(57)【要約】  本発明は、データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索する方法に関し、データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出し、当該複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が包括的分類に準拠する複数の情報アイテムを検索し、その包括的分類が第１クラスを規定し、複数の情報アイテムが第２クラスの要素とされ、第１クラスと第２クラスとの間に包摂関係を存在させる。本発明はまた、データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索するシステム（３００）に関し、データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出する手段（３０６）と、第１クラス及び第２クラスを規定する手段（３１２）であって包括的分類が第１クラスを規定し、複数の情報アイテムを第２クラスの要素とし、第１クラスと前記第２クラスとの間に包摂関係を存在させる分類手段（３１２）と、複数の情報アイテムであって複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が包括的分類に準拠するものを検索する検索手段（３０８）とを有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索する方法であって、
前記データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出し、
前記複数の情報アイテムであってその複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記包括的分類に準拠するものを検索し、前記包括的分類が第１クラスを規定し、前記複数の情報アイテムが第２クラスの要素とされ、前記第１クラスと前記第２クラスとの間に包摂関係が存在するようにした、
方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記第２クラス及び／又は第１クラスの要素は、前記複数の情報アイテムの各情報アイテムを列挙することにより外延的に規定される、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記第２クラスから前記包括的分類に準じていない情報アイテムを除去し、
当該除去された情報アイテムを前記第２クラスに関係しているとして注釈をつけ、
前記データ記憶装置へのリクエストに基づいて前記第１クラス及び前記第２クラスへ推論ルールを適用し、
前記複数の情報アイテムであって当該複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記包括的分類に準拠するものを検索する、
方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記複数の情報アイテムは、第２の複数の情報アイテムの部分集合であり、前記複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記第２の複数の情報アイテムの部分集合であることを含む、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記予め規定された量は、前記複数の情報アイテムの或る１つのパーセンテージか又は前記複数の情報アイテムの或る絶対数である、方法。
【請求項６】
請求項３に記載の方法であって、前記予め規定された量の情報アイテムは、当該注釈が付けられた除去された情報アイテムにより補完される、方法。
【請求項７】
請求項３に記載の方法であって、前記第２クラスは、除去された情報アイテムを有するものとして注釈が付けられている、方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、前記第１クラスから前記包括的分類に準拠しない情報アイテムを除去することを有する、方法。
【請求項９】
データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索するシステムであって、
前記データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出するように想定された提出手段と、
第１クラス及び第２クラスを規定するように想定された手段であって、前記包括的分類が前記第１クラスを規定し、前記複数の情報アイテムが前記第２クラスの要素であるものとし、前記第１クラスと前記第２クラスとの間に包摂関係が存在するようにした分類手段と、
前記複数の情報アイテムであって前記複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記包括的分類に準拠するものを検索するように想定された検索手段と、
を有するシステム。
【請求項１０】
請求項９に記載のシステムであって、当該システムが分散型システムであること及び前記データ記憶装置が分散型データ記憶装置であることのいずれか又は双方を満たすシステム。
【請求項１１】
請求項１ないし８のうちいずれか１つに記載の方法を行うように構成されたコンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品を有する情報担体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索又は取り出す方法に関する。
【０００２】
本発明はまた、データ記憶装置から複数の情報アイテムを検索又は取り出すシステムに関する。
【０００３】
本発明はさらに、かかる方法を行うように構成されたコンピュータプログラム製品に関する。
【０００４】
また、本発明は、かかるコンピュータプログラム製品を有する情報担体に関する。
【背景技術】
【０００５】
ネットワーク化された接続通信機能、特にインターネットは、メディアにアクセスする新しいパラダイムをもたらしてきた。伝統的なコンテンツの伝送及び再生の次に、新しい双方向マルチメディア提示へメディアを組み入れることも実現可能である。社会的活動に携わる中で新しい機会から利益を得るために、適切なコンテンツに効率的にサポートが進むことが必要である。かかる進展は、利用可能なコンテンツのサイズやコンテンツタイプの異質性、頒布スケールが大きくなるにつれて益々必要性を増している。あるコンテンツ片を辿ることも重荷となりうる。キーワード検索単独では十分満足とは言えないのは、恐らくは非常に長いレスポンスを経たブラウズ作業と当該関心のある内容を見つけるように入力キーワード列を創造的に変更する作業とをユーザに要求するからである。
【０００６】
技術的には、この問題は、シンタックス（構文上）レベルで動作するシステムに対しユーザの認識はセマンティックス（意味上）レベルにあるという不一致に関連する。このギャップを埋める方策は、機械処理におけるセマンティックス（意味論）の導入が考えられ、当該システムがユーザの趣意や意向、状況を「理解」するとともに、そのユーザに見せたときに内容がどんな種類の知識をもたらしうるかを「理解」するものである。ワールドワイドウェブコンソーシアム（Ｗ３Ｃ）向けのセマンティックウェブ開発は、このタイプの分析を生じさせるのに役立たせることのできる言語のフレームワークを導入するものである（
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, The Semantic Webを参照）。特に、現在開発されている言語のリソース表現フレームワーク（ＲＤＦ；Resource Description Framework）やウェブオントロジ言語（ＯＷＬ；Web Ontology Language）については、”Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification, W3C REC, 
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, Feb. 1999”及び”OWL Web Ontology Language - Semantics and Abstract Syntax, W3C CR, 
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, Aug. 2003”を参照されたい。ルール言語は今後期待される。
【０００７】
図１は、オントロジを提供するシステムを示している。システム１００は、オントロジ１０２及び１以上のマッピング１０８を有する。このシステムは、ｍ個のコンテンツプロバイダ１０４から１０６に接続される。マッピング１０８は、人数ｎのユーザ１１０ないし１１２のユーザ嗜好（選択）及びユーザ照会をｍ個のコンテンツプロバイダ１０４から１０６のメタデータにマッピングする。このマッピングは、種々の方法により実現可能である。例えば、ユーザの用語体系（ターミノロジ）とオントロジとの間のテーブル、各ユーザについての個別テーブル及びオントロジと各プロバイダとの間のマッピングとして実現可能である。その一般的な意味において、オントロジは、世界でどんな種類の物事が存在するか、そしてそれらがどのように関連しているかについての研究すなわち考察である。ここで、オントロジは、プログラム及び人類が共有する知識を補助するのに用いられる概念の規定である。この用法においては、オントロジは１組の概念（概念の集合）であり、情報交換のための取り決められたボキャブラリを作成するために何らかの方法（特定の自然言語など）により規定される物事、事象及び関連性などである。このオントロジは、クラス、プロパティ及びそれらの要素（エレメント）の記述を含みうるものである（”What’s an ontology”, by Tom Gruber on 
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を参照）。当該マッピングは、当該オントロジによりモデル化された処理とみなすこともでき、当該オントロジにより提供される知識を通じてユーザ概念とプロバイダ概念とを関連付けるものである。その場合、好ましくはセッション毎に１つの、分散可能性のあるオントロジがある。
【０００８】
ユーザは、恐らくはポータルを通じてプロバイダを選択し、当該プロバイダのサイトをナビゲートし又は恐らくは他のプロバイダの他のサイトへナビゲートする。
【０００９】
システム１００は、人数ｎのユーザにｍ個の異なるプロバイダからメディアコンテンツを供給することになっており、ユーザの嗜好特性に適合したコンテンツだけが選択される。その方向性における最初のステップは、検索及び選択処理におけるコンテンツについてのメタデータを用いることである。例えば、コンテンツアイテムは、それらが共有するメタデータにより分類可能である。これに関して、メタデータを表すキーワードはスキーマにより構成されるのが好ましく、このスキーマに基づいて検索アプリケーションはその分類アルゴリズムを形成することができる。インターネットでは、全てのユーザ及びプロバイダが、不完全又は誤りのある情報の問題に言及しないために、当該スキーマを一貫して更新され共有されるままにする問題があるにもかかわらず、１つの単一メタデータスキーマを用いることになるのは可能性が低い。したがって、第２のステップは、ユーザ及びプロバイダのドメインに十分に及ぶオントロジ１０２を確立してこれがシステム１００をサポートすることができるようにし、プロバイダのメタデータについての照会及びユーザ嗜好をマップ化する。
【００１０】
前述したように、オントロジは、名称とも称される概念や、これら概念どうしの関連性とも称される役割に関してアプリケーションドメインを記述する。概念は、積、和及び否定としてロジック構成概念を用い、また他のクラスとの関係についての限定を規定することにより、他の概念に関して規定することができる。当該構成概念のセマンティクスは、モデル理論により規定され、かかる理論は、成立可能な内含又は演繹の定義を含む。記述ロジック（Description Logic; DL, F. Baader et al, The Description Logic Handbook, Cambridge, 2003参照）に準拠したＯＷＬの一部を用いる場合、これら内含の検索は独立したサービスとして提供可能である。一例としての内含は、当該スキーマにおいて明確にモデル化されていない概念間の包摂関係（サブクラス関係とも称される）を推論することである。換言すれば、あるタイプの概念例えばあるジャンルの音楽について尋ねる質問（照会）は、不完全かもしれないし、或いはデータベースにおける要素、この場合音楽アイテムを分類する以外の方法で表すことができる。推論サービスは、音楽アイテムのクラスが音楽ジャンルの要求されたクラスのサブクラスであるかどうかを決定する手段を提供する。これはしばしば、当該照会及びデータベース分類の双方が同じオントロジ言語を用いることを必要とする。
【００１１】
例えば、プロバイダが「不朽の名作」と名付けられた音楽を提供することを考える。このコレクションの曲は、タイトル及びアーチスト名により注釈が施される。例えば、それには、「Yesterday」／「The Beatles」、「Bridge over Troubled Water」／「Simon and Garfunkel」が含まれる。ユーザは、自分自身の嗜好（選択）リストをセットアップし、「ゴールデンヒット」と呼ばれるクラスを作成する。このオントロジを用いて、「ゴールデンヒット」と呼ばれるクラスは、「６０年代」（第２の概念）における「ヒット」（第１の概念）であった曲を含むものとして規定される。さらに、週間１０位までのリストを発表するサイトが存在する場合を考える。このオントロジは、そのトップテンサイトにおいてリストに挙げられたアイテムのコレクションとしてその「ヒット」概念を規定することにより当該サイトを用いる。また、「タイトル」、「アーチスト」及び「作曲日」として、そのサイトのデータフィールドとオントロジの概念との間の関係が確立される。最後に、かかるオントロジは、その概念「作曲日」に関して概念「６０年代」を規定する。同じサイト又は他のリポジトリに対する付加的な関係は、当該要素値を決める。
【００１２】
したがって、ユーザ嗜好リストのクラス「ゴールデンヒット」は「トップテンサイトにリストされ」かつ「６０年代において作曲され」るものとしてオントロジに関して認識される。「不朽の名作」クラスは、「タイトル／アーチストの対のコレクション」として当該オントロジに関して認識される。こうしたクラス定義に基づいて、「タイトル／アーチストの対のコレクション」が「トップテンサイトにリストされ」のサブクラスかどうかを判定することができ、同様に、「６０年代において作曲され」のサブクラスかどうかについても可能である。当該サブクラスであれば、「ゴールデンヒット」のサブクラスでありそのコンテンツは当該ユーザに関心のあるものとなる。
【００１３】
このオントロジは、クラスについて推論するメカニズムを提供し、分類分けや、メンバーシップ（帰属関係）の検査、最も具体的な包括情報又はクラス間の上網関係の検出などの機能を果たす。クラスは、内包的若しくは外延的に又は内包的かつ外延的なものの組み合わせとして規定することができる。内包的に規定されたクラスは、成立するに違いない限定及び包括的関連性に関して規定される。外延的に規定されるクラスは、当該クラスの構成要素（メンバ）である要素（エレメント）を数えることにより規定される。この数え上げ（列挙）は、概して無限であるかもしれない。外延的に規定されたクラスは、一般的に当該クラスのセマンティック定義を規定しない。コンピュータサーバなどのコンピューティング装置が当該クラスのシグネチャのこのようなセマンティック定義又は分類を得なければならないことは、検査による。また、音楽アイテムを伴うクラスにつき事例を挙げて裏付ける際に、人間は、セマンティック定義の観点で当該クラスに厳密に属さないアイテムを入力してもよい。当該列挙において、このような部外の要素が１つ又は幾つか生じた場合に当該クラスのシグネチャが広がるようにし、当該コンピューティング装置の推論において、当該クラスは、他のクラスに対するそのサブクラス関係を緩めることが可能である。例えば、コレクションの「不朽の名作」において１９５９年又は１９７０年に作られた或る１つの曲がある場合、システムは、「不朽の名作」は、もはや「ゴールデンヒット」のサブクラスではないと推論することとなる。ユーザは、「不朽の名作」からの曲が提供されず、これらの曲はユーザの関心又は意向と合致することとなる。
【００１４】
「不朽の名作」が内包的に規定された場合、データベースに例外的な曲が入力されると、このデータベースに接続されるコンピュータ装置は、当該内包的な定義がその曲がまさに例外的なものとしていることを前提として、当該クラスのメンバーシップの不一致について知らせることが可能である。
【００１５】
冒頭の段落によるシステム及び方法の実施例は、Rafal A. Angrykによる”Fuzzy generalization hierarchies for ontology-driven attribute-oriented induction in data miming”（２００３年６月２１日に得られた
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にある）に開示されている。ここで、ファジイ論理を応用したオントロジ駆動型帰納ヒエラルキは、データを階層構造に分類することを目的として説明されている。分類対象のデータは、データベースに記憶され、２つ又はこれを上回る数の高いレベルの概念に部分的メンバーシップを有することができる。例えば、白やグレー、黒などの色の場合、第１レベルの概念は、明るい無色と暗い無色とに区別することができる。第２レベルの概念は無色である。ここで、明るい無色は、１００％サブクラスの無色としてモデル化され、暗い無色も、１００％サブクラスの無色としてモデル化される。次に、色の白は、１００％サブクラスの明るい無色であり、色のグレーは、５０％サブクラスの明るい無色でありかつ５０％サブクラスの暗い無色であり、色の黒は、１００％サブクラスの暗い無色である。これらパーセンテージは、より高いレベルの（帰納又は一般化された）値におけるより低いレベルの値の部分的メンバーシップを反映する。これらパーセンテージの導入によって、低いレベルの値と高いレベルの値との間の関係が曖昧となり、低いレベルの値が２以上の高レベル概念のメンバ（構成要素）とすることが可能となる。したがって、明るい無色の要求は、グレーだけが５０％の明るい無色であると規定されたとしても、白及びグレーの双方の色を検索することとなる。グレーの構成を変えることによって、高いレベルの概念のメンバパーセンテージを変え、グレーは、高いレベルの概念のメンバ、明るく暗い無色となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の目的は、冒頭の段落による方法であって、改善された方法で複数の情報アイテムを検索するものを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
この目的を達成するため、本方法は、前記データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出し、前記複数の情報アイテムであってその複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記包括的分類に準拠するものを検索し、前記包括的分類が第１クラスを規定し、前記複数の情報アイテムが第２クラスの要素とされ、前記第１クラスと前記第２クラスとの間に包摂関係が存在するようにしている。当該複数の情報アイテムのうちの少なくとも予め規定された量が包括的分類に準拠することを要求することによって、第２クラスも第１のクラスを規定する包括的分類に準拠しない情報アイテムを有することが可能となる。結果として、情報アイテムは、当該要求には厳密に準拠しないデータ記憶手段から検索することができる。包摂関係の一例として、クラスＡを第１クラスとし、クラスＢを第２クラスとすると、クラスＡがクラスＢを包摂することは、クラスＢがクラスＡの部分集合であること、すなわちクラスＢ⊆クラスＡを意味する。
【００１８】
本発明による方法の実施例は、請求項２に記載されている。当該複数の情報アイテムの各情報アイテムを列挙することにより第２クラスの要素を外延的に規定することによって、コンピューティング装置は、第１クラス及びその第２クラスとの関連性を規定する包括的分類を得ることができる。このコンピューティング装置は、第２クラスが当該包括的分類に準拠しない情報アイテムを有するとしても、第１クラスと第２クラスとの間の関係を維持することができる。
【００１９】
本発明による方法の実施例は、請求項３に記載されている。当該包括的分類に準拠しないクラスから情報アイテムを取り除くことにより、包括的推論ルールは、第１及び第２のクラス並びにこれらが有する要素に適用可能である。このような包括的推論ルールは、例えば、記述ロジック（ＤＬ；Description Logic）内で規定される。
【００２０】
本発明による方法の実施例は、請求項４に規定される。当該複数の情報アイテムが第２の複数の情報アイテムの部分集合であることを規定することにより、当該複数の情報アイテムのうち少なくとも予め定められた量は第２の複数の情報アイテムの部分集合であることを意味し、推論ルールは、そのコンピューティング装置がクラス間の関係について推論するように規定可能となる。積、和及び否定などの他の推論ルールは、同様に規定可能である。
【００２１】
本発明による方法の実施例は、請求項５に記載されている。当該予め規定される量を当該複数の情報アイテムのパーセンテージの１つとして又は当該複数の情報アイテムのうちの絶対数として規定することにより、コンピューティング装置は、第１クラスと第２クラスとの間の関係を規定するためのルールを適用することができる。
【００２２】
本発明による方法の実施例は、請求項６に記載されている。除去され注釈の施された情報アイテムを質問（照会）結果すなわち検索された情報アイテムに加えることにより、当該質問（照会）に厳密に準拠しない情報アイテムも検索される。
【００２３】
本発明による方法の他の実施例は、請求項７及び８に記載されている。
【００２４】
本発明の目的は、冒頭の段落によるシステムであって、改善された方法により複数の情報アイテムを検索するものを提供することである。この目的を達成するために、当該システムは、前記データ記憶装置に、包括的分類を有するリクエストを提出するように想定された提出手段と、第１クラス及び第２クラスを規定するように想定された手段であって、前記包括的分類が前記第１クラスを規定し、前記複数の情報アイテムが前記第２クラスの要素であるものとし、前記第１クラスと前記第２クラスとの間に包摂関係が存在するようにした分類手段と、前記複数の情報アイテムであって前記複数の情報アイテムの少なくとも予め規定された量が前記包括的分類に準拠するものを検索するように想定された検索手段と、
を有する。
【００２５】
以下、本発明のこれらの態様及びその他の態様を、図面に示される実施例に基づいて詳しく説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
全ての構成要素（メンバ）が当該クラスに厳密に属さないクラスの推論を可能とするため、サブクラス関係が曖昧な形態に展開される。このクラス定義は、他のクラスからのメンバのパーセンテージがどの程度、依然として他のクラスをサブクラスと識別するクラス定義によるメンバとならないかを示すパーセンテージなどの統計的数値により展開される。逆に、現在のクラスのうちの何パーセントのメンバが上網としての他のクラスを依然として識別するクラス定義によるメンバでないものかを示す統計的数値も可能である。既定値は１００％であるのが好ましい。パーセンテージを用いることに代えて、絶対数を用いることができる。この点で外れ値である外延的に規定されるクラスにおけるメンバは、当該クラスの曖昧な数（fuzzy number）、すなわち曖昧なクラス帰属性関数を「規定する」ものとみなされる。セマンティクスに関して、当該包摂関係は、曖昧なサブクラス関係Ｃ⊂Ｄと解されるものとなる。その意味は、ｘがＣの構成要素ならば、ｘはＤの構成要素でもある、というものであり、（ｘ∈Ｃ）⇒（ｘ∈Ｄ）である。ここで構成要素帰属関係∈は曖昧な構成要素帰属関係として規定される。すなわち包含だけが、Ｃ内の所定のパーセンテージの構成要素について成立する必要がある。積、和及び否定は、同様に、Ｃ∪Ｄ＝Ｄ，Ｃ∩Ｄ＝Ｃ及びＣ＝Δ−Ｃとなる。
【００２７】
このアプローチはまた、同様の問題が存在する分割の場合にも適用可能である。例えば、ある範囲のタイプからなるように規定されている概念「ジャンル」について考える。音楽アイテムの要素は、これらのタイプのうちの１つにあり唯１つだけである。よって、この範囲のタイプは、それらの上綱「ジャンル」の分割を形成する。タイプの組み合わせは、それら自体によってタイプとみなされ、当該分割階層構造における（細かさの）レベルが導入されるか、又は当該組み合わされたタイプはそれ自体によって、分担タイプの１つに係る構成要素ともなるべきその構成要素を排除するタイプとみなされる。
【００２８】
ユーザ及びプロバイダは、同様の方法により音楽アイテムの大部分を分類可能である。但し、別々に分類することになる例外も可能性としてある。曖昧な構成要素帰属性は、このために解消可能であるとともに、分割の概念を維持したままとしている。音楽アイテムは、あるサブセットのジャンルとして１つのジャンル又は１つのタイプに属するとともに、当該集合の共通部分は非エンプティ（非空集合）となることが可能である。非エンプティの共通部分は、特定の音楽アイテムがユーザ及びプロバイダにより別に分類されるときに生じる可能性がある。
【００２９】
図２は、本発明による方法の主要なステップの実施例を示している。第１のステップＳ２２２内で、ユーザは、データベースサーバに照会（質問）を提出（サブミット）する。このデータベースサーバは、ユーザが自分の照会を提出する場所から離れて位置づけられることができ、そのデータベース自体はネットワークにおいて配信させられることができる。当該データベースは、前述したようにプロバイダのメタデータ及びオントロジを有し、ここでも異なる位置に位置づけられることが可能である。また、このオントロジも配信可能である。特に、セマンティックウェブのコンセプトによれば、当該オントロジは、異なりかつ動的に集められたオントロジのコングロマリット（集成体）からなることができる。また、関係する特定のプロバイダ及びユーザは、少なくともセッション毎に動的に変わることも可能である。したがって、本実施例が中央データベースの使用について記述するものの、全体のシステムは分散可能でありインターネットを通じて接続可能である。データベースサーバは、例えば次の要素を伴う２つのクラスＡ及びＡ´を有する。
Ａ＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１｝
Ａ´＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ２｝
【００３０】
クラスＡは、例えばユーザにより規定されることが可能であるが、クラスＡ´はサービスプロバイダによって規定可能である。一般に、クラスの要素は、「明確に」（crisply）規定され、これは１つの要素がクラスの１つの構成要素であり又は当該要素が当該クラスの構成要素ではないことを意味する。本発明は、外延的に規定されたクラスに当てはまる許容範囲パラメータを導入するものであり、これらのクラスは、「例示によって」規定される。なお、内包的に規定されたクラスも、例えばそれ自体が「例示で」規定されることがタイプ又は他のクラスについて規定される場合に、この「例示による」プロパティを呈することができる。「例示による」クラス定義は、いわゆる公称の使用に関するものであり、”F. Baader et al, The Description Logic Handbook, Cambridge, 2003: the class is defined by enumerating its elements”を参照されたい。ここで、ユーザの照会は、クラスＡにおける要素といったような要素を取り込むリクエストを有する。
【００３１】
許容範囲パラメータは、成立すべきその関連性のために他のクラスとの関連性にあるはずのその構成要素帰属性について最小のパーセンテージは何かを示すものである。この許容範囲パラメータは、「包摂」及び「被包摂」の双方の関連性を記述することができる。普通、他のクラスも外延的に規定される。大抵は、当該許容範囲パラメータの値範囲への境界がある。例えば、許容誤差パラメータが５０％を下回る場合に、クラスは２つの他の互いに素な上綱のサブクラスに変わることも可能である。これにより、不一致（矛盾）が導かれる。すなわち、上綱の交わりは、規定によりエンプティであり、同時に双方の上綱の中にある非エンプティ集合が存在すると考えられる。
【００３２】
上述した例において、許容誤差パラメータが７５％であり、これは、少なくとも７５％の要素が当該クラスに当てはまるその関係のための等価又は包摂関係にあるはずであることを意味する。許容誤差パラメータは、クラス毎に規定されることも可能である。
【００３３】
次のステップＳ２００の中では、データベースに存在する全てのクラスが観察される。内包的かつ外延的な形態のどちらにも例えばＡＮＤ構成体を介して規定されるクラスについては、外延的部分だけが検討される。上述した例では、クラスＡ及びクラスＡ´がステップＳ２００内で観察される。
【００３４】
ステップＳ２０２内では、共有要素のためにクラスが互いに比較される。クラスＡ及びＡ´は、要素ａ１，ａ２及びａ３を共有する。要素ｂ１及びｂ２は共有されない。クラスが要素を共有しない場合、当該方法はステップＳ２２４へと継続する。クラスが要素を共有する場合、当該方法はステップＳ２０４へと継続する。
【００３５】
ステップＳ２２４内では、ＤＬ推論策が当該クラスに適用され、当該方法はその照会結果をユーザへ戻す。この推論は、完全なオリジナルのセットのクラス及び関係について適用される（ステップＳ２００の１つ前）。Ｓ２０２においてクラスが要素を共有しないと結論付けられたので、当該ＤＬ推論は、当該クラス間の包摂（又は等価）関係の要因とはならない。
【００３６】
ステップＳ２０４では、共有された要素が当該クラス定義において列挙された要素の総数に対して表現される。この例においては、両方のクラスがそれらの要素のうちの７５％を共有する。
【００３７】
次のステップＳ２０６においては、許容誤差閾値に基づいて共有クラスが互いに包摂関係にあるか否かを決定する。これは両方の方向において行われるものであり、両クラスに対してこれらが包摂を経た関係があると結論づけられた場合にそれらが（曖昧な）等価物であると結論づけられる。この閾値は７５％でクラスＡの要素の７５％がクラスＡ´と共有されているので、クラスＡは、クラスＡ´によって曖昧な包摂関係がある。さらに、クラスＡ´の要素の７５％はクラスＡと共有されているので、クラスＡ´はクラスＡにより曖昧に包摂される。よってクラスＡはクラスＡ´と曖昧な同値である。
【００３８】
ステップＳ２０６において何ら付加的な関連性がないと判断されると、当該方法はオプションとしてステップ２２４を継続する。
【００３９】
次のステップＳ２０８では、クラス間の包摂関係がこれまで無視され又はエンプティの内包的な部分に加えられる。かかる追加及び当該方法の他のステップは、完全でオリジナルなセットのクラス及び関係に適用される（ステップＳ２００の１つ前）。この例においては、次のように同値関係が付加される。
Ａ＝Ａ´
ここで、ステップＳ２１０又はステップＳ２１２は、選ばれた推論策に基づいて行われる。
【００４０】
ステップＳ２１０において、外延的な定義部分におけるどの列挙も、恐らくは新しい名前で置き換えられる。これは、要素の“集合”が新しいクラス名で置き換えられることを意味する。この新しい概念名称は、当該概念の外延的に規定される部分を表す。ＤＬにおいては、いわゆるＴＢｏｘとＡＢｏｘとの間に区別がつけられる（F. Baader et al, The Description Logic Handbook, Cambridge, 2003...参照）。ＤＬにおいては、クラスは概念（コンセプト）と称される。ＴＢｏｘは概念間の関係を記述し、ＡＢｏｘは要素におけるアサーションを規定する。包摂すなわちサブクラス関係は、概念間の関係であり、これら関係に関する推論はＴＢｏｘ推論（Tbox reasoning）と表される。「公称」なる文言は、所定の例において用いられるようにＴＢｏｘ内の概念が要素のリストとして記述される場合に用いられる。そして、ＡＢｏｘアサーションは、当該リストからの要素が当該概念の要素であるというものである。列挙を新しい名前で置き換えることは、ＴＢｏｘにおいては当該リストが新しい名前で置き換えられることを意味する。すなわち｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１｝がＢで置き換えられ、これは、ＴＢｏｘ定義Ａ＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１｝がＡ＝Ｂで置き換えられることを意味する。同様に、｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ２｝はＢ´で置き換えられ、これは、ＴＢｏｘ定義Ａ´＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ２｝がＡ´＝Ｂ´で置き換えられることを意味する。さらにａ１∈Ａ，ｂ１∈Ａ，ａ２∈Ａ´及びｂ２∈Ａ´のようなすべてのアサーションはＡＢｏｘから除去される。
【００４１】
次のステップＳ２１４において、通常のＤＬ推論が、完全なデータベース又は情報ベースにわたる包摂及び同値関係を推論するのに適用され、ここで完全に内包的に規定される。次のステップＳ２２０では、その照会結果がユーザに戻される。ステップＳ２１０における名称直しは、名前の付け直された概念が照会回答の一部である限りにおいて回復させられる。例えば上述したように、ユーザは、Ａを規定しており、プロバイダはＡ´を作っている。ユーザは、閾値７５％を有するＡのようなアイテム、すなわち少なくとも７５％がＱ⊆ＡとなるようにクラスＱにあるアイテムを求める。上記前処理の後において、当該照会は、厳密（１００％）にＱ⊆Ａが成立するようにクラスＱにあるアイテムに対するものである。ＴＢｏｘにおいて、Ａ´⊆Ａであること（関係Ａ＝Ａ´が付加されたことを思い出されたい）及びこれによりＡ´がＱのサブセット（部分集合）であることが分かる。Ａ´内のアイテムはＢ´であり、これは｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ２｝を意味しこの集合はユーザに戻される。
【００４２】
ステップＳ２１２において、全てのアウトライアは列挙から除かれる。要素ａ１，ａ２，ａ３を伴うクラスＡ、Ａ＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１｝は、Ａ＝｛ａ１，ａ２，ａ３｝で置換される。ＡＢｏｘでは、アサーションｂ１∈Ａだけが除去される。要素ａ１，ａ２，ａ３を伴うクラスＡ´、Ａ´＝｛ａ１，ａ２，ａ３，ｂ２｝は、Ａ´＝｛ａ１，ａ２，ａ３｝で置換される。ＡＢｏｘでは、アサーションｂ２∈Ａ´だけが除去される。
【００４３】
次のステップＳ２１６において、ＤＬ推論は、完全なデータベース又は情報ベースにわたる包摂及び同値関係を推論するために適用され、（少なくともＡのもの及びＢのものに対して）恐らくは外延的に規定され又は内包的外延的双方についての組み合わせとして規定される。
【００４４】
次のステップＳ２１８において、除去されたアウトライアはそれらの対応するクラスに戻され、これらクラスの要素を要求するユーザの照会に対する回答を完成する。
【００４５】
上記例及びステップＳ２２０に記述したような推論について、Ａ´におけるアイテムは｛ａ１，ａ２，ａ３｝であることが成立し、ｂ２はこのステップにおいてユーザに戻される列挙に加えられる。
【００４６】
かかるプロセスは、オフライン演算すなわち前処理ステップ又はオンライン演算として実現可能である。その手順は、許容誤差パラメータを除去するのが好ましく、すなわち、論理推論タスクからファジー論理部分を除去するので、ＦａＣＴやＲＡＣＥＲのような標準のＤＬ推論手段（“F. Baader et al, The Description Logic Handbook, Cambridge, 2003”、並びに“
2007512607.tif 000008
”及び“
2007512607.tif 000009
”参照 。これはファジー論理包含をサポートしない）を用いることができる。この手順は、例アイテムに基づいてユーザが自分の定義を入力することを可能にし、「これらに似ている／匹敵するものをもっと自分に提示せよ」といった照会をなすことを可能にする。認識された概念又はセマンティック関係に基づいた推論によりこの検索が支援される。ユーザに閾値パラメータに対するさらなる制御を付与するために、閾値パラメータは構成可能なものとすることができる。そして、ユーザは、例えば全てのクラスに対して照会毎にパラメータをセット可能である。ユーザに代わって、コンテンツプロバイダは閾値パラメータを制御することができる。例えば、その照会などに依然として準拠しているクラスの最小の超集合に対してサーチをなすように推論策が拡張されることも可能である。さらに、これらクラスは外延的に規定される必要はない。例えば、クラスＡが「明日に架ける橋」（Bridge Over Troubled Water）なる要素で外延的に規定される場合、他のクラスＡ´は「６０年の曲」として内包的に規定可能である。「６０年代の曲」をリクエストする照会において、「明日に架ける橋」という曲は、１９７０年２月発の曲なので検索されない。但し、閾値により、６０年代に属するクラスＡの中に規定された十分な他の曲がある場合にはその曲は検索可能となる。
【００４７】
本発明の方法の説明した実施例における順序は必須ではなく、当業者であれば、本発明が意図したようなコンセプトから逸脱することなく、ステップの順番を変えることもできるし、又は通過モデル、マルチプロセッサシステム若しくは複数の処理を同時に用いてステップを行うようにすることもできる。さらに、本発明の方法は、１つ以上の処理ユニットにこの方法を行わせるための命令を記憶したコンピュータ読取可能媒体に配することが可能である。コンピュータ読取可能媒体には、例えばコンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、ＤＶＤ＋ＲＷ、ブルーレイなどがある。処理ユニットとしては例えばマイクロプロセッサが挙げられる。また、インターネットを経由してサーバから、又は無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）インターフェース又は他の普及したデバイスを用いたポータブルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）又は移動電話機から、命令をダウンロードすることもできる。
【００４８】
図３は、本発明によるシステムの実施例を概略的に示している。システム３００は、データベース３０２、中央処理ユニット（ＣＰＵ）３０４、メモリ３０６，３０８及び３１２並びにソフトウェアバス３１０を有する。データベース、ＣＰＵ及びメモリは、ソフトウェアバス３１０を介して互いに通信する。データベース３０２は、当該データベース内に記憶されるクラスの関係の定義を有する。メモリ３０６は、前述したようにデータベースへの照会を提出するように構成されたコンピュータ読取可能及び実行可能なコードを有する。メモリ３０８は、前述したようにデータベースからの照会結果を検索するように構成されたコンピュータ読取可能及び実行可能なコードを有する。メモリ３１２は、前述したように推論ロジック及び当該システムのクラス間の関係を適用するように構成されたコンピュータ読取可能及び実行可能コードを有する。このシステムは、例えば、パーソナルコンピュータ、パーソナルディジタルアシスタント、移動電話機などとすることができる。ユーザは、数字入力キーボード、タッチスクリーン、ペン、マウス、音声認識などのような入力デバイスを操作することによってシステムへ照会を提出することができる。かかる照会は、ディスプレイのような出力デバイスにおいて、又は例えばＭＰ３、ＭＰＥＧ、ＪＰＥＧなどのような検索されるメディアファイルを再生又は呈示することによりユーザに提示することができる。データベースはまた、インターネットを介して又はブロードバンド接続などを介してシステムに接続される独立（分離）したサーバにおいて離れて位置づけられることもできる。メモリ、データベース及びＣＰＵも、家庭内ネットワークやインターネットなどのネットワーク接続を介して接続可能である。さらに、クライアント／サーバアーキテクチャの代わりに他のアーキテクチャを用いることができる。例えば、ピアツーピアアーキテクチャを用いることができる。
【００４９】
なお、上述した実施例は、発明を限定したものというよりも例証したものであり、当業者であれば、添付の請求項の範囲から逸脱することなく数多くの代替実施例を構成することができるようになるものである。例えば、ＤＬ推論の代わりに他の推論システムを用いることができる。請求項において、括弧内に付される参照符号は、その請求項を限定するものと解釈してはならない。「有する」なる文言は、請求項に挙げられたもの以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の単数表現は、当該要素の複数の存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアによって、また適正にプログラムされたコンピュータによって実施可能である。複数の手段を列挙するシステムの請求項においては、これら手段の幾つかが、コンピュータ読取可能ソフトウェア又はハードウェアの同一のアイテムにより具現化されることが可能である。或る方策が相互に異なる従属請求項に列挙されている単なる事実は、これら方策の組み合わせが利益を得るために用いられることができないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】オントロジを提供するシステムを示す図。
【図２】本発明による方法の主要なステップの実施例を示す図。
【図３】本発明による実施例のシステムを概略的に示す図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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