JPH04502828A - 知的光学的ナビゲータ情報表現及びナビゲーションシステム - Google Patents

Abstract

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Description

【発明の詳細な説明】 知的光学的ナビゲータ情報表現及び ナビゲーションシステム 背景技術 この特許文献の開示部分は著作物保護に関する材料を含む。

特許文献あるいは特許の開示は特許庁においてファイルもしくは記録されている ので、これらのファクシミリ複製に対しては著作物所有者は何ら異議を唱えられ ない。しかし、他の場合にはいかなる物でもすべて著作権が保存される。

本発明は情報をダイナミックに編成し情報の部分間の未確認の関係をユーザに提 供し、また、該情報を介してナビゲーション技術を提供するコンピユータ化され た情報システムに関する。

背景技術 今日、多くの労苦の分野では、大きな情報体にアクセスする必要がある。情報は しばしば原語であったり、また、画、図形イメージ、あるいは聴覚的信号をも含 む。たとえば、医学記録は、Ｘ線、実効キログラム実行（ｅｋｇｓ）、患者描写 、及びＣＴスキャンを含む。分野が薬学、美術史、自動車メカニズム、もしくは 家庭の買物であれば、ユーザに対する表現情報を編成し、しかもその編成は柔軟 かつダイナミックにする必要がある。本発明に係る知的光学的ナビゲータ（ＩＯ Ｎ）システムの最も重要な特徴は、そのダイナミック的性質にある。

すなわち、ユーザがシステム中の利用できる情報を拾い読みしていると、情報の 構造及び表現方法がユーザの入力に応答して変化し、また、これはシステム開発 者の技能、熟練を必要とする再プログラミングを必要としない。このダイナミッ ク再構築はユーザに対し、ユーザの要求や好みに従って情報を編成しかつ調べる 。後述するように、今日の技術はＩＯＮシステムに存在する情報のダイナミック かつ柔軟な再認識及び表現を提供していない。

今日の技術においては、データベースは情報を編成かつ提供するのに用いられる （代表的なデータベース技術については、Ｄａｔｅ、Ｃ，、Ａｎ　Ｉｎｔｒｏｄ ｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｄａｔａｂａｓｅ　Ｓｙｓｔｅｍｓ、　Ｒｅａ−ｄｉｎｇ 　：　Ａｄｄｉｓｏｎ−１１ｅｓｌｅｙ、１−８（Ｌ　１９８２）　ｏ最も多く のデータベースはテキストのみを含むものであるが、最近の応用は視覚的なデー タベースにもアクセスできる（たとえば、Ｒｏｕｓｓｏ−ｐｏｕｌｏｓ、Ｎ、、 　Ｐａ１ｏｕｔｓｏｓ、Ｐ、、　ａｎｄ　５ｅｌｌｉｓ、Ｔ、、　Ａｎ　ｅｆｆ ｉｃｉｅｎｔｐｉｃｔｏｒｉａｌ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　 ＰＳＱＬ、　ＩＢＢＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｅ ｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、　ｖｏｌ、１４．６３９−６５０．１９８８）。

伝統的なデータベース技術の制限は、個々のユーザの要望にダイナミックに合う 情報の編成ができないことである。初期構造が一度データベースに構築すると、 情報へのアクセスは予め構築された構造、たとえば固定された照会に限定される 。一連の操作にによって、システム開発者は特殊な照会言語を用いて新しい照会 を付加することができるが、システムユーザはシステム開発者によって構築され たこの種の照会に制限される。このような意味で、これらのシステムはダイナミ ックでない。さらに、情報の項目はシーケンシャルにアクセスされなければなら ない。たとえば、ユーザが７月３日に病院に来て精神病の診断を受けた患者の記 録をめる場合、システムはふそら＜３０個の患者記録を引出し、これをシーケン シャルに調査する。システム開発者によってシステムが再構築されていなければ ユーザがデータを調査するので、ユーザによって特定された構築を用いてデータ を調査する可能性はない。従来のシステムにおいては、ユーザがデータの項目間 の任意の関係について新しい情報を付加することもできない。たとえば、仮に、 ユーザが患者Ａと患者Ｂとが関係あることを指定したい場合がある。このシステ ムにこの“関係”概念が既に存在していない限り、このような情報は付加するこ とができない。

ハイパテキストシステムの出現によっていくらか緩和されてきたが、完全ではな い（ハイパテキストシステムの例は、Ｃｏｎｋｌｉｎ、Ｊ、、　Ｈｙｐｅｒｔｅ ｘｔ：　Ａｎ　１ｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　５ｕｒｖｅｙ、　ＪＥＥＲ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、　１７−５１．　Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ、　１９８７）。代表 的なハイパテキストシステムにおいては、ユーザは情報項目間の任意のリンクを おくことができ、また、これらのリンクを用いて情報をさっと調査できる。しか しながら、ハイパテキストシステムにおいては、構造は２つの項目間のリンクに 制限され、また、データへの調査はダイナミックに変更することはできない。

ユーザは、システム開発者に新しいコードの書込みを依頼することなく、データ を調査する新しい構造を考案することはできない。新しい構造はデータが新たに どこに存在するかまたデータ空間内のどこに移動できるかをユーザに理解させる ものであるから、新しい構造を考案することはしばしば重要となる。

従って、情報管理及び表現の今日の技術についての問題は、ユーザ自身の要求に 基づき表現をユーザがダイナミックに再構築できる能力を提供する柔軟性に欠け るということである。

たとえば、ユーザは異なる都市についての旅行情報を調査すると仮定する。代表 的なデータベースを用いてユーザはある都市についての特性たとえばサイズ、気 候を特定でき、また、これらの特性に合致する都市についての情報を検索できる 。

代表的なハイパテキストシステムにふいては、ユーザは地図に地理的な領域を指 し、その領域の都市についての情報を検索し、その都市のホテル、気候、催しに ついての情報をシーケンシャルに読み出し、その後、スクリーンに現に表されて いる催し情報を補充する情報にジャンプすることができる。

しかしながら、ユーザが定義する構造に従ってユーザの監視上に編成された３つ もしくは４つの都市を同時に調査し、たとえば、都市の類似性の定義を発生した り、新しく発生した定義を用いて調査中の都市と類似の都市を発見することは難 かしい。これらの機能はユーザの要望に基づきダイナミックに再構築できるシス テムの能力を必要とする。

本発明のシステムはマルチメディア情報及び連続する表現モードを記憶するため のフレクシプルな構造を提供することによって上述の課題を解決する。上記各表 現モードは情報の異なる表現及びユーザによってダイナミックに変更できる構成 を与えるものである。また、好ましいシステムはユーザモデリング（たとえば、 ユーザの活動をモニタして好みを決定し、これらの好みをユーザとの将来の相互 作用の中に組込むことができるもの）及びマルチプル表現モードの関連情報間に おける簡易な移動（たとえば、ユーザは２つもしくは３つの異なる表現モードの それぞれから同一情報を容易に見ることができる）を提供する。本発明のシステ ムはデータベースシステムあるいはハイパテキストシステムと一体化でき、これ により、これらシステムに対して知的先兵として作用でき、要望された構造及び ダイナミックな再構築能力を提供でき、また、予め記憶された情報もアクセスで きる。データベースへの知的な先兵としての使用に加えて、教師システム、訓練 システム、あるいはシミュレーションシステムのような多くの他のシステムと一 体化できる。

このシステムにおいて利用できる６個の表現モードがある。

これらは本願では、スペースイクスプローラシステム、最近接者にアリストネイ バ）システム、フォーカスシステム、ダイナミックイメージスキャナシステム、 リビング方程式システム、及び５ＩＪＢＴＳシステムである。各表現モードにつ いて最も近い従来技術と比較して説明する。

本発明のスペースイクスブローラシステムは情報をｎ次元空間内で編成する方法 であって、この空間内では、次元及びこの空間を介してのナビゲーションがユー ザによって選択され、ダイナミックに変更できる。たとえば、ユーザが美術史に 関する情報を読出すことを欲していると仮定する。ユーザはこのスペースイクス ブローラシステムを用いて米国の２０世紀の美術家に関する情報のみを見ること ができ、この後に、美術家に従う情報を素材、スタイルに構築するようにシステ ムに要望できる。その後、このスペースイクスプローラシステムは、次元が美術 家、素材、スタイルである“３次元空間”を表現できる。美術の中心作品は選択 された次元の１つの中心から異なる３つのサテライトによって包囲される。その 後、その後、表示された次元上の値を変化させることによってスペースをナビゲ ートでき、これにより、全空間がダイナミックに再構築できる。たとえば、ユー ザが美術家を“シャガール”に変更するとその瞬間、表示されたすべての作品は “シャガール”の作品に入れ替り、しかし、他の次元については変化しない。ナ ビゲーションはまた次元を変更し、新しい次元を選択し、あるいは現在の構造に 次元を付加することもできる。

ｎ次元空間に基づく構造を提供しその構造をダイナミックに変更する能力はスペ ースイクスプローラシステムの特異な性質である。サスティック及びブルックス は、ユーザが色のような連続値を漸次変化させることにより情報を読出すことが できる考えを記述している（Ｓｕｓｔｉｋ、Ｊ、、　Ｂｒｏｏｋｓ、Ｔ、、　Ｒ ｅｔｒｅ−ｉｖｉｎｇ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉａｎ　ｗｉｔｈ　Ｉｎｔｅｒａｃｔ ｉｖｅ　Ｖｉｄｅｏｄｉｓｋｓ、　ｊｏｕｒｎａｌｏｆ　ｔｈｅ　Ａｍｅｒｉｃ ａｎ　５ｏｃｉｅｎｔｙ　ｆｏｒ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　５ｃｉｅｎｃｅ、 　３４゜４２４−４３２．１９８３）。しかしながら、−回ではただ１つの次元 のみしか選択できず、また、この考えは１つのシステムにはならなかった。ニド コンブ（Ｂｄｕｃｏａ＋ｐ）は商標“Ｍａｃ　ａ　Ｍｕｇ″のもとてマツキント ラシュ（Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ）コンピュータの実演をした。すなわち、顔の図形 表現が表示され、ユーザが髪形等の特性を変更することによって可能な顔を読出 すことができる（Ｍａｃ　Ｇｕｉｄｅ、　Ｖｏｌ　１．　ｐａｇｅ　１７９Ａ、 　１９８ｇ）　ｏこの’Ｍａｃ　ａ　Ｍｕｇ’システムにおいては、有力な特性 は予め定義され、変更することができない。これらのシステムはｎ次元空間のダ イナミック再構築を行うことができない。

本発明の好ましいニアリストネイバシステムはユーザに類似するものの定義を発 生させ使用させ、これにより、これら類似性に従ってダイナミックに複数の概念 を編成するようにする。たとえば、ユーザは概念“自動車“及び第１の自動車と 同一のメーカ、はぼ同一の値段、はぼ同一のエンジンサイズの別な自動車を指定 する類似性の定義を選択する。また、ユーザは座席容量を考慮するが類似性の定 義では優先順位を低くすることも指定できる。このような判断基準を用いてニア リストネイバシステムは最初に選択した自動車に最も類似したいくつかの自動車 に関する情報を検索できる。このシステムの重要なことはユーザが類似性を定義 し１つの検索部で複数の定義を使用する能力である。このように、本発明のシス テムはダイナミック的であり、個々の要求に対してオーダメートできる。

ニアリストネーバシステムは、データベース及びハイパテキストシステムと異な り、類似性の定義をダイナミックに変更しこれを使用してデータを構成すること を提案している。

データベースにふいては、質問は予めシステム開発者によって定義されていなけ ればならないし、また、システムユーザによって変更することができないし、さ らに、“類似性”の質問の概念はない。ハイパテキストシステムにふいては、ユ ーザはリンクをホロ９できるが類似性の質問をすることができない。従来技術の の他の例としてパターン認識システムがあり、これは属性によって物をカテゴリ に分類することができるが、ユーザは任意の類似性の定義を特定できず、また、 新しく発生した定義を用いて関連データをアクセスすることができない（たとえ ばＤｕｄａ、Ｒｏ、　ａｎｄ　Ｈａｒｔ、Ｐ、、　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｃ１ａ−ｓ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　５ｃｅｎｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ、ｌ　−９，Ｎ ｅｗ　Ｙｏｒｋ、　Ｗｉｌｅｙ＆　５ｏｎｓ、　１９７３）。これらは全く速度 が遅く、複雑な数学的解析を要し、また、大抵の場合、イメージ解析に用いられ る。

このように、本発明のニアリストネイバシステムは情報の新しい考え方及び管理 方法を提供し、これは、柔軟であってユーザの要求に合致できるので非常に有効 である。

本発明に係るフォーカスシステムによればユーザが複数の異なる遠近側から実際 の物体を見ることができる。たとえば、ユーザが複数の異なる位置及び距離から 自動車を見ようと要求した場合、すなわちフォーカスシステムはユーザに対して その位置及び距離を容易に選択させる。このフォーカスシステムの重要な部分は 特定の状況における実際の物体の特性及び値の選択においての柔軟性であり、複 数の遠近側に対してアクセスできる。代表的な従来技術は物体のマルチ的画像に アクセスできるが、これらの画像は予め構築されてふり、ダイナミックに変更で きない。

たとえば、商標“Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｃａｄａｖｅｒ″（Ｂｙｔｅ、　ｐ、１４ ．　Ａｕｇｕｓｔ。

１９８８）による訓練システムは医学生に対して、肉体部分を縮小拡大し、回転 させ、また、Ｘ線または図形を介して見たりすることによって解剖の観察を提供 する。これはテキスト及びアニメーションの限られた編集のみを支持する。Ｌｙ ｎｃｈによって開発されたＣａｒｄｉａｃ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｐｒｏｊｅｃｔ（ ＭＡＵＳＢＲ，ｐ、２６１゜Ｍａｙ、　１９８８）は解部のアニメーション及び 心臓生理を提供するが、これらはシーケンシャルにしか見ることができない。

ＨｅａｒｔＬａｂシステムと称されるシステム（８ｅｒｇｅｒａｎ、Ｂ、、　Ｇ ｒｅｅｎｅｓ。

Ｒ，、ＨｅａｒｔＬａｂ　ａｎｄ　ＲｋｇＬａｂ：　Ｓｋｉｌｌ−Ｂｕｉｌｄｉ ｎｇ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｉｎＣａｒｄｉｏｌｏｇｙ、Ｄｅｍｏｎｓｔｒａ ｔｉｏｎｓ　Ｄｉｇｅｓｔ、１１ｔｈ　Ａｎｎｕａｌ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎ 　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｃａ ｒｅ、　２９−３０．１９８７）は心臓病における訓練に使用する心の図形的表 現を提供する。

心臓のある領域が選択されると、対応する心臓の音が聞こえる。フォーカスシス テム以外のシステムはすべて領域に依存する。米国特許４７３６３０８　”５ｅ ａｒｃｈ／Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ”に記載のサーチ検索システムは 情報のマルチピースを同時に提供する。しかしながら、情報は原文通りでしかな く、また、ディスプレイのために情報を選択するための知的助けはない。

他の従来例は物体の表現を取扱うコンピュータ援用設計（ＣＡＤ）システム及び コンピュータ援用エンジニアリング（ＣＡＩりシステムに見られる（たとえばＭ ｙｋｌｅｂｕｓｔ、Ａ、、　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅ ｄ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、　ＩＢＢＢ　Ｃｏａ＋ｐｕｔｅｒ　Ｇｒａｐｈｉ ｃｓ　ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、　２４−２５．　Ｍａｒｃｈ、　１９ ８８．　ａｎｄ　Ｇｏｓｓａｒｄ、Ｄ、、　Ｚｕｆ−ｆａｎｔｅ、Ｒ８，ａｎｄ 　５ａｋｕｒａｉ、ＨｌＲｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ、Ｔ ｏｌｅ−ｒａｎｃｅｓ、ａｎｄ　Ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｉｎ　ＭＣ八へ　Ｓｙｓｔ ｅｍｓ、ＩＲＢＢ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇｒａ−ｐｈｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｐｐｌ ｉｃａｔｉｏｎｓ、　５１−５９．　Ｍａｒｃｈ、　１９８８）ｏ　このような システムに用いられる表現はコンピュータ図形にもとづく線形図形もしくは固体 表現に制限される。この点、本発明のフォーカスシステムは制限がなく、ユーザ にいかなる映像もしくは映像シーケンスを提供できる。また、ユーザに、望まし い表現、詳細な前後関係及びレベルを提供できる。

上述のすべての従来システムにおいては、利用できる画像はシステム開発者によ って構築されるが、一般的にはユーザによって変更することはできない。これに 対し、本発明のフォーカスシステムはユーザに表現の管理についてのダイナミッ ク制御及び情報を介してナビゲートする方法を提供する。

たとえば、ユーザはある期間に物体の距離及び位置にもとづく編成に従って物体 を見ることを決定し、次の瞬間に、この物体の機能的使用に基づく編成に従って 物体を見ることができる。ユーザは現存する編成における物体の属性を変更する ことによりもしくは編成全体を変更することにより情報をダイナミックにナビゲ ートできる。このシステムの特徴はユーザがユーザの現在の状況に最も役立つ構 造を選択し、新しい構造がただちに遂行されることである。

本発明に係るダイナミックイメージスキャナシステムにおいては、ユーザが概念 の図形的表現を操作することによって複数の概念をナビゲートできる。たとえば 、“椅子″に関心のあるユーザには“標準椅子”の図形表現が示される。ユーザ が操作してより大きな幅の椅子を図示的に指定できる。このシステムはこの操作 を解釈して新しい図形表現に一致する椅子に関する情報のアクセスに使用するこ とができる。たとえば、新しい椅子はラブシートである。このダイナミックイメ ージスキャナシステムは人が記憶にとどめておく変更を文字で記述するのが難か しい状況における情報を読出すのに特に有益である。特別な形状を有し、しかし 線書きし易い椅子を記述することは困難である。ユーザが図形的操作をできる能 力を有するばかりか、図形解釈と選択された概念との間の望ましい関係を選択す る能力を有することになるので、このシステムはダイナミックであり、フレキシ ブルである。すなわち、ある場合、ユーザは線書したい椅子に最も近い椅子をめ ることができる。また、他の場合、ユーザはこのような椅子を構築する方法につ いての情報をめることができる。

ユーザがスクリーン上で図形操作が可能なシステムは多数ある。たとえば、図形 パッケージではユーザは複雑な物体を線書きでき、またＣＡＤ／ＣＡＭシステム では、ユーザは２次元及び３次元画像を操作できる。しかしながら、これらのパ ッケージでは、操作を解釈する方法はなく、関連する情報をアクセスする解釈方 法もない。上述の“Ｂｌｅｃｔｒｉｃ　Ｃａｄａｖｅｒ”システムでは、ユーザ は人体の図形表現上の神経及び関係する不調の情報へのアクセスを操作できる。

しかしながら、利用できる操作タイプは１つしかなく、また、利用できる関係も １つしかない。また、特殊な医学的応用にしか結びつかない。

ハイパテキストシステム及び及びデータベースシステムは質問技術に図形操作を 導入することができない。

本発明のリビング方程式システムによれば、ユーザは式を数表示及び図形表示の 両方で試行して式の形式、値、ユニットを変更することにより式を操作でき、ま た、式の項の間の関係及び後述する５ＮＢＴＳシステムような他のシステムに利 用できる概念間の関係を試行できる。数学的関係のもっと複雑な解析を提供でき るシステムがあるが、フレキシブルでない。

たとえば、特別な領域にしか結びつかない。適例として“ＳＴＢＡＭｔ！Ｒ”″ システムがある（Ｗｅｎｇｅｒ、Ｈ，、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉ −ｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｕｔｏｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ、　Ｌｏｓ　Ａｌｔ ｏｓ、　Ｍｏｒｇａｎ　Ｋａｕｆ＠ａｎｎ。

７９−８８．１９８７）これはコンピュータ図形を用いて蒸気推進プラントの相 互に作用する検査シミュレーションを提供する。

ユーザは温度のような変数を操作でき、システムの残余の結果を見ることができ る。また、パッケージは複雑な数学的演算を実行する。たとえば、商標′″ＭＡ Ｃ３ＹＭＡ’　（Ｓｙｍｂｏｌｉｃｓ、　Ｉｎｃ。

の広告バンプレット）は、代数学、三角法、微積分掌、差分方程式、及び数値解 析を実行する。これに対し、リビング方程式システムは単純な式を取扱うが、式 に関する種々の情報を提供する。たとえば、ポアジーユの法則にもとづく式を検 査する場合、ユーザはその法則を操作するときに観察される流れの変化に関する 意味結合網の部分へジャンプできる。アクセスできる関連情報は、テキストと共 に、移動のシーケンス、図形、描画を含み、観測された相互関係の良い理解を提 供できる。また、リビング方程式システムは蒸気プラントのような１つの領域に 制限されず、種々の領域に亘って適用できる。

本発明の５ＮＢＴＳシステムにおいては、ユーザは意味結合網を介して発生、表 示、編集、記憶、読出しを行うことができ、情報観察の他の形式と意味結合網を 一体にすることができる。

意味結合網は概念及び概念間の関係を図形形式で表示する知識表現である。この 図形形式では、概念はノードで表現され、その関係はノード間のリンクで表現さ れる（たとえば、Ｒｉｃｈ。

Ｂ、、　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、　Ｎｅｗ　Ｙｏｒ ｋ：　ＭｃＧｒａｗ−）ｔｉｌｌ、　２１５−２２２．１９８３）。意味結合網 構築ツールは”ＳｅｍＮｅｔ’　（Ｆ　１ｓｈｅｒ、　Ｋ、　。

Ｐａ１ｅｔｔｉ、ＪｌＴｈｏｒｎｔｏｎ、Ｒ，、Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ、Ｈ，、Ｌ ｉｐｓｏｎ、Ｊ、、　ａｎｄＳｐｒｉｎｇ、Ｃ，、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅ ｄ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｓａ　ｔｏｏｌ　 ｆｏｒ　５ｔｕｄｅｎｔｓ　ａｎｄ　ｔｅａｃｈｅｒｓ、　ｄｒａｆｔ　ｏｆ　 ｐａｐｅｒ、　１９８７）。

”’Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｔｏｏｌ’（Ｋｉｎｋｏ’ｓ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｇｏ ｕｒｓｅｗａｒｅ　ＢｘｃｈａｎｇｅＳｐｒｉｎｇ　１９８８　Ｃａｔａｌｏｇ 、　ｐａｇｅ４９．１９８８）、’ＮｏｔｅＣａｒｄｓ”（ｌａｌａｓｚ。

Ｐ、、　Ｍｏｒａｎ、Ｔ、、　ａｎｄ　Ｔｒｉｇｇ、Ｒ，、ＮｏｔｅＣａｒｄｓ 　ｉｎ　ａ　Ｎｕｔｓｈｅｌｌ。

ＡＣＭ、４５−５２．　Ｊｕｎｅ、　１９８７）、　”Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｍｅｄ ｉｃａｌ　ＬａｎｇｕａｇｅＳｙｓｔｅｍ’（Ｋｏｍｏｒｏｗｓｋｉ、Ｈ，、Ｇ ｒｅｅｎｅｓ、Ｒ，、Ｂａｒｒ、Ｃ０，ａｎｄ　Ｐａｔｔｉ−ｓｏｎ−Ｇｏｒｄ ｏｎ、ｔ！、、　Ｂｒｏｗｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｕｔｈｏｒｉｎｇ　Ｔｏｏｌｓ 　ｆｏｒ　ａ　Ｕｎｉ−ｆｉｅｄ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｓｙｓ ｔｅｍ、　Ｈａｒｖａｒｄ　Ｍｅｄｉｃａｌ　５ｃｈｏｏｌ。

Ｂｒｉｇｈａｍ　ａｎｄ　Ｗｏｍｅｎ’ｓ　）Ｉｏｓｐｉｔａｌ、　Ｂｏｓｔｏ ｎ、　ＭＡ）、　”Ｎｅｐｔｕｎｅ”（Ｄｅｌｉｓｌｅ、Ｎ、、　ａｎｄ　Ｓｃ ｈｗａｒｔｚ、Ｍ、、　Ｎｅｐｔｕｎｅ：　ａ　Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｓｙｓ− ｔｅｍ　ｆｏｒ　ＣＡＤ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　 Ｒｅｐｏｒｔ　Ｎｏ、ＣＲ−８５−５０、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｒｅ５ｅａｒｃｈ 　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ、　Ｔｅｋｔｒｏｎｉｘ　Ｌａｂｏｒａｔｏ−ｒｉｅｓ 　１９８６）がある。

上述の（ＳＮＥＴＳシステムを含む）すべてのツールにおいては、ユーザは意味 決定網を発生でき、ノード及びリンクを付加及び削除でき、意味決定網から読出 すことができる。しかしながら、これらのシステムは５ＮＢＴＳシステムにおい て利用できる読出し能力のフレキシビリティを提供できない。上述の“Ｎｏｔｅ Ｃａｒｄｓ”システムはリンクをフォロすることによりナビゲーションをするこ とができ、キーワードマツチングにもとづく制限されたサーチ能力を有する。’ ＳｅｍＮｅｔ”システムにおいては、ネットワークのサブポーションの選択する 能力を有していない。”Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｔｏｏｌ”システムでは、３つのリ ンクタイプ及び制限されたデータベースタイプの質問を提供する。

”Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｓｙｓｔｅｍｓはノー ドの１魚眼”及びその関係を提供する。このようなタイプでは、近接したノード のみが表示される。”Ｎｅｐｔｕｎｅ”システムにおいては、深さ第１の横切り （ｄｅｐｔｈ−ｆｉｒｓｔ　ｔｒａｖｅｒｓａｌ）ができ、また、サーチ中はリ ンクタイプを制限する能力がある。これらのシステムと５ＮＥＴＳシステムとの 主な差は、５ＮＥＴＳシステムが多段ナビゲーション方法を利用すること、及び 観察が自然の言語インターフェイスによって選択されることである。５ＮＢＴＳ システムにおいては、ユーザは“偶然のリンクのみ”もしくは“激しい雷雨”に 関する概念のみ”のような意味決定網の選択された部分を観察できる。ユーザは 特殊な概念に関する情報を要求でき、また、概念に接続されたリンクのすべても しくは選択された一部に従った概念を観察できる。リンクの深さも特定できる。

ユーザはまた２つの選択された概念を結び付ける意味決定網の一部をめることが できる。また、この場合、注目するリンクも選択できる。ナビゲーションの付加 方法は、一段の知識ベース、多段の知識ベースにある意味決定網のすべてを観察 する能力を有する。また、本発明のシステムは、スペルミスも認識できる。

上述の表現モードは、データ構造及び方法を提供するＵｓｅｒＭｏｄｅｌｉｎｇ システムを付加することにより、ユーザの応答監視でき、応答に依存するユーザ の相互作用を変更することができる。たとえば、ユーザが視覚形式で情報を要求 でき、図形形式で情報を要求できないシステムである。いくつかの形式が利用で きれば、初めに視覚形式で情報を表わしユーザの好みに合わせることができる。

本発明の１ｌｓｅｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムは、また、表現モードと初めに 相互作用するのはいつかを決定し、また、特殊な内容に合致するモードを選択す るのに用いられる。たとえば、Ｕｓｅｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムは個人のユ ーザヒス）　ＩＪを調査し、理解できない概念を決定し、これら概念に最良に通 じることができる表現モードを選択するのに用いることができる。特殊な表現モ ード内にあっては、本発明のＵｓｅｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムは、情報が特 殊なユーザに表示すべきであるように決定できることに寄与でき、また、表現モ ードに相互作用するユーザの活動について関連する情報を記録できる。

知識教示の領域では多数の従来技術がある（たとえば、Ｗｅｎｇｅｒ、Ｂ、、　 Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｕｔｏｒｉｎｇ 　Ｓｙｓｔｅｍｓ。

Ｌｏｓ　Ａｌｔｏｓ：　Ｍｏｒｇａｎ　Ｋａｕｆｍａｎｎ　Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ ｓ、　３−２５　ａｎｄ　４２７−４３２、１９８７）。従来技術はユーザモデ リングを実行しこの情報を個人に教示するシステムを含む。本発明のＵｓｅｒ　 Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムはこの従来技術と張り合うというよりむしろ勝ってい る。すなわち、Ｕｓｅｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムは従来技術において開発さ れた技術を本発明の知的光学的ナビゲーション（ＩＯＮ）システムと結合させた のである。たとえば、ＩＯＮシステムは、教示技術の一部が従来技術によって定 義されスペースイクスプローラシステム及びニアリストネーバシステムを利用す る教示プログラムの関連内で用いることができる。さらに、本発明に係る１Ｊｓ ｅｒ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇシステムはマルチメディアシステム及びＩＯＮシステム 特有のユーザモデリング方法を提供する。これは従来技術にない方法である。

発明の開示 本発明はコンピユータ化された情報表示装置に関し、情報について前もって認識 していない関係にあるユーザに表示するために情報をダイナミックに組み立てそ の情報を経てナビゲーション技術を表示する情報表示装置に関する。本装置は複 数のコンセプトを備える情報を格納する情報記載手段を備え、該情報記載手段は 、コンセプト及び１つ又はそれ以上の属性、属性値、属性と属性値の間の関係に 対して許容し得る属性の各コンセプトルッジについて格納する。さらに装置は、 コンセプトをカテゴリに置く基準のルッジを格納するカテゴリ化ルッジ手段とシ ステム状態に基づき現在のコンチクストを格納するコンチクスト決定手段を備え る。マツピングルレッジ手段は特定のコンチクストと情報の表示間のマツピング のルッジを格納する。システムは、カテゴリ化基準と現在のコンチクストとマツ ピングルレッジを使用する表示に対しコンセプトをカテゴリにダイナミックに置 き、かつ選択されたコンセプトとカテゴリをユーザのスクリーン上に表示するダ イナミックカテゴリ手段を含む。

図面の簡単な説明 図１は本出願の図面に使用するアイコンを示す。

図２は適切なＩＯＮシステムのトップレベル処理を表す。

図３は適切なシステムのハードウェア例を概略的に表す。

図４は適切なＩＯＮシステム及び表示モード間の相互関係を表す。

図５は複数のコンセプトを備える表示情報に使用されるデータ構造を表す。

図６はマルチメディア情報を扱うために使用されるデータ構造とプロセスを表す 。

図７は適切なユーザ・モデルシステムのデータ構造を表す。

図８は入手可能なアクティビティ・データ構造の表示を表す。

図９はアクティビティ・データ構造を表す。

図１０はコンセプトネットワーク構造を表す。

図１１はコンセプトデータ構造を表す。

図１２はユーザ履歴構造を表す。

図１３はユーザ・モデルシステムに使用されるデータ構造とプロセスを表す。

図１４は表示モード選択に使用する適切なプロセスの組みを表す。

図１５は適切なユーザ選択プロセスを表す。

図１６は次元化されたコンセプト構造を表す。

図１７はナビゲーション前の適切なスペース・エクスプローラ・システムを表す 。

図１８はナビゲーション後の適切なスペース・エクスプローラ・システムを表す 。

図１９は適切なスペース・エクスプローラ・システムの静的なデータ構造を表す 。

図２０は領域データ構造を表す。

図２１はルッジ構成データ構造を表す。

図２２は現状質問データ構造を表す。

図２３は次元対探索データ構造を表す。

図２４は適切なスペース・エクスプローラ・システムの一般的プロセスを表す。

図２５は次元対コンセプトの条件付プロセスを表す。

図２６は条件付ユーザインタフェースを表す。

図２７は条件付補助メニューを表す。

図２８は次元組立プロセスを表す。

図２９は次元表示プロセスを表す。

図３０はナビゲーション対次元プロセスを表す。

図３１はサテライト変更プロセスを表す。

図３２は適切なスペース・エクスプローラ・システムのサテライトユーザインタ フェースを表す。

図３３は適切なニアレスト・ネイボー・システムの一般的構成を表す。

図３４ａは類似リスト構成プロセスを表す。

図３４ｂは上部コンセプト選択プロセスを表す。

図３５は類似発生及び選択プロセスを表す。

図３６は類似組立プロセスを表す。

図３７は適切なニアレスト・ネイボー・システムのユーザインタフェースを表す 。

図３８は類似表示プロセスを表す。

図３９はナビゲーション対類似プロセスを表す。

図４０は遠近的記載と遠近的組立データ構造及びプロセスを表す。

図４１は遠近的コンセプトデータ構造を表す。

図４２は適切なフォーカス・システムのユーザインタフェース・アイコンを表す 。

図４３は属性関係プロセス及びデータ構造を表す。

図４４は属性封鎖データ構造を表す。

図４５は遠近対コンセプトデータ構造の詳細を表す。

図４６は適切なフォーカスシステムの一般的プロセスを表す。

図４７は遠近的条件付プロセスを表す。

図４８は遠近的組立プロセスを表す。

図４９は遠近的表示プロセスを表す。

図５０は適切なフォーカスシステムの物理的な遠近によるユーザインタフェース を表す。

図５１は適切なフォーカスシステムの表示対コンセプトによるユーザインタフェ ースを表す。

図５２はナビゲーション対遠近プロセスを表す。

図５３は画像対コンセプトデータ構造を表す。

図５４は適切なダイナミック・イメージ・スキャナーシステムの知識ベースを表 す。

図５５は中枢的な画像対コンセプトデータ構造を表す。

図５６は中枢対コンセプトデータ構造を表す。

図５７はダイナミック・イメージ・スキャナーシステムの一般的プロセスを表す 。

図５８は発生と表示のグラフィック表示のプロセスを表す。

図５９は画像対コンセプト条件付プロセスを表す。

図６０は画像組立プロセスを表す。

図６１は画像表示プロセスを表す。

図６２はナビゲーション対画像プロセスを表す。

図６３は適切なリビング・エクオーションシステムのユーザインタフェースを表 す。

図６４はリビング・エクオーションシステムのデータ構造を表す。

図６５は均分データ構造を表す。

図６６は項データ構造を表す。

図６７は適切なリビング・エクオーションシステムの一般的なプロセスを表す。

図６８は均分条件付プロセスを表す。

図６９は均分選択プロセスを表す。

図７０は均分表示プロセスを表す。

図７１は均分ナビゲーションプロセスを表す。

図７２は適切な５ＮＢＴＳシステムの一般的プロセスを表す。

図７３は適切な５ＮＥＴＳシステムデータ構造を表す。

図７４は適切な５ＮＢＴＳシステムのユーザインタフェースを表す。

図７５はノードデータ構造を表す。

図７６は適切な５ＮＢＴＳシステムのルツジベースを表す。

図７７は制御対セマティックネット・データ構造を表す。

図７８はネット構築プロセスを表す。

図７９はノード追加及び削除プロセスを表す。

図８０はリンク追加、リンク形式追加、及びリンク形式削除プロセスを表す。

図８１はネット表示プロセスを表す。

図８２はメニュー選択を含むネットナビゲーションプロセス及び自然語プロセス を表す。

図８３はフィルタプロセスを含むネットナビゲーションプロセスを表す。

詳細な説明 全般的な紹介 図１はアイコン９９９であり、本出願を通してＩＯＮシステムのデータ構造とプ ロセスを記載するために使用される。適切な実施例として、データ構造１０００ は長方形で置かれ、プロセス１００２及び１００４は楕円形で置かれ、ユーザ１ ００４は円形で表され、ユーザ表示１０１２は２重の長方形であり、コンセプト １０１６は長方形で表される。コンセプト１０１６は括弧で囲まれた複数の属性 １０１７と属性値１０１８を含む特定のデータ構造１０００として考慮する。オ ブジェクトに指向するプログラム・タームにおいて、コンセプト１０１６はオブ ジェクトであると考えられる、属性１０１７／属性値１０１８はスロト及びスロ ット値であると考えられる。コンセプ）　１０１６の例は「色」が「青」である 「車」である。適切な図式として「車」は（免責）として表現される属性１０１ ７／属性値１０１８を含む長方形のコンセプト１０１６で表される。

図２に示すように、適切なＩＯＮシステムはダイナミックに情報１８４を組み立 てユーザ１０１４に組立を表し、情報を通してユーザが取り上げ情報間で前もっ て認識されない関係を見ることを許容する。適切なＩＯＮシステムにふいて情報 １８４を通して組み立てかつ取り上げるための複数の方法がある。

これらは表示モード１６２（図２参照）と呼ばれ、スペース・エクスプローラシ ステム、ニアレスト・ネイボーシステム、フォーカスシステム、ダイナミック・ イメージスキャナーシステム、リビング・エクオーションシステム及び５ＮＢＴ Ｓシステムを含む。

図３において、適切な実施例として、協働するメモリ９２を備えるプロセッサ９ ０を備えるコンピュータ８８で動作し、説明の便宜のためにメモリ９２は情報記 憶１８４にサブ分割く以下に詳しく説明するように複数のコンセブ）　１０１６ を備える情報を格納する手段を含む）と、コンセプトをカテゴリに置く基準のル ッジを格納する手段を含むカテゴリルッジ１８６と、コンチクスト１８２（図２ 参照）と情報の表示の間でマツピングのルッジを格納する手段を含むマツピング ルレッジ１７８とを包含する。当業者ではコンピュータメモリ９２は固定的かつ 移動可能な大型記憶に沿った内部メモリの組合せとして実施されると認識できる 。当業者では、適切なユーザインタフェース、入力及び出力手段（図示せず）が そのような装置とし　。

て通常提供されることを認識している。本出願において、特定のプロセス及びそ の特定のプロセスを実施する手段は一般に同等であり、一般的にプロセッサ９０ を備える特定のプロセスを実施する手段であり、メモリ９２は情報記憶の場合に 条件を満足される。

図２は適切なＩＯＮシステムを通して移動の一般的プロセスであるダイナミック カテゴリプロセス１６３を表す。適切なシステムにおいて、ダイナミックカテゴ リプロセス１６３はコンセプト１０１６をカテゴリにダイナミックに置く手段で あり、コンセプトをカテゴリに置く基準のカテゴリ知識１８６を使用する表示で あり、コンチクスト１８２はシステム状態（コンチクストの決定はユーザモデリ ングシステム上のセクションに記載されている）及びコンチクストと情報の表示 の間のマツピングのマツピング知識１７８により決定される。ダイナミックカテ ゴリプロセス１６３はまた、ユーザスクリーン上でコンセプト１０１６及びカテ ゴリを表示する手段を含む。

ダイナミックカテゴリプロセス１６３における１つの適切なプロセスは表示モー ド選択プロセス１６４である。適切な表示モード選択プロセス１６４はＩＯＮシ ステムの一般的エンジン９２２（図４参照）の一部であり、ユーザ１０１４が最 初にシステムをアプローチしかつ表示モード１６６で相互作用を完了するときは いつでもアクティブにされる。表示モード選択プロセス１６４は適切にはユーザ モデリングシステム上のセクションでより完全に説明するように、何れの表示モ ード１６６がアクテ、イブにされるかを決定する。適切なプロセスの残りは異な る表示モードで異なる方法で作業し、それらは一般的に特定の表示モード１６６ のＩＯＮコンポーネントエンジン９２４により扱われる。図４から明らかなよう に、適切なＩＯＮシステムでの制御の一般的流れはＩＯＮの一般的エンジン９２ ２から１ＯＮコンポーネントエンジン９２４であり、ｌ０Ｎ一般的エンジン９２ ２に戻る。しかしながら、制御が固定されていない。

システムを通して全ての適切なプロセスでの制御はユーザの相互作用の性質によ り案内される。

ＩＯＮコンポーネントエンジン９２４は一般的に図２に表示された一般的プロセ スで流れる。適切なコンセプト条件付プロセス１６８はコンセプト１７０の表示 リストを発生するためにコンチクスト１８２を使用する。例えば、ユーザが病気 の情報１８４に興味があるが、初心者であり病気の微妙な区別を理解できないユ ーザであることを決定する。適切なコンセプト条件付プロセス１６８は病気の一 般的カテゴリについて情報１８４を集め、詳細を除去し、この情報をコンセプト １７０の表示リストに置く。

次の適切なステップはカテゴリ組立プロセス１７２であり、コンセプト１７０の 表示リストは表示のために組み立てられる。

適切な実施例において、両方のコンチクスト１８２及び表示モード１６６は組立 を決定する。例えば、適切なニアリスト・ネイボーシステムが使用中であり、組 立はコンセプト１０１６の間での概念的な類似に基づいており、類似限定の性質 はユーザの背景に依存する。組み立てられたコンセプ）　１０１６及びその組立 は適切なコンセプト表示プロセスにてユーザ１０１４に対して次に表示される。

適切には、表示の性質はコンチクスト１８２及び表示モード１６６に依存する。

例えば、適切でスペース・エクスプローラシステムにおいて、表示はｎ次元空間 で表されるサテライト次元対コンセプト２８２．２８４．２８８及び２９０の数 で囲まれた中央の次元対コンセプ）２８６（図１７参照）を含む。

以下のコンセプト表示では、ユーザ１０１４は一般的に適切なナビゲーションプ ロセス１７６を使用する情報１８４を通してナビゲートする考えで表される。例 えば、適切なダイナミックイメージ・スキャナーシステムにおいて、ユーザ１０ １４はコンセプト１０１６への特定の関連を支持するグラフィックイメージを処 理することによりナビゲートする。適切なナビゲーションプロセス１７６はナビ ゲーション技術（ナビゲーション選択プロセス１７７）を選択する手段とナビゲ ーション技術（ナビゲーション使用プロセス１７９）を使用する手段とを含む。

各プロセス　（コンセプト条件付１６８、カテゴリ組立１７２、個表示１７４、 ナビゲーション１７６）は表示モード１６６上のセクションに完全に記載されて いる。

表示モード１６６において、適切なＩＯＮシステムはユーザ１０１４に対して情 報１８４を組み立てかつ表示する。図５は情報１８４の記憶の適切な形式を表す 。適切な実施例において、情報は複数のコンセプ）　１０１６を具備する。コン セプ）　１０１６の例は「おもちゃ」及び「ボール」であり図５に表される。コ ンセプト１０１６は（同等のウェイト、サイズ）　１０２８のような属性１０１ ７／属性値１０１８の対土の情報と、（許容し得るウェイト、カラー、サイズ、 年令）　１０２６のような許容し得る属性を含む。

適切な実施例として、この情報１８４の解釈は、「おもちゃ」及び「複数のおも ちゃ」と呼ばれるオブジェクトは「ウェイト」、「カラー」、「サイズＪ及び「 年令」の属性を有し、「ボール」は「ブルー」の「カラー」を有する。

適切な実施例として、情報は属性と属性値の間の関係を含む。属性１０１７の間 の関係は種々の方法で表される。例えば、コンセプト１０２における　（類似ウ ェイト・サイズ）　１０２Ｂは属性「ウェイト」及び「サイズ」は互いに類似す ることを示す。

属性値１０１８の間の関係は類似の方法で表される。例えば、コンセプト１０３ ６において、　（類似（ヤングミディアム）（ミディアムオールド））１０４２ はコンセプト「年令Ｊ　１０３６の許容値１０４０「ヤング」、「ミディアム」 、「オールド」を意味すると解釈され、「ヤング」は「ミディアム」と同等であ り、「ミディアム」は「オールド」と同等である。

コンセプ）　１０１６間の関係を表す他の適切な方法はコンセプ）　１０３０に 見られ、　（おもちゃの形式＞　１０３１は「ボール」が「おもちゃ」の形式で あり、従ってコンセプト１０３０と１０２２の間のタイプ／サブタイプの関係を 表すことを示す。一般にタイプ／サブタイプの関係において、サブタイプコンセ プト１０１６はタイプコンセプト１０１６からのスロットを禁止する。この例で は、Ｕボール」は「トイ」からスロット「カラー」、「サイズ」、「エイギ」、 及び「ウェイト」を禁止する。これは適切な図式で表される関係のタイプの例で あり、多くの追加の関係は含まれる。例えば、一つは類似の形態で「バートオブ 」関係又は「テストオブ」関係を表す。特定の属性１０１７と属性値１０１８と 表された関係は主題に依存する。

適切な実施例でのコンセプ）　１０１６の範囲で、コンセプト１０１６がとる（ 図６参照）異なる表示形式１０８２上で情報１８４を含むことはしばしば有効で ある。本発明のシステムにおいて、コンセプトのマルチセンシティブ様式に対応 するマルチメディアと、マルチメディア表示をアクセスする方法を格納すること は有効なことである。例えば、「ボール」のコンセプト１０４６のようなコンセ プト１０１６はグラフィック及びテクスチコアルの形の両方でユーザ１０１４に 表示されるケイパビリティを有する。コンセプト１０４６はテクスチュアル１０ ５０、ビクトリアル１０５２、グラフィック１０５４、オウディトリ１０５６及 びモーションシーケンス１０５８のような可能な表示形式１０８２の幾つか、及 び適切なＩＯＮシステムにて表された方法を表す。適切な実Ａ例において、モー ションシーケンス１０５８のようなスロットに格納された情報１８４はコンセプ ト１０１６の表示形式１０８２　（この場合モーションシーケンス）の記憶上の 情報であり、ユーザ１０１４への表示形式１０８２をアクセスし表示する方法を 含むテキスト−メソッド１０６０のような付加的なスロットである。表示形式１ ０８２が表示のために選択される適切な以下のユーザ・モデリング・システムセ クションにふいて記載されている。

適切な実施例において、情報記憶の重要な部分は、カテゴリに置かれるべきコン セプト１０１６を許容するコンセプト１０１６間の関係上での情報１８４を含む カテゴリ化ルッジ１８６の記憶である。カテゴリ化ルッジ１８６は、例えば病気 へ及び病気Ｂが共に「弱い心臓の弁」に起因しているが症状が異なることを知る ドメインエキスパートで一般に起こす。カテゴリ化ルッジ１８６はドメインエキ スパートからシステマチックな形式で得られ、情報１８４の表示にて情報の役割 を行う。一度、情報が得られると、上述の情報記憶に対するフォーマットを使用 する適切なＩＯＮシステムに入力される。

適切なＩＯＮシステムにおいて、コンチクスト決定プロセス１８０はシステムを 監視し、ユーザアクティビティはシステムと共に相互に作用する。適切なコンチ クスト決定プロセス１８０の目的は、特定のユーザ１０１４と共に相互作用を注 文するためにシステム状態の範囲で、ユーザのゴール及びアクティビティのシス テムモデルを備えるコンチクスト１８２を発生することである。例えば、コンチ クスト決定プロセス１８０は如何なるコンセプ）　１０１６をユーザ１０１４が 理解していないかを決定し、如何なる情報１８４をギャップを満たすために表示 するかを決定し、そして如何なる表示モード１６６が情報を表示するために使用 するかを決定する。適切な実施例では、システム及びユーザ情報はユーザ・モデ リングシステムを使用して獲得され格納され、このシステムはユーザ・モデリン グシステムセクションに記載される。ユーザモデリングの重要な部分はコンチク スト１８２とユーザへの情報の表示の間のマツプへの能力である。マツピングル レッジ１７８は適切にはアルゴリズム又は方法の組みとしてユーザモデル１０８ ０に格納される。

マツピングルレッジ１７８の格納は適切なユーザモデリングシステム上のセクシ ョンに記載されている。

適切なシステム及びプロセスは以下により詳細に記載する。

ユーザ・モデリングのための概説及びデータ構造好マしいユーザ・モデリング・ システムは、システムがユーザの応答をモニタし、応答に応じてユーザとの相互 作用を修正することが出来る方法を提供する。例えば、システムは、ユーザ１０ １４が絵画形式で情報を要求することが多くグラフィック形式を要求することは ないということを決定できるかもしれない。いくつかの形式が利用できる場合、 システムは最初にユーザの典型的な好みに合致する絵画形式の情報を与えるかも しれない。

好ましいユーザ・モデリング・システムのデータ構造が第７図に示されている。

好ましい実施例においては、ユーザ・モデリング・システムに要求されるいくつ かのスタティック・デー９　構造９１４が存在する。一つのこのようなデータ構 造は、第８図に示されるアベイラブル・アクティビイティ８３６の為の構造であ る。好ましい実施例においては、アベイラブル・アクティビイティ８３６の目的 はシステム内で利用可能なアクティビイティに関する情報を格納することである 。例えば、アベイラブル・アクティビイティ８３６は環状体（カメラ）８４０（ バイパス手術の間に心臓へ／からの血液を分流する管）の主題に関する活動を含 むことができる。第８図に示した例においては、いくつかの利用可能なスペース ・エクスプローラ活動があり、一つは環状体（カメラ）８３８の主題に関するス ペース・エクスプローラ活動のためのものであり、第２は病気８４２の主題に関 するものであり、また、レフチャー８４６及びテスト８４８である活動も存在す る。好ましいシステムにおいては、多くの追加のアベイラブル・アクティビイテ ィ８３６を追加することができる。

好ましい実施例においては、環状体（カメラ）の活動８４０（これはアベイラブ ル・アクティビイティ８３６の構造における葉（リーフ）ノードである）のよう なアクティビティは第９図に示されるような対応するアクティビイティデータ構 造９０８を有する。好ましいシステムにおいては、アクティビイティデータ構造 ９０８は、アクティビイティ８３６により運搬され及び／又はテストれさるコン セプト１０１６　（第１図参照）き、アクティビイティ８３６を呼出し、ユーザ ・モデリング・システムの相互作用をモニタし、そしてユーザの相互作用と理解 しているコンセプ）　１０１６の間のマツピングを与える方法とを有する。以下 のスロットが好ましいアクティビイティ・データ構造９０８に含まれる。即ち、 スペース・エクスプローラのようなプリゼンテーションモード１６６及び“環状 体（カメラ）”８４０のような主題に対する照会を含むネーム８５０、アクティ ビイティ８３６によりユーザ・モデリング・システム１０１４に運ばれるコンセ プト１０１６の名称とこれらが如何にうまく運ばれるかの指示とを含むコンセプ ト・コンベイト８５２と、アクティビイティ８３６により理解されているユーザ のためにテストされるコンセプト１０１６を含むテスティング・オブ８５４と、 アクティビイティ８３６を開始する方法を含むコール・トウー・モジュール８５ ６と、アクティビイティ８３６０間にユーザの相互作用をモニタする方法を含む モニタリング８５８と、そしてユーザの相互作用からコンセプ）　１０１６のユ ーザの理解までのマツピングの方法を含むマツピング８６０とである。

第１０図に示されるような、コンセプトネットワーク９１０は、好ましいユーザ ・モデリング・システムにおける他のスタティック・データ構造である。好まし い実施例にふいては、コンセプトネットワーク９１００目的は、コンセプト“Ａ ″はコンセプト１Ｂ”のサブコンポーネントであり、コンセプト“Ａ”はコンセ プト″Ｂ”の前に理解されるべきである、ということが理解できる、といったコ ンセプ）　１０１６間の関係に関する情報を格納することである。これは、シス テムが指導モードで用いられる場合に極めて重要である。第１０図において、病 気タイプ８６４は病気８６２のサブコンポーネントであり、ジェネラル・インフ ォメーション８７０はカヌラ８６８のサブコンポーネントであり、セレクション ８７４はトリートメント８６６とカヌラタイプ８７２との両方の理解を要求する 。

好ましい実施例においては、コンセプトネットワーク９１０内のコンセプト１０ １６は、名称８７８、レベル８８０（これはコンセプ）　１０１６を理解するの に要求される上達レベルの指標である）、及びアベイラブル・アクティビイティ ・リスト８８２（これはコンセプト１０１６に関する情報を運ぶアクティビイテ ィ８３６に対するポインタを含む）を含む、第１１図に示されるようなコンセプ ト・データ・構造９１８を有している。

スタティック・データ構造９１４に加えて、好ましいユーザ・モデリング・シス テムにユーザ・ヒストリー９１２（第１２図参照）と称する重要なダイナミック ・データ構造９１６が存在する。

好ましいユーザ・モデリング・システム・ヒストリー９１２の目的は、個別のユ ーザに特別であり、ユーザが現在及び前回のセツションで係わっていたアクティ ビイティに関係する情報及びユーザが現在理解し又は理解しないコンセプ）　１ ０１６又はユーザがさらされていたコンセプト１０１６に関する情報を保持する ことである。好ましい実施例においては、ユーザ・ヒストリー９１２内の情報は ユーザとの個々の相互作用に用いられ得る。好ましいユーザ・ヒストリー９１２ のデータ構造（第１２図参照）は以下のスロットを含む。即ち、ユーザの名前で ある名称８８４、ユーザの職業または学歴に関する情報のためのバックグラウン ド８８６、ユーザがアクティビイティ８３６を完了した順にアクティビイティ８ ３６のリストを保持するテンポラル・ヒストリー８８８、ユーザがアクティビイ ティ８３Ｇに参加した回数に関する情報を含むナンバ・タイム・パー・アクティ ビイティ８９０（これは、前回のセツションで完了したアクティビイティと今回 のセツションで完了したアクティビイティとに関する情報を含む）、アクティビ イティ８３６で費やした時間量に関する情報を保持するアマラント・バー・タイ ム・アクティビイティ８９２、テキストと音声のように異なる形式の情報に対す る要求数に関する情報を格納するナンバ・リクエスト・フォア・インフォ・パイ ・タイプ８９４、ユーザに提供されたコンセプト１０１６をリストするコンセプ ト・スタティック８９６、ユーザに理解されるコンセプ）　１０１６を保持する コンセプト・アンダストウッド８９８、ユーザに理解されないコンセプト１０１ ６を保持するコンセプト・ノット・アンダストウッド８９８、今回のセツション で完了したアクティビイティ８３６を保持するカレント・アクティビイティ９０ ４、及び現在ユーザにより観察されているコンセプ）　１０１６を保持するカレ ント・コンセプト９０６である。好ましいユーザ・ヒストリー９１２に記載され ているスロットはシステムに含まれてもよい情報のタイプで示される。ユーザ・ ヒストリー９１２は、システム開発者により望まれる場合は、ユーザに関する追 加の情報を含むように拡張してもよい。例えば、ユーザがシステムと相互作用を している間にユーザの応答の軌跡を保持するように要求してもよい。

ユーザ・モデリングプロセスの説明 第２図かられかるように、コンチクスト１８２（これはユーザモデル１０８０を 含む）は全ての好ましいＩＯＮシステムプロセスにおいである役割を果たすこと ができる。好ましいＩＯＮシステムにおいては、好ましいスペース・エクスプロ ーラ及びニアレスト・ネイバーシステムにおける場合のように、プリゼンテーシ ョン・モード１６６の外でプリゼンテーション・モード・セレクション・プロセ ス１６４のようないくつかのプロセスが働き、ナビゲーション・プロセス１７６ のような他のものはプリゼンテーション・モード１６６内で独立に作動する。

したがって、モード、スペシフィック及びモード・インディペンデントなプロセ スを別々のエンティティと考えることが有益である。

第４図はジェネラルをモード・スペシフィック・プロセスから分離するＩＯＮシ ステム内の移動の好ましい概説を示す。

好ましい実施例においては、ユーザはＩＯＮジェネラル・エンジン９２２を起動 することによりシステムとの相互作用を開始することができる。問題となるコン ポーネント　（プリゼンテーション・モード）のためのＩＯＮコンポーネント・ エンジン９２４をアクセスすることにより特定のＩＯＮシステムコンポーネント を呼出すために、ユーザとシステム入力とのコンビネーションが利用できる。そ して、相互作用が完了するまで、ユーザとシステム入力とのコンビネーションを 介して、ＩＯＮジェネラル・エンジン９２２とＩＯＮコンポーネント・エンジン ９２４の間を行ったり来たりして相互作用が進行できる。この概説のなかで、好 ましくは、ユーザ・モデリング・システムがシステムとユーザ間の相互作用を決 定することができるいくつかの方法が存在する。さらなる例として、どのＩＯＮ コンポーネントを呼び出すかを決定するために、好ましいユーザ・モデリング・ システムがＩＯＮジェネラル・エンジン９２２とともに用いられることが出来る 。ユーザ・モデリング・システムはまた、コンポーネント内の相互作用の性質を 決定するために、ＩＯＮコンポーネント・エンジン９２４とともに用いられるこ とができる。例えば、ユーザ・モデリング・システムはフォーカス・システム・ セツション（第４５図参照）のための初期フォーカル・コンセプト１４６を選択 するため、またはコンセプト１０１６のプリゼンテーションのモードを選択する ために用いられ得る。或いは、ユーザ・モデリング・システムは教育の相互作用 を生成するためにＩＯＮジェネラル・エンジン９２２とともに用いられ得る。こ れらの例はさらに充分に以下に記載する。これらはユーザ・モデリング情報が用 いられ得る方法で示されるが、徹底的ではない。

情報１８４がユーザ・ヒストリー９１２に入力される好ましい方法を記述するこ とが重要である。好ましい概略プロセスは第１３図に示される。好ましい実施例 においては、ユーザ１０１４はＩＯＮシステム１０８４と相互作用をし、ユーザ ・モデリングプロセス１０８６はユーザのアクティビイティをモニタしてユーザ モデル１０８０を形成するバックグランランド・データ８８６のような情報を出 力し、そしてユーザモデル１０８０は他の情報と共にユーザのユーザ・ヒストリ ー９１２に格納される。データのいくつかは、好ましくは、特定のＩＯＮシステ ムモジュールとの相互作用の間に収集され、この収集プロセスは適切なセクショ ンで以下に記載する。データの他の部分は、ユーザが最初にＩＯＮシステムと相 互作用する時のように、一度だけ入力される。例えば、ユーザが最初にＩＯＮシ ステムを起動すると、ＩＯＮジェネラル・エンジン９２２はユーザの名称を問い 合わせる。ユーザ・ヒストリー９１２にこれが見出されない場合、システムは彼 らが誰で彼らのバックグランランドが何であるかを好ましく問い合わせ、適切な 情報１８４をそのユーザのための新たなユーザ・ヒストリー９１２データ構造に 配置する。

プリゼンテーション・モード・セレクション・プロセス１６４好ましいＩＯＮシ ステムにおいては、ユーザ１０１４がＩＯＮシステムセツションを開始するかま たはＩＯＮコンポーネントとの相互作用を完了すると、システム及び／又はユー ザは新たなコンポーネントとの相互作用を開始するかどうか、また、もうそうで あればどのコンポーネントとか、を決定しなければならない。第２図は詳細の一 般的レベルで好ましいプリゼンテーション・モード・セレクション・プロセス１ ６４ヲ示しており、第１４図はそのプロセスをより詳細に示している。

好ましい実施例においては、ユーザ１０１４はシステム・モード・セレクション ・プロセス９２８からの入力を伴って又は伴わないでユーザ・モード・セレクシ ョン・プロセス９２６を介して直接に選択することができる。好ましい実施例に おいては、ユーザ・モード・セレクション・プロセス９２６とシステム・モード ・セレクション・プロセス９２８とは共に、プリゼンテーション・モード１６６ の間の関係を決めるプリゼンテーション・モード・リレーションシップ・プロセ ス９３０　ト相互作用することができ、いずれかのプロセスの結果はプリゼンテ ーション・モード１６６の選択である。システム・モード・セレクション・プロ セス９２８は、ユーザの好みをセレクション・プロセスに取り込むために、好ま しいプレファレンス・マツピング・プロセス１１３４と相互作用することができ る。

１ＯＮシステムの開発者は、ユーザが選択中に全体の制御が可能なようにするこ とができ、この場合、ユーザ・モード・セレクション・プロセス９２６はアベイ ラブル・アクティビイティ８３６をアクセスしてどのアクティビイティが利用可 能かを決定し、ユーザにメニューの形式で提供することができる。

もしこのプロセスが用いられるならば、好ましいユーザ・モデリング・システム は最小化されるであろう。

システム入力がプリゼンテーション・モード・セレクションのために用いられる 場合、ＩＯＮジェネラル・エンジン９２２はユーザのユーザ・ヒストリー９１２ をアクセスする。上記のように、ＩＯＮジェネラル・エンジン９２２はユーザの 名称を好ましく問い合わせてそのユーザのためのユーザ・ヒストリー９１２が存 在するかどうかを決定する。もし存在しなければ、その好ましいシステムはユー ザ１０１４にバックグラウンドに関する情報を問い合わせ、その情報を新たに作 られたユーザ・ヒストリー９１２に配置してアベイラブル・アクティビイティ８ ３６をアクセスする。好ましいＩＯＮジェネラル・エンジン９２２は次いで、ユ ーザのバックグラウンドを各アクティビイティ８３６に含まれるコンセプ）　１ ０１６のレベル８８０（第１１図参照）と比較して、どのアベイラブル・アクテ ィビイティ８３６がユーザの上達レベルにマツチするかを決定する。ユーザの上 達レベルにマツチするアクティビイティ８３６は次いで、典型的には、ユーザに 対してメニューの形式でオプションとして提供される。

好ましい実施例においては、プリゼンテーション・モード・セレクションのより 複雑な方法は、ユーザ・ヒｘ　）　ＩＪ　−９１２が存在する場合に用いられる 。例えば、ユーザがシステムに２度または３度アプローチすると仮定する。好ま しいＩＯＮジェネラル・エンジン９２２はプレファレンス・マツピング・プロセ ス１１３４と相互作用をして、ユーザに理解されず且つユーザにより探査されて いない、したがって、好ましいスロット・テンポラル・ヒストリー８８８に現れ ないアクティビイティ８３６またはアクティビイティ８３６と８４２の集合を選 択するために、スロット・コンセプト・ノット・アンダストウッド９００をアク セスすることにより、ユーザ・ヒストリー９１２から、理解されないコンセプ） 　１０１６が存在するかどうかを決定することができる。

好ましいＩＯＮシステムにおいてはまた、他のプリゼンテーション・モードとの 関係を表す情報がプリゼンテーション・モード１６６に存在してもよい。例えば 、スペース・エクスプローラ・システム・モジュールはそれが特定のニヤレスト ・ネイバー・システム・モジュールと密接に関係していることを知っていてもよ い。この場合、その関係は、現在のプリゼンテーション・モードが知られると、 プリゼンテーション・モード１６６の選択を援助するために利用されてもよい。

好ましい実施例においては、プリゼンテーション・モード１６６間の関係に関す る知識はプリゼンテーション・モードそれ自体に格納されており、プリゼンテー ション・モード・リレーションシップ・プロセス９３０はプリゼンテーション・ モードを選択するのを援助するためにこの情報を利用することができる。

好ましくは、あるプリゼンテーション・モード１６６が選択されると、ＩＯＮジ ェネラル・エンジン９２２はプリゼンテーシミン・モードの名称をユーザのテン ポラル・ジストリー・スロット８８８及びカレント・アクティビイティ９０４に 配置し、そのプリゼンテーション・モードを起動する。

ブリゼンテーション・モード１６６内のユーザ・モデリング好ましい実施例にお いては、スペース・エクスプローラ・システムのようなプリゼンテーション・モ ード１６６は、ユーザに情報を読み取り各ダイナミックに再構築する方法を提供 する。好ましいユーザ・モデリング・システムはプリゼンテーション・モード１ ６６と協動して、情報１８４が特定のユーザ１０１４に対して表示されるべきで あるといった方法の決定を援助し、プリゼンテーション・モードと相互作用をし ている間にユーザのアクティビイティに関する関連情報を記録する。

ユーザ・モデリング・システムにより収集され解釈される情報の形式にふける大 きな自由度があり、プリゼンテーション・モード１６６間で処理が変化すること が好ましい。ユーザ・モデリング・システムの使用の数例を以下に提供する。好 ましいユーザ・モデリング・システムは、より多くの特定の処理がアルゴリズム の集合よりはＩＯＮシステムと統合されて、ある特定のドメインにおけるテスト 、レフチャー、またはシミュレーションを生成することが可能な構造を提供する ように意味つけられているので、これらの例は一般的であろう。

例えば、チュータの当業者は、ある特定の主題に関する買間と答えの集合をＩＯ Ｎシステムに集積するために好ましいユーザ・モデリング・システムを利用する ことができるが、ユーザ・モデリング・システムはこの質問及び答えを生成はし ないであろう。

ユーザ・モデリング・システムの使用の一例は、情報をユーザに提供する時に、 使用する表示形式１０８２を決定する。概略導入セクションに記載したように、 好ましいＩＯＮシステムには、テキスト、絵画、グラフィック、運動順序、及び オーディオを表示を含むコンセプ）　１０１６のマルチ・メディア表示を格納す る方法が存在する。多くのプリゼンテーション・モード１６６において、ユーザ は好ましくは表示中のコンセプ）　１０１６に関する情報を更に要求するための オプションが与えられている。要求された情報に利用可能な複数の表示が存在し 、ユーザは典型的にはコンセプ）　１０１６のための初期表示形式１０８２を選 択するために用いられることが可能である。特定のプリゼンテーション・モード １６６のための好ましいＩＯＮコンポーネント・エンジン９２４は、ユーザ・ヒ ストリー９１２内のナンバ・リクエスト−フォア・インフォ・パイ・タイプ・ス ロット８９４をチェックし、過去にそのユーザによりどの表示形式１０８２がも っとも多く要求されたかを決定するために、プレファレンス・マツピング・プロ セス１１３４を起動することができる。この情報は典型的にはどの表示形式１０ ８２を最初に提供するかを決定するために用いられる。好ましくは、表示形式１ ０８２のための追加の要求がユーザ１０１４によりなされ、ユーザ・ヒス）ＩＪ −９１２は表示形式の好みの正確な読みを維持するために更新される。

第１５図は、ユーザモデル１０８０が本実施例におけるプリゼンテーション・モ ード内で相互作用を案内する２つの追加の方法を示す。ユーザモデル１０８０を 使用する一つの好ましい方法は、ナビゲーション１１３６のテクニックを選択す ることである。

例えば、好ましいスペース・エクスプローラシステムにおいて、多次元空間をナ ビゲートしている間にユーザはサーチの「速い」方法と「充分な」方法との間の オプションを有することができる。必要ならば、異なるテクニックが要求された 回数を保持するナビゲーション・テクニック用のスロットがユーザ・ヒストリー ９１２に追加できる。次いで、スペース・エクスプローラが呼び出されると、プ レファレンス・マツピング・プロセス１１３４がユーザ・ヒストリー９１２（こ れは好ましいユーザモデル１０８０の一部である）をアクセスしてナビゲーショ ン１１３６のどのテクニックを選択するかを決定することができる。

好ましい実施例にあけるユーザモデルｔｏｇｏの第２の使用の可能性は、プリゼ ンテーションのためのコンセプ）　１０１６を選択することである。例えば、フ ォーカスシステムが呼び出される場合の好ましい実施例においては、初期フォー カルコンセプト１４６を選択することが必要である。好ましい選択方法の一つは 、フォーカスシステムのためにＩＯＮコンポーネント・エンジン９２４を用いて 可能性のあるコンセプ）　１２４のリストを生成し、次いでコンセプト・マツピ ング・プリゼンテーション・モード１１２６を用いてユーザ・ヒストリー９１２ の現在のコンセプト９０６をアクセスして現在のコンセプト９０６　止一致する 可能性のあるフォーカルコンセプト１４６が存在するかどうかを決定することで ある。コンセプトの選択のためのユーザモデル１０８０の好ましい使用の他の例 は、ユーザに提供されるであろうコンセプト１０１６のリストを制御することで ある。好ましいスペース・エクスプローラ・システムにおいては、例えば、ユー ザはコンセプト１０１６に関する情報を、情報アクセスプロセス１１２０を用い てディスプレイ上に要求してもよい。好ましい実施例においては、情報生成プロ セス１１２２が用いられて、選択されたコンセプトに対する選択された関係を持 つコンセプトのリストを生成してもよい。例えば、自動車が表示され、ユーザが その自動車を修理する技術に関する情報を問い合わせるき、情報生成プロセス１ １２２は典型的には修理技術の知識ベース７１５（第１９図参照）をサーチする 。もし５つの技術が存在するならば、可能性のあるコンセプ）　１１２６は５つ の技術を含み、コンセプト・マツピング・プロセス１１２６は、ユーザモデル１ ０８０にしたがって、そのユーザに理解されない可能性のあるコンセプ）　１１ ２４を除去できる。

ユーザがＩＯＮコンポーネント・エンジン９２４と相互作用をするとき、情報は 好ましくはユーザ・ヒストリー９１２内に配置するために収集される。好ましい 実施例においては、収集された特定の情報は前後関係（コンチフス））１８２と プリゼンテーション・モード１６６とに依存するであろう。好ましくは、全ての 場合において、情報が要求されるとき又は新たなコンセプト１０１６がアクセス されるときはいつでも、ナンバ・フォア・インフォ・パイ・タイプ８９４及び現 在のコンセプト９０６が更新される。プリゼンテーション・モード１６６との相 互れようが完了すると、テンポラル・ヒストリー・８８８、ナンバ・パー・アク セス８９０、アクティビイティ・イン・カレント・セツション９０２、コンセン ト・スタブイド８９６及びカレント・アクティビイティ９０４がこのましくは更 新される。

他の情報は変化してもよい。例えば、アマラント−タイム・パー・アクティビイ ティ８９２を、テスト・モード８４８においてではなくてシミュレーション・モ ード８４４（第８図参照）において更新することが適切であろう。上述したよう に、アクティビイティ・データ構造９０８は好ましくは、ユーザの相互作用をモ ニタし解釈する方法を含み、ユーザ・ヒス）ＩＪ−９１２を何時、しかしながら 、にして更新するかを決定するために利用される。

教育例 好ましいユーザ・モデリング・システムのためのより洗練された使用の一つは教 育用である。ユーザ・モデリング・システムが教育用に用いられる方法の一例を このセクションで説明する。学生がカメラの選択について学習することを望んで いるとする。学生システム相互作用を案内する方法を含むアベイラブル・アクテ ィビイティ８３６のリストに教育活動を追加することができる。このような方法 は、最初にコンセント・ネットワーク９１０（第１０図）を見てセレクション８ ７４がカメラ・タイプ８７２及びトリートメント８６６といった他のコンセプ） 　１０１６の理解を要求していることを発見する。各コンセブ）　１０１６の困 難性のレベルに関する情報は好ましくはコンセプ）　１０１６のコンセント・デ ータ構造９１８で利用可能であることが好ましく、ユーザ・ヒストリー９１２内 に学生のバックグラウンドについての利用可能な情報が存在してもよい。学生は 初心者であり全てのコンセントにより援助されなければならないと仮定する。教 育はカメラ８６８又は病気８６２のいずれかとともにコンセント・ネットワーク ９１０の最上位から始まり、これらのコンセントに関する情報を提供するアクテ ィビイティ８３６をサーチする。

本例においては、カメラ８７０に関する概略情報は「カメラは何か」に関してレ フチャー８４６内に見出され、これが開始の良好な位置であり得る。「レクチャ ーーカメラは何か」に対するアクティビイティ・データ構造９０８は好ましくは 、如何にしてアクティビイティを起動するかを指示し、且つ、そのアクティビイ ティの間に、即ち、そのユーザが丁度ウォッチし聴いている間に、ユーザの相互 作用は無いことを表示するとよい。「レフチャーｊの次のプリゼンテーションを 指示してもよく、ユーザ・ヒストリー９１２は更新されて「カメラが何であるか 」をコンセント・スタブイド８９６に追加しなければならない。コンセント・ネ ットワーク９１０は典型的には、カメラ・タイプ８７２が後続のレフチャーの完 了を遂行する適アクティビイティ８３６は好ましくは、このコンセント１０１６ がスペース・エクスプローラ・カメラ・アクティビイティ８４０又はニアレスト ・ネイバー・カメラ・アクティビイティ８４３を用いて探査され得ることを表示 する。この点で、指導は学生に両方のオプションを提供して、学生がアクティビ イティ８３６を選択できるようにしてもよい。このプロセスはセレクション８７ ４に関するセクションに到達するまで継続する。恐らく、「カメラを如何に配置 するか」に関するレフチャー８４６の続いて、指導は「カメラ・セクション」に 関するテスト８４８を提供することを決定するであろう。

好ましい実施例においては、テスト・モジュール８４８は質問を提供し回答を解 釈してユーザにどのコンセプ）　１０１６が理解されるか理及び理解されないか を決定する方法を有する。

この情報は、ユーザ・ヒストリー９１２内のコンセント・アンダストウッド８９ ８及びコンセント・ノット・アンダストウッド９００を更新し４次のステップの 選択の基礎として利用するために用いられる。例えば、もし、学生が依然として トリートメント８６６を理解しない場合、指導はギャップを埋める為に「手術」 に関するシミュレーション８４４を開始スる。これは、学生を指導するためのユ ーザ・モデリング・システムを使用する簡単な一例にすぎない。当業者は多くの 他のより複雑な例が可能であることを認識するであろう。

空間探索のための一般的記述とデータ構造望ましい空間探査システムは、ユーザ が図１７に示す空間のようなｎ次元の空間中に複数の次元化されたコンセント２ ９２（図１６参照）を組織すること、そしてｎ次元空間中に動的に、理解し易く さらに視覚的に入ることを許容する。例えばそれぞれの次元化されたコンセント が患者の記録を表している複数の次元化されたコンセントが有るとする。このよ うな記録は患者の名前２９４、病状２９６、医師２９８、診断３００および処置 ３０２を含むに違いない。もし数百枚の記録があれば、この空間探査システムが 備えているような構造を備えていなければ、これらを拾い読みすることは困難で ある。本空間探査システムは、ユーザが同時に情報を拾い読みしながらｎ次元空 間に情報を再構築し、再プログラムすることなしに構造と空間の表示を変更でき るゆえに動的である。

次元化されたコンセント２９２が患者の性質である空間探査システム・ユーザ・ インターフェイス１０１２の一例が図１７に描かれている。本例に対する望まし い実施例における適用において、１つの患者の記録は典型的にはいくつかの周辺 の次元化されたコンセント２８２．２８４．２８８　＃よび２９０に取り囲まれ た中央の次元化されたコンセント２８６と考えることができる。

本実施例にふいて、２８２のような周辺の次元化されたコンセントは中央の次元 化されたコンセント２８６とは１つの性質または属性１０１７に関して相違して いる。例えば中央の次元化されたコンセント２８６と比較すると周辺の次元化さ れたコンセント２８２は性別が相違し、２８４とは診断が相違し、２８８とは処 置が相違し、２９０とは医師が相違している。

望ましい空間探査システムを使用すれば、ユーザを中央のコンセント２８６の属 性１０１７を変更することによってコンセプト的な空間に案内することができる であろう。例えばユーザ１０１４が中央のコンセントの医師の名前をＳａ＋ｉｔ ｈからｋａｔｚに変更すればｎ次元空間は、医師についての周辺でありそれゆえ 第３の医師Ｊｏｎｅｓを含むこととなる周辺２９０を除いて３＋ｏｉｔｈのかわ りにｋａｔｚの患者を全空間に含むように再構築される。

この好ましい空間探査システムはユーザが典型的に属性１０１７を変更すること によって所望の次元化されたコンセント２９２を作り、この空間がどのように構 築されるかを決定しそして空間に案内されることを許容する。望ましい実施例に おいては、属性１０１７と区切りの間には１対１の関係が存在する。

しかしながらこれは一般の場合には必要でない。例えば、属性である年令、病気 および症状を重みを付けて結合した゛一般的健康状態゛のような区切りを定義す ることも可能であり、この例において区切り　°一般的健康状態°は１つの属性 と１対１ではなく複数の重みの付いた属性の結合である。しかしながら図に描か れている例に関するかぎり、１つの区切りは１つの属性１０１７を含むものとす る。

ここに望ましい空間探査システムの実施例における静的および動的なデータ構造 がある。図１９は本実施例における望ましい独立の静的データ構造７１２を示し ている。１つの望ましい独立の静的データ構造は自動車、解剖学あるいはコンピ ュータのような興味の主体７１３に関する知識ベースである（図１９参照）。図 １９に示された例においては、知識ベース７１５に関する興味の主体は患者７１ ８である。

知識ベースは典型的には複数の次元化されたコンセント２９２を含む。本実施例 において、次元化されたコン苓ブトはＢｒｏｗｎ７２４と（：ｕｒｔｉｓ　７２ ６のような特定の患者に対する医療的な記録を含んでいる。本実施例においては 特定の次元化されたコンセント２９２はそれぞれが次元化されたコンセント２９ ２に対する次元と次元の値を保持している２９６のような複数のスロットを含む データ構造（図１６参照）内に記憶されている。このように次元化されたコンセ ント２９２に対してスロット２９６は次元“症状”と値“喉頭炎”を保持してい る。

時々は次元化されたコンセント２９２はカテゴリーにグループすることが便利で あることがある。図１９に示された本実施例においてはＢｒｏｗｎ　７２４とＣ ｕｒｔｉｓ　７２６のような患者は性別即ち男性７２０と女性７２２の２つのグ ループに組織化される。特定のグループ化は柔軟である。例えば、２組のグルー プ化、第１は性別、第２は民族的背景を持つこともできる。本実施例においては 所望の多くのまたはいくつかのグループがあるかもしれない。

好ましい実施例における他の独立の静的なデータ構造７１２は領域７１４（図２ ０参照）と呼ばれる。典型的には興味の主体７１３に対して１つの領域がある。

好ましい実施例において、領域７１４は興味の主体７１３において使用される各 次元のスロットと次元値の組を保持している。例えば図２０に示された領域７１ ４の例は値（ｎｏとｙｅｓ）をもつ異常心電図か？というスロット７２８を含ん でいる。

図２１は領域内に興味の次元の情報を維持する好ましい実施例における第３の独 立の静的なデータ構造７１２である知識構造７１６を示している。例えば、アル ファベット化された次元は本空間探査システムによって使用され得る次元のリス トを保持し、メンバーシップ次元７３８は図１９に示された女性７２０および男 性７２２のような本空間探査システムで使用されるクラス／サブクラス情報１８ ４を保持し、有効次元７４６は本空間探査システムにおいて今有効な次元を保持 し、そしてランクの決定された次元７４２は本空間探査システムによって使用さ れる次元のランク数を保持している。

好ましい実施例においては、本空間探査システムの実行中に動的なデータ記憶の ためのデータ構造がある。典型的には現在の領域が記憶されている現在のルート ユニット７５０のような情報、知識構造７１６のような領域の知識構造ユニット に対するポインタを保持する知識構造ユニット７５２、そして現在働いている次 元化されたコンセント２９２を保持している常備されている候補７５６を保持す る現在質問構造７４８（図２２参照）がある。望ましい実施例においては図２３ に示す探査のための次元２７０と呼ばれる第２の動的なデータ構造がある。典型 的には探査のための次元２７０は特定の環境によって探査することが可能な次元 を保持する探査可能次元のような情報を含む。

上述のデータ構造中に記憶されたデータについてのより詳細は以下の空間探査処 理に関する記述によって与えられる。

空間探査処理についての記述 好ましい空間探査システムは、上述され、図２（コンセプト生成処理１６８、カ テゴリー構築処理１７２、コンセプト表示処理１７４　Ｊよび導入処理１７６） に示された同様の一般的なＩＯＮシステム処理に従う。しかしながら、好ましい 空間探査システムにおいては、これらの処理はｎ次元探査のために特化されてい る。これらの特化された処理は次元化されたコンセプト生成処理２８１、区切り 構築処理２８３、区切り表示出処理２８５および導入次元処理２８７を含む（図 ２４参照）。本実施例においては興味の主体７１３（図１９参照）は選択され、 そして興味の主体７１３とユーザにとっての現在の興味の両方に関するコンセプ ）　１０１６が次元化されたコンセプト生成処理の間にアクセスされ、コンセン トは区切り構築処理２８３０間にｎ次元空間に構築され、コンセントは次元表示 処理２８５の間に図１７に示すものと同様なフォーマットでユーザに表示され、 そしてユーザは導入次元処理２８７においてｎ次元空間に入るオプションを与え られる。これらの好ましいシステム処理要素は以下に説明される。

次元化されたコンセプト生成処理２８１空間探査システムの望ましい実施例にお いて、次元化されたコンセプト生成処理２８１の目的は、特定の空間探査システ ムが稼働している間にｎ次元空間にユーザを存在せしめることの可能な次元表示 リスト３２８を生成することである。好ましい処理２８１は図２５に示されてい る。この好ましい実施例にふいては、興味の主体が選択され、興味の主体に関す るコンセブ）　１０１６は収集され（許容されたコンセプト生成処理３１０）、 コンセントが構築され（許容されたコンセプト構築処理３１２）、ユーザがコン セットリスト上に制限を与えるか（ユーザ制限処理３１６）またはシステムがコ ンセットリスト上に制限を与え（システム制限処理３１８）、現在の制限に適合 しない属性は除去され（属性除去処理３２２と属性制限処理３２０）、現在の制 限に適合しない次元化されたコンセントは除去され（コンセプト不選択処理３２ ４）、そして区切られた表示リストが出力として提供される。

許容されたコンセプト生成処理３１０ 好ましい実施例において、許容されたコンセプト生成処理の目的は表示モードお よび現在の環境に対して許容される次元化されたコンセプトのリストを生成する ことである。本実施例にふいては、第１のステップは興味の主体７１３を選択す ることであり、選択には３つの方法がある。第１の方法においては、ユーザ１０ １４が空間探査システムに直接興味の主体７１３をリクエストするとかできる。

例えばユーザが動作を完了すると、すべての利用可能なアクティビティを示すメ ニューが提供される。このメニューは空間探査システムに対してオプションとし て家をざっと見るような１つまたは２つ以上の呼出しを含む。この空間探査シス テムは利用可能な領域に対するポインタを含むグローバル変数にアクセスすると によって興味の主体７１３のリストを生成するように構築することも可能である 。

次に教示システムのようなシステムはこの空間探査システムに対して呼び掛けを することができる。例えば、もし教示の途中でユーザが現存する家の構造の形式 に関する質問を間違えたとすると、教示システムは家に関して空間探査システム を呼び出すことができ、ユーザに空間探査システムで異なった家の構造を調べる ことを要求する。この空間探査システムが呼び出されることが可能であり、呼び 出されるべき時（表示モード選択の項参照）に示される１組の規則と利用可能な 興味の主体のりストア１３が存在することが望ましい。ユーザエラーが発生した 時には、規則や利用可能な興味の主体のリストア１３はこの空間探査システムを 呼び出すか否かを決定するために援助されるであろう。

第３に関連するシステムは他のアクティビティからこの空間探査システムにアク セスできることが望ましい。もしユーザが空間探査システムを要求したならば、 要求したシステムは現在のアクティビティを見て、利用可能な興味の主体のりス トア１３の中にある現在のアクティビティの中に興味の主体７１３があるか否か を決定することが望ましい。もし興味の主体７１３があれば選択されることが可 能である。もしなければ、ユーザ１０１４は利用可能な興味の主体７１３のなか から興味の主体を選択してもよいし、空間探査システムがデフォルトの主体７１ ３を選択してもよい。

現在使用されているような現存のシステムにおいて一度例えば患者７１８である 興味の主体７１３が選択されると、それが現在の質問７４８の現在のルートユニ ット７５０のスロットに設定され、そのルートユニットとして患者７１８を有す る図１９に示すようなデータを発見することによって許容されるコンセプトのリ ストを生成するために使用され、図１９に示すＢｒｏｗｎ７２４およびＣｕｒｔ ｉｓ　７２６のようなデータ構造から分離した子リストを収集する。

許容されるコンセプト構築処理３１２ 望ましい実施例においては、許容されるコンセプト構築処理３１２０目的は許容 されるコンセプトをそれらの属性と属性値に従って構築し、属性と属性値のリス トを生成することである。本システムにおいては、このステップに関連する情報 は上述した許容されるコンセプト生成処理３１０の間に選択された興味の主体７ １３に対する知識構造７１６データ構造中に記憶される。本実施例においては、 次元のリストはメンバーシップ次元７３８と有効次元７４６スロツト　（図２１ 参照）からの値の結合から構成され、各次元はその属性値に関して利用可能な情 報を有する。

ユーザ制限処理３１６フよびシステム制限処理３１８望ましい実施例においては 、制限処理（３１６および３１８）の目的はユーザまたはシステムに属性または 属性値のリストから属性値を除去することを許容することによって特定の空間探 査システムにおいて使用できる属性１０１７および／または属性値１０１８を制 限することである。最初にユーザが制限処理中制御権を有する場合（ユーザ制限 処理３１６）を考えてみる。ユーザは属性ｌＯ】７および属性値１０１８のメニ ューを提供されることが可能であり制限されるべき項目を選択することが許容さ れる。例えば、ユーザは医師Ｊｏｎｅｓ、ＨａｒｒｉｓおよびＪｏｈｎｓｏｎの 患者のみを含むことを指示するかもしれない。図２６はこのようなメニューを示 す。現在の制限に適合する次元化されたコンセプトの数３３０がメニューの右上 に示されている。ユーザは図２７に示すサブメニュー３３１のような属性値１０ １８のサブメニューを引き出す゛選択゛を選択することによって左欄の属性１０ １７のいずれかを制限できることが望ましい。制限選択はユーザが図２６から終 了を選択した時に終了することが望ましい。

望ましい実施例においては、空間探査システムは選択された制限のトラックを維 持し、現在の脈流においてユーザにとって意味のあるオプションとしてのみ表示 する。例えばユーザがたった２人の医師と病院゛Ａ′　とＢ°に所属する医師が 示したものと仮定しよう。いまユーザが病院を選択すれば、残りの病院は興味の ある医師はいないため、病院°Ａ′と“Ｂｏのみがオプションとして表示される 。

システム制限処理３１８は制限がユーザによってではなく空間探査システムによ って選択されることを除いてユーザ制限処理と同様に機能する。好ましい実施例 において、もし空間探査システムが教示としての環境から呼び出されれば、教示 は空間探査システムに制限を設定するために使用される現在の環境に関する情報 を伝送する。例えばユーザが外科用メスの選択の教示の途中で外科的な機器の項 目を呼び出したとしよう。空間探査システムは外科用メスの空間に対しては読み とばし空間を制限することを要求するであろう。

この実施例において、制限は現在質問７４８データ構造の常備の制限２５８スロ ツトの中に記憶され、サイズが値２０を有することを示す（スロット値等価サイ ズ２０）、長さが０から１５．３までのレンジを有することを示す（スロット値 しンジ長（０１５，３））そして材質が塩化ポリビニールまたはビニールである ことを示す（スロット設定材質（ｐｃｖ　ｖｉｎｙｌ））のような形式をとる。

属性除去処理３２２および属性制限処理３２０本実施例においては、制限除去処 理３２２の目的はユーザ制限処理３１６あるいはシステム制限処理３１８におい て属性値の除去の後は最早属性値１０１８でない属性を除去することである。

空間探査システムはどの属性にも属性値が残っていないことを検査し、それらを 除去することが望ましい。属性制限処理３２０は属性除去処理３２２によってリ ストから１つまたは２つ以上の属性が除去された時には残りの属性に制限が設定 されているか否かを決定することが望ましい。例えば心臓の領域の中の゛病気° の属性が除去されたならば、″処置′の属性も除去されることを望むであろう。

属性１０１７の間の関係を決定する１組の規則を作ることが可能であろうし、領 域と属性のだめのデータ構造領域７１４の中に関係情報を記憶することも可能で ある。

コンセプト逆選択処理３２４ 望ましい実施例においては、コンセプト逆選択処理３２４の目的はコンセプト逆 選択処理３２４に先だってユーザ制限手段およびシステム制限手段によって除去 された属性１０１７または属性値１０１ｇを有する次元化されたコンセプトを許 容されたコンセプトのリストから除去することによって次元化された表示リスト を生成することである。望ましい実施例にふいては、次元化されたコンセプト２ ９２は属性１０１７および属性値１０１８に関する情報を含んでいるため、利用 可能な属性および属性値と次元化されたコンセプトの属性と属性値とを単純に比 較することによって除去されるべき次元化されたコンセプト２９２を決定するこ とができる。本実施例においては、次元化された表示リスト３２８は現在の質問 ７４８データ構造の常備の候補スロット７５６中に記憶される。

次元逆選択処理３２６ 望ましい実施例においては、次元逆選択処理３２６の目的は、現在の次元のリス トから現在の制限に適合しない次元を除去することであり、処理３２６は次元化 された表示リストの中にコンセブを含まない次元を除去するためにマツピング化 された知識を使用する。もし属性と次元の間に１対１の関係があれば、この処理 は属性除去処理３２２　、＃よび属性制限手段３２０に続いて完了するであろう 。しかしながら、もし属性と次元の間に複数対１の関係があれば、次元逆選択手 段３２６は先行する属性除去に基づいてどの次元が除去されるかを決定する。

次元構築処理２８３ 望ましい次元構築処理２８３は図２８に図示されている。望ましい実施例におい ては、次元構築処理２８３０目的はｎ次元の空間に次元化された表示リスト３２ ８を生成することである。

本実施例の処理はコンセプト生成に使用される属性１０１７および属性値１０１ ８のリストの生成（基準決定処理３３２）、属性と属性値のリストの優先順位付 け（属性優先付は処理３３４）、ｎ次元空間のコンセプト的中心である次元化さ れたコンセプトの選択（中心コンセプト選択処理３３６）　ｊ、”よび各周辺次 元に対する次元化されたコンセプトの探索（次元化されたコンセプト選択処理３ ３８）を含む。

基準決定処理３３２ 望ましい実施例において、基準決定処理３３２の目的は、特定の環境において次 元化されたコンセプト２９２を構築するために使用される属性１０１７＃よび属 性値１０１８のリストを生成するために７ツピング化された知識を使用すること である。一般的に、これは許容される次元および属性値１０１８のリストの生成 を含み、空間探査システムまたはユーザに許容される次元のリストから所望の次 元を選択することを許容する。本実施例においては、次元逆選択処理３２６の後 も利用可能のままである次元が許容された次元であるか否かが検査される。望ま しい実施例においては、次元は少なくとも２つの属性値１０１８を有している場 合に許容される。もしただ１つの属性値が有る場合には次元の探査のためには有 意ではない。本実施例においては、許容される次元のリストはユーザにメニュー の形で表示され、ユーザは探査のために次元の組を選択する機会を与えられ、説 明したように組は２から８の次元を有する。空間探査システムが次元を選択する ことも許容される。

例えば、空間探査システムが教示システムから呼び出され、そして現在のユーザ が探査されるべき領域に関して未経験である場合には、空間探査システムは知識 の生徒モデルに適合したものに次元を制限することを望かもしれない。

属性優先付は処理３３４ 望ましい属性優先付は処理３３４の目的は基準決定処理３３２によって生成され た属性と属性値のリストから属性と属性値の一般化された優先付けされたリスト を生成するためにマツピング化された知識を使用することである。この目的の重 要部分は探査されるべき次元のリストの優先付けを行うことである。望ましい実 施例においては、図１９における女性７２０および男性７２２のようなりラス／ サブクラス次元はクラス／サブクラス関係を持たない次元よりも高い優先度が自 動的に付与される。本実施例において、残存している次元のランク付けは知識構 造７１６データ構造内のランク付けされた次元スロット７４２内で発見されるか もしれない。説明したように、これらの優先順位は探査されるべき全ての次元の 最終的なランク付けを生成するために結合され、探査されるべき次元のデータ構 造の次元リスト２８０スロツト中に記憶される。

中心コンセプト選択処理３３６ 望ましい実施例において、中心コンセプト選択処理３３６の目的はｎ次元空間の 最初の中心コンセプトとして採用される次元化されたコンセプト２９２を選択す るめに次元化されたコンセプトのリストを探索するためにマツピング化された知 識を使用することである。中心あるいは周辺のために次元化されたコンセプト２ ９２を選択するに先立って、探査されるであろう次元に対してインデックスが生 成されることが望ましい。

説明したように、インデックスはその次元に対する属性値１０１８の順序付けさ れたリスｌよび各属性値に適合した次元化されたコンセプト２９２のリストを含 んでいる。インデックスは探索処理の速度を速め、探査のための次元２７０のイ ンデックス化された常備のスロット２７８に記憶されても良い。

望ましい実施例において、中心のコンセプトは以下の様に選択される。

〔定義　中心３４６選択 （＊最初に中心に置かれるコンセプ）　１０１６の選択）インデックスを使用し て各次元の中心属性値１０１８の探索。

各次元に対して次元に対する中心属性値に接近して付与された次元イヒされたコ ンセプト２９２のリスト作成。

各リストの第１の要素に交点があるか。

あれば中心コンセプトは交点のある第１のコンセプトである。

なければリストの１つに第１と第２のコンセプトを結合し、交点が発見されるま で交点探索の処理を続行す次元化コンセプト選択処理３３８ 望ましい次元化コンセプト選択処理３３８の目的は、探査されるべき次元に対応 した周辺であるｎ次元空間中の各周辺に対するコンセプトを発見するために次元 化されたコンセプト３２８の次元化された表示リストを探索することである。次 元化コンセプト選択処理３３８はコンセプト的な中心に対する属性ふよび属性値 の一般的に優先付けされたリストを比較することによって各周辺に対する属性１ ０１７および属性値１０１８の周辺優先リストを生成するだめの次元定義処理３ ４０、その属性および属性値の優先リストを用いて各周辺に対する次元化された コンセプト２９２の探索を行う次元化コンセプト探索処理３４２とシステムまた はユーザが次元化コンセプト探索処理３４２によって使用される探索方法を選択 することを許容する方法選択処理３４４を含むことが望ましい。

望ましい次元定義処理３４０は次元化されたコンセプト２９２に対して探索を実 行するために必要な情報を収集することである。本実施例においては、探索に利 用可能な多くの形式があり、各々は１つの周辺の探索を実行し、それらの全ては 以下の情報を具備する。即ち新しい中心コンセプトである次元化されたコンセプ ト２９２、探索が行われるであろう周辺の次元、現在の全周辺の次元のリスト、 所望の属性値に接近して付与された各次元に対する属性値の組、各周辺に対する インデックスのリスト、対応する次元の各周辺に対するリスト、その次元の中心 コンセプトの属性値、およびこの属性値に関しての新しい中心と以前の中心との 間の関係である。この情報は収集され、探索機能に送られることが望ましい。

望ましい実施例においては、次元化コンセプト探索処理３４２の目的はｎ次元空 間中の各周辺に対する次元化されたコンセプト２９２の探索のために望ましい次 元定義処理３４０によって提供される情報と方法選択処理３４４によって選択さ れた探索方法を使用しすることである。典型的には多くの利用可能な方法があり 、特定の方法は特定の環境に適してふり、ある知識領域はその探索方法に属して いる。このことは望ましい空間探査システムを柔軟で拡張性のあるものとしてい る。多くの利用可能な探索方法があるので、１例として１つの方法のみを記述し た。探索方法の例は以下の様である。

〔定義　探索３５２０例 （周辺とその次元に対する次元化されたコンセプト２９２の探索） 目標次元に対する最も接近した属性値１０１８の選択。

現在の目標次元値を有する全次元化されたコンセプト２９２の発見。

各次元化されたコンセプト２９２に対して、それが中心コンセプトに要求される 他の全次元値に適合するか。

適合すれば、次元化されたコンセプト２９２に戻る。

さもなければ最も重要でない次元を除去し、これを適合する次元が発見されるま であるいは次元が無くなるまで続行する。

もし適合が発見されなければ、次に接近した属性値について繰り返す。］ 好ましい方法選択プロセス３４４の目的は、空間探査システム又はユーザーのい ずれかに、Ｎ次元空間に対して次元コンセプト２９２の選択に際し、探査利用方 法を選択することを与えることである。本システムでは、探査方法の番号及び種 類のいずれも記憶され使用され得る。空間探査セツションの間のどんな時にでも 、ユーザーは新しい探査方法を選択する選択権を持てることが与えられている。

すなわち選択権のメニューが表示され、むしろユーザーは要求される探査方法の 選択をめられている。またユーザーは、方法の蓄積を加えられ、そしてオプショ ンとして備えられる新しい探査方法を作り出すことも与えられる。空間探査シス テムが、小グループのようなもう一つのモジュールから呼び出されると、このシ ステムはシステム自身を探査方法の選択にすることで解決できる。この選択は、 周辺情況すなわちユーザーモデル１０８０を根拠にされ得る。例えばユーザーが 、中味がなくそれほど正確でないが速い探査を選択する傾向にあるとき、このシ ステムはそのユーザーに対し、自動的に“急速探査”を選択できる。

次元表示プロセス２８５ 好ましい次元表示プロセス２８５の目的は、ユーザーへ複数のコンセプトを同時 に表示することであり、それは概念的な中心コンセプトと、次元で構成される多 くの従属コンセプトとでなる。代表的に、このプロセスは探査されるのにふされ しい次元の数を専有する画面のためレイアウトを選択する（レイアウト選択プロ セス３４８）と、ある次元に従い中心から各々異なる周辺によって囲まれたユー ザー画面上に、Ｎ次元空間コンセプトの中心を置くディスプレイを実行する　（ レイアウトプロセス３５０）と、から成る。これらのプロセスは第２９図に示さ れる。好ましい実施例の中に、画面のレイアウトが柔軟性と機能性で存在するた め、レイアウト選択が必要とされる。例えば、ユーザー又は空間探査システムの いずれかは、探査のため従属変数を選べる。条件が満たされるとは、２つの従属 のように少数の変数もあり得るし、８つの従属といった多数の変数もあり得る。

そして項目の異なる番号は、異なるレイアウト配置を必要とする。異なる画面項 目番号の画面フォーマットは選択的に記憶され、それからレイアウト選択プロセ ス３４８の間で探索される。また、機能的利用画面に図形的アルゴリズム配置を 起こすことも可能である。一般に、一度１つのレイアウトが選ばれると、レイア ウトプロセス３５０は、レイアウト上の中心部分として示された部分にコンセン ト２９２を次元化される中心として配置して、コンセント２９２を次元化される 各従属は、レイアウト上で従属を示される分割部分に配置される。第１７図は、 中心コンセントと４つの従属とに充てたレイアウトを図示する。その他のレイア ウトも可能である。また、任意の命令で従属を従属部分の中に配置すること、す なわち要求されたとき特別な命令を指定することも可能である。

案内次元プロセス２８７ 好ましい案内次元プロセス２８７は、第３０図に図示される。

本実施例にて、案内次元プロセス２８７の目的は、次元を通じた案内技術を用い てユーザーに与えることによって、ユーザーにＮ次元空間を通じて案内を与える ことである。代表的に、このプロセスは、　（中心変更プロセス３５４）である Ｎ次元空間の概念的中心の変更をユーザーに与えることと、　（次元再仕様プロ セス３５６）である優先される新しい属性リスト及び新しい概念的中心に基づく 各次元の属性値を生むことと、　（従属コンセプト再仕様プロセス３７０）であ る一致する次元として属性及び属性値の新しい優先されるリストを利用する次元 紹介を通して検索することで各従属に新しい次元コンセント２９２を選ぶこと、 の変更をユーザーに与えることから成る。

中心変更プロセス３５４ 好ましい中心変更プロセス３５４は、第３１図に図示される。

代表的には、（従属値変更プロセス３６２）というある１つの従属の属性値１０ １８の再定義をユーザーに与えることと、（従属変更プロセス３６０）というあ る従属から概念的中心へ移動された従属コンセントの選択をユーザーに与えるこ と、とによって新しい中心３７２が選択される、すなわち、（中心直接変更プロ セス３７０）という次元化紹介リストから概念的中心の選択をユーザーに与える ことで新しい中心３７２が選択される。

従属値変更プロセス３６２は、新しい中心を選択する一方法を有す。代表的ユー ザーのディスプレイ１０１２を一番良く知ることによって、このプロセスの理解 が最も容易である。第３２図は、ユーザーディスプレイ１０１２上で従属３７６ の属性値情報１８４を示す一方法を図示する。本実施例において、従属の下部は 一般的に、次元３８２、位置的属性値３８４の目盛上で従属の関係位置、位置的 属性値３８６の目盛上で次元化コンセント２９２の中心の関係位置、右向き矢印 位置３７８、左向き矢印位置３８０のような属性値１０１８情報を伴ないパネル を構成する。

本実施例において、（従属からの選択プロセス３６４）に示す従属に対し属性値 １０１８を選択する３つの方法があり、１番目はユーザーが右矢印位置３７８を 選択するとき、中心の次元属性値は１ポジシヨン右へ移動し、従属の属性値はリ セットになる。２番目はユーザーが左矢印位置３８０を選択するとき、中心の次 元属性値は１ポジシヨン左へ移動し、従属の属性値はリセットになる。３番目は ユーザーが参照番号３８０と３７８との間にてボネルの中央を選択すると、全て の属性値のメニューが表示され、ユーザーはその時新しい中心属性値となるメニ ューより属性値を選び、従属の属性値はリセットになる。

本実施例において、一度新しい属性値が選択されると、次元再定義プロセス３６ ６はＮ次元空間の概念的中心と従属に対する新しい属性値との間の差異を定義す る優先される属性と属性値、の差異リストを発することにより、中心コンセント に必要とされる属性値の設定を再定義することを要求される。

代表例では、このプロセスは従属優先プロセス３３４ニおいてのプロセスと同様 である。本実施例において、この次のステップは、差異リストを利用するＮ次元 空間の概念的中心に検索が寄与される中心コンセント選択プロセス３３６に相当 する中心再選択プロセス３６８である。

従属変更プロセス３６０は、新しい中心コンセントを選択する２番目の方法を有 す。好ましい実施例においてユーザーは通常、従属へ加入させる次元化コンセン ト２９２を選択するためのオプションを従属変更プロセス３６０の中に有し、そ して、このコンセントがＮ次元空間の中心位置へ移動されるかを表示する。

中心直接変更プロセス３７０は、新しい中心コンセントを選択する３番目の本発 明を有す。好ましい実施例において、ユユーザーに次元化コンセント２９２のメ ニューを備えることが可能で、ユーザーがＮ次元空間の中心部分の中への配置に コンセントの一つを選択することが可能である。

次元再仕様プロセス３５６ 好ましい次元再仕様プロセス３５６０目的は、新しい次元化コンセント２９２の 中心の選択に続く従属のため、属性値１０１８を再構成することである。本実施 例において、再仕様プロセスは次元定義プロセス３４０に記述されるプロセスと 同様である。

従属コンセプト再仕様プロセス３５８ 好ましい従属コンセプト再仕様プロセス３５８の目的は、新しい中心の選択に続 く各従属のため新しい次元化コンセント２９２を選択することである。本実施例 において、このプロセスは次元コンセント検索プロセス３４２に記述されるプロ セスと同様である。

近接降載のための一般説明及びデータ構成好ましい近接降載システムは、ユーザ ーが構成用の類似定義を作り出して利用し、それら類似において複数のコンセン ト１０１６を見ることを与えている。本システムのこの特徴はダイナミックであ る。言いかえれば、このシステムはユーザーがシステムとアクセスすると同時に 動作し、新しい類似コンセントの系統構成及び一覧表示において再プログラミン グを必要としない。例えば、好ましい実施例のユーザーはコンセプ）　１０１６ の“クルマ”と、同じ製造法で作られるほぼ同一価格で、同一エンジンサイズの クルマであるもう一台のクルマが一番類似していると表示する類似定義、とを選 択できる。

ユーザーはまた類似定義において、座席定員は考慮するがより低い車高のクルマ としたい、ということも表示できる。このような規準を利用することで、この近 接降載システムは、当初選択されたクルマと非常に類似するいくつかのクルマの 内で情報を検索できる。好ましい実施例の重要構成は単一検索機構において、ユ ーザーが類似定義を作り出し、複数の定義を利用する能力である。好ましい実施 例において、近接陽酸システム用のデータ構ａｉｏｏｏは、空間探査システムの データ構成１０００と重複している。部分的において、分解スタティックデータ 構造７１２（第１９図参照）は近接降載システムの本実施例で使われる。

近接陽酸プロセス記述 好ましい近接降載システムは、ＩＯＮシステムにおいて、上述の全て同じのプロ セスに続いており、第２図に示される（コンセプト制限プロセス１６８、カテゴ リー構成プロセス１７２、コンセプト表示プロセス１７４、案内プロセス１７６ ）。しかし好ましい近接降載システムにおいて、これらのプロセスは、これらの 類似点に関し、コンセプトを構成のため専門化される。これら専門化されたプロ セスは、類似コンセプト制限プロセス３８７、類似構成プロセス３８９、類似表 示プロセス３９１、類似案内プロセス３９３を有す（第３３図参照）。

本実施例において、トップコンセプ）４１０（第３４ｂ図に示す）が選択され、 そして類似コンセプトの類似表示リストが類似コンセプト制限プロセス３８７に 起こされ、その類似点表示リストは類似構成プロセス３８９において重要度を利 用するトップコンセプト４１０にコンセプトの類似程度により構成され、複数の コンセプトはユーザーへ同時に表示される。そして、こ複数のコンセプトとは、 トップコンセプト４１０及び、類似点表示プロセス３９１においてトップコンセ プ）４１０へ類似点により構成される複数の関連コンセプトをいう。またユーザ ーは、トップコンセプト４１０の変更又は、案内類似プロセス３９３０間の類似 定義３９８（第３５図に示す）によって、類似コンセプトを通って案内する技術 をもって与えられる。好ましい実施例の重要な所は、類似定義３９８を作り出し 、修正し、選択する性能である。これらのプロセスは第３５図に図示される。

類似定義の作成と修正 本実施例において類似定義の作成、修正及び選択を有すこのプロセスは、第３５ 図に図示される。好ましい実施例に適用する作成プロセスにおいてこのプロセス は、（類似属性選択プロセス７８０）すなわち類似定義において利用するため選 択された属性１０１７のリストを起こすことと、（類似属性値選択プロセス７８ ２）すなわち類似定義において、利用するため選択された属性値１０１８のリス トを起こすことと、（類似重要度プロセス７８４）すなわち類似定義にふいて利 用するため、選択された属性リストの項の重要度と、選択された属性値のリスト を起こすこと、 とによって、複数の類似定義３９０（類似発生プロセス３９５）を起こせる。好 ましい実施例において、類似定義は次のように選択され得る（類似選択プロセス ３９２）。それは、ユーザーが類似定義の選択を与えられていることと、（ユー ザー選択プロセス３９４）、システムが近接降載システムにおいて数ある類似点 ３９０の定義から通常利用できる近接降載システムへの利用の時類似点定義３９ ８を選択するため特別な周辺情況を利用でること　（システム選択プロセス３９ ６）、とから選択され得る。

好ましい実施例においてユーザーは、選択された新しい属性リスト、選択された 新しい属性値リスト、新しい重要度の指定により、新しい類似定義をダイナミッ クに（言い換えれれば、システムをアクセスし、かつシステムを再プログラミン グせず同時に）起こすことができる。つまり、選択された属性リスト、選択され た属性値又は重要度のリストの変更（ユーザー変更プロセス３８８）で、類似定 義を変更できることである。定義７８６に対しユーザー１０１４の許可又は、類 似定義３９８に対し変更３８８の許可において好ましい最初のステップは、新し い類似室１１３９８の中でユーザーに属性興味度７８１の選択（類似属性選択プ ロセス７８０）を質問することである。第２０図に示されているような患者登録 の主題エリアにおいて属性１０１７は、異常心電図、年令、アレルギー、診断、 医師、性別、症状、処置を備え得る。看護婦がある１人の患者登録と類似する患 者登録をアクセスするため類似定義３９８を作り出しているところを想像すると 、おそらく看護婦は、医師と診断とが同じ患者に興味を持たされるので、他の患 者の特徴にはほとんど興味を持たされない。この場合、看護婦は属性興味度７８ １として、医師と症状を選択できる。好ましい近接降載システムの実施例におい て、興味主体７１３に対し有利性属性１０１７の情報は、興味主体７１３用の領 域に記憶され、この近接降載システムは、有利性属性をアクセスでき、有利性属 性をユーザーへ与えられ、ユーザーに属性興味度７８１を質問できる。

本実施例の次のステップは、類似属性値選択プロセス７８２を利用する類似定義 ３９８において、ユーザーに属性値興味７８３の選択を与えることである。−皮 屑性興味７８１が選択されると、好ましい近接降載システムは、興味主体７１３ に対し領域７１４にデータ構造を利用する各々属性興味７８１のために、可能な 属性値１０１８をアクセスすることができる。たとえば、第２０図において属性 医師は、カッズ（Ｋａｔｚ）、スミス（Ｓｍｉｔｈ）、グラロン（Ｇｌａｒｏｎ ）という属性値を有す。本実施例において、ユーザーは、属性値１０１８により 与えられ、類似定義３９８に興味のあるこれらの値を選択するように質問される 。けれども、ユーザ一定義ステップ７８６は本実施例の中に含まれており、それ はユーザーがユーザ一定義ステップ７８６の表示を要求できるからであり、すな わち、より多くの属性値１０１８が類似定義に影響を全く無くするためである。

以下法に示すことは、本実施例においてシステムが動作できる方法を図示する例 である。

属性値カッズ医師が属性医師から移されるとする。すると、スミス医師の患者の １人の患者記録は、トップコンセブ）　４１０になるように選択され、この近接 降載システムは、スミス医師の患者をカッズ医師の患者に合わせようと試まれる 。好ましい実施例において、カッズ医師は移動されているので、医師属性上２つ の記録の間で類似一致はあり得ない。カツズ医師の相変わらず属性であれば医師 属性に関し本実施例において、登録間で少数ではあるがいくつかの類似点を表示 する重要度を受けられる。すなわち、好ましい近接隣地システムの属性値１０１ ８の移動は、属性値１０１８を重要度ゼロと定めることに相当する。好ましい実 施例において、この不足位置（ｄｅｆａ−ｕｌｔ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ）は属性１ ０１７のために全ての属性値１０１８を有しているが、ユーザーに属性値の１つ 又はそれ以上を選択的な移動を与えている。好ましい実施例のユーザ一定義ステ ップ７８６の結果は、興味の属性値７８３の産物である。

好ましい実施例の第３ステツプは、ユーザーがこの間、類似点定義３９８におい て使われる興味の属性７８１と興味の属性値７８３とに関する重要度を指定でき る類似重要度プロセス７８４である。本実施例においては、属性１０１７の重要 度は強制的であり全ての興味の属性７８１０重要度の総数は等しく１００になら なければならない。本実施例のユーザーは、各属性が重要度しかもその総数が１ ００に等しくなる限り方法が要求される属性１０１７に対し重要度を選択できる 。むしろ属性１０１８に関して重要度にはより柔軟性があり、しかも使え得る多 数の機構がある。

たとえば、トップコンセプト４１０ともう１つのコンセプト１０１６との間に属 性値１０１８と正確な適合があるとき、いくらかの場合に属性１０１７へ全ての 重要度を指定することに役立て得るが、それらが適合していなければ、２０％と いうような不足重要度が指定され得る。属性値１０１８にサイズの目的で存在す るような、配列順序がある場合、属性に利用される属性値の範囲により属性１０ １７について、トップコンセプト４１０と第２のコンセプＮＯ１，６との属性値 の相異点を分割することにより前もって決定される場″所を、考え出すことを要 求できる。

そのうえ、３番目として、適合プロセス間で重要度の指定を利用され得る属性値 １０１８間の近似を詳述することを要求され得る。たとえば、２つの伝説の家が 農園スタイルである以上にチューダ様式に類似していると仮定する。トップコン セプト４１０が２つの伝説の家で、２番目のコンセプ）　１０１６がチューダ様 式の場合、相対的に高い重要度を受けられる。また、２番目のコンセプトが農園 スタイルの家の時、より小さい重要度を受けられる。好ましい実施例において、 類似重要度プロセス７８４はユーザー１０１４に重要度手段と、属性値１０１８ に要求される特定の重要度とを与える。本実施例において、このプロセスの結果 は類似点３９０の定義の集合である。

類似選択プロセス３９２ 好ましい類似選択プロセス３９２の目的はユーザー及びシステムが、数ある類似 点３９０の定義より類似定義３９８を選択することを与えることである。多くの 場合、ユーザーは類似点３９０の定義を選択することを要求できる。これらの場 合、一般的にこの近接降載システムは、利用できる定義リストを有し、選択を要 求する。他の場合、分割システムは近接降載システムと称され、動作され得る。

これらの場合、呼ばれたシステムは定義選択を作ることを要求できる。たとえば 、興味７１３の患者記録主体の幾つかの類似定義３９０がありえる。恐らく、あ る定義が、１番目は医師にあてられ、２番目は看護婦にあてられ、３番目は医療 記録技術者にあてられることもある。この職業システムが、通常ユーザーは看護 婦であるとわかっているとき、看護婦定義よりもむしろ３つ全ての定義に近づく 条件の選択を選べる。もう一つの場合、本実施例において類似選択プロセス３９ ２の出力は、下記に記述される近接陽酸プロセスを残している間にアクセスされ るグローバルな変数で記憶される類似定義３９８である。

類似コンセプトの制限プロセス３８７ プロセス３８７を制限する好ましい類似コンセプトの目的は、比較の基本として 使用される最上位コンセブ）　４１０を選択し、類似コンセプト４０４の類似提 示リストを作成し、最上位コンセプト４１０と比較することである（第３４ａ図 を参照）。本実施例において、装置が特別な背景（システム類似リスト作成プロ セス４００）を使用する類似提示リストを作成することを認められるか、又はユ ーザーが類似提示リスト　（ユーザー類似リスト作成プロセス４０２）を作成す ることを認められるか何れにせよ、該プロセスの第１段階は類似コンセプト４０ ４の類似提示リストを作成する。これらのプロセスにはいくつかのオプションが ある。例えばもしユーザーにとって重要である重要患者７１３の課題があるなら ば、最も近い隣のシステムは重・要患者７１３（第１９図参照）の課題に関して 知識ベース７１５を調べたいであろうし、全ての葉の節点は類似コンセプト４０ ４（プロセス４００）の類似提示リストに置かれるであろう。他の場合にふいて 、ユーザーはメンバーシップリスト　（プロセス４０２）を制限することを望む だろう。これらの場合類似コンセプト制限プロセス３８７は、類似コンセブ）４ ０４（この場合ディメンジョン提示リスト３２８に等しい）の類似提示リストを 作成するため使用されるだろう。

一度類似コンセプト４０４の類似提示リストが作成されると、ユーザーにユーザ 最上位選択プロセス４０ｇを使用する最上位コンセプト４１０を選択することが 与えられ全て提示される。

他のオプションは他のシステムが特別な背景を使用して最上位コンセブ）４１０ （システム最上位選択プロセス４０６）を選択するこきを与える。例えば好まし い実施例において、最も近隣のシステムは、他の動作から呼ばれる。たぶんユー ザーは最も近隣のシステムが呼ばれている時空間探査システムを使用しながら自 動車を研究している。この場合空間探査システムは最上位コンセブ）　４１０と して仕えるため最も近い隣りのシステムへの現在の中心コンセプトである自動車 を通過する。

類似機構プロセス３８９ 好ましい実施例において、類似機構プロセス３８９は、最上位コンセプト４１０ を類似コンセプト４０４の類似提示リストにおける１組のコンセプト１０１６と 比較し、最上位コンセプト４１０（第３６図参照）との類似に関する１組のコン セプトの順位を付けるのに使用される。本実施例の第１の段階は、等級順位にお いて使用するための類似決定３９８を検索するためであり、選択された類似決定 （重みづけ検索プロセス４１２）に対する現在の重みづけをアクセスすることで ある。初めに記したように、類似選択プロセス３９２が広く変化して格納される 間選択され、この時検索される。現在の実施例の第２段階は、該コンセプトを等 級順位づけるため類似決定３９８を使用する（等級順位プロセス４１４）。好ま しい等級順位プロセス４１４は現在の重みっけを使用している類似提示リストに おける追加類似コンセプトと最上位のコンセプトを比較し、類似スケール上の類 似コンセプトの等級順位リストを作成し比較するのに使用し、各類似コンセプト への等級順位を割り付けるために使用される。

好ましい重みづけのプロセスは前記した。基本的に好ましい実施例において、各 コンセプト１０１６は適切な重みづけを使用して重要属性７８１に沿って最上位 コンセプト４１０に比較される。現在のプロセスの結果はコンセプ）　１０１６ の等級順位であり、ここで各コンセプトは０から１ｏｏの数に割り合てられ、該 コンセプトと最上位コンセプ）　４１０との間での類似性の度第３７図は好まし い最も近隣のシステムを呼び出す結果である典型的なユーザー表示１０Ｉ２を示 す。一般に好ましい実施例において最上位コンセプ）　４１０は（４２８）に表 示され、類似コンセプト４０４の類似提示リストからの数個のコンセプ）　１０ １６は（４３０）に表示され、コンセプトに関する等級４３１も表示される。好 ましい実施例において第１段階はユーザーに提示するためもたなければならない 最小等級のコンセプ）　１０１６を備える等級カットオフを、ユーザー又は最も 近隣のシステムが選んでいる間の等級選択プロセス（第３８図参照）である。例 えばユーザー１０１４は５０％類似等級以下のコンセプ）　１０１６は何れでも 重要でないと決定できる。他の場合では、全てのコンセプト１０１６は重要であ る。

好ましい実施例の第２段階は、等級カットオフを越える最上位コンセプトと類似 コンセプトが第３７図におけるコンセプトに類似する配置で、ユーザー１０１４ に提示される間の類似コンセプト提示プロセスである。好ましい実施例にふいて 、等級カットオフを越えるコンセプＩ−１０１６のみが等綴付けのため提示され 、画面上で読める形式に提示できる多くのコンセプトのみ一度に提示される。適 合する多くのコンセプ）　１０１６は、特別な実行に使用されるハードウェアの 機能である。典型的に残りのコンセプト１０１６のアクセスは選択された類似決 定及び類似コンセプトに対する等級順位付けを提示するのに使用され、典型的表 示は第３７図に示される。

案内類似プロセス３９３ 好ましい実施例において、１組の類似コンセプトを通してユーザーを案内する２ つの方法があり、１つはユーザーに新しい最上位のコンセプトを選択させること により（最上位コンセプト変換プロセス４２２）、他の１つはユーザーに新しい 類似決定３９８（決定変換プロセス４２４）を選択させることによる方法である 。これらが第３９図に示されている。ユーザーは好ましくは新しい最上位コンセ プト４１０を、現在表示上のコンセブ）　１０１６を選び新しい最上位コンセプ ト４１０であることを要求することにより、又は類似コンセプト４０４の類似提 示リストの中から新しい最上位コンセプト４１０の選択を選ぶことにより選ぶ。

後者の場合プロセスはユーザー最上位選択プロセス４０８に記載されているもの と同様である。先に指通したように、好ましい実施例におけるコンセブ）　１０ １６を通して案内する第２の方法は、新しい類似決定３９８を選択することであ る。第３７図バート４３４に示されるように、ユーザー表示１０１２は、好まし くは現在の決定を見るためのメニューオプションと、新しい決定（第３７図の４ ３４）を選ぶ第２のオプションを含む。もし“新しい決定”が選択されるなら、 好ましい類似選択プロセス３９２は実行される。好ましい実施例において、最上 位変換プロセス４２２又は決定変換プロセス４２４の何れかに従って、類似再仕 様プロセス４２６は新しい最上位コンセプト又は新しい類似決定の選択に従う類 似コンセプトの新しい等級順位を発生させる類似機構プロセス３８９と類似提示 プロセス３９１に等しい手順を用いるコンセブ）　１０１６を再構成し、再表示 するため実行される。典型的に案内は、次に案内類似プロセス３９３を用いて再 発生する。

フォーカスに対する一般説明とデータ構成フォーカスシステムはユーザー１０１ ４に多くの異なる展望１００（第４０図参照）から実世界の対象を見るためのも のである。

例えばユーザーは多くの位置と距離から自動車を見たいであろう、フォーカスシ ステムはユーザーが位置と距離を選択し変更することを容易とする。フォーカス システムの好ましい実施例の重要部分は、特別な状況において重要であり、１組 の展望へのアクセスを提供する実世界の対象の特性と値の選択において提供され る融通性である。フォーカスシステムのダイナミックな側面は、システムアクセ スでもって、システム再プログラムを必要とせず展望を同時に見る構成を変更す る能力である。例えばユーザーは時間内に一瞬に距離や位置による情報を組織化 することを決定し、時間内の他の瞬間に位置や機能の使用により再組織化するこ とを決定する。この融通性とダイナミックな特性を提供する好ましい実施例にお いて使用されるデータ構成は、第４０図に示される。

現在の実施例において好ましい展望組織化プロセス１０１は、展望１００を物理 的展望（物理的関係によ組織化される展望）と機能的展望１１０（機能的関係に より組織化される展望）のような多くの展望カテゴリー１０２に、組織化する。

典型的に展望カテゴＩＪ−１０２は展望の等級の副等級である。好ましい展望型 組織プロセス１０３は、カテゴリー内の多数の展望型１１２に展望カテゴ！Ｊ− １０２を組織化する。例えば物理的展望１０４は機能展望１１０が構成中使用１ ２６と修正中使用１２８のような展望型１１２を含む間、距離１１４、位置１２ ２及び型（グラフ又は絵のような性質）１２４のような展望型１１２を含む。本 実施例において、展望型１１２は属性１０１７に応答し、１組の許容属性値１０ １．８　（第４１図）をもつ。

第４１図、第４２図に示されるように、距離１１４のような展望型は又許容属性 値に対応する１組のアイコン１３４（スロワ）　１１６に記憶される）に対する ポインタをもつ。そのようなアイコン１３４はユーザーインターフェース画面上 に現われ、値又は操作に対応する好ましい画像である。例えば距離１１４は、属 性値スロット１１８、許容属性値１０１８“接近した°、　“近い。

及び“遠い°そして第４２図における１組のアイコン１３４を差し示すアイコン スロッ）　１１６に対する光電式テープ読取装置を、好ましくは許容属性値１０ １８に対応するアイコン組１３４における各アイコンとともに有する属性１０１ ７を考慮する。アイコンはコンセプト表示がユーザーに現在の属性値１１８と追 加可能な属性値に関する情報１８４を容易にアクセスさせる間、使用される。こ れはユーザー１０１４に可能な展望の空間のどこにいるかを見させ、移動に対す るオプションを見させることを認める。

提供されたような本システムにおいて、展望描写プロセス１０５（第４１図参照 ）は、属性値１０１８の連結として規定される展望の特別な瞬間を与える。ここ で属性値の連結は又属性１０１７に対する１つの属性値又は対応する展望カテゴ ＩＪ−１０２における展望型１１２を有する。例えば“物理的展望°１３０のよ うな展望瞬間は、展望型の距離１１４に対する属性値°近い゛、展望型の位置１ ２２に対する属性値°上面′、及び展望型の型１２４に対する属性値の゛絵°を 有するので“近い、上面、絵′と名前をもつ。

典型的なフォーカスシステム構成は、第４０図に示されるように、距離１１４、 位置１２２及び型１２４のような展望型の中であり、それらの属性値１０１８の 中である関係に関する情報を含む。好ましい実施例において展望型１１２の中と 属性値１０１８の中の関係は、対応する展望カテゴ１７−１０２による部分に決 定される。例えば物理的展望１０４は、機能展望１１０が展望型１１２（構成中 使用１２６と修正中使用１２８のような）の中の属性機能関係と展望機能関係プ ロセス１１５を使用するこれらの展望型に対する属性値機能関係との連結として 記される間、展望型１１２（距離１１４及び位置１２２のような）の中の属性物 理的関係と、展望物理的関係プロセス１１１を用いるこれらの物理型に対する属 性値物理的関係の連結として記される。

第４３図は展望又は属性関係プロセス１０７を用いた展望型１１２との間の関係 を記す１つの方法である。前記したように、本実施例において属性１０１７と展 望型１１２との間には、１対１の関係がある。例えば°距離°は展望型１１２と 属性１０１７の両方である。これは一般の場合である必要はない。例えば属性゛ 距離′及び゛位置゛を含む展望型゛見方°を規定することができる。しかし第４ ３図において示される本例において、展望型１１２と属性１０１７は同等と考え られる。従って、本例において物理的展望１０４は（（距離、位置）型）のスロ ット値１０８をもつ展望型スロワ）　１０６を有する。スロット値１０８を説明 する１つの方法は、展望型゛距離°°型°及び“位置°が物理的に互いに関係し 、　゛距離°と°位置゛は“型′より互いに更に類似している。

人は、属性値関係プロセス１０９（第４１図参照）を用いて類似型における属性 値１０１７の中の関係を再度表わすことができる。

例えば展望型距離１１４は（（接近した、近い）遠い）のスロット値１０１８で 属性値スロワ）　１１８を有する。スロット値１０１８の１つの説明は、属性値 ゛接近した゛近い°及び゛遠い′が物理的に互いに関係し、　“接近した°と° 近い°が“遠い′に対するより互いにより類似しているということである。展望 型１１２中の関係の他の代表例は第４４図に示される。この例において展望型距 離１３６は、中位近接スロット１４２が展望型゛距離“が適度に展望型の゛型′ に類似することを示す゛型゛のスロット値１４４を有する間、展望型“距離°が 展望型位置に類似することを示す°位置゛のスロット値１４０を有する接近スロ ット１３８を有する。

フォーカスシステムの好ましい実施例において、全てのコンセプト１０１６は第 ４５図上の展望コンセプト　１４．６．１．５８．１６０及び１６２のような展 望コンセプトである。本実施例において１４６のようなある展望コンセプトはフ ォーカルコンセプトであり、即ち多数の展望を有し、特別な状況で重要である実 世界の対象の一般的カテゴリーを規定するコンセブ）　１０１６であり、他の展 望コンセプトは１５８．１６０及び１６２のような関連したコンセプトであり、 フォーカルコンセプトの異なる展望を代表する。好ましい実施例において、フォ ーカスシステムは典型的に展望コンセプト１４６．１５８．１６０．１６２のど れがフォーカルコンセプト１４６として選ばれるポテンシャルを有するかに関す る知識を有する。例えばフォーカルコンセプトは゛自動車゛又は゛心臓′であり 得る。フォーカルコンセプトの情報を表わす少なくとも２つの方法がある。１つ の方法は第４５図に示される。もし多くのポテンシャルフォーカルコンセプトが あるなら、展望コンセプトがフォーカルコンセプトであるポテンシャルを有する か否かを示す展望コンセプト１４６におけるフォーカルコンセプトＰスロットを 有することが望ましい。

一方、ポテンシャルフオーカルコンセプトへのポインターを保持する広い変化が ある。この変更はフォーカルコンセプトである展望コンセプトのパーセントが低 い時好ましい。

典型的にフォーカルコンセプｌ−１４６はその関連するコンセプ［５８，１６０ ，１６２に関する知識を有する。もし関連するコンセプトの数が小さいならば、 関連するコンセプトスロット１５６のようにフォーカルコンセプトにおけるスロ ットにおいて関連するコンセプトへのポインターを記憶することは好ましい。何 故ならアクセスは次に速くなるであろうから。もし多くの関連するコンセプトが 大きいなら、特にシステムが時々更新されるなら、フォーカルコンセプトの副等 級としての関連するコンセプトを表わした方が良い。

フォーカルコンセプト１４６はフォーカルコンセプトに対して適切な展望カテゴ ＩＪ−１０２、展望型１０４．１１０に関する情報１８４も含む。この情報は第 ４５図における許容展望カテゴリースロット１５２と許容展望型スロット１５４ のようなスロットとして表われる。

フォーカスプロセスの説明 好ましいフォーカスシステムはイオンシステムに関して前記した同一の一般的プ ロセスに従い、第２図（コンセプト制限プロセス１６８、カテゴリー組織化プロ セス１７２、コンセプト表示プロセス１７４及び案内プロセス１７６）に示され る。しかし好ましいフォーカスシステムにふいて、これらのプロセスは展望に関 するコンセプトを組織化するため特定化されている。これらの特定化プロセスは 、展望制限プロセス１８５、展望組織化プロセス１８９、展望提示プロセス２１ ６及び案内展望プロセス１９１（第４６図参照）を含む。本実施例において、フ ォーカルコンセプト１４６は選択され、フォーカルコンセプトに関連する展望コ ンセプトは、展望制限プロセス１８５の間、アクセスされ、フォーカルコンセプ トに関するコンセプト１０１６は展望組織化プロセス１８９の間に組織化され、 フォーカルコンセプトの展望は展望提示プロセス２１６０間に表示され、ユーザ ー１０１４は案内展望プロセス１９１の間、関連する展望を通して案内へのオプ ションが与えられる。例えばフォーカルコンセプトはコピーマシンのコンセプト である。関連コンセプトは、コピーマシンの異なる見方を含む。前方からの景色 は、ユーザーにマシンから位置又は距離を変えることを与えるメニューで最初に 表示される。これらのシステムコンポーネントは以下に記す。

展望制限プロセス１８５ 好ましい実施例において展望制限プロセス１８５の目的は、表示に対する展望コ ンセプト２０２の展望リストを発生させることである。好ましいプロセス１８５ はフォーカルコンセプトの異なる展望を表わす展望コンセプトの展望リストを発 生させるのに使用されるコンセプト展望選択プロセス１８７と、展望カテゴリー を選択するのに使用される展望カテゴリ選択プロセス１９６と、１つ又はそれ以 上の展望型を展望カテゴリーから選択することにより展望型のリストを発生させ るのに使用される展望型選択プロセス１８８とに副分割される。

本実施例に対する基本的展望制限プロセス１８５は、第４７図に示される。好ま しいコンセプト展望選択プロセス１８７内部に、フォーカルコンセプト　（プロ セス１９２）が選択され、フォーカルコンセプトに関する関連コンセプトのリス トが発生される（プロセス１９４）。好ましい展望カテゴリ選択プロセス１９６ において展望カテゴリーは選択される。好ましい展望型選択プロセス１８８にお いて、フォーカルコンセプト上に地図をつくる許容展望型リストは展望カテゴリ 　（プロセス１９８）から１つ又はそれ以上の展望型を選択することにより展望 カテゴリーに対して発生され、該展望型はフォーカスシステム又はユーザーによ り制限され（プロセス２００）、残りの展望型に関係しないコンセプト１０１６ は、展望コンセプト２０２の展望リストを作成するコンセプトに関するリストか ら移される。本実施例において、展望制限プロセス１８５の出力は展望コンセプ ト２０２の展望リストである。

フォーカルコンセプト選択プロセス１９２本実施例においてフォーカルコンセプ ト選択プロセス１９２の目的は、多数の展望を有しユーザーにとって重要である 。

実世界の対象を選択することである。本実施例においてフォーカルコンセプト選 択に関する３つの方法がある。第１の方法はユーザーが実世界対象上のフォーカ スシステム会合を直接リクエストすることができることである。例えばユーザー が動作を完了した時、全ての可能な動作を示すメニューが提供される。このメニ ューは°大動脈を探査せよ°のようなオプションとしてのフォーカスシステムの １つ又はそれ以上の呼び出しを含む。フォーカスシステムはポテンシャルフォー カルコンセプトへの全体的可変的に含まれるポインターをアクセスするか、展望 コンセプトを通して調査しフォーカルコンセプトＰスロット１５０に°イエス′ の値を有するものを選択することによるか何れかにより、フォーカルコンセプト のオプションのリストを発生する。

第２の方法はシステム自身がフォーカスシステムを呼び出すことができることで ある。例えばもし個別指導の途中でユーザーが自動車の部品に関する質問を無く したならば、個別指導システムは自動車のモデルに関するフォーカスシステムを 呼ぶことができ、ユーザーにフォーカスシステムで自動車を調べるよう依頼する ことができる。

フォーカスシステムが何時呼ぶことができ及び呼ばれるべきかを示す（提示モー ド選択上のセクション参照）１組の規則と、ポテンシャルフォーカルコンセプト のリストが好ましくは有る。エラーに出会った時規則とポテンシャルフォーカル コンセプトのリストは、フォーカスシステムを呼び出すかどうかを決定するため 相談される。

第３の方法は関連するシステムが他の動作からフォーカスシステムへのアクセス を適切に提供することである。もしユーザーがフォーカスシステムをリクエスト するなら、リクエストシステムは現在の動作を適切に見て、実世界の対象がポテ ンシャルフォーカルコンセプトのリスト中の現在の動作に含まれるかどうかを決 定する。もし対象があるなら、フォーカルコンセプトとして選ばれる。もし対象 がないなら、ユーザーは適切な対象のリストから対象を選び又はフォーカスシス テムが不履行対象を選ぶ。

関連コンセプト選択プロセス１９４ 典型的に１度フォーカルコンセプトが選択されると、フォーカスシステムはユー ザーに提供され得るフォー力ルコンセプトの展望を表わす関連コンセプトのリス トを発生する。もしフォーカルコンセプトが第４５図における関連コンセプトス ロット１５６のような関連コンセプトスロットを有するならば、関連コンセプト のリストを発生するようアクセスされる。リストを発生させる他の方法は、もし フォーカルコンセプトが関連コンセプトの副等級へのリンクを有するなら使用さ れる。

この場合リンクは関連コンセプトのリストを発生させるため従う。例えば゛心臓 °　フォーカルコンセプトは展望コンセプド成人の心臓゛への°心臓型°　リン クを有し、　°子供の心臓°言い換えれば展望コンセプト　“成人心臓正面図” 成人心臓側面図′等々への“展望°　リンクを有する。典型的に階層構造上の“ 葉′は集められ関連コンセプトのリストに置かれる。前記した例において“成人 心臓正面図°はリストに含まれ、゛成人心臓′は葉の節点でないので含まれない 。

展望カテゴリー選択プロセス１９６ 本実施例において、関連コンセプト選択プロセス１９４により発生された関連コ ンセプトのリストは、フォーカルコンセプトに関連する全ての展望コンセプトを 制限する。展望コンセプトには重要でないものもあり、特別な背景に適切でない ものもある。好ましい実施例にふいて展望カテゴリ選択プロセス１９６は要求さ れない展望コンセプトを移動するプロセスを始める。典型的に第１段階は１０４ のような特別な展望カテゴリーに属する展望コンセプトを制限することである。

もしユーザーのユーザーモデル１０８０があるならば、モデルは１０４のような 特別な展望カテゴリーに対する好みがあるかどうか見て調べられる。もし好みが あるなら使用される。もしユーザーに何も知られていないならば、フォーカスシ ステムは不履行展望カテゴリー及び不履行の使用があるか否かを見るためのフォ ーカルコンセプトを調べることができる。不履行展望カテゴリーが無く、フォー カルコンセプトの標準展望があることは可能である。この場合標準展望はアクセ スされる。

何故なら典型的に１３０のような展望瞬間は、１つの展望カテゴＩＪ−１０４の みから来て、展望カテゴリー１０４を選択するのに使用される。

展望型発生プロセス１９８ 好ましい展望型発生プロセス１９８の目的は、許容展望型が展望カテゴリー１０ ４により制限されるフォーカルコンセプト上に地図にする許容展望型リストを発 生することである。典型的に展望カテゴリー１０４は１１４．１２２．１２４の ような多くの許容展望型を有し、その全てが特別な背景において望まれるとは限 らない。好ましい実施例において一度展望カテゴリー１０４が選択されると、許 容展望型１１２展望型発生プロセス１９８を経由してアクセスされ、次に許容型 制限プロセス２００を経由して制限される。第４０図、第４３図に示されるよう に、物理的展望１０４のような展望カテゴリー１０２は、展望カテゴリー１０８ に対する許容展望型のリストを含む展望型スロワ）　１０６を有する。この場合 リストは直接にアクセスされる。物理的展望１０４は展望型１１２のリストを発 生して従うその展望型１１２への展望型リンクをも有する。

展望型制限プロセス２００ 好ましい実施例において、展望型制限プロセス２００の目的は、許容展望型のリ ストから１つ又はそれ以上の展望型を選択することにより所望の展望型のリスト を発生させることである。典型的に展望型発生プロセス１９８に従って、展望型 のリストがある。展望型制限プロセス２００を使用して、リストから項目を取り 除くことが適切かどうかを決定するいくつかのポテンシャル方法がある。もしユ ーザーモデル１０８０があるなら、ある展望型１１２に対して好みがあるか否か を決定するように相談される。もし好みがあるなら、制限展望型１１２が使用さ れる。もしユーザーモデル１０８０がないならば、ユーザーが展望型１１２を直 接選ぶこと又はそれらを制限することにより全ての展望型１１２を含むことを可 能とする。１度展望型の制限リストが得られると、残りの展望型１１２に適合し ない如何なる展望コンセプトをも取り除くため、関連選択プロセス１９４により 発生される関連コンセプトのリストと典型的に比較される。好ましい実施例にお いて、比較は典型的に以下の方法にて行われる。

規定制限コンセプト１２３ （展望型属性リストに相当部分が無いコンセプ）　１０１６を取り除く） 属性リストを展望型１１２の制限リストにおける展望型１１２に対応する属性１ ０１７のリストとする。展望コンセプト２０２の展望リストを関連コンセプトの リス　ト中コンセプトに対して空にする。

該コンセプトが属性値１０１８を有するため、コンセプト属性を属性のリストと する。

もし属性リストでありコンセプト属性である属性があるならば、展望コンセプト ２０２の展望リストにコンセプトを加える。

好適な実施例では、条件付きの展望タイプのリストにおいて展望タイプ１１２に 対応する属性１０１７のリストが作成され、展望コンセプトにおいて属性値１０ １８を持つ属性のリストが生成され、そして、もしコンセプト属性のいずれかが 展望タイプに対応する属性のリスト内に有るならば、その展望コンセプトは展望 コンセプト２０２の展望リスト内に置かれる。

展望体系化プロセス１８９ 好適な展望体系化プロセス１８９の総括的な目的は、選択された展望タイプ（図 ４８参照）による展望コンセプトの展望リストを体系化することである。本シス テムでは、展望体系化に先立ち、展望カテゴＩＪ−１０２と幾つかの展望タイプ １１２が選択され、展望コンセプト２０２の展望リストが発生されている。本シ ステムにおいて展望体系化プロセス１８９の特定の目的は、展望カテゴＩＪ−１ ０２と展望タイプ１１２を用いて属性１０１７のリストおよび属性値１０１８を 発生し、その属性および属性値を体系化し、その体系化したものを用いて展望コ ンセプト２０２の展望リストから展望コンセプトを表示するために選択を行うこ とである。典型的には、選択された展望タイプに対する許容属性１０１７および 属性値１０１８のリストがマツピングの知識を用いて発生され（基準決定化プロ セス２０４）、該マツピングの知識を用いてその許容属性および属性値のリスト から属性および属性値の優先化リストが発生され（属性優先化プロセス２０６） 、その選択された展望タイプに対して標準の展望が選択され（標準展望選択プロ セス２０８）、そして、その属性および属性値の優先化リストを用いてその標準 展望にマツチングするコンセプト１０１６が検索される　（サーチ法プロセス２ １０）。

基準決定化プロセス２０４ 本実施例において、基準決定化プロセス２０４の目的は、表示用の展望コンセプ トの選択に用いるための属性１０１７のリストおよび属性値１０１８のリストを 発生することである。一般には、展望体系化プロセス１８９への入力は展望タイ プ１１２のリストであり、該リストは展望タイプ発生プロセス１９８によって出 力される。本実施例では、展望タイプ１１２と属性１０１７は１対１で対応して おり、それによって展望タイプ１１２のリストから直接、許容属性のリストが発 生されるようになっている。第４０図に示されるように、展望タイプ（典型的に は距離１１４）は、展望タイプ１１２がいったん分かるとアクセスすることがで きる１組の許容属性値１０１８を有している。一般には、これは許容属性値のリ ストを発生するのに用いられるプロセスである。

属性優先化プロセス２０に の優先プロセスのステージでは、基準決定化プロセス２０４によって発生された 許容属性１０１７＃よび属性値１０１Ｂのリストが展望コンセプトの選択に役立 つように優先化（優先順位付け）される。その優先化は、ダイナミックにプリス トアもしくは発生され得る。プリストアされた優先化は、「総括的記述およびデ ータ構成」の章で記述され且つ第４０図に例示されるように、属性間および属性 値間の１組の類似関係としてストアしてもよい。また、優先化をダイナミックに 発生させることも可能であろう。ユーザは、属性１０１７のリストを呈示され、 それらを類似性に基づいてカテゴリー別に分類するよう要求される。同じことは 、属性値１０１８についても行われる。

個別化された類似性ランキングは、個々のユーザモデル１０８０内にストアされ 、ユーザ１０１４が同じ焦点コンセプトでフォーカス（ｐｏｃｕｓ）システムを 呼び出した時は何時でもアクセスされ得る。

標準展望選択プロセス２０Ｂ Ｆｏｃｕｓシステムが特定の焦点コンセプト１４６で呼び出された時、好適なシ ステムでは初期表示のための展望、例えば１３０を選択することが必要である。

これを行うには幾つかの方法がある。標準展望１５１は、焦点コンセプト１４６ でストアされ、直接アクセスされる。もしユーザモデル１０８０が利用できるな らば、展望ｉ３０に対して優先が有るかどうかを見るためにそのモデルはチェッ クされ、そして該優先は標準展望１５１を決定するのに使用され得る。もしＦｏ ｃｕｓシステムが現在のアクティビティから呼び出されたならば、被制御システ ムは、現在のアクティビティに含まれるコンセプト１０１６にマツチングする展 望１３０が有るかどうかを見るためにチェックを行う。

このプロセスは、表示モード選択プロセス１６４において更に記述されるであろ う。

サーチ法２１０ 好適な実施例では、標準展望１５１は標準展望選択プロセス２０８によって選択 される。典型的には、標準展望１５１は、それぞれが適用可能な属性１０１７に 対応している属性値１０１８の結合として規定される。一般には、標準展望１５ １がいったん選択されると、サーチ法２１０は、標準展望の属性値にマツチング する展望コンセプトに対して展望コンセプト２０２の展望リストをサーチする。

実施されたｐｏｃｕｓシステムにおいて、全ての属性値１０１８マツチングに対 して展望コンセプ）　１４６が有るならば、そのコンセプトが選択され、属性優 先化プロセス２０６はスキップされる。もし直接的なマツチングが無いならば、 属性優先化プロセス２０６に記述された優先化を用いてマツチングが見つかるま で徐々に制限事項を緩和していく。最初の方法はより一般的であり、マツチング する展望コンセプト１４６を持つ展望１３０の割合が高い時（つまり、展望コン セプト１４６のスペースが密状態にある時）に用いられる。この方法を用いて、 上述したような優先化手順がマツチングを発生するための方法と組み合わされる 。一つの方法の一例は以下の通りである。

ＣＰＩＮＯ−ＭＡＴＣＨ２１２を定義する（コンセブ）　１０１６を見つけて展 望をマツチングさせる）マツチングが見つかるまで繰り返す 超属性を標準展望１５１からの最優先の未使用の属性１０１７とする 超属性に対して最優先の属性を見つける超属性を使用済みとしてマークする 他の属性を、超属性を除いて、標準展望１５１からの属性とする 他の属性の各要素に対して最優先の属性値１０１８を選択するもし全ての属性値 の結合が展望コンセプト２０２の展望リストにおけるコンセプトにマツチングし ないならば、マツチングが見つかるか、または残っている未使用の属性値が無く なるまで、優先度の最も低い属性から始まる他の属性に対して低位の優先の属性 値を徐々に選択する〕＠１９８８３Ｍ　Ｃｏｍｐａｎｙ もしコンセプト１０１６のスペースが特定の焦点コンセプト１４６に対して線状 態にあるならば、つまり、マツチングしていない多くのポテンシャル展望１３０ が有るならば、その焦点コンセプト１４６に対して特殊化されたアルゴリズムを 用いて展望１３０をサーチすることが好ましいであろう。例えば、人が、幾つか の有利な立場、変化する距離、位置および視野のタイプ（絵画、ＭＨＩ、グラフ ィック）から大動脈を見たがっているものと仮定する。もし６個のポテンシャル 距離、６個のポテンシャル位置および３個のポテンシャル視野のタイプが有るな らば、６Ｘ６Ｘ３、すなわち１０８個のポテンシャル展望１３０が存在すること になろう。しかしながら、Ｆｏｃｕｓシステムではそれら展望１３０のうち１２ 個のみが利用可能であってもよい。この場合、展望コンセプト１４６を通しての 総括的なサーチは、最も近い展望コンセプト１４６に直接移動するアルゴリズム はど効率的ではないかも知れない。このようなアルゴリズムの一例は以下に示さ れる。

［ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ−ＦＩＮＯ−ＭＡＴＣ）ｌ　２１４を定義する（アルゴリ ズムの手法を用いて最も近いマツチングを見つける） もし標準の絵の位置の値が内側（ｉｎｓｉｄｅ）に等しいならば、マツチングは 内側（ｉｎｓｉｄｅ）−グラフィック（ｇｒａｐｈｉｃ）−近い（ｎｅａｒ）で ある。

（位置１２２に対して内側の値を持つ一つのコンセブ）　１０１６のみが存在す る） もし標準の絵のタイプの値が動きの順序（ｎｏｔ　１ｏｎ−ｓｅｑｕｅｎｃｅ） に等しいならば、マツチングは背面側（ｂａｃｋ）−動き（ＩＩｏｔ　１ｏｎ） −遠い（ｆａｒ）である。

（タイプ１２４に対して動きの値を持つ一つのコンセプトのみが存在する） もし標準の絵の位置の値が前面側（ｆｒｏｎｔ）　、上面側（ｔｏｐ）または底 面側（ｂｏｔｔｏｍ）に等しいならば、位置を一定に保ち、最も近いタイプを見 つける もしタイプを変更してもマツチングが見つけられない場合には、最も近いマツチ ングが見つかるまで、位置を一定に保ち、タイプおよび距離１１４を変更する（ 位置はタイプまたは距離よりも高い優先度に有り、距離はタイプよりも高い優先 度に有る。従って、位置を一定に保ち、タイプを変更している間は距離を一定に 保つよう努力する。もしマツチングが見つからない場合には、タイプおよび距離 の双方を変更する）〕 ＠１９８８３Ｍ　Ｃｏｍｐａｎｙ もしこの第２の手法が所望ならば、サーチ用のアルゴリズムは焦点コンセプト１ ４６でストアされ、必要に応じてアクセスされ得る。

展望表示プロセス２１６ 好適な実施例では、展望表示プロセス２１６（第４６図参照）の目的は、１個も しくはそれ以上の展望コンセプト１４６と展望タイプによって体系化されたそれ らの展望１３０をユーザに対して表示することである。典型的には、展望コンセ プト１４６は、”ｃ　１ｏｓｅ−ｔｏｐ−ｐ　１ｃｔｕｒｅ”等の属性値１０１ ８の結合を示す１組のラベルもしくはアイコンとして展望１３０が典型的に表示 されている間、絵またはグラフィックとして表示される。好適な実施例に対する 展望表示プロセス２１６は図４９に示される。

本実施例では、展望表示プロセス２１６の結果、２コンセプト表示プロセス２１ ８を用いて２つの展望コンセプト１４６が同時に表示され、或いは、コンセプト 展望表示プロセス２２０、展望表示プロセス２２２および展望関係表示プロセス ２２４を用いて展望を指示する一つの展望コンセブｌ−１４６、属性値の結合と して表示されたその展望１３０　＃よび選択された展望タイプ間の関係がそれぞ れ表示される。

図５０は一つの展望１３０の表示を例示している。典型的には、その一つの展望 １３０の表示において、ユーザは、展望コンセプト２２８それ自体と、展望コン セプト２２８の展望２３０（属性値１０１８の結合）と、展望カテゴリー１０２ および展望タイプ１１２に対して利用可能な現在の属性値１０１８から他の属性 値１０１８までの関係とを見ることができる。その展望１３０と展望の関係を表 示するのに使用され得る方法は幾つかある。本実施例では、アイコンとテキスト の混在したものが各展望タイプ１１２とその属性値１０１８に対してメニューを 呈示するのに用いられ、表示上で展望１３０を指示する値が強調される（第５０ 図参照）。

この例では、展望タイプ１１２は位置、距離および指示タイプである。あるいは 別の方法として、展望１３０の属性値１０１８に対するテキストを強調しながら 、展望１３０それ自体の属性値１０１８に対してラベルを用意することにより、 または、テキストのみから成る全ての属性値１０１８のメニューを用意すること により、展望１３０を表示させることができる。

本システムでは、ユーザが一つ以上の展望コンセプト１４６を同時に見たい場合 に備えて、オプションとしての第２の表示がある。このオプションの一例は図５ １に示される。この状況において、展望コンセプト２３２．２３４のみが表示さ れる。しかしながら、ユーザは、利用可能なメニュー２３６の情報を要求するこ とにより、２３２．２３４等の展望コンセプトに関して、その展望１３０を包含 する更なる情報１８４をアクセスしてもよナビゲーション展望プロセス１９１ 展望表示プロセス２１６の結果として、ユーザ１０１４は、典型的に一つまたは 二つ以上の展望コンセプト１４６を見ることができる。好適な実施例にふいて、 ナビゲーション展望プロセス１９１の目的は、展望を通してのナビゲーションの 技術をユーザに呈示することによってユーザに追加的な展望コンセプト１４６を 選択させ且つ見させることである。好適なナビゲーション展望プロセス１９１が 図５２に例示される。ナビゲーションの一つの方法は、好適な展望表示形態変更 プロセス２３８によって与えられ、該プロセスは、例えば一つまたは二つ以上の コンセプトが同時に表示されるか否かをユーザに決定させることによって表示形 態１０８２を変更することによりナビゲーションを可能にする。

好適な展望操作プロセス２３９を構成するナビゲーションには三つの追加的な方 法がある。このプロセスは、ユーザもしくはシステムに展望カテゴＩＪ−１０２ を変更させるための展望カテゴリー変更プロセス２４０と、ユーザもしくはシス テムに展望タイプ１１２の新しいリストを発生させるための展望タイプ変更プロ セス２４２と、展望１３０を変更することによってナビゲーションを可能にする 展望変更プロセス２４４とを含む。

好適な実施例では、プロセス２３９は更に、新しい展望の選択を特定の前後関係 における展望カテゴリーの変更にマツチングさせるためのカテゴリーに基づく変 更プロセス２４６と、新しい展望の選択を特定の前後関係における展望タイプの 変更にマツチングさせるためのタイプに基づく変更プロセス２４８と、新しい属 性値を選択することによってユーザもしくはシステムに新しい展望を選択させる だめの直接展望変更プロセス２５０とを含む。これらのプロセスは以下に記述さ れる。

展望カテゴリー変更プロセス２４０ 本実施例において、Ｆｏｃｕｓシステム表示は、ユーザに展望カテゴリー１０２ を変更させるためのメニューを含む。この実施に際して、もし新しい展望カテゴ リー１０２が選択されたならば、好適なＦｏｃｕｓシステムは、同じ焦点コンセ プト１４６とその関連するコンセプトリストを保持するが、上述した展望制限プ ロセス１８５（タイプに基づく変更プロセス２４８）の残りの部分と等価なプロ セスを用いてその新しい展望カテゴＩＪ−１０２に対する展望タイプの新しいリ ストを生成する。次いで、新しい展望１３０と新しい展望コンセプト１４６は、 前述した展望体系化プロセス１８９と等価なプロセス（すなわち、展望カテゴリ ー、展望タイプまたは展望の変更に後続する展望コンセ再体系化プロセス２５２ と、新しい展望の選択をダイナミックに再体系化された展望リストにマツチング させるだめの展望再選択プロセス２５４と、コンセプトの選択をその新しい展望 にマツチングさせるためのコンセプト再選択プロセス２５６）を用いて選択され 得る。

展望タイプ変更プロセス２４２ 本実施例において、Ｆｏｃｕｓシステム表示は、典型的にはユーザ１０１４に展 望タイプ１１２を変更させるだめのメニューを含む。もしユーザ１０１４が展望 タイプ１１２を変更するよう要求したならば、現在の展望カテゴＩＪ−１０２に 対する利用可能な展望タイプのメニューが一般的に呈示される。典型的には、タ イプに基づく変更プロセス２４８を用いて新しい展望タイプ１１２が選択された 後、前述したプロセスと等価なプロセスを用いて、属性１０１７と属性値１０１ ８の新しい優先化リストを生成しく展望再体系化プロセス２５２）、標準の展望 を選択しく展望再選択プロセス２５４）　、新しい展望コンセプトをサーチしく コンセプト再選択プロセス２５６）　、そして展望表示プロセス２１６を用いて 展望コンセプトを表示する。

展望変更プロセス２４４ 図５０に示されるように、本実施例では、典型的なＦｏｃｕｓシステム表示は、 展望カテゴリー１０２に対する利用可能な属性１０１７および属性値１０１８の メニューを含む。一般的に、ユーザ１０１４は、いずれの属性１０１７に対して も新しい属性値１０１８を選択することにより展望１３０を変更することができ る。本Ｆｏｃｕｓシステムにおいて、もし新しい展望１３０が直接展望変更プロ セス２５０を用いて選択されたならば、該Ｆｏｃｕｓシステムは、サーチ法プロ セス２１０と等価なプロセス（コンセプト再選択プロセス２５６）を用いて新し い展望コンセプト１４６をサーチし、展望表示プロセス２１６を用いてその展望 コンセプト１４６を表示する。

展望表示形態変更プロセス２３８ 本実施例において、ＰＯＣＬＩＳシステム表示は、典型的にはユーザに表示形態 １０８２を変更させるためのメニュー選択を含む。

表示形態１０８２の一つのタイプは、一つの展望コンセプト１４６を一時に見る ことができる形態であってもよい。別の表示形態１０８２は、一つ以上の展望コ ンセプト１４６を一時に見ることができる形態であってもよい。現在の表示形態 １０８２が一つの展望コンセプトの表示のための形態であったとしても、ユーザ １０１４は、一つ以上の展望コンセプト１４６を同時に見るように選択を行うこ とができる。好適なシステムにふいて、もしこの選択が行われたならば、現在の 展望コンセプトに対するポインタは、グローバルに可変の一時性をもってストア され、一つのアイテムとして考慮される。

次いで、ユーザは典型的には、図５０に示されるような標準のメニューを与えら れて、展望カテゴリー１０２、展望タイプ１１２および展望１３０を変更する。

一般的には、ユーザは、所望のメニューを用いて展望を変更するための選択権を 持っている。関連性のある第２の展望コンセプ）　１４６が表示されると、その 好適なシステムのユーザ１０１４は、その第２の展望コンセプト１４６が関連の あることを指示することができ、それに対するポインタは、グローバルに可変の 値をもってダイナミックにストアされる。本プロセスは、全ての展望１３０が選 択されるまで継続する。一般的には、その後で適当な展望コンセプトが２コンセ プト表示プロセス２１８を用いて同時に表示されるであろう。

もしマルチプル表示が行われているならば、ユーザは、単にマルチプル表示上の アイテムを選択し、展望表示プロセス２１６を実施することにより、一つの表示 フォーマットを用いて当該アイテムを見るように好適に選択することができる。

ダイナミック・イメージ・スキャナに対する総括的記述およびデータ構成 好適なダイナミック・イメージ・スキャナシステムは、イメージ・コンセプト６ ０４（図５３参照）のグラフィック表示６１６を操作することにより複数のイメ ージ・コンセプト６０４を通してユーザを誘導する。本ダイナミック・イメージ ・スキャナシステムはダイナミックである。すなわち、ユーザの情報の拾い読み と同時発生的に、ユーザは情報のグラフィック表示を操作し、そしてシステムは 、これらのグラフィック変化を用いてシステム内で情報を再構成し、この再構成 されたデータをユーザが見ることができるように呈示する。例えば、「椅子」に 興味を持っているユーザは、「標準の椅子」のグラフィック表示６１Ｇを呈示さ れる。ユーザは、より幅の広い椅子を指示するようにそのイメージをグラフィッ クに操作する。好適なダイナミック・イメージ・スキャナシステムは、その操作 を理解し、それを用いて、新しいグラフィック表示６１６にマツチングする椅子 に関する情報１８４をアクセスする。

多分、その新しい椅子はラブシート（ｌｏｖｅ　５ｅａｔ）であるかも知れない 。好適な実施例では、ダイナミック・イメージ・スキャナシステムは、グラフィ ック表示６１６の変化を理解し、その理解した内容を用いて、新しいグラフィッ ク表示６１６にマツチングするイメージ・コンセプト６０４に関する情報１８４ をアクセスする。

イメージ・コンセプト６０４（図５３参照）に対する好適なデータ構成は、名前 ６０６、ユーザ１０１４によって操作されるグラフィック表示６１６の成る部分 を表す副要素６０７（ｒ椅子」の例では、副要素６０７は「高さ」と「幅」を含 んでいてもよい）、副要素６０７に対する値６０８．６１０、イメージ・コンセ プト６０４のグラフィック表示６１６に対するポインタ６１２、および、イメー ジ・コンセプト６０４に関して利用可能な他の情報６１４に関する情報１８４を 含む。例えば、他の情報６１４は、価格、アイテムの絵の位置、および該アイテ ムのための典型的な使用法に関する情報を含む。

本実施例においてイメージ・コンセプト６０４は、典型的には図５４に例示され るように知識ベース５５６内に組み込まれている。階層構造５５８の上位は、典 型的には「椅子」のような一般的な論題を描写するイメージ・コンセブ）　６０ ４を含み、５６４や５６６のような葉の部分はその一般的な論題の範鴫に属する 特定のイメージ・コンセプト６０４である。いかなる特定の時点においても、好 適な実施例では、一つのイメージ・コンセプト６０４は枢軸のイメージ・コンセ プト５７２（図５５参照）となるように選定される。好適には、枢軸のイメージ ・コンセプト５７２に関して利用可能な幾つかの情報１８４の断片がある。例え ば、好適な実施例の副要素６０７は、ポテンシャル値５９０、変化するグラフィ ック表示６１６の要素（変更要素５９２）、および、グラフィックに要素を変更 するのに使用される方法（変更方法５９４）に関する情報を含む。

好適なダイナミック・イメージ・スキャナシステムにおいて、副要素６０７に対 する個々の値５９０は、その値の定＠６００とそれに関連するコンセプ）６０２ （図５６参照）に関する情報を含む。好適な実施例において、定義６００は、値 ５９０に対するカテゴリーに含まれる値もしくはアイテムの範囲の指示を与える のに用いられる。例えば、「通常の高さ」は、表示スクリーン上に２閣から４１ ＩＩ１１に亘る高さを含む。しかし、どのようなタイプの定義６００でも含むこ とができる（それは数である必要はない）。関連コンセント６０２は、好適な実 施例では選択的である。もし所望ならば、それは、値５９０に対応する定義６０ ０に属するイメージ・コンセント６０４に対するポインタを含む。例えば、「高 い高さ」は、関連コンセント「高い椅子」および「カウンタシート」を含む。好 適な実施例ではイメージ・コンセント６０４に対するデータ構成は副要素６０７ に対する値６０８．６１０を含んでいるので、この情報は、値５９０のデータ構 成に分離してストアする必要はない。しかし、稼働中のシステムの応答速度を増 大させるために、そのようにすることを選択してもよい。

動画像走査処理の説明 好ましい実施例では主要な仕事は画像−コンセプト６０４０図表示６１６を形成 し記憶することを必要とする。この仕事が一旦完成すると、好ましい動画像走査 器システムはＩＯＮシステムに対して上記されさらに図２で説明される同一の一 般処理（コンセント制約処理１６８、カテゴリ組織処理１７２、コンセント表示 処理１７４およびナビゲーション処理１７６）に続く。

しかしながら、好ましい動画像走査器システムでは、これらの処理は図表示に従 ってコンセントを組織するために特殊化されている。好ましい実施例では、これ らの処理は提供される画像−コンセプト６４００画像−提供リストを形成すべく さらに中枢画像−コンセント５７２を選択するために使用される画像−コンセン ト制約処理６０３、画像−コンセント６０４の図表示間の関係に基づき画像−コ ンセント６０４間の組紐を形成するために使用される画像組織処理６０５、中枢 画像−コンセント６０４およびその図表示６１６がユーザに表示される画像提供 処理６０９、およびユーザが新画像−コンセント６０４に接近するために図表示 ６１６を操作することを認めることによって、ユーザに画像−コンセント６０４ を介してナビゲーション技術を提供するために用いられるナビゲーション画像処 理６１１を含む。

中枢画像−コンセント５７２の初期準備前に示したように、好ましいシステムが 設けられたことによって、中枢画像−コンセント５７２は下位−要素６０７の情 報を記憶され、下位−要素６０７は値５９０、変更−要素５９２および変更一方 法５９４の情報を含み、さらに値５９０は定義６００の情報を含む。好ましい実 施例では、この情報はシステム開発者によって動画像走査器システムへ入力され なければならない。図５８は必要とされる処理を説明する。

好ましい第１ステツプ（図表示処理６１８）では、画像−コンセント６０４用 用いて形成されかつ記憶される。好ましくは、第２ステツプは図表示６１６につ きユーザによって操作されうる一連の下位−要素６０７への分解（分解処理６２ ２）である。典形的には、このステップは画像−コンセント６０４およびコンセ ントとして重要であり、操作も容易である画像−コンセント６０４の一部の知識 を要求する。典形的には、システム開発者が図表示６１６の下位−要素６０７に 札をつけるので使用される特定図インタフェースはシステム開発者およびシステ ム間の相互作用性を書き取らせるであろう。好ましい最終ステップは、ユーザが 特定の関連にある下位−要素にする変化を含む下位−要素６２８についての許容 変化のリストを形成するために使用される許容変化処理６２６である。好ましく は、これはユーザによって作られる操作性についての情報（変更−要素５９２に 記憶される）およびユーザがこのような変化にすることを認める方法（好ましく は変更一方法５９４に記憶されている）を含む。任意の標準図操作技術は許容変 化処理６２６で利用されるであろう。

画像コンセント制約処理６０３ 図９は好ましい画像制約処理６０３を説明する。好ましい第１ステツプはユーザ （ユーザ選択中枢処理６３０）またはシステムが地図作成知識および選択をする 特定の関連を用いるシステム（システム選択中枢処理６３２）のいずれか一方に よる中枢画像５７２の選択である。好ましい動画像走査器システムにおいて、中 枢画像−コンセント６０４は図で表示されうる実際の世界中にある物に対応する 。好ましくはユーザは動画像表示器システム授業時間を実際の世界中にある物に 直接に要求する。例えば、ユーザが活動を終えると、全ての有益なアクティビテ ィを示すメニューが与えられる。このメニューは動画像走査器システムに対して 一または二辺上の呼び出しを任意に含む。動画像走査器システムは各動画像走査 器システム知識ベース５５６内のへラドノードを選択することによって選択リス トを形成してもよい。

システム自身は動画像走査器システムに呼出しをしてもよい。例えば、もし、個 人指導期間の中間で、２つの自動車の屋根の曲率量の相違について質問を抜かす と、個人指導システムは「自動車」につき動画像走査器システムを呼出すことが できさらにユーザが自動車の相違を量的に調査することをめることができる。動 的画像走査器システムがいつ呼出されるか、さらには呼出されるべきかを示す一 セットの規則（提供モード選択参照）が好まくは存在しさらには潜在性中枢画像 −コンセント５７２のリストが存在する。潜在性中枢画像−コンセント５７２の 規則およびリストは典形的には動画像走査器システムに呼出しをするべきか否か を決定するのに助言をめられてもよい。

中枢画像−コンセント５７２の選択後、好ましい次のステップは図関係を中枢画 像コンセント５７２に提供する関係コンセントのリストを形成する関係画像処理 ６３６である。典形的には中枢画像−コンセント５７２は知識ベース５５６のト ップ（図５４参照）であり、リストは５６４．　５６６および５６８のように木 の葉を集めることによって形成されてもよい。もし中枢画像−コンセント５７２ が知識ベース５５６の木の葉であるなら、好ましい関係画像処理は中枢画像−コ ンセント５７２である葉を除いた全ての葉を含めるべきである。

好ましいシステムでは、次のステップはリスト制約処理６３８であり、この間に 画像−提供リストはユーザモデル１０８０に合わない画像−コンセプト６０４を 画像−コンセプト６４０の画像提供リスト用候補から除去することによって形成 される。もし、ユーザモデル１０８０がなければ、このステップは除外されても よい。モデルは、存在すれば、候補を閉じこめるべく使用されてもよい。例えば 、ユーザ１０１４が「フォード（Ｆｏｒｄｓ）　Ｊを学習した個人指導から、も し動画像走査器システムが呼出されるならば、［フォード（Ｆｏｒｄｓ）　Ｊで ない画像−コンセプト６０４を除外することは好ましいかもしれない。しばしば 、このことは知識ベース５５６を調べることによってなされてもよい。いすの例 では「大人のいす」は子供５６２から流出す葉のみを選択することによって除外 されてもよい。好ましい実施例では、画像−コンセプト６４０の画像−提供リス トはリスト制約処理６３８の結果として形成される。

画像組織処理６０５ 好ましい画像組織処理６０５の目的は画像概念図表示６１６間の関係に基づき画 像−コンセプト６４０の画像−提供リストを組織することである。好ましい処理 は図６０で説明される。好ましい実施例は、組織のベースは各画像−コンセプト ６０４の値につき下位−要素６０７との比較である。好ましくは、処理入力は中 枢画像−コンセプト５７２を具備しさらに第１ステツプは中枢−コンセプト５７ ２下位−要素６０７（下位−要素近接処理６４２）のリストを形成することであ る。上に示したように、下位−要素６０７は中枢画像−コンセプト５７２用デー タ構造に好ましく記憶される。したがって、好ましい実施例では、下位−要素６ ０７は直接的に接近されうる。

好ましい実施例の次ステツプは下位−要素組織処理６４４であり、この間に画像 −コンセプト６４６の下位−リストは各下位−要素６０７のために形成され、下 位−リストは中枢−コンセプト下位−要素に関係する画像コンセプトを含み；こ の処理では、下位−リストの各構成要素は、下位−要素６０７用の同一値５９０ を有する。好ましい実施例につきこのステップの目的はナビゲーション中のサー チ時間を減少させることである。上記に示したように、システム開発者は値５９ ０データ構造の関係−コンセプトスロット６０２に関係画像−コンセプトを記憶 するように選択してもよい。もし、該以前の記憶が実行されたならば、下位リス トは関係−コンセプトスロット６０２から関係コンセプトに簡単に接近すること によってさらに画像−コンセプト６４０の画像−提供リストにない画像−コンセ プトを除外することによって形成されつる。もし、以前の記憶がなかったら、下 位−リストは画像−コンセント６０４データ構造から下位−要素６０７値５９０ に接近することによって構成されてもよい。

画像提供処理６０９ 好ましい画像提供処理６０９中、中枢画像−コンセプト５７２および図表示６１ ６はユーザに表示される。好ましい処理は図６１に説明される。表示中枢画像− コンセプト処理は画像−コンセプト６０４をユーザに典形的に表示する。表示特 性には大きな柔軟性がある。例えば、名称６０６は単独で表示されてもよく又は 他−情報スロワ）　６１４に記憶されている情報は表示されてもよい。情報のあ るものは付加情報に設けられた接近を用いて表示されてもよく又は全ての情報は 同時に表示されてもよい。典形的には、このことは他−情報スロット６１４に記 憶される情報の特性に大部分依存する。

画像−コンセプト６０４図表示６１６は表示中枢画像−コンセプト図表示処理６ ５０中に表示される。上に示したように、好ましい実施例では、図表示６１６は 画像−コンセプト６０４とともに記憶されさらに直接的に接近されてもよい。任 意の標準図システムは図表示６１６を表示すべく使用されてもよい。

ナビゲーション画像処理６１１ 好ましいナビゲーション画像処理６１１は図６２に説明される。

好ましい実施例では、図表示６１６（操作処理６５２）を操作することによって ユーザは中枢−コンセプトの下位−要素を操作することを許可され、下位−要素 の操作を組み込む中枢−コンセプトの一時図表示は初期図表示６１６の変化から 形成され（一時表示処理６５４）、操作下位−要素６０７用画像−コンセプト６ ０４の下位−リストは接近され（中央検索処理（６５６）　、一時図表示及び下 位−リストの各構成要素の図表示間の類似に基づく画像−コンセプトの下位−リ スト構成要素の順位リストは形成され（優先処理６５８）、さらに順位リストの 最高順位にある画像−コンセプトは選択され、新中枢画像−コンセプトにつくら れさらに表示される　（選択新画像処理６６０）。

好ましい実施例の第１ステツプは操作処理６５２であり、その間にユーザは選択 を与えられて、中枢画像−コンセプト５７２の下位−要素を表示中に操作する。

上記したように、好ましいシステムが設けられることによって、中枢画像−コン セプト５７２は下位−要素６０７の知識を有し、さらに各下位−要素６０７に対 して、変化する図表示６１６の要素（変更−要素５９２）及び操作を可能にする 方法（変更−要素５９４）についての情報が存する。この情報が有効であると、 ユーザはマウス、キーボード又はタッチスクリーンを用いて下位−要素６０７を 変更する選択を与えられうる。所望ならば、変更させる要素はどの要素が有効で あるかをユーザにより明らかにするために目立たせられてもよい。

好ましい実施例では操作処理６５２に続き、一時図表示６１６は一時表示処理６ ５４を用いて構成される。典形的に、好ましい処理のこの部分を案内するアルゴ リズムは変更一方法５９４に記憶される情報に含まれる。好ましい実施例の出力 は操作変化を組み込みさらに表示される図表示６１６ｍびに操作された下位−要 素６０７及び変化の程度の指示である。例えば、［高（ｈｅｉｇｈｔ）Ｊがいす の「脚１」の長さを２１１ＩＩ１１の長さに増加することによって変更されたと の指示がありうる。所望ならば、変更一方法５９４に記憶されるアルゴリズムは 「脚１」および結果として例えば「脚２．３および４」として変更される他の要 素の双方への変化を一時図表表示６１６に含む。

好ましいシステムでは、次ステツプはコンセプト検索処理６５６である。処理中 、一時図表示６１６において下位−要素６０７用値５９０を決定すべく変更され た下位−要素６０７用定義６００を用いて、なされた操作は分類される。例えば 、新「脚長さ」に基づく「高」が「通常」、「短い」又は「高い」かが決定され るであろう。好ましくは、新値５９０が一旦選択されたら、下位−要素６１６の 同一値５９０を有する画像−コンセット６０４は検索される。前記したように、 好ましい実施例では、それらはランタイム前又は画像組織処理６０５中のいずれ かに値５９０データ構造とともに記憶されたであろう。

一時図表示６１６及びコンセット検索処理６５６に集められた各画像−コンセプ ト６０４用図表示６１６間の類似に基づいく好ましい優先処理６５８間にコンセ ット検索処理６５６に集められる画像−コンセット６０４は優先づけられる。好 ましくは、含まれる下位−要素６０７及び各下位−要素６０７用値５９０を示す 全図表示６１６（一時図表示６１６を含む）に対し有効な情報１８４がある。好 ましい実施例では、優先処理は最近接隣接システムで説明されるものに類似する ；すなわち特性１０１７　（下位−要素６０７）に基づく類似の定義及び特性値 １０１８　（値５９０）は画像−コンセット６０４のリストを優先化するために 記憶されかつ使用される。

好ましい実施例の最終ステップでは最高優先順位で画像−コンセット６０４に接 近しさらに新中枢画像−コンセプト５７２にし、画像提供プロセス６０９を用い て表示することによって新画像処理６６０中に新画像−コンセット６４０が選択 される。

Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓに対する一般的説明及びデータ構造好ましい Ｌｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎｓシステムは、ユーザが等式の数値及び図双方 の表示を調べ、等式の形、値又は単位を変えて等式を操作し、さらに等式の部分 間及び好ましいＳＮεＴＳシステムにような他システムで有効であるコンセット １０１６間の関係を調べることを許可する。Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ システム用典形ユーザ表示１共形２は図６３に説明される。図にみられるように 、ユーザは図表示８３２、数値表示８２６、用語表示８２４および単位表示８２ ８への接近をもつ。

Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシステムの現在実施例を支持するべく使用さ れる一般Ｌｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎｓシステムデータ構造８３３は図６４ に説明される。好ましい実施例では、等式構造８３４はポアズイユの法則のよう に有益である特定式のポインタを保持する。好ましくは用語４３６のセットがあ り、それらのあるものは「ｐｉ」のような不変用語であり、それらの他のものは ［流量（ＦＬＵ％１）」のような可変用語である。共形的には、特定式８３４及 び用語４３６は現在の実施例ではそれ自身のデータ構造を有する。

典形式データ構造４４５は図６５に説明される。好ましい実施例では、等式８３ ４は名称スロワ）４４６、全用語４３６を保持する用語スロワ）４６２、各用語 ４３６用典形値を保持する共形値スロッ）４６４、及び式８３４の左手側に共通 に用語４３６を保持するｔｅｒｍ−ｉｎ−１ｈｓスロツト４６０を有する。現在 の実施例では、等式８３４の異なる配置としてｐｒｉｎｔａｂｌｅ　４５６及び ｃａｍｐｕｔａｂ１ｅ４５８形態を保持するＰＯ３Ｓ−ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ｓ−ｐａ　ｉｒｓス０　”）ト４５４がある；例えばもし用語ｒｒＪが左手側に あるかよりももし用語「流量」が左手側にあるならば異なる配置にあるであろう 。好ましい実施例ではこの表示の目的は等式８３４の形の操作を許容することで あり、記号表示された操作を実行することを禁止する。もし記号表示された操作 が所望されると、スロット４５４は除外されるであろう。好ましい実施例ではｃ ｕｒｒ−ａｒｒａｎｇｅＩｌｌｅｎｔ−ｐａ　ｉｒスロット４４８は等式８３４ のｃｕｒｒｅｎｔ　ｐｒｉｎ−ｔａｂｌｅ　４５０及びｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ　 ４５２の形を記憶する。

共形用語データ構造４３７は図６６に説明される。好ましい実施例では、典形と してｎａｍｅスロッ）４６６、用語４３６の現在値を保持するためのｃｕｒｒ− ｖａｌスロッ）４６８、用語４３６の構造上記述を保持するｄｅｓｃｒｉｐｔｉ ｖｅ　ｔｅｘｔスロット４７０、共形的最大及び最小値を保持するためのｍａｘ 　ｖａｌスロット４７６及び…１ｎｖａｌ１ｎｖａｌスロワト４８０である全単 位を保持するためのｐｏｓｓｉｂｌｅ　ｕｎｉｔｓ、並びに用語４３６に関する コンセプ目０１６についての情報を保持する関係コンセット４８４スロットがあ る。

好ましい実施例では２セツトの単位すなわち全ての計算（現在の値がスロット内 部値４７４に記憶されている）に有用である内部単位（スロッ目７２）、及びユ ーザへの提供として使用される物理的単位（スロット４７８）がある。これらの 二つの表示の目的はユーザが内部計算の一致性を強制しつつ、異なる単位を用い て式８３４がどのような様子にあるかを参照することを可能にすることである。

しＩＶＩＮＧ　Ｅ（ＩＵＡＴＩＯＮ処理）説明好ましいＬｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａ ｔｉｏｎｓシステムはＩＯＮシステムのために前述された同一処理のいつかに続 きさらに図２（コンセット制約処理１６８、コンセット表示処理１７４　′Ｊ３ よびナビゲーション処理１７６）で説明される。

しかしながら、好ましいｌｊｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎｓシステムでは、これ らの処理は等式を組織および表示等式につき特殊化されている。好ましい実施例 では式は選択されさらに等式に関するコンセットは等式制約処理４９１中に等式 の操作可能な図表示へ組織化され、等式８３４は等式表示処理４９３中にユーザ へ表示されさらに等式ナビゲーション処理４９５（参照図６７）中に変更されて もよい。

等式制約処理４９１ 好ましい等式制約処理４９１の目的はユーザに提供されるべく等式を選択しさら に等式に関係するコンセットを等式の操作可能な図表示へ組織化することである 。好ましい式制約処理４９１の要素は図６８に説明される；これらはリストがシ ステムに有効である等式を含む有効等式リスト、等式及びコンセプト間の関係を 決定するために使用される式−コンセット関係処理４８７、及び表示されるよう に式を選択するために使用される等式選択処理４８９を形成するべく使用される 有効式処理４８６を含む。等式−コンセット関係処理４８７は関係決定処理４８ ８及び関係型処理４９０（参照図６９）にさらに分離される。

等式選択処理４８９は現在コンセット処理４９２、等式制約処理４９４、ユーザ 等式選択処理４９８及びシステム等式選択処理５００にさらに分離される。これ らの処理は図６９に説明されさらに下記に記述されるであろう。

好ましい等式制約処理４９１の目的は有効等式８３４のリスト（有効等式処理４ ８６）を形成し、５ＮＢＴＳシステムのような任意の有効システム又はＦｏｃｕ ｓシステム（関係決定処理４８８）における等式８３４及びコンセプ）　１０１ ６間に関係が存在するかを決定し、明らかにされている任意の等式−コンセプト 関係に対する関係型（関係型処理４９０）を決定し、現在関係（現在コンセプト 処理４９２）において有効である現在コンセプ）　１０１６のリストを形成し、 現在に有効なコンセプトに関係する関係等式４９６のリストを形成しく等式制約 処理４９４）、さらにユーザ（ユーザ等式選択処理４９８）又はＬｉｖｉｎｇ　 Ｂｑｕａｔｉｏｎシステム（システム等式選択処理５００）のいずれかが等式５ １０を関係等式４９６のリストから選択することをることであり、この目的では 、該システムは特定関係を選択させるために使用するであろう。

好適な第１のステップは利用可能な等式５１２（システムに利用可能な等式）の リストを発生するために利用可能等式プロセス４８６を使用することであり、こ れは図６４に示された等式８３４の階層における子を集めることで達成される（ 図中、ボアズイユの法則４４４と血管抵抗４４５が利用可能等式プロセス４８６ で集められる子の例である）。次の好適なステップは利用可能等式５１２のリス トについて等式とコンセプトの関係を決定することである。以前に指通したよう に、好適には等式８３４内の項４３６の様な情報を含む等式８３４に対するデー タ構造が存在し、好適には項４３６の関連コンセプト４８４を示す項４３６に対 するデータ構造が存在する（図６５および図６６参照）。

好適な具体例において等式とコンセプトの関係を決定する１つの方法は、等式８ ３４からその項４３６および項に関連するコンセプトへのリンクをたどることに よって行なわれる。図示されていないが、等式８３４と１組のコンセプ）　１０ １６との間の関係を等式データ構造内に記憶することも可能である。等式とコン セプトの関係の性質を指示することも可能である。

例えば、ボアズイユの法則は５ＮＢＴＳシステム内のいくつかのコンセプト１０ １６と、およびＦｏｃｕｓシステム内のいくつかの付加的なコンセプトと関連す ることを指示することができる。

この種の情報は関係型プロセス４９０を使用して検索することができ、他のいく つかのシステムにおいて等式８３４とコンセプ）　Ｌ０１６の間の可能な相互作 用の性質を決定するために使用することができる。ここで、すべての関係はＬｉ ｖｉｎｇ　Ｂｑｕａ−ｔｉｏｎｓと５ＮＥＴＳの取り合わせに関するものである こと、すなわちすべての関連するコンセプト１０１６は５ＮＢＴＳシステムから のものであることを仮定する。

好適な具体例において、等式の限定および選択における次のステップは現コンセ プトプロセス４９２を使用して着目する現コンセプト５１４を決定することであ る。このステップの目的は現在の環境において利用可能なコンセプ）　１０１６ のリストを発生することである。例えば、Ｌｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎｓシ ステムは５ｐａｃｅ　Ｅｘｐｌｏｒｅｒシステムから呼び出される。好適な５ｐ ａｃｅＥｘｐｌｏｒｅｒシステムにおいて、現在アクティブであるすべての次元 化されたコンセプトのリストを保持するデータ構造が存在する。他の例において 、Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシステムは好適なＦｏｃｕｓシステムから 呼び出される。同様に、現在の遠近的コンセプトを保持するデータ構造が存在す る。どちらの場合においても、好適なＬｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシステ ムは適切なリストにアクセスすることができ、着目する現コンセプト５１４のリ ストを発生するためにそれを使用する。そして、等式限定プロセス４９４は着目 する現コンセプト５１４のリスト内のどのコンセブｌ−１０１６が利用可能等式 ５１２のリスト内の等式８３４に関連するコンセプトに一致するかを決定するた めに使用することができる。好適な具体例において一致が見い出されたとき、適 切な等式８３４は関連等式４９６のリストに加えられる。

代表的には、関連等式のリスト４９６内には１つ以上の等式が存在し、その１つ を表示のために選択するためにプロセスが使用される。１つのオプションは可能 な等式のメニューから直接着目すべき等式をユーザに選択させることである。好 適な具体例において、このプロセスはユーザによる等式選択プロセス４９８にお いて行なわれる。好適な具体例における他のオプションはシステムによる等式選 択のプロセス５００を使用して好適なＬｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎｓシステ ムに選択させることである。この好適なプロセスにおける第１のステップは、最 も最近にシステムまたはユーザが取り扱ったコンセプトを選択する注意コンセプ ト選択プロセス５０２を使用して注意コンセプト５１６となるコンセプト１０１ ６を着目する現コンセプト５１４のリストから選び出すことである。現コンセプ トプロセス４９２におけると同様にこのプロセスはＬｉｖｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉ ｏｎｓシステムが５ｐａｃｅ　Ｂｘｐｌｏｒｅｒシステムの様な他のシステムか ら呼び出されたときに実行される。

どのシステムが呼び出したかによって、異なるプロセスがコンセプ）　１０１６ を選択するために使用される。例えば、呼び出しが５ｐａｃｅ　Ｅｘｐｌｏｒｅ ｒシステムからなされたならば、現在の中央のコンセプトが注意コンセプト５１ ６であるとして選択される。呼び出しがＮｅａｒｅｓｔ　Ｎｅｉｇｈｂｏｒシス テムからなされたならば、現在の先頭のコンセプトが注意コンセプト５１６であ るとして選択される。一連の汀−ｔｈｅｎステートメントがプロセス５０２内に 組み込まれ、特定のシステム配列においてｌｉｖｉｎｇＥｑｕａｔｉｏｎｓシス テムの呼び出し行なっているシステムを取り扱う。

注意コンセプト５１６が選択されたら、好適な具体例は等式リスト限定プロセス ５０４を使用して関連等式４９６のリストを限定するために注意コンセプト５１ ６を使用する。この好適な具体例にふいて、関連等式のリスト４９６内で注意コ ンセプト５１６と関連を持たない等式が関連等式４９６のリストから除かれる。

前述したように、コンセプ）　１０１６と等式８３４の間の関係は好適なＬｉｖ ｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシステムデータ構造内に記憶されこの目的のために アクセスされることができる。

好適な具体例における次のステップは優先度付等式リストプロセス５０６を使用 して関連等式のリスト４９６に残った等式に優先度を付与することである。この 好適なプロセスにより、優先度付等式リストは注意コンセプトとの関係を使用し て限定等式リスト内の等式を評価することによって発生される。

このステップを達成する１つの方法は関連コンセプトのスロット４８４（図６６ ）　内にコンセプト１０１６とプロセス５０６にふいてアクセスされ得る等式と の関係の親密さを示す指標を記憶することである。すべての関係を等しく考慮し 、関連等式のリスト４９６の中からランダムに等式を選択することも可能である 。優先度付与がなされたら、最後の好適なステップは最終等式選択プロセス５０ ８を使用してどの等式５１０が最大の優先度の評価値を有するかを決定すること によって等式５１０を選択することである。

等式表示プロセス４９３ Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシステムのための代表的なユーザディスプレ イ１０１２が図６３に、好適なプロセスの図が図７０に示されている。好適な具 体例において、式８３４の項は項表示プロセス５１８を使用して図６３の部分８ ２４に示されるように表示され、項の間の関係は項関係表示プロセス５２０を使 用して表示される。前述したように、この具体例において項４３６は等式８３４ とともに記憶され項表示プロセス５１８を使用して表示の目的のためにアクセス され得る。項４３６の配置は項関係表示プロセス５２０を使用して種々の表示形 式のための種々の項４３６の位置に関する情報１８４を好適に保持するｐｏｓｓ −ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ−ｐａｉｒｓのスロット４５４（図６５）からアクセ スされ得る。

好適な具体例において、項４３６・の配置に関する情報は項を表示するに充分で ある。代表的には、項４３６の値もまた値表示プロセス５２２を使用して表示さ れる。成る場合において、代表値を表示することが要求される。好適な具体例に おいて、代表値プロセス５２４は代表値のリストを発生すべく等式８３４に対す る代表値スロット４６４をアクセスするために使用される。他のオプションは関 連値プロセス５２６を使用してＬｉｖｉｎｇＥｑｕａｔｉｏｎシステムを呼び出 したシステムに関連する値を選択することである。このオプションを使用するこ とにより、注意コンセプト５１６は注意コンセプト５１６に対応する値が存在す るか否かを決定すべく試される。例えば、“高血圧”コンセプトは高血圧の状態 において圧力が一般に約ｘｍｍ／Ｈｇであることを示す“圧力”の値と関連付け られる。この場合においてその値はいｗｉｎｇ　Ｂｑｕａｔｉｏｎシステムによ って使用される。

好適な具体例において、等式データ構造（図６５）に記憶される関連値が存在す るか否かを決定することは値選択プロセス５２８に適してふり、もし存在しなけ れば初期表示として代表値４６４を使用する。

図６３の部分８２８に示されるように、単位がユーザに表示される。好適な具体 例において、単位表示プロセス５３０は各項４３６についての物理単位（ｐｈｙ ｓｉｃａｉ　ｕｎｉｔｓ）のスロット４７８をチェックし、ユーザが現在着目し ている表示単位のためにこの情報を使用する。

ユーザは好適には項４３６の定義の内容を問い合わせることができる。もしその ような要求がなされたら、定義表示プロセス５３２は項４３６についての記述文 （ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ　ｔｅｘｔ）のスロット４７０をアクセスしてその項 の定義に相当する文を表示する。

好適な等式表示モードプロセス５３５は等式８３４を表示するために使用される 。好適な具体例にふいて値表示プロセス５２２によって発生された項の値は数字 表示プロセス５３４を使用して数値的にも、図表表示プロセス５３６を使用して 図表的にも表示される。いずれの場合においても、好適なシステムは値が値表示 プロセス５２２から利用可能であり表示形式が等式８３４のｐｏｓｓ−ａｒｒａ ｎｇｅｍｅｎｔ−ｐａｉｒｓのスロット４５４から利用可能であるように実現さ れる。最も標準的な図表表示パッケージが図６３の部分８２６オよび８３２に見 られる値を表示するために使用可能である。

等式案内プロセス４９５ 好適な具体例において、等式案内プロセス４９５の目的は、ユーザが等式の値の 項、単位または形式を変更することによって等式８３４を操作することを可能に することである。等式案内プロセス４９５は図７１に示されている。好適な値変 更プロセス５４０はユーザが図表または数値の形式のいずれかにおける項の値を 操作することによって新たな項の値を選択することを可能にする。好適な具体例 における値変更プロセス５４０を使用することにより、ユーザには表示の部分８ ２６における項４３６を選択するか表示の部分８３２における項を選択するかの いずれかによって（図６３参照）、値を変更するオプションが与えられる。好適 な具体例において、部分８３２が選択されたならば、ユーザはマウスまたはキー ボードを使用して項４３Ｇの棒グラフを望むように上下に動かすことができ、部 分８２６が選択されたならば、ユーザはキーボードから新たな値を入力するよう にめられる。いずれの場合においても好適な具体例において、上限値以上または 下限値以下（図６６参照）の値が選択されたら警告が発せられる。新たな項の値 の選択に続いて、Ｌｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓの好適なシステムは値指示 構成プロセス５４６と図６５からの適切な計算可能フオームとを使用して残りの 項の値を調節する。

現システムにおける案内の第２の方法は、単位を変更することによって行なわれ る。ユーザが新たな単位を使用したいという要求を出したならば好適な単位変更 プロセス５４２は図６６から可能な単位４８２をアクセスし、それらをユーザに 提示して選択をめる。次の好適なステップは、数値変換テーブルを用いて新たな 単位について項の値が調節される値単位変更プロセス５４８である。現具体例に おける次のステップは、残りの単位が新たな単位と調和するように調節される単 位再構成プロセス５２２である。このステップは場面によって必要とされる場合 とされない場合とがある。例えば成る場面においてユーザは入り混じった単位を 使用することを希望するであろう。好適なＬｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎｓシ ステムはこの柔軟性を許容している。実際、現システムにおいて、強制的な調和 は要求されてふらず、単位再構成プロセス５２２は選択によりスキップされる。

このことは好適な具体例において可能である。

その理由は、システムの計算は内部単位（ｉｎｔｅｒｎａｌ　ｕｎｉｔｓ）およ び内部値（ｉｎｔｅｒｎａｌ　ｖａｌｕｅｓ）のスロット４７２および４７４に 記憶された単位と項の標準的な組に基いて行なわれ、変換はユーザが好む単位が 表示される前に行なわれる。

案内の第３の好適な方法は等式の形の操作を通して行なわれる。好適なシステム のユーザは形式操作プロセス５４４を使って等式８３４の左辺と右辺を入れ替え ることをめることができる。プロセス５４４は代表的にはすべての利用可能な項 ４３６をアクセスし、左辺に置くべき項４３６をユーザが選択することを可能に する。好適な具体例における次のステップは値形式再構成プロセス５５０を使用 して形式操作の後の項の値の調節を行なうことである。代表的には、プロセス５ ５０はユーザによって選択された形式に調和する形式を見い出すためにｐｏｓｓ −ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ−ｐａ　ｉｒｓのスロット４５４を使用し、表示を再 構成し項の値を再計算するために新たな形式を使用する。現具体例において、そ の後、単位形式再構成プロセス５４４は新たな形式に調和すべく単位を調節する 。

５ＮＢＴＳの概略的説明とデータ構造 好適な５ＮＥＴＳシステムはユーザが意味論的ネッ）１１８０（図７２参照）を 介して創作し、表示し、編集し、記憶し、使用することを可能にし、意味論的ネ ッ）１１８０をＦｏｃｕｓおよび５ｐａｃｅＥｘｐｌｏｒｅｒシステムにおいて 記述される様な可視情報の他の形式と統合させることを可能にする。意味論的ネ ットはコンセプトとそれらの間の関係とを図解的に表示する知識表現であり、コ ンセプトはノードとして表わされ、関係はノード間のリンクとして表わされる。

図７３は代表的な意味論的ネット１１８０の要素１１４７を表わす。代表的な要 素はノード１１４６、リンク型１１４８、リンク１１５０およびインデックス１ １４４を含む。これらの要素の好適な５ＮＢＴ表示１０１２の例が図７４に示さ れる。好適な５ＮＥＴシステムはリンク１１４０および１１４２の様なリンクで 接続された火事１１３８の様なノードを含む。代表的には１１４０の様なリンク は“必要条件である”の様な特定のリンク型１１４８である。示された表示を説 明すると、火事は電気的ショートおよび雷によって引き起こされ、雷は雷雨とい う必要条件を有している。好適な具体例において、インデックス１１４４はリン クの解釈を提供する。

システムの開発者は意味論的ネッ［１８０を組み立て修正するために好適な５Ｎ ＢＴＳシステムを使用することができる。ユーザはコンセブ目０１６相互の関係 を理解するために好適な５ＮＥＴＳシステムの表示を見ることができる。好適な ５ＮＢＴＳシステムは、ユーザが“原因的リンクのみ”または“雷雨に関連する コンセプトのみ”という様に意味論的ネッ）　１１８０の一部を選択的に見るこ とを可能にし、メニューまたは自然言語インターフェースのいずれかによって画 面を要求することを可能とする。好適な具体例において、５ＮＢＴＳシステムは Ｆｏｃｕｓシステムの様な他のシステムから呼び出され、他のシステムを呼び出 すことができる。例えば、図７４の意味論的ネット１１８０を調べている間に、 ユーザはショートと同種の電気的問題を見るために電気的ショートのノード１１ ５２からＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｕｒシステムを呼び出すことを選択する ことができる。

好適なノードデータ構造１１４５が図７５に示されている。好適なスロットであ るｎｏｄｅ−１ａｂｅｌ　１１５４はノード名としてのラベルとラベルを印刷可 能な形式に変換するメソドを保持する。

例えば、ラベルは“電気的ショート”でありメソド゛はラベルを“電気的ショー ト”に変換するものである。好適なスロットである１ｉｎｋｓ−ｎａｓ＋ｅｓ− ａｎｄ−ｖａｌｕｅｓ　１１５６はノードから他のノード１１４６へのリンク１ １５０に関する情報を保持し、知識の形は“必要条件は電流である”という様に “リンク型とポイントされるノード”である。好適なスロットであるｐｏｉｎｔ ｓ−ｔｏ−ｍｅ１１５８は“原因は火事である”という様に他のノードからその ノードへのリンクに関する情報を保持する。好適なスロットであるｓｙｎｏｎｙ ｍｓ　１１６０は意味論的ネット１１８０を介して探索し案内するために使用し つるノードラベルの同義語を保持する。

好適なノードデータ構造はノードとシステムモジュールとの間の関係に関する情 報をも保持しつる。例えば、ノードに関連するＬｉｖｉｎｇ　Ｅｑｕａｔｉｏｎ ｓシステム内の等式（例えばオームの法則）に関する情報を保持する連関等式１ １６２の様なスロットが存在しうる。これらのスロットは５ＮＢＴＳシステムか ら他のシステムへの呼び出しをいついかにして行なうかを決定するために使用さ れる。

好適な具体例において、ノード１１４６は情報を組織化する手助けとなるべく知 識ベース１１４６内に記憶される　（図７６）。例えば、火事に関するほとんど のまたはすべてのノード１１４６を含む“火事知識ベース”と呼ばれる知識ベー ス１１６４が存在する。好適な具体例において、意味論的ネッ）　１１８０は１ つの知識ベース１１６４に含まれる必要はなく、知識ベース１１６４間のリンク も存在しうる。

図７７はｃｏｎｔｒｏｌ−ｓｅｍａｔｉｃ−ｎｅｔｓ　１１６６と呼ばれ、制御 情報を保持する他の好適な５ＮＢＴＳシステムデータ構造を表わす。好適な具体 例において、ｃｕｒｒｅｎｔ−１ｉｎｋｓ　１１６８は定義されたリンク型のリ ストを保持し、ｃｕｒｒｅｎｔ−ｋｂｓ　１１６９は意味論的ネット１１８０に ふいて現在使用されている知識ベースのリストを保持し、ｃｕｒｒｅｎｔ−ｑｕ ｅｒｙ　１１７０はディスプレイ上の現在の図の型に関する情報を保持する。現 具体例において、ユーザはいくつかの異なる方法で意味論的ネッ）　１１８０を 見ることができる。

例えば、ユーザは特定の知識ベースに存在する意味論的ネット１１８０の部分、 或いはノードＸとｙとを結ぶ意味論的ネットの部分を見ることをめることができ る。ｃｕｒｒｅｎｔ−ｑｕｅｒｙ１１７０は好適には現在の画面は知識ベースで ある火事の知識ベース画面であるということを示す“知識ベース火事”といった 現在の画面の型を示す。

好適なスロットであるｆｏｒｍａｔ−ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ　１１７２は意 味論的ネッ）　１１８０が表示されている方法に関する情報を保持する。

好適な具体例において、５ＮＢＴＳは“Ｇｒａｐｈｅｒ”の名称で売られている ゼロックスコーポレーションのソフトウェアの様な任意の標準的なパッケージの 先頭に組み込まれる。図表パッケージは代表的には“森の様な図表”或いは“水 平様式における図表”のような図表化のためのオプションを有している。

その様なオプションが利用可能であるとき、好適なスロットであるｆｏｒｍａｔ −ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ　１１７２は現在使用されているオプションに関す る情報を保持する。

好適なスロットであるｗｏｒｄ−ｍａｔｃｈ−ｒｅｓｔｒ　１ｃｔｅｄ−ｔｏ− ｉｎｄｅｘ　ｉｎｇ１１７４は現在使用されているインデックスに関する情報を 保持する。好適な具体例において、システム開発者は意味論的ネット１１８０へ の高速サーチに使用されるノード１１４６へのインデックスを創り出すオプショ ンを有しており、現在のインデックスはｗｏｒｄ−ｍａｔｃｈ−ｒｅｓｔｒｉｃ ｔｅｄ−ｔｏ−ｉｎｄｅｘｉｎｇ　１１７４に記憶される。

好適なス０７トであるｗｏｒｄ−ｍａｔｃｈ−ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ−ｔｏ−ｋ ｂｓ　１１７６は特定の知識ベース１１６４におけるノードへの限定サーチに使 用され、それは現在のサーチが限定されるべき知識ベース１１６４に関する情報 を保持する。

ＳＮＥ！ＴＳプロセスの説明 好適な５ＮＢＴＳシステムはＩＯＮシステムについて前述され図２に示された同 一の概略プロセスのいくつかのもの（コンセプト表示プロセス１７４および案内 プロセス１７６）に従う。しかしながら、好適な５ＮＢＴＳシステムにおいては 、これらのプロセスは意味論的ネットの組織化ふよび表示のために特殊化される 。好適な５ＮＥＴＳシステムプロセスの主な要素は図７２に示されている。好適 なプロセスにおいて、意味論的ネット１１８０はネット組み立てプロセス１１７ ８を使って生成され、ネット変更プロセス１１８２を使って変更され、ネット表 示プロセス１１８６を使って表示される。ネッ）　１１８０の種々の画面は意味 論的ネットを介して案内するためのネット案内プロセス１１８８を使ってアクセ スされ、他のシステムの呼び出しは外部プロセス呼び出しプロセス１１８４を使 って呼び出され、他のシステムは外部プロセスからの呼び出しプロセス１１９０ を使って意味論的ネットを呼び出し表示する。

ネット組立てプロセス１１７８ 好適なネット組み立てプロセス１１７８は図７８に示される。好適なプロセスに おいて、ユーザは意味論的ネッ）　１１８０に置かれるネットコンセプトのリス トを発生しくコンセプトネット定義プロセス１１９２）　、意味論的ネットにお いて使用されるネット関係（リンク型１１４８）のリストを発生しく関係ネット 定義プロセス１１９４）　、各ネットコンセプトについてのノードを発生しくノ ード定義プロセス１１９６）　、ネット関係のリストにおける関係についてリン ク型１１４８を発生しくリンク型定義プロセス１１９８）　、コンセプト間のリ ンク１１５ｏを完成する　（関係配置プロセス１２００）ことができる。

好適な具体例において、コンセプトは他のシステム内からの意味論的ネッ）　１ １８０への追加のために選択され、コンセプトネット定義プロセス１１９２はこ の目的のために使用される。

例えば、Ｆｏｃｕｓシステムについて多数の遠近的コンセプト１４６（図４５） を既に生成したシステム開発者は意味論的ネット１１８０にいくつかの遠近的コ ンセプト１４６を含ませることを決定する。好適なコンセプトネット定義プロセ ス１１９２は開発者が意味論的ネッ）１１８０に含ませるために多数の遠近的コ ンセプト１４６を選択することを可能にする。好適な具体例において、次に、ノ ード１１４６のデータ構造に必要なスロットが各遠近的コンセプト１４６に追加 され、遠近的コンセプトの名前１４８はそのコンセプトのｎｏｄｅ−１ａｂｅｌ スロツト１１５４に置かれる。好適には、遠近的コンセプト１４６は知識ベース １１６４にあり、知識ベース１１６４がｃｕｒｒｅｎｔ−ｋｂｓスロット１１６ ９に追加される。

意味論的ネッ）　１１８０内に含ませるために他のシステムからのリンク型１１ ４８を選択するため同様なプロセスが続く。例えば、開発者は意味論的ネッ）　 １１８０内にリンク型１１４８を含ませるために図４４に示された様な関係（密 接１３８および中程度に密接）を選択する。好適な関係ネット定義プロセス１１ ９４は選択された関係をリンク型１１４８にし、それらをｃｕｒｒｅｎｔ−１１ ｎｋｓスロツト１１６８に追加する（図７７）。

好適な実施例においては、ノード１１４６とリンクタイプ１１４８は、ノード定 義処理■１９６とリンクタイプ定義処理１１９８を用いてより直接的な仕方で加 えられうる。これらの処理のいくつかは意味ネット表示が利用でき、ノードとリ ンクが加えられるとき表示を更新することを想定する。表示処理はネット表示処 理部において以下に記述される。ここでは表示が存在すると仮定する。好適なノ ード定義処理１１９６に含まれるステップは図７９に示されている。好適な実施 例においては、ユーザが新しいノード１１４６をシステムに加えるという要求を 示すとき、ノード付加処理１２０２は、どのＫｂｓ　１１６４が用いられている かを決定するための電流−Ｋｂｓ　１１６９をチェックし、にｂｓ　１１６４の リストを作り、そしてユーザに新しいノード１１４６が存在するＫｂ　１１６４ を選択するか又は新しいＫｂ　１１６４を名付けることをめることによって意味 ネットにノードを付加する。好適なノード付加処理１２０２の次のステップはユ ーザに新しいノード１１４６がすでにシステム内に存在するかどうかを決定する ためにサーチがなされるべきかどうかを問い合せることである。

好適な選択は、電流知識ベースにサーチを制限するこき、異なる知識ベースにサ ーチを制限すること、特定のインデックス内のノードにサーチを制限するこＬ、 全く制限しないこと、および全くサーチしないことである。次の好適なステップ は新しいノードラベル１１５４に入ることである。

もし“全くサーチしないこと”が選択されなければ、好適なノードチェック処理 １２０４が次いでユーザに付加ノードを意味ネットに加えることを禁止し、該付 加ノードは、新しいノードラベル１１５４がユーザによって示されるサーチ空間 （例えば電流Ｋｂ）に存在するかどうかを知るためにチェックすることによって すでに意味ネット内に存在する。好適には、もしノード１１４６が存在しないな らば、それは選択されたにｂ　１１６４に加えられる。またもしそれが存在する ならば、好適なノード検出処理１２０６は加えられるべきノード１１４６を含む 意味ネッ）　１１８０の部分を検出して表示する。

好適な実施例においては、新しいリンクタイプ１１４８は、ユーザに新しいリン クタイプ１１４８の名を入力することをめ、それを電流リンクスロット１１６８ に加えることによって、リンクタイプ定義処理１１９８を用いて加えられる。

好適な実施例においては、リンク１１５０はノード間に置かれ、それによって２ つの概念の間の関係を定義し、関係配置処理１２００が用いられる。好適な関係 配置処理１２００は図８０に示される。好適には、ユーザが新しいリンク１１５ ０を配置する要求を示すとき、好適なリンク付加処理１２１４は、ユーザに創設 ノード１１４６を選択することをめ（このことは直接に入れられるか又は意味ネ ット表示から選択されうる）。電流リンクタイプ１１４８のメニューを示し、ま たユーザにリンクタイプ１１４８を選択し更にリンクの他端を形成すべきノード を選択することをめることによって、意味ネット内の２つのノードの間に付加リ ンクを配置する。好適なリンクチェック処理１２１６は、選択されたリンクがす でに選択されたノードの間に存在するかどうかを知るためにチェックすることに よって、すでに意味ネット内に存在する２つのノードの間に付加リンクを付加す ることをユーザに対して禁止する。そしてもしリンクが存在しなければ、それは すべての選択されたノード１１４６のデータ構造の中の連鎖情報を更新し、新し い意味ネッ）　１１８０を表示する（ネット表示部参照）。もしそれが存在すれ ば、リンク発見処理１２１８は、加えられるべきリンク１１５ｏを含む意味ネッ ）　１１８０の部分を発見して表示する。

ネット変更処理１１８２ 好適なネット変更処理１１８２は図７９と図８０に示されている。

ネット変更処理１１８２はユーザにノード１１４６、リンクタイプ１１４８およ びリンク１１５０を加えたり削除することおよびノード情報を更新することを許 容する。好適な実施例においては、存在する意味ネット１１８０にノードを加え ることは、ノード付加処理１２０２が、新しいノード１１４６に接続されるべき リンクタイプ１１４８および選択されたリンクタイプ１１４８を経て新しいノー ド１１４６に接続されるべき付加ノード１１４６についての情報をユーザにめる ことによって、意味ネット１１８０内に新しいノード１１４６を配置するために 用いられうろことを除いて、ネット設立処理１１７８で述べたのと同じ処理を伴 う。

好適な実施例においては、ノード１１４６は特定のノード１１４６にノード削除 処理１２０８を作動させることによって意味ネット１１８０から削除されうる。

好適なノード除外処理１２１Ｏはノード１１４６を意味ネット１１８０から削除 し、またノードリンク除去処理１２１２は削除されたノードに予め接続されたリ ンク１１５０を除去し、削除されたノード１１４６に予め接続されたノード１１ ４６内の情報を更新する。

意味ネッ）　１１８０にリンク１１５０を加える処理は関係配置処理１２００で 述べたのと同様である。

意味ネット内の２つのノードの間のリンクを削除することは、好適なリンク削除 処理１２２６を用いて達成することができ、該処理１２２６はユーザに、どの創 設ノード１１４６からリンクが除去されるべきかを問い合わせ、またユーザに除 去されるべきリンクタイプ１１４８を選択することをめ、更に選択されたリンク タイプ１１４８を経て現在第１のノードに接続されているノード１１４６のメニ ューを示すことによってリンクが除去されるべき１個又はそれ以上の指定ノード を選択することをユーザにめる。好適なリンク削除処理１２２６は次いでリンク を除去し、影響をうけたノード１１４６のデータ構成を更新する。

好適な５ＮＢＴＳシステムにおいては、新しいリンクタイプ１１４８はリンクタ イプ付加処理１２２０を用いていつでも意味ネットに加えられることができ、該 処理１２２０は実質的にリンクタイプ定義処理１１９８と等価である。リンクタ イプは好適なリンクタイプ削除処理１２２２を用いて除去されることができ、該 処理１２２２は現在のリンクタイプのメニューを示し、ユーザに除去されるべき リンクタイプを選択することをめる。好適なリンクタイプリンク除去処理１２２ ４は次いで意味ネッ）　１１８０から削除されたリンクタイプのすべてのリンク を除去し、影響をうけたノード１１４６を更新する。

好適な実施例においては、ノードを選択し、また選択のメニューから機能を選ぶ ことによってノード１１４６に作りうるいくつかの変更がある。例えば、好適な ネット変更処理１１８２は、ユーザにノードに対する同義語１１６０を編集し、 ノードラベル１１５４を変化させ、ノードのテキスト表現を調査し、ノードのデ ータ構成を調査し、全体の構成がより明確になるように規模を低下させいくつか のリンクを除去することによってノードを囲む意味ネッ）　１１８０のより抽象 的な表現を調査し、現在のノードの知識ベース１１６４に存在するすべてのノー ドを調査し、現在のノードから生ずるすべてのリンクを除去し、付加し又はおき 換えることを許容する。好適には、データ構成を修正し又は調査することは上述 したデータ構成を用いて直接的に達成されることができ、またリンクを修正する ことは上述したリンク修正コードを用いて達成されることができる。

ネット表示処理１１８６ 好適なネット表示処理１１８６　（図８１）はユーザに、ノード１１４６の表示 （ノード表示処理１２２８）　、リンク１１５０　（リンク表示処理１２３２） 　、Ｊよびリンクタイプ１１４８　（リンクタイプ表示処理１２３０）を含む、 図７４に類似した意味ネット１１８０（ノード部分表示処理１２３４によって制 御されるような）の一部又は全部の表示を提示する。好適なノード表示処理１２ ２８は意味ネットにおけるノードを表示し、リンク表示処理１２３２は意味ネッ トにおけるノード間のリンクを表示し、リンクタイプ表示処理１２３０は意味ネ ットにふける各リンクに対するリンクタイプを表示し、またノード部分表示処理 １２３４は中心ノードと該中心ノードから発するノードとリンクを選択的に表示 する。

好適なノード表示処理１２２８は表示されるべきノード１１４６についての情報 を集める。典型的にはノードの収集は関連する意味ネッ）　１１８０の部分の関 数となる。表示に対する意味ネット１１８０の部分の選択は、ネット航行処理１ １８８についての部分で記述される。一旦部分が選択されたならば、好適なノー ド表示処理１２２８は表示に対するノード１１４６のリストを集めるためにノー ドデータ構成１１４５を通してサーチすることができる。

好適なリンク表示処理１２３２は表示に対するリンク１１５０を集めるために同 じ情報を用いることができる。好適なリンクタイプ表示処理１２３０は表示に対 するリンクのリストをチェックし、どのリンクタイプ１１４８が含まれるかを決 定し、リンクタイプ１１４８をインデックス１１４４内に配置する。好適なノー ド部分表示処理１２３４はノード１１４６、リンク１１５０および表示されるべ きリンクタイプ１１４８について情報を取り、それらを現在使用している特定の グラフパッケージに対して適当な形式に配置し、もしこのような情報が利用しう るならば、どのノード１１４６が表示の中心に置かれるべきかの情報に沿って通 過することができる。

好適な５ＮＥＴＳシステムは“グラファ”（”Ｇｒａｐｈｅｒ″）の名称で発売 されているゼロックスコーポレーションのソフトウェアのような標準のグラフパ ッケージにもとづいて設立されつる。

このようなソフトウェアパッケージはしばしば表示フォーマットに対する選択を 有し、これらは５ＮＥＴＳシステムのユーザに提供されうる。例えば、ノードフ ォントに対する選択、ノード間の分離、格子やフォレスト（ｆｏｒｅｓｔ）のよ うなパターン、および水平および垂直方向のような配向がありうる。好適な５Ｎ ＢＴＳシステムにおいては、ユーザにはまたグラフ表示よりむしろ本文表示を提 供するテーブルフォーマット内の情報を調査するための選択が与えられる。

典型的な表示処理を示すために、“グラファ”（“Ｇｒａｐｈｅｒ”）の名称で 発売されているゼロックスコーポレーションのソフトウェアが１例として使用さ れうる。このソフトウェアによって、”Ｇｒａｐｈｅｒ″システムは次のような 分野を含むノード記録のリストに通される。すなわち表示されるべきラベルであ るノード・１ｄ（ｎｏｄｅ、ｉｄ）　、ノードからのリンクと表示されるリンク の幅Ｌダッシュとともにそれらが付属するノードとを含むトウーノード１ｄ・リ スト（ｔｏｎｏｄｅｌｄ、　１ｉｓｔ）　、ノード・ラベルを表示するために使 用されるフォントであるノード・フォント、ボックスがラベルの周りに含まれる べきかどうかを示すプール変数であるボックス、ボックスを画くために使用され るラインの幅であるボーダー（ｂｏｒｄｅｒ）、表示されるノードの間の距離を 特定するノード・隔離値、およびフォレスト又は格子のようなグラフフォーマッ トの仕様などの分野を含む。

好適な実施例においては、一旦情報が基礎となるグラフパッケージに通されると 、そのパッケージは意味ネット１１８０の適当な部分を表示するために使用され る。例えば上記の“グラファ”（“Ｇｒａｐｈｅｒ”）システムはレイアウトを 決定し、ウィンドウ内にネットを表示する。

ネット航行処理１１８８ 好適なネット航行処理１１８８　（図８２参照）は、ユーザに例えば意味ネッ） 　１１８０の異なった調査を選択することによって意味ネッ）　１１８０を通し て拾い読みすることを許容する。好適な実施例に右いては、ユーザは、メニュー 選択（メニューからの選択をすることによって中心ノードを選択しノードとリン クタイプとを抽出することをユーザに許容するメニュー選択処理１２３６）又は 自然言語インターフェイス　（自然言語を用いることによって中心ノードを選択 しノードとリンクタイプとを抽出することをユーザに許容する自然言語処理１２ ３８）を通して表示の決定をすることができる。好適なメニュー選択処理１２３ ６は選択のメニューを提示し、ユーザに現在の表示スクリーンからの選択をする ことを許容する。

好適な自然言語処理１２３８は、ユーザに特定の意味ネット１１８０について指 示を与え又は質問をするために英語調で書かれたコマンドを入れることを許容し 、コマンドとして認識するキーワードであるかどうかを知るために各文の第１語 を見ることによって作動する。例えば“示す“（“ｓｈｏｗ”）又は“表示する ”（“ｄｉｓｐｌａｙ”）で始まる文は、あるタイプの表示が期待されているこ とを示す。′関係”（”ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ”）という語は２つのノード １１４６間の接続を知るための要求を示しており、また“話す”（’ｔｅｌｌ’ ）又は１何”（”ｗｈａｔ”）は本文に基づいた情報を要する。好適な実施例に おいては、自然言語入力を取扱う典型的なプロセスは次の通りである。

〔ワードドライバー１２６３を規定せよ（キーワード解析を用いて意味ネッ）　 １１８０の一部分を質問のある場合に表示するように決定する。）質問が＝ｗｈ ａ　ｔ”、“ｔｅｌｌ”、　”ｓｈｏｗ”、“ｄｉｓｐｌａｙ”または’ｃｌｅ ｓｃ−ｒｉｂｅ″で始まるならば、その場合には質問が“ｗｈａｔ　ｉｆ”また は“ｗｈａｔ　ａｒｅ”で始まれば、”’ｓｈｏｗ”を、“ｗｈａｔ　ｉｆ”ま たは“ｗｈａｔ　ａｒｅ”の代りに使用する。質問中に設定された一般的（“ｒ ｅｌａｔｅｄ″、“１ｉｎｋｅｄ”）または特種のく例えば“ｃａｕｓｅｌ　ｂ ｙ”）関係があれば、その場合には 語“ａｎｄ”が質問中にあれば、質問をその“ａｎｄ”のいずれかの例の２部分 に分割する。

質問からノイズ語（例えば“ａ”、“ａｎ”）を除去せよ。質問が“ｔｅｌｌ” または“ｄｅｓｃｒ　ｉｂｅ”で始まれば、その場合には２個の最もひんばんに 引用される質問中のノードを同定せよ。一般的な関係が質問において特定された ならば、その場合にはもしも２個の最もひんばんに引用されるノードから導かれ る連接が存在すれば、その場合にはユーザーにこれらの連接点に関し説明せよ。

その他の場合には質問中の２個の最もひんばんに引用されるノードの間のネット 的な関係を表示せよ。

その他特種な関係が質問中に特定されたならば、その場合には質問中の２個の最 もひんばんに引用されるノードを残す特定の型式の連接点についてユーザーに話 をせよ。

その他ある関係と“ａｎｄ”が質問中に発見されたならば、その場合には “ａｎｄ”のいずれかの側に２部分が与えられるとすれば、それぞれの部分に最 もひんばんに引用されるノードを見出し、その２個のノードの間のネット的な関 係の部分を表示せよ。

その他質問中に特定された少くとも２個のノードが存在するならば、その場合に は質問中の２個の最もひんばんに引用されるノードの間のネット的な関係を表示 せよ。

その他質問中に特定された少くとも１個のノードが存在するならば、その場合に はノードとその３個の連接点の中のネット的な関係の部分とを表示せよ。〕 １１９８８３３Ｍの著作権＠に係る。

好適な自然言語プロセス１２３８のもう一つの特徴はタイプされた入力の誤つづ りを認識する能力である。もし５ＮＥＴＳシステムにおいて発見され得ないラベ ル（名札）が入れば、それは同様のネーム（名前）を探して、ユーザーにそれら の名前の一つが所望のラベルであるかどうかを尋ねるであろう。好適な実施例に おいて、キーワードのリストは中央位置に格納され、入力命令を解釈する如く使 用される。つづりのチェックはノード１１４６のリストを格納し、潜在的ノード 名称をリストに比較することにより完成される。若干の類似性アルゴリズムは所 望の複雑さに従ってつづりの照査用に使用可能である。例えば、標的が同じであ るレターの数を草に比較したり、語の目録を作ったり、もしくはレターと位置の 両方を考慮するアルゴリズムを考案したりすることも可能である。

メニューと自然言語の入力オプションは以下記載の大部分のプロセスにおいて利 用可能である。好適なプロセスの残余はユーザーがディスプレイ用意味ネッ）　 １１８０の一部分を選択することを許容する。

好適なディスプレイ型プロセス１２４０は、単−Ｋｂ　１１６４（Ｋｂグラフプ ロセス１２４２）または多重Ｋｂｓ　（多くのにｂ８プロセス１２４４）に存す る意味ネッ）　１１８０のすべての部分を観察する段階、特定のノード１１４６ 　（輩−ノードプロセス１２４６）に接続されている意味ネッ）　１１８０のそ の部分を観察する段階、および２つの選択されたノード１１４６　（ノード関係 プロセス１２４８）を接続する意味ネッ）　１１８０のその部分を観察する段階 を具備するディスプレイ・オプションをユーザーが選択するのを許容する。

草−のにｂ　１１６４を観察するために、好適なＫｂグラフプロセス１２４２は 関心のあるＫｂの名称を要求し、該Ｋｂにおけるノード１１４６とリンク１１５ ０とをアクセスして、それらを提示するためのネットディスプレイ・プロセス１ １８６に送る。同様の方法で、好適な多くのＫｂプロセス１２４４はユーザーに 若干のＫｂｓ　１１６４を選択することを要求し、それらのノード１１４６とリ ンク１１５０とをディスプレイする。

好適な゛草−ノードブロセス１２４６　（図８３）は中、心ノード１１４６、一 つ以上のリンク形式１．１４８＄よびデプス（奥行）をユーザーが選択するのを 許容し、選択されたデプスへのリンク形式１１４８を介して、中心ノード１１４ ・′６に接続されている意味ネット１１８０のその部分をディスプレイする。

好適な中心ノード選択プロセス１２５０は、ユーザーセレクトセンタプロセス１ ２５２を呼出すことにより、意味ネットディスプレイ用の中心ノードを選択する ことにより、ユーザーが中心ノード１１４６を選択することを許容することを可 能にする。

上記の如く、これはメニューもしくは自然言語インタフェースのいずれかを介し て行われることが可能である。中心を選択する好適な別の方法は、該システムが 現在の意味を用いて中心ノードを選択するのを許容するシステム選択中心プロセ ス１２５４を介して行われる。この方法は、５ＮＢＴＳシステムが別のシステム から呼出される場合に使用されるものであることが好ましい。例えば空間探査シ ステムにおける自動車に関する情報を拾い読みするユーザーは、自動車部品に関 する意味ネット１１８０を見たいと希望するかもしれない。好適な実施例におい て、５ＮＢＴＳシステムの呼出しが行われることが可能で、呼出しの時刻に検査 されそいる特別束は５ＮＢＴＳシステムに送られることが可能である。該自動車 が有効ノード１１４６であれば、それは中心であるように選択可能である。

中心が選択された後に、好適なフィルタ用プロセス１２５６（これはユーザーに 対しノードとリンク形式を取除くことにより意味ネットの一部分をディスプレイ する）は提出用に望まれるリンク形式を選択するのに使用可能である。例えば、 ユーザーは原因のリンクを含む意味ネッ）　１１８０の部分のみを見るように選 択可能である。好適なリンク形式の発生プロセス１２５８は現状のリンク１１． ６８　（図７７）をアクセスすることにより、利用可能なリンク形１１４８のリ ストを発生する。次に、該システム（システムリンク形選択プロセス１２６２） またはユーザー（ユーザーリンク形選択プロセス１２６０）のいずれがかディス プレイ部に含まれるためにリンク形式を選択可能である。

好適なシステムリンク形選択プロセス１２６２は、該システムが、現在の文脈を 使用する利用可能なリンク形式のリストから、所望の提示用リンク形式のリスト を発生することを許容する。

好適なプロセス１２６２は、宇宙探査システムから呼出しが行われる上記自動車 の例の場合と同様に、呼出しシステムからの情報を典型的に使用する。例えば宇 宙探査システムを用いて自動車を調査するユーザーが“自動車部品”についての 情報を要求するならば、システムリンク形選択プロセス１２６２は、“１ｓ−ａ ”と“ｐａｒｔ−ｏｆ”のようなリンク形式を調査可能である。

好適なユーザリンク形選択プロセス１２６０は、ユーザーが利用可能なリンク形 式のリストから、所望の提示用リンク形式のリストを発生することを許容する。

好適なプロセス１２６０はリンク形式のメニュー１１４８を典型的に与えてユー ザーに関心のあるリンク形式ｌＩ４８を選択することを要求する。

意味ネッＢ１．８０の情報を観察するもう一つの好適な方法はユーザーが２個の ノード１１４６を選択し、該ノード１１４６を接続する意味ネット１１８０のそ の部分を要求することを許容している。好適なノード関係プロセス１２４８は、 ユーザーに２個のノード１１４６を選択することを依頼することによりこの観察 方法を処理する。好適な実施例において、２つのノード１１４６が同じＫｂ　１ １６４にあり、該Ｋｂ　１１６４が小さければ、にｂ　１１６４を介しての完全 なサーチが行われ、かつノード１１４６間の接続がディスプレイされる。にｂ　 １１６４が大きければ、好適なノード関係プロセス１２４８は制御−意味−ネッ ［１６６（図７７）に格納されている索引を使用する。

外部プロセスに対する呼出しプロセス１１８４好適な実施例において、ノード１ １４６はそれに関係するプロセスについての情報を含有し得る。例えば、図７５ に図示された該ノード１１４６は、オームの法則に関する生存方程式システムモ ジュールに関係することを示す関係方程式スロット１１６２を有している。関係 モジュールに関する情報が利用可能な場合には、およびユーザーがノード１１４ ６を選択する場合には、外部プロセス呼出しの好適なプロセス１１８４により５ ＮＢＴＳモジユールを一時的に除去し、選択された提示モード１６６（図２）を 介して関係する情報を調査するオプションをもつユーザーが得られる。例えば、 ユーザーは心臓病の主題目に関し意味ネッ）　１１８０にざっと目を通し、“大 動脈”のラベルのついたノードを選択することが可能である。外部プロセス呼出 し用の好適なプロセス１１８４は、大動脈の可視的透視図についての焦点合わせ システム・セツションがユーザーに利用可能であることを指示し得る。

外部プロセスからの呼出しプロセス１１９０上記の如く呼出しは、他の提示モー ド１６６から５ＮＢＴＳシステムに対するものとすることができる。個別の提示 モード１６６は、ユーザモデリングシステムと相互作用し、何時５ＮＢＴＳシス テム呼出しを作るべきかを決定することが好ましい。外部プロセスからの好適な 呼出しプロセス１１９０は呼出しプロセスからの情報を受信し、情報を使用して 意味ネッ）　１１８０のどの部分を表示すべきかを決定するものである。このこ とはネット操縦プロセスセクション１１８８において上記の如く記載されたもの である。

浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　３ 浄書（内容に変更ない 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　６ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、７ 浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、１０ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、１１ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、１４ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、１５ 浄書（内容に変更−なし） ＦＩＧ、　１６ 浄書（内容に変更・なし） ＦＩＧ、１７ 浄書（内容に変りなし） ＦＩＧ、１８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、１９ 浄書（内容に変更・なし） 浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変Ｙなし） ＦＩＧ、　２２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、２３ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、２４ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　２５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　２６ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　２７ 藻書（内容に変更なし） ＦＩＧ、２８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　２９ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　３２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　３３ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　３４ｂ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、３５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、３Ｂ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、３７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、３８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、３９ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　４３ ＦＩＧ、４４ 浄書（内容に変ｙなし） ＦＩＧ、４５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、４６ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、４７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　４８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、４９ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　５１ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、５２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、５３ ＦＩＧ、５４ ＦＩＧ、５５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、５６ ＦＩＧ、５７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　５８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、５９ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６０ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　６１ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６３ ＦＩＧ、６４ ＦＩＧ、６５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６６ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６７ 浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、６９ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、７０ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　７７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　７２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、７３ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　７４ ＦＩＧ、　７５ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　７６ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、７７ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　７８ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　８１ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、　８２ 浄書（内容に変更なし） ＦＩＧ、８３ 手続補正書（方式） 平成３年６月１１日

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．情報の一部分の間で予め認識され得ない関係をユーザに提供するための情報 を動的に編成し、該情報を介してナビゲーション用技術を表示するためのコンピ ュータ化情報表示システムであって、該システムは； 複数の概念を備えた情報を格納するための情報記載手段であって、該情報記載手 段はそれぞれの概念に対し該概念用の許容可能な属性と１個以上の属性、属性値 の知識、および属性と属性値間の関係とを貯蔵するための手段を具備するもの； 該概念を範畴に類別化するための基準に関する知識を格納するための範畴類別化 知識手段； システム状態に基づいて文脈を決定するための文脈決定手段； 文脈と情報の表示の間の写像の知識を格納する写像用知識手段；および 該概念を、範畴類別化用基準、文脈および写像の知識を用いて表示するためのお よびユーザのスクリーン上に選択された概念と範畴とをディスプレイ表示するた めの範畴に動的に設置する動的範畴類別化手段とを具備する計算機利用の情報表 示システム。 ２．該概念のディスプレイ時に使用するための表示モードを選択する表示モード 選択手段； ユーザにディスプレイ表示されるべき概念の表示リストを作成し、かつ該表示リ スト内の該概念を表示モードと文脈とにより制約する概念制約手段； 表示リスト内の諸概念の中から概念編成を作成し、該表示モードと文脈とにより 概念編成を制約する範畴編成手段；表示リストにおける概念の一部分と概念編成 とをユーザにディスプレイ表示し、表示モードと文脈とにより概念ディスプレイ を制約する概念ディスプレイ手段；および該概念を推進するようにユーザーに利 用可能な技術を選択し、かつ文脈による技術と表示モードを制約するナビゲーシ ョンの選択手段、および 該概念を動的に再編成することにより該概念を推進するようにナビゲーション技 術を使用するナビゲーション使用手段、とを具備する、 ユーザーが該概念を推進することを許容するナビゲーション手段； とを該動的範畴類別化手段が具備する、請求項１記載のシステム。 ３．該概念制約手段は、ｎ次元空間において表示されるべき次元化概念の次元化 表示リストを作成するための次元化概念制約手段を備え、 該範畴編成手段は次元化表示リストをｎ次元空間内に編成するための次元編成手 段を備え、 該概念ディスプレイ表示手段は、概念形成の中心概念と次元により編成される複 数のサテライト概念とを同時に備えた複数の概念をユーザーに対して表示する次 元表示手段を備え、および 該ナビゲーション手段は、次元を推進する技術を用いてユーザーに表示するため の次元推進化手段を備えることを特徴とする、 請求項２記載のシステム。 ４．動的範畴類別化手段は； 類似性の度合いにより概念を編成する手段；複数の定義の類似性を形成する類似 性形成手段；および類似性定義を選択する類似性選択手段；とを具備し、該類似 性形成手段は更に、類似性の定義において使用するめの選択された属性のリスト を形成する類似性属性選択手段； 類似性の定義において使用される選択された属性値のリストを形成するための類 似性属性値選択手段；および類似性の定義において使用される、選択された属性 のリストと選択された属性値のリストの要素の重みづけを形成する類似性重みづ け手段； とを具備することを特徴とする請求項２記載のシステム。 ５．動的範畴類別化手段は、類似性の度合いにより概念を編成する手段を具備し ； 概念制約手段は、提示されるべき類似性概念の類似性表示リストを形成し、トッ プ概念を選択する類似性概念制約手段を具備し； 範畴編成手段は、概念の重みづけを使用するトップ概念に対する類似性の度合い により類似性表示リストを編成する類似性編成手段を具備し； 概念ディスプレイ手段は、ユーザーに対し、トップ概念と該トップ概念に対する 類似度により編成される復数の関係する概念とを同時に含む復数の概念をディス プレイ表示する類似性表示手段を具備し； ナビゲーション手段は、類似性・概念を推進する技術をユーザーに表示する類似 性推進化手段を具備することを特徴とする請求項４記載のシステム。 ６．動的範畤類別化手段は； パースペクティブ（遠近法）により概念を編成する手段；該パースペクティブに おける各属性に対し、１個の属性値を具備する属性値の論理積としてパースペク ティブを規定するパースペクティブ記述手段； 複数のパースペクティブを物理的にパースペクティブと関数パースペクティブと を備えたパースペクティブの範畴に編成するパースペクティブ編成手段であって 、該物理的パースペクティブは物理的関係により編成されるパースペクティブを 具備し、該関数パースペクティブは関数関係により編成されるパースペクティブ を具備するもの；を具備することを特徴とする請求項２記載のシステム。 ７．該パースペクティブ編成手段は、パースペクティブの範畴を各範畴内の複数 のパースペクティブ形式に編成するパースペクティブ形編成手段を具備し；該概 念制約手段は： 焦点的概念の相異なるパースペクティブを表現するパースペクティブ概念のパー スペクティブリストを形成する概念一パースペクティブ選択手段； パースペクティブ範畴を選択するパースペクティブ範畴選択手段；および 該パースペクティブ範畴から１個以上のパースペクティブ形式を選択することに よりパースペクティブ形式のリストを形成するパースペクティブ形選択手段；と を備えたパースペクティブ制約手段を具備し；該範畴編成手段は、該選択された パースペクティブ形式に従ってパースペクティブ・概念のパースペクティブリス トを編成するパースペクティブ編成手段を具備し；該概念ディスプレイ手段は、 ユーザーに対し１個以上の概念と、パースペクティブ形式により編成された該概 念のパースペクティブとをディスプレイするためのパースペクティブ表示手段を 具備し；および 該ナビゲーション手段は、パースペクティブを推進する技術をユーザーに表示す るためのナビゲーション・パースペクティブ手段を具備する； ことを特徴とする請求項６記載のシステム。 ８．動的範畴類別化手段は； 概念のグラフ表現により該概念を編成する手段；該概念のグラフ表現を形成する グラフ表現手段；グラフ表現を多数の下部成分に分解するための分解手段；およ び 下部成分に対し許可可能な変更のリストを形成する許可可能な変更手段であって 、該許可可能な変更は、ユーザーが特定の文脈における下部成分に対し行い得る 変更を具備するもの； とを具備することを特徴とする請求項２記載のシステム。 ９．該概念制約手段は、表示され得るイメージ概念のイメージ表示リストを形成 し、かつ中枢のイメージ・概念を選択するためのイメージ・概念制約手段を具備 し；該範畴編成手段は、イメージ概念のグラフ表現の間の関係に基づくイメージ ・概念の間の編成を形成するイメージ編成手段を具備し； 該概念ディスプレイ手段は、ユーザーに対して中枢のイメージ・概念および中枢 イメージ概念のグラフ表現をディスプレイ表示するためのイメージ表示手段を具 備し；および 該ナビゲーション手段はユーザーにイメージ・概念を推進する技術を用いて表示 するためのナビゲーション・イメージ手段を具備する； ことを特徴とする請求項８記載のシステム。 １０，動的範畴類別化手段は、該概念を方程式を解くことの可能なグラフ表現に 編成するための方程式制約手段を具備することを特徴とする請求項２記載のシス テム。 １１．動的範畴類別化手段は該概念を意味回路網に編成するための手段を具備す ることを特徴とする請求項２記載のシステム。 １２．ユーザーに該情報の部分間の予め未認識の関係を表示するために、情報を ｎ次元空間に動的に編成するため、およびｎ次元空間に推進する技術を表示する ための、計算機利用の情報表示システムであって、該システムは；複数の次元化 された概念を具備する、情報を格約する情報記述手段であって、該情報記述手段 はそれぞれの次元化された概念に対し、次元化された概念用の許可可能な属性、 １個以上の属性、属性値、および属性と属性値間の関係の知識を格納する手段を 具備するもの；次元化された概念をｎ次元空間に編成するために適した範畴の中 に該次元化された概念を設置するために基準の知識を格納する範畴類別化知識手 段； システム状態に基づいて現在の文脈を決定する文脈決定手段； 文脈と情報の表示との間の配置の知識を格納するマッピング用知識手段；および 該次元化された概念を、範畴類別化の標準、文脈およびマッピング知識を用いて ｎ次元空間に動的に編成するためおよびユーザーのスクリーン上にｎ次元空間を ディスプレイ表示するための動的範畴類別化手段；とを具備する、計算機利用の 情報表示システム。 １３．ユーザーに対し、該情報の部分の間に予め未認識の類似性関係を表示する ため、類似性により情報を動的に編成するため、および該情報を推進するための 技術を表示するための計算機利用の情報表示システムであって、該システムは； 複数の類似性、概念を具備する情報を格約する情報記述手段であって、該情報記 述手段はそれぞれの類似性・概念に対し、類似性概念に対する許可可能な属性と １個以上の属性、属性値および属性と属性値間の関係に関する知識を格納する手 段を具備するもの； 類似性・概念を、該類似性概念を類似性関係により編成するのに適した範畴に設 置するための基準の知識を格約する範畴類別化の知識手段； システムの状態に基づいて現在の文脈を決定するための文脈決定手段； 文脈と情報の表示間のマッピングの知識を格納するマッピング知識手段；および 類似性・概念を範畴類別化基準、文脈およびマッピングの知識を使用する類似性 関係により類似性概念を動的編成するための動的範畴類別化手段； を具備する計算機利用の情報表示システム。 １４．ユーザーに情報の部分間の予め未認識の関係を表示するために該情報をパ ースペクティブにより動的に編成するとともに該パースペクティブを推進する技 術を表示するための計算機利用の情報表示システムであって、該システムは； 複数のパースペクティブ概念を備えた情報を格納する情報記述手段であって、該 情報記述手段はそれぞれのパースペクティブ概念に対し、該パースペクティブ概 念に対す許可可能な属性と１個以上の属性、属性値および属性と属性値間の関係 に関する知識を格納する手段を具備するもの、 該パースペクティブ概念を、パースペクティブにより該パースペクティブ概念を 編成化するのに適した範畴に設置するための基準の知識を格約するための範畴類 別化知識手段； システムの状態に基づいて現在の文脈を決定する文脈決定手段； 文脈と情報の表示間のマッピングの知識を格納するためのマッピング知識手段； および 範畴類別化基準を用いるパースペクティブによりパースペクティブ概念、文脈お よびマッピングの知識を動的に編成するための、およびユーザーのスクリーン上 にパースペクティブをディスプレイするための動的範畴類別化手段； とを具備する計算機利用の情報表示システム。 １５．ユーザーに情報の部分間の予め未認識の関係を表示するために該情報をグ ラフ的表現により動的に編成するとともに、該情報を推進する技術を表示するた めの計算機利用の情報表示システムであって、該システムは；複数のイメージ概 念を含む情報を格納する情報記述手段であって、該情報記述手段は、それぞれの イメージ概念に対し、該イメージ概念に対する許可可能な属性と１個以上の属性 、属性値、および属性と属性値間の関係についての知識を格納する手段を具備す るもの、該イメージ概念をグラフ表現によりイメージ概念を編成するのに適した 範畴に設置するための基準の知識を格納する範畴類別化の知識手段； システム状態に基づいて現在の文脈を決定する文脈決定手段； 文脈と情報の表示間でマッピングの知識を格納するためのマッピング知識手段； および 該イメージ概念を範畴類別化基串、文脈およびマッピング、知識を用いるグラフ 表現により動的に編成し、ユーザーのスクリーン上に操作可能なグラフ表現をデ ィスプレイ表示し、ユーザーの処理を解釈することによりナビゲートするための 動的範畴類別化手段； とを具備することを特徴とする計算機利用の情報表示システム。 １６．情報の一部分の間の予め未認識の関係をユーザーに対し表示するための該 情報を等式の解決可能なグラフ表現に動的に編成し、該情報を推進するための技 術を表示する計算機利用の情報表示システムであって、該システムは；複数の概 念を備えた情報を格納する情報記述手段であって、該情報記述手段はそれぞれの 概念に対し該概念に対する許可可能な属性と１個以上の属性、属性値および属性 と属性値間の関係の知識を格納するもの；該概念を等式の解決可能なグラフ表現 に編成するのに適した範畴に該概念を設置するための基準の知識を格納するため の範畴類別用知識手段； システムの状態に基いて現在の文脈を決定するための文脈決定手段； 文脈と情報の表示の間のマッピングに関する知識を格納するためのマッピング用 知識手段；および該範畴類別用基準、該文脈およびマッピングの該知識を用いて 該概念を解決可能な等式のグラフ表現に動的に編成し、かつユーザーのスクリー ン上に等式の解決可能なグラフ表現をディスプレイ表示する動的範畴類別用手段 ；とを具備する計算機利用の情報表示システム。 １７．ユーザーに対し回路網の部分の間の予め未認識の関係を表示するために情 報の意味の回路網に動的に編成するため、および該回路網を推進してゆく技術を 表示するための計算機利用の情報表示システムであって、該システムは；復数の 概念を備えた情報を格納するため情報記述手段であって、該情報記述手段は、そ れぞれの概念に対し、該概念に対する許可可能な属性と１個以上の属性、属性値 および属性と属性値間の関係に関する知識を格納する手段を具備するもの； 該概念を意味ネットワークに編成するのに適した範畴に該概念を設置するための 基準の知識を格納するための範畴類別用知識手段； システムの状態に基づいて現在の文脈を決定する文脈決定手段； 文脈と情報の該表示との間のマッピングの知識を格納するマッピング用知識手段 ；および 該概念を該範畴類別化基準、該文脈およびマッピングの該知識を用いる意味回路 網に動的に編成し、かつユーザーのスクリーン上に意味回路網をディスプレイ表 示するための動的範畴類別化手段； とを具備する計算機利用の情報表示システム。