(57)【要約】  【課題】  ユーザのキー情報入力に応じて、既存情報の中から有用な関連情報を取り出すための想起型情報装置を提供する。  【解決手段】  既存情報及び想起度を格納したデータベース１０３と、関連情報の取り出され方に関するパラメータの入力、キー情報の入力、新たに既存情報として登録する情報の入力、及び、取り出された関連情報の出力を行う入出力手段１０１と、キー情報と既存情報間及び既存情報間の類似度を計算する類似度計算手段１０４と、データベース１０３に格納された各既存情報の想起度、キー情報と既存情報間の類似度、既存情報間の類似度、及び、パラメータを用いて、各既存情報に付与された想起度を計算し、時間変化させる想起度計算手段１０５と、データベース１０３から、予め設定された閾値以上の想起度が付与された既存情報をキー情報の関連情報として取り出す制御手段１０２を備える。【選択図】        図１
2005070919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存情報から関連情報を取り出すためのキーとなる情報（以下、キー情報）の入力に応じて、既存情報の中から有用な関連情報を取り出す想起型情報記憶装置であって、
既存情報及び当該既存情報を取り出すべきか否かの度合いを表わす想起度を格納したデータベースと、
関連情報の取り出され方に関するパラメータの入力、キー情報の入力、新たに既存情報として登録する情報の入力、及び、取り出された関連情報の出力を行う入出力手段と、
キー情報と既存情報間の類似度及び既存情報間の類似度を計算する類似度計算手段と、
前記データベースに格納された各既存情報の想起度、前記キー情報と既存情報間の類似度、前記既存情報間の類似度、及び、前記関連情報の取り出され方に関するパラメータを用いて、各既存情報に付与された想起度を計算し、時間変化させる想起度計算手段と、
前記データベースから、予め設定された閾値以上の想起度が付与された既存情報をキー情報の関連情報として取り出す制御手段と、
を具備することを特徴とする想起型情報記憶装置。
【請求項２】
請求項１記載の想起型情報記憶装置において、
前記想起度計算手段は、ある時刻ｔにおける既存情報ｉの想起度をｘｉとして、次式
【数１】
2005070919.tif 000005
ｘｊは時刻ｔにおける既存情報ｊの想起度
ｍｊｉは既存情報ｉから見た既存情報ｊの類似度
ｍｉｊは既存情報ｊから見た既存情報ｉの類似度
ｍｉは既存情報ｉから見たキー情報の類似度
ｃ，ｋ１，ｋ２は関連情報の取り出され方に関するパラメータ
に従って想起度を時間変化させることを特徴とする想起型情報記憶装置。
【請求項３】
請求項２記載の想起型情報記憶装置において、
前記（１）式におけるパラメータｋ２をパラメータｃよりも小さな値に設定することを特徴とする想起型情報記憶装置。
【請求項４】
請求項２もしくは３記載の想起型情報記憶装置において、
前記想起度計算手段は、パラメータｋ１を更新して、各時刻での各既存情報の想起度の平均値が予め設定された目標平均値に近づくように制御することを特徴とする想起型情報記憶装置。
【請求項５】
請求項４記載の想起型情報記憶装置において、
前記想起度計算手段は、時刻ｔにおける想起度の平均値から目標平均値を引いた値（以下、想起度平均差）が負で、かつ想起度の平均値の増加率が負の場合、及び、想起度の平均値が正で、かつ想起度の平均値の増加率が正の場合に、パラメータｋ１を更新することを特徴とする想起型情報記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人情報端末等における情報の格納と取り出しを支援する技術に関し、特に、ユーザのキー情報の入力に応じて、ユーザの持つ既存情報の中から有用な関連情報を取り出す想起型情報記憶装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータネットワークやＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の個人情報端末の普及により、大量の情報を容易に収集できるようになってきた。これらの情報には、電子メール、メモ、ＷＷＷ上のコンテンツ、写真等の様々なものがあるために、内容や目的に応じて厳密に分類し階層的に管理する方法では柔軟に対応できない。
【０００３】
従来、このような大量で多様な情報を効率的に格納し、かつ必要に応じて有用な情報のみを効率的に取り出すための整理・管理方法として、例えば、次のような方法が提案されている。第１の方法は、内容を問わず情報を時間順に配列して管理する方法であり（例えば、非特許文献１参照）、分類項目の設定やどの分類項目に情報を分類すべきかといった問題を回避することができる。第２の方法は、コンピュータのデスクトップ環境の状態を時間管理する方法であり（例えば、非特許文献２参照）、デスクトップ上の情報の配置状況をそのまま時間順に記録するため、当時行っていた仕事や作業内容を必要に応じて再現することができる。また、第２の方法では、情報の削除、新たな情報の生成などデスクトップ環境に施された変更履歴も時間順に管理される。特に、情報の削除については、情報自体がコンピュータ上から完全に消去されるわけではなく、「デスクトップ上から削除された」という作業履歴が記録されるため、後に削除した情報が必要になればそれがデスクトップ上に存在した時点まで遡り、その情報を再現することができる。デスクトップ環境を時間軸に沿って切り替えるために、指定した情報がデスクトップ上に現れる時点や生成・削除された時点を検索する機能も提供されている。
【０００４】
しかしながら、上記従来技術には以下に示すような問題がある。ユーザが過去の情報を取り出す場合には、現在直面している問題や案件等について、過去に似たような体験や出来事を見つけ出し、それらを参考にして現状の問題解決を行うような場合もある。この時、現状の問題と全く同じ条件に見合った情報が過去に存在するとは限らないため、一部の条件を満足する関連情報を順々に参照することで問題解決の糸口を見出せる可能性がある。
【０００５】
上記従来技術では、所望する情報が明確な場合にはその情報が存在する時点に遡ってそれを取り出したり、所望する情報と同じ時点に存在する情報を関連情報として取り出すことはできるものの、参照すべき時点が多い場合や各時点に含まれる関連情報が少ない場合には、この作業はユーザにとって負荷が高いものとなる。また、各時点では目的や活動に応じて様々な情報が存在しており、同じ時点に存在したというだけでそれらの情報間に有用な関連があるとは言えない場合もあり、このような場合には時間を遡った関連情報の引き出しは有効ではない。さらに、あまりにも多くの情報を関連情報として取り出してしまうと、真に有用な情報が埋もれてしまうことから、取り出される関連情報の数を制御する手段が必要とされる。
【０００６】
【非特許文献１】Ｅ．Ｆｒｅｅｍａｎ ａｎｄ Ｄ．Ｇｅｌｅｒｎｔｅｒ，Ｌｉｆｅｓｔｒｅａｍｓ：  “Ａ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄａｔａ”，ＡＣＭ  ＳＩＧＭＯＤ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，２８，Ｍａｒｃｈ １９９６
【非特許文献２】Ｊｕｎ Ｒｅｋｉｍｏｔｏ，Ｔｉｍｅ−Ｍａｃｈｉｎｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：  “Ａ Ｔｉｍｅ−ｃｅｎｔｒｉｃＡｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔ  ｉｏｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ”，ＡＣＭＵＩＳＴ’９９，１９９９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであり、既存情報と関連情報を取り出すキーとなる情報間、及び既存情報間の類似性をもとに、キー情報と直接関連する既存情報のみならず間接的に関連する既存情報も関連情報として取り出すことを可能とする想起型情報記憶装置を提供することにある。
また、本発明は、関連情報が取り出されてきた過程に応じて、既存情報に付与されたそれを取り出すべきか否かの度合いを表す想起度を調整することにより、有用な既存情報のみを関連情報として取り出すこと可能とする想起型情報記憶装置を提供することにある。
また、本発明は、想起度の平均値を制御することにより、取り出される関連情報の数を調整すること、及び関連情報が取り出されてきた過程が新たな関連情報の取り出しに及ぼす影響を調整することを可能とする想起型情報記憶装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の想起型情報記憶装置は、既存情報及び当該既存情報を取り出すべきか否かの度合いを表わす想起度を格納したデータベースと、関連情報の取り出され方に関するパラメータの入力、キー情報の入力、新たに既存情報として登録する情報の入力、及び、取り出された関連情報の出力を行う入出力手段と、キー情報と既存情報間の類似度及び既存情報間の類似度を計算する類似度計算手段と、前記データベースに格納された各既存情報の想起度、前記キー情報と既存情報間の類似度、前記既存情報間の類似度、及び、前記関連情報の取り出され方に関するパラメータを用いて、各既存情報に付与された想起度を計算し、時間変化させる想起度計算手段と、前記データベースから、予め設定された閾値以上の想起度がを付与された既存情報をキー情報の関連情報として取り出す制御手段とを備える。
【０００９】
ここで、既存情報をエピソード、エピソードの中から関連するエピソードを取り出すためのキーとなる情報をキーエピソードと呼ぶことにする。また、キーエピソードとエピソードについては、それ自身を説明するための属性情報（以後、メタ情報と呼ぶ）も併せて提供されるものとする。
【００１０】
キーエピソードやエピソード間の類似性を示す類似度はメタ情報を使って計算される。エピソードには、それが取り出されるべきか否かの度合いを表す想起度が付与されており、その値が設定した閾値を超えた場合、そのエピソードを関連エピソードとしてユーザに提示する。
【００１１】
各エピソードは、自身と類似するキーエピソードが入力された場合、及び自身と類似性が高く、かつ大きな想起度を持つエピソードが他に存在する場合に、自身の想起度を類似度と想起度の積に比例して時間とともに増加させる。これにより、キーエピソードに直接関連するエピソードが取り出すことができるとともに、直接関連するエピソードと関連したエピソードも間接的にキーエピソードに関連するエピソードとして取り出すことができる。
【００１２】
一方、各エピソードは、他の類似するエピソードに対しては、相手の想起度を類似度と想起度の積に比例して時間とともに減少させる。この想起度の抑制作用により、多数のエピソードにおいて想起度が連鎖的に増大することを防ぐ。これらのエピソード間での想起度の調整の他に、各エピソードの想起度をその大きさに比例して時間と共に減少させることにより、他に関連するエピソードが存在しない、或いは関連するキーエピソードが入力されないエピソードについては、不要な古いエピソードとして時間とともに想起度が減少し取り出せれなくなっていく。
【００１３】
以上の想起度の計算では、より多くの関連するキーエピソードが入力されたエピソードほど想起度が大きくなり、また現在の想起度に依存して想起度が時間とともに変化していく。従って、類似度だけで関連性を判断する場合には常に同じエピソードが関連エピソードとして取り出されるのに対し、本発明ではキーエピソードが入力される履歴に依存して想起度が変化し、過去により多く引き出されたエピソードほど有用なエピソードとして取り出されるようになっていく。
【００１４】
関連エピソードの数、及びキーエピソードの入力履歴の影響は、各時点における想起度の平均値を予め設定された目標平均値に近づけるように制御することで調整される。大きい目標平均値を設定した場合には、各エピソードで想起度が大きくなることが許されることから、閾値を超えるエピソードが増加して多くの関連エピソードが取り出される。また、過去のキーエピソードに関連するエピソードの想起度は、たとえ現在のキーエピソードと関連していなくても、大きい値のままの状態を保つことが許されるためにキーエピソードの入力履歴の影響が大きくなる。一方、目標平均値が小さい場合には、現在のキーエピソードに関連するエピソードのみ想起度が大きくなることが許されるため、閾値を超えるエピソードの数は少なくなり、それまでのキーエピソードの入力履歴の影響も少なくなる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、キーエピソードと直接関連するエピソードのみならず間接的に関連するエピソードも関連エピソードとして取り出すことが可能になる。また、関連エピソードが取り出されてきた過程に応じて、有用なエピソードのみを関連エピソードとして取り出すこと可能になる。さらに、関連エピソードの数を調整すること、及び関連エピソードが取り出されてきた過程が新たな関連エピソードの取り出しに及ぼす影響を調整することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明の想起型情報記憶装置の一実施例の全体的構成図を示すものである。図１において、１０１は入出力部、１０２は制御部、１０３はエピソードデータベース、１０４は類似度計算部、１０５は想起度計算部である。実際には、該想起型情報記憶装置はコンピュータにより構成される。
【００１８】
入出力部１０１は、既存情報（エピソード）から関連情報を取り出すためのキーとなる情報（キーエピソード）の入力、関連情報の取り出され方に関するパラメータの入力、新たに既存情報として登録する情報（エピソード）の入力、及び、取り出された関連情報の表示等を行う。制御部１０２は、情報の入出力動作、その他、装置全体の動作の制御を司る。エピソードデータベース１０３は、既存情報（エピソード）、その属性情報（メタ情報）及び、当該既存情報を取り出すべきか否かの度合いを表わす想起度を格納している。実施例では、該エピソードデータベース１０３は、類似度計算部１０４で計算された既存情報間の類似度も格納し、更には一時的にキー情報と既存情報間の類似度も格納するとする。類似度計算部１０４は、キーとなる情報（キーエピソード）と既存情報（エピソード）間の類似度、及び、既存情報（エピソード）間の類似度を計算する。想起度計算部１０５は、エピソードデータベース１０３の各既存情報（キーエピソード）に付与された、当該既存情報を取り出すべきか否かの度合いを表わす想起度を計算し、時間変化させる。
【００１９】
以下に本実施例の動作概要を説明する。以下の説明では、既存情報をエピソード、エピソードの中から関連するエピソードを取り出すためのキーとなる情報をキーエピソードとする。
【００２０】
図２は、エピソードデータベース１０３に新たに登録するエピソードが入力された場合の動作概要を示すフローチャートである。ユーザは入出力部１０１を用いて、新たなエピソードとその想起度の初期値を入力する（ステップ２０１）。制御部１０２は、この入力されたエピソードとその想起度の初期値をエピソードデータベース１０３に新規登録する（ステップ２０２）。次に、制御部１０２は、エピソードデータベース１０３から既存のエピソードを取り出して、新たに入力されたエピソードとともに類似度計算部１０４に出力し、類似度計算部１０４にて、エピソードのメタ情報をもとにエピソード間の類似度を計算し、制御部１０２は、該類似度計算部１０４からエピソード間の類似度の計算結果を受け取り、それをエピソードデータベース１０３に登録する（ステップ２０３）。類似度の計算自体は、本発明の特徴とするところでないので、その詳細は省略する。次に、制御部１０２は、エピソードデータベース１０３からエピソードの想起度、エピソード間の類似度を取り出して想起度計算部１０５に出力し、想起度計算部１０５にてエピソードの想起度を計算し、制御部１０２は、想起度計算部１０５から想起度の計算結果を受け取り、それをエピソードデータベース１０３に再び登録（更新）する（ステップ２０４）。この想起度計算部１０５の処理については後述する。また、想起度計算部１０５には、入出力部１０１から入力されたパラメータが、制御部１０２を介して予め設定されているとする。
【００２１】
図３は、キーエピソードが入力された場合の動作概要を示すフローチャートである。ユーザは入出力部１０１を用いてキーエピソードを入力する（ステップ３０１）。制御部１０２は、この入力されたキーエピソードを一時的に保持する。次に、制御部１０２は、エピソードデータベース１０３からエピソードを取り出して、入力されたキーエピソードとともに類似度計算部１０４に出力し、類似度計算部１０４にて、キーエピソードとエピソード間の類似度を計算し、制御部１０２は、該類似度計算部１０４からキーエピソードとエピソード間の類似度の計算結果を受け取り、それをエピソードデータベース１０３に一時的に登録する（ステップ３０２）。次に、制御部１０２は、エピソードデータベース１０３からエピソードの想起度、エピソード間の類似度、キーエピソードとエピソード間の類似度を取り出して想起度計算部１０５に出力し、想起度計算部１０５にてエピソードの想起度を計算し、制御部１０２は、該想起度計算部１０５から想起度の計算結果を受け取り、それをエピソードデータベース１０３に再び登録（更新）する（ステップ３０３）。次に、制御部１０２は、エピソードデータベース１０３を走査して、予め設定された閾値以上の想起度を持つエピソードを読み出し、それらを入出力部１０１に出力することで、キーエピソードに関連したエピソードをユーザに提示する（ステップ３０４）。最後に、制御部１０２は、入力されたキーエピソードをクリアするとともに、次に入力されるキーエピソードとの想起度計算に影響が及ばないように、エピソードデータベース１０３からキーエピソードとエピソード間の類似度を削除する（ステップ３０５）。
【００２２】
次に、想起度計算器１０５の処理について詳しく説明する。想起度計算器１０５は、ある時刻ｔにおけるエピソードｉの想起度をｘｉとして、次式に従って想起度を時間変化させる。
【数１】
2005070919.tif 000003
ここで、ｘｊはエピソードｊの想起度、ｍｊｉはエピソードｉから見たエピソードｊの類似度、ｍｉｊはエピソードｊから見たエピソードｉの類似度であり、ｍｉはエピソードｉから見たキーエピソードの類似度である。ｍｊｉ及びｍｉｊは一度計算されると、それ以降はエピソードデータベース１０３に保持される。ｍｊはキーエピソードが入力されたときだけ、一時的にエピソードデータベース１０３に保持され、不要になると削除される（先のステップ３０５）。また、パラメータｃとｋ２の値、及び、ｋ１の初期値は、あらかじめユーザが入出力部１０１を用いて入力し、制御部１０２により想起度計算部１０５に保持される。
【００２３】
（１）式における右辺第１項は、エピソードｉから見て類似性が高く、かつ大きな想起度を持つエピソードが他に存在する場合、エピソードｉの想起度を増加させてキーエピソードと間接的に関連するエピソードも引き出せるように働く。第２項はエピソードｉを類似していると見なした他のエピソードが、エピソードｉの想起度を減少させて多数のエピソードで想起度が連鎖的に大きくなり過ぎるのを防ぐように働き、ｋ１はその効果の強さに関するパラメータ（抑制パラメータ）である。第１項及び第２項は、ｍｊｉ及びｍｉｊがそれぞれ正の値を持つエピソード間で計算される。第３項はエピソードｉから見て類似するキーエピソードが入力された場合、エピソードｉの想起度を増加させるように働く。ｃはこれらの項による想起度の時間変化の速さに関するパラメータであり、この値が大きいほど、これらの項による想起度の変化が速くなる。第４項は、時間とともにエピソードｉの想起度を減少していくように働き、これによりエピソードｉと類似するエピソードが存在しない、或いは類似するキーエピソードが入力されない場合には、エピソードｉは古い不要なエピソードと見なされて取り出されないようになっていく。ｋ２は第４項による想起度の時間変化の速さに関するパラメータであり、この値が大きいほど想起度が速く減少する。実施例では、ｋ２をｃよりも小さな値に設定することで、他のエピソードやキーエピソードのない場合には徐々に想起度が減少していくようにする。
【００２４】
次に、想起度の平均値の制御について説明する。各時刻での想起度の平均値は、（１）式において抑制パラメータｋ１を調整することにより、予め設定された目標平均値（以後、θと表す）に近づけられる。時刻ｔ＋１におけるｋ１の値（ｋ１［ｔ＋１］と表す）は、文献「Ｋａｎｔａｒｉｓ，
Ｎ．，Ｈｏｗｄｅｎ，Ｐ．Ｆ．，Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｅｑｕａｔｉｏｎ Ｓｏｌｖｅｒ ｂｙ ＢＡＳＩＣ，ＳＩＧＭＡ ＰＲＥＳＳ， １９８３（三井訳、方程式の数値解法、啓学出版、１９８７）に掲載されている方法を用いて、次式に従って計算する。
【数２】
2005070919.tif 000004
ここで、Ｎはエピソードの数を表す。
【００２５】
図４は、抑制パラメータｋ１の更新処理の概要を示すフローチャートである。時刻ｔにおける想起度の平均値からθを引いた値（想起度平均差と呼ぶ）が負で、かつ想起度の平均値の増加率が負の場合、及び、想起度平均差が正で、かつ想起度の平均値の増加率が正の場合、ｋ１を更新する（ステップ４０１、ステップ４０２がＹｅｓ、ステップ４０３がＹｅｓ）。これらの場合、時刻ｔにおける想起度平均差の符号が、時刻ｔ−１における想起度平均差の符号と同じであれば、（３）式におけるｐを１増やし、θへの収束を加速させる（ステップ４０４がＹｅｓ、ステップ４０５）。逆に、符号が異なる場合にはｒを１増やし、θからの発散を防ぐようにする（ステップ４０４がＮｏ、ステップ４０６）次に、（３）式に従って、ｋ１を更新し（ステップ４０７）、時刻ｔ＋２での更新のために想起度平均差の値を記録しておく（ステップ４０８）。
【００２６】
次に、想起度計算器１０５での想起度処理の具体例について説明する。図５及び図６は、３０×３０の格子上に１００個の格子点をエピソードとしてランダムに配置し、格子点間の距離をその最大の距離で割った値をエピソード間の類似度として想起度を計算した結果を示すものであり、想起度の値が大きい格子点ほど濃く表示されている。なお、図５は目標平均値θ＝０．２と設定した場合、図６はθ＝０．４と設定した場合を示している。
【００２７】
図５及び図６は、時刻ｔ＝０において各格子点の想起度がランダムに設定され、時刻ｔ＝２００において図中Ａで示される位置にキーエピソードが入力され、時刻ｔ＝４００においてＡの位置に入力されたキーエピソードが削除され、時刻ｔ＝６００において図中Ｂで示される位置にキーエピソードが入力されることを示している。また、（１）式におけるパラメータについては、ｃ＝１、ｋ２＝０．１、及び、ｋ１の初期値は０．５に設定されている。ｔ＝２００において見られるように、θが大きくなると大きな想起度を持つ格子点が多くなる。従って、θの調整によって予め設定された想起度の閾値を超えるエピソード、すなわち関連エピソードの数を調整することが可能である。ｔ＝４００では、Ａ付近の格子点で想起度が大きくなっており、キーエピソードの入力によって関連するエピソードの想起度が増加することを示している。ｔ＝６００において想起度の大きさがほとんど変化していないように、キーエピソードが削除された後も、新たなキーエピソードの入力がない限り以前入力されたキーエピソードに関連するエピソードが有用なエピソードとして記憶されている。ｔ＝８００では、ｔ＝６００において入力されたキーエピソードによってＢ付近の格子点で想起度が大きくなっているが、θ＝０．４の場合には以前入力したキーエピソードの影響によってＡ付近の格子点で想起度の変化が少ない。これは、ｔ＝４００で見られたようにキーエピソードが初めて入力された場合に想起度の高い格子点がＡ付近のみで円状に存在した様子と異なっており、想起度の計算がキーエピソードの入力履歴に依存することを示している。しかし、θ＝０．２の場合にはＡ付近の格子点の想起度はほとんど小さくなっており、キーエピソードの入力履歴の影響を受けていない。従って、θを調整することにより、キーエピソードの入力履歴の影響を調整することが可能である。
【００２８】
図７及び図８は想起度の平均値制御の結果を示したもので、図７はθ＝０．２の場合、図８はθ＝０．４の場合を示す。また、細線はそれぞれ１００個の格子点（エピソード）における想起度の変化を示し、太線はこれら想起度の平均値の変化を示す。図７及び図８は、抑制パラメータｋ１を調整することにより、想起度の平均値を目標設定値に収束させることが可能であることを示している。
【００２９】
以上、本発明の想起型情報記憶装置を一実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、時許請求の範囲の趣旨を逸脱しない範囲において種々変更し得ることはいうまでもない。例えば、実施例では、エピソード間の類似度は、一度計算したならエピソードデータベースに保存するとしたが、キーエピソードやエピソードが入力される毎に計算することでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の想起型情報記憶装置の一実施例の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例のエピソード入力時の動作の概要を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例のキーエピソード入力時の動作概要を示すフローチャートである。
【図４】想起度の平均制御の動作概要を示すフローチャートである。
【図５】想起度の処理の具体例（θ＝０．２の場合）を示す図である。
【図６】想起度の処理の具体例（θ＝０．４の場合）を示す図である。
【図７】想起度の平均値制御の動作例（θ＝０．２の場合）を示す図である。
【図８】想起度の平均値制御の動作例（θ＝０．４の場合）を示す図である。
【符号の説明】
【００３１】
１０１  入出力部
１０２  制御部
１０３  エピソードデータベース
１０４  類似度計算部
１０５  想起度計算部
【図１】
2005070919.tif 000006
【図２】
2005070919.tif 000007
【図３】
2005070919.tif 000008
【図４】
2005070919.tif 000009
【図５】
2005070919.tif 000010
【図６】
2005070919.tif 000011
【図７】
2005070919.tif 000012
【図８】
2005070919.tif 000013