(57)【要約】  ディスプレイデバイス（１０２）が、１組の状態の表記（６０８）を表示するように構成されており、該状態の各１つは対応する変数（４１０）と関連している。表示されている該状態の各々は、該対応する変数の最上位状態と指定される。該表示されている状態と関連付けられる確率推定（７０２）を表す入力が入力されて、エキスパートシステムで使用するデータを生成するために使用される。【選択図】      図２
2009514069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するように適合されている装置であって、
１組の状態の表記を表示するためのディスプレイデバイスであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されるものと、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信する入力デバイスと、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成するためのコンポーネントと、
を含む装置。
【請求項２】
前記変数のうちの１つがベイジアンネットワークのグラフモデルの仮定ノードを表し、他の変数が、前記モデルの親ノードを表し、親ノードの状態が前記仮定ノードの状態を判断する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記ディスプレイは、前記親ノードの状態の組み合わせの表記を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記組み合わせは、最上位状態である前記親ノードのうちの１つの状態と、最上位状態ではない他の親ノードの各々の状態とを含む、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記組み合わせは、最上位状態ではない全ての前記親ノードの状態をさらに含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
生成された前記条件確率テーブルを記述する前記データは、前記親ノードの状態の残りの組み合わせ、つまり表示されていなかった状態を含む、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記条件確率テーブルは、「雑音ＯＲ」アルゴリズムを実現する前記装置によって生成される、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項８】
前記変数のグラフ表記を作成させるためのコンポーネントをさらに含む、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の装置。
【請求項９】
表示されている前記状態は、前記対応するグラフ表記を選択することによって選択される変数の状態である、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記装置は、前記入力手段を使用して入力される前記状態の各々と関連した前記確率推定によって判断される順序で親ノードに対応する変数の状態を表示するように前記ディスプレイを構成する、請求項８または請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
ユーザーが、親ノードに対応する前記変数の状態が表示される初期順序を設定できるようにするコンポーネントを含む、請求項８または請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記装置は、確率推定が前記入力手段を使用して入力される前記状態に対応する質問を生成かつ表示する、請求項２乃至請求項１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１３】
前記質問は、少なくとも１つの前記親ノードに対応する少なくとも１つの変数の少なくとも１つの前記状態の名称と、前記仮定ノードに対応する前記変数の状態の名称とを備えるテキストを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
確率推定が入力されることによって前記組み合わされた確率推定の総和が１になる前記状態の状態逆数に対して前記確率推定を自動的に設定するコンポーネントをさらに含む、請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１５】
すべての前記表示された状態の組み合わせの確率推定が入力された後に前記条件確率テーブルデータが生成されるようにするコンポーネントを含む、請求項１乃至請求項１４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１６】
条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法であって、
１組の状態の表記を表示することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されることと、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信することと、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成することと、
を含む方法。
【請求項１７】
問題ドメインのグラフモデルを構築することであって、前記モデルは、前記変数に対応する１組のノードと、前記ノードの少なくともいくつかの間のリンクとを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記変数の状態を表すデータを生成することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記入力は、インタビュープロセス中にエキスパートによって抽出される情報に基づいている、請求項１６乃至請求項１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
コンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータプログラムコードがロードされる場合に、
１組の状態の表記を表示し、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であり、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信し、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成する、手順を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法であって、
ユーザーに、１組の状態と関連付けられる１組の確率推定を表すデータの入力を促進することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しているものと、
前記入力されたデータを使用して条件確率テーブルを生成することであって、前記入力されたデータは前記条件確率テーブルのサブセットに対応するものと、
を含む方法。
【請求項２２】
エキスパートシステムで使用するデータを構築するための方法であって、
問題ドメインのグラフモデルを構築することであって、前記モデルは１組のノードと、前記ノードのうちの少なくともいくつかの間のリンクとを含むものと、
前記ノードのうちの少なくともいくつかの少なくとも１つの状態と関連した確率推定を入力することと、
前記モデルの残りのリンクのうちの少なくともいくつかの確率推定を生成することと、
前記構築されたモデル、前記入力された確率推定および前記生成された確率推定を使用してエキスパートシステムで使用するデータを生成することと、
を含む方法。
【請求項２３】
複数の可能な状態を有する子変数の状態の１組の確率推定を生成するための方法であって、前記子変数の状態は複数の親変数の状態に依存し、前記親変数の各々は複数の可能な状態を有し、各前記親変数の可能な状態のうちの１つは前記親変数の最上位状態と指定され、
前記親変数の状態の以下の組み合わせのうちの各々から生じる前記子変数の状態の尤度を示す確率推定を割り当てることであって、前記組み合わせは、
すべての前記親変数の状態は最上位状態ではない状態と、
前記親変数のうちの１つの状態は最上位状態であるのに対して、すべての他の親変数の状態は最上位状態ではなく、親変数の状態のこの組み合わせは前記親変数の各１つについて生成される状態であるもの、であるものと、
雑音ＯＲアルゴリズムを使用して、前記親変数の状態の少なくともいくつかの他の組み合わせから生じる前記子変数の状態の尤度を示す１組の確率推定を生成することと、
を含む方法。
【請求項２４】
前記割り当てられた確率推定および前記生成された１組の確率推定を使用して、前記親および子変数の関係を表すベイジアンネットワークを生成することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記子変数は、個々の搭乗車両が危険であるというリスクを表す、請求項２３または請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
添付の図面を参照して実質的にここに説明されている装置。
【請求項２７】
添付の図面を参照して実質的にここに説明されているようにデータの構築を支援するための方法。
【請求項２８】
添付の図面を参照して実質的にここに説明されているように１組の確率推定を生成するための方法。
【請求項２９】
条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するように適合されている装置であって、
１組の状態の表記を表示するためのディスプレイデバイスであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定され得るディスプレイデバイスと、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信する入力デバイスと、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成するためのコンポーネントと、
を含む装置。
【請求項３０】
条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法であって、
１組の状態の表記を表示することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されるものと、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信することと、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成することと、
を含む方法。
【請求項３１】
コンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードがロードされる場合に、
１組の状態の表記を表示し、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定され、
前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信し、
前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成する、手順を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エキスパートシステムで使用するデータの構築を支援することに関する。
【背景技術】
【０００２】
エキスパートシステムは、医療診断、欠陥発見などを含む広範囲の用途に使用されている。エキスパートシステムは多数の入力条件に関するデータを処理して、このドメインにおいて所与の問題の解決を試みている関連フィールドのエキスパートの思考プロセスによって取得される解決策に極めてマッチする解決策を導出するため、このように称されている。エキスパートシステムが構築中である場合、エキスパートに関する知識（knowledge)は知識ベース（knowledge base)に捕捉および符号化される必要がある。このプロセスは、通常拡張されたインタビュープロセスによってエキスパートから知識を抽出することを伴っている。
【０００３】
周知のタイプのエキスパートシステムはベイジアンネットワークを利用する。ベイジアンネットワークの構築は、問題ドメインのモデルが作成されることを必要とする。知識変数間のリンクを確立することによって、モデルは、１個の変数の状態がこの親のステータスによって影響される様子を捕捉する。特定の変数とこの親との間のリンクの確率の一部を、エキスパートは提供することが困難である恐れがある。さらに、エキスパートによる合理的な長さのインタビューを抽出する確率が高すぎる恐れもある。従って、エキスパートから抽出される必要のあるデータ量を削減する一方で、生成されるベイジアンネットワークの正確性を維持するという要望がある。
【発明の開示】
【０００４】
本発明の第１の態様によると、条件確率テーブル(Conditional Probability Table)を記述するデータの構築を支援するように適合されている装置が提供される。前記装置は、１組(set)の状態の表記を表示するためのディスプレイデバイスであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態(most significant state)であると指定されるものと、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信する入力デバイスと、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成するためのコンポーネントとを含む。
【０００５】
通常、変数の最上位状態は、（通常エキスパートによる事例とみなされる）前記変数によって記述される属性の有無と関連する。
【０００６】
前記変数のうちの１つがベイジアン(Bayesian)ネットワークのグラフモデルの仮定ノードを表してもよく、他の変数が、その状態が仮定ノードの状態を判断する前記モデルのノードを表すことができる（例えば、前記仮定ノードの親ノード）。前記ディスプレイは、前記親ノードの状態の組み合わせの表記を含んでもよい。前記組み合わせは、最上位状態である前記親ノードのうちの１つの状態と、最上位状態ではない他の親ノードの各々の状態とを含むことができる（つまり、前記他の親ノードは、最上位状態ではない状態である）。従って、他の状態の組み合わせは全く考慮される必要がない。前記組み合わせはさらに、最上位状態ではない全ての前記親ノードの状態を含んでもよい。従って、前記入力された確率推定はこれらの組み合わせについてのみ必要とされてもよい。
【０００７】
生成された前記条件確率テーブルを記述する前記データは通常、前記親ノードの前記状態の残りの組み合わせ、つまり表示されていなかった（また、確率推定がユーザーによって入力されなかった）状態を含む。前記条件確率テーブルは、「雑音ＯＲ(Noisy-OR)」アルゴリズムを実現する前記装置によって生成されてもよい。
【０００８】
前記装置は、前記変数のグラフ表記を作成可能にさせるためのコンポーネントを含んでもよい。表示されている前記状態は、前記対応するグラフ表記を選択することによって選択される変数の状態であってもよい。
【０００９】
前記装置は、前記入力手段を使用して入力される前記状態のうちの各々と関連した前記確率推定によって判断される順序で前記親ノードの状態を表示するように前記ディスプレイを構成してもよい。前記装置は、ユーザーが、前記親ノードの状態が表示されている初期順序を設定できるようにするコンポーネントを含んでもよい。
【００１０】
前記装置は、確率推定が前記入力手段を使用して入力される前記状態に対応する質問を生成および表示してもよい。前記質問は、少なくとも１つの対応する前記親ノードの少なくとも１つの前記状態の名称と、前記仮定ノードの状態の名称とを備えるテキストを含むことができる。
【００１１】
前記装置は、前記組み合わされた確率推定の総和が１になるように確率推定が入力されるように前記状態に対する状態逆数(state reciprocal)に対する前記確率推定を自動的に設定するコンポーネントを含んでもよい。
【００１２】
前記装置は、すべての前記表示されている状態の組み合わせの確率推定が入力された後に前記条件確率テーブルデータが生成され得るようにするコンポーネントを含んでもよい。
【００１３】
本発明の別の態様によると、条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法が提供される。前記方法は、１組の状態の表記を表示することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されることと、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信することと、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成することとを含む。
【００１４】
本発明のさらに別の態様によると、コンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品が提供される。プログラムコードがロードされる場合に、１組の状態の表記を表示し、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定され、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信し、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成する手順をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム製品が提供される。
【００１５】
前記方法は、問題ドメインのグラフモデルを構築することを含んでもよく、前記モデルは、問題ドメインに存在する前記変数の少なくともいくつかに対応する１組のノードと、前記ノードの少なくともいくつかの間のリンクとを含む。前記方法はさらに、前記変数の状態を表すデータを生成することを含んでもよい。
【００１６】
前記入力は、インタビュープロセス中にエキスパートによって抽出される情報に基づいていてもよい。
【００１７】
本発明のさらなる態様によると、条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法が提供される。前記方法は、ユーザーに、１組の状態と関連付けられる１組の確率推定を表すデータの入力を促進することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しているものと、前記入力されたデータを使用して条件確率テーブルを生成することであって、前記入力されたデータは前記条件確率テーブルの部分組（subset)に対応することとを含む。
【００１８】
本発明の別の態様によると、エキスパートシステムで使用するデータを構築するための方法が提供される。前記方法は、問題ドメインのグラフモデルを構築することであって、前記モデルは１組のノードと、前記ノードのうちの少なくともいくつかの間のリンクとを含むものと、前記ノードのうちの少なくともいくつかの少なくとも１つの状態と関連した確率推定を入力することと、前記モデルの残りのリンクのうちの少なくともいくつかの確率推定を生成することと、前記構築されたモデル、前記入力された確率推定および前記生成された確率推定を使用してエキスパートシステムで使用するデータを生成することとを含む。
【００１９】
本発明の別の態様によると、上記のように実質的にエキスパートシステムで使用するデータを構築する方法を実現するための装置が提供される。コンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、プログラムコードがロードされる場合に、前記コンピュータに前記方法に対応する手順を実行させるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム製品もまた提供されてもよい。
【００２０】
本発明のさらに別の態様によると、複数の可能な状態を有する子(child)変数の状態に対する１組の確率推定を生成するための方法が提供される。前記子変数の状態は複数の親(parent)変数の状態に依存し、前記親変数の各々は複数の可能な状態を有し、各前記親変数の前記可能な状態のうちの１つは前記親変数の最上位状態と指定される。前記方法は、前記親変数の前記状態の以下の組み合わせ、つまり、すべての前記親変数の状態は最上位状態ではないものと、前記親変数のうちの１つの状態は最上位状態であるのに対して、すべての他の親変数の状態は最上位状態ではないものとで、親変数状態の組み合わせは前記親変数の各１つについて生成されるものであり、の内の各々から生じる前記子変数の状態の尤度を示す確率推定を割り当てることと、雑音ＯＲアルゴリズムを使用して、前記親変数の状態の少なくともいくらかの他の組み合わせから生じる子変数の状態の尤度を示す１組の確率推定を生成することとを含む方法が提供される。
【００２１】
前記方法はさらに、前記割り当てられた確率推定および前記生成された１組の確率推定を使用して、前記親および子変数の関係を表すベイジアンネットワークを生成することを含んでもよい。
【００２２】
前記親変数は独立変数（つまり、非重複であるとみなされ、あるいは、他の親変数に伴って前記子変数の状態の判断に寄与することができる変数と証明される変数）であると想定される。
【００２３】
前記子変数は、個々の搭乗車両が危険であるというリスクを表してもよい。前記親変数は個々の特徴、例えば前記車両に搭乗中の挙動、セキュリティ背景チェックを表してもよい。前記子変数は、搭乗中に悪事を働く機会があるというリスクを表してもよい。
【００２４】
本発明のさらに別の態様によると、条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するように適合されている装置が提供される。前記装置は、１組の状態の表記を表示するためのディスプレイデバイスであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されてもよいものと、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信する入力デバイスと、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成するためのコンポーネントとを含む。
【００２５】
本発明のさらに別の態様によると、条件確率テーブルを記述するデータの構築を支援するための方法が提供される。前記方法は、１組の状態の表記を表示することであって、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定されるものと、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信することと、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成することとを含む。
【００２６】
本発明のさらに別の態様によると、コンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、プログラムコードがロードされる場合に、１組の状態の表記を表示し、前記状態の各１つが対応する変数と関連しており、表示されている前記状態の各々が前記対応する変数に対して最上位状態であると指定され、前記表示状態と関連付けられる確率推定を表す入力を受信し、前記入力された確率推定を使用して条件確率テーブルを記述するデータを生成する、手順をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム製品が提供される。
【００２７】
本発明は上述されているが、上記または以下の説明において前記特徴の組の任意の発明的組み合わせに拡張する。本発明の例示的な実施形態が添付の図面を参照して詳細に説明されているが、本発明はこれらの正確な実施形態に制限されないことが理解されるべきである。従って、多数の修正および変更は当業者には明らかになるであろう。さらに、個々にまたは実施形態の一部として説明されている特定の特徴は、たとえ他の特徴および実施形態がこの特定の特徴について言及していなくても、他の個々に説明されている特徴や他の実施形態の一部と組み合わせ可能であることが想定されている。従って、本発明は、上述されていないこのような特定の組み合わせに拡張する。
【００２８】
本発明は種々の方法で実行されてもよく、例証としてこの実施形態について次に説明し、添付の図面を参照する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
図１は、関連ディスプレイデバイス１０２およびユーザーインタフェース手段１０４を有するコンピュータ１００を図示している。ここに説明されているシステムは、任意のタイプのディスプレイデバイスおよびユーザーインタフェース手段、例えばキーボードおよび／またはポインタデバイスを有する広範な従来のコンピュータ、例えばパソコン、ラップトップコンピュータなどを使用して実現可能であることが理解されるであろう。
【００３０】
コンピュータ１００と関連したハードウェアはプロセッサ１０６およびメモリ１０８を含んでいる。この例では、メモリ１０８は、知識ベースデータ１１０、エキスパートシステムアプリケーションソフトウェア１１２およびエキスパートシステムデータ構築ツール１１４を記憶するように構成されている。
【００３１】
図２は、エキスパートシステムデータ構築ツール１１４によって実行されるステップを概説している。説明されている実施形態では、ツールは周知のＪａｖａ（登録商標）プログラミング言語で記述されたソフトウェアによって実現されている。ステップ２０２において、問題ドメインに関するモデルについて記述しているデータが入力される。これは、ファイルから過去に保存されているモデルを呼び出すこと、またはツール１１４によって提供されるユーザーインタフェースを使用してモデルを作成することのいずれかを伴う。モデルが構築中である場合、これは通常、エキスパートと相互作用するツールのユーザーに関連する。あるいはまた、エキスパートはツールの少なくとも一部の態様を直接使用するように訓練されてもよい。
【００３２】
ユーザー／インタビュアーは、モデル作成にツールを使用する準備をする場合にいくつかの予備ステップを用いてもよい。例えば、後述のようにノードおよびリンクを備えるモデルのグラフ表記の作成を支援するような方法で懸案の問題に適した質問を構成してもよい。
【００３３】
通常、モデル作成プロセスの第１の主要段階は、モデルのグラフ表記を作成可能にすることを意図しているエキスパートから情報を抽出することを伴う。質問は構造的に実行されてもよいため、エキスパートから「ノード」を抽出することを意図した質問がまずなされる。次いで、抽出されたノードごとの（重要な）状態が判断される。インタビュアーは、書面で、あるいは電子的に、すべての抽出ノード、これらのタイプおよびこれらの状態の記録を作成してもよい。ユーザーは次いで、複製を除去し、かついずれのノードがモデルにおいて親ノードまたは子ノードであるかを識別する意図でエキスパートの入力によってノードリストを合理化してもよい。ユーザーは次いで、後述のモデル作成ユーザーインタフェースを使用してモデルを構築することができる。これはユーザーによって手動で、場合によってはエキスパートからのさらなる入力によるいずれかで実行可能であることが理解されるであろう。
【００３４】
モデル作成プロセスの第２の主要段階時に、インタビュアーはエキスパートと共にモデルを再検討する。これは、すでにモデルに含まれているある仮定に対する代替仮定の基礎を形成可能なエキスパートから情報を抽出することを伴うことが可能である。エキスパートから抽出された代替仮定はユーザーによって合理化されてもよく、またリンクは、モデルですでに作成されている場合もあるコンテクストおよび証拠変数に対する代替仮定から確立可能である。エキスパートによって作成されている全リンクの合理性は記録されてもよい。これらのステップのうちのいくつかはモデル作成プロセス中に再度アクセス可能であることが理解されるであろう。
【００３５】
次に、エキスパートはモデル内の対象状態の確率推定を提供するように求められ、ステップ２０４において、入力されたモデルに関する確率推定が提供される。ステップ２０６において、ツール１１４がモデルおよび確率推定データに基づいて条件確率テーブルを生成する。ステップ２０８において、ベイジアンネットワークが条件確率テーブルを使用して生成される。
【００３６】
背景情報について、次に、問題ドメインがベイジアンネットワークに対して従来的に表される様子について説明する。問題ドメインのグラフモデルの一例が図３に示されている。モデルは、問題ドメインにおいて変数を表すノード３０２〜３１０を含んでいる。各ノードは状態の有限リストを有しており、これらはノードが有している場合がある値である。ノードは通常、モデルの役割に従って以下のうちの１つに分類される：
・仮定ノード３０２は対象ノード、つまりシステムのユーザーが「発見」したい状況である。代替仮定ノード３０４は、観察されるコンテクストおよび証拠変数についての他の可能な説明を表している。
【００３７】
・コンテクストノード３０６、３０８は背景情報を表しており、これは通常、インタフェースが開始する前に使用可能であり、また仮定（および代替仮定）ノードの確率を事前調整する。
【００３８】
・証拠ノード３１０は、一部の問題ドメインではｉｎ  ｓｉｔｕで観察可能な変数に対応している。
【００３９】
有向矢印、例えば３１２は、モデルのノードが相互に影響する様子を示している。ノードおよびこれらの関連リンクは結果として生じるベイジアンネットワークの構造を提供する。ノードが３層構造で位置決めされることが推奨される：  
コンテクスト  
仮定；代替仮定  
証拠
この３層構造が維持される場合、下方に影響を及ぼし、上方に推論を及ぼす。コンテクストノードの状態は仮定（または代替仮定）ノードの状態に影響し、これはまた証拠ノードの状態に影響する。仮定（または代替仮定）ノードの状態は証拠ノードの状態より推論可能であり、また証拠ノードの状態は仮定（または代替仮定）ノードより推論可能である。
【００４０】
一読の価値のある本か否かについての問題ドメインに関する図３の例示的モデルでは、一読の価値あり（Worth Reading）ノード３０２は対象仮定である。コンテクストノード、好きな作家（Like Author）３０６および友人のお勧め（Recommended by Friend）３０８は、その本が一読の価値があるという確率を事前調整する。一読の価値のある本は証拠の多読（Looks Well-read）（ノード３１０）を有する場合があるが、よく読まれているような本は、一読の価値があるというよりもむしろダメージあり（Damaged）（代替仮定ノード３０４）の可能性がある。
【００４１】
問題ドメインのもう１つの例は、飛行機に搭乗中の潜在的なテロリストの脅威を識別することである。この場合、コンテクスト変数は、離陸後フライト前の乗客やフライトに関する知識の状態を表してもよい。仮定変数は、証拠が観察されるコンテクストおよび背景を前提とすると、システムが予測を試みているテロリストの脅威およびイベントのタイプの確率を表してもよい。代替仮定ノードは、観察される挙動に関する可能な代替説明を表すために使用されてもよい。証拠ノードは、人手またはセンサーのいずれかによって飛行機のフライト中に観察される可能性のある挙動および動作を表すことが可能である。
【００４２】
ツール１１４がモデル入力ステップ２０２を実行する様子について次に説明する。モデルデータは、すでに作成されているモデルを記憶するファイルから入力可能であるか、またはツールは（後の呼び出し／補正のために保存可能である）モデルを作成するために使用可能かのいずれかである。モデル作成中に相談されているエキスパートに関する情報はモデルデータと関連付けられてもよい。この情報はエキスパートの名前およびこの職業などを含んでもよい。目的は、１連のモデルを備えるデータベースを構築することである。エキスパートは１よりも多いモデルを提供してもよい。例えば、飛行機に搭乗中のテロリストの脅威を識別する問題ドメインでは、乗客が潜在的テロリストであるか否かを識別する方法に関してエキスパートによって提供される情報に関連しているモデルもあるのに対して、搭乗中に悪事を働く機会があるか否かの識別に関する別のモデルもある。
【００４３】
図４は、モデル作成のためにツール１１４によって提供されるユーザーインタフェースの例示的スクリーンディスプレイ４００である。スクリーンディスプレイは４つのメインエリア４０２、４０４、４０６、４０８に分割される。エリア４０２は、このタイプのノードの具体例、例えば「乗客は爆破犯人である」という仮定ノード４１０を作成するために、周知の「ドラッグ」ユーザーインタフェース技術を使用してユーザーが選択し、かつモデル構築エリア４０４に配置することができる１セット４個の一般ノード（つまり、コンテクスト、仮定、代替仮定および証拠のノード）を備える。モデルにおけるノードはこれらの一般的タイプに従ってカラーコード化されてもよい。ノードは、必要な場所にドラッグすることによってエリア４０４内のいずれの場所にも移動可能である。ノードが移動される場合、これは他のノードへの（後述の）任意の既存のリンクを維持する。当業者にはよく知られている他のユーザーインタフェース技術もまた実現可能である。例えば、複数のノードが、ノードの周辺のボックスをドラッグすることによって同時に選択および移動可能である。
【００４４】
エリア４０６は、構築エリア４０４内の特定のノードに関するデータを入力するために使用される。ノードに対して入力可能なデータの主要カテゴリは、名前／ノードタイプ４０６Ａおよびノードの状態４０６Ｂを含んでいる。ノードの特徴に関するエキスパートの論理的根拠４０６Ｃなどの他のデータもまた提供可能である。
【００４５】
新たに作成されたノードは２つのデフォルト状態、例えば「高」および「低」によって自動的にセットアップされる。これらの状態名はすべての場合において適切であるわけではなく、エキスパートが状態により意味のある名称を付与するのに有用である。後述されるように、ツール１１４は、インタビュー手順中に後にユーザー／エキスパートによって読み取り可能であることを意図する「センテンス」に状態名を自動的に解釈可能である。モデル作成段階でエキスパートに意味のある状態名を提供させることはこのセンテンスの解釈をより容易にすることができる。例えば、状態を「爆破犯人／非爆破犯人」と命名するよりは、「乗客は爆破犯人である」および「乗客は爆破犯人ではない」という名称のほうが好ましい。
【００４６】
可能な限り小数の状態がノードに付与されることが好ましい。１つのノードにつき最大２つの状態の定義を試みることが勧められる。複数のノード状態が許容されるが、これらは、ツール１１４によるさらなる分析を複雑にする可能性があるため、最小限に維持されるべきである。
【００４７】
ノードデータエリア４０６はさらに状態配列アップ／ダウンボタン４０６Ｄ、４０６Ｅを含んでおり、これらはエキスパートによって知覚されるようなこれらの重要性に従って、そのノードについて定義された状態を階層状に配置するために使用される。通常、１つのノードの最上位状態は、ノードによって記述される属性の有無に関する。ノードの状態が、エキスパートによって何がそのノードの最上位状態であるとみなされるかを示す特定の方法で配列される点が重要である。飛行機搭乗中の脅威を識別する問題ドメインでは、例えば、最悪の（潜在的に危険／損害をもたらす）状態は通常、状態リストにおいて最上位状態であると判断される。最上位状態は、例えばディスプレイ上に赤色で示されるなど、ハイライトを付されてもよい。
【００４８】
エリア４０８は、モデルに対して作成されたノードの具体例のリストを備えている。これらは、ノードデータエリア４０６を使用して編集するために選択されたり、構築エリア４０４にドラッグされたりすることが可能である。
【００４９】
ツール１１４によってまた、図５に図示されているように、ノード間にリンクの生成が可能になる。リンクは、モデル内のあるノードと別のノードとの間の確率的関係を表している。リンクは、インタビュー中のエキスパートによって定義される。リンクは、一方のノードがもう一方のノードに直接的（因果的）影響を有していると言える２つのノード間に存在すべきである。この例では、乗客は爆破犯人であるという事実は、証拠ノードである、「何かを構築する」ノード（ノード５０２）の潜在的原因とみなされ、矢印５０４は「乗客は爆破犯人である」という仮定ノード４１０からノード５０２に配置される。リンクの矢印は影響の方向を示している。通常、リンクは、コンテクストノードから仮定（または代替仮定）ノード、証拠ノードへと流れる。
【００５０】
すべての必要なノードおよびリンクがエキスパートから抽出されており、かつリンクがエキスパートの知識に従ってモデルに接続されている場合、エキスパートは確率推定を提供する必要がある。これは、図６に示されているユーザーインタフェース特徴を使用して実行可能である。図６において、図５の仮定ノード４１０にリンクされているコンテクストタイプノード６０２および６０４は、上記技術を使用してモデルに追加されている。
【００５１】
「事例生成」ボタン６０６を選択することによってツール１１４に、エリア４０２で現在選択されているノードに関する「事例行列」テーブル６０８を表示させる。「事例」とは状態の組み合わせ（または組）であり、実世界／問題ドメインで生じうる単一シナリオを表す。このシナリオ／事例が与えられると、エキスパートは、事例行列テーブル６０８から選択される変数の状態の発生確率の推定を求められる。後述されるように、ツール１１４は、「状態ａ）の変数１と状態ｂ）の変数２が与えられると（事例１）、変数３が状態ｃを採用する確率は？」という性質の確率推定を収集するように構成されている。
【００５２】
この例では、選択されたノードは、「乗客は爆破犯人である」という仮定ノード４１０である。このテーブルは、選択されたノード自身の状態の判断につながる選択されたノードの親ノードの状態の組み合わせのうちのいくつかのみを示すことを意図している。テーブル６０８の左側は列を含んでおり、この各々は、選択されたノードの親ノードのうちの１つによってヘディングされる。列の各々における行は、この列のノードの状態に関する。従って、選択された仮定ノード４１０の２つの（コンテクストタイプ）親ノード６０２、６０４がテーブル６０８の２つの列６０８Ａ、６０８Ｂに示されている。
【００５３】
テーブルの行に表示されている状態の組み合わせは以下のとおりである：
・全ノードの状態は最上位状態ではない（例におけるトップ行）
・ノードのうちの１つの状態は最上位状態であるが、他の／残りのノードの状態は最上位状態ではない（例における下の２行）。この組み合わせはノードのすべてに対して生成される。図６Ａは、「交戦」ノード６５０が５つの親ノード６５２〜６６０を有しているより複雑なモデルの一例を示している。テーブル６０８Ａの最終／下部の行は、全５つの親ノードの状態が最上位状態ではない場合を示しているのに対して、テーブルの上の５行は、親ノードのうちの１つのみが最上位状態である場合を示している。
【００５４】
従って、Ｎ個の親ノードを有する選択されたノードについて、対応する事例行列テーブルにおいて  
【数１】
2009514069.tif 000003
【００５５】
個の行がある。エキスパートは、テーブル（のみ）に示されているこの親ノードの全組み合わせに依存する選択されたノード４１０の状態の確率推定を提供するように求められる。後述されるように、ツールは、テーブル６０８に示されている状態の組み合わせについて入力される確率推定を使用して、テーブルにない他の親ノード状態の組み合わせに応じて選択されたノードの状態の確率推定を生成する。Ｎ個の変数の状態を特徴付けるテーブル６０８のラインについて、生成される組み合わせ総数は＜状態数＞＾＜ノード数＞となる。完全ＣＰＴは親ノードの状態の組み合わせごとに１つの行を有している。例えば、選択されたノードが５つの親を有しており、各々が２つの状態を有している場合、行数は２×２×２×２×２（＝３２）個である。親のうちの１つが３つの状態を有している場合、行数は３×２×２×２×２（＝４８）個である。比較的少数の状態組み合わせのみの確率推定を引き出すことは、ツール１１４によって提供される主要利点とみなされる。これはエキスパートインタビュープロセスにかかる時間の短縮という利点を提供するのみならず、システムによって処理される必要のあるユーザーが入力したデータ量を削減する。
【００５６】
確率推定の入力は、テーブルの行のうちの１つを選択することによって開始され、これによってツール１１４は、図７に示されている確率入力ダイアログボックス７００を表示する。
【００５７】
ダイアログボックスのエリア７０４において、ツール１１４によって生成されるコンピュータ生成「センテンス」／フレーズが表示される。これは概して以下のように構築可能である：
“Given”<the names of the (parent nodes’) states in the selected row>“what is the probability of”<the name of the state of the selected node>
従って、図６のテーブル６０８における選択された状態「乗客は爆破犯人である」について、生成されたセンテンスは以下のように読み取る：  
“Given:  
security state low alert,  
passenger has normal background,  
what is the probability of Paasenger is a bomber?”
このような人が読み取り可能なフレーズは、提供を求められている確率推定をエキスパートがより容易に理解できるようにすることを意図している。
【００５８】
ダイアログボックス７００は、確率推定を入力するためにユーザーが使用可能な第１のスライダー７０２を含んでいる。確率推定は、任意の従来の方法で表されることが可能であり、この例では、「ほとんどない」から「ほぼ常に」までの範囲が与えられ、中間値、例えば「１，０００，０００中の１」、「１００中の１」「５０−５０」、「１００中の９９」、「１，０００，０００中の９９９，９９９」もまた示されている。任意の他のユーザー入力技術、例えば確率を表す数字の直接入力が使用可能であることが理解されるであろう。エリア７０３において選択された確率の絶対値が示されているが、所望ならば隣接するチェックボックスをチェックせずにこの特徴はスイッチオフ可能である。
【００５９】
第１のスライダー７０２に隣接して、問題ドメインに関する特定のイベントの背景確率を示すことを意図している複数のマーカーがある。これらのマーカーと関連した確率は実験的統計から算出されており、また背景確率に対する確率を推定する際にエキスパートを支援するように設計されている。マーカー７０６はカラーコード化可能であり、対応するイベントを示すキーがエリア７０８に表示されている。選択されたノードが証拠タイプノードである場合、（エキスパートをミスリードして、人工的に低い確率をもたらすことができるため）これらのタイプのマーカーは不適切であるとみなされ、ダイアログボックスから省略される。
【００６０】
ダイアログボックス７００はまた第２のスライダー７１０を含むことができる。第２のスライダーは、第１のスライダー７０２によって表されている状態の逆数の確率推定を入力するために使用可能である。例えば、第１のスライダー７０２が「乗客は爆破犯人である」という状態の確率推定を設定するために使用されるのに対して、第２のスライダー７１０は「乗客は爆破犯人ではない」という状態の確率推定を入力するために使用される。マーカー７０６に類似するマーカー７１２は第２のスライダー７１０に隣接して表示可能である。
【００６１】
「合計１」ボタン７１４が第１のスライダー７０２に隣接して配置されている。これは、第２のスライダー７０２の確率推定を逆数値に自動的に設定するために使用可能である。対応する「合計１」ボタン７１６もまた第２のスライダー７１０に対して提供される。ダイアログボックス７００の「ＯＫ」ボタン７１７は、入力誤りを防止するために抽出された確率が合計１にならない場合は無効化されてもよい。
【００６２】
ダイアログボックス７００の底部に、確率推定に対するエキスパートの論理的根拠を付与するテキストを記録するためにエリア７１８が提供される。エキスパートが提供した確率推定のエキスパートの信頼性を表す格付を記録するために使用可能なさらなるスライダー７２０もまた、ダイアログボックス７００に任意に含まれてもよい。他の実施形態では、推定確率は他の方法で入力される、例えば保存ファイルから呼び出されることが可能である点が理解されるであろう。ダイアログボックス７００は、確率推定が入力可能である様子の一例に過ぎないことが理解されるであろう。代替実施形態では、ユーザーは、テーブル６０８の行のうちの１つの選択を許可されるのではなく、所定の順序で推定を入力することを求められる場合がある（関連する状態／変数のうちの唯一またはいくつかが一度に表示されている）。
【００６３】
図６に戻ると、テーブル６０８の１行の確率推定のすべての入力を完了する時点で、テーブルに隣接する右手の「実行」列６１１の対応する行にチェックマークが表示されてもよく、これは有効確率推定がこの行に入力されたことを示している。図６にも見られるように、列６０８Ａおよび６０８の右側へ、選択されたノードの２つの状態について入力された確率推定を表す２つのバー６０８Ｃおよび６０８Ｄがある。
【００６４】
テーブルの行のすべてが有効確率推定を入力している場合、エキスパートによって抽出された確率の相対的順序を閲覧して、次のノードに移動する前にその応答を有効化することは有用である。これは、「確率による分類」ボタン６１０をクリックすることによって実行可能である。これは、図８に示されているように、降順で各々に割り当てられている確率に従ってテーブル６０８の行を再配列する。ボタン６１０を再度押して、これらの確率が入力された順序に行の順序を戻す。
【００６５】
全確率推定がモデルにおける必要ノードについてテーブルに入力されている場合、次のステップは通常条件確率テーブル（ＣＰＴs）を生成することである。このプロセスは、「ＣＰＴs生成」ボタン６１４を選択することによってツール１１４で開始される。ツールによって生成される図６の例示的ノードに対応するＣＰＴ９０２が図９に示されている。図９Ａは、「何かを構築する」という仮定ノード９０４のＣＰＴ９０２Ａによるモデルのより複雑な例を示している。
【００６６】
ツール１１４は、「雑音ＯＲ」と一般的に称されるアルゴリズムによってＣＰＴを生成し、これが実現可能である様子を説明する情報が次に与えられる。雑音ＯＲ形式は以下の３つの想定をなす：
１．ノードのすべてが等級変数である。変数は、様々な自由度の有無によって等級付けされる。［無、低、中、高］という状態の変数が等級付けされるが、［赤、緑、青］という状態の変数はおそらくない。
【００６７】
変数の原因のすべてがない場合、変数もまたない。実際、モデリングされていない原因を凝集するために「漏洩」原因が追加可能であるため、これは重大な制約ではない。漏洩原因は問題ドメインの「背景放射」のように作用する。
【００６８】
３．変数の原因のすべてが独立している。ノードＸおよびこの原因Ｕは雑音ＯＲ式：  
【数２】
2009514069.tif 000004
【００６９】
に従って相互作用する。
【００７０】
これらの想定下で、完全ＣＰＴが比較的少数の確率から生成可能である。Ｘに事例ｘ０、・・・、ｘｍ（ここでｘ０は無である）を持たせ、原因Ｕｉに状態ｕ０、・・・、ｕｎ（ここでｕ０は無）を持たせる。そしてエキスパートは以下のようにｘｉおよびｕｊの組み合わせごとに確率を提供する必要がある：  
【数３】
2009514069.tif 000005
【００７１】
無の確率は、行が合計１になることを保証する。
【数４】
2009514069.tif 000006
【００７２】
Ｘは、この原因のすべてが無である場合は無であり、ゆえに  
【数５】
2009514069.tif 000007
【００７３】
各  
【数６】
2009514069.tif 000008
【００７４】
はリンクのパラメータである。各リンクは（ｍ−１）（ｎ−１）の確率の抽出を必要とすることが分かる。ｍ個の状態を具備するノードＸおよびｎ個の状態を具備するｃ個の子ノードの各々について、ＣＰＴはｎｃ個の行を含有している。雑音ＯＲ仮定が保持される場合、（ｍ−１）（ｎ−１）ｃ個の確率のみがＣＰＴを完全に特定するために必要とされる。ＣＰＴの算出は以下のように続く。まず、パラメータごとの累積確率が算出される。
【数７】
2009514069.tif 000009
【００７５】
次に、雑音ＯＲ式が累積確率を使用して算出可能である。
【数８】
2009514069.tif 000010
【００７６】
最後に、ＣＰＴエントリが雑音ＯＲ値から算出可能である。
【数９】
2009514069.tif 000011
【００７７】
条件確率テーブルの雑音ＯＲ式は確立されている方法である（例えば、Lemmer,J.F.,Gossink,D.E.,Recursive Noisy OR-A Rule for Estimating Complex Probabilistic Interactions,IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics-Part B:Cybernetics,Vol.34,No.6,2252-2261,IEEE2004またはDiez,F.J.,Galan,S.F.,Efficient Computation for the Noisy MAX,International Journal of Intelligent Systems,Vol.18,165-177(2003),Wiley Periodicals,Inc.2003を参照のこと）。理解を助けるために、次に簡単な例について説明する。雑音ＯＲアルゴリズムは、図１０に示されているような極めて単純なノード形式の直感的に正しい答えを付与し、これは２つの親ノード、つまり「雨(Rain)」ノード１００４および「スプリンクラーオン(Sprinkler On」ノード１００６を有する「草地の湿り(Grass Wet)」仮定ノード１００２を示している。
【００７８】
ノードは以下の状態を有することができる：  
雨                  いいえ、はい  
スプリンクラーオン  いいえ、はい  
草地の湿り          いいえ、はい
雑音ＯＲ確率は、  
【数１０】
2009514069.tif 000012
【数１１】
2009514069.tif 000013
【００７９】
である。
【００８０】
雑音ＯＲ想定が保持される場合、以下のＣＰＴが草地の湿りノードについて算出される：  
【数１２】
2009514069.tif 000014
【００８１】
このテーブルの興味深いエントリは右下の確率である：  
【数１３】
2009514069.tif 000015
【００８２】
この確率は図１１のベン(Venn-like)図を使用して有効化可能である。斜線エリア１１０２、１１０４は、それぞれ雨およびスプリンクラーによって湿っている草地の場所を示している。図面の重要ポイントは、雨およびスプリンクラーは独立している点である。これは以下のことを意味する：  
【数１４】
2009514069.tif 000016
【００８３】
以下のことが分かる：  
【数１５】
2009514069.tif 000017
【００８４】
右列（Ｇ＝ｙｅｓ）は、左列（Ｇ＝ｎｏ）からの関連「阻害」確率を考慮することによって満たされる。雑音ＯＲ式はこれを、各ノードの状態の等級を利用することによって２より多い状態を有するノードに拡張する。状態［なし、少数、若干、すべて］を有するノードのＣＰＴは、徐々により多くの状態を含むことによって左から右に満たされる。まず、ノードの状態は［＜少数、なし］、次いで［＜若干、若干］、次いで［＜すべて、すべて］であり、ここで＜若干＝なしｖ少数である。
【００８５】
さらなる背景情報について、２つの親ノード、つまりノードＡ１２０４およびノードＢ１２０６を有する仮定ノードＨ１２０２を示している図１２を参照して、変形例を以下に示す。
【００８６】
ノードは以下の状態を有することができる：  
Ａ  無、有  
Ｂ  無、低、中、高  
Ｈ  無、低、高  
リンクパラメータはエキスパートから抽出される。
【数１６】
2009514069.tif 000018
【数１７】
2009514069.tif 000019
【００８７】
残りの組み合わせが算出される：  
【数１８】
2009514069.tif 000020
【数１９】
2009514069.tif 000021
【００８８】
累積確率を見つけるための総和：  
【数２０】
2009514069.tif 000022
【数２１】
2009514069.tif 000023
【００８９】
ＣＰＴの行ごとの雑音ＯＲ値Ｐ（Ｈ≦｛ａ，ｌ，ｈ｝｜Ａ，Ｂ）が、適切な累積確率を乗算することによって算出される。
【数２２】
2009514069.tif 000024
【００９０】
最後に、Ｈの値の累積が、ＣＰＴエントリを得るために除去可能である。
【数２３】
2009514069.tif 000025
【００９１】
実際に、多数のモデルが上記３つの想定のすべてに従っているわけではない点に注目すると、例えば以下の通りである：
・すべてのノードが等級変数ではない。
【００９２】
・変数は、この原因のすべてがない場合にも存在することがある。「漏洩」確率がこの不一致を説明するために抽出可能である。
【００９３】
・変数の原因のすべてが独立している。このような場合、異なるＣＰＴ生成アルゴリズムが必要とされる。
【００９４】
システムは、上記雑音ＯＲアルゴリズムの使用以外の方法で（またはこれに加えて）ＣＰＴを生成するために修正可能であることが理解されるであろう。例えば、「悪い」場合は、平坦な確率分布が各ＣＰＴの各行について作成可能であり、平坦な分布は、エキスパートが特定の行の事例を提供しなければ、自動的に使用可能である（これは変数の任意の組み合わせを使用することを伴う）。雑音ＯＲアルゴリズムの代替実現もまた使用可能である。
【００９５】
図２のステップ２０８、つまり生成されたＣＰＴを使用してベイジアンネットワークを生成することは、生成されたＣＰＴデータを適切なフォーマットに配置して、このデータを、ベイジアンネットワークを生成可能なアプリケーションにエクスポートすることによって実現可能である。このような既存のツールの例は、Ｎｏｒｓｙｓ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｃｏｒｐ  ｏｆ  Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ，Ｃａｎａｄａによって生産されている「Ｎｅｔｉｃａ」である。ツール１１４は、生成されたベイジアンネットワークデータを受信し、かつこの表記をスクリーンに表示するように構成可能である。
【００９６】
図１３は、図８に示されているノードに対応するベイジアンネットワーク１３０２の一例を示している。
【００９７】
上記実施形態では、「雑音ＯＲ」アルゴリズムが条件確率テーブル（ＣＰＴ）を生成するために使用されるのに対して、「雑音ＯＲ」の代替アルゴリズム（例えば、「ＯＲ」、「オンリーワン」アルゴリズム）が、所望ならば代わりに使用されてもよいことが理解されるべきである。本発明において、「雑音ＯＲ」の代わりにＡ．「ＯＲ」アルゴリズムおよびＢ．「オンリーワン」アルゴリズムが実現可能な様子を示すために簡単な例が提示される。
【００９８】
「雑音ＯＲ」アルゴリズム実現の代替例
Ａ．「ＯＲ」  
「ＯＲ」アルゴリズムは２つの確率評価を必要とする：  
１．最下位状態の全ノード。  
２．最上位状態の全ノード。  
第１の確率は、全ノードが最下位状態にある場合に適用する。  
第２の確率は他のすべての状態組み合わせに適用する。
【００９９】
例えば、図１４に示されているような単純なノード形成によるベイジアンネットワークについて検討する。脅威を識別する問題ドメインに関する図１４の例示的モデルにおいて、３つの親ノード、つまり「機会」ノード１４０４、「性能」ノード１４０６および「動機」ノード１４０８を有する「脅威」ノード１４０２が示されている。上記例で説明されているように、図面の有向矢印１４１０は、モデルのノード１４０２、１４０４、１４０６、１４０８が相互に影響する様子を示している。
【０１００】
本例では、以下の確率が収集可能である：  
1.P(Threat|Opportunity=No,Capability=No,Motivation=No)=[0.9,0.1]  
2.P(Threat|Opportunity=Yes,Capability=Yes,Motivation=Yes)=[0.01,0.99]
本例に説明されている「ＯＲ」アルゴリズムの使用は、「脅威」ノード１４０２に対する以下の条件確率テーブルをもたらす：  
【表１】
2009514069.tif 000026
【０１０１】
Ｂ．「オンリーワン」
「オンリーワン」アルゴリズムは、上記「ＯＲ」アルゴリズムと同じ確率評価を使用するが、以下に示されているように異なる条件確率テーブルを構築するため、第２の確率のみが、親ノードのうちの唯１つが最上位状態にある場合に適用される（第１の確率は他の全事例に使用される）。
【表２】
2009514069.tif 000027
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の実施形態に従った、ツールを実行するように構成されているコンピュータを概略的に図示している。
【図２】ツールによって実行されるステップを概略的に図示している。
【図３】問題ドメインのグラフモデルの一例を示している。
【図４】グラフモデルの作成を許容するためにツールによって提供されるユーザーインタフェースの例示的なディスプレイである。
【図５】インタフェースによってリンクがモデルのノード間に作成される様子を示している。
【図６Ａ】インタフェースが、モデルのノードの状態が関連確率推定の入力に対して選択されるようにするテーブルを含む様子を示している。
【図６Ｂ】図６に類似しているが、より複雑なモデル例を示している。
【図７】インタフェースによって確率推定が選択ノード／状態に対して入力される様子を示している。
【図８】入力された確率に従って、インタフェースによって、テーブルに示されている事例（可変的状態の組み合わせ）が並べ替えられる様子を示している。
【図９Ａ】図６に示されている例示的モデルに対応するツールによって生成される条件確率テーブルを示している。
【図９Ｂ】条件確率テーブルのより複雑な例を示している。
【図１０】条件確率テーブルを生成するためにツールによって使用されるアルゴリズムの機能を図示するために、ノード形成の簡略例を示している。
【図１１】図１０のノードに関連するベン図である。
【図１２】アルゴリズムの機能をさらに図示するためにもう１組のセットのノードを示している。
【図１３】ツールによって生成される条件確率テーブルに対応するベイジアンネットワークの一例を示している。
【図１４】条件確率テーブルを生成するためにツールによって使用される別のアルゴリズムの機能を図示するために、ノード形成のもう１つの簡略例を示している。
【図１】
2009514069.tif 000028
【図２】
2009514069.tif 000029
【図３】
2009514069.tif 000030
【図４】
2009514069.tif 000031
【図５】
2009514069.tif 000032
【図６Ａ】
2009514069.tif 000033
【図６Ｂ】
2009514069.tif 000034
【図７】
2009514069.tif 000035
【図８】
2009514069.tif 000036
【図９Ａ】
2009514069.tif 000037
【図９Ｂ】
2009514069.tif 000038
【図１０】
2009514069.tif 000039
【図１１】
2009514069.tif 000040
【図１２】
2009514069.tif 000041
【図１３】
2009514069.tif 000042
【図１４】
2009514069.tif 000043