JPH0415828A - Method and system for inference - Google Patents
Method and system for inferenceInfo
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- JPH0415828A JPH0415828A JP2117494A JP11749490A JPH0415828A JP H0415828 A JPH0415828 A JP H0415828A JP 2117494 A JP2117494 A JP 2117494A JP 11749490 A JP11749490 A JP 11749490A JP H0415828 A JPH0415828 A JP H0415828A
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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。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明は、知識ベースを用いて推論を行う方法及びその
システムに係り、特に、専門的な知識を有しない利用者
でも、システムからの問い合わせに的確に回答すること
のできる推論方法及びその装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention relates to a method and system for making inferences using a knowledge base, and in particular, even a user without specialized knowledge can make inquiries from the system. The present invention relates to an inference method and device that can accurately answer questions.
[従来の技術]
一般に、従来のルール型知識を用いた推論システムの情
報問い合わせ方法として、以下に示すものが知られてい
る。[Prior Art] In general, the following methods are known as information inquiry methods for inference systems using conventional rule-based knowledge.
(1)前向き推論時の情報問い合わせ方法知識ベース中
より、評価対象となるルールを取り出し、この取り出し
たルールの条件部に記述した各条件節のうち情報の未確
定なものを判断し、これについてルール記述の表現で表
示装置に提示してその真偽値や確信度の入力を受け付け
るものである。(1) Information inquiry method during forward inference Extract the rule to be evaluated from the knowledge base, determine which conditional clauses are written in the condition section of the extracted rule, and determine which information is undetermined. The expression of the rule description is presented on the display device and input of its truth value and confidence level is accepted.
(2)後ろ向き推論時の情報問い合わせ方法ゴール仮説
となる情報をルール結論部に持つルールを取り出し、こ
のルールの条件部に記述された情報を更にゴール仮説と
して、これをルール結論部にもつルールを捜して次々に
ルールを連鎖させて最終的に連鎖のない、ルール条件部
に記述された情報のうち未確定のものを判断し、これに
ついてルール記述の表現で表示装置としてその真偽値や
確信度の入力を受け付けるものである。(2) How to query information during backward reasoning Take out a rule that has the information that is the goal hypothesis in the rule conclusion part, use the information described in the condition part of this rule as the goal hypothesis, and create a rule that has this in the rule conclusion part. By searching and chaining rules one after another, we finally determine unconfirmed information written in the rule condition section that is not chained, and display its truth value and certainty as a display device using the expression of the rule description. It accepts input of degrees.
また、ルールの記述形式としては情報間の関連をIF−
THEN形式という枠組みで表現するもので、そこに問
い合わせ時に起動する手続き等を記述するものではない
。In addition, as a rule description format, relationships between information are expressed as IF-
It is expressed in the framework of THEN format, and does not include procedures to be activated when an inquiry is made.
この公知例としては、ES/KERNELの後ろ向き推
論が挙げられる。この後ろ向き推論はビューノートと呼
ばれるワーキングメモリ上に書かれたプライベートメモ
という情報を用いて推論を行うもので、推論モードを1
nteractiveと指定すると、判断不可能な事象
情報はルールに記述されたプライベートメモ表現でユー
ザに問い合わせを行うものである。A known example of this is ES/KERNEL's backward inference. This backward reasoning uses information called private notes written in working memory called view notes, and the reasoning mode is set to 1.
When "interactive" is specified, an inquiry is made to the user regarding undeterminable event information using the private memo expression described in the rule.
なお、後ろ向き推論による情報問い合わせ方法について
は、例えば、「日立クリエイティブワークステーション
2050 ES/KERNEL/W解説(マニュアル
)マニュアル番号 2050−3−6234、(第35
頁〜第37頁)に記載されている。Regarding the information inquiry method using backward reasoning, for example, see "Hitachi Creative Workstation 2050 ES/KERNEL/W Explanation (Manual) Manual No. 2050-3-6234, (No. 35)
Pages 37 to 37).
[発明が解決しようとする課題]
上記従来技術では、推論の際に問い合わせ文が知識ベー
ス中に書かれた表現のまま表示される。[Problems to be Solved by the Invention] In the above-mentioned prior art, the query sentence is displayed as it is written in the knowledge base during inference.
したがって、専門的な用語を使用した問い合わせ文が提
示されることになる。この場合、システム利用者がシス
テムの対象分野(例えば銀行の融資査定に関する仕事、
各種機器の故障診断等の専門的な知識に基づき判断や診
断を行う業務)に対して素人である場合は、問い合わせ
文の意味を十分に理解することが困離となる状況が生じ
る。Therefore, an inquiry using technical terminology will be presented. In this case, the system user can
If you are an amateur in the business of making judgments and diagnoses based on specialized knowledge, such as diagnosing the failure of various types of equipment, a situation may arise in which it is difficult to fully understand the meaning of the inquiry text.
また、利用者がシステムの提示した問い合わせ文に的確
に答えるためには、必要なデータベースや過去の報告書
など関連資料を参照する必要が生じるであろう。例えば
、「売上高は上昇傾向にある」という事象を決定するに
は、売上高データの推移を参照すればよいこととなる。Furthermore, in order for the user to accurately answer the inquiries presented by the system, it will be necessary to refer to related materials such as necessary databases and past reports. For example, to determine the event that "sales are on an upward trend", it is sufficient to refer to trends in sales data.
しかし、′上昇中”の解釈は人それぞれで異なり、しか
も正確に定義できないため、従来の方法では知識ベース
のデータの関連はこの[売上高は上昇傾向にある]が末
端の事象となり、参照すべき情報はなんであるかの関連
は記述できないという問題があった。However, the interpretation of ``on the rise'' differs from person to person, and it cannot be precisely defined, so in the conventional method, this ``sales are on the rise'' is the terminal event in relation to the knowledge base data, and the reference There was a problem in that it was not possible to describe the relationship between what information should be used.
なお、従来、ガイダンス機能の1つとして、プログラム
の使い方を知らない利用者が、rHELP」と称するコ
マンドを発行することで、システムに問い合わせを行う
と、システムがプログラムの使い方を指示するものは知
られているが、これはあくまでも利用者が発行するコマ
ンドにより起動されるものであって、システムが発行す
る問い合わせ文に付随して、問い合わせ文の意味を的確
に理解できるような説明内容を自動的に出力するシステ
ムは、未だ知られていない。Conventionally, as one of the guidance functions, when a user who does not know how to use a program makes an inquiry to the system by issuing a command called "rHELP", the system does not know how to use the program. However, this is only activated by a command issued by the user, and is accompanied by an inquiry issued by the system that automatically provides an explanation that allows the user to accurately understand the meaning of the inquiry. There is no known system that outputs this.
以上示したように、従来の方法では、いずれも、知識ベ
ースを用いた推論の際に、問い合わせ文に対して利用者
がその意味を良く理解できないときや、質問に対して的
確に答えるためにはどうすべきかが分からないといった
状況での対応策を十分に考慮しておらず、システムから
の問い合わせ文を十分に理解をした上で利用者が回答す
るには効率的でないという問題があった。As shown above, in all conventional methods, when the user does not understand the meaning of a query statement well when making inferences using a knowledge base, or when the user is unable to properly answer the question There was a problem in that the system did not give sufficient consideration to countermeasures for situations where the user did not know what to do, and it was not efficient for the user to respond after fully understanding the inquiry text from the system. .
したがって、本発明の目的は、知識ベースを用いた推論
において、問い合わせ文中に専門的な用語等が含まれる
場合にその用語の説明を行う方法および装置を提供する
ことにある。Therefore, an object of the present invention is to provide a method and a device for explaining technical terms when a query includes such terms in reasoning using a knowledge base.
また、本発明の他の目的は知識ベースを用いた推論の際
に、問い合わせ文に的確に回答できるようにその問い合
わせのときに参照する適切な資料やデータを取り出す方
法および装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for extracting appropriate materials and data to be referred to in order to accurately answer a query when making inferences using a knowledge base. be.
[課題を解決するための手段]
上記目的を達成するために、本発明の推論方法及び装置
は、その基本構想として、計算機システムが出力する問
い合わせ文に付随して、問い合わせ文中の予め定めた情
報(専門用語)を自動的に検出し、この情報を用いてこ
の情報(専門用語)についての補助データ(解説など)
を合わせて出力するように構成したことを特徴とする。[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the inference method and device of the present invention as a basic concept include predetermined information in the query text that is output from the computer system. Automatically detect (technical terminology) and use this information to provide auxiliary data (explanation, etc.) about this information (technical terminology).
It is characterized by being configured to output both.
具体的に述べると本発明は、記憶装置上に、システムが
対象とする分野(例えば銀行の融資案件の査定業務、自
動車の故障診断の業務等システムが処理する対象の業種
などを指す)に関する補助データ(その分野で使用する
専門的な用語の意味や例示などの説明事項を対応させた
もの)を予め定めた情報(専門用語)を用いて検索でき
るように格納しておき、知識ベースに格納されている問
い合わせ文を出力装置に出力し、この出力した問い合わ
せ文の中に前記予め定めた情報が含まれているか否かを
判定し、この判定の結果、含まれている場合には、前記
出力した問い合わせ文の中の前記予め定めた情報を用い
て、前記記憶装置に格納されている前記補助データを検
索し、検索した補助データを前記出力装置に出力し、前
記出力した問い合わせ文及び前記出力した補助データに
対応する情報(問い合わせ文に対する回答または、前記
補助データの表示消去や次頁の表示指示の情報等)を入
力装置から入力するものである。Specifically, the present invention stores, on the storage device, assistance related to the field targeted by the system (for example, the business type that the system processes, such as bank loan appraisal work, automobile failure diagnosis work, etc.). Data (corresponding explanations such as meanings and examples of technical terms used in the field) are stored in a knowledge base so that they can be searched using predetermined information (technical terms). output the query text that has been specified to the output device, determine whether or not the output query text contains the predetermined information, and as a result of this determination, if the predetermined information is included, the The auxiliary data stored in the storage device is searched using the predetermined information in the output query sentence, the retrieved auxiliary data is output to the output device, and the output query sentence and the Information corresponding to the output auxiliary data (answers to inquiries, information for erasing the display of the auxiliary data, display instructions for the next page, etc.) is input from the input device.
また、前記問い合わせ文出力の後に、前記予め定めた情
報を用いて前記記憶装置に格納されている前記補助デー
タを検索するか否かの問い合わせ情報を前記出力装置に
出力し、この問い合わせ情報に対する応答情報を前記入
力装置から入力し、この入力した応答情報が前記補助デ
ータを検索することを意味、する場合に前記出力した問
い合わせ文の中に前記予め定めた情報が含まれているか
を判定するものである。Further, after outputting the inquiry text, inquiry information regarding whether or not to search the auxiliary data stored in the storage device using the predetermined information is output to the output device, and a response to this inquiry information is output. Information is input from the input device, and when the input response information means that the auxiliary data is to be searched, it is determined whether the predetermined information is included in the output query text. It is.
更に、上記他の目的を達成するために、知識ベースに格
納されている知識を表わす情報の中(IF−THEN形
式のルールIF部)に、問い合わせ文に加えて、この問
い合わせ文に関連するプログラム名称(例えば、グラフ
の表示や帳票の出力を行うプログラム)を含ませ、この
プログラム名称に対応するプログラムを記憶装置に格納
しておき、前記知識ベースに格納されている前記知識を
表わす情報を出力装置に出力し、この出力した知識を表
わす情報の中にプログラム名称を含む場合に、前記プロ
グラム名称に対応する前記記憶装置に格納されているプ
ログラムを実行するためのコマンドを前記入力装置から
入力し、この入力したコマンドに応答して、前記プログ
ラムを実行し、この実行結果を前記出力装置に出力する
ものである。Furthermore, in order to achieve the other objectives mentioned above, in addition to the query statement, programs related to this query statement are included in the information representing the knowledge stored in the knowledge base (the rule IF part of the IF-THEN format). Include a name (for example, a program that displays a graph or outputs a form), stores a program corresponding to this program name in a storage device, and outputs information representing the knowledge stored in the knowledge base. When the information representing the outputted knowledge includes a program name, a command for executing the program stored in the storage device corresponding to the program name is input from the input device. , in response to the input command, executes the program and outputs the execution result to the output device.
[作用] 上記構成に基づく作用を説明する。[Effect] The operation based on the above configuration will be explained.
本発明によれば、記憶装置上に、システムが対象とする
分野に関する補助データ(解説)を予め定めた情報(専
門用語)を用いて検索できるように格納しておくことに
より、システムの対象分野における用語の詳細な説明や
例示等の情報を用語を与えることで取り出すことができ
るので、専門家でない利用者も、問い合わせ文の内容を
的確に理解して、正しく応答することができる。According to the present invention, by storing auxiliary data (explanation) related to the field targeted by the system on the storage device so as to be searchable using predetermined information (technical terminology), the field targeted by the system is Information such as detailed explanations and examples of terms can be retrieved by providing the terms, so even users who are not experts can accurately understand the content of the inquiry and respond correctly.
また、知識ベースに格納されている問い合わせ文を出力
装置に出力し、この出力した問い合わせ文の中に前記予
め定めた情報が含まれているか否かを判定し、この判定
の結果、含まれている場合には、前記出力した問い合わ
せ文の中の前記予め定めた情報を用いて、前記記憶装置
に格納されている前記データを検索し、検索したデータ
を前記出力装置に出力することで、問い合わせ文の中の
用語に対応するその説明や例示の情報を表示することが
できる。Furthermore, the query text stored in the knowledge base is output to the output device, it is determined whether or not the predetermined information is included in the output query text, and as a result of this determination, it is determined whether or not the predetermined information is included. If so, the predetermined information in the output query text is used to search the data stored in the storage device, and the searched data is output to the output device to process the query. Explanatory and illustrative information corresponding to terms in a sentence can be displayed.
前記出力した問い合わせ文及び前記出力したデータに対
応する情報を入力装置から入力することで、システムの
利用者は1問い合わせ文の中の用語に対応した詳細な説
明や例示情報を参照して、問い合わせ文に回答すること
ができ、専門用語の理解が不十分なシステム利用者に対
して1問い合わせ文の中の専門用語の詳細な説明文を与
えることができる。By inputting information corresponding to the output query text and the output data from the input device, the system user can refer to detailed explanations and example information corresponding to the terms in one query text and make inquiries. It is possible to provide detailed explanations of technical terms in one query to system users who do not fully understand technical terms.
また、前記問い合わせ文出力の後に、前記予め定めた情
報を用いて前記記憶装置に格納されている前記データを
検索するか否かの問い合わせ情報を前記出力装置に出力
し、この問い合わせ情報に対する応答情報を前記入力装
置から入力し、この入力した応答情報が前記データを検
索することを意味する場合に前記出力した問い合わせ文
の中に前記予め定めた情報が含まれているかを判定する
ことで用語の説明が必要だと利用者が判断した場合にだ
け必要に応じてその詳細な内容説明を与えることができ
る。Further, after outputting the inquiry text, inquiry information regarding whether or not to search the data stored in the storage device using the predetermined information is output to the output device, and response information to this inquiry information is output. is input from the input device, and when the input response information means to search the data, the term is determined by determining whether the output query contains the predetermined information. Only when the user determines that an explanation is necessary can a detailed explanation be given as necessary.
また、知識ベースに格納されている知識を表わす情報の
中にプログラム名称を含ませることで、特定の知識情報
に対応づけして必要となる情報を出力する特定のプログ
ラム名称を関係づけることができる。そして、このプロ
グラム名称に対応するプログラムを記憶装置に格納して
おき、前記知識ベースに格納されている前記知識を表わ
す情報を出力装置に出力し、この出力した知識を表わす
情報の中にプログラム名称を含む場合に、前記プログラ
ム名称に対応する前記記憶装置番こ格納されているプロ
グラムを実行するためのコマンドを前記入力装置から入
力し、この入力したコマンドに応答して、前記プログラ
ムを実行し、この実行結果を前記出力装置に出力するこ
とで、利用者は問い合わせ文の形式で出力された知識に
的確に回答するために必要となる関連情報の提示を指示
することができる。In addition, by including the program name in the information representing knowledge stored in the knowledge base, it is possible to associate the name of a specific program that outputs the necessary information with specific knowledge information. . Then, a program corresponding to this program name is stored in a storage device, information representing the knowledge stored in the knowledge base is outputted to an output device, and the program name is included in the information representing the outputted knowledge. inputting a command for executing the program stored in the storage device number corresponding to the program name from the input device, and executing the program in response to the input command; By outputting this execution result to the output device, the user can instruct the presentation of relevant information necessary to accurately answer the knowledge output in the form of a query.
[実施例] 以下に、本発明の一実施例を詳細に説明する。[Example] An embodiment of the present invention will be described in detail below.
第1図は本発明の処理手順の第1の実施例を示すフロー
チャートであり、第2図は本発明を実施する計算機装置
のハードウェア構成の一実施例である。また、第3図、
第4図、第5図は第1の実流側において記憶装置上に蓄
えられる各種データの構成を示すものである。FIG. 1 is a flowchart showing a first embodiment of the processing procedure of the present invention, and FIG. 2 is an embodiment of the hardware configuration of a computer device implementing the present invention. Also, Figure 3,
FIGS. 4 and 5 show the configuration of various data stored on the storage device on the first actual flow side.
第2図において、201はシステムからの問い合わせ文
や推論の結果を表示するビットマツプデイスプレィであ
る。キーボード202は利用者がシステムに対して入力
データを入力するための装置である。マウス203はシ
ステムの表示した問い合わせ文に対する回答メニュー等
をデイスプレィ201上でポインティング指示するため
の入力装置である。記憶装置205は、システムの対象
分野に関する用語とその説明内容を記した用語辞書20
6、IF−THEN形式で表わしたルールを記憶してお
くルール型知識メモリ207、推論の中間仮説や入力情
報等のシステムの状態を保持するワーキングメモリ20
8、問い合わせ文を解析して切り出した用語を記憶する
切り高し用語の記憶メモリ209、問い合わせ文を記憶
する問い合わせ文記憶域210から構成される。処理装
置204はこれら各機器や記憶装置205の各種記憶領
域からのデータ取り出し、検査、出力およびこれら機器
の動作制御を司るもので、内部に格納されたプログラム
に従い上記各機器の動作を制御する。この処理装置内の
プログラムには推論機構も含まれる。以上の構成におい
て、用語辞書205および切り出し用語の記憶メモリ2
09は、本発明の特徴として設けた部分である。In FIG. 2, reference numeral 201 is a bitmap display for displaying queries and inference results from the system. A keyboard 202 is a device through which a user inputs input data into the system. A mouse 203 is an input device for pointing on the display 201 to provide an answer menu to a query displayed by the system. The storage device 205 stores a terminology dictionary 20 in which terms related to the target field of the system and their explanations are recorded.
6. Rule-type knowledge memory 207 that stores rules expressed in IF-THEN format; working memory 20 that stores system states such as intermediate hypotheses for inference and input information;
8. It is composed of a cut-height term storage memory 209 that stores terms cut out by analyzing query sentences, and a query sentence storage area 210 that stores query sentences. The processing device 204 is in charge of retrieving, inspecting, and outputting data from each of these devices and various storage areas of the storage device 205, and controls the operation of these devices, and controls the operation of each of the devices according to a program stored therein. The program within this processor also includes a reasoning mechanism. In the above configuration, the term dictionary 205 and the storage memory 2 for cut-out terms
09 is a portion provided as a feature of the present invention.
第3図に示したテーブル300は、第2図における用語
辞書206の構成であり、システムの対象分野で使用す
る用語の用語名称301と、これに対応した用語の説明
内容302から成る。The table 300 shown in FIG. 3 is the structure of the term dictionary 206 in FIG. 2, and consists of term names 301 of terms used in the target field of the system and explanation contents 302 of the corresponding terms.
第4図は、ルール型知識メモリ207に格納されたIF
−THEN形式のルールの一実施例を示すもので、ここ
ではルールの例として融資しても良いかどうかを判定す
る簡単なルールを5つ記載している(401,402,
403,404,405)。FIG. 4 shows the IF stored in the rule type knowledge memory 207.
- This is an example of a THEN format rule, and here, as an example of rules, five simple rules for determining whether it is okay to lend are listed (401, 402,
403, 404, 405).
第5図は切り出し用語の記憶メモリ209のテーブル構
成を示すもので、システムの発した問い合わせ文の解析
により切り出された用語を複数個格納する領域501か
ら構成される。FIG. 5 shows the table structure of the cut-out term storage memory 209, which is composed of an area 501 that stores a plurality of terms cut out by analyzing the query issued by the system.
第6図は本システムにおける画面出力例であり、問い合
わせ質問を表示する領域601.この問い合わせに対す
る回答メニュー表示領域602および603.用語の説
明内容出力領域604から構成される。FIG. 6 is an example of the screen output of this system, and shows an area 601 for displaying inquiries. Answer menu display areas 602 and 603 for this inquiry. It is composed of a term explanation content output area 604.
次に、第1図のフローチャートに基づいて、第2図の各
部の動作を説明する。Next, the operation of each part shown in FIG. 2 will be explained based on the flowchart shown in FIG.
本処理は、推論実行により問い合わせ質問が発生したと
ころで開始される。問い合わせ質問発生までの推論機構
の動作過程は以下に示すように行われる。This process starts when an inquiry is generated by inference execution. The operation process of the inference mechanism up to the generation of an inquiry is performed as shown below.
本実施例では、推論方法として後ろ向き推論が起動され
、目標として″融資してもよい”という事象が成立する
かどうかを検証することについて述べる。推論機構は、
ルール型知識メモリ207に格納されたルール401.
402,403,404゜405を連鎖させて推論を行
う。すなわち、ワーキングメモリ208に目標事象であ
るパ融資してもよい”なる情報が書き込まれているかど
うかを調べにいく。′融資してもよい”はワーキングメ
モリ208中には存在しないので、ルール型知識メモリ
207に格納されたルールのうちTHEN部に1′融資
してもよい”と書かれたルールを捜しにいく。ここでル
ール404および405がマツチングするので、推論機
構はこのルールのIF部に記述された条件が成り立って
いるかどうかをさらに検証しにいく。例えば、ルール4
04を用いて、゛融資してもよい″が成り立つためには
、″融資先企業は世間的に信頼できる会社である”とい
う条件と″融資先企業は株式において好調である′とい
う条件が成立すればよい。そこでさらにこれら条件がワ
ーキングメモリ208中に存在するかどうかを調べ、存
在しなければさらにこれら条件がTHEN部に書かれた
ルールをルール型知識メモリ207から見つけ出す。と
いうように次々にルールの連鎖をたどって目標事象“融
資してもよい”が成り立つかどうかを検証する仕組が推
論機構のはたらきである。これは知識ベースシステムの
基本機能として組み込まれているものであり、特にここ
ではフローチャート中には示していない。この推論機構
を用いて、ルールを連鎖していったとき、最終的にワー
キングメモリ207にも存在せず、ルールの連鎖もそれ
以上たどることができない条件事象に行き着く。この場
合、該条件事象が成立するかどうかをシステムの利用者
から対話的に入力してもらうこととなる。これが問い合
わせ質問の発生であり、デイスプレィ201にその条件
事象が問い合わせ文として表示されることとなる。In this embodiment, a backward inference is activated as an inference method, and the objective is to verify whether or not the event "it is OK to lend" is established. The reasoning mechanism is
Rule 401 stored in rule type knowledge memory 207.
Inference is made by linking 402, 403, 404, and 405. In other words, it is checked whether the target event ``It is OK to make a loan'' is written in the working memory 208. Since ``It is OK to make a loan'' does not exist in the working memory 208, the rule type Among the rules stored in the knowledge memory 207, the rule that has the THEN section written as 1' may be loaned is searched for.Here, the rules 404 and 405 match, so the inference mechanism uses the IF section of this rule. We will further verify whether the conditions described in rule 4 hold true.For example, rule 4
Using 04, in order for ``it is okay to lend'' to hold true, the conditions that ``the lending company is a company that can be trusted in the world'' and the conditions that ``the lending company is doing well in terms of stock'' are satisfied. do it. Then, it is further checked whether these conditions exist in the working memory 208, and if they do not exist, a rule in which these conditions are written in the THEN section is further found from the rule type knowledge memory 207. The function of the inference mechanism is to follow the chain of rules one after another to verify whether the target event ``it is okay to lend'' holds true. This is incorporated as a basic function of the knowledge base system, and is not particularly shown in the flowchart here. When the rules are chained using this inference mechanism, a conditional event is finally reached that does not exist in the working memory 207 and cannot be followed any further in the chain of rules. In this case, the system user is required to interactively input whether the conditional event is satisfied. This is the occurrence of an inquiry, and the conditional event is displayed on the display 201 as an inquiry.
推論機構による推論実行で、すべてのルール連鎖に関し
て問い合わせが完了した場合、あるいは目標事象が成立
したときは、推論が終了となる。Inference execution by the inference mechanism ends when inquiries regarding all rule chains are completed or when a target event is established.
問い合わせ質問が発生すると、この問い合わせ文をデイ
スプレィ201上の画面の問い合わせ文表示領域601
に出力する。また、このとき問い合わせ文を記憶装!2
05上の問い合わせ文記憶域210に記憶する(ステッ
プ101)。When an inquiry occurs, this inquiry is displayed in the inquiry display area 601 of the screen on the display 201.
Output to. Also, at this time, memorize the inquiry text! 2
05 is stored in the query storage area 210 (step 101).
問い合わせ文記憶域210に質問文を格納した後は、こ
の質問文を自然語解析、字句解析等の既存の手法を用い
て、各種の名詞や句−に分割して問い合わせ文に含まれ
ている用語を切り呂し、これを切り出し用語の記憶メモ
リ209に格納する。After the question text is stored in the inquiry text storage area 210, this question text is divided into various nouns and phrases using existing methods such as natural language analysis and lexical analysis, which are then included in the query text. The term is cut out and stored in the cut term storage memory 209.
例えば問い合わせ文が“融資先は上場会社である〃とい
う場合では第5図の切出し用語記憶メモリ209に示し
たように具体的な切出し用語501として、゛′融資先
″、″上場会社”という2つの用語が切り出されること
になる。ここで、この用語切出しを行う処理は前述した
ような字句解析等の手法を用いなくとも、例えば、問い
合わせ文の中から、漢字の連続文字列やカタカナの連続
文字列となるものだけを取り出すといった簡単な方法で
も実現できる。この切出した用語が用語辞書206に存
在するかどうかを調べる(ステップ102)。For example, if the inquiry text is "The loan recipient is a listed company," as shown in the cut-out term storage memory 209 in FIG. Two terms will be extracted. Here, this term extraction process does not require the use of the lexical analysis method described above; for example, it can be done by extracting only continuous strings of kanji or katakana from the query text. This can also be achieved in a simple way. It is checked whether this cut-out term exists in the term dictionary 206 (step 102).
この調べ方の処理は次のようにして行う。This checking process is performed as follows.
まず、切出し用語格納メモリ209の具体的な切出し用
語501の一つ一つを取り出して、この用語名称が用語
辞書206の用語名称301の欄に格納された文字列と
一致するものがあるかどうかを調べ、一致するものがあ
れば用語辞書中に存在することとなり、一致しなければ
存在しないこととする。First, each of the specific cut-out terms 501 from the cut-out term storage memory 209 is retrieved, and whether there is a word whose name matches the character string stored in the term name 301 column of the term dictionary 206 or not. If there is a match, it is said to exist in the term dictionary, and if there is no match, it is assumed that it does not exist.
この手順で用語辞書206中に切出し用語501が存在
するかどうかを判定し、もし用語辞書206に存在しな
い場合には、マウス203を用いて利用者が入力した、
問い合わせ文に対する回答を受付ける(ステップ105
)、この入力方法は、マウス203を用いてデイスプレ
ィ201上の画面に表示されている、回答メニュー表示
領域602゜603のいずれかをピックすることで行う
。In this procedure, it is determined whether or not the cut-out term 501 exists in the term dictionary 206, and if it does not exist in the term dictionary 206, the term input by the user using the mouse 203 is determined.
Receive answers to inquiries (step 105)
), this input method is performed by using the mouse 203 to pick any of the answer menu display areas 602 and 603 displayed on the screen on the display 201.
利用者からの問い合わせ質問に対する回答が入力される
と、この入力された回答に応じて、問い合わせ質問とそ
の回答結果情報をワーキングメモリに書き込んで確定情
報として保存し1本処理を終了し、再び推論機能の実行
に制御を戻すこととなる。When the answer to the inquiry question from the user is input, the inquiry question and its answer result information are written to the working memory and saved as final information according to the input answer, one process is finished, and the inference is started again. Control is returned to the execution of the function.
一方、ステップ102の判定により、切出し用語501
が用語辞書206中に存在する場合には、切出し用語5
01に対応した用語辞書206中の説明内容302欄に
記載された情報を検索して取り出しくステップ103)
、その説明内容をデイスプレィ201の画面上の用語説
明出力領域604に出力しくステップ104)、しかる
後、ステップ105へ進む0以上のステップ101〜1
05は、別の問い合わせ質問があれば、その度繰り返さ
れる。On the other hand, as a result of the determination in step 102, the cutout term 501
exists in the term dictionary 206, the cut-out term 5
Step 103) of searching and retrieving the information written in the explanation content 302 column in the terminology dictionary 206 corresponding to 01)
, output the explanation content to the terminology explanation output area 604 on the screen of the display 201 (step 104), and then proceed to step 105. Zero or more steps 101 to 1
05 is repeated each time there is another inquiry.
ここで、用語辞書206から切出し用語501に対応し
た説明内容を検索して取り出す手順は以下の方法で行う
。Here, the procedure for searching and extracting the explanation content corresponding to the cut-out term 501 from the term dictionary 206 is performed in the following manner.
切出し用語501をキーとして、用語名称301と一致
するかを調べ、一致したときの説明内容302を取り出
す。これをステップ102で切り出した用語501のす
べてについて行う。Using the cut-out term 501 as a key, it is checked whether it matches the term name 301, and when there is a match, the explanation content 302 is extracted. This is done for all of the terms 501 cut out in step 102.
以上説明してきた実施例によれば、システムが問い合わ
せ文を提示した際に、その問い合わせ中に専門的な用語
が存在すれば自動的にその用語の詳細な説明も提示され
るので、利用者が問い合わせ文の意味を容易に正確に理
解できるという効果がある。したがって利用者は、次の
ステップ105での用語説明への対応および問い合わせ
に対する回答を容易に適切に行うことができる。しかも
関連する情報だけが提示されるので情報の混乱もなく、
利用者は画面上に表示されたものだけを考慮すればよい
ことになる。したがって熟練した専門家でない利用者も
システムを利用することで、専門用語等の理解を進めて
いくことができるという効果がある。According to the embodiment described above, when the system presents an inquiry, if a technical term exists in the inquiry, a detailed explanation of that term is automatically presented, so that the user can This has the effect that the meaning of the inquiry text can be easily and accurately understood. Therefore, the user can easily respond to the terminology explanation and respond to the inquiry in the next step 105. Moreover, only relevant information is presented, so there is no confusion of information.
The user only has to consider what is displayed on the screen. Therefore, even users who are not skilled experts can use the system to improve their understanding of technical terms and the like.
尚5本実施例では、用語辞書の説明内容302として単
に文字列文章を例にしているが、特にこれに限定されず
、説明内容302の欄に画像データを格納しておくこと
で、用語の説明としてイメージデータを提示することも
できる。5 In this embodiment, a character string sentence is simply used as an example of the explanation content 302 of the term dictionary, but the invention is not limited to this, and by storing image data in the explanation content 302 column, the term Image data can also be presented as an explanation.
また、本実施例に変更を加えて、種々の変型例とするこ
とができる。以下この変型例について説明する。Furthermore, this embodiment can be modified to provide various modifications. This modified example will be explained below.
第7図は、変型実施例(第二実施例)の処理手順を示し
たフローチャートである。第8図は変型実施例のデイス
プレィ201に表示する画面出力例である。ここで第7
図に示したフローチャートの処理は、第1図に示したフ
ローチャートのステップ102以降の処理を変更したも
のなので、この変更部分について同フローチャートに基
づき説明するものとする。FIG. 7 is a flowchart showing the processing procedure of a modified embodiment (second embodiment). FIG. 8 shows an example of screen output displayed on the display 201 of the modified embodiment. Here the seventh
The processing in the flowchart shown in the figure is a modification of the processing from step 102 onward in the flowchart shown in FIG. 1, so this modified portion will be explained based on the flowchart.
ステップ102により問い合わせ文中から切り出した用
語501が用語辞書206中に存在すると判定された場
合は、デイスプレィ201の画面上に第8図に示したよ
うに″用語説明あり′″802と出力し、さらに説明表
示要求用のメニュー801を表示する(ステップ701
)。If it is determined in step 102 that the term 501 extracted from the query exists in the term dictionary 206, the message ``Term explanation available'' 802 is output on the screen of the display 201 as shown in FIG. Display the menu 801 for requesting explanation display (step 701
).
その後、マウス203を用いて利用者が入力した、説明
表示要求または問い合わせ文に対する回答を受付け(ス
テップ702)、この入力種別(説明要求するか否か)
を判定しくステップ703)、受付けた入力が説明表示
要求であれば切出し用語501に対応した用語辞書20
6中の説明内容302を取り出しくステップ103)、
これをデイスプレィ201の用語説明出力領域604に
出力する(ステップ104)。その後は、ステップ70
2に戻り再び入力待ちの状態となる。After that, an answer to the explanation display request or inquiry text input by the user using the mouse 203 is accepted (step 702), and the input type (whether to request an explanation or not) is accepted.
Step 703), if the received input is an explanation display request, the term dictionary 20 corresponding to the cut-out term 501 is
step 103) of extracting the explanation content 302 in 6);
This is output to the term explanation output area 604 of the display 201 (step 104). After that, step 70
The process returns to step 2 and enters the input waiting state again.
一方ステップ703の判定で問い合わせ文に対する回答
を入力したと判定された場合には、ステップ105へ進
み、確定した事象情報として問い合わせ文とその回答内
容をワーキングメモリに書き込む(ステップ105)、
その後、本処理を終了して推論機構に制御を戻し推論を
続行する。On the other hand, if it is determined in step 703 that an answer to the inquiry has been input, the process proceeds to step 105, and the inquiry and its answer are written into the working memory as confirmed event information (step 105).
Thereafter, this process is ended and control is returned to the inference mechanism to continue inference.
この変型実施例では、専門用語の説明を利用者の必要に
応じて提示したり、提示させなかったりできるので、例
えば熟練者が利用者である場合には説明内容を特に表示
することなくシステムの実行を進めていくことができる
。In this modified embodiment, explanations of technical terms can be presented or not presented according to the user's needs, so if the user is an expert, for example, the system can be used without specifically displaying the explanation contents. You can proceed with the implementation.
また、第7図において、ステップ102を、ステップ1
02と701の間から、ステップ703と103の間に
移してもよく、このようにした場合には、利用者が専門
用語の説明を必要としたときだけ、ステップ102(問
い合わせ文中に予め定めた用語が含まれているか)の調
査をすればよいので、無駄な調査(説明を必要としない
ときには、ステップ102も不要)を省くことができる
。In addition, in FIG. 7, step 102 is replaced by step 1.
It may be moved from between 02 and 701 to between steps 703 and 103. In this case, only when the user requires an explanation of technical terms, step 102 (predetermined in the query) It is only necessary to check whether the term is included), so unnecessary checks (step 102 is also unnecessary when no explanation is required) can be omitted.
また、本変型実施例および前述の実施例は、問い合わせ
文の表示とは別領域に用語の説明を表示するものである
が、直接問い合わせ文中の用語を説明内容に置き換えて
表示することも容易に実施できる。これにより専門用語
を用いて表現した問い合わせ文の内容を素人にも分かり
やすい言葉に置き換えた表現で問い合わせ文を表示する
こともできる。Furthermore, although this modified embodiment and the above-mentioned embodiments display the explanation of terms in an area separate from the display of the inquiry text, it is also easy to directly replace the terms in the inquiry text with the explanation contents and display them. Can be implemented. As a result, it is possible to display the inquiry text in terms that are easy to understand even for a layman, replacing the content of the inquiry text expressed using technical terms.
また、前述の実施例では、用語の説明内容302を知識
ベースであるルール型知識メモリ207とは別構成とし
て記憶装置205に格納するものであったが、特にこの
実現方法でなくとも、例えば、ルー・ル型知識メモリ2
07に格納する知識の表現形式を第9図に示したように
することでも実現できる。同図のルール402は、IF
−THEN形式で表わした通常の情報の関連以外に、ル
ール11部の各事象に対して、そこで用いられている用
語301の説明の内容302を対応づけて記述できるよ
うにしたものである。こうすることで、問い合わせ文を
デイスプレィ201に出力する際に、対応して記述され
た用語の説明302も出力することにより前述の実施例
と同様の処理を実現できる。この場合、301,302
の部分は、フリッカをつけたり、ルール402の本体部
分とは字の大きさや色を変えて表示するなどして、ルー
ル本体を見易くすることができる。Further, in the above-mentioned embodiment, the term explanation content 302 is stored in the storage device 205 as a separate structure from the rule-based knowledge memory 207 that is the knowledge base, but even if this implementation method is not used, for example, Ru-ru type knowledge memory 2
This can also be realized by changing the expression format of the knowledge stored in 07 as shown in FIG. Rule 402 in the same figure is IF
-In addition to the normal information relationships expressed in the THEN format, each event in the rule 11 part can be described in association with the content 302 of the explanation of the term 301 used therein. By doing this, when outputting the inquiry text to the display 201, the explanation 302 of the corresponding term is also output, thereby realizing the same processing as in the above-described embodiment. In this case, 301,302
The rule body can be made easier to see by flickering the part or displaying it in a different font size or color from the main body part of the rule 402.
次に本発明の他の実施例(第三実施例)について述べる
。第10図は本発明の他の実施例を示すフローチャート
である。第11図は他の実施例を実現するハードウェア
構成の一例である。第12図は第11図におけるルール
型知識メモリ207に格納されているルールの表現形式
の例である。Next, another embodiment (third embodiment) of the present invention will be described. FIG. 10 is a flowchart showing another embodiment of the present invention. FIG. 11 is an example of a hardware configuration for realizing another embodiment. FIG. 12 is an example of the expression format of the rules stored in the rule type knowledge memory 207 in FIG. 11.
第13図は第11図におけるプログラム記憶域1002
のテーブル構成を示すものである。第14図は他の実施
例での画面出力例を示すものである。FIG. 13 shows the program storage area 1002 in FIG.
This shows the table structure of . FIG. 14 shows an example of screen output in another embodiment.
第11図における構成は、第2図に示したハードウェア
構成の記憶装置!205に格納されている各種テーブル
を置き換えたものである。本実施例は、質問があったと
き、第3図や第9図のような言葉で解説するのが困難な
場合に、言葉の代りにプログラムを起動させるものであ
る。第11図に示すように記憶装置205は、I F−
THEN形式のルールを記憶しておくルール型知識メモ
リ207と、システムの状態を保持する情報を蓄えるワ
ーキングメモリ208、および各種付加プログラムを蓄
えておくプログラム記憶域1002から成る。The configuration in FIG. 11 is a storage device with the hardware configuration shown in FIG. 2! This table replaces the various tables stored in 205. In this embodiment, when a question is asked and it is difficult to explain it in words as shown in FIGS. 3 and 9, a program is started instead of using words. As shown in FIG. 11, the storage device 205 has IF-
It consists of a rule type knowledge memory 207 that stores THEN format rules, a working memory 208 that stores information that maintains the state of the system, and a program storage area 1002 that stores various additional programs.
ここで、ルール型知識メモリ207に記述するIF−T
HEN形式のルールは、第12図に示すように、IF部
に記述された前提条件事象1102とこの条件成立時に
結論として導かれるルールTHEN部に記述した結論事
象1104という最初の実施例の第4図で示したルール
の記述形式に加えて1次の情報を付加した構成となって
いる。Here, IF-T written in the rule-based knowledge memory 207
As shown in FIG. 12, the HEN format rule consists of a precondition event 1102 written in the IF part and a conclusion event 1104 written in the THEN part, which is a rule drawn as a conclusion when this condition is satisfied. In addition to the rule description format shown in the figure, primary information is added.
ルールIF部に記述したそれぞれの前提条件事象に対応
させて、プログラム名称1105を記述できる。例えば
第12図では″融資先企業の経常利益はここ2年間上昇
″(1102)という条件事象に対応させて、″グラフ
出力(経常利益推移)”(1105)というプログラム
名称を記述している。A program name 1105 can be written in correspondence with each prerequisite event written in the rule IF section. For example, in FIG. 12, the program name ``graph output (ordinary income trend)'' (1105) is written in correspondence with the conditional event ``the ordinary income of the lending company has increased in the past two years'' (1102).
この記述の解釈は、「″融資先企業の経常利益はここ2
年上界″という状況が成立しているかどうかを決定する
には、経常利益の推移グラフが参考となる。」である。The interpretation of this statement is ``The ordinary income of the lending company is
In order to determine whether or not the situation of ``older age limit'' is established, a graph of trends in ordinary profits can be used as a reference.''
この経常利益の推移グラフを出力するプログラムが“グ
ラフ出力(経常利益推移)” (1105)である。ま
た、″融資先企業の設備投資費は減少していない”に対
してはプログラム″グラフ出力(設備投資費推移)”が
対応している。このようにして予め知識中の個々の事象
に対して、その事象を決定する際の参照情報提示用プロ
グラムの名称を記述できる構成としている。この参照情
報提示用プログラムの実態は、プログラム記憶域100
2に記憶されており、第13図に示すように、プログラ
ム名称1201と実際のプログラムコードが記憶された
12o2から構成される。The program that outputs this ordinary profit transition graph is "graph output (ordinary profit transition)" (1105). In addition, the program ``Graph Output (Changes in Capital Investment Costs)'' corresponds to the question ``Capital investment costs of loanee companies have not decreased.'' In this way, for each event that is known in advance, the name of the reference information presentation program used to determine the event can be written. The actual state of this reference information presentation program is in the program storage area 100.
2, and as shown in FIG. 13, it consists of a program name 1201 and 12o2 in which the actual program code is stored.
次に他の実施例の処理手順を第10図のフローチャート
に従い説明する。Next, the processing procedure of another embodiment will be explained according to the flowchart of FIG.
まず、知識ベースシステムの推論実行により問い合わせ
質問が発生した時点で本処理は開始させる。First, this process is started when an inquiry is generated by the inference execution of the knowledge base system.
まず、問い合わせ文をデイスプレィ201の画面上の問
い合わせ文出力領域601に出力する(ステップ901
)。First, a query is output to the query output area 601 on the screen of the display 201 (step 901).
).
また、出力した問い合わせ文11o2がルール記述にお
いて、参照情報提示用プログラム1105を持つかどう
かを調べ(ステップ902)、もし持つならば、そのプ
ログラム名称である参照情報提示用プログラム1105
の名称を(適宜記憶装置205上の領域に)記憶しくス
テップ903)、この記憶した名称に従い(このプログ
ラム名称をキーとして)、プログラム記憶域1002に
記憶されたテーブルから該当するプログラムのコードで
ある実行モジュール1202を取り出して、これを処理
装置11204にロードして実行する(ステップ904
)。これにより例えば、問い合わせ質問としてパ融資先
企業の経常利益はここ2年間上昇″がシステムから提示
されたとき、自動的にプログラム“グラフ出力(経常利
益推移)″を起動して、その実行結果をデイスプレィ2
01上に表示する。第14図にはデイスプレィ201に
表示される実行時の画面出力例を示した。画面1301
に示したグラフがプログラム″グラフ出力(経常利益推
移)”の実行により表示されたものである。Also, it is checked whether the output query statement 11o2 has the reference information presentation program 1105 in the rule description (step 902), and if it has it, the reference information presentation program 1105, which is the program name, is checked (step 902).
(step 903), and according to the stored name (using this program name as a key), the code of the corresponding program is selected from the table stored in the program storage area 1002. The execution module 1202 is extracted, loaded into the processing device 11204, and executed (step 904).
). As a result, for example, when the system presents an inquiry question such as ``The ordinary profit of a company that receives loans has increased over the past two years'', it will automatically start the program ``graph output (ordinary income trend)'' and display the execution results. display 2
Display on 01. FIG. 14 shows an example of screen output displayed on the display 201 during execution. Screen 1301
The graph shown in is displayed by executing the program "Graph Output (Ordinary Profit Trend)".
その後、問い合わせ文に対する回答をマウス203を用
いて入力された回答メニュー表示領域602.603の
種別を識別しくステップ905)、問い合わせ文とこの
回答結果をワーキングメモリ208に書き込み、確定情
報として蓄える(ステップ906)。その後推論機能の
実行を再び行う。Thereafter, the type of the answer menu display area 602 or 603 entered using the mouse 203 is identified for the answer to the inquiry (step 905), and the inquiry and the answer are written into the working memory 208 and stored as final information (step 905). 906). After that, the inference function is executed again.
また一方、ステップ902の判定で、問い合わせ文11
02にプログラム名称1105が記述されていなければ
、ステップ903,904を飛ばしてステップ905へ
進む。On the other hand, in the determination at step 902, query statement 11
If the program name 1105 is not written in 02, steps 903 and 904 are skipped and the process proceeds to step 905.
この実施例によれば、I F−THEN形式のルールの
IF部に記述した前提事象の各々にその事象を決定する
際に参照すべき情報を提示させるプログラムを予め記述
することができ、推論実行で問い合わせ質問が発生した
場合に自動的にそのプログラムが実行されて利用者に対
して関連する情報が提示されるので、その提示情報を参
照しながら的確にしかも効率よく問い合わせ質問に対す
る回答が決定できるため、関連する資料等を書類やファ
イルの中から捜し出したり、必要なデータを加工しなお
す手間が減少できる。According to this embodiment, a program can be written in advance that causes each of the prerequisite events described in the IF part of an IF-THEN format rule to present information to be referred to when determining that event, and the inference can be executed. When an inquiry occurs, the program is automatically executed and relevant information is presented to the user, allowing the user to refer to the presented information and determine an answer to the inquiry accurately and efficiently. Therefore, the time and effort required to search for related materials among documents and files and to reprocess necessary data can be reduced.
また、本実施例では問い合わせ質問が発生した場合、自
動的に関連プログラムを実行する構成としているが、本
実施例を変型することで、利用者が必要とするときのみ
にそのプログラムを実行する方法とすることもできる。Furthermore, in this embodiment, when an inquiry occurs, the related program is automatically executed, but by modifying this embodiment, the program can be executed only when the user needs it. It is also possible to do this.
以下の変型実施例(第四実施例)を第15図のフローチ
ャート及び第16図の出力表示画面に基づき説明する。The following modified embodiment (fourth embodiment) will be explained based on the flowchart of FIG. 15 and the output display screen of FIG. 16.
第15図のフローチャートは、第10図に示したフロー
チャートのステップ903以降の処理にステップ140
1,1402.1403を追加したものである。The flowchart in FIG. 15 includes step 140 in the process after step 903 in the flowchart shown in FIG.
1,1402.1403 was added.
まず、問い合わせ質問として表示した前提事象がルール
表現上でプログラム名称を含んでいる場合(ステップ9
02の判定でステップ903へ進む場合)、該当するプ
ログラム名称1105を記憶する(ステップ903)。First, if the prerequisite event displayed as an inquiry question includes a program name in the rule expression (step 9
02), the corresponding program name 1105 is stored (step 903).
その後、デイスプレィ201上に参照すべき情報ありど
の意味が利用者に提示できるように参照情報出力要求用
メニュー1501を表示する(ステップ1401)。そ
の後マウス203を用いて入力された久方情報(コマン
ド)を受取り(ステップ1402)、この入力が参照情
報出力要求メニュー1501または問い合わせ質問回答
メニューのどちらかを選択したかを識別しくステップ1
403)、参照情報出力要求である場合には(すなわち
、プログラムを実行せよとのコマンドが入力された場合
には)、ステップ903で記憶したプログラム名称12
01をキーとして、テーブル1002を検索し該当する
プログラムコードを取り出して処理装置204にロード
して実行する(ステップ904)。Thereafter, a reference information output request menu 1501 is displayed on the display 201 so as to indicate to the user whether there is information to be referred to or not (step 1401). After that, the input information (command) using the mouse 203 is received (step 1402), and it is determined whether this input has selected the reference information output request menu 1501 or the inquiry question and answer menu.Step 1
403), if it is a reference information output request (that is, if a command to execute a program is input), the program name 12 stored in step 903
Using 01 as a key, the table 1002 is searched, the corresponding program code is extracted, loaded into the processing device 204, and executed (step 904).
以上示した実施例では、システムが利用者に対して問い
合わせ質問を発した際に、利用者がその問い合わせに的
確に答えられず、参照すべき情報を提示して欲しいと判
断したときのみに、関連するプログラムを起動するので
、不必要なプログラム起動を避けることもできて効率が
よい。In the embodiment shown above, when the system issues an inquiry to the user, only when the user is unable to answer the inquiry accurately and determines that the user would like to be presented with information to refer to, the system issues an inquiry to the user. Since related programs are started, unnecessary program starts can be avoided, which is efficient.
また、前述の実施例では、知識を表わす情報にプログラ
ム名称が含まれるときに、画面中に゛′参照情報″なる
参照情報出力要求用メニュー1501を表示するもので
あるが、具体的に知識表現中に書かれたプログラム名称
1105を表示するものでも構わない。こうすることで
、複数のプログラム名称を参照情報出力要求用メニュー
1501として表示し、利用者からの要求に応じたプロ
グラムの実行を可能とすることも容易に実現できる。Furthermore, in the above-mentioned embodiment, when the information representing knowledge includes a program name, the reference information output request menu 1501 called "Reference information" is displayed on the screen. It is also possible to display the program name 1105 written inside.By doing so, multiple program names can be displayed as the reference information output request menu 1501, and the program can be executed according to the user's request. It can also be easily realized.
勿論、このプログラム名称を問い合わせ文表示領域60
1に合わせて表示する方法でも特に構わないことは明ら
かである。Of course, this program name can be entered in the query text display area 60.
It is clear that there is no particular problem with a method of displaying in accordance with No. 1.
以上述べたように、第1図〜第9図の実施例によれば、
知識ベースシステムの推論時の情報問い合わせの質問内
容に専門的な用語等が含まれる場合に、その用語の説明
を自動的あるいは必要に応じて表示してくれるので、シ
ステム利用者が対象分野に対して素人である場合にも質
問内容の理解を効率よく促すことができる。As described above, according to the embodiments shown in FIGS. 1 to 9,
If the question content of an information inquiry during inference in a knowledge-based system includes specialized terms, explanations of the terms are displayed automatically or as needed, allowing system users to understand the target field. Even if you are an amateur, you can efficiently help people understand the content of the questions.
また、第10図〜第16図の実施例によれば、予め知識
表現中に各事象とその事象を決定する際に参考となる情
報を関連づけて記述できる。この関連づけは2通常のI
F−THEN形式では表現できないものである0例え
ば、「売上高は上昇傾向にある」という事象において、
″上昇傾向”の解釈は人それぞれで異なるものである。Further, according to the embodiments shown in FIGS. 10 to 16, it is possible to describe each event in association with information that is useful when determining the event in the knowledge expression in advance. This association is 2 normal I
Something that cannot be expressed in F-THEN format 0For example, in the event that "sales are on the rise",
The interpretation of "upward trend" varies from person to person.
売上高の具体的数値を用いて予め数式等で上昇傾向とい
うことを定義づけることは困難である。本発明では、「
売上高は上昇傾向にある」という事象に対して、[売上
高推移グラフ表示」というプログラムを対応づける。利
用者に対して「参考となる情報」というレベルで関連情
報を提供するのである。従って事象が正確に定義できな
い場合、その関連情報を提示して最終的な判断をシステ
ムの利用者に委ねるものである。It is difficult to define an upward trend in advance using a mathematical formula using specific figures for sales. In the present invention, “
A program called ``Sales Trend Graph Display'' is associated with the event ``Sales are on the rise.'' It provides users with relevant information at the level of ``reference information.'' Therefore, when an event cannot be accurately defined, related information is presented and the final decision is left to the system user.
[発明の効果]
以上実施例により詳しく説明したように、本発明によれ
ば、知識ベースシステムの推論時の情報問い合わせの質
問内容に専門的な用語等が含まれる場合に、その用語の
説明を自動的あるいは必要に応じて表示してくれるので
、システム利用者が対象分野に対して素人である場合に
も質問内容の理解を効率よく促すことができるという効
果を奏する。[Effects of the Invention] As described above in detail in the embodiments, according to the present invention, when a specialized term is included in the question content of an information inquiry during inference in a knowledge-based system, an explanation of the term can be provided. Since the information is displayed automatically or as needed, even if the system user is an amateur in the subject field, the system user can be effectively encouraged to understand the content of the question.
また1本発明によれば、予め知識表現中に各事象とその
事象を決定する際に参考となる情報を関連づけて記述で
きる。そして、事象が正確に定義できない場合、その関
連情報を提示して最終的な判断をシステムの利用者に委
ねるものである。このように本発明では、推論における
問い合わせ文に対して、参照する適切な資料やデータを
自動的あるいは必要に応じて取り出して画面に表示でき
るので、問い合わせ文に的確に回答するために関連する
資料を捜し回ったり、関連するデータを改めて加工する
という手間が省けるという効果を奏する。Further, according to one aspect of the present invention, each event and information that can be used as a reference when determining the event can be described in advance in the knowledge representation in association with each other. If an event cannot be accurately defined, related information is presented and the final decision is left to the system user. In this way, in the present invention, appropriate materials and data to be referenced can be retrieved automatically or as needed and displayed on the screen in response to a query in inference, so that relevant materials and data can be displayed on the screen in order to accurately answer the query. This has the effect of saving you the trouble of searching around for information and reprocessing related data.
第1図は本発明の第1の実施例における問い合わせ処理
を示すフローチャート、第2図は本発明の第1の実施例
におけるシステム構成図、第3図は本発明の第1の実施
例に用いる用語辞書テーブル例の構成図、第4図は本発
明の第1の実施例におけるルールの記述例を示す図、第
5図は本発明の第1の実施例における切出し用語記憶メ
モリのテーブル例の構成図、第6図は本発明の第1の実
施例における画面表示例を示す図、第7図は本発明の第
2の実施例における問い合わせ処理を示すフローチャー
ト、第8図は本発明の第2の実施例における画面表示例
を示す図、第9図は本発明の第1の実施例および第2の
実施例における代替案を実現するときのルール記述例を
示す図、第10図は本発明の第3の実施例におけるガイ
ダンス処理のフローチャート、第11図は本発明の第3
の実施例におけるシステム構成図、第12図は本発明の
第3の実施例におけるルールの記述例を示す図、第13
図は本発明の第3の実施例におけるプログラム格納テー
ブル例の構成図、第14図は本発明の第3の実施例にお
ける画面表示例を示す図、第15図は本発明の第4の実
施例におけるガイダンス処理のフローチャート、第16
図は本発明の第4の実施例における画面表示例を示す図
である。
201・・・・・・ビットマツプデイスプレィ、202
・・・・・・キーボード、203・・・・・・マウス、
204・・・・・処理装置、205・・・・・・記憶装
置、206・・・・・・用語辞書、207・・・・・・
ルール型知識メモリ、208・・・・・・ワーキングメ
モリ、209・・・・・・切出し用語の記憶メモリ、2
10・・・・・・問い合わせ文記憶域、1002・・・
・・・参照情報記憶域、1105・・・・・参照情報(
プログラム名称)。
30]
第
図
第
図
第
図
第
図
第
図
第
図
201 モパ4スフOレイ
ゝ604
第
図
20] デイスプレィ
第
図
第
図
第
10図
第
図
]Oo2
第
図
第
〕5
図
第
図
第
14図
第
G
図
′1−20]デイニブ、イFIG. 1 is a flowchart showing inquiry processing in the first embodiment of the present invention, FIG. 2 is a system configuration diagram in the first embodiment of the present invention, and FIG. 3 is used in the first embodiment of the present invention. FIG. 4 is a block diagram of an example of a terminology dictionary table; FIG. 4 is a diagram showing an example of rule description in the first embodiment of the present invention; FIG. 6 is a diagram showing a screen display example in the first embodiment of the present invention, FIG. 7 is a flowchart showing inquiry processing in the second embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a diagram showing an example of screen display in the first embodiment of the present invention. FIG. 9 is a diagram showing an example of the screen display in the second embodiment of the present invention, FIG. FIG. 11 is a flowchart of guidance processing in the third embodiment of the invention.
FIG. 12 is a diagram showing an example of rule description in the third embodiment of the present invention.
14 is a diagram showing an example of a screen display in the third embodiment of the present invention. FIG. 15 is a diagram showing an example of a screen display in the third embodiment of the present invention. Flowchart of guidance processing in example, 16th
The figure is a diagram showing an example of a screen display in the fourth embodiment of the present invention. 201...Bit map display, 202
...Keyboard, 203 ...Mouse,
204...Processing device, 205...Storage device, 206...Term dictionary, 207...
Rule type knowledge memory, 208... Working memory, 209... Memory memory for cut out terms, 2
10...Query text storage area, 1002...
... Reference information storage area, 1105 ... Reference information (
program name). 30] Figure Figure Figure Figure Figure Figure Figure Figure Figure 201 Mopa 4 SF O Ray 604 Figure 20] Display Figure Figure Figure 10 Figure] Oo2 Figure Figure] 5 Figure Figure Figure 14 Figure G'1-20] Daynib, I
Claims (1)
とを有する計算機を用いた推論方法において、 前記知識ベースに格納されている問い合わせ文を前記出
力装置に出力するステップと、 前記出力した問い合わせ文の中の予め定めた情報を自動
的に検出するステップと、 前記検出された情報を用いて、前記記憶装置に格納され
ている、前記問い合わせ文中の予め定めた情報に関する
補助データを検索して前記出力装置に出力するステップ
と を備えたことを特徴とする推論方法。 2、入力装置と、出力装置と、記憶装置と、知識ベース
とを有する計算機を用いた推論方法において、 (a)前記知識ベースに格納されている問い合わせ文を
前記出力装置に出力するステップと、(b)前記出力し
た問い合わせ文の中に前記予め定めた情報が含まれてい
るか否かを判定するステップと、 (c)前記判定の結果、前記予め定めた情報が含まれて
いるとき、前記出力した問い合わせ文の中の予め定めた
情報を自動的に検出するステップと、 (d)前記検出された情報を用いて、前記記憶装置に格
納されている、前記問い合わせ文中の予め定めた情報に
関する補助データを検索し、検索した補助データを前記
出力装置に出力するステップと、 (e)前記出力した問い合わせ文及び前記出力した補助
データに対応する情報を前記入力装置から入力するステ
ップと を備えたことを特徴とする推論方法。 3、前記計算機が前記(a)のステップから(e)のス
テップまでを繰り返し実行することを特徴とする請求項
2記載の推論方法。 4、前記(a)のステップの後に、かつ、前記(b)の
ステップの前または後において、 前記問い合わせ文の中の予め定めた情報を用いて、前記
記憶装置に格納されている前記補助データを検索するか
否かの問い合わせ情報を前記出力装置に出力するステッ
プと、 前記出力した問い合わせ情報に対する応答情報を前記入
力装置から入力するステップとを具備し、 前記出力した応答情報が前記記憶装置に格納されている
前記補助データを検索する内容であるとき、次の(b)
または(c)のステップに処理を進めることを特徴とす
る請求項2記載の推論方法。 5、入力装置と、出力装置と、知識ベースとを有する計
算機を用いた推論方法において、 前記知識ベースの中の問い合わせ文の中の予め定めた用
語に関する補助データを、前記問い合わせ文と対応させ
て前記知識ベース中に格納しておき、 (a)前記知識ベースに格納されている前記問い合わせ
文を前記出力装置に出力するステップと、(b)前記出
力した問い合わせ文の中に、前記予め定めた用語を自動
的に検出するステップと、(c)前記検出された用語に
関する、前記知識ベースに格納されている前記補助デー
タを、前記出力した問い合わせ文の前記検出した用語に
対応させて出力するステップと、 (d)前記出力した問い合わせ文及び前記出力した補助
データに対応する情報を前記入力装置から入力するステ
ップと を備えたことを特徴とする推論方法。 6、前記計算機が前記(a)のステップから(d)のス
テップまでを繰り返し実行することを特徴とする請求項
5記載の推論方法。 7、入力装置と、出力装置と、記憶装置と、知識ベース
とを有する計算機を用いた推論方法において、 前記知識ベースに、知識を表わす情報として問い合わせ
文及び該問い合わせ文に関連するプログラム名称を格納
しておき、前記記憶装置に前記プログラム名称に対応す
るプログラムを格納しておき、 (a)前記知識ベースに格納されている、前記問い合わ
せ文を含む前記知識を表わす情報を前記出力装置に出力
するステップと、 (b)前記出力した知識を表わす情報の中にプログラム
名称を含むとき、前記プログラム名称に対応する、前記
記憶装置に格納されているプログラムを実行するための
コマンドを前記入力装置から入力するステップと、 (c)前記入力したコマンドに応答して前記プログラム
を実行し、その実行結果を前記出力装置に出力するステ
ップと を備えたことを特徴とする推論方法。 8、前記ステップ(a)は、前記知識を表わす情報に含
まれる前記プログラム名称を、前記問い合わせ文とは識
別できる表示態様で、前記出力装置に出力するように構
成したことを特徴とする請求項7記載の推論方法。 9、問い合わせ文を含む知識を格納する知識ベースと、 前記知識ベースの中の問い合わせ文が属する分野に関す
る補助データを格納する記憶装置と、前記知識ベースの
中の問い合わせ文及び該問い合わせ文が属する分野に関
する補助データを出力する出力装置と、 前記出力した問い合わせ文及び前記出力した補助データ
に対応した情報を入力する入力装置と、 前記知識ベース、前記記憶装置、前記出力装置及び前記
入力装置に接続され、前記問い合わせ文を前記知識ベー
スから読み出して前記出力装置に転送し、前記入力装置
から前記入力情報を受け取り、該受け取つた入力情報に
応じて、前記知識ベースから次の問い合わせ文を読み出
す計算機と を備えたことを特徴とする推論システム。 10、問い合わせ文を含む知識及び該問い合わせ文の中
の予め定めた用語に関するデータを、前記問い合わせ文
に対応させて格納する知識ベースと、 前記知識ベースの中の問い合わせ文及び該問い合わせ文
に対応させて格納した用語に関するデータを出力する出
力装置と、 前記知識ベース、前記出力装置及び前記入力装置に接続
され、前記問い合わせ文を前記知識ベースから読み出し
て前記出力装置に転送し、前記用語に関するデータを前
記知識ベースから読み出して前記出力装置に転送し、前
記入力装置から前記入力情報を受け取り、該受け取つた
入力情報に応じて、前記知識ベースから次の問い合わせ
文を読み出す計算機と を備えたことを特徴とする推論システム。 11、内部に問い合わせ文及び該問い合わせ文に関連す
るプログラム名称を含む、知識を表わす情報を格納する
知識ベースと、 前記プログラム名称に対応するプログラムを格納する記
憶装置と、 前記知識ベースの中の前記問い合わせ文を含む知識を表
わす情報及び前記記憶装置のプログラムの実行結果を出
力する出力装置と、 前記プログラムを実行するためのコマンドを入力する入
力装置と、 前記知識ベース、前記記憶装置、前記出力装置及び前記
入力装置に接続され、前記知識を表わす情報を前記知識
ベースから読み出して前記出力装置へ転送し、該転送さ
れた情報中にプログラム名称が含まれるとき、前記入力
装置から前記コマンドを受け取り、該コマンドに応じて
前記記憶装置からプログラムを読み出して実行し、該プ
ログラムの実行結果を前記出力装置へ出力する計算機と からなることを特徴とする推論システム。[Claims] 1. In an inference method using a computer having an input device, an output device, a storage device, and a knowledge base, a query sentence stored in the knowledge base is output to the output device. a step of automatically detecting predetermined information in the output query text; and using the detected information to detect the predetermined information in the query text stored in the storage device. An inference method characterized by comprising the step of searching for auxiliary data related to the data and outputting it to the output device. 2. In an inference method using a computer having an input device, an output device, a storage device, and a knowledge base, the steps include: (a) outputting a query sentence stored in the knowledge base to the output device; (b) determining whether or not the predetermined information is included in the output inquiry; (c) when the result of the determination is that the predetermined information is included; (d) automatically detecting predetermined information in the output query text; (d) using the detected information to detect information related to the predetermined information in the query text stored in the storage device; searching for auxiliary data and outputting the searched auxiliary data to the output device; and (e) inputting information corresponding to the output query text and the output auxiliary data from the input device. A method of reasoning characterized by 3. The inference method according to claim 2, wherein the computer repeatedly executes the steps from (a) to (e). 4. After the step (a), and before or after the step (b), the auxiliary data stored in the storage device is calculated using predetermined information in the query. the output device includes the step of outputting inquiry information regarding whether or not to search for the search information to the output device, and the step of inputting response information to the output inquiry information from the input device, and the output response information is stored in the storage device. When the content is to search the stored auxiliary data, the following (b)
The inference method according to claim 2, characterized in that the process proceeds to step (c). 5. In an inference method using a computer having an input device, an output device, and a knowledge base, auxiliary data regarding a predetermined term in a query sentence in the knowledge base is made to correspond to the query sentence. (a) outputting the query text stored in the knowledge base to the output device; and (b) including the predetermined query text in the output query text. (c) outputting the auxiliary data stored in the knowledge base regarding the detected term in correspondence with the detected term in the output query text; (d) inputting information corresponding to the output query text and the output auxiliary data from the input device. 6. The inference method according to claim 5, wherein the computer repeatedly executes the steps from (a) to (d). 7. In an inference method using a computer having an input device, an output device, a storage device, and a knowledge base, the knowledge base stores a query sentence and a program name related to the query sentence as information representing knowledge. storing a program corresponding to the program name in the storage device; (a) outputting information representing the knowledge, including the inquiry text, stored in the knowledge base to the output device; (b) when the outputted information representing knowledge includes a program name, inputting a command for executing the program stored in the storage device corresponding to the program name from the input device; (c) executing the program in response to the input command and outputting the execution result to the output device. 8. The step (a) is characterized in that the program name included in the information representing the knowledge is output to the output device in a display format that allows it to be distinguished from the inquiry text. The inference method described in 7. 9. A knowledge base that stores knowledge including query sentences; a storage device that stores auxiliary data regarding the field to which the query sentence in the knowledge base belongs; and a storage device that stores auxiliary data regarding the field to which the query sentence in the knowledge base belongs; an output device that outputs auxiliary data related to the output, an input device that inputs information corresponding to the output query text and the output auxiliary data, and an input device that is connected to the knowledge base, the storage device, the output device, and the input device. , a computer that reads the query text from the knowledge base and transfers it to the output device, receives the input information from the input device, and reads the next query text from the knowledge base according to the received input information. An inference system characterized by: 10. A knowledge base that stores knowledge including a query text and data regarding predetermined terms in the query text in correspondence with the query text; an output device that outputs data related to terms stored in the knowledge base, an output device connected to the knowledge base, the output device, and the input device, reads the query from the knowledge base and transfers it to the output device, and outputs data related to the terms. A computer that reads out the knowledge base and transfers it to the output device, receives the input information from the input device, and reads out the next query sentence from the knowledge base according to the received input information. An inference system that 11. a knowledge base that stores therein information representing knowledge, including a query and a program name related to the query; a storage device that stores a program corresponding to the program name; an output device that outputs information representing knowledge including query sentences and execution results of the program in the storage device; an input device that inputs commands to execute the program; the knowledge base, the storage device, and the output device. and connected to the input device, reads information representing the knowledge from the knowledge base and transfers it to the output device, and receives the command from the input device when the transferred information includes a program name; An inference system comprising: a computer that reads a program from the storage device in response to the command, executes the program, and outputs the execution result of the program to the output device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2117494A JPH0415828A (en) | 1990-05-09 | 1990-05-09 | Method and system for inference |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2117494A JPH0415828A (en) | 1990-05-09 | 1990-05-09 | Method and system for inference |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0415828A true JPH0415828A (en) | 1992-01-21 |
Family
ID=14713121
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2117494A Pending JPH0415828A (en) | 1990-05-09 | 1990-05-09 | Method and system for inference |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0415828A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09185632A (en) * | 1995-12-28 | 1997-07-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information retrieval / editing method and device |
| JP2005038088A (en) * | 2003-07-17 | 2005-02-10 | Toshiba Corp | Question answering apparatus and question answering method |
| JP2013519947A (en) * | 2010-02-10 | 2013-05-30 | エムモーダル アイピー エルエルシー | Providing computable guidance to relevant evidence in a question answering system |
-
1990
- 1990-05-09 JP JP2117494A patent/JPH0415828A/en active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09185632A (en) * | 1995-12-28 | 1997-07-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Information retrieval / editing method and device |
| JP2005038088A (en) * | 2003-07-17 | 2005-02-10 | Toshiba Corp | Question answering apparatus and question answering method |
| JP2013519947A (en) * | 2010-02-10 | 2013-05-30 | エムモーダル アイピー エルエルシー | Providing computable guidance to relevant evidence in a question answering system |
| US9082310B2 (en) | 2010-02-10 | 2015-07-14 | Mmodal Ip Llc | Providing computable guidance to relevant evidence in question-answering systems |
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