(57)【要約】【課題】  Ｖ字合流部分において親要素間に不必要な方向なし関係が発生することを防ぎつつ安定したネットワーク構造を得る。【解決手段】  本発明は、複数の変数を含む教師データを入力し、前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力し、前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成し、前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断し、切断後の構造を出力するものとして構成される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の変数を含む教師データを入力する教師データ入力部と、
前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力する制約情報入力部と、
前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成するグラフィカルモデリング適用部と、
前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断するＶ字合流切断部と、
切断後の構造を出力する出力部と、
を備えた構造解析装置。
【請求項２】
前記グラフィカルモデリング適用部は、
前記教師データを用いて前記制約情報を満たさない関係を除き全ての要素間を接続した関連構造を生成する初期関連構造生成部と、
前記関連構造に含まれる複数の各要素間の接続関係のうち１つを切断した場合の影響度を、前記各要素間の接続関係の各々について計算する関係切断影響度計算部と、
影響度が最も小さい接続関係を切断する影響度最小関係切断部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の構造解析装置。
【請求項３】
前記影響度はＰ値であることを特徴とする請求項２に記載の構造解析装置。
【請求項４】
前記Ｖ字合流切断部は、
前記グラフィカルモデリング適用部によって生成された構造に含まれる要素間の関係のうち方向のない関係を無向アークとして抽出する無向アーク抽出部と、
前記教師データと前記生成された構造とから要素間の条件付き独立を表す、要素ペアおよび条件要素を求める条件付き独立判定部と、
前記要素ペアおよび条件要素からＶ字合流部分を形成する要素群を求め、求めた要素群の親要素間の関係が前記無向アークに含まれる場合は、前記生成された構造における前記親要素間の方向なし関係を切断するＶ字合流検出部と、
を有することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の構造解析装置。
【請求項５】
前記出力部から出力された構造を、複数の変数間の関係を表した他の構造と比較して、これらの差違を説明した説明テキストを生成し、生成した説明テキストを出力する比較説明生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の構造解析装置。
【請求項６】
前記差違は、前記出力された構造が前記他の構造に対して、要素間の関係が新しく追加されている、要素間の関係が削除されている、または要素間の関係が逆転していることの少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項５に記載の構造解析装置。
【請求項７】
前記比較説明生成部は、要素間の関係が新しく追加された場合、または要素間の関係が削除された場合は、要素間の関係の深さを表すＰ値によって説明の内容を変化させることを特徴とする請求項６に記載の構造解析装置。
【請求項８】
前記比較説明生成部は、要素間の関係が削除された場合は、関係が削除された各要素の各々において、前記要素に含まれる複数の各値の出現頻度を計算し、出現頻度がある基準に対して偏っている値が存在する場合は、その旨の説明を前記説明テキストに含めることを特徴とする請求項６または７に記載の構造解析装置。
【請求項９】
前記比較説明生成部は、前記各値の出現頻度の少なくともいずれかが、前記各値の出現頻度の平均値に基づく値以下の場合は、前記出現頻度は前記ある基準に対して偏っていると判断することを特徴とする請求項８に記載の構造解析装置。
【請求項１０】
複数の変数を含む教師データを入力し、
前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力し、
前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成し、
前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断し、
切断後の構造を出力する、構造解析方法。
【請求項１１】
複数の変数を含む教師データを入力するステップと、
前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力するステップと、
前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成するステップと、
前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断するステップと、
切断後の構造を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば専門家からアンケートなどにより採取した複数の変数を含む教師データと、変数の関係に関する制約情報とから変数（要素）間の関連構造を解析する構造解析装置、構造解析方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間（特に専門家）が日常行っている意思決定を、コンピュータを使用して自動化するエキスパートシステムというものがある。このエキスパートシステムは、専門家が獲得した知識や規則をデータとして事前に与えておき、ある状況が起きて意思決定を迫られた際にそれら事前に与えられたデータから専門家の代わりに意思決定を行う装置である。従来、エキスパートシステムは、古典推論、ニューラルネットワーク、ファジー推論などの方法を用いて実現されてきたが、近年のベイジアンネットワークの発達によりベイジアンネットワークを利用したエキスパートシステムが注目されている。
【０００３】
このベイジアンネットワークを構築するためには、専門家の経験や知識からネットワーク構造などを事前に設計する必要があるが、ネットワーク構造を構成する要素や要素間の関係を明らかにする事は専門家でも難しいと言う問題があり、このように作成したネットワーク構造には足りない要素や重複した要素が含まれている可能性がある。
【０００４】
これらの問題を解決する方法の1つとして、データから要素間の関係を得るグラフィカルモデリングがある。専門家によって作成されたベイジアンネットワークの要素（ノード）に関するデータを専門家へアンケートすることにより採取し、そのデータを使用して要素間の関係（アーク）を得る。こうして得られた要素間の関係を用いて新たなベイジアンネットワークを作成する事ができる。
【０００５】
グラフィカルモデリングの具体的な手法を記載した文献として非特許文献１がある。この手法は要素のグループ間に順序が与えられた場合に、要素間の関係を求めるものである。予めグループ間に順序を決めているため、ある程度は方向付きの関係が分かるのだが、この手法では複数の要素（親要素）から単一の要素（子要素）に向かって方向付きの関係がある場合（Ｖ字合流あるいはcolliderと呼ぶ）に、親要素間に必要ない方向なし関係が発生してしまうことがある。
【０００６】
このＶ字合流における問題を解決する手法（PC(Peter Spirtes&Clark Glymour)アルゴリズム）を記載した文献として非特許文献２がある。この手法によれば前述した親要素間に本来必要ない方向なし関係が発生することは無くなるが、ノイズなどによりアルゴリズムの始めの方で重要な関係が消失した場合にはその周辺の関係も切れやすくなるといった問題がある。
【０００７】
一方、単純に上記グラフィカルモデリングを使用した場合、グラフィカルモデリングにより得たネットワーク構造は、大規模になると、以前に専門家により作成されたネットワークの構造とどの部分が変更されたのかを理解する事が難しいという問題がある。
【特許文献１】特開平9-54695号公報
【非特許文献１】グラフィカルモデリング（宮川雅巳、朝倉書店）
【非特許文献２】Causation, Prediction, and Search（Spirtes, Glymour, and Scheines、The MIT Press）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記のように、非特許文献１の手法ではＶ字合流部分で親要素間に必要ない方向なし関係が発生するという問題点があった。また、この手法により得たネットワーク構造は、大規模になった場合に、専門家によるネットワーク構造に対しどの部分が変更されたのかを理解する事が難しいという問題点があった。また、非特許文献２の手法では、ネットワーク構造が安定しないという問題点があった。
【０００９】
本発明は、上記の事情を考慮してなされたものであり、Ｖ字合流部分において親要素間に不必要な方向なし関係が発生することを防ぎつつ安定したネットワーク構造を得ることのできる構造解析装置、構造解析方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様としての構造解析装置は、複数の変数を含む教師データを入力する教師データ入力部と、前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力する制約情報入力部と、前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成するグラフィカルモデリング適用部と、前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断するＶ字合流切断部と、切断後の構造を出力する出力部と、を備える。
【００１１】
本発明の一態様としての構造解析方法は、複数の変数を含む教師データを入力し、前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力し、前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成し、前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断し、切断後の構造を出力する、構造解析方法。
【００１２】
本発明の一態様としての構造解析プログラムは、複数の変数を含む教師データを入力するステップと、前記複数の変数の関係に関する制約情報を入力するステップと、前記教師データと前記制約情報とからグラフィカルモデリングにより前記複数の変数の関係を表した構造を生成するステップと、前記教師データと前記構造とからＰＣアルゴリズムにより前記構造に存在するＶ字合流部分を検出し、検出したＶ字合流部分の親要素間に方向なし関係が存在する場合は前記方向なし関係を切断するステップと、切断後の構造を出力するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、Ｖ字合流部分において親要素間に不必要な方向なし関係が発生することを防ぎつつ安定したネットワーク構造を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に関わる構造解析装置の構成例を示す。
【００１６】
この構造解析装置は、専門家により作成された構造（専門家による構造）１０１、教師データ１０２、制約情報１０３、構造解析部１０４、データから作成された構造（データによる構造）１０７、比較説明生成部１０８および説明テキスト１０９を備えている。構造解析部１０４または比較説明生成部１０８による処理はコンピュータにプログラムを実行させることにより実現してもよいし、ハードウェア的に実現してもよいし、これらの組み合わせによって実現してもよい。
【００１７】
専門家による構造１０１は、事前に専門家が作成したベイジアンネットワーク構造、あるいは本構造解析装置の出力である説明テキスト１０９に従って上記事前に専門家が作成したベイジアンネットワーク構造を改良した構造を表す。専門家による構造１０１は比較説明生成部１０８において使用する。図４（Ａ）の４０１は専門家による構造の例を表している。なお、ベイジアンネットワークは、ベイジアンネットワーク構造における各中間要素に対して条件付き確率表を与えたものである。ベイジアンネットワークは例えば入力要素に与えられた複数項目の各項目の確率から、出力要素における複数項目の各項目の確率を推定する。
【００１８】
教師データ１０２は、ベイジアンネットワークにおける各要素の値のありうる組み合わせを、専門家に対するアンケートなどによって採取したものであり、構造解析部１０４において使用する。図４（Ｂ）の４０２は教師データの例を表している。具体的に教師データ１０２の作成は、例えば車間距離、速度、回転数、無事故停止およびエンジンブレーキの値が与えられた場合のブレーキ要否の値を専門家に質問することにより行う。この他、要素を入力、中間、出力の３種類に分類した場合には、ある入力に対する出力のみを専門家に質問し、中間要素の値は、入力要素の値を代表する確率を、専門家による構造に基づくベイジアンネットワークに入力することにより得る。図４（Ｂ）の場合、車間距離、速度および回転数を入力要素、無事故停止およびエンジンブレーキを中間要素、ブレーキ要否を出力要素とした場合、入力要素の値が与えられた場合のブレーキ要否の値を専門家に質問し、中間要素の値は、ベイジアンネットワークから得る。
【００１９】
制約情報１０３は、要素群の定義及び要素群間の順序、接続されるべき関係、切断されるべき関係などの、要素の関係に関する制約すなわち構造に関する制約を記述したものを表し、構造解析部１０４において使用する。これらの情報は例えば専門家から取得する。図４（Ｃ）の４０３は制約情報の例を表している。よくある制約の例としては、要素を入力要素群、中間要素群および出力要素群の３つに分けこの順に群間の関係の方向を設定する、入力要素間の関係は切断する、などがある。
【００２０】
構造解析部１０４は、教師データ１０２を用いて制約情報１０３を満たすような各要素間の関連を計算し、データによる構造１０７を出力する。
【００２１】
データによる構造１０７は、構造解析部１０４により出力された各要素の関連構造を表すものであり、比較説明生成部１０８において使用する。図５（Ｃ）の５０３はその例を表している。なお、データによる構造１０７における各要素の関連構造は方向のない関係（無向アーク）や方向付き関係の循環（サイクル）を含んでいる場合がある。この場合において、データによる構造１０７を元にベイジアンネットワークを作成する場合は、データによる構造１０７における方向のない関係に方向を付け、また方向付き関係の循環を訂正する必要がある。
【００２２】
比較説明生成部１０８は、専門家による構造１０１とデータによる構造１０７とを比較して、その差異を人間に分かりやすく説明した説明テキスト１０９を出力する。
【００２３】
説明テキスト１０９は、比較説明生成部１０８から出力された、ベイジアンネットワークの改良を支援する（専門家による構造１０１の改良を支援する）テキストであり、本手法の最終的な出力である（後述する図７参照）。
【００２４】
以下、図１の構造解析装置についてさらに詳細に説明する。
【００２５】
図２は構造解析部１０４の構成例を示す。
【００２６】
この構造解析部１０４は、グラフィカルモデリング適用部２０１、冗長な構造２０２およびＶ字合流切断部２０３を備えている。
【００２７】
グラフィカルモデリング適用部２０１は、グラフィカルモデリング（非特許文献１参照）に基づき、教師データ１０２から各要素の関連構造を、制約情報１０３を満たすように計算し、冗長な構造２０２として出力するものである。
【００２８】
冗長な構造２０２は、グラフィカルモデリング適用部２０１から出力された各要素の関連構造を表しており、Ｖ字合流切断部２０３において使用する。図５（Ａ）の５０１は冗長な構造の例を表しており、無事故停止要素とエンジンブレーキ要素との間（Ｖ字合流部分における親要素間）に方向なし関係が存在している。
【００２９】
図８は、グラフィカルモデリング適用部２０１の構成例を示す。
【００３０】
グラフィカルモデリング適用部２０１は、初期関連構造生成部８０１、関連構造８０２、関係切断影響度計算部８０３、影響度８０４および影響度最小関係切断部８０５を備えている。
【００３１】
初期関連構造生成部８０１は、教師データ１０２を用いて制約情報１０３を満たさない関係以外全ての要素間の関係を接続した関連構造を生成し、関連構造８０２として出力する。
【００３２】
関連構造８０２は、初期関連構造生成部８０１あるいは影響度最小関係切断部８０５によって出力された関連構造を表す。
【００３３】
関係切断影響度計算部８０３は、関連構造８０２に含まれる関係のうち１つを切断した場合の影響を、制約情報１０３を満たさない関係以外の全ての関係について計算し、影響度８０４として出力する。
【００３４】
影響度８０４は、関係切断影響度計算部８０３によって出力された、各関係をそれぞれ切断した場合の影響度を表す。影響度の例としては、教師データを対数線形モデルでモデル化した場合に、切断前と切断後のモデルの尤度比を使用したカイ二乗統計量を確率値にしたＰ値を用いることができる。このP値は確率値であるため、0から1の間の値を取る。このＰ値は大きいほど影響度が小さくなる。
【００３５】
影響度最小関係切断部８０５は、影響度が最も小さい（Ｐ値が最も大きい）関係を１つ切断する。１つの関係を切断した後の関連構造８０２は再度、関係切断影響度計算部８０３に入力される。あらかじめ閾値を設定しておき、ある程度以上影響度が大きい場合（例えば最も大きいＰ値が0.05以下の場合）にはその時点の関連構造を冗長な構造２０２として出力する。
【００３６】
図２に戻り、Ｖ字合流切断部２０３は、冗長な構造２０２に含まれる方向なし関係が、Ｖ字合流部分の親要素間における不要な方向なし関係であるかどうかを、教師データ１０２を使用して調べ、もしそうであれば冗長な構造２０２からその方向なし関係を切断したものをデータによる構造１０７として出力する。
【００３７】
図３はＶ字合流切断部２０３の構成例を示す。
【００３８】
Ｖ字合流切断部２０３は、無向アーク抽出部３０１と無向アーク３０２とＰＣ（Peter Spirtes&Clark Glymour）アルゴリズム部分適用部３０３とを備えている。
【００３９】
無向アーク抽出部３０１は、冗長な構造２０２の中から方向なし関係（無向アーク）を全て抽出して無向アーク３０２として出力するものである。要素間の関連構造は隣接行列や全関係列挙などの形で表現されており、冗長な構造２０２の中から方向なし関係を抽出するには、要素間の全ての関係を走査すればよい。
【００４０】
無向アーク３０２は、無向アーク抽出部３０１から出力された方向なし関係を表しており、ＰＣアルゴリズム部分適用部３０３において使用する。図５（Ｂ）の５０２は方向なし関係の例を表しており、図５（Ａ）の冗長な構造５０１内に存在する方向無し関係である、無事故停止要素およびエンジンブレーキ要素間の関係が抽出されている。無向アークは複数あっても良い。
【００４１】
ＰＣアルゴリズム部分適用部３０３は、教師データ１０２と冗長な構造２０２とからＶ字合流部分を検出し、Ｖ字合流部分がありかつ親要素間の関係が無向アーク３０２に含まれる場合は、その親要素間の方向なし関係は不要であると判断して、冗長な構造２０２からその方向なし関係を切断する。そしてＶ字合流部分における親要素から子要素へ向かって方向あり関係を付加してもよい。ＰＣアルゴリズム部分適用部３０３は、処理の結果をデータによる構造１０７として出力する。
【００４２】
図９は、ＰＣアルゴリズム部分適用部３０３の構成例を示す。
【００４３】
ＰＣアルゴリズム部分適用部３０３は、条件付独立判定部９０１、条件群９０２およびＶ字合流検出部９０３を備えている。
【００４４】
条件付独立判定部９０１は、教師データ１０２と冗長な構造２０２とを使用し、ある２つの要素以外のいくつかの要素に値を与えた場合にその２つの要素間に関係があるかどうかを独立性の基準（例えばP値が所定値未満である場合は独立と判断）に従って網羅的に計算し、関係がある場合にはその２つの要素とその際の条件として与えた要素との組を全て求める。条件として何も与えない場合のP値が所定値未満の場合は２つの要素は無条件独立となる。このようにして２つの要素を全要素中から網羅的に選び、２つの要素と条件として与えた要素との組（以下単に要素の組と称する。ただし無条件独立の場合は条件となる要素は含まない）を求めたものを条件群９０２として出力する。
【００４５】
条件群９０２は、条件付独立判定部９０１によって出力された条件付独立（無条件独立を含む）を表す要素の組を表したものであり、Ｖ字合流検出部９０３において使用する。
【００４６】
Ｖ字合流検出部９０３は、条件群９０２に含まれる条件付独立を表す要素の組を調べることにより、Ｖ字合流部分を検出する。具体的にＶ字合流部分の検出は以下のようにして行う。親要素２つと子要素１つがＶ字合流部分を形成している場合、親要素が要素の組における２つの要素とすると、子要素は条件として与えた要素中には存在しない。この性質を利用することによりＶ字合流部分を検出する。ＰＣアルゴリズムの性質上、親要素間に何ら関係を持たないＶ字合流部分が検出される。Ｖ字合流部分を検出した場合、このＶ字合流部分における親要素間の関係が無向アーク３０２に含まれる場合は、冗長な構造２０２におけるその親要素間の方向なし関係を切断し、親要素から子要素に向かって方向あり関係を付加する（なお、本実施の形態では無事故停止要素とエンジンブレーキ要素とがブレーキ要否に対して上位にあることから冗長な構造２０２の時点において方向あり関係が付加されている）。
【００４７】
図１に戻り、比較説明生成部１０８は、上述したように、専門家による構造１０１とデータによる構造１０７とを比較して、その差異のみを人間に分かりやすく説明した説明テキスト１０９を出力する。
【００４８】
図６は、比較説明生成部１０８による処理を説明する図である。
【００４９】
ここでは、比較した結果を、専門家による構造に対し、関係が新たに追加された場合、関係が削除された場合、関係の方向が反転した場合の３種類に分け、それぞれに対し異なる説明を生成する。
【００５０】
特に関係が追加または削除された場合は関係の深さを表すP値により説明を変化させる。関係が追加された場合、要素間のP値が0.01以下の場合は（影響度が高い場合は）、当該関係を追加することを強く提案する説明を生成する。関係が削除された場合は、要素間のP値が0.5以上の場合は、当該関係を削除することを強く提案する説明を生成する。
【００５１】
さらに関係が削除された場合には、当該関係の両端要素の各値の出現頻度を調べ、出現頻度が偏っていると判定した場合には警告と出現頻度の詳細とを説明に加える。出現頻度が偏っていると判定する基準として、この例では、ある要素における各値の出現頻度を計算し、出現頻度が各値の出現頻度の平均値の１０分の１以下になる値が１つでも存在する場合にはその要素は偏っていると判定する。出現頻度が偏っている要素が存在する場合は、例えば教師データが適切でなかったと判断し、再度教師データを採り直すことが考えられる。
【００５２】
図７は説明テキスト１０９の例を示す。
【００５３】
７０１は出現頻度に偏りが無かった場合の例、７０２は出現頻度に偏りがあった場合の例を示している。いずれの例においても、速度→無事故停止の関係の影響度を表すP値が0.05（閾値）未満であるため当該関係を専門家による構造１０１に追加することが強く提案されている。また、車間距離→ブレーキ要否の関係の影響度を表すP値が閾値の０．０５以上であるため当該関係を専門家による構造１０１から削除することが強く提案されている。説明テキスト７０２において、車間距離の「小」の出現頻度3.0％は、各値（大、中、小）の出現頻度の平均値（33.3％）の１０分の１以下であるため、車間距離要素は偏りがあると判定されている。
【００５４】
以上のように、本実施の形態によれば、採取した教師データから制約情報を満たす構造を、構造の安定性とＶ字合流における問題解決との両方を満たしつつ得ることができ、この構造を元にベイジアンネットワークを作成する事が可能になる。
【００５５】
また、本実施の形態によれば、以前に作成したベイジアンネットワークの構造と、教師データと制約情報から作成した構造との差異を説明するため、以前に作成したベイジアンネットワークを改良すべき点を指摘する事が可能になる。また、これにより構造が大規模になった場合でもデータによる構造と専門家による構造との変更点を分かりやすく説明することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一実施形態の構成例を示す図
【図２】構造解析部の構成例を示す図
【図３】Ｖ字合流切断部の構成例を示す図
【図４】専門家による構造の例、教師データの例、制約情報の例を示す図
【図５】冗長な構造の例、無向アークの例、データによる構造の例を示す図
【図６】比較説明生成部を説明する図
【図７】説明テキストの例を示す図
【図８】グラフィカルモデリング適用部の構成例を示す図
【図９】ＰＣアルゴリズム部分適用部の構成例を示す図
【符号の説明】
【００５７】
１０１  専門家による構造
１０２  教師データ
１０３  制約情報
１０４  構造解析部
１０７  データによる構造
１０８  比較説明生成部
１０９  説明テキスト
２０１  グラフィカルモデリング適用部
２０２  冗長な構造
２０３  Ｖ字合流切断部
３０１  無向アーク抽出部
３０２  無向アーク
３０３  ＰＣアルゴリズム適用部
４０１  専門家による構造の例
４０２  教師データの例
４０３  制約情報の例
５０１  冗長な構造の例
５０２  無向アークの例
５０３  データによる構造の例
６０１  比較説明生成部の例
７０１  説明テキストの例
７０２  説明テキストの別の例
８０１  初期関連構造生成部
８０２  関連構造
８０３  関係切断影響度計算部
８０４  影響度
８０５  影響度最小関係切断部
９０１  条件付独立判定部
９０２  条件群
９０３  Ｖ字合流検出部
【図１】
2006331338.tif 000003
【図２】
2006331338.tif 000004
【図３】
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【図４】
2006331338.tif 000006
【図５】
2006331338.tif 000007
【図６】
2006331338.tif 000008
【図７】
2006331338.tif 000009
【図８】
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【図９】
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