JPH02270067A - インテリジェント問合せシステム - 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】 本発明はインテリジェント問合せシステム、特に、本体
コンピュータのデータベースをサーチするための入力デ
バイスとして機能するパーソナル・コンピュータに組込
まれ、多目的ワード解析プログラムを利用することによ
り例えば問合せのようなユーザの自然言語を翻訳し、短
縮データベースから予備サーチの結果を、本体コンピュ
ータ・データベースから拡張サーチの結果を提示し、必
要に応じ、エキスパート・システム・フィードバックを
介してユーザが問合せを明確にし、さらに定義すること
を可能にするガイダンスを提供するユーザ会話システム
に係わる。

今日、コンピュータは着実にその用途を広げ、重要性を
増しつつあり、既にコンピュータ及び／またはコンピュ
ータ・プログラムに関する豊富な経験を持つ人々だけで
なく、コンピュータ技術に暗く、従って、コンピュータ
との会話と云われて尻ごみするような人々でもこの装置
を駆使できねばならない。定石的なコンピュータ使用の
心得を学ばせるよりも、種々の形でサーチをリクエスト
する多様なユーザにコンピュータを順応させるような手
段を提供すべきである。本体コンピュータを使用する時
間あたりのコストが高いことにかんがみ、必要不可欠の
場合にのみ、かつ充分な準備でユーザを本体データベー
スとインターフェースさせる本体データベース・サーチ
手段を設けざるを得ない。

本発明の主な目的は可変フォーマットのセンテンスから
データベースのサーチに好適な問合せを作成する問合せ
システム及び問合せ方法を提供することにある。

この目的を達成するため、本発明は本体データベース、
本体データベースのための本体データベース・マネジャ
ー、短縮データベース、及び短縮データベースのための
データベース・マネジャーを有するシステム用のインテ
リジェント問合せ方法であって、（ａ）　　入力された
問合せを構文解析し、問合せに含まれる１つまたは２つ
以上のフレーズを識別することにより識別済みフレーズ
の問合せ・フレーズを作成し；（ｂ）　　識別済みフレ
ーズの問合せをデータベース・マネジャーに供給し；（
ｃ）　　ユーザの要請に応じて識別済みフレーズの問合
せを本体データベース・マネジャーに供給し；（ｄ）　
　サーチ結果をユーザに提示する段階から成ることを特
徴とするインテリジェント問合せ方法を提案する。

本発明はまた、本体データベースのサーチを行うための
本体データベース・マネジャー、及びマイクロコンピュ
ータ・システムを含む本体コンピュータ・システムに接
続されたインテリジェント問合せシステムであって、前
記マイクロコンピュータ・システムが本体データベース
の短縮版である短縮データベースと；サーチ・問合せに
基づいて前記短縮データベースをサーチするデータベー
ス・マネジャー手段と；汎用フレーズ・ディクショナリ
・データベースと；ドメイン・ディクショナリ・データ
ベースと：汎用ディクショナリ・データベース及びドメ
イン・ディクショナリ・データベースを利用してサーチ
問合せを作成し、サーチ問合せを前記データベース・マ
ネジャー手段に供給し、ユーザの要請に応じてサーチ問
合せを前記本体データベース・マネジャーに供給し、結
果をユーザに提示する問合せ分析手段 を含むことを特徴とするインテリジェント問合せシステ
ムを提案する。

本体コンピュータ及びそのデータベースに問合せするこ
とのできるパーソナル・コンピュータに本発明のインテ
リジェント問合せシステムは実用に供して益するところ
多大である。本発明のシステムは本体コンピュータ・デ
ータベースのフロント・エンド・プロセッサとして会話
式で作用してサーチのための問合せを作成し、構文解析
手段を利用することによりドメイン・ディクショナリ及
び汎用ディクショナリに従ってユーザ自然言語のような
ドメインのより制限された問合せを翻訳する。作成され
た問合せが充分に制限されたものかまたは狭いもとであ
れば、パーソナル・コンピュータに記憶されている局部
短縮データベースが本体コンピュータを塞ぐことなく回
答を提供することができる０問合せの範囲が広ければ、
この問合せに対する回答は本体コンピュータによって与
えられる。問合せ作成の過程において、本発明のシステ
ムはエキスパート・システム・フィードバックを介して
ユーザが問合せを明確にし、再定義限定するためのガイ
ダンスを提供する。

以上に述べた本発明の目的及び利点はその他の目的及び
利点と共に、添付図面を参照して以下に詳述する構成及
び作用に反映されている。なお、添付図面中同じ部分に
は同じ参照番号を付しである。

本発明の内容は添付図面に示す好ましい実施例に関する
説・明から容易に理解されるであろう。

本発明は本体データベースへのアクセスに利用されるデ
ータベース問合せシステムの一部として作用するインテ
リジェント問合せシステムであり、特にコンピュータ・
ベースの教育用ソフトウェアのための情報分配に好適で
ある。第１図には本体コンピュータ１０と接続した状態
で本発明システムを示した。インテリジェント問合せシ
ステムはパーソナル・コンピュータ１２に組込まれ、ユ
−ザの自然言語のような問合せを翻訳するために汎用デ
ィクショナリ１６及びドメイン・ディクショナリ１８を
アクセスするインテリジェント問合せシステム・プログ
ラムまたはドライバ１４を含む。汎用ディクショナリ１
６は広く使用されるワード及びフレーズ（事実）の定義
だけでなく、ドライバ１４がユーザの問合せを翻訳する
ために使用する法則（事実）をも含む。ドメイン・ディ
クショナリ１８はサーチ・ドメインにおいて重要な専門
語の定義及びドメインに含まれる問合せを翻訳するのに
必要な特殊な法則（事実）を含む取替え可能なディクシ
ョナリである。

問合せが翻訳され、その範囲が狭ければ、ドライバ１４
と同じ言語で書かれているＤ−ベース−！！データベー
ス・マネージメント・プログラムまたはマネジャーのよ
うな局部データベース・マネジャー２０が問合せを利用
して短縮データベース２２から所要の情報を得る。もし
問合わせが短縮データベースからの回答が不可能なくら
いに広い範囲に亘るなら、インテリジェント問合せドラ
イバ１４は本体コンピュータの物理的データベース２６
をアクセスする例えばＤ−ベース１１または５ｅｑｕｅ
１のようなデータベース・マネジャー２４に問合せを送
る。パーソナル・コンピュータとしては、少なくとも５
１２バイトのメモリを有する例えばＩＢＭＰＣ／ＡＴの
ようなシステムが好ましい。

インテリジェント問合せシステム用の言語またはドライ
バ／推論手段としてはＭＩＣＲＯ−ＰＲＯＬＯＧが好ま
しい。中でも好適なバージョンはり。

ｇｌｃ　Ｐｒｏｇｒａｍ　Ａｓ５ｏｃｉａｔｅｓ、　Ｌ
ｔｄ、、　Ｔｒｉｎｉｔｙ　Ｒｏａｄ。

しｏｎｄｏｎの製品Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏｌｏｇ　Ｐｒｏ
ｆｅｓｓｉｏｎａｌ　３．１である。ほかに、例えばＬ
ＩＳＰのようなリスト処理言語も好適な言語である。

インテリジェント問合せシステムは本体コンピュータの
データベースをサーチするための人力デバイスとして使
用される会話型パーソナル・コンピュータ・システムで
あり、多目的ワード構文解析プログラムを利用すること
によりユーザの自然言語のような問合せを翻訳し、短縮
データベースから予備サーチ結果を提示し、必要に応じ
、エキスパート・システム・フィードバックを介して、
ユーザが問合せを明確化すなわち再定義するためのガイ
ダンスを提供する。このシステムはコンピュータ経験の
乏しいユーザにとって便利であるだけでなく、有効な問
合せを作成、処理するためのコンピュータ時間を本体コ
ンピュータから、利用し易くかつ経費が少なくてすむパ
ーソナル・コンピュータヘシフトする。

第２図はインテリジェント問合せシステムの全体的なフ
ローチャートである。ユーザが自然言語文から成る問合
せを入力（３０）すると、問合せはインタープリタに供
給される（３２）。インタープリタはこの問合せを一連
の予想されるフレーズ及びキーワードと比較することに
よって翻訳する。これらのワード及びフレーズは２つの
インタープリタ・データベース、即ち、汎用ディクショ
ナリ１６及びドメイン・ディクショナリ１８のいずれか
に含まれる。小さい汎用ディクショナリ（第３図）はあ
らゆる文に使用できる共通ワード（即ち、前置詞、代名
詞、・・・）を含んでいる。太きいドメイン・ディクシ
ョナリ１８（Ｍ４図）は特定分野に固有の複数ワード（
即ち、ある分野の専門語）を含んでいる。このシステム
は例えば、−連のコンピュータ・ベース教育課程を本体
コンピュータによりサーチするための簡単な問合せの作
成に利用される。“ａｐｐｌａ”及び“ｕｓｅｒ”のよ
うなワードはこの分野またはドメインとは異なる分野ま
たはドメインでは異なる意味を持つことになる。これら
のディクショナリを使用して問合せを検査することによ
り、ワード及びフォーマットを本体コンピュータ・デー
タベースのサーチに適合した状態にする。

このシステムの顕著な長所は関連のドメイン・ディクシ
ョナリに変えるだけでいかなる主題でもアドレスできる
ように専門語を含むドメイン・ディクショナリを別のデ
ィクショナリに交換できることにある。

問合せのワード／フレーズが残らずこれら２つのディク
ショナリに含まれていない場合、プログラムは分岐して
システムがユーザの意図を推量できるかどうかを判断し
く３６）　、もし識別できる語があれば、本発明システ
ムは識別済みワードを利用して適正な推量を行う（４０
）。本発明システラはまた、あいまい性の明確化に役立
つ示唆を行う。本発明システムは未知ワードを一度に１
つだけ推量し、すべての未知ワードが推量されるまでス
テップ３２へ再循環する（即ち、３２，３４．３６．４
０．３２ループを辿る）。１例として、Ｍｒ、Ｘの著作
になる教育課程をリクエストする問合せが考えられる。

Ｍｒ、Ｘはディクショナリ中に含まれていないが、問合
せの残り部分は・Ｍｒ、Ｘが著者名であることを示唆す
るから、問合せの残り部分を検討することにより、推量
アルゴリズムはＭｒ、Ｘが著者であると推量する。

本発明システムが１つの語も識別しなければ、推量の根
拠となる情報は皆無であり、プログラムは問合せを明確
化するため分岐する。本発明システムはあいまい性を予
測し、ユーザに対して３つのタイプの予想されるエラー
に関して質問するエキスパート・システム４２を含む。

所与のワードが多重的な定義を有する（即ち、“ＢＡＳ
ＩＣ”はコンピュータ言語であると同時に’　ｆｕｎｄ
ａｍｅｎｔａｌ”と同義でもある）という意味で本来的
に多義なワードがある。予想される第２タイプのエラー
は問合せが余りに漠然としていることから起こるもので
ある（即ち、ＩＢＭはパーソナル・コンピュータを意味
することもコンピュータ言語を意味することもある）。

いずれの場合にも、プログラムが分岐してあいまい性を
ハイライトしく４４）、ユーザの人力をリクエストする
。ユーザの意図が明らかになったら、入力を利用して問
合せを修正しく４６）、この問合せを再びインタープリ
タ３２にかける。

もう１つの予想されるエラーは“ｄｅａｄ　ａｎｄ　（
行き詰り）”４８である。この場合、問合せ中に全く未
知の、しかも同じ問合せ中の他のワード／フレーズから
も識別不能なワードが含まれている。

即ち、もはや、あいまいな語でもなければ内容が一船釣
過ぎる語でもない。プログラムは先ずユーザに対してこ
の未知項が是非とも定義しなければならない程重要であ
るかどうかを質問する（５０）。もしそれ程重要でなけ
らば、その語は無用のワードとして標識を付され、イン
タープリタはこれを故意に無視する。もし前記の語が重
要な語なら、プログラムは一定のメニューに従って多重
選択シーケンスによってその正確な意味を求める。

この方法によって用語を“定義“する（５４）と、この
定義はユーザ・セツションの時間に亘って持続し、他の
セツションからの情報と共に累積されるから、検査の結
果、頻度の高いワード関係が明らかになれば、これに応
じてディクショナリが修正される。インテリジェント問
合せシステムの目標は自然言語問合せに順応できること
にあるから、この固定メニューはあくまでも最後の手段
として使用される。ある語が定義される（５４）か標識
を付される（５２）かに関係なく、問合せは再びインタ
ープリタにかけられる（３２）。この明確化プロセスは
インタープリタが完全に理解できない語が現われるごと
に行われる。

この時点まで、本発明システムは本体データベースのサ
ーチができる限り有効に行われるようにユーザの問合せ
を検討し、修正するのに利用されただけであり、サーチ
が成功裡に行われたか否かは未だ示されていない。多く
の場合、本体コンピュータを使用してデータベースをサ
ーチしようとするとデータベースが大型化せざるを得な
い。また、ユーザがサーチを少数の入力項目に絞込むま
では各入力項目ごとに通りいっぺんの情報だけを検討す
ると考えられる。従って、この通りいつさんの情報を本
体データベースから収集し、このような短縮データ（第
５図）をユーザのパーソナル・コンピュータのメモリに
記憶させることができる。インタープリタ／エキスパー
ト・システムと短縮カタログを併用することにより、ユ
ーザに本体データベースの内容を指示することができる
。

本体データベースがコンピュータ・ベース教育課程に関
する情報を含んでいるなら、短縮カタログは第５図に示
すように主題、著者及び価格を含むことができる。この
種の情報はいずれもユーザが関心を抱く情報であり、そ
の意味では、短縮カタログを利用することにより本体デ
ータベースを検討する必要がなくなる。多くの場合、ユ
ーザはより詳細な情報を必要とし、第６図に示すように
本体データベースのアクセスが必要となり、インタープ
リタ／エキスパート・システムと短縮カタログを利用す
ることにより、そのままでも使用できる問合せをさらに
正確に定義することができる。

この時点において、問合せの各用語はインタプリタによ
って理解されており、プログラムはインタプリタが理解
できるこの問合せを先ずスクリーニングする（３４）こ
とにより、先行問合せの継続部分であるかどうかを判定
しく５６）、もし継続部分でなければ、ユーザが意図す
る問合せであることを検証する。もし許容できない問合
せなら、ユーザはこの問合せを修正（４６）すればよい
。もし許容できるなら、本発明システムは問合せを短縮
データベースに提示する。問合せが先行問合せ（即ち、
既に修正、明確化されている）の継続部分である場合に
も同様である。短縮カタログをサーチしたのち、プログ
ラムはユーザに問合せに関するすべての情報を提供する
（６６）。さらに、問合せを正確に満足させる項目がな
い場合に特に有用な関連のカタログ項目も含まれる。例
えば、ユーザに対して“該当項目なし”と告げ、任意選
択の余地を与えないのではなく、プログラムは問合せに
近似の項目リスト、例えば、５５０ドル以下の教育過程
をサーチしている場合に６００ドル以下の教育過程リス
トを呈示し、ユーザはこの提示リストに基づいて関心の
ある項目を選択できるかも知れない。この短縮カタログ
情報だけでユーザの需要を完全に満たすことができる（
６８）なら、ユーザの仕事は完了（７０）である。それ
以上の情報が必要（７２）なら、ユーザは既存の問合せ
を編集するか、あるいはもし問合せに問題がなければこ
れを本体コンピュータで処理（７４）すればよい。本体
コンピュータに問合せを入力すれば、本体カタログに含
まれている項目の詳細な記述が得らえる。

パーソナル・コンピュータが作動準備状態になると、本
発明システムが第７図に示すようにユーザに入力を指令
する（１０２）、指令を下す際の典型的な法則及び述語
は次の通りである。（ＰＰＥｎｔｅｒ　ｙｏｕｒ　ｔｒ
ａｉｎｉｎｇ　ｎｅｅｄ　　：教育需要を人力せよ）　
（ｒｅａｄ　ａｎｓｗｅｒ　：回答を読め）入／出力に
ファイルは使用されない。入力された参考事項はすべて
リストの形で局部メモリに加えられる、入力として、例
えば２つの文章、Ｉ　ｎｅｅｄ　ａ　ｃｏｕｒｓｅ　ｏ
ｎ　ｍａｎａｇｅ＋ｎｅｎｔ：“私は経営に関する過程
を必要とする”または、　Ｉ　ｎｅｅｄ　ａｎｏｔｈｅ
ｒ　ｃｏｕｒｓｅ　ｏｎ　ｔｈｅ　ＩＢＭ　ｃｏｍｐｕ
ｔｅｒ：　”私は１８Ｍコンピュータに関する他の過程
を必要とする。”が考えられる。問合せはユーザから１
ワードずつ到来し、ユーザの入力を読んでこれをリスト
にする付録１ａに示すようなプロログ・コードによって
リストまたはストリングの形で配列される。

ラミング言語で書かれたプログラムとリンクさせ、Ｃ機
能呼出しを利用することによって入／出力を行うという
方法が考えられる。この方法はその作用が比較的迅速で
ある。

２つ以上の問合せを含む入力は変り目ワードにおいて別
々の問合せに分割または分離される（１０４）。汎用デ
ィクショナリ１６に定義されている変・り目ワードはピ
リオドのような句読点または“従って”及び“他方”の
ようなワードである場合が想定される。例えば、汎用デ
ィクショナリ１６、（（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ変り目（
、）））とあり、入力文が″（Ｉ　Ｗａｎｔ　Ａ　Ｍａ
ｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏｕｒｓｅ、　Ｉｔ　５ｈｏｕｌ
ｄ　Ｒｕｎ　Ｏｎ　Ａｎ　ＩＢＭ：経営過程を希望。た
だしＩＢＭを使用）“であるとする。既に最初のピリオ
ドまで文を処理したのであれば、当面の文は（、Ｉｔ　
５ｏｕｌｄ　Ｒｕｎ　Ｏｎ　Ａｎ　ＩＢＭ、）法則は （（フレーズに分割（−ｗｏｒｄ　−ｍｏｒｅ）　−ｍ
ｏｒｅ）　（）　　）（変り目（−ｗｏｒｄ） これを当面の文に適用すると、 （（フレーズに分割（（、ＩＴ　５ＨＯＵＬＤ　ＲＵＮ
　ＯＮ　ＡＮＩＢＭ）　　　（ＩＴ　５ＨＯＵＬＤ　Ｒ
ＵＮ　ＯＮ　ＡＮ　ＩＢＭ）（変り目　（、）） 上記の技術は相違リストと呼ばれ、当業者ならこの技術
に習熟しているであろう。基本的には、必要なのはリス
ト全体と、このリストのうちの、われわれが今検討中の
法則に合わない部分との相違である。換言すると、この
法則から得られるのは１）リストのうち法則に合致する
部分と２）リストの残り部分である。

例えば、もし本発明システムが次のワードが文“Ｉ　Ｗ
ａｎｔ　Ａ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏｕｒｓｅ、”
中の代名詞であるかどうかを検討中であるから、法則か
ら得られるのは代名詞“Ｉ“及び代名詞と前文との相違
、即ち、Ｗａｎｔ　Ａ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏｕ
ｒｓｅ、”である０コードは付録Ｉｂに示す通りである
。なお、本発明システムはユーザの入力全体からスター
トし、これを変り目点において構文解析、即ち、論理フ
レーズに分割する。

問合せを分割する際には、詳細を第８図に関連して後述
するように構文解析を行う（１０６）。

次に、当面の問合せが先行問合せの継続部分であるかど
うかを判定する（ｉｏａ）。即ち、本発明システムはユ
ーザがデータベースから得られる先行の回答に関して質
問しているのかどうかを判定する。当面の問合せが先行
問合せの継続部分であるかどうかを判定するには次の法
則が適用される○　先行問合せが記録されていない場合
○これは最初の問合せまたは再スタート−ＮＥＷ　　Ｑ
ＵＥＲＹ（新しい問合せ）である Ｏ　古い問合せが記録されている場合 Ｏ新しい問合せに古い問合せにも存在する少なくとも１
つの判定基準が存在するならＯこれは古い問合せの継続
部分−０ＬＤ　　ＱＵＥＲＹ（古い問合せ）である さもなければこれはＮＥＷ　　ＱＵＥＲＹ（新しい問合
せ）である Ｏ上記法則は付録Ｉｃに示すような形でプロログに現わ
れる。

もし先行問合せの継続部分でなければ、ユーザはこの問
合せを検証する（１１０）よう指令される。例として上
に挙げた経営過程リクエストの場合、コンピュータは“
あなたは経営を題目とする教育過程を御希望です。この
線に沿ってデータベースをサーチしましょうか？”と答
えるかもしれない。このタスクを行うためのコードは付
録１ｄに示した通りである。

もしユーザが“Ｎｏ″と答えると、コンピュータはリタ
ーンし、付１ｉＩｅに示すようなコードを利用して何が
間違っているのか、何が問合せから抜落ちているのか指
示すようにユーザにリクエストする。

この例では、ユーザの回答として、“１８Ｍコンピュー
タを使用して学習でき、１．０００ドル以下の教育過程
”が想定される。問合せが修正され、データベース・マ
ネジャー２０は第５図の短縮データベースをサーチする
（１１２）ことになる。データベース・マネジャー２０
に渡される問合せは（（Ｑｕｅｒｙ　（（Ｓｅｌｅｃｔ
　ｗｏｒｄｓ））　　（（ｃｒｉｔｅｒｉａ））））と
いう形を取る。その結果、本発明システムは題目が経営
、コンピュータがＩＢＭ　　ＰＣ／ＡＴ、価格が１，０
００ドル以下という判定基準を満たす教育過程を出力す
る（１１４）。即ち、コンピュータは第５図のカタログ
項目１．３及び１゜に記入されている情報を表示する。

ユーザはこのほか、第１２図に関連して詳細を後述する
有用なヒントという形で補足情報をも呈示される。例え
ば、経営を題目とする別の教育過程があり、この教育課
程に使用されるコンピュータは（カタログ項目番号８に
示すように）ＩＢＭ　　ＰＣまたはＩＢＭ　　ＰＣ／Ｘ
Ｔでよいことが表示される。

次に、ユーザは問合せが編集を必要とするかどうかを質
問される（１１６）。問合せに情報を補足するかまたは
問合せから情報を削除したいので編集を必要とするなら
、プロセスは戻ってユーザに補足情報の人力を指令する
（１０２）。そねまでの問合せの既に定義されているワ
ードのリストに補足情報が加えられ、この新しいリスト
が構文解析される。もしユーザが問合せの編集を必要と
しなければ、発見された教育過程に関連する情報がすべ
て出力されるように問合せを本体コンピュータにかける
べきかどうかを質問される（１１８）。もし本体コンピ
ュータにかけるべ診であるなら、特定データベース・マ
ネージャー２４の構文に合わせて問合せが再編成され、
本体コンピュータにかけられ（１２０）、その結果がユ
ーザに表示される（１２２）。問合せの結果が表示され
たら、プロセスはユーザに他の問合せも満たされねばな
らないかどうかを質問する（１２４）。もしその必要が
あれば、プロセスは戻ってユーザにその問合せの入力を
指令する。もしその必要がなければ、プロセスは停止す
る（１２６）。

問合せの構文解析は第８図に示すように第１の問合せか
ら始まる（１４０）。その他の問合せは別に構文解析さ
れ、その際、問合せごとにルーチンがループバックまた
は回帰する。ループの第１段階として、第９図に関連し
て詳しく述べるような問合せの部分またはフレーズが識
別される。問合せ各部に関する以下の説明における用語
“フレーズは問合せ中に使用され、両ディクショナリの
いずれか一方に含まれている１つまたは２つ以上のワー
ド、句読点及びこれらの組合わせから成るいわゆるフレ
ーズをその意味内容として含む。

もし問合せのフレーズを識別できなければ、プロセスは
この問合せフレーズ中の、詳しくは第１０図に関連して
後述するあいまい性の解明（１４４）を試みる。もし問
合せフレーズを識別できないかまたはフレーズのあいま
い性を解明できない場合には、本発明システムは詳しく
は第１１図に関連して後述する未知フレーズの解明（１
４５）を試みる。最初から最後まで問合せを検討したら
、解明部分に該当のデータベース項目を代入し、こうし
て修正され、解明された問合せを先行問合せと比較（１
４８）することにより、問合せが同じかどうかを判定す
る。もし問合せが同じではなく、問合せフレーズの１つ
または２つ以上がもっと明確なフレーズで置換えられた
ことを示すと、問合せが再び検討される。もし問合せが
同じであり、それ以上の構文解析が不可能であることを
示唆すれば、当面の問合せを先行問合せと組合わせる（
１５０）ことによっで車−の問合せを形成する文１　：
　　Ｉ　Ｎｅｅｄ　Ａ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏｕ
ｒｓｅ、私は経営過程を必要とする。を構文解析して下
記問合せを得る。　　（（Ｑｕｅｒｙ問合せ（（Ｔｏｐ
ｉｃ題目）　（ｃａｔａｌｏｇ　Ｎｕｍｂｅｒカタログ
番号））（（＾ｔｔｒｌｂｕｔｅ属性　（Ｔｏｐｉｃ題
目　）　（−）　（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ経営））））
）文２　：　　Ｔｈｅ　Ｃｏ５ｔ　Ｍｕｓｔ　Ｂｅ　＜
　＄５００．経費は５００ドル以下でなければならない
。を構文解析して下記問合せを得る。

（（Ｑｕｅｒｙ　（（Ｐｒｉｃｅ価格）　（ｃａｔａｌ
ｏｇ　Ｎｕａ＋ｂｅｒカタログ番号））　（（Ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ属性　（Ｐｒｌｃｅ価格）（＜）（これを組
合わせると問合せは次のようになる：（（Ｑｕｅｒｙ問
合せ　（（Ｔｏｐｉｃ題目　）　（ｃａｔａｌｏｇ　Ｎ
ｕｍｂｅｒカタログ番号）　（Ｐｒｉｃｅ価格））（（
Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　＠性　（Ｔｏｐｉｃ題目　）　（
−）　（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ経営）） （Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ属性　（Ｐ　ｒ　ｉ　ｃ　ｅ価格
）　（＜）　（５００））プロセスは補足問合せが残っ
ているかどうかを判定しく１５２）、もし残っているな
らこれらの問合せを１つずつ処理するためループバック
する。すべての問合せを構文解析したら、プロセスはリ
ターンする（１５４）。問合せ各部を識別するため、当
面の問合せフレーズが既に識別済みであるかどうかの判
定が下される。

問合せ部分識別プロセスは当面のフレーズ（検討中のリ
ストに含まれるフレーズ）が識別済みかどうかの識別（
１７０）で始まる。もし識別済みでなければ、下記法則
に従って当面のフレーズが識別される（１７２）： Ａ　； ○もしフレーズが他のフレーズ２のニックネームを表わ
す短縮フレーズであるか、またはフレーズ２を示唆する
なら Ｏこのフレーズをフレーズ２で置換え ＯＡに回帰してフレーズ２を識別する Ｏもしフレーズがドメイン・ディクショナリには含まれ
ているが、２つ以上の領域にまたがるならＯ関連するす
べての領域と共にフレーズを返信する Ｏもしフレーズが１つまたは２つ以上のドメイン・フレ
ーズの一部に過ぎない場合 ○フレーズをこのフレーズが一部を形成するすべてのド
メイン・フレーズと共に返信する Ｏもしフレーズがドメイン・ディクショナリ中の１つの
場所だけに存在するなら ○フレーズをその１つの意味と共に返信するＯもしフレ
ーズが論理因子（ＡＮＤ、ＯＲまたはＮ０Ｔ）なら ○フレーズを論理因子として返信する ○もしフレーズが無用のフレーズまたは前置詞句なら Ｏこのフレーズを捨て Ｏユーザの入力文から次のフレーズ２を求めＯＡに回帰
してフレーズ２を識別する Ｏもしフレーズが英語辞書に定義されている別のタイプ
（動詞、基礎群、比較記号など）ならＯそのタイプとし
てフレーズを返信する○もしフレーズが数字なら ○フレーズを数字として返信する Ｏもしフレーズが総称的なら ○このフレーズを捨て ○ユーザ入力文から次のフレーズ２を求めＯＡに回帰し
てフレーズ２を識別する ○もしフレーズが他のフレーズ２の同義語ならＯこのフ
レーズをフレーズ２で置換え ＯＡに回帰してフレーズ２を識別する Ｏもしフレーズが複数形なら ○このフレーズの単数形フレーズ２を求めＯＡに回帰し
てフレーズ２を識別する ○もしフレーズが単数形なら ○このフレーズの複数形フレーズ２を求めＯＡに回帰し
てフレーズ２を識別する。

Ｏさもなければこのフレーズを未知として返信する 想定されるドメイン・フレーズに対する上記第３法則は
例えば付録Ｉｆに示すようなプロログで表わされる。

次にシステム・コードの作用を説明する。法則“１ｓ−
ａ−ｔｏｐｉｃ　”の第１行目において、文は既に当面
のワードとその他の部分（ｍｏｒｅ）とに分割されてい
る。最初の根源語Ｏｒは当面のワードがドメイン・ディ
クショナリに含まれているＲｅ１ａｔｅｄ−Ｔｏ　　（
関連）クローズの冒頭ワードなのかＩｎ５ｔａｎｃｅ−
Ｏｆ　（例示）クローズの冒頭ワードなのかをチエツク
する。この場合、！はこのクローズを解明する意図を表
わす根源語である。ＯＲステートメント中のいずれかの
クローズが解明されたら、プロログは残りのｌ５−ａ−
ｔｏｐｉｃ　　（！！Ｍ目）クローズの解明に取りかか
る。ＯＲが解明されなければ１ｓ−ａ−ｔｏｐｉｃも解
明できない。このＯＲはシステムが最終的にＰｏ５ｓｉ
ｂｌｅ　（可能）フレーズ・マツチとして空リストに行
き当ることがないように使用される。ＯＲが有効に作用
しなら、次の段階はドメイン・ディクショナリのＲｅ１
ａｔｅｄ−Ｔｏ及びＩｎ５ｔａｎｃｅ−Ｏｆクローズに
現われる可能な限りの（ワード１フレーズ）組合わせて
収集する段階である。システムは２つの可能なリストｐ
ｏｓ　１及びｐｏｓ２を組合わせ１つの可能なリストを
作成する。次いで、ワードがメイン・ディクショナリに
おいてＡｔｔｒｉｂｕｔｅ　（属性）としても定義され
ているかどうかをチエツクし、もしそうなら、フレーズ
中の可能なリストに加えられる。さもなければ、返信さ
れるフレーズは可能なリストである。従って、フレーズ
（可能な（ワード）１フレーズ）は文中のワード位置に
挿入され、ｍｏｒｅは文の識別すべき残り部分として返
信される。その結果、識別されたフレーズが識別子を含
むフレーズで置換えられる。

次に、識別されたフレーズの意味が文のリストまたはス
トリングの残り部分に対してチエツクされる（１７４）
。意味チエツクは下記法則に従って行われる： Ａ　： Ｏもしフレーズが基礎群タイプ　（ＭＡＸ、　ＭＩＮ、
　ＳＵＭ、　ＡＶＧ）なら ０次のフレーズ２を識別し ○もしフレーズ２が最初のフレーズと同タイプなら（こ
れらのタイプは数字タイプに限られる）ＯＡに回帰：フ
レーズ２は最初のフレーズの対象、さもなければ基礎群
の対象は未定義Ｏもしフレーズがデータベースの属性な
らＯ文中フレーズの前に未知ワードがあればＯユーザに
ワードがフレーズであるかどうかを質関し ○イエスならこの定義を知識ベースに加え新しい定義で
あらためて構文解析し ○この属性が文中で冗長なら Ｏこのフレーズを除き Ｏこの属性が既に文中で充分に記述されているなら ○このフレーズを除き ○この属性が充分に定義づけられているなら（属性名、
比較記号、及び値が定義されている；属性　価格＜＄３
００） Ｏこのフレーズの前に論理ＮＯＴがあれば記号を否定し
Ａに回帰：新しい定義づけ Ｏこの属性が値を伴ない既に文中で他の値で定義されて
いるなら ○両方の値をＡＮＤで組合わせＡに回帰：新しい定義づ
け Ｏこの属性が既に文中で定義されている副次属性を有す
るなら Ｏ先行の副次属性を除く；この属性は充分な記述；Ａに
回帰：他の意味法則をチエツクする Ｏもしフレーズが比較記号なら ○既に定義づけされている属性と同タイプのフレーズ２
があれば ＯＡに回帰：充分に定義された属性、即ち、属性記号フ
レーズ２が得られる ○もしフレーズが論理ＮＯＴなら ０次のフレーズ２が比較記号ならば Ｏ記号を否定しＡに回帰：新しい記号 ○もしフレーズが論理ＡＮＤまたはＯＲなら０次のフレ
ーズ２を識別し ＯもしフレーズがＡＮＤなら Ｏ先行のフレーズ３及びフレーズ２が運営的ならば Ｏフレーズ３及びフレーズ２をＡＮＤで組合わせＡに回
帰：新しい定義づけ ＯもしフレーズがＯＲならば Ｏ先行のフレーズ３及びフレーズ２が運営的なら ○フレーズ３及びフレーズ２をＯＲで組合わせＡに回帰
：新しい定義づけ Ｏもしフレーズが数字なら Ｏフレーズの前に数字を対象とする属性があればＡに回
帰：充分に定義された属性即ち、属性＝フレーズが得ら
れる ０次のフレーズが数字を対象とする属性であれば ＯＡに回帰：充分に定義された属性、即ち、属性＝フレ
ーズが得られる Ｏもしフレーズがそれが一部を形成する可能なドメイン
・フレーズを有するなら Ｏもし可能性の１つとしてフレーズが属性名ならば ○その特定の属性が既に定義されている場合○フレーズ
はもはやあいまいでないから構文解析済みの問合せから
この可能フレーズを除く Ｏこのフレーズの前にこの可能性リストに含まれる値で
限定された属性があれば Ｏフレーズはもはやあいまいではないから未構文解析問
合せからこの可能フレーズを除く○このフレーズの前に
可能フレーズの１つに含まれる未知ワードがあれば ○構文解析済みフレーズからマツチング未知ワードを除
き Ｏこのフレーズをその可能フレーズ・リストと共に除き ＯＡに回帰：この１つのフレーズが得られるＯ可能性リ
ストに既に定義されている属性と関連するものがあれば
（例えば、ＡＰＰＬＥが果物であるかコンピュータであ
るかは確かでないがコンピュータを探索中であることは
既に定義済み）Ｏユーザにこれらの項目から選択させＡ
に回帰：ユーザの回答を得る Ｏもしフレーズが属性（ａｔ１）の例ならＯＡに回帰：
充分に定義された属性、即ち、ａｔｔ＝フレーズが得ら
れる Ｏもしフレーズがドメイン・ディクショナリの１つの領
域に関連するなら ０次のワードが総称である場合（例えば、ＬＩＳＴＴＨ
Ｅ　ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ　Ｃ０ＵＲ５ＥＳ　：フレー
ズがＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴでありＣ０ＵＲ５Ｅが総称）
Ｏ総称的ワードを捨て ＯＡに回帰：充分に定義された属性（題目）−フレーズ
が得られる Ｏもしフレーズがドメイン・ディクショナリの複数領域
に関連するなら Ｏこのフレーズの前にこれらの領域の１つに含まれる定
義済み属性がある場合 ○先行の属性とこれとマツチするドメイン・ディクショ
ナリ領域をＡＮＤで組合わせＡに回帰：新しい定義づけ ○もしフレーズが前置詞なら ＯＡに回帰：フレーズは前置詞の関連記号との比較とし
て作用する ○もしフレーズが副次属性なら Ｏ属性法則を利用してフレーズで意味をチエツクし属性
を副次属性で置換える Ｏもしフレーズが未知ワードなら Ｏ値を定義されていない属性がこのフレーズの前に現わ
れるか？ Ｏユーザにこの属性干このフレーズであるかどうかを質
問する ○もしＹＥＳならば、この事実を知識ベースに加えＡに
回帰：新しい定義づけ ○このフレーズはその前に来るあいまいフレーズ２（可
能フレーズまたは複数領域関連フレーズ・リストの一部
を形成するフレーズ２）の定義づけに役立つか？ ＯもしＹＥＳなら、この未知フレーズ２を除きＡに回帰
：新しい定義づけ Ｏこのフレーズの前に値を定義されていない属性が来る
場合 ○属性がこれと連携する動詞を持つなら○ユーザにフレ
ーズがこれらの動詞の１つの対象であるかどうかを質問
する ○もしＹＥＳならこの事実を知識ベースに加えＡに回帰
：属性に新しい定義づ けが与えられる ○もしフレーズが動詞なら ○この動詞の対象が１対（行為のやり手／受は手）だけ
である場合 ○行為のやり手で意味を再チエツクしたのちこの時点で
文に行為の受は手を加える ○もしこの動詞が１対以上の対象（行為のやり（Ｗ、下
衆白う 手（複数）／受は手（複数）を持つ場合○このフレーズ
の前に行為やり手の１つである定義済み属性があるか？ Ｏこの行為やり手／受は半対を文に加えＡに回帰：意味
を再チエツクする Ｏこのフレーズの前に行為のやり手である定義済みの複
数の属性があるか？ Ｏユーザに行為やり手／受は半対を選択させる○選択さ
れた対を文に加えＡに回帰：意味を再チエツクする Ｏこのフレーズの前に行為のやり手である定義された人
物があるか？ Ｏ属性の場所で人物を使用してＢを繰り返えすＯこのフ
レーズの前に行為やり手である定義された非人物（物）
があるか？ Ｏ属性の場所で非人物を使用してＢを繰返えす０文から
次のフレーズ２を識別しＣ法則に従ってフレーズ２を行
為のやり手／受は半対のうちの受は手を対照してチエツ
クする ○（最終手段）ユーザに該当の行為やり手／受は半対を
選択させ選択された対で意味を再チエツクする Ｏさもなければフレーズを定義済みとして返信する 当面するフレーズの意味がチエツクされたのち、文中の
すべてのフレーズが識別されかつその意味がチエツクさ
れたかどうかの判定（１７６）がなされる、この判定は
リストまたはストリングの末尾に達した時に行われる。

当面のフレーズが（１７８）にならなければ、文中の次
のフレーズが左から右へ移動し、ループが再び処理され
る。即ち、文のストリングまたはリストにおける当面の
フレーズに対するポインタが変更される。文の末尾に達
したらプロセスはリターンする（１８０）あいまい性を
解明するプロセスは第１０図に示す問合せフレーズ識別
プロセスとほぼ同じである。第１０図から明らかなよう
に、当面のフレーズを検討して（１９０）あいまいかど
うかを判定する（１９０）。ここで“あいまい”という
のはワードがその関係及び属性について識別されていな
いことを意味する。当面のフレーズが依然としてあいま
いなら、下記法則に従ってあいまい性を解消する（１９
２）： Ｏもしユーザがその対象が未確定の基礎群ならＯユーザ
に指令して数字タイプの属性を選択させる Ｏもし数字タイプ属性がなければ基礎群フレーズを捨て
る ○もし選択されたら、明確化された基礎群フレーズ対象
を構文解析済みの文に加える Ｏもしフレーズが論理（ＡＮＤ）なら Ｏフレーズを捨てる：ＡＮＤはプロログに内在的である ○もしフレーズが論理（ＯＲ）なら ○論理（ＯＲ）に関する意峰法則を再チエツクする ○もしフレーズが比較記号なら ０次のフレーズ２が属性、記号２及び明確な値を含む場
合 Ｏ記号２を記号で置換える ○もしフレーズが可能フレーズ・リストの一部なら Ｏリストをユーザに提示し選択するよう指令する Ｏもし選択すべきものがなければ ○フレーズをこのフレーズが最初のワードではない他の
ドメイン・フレーズと突合わせる ○タイプ・リストを提示し選択するよう指令する ○選択すべきものがなければフレーズを未知のまま返信
し解明不能となる Ｏもし選択されれば新しく選択されたフレーズをあらた
めて構文解析する Ｏもしすべてまたは１つまたは２つ以上が選択された場
合 ○選択されたフレーズ（単複）またはすべてのフレーズ
であらためて構文解析する Ｏ構文解析されたフレーズをＯＲ’ｓと組合わせＯもし
フレーズが複数のドメイン・ディクショナリ領域に関連
するなら Ｏユーザにリストに提示し領域を選択するように指令す
る ＯＡ法則を利用する ○すべてまたは１つまたは２つ以上の領域が選択された
場合 Ｏ選択されたそれぞれのフレーズまたはすべてのフレー
ズであらためて構文解析する Ｏあらためて構文解析されたフレーズ及び主要題目フレ
ーズをＡＮＤと組合わせる ○各接続詞をＯＲ’ｓと組合わせる ○もしフレーズが可能または関連フレーズであり上記法
則がすべて無効なら Ｏフレーズを未知のまま返信する プロログにおける上記法則は比較記号を除いてブリティ
・プリント（ｐｐ）ステートメントであり、既に述べた
プロンプトと同様のリード（ｒｅａｄ）である。比較記
号に関するコードは付＆ｍ１ｇに示す通りである。この
コードに照らしてあいまいフレーズが比較記号であり、
リストのバックに来る次のフレーズが特定の属性、他の
記号２、及び値を有するタイプ（属性または副次属性）
なら、前記記号２を記号で置換え、新しい（タイプ属性
記号値）を返信し、（比較記号）を問合せから脱落させ
る。

当面のフレーズがもはやあいまいでなくなったら、問合
せ中のすべてのフレーズがそのあいまい性を検討された
かどうかを判定するチエツクが行われる（１９４）、こ
こでもチエツク（１９４）はリストまたはストリングの
末尾に達した時点で行われる。次のフレーズが（１９６
）にならなければ、当面のフレーズ及びループが継続さ
れる。

問合せの末尾に達したら、リターン（１９Ｂ）が行われ
る。

あいまい性が解明されたのちもいくつかのワードが未知
のままである場合がある。第１１図は未知ワードを解明
するプロセスを示す。先ずユーザは未知ワードを解明す
る４つの方法のうちいずれが妥当であるかを判定するよ
うに指令される（２１０）、未知ワード・セクション全
体は主としてＰＰＳ及びリード（ｒｅａｄ）であり、プ
ロログに習熟した人ならＰＰＳ及びリード（ｒｅａｄ）
を作成できるであろうが、コードを編成することによっ
てウィンドウを利用するのが最善の方法である。基本的
には、スクリーンにプリントされるテキストの各ブロッ
クがウィンドウであり、各ウィンドウは文字または数字
から成る識別子を有し、ユーザの回答に応じて他のウィ
ンドウ（単複）に分岐することができる０例えば、“Ｔ
ｅａｃｈ”ウィンドウ（第１１図）をウィンドウ！■と
呼称し、これが分岐できるウィンドウをウィンドウ■、
■または■と呼称する。このウィンドウ！■はユーザか
ら“本当はウィンドウＩＩＩを選びたくはなかったので
元の通りウィンドウＩに戻してほしい”ことを意味する
ユーザからのＣａｎｃｅｌ　（取消し）を受容れること
ができる、ウィンドウ及びウィンドウ・ブランチを記述
するためのコードは付録Ｉｈに示した通りである０以上
に述べた以外のウィンドウはアルゴリズム中に他のブラ
ンチを持たない。即ち、システムはこのブランチを完成
するのに必要なすべての情報を持っているから、ユーザ
にそれ以上の質問を発する必要はない。ウィンドウ■は
第１１図には示されていない他の３つのウィンドウＤ（
、Ｘ％℃を含む、これらのウィンドウはユーザに、適切
な用語が提示されているドメイン関連ワード、フィール
ド名（属性）または同義語を見たいかどうかを質問する
だけである。

当業者ならこれらのウィンドウに対応するコードを作成
できる。

次に未知アルゴリズムに進むが、これに関連するコード
を付録Ｉｉに示した。もし綴りの間違フたワード１２が
あれば、ユーザはこのワードをあらためてタイプする（
２１４）ように求められる。付録！ｉに示すコードに従
って新しいワードが古いワードに取って替わる。その際
取消しウィンドウが取消しがリクエストされる前に表示
されたウィンドウを呼出す。そのコードを付録Ｉｋに示
した０次いで、新しいワードで問合せを構文解析する（
２１６）。

構文解析に際して、システムは常に当面のフレーズで作
用し、フレーズの前後のものに対応するフレーズのフロ
ント及びバックが存在する。システムは常に左から右へ
作用し、バックが空リストの時、即ち、チエツクすべき
フレーズがそれ以上なくなったらアルゴリズムで終る。

未知ワード・アルゴリズムにおいて定義された新しいワ
ードは常にフレーズのバックのヘッドとして、または未
だチエツクしてないリストの残り部分における次のフレ
ーズとして返信される。尚、定義された新しいワード／
フレーズはいずれも元の文に対する変更であり、第８図
のフローチャートのブロック（１４８）に戻り、最初の
文が終りの文と同じになるまで文全体をあらためて構文
解析する。

新しいワードを教える（２１８）ことが必要なら、ユー
ザはワードが何かの例（２２０）か、何かの同義語（２
２２）か、または動詞（２２４）かを質問される。ワー
ドが動詞として識別される場合、この相互作用を行うコ
ードを付録ＩｆＬに示した。コードから選択する項目と
してユーザに３つのメニュー項目を与えられる。動詞に
応答するため、ユーザはリストのＮｏ、３または３番目
の項目をタイプする。尚、メニュー法則がメニュー項目
番号を、次いで項目をプリントする。上記呼出しの結果
、下記表示が現われる。

Ｉｓ　　−ｗｏｒｄ　　ａ　　ｎｅｗ ｌ、属性の例 ２、同義語 ３、動詞 取消しをするためには番号を人力するかまたはＣＡＮＣ
ＥＬをタイプする：動詞を選択するためのコードはウィ
ンドウ６であり、付９１　ｍに示した通りである。

ユーザからの回答に基づいて（上記コードのＡＤＤＣＬ
及びファイルに記憶させる根源語５ＡＶＥにより）新し
い事実が知識ベースに加えられ（２２６）、次いで問合
せがこの新しい事実であらためて構文解析される。

新しい用語を調べる（２３０）必要があれば、ユーザに
対するプロンプトに戻った後、ユーザのために用語がリ
ストアツブ（２３０）される。ワードが重要でない（２
３２）とユーザが答えると、そのワードは無用ワードと
して知識ベースに加えられ（２３４）、問合せから除か
れ、プロセスはそのまま進行する（２３６）。

短縮データベースが検討されたのち、ユーザに有益なヒ
ントを与えるため、第１２図に示すプロセスが実行され
る。先ずすべての判定基準にマツチする項目数がユーザ
に示され、次いでシステムは部分マツチのサーチのため
最も重要な判定基準を選択する（２５２）、最も重要な
判定基準は“スタンド・アロン”属性（第４Ａ図）であ
る属性を有する問合せ中の最初の判定基準である。スタ
ンド・アロン属性はそれ自体によって検討でき、問合せ
をセンシブルにするために他の属性に依存しなくてもよ
いキー属性である。システムはクローズ°最重要法則°
を呼出し、その場合、第１７−ギエメントは判定基準リ
ストであり、第２７−ギエメントで最重要法則として返
信される。コードは付１ｉＩｎに示す通りである。

前記“スタンド・アロン”属性を有する特定判定基準が
存在しない場合、最重要判定基準は問合せ中に特定され
ている第１の判定基準である。部分マツチのサーチのた
めの判定基準が得られたら、部分マツチのサーチ利用さ
れる整理された問合せが作成される。最重要判定基準に
マツチする項目総数がプリントされる（２５６）。リス
トに含まれる次の判定基準にマツチする教育課程数は上
記コードと同様の法則コードを利用してプリントする（
２６２）ことができる。即ち、問合せ中のそれぞれの判
定基準はユーザに補足情報を提供するためのデータベー
ス・サーチだけに利用される。種々の判定基準にマツチ
する項目数のプリントはすべての判定基準が検討される
（２６６）まで持続し、すべてが検討されるとヒント部
分が終了する（２６８）。

以上に述べたプロセス例ではユーザがシステムにＡｌａ
ｍｏの出版物にどんなものがあるか？”と質問し、この
場合、プロセスは第３図の汎用データベース及びドメイ
ンまたは特殊データベースを使用する。先ず、プロセス
はプロログに記憶されているリストと関連する下記のよ
うな形式で問合せを作成する： （Ｗｈａｔ　Ｄｉｄ　Ａｌａｍｏ　Ｐｕｂｌｉｓｈ？）
次いで、プロセスはリスト中のフレーズ全体を検討し、
マツチする最も大きいフレーズを見出すため、このフレ
ーズを第３図のデータベースと比較する。本発明システ
ムは”ｗｈａｔ”がセレクト・ワードであることを発見
し、下記のようにこれを（識別子（Ｗｏｒｄ））で置換
える：（（５ｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａｔ　））　Ｄｌｄ　
Ａｌａｍｏ　Ｐｕｂｌｉｓｈ　）次にプロセスは第３図
のディクショナリを利用して“ｄｉｄ　ａｌａｍｏ　ｐ
ｕｂｌｉｓｈ　　”の突合わせを試みたのち、“ｄｉｄ
“が無用ワードであることを発見すると、ワード“ｄｉ
ｄ“がリストから除かれ、下記のような結果が得られる
： Ｎ　５ｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａｔ　））　Ａｌａｍｏ　Ｐ
ｕｂｌｉｓｈ　）次いでシステムはフレーズ”　ａｌａ
ｍｏ　ｐｕｂｌｉｓｈ”を検討し、これが正確にはディ
クショナリ中のどのワードともマツチしないがａ　１　
ａｍｏが多重ワード・フレーズの一部かもしれないこと
を発見する。“Ａｌａｍｏ”は可能なすべての多重ワー
ド・フレーズで置換えられるが、この場合には可能な多
重ワード・フレーズは１つしかなく、問合せは次のよう
になる： （（Ｓｅｌｅｃｔ　　（Ｗｈａ１））（Ｐｏｓｓｉｂｌ
ｅ　　（Ａｌａｍｏ）（（Ｉｎｓｔａｎｃｅ　ＯＦ　　
（Ａｌａｍｏ　ＬｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ）））
）Ｐｕｂｌｉｓｈ　） （未知　（ｐｕｂ　１　ｉ　ｓｈ）　）が検討され、あ
いまいでないことが判明すれば、問合せは上記のまま変
らないシステムは未知ワードがあればこれを解明すべく
移行する。（未知（ｐｕｂｌｉｓｈ）　）に達するまで
各判定基準が検討される。次いでシステムは第１１図に
示すようにユーザに、ワードをあらためてタイプすべき
か、ワードの定義を教示すべきか、用語をリストアツブ
すべきか、またはワード“ｐｕｂｌｉｓｈ”が重要なワ
ードでないかどうかを示すようにリクエストする。ユー
ザが教示モードを選択すると、システムはユーザにワー
ド“ｐｕｂｌｉｓｈ“が同義語または動詞の１例である
かどうか識別するように指令する。ユーザがそのワード
を動詞であると識別したら、システムはユーザに対し、
項目（カタログ番号、題目、ユーザ、習熟度、題目、学
習時間、価格、著者、コンピュータ）のいずれが行為の
やり手であり、いずれが受は手であるかを識別するよう
リクエストする。もしユーザが著者を行為のやり手、題
目を受は手と識別すると、システムは第４図のドメイン
・データベースのための新しいデータベース事項Ｎｌｓ
　−Ａ　（Ｐｕｂｌｉｓｈ）　Ｖｅｒｂ　（Ａｕｔｈｏ
ｒ著者）　　（Ｔ１ｔｌｅ題目）））を作成し、法則コ
ード　（ＡＤＤＣＬ　（（Ｉｓ　−Ａ　（Ｐｕｂｌｉｓ
ｈ）　Ｖｅｒｂ（Ａｕｔｈｏｒ）　　（Ｔｉｔｌｅ））
））を利用してこれをデータベースに加える。次いで、
システムは未知ワード“ｐｕｂｌｉｓｈ”を下記のよう
に置換える；（（Ｓｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａ１））　　（
属性　（Ａｕｔｈｏｒ著者）　　（−）　　（Ａｌａｍ
ａ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ））　　（Ｖｅ
ｒｂ　（Ｐｕｂｌｉｓｈ）　　（Ａｕｔｈｏｒ）　　（
Ｔｉｔｌｅ題目）） システムはブロック１４８に進み、最初の問合せ（Ｗｈ
ａｔ　　Ｄｉｄ　　Ａｌａｍｏ　　Ｐｕｂｌｉｓｈ）が
上記最終問合せと同じでないことを発見する。

従って、システムは最終問合せを新しい最初、の問合せ
として利用して再びループ全体（ブロック１４２．１４
４．１４６．１４８）を辿る。

システムは先ず変っていない　（Ｓｅｌｅｃｔ　（Ｗｈ
ａ１））を識別する。次のフレーズ（属性　（Ａｕｔｈ
ｏｒ著者））も変っていない。なぜならこれは充分に定
義された判定基準条項であり、属性法則は全く使用され
なかったからである。識別済み　（Ｖｅｒｂ・・・）は
充分に定義されていないため第２２ページに示した第１
　Ｖｅｒｂ法則が使用され、成果が得られる。この法則
により行為のやり手／受は手が１組だけ（（八ｕｔｈｏ
ｒ）　　（Ｔｉｔｌｅ））得られる。即ち、ユーザがシ
ステムに動詞Ｐｕｂｌｉｓｈを教示したからである。そ
こでこの１対がリストに加えられて （（Ｓｅｌｃｔ　　（ｗｈａ１））　（属性　（Ａｕｔ
ｈｏｒ）（＝）　　（Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　
Ｓｙｓｔｅｍｓ））（属性　（Ａｕｔｈｏｒ））　　（
属性　（Ｔｉｔｌｅ）））となり、システムはこの時点
における問合せ各部の識別を続行する。

システムはく属性　（Ａｕｔｈｏｒ））において意味を
チエツク中であり、判定基準（属性　（Ａｕｔｈｏｒ　
（＝）　　（Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔ
ｅｍｓ））の前に既にＡｕｔｈｏｒが充分に記述されて
いるから、ここで第３属性法則が起動することを確認す
る。その結果、法則に従ってこのフレーズが除かれて下
記のようになる（　（Ｓｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａ１））　
　（属性　（Ａｕｔｈｏｒ）　　（＝）（Ａｌａｍｏ　
Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ））　　（属性　（
Ｔ　ｉ　ｔ　１　ｅ題目） ここで（属性　（Ｔｉｔｌｅ題目））に進み、この判定
基準にはいかなる法則も作用しないからそのままリスト
に残ることを確認し、このラウンドのブロック１４２が
完了する。ブロック１４４及び１４６の法則は作用せず
、ここでも最初の問合せ（（Ｓｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａ１
））　　（属性　（Ａｕｔｈｏｒ）　　（＝）（Ａｌａ
ｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）　（Ｖｅｒｂ
　（Ｐｕｂｌｉｓｈ）（（Ａｕｔｈｏｒ）　　（Ｔｉｔ
ｌｅ））））と最終問合せ （（Ｓｅｌｅｃｔ　（Ｗｈａ１））　　（属性　（Ａｕ
ｔｈｏｒ）　　（＝）（Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ
　Ｓｙｓｔｅｍ）　　（属性　（Ｔｉｔｌｅ　）））と
が同じでないことが確認される。

システムは再びループをたどるが、この時はブロック１
４２．１４４及び１４６の法則はいずれも作用しない。

従って、最初の問合せと最終問合せは同じであり、ブロ
ック１５０に進むことができる。

この時点で問合せは完全に識別済みであり、目的データ
管理プログラムに好適な形式に書面される。すべての問
合せは２つの部分、即ち、セレクト・ワード及び充足す
べき判定基準を持つ。セレクト・ワードは判定基準に合
致する教育課程がデータベースに存在する場合、選択し
てユーザに提示すべき教育課程の具体的属性である。セ
レクト・ワードはユーザが教育課程を比較するための基
準点となる。

セレクト・ワードはユーザがその入力 （Ｗｈａｔ　ｉｓ　ｔｈｅ　Ｐｒ１ｃｅ　ｏｆ　−）に
よって選択できるが、ドメイン・ディクショナリ中にデ
フォルト・セレクト・ワードが列記されている場合もあ
る（第４Ｂ図）。これらのデフォルトはユーザが指定す
るかどうかに関係なくユーザに提示すべき属性である。

コンピュータ・ベースの教育課程に応用する場合、１つ
のデフォルト、即ち、カタログ番号がある。従って、上
記例の場合問合せは下記のような形を取る。

（問合せ　（（ｃａｔａｌｏｇ　Ｎｕｍｂｅｒ）　（Ｔ
ｉｔｌｅ）　（Ａｕｔｈｏｒ））（（Ａｔｔｒｉｂｕｔ
ｅ　（Ａｕｔｈｏｒ）　　（＝）　　（Ａｌａｍｏ　Ｌ
ｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ　））））） カタログ番号は厳密にはデフォルトから来る。Ｔｉｔｌ
ｅ題目はユーザの入力で既に記述されているから、セレ
クト・リストに加えられる。　Ａｕｔｈｏｒ著者もユー
ザによって記述された判定基準であるから加えられる。

尚、セレクト・リストは規定の判定基準がすべて満たさ
れたのちユーザに提示される属性リストである。従って
、短縮データベースをサーチすると、基準に合致する３
つの教育課程が回答として得られる：即ち、カタログ番
号１．２及び３である。短縮データベースは知られない
からこれらの教育課程の題目はユーザに示されない。

（犀下金イリ 実際の出力は下記のような形を取る； ３つの教育課程がすべての規定基準に合致したカタログ
番号：１ 著者：　Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ
ｓカタログ番号：２ 著者：　　Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅ
ｍｓカタログ番号：３ 著者：　　Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅ
ｍｓシステムによって作成された問合せが例えば（（問
合せ　（（ｃａｔａｌｏｇ　ｎｕｍｂｅｒ）（Ｔｉｔｌ
ｅ）　（Ａｕｔｈｏｒ）　（Ｐｒｉｃｅ）　（Ｍａｔｅ
ｒｉａｌ教材））（（属性　（Ａｕｔｈｏｒ）　（す（
Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｗ＋（（属
性　（Ｐｒｉｃｅ）　（＜）　（１０００））（属性（
教材）　　（＝）　　（ビデオディスク）））））のよ
うに複雑なら、システムによる本体データベースへの問
合せから、第１２図に従フて下記回答が得られる： １）３つの判定基準すべてに合致する教育課程はいくつ
かあるか（ブロック２５０） ２　）　（Ａｕｔｈｏｒは基準リストに記述されている
最初のスタンド・フロンであるから最重要基準）（ブロ
ック２５２）ほかにＡｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓ
ｙｓｔｅｍＳによって著わされた教育課程はいくつかあ
るか３　）　　Ａｌａｍｏ・・・によりて著わされた教
育課程はいくつあるか、また、価格＜＄１０００（ブロ
ック４　）　　Ａｌａｍｏ・・・によって著わされた教
育課程はいくつあるか、また、価格＜＄１０００でない
（ブロック２６４） ５　）　　Ａｌａｍｏ・・・によって著わされた教育課
程はいくつあるか、また、教材＝ビデオディスク（ブロ
ック２６２） ６　）　　Ａｌａｍｏ・・・によって著わされた教育課
程はいくつあるか、また、教材≠ビデオディスク（ブロ
ック２６４） （第６Ａ、６Ｂ及び６０図を利用して）実際の出力は下
記の形を取る： １つの教育課程が３つの判定基準すべてに合致する＝　
（上記ステップ１） Ｃａｔａｌｏｇ　Ｎｕｍｂｅｒ：　３ Ｔｉｔｌｅ　：　Ｔｈｅ　Ｐｌａｎｎｅｒ立案者Ａｕｔ
ｈｏｒ　：　Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔ
ｅｍｓＭａｔｅｒｉａｌ　：　　ビデオディスクただし
、 Ａｕｔｈｏｒ　−Ａｌａｍｏ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｙ
ｓｔｅｍｓの教育課程がほかに２つある（ステップ２） これらの教育課題の２つはＰｒ１ｃｅ　＜　＄　１００
０（ステップ３） これらの教育課程のうちビデオディスクを教材とするも
のは１つもない（ステップ５）これらの教育課程のうち
１つはカセットを教材とする（ステップ６） これらの教育課程の１つはワークブック、ディスケット
を教材とする（同じくステップ６）この例ではステップ
４はいかなる出力をも形成しない。ステップ２から得ら
れた２つの教育課程のうち価格基準に合致しなかったも
のはないからである。また、ブロック２６４はこの判定
基準に合致しない教育課程の数をプリントするのではな
く、これらの教育課程を合致しない属性ごとのグループ
に分割する。

複数の問合せの作成に代わる方式としてはデータベース
管理プログラムが問合せを問合せ中の各判定基準ごとに
問合せに分割しなければならない。種々の問合せから得
られた情報に基づきユーザは問合せを編集するか新しい
問合せを作成するかを決定することができる。

本発明の種々の特徴及び長所は以上に詳述した通りであ
り、本発明の趣旨及び範囲内に含まれるこれらの特徴及
び長所のすべては頭書した特許請求の範囲に包含される
ものとする。また、当業者ならば種々の変更を案出する
ことは容易であり、従って、添付図面に図示し、かつこ
れに沿って説明した構成及び作用はあくまでも実施例で
あって本発明を限定するものではなく、本発明の範囲を
逸脱しない限り、適当なすべての変更実施態様及び等価
実施態様を採用することができる。

瓦上却生は」１ 姓と虹生堕」よ と工弘生堕」！ と―虹庄堕」Ａ 怒二凹弐話」Ｌ （−ｆｒｏｎｔ　　（（−ｔｙｐｅ　　−ａｔｔ　　−
ｓｉｇｎ　−ｖａｌｕｅｌ　ｌ−ｂａｃｋ）１（（ｎｅ
ｘｔ−ｗ工ｎ（！ＯＷ　　Ｉ　　（９１０１１μ猷帆１
−ＩＪ１柱に虹基堕」よ ｔ／”　　ｅｎｅ　　ｕｓ＠ｒｓ　　ａｎｇｗｅｒ、＋
ｎｅｗ−ｗｚｎａｏｗ＋　＋ 瓦二虹生銚」ユ ＯｒＱＪＪ 瓦上弘誌堕」ユ ａｎａ　　ｒｅｐａｒｓ＠　ｙｏｕｒ　　ｒｅ（Ｚ’ｕ
ａｓｒ＋、）

【図面の簡単な説明】

第１図は本体コンピュータに接続した状態で本発明のシ
ステムを示すブロックダイヤグラム：第２Ａ−２Ｃ図を
含む第２図は本発明システムの作用全般を示すフローチ
ャート；第３図は文中に使用される共通ワードのための
汎用ディクショナリの１例：第４Ａ−ＡＣ図を含む第４
図は専門語ディクショナリの１例；第５Ａ及び５Ｂ図を
含む第５図は短縮カタログの１例；第６Ａ−６Ｃ図を含
む第６図は本体コンピュータ・データベースの１例；第
７Ａ及び７Ｂ図を含む第７図は本発明システムの作用を
示す詳細なフローチャート；第８図は第７図に示した構
文解析機能１０６のフローチャート；第９図は問合せ各
部を識別する第８図の機能１４２のフローチャート；第
１０図はあいまい性を解明する第８図の機能１４４のフ
ローチャート；第１１図は未知ワードを解明する第８図
の機能１４６のフローチャート；第１２図は結果を出力
して有益なヒントを提供する第７図の機能１１４のフロ
ーチャートである。 １０・・・本体（メインフレーム）コンピュータ１２・
・・パーソナル・コンピュータ １４・・・インテリジェント問合せシステム・プログラ
ムまたはドライバ １６・・・汎用ディクショナリ １８・・・ドメイン・ディクショナリ ２０・・・データベース・マネジャー ２２・・・短縮データベース ２４・・・データベース・マネジャー ２．６・・・物理的データベース 出願人：　　　ウエスチンクへウス・エレクトリック・
コーポレーション代　理　人：　加藷紘−！ｔｓ（ばか
１名）ＦＩＧ、２Ｂ。 ＦＩＧ、　　２Ｃ。 （（Ｉｓ−Ａ　ｆＣＯＬＩＮ丁）ＳＥＬＥＣＴ））　　
　　　（（＋ｓ−＾（Ａ）ＷＥＥＤ））（（Ｉｓ−Ａ　
（ＦＩＮＤ）　５ＥＬＥＣＴＩ）　　　　　（（Ｉｓ−
＾（Ａｓ）　ｗＥＥＤ））（（Ｉｓ−Ａ　（ＬＩＳＴ）
　５ＥＬＥＣＴ））　　　　　（（Ｉｓ−Ａ　（ｃＯＵ
ＬＯ）　ＷＥＥＤ））（（Ｉｓ−Ａ　（ｗ＋＾Ｔ）　５
ＥＬＥＣＴ）＞　　　　　（（Ｉｓ−Ａ　（ＤＩＤ）　
ＷＥＥＤ））（（ＩＳ−＾（ＷＨＩＣＨ）ＳＥＬＥＣＴ
））　　　　　（（＋Ｓ−＾（ＤＯＥＳ）ＷＥＥＤ））
（（Ｉｓ−Ａ　（Ｗ）４０）　５ＥＬＥＣＴ））（（Ｔ
ＲＡ）１５１丁１ＯＮ（、ン））（ｊｐＥＲ５ＯＮ　（
ＷＨｏ）））　　　　　　　（（ＴＦＩＡＮＳＩＴＩＯ
Ｎ　（η））（（ＴＲＡＮＳＩＴＴＯＮ　（ＯＮ　ＴＨ
Ｅ　０ＴＨＥＲＨＡＮＤ）））（（夏Ｓ−＾〈＾ＶＧ）
ＡＧＧＲＥＧＡＴＥ））（（ＴＲＡＮＳＩＴＩＯＮ（Ｏ
Ｔ）ＩＥＲＷＩｓＥ）））（（Ｉｓ−Ａ　（ＭＡＸ）　
ＡＧＧＲＥＧＡＴＥ））　　　（（ＴＦＩＡＮＳＩＴＩ
Ｏ）１　（工ＨＥＲＥＦＯＲＥ）））（（Ｉｓ−＾（Ｍ
ＩＮ）ＡＧＧＲＥＧＡＴＥ））（（Ｉｓ−Ａ　（ＳＵＭ
）　ＡＧＧＲＥＧＡＴＥ）＋　　　（（ｃＯＮＴＲＡＣ
ＴＩＯＮ　（ｃＡＮ’Ｔ）　（ｃＡＮ　Ｎ０Ｔ）））（
（ｃＯＮＴＦＩＡＣＴＩＯＮ　　（ｏｏｈｌＴ）（ｏｏ
　　Ｎ０Ｔ）））（（Ｉｓ−Ａ　（＝）ＣＯＭＰＡＦＩ
ＩＳＯＮ））　　　　　（（ｃＯＮＴＲＡＣＴＩＯＮ　
（＋ｓｓｌ下）（ｒｓ　Ｎ０Ｔ）））（（＋Ｓ−＾（ｃ
）　Ｃ０ＩＪＰＡＲＩＳＯＮ））（（ＩＳ−＾（＜＊ｌ
　ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮ））　　　（（ＳＹＮＯＮＹＭ
　（ＨＯＷ　ＭＡＮＹ）　（ｃＯＬＩＮＴ）））（（Ｉ
ｓ−Ａ　Ｃ＞）ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮ））　　　　　（
（ＳＹＮＯＮＹＭ　（ｃＨＥＡＰεＳ丁）（ＭＩＮ））
）（（Ｉｓ−Ａ（＞＝）ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮ））（（
ＳＹＮＯＮＹＭ（ＬＡＲＧＥＳＴ）（ＭＡＸ）））（（
ＩＥＹＮＯＮＹＭ　（ＴＯＴＡＬ）（ＳＵＭ）））（（
Ｉｓ−Ａ　（ＡＮＣＩ）ＬＯＧＩＣＡＬ））　　　　　
　（（ｓＹｓ口ＮＹＭ　（εＸＣＥＥＤＳ）（−＞つ）
）（（Ｉｓ−Ａ　（ＯＲ１ＬＯＧＩＣＡＬ））　　　　
　（（ＳＹＮＯＮＹＭ　（ＭＯＲＥ　ＴＨＡＮ）　（”
）１））（（ＩＳ−＾（ＮＯＴ）　ＬＯＧＩＣＡＬ））
（（ＮＩＣＫＮＡＭＥ　（ａ）　（＾５ｏ１））（ｃＩ
ｓ−Ａ　（Ａ８０ＶＥ）　ＰＦＩＥＰ　（Ｎ″＞づ））
　　　（（ＮＩＣＫＮＡＭＥ　（−）　（ＮＯＴＥ））
（（ＩＳ−＾（ＡＦＴＥＲ）ＰＲＥＰ　（−＞１））（
（Ｉｓ−＾■ＥＦＯＲＥ）ＰＦＩＥＰ　（＋＜”）））
　　　　（（ＮＩＩＪＮＡＭε　（ＬＥ５Ｓ　ＴＨＡＮ
）（−＜”）））（（ＩＳ−＾（ＢＥＬＯＷＩＰＦＩＥ
Ｐ（−＜”）））　　　　（（ＮＩＣＫＮＡＭＥ（ＧＲ
ＥＡＴＥＦ！Ｔ）ＩＡＮ）（”＞　−１））（（ＩＳ−
＾（ａｙ）　ＰＲＥＰ　（＝１））（（！Ｓ−＾（ＦＯ
Ｒ）　ＰＲＥＰ　（＝）））（（ＩＳ−＾（ｕｘＥ）　
ＰＲＥＰ　（＝）））（（ＩＳ−＾（ＯＦ）ＰＲＥＰ　
（：）））（（ＩＳ−＾（ＯＮ）　ＰＲＥＰ　（＋＋）
））（（ＩＳ−＾（ＷＩＴＨ）　ＰＲＥＰ　（り））Ｆ
ＩＧ、　　３゜ （（ＧＥＮＥＲＩＣ（ｃｏｕＲｓＥ）））（（ＧＥＮＥ
ＦＩＩＣ（口ＡＴＡａＡＳＩ：）））（（ＧＥＮＥＲＩ
Ｃ（丁ＲＡＩＮ）））（（Ｉｓ−Ａ　（ｃＡＴＡＬＯＧ
　ＮｕｖｓＥｐ＋）ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ））（（ＩＳ−
＾（ＴＩＴＬＥ）＾ＴＴＦ＋　＋ａｕｙＥ））（（Ｉｓ
−Ａ　（ＡＵＯＩＥＮＣＩ：）　ＡＴτｑ＋ａ＋、ｍ：
））（ｃＩｓ−Ａ　（ＬＪＳＥＦＩ）ＳＬＩＢ−ＡＴＴ
ＲＩＢＬＩＴＥ））（（Ｉｓ−Ａ　（ｓｘ＋ＬＬＬＥＶ
ＥＬ）ｓｕｎ−ＡｒｖｐｕｓｕｔＥ））（（Ｉｓ−Ａ　
（ＴＯＰＩＣ）　ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ））（（Ｉｓ−Ａ
　（ｓｙｑＡｙｇＧｙ）　ＡＴＴＦＩ＋８１ＪＴＥ））
（（Ｉｓ−Ａ　（ＭＡＴＥＲＩＡＬ）　ＡＴＴＲＩＢＵ
ＴＥ））（（Ｉｓ−Ａ　（ＬＥＡＲＮＩＮＧ　ＴＩＭＥ
）　ＡＴＴＦＩＩＢＵＴε））（（Ｉｓ−Ａ　（ＴＩＭ
Ｅ）　５ｕｅ−＾ＴＴＦＩ　ＩＢＬＩＴε））（（Ｉｓ
−Ａ　（ＬＪＮＩＴＳ）ＳｕＢ−ＡＴＴＲＩＢＬＩＴＥ
））（（Ｉｓ−＾（ＰＲＩＣＥ）ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ）
）（（Ｉｓ−Ａ　（ＡＵｎ４０Ｒ）　ＡＴＴＲＩＢＵＴ
Ｅ））（（Ｉｓ−Ａ　（ｃＯＭＰＵＴεＦ１）　Ａｒｖ
ｐｕｓｕｔＥ））（（Ｉｓ−Ａ　ｆＯＰＥ日ＡＴＩＮＧ
　’ｉＹｓＴＥＭ）　ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ））（（ＳＴ
ＡＮＤ−ＡＬＯＮＥ　（ｃＡＴＡＬＯＧ　ＮＵＭＢＥＲ
）））（（ＳＴＡＮＤ−ＡＬＯＮＥ（Ｔ夏］“ＬＥ））
）（（ＳＴＡＮＯ−ＡＬＯＮＥ　（ＴＯＰＩＣ）））（
（ＳＴＡＮＤ−ＡＬＯＮＥ　　（ＡＵＴＨＯＲ）））（
（Ｉｓ−Ａ　（ｐｕａｕｓＨＥｏ　ＥＩＹ）　ＶＥＲＢ
　（ＴＩＴＬＥ）　（ＡＬＩＴＨＯＲ）））（（＋Ｓ−
＾（ＷＲＩＴＴＥＮ　ＢＹ）　ＶＥＲＢ　（ＴＩＴＬＥ
）　（ＡυＴＨＯＦＴ）））（（Ｉｓ−Ａ　（ＵＳＥ）
　ＶＥＲＢ　（ＡＵＯＩＥＮＣＥ＋　（ｃＯＵＲ５Ｅ）
））（（Ｉｓ−Ａ　（ＵＳＥ）　ＶＥＲＢ　（ｃｏｕＲ
ｓｉ）　（ＳＴＲＡＴＥＧＹ）））（（１５−Ａ　（Ｌ
ＩＳε）ＶＥＲＢ　（ｃＯｕＲ５Ｅ）（ＭＡＴＥＲＩＡ
Ｌ）））（（Ｉｓ−Ａ　（ｃＯ５Ｔ）　ＶＥＲＢ　（ｃ
ＯＵＲ９Ｅ）　（ＰＲＩＣＥ）））（（Ｉｓ−Ａ　（Ｒ
ＬＪＮ　ＯＮ）　ＶＥＲＢ　（ｃＯＬＩＰＳＥ）　（ｃ
ＯＭＰＩＪ工εＲ）））（（ＭＥＡＮＩＮＧ　（ｃＡＴ
ＡＬＯＧ　ＮＬＩＭＥＩＥＲ）（（ＰＥＲ５ＯＮ　（Ａ
ＬＩＣＩＩＥＮＣＥ）））（（ＰＥＲ５ＯＮ　（ＵＳＥ
Ｒ））） （（ＰＥＲ５ＯＮ　（ＡＬＩＴＨＯＲ）））（（ＴＹＰ
Ｅ　　（ｃＡＴＡＬＯＧ　ＮＬＪＭＢＥＲ）ＮＬＪＭ　
　ＬＩＮＩＱＬＩＥ　　５ＥＬＥＣＴ））（（ＴＹＰＥ
　（ＴＩＴＬＥ）　ＴＥＸＴ　ＩＪＮＩＯＬＩＥ））（
（ＴＹＰＥ　（ＡＵＤＩＥＮＣＥ）　（（ＵＳＥＲ）　
（ＳＫＩＬＬ　ＬＥＶＥＬ））　ｙ＋ｘｎｐＬ＋：））
（（ＴＹＰＥ　（ＬＩＳＥＰ）　ＴＥＸＴ　ＬＩＮＩＱ
ＬＩＥ））（（ＴＹＰＥ　（ＳＫＩＬＬ　ＬＥＶＥＬ）
　ＴＥＸＴ　ＭＬＪＬＴＩＰＬＥ））（（ＴＹＰＥ　（
ＴＯＰＩＣ）　ＴＥＸＴ　ＭＬＩＬＴＩＰＬＥ））（（
ＴＹＰＥ　（ＳＴＲＡＴＥＧＹ）　ＴＥＸＴ　ＭＵＬＴ
ＩＰＬＥ））（（ＴＹＰＥ　（ＭＡＴＥＲＩＡＬ）　Ｔ
ＥＸＴ　ＭＵＬＴＩＰＬＥ））（（ＴＹＰＥ　　（ＬＥ
ＡＲＮＩＮＧ　ＴＩＩＪＥ）（（ＴＩＭＥ）（ＬＪＮＩ
ＴＳ））ｕｓ＋ａｕＥ））（（ＴＹＰＥ　（ＴＩＭＥ）
　ＮＬＩＭ　ＵＮｒＱＬＩＥ））（（ＴＹＰＥ（ＬＪＮ
ＩＴＳ）ＴＥＸＴＩＪＮＩＯＬＩＥ））（（ＴＹＰＥ　
（ＰＲＩＣＥ）　ＮＬＩＭ　ＵＮＩＱＬＩＥ））（（Ｔ
ＹＰＥ　（ＡＬＩＴＨＯＲ）ＴＥＸ丁ｕＮ＋ａｕＥ））
（（ＴＹＰＥ　（ｃＯＭＰＵＴＥＲ）　ＴＥＸＴ　ＩＩ
ＩＬＩＬＴＩＰＬＥ））（（ＴＹＰＥ　（ＯＰＥＲＡＴ
ＩＮＧ　ＳＹＳＴＥＭ）　ＴＥＸＴ　ＭＵＬＴＩＰＬＥ
））（（ＳＹＮＯＮＹＭ　（ｃＡＴＥＧＯＲＹ）（ＴＯ
ＰＩＣ）））（（ＮＩＣＫＮＡＭＥ　（ＤＩＳＫ　０Ｐ
ＥＲＡＴＩＮＧ　ＳＹｓＴＥＭ）　（ｃＯ５）））（（
ＩＮＦＥＲ５（＄）　（ＰＲＩＣＥ）））（（ＩＮＦＥ
Ｒ５（ＯＯＬＬＡＦＩＳ）　（ＰＲＩＣＥ）））（（Ｉ
ＮＳＴＡＮＣＥ−ＯＦ”　（ＡＬＡＭＯＬＥＡＲＮＩＮ
Ｇ　ＳＹＳＴＥＭＳ）　（ＡＵＴＨＯＲ）））ＦＩＧ、
　　４Ｃ。 ｌ　　　ＹＥＳＴＩＩＢＩ　ＰＲＯＧＲＡＭＩ　　　　
　　ＴＨＥ　ＰＲＯ８ＬＥＭ　５ＯＬＶＥＦＩ　　　　
　　　ＭＡＮＡＧＥＲ５ＦＩＧ、　　６Ａ。 ＦＩＧ、６Ｂ。 ＋　　ＣＡ３５ＥＴＴＥＳ　　　　　　　　　　　４　
Ｈ口ＬＩＲ１１５２！　　Ｉ＋　　　ＤＩＳＫＥＹＴＥ ＦＩＧ、　　７Ａ。 ＦＩＧ、７Ｂ。 ＦＩＧ、　　１０゜

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、本体データベース、本体データベースのための本体
   データベース・マネジャー、短縮データベース及び短縮
   データベースのためのデータベース・マネジャーを有す
   るシステム用のインテリジェント・問合せ方法であって
   、 （ａ）入力された問合せを構文解析し、問合せに含まれ
   る１つまたは２つ以上のフレーズを識別することにより
   識別済みフレーズの問合せを作成し； （ｂ）識別済みフレーズの問合せをデータベース・マネ
   ジャーに供給し； （ｃ）ユーザの要請に応じて識別済みフレーズの問合せ
   ・フレーズを本体データベース・マネジャー（２４）に
   供給し； （ｄ）サーチ結果をユーザに提示する 段階から成ることを特徴とするインテリジェント・問合
   せ方法。 ２、（ａ１）汎用ワード・データベース及びドメイン・
   データベースをサーチすることにより、フレーズ識別法
   則を利用して入力問合せに含まれるフレーズを識別し； （ａ２）フレーズ取替え法則を利用してあいまいフレー
   ズのあいまい性を解明し； （ａ３）未知フレーズを定義づけするようユーザに指令
   し、この定義をドメイン・データベースに入力する 段階を含むことを特徴とする特許請求の範囲第１項に記
   載の方法。 ３、段階（ａ１）が意味検査法則を利用して当面のフレ
   ーズの意味を検査する段階を含むことを特徴とする特許
   請求の範囲第２項に記載の方法。 ４、段階（ａ２）が （ｉ）あいまいフレーズと汎用ワード・データベース及
   びドメイン・データベースの内容との部分マッチをユー
   ザに提示し； （ｉｉ）ユーザの応答に答えてあいまいフレーズを部分
   マッチと置換えることによりあいまいフレーズと部分マ
   ッチとの一致を指示する 段階を含むことを特徴とする特許請求の範囲第２項に記
   載の方法。 ５、段階（ｄ）が部分マッチの結果をユーザに提示する
   段階を含むことを特徴とする特許請求の範囲第１項に記
   載の方法。 ６、段階（ｄ）が段階（ｂ）及び（ｃ）に続いてサーチ
   結果をユーザに提示する段階を含むことを特徴とする特
   許請求の範囲第１項に記載の方法７、段階（ａ）が （ａ１）意味検査法則を利用して当面するフレーズの意
   味を検査する段階を含んで、汎用ワードデータベース及
   びドメイン・データベースをサーチすることにより入力
   問合せに含まれるフレーズを識別し； （ａ２）、（ｉ）あいまいフレーズと汎用ワード・デー
   タベース及びドメイン・データベースの内容との部分マ
   ッチをユーザに提示し； （ｉｉ）ユーザの応答に答えてあいまいフレーズを部分
   マッチと置換えることによりあいまいフレーズと部分マ
   ッチとの一致を指示する段階を含んで、フレーズ置換え
   法則を利用してあいまいフレーズのあいまい性を解明し
   ； （ａ３）未知フレーズを定義づけするようユーザに指令
   し、この定義をドメイン・データベースに入力する 段階を含むことを特徴とする特許請求の範囲第１項に記
   載の方法。 ８、本体データベースのサーチを行うための本体データ
   ベース・マネジャー、及びマイクロコンピュータ・シス
   テムを含む本体コンピュータ・システムに接続されたイ
   ンテリジェント問合せシステムであって、前記マイクロ
   コンピュータ・システムが 本体データベースの短縮版である短縮データベースと； サーチ問合せに基づいて前記短縮データベースをサーチ
   するデータベース・マネジャー手段と；汎用フレーズ・
   ディクショナリ・データベースと： ドメイン・ディクショナリ・データベースと；汎用ディ
   クショナリ・データベース及びドメイン・ディクショナ
   リ・データベースを利用してサーチ・問合せを作成し、
   サーチ問合せを前記データベース・マネジャー手段に供
   給し、ユーザの要請に応じてサーチ・問合せを前記本体
   データベース・マネジャーに供給し、結果をユーザに提
   示する問合せ分析手段と を含むことを特徴とするインテリジェント問合せシステ
   ム。 ９、前記問合せ分析手段がフレーズのあいまい性を解明
   し、ユーザに未知フレーズの定義づけを指令するエキス
   パート・システムを含むことを特徴とする特許請求の範
   囲第８項に記載のシステム