(57)【要約】      （修正有）【課題】ある属性について、取得された重みの値の合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その属性を選択できる論理演算システムを提供する。【解決手段】属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、属性識別子には、属性を表す同値基準データが対応づけられ、属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、それ自体で意味を持たない記号で構成され、属性は、同値基準データと属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、重みは、対応づけられた同値基準データと属性識別子の属性との間の関連性の程度を表す。データが与えられると、与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断された同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、属性について取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、属性を選択する。【選択図】図１
2012185828.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
論理演算システムであって、
記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、
前記記憶部は、属性を含み、
前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、
前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、
前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、属性を識別するそれ自体で意味を持たない記号で構成され、
前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、
前記特徴データは、対応する属性の実体であり、
前記識別データ対応する属性を識別するためのデータであり、
前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記属性識別子について取得された重みを合計すると、合計された重みを判断する条件があらかじめ定められ、前記合計が前記あらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する
論理演算システム。
【請求項２】
論理演算システムであって、
前記識別データは、テキストデータを含む
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項３】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、物を一意に識別する物識別子を含み、前記物が持つ少なくとも一つの属性であって、当該物識別子と対応づけられた属性を含み、前記物識別子と前記属性の属性識別子との対応づけは一種類であり、
前記物識別子は、物を表す言葉ではなく、かつ、物を識別するそれ自体では意味を持たない記号で構成される
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項４】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた前記重みは、対応づけられた前記属性識別子と前記物識別子との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記物識別子について取得された重みを合計すると、前記合計が前記あらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択する
請求項３に記載の論理演算システム。
【請求項５】
論理演算システムであって、
１つの物識別子と他の物識別子とが対応づけられ、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子に対応づけられた後者の物識別子を選択する
請求項３に記載の論理演算システム。
【請求項６】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、対応づけられた１つの物識別子と他の物識別子との間の関連性の程度を表す重みを含み、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得し、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得すると、後者の物識別子について取得された重みを合計し、後者の物識別子について取得された重みを合計すると、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物識別子を選択する
請求項５に記載の論理演算システム。
【請求項７】
論理演算システムであって、
前記演算部は重みを変更する
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項８】
論理演算方法であって、
請求項１に記載の記憶部が備えるデータに対して、少なくとも請求項１〜７のいずれか１項に記載の演算部による処理を行うステップを含む
論理演算方法。
【請求項９】
請求項８に記載の論理演算方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１に記載の記憶部に含まれるデータと、
請求項９に記載のプログラムと
が記録された記録媒体。
【請求項１２】
演算部を備える集積回路で、
前記集積回路の演算部が、少なくとも請求項１〜７のいずれか１項に記載の演算部による処理を実行する
集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、論理演算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
行と列から成る表形式のデータベースでは、同じ列のマス目には同じ項目の項目値が格納される。対応づけられた各項目の項目値が同じ１つの行のマス目に格納される。対応付けられた各列の項目値が、１つの行を構成する。項目値が格納されていないマス目もある。
表のある列を指定して、あらかじめ指定した値あるいはあらかじめ指定した範囲の値が、指定された列のマス目にある行を選択することができる。この指定する列を検索項目、この指定する項目値あるいは項目値の範囲を検索キーと呼ぶ。
表形式のデータベースでは、検索列と検索キーとを指定して指定した列に指定された検索キーを持つ行を取得することによって、検索を行う。
見方を変えると表形式のデータベースは、検索キーによって行を分類する。あらかじめ定められた検索キーで分類することができる。検索キーは、文字で表わされたデータだけである。
【０００３】
記号論理と呼ぶ論理演算の方法がある。たとえば、“Ａ  ＯＲ  Ｂ”、“Ａ  ＡＮＤ  Ｂ”のように、Ａ、Ｂで表される論理変数である項目を関連づける。しかし、項目間の関連性の強さはすべて同じである。この記号論理を使って論理演算、検索あるいは推論を行う方法がある。単一の検索キーを使うだけでなく、いくつかの検索キーをＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴなどの論理演算子で連結し、より複雑な検索条件を作ることができる。この方法では、論理式における項目間の対応づけが固定されている。
【０００４】
ベイジアンネットワークと呼ぶ推論の技術がある。事象を抽象的な物とみなす。抽象的な物であるＡと抽象的な物Ｂを対応づけ、さらにこの対応づけに数値を付け加える。この数値は、ＢであるならＡである場合の確率である。ＡにＢが対応づけられ、Ａと事象である抽象的な物Ｃが対応づけられ、かつ、ＡとＢとの確率とＡとＣとの確率を合わせてＢかつＣの場合にＡである確率を求めることができる。ＢとＣとの間に依存関係がある場合にだけ、前述のようにＢとＣの確率を合わせることができる。より高い確率で対応づけられた事象を選択することにより推論を行う。
【０００５】
ニューラルネットワークという神経細胞のつながり方を真似て、画像データなどの認識を行う方法がある。この方法では、ひとつの入力データをいくつかのデータに細分化する。たとえば、１つの画像データを碁盤の目のように区切る。画像データの碁盤の目一つずつにその碁盤の目ごとの明るさを表わした数値を当てはめる。その数値データを一定の順番に並べたパターンデータをつくる。碁盤の目の位置ごとに重みの値があらかじめ定められている。碁盤の目の明るさを表す各数値データと、その数値データと対応する位置の重みとの積が計算される。その積が合計される。そして、合計が予め定められた値をこえるかどうかを判断し、超えるとそのニューラルネットワークが真となる値を出力する。この方法では、ひとつの入力データ全体はひとつの論理変数ではない。ひとつの入力データを細分化したデータがそれぞれ論理変数になる。細分化された入力データと重みとの積が計算される。そして、その積が合計される。つまり、ひとつの入力データ全体を一つの論理変数として論理演算するものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術では、論理変数の対応づけ、事象の対応づけだけで、論理式が定まる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
論理演算システムであって、
記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、
前記記憶部は、属性を含み、
前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、
前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、
前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、それ自体で意味を持たない記号で構成され、
前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、
前記特徴データは、対応する属性の実体であり、
前記識別データは、対応する属性を識別するためのデータであり
前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記属性識別子について取得された重みを合計すると、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する。
【０００８】
これによると、取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、属性を選択できる。
【０００９】
前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択し、前記属性識別子が選択されると、さらに、前記選択された属性識別子に対応づけられた同値基準データのどれでも選択するとしてもよい。
【００１０】
これによると、選択された属性に対応づけられた同値基準データのどれでも選択できる。
【００１１】
さらに前記記憶部は、物を一意に識別する物識別子を含み、前記物が持つ少なくとも一つの属性であって、当該物識別子と対応づけられた属性を含み、前記物識別子と前記属性の属性識別子との対応づけは一種類であり、
前記物識別子は、物を表す言葉ではなく、かつ、それ自体では意味を持たない記号で構成されるとしてもよい。
【００１２】
これによると、物識別子と属性とが対応づけられる。
【００１３】
さらに前記記憶部は、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた前記重みは、対応づけられた前記属性識別子と前記物識別子との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択するとしてもよい。
【００１４】
これによると、取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、物識別子が選択できる。
【００１５】
前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択し、前記物識別子が選択されると、さらに、前記選択された物識別子に対応づけられた属性識別子のどれでも選択するとしてもよい。
【００１６】
これによると、物識別子が選択されると、前記選択された物識別子に対応づけられた属性のどれでも選択できる。
【００１７】
１つの物識別子と他の物識別子とが対応づけられ、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子に対応づけられた後者の物を選択してもよい。
【００１８】
これによると、選択された物に対応づけられた他の物を選択できる。
【００１９】
さらに前記記憶部は、対応づけられた１つの物識別子と他の物識別子との間の関連性の程度を表す重みを含み、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得し、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得すると、後者の物識別子について取得された重みを合計し、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物識別子を選択してもよい。
【００２０】
これによると、後者の物について取得された重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物を選択できる。
【００２１】
さらに、演算部は重みを変更してもよい。
【００２２】
これによると、同値基準データと属性との対応付けの重み、属性と物との対応付けの重み、またはある物と他の物との対応付けの重みを変更できる。
【００２３】
なお、本発明は、論理演算システム、論理演算装置だけでなく、論理演算システムを含む、演算システム、演算装置、検索システム、検索装置、推論システム、推論装置、知識ベースシステムとして実施できる。たとえば、（Ａ  ＡＮＤ  Ｂ）⇒Ｃは、ＡかつＢが真ならばＣであるという意味の論理演算式である。この論理演算式は、検索システムの検索条件にもなる。つまり、ＡかつＢが真ならばＣを選択するという検索を行う。また、この論理演算式は推論システムにおける推論の条件も表す。つまり、ＡかつＢが真ならばＣであるという推論を行う。このように、本願発明の論理演算システムは、検索システムおよび推論システムとしても実施できる。
さらに、物が属性を持ちその属性が同値基準データに対応づけられる本願発明のデータ構造は、知識ベースとして使用することができる。本願発明の論理演算システムを用いて、この知識ベースの検索を行う知識ベースシステムとして実施できる。
さらに、論理演算システムに含まれる特徴的な処理を行うステップを含む論理演算方法として実現する、あるいは、そのような特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。この論理演算方法は、検索方法および推論方法としても利用できる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのはいうまでもない。本発明を使ったシステムおよび装置は、その一部を分離し、分離された部分と他の部分がネットワーク介して通信することにより実施してもよい。
さらに、本発明は、このような論理演算システムの機能の一部または全部を実現する半導体集積回路（ＬＳＩ）としても実現できる。
さらに、本願発明は、入力されたデータと同じ同値基準データを選択することにより、入力されたデータを認識する。入力されたデータが認識されると、同値基準データに対応づけられた属性が認識される。さらに、属性が認識されると、その属性に対応づけられた物が認識される。さらに、認識された物と対応づけられた別の物を選択することができる。
問診データやＸ線写真の画像データを入力すると、可能性のある病名を出力する診断支援システム、診断システムとして実施できる。本発明の論理演算システムを備える情報システム、本発明の検索システムを備える情報機器、本発明の論理演算システムを使って入力データの認識や推論を行うロボット、本願発明の論理演算システムを用いて、複数の入力データを論理演算し、認識する制御システムとして実施してもよい。論理式そのものをコンピュータプログラムに組み込むより、容易に論理式を変更できる。
【発明の効果】
【００２４】
ある属性について、取得された重みの値の合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その属性を選択できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造を示す図である。
【図２】本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造の属性ノード及び物ノードを示す図である。
【図３】本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造の物ノードを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に係わる論理演算システムを実現するコンピュータシステムのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施例に係わる演算システムの属性ノードの演算に関するフローチャートを示す図である。
【図６】本発明の一実施例に係わる演算システムのデータ構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００２６】
図４は、本願発明の一実施例に関わる論理演算システムを実現するコンピュータシステムの構成を示すブロック図の一例である。
コンピュータ２０と、コンピュータ２０に指示を与えるためのキーボード２９及びマウス３０と、コンピュータ２０の演算結果などの情報を表示する表示装置２８と、映像データをコンピュータ２０に入力するカメラ３１、音データをコンピュータ２０に入力するマイク３１、圧力・温度・香り・味などの言葉に変換されていないデータを入力するセンサ３３、データ及びコンピュータで実行されるプログラムを読み取るためのＣＤ−ＲＯＭ装置３４とを含む。ＣＤ−ＲＯＭ装置３４は、データ及びプログラムが記録されている記憶媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３５からデータ及びプログラムを読み取る。
カメラから入力された映像から操作者の動作などを読み取り、その動作に対応した指示を与えることもできる。マイクから入力された音声などの音を受け取り、その音に対応した指示を与えることもできる。図４には示していないが、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）装置３４以外に、フラッシュメモリのように電源を切っても記憶内容を失わない不揮発性メモリから、データやプログラムを読み出すこともある。
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、ＲＡＭ（Random Access
Memory）２４と、ハードディスク２５と、通信装置２６と、バス２７とを含む。通信装置２６は、ネットワーク２１を介して図外のコンピュータ、通信装置などと通信する。
ハードディスク２５、ＣＤ−ＲＯＭ装置３４などの補助記憶装置に記録されているデータ及びプログラムは、主記憶装置であるＲＡＭ２４に読み込まれる。
【００２７】
ＲＯＭ２３は、コンピュータ２０の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。ＣＰＵ２２は、ハードディスク２５またはＣＤ−ＲＯＭ装置３４からＲＡＭ２４にプログラムやデータを読み込む。ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４に読み込まれたプログラムを実行する。ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４に読み込まれたプログラムに指示された手順で、ＲＡＭ２４に読み込まれたデータを読み書きする。ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４に読み込まれたプログラムに指示された手順で、ＲＡＭ２４に読み込まれたデータを演算する。バス２７は、ＣＰＵ２２、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４、ハードディスク２５、通信装置２６、表示装置２８、キーボード２９、マウス３０、カメラ３１、マイク３２、センサ３３、ＣＤ−ＲＯＭ装置３４を相互に接続する。
【００２８】
上記装置を構成する構成要素の一部または全部は、ネットワークを介して接続されてもよい。
いくつかのコンピュータ２０をネットワーク２１で接続し、複数のコンピュータ２０を含む論理演算システムとしてもよい。このような構成にすると、図１の論理演算システムのデータを複数のコンピュータ２０に分散して保持することも可能である。また、キーボード２９、マウス３９、表示装置２８を含み、指示を出すコンピュータ２０を含んでもよい。カメラ３１、マイク３２、またはセンサを含み、データを入力するコンピュータ２０を含んでもよい。
【００２９】
図１〜３に示される論理演算システムのデータとプログラムは、ハードディスク２５に格納される。論理演算システムの処理を行うプログラムは、ＲＡＭ２４に読み込まれＣＰＵ２２によって実行される。複数のコンピュータ２０で実施する場合、ＣＰＵ２２は、ネットワーク２１を介して指示やデータを交換する。
【００３０】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本願技術の一実施例におけるデータ構造を示す図である。属性ノードに直接対応づけられた識別データと特徴データが同値基準データである。図１には示されていないが、例外的に識別データまたは特徴データが、直接物ノードに対応づけられる場合もある。属性ノードは、同値基準データでも物ノードでもなく重みでもない。物ノードは同値基準データでも属性ノードでもなく重みでもない。属性ノードは同値基準データではない属性識別子だけで識別され、属性ノードと属性識別子とは１対１に対応する。属性ノードと属性識別子の対応づけは、一つの属性識別子について１種類だけである。属性識別子と同値基準データとの対応付け、つまり、属性と同値基準データとの対応付けは、ひとつの属性識別子つまりひとつの属性につき一種類だけである。属性ノードが属性を表す。物ノードは同値基準データではない物識別子だけで識別され、物ノードと物識別子は１対１に対応する。物ノードと物識別子の対応づけは、一つの物識別子について１種類だけである。物識別子と属性識別子との対応づけ、つまり、物識別子と属性との対応づけは、ひとつの物識別子つまりひとつの物につき、一種類だけである。物ノードが物を表す。
属性ノード及び物ノードは、実装時に複数のノードに分割されることもある。しかし、概念的には１つの属性ノードおよび１つの物ノードである。実装上の制限として１つの属性ノードに対応づけられる同値基準データの数に上限がある場合、１つの物ノードに対応づけられる属性ノードの数に上限がある場合、その上限を超えて対応づけることが可能になる。対応づけられた属性ノードと同値基準データの組は一種類だけである。対応づけらた属性ノードと物ノードの組は一種類だけである。与えられたデータと比較される同値基準データが分割され、分割された同値基準データがそれぞれ属性ノードに対応づけられることはない。
１つの属性ノード３は、属性識別子１２０を１つだけ持つ。識別データ１と属性ノード３との間の関連性の強さを表わす重み２を１つだけ持つ。重み２の値は１．０である。属性ノード３は、物ノード９とつながり、物ノード９と対応づけられている。物ノード９は、物識別子１２２を１つだけ持つ。属性ノード３と物ノード９との間の関連性の強さを表わす重み４を１つだけ持ってもよい。重み４の値は１である。
特徴データは、概念の実体である。特徴データ５は、属性ノード７につながり、属性ノード７に対応づけられている。属性ノード７は、属性識別子１２１を１つだけ持つ。特徴データ５と属性ノード７との間の関連性の強さを表わす重み６を持つ。重み６の値は１．０である。属性ノード７は、物ノード９とつながり、物ノード９と対応づけられている。属性ノード７と物ノード９との関連性の強さを表わす重み８を１つ持ってもよい。重み８の値は１．０である。
なお、重みは確率ではない。同じ属性ノードに対応づけられた同値基準データ同士は、依存関係を必要としない。同じ物ノードに対応づけられた属性ノード同士は、依存関係を必要としない。依存関係とは、たとえば、人口が増えると小学生の人数が増えるように、全体の人口の増加と小学生の人数の増加という二つの事象に関連性があることである。
一種類の同値基準データと属性ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。同様に、一種類の属性ノードと物ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。一種類の物ノードと物ノードとの対応づけにつき、重みが一つだけ対応づけられる。
【００３１】
属性ノードには、識別データ及び特徴データのうち少なくとも一方が同値基準データとして対応づけられる。属性識別子および物識別子は、同値基準データのように与えられたデータと比較されることはない。属性識別子および物識別子は、同値基準データと比較するためのデータとして使われない。属性識別子は属性ノード、つまり属性を識別するためだけに使われる。物識別子は、物ノード、つまり物を識別するためだけに使われる。属性ノードと属性識別子は１対１に対応し、物ノードは、物識別子と１対１に対応する。
【００３２】
対応付けられた同値基準データと属性ノードは、他の識別データ、他の特徴データ、他の属性ノード、及び物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。
対応付けられた属性ノードと物ノードは、識別データ、特徴データ、他の属性ノード、及び他の物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。
直接対応付けられた物ノードと物ノードとは、識別データ、特徴データ、属性ノード、及び他の物ノードを介さずに対応づけられている。もちろん、それらを介して対応づけることも可能であるが、それらを介さないことに限定すると処理が単純になる。
【００３３】
識別データは、言葉と対応づけられたデータである。たとえば、文字コードで表わされた言葉や話し言葉の音声データが、識別データの例である。文字コードは、コンピュータ内部で文字を表すデータである。音声データとは、たとえば、音声データを周波数帯ごとに分けて、分けられた周波数帯ごとに音の強さを数値で表わし、その数値をあらかじめ定められた順番に並べたパターンデータを作る。このパターンデータを言葉ごとに作る。言葉ごとにパターンデータを作ることによって、言葉と対応づける。
あらかじめあるグループの要素である言葉に記号を対応づけることがある。たとえば、社員の名前と対応づけられた社員番号である。この社員番号は識別データである。また、記号の一部がグループを表す記号は、属性識別子および物識別子ではなく、分類コードである。分類コードに対応づけられた同値基準データは、分類コードが表す意味によって分類できる。属性識別子に対応づけられた同値基準データは属性識別子が表す意味によって分類されない。物識別子に対応づけられた属性ノードは、物識別子が表す意味によって分類されない。なぜなら物識別子及び属性識別子は共に「持つ」という同じ関係だけを表すからである。
特徴データは、言葉と対応づけられていないデータである。たとえば、画像データ、音データ、温度センサの温度データ、味覚センサの味覚データ、香りセンサの香りデータなどが特徴データの例である。
たとえば画像データは次のようなデータとすることができる。撮像管やＣＣＤなどの画像センサで撮影した画像は、電気信号に変換される。電気信号はアナログ信号でもデジタル信号でもよい。デジタル信号の場合、１つの画像はいくつかのマス目に分解される。分解されたマス目ごとに、画像は、明るさの程度や色の種類を数値として表わした電気信号に変換される。この数値をあらかじめ定めた順番に並べたパターンデータを、画像データとする。数値は、２進数を使うことが多い。しかし、数値の表わし方は、２進数以外の方法でもよい。
たとえば音データは次のようなデータとすることができる。マイクで音を電気信号に変換し、電気信号に変換された音をあらかじめ決められた周波数帯ごとに分けて、分けた周波数帯ごとに音の強さを数値で表わす、その数値をあらかじめ定められた順番で並べたパターンデータを音データとする。数値は文字コードでもよいが、２進数を使うことが多い。数値の表わし方は、これら以外の方法でもよい。
たとえば温度データは次のようなデータとすることができる。温度センサから得た情報を電気信号に変換し、文字コードや２進数などの数値データを、温度データとする。
たとえば味覚データは次のようなデータとすることができる。味覚センサから、甘さ・塩辛さ・酸っぱさなどの味覚の要素ごとに、その強さを表わした数値をあらかじめ定めた順番に並べたパターンデータ生成する。そのパターンデータを味覚データとする。
これら以外の、言葉と対応づけられていないデータについても同様である。
【００３４】
図１および簡略化したフローチャートである図５を使って属性ノードの論理演算の例を説明する。
文字コードで表わされた「ばら」という言葉が入力される（図５のＳ１）。入力された「ばら」が識別データである。与えられた識別データ「ばら」と同じまたは類似と判断される同値基準データが、論理演算システム内にあるかどうかを調べる。なお、同じまたは類似であることを併せて、「同じと判断する」、と表現する。図１の場合、論理演算システム内に「ばら」という同値基準である識別データ１があるので、与えられた識別データと同じと判断された同値基準データ「ばら」１が選択される（図５のＳ２）。与えられたデータと同じと判断され選択された同値基準データである識別データ１全体が属性ノード３と対応づけられている。同じと判断された同値基準データが細分化され、同値基準データの細分化された部分それぞれが属性ノードに対応づけられるのではない。同値基準データと属性ノードとの対応付けの重みは１つだけである。この対応づけの重みを取得する。この対応づけの重み２の値は１．０である（図５のＳ３）。属性ノード３について重みの合計を計算し、重みの合計が条件を満たすか判断する。重みの合計が１．０以上ならば属性ノードを選択するという条件があらかじめ定められているとする（図５のＳ４）。この場合、この条件を満たすので属性ノード３が選択される（図５のＳ５）。このように、一つの同値基準データだけで条件を満たしていてもよい。この場合、合計の処理を省略してもよい。なお、与えられたデータが同値基準データと同じでないと判断されると、その同値基準データと属性ノードとの重みを取得し合計する処理は行われない。重みの合計が条件を満たさない場合は、属性ノードは選択されない。同じと判断された場合だけ、その同値基準データと属性ノードとの重みを取得し、その属性ノードについて取得された重みだけを合計する。このとき、同値基準データと重みの積が合計されるのではない。重みだけを合計し、その合計が条件を満たすかどうかを判断する。同値基準データと重みの積の合計で、条件をみたすかどうかを判断しない。つまり、入力されたデータと属性ノードとは対応づけされない。入力されたデータと属性ノードとの間の重みは取得されない。入力データと属性ノードとの積を計算しない。
フローチャート図５に記述されていないが、属性ノード３が選択されると、属性ノード３に対応づけられた同値基準データのどれでも取得できる。このように、与えられたデータにより属性を選択し、その属性に対応づけられた他の同値基準データを取得できる。取得された他の同値基準データの画像データや識別データである言葉を表示装置に表示することで、与えられたデータに関連する情報を表示できる。取得された他の同値基準データが音データであればスピーカーからその音を出すこともできる。
物ノードを取得する場合も、同様の処理手順になる。属性ノード３に対応づけられた物ノード９が取得される。属性ノード３と物ノード９との対応づけの重み４の値が１．０である。選択された属性ノードのうち、物ノード９と対応づけられている属性ノードと物ノード９との対応づけの重み合計が１．０である。この重みの合計が、前述の条件を満たしているので物ノード９が選択される。このように、一つの属性だけで条件を満たしてもよい。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理は、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。重みの合計が条件を満たさない場合は、物ノードは選択されない。
物ノード９が選択されると、物ノード９に対応づけられた属性ノードのどれでも選択できる。このように、与えられたデータにより物ノードを選択することにより、物を認識する。認識された物に対応づけられた他の属性ノード選択し、その属性ノードに対応づけられた同値基準データを表示装置に表示することもできる。
なお、属性ノードあるいは属性を取得するとは、その属性ノードあるいは属性の属性識別子を取得することである。属性ノードあるいは属性を選択するとは、その属性ノードあるいは属性の属性識別子を選択することである。物ノードおよび物についても同様である。属性識別子および物識別子は、同値基準データと比較されない。属性識別子は、属性および属性ノードを一意に識別するだけである。物識別子は、物および物ノードを一意に識別するだけである。同値基準データは、同値基準データそのものであってもよいし、同値基準データへのポインタであってもよい。
【００３５】
さらに、重みの使い方の例を説明する。
属性ノード３に対応づけられる同値基準データである識別データ「花言葉」と属性３の関連性の強さを表わす重み（以下重みと略記する）は０．４である。「情熱」の重みは０．４である。「赤」の重みは０．４である。「ばら」の重みは１．０である。
識別データ「花言葉」、「赤」、「情熱」だけが与えられたとする。これらの３つの識別データと同じ同値基準データである識別データが、属性ノード３に対応づけられているので、３つの同値基準データの重みを合計する。０．４と０．４と０．４を合計すると１．２になる。この重みの合計値が、前述の条件を満たす場合だけ、対応付けられた属性ノード１３を選択する。合計値が１．２であり１以上なので、前述の条件を満たす。それで、属性ノード３を選択する。
識別データ「花言葉」、「赤」だけが与えられた場合、重みの合計値は、０．８なので条件を満たさない。そのため、属性ノード３を選択しない。
識別データ「ばら」だけが入力された場合、重みの合計は１である。前述の条件を満たすので、属性ノード３を選択する。属性ノード７に対応づけられた特徴データ５についても同様である。
このように重みを利用すると、識別データまたは特徴データを属性ノードに対応付けるだけで、論理式を記述しないで論理式を表現し論理演算が行える。図１の論理式は、次のようになる。
「ばら」ＯＲ（「花言葉」ＡＮＤ「赤」ＡＮＤ「情熱」）ＯＲ［ばらの画像データ］
言い換えると、各属性ノードについて条件を満たす同値基準データの組み合わせのうち、その同値基準データの組み合わせからどの同値基準データを除いても条件を満たさなくなる組み合わせを選び出す。極小の組み合わせを選び出す。その極小の同値基準データの組をＡＮＤで連結し、ＡＮＤで連結された極小の同値基準データの組みを、ＯＲで連結して論理式を生成する。もちろん、この論理式をブール代数で変形して別の論理式にすることもできる。このＡＮＤで連結された同値基準データ、たとえば「花言葉」と「赤」と「情熱」が選択されると、属性ノード３が選択できる。属性ノード３が選択されると、属性ノード３に対応づけられた同値基準データ全てを選択できる。前述の極小の同値基準データの組みの少なくとも一つが選択されると、対応づけられた属性ノードが選択できる。属性ノードが選択されるだけで、その属性ノードに対応づけられた全ての同値基準データを常に選択できる。属性ノードが選択されるだけで、その属性ノードに対応づけられた全ての同値基準データは常に真である。その属性ノードとその属性ノードに対応づけられた同値基準データの極小の組み合わせとは、同値である。
同値基準データである識別データ「赤」と属性ノード３との対応づけの重みを０．６に変更したとする。すると、「赤」と属性ノード３の重みと「情熱」と属性ノード３の重みを合計すると１．０になり、前述の条件を満たす。同様に、「赤」と「花言葉」でも重みの合計が１．０になり、前述の条件を満たす。そのため、図１の論理式は、次のように変わる。「ばら」ＯＲ  （「赤」ＡＮＤ「情花言葉」）ＯＲ（「赤」ＡＮＤ「情熱」）ＯＲ［ばらの画像データ]
重みを変えることによって表現している論理演算式を変えるだけでなく、個々の同値基準データが論理演算の結果に影響する度合いを、重みの変化によって変えることができる。ひとつの同値基準データ全体がひとつの論理変数であり、ひとつの同値基準データ全体がひとつの属性ノードに対応づけられている。同値基準データと属性ノードとの対応づけは一種類だけで、その対応づけに一種類の重みが対応づけられる。同値基準データと属性ノードとの対応づけが変わらなくても、重みを変更すると論理式が変わる。
従来の記号論理は、「赤」であれば０「赤」でなければ１というように、ふたつの値しかない２値論理である。図１の例では、「赤」であれば重みが０．４であったり、０．６であったりする。ある属性ノードについて重みを合計し、同値基準データを総合的に判断してその属性ノードを選択するかどうかを決定する。ニューラルネットワークのように重みと同値基準データとの積を合計するのではない。図１は、同値基準データを総合的に判断する論理式を意味し、同値基準データを総合的に判断する論理演算、検索、および推論を行う。同値基準データと属性ノードとの対応づけについて説明したが、属性ノードと物ノードとの対応付け及び物ノードと物ノードとの対応付けについても同様である。このように対応づけられた同値基準データ、属性ノード、及び物ノードは、物がどのような属性を持ち、その属性がどのような同値基準データを持つかという情報を蓄積した知識ベースになる。本願発明の論理演算システムは、この知識ベースに対して、論理演算、検索、及び推論を行う。
【００３６】
なお、重みは数値に限らない。アルファベットのような記号でもよい。しかし、数値であれば容易に合計できる。前述の条件は、「閾値以上」だけに限られない。あらかじめ定められた範囲に含まれるかどうかでもよいし、「閾値未満」、「閾値以下」などでもよい。これらに限定されない。
合計という言葉を使ったが、単に数値の加算を意味するのではない。重みを総合して条件を満たすかどうか判断する。あるいは、重みを合わせて条件を満たすかどうか判断する。重みをそのまま使わずに、重みを変換してもよい。たとえば、指数関数や対数関数で変換してもよい。識別データの重みは１．５倍してから加算してもよい。
重みを正の値に限定し、重みを掛け算して合計を求めてもよい。１より小さい重みがあると、重みを合計した結果は小さくなる。１より大きい重みがあると、重みを合計した結果は大きくなる。合計の方法はこれらに限定されない。
前述のように、同値基準データ同士の依存関係の有無に関係なく、重みを合計する。属性ノード同士の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。ベイジアンネットワークでは、依存関係がある事象同士についてだけ、それらの確率を合わせることができる。
前述のように、与えられたデータと同値基準データとを比較し、同じと判断した場合だけ、その同値基準データと属性ノードとの対応づけの重みが、その属性ノードについて合計される。ニューラルネットワークでは、与えられたデータと同値基準データとの比較を行わないで、入力データの値と重みとの積が合計される。
なお、複数の属性ノードが同時に選択されることもある。
【００３７】
対応づけられた属性ノードと物ノードとの間の関連性の強さを表わす重みを持ってもよい。図２は、図１から特徴データと識別データを省略し、新たな属性ノード１、１１を追加した図である。属性ノード３と物ノード９との関連性の強さを表わす重み４の値は、１．０である。属性ノード１と物ノード９との重み１２の値は０．５である。属性ノード１１と物ノード９との重み１３の値は０．５である。属性ノード７と物ノード９との重み８の値は１．０である。
たとえば、属性ノード１と１１が選択されるとする。物ノード９について、それらの重みの合計は、１．０になる。閾値が１だとすると、閾値以上という条件を満たす。その場合、対応づけられた物ノード９が選択される。属性ノード３が選択されると、属性ノード３と物ノード９との重み４の値は、１．０である。重みが閾値以上なので物ノード９が選択される。
このように、重みを利用すると、属性ノードと物ノードを対応付けるだけで、論理式を記述しないで論理演算が行える。上述の処理は、以下の論理式と同じ意味になる。
属性ノード３  ＯＲ  （属性ノード１０  ＡＮＤ  属性ノード１１）  ＯＲ  属性ノード７
識別データまたは特徴データと属性ノードとの対応づけで説明したのと同様に、属性ノードと物ノードの対応付けでも、２値論理より柔軟な論理演算が行える。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理の流れは、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。各物ノードについて条件を満たす属性ノードの組み合わせのうち、その属性ノードの組み合わせからどの属性ノードを除いても条件を満たさなくなる組み合わせを選び出す。条件を満たす極小の組み合わせを選び出す。その極小の属性ノードの組をＡＮＤで連結し、ＡＮＤで連結された極小の属性ノードの組みを、ＯＲで連結して論理式を生成する。前述の極小の属性ノードの組の少なくとも一つが選択されると、その組に対応づけられた物ノードが選択される。さらに、物ノードが選択されるだけで、その物ノードに対応づけられた全ての属性ノードを常に選択できる。物ノードが選択されるだけで、その物ノードに対応づけられた全ての属性ノードは常に真である。対応づけられた属性ノードの極小の組と物ノードとは、同値である。
なお、同時に複数の物ノードが選択されることもある。
【００３８】
図３は、物ノードだけを示した図である。属性ノード、識別データ、及び特徴データは省略している。図３のように、ある物ノードと別の物ノードとを対応づけることができる。対応づけによってある物ノードと別の物ノードの間の関連性を表わすことができる。対応づけられたある物ノードと別の物ノード間の関連性の強さを表わす重みを持ってもよい。
同値基準データである識別データまたは特徴データが属性ノードと対応づけられている場合のように、ある物ノードが他の物ノードと対応づけられている場合、重みを総合的に判断して、その物ノードを選択するかどうかを判断できる。
物ノード９と物ノード１４が選択されたとする。物ノード９と物ノード１５との重みは、０．９である。物ノード１４と物ノード１５との重みは、０．７である。ふたつの重みを合計すると、１．６になる。物ノード１５について、重みの合計が前述の条件を満たすので、物ノード１５を選択する。重みを合計し、条件を満たすかどうかを判断する処理の流れは、同値基準データと属性ノードの場合と同様である。
物ノード１５と９との間の重み１６の値は、０．９である。物ノード１５と１４との間の重み１７の値は、０．７である。たとえば重みの値が最も大きい物ノードを選択する条件の場合、物ノード１５から物ノード９を選択することになる。
物ノードに対応づけられた属性ノードを取得する場合も、同様に重みを用いることができる。属性ノードに対応付けられた同値基準データである識別データまたは特徴データを取得する場合も、同様に重みを用いることができる。
なお、重みの設定をしない場合、既定の値を自動的に設定してもよい。判断条件を満たす値を自動的に設定するようにしてもよい。重みが設定されていない場合、規定値が設定されていると見なしてもよい。条件を満たす値を規定値としてもよい。このようにすると、重みを設定しない場合は必ず条件を満たす。
【００３９】
図６は、本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造を示す図である。
全ての属性ノードは、同値基準データを「持つ」という同じ関係を表わしている。属性ノードによって異なる関係を表わさない。属性ノードが表す関係は、その属性ノードに対応づけられた同値基準データおよび属性ノードとは無関係である。全ての属性ノードは同じ関係を表すため、属性ノードが表す関係で同値基準データを区別しない。前記属性ノードの属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは、一つの前記属性識別子について、１種類だけである。
なお、物ノード及び属性ノードは、概念上のノードである。１つの物ノードに対応づけられる数に上限があり、その上限を超えて対応づけをする場合、物理的には、複数の物ノードが同じ物識別子を持ち、概念上の物ノードの対応づけを前記複数の物理的な物ノードで表す場合がある。この場合も、概念上、一つの物ノードとみなす。属性ノードについても同様である。
全ての物ノードは、「持つ」という同じ関係を表わしている。物ノードが表す関係は、その物ノードに対応づけられた属性ノードおよび同値基準データとは無関係である。全ての物ノードは同じ関係を表すため、物ノードが表す関係でその物ノードに対応づけられた属性ノード及び同値基準データを区別しない。物ノードと属性ノードとの対応づけは、一種類だけである。属性ノードと同値基準データとの対応づけは、１種類だけである。つまり、物識別子と属性識別子との対応づけは１種類だけであり、属性識別子と同値基準データとの対応づけは一種類だけである。
同値基準データは、１つの属性ノードを介して物ノードに対応づけられている。そして、物ノード同士が直接対応づけられ、対応づけられた物と物の関係を表す。属性ノードは、概念あるいは意味の単位になる。属性ノードに対応づけられた同値基準データである特徴データが、意味または概念の実体である。または、属性ノードに対応づけられた同値基準データである識別データが、意味または概念を指し示す言葉になる。そして、属性ノードが物ノードに対応づけることによって、物ノードが持つ意味または概念が定まる。
１つの属性ノードに対応づけられる同値基準データ同士は、依存関係を持たなくてよい。同値基準データ同士の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。１つの物ノードに対応づけられる属性ノード同士は、依存関係がなくてもよい。属性ノード間の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。
１つの物ノードとその物ノードに対応づけられた属性ノードについて、前述の条件を満たす属性ノードの組が選択されるだけで、対応づけられた物ノードを選択できる。かつ、物ノードが選択されるだけで、対応づけられた属性ノードのどれでも無条件に選択できる。  双方向の対応づけである。必ず双方向に選択できる。１つの方向に選択できれば、必ず逆方向にも選択できる。
ある物ノードについて、属性ノードの重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その物ノードを選択できる。物ノードが選択されるだけで、常にその物ノードとその物ノードに対応づけられた全ての属性ノードが選択できる。
１つの重みだけで前述の条件を満たす場合、重みを合計する処理、及びその合計が条件を満たすかどうかを判断処理は不要になる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、論理演算システムに利用されるだけでなく、論理演算を行う演算システム、本願発明の論理演算を使って検索を行う検索システム、本願発明の論理演算を使って推論を行う推論システム、本願発明の論理演算方法を使って論理演算を使って検索または推論を行う知識ベースシステムにも利用される。
０．１のようなアナログの値を重みに使うことにより、アナログ値に基づいた論理演算が容易に実現できる。重みを変更することにより、論理演算の結果を柔軟に変えることができる。これらは、従来技術の２値論理では容易に実現できない。
「花言葉」、「赤」、「情熱」という３つの言葉を与えると、ばらの花の画像や「ばら」という言葉を表示装置に表示できる。このように、本願技術により、いくつかの言葉を与えると、与えられたいくつかの言葉と関連のある情報を表示する検索システムを構築できる。また、花の画像データを与えると、その花の名前が表示される検索システムを構築できる。連想する検索システムを作ることができる。
本願技術により、同値基準データとして識別データを含まない検索システムも構築可能である。たとえば、画像データを与えると、その画像に関連する関連する別の画像を表示することができる。音声データを与えると、その音声データに関連する関連する音を発する、あるいは、映像を表示することができる。
単に、検索機能を持った情報システムとして実施するだけでなく、電子辞書、電子百科事典の機能を持つ電子機器としても実施できる。本願技術の検索システムを持つ人工知能システムとしても実施できる。この人工知能システムは、診断支援システム、言葉、音、画像を認識する認識システムとして利用できる。
つまり、選択された同値基準データについて、その重みを合計して総合的に論理演算する。その論理演算の結果によって、属性ノードを取得する。さらに、取得された属性ノードに対応づけられた物ノードを取得する。
本願技術の検索システムは、同じであるかどうかを判断する条件として、特徴データまたは識別データが同値基準データとして格納されていると、考えることができる。その判断条件である特徴データまたは識別データが、属性ノードに対応付けられている。さらに、その属性ノードが物ノードに対応づけられている。
識別データまたは特徴データが与えられると、それらと同じと判断される同値基準データがあるかどうかを調べる。同じと判断された同値基準データがあると、同じと判断された同値基準データと対応づけられた属性ノードが取得される。このとき、前述の重みの合計による判断を行ってもよい。さらに、取得された属性ノードに対応づけられた物ノードを取得する。このときも前述の重みの合計による判断を行ってもよい。
【００４１】
本願技術の一実施例の検索システムは、識別データまたは特徴データを属性ノードに対応づけることによって、属性ノードを類型化している。さらに、その属性によって、物ノードを類型化している。本願技術の検索システムは、識別データまたは特徴データによって、属性ノード及び物ノードを類型化した情報を保持している。本願技術の検索システムは、識別データまたは特徴データが与えられると、与えられた識別データまたは特徴データの組が、どの類型の属性ノードに相当するかを判断する。次に、与えられた識別データまたは特徴データの組よって類型化された属性の組が、どの類型の物ノードに相当するかを判断する。
物は、物の性質である属性を持つ。属性は、属性と言葉を対応づける識別データと、属性の実体である特徴データを持ち、それらによって特徴づけられる。本願技術の一実施例の検索システム内で、物ノードは物を意味し、属性ノードは属性を意味する。このように考えると、この一連の処理は、識別データまたは特徴データによってあらかじめ類型化された属性や物を、与えられた識別データまたは与えられた特徴データによって認識することになる。
【００４２】
本願技術の構成要素の一部または全部を、ネットワークを介して接続した検索システムとしても利用できる。たとえば、入出力装置を備えたコンピュータ端末で識別データまたは特徴データを入力し、検索結果を出力するコンピュータ端末を、インターネットなどのネットワークを介して接続する情報システムとしても利用できる。カメラ、マイク、またはセンサなどのデータを入力するコンピュータ端末を、インターネットなどのネットワークを介して接続する情報システムとしても利用できる。  
なお、有線ネットワーク・無線ネットワークがネットワークの例であるがこれらに限定されない。
本願技術は、論理演算方法、論理演算方法のステップを実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発メモリ、フロッピィディスクなど磁気記憶媒体、ＭＯなどの光磁気記憶媒体などの記録媒体及びハードディスク装置などの記憶装置、コンピュータプログラムを、ネットワークを介して受け取り実行するコンピュータシステムとしても実施できる。また、本願技術の論理演算方法の一部または全部を実施する集積回路として実施できる。本願技術の構成要素の一部または全部実施する集積回路をプリント基板に実装した検索システムとしても実施できる。
本願技術は、電子辞書、診断支援システム、認識システムとしても利用可能である。
症状を言葉で入力すると、症状が識別データとして与えられ、その識別データに対応づけられた属性ノードが取得され、されにその属性ノードに対応づけられた物ノードが取得される。その物ノードに対応づけられた別の属性ノードに対応づけられた病名や他の症状が表示装置に表示する。典型的な症状の画像データを表示してもよい。このようにして診断を支援する。認識システムでも同じ手順で処理が行われる。
ここに説明された内容は、例示であってこれらに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００４３】
１  識別データ
２  対応付けの強さを表わす重み
３  属性ノード
４  対応付けの強さを表わす重み
５  特徴データ
６  対応付けの強さを表わす重み
７  属性ノード
８  対応付けの強さを表わす重み
９  物ノード
１０、１１  属性ノード
１２、１３  対応付けの強さを表わす重み
１４、１５  物ノード
１６，１７  対応付けの強さを表わす重み
２０  コンピュータ
２１  ネットワーク
２２  ＣＰＵ
２３  ＲＯＭ
２４  ＲＡＭ
２５  ハードディスク
２６  通信装置
２７  バス
２８  表示装置
２９  キーボード
３０  マウス
３１  カメラ
３２  マイク
３３  センサ
３４  ＣＤ−ＲＯＭ装置
３５  ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
2012185828.tif 000003
【図２】
2012185828.tif 000004
【図３】
2012185828.tif 000005
【図４】
2012185828.tif 000006
【図５】
2012185828.tif 000007
【図６】
2012185828.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成24年4月5日(2012.4.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
論理演算システムであって、
記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、
前記記憶部は、属性を含み、
前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、
前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、
前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、属性を識別するそれ自体で意味を持たない記号で構成され、
前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、
前記特徴データは、対応する属性の実体であり、
前記識別データ対応する属性を識別するためのデータであり、
前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記属性識別子について取得された重みを合計すると、合計された重みを判断する条件があらかじめ定められ、前記合計が前記あらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する
論理演算システム。
【請求項２】
論理演算システムであって、
前記識別データは、テキストデータを含む
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項３】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、物を一意に識別する物識別子を含み、前記物が持つ少なくとも一つの属性であって、当該物識別子と対応づけられた属性を含み、前記物識別子と前記属性の属性識別子との対応づけは一種類であり、
前記物識別子は、物を表す言葉ではなく、かつ、物を識別するそれ自体では意味を持たない記号で構成される
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項４】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記属性識別子と前記物識別子との対応づけに対応づけられた前記重みは、対応づけられた前記属性識別子と前記物識別子との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、属性識別子が選択されると、前記属性識別子と対応づけられた物識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記物識別子について取得された重みを合計し、前記物識別子について取得された重みを合計すると、前記合計が前記あらかじめ定められた条件を満たす場合、前記物識別子を選択する
請求項３に記載の論理演算システム。
【請求項５】
論理演算システムであって、
１つの物識別子と他の物識別子とが対応づけられ、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子に対応づけられた後者の物識別子を選択する
請求項３に記載の論理演算システム。
【請求項６】
論理演算システムであって、
さらに前記記憶部は、対応づけられた１つの物識別子と他の物識別子との間の関連性の程度を表す重みを含み、
前記演算部は、前者の物識別子が選択されると、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得し、前者の物識別子と対応づけられた後者の物識別子との間の重みを取得すると、後者の物識別子について取得された重みを合計し、後者の物識別子について取得された重みを合計すると、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、後者の物識別子を選択する
請求項５に記載の論理演算システム。
【請求項７】
論理演算システムであって、
前記演算部は重みを変更する
請求項１に記載の論理演算システム。
【請求項８】
論理演算方法であって、
請求項１に記載の記憶部が備えるデータに対して、少なくとも請求項１〜７のいずれか１項に記載の演算部による処理を行うステップを含む
論理演算方法。
【請求項９】
請求項８に記載の論理演算方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１に記載の記憶部に含まれるデータと、
請求項９に記載のプログラムと
が記録された記録媒体。
【請求項１２】
演算部を備える集積回路で、
前記集積回路の演算部が、少なくとも請求項１〜７のいずれか１項に記載の演算部による処理を実行する
集積回路。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
論理演算システムであって、
記憶部と前記記憶部に記憶されたデータに対する演算を行う演算部とを備え、
前記記憶部は、属性を含み、
前記属性には、当該属性を一意に識別する属性識別子が対応づけられ、
前記属性識別子には、当該属性を表す少なくとも一つのデータである同値基準データが対応づけられ、前記属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは一種類であり、
前記属性識別子は、属性を表す言葉ではなく、かつ、それ自体で意味を持たない記号で構成され、
前記同値基準データは、特徴データまたは識別データであり、
前記特徴データは、対応する属性の実体であり、
前記識別データは、対応する属性を識別するためのデータであり
前記属性は、前記同値基準データと前記属性識別子との対応づけに対応づけられた重みを含み、前記重みは、対応づけられた前記同値基準データと前記属性識別子の前記属性との間の関連性の程度を表し、
前記演算部は、データが与えられると、前記与えられたデータが同値規準データと同じであるかどうかを判断し、同じであると判断されると、同じであると判断された前記同値基準データと対応づけられた属性識別子との間の重みを取得し、前記重みが取得されると、前記属性識別子について取得された重みを合計し、前記属性識別子について取得された重みを合計すると、前記合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、前記属性識別子を選択する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
図６は、本発明の一実施例に係わる論理演算システムのデータ構造を示す図である。
全ての属性ノードは、同値基準データを「持つ」という同じ関係を表わしている。属性ノードによって異なる関係を表わさない。属性ノードが表す関係は、その属性ノードに対応づけられた同値基準データおよび属性ノードとは無関係である。全ての属性ノードは同じ関係を表すため、属性ノードが表す関係で同値基準データを区別しない。前記属性ノードの属性識別子と前記同値基準データとの対応づけは、一つの前記属性識別子について、１種類だけである。
なお、物ノード及び属性ノードは、概念上のノードである。１つの物ノードに対応づけられる数に上限があり、その上限を超えて対応づけをする場合、物理的には、複数の物ノードが同じ物識別子を持ち、概念上の物ノードの対応づけを前記複数の物理的な物ノードで表す場合がある。この場合も、概念上、一つの物ノードとみなす。属性ノードについても同様である。
全ての物ノードは、「持つ」という同じ関係を表わしている。物ノードが表す関係は、その物ノードに対応づけられた属性ノードおよび同値基準データとは無関係である。全ての物ノードは同じ関係を表すため、物ノードが表す関係でその物ノードに対応づけられた属性ノード及び同値基準データを区別しない。物ノードと属性ノードとの対応づけは、一種類だけである。属性ノードと同値基準データとの対応づけは、１種類だけである。つまり、物識別子と属性識別子との対応づけは１種類だけであり、属性識別子と同値基準データとの対応づけは一種類だけである。
同値基準データは、１つの属性ノードを介して物ノードに対応づけられている。そして、物ノード同士が直接対応づけられ、対応づけられた物と物の関係を表す。属性ノードは、概念あるいは意味の単位になる。属性ノードに対応づけられた同値基準データである特徴データが、意味または概念の実体である。または、属性ノードに対応づけられた同値基準データである識別データが、意味または概念を指し示す言葉になる。そして、属性ノードが物ノードに対応づけることによって、物ノードが持つ意味または概念が定まる。
１つの属性ノードに対応づけられる同値基準データ同士は、依存関係を持たなくてよい。同値基準データ同士の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。１つの物ノードに対応づけられる属性ノード同士は、依存関係がなくてもよい。属性ノード間の依存関係の有無に関係なく重みを合計する。
１つの物ノードとその物ノードに対応づけられた属性ノードについて、前述の条件を満たす属性ノードの組が選択されるだけで、対応づけられた物ノードを選択できる。かつ、物ノードが選択されるだけで、対応づけられた属性ノードのどれでも無条件に選択できる。  双方向の対応づけである。必ず双方向に選択できる。１つの方向に選択できれば、必ず逆方向にも選択できる。
ある物ノードについて、属性ノードの重みの合計があらかじめ定められた条件を満たす場合、その物ノードを選択できる。物ノードが選択されるだけで、常にその物ノードとその物ノードに対応づけられた全ての属性ノードが選択できる。
１つの重みだけで前述の条件を満たす場合、重みを合計する処理、及びその合計が条件を満たすかどうかを判断処理は不要になる。