JPH0452830A

JPH0452830A - 推論処理方法

Info

Publication number: JPH0452830A
Application number: JP2157188A
Authority: JP
Inventors: Yutaka Yoshiura; 裕吉浦; Fumihiko Mori; 文彦森
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1990-06-15
Filing date: 1990-06-15
Publication date: 1992-02-20
Anticipated expiration: 2013-11-25
Also published as: JP2827458B2; US5243689A

Abstract

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

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、事例に基ついて問題を解く推論処理方法に関
し、特に問題の解き方に関する事例だけでなく、それら
の事例をとのように利用したかという事例（事例の利用
方法に関する事例）を用い、さらに、解を利用者が修正
した場合、その修正事例を学習して、自動的に修正を行
える推論処理方法に関する。

〔従来の技術］最近、専門家の業務を肩代わりする推論システム（エキ
スパートシステム）が、広く実用化されるようになって
きた。一般に、エキスパートシステムでは、専門家の知
識をルールの形で入力している。

ところが、人間の直感的な知識をルールに変換すること
は容易ではなく、また、多数のルールを矛盾がないよう
に記述することは困難である。そのため、専門知識の入
力が、エキスパートシステムの開発における最大の問題
になっている。

これに対し、専門家の問題解決事例、すなわち、過去の
問題とそれに対する専門家の解答あるいは解法を利用す
る推論方法（事例ベース推論）が研究されている。当初
は、事例ベース推論を用いてエキスパートシステムを開
発すれば、専門知識の多くを事例の形で入力でき、上記
のルール入力に伴う困難が軽減できると考えられていた
。

ところが、事例ベース推論では、現在解きたい問題と全
く同じ事例が存在する場合は少いため、事例の解あるい
は解法を、現在の問題に合わせて修正する必要がある。

事例を修正するためには、専門家が事例に基づいて問題
を解決するときに用いている知識を、推論システムに用
意する必要があり、従来の事例ベース推論では、ケース
ペースト　リーズニング　ワークショップ論文集（１９
８８）第２１頁〜３０頁（Ｃａｓｅ−Ｂａｓｅｄ　Ｒｅ
ａｓｏｎｉｎｇＷｏｒｋｓｈｏｐ（１９８８）、ｐｐ、
２ｌ−３０）において論じられているように、この事例
修正知識をルールの形で入力していた。

また、推論システムを含めた計算システム一般において
、システムの機能が利用者の要求に合致しない場合、シ
ステム中のプログラムや知識を変更する必要かある。こ
のシステムの変更は、多くの労力を要し、また、新たな
誤りを生じやすい。

これに対し、日立日本語ワードプロセラサル０ｒｄＰａ
１６２０ＨＤ操作説明書機能編（１９８８）第１４頁〜
１８頁に述べられているように、複数の解答（例えば、
かな漢字変換における漢字の候補）の中からシステムが
１個を選び、利用者が他の解答を選び直したときに、利
用者の選択を学習し、以後、システムが利用者の選択し
た解答を選ぶという学習機能が考案されいる。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術における事例ベース推論方法では、事例を
修正するための知識をルールの形で入力するため、事例
を用いない推論方法において専門知識を入力する場合と
同様の知識入力の困難が生じていた。

また、従来の学習方法では、予め用意された解答群の中
からの選択を学習するのみであり、新たな解答あるいは
解法を学習することができないため、利用者の要求を充
分に反映することはできなかった。

本発明の目的は、このような問題点を改善し、事例修正
知識の入力が容易であり、かつ利用者がシステムの解を
修正した場合、この修正を事例として学習し、以後、同
様の修正を自動的に行うことが可能な推論処理方法を提
供することにある。

〔課題を解決するための手段］本発明の推論処理方法は、問題とその解あるいは解法を
含む解答事例を１個以上記憶する解答事例ベースと、現
在解決したい問題を入力する入出力部と、その現在の問
題あるいはその部分問題に類似した問題を含む解答事例
を解答事例ベースから検索する解答事例検索部と、その
検索された解答事例の解あるいは、その検索された解答
事例の解法を現在の問題あるいはその部分問題に適用し
た結果得られた解を、現在解決したい問題あるいはその
部分問題に適合するように修正して、現在の問題の解あ
るいは中間解を求める解答事例修正部とを備えた推論シ
ステムにおいて、システムの利用者が解を修正した際の
修正事例を１個以上記憶する手段（修正事例ベース）を
備え、上記現在解決したい問題あるいはその部分問題と
上記検索された解答事例の含む問題との差分に相当する
部分問題に類似した部分問題を含む修正事例を、修正事
例ベースに記憶された修正事例群から検索するステップ
と、その検索された修正事例と検索された解答事例とを
対応づけるステップを有することに特徴がある。

また、問題を解決するためのプログラムあるいは知識を
記憶するプログラム部と、現在解決したい問題を入力す
る入出力部と、そのプログラム部中のプログラムあるい
は知識を用いて、その現在の問題あるいはその部分問題
の解を求める実行部からなる計算システムにおいて、シ
ステムの利用者が解を修正した際の修正事例（修正前の
解と、その解に対する修正処理あるいは修正後の解と、
修正によって解決された部分問題を含む）を１個以上記
憶する手段（修正事例ベース）を備え、上記実行部が求
めた解を、上記入出力部を介して表示するステップと、
その表示された解答事例の解が外部から修正された場合
、前記修正事例を記憶する学習ステップと、現在解決し
たい問題あるいはその部分問題のうち、その実行部の求
めた解において解決していない部分を算出あるいは指定
する未解決部分決定ステップと、その未解決の部分問題
に類似した部分問題を含む修正事例を、修正事例ベース
に記憶された修正事例群から検索するステップと、検索
された修正事例と実行部の求めた解とを対応づけるステ
ップと、その対応づけに基づいて、実行部の求めた解に
前記修正処理を適用した結果か、あるいは実行部の求め
た解を前記修正後の解に対応するように修正した結果を
、現在解決したい問題の解あるいは中間解とするステッ
プを有することに特徴がある。

Ｅ作用〕本発明においては、推論システムの解答事例修正部が解
答事例より求めた解を修正するときに、修正事例検索ス
テップを用いて、修正事例ベースに記憶された修正事例
群から、現在解決したい問題あるいはその部分問題と検
索された解答事例の含む問題との差分に相当する部分問
題に類似した部分間励を含む修正事例を検索し、対応づ
けステップにより抽出された対応づけに基づいて、解答
事例中の解に修正事例中の修正処理を運用し、その運用
結果を現在の問題の解あるいは中間解とする。

このように、解答事例により求めた解を修正するときに
、ルールの代わりに修正事例を用いるため、専門家の知
識をルール化する必要がない。従って、事例ベース推論
において、解答事例を修正するための知識の入力を容易
にする。

また、計算システムの実行部が解を求めたときに、表示
ステップがその解を表示し、学習ステップが表示された
解に対する利用者の修正事例を記憶し、以後、実行部が
類似の問題に対して解を求めたときに、未解決部分決定
ステップがこの解において達成されていない部分間型を
求め、修正事例検索ステップが、この未解決部分に対応
する修正事例を検索し、対応づけステップが修正事例と
実行部の求めた解とを対応づけ、修正ステップが、その
対応づけに基づいて、修正事例中の修正処理を実行部の
求めた解を適用し、その適用結果を問題の解とする。

これにより、利用者がシステムの解を修正した場合、こ
の修正を事例として学習し、以後、同様の修正を自動的
に行うことができる。従って、利用者の要求に合わせて
、システムを変更する必要はない。

［実施例］以下、本発明の一実施例を図面により説明する。

（第１の実施例）第２図は、本発明の第１の実施例における推論システム
の構成図である。

第２図において、２１は入出力端末、２２は中央処理装
置、２３は記憶装置である。

この入出力端末２１は、解答事例、修正事例、現在解き
たい問題、解に対する修正を入力して、中央処理装置２
２に渡す。また、中央処理装置２２から、解および解に
対する修正の催促を受は取って、これを出力する。

中央処理装置２２は、解答事例、修正π例を入出力端末
２１から入力し、これらを記憶装置２３に格納する。ま
た、現在の問題を入出力端末２Ｉから受は取り、この問
題に類似した問題を含む解答事例を記憶装置２３から検
索して、現在の問題と解答事例の問題との差分に対応す
る修正事例を言己憶装置２３から検索し、その修正事例
中の修正処理を解答事例の解に適用し、その結果を現在
の問題の解として、入出力端末２】を介して出力する。

なお、その差分に対応する修正事例が見つからない場合
に゛は、解答事例の解を入出力端末２１を介して出力し
、利用者による修正を促す。さらに、その解を利用者が
修正した場合には、入出力端末２１から、その修正処理
を入力して、修正前の解のうち、修正された部分を含む
部分、修正処理、および修正により解決された部分問題
（すなわち、現在解決したい問題と解答事例の差分）か
らなる修正事例を記憶装置２３に格納する。

記憶装置２３は、解答事例、修正事例を中央処理装置２
２から受は取り、これらを記憶する。また、中央処理装
置２２の読み出しに応じて、これらを中央処理装置２２
に渡す。

第３図は、本発明の第１の実施例における推論システム
の機能構成図である。

第３図において、３０１は処理を示すブロックであり、
入出力処理３０２、解答事例検索処理３０３、解答事例
修正処理３０４、修正事例検索処理３０５、対応付は処
理３０６から構成される。

また、３０７はメモリを示すブロックであり、解答事例
ベース３０８、修正事例ベース３０９から構成される。

この入出力処理３０２は、解答事例、修正事例を入力し
て、それぞれ解答事例ベース３０８、修正事例ベース３
０９に格納する。また、現在の問題を入力して、解答事
例検索処理３０３に渡す。

さらに、解に対する修正を入力して、解答事例修正処理
３０４に渡す。一方、解答事例修正処理３０４から、解
に対する修正の催促を受は取り、これを出力する。

また、解答事例検索処理３０３は、入出力処理３０２か
ら現在の問題を受は取り、その問題に類似した間厘を含
む解答事例を、解答事例ベース３０８から検索する。ま
た、現在の問題および検索した解答事例を解答事例修正
処理３０４に渡す。

なお、現在の問題および解答事例の問題は、そこで達成
したいゴールおよび守るべき制約等の特徴の集合で表わ
されており、問題間の類似性は、それぞれの問題を表わ
す特徴集合の共通部分から判定される。この類似事例検
索方法については、ケースペースト　リーズニング　ワ
ークショップ論文集（１９８８）　　第２１頁〜３０頁
に詳しく論じられている。

また、解答事例修正処理３０４は、解答事例検索処理３
０３から現在の問題と解答事例を受は取り、解答事例の
解を現在の問題に合わせて修正し、修正結果の解を入出
力処理３０２を介して出力する。この修正は次のような
手順で行う。

すなわち、まず、現在の問題と解答事例の問題の差分を
求める。これは、現在の問題のうち、事例を用いても解
決されておらず、これから解決したい部分である。次に
、修正事例検索処理３０５を介して、修正事例ベース３
０９から、二の部分問題を解決した修正事例を検索する
。その結果、該当する修正事例が見つかった場合には、
対応付は処理３０６を用いて、検索された修正事例と解
答事例を対応付けし、その対応付けに基づいて、修正事
例における修正処理を解答事例に適用し、適用結果を現
在の問題の解とする。また、該当する修正事例が見つか
らなかった場合には、解答事例の解を入出力処理３０２
を介して表示し、さらに、この解に対する修正の催促を
入出力処理３０２を介して表示する。利用者がこの解を
修正した場合には、表示した解のうち、修正された部分
を含む部分と、修正処理と、その修正処理によって解決
された問題（すなわち、現在の問題と解答事例の問題の
差分）を修正事例として、修正事例ベース３０９に格納
する。

また、修正事例検索処理３０５は、解答事例修正処理３
０４から、解決したい部分問題を受は取り、修正事例ベ
ース３０９から、その部分問題に類似した部分問題を含
む修正事例を検索し、解答事例修正処理３０４に返す。

ここで、解決したい部分問題および修正事例の部分間型
は特徴の集合で表わされており、類似性の判定には、解
答事例検索処理３０３と同様の方法を用いる。

また、対応付は処理３０６は、解答事例修正処理３０４
から、修正事例と解答事例を受は取り、修正事例の各部
分について、解答事例のどの部分に対応するかを決定し
、その結果を、修正事例の部分と解答事例の部分との対
応リストとして、解答事例修正処理３０４に返す。

また、解答事例ベース３０８は、入出力処理３０２から
解答事例を受は取り、これを記憶する。

また、解答事例検索処理３０３の読み出しに応じて、こ
れを渡す。解答事例は、問題とそれに対する解からなる
。

また、修正事例ベース３０９は、入出力処理３０２およ
び解答事例修正処理３０４から修正事例を受は取り、こ
れを記憶する。また、修正事例検索処理３０５の読み出
しに応じて、これを渡す。

修正事例は、修正ｍｊの解と修正処理と修正により解決
された部分開閉からなる。

次に、解答事例修正処理３０４の動作について詳述する
。

第１図は、本発明の第１の実施例における解答事例修正
処理を示すフローチャートである。

なお、修正事例中の修正処理は、修正時に実行されたコ
マンドとその引数の列で表現されている。

これらの引数は修正事例中の修正前の解の特定の部分を
表わしており、コマンドはその部分に対して実行された
修正コマンドである。また、このコマンドと引数の列は
、変数ＭｏｃｌＰｒｏｃｅｓｓに代入されている。

本実施例では、まず、現在の問題と類似例の問題の差分
を求め、これを変数ＰＰに代入する（ｌＯｌ）、具体的
には、現在の問題を表わす特徴集合と、類似例を表わす
特徴集合の差集合を求める。

この差分ＰＰは、現在の問題のうち、事例を用いても解
決していない部分、すなわち、これから解決したい部分
問題を表わす。

次に、第３図に示した修正事例検索処理３０５を用い、
ＰＰに類似した部分問題を解決した修正事例を修正事例
ベース：３０９から検索し、変数ＭＣに代入する（１０
２）。但し、該当する修正事例が見つからなかった場合
には、ＭＣには何も代入されない。ここで、ＭＣＱｕｅ
ｒｙは部分問題を引数とし、その部分問題に類似した問
題を含む事例を検索する手続きであり、ケースヘースト
　リーズニング　ワークショップ論文集（１９８８）第
２１頁〜３ｏ頁の方法により実現する。

次に、該当する修正事例が見つかったかどうかを判定す
る（１０３）。

その結果、修正事例が見つかった場合には、ステップ１
０４〜１０７に進み、この修正事例に基づいて解答事例
の解を修正する。また、見つからなかった場合には、ス
テップ］、　０８〜１】０に進んで、解答事例の解を利
用者に修正してもらい、その修正を修正事例として学習
する。

ステップ１０４へ進むと、対応付は処理３０６を用いて
、修正事例と解答事例を対応付（づ、その結果を変数Ｃ
ｔ、に代入する。具体的には、　（〈修正事例の部分ｌ
〉、〈解答事例の部分ｊ＞）というように、修正事例の
との部分が、解答事例のとの部分に対応するかを表わす
データを、修正事例の各部分毎に求め、このデータのリ
ストをＣ１０に代入する。この対応付は処理は、コンピ
ュータビジョン、Ｄ、Ｈ，バラード、Ｃ，Ｍ、ブラウン
、プレンティス−ホール（１，９８２）　　第３５２頁
〜３８２頁（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ、Ｄ、Ｈ
，Ｂａ１ｌａｒｄ　ａｎｄ　Ｃ，Ｍ。

Ｂｒｏｗｎ、　Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ　（１９８
２）、　ｐｐ、３５２−３８２）において論じられてい
るようなパターンマツチング方法により実現する。

次に、修正事例ＭＣ中の修正処理を取り出して、変数Ｍ
　ｏ　ｄ　Ｐ　ｒ　ｏ　ｃ　ｅ　ｓ　ｓに代入する（１
０５）。

次に、ステップ１０４で求めた対応に基づき、修正事例
において修正の対象となった部分を、解答事例の対応す
る部分で置き換える（１０６）。具体的には、ＭｏｄＰ
ｒｏｃｅｓｓ中の引数、すなわち修正事例の部分を、解
答事例の対応する部分で置き換え、その結果のリストを
Ｍ　ｏ　ｄ　Ｐ　ｒ　ｏ　ｃｅ　ｓ　５（１）に代入す
る。

最後に、修正事例中の修正処理と同様の修正を解答事例
の解の対応部分に対して行う（１０７）。

具体的には、ＭｏｄＰｒｏｃｅｓｓ（１）に代入された
リスト中の引数に対して、同リスト中のコマンドを実行
する。

また、ステップ＋０３からステップｉ０８に進むと、入
出力処理３０２を介して解答事例の解を表示する。

次に、入出力処理３０２を介して、表示された解に対す
る修正を利用者に催促する（１０９）。

次に、修正前の解のうち、利用者が修正した部分、利用
者の修正処理（修正に用いたコマンドとその引数）、修
正により解決された部分問題からなるデータを、修正事
例として修正事例ベース３０９に格納する（１１０）。

さらに、第４図〜第６図を用い、修正事例に基づいて解
答事例の解が修正できることを示す。

第４図は、本発明の第１の実施例における解答事例の説
明図、第５図は本発明の第１の実施例における修正事例
の説明図、第６図は本発明の第］の実施例における問題
の解の説明図である。

本実施例では、計算機室に各種の機器を配置するという
問題を考える。この問題は、部屋を表わすデータと、そ
こに配置したい１個以上の機器データからなる集合によ
り表現される。また、推論システムは、部屋および機器
の集合を現在の問題として入力し、機器の位置と方向の
リスト（すなわち１部屋の中での配置）を解として出力
する。

解答事例は、部屋および機器の集合と、それに対する配
置例である。修正事例は、修正前の配置、修正処理、そ
の修正によって新たに追加された機器からなる。

例えば、現在の問題として、コンソールデイスプレィ（
ＣＤ）２台、中央処理装置（ＣＰ　Ｕ）、磁気ディスク
装置（ＤＫＵ）、カード読み取り機（ＣＲ）、フロッピ
ディスク装置（ＦＤＵ）各１台を与えられた部屋に配置
する問題を考える。

この場合、まず、入出力処理３０２が、この問題を表わ
すデータを入力する。次に、解答事例検索処理３０３が
、このｒ？！５題に類似した解答事例を検索する。その
結果、第４図に示すような解答事例が見つかったとする
。第４図において、４０１は部屋および機器の集合から
なる問題であり、４０２は、その解すなわち配置を模式
的に表したものである。ここでは、これらの機器を識別
するたメニ、第１（７）ＣＤ４：ＣＤ、、第２（７）Ｃ
Ｄｉ、：ＣＤ、、以下、ＣＰＵ、、ＤＫＵ、、ＣＲ，、
ＦＤＵ、という識別子が付けられている。なお、実際に
は、これらのデータは数値や記号により表わされている
。

次に、解答事例検索処理３０４が、第１図に示した手順
により、この解答事例の解を修正する。

すなわち、ステップ１０１で現在の問題と解答事例の差
分を求め、ＰＰに代入する。ここでは、部屋の形状は充
分に類似しているとする。一方、機器については、現在
の問題中のＣＲが、第４図の事例に含まれていない。そ
こで、差分として、（ＣＲ，）が得られ、ＰＰに代入さ
れる。

次に、ステップ１０２で、（ＣＲ，ｌの配置を解決した
修正事例を、修正事例ベース３０９がら検索し、ＭＣに
代入する。ここでは、第５図のような修正事例が見つか
ったとする。第５図において、５０１は修正前の解を模
式的に表わしたものである。ここで、ＣＤ、’　、ＦＤ
Ｕ、’は、それぞれ、ＣＤ、ＦＤＵの識別子である。ま
た、５０２は修正処理を表わす。ここでは、ＦＤＵ　’
　を、この機器を正面から見て右に４単位移動し、さら
に、ＣＲ，’　を位置Ｐ１′、方向Ａ１′に配置したこ
とを示す。また、Ｐ、′　およびＡ１′　は、修正前の
Ｆ　Ｄ　Ｕ、　’の位置および方向を表わす。従って、
この修正処理では、ＦＤＵを右に４単位移動し、その跡
にＣＲを置いている。また、５０３はこの修正によって
配置された機器、すなわちＣＲを表わしている。

次に、ステップ１０３では、修正事例が見つかったかど
うかを判定する。ここでは、Ｙｅｓとなる。

これにより、ステップ１０４で修正事例と解答事例を対
応付け、対応リストをＣＬに代入する。

ここでは、ＣＤ、’　、ＦＤＵ、’　、ＣＲ，’が、そ
れぞれＣＤ、、ＦＤＵ、、ＣＲ，に対応付けられる。

マタ、ＣＬ　＋：　＋；ｔ、（（ＣＤ、’　、ＣＤ、）
、（ＦＤＵ　’ＦＤ［Ｊ、）、（ＣＲ，’　、ＣＲ，）
）が代入される。

次に、ステップ１０５では、第５図の修正事例から修正
処理５０２を取り出し、Ｍ　ｏ　ｄ　Ｐ　ｒ　ｏ　ｃｅ
ｓｓ中の引数を解答事例の対応部分で置き換えて、Ｍｏ
ｄＰｒｏｃｅｓｓ（１）に代入する。ここテハ、（ＭＯ
ＶＥ（ＦＤＵ、、右、４）、ＰＬＡＣＥ（ＣＲ，、Ｐ、
、　Ａ、））が代入される。ここで、ＰおよびＡ１は、
それぞれＦＤ、の位置おび方向を表わす。

次に、ステップ１０７でＭ　ｏ　ｄ　Ｐ　ｒ　ｏ　ｃ　
ｅ　ｓ　５（１）中の修正コマンドを順次実行する。そ
の結果、第４図の解答事例４０２の配置において、ＦＤ
が、それを正面に見て右向きに４単位動がされ、ＦＤの
跡にＣＲが配置される。その結果、第６図に示す修正結
果を得る。

こうして得られた第６図の配置を、解答事例修正処理３
０４が、入出力処理３０２を介して出力する。

本実施例によれば、過去の解答事例に基ついて問題を解
決する推論システムにおいて、解答事例を現在の問題に
合わせて修正するときの処理を。

過去の修正事例に基づいて行うことができる。従って、
解答事例の修正知識をルールの形で入力する場合の困離
が回避でき、推論システムを容易に開発できる。

また、必要な修正事例が存在しない場合、解答事例の解
を表示して、利用者に修正してもらい、その修正事例を
学習し、以後、同様の修正を自動的に行えるため、利用
を重ねるにつれて自動的に機能を拡張できる推論システ
ムが実現できる。

なお、本実施例において、ルールを用いた従来の解答事
例修正処理を追加し、解答事例修正処理３０４が、修正
事例を用いても解答事例を充分に修正できなかった場合
に、ルールによる修正を行うようにする方法も可能であ
る。

また、修正事例検索処理３０５が修正事例を検索したと
きに、該当する修正事例が複数個見つかる場合があり得
る。この問題は、修正後の解を評価する処理を追加し、
この評価処理により、最も優れた修正結果を得られる修
正事例を利用することにより、容易に解決できる。また
、評価により得た選択された修正事例の優先度を増大さ
せ、優先度のより大きいものを利用することもてきる。

さらに、修正事例に優先度情報を含め、その評価処理に
より選択された事例の優先度を増加し、以後の修正事例
検索で、その事例が優先的に検索されるようにすること
も可能である。

（第２の実施例）本実施例の推論システムは、第１の実施例と同様に、入
出力装置、中央処理装置、および記憶装置から構成され
る。

また、第１の実施例と異なり、修正事例は、修正前の解
と修正後の解と修正により解決された部分問題からなる
。すなわち、第１の実施例における修正処理の代りに修
正後の解を含む。

また、第１の実施例と同様の機能構成の処理部とメモリ
部を備える。但し、修正事例の相違に伴い、第３図に示
した解答事例修正処理３０４と修正事例ベース３０９の
内容は異なる。

すなわち、解答事例修正処理３０４は、解答事例検索処
理３０３から現在の問題と解答事例を受は取り、解答事
例の解を現在の問題に合わせて修正し、修正結果の解を
入出力処理３０２を介して出力する。この修正は、以下
の手順で行う。

まず、第１の実施例と同様に、現在の問題と解答事例の
ｒｒＲＭの差分を求め（１０１）、修正事例検索処理３
０３を介して、修正事例ベース３０９からこの差分を解
困した修正事例を検索する。該当する修正事例が見つか
った場合には、対応付は処理を用いて、検索された修正
事例と解答事例を対応付けし、その対応付けに基づいて
、修正事例における修正後の解に対応するように解答事
例の解を修正し、修正結果を現在の問題の解とする。ま
た、該当する修正事例が見つからなかった場合には、解
答事例の解を入出力処理３０２を介して表示し、さらに
、この解に対する修正の催促も同様にして表示する。利
用者がこの解を修した場合には、表示した解のうち修正
された部分を含む部分と修正の結果得られた部分を含む
部分と修正によって解決された問題を、修正事例として
修正事例ベース３０９に格納する。

また、修正ベース３０９は、人出ツノ処理３０２および
解答事例修正処理３０４から修正事例を受は取り、これ
を記憶する。また、修正事例検索処理３０５の読み出し
に応じて、これを渡す。なお、修正事例は、修正前の解
と修正後の解と修正により解決された部分問題からなる
。

ここで、第７図を用い、解答事例修正処理３０４の動作
を詳述する。

第７図は、本発明の第２の実施例における解答事例修正
処理を示すフローチャートである。

本実施例では、ステップ１０１〜１０４．　　ｌ。

８．１０９は、第１の実施例（第１図）と同様である。

このステップ１０３からステップ１０４へ進んだ後、Ｍ
Ｃすなわち修正事例の修正後の解をＭＯｄｓｏｌｕｍｊ
ｏｎに代入する（７０５）。

次に、修正事例の部分と解答事例の部分の対応を表わす
リストＣＬに基ついて、Ｍ　ｏ　ｄ　Ｓ　ｏ　Ｉ　ｕｔ
ｉｏｎに代入された修正事例の修正後の解の各部分を、
解答事例の対応する部分で置き換え、Ｎ１ｏｄｓｏ１ｕ
ｔｉｏｎ（１）に代入する（７０６）。

この処理により、ＭｏｄＳｏｌｕｔｉｏｎ（１）には、
修正事例と同様の修正を、解答事例の対応部分に適用し
た結果得られた修正後の対応部分が代入される。

さらに、解答事例のうち、修正事例に対応する部分を、
ＭｏｄＳｏ　ｌ　ｕ　しｉ　ｏｎ（１）で置き換える。

この処理により、修正事例と同様の修正を解答事例に適
用した結果が得られる。

また、ステップ１０３で修正事例が見つからない場合、
ステップ１０８，１０９へ進み、修正前の解のうち、修
正された部分、修正後の解のうち、修正の結果得られた
部分、修正により解決された部分問題からなるデータを
、修正事例として、第３図の修正事例ベース３０９に格
納する（７１０）。

本実施例によれば、過去の解答事例に基づいて問題を解
決する推論システムにおいて、解答事例を現在の問題に
合わせて修正するときの処理を、過去の修正事例に基づ
いて行うことができる。従って、解答事例の修正知識を
ルールの形で入力する場合の困難が回避では、推論シス
テムを容易に開発できる。

また、必要な修正事例が存在しない場合、解答事例の解
を表示して、利用者に修正してもらい、その修正事例を
学習し、以後、同様の修正を自動的に行えるので、利用
を重ねるにつれて自動的に機能を拡張できる推論システ
ムが実現できる。

（第３の実施例）第８図は、本発明の第３の実施例における計算システム
の機能構成図、第９図は本発明の第３の実施例における
解答修正処理を示すフローチャートである。

本実施例の計算システムは、第１の実施例と同様に、入
出力端末、中央処理装置、および記憶装置から構成され
る。

また、第８図において、８０１は処理ブロックであり、
入出力処理８０２、解釈実行処理８０３、解答修正処理
８０４、修正事例検索処理３０５、対応付は処理３０６
から構成される。また、８０７はメモリブロックであり
、プログラム部８０８、修正事例ベース３０９から構成
される。なお、修正事例検索処理３０５、対応付は処理
３０６、および修正事例ベース３０９は、Ｍｌの実施例
（第３図）で述べたものと同様である。

この入出力処理８０２は、修正事例を入力して、修正事
例ベース３０９に格納する。また、問題を入力して、解
釈実行処理８０３に渡す。さらに、解に対する修正を入
力して、解答修正処理８０’４に渡す。一方、解答修正
処理８０４から、解に対する修正の催促を受は取り、こ
れを出力する。

また、解釈実行処理８０３は、入出力処理８０２から問
題を受は取り、プログラム部８０８中のプログラムある
いは知識を用いて、この問題の初期層を求める。ここで
、問題が完全に解決できた場合には、この初期層を最終
的な解として、入出力処理８０２を介して出力する。一
方、完全に解決できない場合には、問題の未解決部分と
初期層を解答修正処Ｆｌ！８０４に渡す。

解答修正処理８０４は、解釈実行処理８０３から量産の
未解決部分と初期層を受は取り、その未解決部分を満た
すように、初期層を修正し、修正結果の解を入出力処理
８０２を介して出力する。

この修正の手順は、第９図に示される。

第９図のように、現在の問題の未解決部分を変数ＰＰに
代入しく９０１）、修正事例検索処理３０５を介して、
修正事例ベース３０９から、未解決部分を解決した修正
事例を検索する＜１０２゜ｌ０３）。

その結果、該当する修正事例が見つかった場合には、対
応付は処理３０６を用いて、検索された修正事例と初期
層を対応付けしく９０４）、その対応付けに基づいて、
修正事例における修正処理を初期層に適用し、適用結果
を最終的な解とする（１０５〜１０７）。

また、該当する修正事例が見つからなかった場合には、
初期層を入出力処理８０２を介して表示しく９０８）、
さらに、この解に対する修正の催促を入出力処理８０２
を介して表示する（１０９）。

利用者がこの解を修正した場合には１表示した解のうち
、修正された部分を含む部分とその修正処理と修正によ
って解決された問題（すなわち、Ｌ記未解決部分）を修
正事例として、修正事例ベース３０９に格納する（９１
０）。

従って、以後、同様の問題を入力した場合には、この学
習した修正事例を用いて、自動的に初期解を修正するこ
とができる。

なお、本実施例の解答修正処理８０４は、第１の実施例
の解答事例修正処理３０４と同様の処理により実現でき
る。すなわち、解答事例修正処理３０４において、現在
の問題と解答事例の問題の差分を上記未解決部分で置き
換え、解答事例の解を初期解で置き換える。

本実施例によれば、与えられた問題に対し、プログラム
あるいは知識を用いて初期解を求め、これを修正事例に
基づいて修正できる。また、必要な修正事例が存在しな
い場合は、初期解を表示して利用者に修正してもらい、
この修正を事例として学習し、以後、同様の問題を与え
られたときに、学習した事例を用いて、自動的に初期解
を修正する二とかで・きる。

（第４の実施例）第１０図は、本発明の第４の実施例における解答修正処
理を示すフローチャートである。

本実施例の計算システムは、第１の実施例と同様に入出
力端末、中央処理装置、および記憶装置から構成され、
機能構成は第３の実施例と同様であるが、修正事例の内
容は、初期解と修正後の解と未解決部分とであり、修正
処理の代わりに修正後の解を用いる点が異なる。

従って、現在の問題の未解決部分を変数ＰＰに代入しく
９０１）、それを解決した修正事例を検索して（Ｉ　Ｃ
１２，１０３）、検索された修正事例と初期解を対応付
けした後（９０４）、ステップ７０５〜７０７の処理を
行う。

すなわち、第７図のステップ７０５〜７０７と同様に、
修正事例の修正後の解をＭｏｄＳｏｌｕｔｌｏｎに代入
し、修正事例と解答事例の対応を表わすリストＣＬに基
づいて、その修正後の解の各部分を解答事例の対応する
部分で置き換え、Ｍｏｄｓｏｌｕｔｉｏｎ（１）に代入
して、解答事例のうち修正事例に対応する部分をＭｏｄ
Ｓｏｌｕしｊｏｎ（１）で置き換える。これにより、修
正事例と同様の修正を解答事例に適用した結果が得られ
る。

なお、ステップ１０３で修正事例が見つからない場合に
は、初期解、および解の修正の催促を表示しく９０８，
１０９）、初期解、修正後の解、および未解決部分から
なるデータを、修正事例として、修正事例ベース３０９
に格納する（１０１０）。

これらの実施例かられかるように、プログラムあるいは
知識を用いて問題を解く計算システムにおいて、システ
ムの求めた解を利用者が修正したときに、その修正事例
を学習し、以後、同様の修正を自動的に行えるため、シ
ステムを利用者の要求に合わせて変更する必要がなく、
システム変更に伴う労力を不要として、誤りの発生を防
止することができる。

〔発明の効果ｊ本発明によれば、与えられた問題の類似例を修正して問
題を解く推論システムにおいて、類似例を修正するため
の知識の入力が容易になるため、推論システムの開発も
容易になる。また、類似例を利用者が修正したときに、
その修正事例を学習し、以後、同様の修正を自動的に行
えるため、利用を重ねるにつれて自動的に機能を拡張で
きる推論システムを実現できる。

また、計算システムにおいて、システムの求めた解を利
用者が修正したときに、その修正事例を学習し、以後、
同様の修正を自動的に行えるため、システムを利用者に
合わせて変更する必要がなく、システム変更に伴う労力
を不要として、誤りの発生を防止することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例における解答事例修正処
理を示すフローチャート、第２図は本発明の第１の実施
例における推論システムの構成図、第３図は本発明の一
実施例における推論システムの機能構成図、第・４図は
本発明の第１の実施例における解答事例の説明図、第５
図は本発明の第１の実施例における修正事例の説明図、
第６図は本発明の第１の実施例における問題の解の説明
図、第７図は本発明の第２の実施例における解答事例修
正処理を示すフローチャート、第８図は本発明の第３の
実施例における計算システムの機能構成図、第９図は本
発明の第３の実施例における解答修正処理を示すフロー
チャート、第１０図は本発明の第４の実施例における解
答修正処理を示すフローチャートである。２１：入出力端末、２２・中央処理装置、２３：記憶装
置、３０１：処理ブロック、３０２：入出力処理、３０
３：解答事例検索処理、３０４：解答事例修正処理、３
０５：修正事例検索処理、３０６：対応材は処理、３０
７：メモリブロック。３ｏ８：解答事例ベース、３０９＋修正事例ベース、４
０１：問題、４０２：問題の解を示す配置。５０１：修正前の解、５０２：修正処理、５０３：修正
により配置された機器、８０１：処理ブロック、８０２
：入出力処理、８Ｏ３：解釈実行処理２８０４・解答修
正処理、８０７　メモリブロック。８０８　プログラム部。第図第図し第図」第第図図第図第図し一一一一一一一」第図

Claims

【特許請求の範囲】１、問題を解決するためのプログラムおよび知識を記憶
するプログラム部と、現在解決したい問題を入力する入
出力部と、該プログラム部中のプログラムおよび知識を
用い、該解決したい問題か部分問題の何れかの解を求め
る実行部とを備えた計算システムの推論処理方法におい
て、解を修正した際の修正事例を記憶する手段を備え、
上記解決したい問題か部分問題の何れかのうち、上記実
行部の求めた解では未解決の部分を算出・指定し、該修
正事例記憶手段に記憶された修正事例群から、該未解決
の部分問題に類似した部分問題を含む修正事例を検索し
て、検索した修正事例と実行部の求めた解とを対応づけ
、対応づけに基づいて実行部の求めた解を修正し、修正
結果を現在解決したい問題の解か中間解の何れかとする
ことを特徴とする推論処理方法。２、問題と該問題の解か解法の何れかとを含む解答事例
を記憶する解答事例ベースと、現在解決したい問題を入
力する入出力部と、解決したい問題か部分問題の何れか
に類似した問題を含む解答事例を解答事例ベースから検
索する解答事例検索部と、検索した解答事例の解か解法
の何れかを修正して、解決したい問題の解か中間解の何
れかを求める解答事例修正部とを備えた推論システムの
推論処理方法において、解を修正した際の修正事例を記
憶する手段を備え、上記解答事例修正部が解答事例より
求めた解を修正する際、該修正事例記憶手段に記憶され
た修正事例群から、解決したい問題か部分問題の何れか
と上記検索した解答事例の含む問題との差分に相当する
部分問題に類似した部分問題を含む修正事例を検索して
、検索した修正事例と検索した解答事例とを対応づけ、
対応づけに基づいて解答事例中の解を修正し、修正結果
を現在解決したい問題の解か中間解の何れかとすること
を特徴とする推論処理方法。３、上記修正事例には、修正前の解と該解に対する修正
処理と該修正処理によって解決された部分問題とを含み
、上記対応づけに基づいて、上記実行部の求めた解か上
記解答事例検索部の検索した解答事例中の解の何れかに
、修正事例中の修正処理を適用し、適用結果を現在解決
したい問題の解か中間解の何れかとすることを特徴とす
る請求項１、２記載の推論処理方法。４、上記修正事例には、修正前の解と修正後の解と該修
正によって解決された部分問題とを含み、上記対応づけ
に基づいて、上記実行部の求めた解か上記解答事例検索
部の検索した解答事例中の解の何れかを、修正事例中の
修正後の解に対応するように修正し、修正結果を現在解
決したい問題の解か中間解の何れかとすることを特徴と
する請求項１、２記載の推論処理方法。５、上記実行部が求めた解か上記解答事例検索部が検索
した解答事例の解の何れかを、上記入出力部を介して表
示し、表示した解答事例の解が外部から修正された場合
には、修正前の解のうち修正された部分を含む部分と修
正処理と該修正処理により解決された部分問題とを含む
修正事例を記憶することを特徴とする請求項３記載の推
論処理方法。６、上記実行部が求めた解か上記解答事例検索部が検索
した解答事例の解の何れかを、上記入出力部を介して表
示し、表示した解答事例の解を利用者が修正した場合に
は、修正前の解のうち修正された部分を含む部分と、修
正後の解のうち修正処理により得られた部分を含む部分
と、修正により解決された部分問題とを含む修正事例を
記憶することを特徴とする請求項４記載の推論処理方法
。７、上記修正事例を検索する際、部分問題を表わす特徴
集合の共通部分から部分間題間の類似性を判定すること
を特徴とする請求項１〜６記載の推論処理方法。８、上記修正事例に基づいて求めた解か中間解の何れか
を、現在解決したい問題か部分問題の何れかに適用する
ように、再度修正することを特徴とする請求項１〜７記
載の推論処理方法。９、上記修正事例を検索した際、該当する修正事例が複
数個見出された場合には、該修正事例により求めた解を
評価することにより、最適な修正事例を利用することを
特徴とする請求項１〜８記載の推論処理方法。１０、上記修正事例は優先度情報を含み、上記解の評価
により最適な修正事例が選択された場合、該修正事例の
優先度を増大させることにより、優先度に従って修正事
例を検索することを特徴とする請求項９記載の推論処理
方法。１１、上記解の評価により最適な修正事例が選択された
場合、該修正事例の優先度を増大させることにより、優
先度の大きな修正事例を優先的に利用することを特徴と
する請求項９記載の推論処理方法。