JPH0258166A - 知識検索方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は知識データの検索方法、特に知識データの意味
内容に関して知識データを検索する装置に関する。

〔従来の技術〕

従来、文献等に関する情報検索システムにおいては、検
索手段として文書等に含まれるキーワードないしその論
理的組み合わせ（ＡＮＤ、○■く等）が用いられていた
。しかし、この方法では、キーワード間の意味的関係に
関する情報が検索キーに反映されていないので曖昧さが
残り、検索結果にノイズが含まれることが多かった。

たとえば、ニュース記事に関する情報検索においては、
「米国が日本に要求した貿易自由化対策の内容は？」と
いう質問文に対するキーワードは、「米国」　「日本」
　「貿易自由化政策」などとなるが、これは「日本が米
国に要求した貿易自由化政策の内容は？」という質問文
の場合と区別がつがない。

またたとえば、ＬＩＳＰなどのプログラミングＲ語のオ
ンラインマニュアルの内容検索におい′Ｃ１「文字を対
応する数字コードに変える関数は？」という質問文は、
「数字コードを対応する文字に変える関数は？Ｊという
質問文と区別がつがない。

キーワードを利用する情報検索ではさらに、キーワード
のミスマツチによる検索ちれという問題がある。情報検
索システムのデータベースの各知識データに付与されて
いるキーワードと、ユーザが検索時に思いつくキーワー
ドのずれによるミスマツチである。これを防ぐために、
知識データに付与可能なキーワードを制限するというこ
とが行なわれているが、こうすると検索の都度、ユーザ
は自分が検索したい情報に関連するキーワードを調べな
くてはならず負担になる。

以上の問題に対し、自然盾語を利用して問題点を解消し
ようとすることが試みられている。

例えば、情報処理学会自然−゛語処理研究会資料５８−
８　（杉山他「自然゛ｉ°語理解に基づく情報検索シス
テムＩＲＩＳＪ　、１９８６年１１月２２日）では、日
本語等の自然ｉ゛語による質問文を受けつけて、質問文
に含まれるキーワードおよびその間の関係情報を用いて
検索を行なう方法が論じられている。

このシステムにおいては、以下に述べる手順によって知
識データの検索が行なわれている。

まず、入力質問文をいわゆる自然ｉ語の解析技術を用い
て解析しく形態素解析および構文意味解析）、質問文の
意味構造を抽出する。次にこの意味構造から質問文の概
念的キーワードとその論理結合である検索式（ａｎｄ　
とＯｒによる論理式）を生成する。この概念的キーワー
ドの検索式によって従来型のキーワードによる情報検索
システムのテキストデータ９検索を行ない、検索式に対
応する！、歪、 テキストデータを得る。この段階では、質問文が自然盲
語文になったことにより検索式を作成する手間がなくな
ってユーザの負担が減ったということ以外、従来の情報
検索システムと変わりがない。

しかし、この後、得られたテキストデータをさらに自然
ｉ語解析し、テキストデータに対応する意味構造を作成
する。そして、先はどの質問文の意味構造とこのテキス
トデータの意味構造との照合を行なうことによって、質
問文が要求している内容の曖昧性の少ない検索結果を得
ている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来システムにおいては、−旦キーワードによる検
索式を生成し、これを用いて情報検索システムにアクセ
スしているが、これは必要不可欠な処理内容ではない。

まず、キーワード検索によって最終的には不要となるデ
ータが途中段階で候補として取り出されてしまって、最
後の意味構造の照合で余分なデータの照合を行なわなけ
ればならないし、そもそもキーワード検索式の作成とい
う余分な作業が発生している。また、最終段階で検索し
たテキストデータの自然−５語解析を行っているが、こ
の作業も情報検索システムのデータベースの作成段階で
事前に行っておけば不要となる作業である。

本発明の目的は、このような従来システム従来技術の問
題点を解決し、効率的かつ精度のよい内容検索手段を提
供することを目的としている。

〔課題を解決するための手段〕

上記の目的を達成するために、本発明では以下に示す方
法を用いる。

（１）知識データベース中の知識データにその内容を代
表する意味を表現する一つ以上の意味構成要素からなる
一つまたは複数の意味構造データを知識データの知識デ
ータベースへの登録時に予じめ付与し。

知識の検索時においては、入力された質問文を解析して
質問文の意味内容に対応する意味構造データを抽出し、
該知識データベースの各知識データに付与した該意味構
造データと、該質問文の該意味構造データとを逐一照合
し、照合成功したものを選択し出力することを特徴とす
る知識検索方法。

（２）該意味構造データは、意味を構成する語すなわち
意味素と、各意味素どうしを結びつけて複合的な意味を
表わすための意味素間の関係を表わす格標識、および意
味素と格標識の対を構成要素としてそれらを複合的に構
成した木構造からなることを特徴とする知識検索方法。

（３）上記質問文解析処理は、質問文を単語ないし形態
素に分割する形態素解析、形態素解析結果をもとに質問
文の意味構造データによる表現を生成する構文意味解析
、ならびに構文意味解析結果の意味構造データ中に存在
する意味表現上の冗長性を吸収して標準的な意味構造デ
ータを生成する意味標準化処理からなることを特徴とす
る知識検索方法。

（４）該意味標準化処理は、表現上の冗長性を含む意味
構造データの全体または部分と照合するための照合パタ
ン部と、照合時に各種条件をチェックするための条件部
、および照合成功時にその結果として生成する結果パタ
ン部とからなる意味標準化規則を使用することを特徴と
する知識検索方法。

（５）意味構造データによる知識データベースの検索失
敗時、質問文の意味構造データの一部を関連する別のデ
ータで置き換えて、再度照合を試みることを特徴とする
知識検索方法。

〔作用〕

前記（１）は２本発明による知識検索方法を実現するた
めの主たる方法である。これによって、知蛾データの意
味内容に関する質問文を入力し、それに該当する知識の
検索を行なうことが可能となる。

（２）は、目的とする知識データベースの作成にあたり
、知識データベースの各知識データに付与する意味構造
データの具体的形式を示したものである。質問文および
知識データの意味構造データを、格標識と意味素の対か
らなる木構造として表現することにより、任意の質問文
または知識データの意味を表現可能とするとともに、両
者の照合を統一的かつ容易に実現可能としている。

（３）、　（４）の方法は、入力される質問文の多様性
に対処するためのもので、意味標準化規則を質問文の意
味構造データに適用して標準的な形式の意味表現を得る
ことにより、知識データベース内の知識データに付与す
る意味構造データの必要データ量を少なくし、照合処理
の負担を軽くするとともに、質問文に対する回答の適中
率を高くすることに効果がある。なお、当然のことなが
ら、各知識データには、上記の意味標準化処理後の意味
構造データを付与する。

（６）は、照合失敗時、質問文の意味構造データを部分
的に変えることにより、他の回答の可能性を探索する方
法を提供している。（３）、　（４）と同じく１回答の
適中率を高くする効果がある。

〔実施例〕

以下、実施例を用いて本発明の詳細な説明する。

なお、以下の説明では、知識データとしてＬＩＳＰ　ｉ
語、特にＣｏｍｍｏｎ　Ｌ　Ｉ　Ｓ　Ｐｉ語の知識を例
として取り上げて説明するが、容易にわかるように１本
発明はこれに限定されるものではない。

第２図に、本発明による知識検索方法を実現する装置の
ハードウェア構成の例を示す。基本的に通常のパソコン
やワークステーションないし汎用計算機と同様の構成で
ある。１はキーボード等の質問文を入力するための装置
、２は検索結果を表示するためのデイスプレィないしプ
リンタ等の表示装置、３は計算機の中央演算処理装置、
４はプログラムや作業データを格納する主記憶、５は知
識データベース等を格納するための磁気ディスクなどの
外部記憶である。

第１図は、外部記憶５内に格納された知識データベース
内の各知識データ１０の構造および内容の例を示したも
のである。Ｃｏｍｍｏｎ　　Ｌ　Ｉ　Ｓ　Ｐの関数ｃｈ
ａｒ−ｃｏｄｅおよびｃｏｄｅ−ｃｈａｒの知識データ
の例である。図に示すように、知識データの名称欄１１
には関数名が入り、意味構造データの欄１２にはそれぞ
九の関数を代表する意味構造データを格納する。ここで
は関数の機能実現に対応する意味構造を入れている。内
容欄１３には各関数に関する詳細説明が入れられている
。

第１図の各知識データの意味構造データを普通の文で書
くと、それぞれ「文字を数に変換する」（関数ｃｈａｒ
−ｃｏｄｅ）　　ｒ数を文字に変換する」　（関数ｃｏ
ｄｅ　−ｃｈａｒ　）となる。これらの意味構造は、文
中において各語と他の構文要素との意味的関係を示す格
標識と、話自体の意味を表わす意味標識の対を単位とし
、それらの依存関係を表わす木構造からなっている。関
数ｃｈａｒ　−ｃｏｄｅの場合、「対象」「終点」が格
標識で、「変換する」　「文字」　「数」が語の意味標
識である。格標識「対象」は、この場合「文字」が動詞
「変換する」の対象格であること−を表わし、「終点」
は「交換する」の終点格すなわち変換の結果行き着く先
を表わしている。

第３図に、本発明による知識検索方法の第１の実施例の
概略処理手順を示す。まずキーボード１から入力された
質問文を受けつけ、それを解析して質問内容に対応する
意味構造データを抽出する。

次に質問文の意味構造データと知識データベース内の各
知識データの意味構造データとを逐一照合し、照合成功
したものがあればそれを取り出し結果を出力する。

次に第３図の各ステップを順により詳しく説明する。

第１ステツプの質問文の入力処理は、通常第２図のよう
な一般的な計算機装置に標準で搭載されているオペレー
ティングシステムのプログラムに付属している入力プロ
グラムを用いて実行される。

第４図は、第３図第２ステツプの質問文解析のより詳細
な処理手順を示したものである。

まず人力された質問文を構成する文字列を、単語ないし
形態素に分割する形態素解析を行なう。

日本語の場合、形態素解析は文節を単位として行なわれ
るのが一般的である。解析にあたって、システム内で使
用される単語ないし形態素を登録しである単語辞書、お
よび単語ないし形態素間の文節内での接続関係を示す文
節白文法規などが用いられる。

システム的に見た場合、質問文の入力には、漢字かな混
じり文で行なう方法と、カナ人力で行なう方法とが考え
られる。カナ入力の場合、形態素解析結果に同音異議語
等のあいまい性が増えるなどの違いがあるが、大局的に
見ると両者の入力に対する形態素解析の処理内容に本質
的な違いはない。カナ入力文に対する形態素解析の処理
力法は、例えば、情報処理学会第２８口金国大会（昭和
５９年前記）、４Ｍ−６〜４Ｍ−９（１２３７〜Ｉ２４
４頁）などに記されている。

［文字を数に変換する関数は？」という質問文に対する
形態素解析処理結果を第５図に示す。

質問文解析の第２ステツプは構文意味解析である。形態
素解析された質問文を入力として、質問文の意味構造を
生成する。構文意味解析においては、一般にいわゆる文
法規則と、名詞と動詞などの単°語間の意味的関係を記
した格フレーム辞書を利用する。構文意味解析の具体的
処理方法については、例えば、大島、阿部、湯浦、拭布
「格文法による仮名漢字変換の多義解消」、情報処理学
会論文誌第２７巻第７号（昭和６１年７月）６７９頁〜
６８７頁に記されている。

先はどの、「文字を数に変換する関数は？」という質問
文に対する構文意味解析結果の例を第６図に示す。結果
として生成された意味構造は、第１図の知識データの意
味構造と同じ形をしている。

質問文解析の第３ステツプは、意味標準化処理である。

構文意味解析結果として得られた質問文の意味構造中に
含まれる意味表現上の冗長性を吸収し、意味構造データ
のＷ４Ｓ化を行なう。以下に意味の標準化が必要となる
場合の例を示す。

（１）用語の多様性 前述の例「文字を数に変換する関数は？」において、「
変換する」は「変える」とｉ゛つても同じことである。

また「直すＪｒ置き換える」と轟っでもよい。また、「
数」は「コード」または「数字コート」、あるいはｒｎ
ｕｍｂｅｒＪ　　ｒｃｏｄｅＪ　と入力することもでき
る。

（２）構造的表現の多様性 「文字列の部分」　「リストの部分」は、ｒ部分文字列
」あるいは「部分リスト」とｉ゛つても同じことである
。また、「（リストを）逆にする」（２文節）は、「（
リストを）逆転する」　（１文節）と同じ意味である。

以上のような表現上の冗長性に対し、その標準化規則を
作り、これを利用して意味構造に含まれる表現上の多様
性を吸収するようにしておけば、より広範な質問文の入
力表現に対応することが可能となり、ユーザが質問文を
作成するときの負担を軽減し、かつまた検索もれを減少
させることに効果がある。また、後続の知識データの意
味構造との照合処理の負担を軽くすることができる。

意味標準化規則の構文の１例を、第７図に示す。

図に示すように、規則は照合パタン部、照合条件部、結
果パタン部からなる。照合パタン部は、意味標準化処理
の入力となる意味構造データの全体または部分との照合
一致をとるためのパタン、照合条件部は、照合時に関連
する各種条件をチェックするためのもの、結果パタン部
は照合成功時に結果として生成する意味構造データのパ
タンである。

第８図に意味標準化規則の具体例を示す。（１）（２）
はそれぞれ前記の用語の多様性および構造的表現の多様
性の説明であげた例である。これらの例では、照合時特
に条件のチェックは行なわないので、規則の照合条件部
はｒｔ」　（ｔは論理条件の真を示す）、すなわち条件
は常に成り立っていることを示している。また、第８図
（２）の３番目の規則では、「？Ｘ」という記号を入れ
ているが、これは変数を意味する。照合パタン部に現れ
ている変数は何とでも照合一致させることが可能で。

照合パタン部で照合成功した場合は、その変数と照合一
致した意味構造内のデータがその変数に代入される。変
数に代入された値は、照合条件部および結果パタン内の
同一名称の変数によって参照することができる。特に結
果パタンにおいては。

変数がその値と置き換えられたものが、最終的な結果パ
タンとなる。例えば「リストを逆にする」という文、す
なわち意味構造で表わすと（する（結果　逆　（対象　
リスト）））」という文と照合させた場合、？Ｘの値は
［リストｊとなり、生成される結果パタンは「（逆転す
る　（対象　リスト））」　となる。

第８図（３）は照合条件部を利用した規則の例である。

この規則の照合条件部は、「変数？Ｘのデータ型は判型
の副型（ｓｕｂｔｙｐｅ）である」という意味を、Ｃｏ
ｍｍｏｎ　Ｌ　Ｉ　Ｓ　Ｐ　’ｉ語のプログラムで表わ
したものである。Ｃｏｍｍｏｎ　Ｌ　Ｉ　Ｓ　Ｐ　’ｉ
語では、データ型は階層的になっており１列型の下には
、リスト型、ベクトル型、文字列型などの副型がある。

したがって、この規則が表わすところの意味は、「？ｘ
に？Ｘを加える」という入力文があったとき、？Ｘの値
が判型またはその副型であれば、「？Ｘを連結する」と
いう文に変えなさい、ということである。入力文［リス
トにリストを加える」［ベクトルにベクトルを加える」
　［文字列に文字列を加える」は、「リストを連結する
」　「ベクトルを連結する」　「文字列を連結する」に
変換される。

意味！Ｍ準化処理の処理手順を第９図および第１０図に
示す。処理の骨子は、対象となる意味構造データの全体
を含む全ての部分構造について意味標準化規則との照合
を行ない、照合成功した場合には、その部分構造を照合
成功した規則の結果パタンで置き換える、という作業を
可能な限り行なうということである。「可能な限り」と
いう表現は、照合成功した変換結果のパタンについても
またそれを処理対象とする、ということを含む。

第９図は処理の全体の流れを示したもので、照合一致フ
ラグなる変数を設けて、上記の「可能な限り」という意
味を実際の処理に置き換えている。

ループの先頭で照合一致フラグをｎｊＱとし１次にプロ
グラムｃｏｎｖｅｒｔを呼び出しているが、プログラム
ｃｏｎｖｅｒｔ内での処理中に１回でも照合成功した場
合は照合一致フラグがｔとなり、ループが繰り返される
。

第１ｏ図は、実際に意味構造と規則との照合および変換
を行なうプログラムｃａｎνｅｒｔの処理手順を示した
ものである。本プログラムは、意味構造の全ての部分構
造に規則を適用するということを実現するために、再帰
呼出しによる制御を行なっている。

処理ステップ２３０１，２３０２，２３０３゜２３０４
．２３０５．２３０６から成る部分は、意味構造のある
部分構造について、全ての意味標準化規則との照合を行
ない、各規則の照合パタン部との照合および照合条件部
での条件チェックが成功した場合には、その部分構造を
規則の結果パタンで置き換える処理を示す。

ステップ２３０７，２３０８，２３０９，２３１０゜２
３１１から成る部分は、意味構造の全ての部分構造に上
記の処理を適用するための制御を記述したものである。

前記したように、ここでは再帰呼び出しによる制御を行
なっている。ステップ２３０７では現在の部分構造が木
の末端の葉となっているかをチェックしている。部分構
造が末端の葉ならばそれ以上分解して部分構造をとるこ
とはできないので、現在の部分構造を戻り値として、呼
出したプログラムへ戻る（ステップ２３１１）。部分構
造が末の末端の葉ではない場合は、さらにその部分構造
について処理を適用する。ステップ２３０８では部分構
造をリストで表わしたときの先頭部にプログラムｃｏｎ
ｖｅｒｔ　を再帰的に適用する。ステップ２３０９では
、部分構造の先頭を除く残りの部分にプログラムｃｏｎ
ｖｅｒｔを再帰的に適用する。ここで、リストの先頭部
ないし残りの部分とは、ＬＩＳＰ１語の用語でｉうと、
リストのＣａｒ部およびｃｄｒ部に相当する。ステップ
２３１０では。

ステップ２３０８およびステップ２３０９で得られた結
果をもとに、もとの部分構造と同一レベルの部分構造を
生成し、これを戻り値として呼出したプログラムへ戻る
処理を行なう。

次に、第３図第３ステツプおよび第４ステツプの意味構
造データの照合と知識データの検索、および結果の表示
の処理について説明する。

第１１図は、意味構造の照合と知識データの検索の処理
手順を示したものである。

まず、質問解析部の出力、すなわち構文意味解析され意
味ｍ準化された質問文の意味構造から、知識データベー
スの各知識データの意味構造に対応する部分を切り出す
。次に知識データベースから順に一つずつ知識データを
取り出し、知識データの意味構造と比較照合を行なう。

照合が成功したら、その知識の内容（説明）の欄の内容
を取り出し１表示装置５を通じて出力する。照合成功し
なければ、上記の処理を知識データベースの知識データ
がなくなるまで繰り返す。

ここで、質問文の意味構造と、複数の知識データの意味
構造とが一致することが考えられる場合がある。そのよ
うな状況が考えられる場合には、照合成功しても処理を
中断せず、知識データベースの知識データがなくなるま
で処理を繰り返せばよい。

ところで、上述の実施例では、一つの質問文に対し、知
識データベースの全て（または照合成功のものが見つか
るまで）の知識データと照合を行なうようにしているが
、これでは知識データの数が多くなったとき性能上問題
が生じる。

このような場合、通常のファイルシステムでは、検索デ
ータ中の何らかのキーに着目したインデクス（索引）を
作成し、このインデクスを用いることによって、検索照
合の処理量の削減をはかつている。さらに、このインデ
クスを木構造にしたりハツシングの技術を採用したりし
て、インデクス内での検索照合のさらなる速度向上をは
かつている。

本実施例の説明で用いているＣｏｍｍｏｎ　　Ｌ　Ｉ　
Ｓ　Ｐｉ゛語の知識データベースについていうと、　Ｃ
ｏｍｍｏｎＬＩＳＰの多くの関数は、特定のデータ型（
リスト、ベクトル、文字測地）に属するデータに関する
処理を行なう関数であり、各関数の機能表現すなわち知
識データに登録する意味構造には通常これらのデータ型
を表わす語が含まれている。したがって、このデータ型
に関するインデクスを設け１、各関数の知識データをデ
ータ型のインデクスキーの下に置くことにすれば、照合
検索の高速化をはかることができる。また、データ型で
はなく関数の機能表現中の動詞をインデクスキーとして
用いてもよく、またデータ型と動詞の両方をインデクス
キーとして用いてもよい。

さらに弁別ネットの技法を用いて、意味構造データの多
段のインデクスを作ることもできる。なお、弁別ネット
の技法に関しては、Ｈ，Ｃｈａｒｎｉａｋ。

Ｃ，に、Ｒｉｅｓｂｅｃｋ、　Ｄ、Ｖ、ＭｃＤｅｒｍｏ
ｔｔ著［人工知能ハ’、／ドブツク」、日本コンピュー
タ協会、１９８６年などに記されている。

なお、以上の知識データベースの照合検索の高速化の技
法は、前述の意味標準化規則の照合検索の高速化に対し
ても、全く同様に適用できる。

ところで１以上に説明した第１の実施例では必ずしも、
ユーザが望んでいる内容のＣｏｍｍｏｎＬＩＳＰの関数
が得られない場合がある。Ｃｏｎ＋ｍｏｎＬ　Ｉ　Ｓ　
Ｐでは多くのデータ型が用意されており、それらは階層
構成をなしているので、上位データ型のほうで総称的な
関数が用意されている場合には、−ド位データ型におい
てはそのデータ型専用の関数は用意されていないことが
多い。例を上げれば、ユーザの「ベクトルを復写する関
数は？」という質問に直接対応する関数がない。しかし
、ベクトル型の上位型である判型にｃｏｐｙ　−ｓｅｑ
という関数があり、これでユーザの要求を満すことがで
きるので、この場合にはこの関数を答えればよい。また
、このような状況を配慮して、本来［文字列を比較する
関数は？」と質問したいのに１文字列の上位データ型で
あるベクトル型を質問に用いて、「ベクトルを比較する
関数は？」などと質問することもありうる。ところが、
ＣｏｍｍｏｎＬ　Ｉ　Ｓ　Ｐにはベクトルを直接比較す
る関数はなく、あるのはベクトルの下位型である文字列
を比較する関数Ｓｔｔ”ｌｎｇ　”　＋ｓｔｒｉｎｇ＜
　＋　ｓｔｒｊｎｇ／　＝　、等と、ベクトルの上位型
である列を比較する関数ｍｉｓｍａｔｃｈである。この
ような場合は、上位型、下位型に対応する関数両方を答
えてくれると有難い。

このような要求を実現するための、第２の実施例につい
て以下に説明する。本実施例のハードウェア構成は、第
１の実施例と同様、第２図で示すものである。また知識
データベースの構成および知識データのデータ形式も第
１の実施例の場合と同様である（知識データの形式は第
１図に示したもの）。さらに、本実施例の概略処理手順
も第１の実施例の場合と同様で、第３図で表わされる。

第１２図および第１３図に１本実施例と第１の実施例と
の相違部分、すなわち、意味構造の照合と知識データの
検索の処理手順を示す。

第１３図は基本的には第１１図の処理手順と同じであり
、それをサブルーチン化したものである。

第１２図のステップ６０１でまず、質問文の意味構造か
ら比較すべき関数の意味構造相当部分を切出す。次に、
第１の実施例と同様、意味構造データと知識データの意
味構造データとの照合を行なう（ステップ６ｏ２）。こ
のとき、第１３図の照合プログラムを呼出して処理を実
行する。照合が成功した場合はそれで処理はおしまいで
ある。照合失敗した場合は、質問文の意味構造データ中
に含まれるデータ参照表現の上位データ型、下位データ
型の有無をチェックし、存在すれば、それぞれについて
データ参照表現を上位または下位データ型と置き換え、
最初の処理と同様の照合処理を実行する。照合成功した
ものがあれば、該当知識データの知識内容の説明部分を
取り出し、出力装置５を通じて出力を行なう（ステップ
６０３〜６１０）。

例えば、「ベクトルを比較する関数は？」という質問文
が入力されたとき、この質問文の要求に直接対応する関
数はないので、「ベクトルＪの部分を上位データ型１列
」または下位データ型「文字列」で置きかえて照合を行
ない、関数ｍｉｓｍａｔｃｈおよびｑｔｒｉｎｇ＝　、
　５ｔｒｉＢ＜　、　ｓｔｒｉｎｇ／　＝等の説明を得
る。

本実施例で述べた推論方式は、必ずしもＣｏｍｍｏｎＬ
ＩＳＰ局語に関する知識データベースに限られるもので
はない。知識データベースの内容が他の知識データの場
合にも適用可能である。例えば、知識データベースが生
物の種々の性質に関するもので、質問文が「すずめは空
を飛ぶことができるか？」という質問に対し、「すずめ
」の上位意味カテゴリである「鳥」の知識を使ってＹＥ
Ｓと答えるというようなことにも利用することができる
。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明によれば、知識の意味内容
による知識データベースの検索システムを容易に構築す
ることが可能となる。また、多様な質問表現に対応する
こともできる。さらに、旦システムが完成したあとで、
知識データや用語、および意味に関するデータをシステ
ムに追加することは簡単であるので、システムの拡張も
容易に行なうことができる。

本発明は、プログラミングｉ語の知識のみならず、一般
に知識をその意味内容により検索する機能を持つシステ
ムにおいては全て有効である。文献や新聞記事の内容に
よる検索、あるいは国語辞典や外国語辞典に掲載されて
いる語の意味よる検索、また、計算機ハードウェアなら
びに応用プログラムの操作手順の知識に関する検索、計
算機による教授装置、いわゆるＣＡＩ装置において、質
問に応じて知識の説明を行なう装置においても有効であ
る。以上のような、知識ベースから知識を検索して提示
することが重要なポイントとなるコンサルテーションシ
ステムのようなシステムにおいては極めて有効な発明で
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による第１および第２の実施例における
知識データベース内の知識データの構成および内容を示
した図、第２図は同じくハードウェア構成を示す図、第
３図は同じく本発明における知識検索方法の概略処理手
順を示す図である。 第４図は質問文解析のより詳細な処理手順を示した図、
第５図は「文字を数に変換する関数は？」という質問文
に対する形態素解析結果、第６図は同しく構文意味解析
結果を表わす意味構造データである。第７図は意味標準
化規則の形式を示したもの、第８図はその具体例である
。第９図、第１０図は意味標準化処理の処理手順を示し
たフローチャートである。第１１図は、第１の実施例に
おける意味構造データの照合と知識データの検索の処理
手順を示すフローチャートである。第１２゜１３図は第
２の実施例における意味構造データの照合と知識データ
の検索の処理手順を示すフローチャートである。 １・・・キーボード、２・・表示装置、３・・・中央演
算処理装置、４・・主記憶、５・・・外部記憶、１ｏ・
・・知識データの例、１１・・知識データの名称、１２
・・知識データの内容を表わす意味構造データ、１３・
・・知識データの内容。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、文献等の多数の知識データからなる知識データベー
   ス中から所望の知識データを取り出す知識検索装置にお
   いて、 知識データベース中の知識データにその内容を代表する
   意味を表現する一つ以上の意味構成要素からなる一つま
   たは複数の意味構造データを知識データの知識データベ
   ースへの登録時に予じめ付与し、 知識の検索時においては、入力された質問文を解析して
   質問文の意味内容に対応する意味構造データを抽出し、
   該知識データベースの各知識データに付与した該意味構
   造データと、該質問文の該意味構造データとを逐一照合
   し、照合成功したものを選択し出力することを特徴とす
   る知識検索方法。 ２、該意味構造データは、意味を構成する語すなわち意
   味素と、各意味素どうしを結びつけて複合的な意味を表
   わすための意味素間の関係を表わす格標識、および意味
   素と格標識の対を構成要素としてそれらを複合的に構成
   した木構造からなることを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載の知識検索方法。 ３、該質問文解析処理は、質問文を単語ないし形態素に
   分割する三態素解析、形態素解析結果をもとに質問文の
   意味構造データによる表現を生成する構文意味解析、な
   らびに構文意味解析結果の意味構造データ中に存在する
   意味表現上の冗長性を吸収して標準的な意味構造データ
   を生成する意味標準化処理からなることを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の知識検索方法。 ４、該意味標準化処理は、表現上の冗長性を含む意味構
   造データの全体または部分と照合するための照合パタン
   部と、照合時に各種条件をチェックするための条件部と
   、照合成功時にその結果として生成する結果パタン部と
   からなる意味標準化規則を使用することを特徴とする特
   許請求の範囲第３項記載の知識検索方法。 ５、意味構造データによる知識データベースの検索失敗
   時、質問文の意味構造データの一部を関連する別のデー
   タで置きかえて、再度照合を試みることを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の知識検索方法。