システム。
【請求項４７】処理装置を含むデータベース・システム
であって、前記データベース・システムに追加される第１要素Ｅ１
を記述する入力文字列を評価し、前記第１要素Ｅ１を表
す意味単位ＳＵ１を含む入力ネットワークを得、フラクタル階層インデックス・データベースを前記入力
ネットワークで識別することによって作成し、前記第１要素Ｅ１と前記第１要素Ｅ１を表す前記意味単
位ＳＵ１の間に既存のアクセス・ポインタを維持するか
または新しいアクセス・ポインタを作成することで、前
記データベース・システムの前記要素Ｅ１をアクセス可
能または検索可能にする、データベース・システム。
【請求項４８】データベース・システムであって、フラクタル階層知識データベースと、フラクタル階層インデックス・データベースと、処理装置と、を含み、前記インデックス・データベースの意味単位を前記知識
データベースの対応物及び対応物の近傍と比較し、前記知識データベースから少なくとも１つの意味単位を
追加することで前記インデックス・データベースを更新
するか、または前記データベース・システムの要素を指
し示さない少なくとも１つの意味単位を削除することで
前記インデックス・データベースを更新する、データベース・システム。