(57)【要約】【課題】  特定なクエリに関する不確定かつ不整合オントロジの推論方法および装置を提供する。【解決手段】  本発明のオントロジの推論方法は、（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを出力するステップを有する。また、オントロジ要素の信頼因子に基づいて各クエリ結果の確信度を計算するステップを含む。本発明によれば、ユーザは、もとのオントロジを変更せずに、不確定かつ不整合オントロジについて、可能な限り正しいクエリ結果を取得することができる。【選択図】  図１
2011008782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、
（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、
（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、
（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを出力するステップと
を有することを特徴とするオントロジ推論方法。
【請求項２】
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行するステップと、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップとを、さらに有することを特徴とする請求項１に記載のオントロジ推論方法。
【請求項３】
前記エリ結果の確信度の計算ステップが、対応する推論パス上の要素のＣＦ値の積を計算するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載のオントロジ推論方法。
【請求項４】
前記要素は、概念、公理、実例あるいは関係であることを特徴とする請求項１に記載のオントロジ推論方法。
【請求項５】
（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、
（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、
（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、
（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを記録すると共に、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返すステップと、
（ｅ）選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、前記選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できない場合、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力するステップと
を有することを特徴とするオントロジ推論方法。
【請求項６】
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行するステップと、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップと、
前記確信度の大きさに基づいて記録したクエリ結果をソートするステップとを、さらに有することを特徴とする請求項５に記載のオントロジ推論方法。
【請求項７】
オントロジを入力するオントロジ入力手段と、
クエリを入力するクエリ入力手段と、
選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、
前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、
前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、
クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備え、
前記クエリ結果検査手段が、前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果が得られないと判定した場合、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査することを特徴とするオントロジ推論装置。
【請求項８】
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行する確率拡張手段と、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算する確信度計算手段をさらに備え、
前記出力手段が、計算された前記クエリ結果の確信度を出力することを特徴とする請求項７に記載のオントロジ推論装置。
【請求項９】
オントロジを入力するオントロジ入力手段と、
クエリを入力するクエリ入力手段と、
選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、
前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、
前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、クエリ結果を記録するクエリ結果記録手段と、
各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、
クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備え、
前記クエリ結果検査手段がクエリ結果が得られると判定するかどうかに関わらず、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査し、
選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、前記選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できなくなるまで、前記出力手段が、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力することを特徴とするオントロジ推論装置。
【請求項１０】
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行する確率拡張手段と、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算する確信度計算手段と、
前記確信度の大きさに基づいて記録したクエリ結果をソートするクエリ結果ソート手段を備え、
前記出力手段が、ソートしたクエリ結果とその対応する推論パスおよび前記クエリ結果の確信度を出力することを特徴とする請求項９に記載のオントロジ推論装置。
【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およびオントロジ推論の分野に関し、特に、知識とオントロジに対する不確定かつ不整合問題を解決するクエリに特定の推論方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
オントロジ（ontology）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。セマンティックウェブ（Semantic Web）は、オントロジの質および正確性に大きく依存する。しかしながら、実生活における知識および情報は通常不正確であり、その結果として、オントロジの不正確性を引き起こす。いわゆる不確定なオントロジ（uncertain
ontology）は、オントロジの正確性が確率的であることを意味する。オントロジの不確定性は、専門家の主観的な不確定さ、もとのオントロジの不確定さ、自動オントロジ学習ツールの不確定さ等の様々な原因から生じる。オントロジの不確定性が高くなるほど、より不正確となる可能性が大きくなる。
【０００３】
オントロジの不確性は、多くの場合オントロジの不整合性をもたらす。いわゆる不整合オントロジ（inconsistent ontology）は、エラーまたは衝突がオントロジにあることを意味する。また、それにより、オントロジ内のいくつかの概念は正確に解釈することができない。オントロジの不整合は、間違った表示、多義性、他の形式からの変換、また多重ソースからの統合等の様々な原因によって生じる。オントロジ推論において、不整合オントロジは、間違った答え、間違った意味的理解および知識表現をもたらす可能性がある。
【０００４】
不整合で不確定なオントロジがセマンティックウェブに大量に存在し、オントロジの質を常に確保することが難しいので、オントロジのクエリに対して間違った結果を取得したり、あるいは何も結果を取得できないということがしばしば発生する。
【０００５】
不完全なオントロジの修正は効果的な策略であるけれども、修正コストが比較的高く、また、実施するのが困難である。また、修正後に他の関連する問題を引き起こす可能性がある。したがって、不整合で不確定なオントロジのための新たな推論方法を開発することが、時にはより有効であり、かつ実施が容易である。すなわち、不整合で不確定なオントロジのための推論方法を開発することが必要であり、そのような推論方法によれば、元のオントロジを修正することなく、最も正確である可能性の高いクエリ結果を取得するのに利用できる。
【０００６】
既存のオントロジ推論は、主に論理的推論（logical reasoning）に基づいている。オントロジ記述型言語（例えば、ウェブ・オントロジ言語（ＯＷＬ））の出現およびそれと記述論理（ＤＬ：description
logic）との密接な関係により、最新型のＤＬ推論装置は不整合オントロジを非常に効果的に検出することができる。
【０００７】
関連技術において、何人かの研究者はオントロジの不確定性と不整合性に関する研究に多くの努力を注いだ。
【０００８】
例えば、論文「Guilin Qi, Jeff Z. Pan and Qiu Ji, entitled
“Extending Description Logics with Uncertainty Reasoning in Possibilistic
Logic” (Proceedings of the 9th European Conference on Symbolic and Quantitative
Approaches to Reasoning with Uncertainty-- ECSQARU 2007)」（非特許文献１）においては、確率拡張を記述論理に対して適用し、不確定オントロジに対する推論を実現している。
この方法は、ディクリメント関数（decrement function）を用いることにより、全てのオントロジ要素からの確信度の低い要素を１つ１つ削除する。従って、効率が悪い。その上、上記方法は、クエリについて「真」の結果だけを判定し、クエリの「偽」の結果を扱わない。
【０００９】
さらに、論文「Z. Huang, F. Van Harmelen and A. Ten
Teije, entitled "Reasoning with inconsistent ontologies" (Proceedings
of the International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI'05,
2005)」（非特許文献２）においては、もとのオントロジを変更することなく、不整合オントロジを推論するために使用する線形拡張方法（linear extension strategy）を提案している。
しかし、この方法においては、オントロジの不確定性は考慮に入れられていない。
【００１０】
さらに、論文「Silvia Calegari and Elie Sanchez, entitled "A Fuzzy
Ontology-Approach to improve Semantic Information Retrieval" (Proceedings
of URSW, 2007)」（非特許文献３）においては、意味的な情報検索のために曖昧なオントロジを定義している。
この方法は、オントロジの不確定性問題を考慮に入れているが、問題を解決するための具体的な解決法を提供していない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Guilin Qi, Jeff Z. Pan and Qiu Ji, entitled “Extending DescriptionLogics with Uncertainty Reasoning in Possibilistic Logic” (Proceedings of the9th European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoningwith Uncertainty-- ECSQARU 2007)
【非特許文献２】Z. Huang, F. Van Harmelen and A. TenTeije, entitled "Reasoning with inconsistent ontologies" (Proceedingsof the International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI'05,2005)
【非特許文献３】Silvia Calegari andElie Sanchez, entitled "A Fuzzy Ontology-Approach to improve SemanticInformation Retrieval" (Proceedings of URSW, 2007)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
非特許文献１に記載の方法は、ディクリメント関数（decrement function）を用いることにより、全てのオントロジ要素からの確信度の低い要素を１つ１つ削除する。従って、効率が悪い。その上、上記方法は、クエリについて「真」の結果だけを判定し、クエリの「偽」の結果を扱わない。非特許文献２に記載の方法においては、オントロジの不確定性は考慮に入れられていない。非特許文献３に記載の方法は、オントロジの不確定性問題を考慮に入れているが、問題を解決するための具体的な解決法を提供していない。
【００１３】
上述した点を要約すると、これまでの関連する推論方法では、不確定かつ不整合オントロジについて正確なクエリ結果を取得することが難しく、かつ処理効率が非常に低い。このため、オントロジの不確定性と不整合性の問題を同時に考慮に入れ、かつ比較的高い処理効率を有する推論方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、前述の課題を解決するために開発されたものである。
【００１５】
本発明は、不正確かつ不整合オントロジに対する推論方法および装置を提供する。
第１に、本発明は、オントロジのすべての要素について信頼因子（ＣＦ）を取得する確率拡張方法を用いる。その後、インクリメント選択関数がクエリに関する要素を段階的に選択し、同時に、クエリについて「真」と「偽」を判定する。これにより、オントロジを変更せずに最も正解である可能性の高いクエリ結果を取得することが可能となる。この方法は、オントロジの不確定性と不整合性の問題を同時に考慮に入れ、かつ高い効率を実現することができる。さらに、この方法は、クエリの全ての回答（すわなち、クエリ結果）、対応する推論パスおよび各回答あるいは結果の確信度をユーザに対して返却することを可能にする。これにより、ユーザはより効果的に最も信用できる結果を選択することができる。
【００１６】
本発明の第１の態様によれば、不確定オントロジについての推論方法および装置が提供される。この方法と装置を用いることにより、ユーザは、既存のオントロジを変更することなく、ユーザによって設定したクエリについて可能な限り正しい推論結果を取得することができる。
具体的には、本発明によるオントロジ推論方法は、（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを出力するステップとを有する。
加えて、上記オントロジ推論方法は、オントロジ内の各要素について要素の信頼度を示す信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行するステップと、各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップとをさらに有する。
【００１７】
不確定オントロジについての推論装置は、オントロジを入力するオントロジ入力手段と、クエリを入力するクエリ入力手段と、選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備える。クエリ結果検査手段が、前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果が得られないと判定した場合、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査する。
【００１８】
本発明の第２の態様によれば、不確定オントロジについての上述した推論方法に基づいた、不確定かつ不整合オントロジに対する推論方法が提供される。この方法は、クエリについての「真」の回答と「偽」の回答を同時に判定し、不整合なオントロジについて全てのクエリ結果を取得する。その後、クエリ結果を、各結果の確信度に従ってソートする。これにより、ユーザは最も信用できる結果を効率的に選択することができる。
具体的には、本発明によるオントロジ推論方法は、（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを記録すると共に、選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返すステップと、（ｅ）選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できない場合、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力するステップとを有する。
同様に、この方法は、オントロジ内の各要素について要素の信頼度を示す信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行する付加的なステップを含む。また、この方法は、各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップと、前記確信度の大きさに基づいて記録したクエリ結果をソートするステップを有する。
【００１９】
不確定かつ不整合オントロジに対する推論装置は、オントロジを入力するオントロジ入力手段と、クエリを入力するクエリ入力手段と、選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、クエリ結果を記録するクエリ結果記録手段と、各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備える。クエリ結果検査手段がクエリ結果が得られると判定するかどうかに関わらず、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査し、選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できなくなるまで、前記出力手段が、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力する。
【発明の効果】
【００２０】
関連技術と比較し、本発明は以下のような効果を有する。
【００２１】
１．本発明によれば、不確定かつ不整合オントロジに対して最も正解である可能性の高いクエリ結果を取得することを達成できる。これは、既存のオントロジを修正するのに必要なユーザのコストを免除する。
【００２２】
２．本発明の推論方法は、インクリメント選択関数を採用するので、特定のクエリに関連する要素を選択することができる。したがって、推論に必要な要素をとても高速に取得することができ、かつ、クエリ結果は迅速に返却することができる。さらに、この選択関数は、特定のクエリに関連する要素だけを選択し、無関係な要素を選択しない。したがって、他の不確定で不整合な要素からの干渉を、可能な限り回避することができる。
【００２３】
３．本発明を用いて取得したクエリ結果は、「真」と「偽」の回答についての判定だけでなく、各回答の具体的な推論経路（パス）および確信度を含んでいる。
これにより、ユーザは、最も信用できるクエリ結果についての自身の選択を容易にするためにより多くの有益な情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明の上記および他の特徴は、以下の図面を参照して下記の詳細な説明を読むことにより、より明確に理解されるであろう。
【図１】本発明の第１の実施の形態による不確定オントロジ推論装置１００の内部構造を示すブロック図である。
【図２】図１に示す不確定オントロジ推論装置１００の動作処理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確定かつ不整合オントロジ推論装置３００の内部構造を示すブロック図である。
【図４】図３に示す不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００の動作処理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】
【００２５】
第１に、本発明は、不正確なオントロジについて推論方法および装置を供給する。
この方法と装置を使用することにより、ユーザは、既存のオントロジを変更せずに、ユーザがセットしたクエリについて出来るだけ正確な推論結果を取得することが可能である。
さらに、推論結果は、各回答の推論パスおよび信頼度を含んでいる。
従って、ユーザは、最も信用できるクエリ結果（すなわち、回答）についての自身の選択を容易にするためにより多くの有益な情報を取得することができる。
【００２６】
さらに、前述の不正確なオントロジ推論方法および装置に基づき、本発明の他の改良した実施の形態は、不正確かつ不整合オントロジの両方を処理することを目的とする。
特に、本装置のクエリ結果検出手段は、不整合なオントロジに対するクエリ結果をすべて取得するために、クエリについての「真」の答えと「偽」の答えの両方を判定することができる。各結果の信頼度に基づいてソートされた後のクエリ結果は、最も信用できる結果をより都合よく選択するためにユーザに供給される。
【００２７】
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。
【００２８】
不確定なオントロジ（Uncertain Ontology）：不確定なオントロジは、オントロジの正確性が固定的でなく、確率的であることを意味する。
【００２９】
不整合オントロジ（Inconsistent ontology）：不整合オントロジとは、誤りまたは衝突がオントロジに存在し、その結果、そのオントロジ中のいくつかの概念を正確に解釈できないことを意味する。オントロジの不整合性はユーザにとって望ましくないけれども、それは往々にして回避することができない。
【００３０】
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。しかし、不満足な概念については、その解釈関数は空である。
【００３１】
信頼因子（Confidence Factor）：本発明で定義される信頼因子（ＣＦ）は、オントロジとそれに含まれる要素（例えば概念、公理、実例、関係）の不確定性を示すためのものである。ＣＦは、オントロジ内の要素の正確さの信用度合いを示すのためのスコアを意味する。ＣＦが高いほど、要素が正確である確率が高くなる。ＣＦ値は、オントロジを構築する場合にエキスパートの助言に従って取得することができ、あるいは予め定義した計算方法を用いて計算することができる。
例えば、ＣＦは「０」と「１」の間の範囲の数値で表される。すなわち、CF: N → [0, 1]と表すことができる。ここで、Ｎは、オントロジ中の可能な全ての要素の集合を示す。
【００３２】
直接関連（Directly Relevant）：所定のオントロジ中に２の要素ΦおよびΨが存在すると仮定する。ΦとΨの両方に同じ名称（例えば、実例名、概念名、関係名等）が存在すれば、ΦとΨは直接関連であるとみなす。
【００３３】
Ｋ−関連（K-relevant）：所定のオントロジ中に２の要素ΦおよびΦ'が存在すると仮定する。Ψ０、…、Ψｋ∈Ｏを満足する要素の集合があり、ΦとΨ０が直接関連、Ψ０とΨ１が直接関連、・・・、ΨｋとΦ’が直接関連であれば、ΦとΦ’はＫ−関連である、あるいは、ΦとΦ’の間の関連度がＫであるとみなす。
【００３４】
クエリ（Query）：オントロジΣのクエリφは、オントロジ中のいくつかの概念、実例、関係、公理についての記述として表わすことができる。クエリについては、一般的に２種類の回答がある。Σからφを推論することができれば、回答は「真」であり、それはクエリ文が成立可能であることを意味し、Σ｜＝φと表される。φがΣから成立しないと推論されれば、回答は「偽」であり、Σ｜＝¬φと表される。
【００３５】
推論ルート（パス）（Reasoning
Route (Path)）：推論ルートは集合Ｒと表される。この集合Ｒは、クエリφを推論するのに必要なオントロジ要素をすべて記録する。すなわち、収集Ｒの何らかの要素が削除されると、クエリφに対する回答を取得することができない。Ｒ｜＝φかつＲ⊂Ｒ、Ｒ’｜≠φと表される。
【００３６】
回答の確信度（Certainty
Degree of Answer (CDA)）:クエリに対する回答信頼度は、オントロジ中の回答の確実性あるいは信用の程度を示すスコアとして表される。ＣＤＡが高いほど、回答が正確である確率がより高くなる。
例えば、ＣＤＡは「０」と「１」の間の範囲の数値で表される。すなわち、ＣＤＡ：Ａ→［０、１］と表される。ここで、Ａは、クエリに対する全ての回答の集合を示す。
【００３７】
以下、本発明の第１及び第２の実施の形態による不確定かつ不整合オントロジの推論方式および装置について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３８】
（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確定オントロジ推論装置１００の内部構造を示すのためのブロック図である。図２は、図１に示す不確定オントロジ推論装置１００の動作処理を説明するフローチャートである。
【００３９】
図１に示すように、本実施の形態によれば、不確定オントロジ推論装置１００は、オントロジ入力手段１０１と、確率拡張手段１０２と、インクリメント選択手段１０３と、クエリ結果検査手段１０４と、推論パス記録手段１０５と、確信度計算手段１０６と、クエリ入力手段１０７および出力手段１０８を備えている。その他、図１に示すように、オントロジ記憶装置１０９、確率オントロジ記憶装置１１０、クエリ結果と対応する推論パスおよび各結果の信頼度を記憶するクエリ記憶措置１１１および記憶装置１１２等のようないくつかの関連する記憶装置を備えている。
【００４０】
不確定オントロジ推論装置１００の動作について、図２を参照して以下に説明する。
処理はステップ２０１から開始する。ステップ２０１で、オントロジ入力手段１０１およびクエリ入力手段１０７は、それぞれ、推論に用いるオントロジＢと関心のあるクエリφをオントロジ記憶装置１０９およびクエリ記憶措置１１１から入力する。
すなわち、Ｂからクエリφの結果を取得することができるかどうかを判定する必要がある：Ｂ｜＝φ？
ここで、オントロジＢは概念、実例、公理、関係等を含み、Ｂ＝（Ｔ，  Ａ）と定義され、Ｔ＝｛φｉ，ｉ＝１，２，...，ｎ｝、Ａ＝｛ｃｊ，ｊ＝１，２，...，ｍ｝であり、Ｔは公理集を示し、Ａは表明集を示し、φは公理を示し、ｃは概念を示す。
【００４１】
ステップ２０２において、確率拡張手段１０２は、オントロジ入力手段１０１によって取得されたオントロジＢについて確率の拡張を実行し、確率拡張オントロジＢ＊を生成する。この確率的拡張オントロジＢ＊は確率オントロジ記憶装置１１０に格納される。
いわゆる確率拡張は、オントロジ内の各要素に、要素の信頼程度を表すための確率値を付与することを意味し、その確率値が信頼因子（ＣＦ）を示す。
すなわち、Ｂ＝（Ｔ，Ａ）→Ｂ＊＝（Ｔ＊，Ａ＊）と表される。ここで、Ｂ＊は、確率オントロジを示し、概念、実例、公理、関係等を含む。Ｔ＊は、確率的な公理集を示し、Ｔ＊＝｛（φｉ，αｉ），  ｉ＝１，２，．．，ｎ｝と表される。Ａ＊は、確率的な表明集を示し、Ａ＊＝｛、ｊ＝１、２（ｃｊ、αｊ）、．．ｍ｝と表される。αは、信頼因子（ＣＦ）を表す。
信頼因子の計算方法については、当該技術分野において周知の方法を使用することができ、例えば、上述の非特許文献１に記載された方法を使用することが可能である。
信頼因子の計算方法が本発明の特徴的なポイントではないので、その詳細な説明については省略する。
【００４２】
次に、ステップ２０３〜２１０の循環的な処理において、インクリメント選択手段１０３、クエリ結果検査手段１０４、推論パス記録手段１０５および確信度計算手段１０６は、確率オントロジ記憶装置１１０から入力した確率的オントロジＢ＊、およびユーザから与えられたクエリφに従って、クエリ結果、推論パスおよび各回答の確信度を計算する。
【００４３】
まず、インクリメント選択手段１０３は、選択関数を使用して、クエリφとの関連度ｋを有する要素を、漸増的に選択する。
選択関数ｓは、構文類似度を使用することにより、クエリ文”Σ｜＝φ“を拡張する。
関数ｓ（Σ、φ、ｋ）は３つのパラメータを有し、最初のΣは、選択対象の全ての要素の集合を表わす。φはもとのクエリを示す。ｋは、初期値１の関連度を表し、選択を追加する際に毎回「１」が追加される。
【００４４】
ステップ２０３において、まず、初期の選択関数がクエリ文φであると定義する。すなわち、ｋ＝１，ｓ（Σ，φ，０）＝φと設定する。
【００４５】
ｋ＝１のとき、選択関数は、ワーキングセットとして、クエリφに対して直接関連するオントロジΣの要素を選択し（ステップ２０４）、クエリ結果検査手段１０４は、この集合がクエリ結果を得ることができるかどうかを判定するためにこの集合を検査する。
より具体的には、ステップ２０５において、クエリ結果検査手段１０４は、まず、集合Σ’がクエリφについて「真」回答を得ることができるかどうかを判定する。すなわち、φが真であるかどうかを判定する。
そうであれば（ステップ２０５で「ＹＥＳ」）、ステップ２０７において、推論パス記録手段１０５および確信度計算手段１０６が、回答の論理パスとその確信度を計算し記録するために直接使用される。
推論パスは、回答を推論するのに必要なオントロジ内の全ての要素（例えば、公理、実例等）を含んでいる。また、どの要素を欠いても推論結果を取得することができない。
確信度の計算方法としては、推論パスに沿ってすべての要素のＣＦを掛けるような方法を採用することが可能である。
反対に、ステップ２０５において「真」の回答が得られなければ、クエリ結果検査手段１０４は、クエリφついて「偽」の回答を集合Σ’から推論できるかどうかを判定する（ステップ２０６）。すなわち、クエリφについて相反する結論を推定することが可能ならば、φが偽であると判定する。
ステップ２０６においてφが偽であれば、推論パス記録手段１０５および確信度計算手段１０６は、回答およびその確信度の推論パスを計算し記録する（ステップ２０７）。計算方法については上述した通りである。
【００４６】
ステップ２０８において、クエリφが回答を有するかどうかを判定する。
そうであれば（「真」の回答か「偽」の回答の何れか）、ステップ２１１において、出力手段１０８が、クエリ結果検査手段１０４、推論パス記録手段１０５および確信度計算手段１０６によってそれぞれ生成されたクエリ結果、各結果の推論パスおよびその対応する確信度を出力する。
そうでない場合（ステップ２０８において「ＮＯ」）、つまり、現在の要素の集合は判定をなすのには十分ではないので、処理は次のステップ２０９に進む。
【００４７】
ステップ２０９において、集合Σ’がオントロジＢ＊と等しいかどうか（これは、現在の集合がオントロジ内の要素をすべて選択し、そのため新たに追加できる要素がないことを意味する）、あるいはΣ’がオントロジΣと等しいかどうか（これは、選択関数の今回の処理ラウンドが新たな要素を選択し追加していない、すなわち、Σ’について関連する要素がそれ以上ないことを意味する）を判定する。
判断条件が成立すれば（ステップ２０９において「ＹＥＳ」）、ステップ２１２において、出力は「結果無し」となる。すなわち、クエリφはオントロジＢに基づいて判定することができない。
そうでなければ（ステップ２０９において「ＮＯ」）、処理はステップ２１０に進む。
ステップ２１０において、インクリメント選択手段１０３は、ｋを「１」インクリメントする。すなわち、選択関数の関連度に「１」を加え、Σに対して集合Σ’を付与する。
その後、処理はステップ２０４に戻り、関連するクエリ結果を見つけ出すことができるか、あるいは「結果無し」の判定がなされるまで、循環を継続する。
【００４８】
第１の実施の形態の原理をより分かり易く説明するために、以下に具体例を示す。
【００４９】
例えば、既存のオントロジB={A⊆B,A⊂C,C⊂B,D⊂E,E⊂B,A(a)}について、確率拡張手段１０２を経由した後、結果として取得する確率オントロジＢ＊は以下のようになる。
B*={(A⊆B,0.7),(A⊂C,0.8),(C⊂B,0.6),(D⊂E,0.8),(E⊂B,0.4),(A(a),0.5)}
【００５０】
さらに、入力クエリφが“A⊂B?”であると仮定する。
【００５１】
図２に基づいて、選択関数は次のように初期化される。
k=1, Σ=s(B*,φ,0)=φ={A⊂B}
その後、要素集合は次のように計算される。
Σ'=s(B*,φ,1)={(A⊆B,0.7),(A⊂C,0.8),(C⊂B,0.6),(E⊂B,0.4),(A(a),0.5)}
すなわち、概念ＡおよびＢに対して直接関連するオントロジ要素をすべて選択する。
【００５２】
集合Σ’からクエリφを推論することができるかどうか、すなわち「真」回答Σ’｜＝φ？が存在するかどうかを判定する。
【００５３】
推論によって、「真」回答を得ることができる２つの推論パスが見出される。次に、２つのパスが記録され、その確信度が計算される。
【００５４】
その後、回答があるかどうかを判定する。
結果が「ＹＥＳ」であるので、クエリ結果が以下のように出力される。
クエリ結果A={{回答
1: 真, パス: {A⊆B,0.7}, 0.7}, {回答 2: 真, パス: {A⊂C,0.8},(C⊂B,0.6)}, 0.48}}
ここで、回答１（answer 1）の推論パスが１つだけの公理を含んでいるので、その確信度は、公理の信頼因子０．７と等しい。回答２（answer
2）については、その推論パスが２つの公理を報告する。したがって、その確信度は２つの公理の信頼因子の積として、０．８×０．６＝０．４８と計算される。
【００５５】
この計算処理がより効果的かつ迅速に結果を取得し、かつクエリ結果が具体的な推論パスおよび対応する確信度を反映するので、ユーザは、より多くの有益な情報を取得することができ、確信度に従ってより信頼できる回答を選択することが可能となる。
【００５６】
（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確定かつ不整合オントロジ推論装置３００の内部構造を示すブロック図である。図４は、図３に示す不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００の動作処理を説明するフローチャートである。
第１の実施の形態と比較して、第２の実施の形態の相違点は、不確定で不整合オントロジに対する推論方法と装置を提供する点である。
【００５７】
現実のオントロジは不確定なだけでなく大部分不整合であり、かつ多くの場合オントロジの不確定性が不整合性をもたらすので、オントロジが不確定かつ不整合でも、入力クエリに対して、できるだけ適切な回答を示すことができる推論方法を提供することが必要である。
【００５８】
第２の実施の形態によれば、本発明の方法はもとのオントロジを修正することを必要としない。すなわち、オントロジの不確定性および不整合性が残存するケースにおいて、「真」および「偽」の回答をすべて提供でき、また、各回答の具体的な推論パスおよびその確信度も取得することができる。
ユーザは、最も確信度の大きい回答を選択するか、あるいはクエリ結果の集合に基づいて最も適切であると考える回答を選択することが可能となる。
【００５９】
第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態において使用した選択関数を、同じように、クエリに関連するオントロジ要素を検索するために使用する。
オントロジが不整合であるので、「真」と「偽」の両方の回答が同時に存在する可能性がある。このため、すべての回答を記録し、かつその確信度を計算するシステムが必要となる。最後に、それらの確信度スコアに従って全ての回答をソートすることにより、最も信頼できる回答を選択することを可能とする。
【００６０】
図３に示すように、第１の実施の形態と同様、不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００は、オントロジ入力手段１０１と、確率拡張手段１０２と、インクリメント選択手段１０３と、クエリ結果検査手段１０４と、推論パス記録手段１０５と、確信度計算手段１０６と、クエリ入力手段１０７および出力手段１０８を備えている。第１の実施の形態との差異は、不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００が、さらに、クエリ結果記録手段３０１およびクエリ結果ソート手段３０２を備えることである。
【００６１】
図３に示す不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００の動作処理について、図４を参照して以下に説明する。
【００６２】
ステップ４０１において、第１の実施の形態と同じように、オントロジ入力手段１０１およびクエリ入力手段１０７が、それぞれ、推論に用いるオントロジＢと関心のあるクエリφをオントロジ記憶装置１０９およびクエリ記憶措置１１１から入力する。
ステップ４０２において、確率拡張手段１０２は、オントロジ入力手段１０１によって取得されたオントロジＢについて確率拡張を実行し、確率拡張オントロジＢ＊を生成する。この確率的拡張オントロジＢ＊は確率オントロジ記憶装置１１０に格納される。
【００６３】
ステップ４０３において、インクリメント選択手段１０３は、ｋ＝１の初期化を行う。ｋは、選択関数の関連度を選択するためのインクリメント・カウントである。
この初期化は、関数ｓをクエリφとして選択し、その集合をΣに対して付与する。すなわち、Σ＝ｓ（Ｂ＊、φ、０）＝φとする。
その後、ステップ４０４において、選択関数ｓによって、クエリφとの関連度ｋを有する要素の集合を計算し、それをΣ’（Σ’＝ｓ（Ｂ＊、φ、ｋ））として表す。
【００６４】
次に、ステップ４０５において、クエリ結果検査手段１０４が、集合Σ’がクエリφについて「真」回答を得ることができるかどうかを判定する。すなわち、φが真であるかどうかを判定する。
そうであれば（ステップ４０５で「ＹＥＳ」）、推論パス記録手段１０５および確信度計算手段１０６は、回答の論理パスとその対応する確信度を計算し、クエリ結果記録手段３０１がその回答を結果集合Ａに記録する（ステップ４０６）。これは、{回答ID: 真, パス{…}, 確信度}…と表される。
「真」回答が得られなければ、処理は次のステップ４０７に進む。
【００６５】
ステップ４０７において、クエリ結果検査手段１０４は、集合Σ’がクエリφについて「偽」回答を取得するかどうかの判定を継続する。
すなわち、クエリφと反対の結論を推論することが可能ならば、φが偽であると判定する。
同様に、φが偽であると判定されると、推論パス記録手段１０５と確信度計算手段１０６は、回答の推論パスとその確信度をそれぞれ計算し、クエリ結果記録手段３０１が、結果集合Ａに回答を記録し、{回答ID: 偽, パス{…}, 確信度}…と表す（ステップ４０８）。
そうでなければ、処理は次のステップ４０９へ進む。
【００６６】
ステップ４０９において、集合Σ’がオントロジＢ＊と等しいかどうか（これは現在の集合がオントロジ内の要素をすべて選択し、そのため新たに追加できる要素がないことを意味する）、あるいはΣ’がオントロジΣと等しいかどうか（これは、選択関数の今回の処理ラウンドが新たな要素を選択し追加していない、すなわち、Σ’について関連する要素がそれ以上ないことを意味する）を判定する。
判断条件が成立すれば（ステップ４０９において「ＹＥＳ」）、ステップ４１１へ進む。そうでなければ、ステップ４１０へ進む。
【００６７】
ステップ４１１において、回答を有するかどうか、すなわち、クエリ結果記録手段３０１よって記録されるクエリφに対する回答があるかどうかを判定する。
そうであれば（「真」の回答と「偽」の回答を含む）、処理はステップ４１３へ進む。そうでなければ、ステップ４１２において、出力は「結果無し」となる。
【００６８】
ステップ４１０において、ステップ４０９の判定条件を満たすことができない時、インクリメント選択手段１０３は、ｋを「１」インクリメントする。これは関連度に「１」を加え、Σに対して集合Σ’を付与することを意味する。
その後、処理はステップ２０４に戻り、循環を継続する。
【００６９】
ステップ４１３において、クエリ結果ソート手段３０２は、クエリ結果記録手段３０１によって記録されたすべてのクエリ結果（「真」と「偽」回答を含む）をソートする。デフォルトのソート方法は、各結果の確信度について大から小へのソートである。
その後、ステップ４１４において、出力手段１０８は、ソートされたクエリ結果、各結果の推論パスおよび対応する確信度を出力する。
【００７０】
第２の実施の形態の原理をより分かり易く説明するために、以下に具体例を示す。
【００７１】
例えば、オントロジ
【数１】
2011008782.tif 000003
について、確率拡張手段１０２を経由することによって、B*は以下のようになる。
【数２】
2011008782.tif 000004
【００７２】
入力クエリφが“A⊂B?”であるとする。
【００７３】
図４によれば、初期化は、k=1, Σ=s(B*,φ,0)=φ={A⊂B}である。
【００７４】
その後、要素の集合は以下のように計算される。
【数３】
2011008782.tif 000005
すなわち、概念ＡおよびＢに対して直接関連する要素をすべて選択する。
【００７５】
次に、集合Σ’によってクエリφが「真」であると推論することができるかどうか、すなわち、Σ'|=φ? が存在するかどうかを判定する。
【００７６】
推論によって、「真」回答を得ることができる２つの推論パスが見出さされる。次に、２つのパスが記録され、対応する確信度が以下のように計算される。
クエリ結果A={{回答1: 真, パス: {(A⊆B,0.7)},
0.7}, {回答2: 真, パス: {(A⊂C,0.8),(C⊂B,0.6)},
0.48}}
【００７７】
集合Σ’によってクエリφが「偽」であると推論することができるかどうか、すなわち、Σ’｜＝¬φ？が存在するかどうかを判定する。
この例においては、取得できないと判定する。
【００７８】
この判定は、Σ’＝Ｂ＊あるいはΣ’＝Σが成り立つかどうかの判定を継続する。
この例においては、２つの条件の何れも成り立たないことが見出される。
そこで、ｋ＝ｋ＋１とし、すなわち、ｋ＝２とし、Σに対して集合Σ’を付与する。
【００７９】
この時、選択関数は、もう一度要素の集合を以下のように選択する。
【数４】
2011008782.tif 000006
【００８０】
次に、集合Σ’によってクエリφが「真」であると推論することができるかどうか、すなわち、Σ'|=φ? が存在するかどうかを判定する。
【００８１】
この推論によって、「真」の回答を導く１つの推論パスが見つけ出される。そして、そのパスが回答集合に加えられる。
回答集合A={{回答1:
真, パス: {(A⊆B,0.7)}, 0.7}, {回答2: 真, パス: {(A⊂C,0.8),(C⊂B,0.6)}, 0.48}, {回答3: 真, パス: {(A⊂D∩Q,0.9),(D⊂E,0.8),(E⊂B,0.7)}, 0.5}}
【００８２】
集合Σ’によってクエリφが「偽」であると推論することができるかどうか、すなわち、Σ’｜＝¬φ？が存在するかどうかを判定する。
【００８３】
この推論によって、「偽」の回答を導く１つの推論パスが見つけ出される。そして、このパスも回答集合に追加され、以下のように表される。
{回答4: 偽, パス:
{(B⊆G,0.3),(G⊂H∩K,0.5),(H⊂A,0.6)},
0.09}
【００８４】
この判定は、Σ’＝Ｂ＊あるいはΣ’＝Σが成り立つかどうかの判定を継続する。
前者の条件が成り立つことが見出される。
すなわち、現在のワーキングセットは既に全てのオントロジ要素を含んでいる。
次に、回答があるかどうかが判定される。
回答集合が回答を「有する」ので、クエリ結果をソートする必要がある。
【００８５】
結果の確信度スコアによるソート処理によって、最終出力は以下のように取得される。
クエリ結果A={{回答1: 真, パス: {(A⊆B,0.7)},
0.7}, {回答3: 真, パス: {(A⊂D∩Q,0.9),(D⊂E,0.8),(E⊂B,0.7)},
0.5}, {回答2: 真, パス: {(A⊂C,0.8),(C⊂B,0.6)},
0.48},{回答4: 偽, パス: {(B⊆G,0.3),(G⊂H∩K,0.5),(H⊂A,0.6)},
0.09}}
【００８６】
本発明の第１と第２の実施の形態のオントロジ推論装置およびそれらの動作原理について、図１、２、３および４を参照して上記のように詳細に説明した。
【００８７】
図５は、本発明を実現するために用いられるコンピュータ・システムの概略ブロック図である。
【００８８】
図示のように、コンピュータ・システム５００は、ＣＰＵ５０１、ユーザ・インタフェース５０２、周辺装置５０３、メモリ５０５、外部記憶装置５０６および上記構成要素を互いに接続する内部バス５０４を備えている。
メモリ５０５は、さらにセマンティックウェブ・アプリケーション５０５１、オントロジ推論モジュール５０５２、オントロジ編集アプリケーション５０５３、オントロジ学習アプリケーション５０５４、他のアプリケーション５０５５およびオペレーティング・システム（ＯＳ）５０５６を含んでいる。
本発明は、主にオントロジ推論モジュール５０５２に関連し、このオントロジ推論モジュール５０５２が、例えば、図１に示す不確定オントロジ推論装置１００あるいは図３に示す不確定かつ不整合オントロジ推論装置３００に相当する。
メモリ５０５中のそれぞれのアプリケーションは、複数の異なる機能を提供するため並列に動作する。
外部記憶装置５０６は、オントロジ記憶装置、確率オントロジ記憶装置、クエリ記憶装置などのような本発明に関する種々の記憶装置を含む。
【００８９】
上述した説明から分かるように、本発明が以下の効果を達成する。
【００９０】
本発明によれば、不確定かつ不整合オントロジに対して最も正解である可能性の高いクエリ結果を取得することを達成できる。これは、既存のオントロジを修正するのに必要なユーザのコストを免除する。
【００９１】
本発明の推論方法は、インクリメント選択関数を採用するので、特定のクエリに関連する要素を選択することができる。したがって、推論に必要な要素をとても高速に取得することができ、かつ、クエリ結果は迅速に返却することができる。さらに、この選択関数は、特定のクエリに関連する要素だけを選択し、無関係な要素を選択しない。したがって、他の不確定で不整合な要素からの干渉を、可能な限り回避することができる。
【００９２】
本発明を用いて取得したクエリ結果は、「真」と「偽」の回答についての判定だけでなく、各回答の具体的な推論経路（パス）および確信度を含んでいる。これにより、ユーザは、最も信用できるクエリ結果についての自身の選択を容易にするためにより多くの有益な情報を取得することができる。
【００９３】
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。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。当業者であれば、本発明の精神および本質的な機能から外れずることなく、これらのステップに変更、修正、補足を加えることができ、あるいはステップ間の順番を変更できることを容易に理解するであろう。
【００９４】
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。
【００９５】
以上、特定の実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、図面中で示される上記の特定の実施の形態および特定の構成に限定されない。例えば、示されたいくつかの構成要素は、１つの構成要素として互いに組み合わせることも可能である。あるいは、１つの構成要素をいくつかのサブコンポーネントに分割することも可能であるし、他の既知の構成要素を加えることも可能である。動作処理も実施例において示されるものに限定されない。当業者は、本発明が、本発明の精神および本質的な機能から外れずに、他の特定の形態に実装可能であることを理解するだろう。従って、上記の実施の形態は、全ての点において例示でありかつ限定的でないと考慮すべきである。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。したがって、請求項と同等の意味と範囲の内で生ずる変更は全て本発明の範囲に包含される。
【００９６】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【００９７】
（付記１）
（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、
（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、
（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、
（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを出力するステップと
を有することを特徴とするオントロジ推論方法。
【００９８】
（付記２）
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行するステップと、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップとを、さらに有することを特徴とする付記１に記載のオントロジ推論方法。
【００９９】
（付記３）
前記エリ結果の確信度の計算ステップが、対応する推論パス上の要素のＣＦ値の積を計算するステップを含むことを特徴とする付記２に記載のオントロジ推論方法。
【０１００】
（付記４）
クエリ結果が、「真」の回答或いは「偽」の回答であることを特徴とする付記１に記載のオントロジ推論方法。
【０１０１】
（付記５）
前記要素は、概念、公理、実例あるいは関係であることを特徴とする付記１に記載のオントロジ推論方法。
【０１０２】
（付記６）
（ａ）オントロジとクエリを入力するステップと、
（ｂ）選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するステップと、
（ｃ）選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するステップと、
（ｄ）選択した要素集合からクエリ結果が得られない場合、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返し、クエリ結果が得られる場合、クエリ結果と対応する推論するパスを記録すると共に、前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記ステップ（ｂ）と（ｃ）を繰り返すステップと、
（ｅ）選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、前記選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できない場合、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力するステップと
を有することを特徴とするオントロジ推論方法。
【０１０３】
（付記７）
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行するステップと、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算するステップと、
前記確信度の大きさに基づいて記録したクエリ結果をソートするステップとを、さらに有することを特徴とする付記６に記載のオントロジ推論方法。
【０１０４】
（付記８）
クエリ結果が、「真」の回答或いは「偽」の回答を含むことを特徴とする付記６に記載のオントロジ推論方法。
【０１０５】
（付記９）
オントロジを入力するオントロジ入力手段と、
クエリを入力するクエリ入力手段と、
選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、
前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、
前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、
クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備え、
前記クエリ結果検査手段が、前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果が得られないと判定した場合、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査することを特徴とするオントロジ推論装置。
【０１０６】
（付記１０）
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行する確率拡張手段と、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算する確信度計算手段をさらに備え、
前記出力手段が、計算された前記クエリ結果の確信度を出力することを特徴とする付記９に記載のオントロジ推論装置。
【０１０７】
（付記１１）
オントロジを入力するオントロジ入力手段と、
クエリを入力するクエリ入力手段と、
選択関数を用いてオントロジから前記クエリに関連する要素集合を選択するインクリメント選択手段と、
前記インクリメント選択手段によって選択した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査するクエリ結果検査手段と、
前記クエリ結果検査手段が、選択した要素集合からクエリ結果が得られると判定した場合、クエリ結果を記録するクエリ結果記録手段と、
各クエリ結果に対応する推論するパスを記録する推論パス記録手段と、
クエリ結果と対応する推論するパスを出力する出力手段とを備え、
前記クエリ結果検査手段がクエリ結果が得られると判定するかどうかに関わらず、前記インクリメント選択手段が、要素集合を更新するために前記選択関数の関連度をインクリメントし、前記クエリ結果検査手段が、更新した要素集合からクエリ結果を推論できるかどうかを検査し、
選択した要素集合がオントロジの要素を既に全て含んでいるか、前記選択関数がクエリについて関連する要素をそれ以上選択できなくなるまで、前記出力手段が、全ての記録したクエリ結果とそれらの対応する推論するパスを出力することを特徴とするオントロジ推論装置。
【０１０８】
（付記１２）
オントロジ内の各要素に対する信頼因子（ＣＦ）値を計算するためにオントロジについて確率拡張を実行する確率拡張手段と、
各クエリ結果について、対応する推論パス上の要素のＣＦ値を用いてクエリ結果の確信度を計算する確信度計算手段と、
前記確信度の大きさに基づいて記録したクエリ結果をソートするクエリ結果ソート手段を備え、
前記出力手段が、ソートしたクエリ結果とその対応する推論パスおよび前記クエリ結果の確信度を出力することを特徴とする付記１１に記載のオントロジ推論装置。
【符号の説明】
【０１０９】
１００：不確定オントロジ推論装置
１０１：オントロジ入力手段
１０２：確率拡張手段
１０３：インクリメント選択手段
１０４：クエリ結果検査手段
１０５：推論パス記録手段
１０６：確信度計算手段
１０７：クエリ入力手段
１０８：出力手段
１０９：オントロジ記憶装置
１１０：確率オントロジ記憶装置
１１１：クエリ記憶措置
１１２：記憶装置
３００：不確定オントロジ推論装置
３０１：クエリ結果記録手段
３０２：クエリ結果ソート手段
５０１：ＣＰＵ
５０２：ユーザ・インタフェース
５０３：周辺装置
５０４：内部バス
５０５：メモリ
５０６：外部記憶装置
５０５１：セマンティックウェブ・アプリケーション
５０５２：オントロジ推論モジュール
５０５３：オントロジ編集アプリケーション
５０５４：オントロジ学習アプリケーション
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）
５０６１：クエリ結果/推論パス/信頼度記憶装置
５０６２：確率オントロジ記憶装置
５０６３：クエリ記憶措置
５０６４：オントロジ記憶装置
５０６５：他の記憶装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【外国語明細書】
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