(57)【要約】      （修正有）【課題】自動対話処理部、知識データベース及び知識化処理部を有した自動対話システムの提供。【解決手段】コンピュータシステムにインストールされることで構成される自動対話システムであって、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納される自動対話処理部、知識データベース及び知識化処理部を有し、前記自動対話処理部は、知識ＤＢの情報を参照しながら、ユーザとの間で対話を行なうものであり、かつ、その対話に基づいて、ユーザとの対話が最適になるように知識ＤＢを加工するものであり、知識データベースは、既存ドキュメントを知識として格納するファイルと、それを高速に検索・推論するためのインデックスと、キャッシュとを有するものであり、知識化部は、前記既存ドキュメントを知識ＤＢに合わせて知識データと知識リンク化することと、再度ドキュメントを使った既知識の洗練化、既知識の復元を行なう自動対話システムが提供される。【選択図】図１
2008102722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムにインストールされることで構成される自動対話システムであって、
コンピュータ読み取り可能な媒体に格納される自動対話処理部、知識データベース及び知識化処理部を有し、
前記自動対話処理部は、知識データベースの情報を参照しながら、ユーザとの間で対話を行なうものであり、かつ、その対話に基づいて、ユーザとの対話が最適になるように知識データベースを加工するものであり、
知識データベースは、既存ドキュメントを知識として格納するファイルと、それを高速に検索・推論するためのインデックスと、キャッシュとを有するものであり、
知識化部は、前記既存ドキュメントを知識データベースに合わせて知識データと知識リンク化することと、再度ドキュメントを使った既知識の洗練化、既知識の復元を行なうものである、
ことを特徴とする自動対話システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動対話システムに関する。
【関連技術】
【０００２】
自動対話システムが求められており、従来そのための様々な技術がある。
自動会話システムが構築されるためには、自動対話のための仕組み、応答に必要な知識を提供する仕組み、対話によって得た知識の蓄積及び活用の仕組みが必要になる。
しかし、これらのための従来の技術には以下のような欠点がある。
（１） 自動対話方式
対話の従来方式は
１）シナリオ方式である。
シナリオ方式は、決められた話しか出来ない。そのため、以下のような欠点がある。
・人の話に追随しない
・決まった言葉しか受け取れない
・決まった質問しかしない。
・音声を使った場合では決まった言葉しか理解できない、また使える言葉(音素)は少なく、決まっている。
２）自然な対話が出来ない
・舌足らずの文や文法無視文では理解できない。
・人の話に追随しない
・言葉の揺らぎに対応しない
３）知識を使っての自然なナビゲーションは不可。
・会話に合わせたナビは出来ない
４）音声を使った対話で自然会話ができない。
・登録していない音声は受け付けない
・音声認識の認識率が悪い
従来の欠点を無くすためには、以下の４つの課題を解決する必要がある。
・シナリオレス方式
シナリオを前もって作るのではなく、知識ＤＢを見て自動で対話をする方式(知識方式)
・自然対話方式                                            
人と自然な形で会話をする対話方式
・舌足らず文、文法無視文でも会話をする方式
・人の話に追随する方式
・言葉の揺らぎ方式
・ナビゲーション方式                                  
会話に合わせて最適な質問・回答を行う対話方式      
・音声対応方式                                         
会話を音声で行うための対話方式、                     
（２） 知識ＤＢ方式
従来技術の欠点は、
１）モデリングが良くない    
従来のモデリングは、基本はＲＤＢ方式もしくは知識ＤＢ方式
ＲＤＢ方式は、
・モデリングはスキーマタップルモデル
・リンク方式はリレーショナルリンク
・高速検索方式はＢ−ツリとハッシュ、コツキャッシュや新高速検
索方式はない
知識ＤＢ方式は
・モデリングはオブジェクト(Ａ−Ｖ、リスト)モデル
・リンク方式は意味ネットワーク
・高速検索方式は構造的に出来ない。従来のキャッシングしかない。
非ＲＤＢ、非知識ＤＢの場合はクラス／スーパクラスモデル、ニューロモデルくらい、
・クラス／スーパクラスモデルは学問的なオブジェクト指向モデル、
その欠点はオブジェクト定義体と意味ネットワークの構造で、動的でなく静的である、ＲＤＢと親和性がない、知識が固定的、進化(成長)しない。結局、モデルが実世界と合わない。
・ニューロモデルは脳のニューロンモデル、３段ニューロが中心、ツリーリンク、知識モデルが実世界と合わない、
・ＲＤＢにはデータに意味を表す概念が付いていない。リスト構造が必要
・ハイアラーキそのものがオブジェクトではない。 
・知識ＤＢにはほとんどＲＤＢとの親和性がない。
２）知識を扱うＤＢで分散された膨大な情報を取り扱い、ＰＣレベルのハードで高速検索の出来るエンジンがない。       
・高速検索用にはキャッシングしかない   
この方式はキャッシュが少なくてすむが、同様なものを実現するならばキャッシュ方式で実現するしかない、大量のキャッシュが必要となる。
実現するとしたら、今までの高速技術（Ｂ−ツリ方式かハッシュ方式）で設計することになる。
やはりキャッシュが大量に必要になる
３）リンクはリレーショナルリンクや意味ネットワークしかない。
Ｒ-リンクではリンクが簡単なリンクしか張れない、意味リンクではツリーリンク、処理スピードが遅い、リンクが柔軟に作れない。データとリンクは一体となっている。作るのも大変、追加することがほとんど不可能。
リンクを張ると書き換えられない、処理スピードも遅い、代表的リンクを取り出せない。   
４）キャッシュが膨大に必要、小さいダイナミックなリンク構造を作れない、分散で作りにくい
（３） 知識化方式
従来技術の欠点は以下のとおりである。
１）自然言語処理は文を理解するのに不完全！
・文法的にきちんとした文章でなければ理解できない
・舌足らずの文章は理解できない
・品詞解析(名詞動詞)、構文解析(主語述語)、概念解析(コンセプト)、意味解析(ロール)の解析は結局不完全。 
旧方式としては、文の語句のタグを自動的に理解し、付加する方法はない。すべて人為的に行なわれる。 
話題ごとにロールを分析していない。
２）人間記憶の元である斜め理解が出来ない。
要素をダイナミックに編集することが出来ない
理解と整理に応用が出来ない 
３）大まかに理解して整理した情報の元のドキュメントを復元する技術がない。
ある概念で取り込んだ資料の理解を、別の概念で理解し直し違った解釈をする技術がない。 
４）多くの事例を使って物事を再認識する技術がない。
５）指定された言葉(キーワード)から事例を復元する技術がない。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
コンピュータシステムにインストールされることで構成される自動対話システムであって、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納される自動対話処理部、知識データベース及び知識化処理部を有し、前記自動対話処理部は、知識ＤＢの情報を参照しながら、ユーザとの間で対話を行なうものであり、かつ、その対話に基づいて、ユーザとの対話が最適になるように知識ＤＢを加工するものであり、知識データベースは、既存ドキュメントを知識として格納するファイルと、それを高速に検索・推論するためのインデックスと、キャッシュとを有するものであり、知識化部は、前記既存ドキュメントを知識ＤＢに合わせて知識データと知識リンク化することと、再度ドキュメントを使った既知識の洗練化、既知識の復元を行なうものである、ことを特徴とする自動対話システムが、提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００４】
本発明に係るシステムは、上記の欠点を解決した自動対話システム、知識ＤＢシステム及び知識化システムとからなる。
自動対話システムは、知識ＤＢの情報を見ながら人と間で対話を行なうものである。その際、人とのやり 取りが最適になるように知識ＤＢを加工する。
知識ＤＢシステムは、 ドキュメントを知識として格納するファイルと、それを高速に検索・推論するためのインデックスと、キャッシュとを持ったシステムである。
知識化システムは、ドキュメントを知識ＤＢに合わせて知識データと知識リンク化することと、再度ドキュメントを使った既知識の洗練化、既知識の復元を行なうシステムである。
上記自動対話システム、知識ＤＢシステム、知識化システムの相互関係を示す、図１のようになる。以下、各システム間の処理関係を図１に基づいて説明する。
【０００５】
自動対話（１）のみで処理するもの
・対話を進める基本は自動対話の中に持っている。
→「挨拶する」とか「個人ｉｄの確認」、「はい」や「いいえ」、「違う」などの処理。
→挨拶の次は「質問」とか「回答の答え」、検索の結果の条件から「究
極ナビ」なんだとかの対話シーケンス。
→検索の条件を質問で集める処理。舌足らずの内容を聞き出すこと、
「引っ越す」と言う動詞に対して「誰が」「何時」「どこに」「どうやって」などの質問。
→「絶対的な言葉」、「待っている言葉」、「コマンド的な言葉」などの割り込み処理。
「絶対的な言葉」 とはシステムが持っている言葉で「はじめに戻れ」、「終了」「違う」「停止」など。
「待っている言葉」とは対話上で指定された言葉。電話中に「終わる」という言葉など。
「コマンド的な言葉」とは外に向かってＩ／Ｏ機器を動かす言葉。「FAXしろ」とか「電話掛けて」とか「プリントしろ」など。
→対話の音素入れ替えのための音素データの構築
【０００６】
知識ＤＢ（２）のみで処理するもの
・検索スピードを上げる基本的な処理は中に持っている
→検索のインデックス情報がコツキャッシュに無いとき、中間リンク情報を探しコツキャッシュに登録する処理
→話題が変わったとき旧コツキャッシュ情報を退避し、新コツキャッシュ情報をスワッピングする処理
・同時一致を行なう基本的な処理は中に持っている
→中間リンクのインデックス情報に変化があったとき、情報化共有処
理（ＯＦＣ）により仲間指定されているサイトと同時一致処理をすること
→ビュー化（ＷＩＳＷＩＧ）処理が指定されているときコツキャッシュの情報に変化があったときそのサイトと同時一致処理をすること
・推論が必要な場合には推論検索を行なう
【０００７】
知識化（３）のみで処理するもの
・豪快に合わせた辞書を基本的に作る処理は中で持っている
→ドキュメントからドメイン辞書を作ること
→ドキュメントから連想語辞書を作ること
→ドキュメントから事例エンジンを作ること
【０００８】
自動対話（１）→（２）知識ＤＢ  の相互関係
・検索するのに必要な条件（アトリビュート）を教えてもらうとき
→対話の質問（ナビ）を動かすために話題に必要なアトリビュートを確保するため
・条件を与えて知識検索をするとき
→対話のナビによって集めた条件で検索して知識名を見つけるため
・条件を与えて仮サロゲイト検索をするとき
→検索条件を仮サロゲイトの条件で検索するため、
そういう環境になるのは以下の2つの条件のとき
・検索条件がサロゲイト上にない言葉であるとき
・詳細情報（文章）を検索するとき
・シソーラスデータを教えてもらうとき
→検索の条件が手に入らない状態で検索に来たときに概念で質問をするため
・知識の詳細を教えてもらうとき
→仮サロゲイトを使った検索をするため
・話題情報を教えてもらうとき
→今の状態（話題）が何であるかを知るため
・ＡＳＰの情報をもらうとき
→サロゲイト情報や仮サロゲイト情報にない言葉で知識を探すため
→対話であえてホームページの知識を探すため
・究極ナビを働かせて情報をもらうとき
→検索結果が複数になり、その情報を一つに絞るため
・対話音素のカテゴリ情報をもらうとき
→対話の制度（人が回答してくる言葉を予測）をあげるため
なお、（２）→（１）への特別な流れとして
・同音異義語があるとき
→検索結果が同音異義語であることが判明したとき通知する
【０００９】
知識化（３）→知識ＤＢ（２）  の相互関係
・サロゲイト知識データやリンクデータの登録を行なうとき
→ドキュメントを取り込んでサロゲイト知識化するため
・仮サロゲイトリンクデータの登録を行なうとき
→ドキュメントを取り込んで仮サロゲイト知識化するため
なお、（２）→（３）への相互関係
・詳細情報をもらうとき
→仮サロゲイトリンク（言葉リンク）を使ってドキュメントから文章を取り出すため
・究極ナビの情報をもらうとき
→検索結果の複数の知識（ドキュメント）を一つにするため、全文のアトリビュートを渡す
・アトリビュートの洗練情報をもらうとき
→最初に設定したアトリビュートを洗練するため、究極ナビと組み合わせて全アトリビュートの使用頻度から洗練する
・再知識化を行なってもらうとき
→サロゲイト知識のアトリビュートの変更があった場合、ドキュメントの知識化をやり直すため
【００１０】
自動対話（１）→知識化（３）の相互関係
・連想語情報をもらうとき
→入力語を標準語に直したり、逆に同義語として増やしたりするため
・入力文のチェックをしてもらうとき
→入力文のミスを修正するため事例エンジンに依頼し、もしミスがある場合は修正して返してもらう。
ミスとはその業界の内容に合わないこと。文章の単語の使う方や文字の間違いなど
・対話音素のカテゴリ情報をもらうとき
→対話の制度（人が回答してくる言葉を予測）をあげるため
以下、上記各システムについて説明する。
【００１１】
１．自動対話方式
人は「自分の欲しい知識(事例)を探す」という目的で対話をする、とする。
この場合の処理フローを図２（自動対話）、図３（音声入力）、図４（音素見つけ）、図５（究極ナビ検索）に示す。
（動作説明）
・音声で話しかける（舌足らずな文章）
（解説） 
最初の話しかけ時は音声認識の音素は初期音素(システムが持っている話題の一つ。どの話題でもいい)がセットされている。
・音声認識ソフトを使って、セットされた音素で音声認識する。
（解説）
音声が認識出来なかったら「音素見つけ」機能で必要な音素を人から聞きだす。
「音素見つけ」とはシステムが持っている話題を見つけてその話題が持っている単語群を音声認識ソフトにセットして、再度、話しかけてもらうこと。   
・認識できた単語をシステムが使っている標準語に変換する。
（解説）
標準語に変換された単語が複数あれば、話題(シーンともいう)に分け順番に処理していく。
・その単語の話題を調べて、その話題に合わせる。
（解説）
話題が一致していればその話題で処理し、話題が違っていれば話題を切り替えて処理する。
・その話題の対話のやり方（対話シナリオ）を選び、その対話シナリオで必要な対話を行なう。
（解説）
対話シナリオとは基本的に以下のようになっている。
話題入力
↓
その話題の属性を獲得 
↓ 
すべての属性で質問           
↓
すべての回答を得る
↓          
その条件で検索に行く
↓
検索結果で回答する 
属性とは意味を表す概念のこと。ここではロールやタグ、観点という言葉と同義である。           
・その際、質問する属性の順番を属性のデータを見ながら検索が最短になるように順番付けをする。
（解説）
属性のデータとは具体的な単語(通常は名詞)のことであり、例を挙げると「学校」は具体的な単語であり、その属性(意味)は「場所」という概念である。
・選ばれた発話の文章を音声合成ソフトで音声を発話する。
その際、人が答えてくるだろう言葉をその話題から選び、同義語も追加して、音声認識ソフトの音素としてセットする。
・すべての属性の回答が揃ったら(この場合、全部揃う必要は無い)その条件で知識の検索に行く。
・この検索結果が複数あった場合は、究極ナビ検索を働かせて検索結果が一つになるまで対話を動かす。
（解説）
究極ナビ検索とは複数の知識のもとである資料と取り出し、それらの単語を分解し、その単語群の属性を調べ、話題の属性群以外の属性で複数の資料をより分けることが出来る属性を探し、それで人に質問をして、どの資料かをより分ける(検索する)。検索結果が１つになるまで質問・回答を繰り返す。
・この検索結果を人に音声で回答する。
・入力の単語による話題がまだ残っている場合は話題切り替えを行い上記と同じ対話を行う。
残っていない場合は対話を終了する。
【００１２】
２．知識ＤＢ方式
検索条件として、検索モードと複数の言葉とその処理(AND、OR、NOTなどの演算)が与えられたとする。
検索動作をしようとした時、検索モードにより検索が違ってくる。
検索モードとは以下のような内容であり、対話でモードが決定する。
・知識名のみの検索・・・同音異義語検索、想起検索
・知識事例までの検索・・直接検索
・詳細な知識検索・・・・仮サロゲイト検索
・同意の異義語検索・・・同意異義語検索
・発想推論の検索・・・・発想推論検索 
以下に「知識名の検索」と「知識事例の検索」の処理フローと動作説明を示します。
【００１３】
２．1 知識名の検索要求
図６に、知識要求のフローを示す。
図中４の同音異義語処理は図７（:同音異義語処理）、図中５の想起検索処理は、図８に示す。
（動作説明）
・知識名検索の要望で複数の単語と演算条件が与えられる
（解説）
演算条件は対話で与えられる。対話の表現が曖昧な場合は人にANDなのか、ORなのか、NOTなのかを質問する。
・「中間リンク」ファイルから単語のリンク条件を獲得し、与えられた演算に合わせて知識名のAND、OR、NOTの処理する。
例えば、ANDの場合であれば複数の単語に共通の知識名があればその知識名を取り出す。
（解説）
中間リンクのデータの構成は単語−{知識名−概念−資料格納場所}、概念とはクラスタ、話題、属性のこと。{ }は複数あるということ。
概念とはいくつかの属性で意味づけされる抽象的なものと定義する。概念はシソーラス(因果関係、またはリンク)を持つ。従って属性も概念の一つである。
・その前に一つ一つの単語のリンクデータが複数の知識名を持っていれば、知識名が一つになるように同義語検索の処理をする。 
（解説）
同音異義語の処理とは対話をしている話題と同じ概念があればその知識名を選択する、話題が決まっていない場合はその複数の知識名の概念を対話で人に聞き、決定してもらう。
・演算処理をした後で、知識名が複数残った場合は知識名が一つになるように想起検索の処理をする。
（解説）
想起検索の処理とは、複数の知識名の概念を取り出し、その概念を上位概念から下位概念の方を調べて行き、概念が複数となる概念でそのどれかを人に質問し、さらに残った知識名を一つになるまで質問すること。
・中間リンク情報はディスクに収納されている。コツキャッシュはこの中間リンクの固定キャッシュである。コツキャッシュは使用された最新の単語を集めたものである。
（解説）
中間リンクファイルはこのコツキャッシュに置き換えられ、検索の動作は先ずはコツキャッシュの中間リンク情報を探しに行く。この中に無ければディスク上のコツキャッシュファイルを探し 、その単語の情報をコツキャッシュに使用頻度を付けて覚えこむ。コツキャッシュが一定の大きさを超える場合は使用頻度の低い単語を情報とともに削除してコツキャッシュの大きさを一定に保つ。
図９に、 知識事例の検索要求の処理フローを示す。
（動作説明）
・検索のモードが「知識事例の検索」の場合は、先ずは上記の知識名検索で知識名を見つける。
・知識名からその資料格納場所の情報を獲得し、「直接検索」で実際の資料を検索する。この際、資料格納場所にはどのクライアントに格納されているかの情報もあるので、その資料が格納されたクライアントに資料を取りに行く。
（解説）
「直接検索」という理由は格納場所が情報の入っているところを決め打ちで検索に行くからである。     
【００１４】
３．知識化システム
・知識化処理には以下の５つがある。これらは独立した動きなので説明は別々にする。
・成長処理、
自由文書を知識化し意味ＤＢ(データベースのこと)と中間リンク(ここでは知識リンクという)を構築すること。
・仮サロゲイト処理、
与えられた単語群から事例の中の文章を復元すること。
・ドキュメント編集処理  
多くの資料を取り出したり、整理したり、概要をまとめたり、見る観点を変えて再度整理したり、一部の内容を取り出して組み合わせたり、作成資料として製本したり、配布したりする。
・逆事例分析処理、
もとの資料を使って分析すること。観点洗練、ＤＢ構築、究極ナビなどがある。
・事例エンジン処理
業界事例から作られた事例辞書を使って、入力の文を業界に合わせた文に書き換えること。
【００１５】
３．１成長処理
この処理には資料を知識にするための「成長処理」と知識化するための辞書の構築である「ドメイン辞書の作成と洗練」の２つがある。
【００１６】
３．１．１成長処理
自由文書を知識化し意味ＤＢと中間リンク(ここでは知識リンクという)を構築すること。
その処理を図１０に示す。
（動作説明）
・資料を読み込ませると、その資料の単語を分解し、その単語に属性情報をドメイン辞書を使って付加する。
（解説）
資料とはドキュメントとも言い、自然文で書いた文書(文章の固まり)のこと。
属性とは観点、タグのこと。単語の意味を与えるもの。文章の単語(主に名詞)にこの属性を付ける
ことで文章解析が出来る。
ドメイン辞書とは構築するシステムが属している業界の多くの資料から、単語とその属性情報を分析した辞書である。そのための作成方法、洗練方法を後述する。
・「システムが指定する属性情報」の付いた単語を選び、属性−データとしてリスト構造で知識として意味ＤＢに格納する。その時、一義的に決定できない属性情報(例えば複数の属性情報がありどちらの場合かが分からないなど)の場合にはＵＦＯフラグを付けて知識として意味ＤＢに格納する。逆に意味ＤＢに格納するとき、ＵＦＯフラグが立っている場合は情報を書き換える。
（解説）
属性−データの属性とは意味をあらわす概念のことで、データとは具体的な単語のことである。
「システムが必要な属性情報」とは資料の意味を理解するための属性情報の集まりのこと。意味ＤＢの知識構造をあらわすスキーマのこと。 
意味ＤＢとは意味的リンクを持っている知識ＤＢという意味である。
・その際、中間リンクを作成する。この中間リンクは上記に出て来るもので、特に「知識リンク」と呼ぶ。
この知識リンクの構造は単語−{知識名−概念−資料格納場所}である。
（解説）
概念とはクラスタ、話題、属性のことで、{ }は複数あるということを意味している。
【００１７】
３．１．２ドメイン辞書の作成とシステム用ドメイン辞書の用意
ドメイン辞書は一応、一般の形で用意する、これがドメイン辞書の作成である。
その後、システムを組むたびにシステム用のドメイン辞書を用意する。
このドメイン辞書作成処理を図１１に示す。−
（動作説明）
・業界にある多くの資料を読み込み、それらの単語(主に名詞)をすべて取り出し、その一覧表を辞書として作成する。
・その一覧表の単語に「話題」と「属性」を人の力で分析し、セットして行く。
（解説）
「話題」とはクラスのことであり、「属性」とはその言葉の意味のことである。
・先ず、「話題」は資料を入力する際に話題ごとにまとめて入力するようにする。その際、話題名を宣言する。
「属性」はＣＤＭ法で入力して、ドメイン辞書を作成する。
（解説）
ＣＤＭ法とはある話題内の属性の種類を極端に少ない数(例えば、３０種類)にして、すべての単語の属性を決める方法である。話題が決まるとその中で使われる概念(ここでは属性)は極端に少ないからである。
次に、ステム用ドメイン辞書の用意の処理を図１２に示す。
システムを組むたびにシステムの資料を使って、一般のドメイン辞書をシステム用のドメイン辞書に洗練する。
（動作説明）
・一般のドメイン辞書を準備する。 
・システム用ドメイン辞書を用意するため、システム用の資料の一部を読み込ませて成長(知識化)する。
（解説）
資料の一部とは約１０％くらいである。
・人の力で、その知識化の結果を調べ、単語の属性や属性そのものを前の間違いを修正し、正しくセットし直してもらう。
・準備した一般のドメイン辞書の情報を修正する。これが「ＤＯＣ情報書込み」処理である。
（解説）
この後、残りの９０％の資料を読み込ませ知識化する。        
【００１８】
３．２仮サロゲイト処理、
この処理には「文章復元」と「言葉リンク作成」の２つある。
【００１９】
３．２．１ 文章復元
与えられた単語群から事例の中の文章を復元すること。この処理を図１３に示す。
（動作説明）
・詳細な知識検索要求により、与えられた複数の単語の中間リンク(ここでは「言葉リンク」という)情報を取り出す。
（解説）
詳細な知識とは資料の中にある文章のこと。 
言葉リンクとは中間リンクの一種であるが、これは資料の中の文章を対象にしたもので資料のすべての単語が対象になる。
言葉とは文章内にでてくる単語のこと。単独で存在する単語に対して文章の中の単語は意味を持っている。
このような単語のことを言葉と呼んでいる。
・取り出された言葉リンクの情報のAND演算で共通の文章idを割り出す。
（解説）
AND演算の理由は複数の単語が含まれる文章を探すということでAND処理となる。
言葉リンクの構造は単語−{知識名−文章id}であり、概念とはクラスタ、話題、属性のことで、{ }は複数あるということを意味している。
・文章が複数ある場合に、一つの文章に絞る必要がある場合は、文章ファイルから文章をとりだし、その複数の文章の単語で検索に使われた以外の単語を割り出し、人にどれかを聞いて一つに決めてもらう。 
（解説）
文章ファイルの構造は文章id−文章格納場所である。
【００２０】
３．２．２言葉リンク作成
仮サロゲイト処理を行なうための言葉リンクの作成に関するもの。この処理を図１４に示す。
（動作説明）
・業界資料の単語を抽出し、その単語の文章idで言葉リンクを構築する。
（解説）
業界資料から知識化して意味ＤＢを構築するときに言葉リンクも一緒に構築する。
・それと同時に文章ファイルを構築する。  
（解説）  
文章idは文章に付けられたidであり、文章ファイルは文章id−文章のファイルである。
【００２１】
３．３ 資料(ドキュメント)編集処理
多くの資料を整理・編集するためのものである。
その整理・編集とは検索、整理、概要まとめ、再整理、一部の内容取り出し・組み合わせ、配布のこと。
以上の機能はすべて別々に動かすものであるが、フローや動作説明は一緒にして行なっている。
この処理を図１５に示す。
（動作説明）
・資料の検索をするには、複数の単語(キーワード)を指定して知識検索を行なうことで必要な資料名が抽出できる。
・資料の整理をするには、取り出した資料名の属性名を見ながら整理したい属性名(いくつでも良い)を指定し、分類を要求すると、その属性名ごとに資料が分類される。
（解説）
その場で属性名の組合せを変えることで分類をダイナミックに変えることが出来る。
・資料の概要を要求された場合は、その資料名の知識データ(属性とデータのリスト構造で構築)を取り出す。
（解説）
リストデータを取り出すときは「それは{属性はデータ}です」と出力する。資料の概要が出力される。
・資料の再整理をするには、属性の組合せを変えるとダイナミックに分類しなおされる。 
（解説） 
この機能は資料の整理とまったく同じである。
・資料の一部取り出しをするには、複数の単語を指定し、仮サロゲイト検索をすることで単語が含まれている
文章が検索できる。複数の文章を組み合わせるのは自由である。
（解説）
仮サロゲイト処理は単語から資料内部の文章を復元する処理である。 
・資料の配布はあて先を指定することで必要な情報を転送する。
（解説） 
転送機能はＯＦＣである。
【００２２】
３．４逆事例分析処理
「逆事例分析」はメタデータから元の資料を取り出し、全属性抽出を行なうことで究極ナビ、属性自動洗練、ＤＢ自動作成を行なう処理である。   
「属性自動洗練」は一度作った(設計した)属性の質を良くするための属性の自動洗練のこと。
「ＤＢ自動設計」は与えられた資料のＤＢを自動で設計すること。基本的にはスキーマを観点から構築しそのタップルとなるデータを自動セットすること。 
その処理フローを図１６に示す。なお、フロー中、６で示す処理は、図１７に示されている。７に示すＤＢ構築処理は図１８に示されている。
（動作説明）
・逆事例分析は「究極ナビ」、「属性自動洗練」、「ＤＢ自動作成」を行なう処理を要求されると起動される。先ずは、「全属性抽出」を行なう。
（解説）
全属性抽出とは指定された事例を取り出し、その事例のすべての単語(通常は名詞)を抽出し、ドメイン辞書を使ってそのすべての単語の属性を取り出すことである。 
・究極ナビから複数の資料名を指定され場合は、全属性抽出を行い検索に使っていない属性を探しだしてその属性データを渡す。
（解説）
究極ナビとは、対話を行って検索をしたとき、その結果が複数あり、ひとつに絞りきれない場合に、それを一つに絞るための処理である。
・属性洗練は既に設定している属性郡と究極ナビで見つかった属性群の使用頻度から最も最適な属性を読み取り、あるタイミングを見て有効な属性に置き換えることである。
（解説） 
属性洗練は運用のため、設計した話題の属性群(スキーマ)が運用に不適切な場合(というより不適切と分かった場合)、その話題に最適な属性群(スキーマ)に洗練しようというものである。
そのためには、属性の使用頻度のデータを取る必要がある。属性洗練は前もって設定することで属性群の使 用頻度をとることで行うことが出来る。さらに究極ナビが働くことで設定した属性以外の属性の使用頻度も取ることが出来る。実はこの属性洗練は究極ナビとともに使用頻度を働かせると最適な属性群というのが自然に分かるようになる。  
・ＤＢ構築はＤＢ化したい分野を指定されるとインターネットを通してその資料を集め、全属性を分析して最適なスキーマを構築して(話題を自動でまとめて)、そのデータを自動構築して行く。その後、成長を続ける。
（解説） 
ＤＢ構築はその分野の知識を持っていないとき、その分野のデータを集めてＤＢの自動設計(知識の最適な属性群を属性の出現頻度から見付けてデータも構築すること)をして自動で分析して知識ＤＢを構築する機能である。
【００２３】
３．５ 事例エンジン処理
事例エンジンの目的は業界の専門家を作ること。経験を積むことでその業界の通を生むことが目的。
−文章事例検索とリライト−
事例エンジン辞書を使ってその業界の予測や推論を起こしたりして文意に合わせることを目的とする。入力文の修正や治癒力をつけたりできる。
この処理を図１８に示す。
（動作説明）
・入力文(舌足らず文や文法無視文でも良い)をドメイン辞書で属性構文に分解し、類似リンクでその属性構文に
合った文章事例を抽出する。
（解説） 
舌足らず文とは条件の足らない文章のことで、文法無視文とは片言の文章でのことである。
属性構文とは文章を単語分解し、その単語の属性を分析したもの。
類似リンクとは複数の属性からその属性を持った文章群を見つけるリンクのこと。これが事例エンジンの本体である。
文章事例とは業界資料の文章そのものである。
・文章事例群と入力文から入力文をリライトする。これにより曖昧な文章や壊れた単語の修復などが行なわれる。
（解説）  
曖昧な文章の修復とは舌足らずの不足分を補充したり、文法無視文を正常な文章にすること。
壊れた単語の修復とは雑音などで壊れた単語そのものを正常な単語にすること。 
−類似リンクの構築−
事例エンジンは業界の多くの資料を使って全属性分析を行なってサロゲイト構文を作り事例エンジン辞書を構築する。
この処理フォローを図１９に示す。
（動作説明）
・業界資料をドメイン辞書で分析し、文章ごとに属性を抽出する。
（解説） 
ドメイン辞書は前もって作成しておく。
文章ごとに属性を抽出することで業界の属性構文を取り出すことが出来る。この属性構文が新しい構造解析である。この属性構文は業界ごとにどんなに多くても1万点くらいだと言われている。業界ごとに独特な属性構文があり、この属性構文で業界の性質が決まってくる。
つまり属性構文と文章事例群が業界の通を作る基となっている。 
・文章にidを付け「文章id−文章」のファイルが文章ファイル、「属性−{文章id}」が類似リンク(事例エンジン)である。
（解説）
意味ＤＢとして「文章id−{属性構文}」を作り、その中間リンクとして「属性−{文章id}」を作ると属性から文章idを検索することになる。これが事例エンジンの原理である。この中間リンクを類似リンクと呼ぶ。
この類似リンクが事例エンジンの心臓部なのでこれを事例エンジンと呼ぶことにする。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態を示す概略構成図・機能ブロック図。
【図２】同じく処理を示すフローチャート。
【図３】同じく処理を示すフローチャート。
【図４】同じく処理を示すフローチャート。
【図５】同じく処理を示すフローチャート。
【図６】同じく処理を示すフローチャート。
【図７】同じく処理を示すフローチャート。
【図８】同じく処理を示すフローチャート。
【図９】同じく処理を示すフローチャート。
【図１０】同じく処理を示すフローチャート。
【図１１】同じく処理を示すフローチャート。
【図１２】同じく処理を示すフローチャート。
【図１３】同じく処理を示すフローチャート。
【図１４】同じく処理を示すフローチャート。
【図１５】同じく処理を示すフローチャート。
【図１６】同じく処理を示すフローチャート。
【図１７】同じく処理を示すフローチャート。
【図１８】同じく処理を示すフローチャート。
【図１９】同じく処理を示すフローチャート。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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