(57)【要約】【課題】  オントロジーの候補修復集合をすべて見つけ出すことができる不整合オントロジーの修復方法と装置を提供する。【解決手段】  本不整合オントロジーの修復方法は、不整合オントロジーを入力し、オントロジー中の不満足な概念を検索し、不満足な概念毎に、不満足な概念に関連する不整合公理集合を生成するために不満足な概念に関連する公理を収集し、２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１中の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ１を削除することにより、それぞれの不満足な概念に関連する不整合公理集合をフィルタリングし、新たな公理集合を構築するために残りの不整合公理集合から１つの公理を選択する処理と、拡張的エラー集合を生成するために新たな公理集合中の重複する公理を削除する処理を繰り返すことにより、１つ以上の拡張的エラー集合を生成し、生成した拡張的エラー集合から、最小の公理数の集合を候補修復集合として選択し、候補修復集合を修復する。【選択図】  図１
2010231762.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不整合オントロジーの修復方法であって、
不整合オントロジーを入力し、
前記オントロジー中の不満足な概念を検索し、
不満足な概念毎に、不満足な概念に関連する不整合公理集合を生成するために不満足な概念に関連する公理を収集し、
２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１中の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ１を削除することにより、それぞれの不満足な概念に関連する前記不整合公理集合をフィルタリングし、
新たな公理集合を構築するために残りの前記不整合公理集合から１つの公理を選択する処理と、拡張的エラー集合を生成するために新たな公理集合中の重複する公理を削除する処理を繰り返すことにより、１つ以上の拡張的エラー集合を生成し、
生成した前記拡張的エラー集合から、最小の公理数の集合を候補修復集合として選択し、前記候補修復集合を修復する
ことを特徴とする不整合オントロジーの修復方法。
【請求項２】
不整合オントロジー中の各公理について、公理の正確さの信用度を示す信用度ファクターを入力するステップと、
各前記拡張的エラー集合について、前記拡張的エラー集合中の公理の信用度ファクターに従って前記拡張的エラー集合の信用度値を計算するステップと、
最低の信用度値の拡張的エラー集合を前記候補修復集合として選択するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項３】
前記信用度ファクターに従って不整合オントロジー中の公理をフィルタリングし、前記信用度ファクターが所定のしきい値未満である公理を削除するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項４】
前記拡張的エラー集合の信用度値を計算するステップが、
前記拡張的エラー集合中の公理の信用度ファクターを互いに加算し、前記拡張的エラー集合の信用度値として合計することを特徴とする請求項２に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項５】
各前記不整合公理集合に含まれる重複する公理を削除するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項６】
重複する拡張的エラー集合を削除するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項７】
選択された前記候補修復集合が複数存在する場合に、修理する１つの前記候補修復集合をユーザによって選択するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の不整合オントロジーの修復方法。
【請求項８】
不整合オントロジーを入力する入力部と、
前記オントロジー中の不満足な概念を検索する検索部と、
不満足な概念毎に、不満足な概念に関連する不整合公理集合を生成するために不満足な概念に関連する公理を収集する不整合公理収集部と、
２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１中の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ１を削除することにより、それぞれの不満足な概念に関連する不整合公理集合をフィルタリングする不整合公理集合フィルタ部と、
１つ以上の拡張的エラー集合を生成のための拡張的エラー集合生成部と、
前記拡張的エラー集合生成部により生成された拡張的エラー集合から、最小の公理数の集合を候補修復集合として選択する候補修復集合選択部と、
前記候補修復集合選択部により選択された前記候補修復集合を修復するためのオントロジー修復部とを備え、
前記拡張的エラー集合生成部が、
新たな公理集合を構築するために残りの前記不整合公理集合から１つの公理を選択する公理収集ユニットと、
前記拡張的エラー集合を生成するために新たな公理集合中の重複する公理を削除する重複公理削除ユニットとを含む
ことを特徴とする不整合オントロジー修復装置。
【請求項９】
前記入力部は、不整合オントロジー中の各公理について、公理の正確さの信用度を示す信用度ファクターを入力し、
前記拡張的エラー集合生成部により生成された各前記拡張的エラー集合について、前記拡張的エラー集合中の公理の信用度ファクターに従って前記拡張的エラー集合の信用度値を計算する信用度値計算部をさらに備え、
前記候補修復集合選択部は、最低の信用度値の前記拡張的エラー集合を前記候補修復集合として選択することを特徴とする請求項８に記載の不整合オントロジー修復装置。
【請求項１０】
前記信用度ファクターに従って不整合オントロジー中の公理をフィルタリングし、前記信用度ファクターが所定のしきい値未満である公理を削除する公理フィルタ部をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の不整合オントロジー修復装置。
【請求項１１】
前記不整合公理収集部により収集された各前記不整合公理集合に含まれる重複する公理を削除する重複公理削除部をさらに備えることを特徴とする請求項８または請求項９に記載の不整合オントロジー修復装置。
【請求項１２】
前記拡張的エラー集合生成部により生成された前記拡張的エラー集合から重複する拡張的エラー集合を削除するのための重複集合削除部をさらに備えることを特徴とする請求項８または請求項９に記載の不整合オントロジー修復装置。
【請求項１３】
前記候補修復集合選択部が複数の候補修復集合を出力する場合、１つの前記候補修復集合を選択するユーザ選択部をさらに備え、
前記オントロジー修復部は、前記ユーザ選択部により選択された前記候補修復集合を修復することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の不整合オントロジー修復装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にセマンティックウェブ（ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｗｅｂ）およびオントロジー推理（ｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）に関し、特に、知識とオントロジーの不整合問題を解決するために不整合オントロジーを修復する方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
オントロジーは、現実の世界におけるエンティティ（実体）およびエンティティ間の関係の記述である。それはセマンティックウェブにおいて重要な役割を果たす。セマンティックウェブは、オントロジーの質および正確性に大きく依存する。しかしながら、現実の状況において、オントロジーは常に論理上の不整合性を有している。
【０００３】
不整合なオントロジーは、誤りまたは衝突がそのオントロジーにおいて存在することを意味している。これによって、オントロジー中のいくつかの概念が正確に解釈できないということが起こる。オントロジーの不整合は、エラー表示、多義性、他の形式からの変換、また多重ソースからの統合などによって生じる可能性がある。不整合なオントロジーは、オントロジー推理中の間違った回答において起こり、また、エラー的な意味理解と知識表現において起こるだろう。従って、オントロジーの不整合問題を解決することは重要である。
【０００４】
さらに、多くの知識および情報は、現実の状況において不確定である。不確定なオントロジーは、オントロジーの正確性が確率的であることを意味する。オントロジーの不確定性は、専門家の主観的な不確定さ、もとのオントロジーの不確定さ、自動オントロジー学習ツールの不確定さから生じる。オントロジーがより不確定となるほど、より不正確となる可能性が大きくなる。
【０００５】
不整合で不確定なオントロジーがセマンティックウェブに大量に存在し、オントロジーの質を常に確保することが難しいので、不整合性と不確定性の問題を同時に解決する技術的な要求が増加している。
【０００６】
上述のように、セマンティックウェブ技術は、オントロジーの質および正確性にとても依存する。
品質保証のための最も主要な戦略は論理的推理（ｌｏｇｉｃａｌ  ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）に基づいている。
ＯＷＬおよび密接に関連する記述論理（ＤＬ）などのようなオントロジー記述言語（ｅｘｐｒｅｓｓｉｖｅ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｌａｎｇｕａｇｅｓ）の出現によって、最先端技術ＤＬ論理機構は効率的に不整合オントロジーを検出することが可能である。
しかしながら、不整合オントロジーが検出された状況で、不整合性にどのように対応するかはまだ解決すべき問題として存在する。
【０００７】
関連技術において、不整合オントロジーに対処する２つの主要な戦略が存在する。
【０００８】
１つは不整合性との共存であり、不整合が存在する状況下において意味のある答えを取得する非標準的な推理方式を適用することである。
そのような手法は、Ｚ．ホアン、Ｆ．フォン  ハーメレンおよびＡ．テン  テイジェによって発表された「整合性オントロジーと推理」（国際人工知能学会の議事録−ＩＪＣＡＩ’０５、２００５年）（“Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｚ．  Ｈｕａｎｇ，  Ｆ．  ｖａｎ  Ｈａｒｍｅｌｅｎ，  ａｎｄ  Ａ．  ｔｅｎ  Ｔｅｉｊｅ  （Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  −  ＩＪＣＡＩ’０５，  ２００５）（以下、非特許文献１）に採用されている。それは、不整合オントロジーを推論し、もとのオントロジーを修正しない線形拡張戦略を提案する。
【０００９】
他の手法は、不整合性に直面する場合、常に、エラーを解決する（あるいは、デバッグする）ことである。
通常、この方式は、オントロジーを論理上正確にするために、修復するか或いは削除する必要のあるオントロジーの最小の部分集合を見つけ出そうとする。
一例として、ステファン  スフォロバッハとジシェン  ホアンによって発表された「不整合オントロジーの診断と修復」（ＳＥＫＴ  Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  Ｄ３．６．３、２００７年）（“Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｒｅｐａｉｒ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｓｔｅｆａｎ  Ｓｃｈｌｏｂａｃｈ  ａｎｄ  Ｚｈｉｓｈｅｎｇ  Ｈｕａｎｇ  （ＳＥＫＴ  Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  Ｄ３．６．３，  ２００７））（以下、非特許文献２）が、不整合オントロジーの診断（ｄｉａｇｎｏｓｅ）集合を計算する方法を提案している。
この診断集合は、不整合オントロジーを修復するために使用することができる最小の公理集合を示している。
さらに、シイ  ドゥオン，  フォルカー  ハースルブ及びネマトラー  シリによって発表された「オントロジー中の不整合性の測定」（ＥＳＷＣ  ２００７，  ｐｐ．３２６−３４０）（“Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｉｅｓ  ｉｎ  Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｘｉ  Ｄｅｎｇ，  Ｖｏｌｋｅｒ  Ｈａａｒｓｌｅｖ  ａｎｄ  Ｎｅｍａｔｏｌｌａａｈ  Ｓｈｉｒｉ  （ＥＳＷＣ  ２００７，  ｐｐ．３２６−３４０））（以下、非特許文献３）は、この方法の具体例を示している。
すなわち、この文献では、公理が間違っている程度を測定するのにＳｈａｐｌｅｙ値を利用し、最大のＳｈａｐｌｅｙ値で公理を修正する。
更に、メリーランド大学出身のＡ．カルヤンプールは、彼の博士号学位論文「ＯＷＬオントロジーのデバッギングおよび修復」（２００６年６月に発表）（Ａ．  Ｋａｌｙａｎｐｕｒ  ｆｒｏｍ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｍａｒｙｌａｎｄ    ｐｒｏｐｏｓｅｄ  ｇｌａｓｓ  ｂｏｘ  ａｎｄ  ｂｌａｃｋ  ｂｏｘ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｄｅｂｕｇ  ａｎｄ  ｒｅｐａｉｒ  ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ  ｉｎ  ｈｉｓ  ＰｈＤ  ｔｈｅｓｉｓ  “Ｄｅｂｕｇｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒｅｐａｉｒ  ｏｆ  ＯＷＬ  Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  （ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｉｎ  Ｊｕｎｅ  ２００６））（以下、非特許文献４）において、オントロジーをデバッグし修復するためのグラスボックスとブラックボックス的方法を提案した。彼は、記述論理についての研究に重点を置いた。
グラス・ボックス方法は内部観点からＤＬを修正するのに対して、ブラックボックス方法は未修正の外部ＤＬ論理機構を呼び出すことにより不整合性を検出する。
【００１０】
本発明は、上述した第２の戦略（すなわち不整合オントロジーを修復する（デバッギング）処理）に重点を置く。
従って、上記した関連文献の全体の内容は、すべての目的のために参照することによりここに組込まれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】「整合性オントロジーと推理」（国際人工知能学会の議事録−ＩＪＣＡＩ’０５、２００５年）（“Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｚ．  Ｈｕａｎｇ，  Ｆ．  ｖａｎ  Ｈａｒｍｅｌｅｎ，  ａｎｄ  Ａ．  ｔｅｎ  Ｔｅｉｊｅ  （Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  −  ＩＪＣＡＩ’０５，  ２００５）
【非特許文献２】「不整合オントロジーの診断と修復」（ＳＥＫＴ  Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  Ｄ３．６．３、２００７年）（“Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｒｅｐａｉｒ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｓｔｅｆａｎ  Ｓｃｈｌｏｂａｃｈ  ａｎｄ  Ｚｈｉｓｈｅｎｇ  Ｈｕａｎｇ  （ＳＥＫＴ  Ｄｅｌｉｖｅｒａｂｌｅ  Ｄ３．６．３，  ２００７））
【非特許文献３】「オントロジー中の不整合性の測定」（ＥＳＷＣ  ２００７，  ｐｐ．３２６−３４０）（“Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｉｅｓ  ｉｎ  Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｂｙ  Ｘｉ  Ｄｅｎｇ，  Ｖｏｌｋｅｒ  Ｈａａｒｓｌｅｖ  ａｎｄ  Ｎｅｍａｔｏｌｌａａｈ  Ｓｈｉｒｉ  （ＥＳＷＣ  ２００７，  ｐｐ．３２６−３４０））
【非特許文献４】「ＯＷＬオントロジーのデバッギングおよび修復」（２００６年６月に発表）（Ａ．  Ｋａｌｙａｎｐｕｒ  ｆｒｏｍ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｍａｒｙｌａｎｄ    ｐｒｏｐｏｓｅｄ  ｇｌａｓｓ  ｂｏｘ  ａｎｄ  ｂｌａｃｋ  ｂｏｘ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｄｅｂｕｇ  ａｎｄ  ｒｅｐａｉｒ  ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ  ｉｎ  ｈｉｓ  ＰｈＤ  ｔｈｅｓｉｓ  “Ｄｅｂｕｇｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒｅｐａｉｒ  ｏｆ  ＯＷＬ  Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ”  （ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｉｎ  Ｊｕｎｅ  ２００６））
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
不整合オントロジーを修復するためのいくつかの既存の技術は、上記で言及した通りである。
しかしながら、これらの技術には、種々の問題点が必然的に存在する。
例えば、非特許文献２記載の技術は、すべての解決法（いわゆる、オントロジーの診断集合）を見つけ出すことができるとは限らない。従って最良の解決法を見失う可能性がある。さらに、ユーザは、同様に不整合オントロジーを修復するための最も適切な解決法を選択することができない。
非特許文献３記載の技術は、すべての公理のＳｈａｐｌｅｙ値をを取得するための計算方式を提案しているが、この計算方法が複雑であり、特に、オントロジーがいつ大きくなるかを理解するのが困難である。このため、この方式は効率がとても悪い。
非特許文献４記載の技術は、記述論理に焦点を置いてＤＬ機構を修正しようとする。ただし、大部分の論理機構がＤＬをサポートするので、この方法はすべての状況には適さない。
【００１３】
従って、不整合オントロジーを修復する既存の方法がオントロジーの不整合性問題をあまりよく解決できないことが分かる。
さらに、上述したように、大多数のオントロジーは常に不整合問題と不確定問題を有している。このため、オントロジーの不確定問題は同時に考慮されるべきである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、オントロジーの候補修復集合をすべて見つけ出すことができ、また、候補修復集合中の公理の削除あるいは修正によってオントロジーの整合性を再び取り戻すことができる、不整合オントロジーの修復のための方法と装置を提供する。
【００１５】
さらに、上記の方法に基づいて、オントロジーの不整合性と不確定性問題に処理するための本発明の他の実施の形態を提案している。
特に、それは、オントロジーの確実性（信用度）を示す公理の信用度ファクター（ＣＦ）を利用する。
公理によるオントロジーの一致性に対する影響を除去するために、ＣＦ値が所定のしきい値未満である公理を削除し、
そして、次に、修理するために最低のＣＦ値の候補修復集合を選択する。これにより、不整合オントロジーが修復され、同時にオントロジーの不確定性が考慮される。
【００１６】
本発明の不整合オントロジーの修復方法は、不整合オントロジーを入力し、オントロジー中の不満足な概念を検索し、不満足な概念毎に、不満足な概念に関連する不整合公理集合を生成するために不満足な概念に関連する公理を収集し、２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１中の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ１を削除することにより、それぞれの不満足な概念に関連する不整合公理集合をフィルタリングし、新たな公理集合を構築するために残りの不整合公理集合から１つの公理を選択する処理と、拡張的エラー集合を生成するために新たな公理集合中の重複する公理を削除する処理を繰り返すことにより、１つ以上の拡張的エラー集合を生成し、生成した拡張的エラー集合から、最小の公理数の集合を候補修復集合として選択し、候補修復集合を修復する。
各公理に対するＣＦが考慮される情況において、上記方法は、さらに、不整合オントロジー中の各公理について、公理の正確さの信用度を示す信用度ファクターを入力するステップと、各拡張的エラー集合について、拡張的エラー集合中の公理のＣＦに従って拡張的エラー集合の信用度値を計算するステップと、最低の信用度値の拡張的エラー集合を候補修復集合として選択するステップとをさらに含む。
また上記方法は、オントロジーの一致性に対する影響を除去するために、信用度ファクターが所定のしきい値未満である公理を削除するステップをさらに含む。
【００１７】
本発明の不整合オントロジーの修復装置は、不整合オントロジーを入力する入力部と、オントロジー中の不満足な概念を検索する検索部と、不満足な概念毎に、不満足な概念に関連する不整合公理集合を生成するために不満足な概念に関連する公理を収集する不整合公理収集部と、２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１中の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ１を削除することにより、それぞれの不満足な概念に関連する不整合公理集合をフィルタリングする不整合公理集合フィルタ部と、１つ以上の拡張的エラー集合を生成のための拡張的エラー集合生成部と、拡張的エラー集合生成部により生成された拡張的エラー集合から、最小の公理数の集合を候補修復集合として選択する候補修復集合選択部と、候補修復集合選択部により選択された候補修復集合を修復するためのオントロジー修復部とを備える。
また、拡張的エラー集合生成部が、新たな公理集合を構築するために残りの不整合公理集合から１つの公理を選択する公理収集ユニットと、拡張的エラー集合を生成するために新たな公理集合中の重複する公理を削除する重複公理削除ユニットとを含む。
各公理に対するＣＦが考慮される情況において、入力部は、不整合オントロジー中の各公理について、公理の正確さの信用度を示す信用度ファクターを入力する。また、上記装置は、拡張的エラー集合生成部により生成された各拡張的エラー集合について、拡張的エラー集合中の公理のＣＦに従って拡張的エラー集合の信用度値を計算する信用度値計算部をさらに備える。また、その場合、候補修復集合選択部は、最低の信用度値の拡張的エラー集合を候補修復集合として選択する。
他の例では、上記装置は、オントロジーの一致性に対する影響を除去するために、信用度ファクターが所定のしきい値未満である公理を削除する公理フィルタ部をさらに備える。
【発明の効果】
【００１８】
関連技術と比較して、本発明により提供する不整合オントロジー修復方法および装置は、より多くの利点を有する。
【００１９】
一般的には、オントロジーの整合性を回復するために１つ以上の解決策が存在する。しかし、既存の方法はすべての解決策を見つけ出すことができるとは限らない。
これに対して、本発明の不整合オントロジー修復方法および装置を利用すれば、すべての可能な解決策を含む候補修復集合を見つけ出し、それにより最良の解決策を見つけ出すことが可能である。
【００２０】
更に、候補修復集合が不整合オントロジーの修復のための解決方法をすべて提供するので、ユーザは、簡単に、知識および特定の状況に応じて最も適切な解決法を選択し、かつ分析及びカスタマイズ修正を行うことができる。
【００２１】
さらに、上述したように、本発明は、オントロジーの不整合性と不確定性を同時に解決するために利用できる改良した実施の形態を提供する。
【００２２】
本発明の他の特徴および効果は、添付図面に関連する以下の詳細な記述から明らかになるであろう。本発明が、図面あるいは特定の実施の形態において示される例に限定されないことは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明は、添付図面と関連する本発明の実施の形態の以下の詳細な説明からよりよく理解されるであろう。図面中、同じ参照番号は同様の構成要素を示している。
【図１】本発明の第１の実施の形態による不整合オントロジー修復装置１００の内部構造を示すブロック図である。
【図２】図１に示す不整合オントロジー修復装置１００の動作例を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態による不整合オントロジー修復装置１００の内部構造を示すブロック図である。
【図４】図３に示す不整合オントロジー修復装置１００の動作例を説明するフローチャートである。
【図５】本発明を実現するために使用されるコンピュータ・システムの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
説明を分かり易くするため、まず本明細書で使用される用語について以下に簡潔に述べる。
【００２５】
不整合オントロジー（Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ）：不整合オントロジーとは、誤りまたは衝突がオントロジーに存在し、その結果、そのオントロジー中のいくつかの概念が正確に解釈できないことを意味する。往々にして回避は容易でないけれども、不整合は望ましくない。
【００２６】
不満足な概念（Ｕｎｓａｔｉｓｆｉａｂｌｅ  ｃｏｎｃｅｐｔ）：不満足な概念とは、その概念がオントロジーにおいて合理的な解釈を有さないことを意味する。概念はそれぞれ解釈関数を有する。また、満足できない概念については、その解釈関数は空である。
【００２７】
不整合公理集合（Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  ａｘｉｏｍ  ｓｅｔ）：不整合公理集合は、オントロジーにおいて満足できない概念に関連する公理によって形成された集合である。
【００２８】
拡張的エラー集合（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｓｅｔ）：拡張的エラー集合は以下のように取得される集合である。
各不整合公理集合Ｓｉから１つの公理ａｘｉを選択し、
選択された公理をすべてまとめて新たな集合｛ａｘ１，ａｘ２，・・・ａｘｎ｝を形成し（ここで、ｎは不整合公理集合の数）、
形成した新たな集合から重複する公理を削除して拡張的エラー集合を生成する。
【００２９】
候補修復集合（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｒｅｐａｉｒ  ｓｅｔ）：候補修復集合は、オントロジーの不整合性の修復のために用いる候補としての診断集合あり、オントロジーの不整合を引き起こす根本的な原因である。
異なる実施の形態によれば、本発明は、公理数が最小の拡張的エラー集合あるいは最小のＣＦ値の拡張的エラー集合を、候補修復集合として選択することが可能である。
通常、１つのオントロジーについて１つ以上の候補修復集合が存在する可能性がある。従って、本発明は、候補修復集合をすべて探し出すことを目的し、それは不整合問題に対応する完全な解決方法である。
【００３０】
本発明において、記述論理（ＤＬ：Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｏｇｉｃｓ）は、知識を形式化し、かつオントロジーを表わすために使用される。
本発明の第１と第２実施の形態による不整合オントロジー修復装置とその動作は、添付図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００３１】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態による不整合オントロジー修復装置１００の内部構造を示すブロック図である。
【００３２】
図１に示すように、オントロジー格納部１０９は検出されるオントロジーを格納するために使用される。検出部１０８は、オントロジー格納部１０９に格納されたオントロジーを取得し、不整合オントロジーが存在するかどうかを検出する。
不整合オントロジーの検出に関して、本技術分野において任意の周知技術を使用することが可能である。例えば、上述したＤＬ論理機構は、不整合オントロジーを効果的に検出するために利用することができる。不整合オントロジーの検出は本発明の主要な要部ではないので、これについて詳細には説明しない。
検出部１０８によって検出された不整合オントロジーは、修復するために不整合オントロジー修復装置１００に供給される。
修復されたオントロジーは、その後、修復オントロジー格納部１１３に格納される。
図１において、不整合オントロジー修復装置１００は、入力部１０１と、検索部１０２と、不整合公理収集部１０３と、不整合公理集合フィルタ部１０４と、拡張的エラー集合生成部１０５と、候補修復集合選択部１０６と、オントロジー修復部１０７を含む。
不整合オントロジー修復装置１００は、さらに、重複公理削除部１１４と、重複集合削除部１１５と、ユーザ選択部１１６を選択的に含むことができる。これらの任意のモジュールは、他のモジュールと異なるために、図１において破線のボックスの形式で示されている。
さらに、図１は、不整合オントロジー修復装置１００の中間の処理結果を格納するためにさらに複数の記憶装置を示している。それらは、例えば、不整合公理集合記憶装置１１０、拡張的エラー集合記憶装置１１１および候補修復集合記憶装置１１２を含む。
さらに、例として、図１は、さらに拡張的エラー集合生成部１０５の内部構造を示している。拡張的エラー集合生成部１０５は、例えば、公理収集ユニット１０５１および重複公理削除ユニット１０５２を含んでいる。
【００３３】
図２は、図１に示す不整合オントロジー修復装置１００の動作例を説明するフローチャートである。
【００３４】
図２に示す処理２００は、検出部１０８がオントロジー格納部１０９からオントロジーＯを取得するステップ２０１から開始する。
ステップ２０２で、検出部１０８は、取得したオントロジーが一致しているかどうかを判断する。
一致していれば、検出部１０８は、判断するための他のオントロジーをオントロジー格納部１０９から取得する。
一致していなければ、検出部１０８は、オントロジーを修復するために不整合オントロジー修復装置１００に不整合オントロジーを供給する。
【００３５】
ステップ２０３で、不整合オントロジー修復装置１００の入力部１０１は、検出部１０８によって供給される不整合オントロジーＯを受信し、検索部１０２にそれを供給する。
検索部１０２は、オントロジーＯ中の不満足な概念を検索する。
上述したように、不満足な概念は、オントロジーにおいて合理的な解釈を有しておらず、かつオントロジーの不整合性を引き起こす根本的な原因となる概念である。
次に、ステップ２０４で、不整合公理収集部１０３は、その概念に関連する不整合公理集合を形成するために、各不満足な概念毎に関連する公理を収集する。
不整合公理収集部１０３によって収集されたそれぞれの不満足な概念に関連する不整合公理集合は、不整合公理集合記憶装置１１０に格納される。
ステップ２０５で、選択的に、重複公理削除部１１４は、冗長な（例えば重複する）公理を削除するために不整合公理収集部１０３によって収集された不整合公理集合を調整することが可能である。
次に、ステップ２０６で、不整合公理集合フィルタ部１０４は、最小の不整合公理集合をすべて抽出するために不整合公理集合をすべてフィルタリングする必要がある。
最小の不整合公理集合は、少なくとも１つの概念が満足できない不整合オントロジーの最小の部分集合である。
特に、このステップでは、不整合公理集合フィルタ部１０４は、以下のフィルタリングを実行する。
２つの不整合公理集合Ｃ１およびＣ２について、Ｃ１の公理がすべてＣ２に含まれていれば、Ｃ２を削除する。
次に、フィルタリングの後に残りの不整合公理集合は、拡張的エラー集合生成部１０５に供給される。
ステップ２０７で、拡張的エラー集合生成部１０５は、残りの不整合公理集合によって１つ以上の拡張的エラー集合を生成する。
例として、図１は、拡張的エラー集合生成部１０５の内部構造を示す。拡張的エラー集合生成部１０５は、公理収集ユニットおよび重複公理削除ユニット１０５２を含む。
続いて図２を参照すると、拡張的エラー集合生成部１０５の詳細な動作処理（すなわち、ステップ２０７）は、灰色の枠の形式で示している。
ステップ２０７１で、公理収集ユニット１０５１は、新たな公理集合｛ａｘ１，ａｘ２，・・・ａｘｎ｝を構築するために、残りの不整合公理集合Ｓｉから１つの公理ａｘｉを選択する。ここで、ｎは残りの不整合公理集合の数である。
また、次に、ステップ２０７２で、重複公理削除ユニット１０５２は、拡張的エラー集合を生成するために、公理収集ユニット１０５１によって構築された新たな公理集合における重複する公理を削除する。
このように形成された１つ以上の拡張的エラー集合は、拡張的エラー集合記憶装置１１１に格納することができる。
【００３６】
拡張的エラー集合を取得した後に、重複集合削除部１１５は、処理効率を向上させるために、選択的に、重複する拡張的エラー集合をさらに削除する（ステップ２０８）。
次に、ステップ２０９で、候補修復集合選択部１０６は、すべての拡張的エラー集合から公理数が最小の集合を候補修復集合として選択し、候補修復集合記憶装置１１２にすべての候補修復集合を格納する。
これまでに、ユーザは不整合オントロジーに関連する全部の候補修復集合を取得しており、修正するかあるいは削除するのに最も適切な候補修復集合を選択することができる。
言うまでもなく、１つの候補修復集合だけが存在する場合、ユーザはこの候補修復集合を修正するかあるいは削除する必要がある。
１つ以上の候補修復集合が存在する場合、ユーザはユーザ選択部１１６を利用して１つの候補修復集合を選択し（ステップ２１０）、そして、選択した候補修復集合を修復するために、オントロジー修復部１０７に供給する（ステップ２１１）。
修復されたオントロジーは、修復オントロジー格納部１１３に格納することができる。
このように、ユーザ等の知識および特定の状況によって１つの候補修復集合を選択するのに、より多くの柔軟性および利便性をユーザに提供する。
候補修復集合のいずれか１つにおける公理の削除あるいは修正によって、オントロジーの一致性が再び回復する。これで、処理２００が終了する。
【００３７】
修復されたオントロジーは、オントロジーを編集するために利用される、公理の追加、修正、削除機能を含むオントロジー編集アプリケーション（Ｐｒｏｔｅｇｅ、ＯｎｔｏＥｄｉｔ及びＯｉｌＥｄ等）、あるいは、オントロジーについての推理を進展させ、かつセマンティックウェブ・アプリケーションを支援するために利用されるオントロジー推理アプリケーションのようなオントロジーに関連する他のアプリケーションに供給される。
【００３８】
（第２の実施の形態）
図３は、本発明の第２の実施の形態による不整合オントロジー修復装置３００の内部構造を示すブロック図である。第２の実施の形態は、不整合オントロジーと不確定オントロジーの両方を修正する方法と装置を提供する点で第１の実施の形態と相違する。
【００３９】
上述したように、不確定なオントロジーは、オントロジーの正確性が確率的であることを意味する。オントロジーの不確定性は、専門家の主観的な不確定さ、もとのオントロジーの不確定さ、自動オントロジー学習ツールの不確定さから生じる。
不確定性を表現する手段がなければ、ユーザは、それについてどの程度理解しているかを表現することができない。
このため、セマンティックウェブ・システム内の不確定性に対応するための方法とツールが必要である。
【００４０】
本発明は、オントロジーとそこに含まれる公理の不確定性を示すために「信用度ファクター」（ＣＦ：ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｆａｃｔｏｒ）の概念を提案する。
この信用度ファクターは、オントロジーにおける公理の正確性についての信用の度合いを示す一種のスコアである。
ＣＦ値が高ければ、公理が正確である可能性がより高くなる。
ＣＦの値は、オントロジーを構築する時、専門家によって取得することができ、あるいはいくつかの予め定義されたアルゴリズムによって計算することができることがある。
例えば、ＣＦは０と１の間の数であり、次のように表される。
【００４１】
ＣＦ：Ｎ→［０、１］
ここで、Ｎは、すべてのオントロジー要素（概念または公理）の集合を意味する。
【００４２】
第１の実施の形態と異なり、図３に示す不整合オントロジー修復装置３００は、さらに、公理フィルタ部３０２および信用度値計算部３０３を含む。
また、すべてのオントロジー要素（概念または公理）のＣＦ値を格納のための信用度（ＣＦ）記憶装置３０１も、図３に示されるシステムに追加されている。
これらを除いて、図３中の他の構成要素の動作は第１の実施の形態と同様である。
【００４３】
図４は、図３に示す不整合オントロジー修復装置３００の動作例を説明するフローチャートである。
図２を参照すると、処理４００が、第１の実施の形態の処理２００に類似することが分かる。このため、ここでは、第１の実施の形態と相違するステップのみについて詳細に説明する。
他のステップについては、図２に示す処理２００の対応する説明に記載されているので、ここでは、それ以上詳細には説明しない。
【００４４】
図３において、入力部１０１は、検出部１０８によって検出された不整合オントロジーのみならずＣＦ記憶装置３０１からすべてのオントロジー要素（概念または公理）のＣＦ値を取得する。
不満足な概念の検索が実行される前に、公理フィルタ部３０２（任意の構成要素）は、任意に、まずオントロジーの公理について前処理を実行することが可能である。
すなわち、公理フィルタ部３０２は、公理によるオントロジーの一致性に対する影響を除去するために、ＣＦ値が所定のしきい値Ｔｈ未満である公理を削除する（図４中の、ステップ４０１および４０２）。
次に、残りの公理および関連する概念は、検索部１０２に供給され、不満足な概念を検索する処理、不満足な概念に関連する不整合公理集合を収集する処理、不整合公理集合をフィルタリングし、第１の実施の形態における拡張的エラー集合を生成する処理を繰り返す。
１つ以上の拡張的エラー集合が取得された後、第１の実施の形態と異なり、装置３００は、さらに各拡張的エラー集合に対応する信用度値を計算するために信用度値計算部３０３を含む（図４中のステップ４０３）。
一例として、信用度値計算部３０３は、各拡張的エラー集合に含まれるそれぞれの公理のＣＦ値を互いに加算して、拡張的エラー集合の信用度値として合計する。
もちろん、拡張的エラー集合の信用度を判断するための処理および拡張的エラー集合の信用度値を計算する方法は、上述した例に限定されない。当業者であれば、拡張的エラー集合の信用度値を計算するための他の多くの方式を容易に理解することができるであろう。
【００４５】
分かり易く説明すると、信用度に基づいた拡張的エラー集合は、「集合＿ＩＤ：｛集合内容｝，ＣＦ＿ＩＤ：ＣＦ値」の形式で格納可能である。
例えば、「集合１：｛ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎとＫｎｏｗｌｅｄｇｅは相容れない概念である，ペンギンは鳥である｝，ＣＦ１：１．８」、「集合２：｛ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎとＫｎｏｗｌｅｄｇｅは相容れない概念である，ペンギンは飛ぶことができる｝，ＣＦ２：１．５」等と記述される。
【００４６】
次に、第１の実施の形態のステップ２０９と相違する第２の実施の形態のステップ４０４で、候補修復集合選択部１０６は、候補修復集合として最低の信用度値を持つ拡張的エラー集合を選択し、第１の実施の形態で述べた同じ方法によって選択した拡張的エラー集合を削除するか、あるいは修正する。
【００４７】
図５は、本発明を実現するために使用されるコンピュータ・システム５００の概略を示すブロック図である。
【００４８】
図５に示すように、コンピュータ・システム５００は、ＣＰＵ５０１、ユーザ・インタフェース５０２、周辺機器５０３、メモリ５０５、外部記憶装置５０６、上述の構成要素を接続する内部バス５０４を含む。
メモリ５０５は、セマンティックウェブ・アプリケーション５０５１、不整合オントロジー修復モジュール５０５２、オントロジー編集アプリケーション５０５３、オントロジー推理アプリケーション５０５４及び他のアプリケーション５０５５、オペレーティング・システム（ＯＳ）５０５６等を含む。
本発明の中心的な機能は、主に、不整合オントロジー修復モジュール５０５２に関連している。不整合オントロジー修復モジュール５０５２が、例えば、図１あるいは図３に示される不整合オントロジー修復装置１００あるいは３００である。
メモリ５０５中のアプリケーションは、並列に動作して異なる機能を提供する。
外部記憶装置５０６は、オントロジー格納部５０６１、不整合公理集合記憶装置５０６２、拡張的エラー集合記憶装置５０６４、候補修復集合記憶装置５０６３、修復オントロジー格納部およびＣＦ記憶装置５０６５、他の記憶装置５０６６などの本発明に関連する様々な記憶装置を含む。
【００４９】
上記説明では、本発明の第１と第２実施の形態による不整合オントロジー修復装置と、その動作フローを説明した。
上記の説明により、本発明が以下の明確な効果を有することが分かるであろう。
【００５０】
一般に、オントロジーの一致性を回復するために複数種類の解決方法が存在する。
しかし、既存の方式はこれらすべての解決法を見つけ出すことができるとは限らない。
これに対して、本発明を利用すれば、すべての可能な解決策を見つけ出すことができ、それにより最良の解決策を見つけ出すことができる。
更に、候補修復集合が不整合オントロジーの修復のための解決方法をすべて提供するので、ユーザは、簡単に、知識および特定の状況に応じて最も適切な解決策を選択し、かつ分析及びカスタマイズ修正を行うことができる。
【００５１】
さらに、本発明は、オントロジーの不整合性と不確定性を同時に解決するために利用できる改良した実施の形態を提供する。
【００５２】
上記では、添付図面を参照して本発明の特定の実施の形態について説明してきたが、本発明は添付図面に示した特定の構成および処理に限定されるものではない。また、説明を分かり易くするために、既知の方法および技術についての詳細な説明は省略した。上述した実施の形態において、幾つかの特定のステップを例として示しかつ説明している。
しかしながら、本発明の方法と処理は、これらの特定のステップに限定されない。当業者は、発明の精神を理解すれば、これらのステップに変更、修正、追加を行うことができること、あるいはステップ間の順番を変更できるであろう。
【００５３】
本発明に要素は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアあるいはそれの組み合わせにおいて実現され、それのシステム、サブシステム、構成部品あるいはサブコンポーネントにおいて利用することができる。ソフトウェア中で実現された時、本発明に要素は、必要なタスクを実行するためのプログラム、あるいはコードセグメントである。プログラムまたはコードセグメントは、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納するか、あるいは伝送ケーブルか通信リンク上の搬送波に包含されたデータ信号によって送信することが可能である。コンピュータ読み取り可能な媒体には、情報を格納するか転送することが可能であるすべての媒体を含む。コンピュータ読み取り可能な媒の具体例は、電子回路、半導体記憶装置、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリー、消去可能ＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、フロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ光ディスク、ハードディスク、光ファイバー媒体、無線周波数（ＲＦ）リンクなどを含む。コードセグメントは、インターネット、イントラネットなどのようなコンピュータネットワークを経由してダウンロードすることも可能である。
【００５４】
本発明は、本発明の精神および本質的な機能から外れずに、他の特定の形態で実現可能である。例えば、特徴が本発明に基本的な範囲から外れない限り、特定の実施の形態で述べられたアルゴリズムは修正することが可能である。従って、現在の実施の形態は、全ての点において例示でありかつ限定的でないとして考慮されるべきである。本発明の範囲は、前述の説明によってではなく添付された請求項によって示される。また、したがって、請求項の範囲あるいはそれと同等の範囲内で生ずる変更は全て本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【００５５】
１００：不整合オントロジー修復装置
１０１：入力部
１０２：検索部
１０３：不整合公理収集部
１０４：不整合公理集合フィルタ部
１０５：拡張的エラー集合生成部
１０５１：公理収集ユニット
１０５２：重複公理削除ユニット
１０６：候補修復集合選択部
１０７：オントロジー修復部
１０８：検出部
１０９：オントロジー格納部
１１０：不整合公理集合記憶装置
１１１：拡張的エラー集合記憶装置
１１２：候補修復集合記憶装置
１１３：修復オントロジー格納部
１１４：重複公理削除部
１１５：重複集合削除部
１１６：ユーザ選択部
２００：処理
３００：不整合オントロジー修復装置
３０１：信用度（ＣＦ）記憶装置
３０２：公理フィルタ部
３０３：信用度値計算部
４００：処理
５００：コンピュータ・システム
５０１：ＣＰＵ
５０２：ユーザ・インタフェース
５０３：周辺機器
５０４：内部バス
５０５：メモリ
５０５１：セマンティックウェブ・アプリケーション
５０５２：不整合オントロジー修復モジュール
５０５３：オントロジー編集アプリケーション
５０５４：オントロジー推理アプリケーション
５０５５：他のアプリケーション
５０５６：オペレーティング・システム（ＯＳ）
５０６：外部記憶装置
５０６１：オントロジー格納部
５０６２：不整合公理集合記憶装置
５０６３：候補修復集合記憶装置
５０６４：拡張的エラー集合記憶装置
５０６５：ＣＦ記憶装置
５０６６：他の記憶装置
【図１】
2010231762.tif 000003
【図２】
2010231762.tif 000004
【図３】
2010231762.tif 000005
【図４】
2010231762.tif 000006
【図５】
2010231762.tif 000007
【外国語明細書】
2010231762000001.pdf