(57)【要約】  展開知識生成部８１は、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する。その際、展開知識生成部８１は、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成する。
2018185885.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部を備え、
前記展開知識生成部は、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成する
ことを特徴とする展開知識生成システム。
【請求項２】
展開知識生成部は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する
請求項１記載の展開知識生成システム。
【請求項３】
知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定され、
展開知識生成部は、前記成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成する
請求項１または請求項２記載の展開知識生成システム。
【請求項４】
展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数に応じて、知識を構成する各項目に対して設定される成立確率が定められ、
展開知識生成部は、前記展開数が閾値以下かつ前記成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の展開知識生成システム。
【請求項５】
展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、少なくとも展開数の閾値または成立確率の少なくとも一方を変更しながら、展開知識の生成を繰り返す
請求項４記載の展開知識生成システム。
【請求項６】
展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を０から１ずつ増加させて、展開知識の生成を繰り返す
請求項２記載の展開知識生成システム。
【請求項７】
展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を１から減少させて、展開知識の生成を繰り返す
請求項３記載の展開知識生成システム。
【請求項８】
一の知識が他の知識を利用する関係を表す知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部を備え、
展開知識生成部は、少なくとも展開数または成立確率を前記親子関係に基づいて再帰的に計算する
請求項４または請求項５記載の展開知識生成システム。
【請求項９】
生成された展開知識に基づいて推論を実行する推論部を備え、
展開知識生成部は、前記推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する
請求項３から請求項６のうちのいずれか１項に記載の展開知識生成システム。
【請求項１０】
観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、
前記展開知識を生成する際、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成する
ことを特徴とする展開知識生成方法。
【請求項１１】
知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する
請求項１０記載の展開知識生成方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、
前記展開知識生成処理で、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させる
ための展開知識生成プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
展開知識生成処理で、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成させる
請求項１２記載の展開知識生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識に基づいて展開される展開知識を生成する展開知識生成システム、展開知識生成方法および展開知識生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
命題論理に落とし込んで評価する方法論として、マルコフロジックネットワークや、ベイジアンネットワーク、アンサーセットプログラミングなどが知られている。上述する方法論では、観測され得る述語を論理記号で結合した論理式で知識を表す場合がある。この述語は、論理式で表された場合における各項に対応するため、以下の説明では、この述語のことを項目と記すこともある。【０００３】
例えば、特許文献１には、データベースのルールの発見を行うシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムは、データベースにおける属性と値のペアからなるフリーアイテムセットであって、データベースでの頻度が予め定められた所定の閾値以上のフリーアイテムセットの集合を生成する。そして、特許文献１に記載されたシステムは、ルール候補として、フリーアイテムセットαをルールの条件部とし、フリーアイテムセットと属性を共有しないアイテムｘをルールの帰結部とし、ルールの前提部の属性集合を深さ優先探索で求めαにもｘにも含まれない属性としたルールを生成する。【０００４】
また、上記方法論において、知識に具体的なデータをあてはめて情報を作成する処理（グラウンディング）が行われることもある。以下の説明では、知識に具体的な値をあてはめて得られる情報のことを、展開知識と記す。展開知識は、例えば、推論エンジンが推論を実行する際の情報として利用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１７２３１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以下、展開知識を生成する具体的な方法を説明する。ここでは、説明の簡易化のため、以下の２つの知識を例示する。
知識１：mail_address_sender(x1,m1)^ mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)
知識２：mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)【０００７】
また、図１１は、メール送受信の観測データの例を示す説明図である。図１１に示す例では、Ａ会社からＥ会社まで存在するものとし、矢印で示す方向（Ａ会社からＢ会社、Ａ会社からＣ会社、Ｃ会社からＢ会社、Ｄ会社からＢ会社）へメール送信が観測されているものとする。【０００８】
知識１の左辺において、述語「mail_address_sender(x1,m1)」は、ｘ１が、メールｍ１を送信したことを示し、述語「mail_address_receiver(x2,m1)」は、ｘ２が、メールｍ１を受信したことを示す。また、知識１の右辺において、「competitor(x1,x2)」はｘ１とｘ２が競合関係にあることを示す。【０００９】
同様に、知識２の左辺において、述語「mailild(e1,m1)」は、メールｍ１の内容がｅ１であることを示し、述語「meet(e1,x1,x2)」は、ｅ１の中にｘ１とｘ２が会う旨の情報が含まれていることを示し、述語「change(e2,x1,”価格”)」は、ｘ１が内容ｅ２において、価格を変更したことを示す。なお、知識２の左辺における述語「competitor(x1,x2)」は、知識１の右辺の述語と同じ意味を表す。また、知識２の右辺において、述語「query(x1,e1,”カルテル”)」は、ｅ１によりｘ１がカルテルの可能性があることを示す。【００１０】
第１の展開方法として、各知識において、左辺を満たす観測データから展開知識を生成する方法、すなわち、左辺の全ての項で観測されたデータを用いて展開知識を生成する方法が挙げられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識１について観測された数の組み合わせ（観測された（mail_address_sender×mail_address_receiver）の組み合わせ）と、知識２について観測された数の組み合わせ（観測された（mailild×competitor×meet×change）の組み合わせ）で算出できる。なお、知識２におけるcompetitorは、知識１の結果から特定できる。【００１１】
例えば、図１１に示す例では、知識１について観測された数の組み合わせは４（Ａ会社からＢ会社、Ａ会社からＣ会社、Ｃ会社からＢ会社、Ｄ会社からＢ会社）になる。【００１２】
第１の展開方法で展開知識を生成する場合、生成される展開知識は実際に観測されたデータに基づいて作成された情報であるため、その量が膨大になることは抑制される。一方、このようにして生成された展開知識だけでは、創造的仮説生成を行うことはできず、推論エンジンが推論を実行する際の情報としては不十分と言える。【００１３】
そこで、第２の展開方法として、閉世界仮説に絞る（すなわち、各項目の観測データに絞る）方法が挙げられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識１について、各項目で観測された数の組み合わせ（観測されたmail_address_senderの数×観測されたmail_address_receiverの数）と、知識２について各項目で観測された数の組み合わせ（観測されたmailildの数×観測されたcompetitorの数×観測されたmeetの数×観測されたchangeの数）で算出できる。【００１４】
例えば、図１１に示す例では、知識１のmail_address_senderについて観測された数は３（Ａ会社、Ｃ会社およびＤ会社）、知識２のmail_address_receiver について観測された数は２（Ｂ会社およびＣ会社）になる。そのため、展開知識数は６（＝３×２）になる。なお、Ｃ会社からＣ会社への情報を除くことが好ましい場合、展開知識数は、５（＝６−１）になる。【００１５】
第２の展開方法で展開知識を生成することにより、第１の展開方法と比較して、実際に観測されたデータだけでなく、展開知識として利用しうるデータ（例えば、Ｄ会社からＣ会社）を生成することが可能である。しかし、第２の展開方法を用いた場合でも、各項目単位で未観測の範囲について創造的仮説生成を行うことはできない。例えば、図１１に示す例では、Ｅ会社についての観測データが存在しないため、第２の展開方法を用いた場合でも、Ｅ会社についての展開知識を生成することはできない。【００１６】
上記問題を解決するため、第３の展開方法として、観測されていないデータも全て含めて展開知識を生成することも考えられる。この場合に生成される展開知識の数は、知識１について、各項目で想定される数の組み合わせ（全mail_address_senderの数×全mail_address_receiverの数）と、知識２について各項目で想定される数の組み合わせ（全mailildの数×全competitorの数×全meetの数×全changeの数）で算出できる。【００１７】
例えば、図１１に示す例では、知識１のmail_address_senderについて想定される数は５であり、知識２のmail_address_receiver について想定される数も５である。そのため、展開知識数は２５（＝５×５）になる。なお、同じ会社への送信を除くことが好ましい場合、展開知識数は、２０（＝２５−５）になる。【００１８】
しかし、第３の展開方法のように、可能性のあるデータ全てをグラウンディングする方法の場合、データの候補や述語の組み合わせが増えるに従って急激に組み合わせ数も増大してしまうため、現実的ではない。【００１９】
特許文献１に記載された方法を用いることで、ルール（知識）を小さくできれば、生成される展開知識の量を抑えることも可能である。しかし、ルール（知識）を小さくできても、第３の展開方法のような全展開を行う方法では、やはり組み合わせ爆発を起こしてしまうという問題がある。【００２０】
そこで、本発明は、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる展開知識生成システム、展開知識生成方法および展開知識生成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】
【００２１】
本発明による展開知識生成システムは、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部を備え、展開知識生成部が、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とすることを特徴とする。【００２２】
本発明による展開知識生成方法は、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、展開知識を生成する際、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とする。【００２３】
本発明による展開知識生成プログラムは、コンピュータに、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、展開知識生成処理で、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明による展開知識生成システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の展開知識生成システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【図３】本発明による展開知識生成システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態の展開知識生成システム２００の動作例を示すフローチャートである。
【図５】本発明による展開知識生成システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態の展開知識生成システム３００の動作例を示すフローチャートである。
【図７】本発明による展開知識生成システムの第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図８】第４の実施形態の展開知識生成システム４００の動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明による展開知識生成システムの概要を示すブロック図である。
【図１０】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【図１１】メール送受信の観測データの例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、最適性を大きくは失わない範囲（一定の精度を落とした近似の範囲）で展開知識のいわゆる枝刈りを行うことを目標とする。以下の説明において、知識とは、観測され得る述語（または、項目）を論理記号で結合した論理式で表されるものを意味する。述語は、各事象を表し、具体的な値が代入される１以上の要素を含む。ここで代入される値は、実際に観測されたデータ（以下、観測データ）と、値としては取りうるが実際には観測されていないデータ（以下、未観測データ）のいずれかである。
【００２７】
上記例の場合、観測データは、例えば、ある会社の社員と他社の社員との間の全メールデータである。メールデータは、例えば、受信者のメールアドレス（Ｔｏ，Ｃｃ，Ｂｃｃ）、送信日時、本文などを含む。
【００２８】
また、未観測データを含む項目（述語）毎のリストを、単に項目リストまたは項目毎リストと記す。また、項目リストに含まれるデータのことを、項目リストデータまたは項目と記すこともある。例えば、送信者および受信者の項目リストの場合、項目リストデータは、例えば、全社員および各社員とやり取りがあると分かっている他社の全員のメールアドレスを含む。
【００２９】
実施形態１．
図１は、本発明による展開知識生成システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の展開知識生成システム１００は、展開知識生成部１０ａと、知識データ記憶部２１と、項目毎リストデータ記憶部２２と、観測データ記憶部２３と、推論部３０とを備えている。展開知識生成部１０ａは、入力部１１と、組み合わせパタン生成部１２と、項目毎閉世界リスト生成部１３と、知識展開部１４とを含む。
【００３０】
知識データ記憶部２１は、展開知識を生成する際に利用される知識を記憶する。
【００３１】
項目毎リストデータ記憶部２２は、知識に含まれる各項目の項目リストを記憶する。
【００３２】
観測データ記憶部２３は、観測データを記憶する。観測データ記憶部２３は、知識に含まれない項目の観測データを記憶していてもよい。
【００３３】
入力部１１は、生成される展開知識が満たすべき評価基準を入力する。本実施形態では、入力部１１は、展開知識内に含まれる未観測データ数を評価基準として入力する。以下の説明では、展開知識内に含まれる未観測データ数のことを、展開数またはフリップ数と記す。例えば、展開知識に未観測データがＮ個含まれることを、Ｎフリップと記す。
【００３４】
入力されるフリップ数は、生成される展開知識数や、計算時間等を考慮して定められる。なお、フリップ数が大きくなりすぎると組み合わせ爆発を生じることから、フリップ数は１〜３程度が好ましい。
【００３５】
組み合わせパタン生成部１２は、展開知識を生成する際に知識に代入する未観測データおよび観測データの組み合わせパタンを生成する。
【００３６】
例えば、上記に示す知識１および知識２の組み合わせパタンを生成するとする。Ｎ＝１の場合（すなわち、１フリップの場合）、組み合わせパタン生成部１２は、知識１から以下に例示する２つの組み合わせパタン（知識１ａおよび知識１ｂ）を生成する。
【００３７】
なお、“［観測なし１個までＯＫの］”が記載された項目は、項目毎リストデータに含まれる変数（データ）を代入して展開する項目であることを表す。言い換えると、この項目は、未観測データまたは観測データのいずれかを代入して展開する項目である。一方、記載がない項目は、観測データに存在する変数（データ）のみを代入して展開する項目であることを示す。
【００３８】
知識１ａ：［観測なし１個までＯＫの］mail_address_sender(x1,m1)^ 
mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)
知識１ｂ：mail_address_sender(x1,m1)^ 
［観測なし１個までＯＫの］mail_address_receiver(x2,m1)
=>competitor(x1,x2)
【００３９】
同様に、組み合わせパタン生成部１２は、知識２から以下に例示する４つの組み合わせパタン（知識２ａ、知識２ｂ、知識２ｃおよび知識２ｄ）を生成する。
【００４０】
知識２ａ：［観測なし１個までＯＫの］mailild(e1,m1)^ competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識２ｂ：mailild(e1,m1)^［観測なし１個までＯＫの］competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識２ｃ：mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^
［観測なし１個までＯＫの］meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
知識２ｄ：mailild(e1,m1)^competitor(x1,x2)^
meet(e1,x1,x2)^［観測なし１個までＯＫの］change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
【００４１】
１フリップ以上の場合も同様である。以下、説明を単純にするために、知識Ｘ：Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾Ｄ→Ｅという知識Ｘが存在するとする。例えば、２フリップの組み合わせパタンは、以下のように生成される。なお、３フリップ以降も同様である。
【００４２】
知識Ｘａ：［観測なし１個までＯＫの］Ａ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｂ＾Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｂ：［観測なし１個までＯＫの］Ａ＾Ｂ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｃ：［観測なし１個までＯＫの］Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｄ→Ｅ
知識Ｘｄ：Ａ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｂ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｅ：Ａ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｂ＾Ｃ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｄ→Ｅ
知識Ｘｆ：Ａ＾Ｂ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｃ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｄ→Ｅ
【００４３】
項目毎閉世界リスト生成部１３は、観測データに存在する変数を項目ごとに抽出してリスト化する。例えば、観測データがメールデータの場合、項目毎閉世界リスト生成部１３は、送信者および受信者を抽出してリストを生成する。以下、項目毎閉世界リスト生成部１３が生成するリストのことを項目毎閉世界リストと記すこともある。
【００４４】
知識展開部１４は、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、事前に設けられた評価基準を満たすように展開知識を生成する。本実施形態では、知識展開部１４は、展開知識内に含まれる未観測データ数（すなわち、展開数）が閾値以下になるように展開知識を生成する。この閾値は、入力部１１が入力する評価基準である。
【００４５】
具体的には、知識展開部１４は、組み合わせパタン生成部１２が生成した組み合わせパタンに、観測データまたは未観測データを代入する。上記例の場合、知識展開部１４は、［観測なし１個までＯＫの］が記載された項目を、項目毎リストデータ記憶部２２に記憶された対応する項目の変数で展開する。また、知識展開部１４は、［観測なし１個までＯＫの］が記載されていない項目を、項目毎閉世界リスト生成部１３が生成したリストに含まれる変数で展開する。
【００４６】
例えば、Ｎ＝１の場合、上記知識１について展開知識を生成する場合、（観測されたmail_address_senderの数×全mail_address_receiverの数）と（全mail_address_senderの数×観測されたmail_address_receiverの数）とを合計した数の展開知識が生成される。
【００４７】
推論部３０は、生成された展開知識に基づいて推論を行い、創造的仮説を生成する。その際、推論部３０は、生成された展開知識の発生確率を出力する。なお、推論部３０が生成された展開知識に基づいて推論を実行する方法および展開知識の発生確率を算出する方法は広く知られているため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００４８】
入力部１１と、組み合わせパタン生成部１２と、項目毎閉世界リスト生成部１３と、知識展開部１４と、推論部３０とは、プログラム（展開知識生成プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、展開知識生成システム１００が備える記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、入力部１１、組み合わせパタン生成部１２、項目毎閉世界リスト生成部１３、知識展開部１４および推論部３０として動作してもよい。
【００４９】
また、入力部１１と、組み合わせパタン生成部１２と、項目毎閉世界リスト生成部１３と、知識展開部１４と、推論部３０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、知識データ記憶部２１と、項目毎リストデータ記憶部２２と、観測データ記憶部２３とは、例えば、磁気ディスク等により実現される。各データは、例えば、入力部１１によって入力されてもよく、組み合わせパタン生成部１２および項目毎閉世界リスト生成部１３が必要に応じて、知識データ記憶部２１、項目毎リストデータ記憶部２２および観測データ記憶部２３から、それぞれ取得してもよい。
【００５０】
次に、本実施形態の展開知識生成システム１００の動作を説明する。図２は、本実施形態の展開知識生成システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、入力部１１は、フリップ数Ｎ、知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する（ステップＳ１１）。組み合わせパタン生成部１２は、知識の組み合わせパタンを生成する（ステップＳ１２）。項目毎閉世界リスト生成部１３は、項目毎閉世界リストを生成する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１２とステップＳ１３の順序は逆でもよい。
【００５２】
知識展開部１４は、展開知識を生成し（ステップＳ１４）、推論部３０へ出力する（ステップＳ１５）。以降、推論部３０は、展開知識を使用して推論を行う。
【００５３】
以上のように、本実施形態によれば、知識展開部１４は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、その展開知識内に含まれる未観測データ数（展開数）が閾値Ｎ以下になるように生成する。よって、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。
【００５４】
実施形態２．
次に、本発明による展開知識生成システムの第２の実施形態を説明する。第１の実施形態では、それぞれの知識ごとに展開数に基づく展開知識を生成した。なお、複数の知識間で、第一の知識が第二の知識を利用する関係（以下、知識の親子関係と記す）を有する場合がある。Ｎ≧１を満たす場合、それぞれの知識ごとに展開数を算出するよりも、第二の知識を第一の知識に展開して、複合的な新たな知識（以下、複合知識と記す。）を生成し、その複合知識に基づいて展開する方が好ましい。そこで、本実施形態では、親子関係を有する知識を用いて展開知識を生成する方法を説明する。
【００５５】
図３は、本発明による展開知識生成システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム２００は、展開知識生成部１０ｂと、知識データ記憶部２１と、項目毎リストデータ記憶部２２と、観測データ記憶部２３と、推論部３０とを備えている。展開知識生成部１０ｂは、入力部１１と、組み合わせパタン生成部１５と、項目毎閉世界リスト生成部１３と、知識展開部１４とを含む。
【００５６】
組み合わせパタン生成部１５は、第１の実施形態と同様、展開知識を生成する際に知識に代入する未観測データおよび観測データの組み合わせパタンを生成する。さらに、本実施形態の組み合わせパタン生成部１５は、上述する知識の親子関係を抽出する。すなわち、組み合わせパタン生成部１５は、知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部として動作する。
【００５７】
そして、組み合わせパタン生成部１５は、抽出した親子関係に基づいて、第二の知識を第一の知識に展開して複合知識を生成し、生成した複合知識の組み合わせパタンを生成する。
【００５８】
例えば、上記知識１および知識２の場合、知識１に含まれるcompetitor(x1,x2)は、知識２で利用される。そのため、知識１と知識２は、親子関係にあると言える。この場合、組み合わせパタン生成部１５は、知識１を知識２に展開して、以下に示す複合知識を生成できる。なお、観測データから直接内容を取得できることを一次観測、知識を使用して内容を取得できることを二次観測と記す場合もある。
【００５９】
複合知識：mailild(e1,m1)^{mail_address_sender(x1,m1)^
mail_address_receiver(x2,m1)}^meet(e1,x1,x2)^change(e2,x1,”価格”)
=>query(x1,e1,”カルテル”)
【００６０】
例えば、フリップ数がＮの場合、少なくとも５−Ｎの項目は、観測データで展開されることになる。このように、組み合わせパタン生成部１５は、親子関係に基づいて再帰的に複合知識を生成し、展開数を計算していると言える。
【００６１】
入力部１１と、組み合わせパタン生成部１５と、項目毎閉世界リスト生成部１３と、知識展開部１４と、推論部３０とは、プログラム（展開知識生成プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００６２】
次に、本実施形態の展開知識生成システム２００の動作を説明する。図４は、本実施形態の展開知識生成システム２００の動作例を示すフローチャートである。まず、入力部１１は、フリップ数Ｎ、複数の知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する（ステップＳ２１）。組み合わせパタン生成部１５は、知識の親子関係を抽出して複合知識を生成する（ステップＳ２２）。そして、組み合わせパタン生成部１５は、生成した複合知識の組み合わせパタンを生成する（ステップＳ２３）。
【００６３】
以降、項目毎閉世界リストを生成して、展開知識を生成するまでのステップＳ１３からステップＳ１５までの処理は、図２に示す処理と同様である。
【００６４】
以上のように、本実施形態によれば、組み合わせパタン生成部１５が、親子関係を抽出し、知識展開部１４が、親子関係に基づいて展開数を再帰的に計算する。よって、第１の実施形態の効果に加え、より適切に展開知識を生成できる。
【００６５】
次に、第１の実施形態および第２の実施形態の変形例を説明する。第１の実施形態および第２の実施形態では、入力部１１に入力されるフリップ数Ｎを固定して展開知識を生成する方法を説明した。なお、一般に、展開知識の生成よりも、推論部３０が推論に要する計算量の方が大きい。そのため、推論部３０が推論に用いる展開知識数や展開知識の計算時間を基準として展開知識数を生成できることが好ましい。
【００６６】
そこで、入力部１１は、展開数（フリップ数Ｎ）の代わりに所望の展開知識件数Ｍを入力してもよい。そして、組み合わせパタン生成部１２または組み合わせパタン生成部１５は、フリップ数を０から１ずつ増加させた組み合わせパタンを順次作成し、知識展開部１４は、生成された組み合わせパタンを用いて展開知識を生成し、生成される展開知識の数が、入力された展開知識件数Ｍを超えるまで、展開知識の生成を繰り返してもよい。
【００６７】
具体的には、組み合わせパタン生成部１２または組み合わせパタン生成部１５は、まず、フリップ数０（未観測データによる展開なし）の組み合わせパタンを生成する。知識展開部１４は、生成された組み合わせパタンを用いて展開知識を生成する。その際、生成した展開知識が入力された展開知識件数Ｍを超えたら、知識展開部１４は、そこで処理を終了する。一方、生成した展開知識が入力された展開知識件数Ｍを超えなかった場合、組み合わせパタン生成部１２または組み合わせパタン生成部１５は、まず、フリップ数を１増加させた（すなわち、フリップ数１）の組み合わせパタンを生成する。知識展開部１４は、フリップ数を１増加させた組み合わせパタンを用いて展開知識を生成する。以後、展開知識件数Ｍを超えるまで上記処理が繰り返される。
【００６８】
また、入力部１１は、所望の展開知識件数Ｍの代わりに、所望の計算時間を入力してもよい。この場合、組み合わせパタン生成部１２または組み合わせパタン生成部１５および知識展開部１４が、所望の計算時間を経過するまで展開知識を生成すればよい。
【００６９】
すなわち、本変形例では、組み合わせパタン生成部１２または組み合わせパタン生成部１５および知識展開部１４が、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を変更しながら（具体的には、展開数の閾値を０から１ずつ増加させて）、展開知識の生成を繰り返す。このような構成によれば、所望の件数の展開知識を生成できる。すなわち、本変形例によれば、いわゆるエニタイムアルゴリズム（任意の時刻で停止でき、停止した時点で一定の精度の解を出力できるアルゴリズム）が実現できるため、所定の件数や計算時間に合わせてグラウンディング量を操作できる。
【００７０】
実施形態３．
次に、本発明による展開知識生成システムの第３の実施形態を説明する。図５は、本発明による展開知識生成システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム３００は、展開知識生成部１０ｃと、知識データ記憶部２１と、項目毎リストデータ記憶部２２と、観測データ記憶部２３と、推論部３０とを備えている。展開知識生成部１０ｃは、入力部１１と、発生確率情報生成部１６と、展開知識成立確率計算部１７と、展開知識選択部１８とを含む。
【００７１】
本実施形態では、入力部１１は、各項目の成立確率に基づいて算出される知識の成立確率（以下、知識成立確率と記す。）を評価基準として入力する。なお、成立確率の算出方法は後述される。
【００７２】
発生確率情報生成部１６は、観測データおよび項目毎リストデータから、各項目の成立確率を生成する。具体的には、発生確率情報生成部１６は、項目リストに含まれるデータが観測データに含まれる頻度に基づいて各項目のデータの発生確率を算出し、その発生確率に基づいて各項目の成立確率を計算する。
【００７３】
各項目の成立確率は、一次観測の発生確率に基づいて生成される。例えば、一次観測の項目について、発生確率情報生成部１６は、観測データに存在するデータの発生確率を１に設定し、項目毎リストデータには存在するが観測データに存在しないデータの発生確率をｍ（例えば、０．０５など）に設定してもよい。ただし、ｍの値は、一律に設定される必要はなく、観測データの内容にも依存する。このことから、成立確率は、少なくとも未観測データに基づいて算出される指標であると言える。
【００７４】
例えば、観測データが対象とする全データの９０％をカバーしている場合、発生確率情報生成部１６は、５０％をカバーしている場合よりもｍの値を小さくできる。また、ある部署のデータが少ない場合、その部署に関する観測データがなくても、ｍを小さくはできない。また、発生確率情報生成部１６は、ｍの値を統計的に決定してもよい。
【００７５】
なお、二次観測の項目について、発生確率情報生成部１６は、各知識の成立確率を人手で設定してもよい。例えば、上記知識１および知識２が存在する場合、発生確率情報生成部１６は、知識１の知識成立確率を０．５、知識２の知識成立確率を０．９５などと設定してもよい。また、例えば、送信者と受信者の関係が競合になる確率が低い場合、知識１に変数を代入して展開される展開知識の確率を１と比べて小さい値（例えば、０．４など）にしてもよい。
【００７６】
また、成立確率が予め統計的に計算されていてもよい。例えば、メールデータと競合の有無との関係を示す教師データが存在する場合、それらのデータから統計的に成立確率が計算されてもよい。例えば、知識１に対し、メールデータおよび競合関係データの観測データが存在する場合、発生確率情報生成部１６は、競合関係にある送受信者のメールの割合を算出することで、成立確率を計算してもよい。なお、成立確率の計算方法は、三次観測以降の場合も同様である。
【００７７】
展開知識成立確率計算部１７は、各項目の発生確率に基づいて展開知識の成立確率を計算する。各項目の発生確率は、一次観測の発生確率および各知識の成立確率を含む。展開知識成立確率計算部１７は、例えば、右辺の二次観測の項に対し、左辺の一次観測の発生確率および知識の成立確率を乗じることで、知識成立確率を計算してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部１７は、以下に示す式１に基づいて知識成立確率を計算してもよい。
【００７８】
Πｉｐｉ  （式１）
【００７９】
例えば、上記知識２について、各項目の成立確率がそれぞれ、mailild(e1,m1)：確率１、competitor(x1,x2)：確率０．９、meet(e1,x1,x2)：確率０．７、および、change(e2,x1,”価格”)：確率０．６であったとする。この場合、展開知識成立確率計算部１７は、各知識の確率を乗じて、１×０．９×０．７×０．６＝０．３７８と成立確率を算出してもよい。
【００８０】
また、展開知識成立確率計算部１７は、成立確率の平均に基づいて知識成立確率を計算してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部１７は、以下に示す式２に基づいて知識成立確率を計算してもよい。式２において、Ｉは左辺の項目数である。
【００８１】
｛Πｉｐｉ｝１／Ｉ    （式２）
【００８２】
なお、各項目の確率は、具体的に割り当てられる変数の値によって異なる場合もある。例えば、上記知識２に含まれるcompetitorは、知識１の右辺に含まれる。そして、例えば、competitor(Ａ，Ｂ)の確率が０．９５、competitor(Ｃ，Ｄ)の確率が０．５と算出されるとする。この場合、知識２の展開知識の成立確率が、変数によってそれぞれ異なって算出されてもよい。
【００８３】
展開知識選択部１８は、入力部１１に評価基準として入力された成立確率を閾値として、展開知識成立確率計算部１７で算出された知識成立確率が、この閾値以上の展開知識を選択する。言い換えると、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されているため、展開知識選択部１８は、成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する。
【００８４】
例えば、成立確率の閾値として、確率Ｐ＝０．４が入力されたとする。上記例のように、成立確率＝０．３７８と算出された場合、閾値を下回るため、展開知識選択部１８は、この知識を展開しないと判断する。
【００８５】
一方、展開知識を生成すると判断された場合、展開知識選択部１８は、予め定めたフリップ数（フリップ数は、自然数）の未観測データで知識を展開する。例えば、展開すると判断された知識２についてフリップ数が１と設定されている場合、展開知識選択部１８は、第１の実施形態で説明した知識２ａ〜２ｄで示すパタンに基づいて、展開知識を生成すればよい。
【００８６】
また、例えば、上記例のように、変数に応じて、competitor(Ａ，Ｂ)の確率が０．９８、competitor(Ｃ，Ｄ)の確率が０．５と算出されたとする。このとき、前者の成立確率は０．４１１６と計算されるため、展開知識選択部１８は、この展開知識を選択すると判断してもよい。一方、後者の成立確率は０．２１と計算されるため、展開知識選択部１８は、この展開知識を選択しないと判断してもよい。
【００８７】
入力部１１と、発生確率情報生成部１６と、展開知識成立確率計算部１７と、展開知識選択部１８とは、プログラム（展開知識生成プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００８８】
次に、本実施形態の展開知識生成システムの動作を説明する。図６は、本実施形態の展開知識生成システム３００の動作例を示すフローチャートである。
【００８９】
まず、入力部１１は、成立確率Ｐ、知識データ、項目毎リストデータおよび観測データを入力する（ステップＳ３１）。発生確率情報生成部１６は、項目ごとの成立確率を生成する（ステップＳ３２）。展開知識成立確率計算部１７は、展開知識の成立確率（知識成立確率）を計算する（ステップＳ３３）。展開知識選択部１８は、知識成立確率が成立確率Ｐ以上の展開知識を選択し（ステップＳ３４）、選択した展開知識を推論部３０へ出力する（ステップＳ３５）。以降、推論部３０は、展開知識を使用して推論を行う。
【００９０】
以上のように、本実施形態によれば、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されて、展開知識選択部１８は、その成立確率に基づいて算出される確率が閾値Ｐ以上になる知識の展開確率を生成する。よって、第１の実施形態と同様、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。
【００９１】
次に、本実施形態の変形例を説明する。上記実施形態では、知識成立確率が閾値を満たした時に予め定めたフリップ数で展開知識を生成する方法を説明した。なお、展開知識選択部１８は、知識成立確率に応じてフリップ数を決定するようにしてもよい。言い換えると、フリップ数に応じて成立確率Ｐを定めておき、展開知識選択部１８は、フリップ数が閾値以下かつ成立確率Ｐが閾値以上になるように展開知識を生成してもよい。
【００９２】
展開知識選択部１８は、例えば、知識Ｘ：Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾Ｄの成立確率がＰ０未満の場合に展開せず、Ｐ０以上のＰ１未満の場合には１フリップで展開し、Ｐ１以上の場合には２フリップで展開すると決定してもよい。それ以上の場合も同様である。
【００９３】
また、展開知識選択部１８は、１フリップずつ知識を展開し、展開した知識の成立確率に応じて、さらにフリップ数を増加させるか決定してもよい。例えば、展開知識選択部１８は、知識Ｘ：Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾Ｄの成立確率がＰ未満の時に、知識を展開しないと決定し、Ｐ以上の時に１フリップで知識を展開すると決定する。この場合、以下の４つの知識に展開される。
【００９４】
知識Ｘｇ：［観測なし１個までＯＫの］Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｈ：Ａ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｂ＾Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｉ：Ａ＾Ｂ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｃ＾Ｄ→Ｅ
知識Ｘｊ：Ａ＾Ｂ＾Ｃ＾［観測なし１個までＯＫの］Ｄ→Ｅ
【００９５】
さらに、発生確率情報生成部１６が、［観測なし１個までＯＫの］Ａ、［観測なし１個までＯＫの］Ｂ、［観測なし１個までＯＫの］Ｃおよび［観測なし１個までＯＫの］Ｄに対して、成立確率を生成する。そして、展開知識成立確率計算部１７が、それぞれの展開知識の成立確率を計算する。成立確率のうち、例えば、予め定めた個数の成立確率が成立確率Ｐ未満の場合、展開知識選択部１８は、それ以上展開知識を生成しないと決定する。一方、予め定めた個数の成立確率が成立確率Ｐ以上の場合、展開知識選択部１８は、さらにフリップ数を増加させた展開知識を生成すると決定する。
【００９６】
次に、本実施形態の他の変形例を説明する。本実施形態の展開知識生成システムも、第２の実施形態と同様に、知識の親子関係を考慮して展開知識を生成してもよい。具体的には、展開知識成立確率計算部１７は、第２の実施形態の組み合わせパタン生成部１５と同様に、知識の親子関係を抽出してもよい。すなわち、展開知識成立確率計算部１７が、知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部として動作してもよい。
【００９７】
そして、展開知識成立確率計算部１７は、子の知識側で算出した成立確率を親の知識側に反映してもよい。例えば、上記知識１および知識２の場合、知識１で算出した知識成立確率を知識２の成立確率に反映させて、知識２の知識成立確率を計算してもよい。このように、展開知識成立確率計算部１７は、親子関係に基づいて再帰的に成立確率を計算していると言える。このような構成により、第３の実施形態の効果に加え、成立確率の閾値との比較をより精密に行うことが可能になる。
【００９８】
実施形態４．
次に、本発明による展開知識生成システムの第４の実施形態を説明する。本実施形態では、推論部３０による結果をフィードバックして、各項目の成立確率を更新する方法を説明する。
【００９９】
図７は、本発明による展開知識生成システムの第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第３の実施形態と同様の構成については、図５と同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。本実施形態の展開知識生成システム４００は、展開知識生成部１０ｄと、知識データ記憶部２１と、項目毎リストデータ記憶部２２と、観測データ記憶部２３と、推論部３０とを備えている。展開知識生成部１０ｄは、入力部１１と、発生確率情報生成部１９と、展開知識成立確率計算部１７と、展開知識選択部１８とを含む。
【０１００】
本実施形態の推論部３０は、展開知識の発生確率を、発生確率情報生成部１９に入力する。推論部３０は、例えば、以下のような展開知識に対するスコア（成立確率）を出力する。
mail_address_sender(人Ａ，ｍａｉｌ１)^ mail_address_receiver(人Ｂ，ｍａｉｌ１)
=>competitor(人Ａ，人Ｂ)  ：スコア  ０．９
【０１０１】
発生確率情報生成部１９は、前記推論の結果出力された発生確率に基づいて成立確率を算出し、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する。展開知識の発生確率に基づいて知識の成立確率を計算する方法は、第３の実施形態で発生確率情報生成部１６が成立確率を計算する方法と同様である。
【０１０２】
入力部１１と、発生確率情報生成部１９と、展開知識成立確率計算部１７と、展開知識選択部１８とは、プログラム（展開知識生成プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１０３】
次に、本実施形態の展開知識生成システムの動作を説明する。図８は、本実施形態の展開知識生成システム４００の動作例を示すフローチャートである。項目ごとの成立確率を計算して展開知識を選択し、推論部３０へ出力するまでの処理は、図６に例示するステップＳ３１からステップＳ３５までの処理と同様である。
【０１０４】
推論部３０は、推論を実行し（ステップＳ３６）、推論結果を発生確率情報生成部１９に入力する。発生確率情報生成部１９は、推論結果に基づいて成立確率を更新し、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。
【０１０５】
以上のように、本実施形態では、推論部３０が、生成された展開知識に基づいて推論を実行し、発生確率情報生成部１９が、推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する。よって、第３の実施形態の効果に加え、推論結果を反映した展開知識の生成が可能になる。
【０１０６】
次に、第３の実施形態および第４の実施形態の変形例を説明する。第３の実施形態および第４の実施形態では、入力部１１に入力される成立確率Ｐを固定して展開知識を生成する方法を説明した。なお、第１の実施形態および第２の実施形態の変形例でも説明したように、推論部３０が推論に用いる展開知識数や展開知識の計算時間を基準として展開知識数を生成できることが好ましい。
【０１０７】
そこで、入力部１１は、成立確率Ｐの代わりに所望の展開知識件数Ｍを入力してもよい。そして、展開知識選択部１８は、成立確率Ｐ＝１から徐々に確率を減少させて、選択する展開知識を増加させ、選択される展開知識の数が、入力された展開知識件数Ｍを超えるまで、展開知識の選択を繰り返してもよい。
【０１０８】
具体的には、展開知識選択部１８は、まず、成立確率Ｐ＝１を満たす展開知識を選択する。その際、選択した展開知識が入力された展開知識件数Ｍを超えたら、展開知識選択部１８は、そこで処理を終了する。一方、選択した展開知識が入力された展開知識件数Ｍを超えなかった場合、展開知識選択部１８は、成立確率Ｐを予め定めた値または率で成立確率Ｐを減少させる。展開知識選択部１８は、減少した成立確率Ｐを満たす展開知識を選択する。以後、展開知識件数Ｍを超えるまで上記処理が繰り返される。
【０１０９】
また、入力部１１は、所望の展開知識件数Ｍの代わりに、所望の計算時間を入力してもよい。この場合、展開知識選択部１８が、所望の計算時間を経過するまで展開知識を選択すればよい。
【０１１０】
すなわち、本変形例では、展開知識選択部１８が、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を変更しながら（具体的には、成立確率の閾値を１から減少させて）、展開知識の生成を繰り返す。このような構成によれば、所望の件数の展開知識を生成できる。すなわち、本変形例によれば、第１の実施形態および第２の実施形態の変形例と同様、所定の件数や計算時間に合わせてグラウンディング量を操作できる。
【０１１１】
次に、本発明の概要を説明する。図９は、本発明による展開知識生成システムの概要を示すブロック図である。本発明による展開知識生成システム８０は、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部８１を備えている。展開知識生成部８１は、知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標（例えば、未観測データ数、成立確率）が、評価基準（例えば、フリップ数Ｎ、成立確率Ｐ）を満たすように展開知識を生成する。
【０１１２】
なお、上記展開知識生成部８１は、第１の実施形態における展開知識生成部１０ａ（組み合わせパタン生成部１２、項目毎閉世界リスト生成部１３および知識展開部１４）、第２の実施形態における展開知識生成部１０ｂ（組み合わせパタン生成部１５、項目毎閉世界リスト生成部１３および知識展開部１４）、第３の実施形態における展開知識生成部１０ｃ（発生確率情報生成部１６、展開知識成立確率計算部１７および展開知識選択部１８）、並びに、第４の実施形態における展開知識生成部１０ｄ（発生確率情報生成部１９、展開知識成立確率計算部１７および展開知識選択部１８）に対応する。
【０１１３】
そのような構成により、組み合わせ爆発を抑制しつつ、創造的仮説生成を行うことが可能な展開知識を生成できる。すなわち、創造的仮説生成のレベルに合わせたグラウンディングができる。また、本発明によれば、保有データに対して、グラウンディング量と実現できる創造的仮説生成の推定が可能になる（すなわち、問題として解くことができるか否かの判断が可能になる）。
【０１１４】
具体的には、展開知識生成部８１（例えば、展開知識生成部１０ａ，展開知識生成部１０ｂ）は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、その展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成してもよい。
【０１１５】
また、知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定されていてもよい。この場合、展開知識生成部８１（例えば、展開知識生成部１０ｃ，展開知識生成部１０ｄ）は、成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成してもよい。
【０１１６】
また、展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数に応じて、知識を構成する各項目に対して設定される成立確率が定められてもよい。この場合、展開知識生成部８１は、展開数が閾値以下かつ成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成してもよい。
【０１１７】
展開知識生成部８１は、指定された展開知識数または計算時間まで、少なくとも展開数の閾値または成立確率の少なくとも一方を変更しながら、展開知識の生成を繰り返してもよい。
【０１１８】
具体的には、展開知識生成部８１は、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を０から１ずつ増加させて、展開知識の生成を繰り返してもよい。
【０１１９】
また、展開知識生成部８１は、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を１から減少させて、展開知識の生成を繰り返してもよい。
【０１２０】
また、展開知識生成システム８０は、一の知識が他の知識を利用する関係を表す知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部（例えば、組み合わせパタン生成部１５、展開知識成立確率計算部１７）を備えていてもよい。そして、展開知識生成部８１は、少なくとも展開数または成立確率を親子関係に基づいて再帰的に計算してもよい。
【０１２１】
また、展開知識生成システム８０は、生成された展開知識に基づいて推論を実行する推論部（例えば、推論部３０）を備えていてもよい。そして、展開知識生成部８１は、推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新してもよい。
【０１２２】
図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、インタフェース１００４を備えている。
【０１２３】
上述のモデル生成システムは、それぞれコンピュータ１０００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラム（展開知識生成プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
【０１２４】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が当該プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行してもよい。
【０１２５】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１２６】
上記の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、以下には限られない。
【０１２７】
（付記１）観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成部を備え、前記展開知識生成部は、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とする展開知識生成システム。
【０１２８】
（付記２）展開知識生成部は、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する付記１記載の展開知識生成システム。
【０１２９】
（付記３）知識を構成する各項目に対して、観測データおよび未観測データに基づく成立確率が設定され、展開知識生成部は、前記成立確率に基づいて算出される確率が閾値以上になる知識の展開確率を生成する付記１または付記２記載の展開知識生成システム。
【０１３０】
（付記４）展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数に応じて、知識を構成する各項目に対して設定される成立確率が定められ、展開知識生成部は、前記展開数が閾値以下かつ前記成立確率が閾値以上になるように展開知識を生成する付記１から付記３のうちのいずれか１つに記載の展開知識生成システム。
【０１３１】
（付記５）展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、少なくとも展開数の閾値または成立確率の少なくとも一方を変更しながら、展開知識の生成を繰り返す付記４記載の展開知識生成システム。
【０１３２】
（付記６）展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、展開数の閾値を０から１ずつ増加させて、展開知識の生成を繰り返す付記２記載の展開知識生成システム。
【０１３３】
（付記７）展開知識生成部は、指定された展開知識数または計算時間まで、成立確率の閾値を１から減少させて、展開知識の生成を繰り返す付記３記載の展開知識生成システム。
【０１３４】
（付記８）一の知識が他の知識を利用する関係を表す知識の親子関係を抽出する親子関係抽出部を備え、展開知識生成部は、少なくとも展開数または成立確率を前記親子関係に基づいて再帰的に計算する付記４または付記５記載の展開知識生成システム。
【０１３５】
（付記９）生成された展開知識に基づいて推論を実行する推論部を備え、展開知識生成部は、前記推論に基づいて、知識を構成する各項目に対して設定された成立確率を更新する付記３から付記６のうちのいずれか１つに記載の展開知識生成システム。
【０１３６】
（付記１０）観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成し、前記展開知識を生成する際、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成することを特徴とする展開知識生成方法。
【０１３７】
（付記１１）知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成する付記１０記載の展開知識生成方法。
【０１３８】
（付記１２）コンピュータに、観測データまたは未観測データを知識に代入して展開知識を生成する展開知識生成処理を実行させ、前記展開知識生成処理で、前記知識に代入される未観測データに基づいて算出される指標が、評価基準を満たすように展開知識を生成させるための展開知識生成プログラム。
【０１３９】
（付記１３）コンピュータに、展開知識生成処理で、知識に未観測データを代入して生成される展開知識を、当該展開知識内に含まれる未観測データ数である展開数が閾値以下になるように生成させる付記１２記載の展開知識生成プログラム。
【符号の説明】
【０１４０】
１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ  展開知識生成部
１１  入力部
１２，１５  組み合わせパタン生成部
１３  項目毎閉世界リスト生成部
１４  知識展開部
１６，１９  発生確率情報生成部
１７  展開知識成立確率計算部
１８  展開知識選択部
２１  知識データ記憶部
２２  項目毎リストデータ記憶部
２３  観測データ記憶部
１００，２００，３００，４００  展開知識生成システム
【図１】
2018185885.tif 000003
【図２】
2018185885.tif 000004
【図３】
2018185885.tif 000005
【図４】
2018185885.tif 000006
【図５】
2018185885.tif 000007
【図６】
2018185885.tif 000008
【図７】
2018185885.tif 000009
【図８】
2018185885.tif 000010
【図９】
2018185885.tif 000011
【図１０】
2018185885.tif 000012
【図１１】
2018185885.tif 000013
【国際調査報告】
2018185885.tif 000014
2018185885.tif 000015