(57)【要約】  観測情報Ｄ１と知識情報Ｄ２とを用いて生成した候補仮説Ｄ３それぞれに対して、観測情報Ｄ１に対する事後確率値を算出する、事後確率算出部２と、候補仮説それぞれに対して、知識情報を適用した帰結として観測情報Ｄ１を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出部３と、候補仮説それぞれに対して、知識情報Ｄ２が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出部４と、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、候補仮説の中から観測情報Ｄ１に対する最良の説明となる解仮説Ｄ４を決定する、解仮説決定部５と、を有する仮説推論装置１である。
2020044414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出手段と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出手段と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出手段と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定手段と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項２】
請求項１に記載の仮説推論装置であって
前記解仮説決定手段は、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項３】
請求項１から２のいずれかに記載の仮説推論装置であって
出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、出力情報生成手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項４】
請求項３に記載の仮説推論装置であって
前記出力情報生成手段は、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項５】
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項６】
請求項５に記載の仮説推論方法であって
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論方法。
【請求項７】
請求項５から６のいずれかに記載の仮説推論方法であって
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項８】
請求項７に記載の仮説推論方法であって
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする仮説推論方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させる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であって、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする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９から１０のいずれか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であって、
前記コンピュータに、
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を実行させる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１２】
請求項１１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であって、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、仮説推論を実行する仮説推論装置、仮説推論方法に関し、更には、これらを実現するため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に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来における、仮説推論処理によれば、まず、クエリ論理式と背景知識とを用いて、候補仮説の集合を生成する。クエリ論理式は、一階述語論理リテラルの連言である。一階述語論理リテラルとは、一階述語論理における原子論理式か、あるいはその否定である。背景知識は、推論ルールの集合である。推論ルールは、含意型の論理式である。【０００３】
次に、そのような仮説推論処理においては、生成した集合の候補仮説それぞれに対して評価をする。そして、候補仮説に対する評価に基づいて、候補仮説の集合から、クエリ論理式に対する説明として、最も適切な候補仮説（解仮説）を選択する。【０００４】
また、仮説推論処理のうち確率的仮説推論においては、背景知識に含まれる推論ルールそれぞれには「どのくらいの確率でその推論ルールが後ろ向きに成り立つか」を表すパラメータが与えられる。候補仮説の評価においては、クエリ論理式に対する候補仮説の事後確率を評価値として算出する。【０００５】
なお、関連する技術として、非特許文献１には確率的仮説推論が開示されている。非特許文献１によれば、Cost-based Probabilistic Abductionを用いた確率的仮説推論の枠組みが提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Eugene Charniak , Solomon E. Shimony, “Probabilistic Semantics for Cost-Based Abduction” Brown University, Providence, RI, 1990.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述したような確率的仮説推論においては、不確実な推論ルールを扱うことができる枠組みが存在しない。ここで、不確実な推論ルールとは、例えば「鳥ならば飛ぶ」などの確実に成立しない推論ルールを指す。【０００８】
すなわち、従来においては、すべての推論ルールは公理（必ず成り立つ）であるという前提があるため、不確実な推論ルールが背景知識に含まれる場合、仮説の評価が正しくできない。【０００９】
本発明の目的の一例は、不確実な推論ルールを扱うことができる仮説推論装置、仮説推論方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論装置は、
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出部と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定部と、
を有することを特徴とする。【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論方法は、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における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は、
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように本発明によれば、不確実な推論ルールを扱うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、仮説推論装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、仮説推論装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、候補仮説生成部の一例を示す図である。
【図４】図４は、仮説推論装置の動作の一例を示す図である。
【図５】図５は、クエリ論理式、背景知識の一例を示す図である。
【図６】図６は、候補仮説の一例を示す図である。
【図７】図７は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、仮説推論装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図８を参照しながら説明する。
【００１６】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における仮説推論装置１の構成について説明する。図１は、仮説推論装置の一例を示す図である。
【００１７】
図１に示す仮説推論装置１は、不確実な推論ルールを扱うことができる装置である。図１に示すように、仮説推論装置１は、事後確率算出部２と、演繹確率算出部３と、無矛盾確率算出部４と、解仮説決定部５とを有する。
【００１８】
このうち、事後確率算出部２は、観測情報（クエリ論理式）と知識情報（背景知識）とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、観測情報に対する事後確率値を算出する。演繹確率算出部３は、候補仮説それぞれに対して、知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する。無矛盾確率算出部４は、候補仮説それぞれに対して、知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する。
【００１９】
解仮説決定部５は、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、候補仮説の中から観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する。
【００２０】
このように、本実施の形態においては、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とに基づいて、候補仮説の中から解仮説を決定するので、不確実な推論ルールを扱うことができる。
【００２１】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における仮説推論装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、仮説推論装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００２２】
図２に示すように、本実施の形態における仮説推論装置１は、事後確率算出部２、演繹確率算出部３、無矛盾確率算出部４、解仮説決定部５に加えて、候補仮説生成部６、出力情報生成部７を有する。また、仮説推論装置１を有するシステムは、出力装置８、記憶装置２０を有する。記憶装置２０は、仮説推論装置１の内部に設けてもよいし、外部に設けてもよい。
【００２３】
候補仮説生成部６は、クエリ論理式Ｄ１と、記憶装置２０に記憶されている背景知識Ｄ２とを取得し、候補仮説を生成する処理により、複数の候補仮説を有する候補仮説集合Ｄ３を生成する。また、候補仮説生成部６は、図３に示すように、推論ルール検索部３１、適用判定部３２、推論ルール適用部３３を有する。図３は、候補仮説生成部の一例を示す図である。
【００２４】
クエリ論理式Ｄ１は、一階述語論理リテラルの連言である。一階述語論理リテラルは、一階述語論理における原子論理式か、あるいはその否定である。
【００２５】
背景知識Ｄ２は、推論ルールの集合である。推論ルールは、含意型の論理式であって、式（１）に示す形式の論理式で表現される。
【００２６】
【数１】
2020044414.tif 000003
【００２７】
なお、推論ルールの前件に含まれる変数は、すべて全称限量されているものとし、推論ルールの後件のみに含まれる変数は、すべて存在限量されているものとする。以降、限量子が省略されている場合においても、そのような前提に基づいて変数それぞれは限量されているものとする。
【００２８】
また、前件が空、すなわち式（１）においてＮ＝０の場合も許容することとし、そのようなルールをファクトと呼び、無条件に後件が成り立つことを表す。以降、ファクトについては前件及び含意記号を省略するものとし、単に式（２）の形式の論理式で表現する。
【００２９】
【数２】
2020044414.tif 000004
【００３０】
また、後件が偽であるような推論ルールも許容する。更に、推論ルールそれぞれには、事後確率算出部２、演繹確率算出部３、無矛盾確率算出部４において確率計算に必要なパラメータが付与される。どのようなパラメータが付与されるかは、事後確率算出部２、演繹確率算出部３、無矛盾確率算出部４においてどのようなモデルを採用するかに依存する。例えば、具体的には、推論ルールには、そのルールが後ろ向きに成り立つ確率値（式（３）を参照）と、そのルールが前向きに成り立つ確率値（式（４）を参照）とが与えられる。
【００３１】
【数３】
2020044414.tif 000005
【００３２】
【数４】
2020044414.tif 000006
【００３３】
ただし、ファクト、後件が偽の推論ルールについては、後ろ向き推論に用いられることは無いため、後ろ向きに成り立つ確率は不要である。
【００３４】
候補仮説集合Ｄ３は、候補仮説生成部６によって出力される、候補仮説の集合である。候補仮説は、一階述語論理リテラルをノードとした有向非循環ハイパーグラフであり、ハイパーノード間を繋ぐエッジは「どのリテラルが、どのリテラルを、どの推論ルールを用いて説明しているか」という関係を表現する。エッジを向きに沿って辿ったときの終端ノードは、クエリ論理式Ｄ１に含まれる一階述語論理リテラルのいずれかに一致する。また、説明されていないノード、すなわちどのエッジの終点にも含まれないノードに対応する一階述語論理リテラルをそれぞれ要素仮説論理式と呼ぶ。
【００３５】
推論ルール検索部３１は、現在の候補仮説集合Ｄ３に対して、後ろ向きに適用可能な推論ルールを検索する処理である。具体的には、推論ルール検索部３１は、推論ルールの後件に含まれる一階述語論理リテラルについて、候補仮説に含まれる一階述語論理リテラルの連言と等価になるような変数代入の仕方が存在する推論ルールを検索する。例えば、候補仮説ｑ（Ａ）に対しては、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｑ（ｘ）は、後ろ向きに適用可能であり、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｒ（ｘ）は後ろ向きに適用可能でない。
【００３６】
適用判定部３２は、候補仮説を生成する処理の終了判定を行う。具体的には、適用判定部３２は、現在の候補仮説集合に対して、新たに適用できる推論ルールが存在しない場合には、候補仮説生成部の処理を終了し、その時点までに生成した候補仮説を出力する。
【００３７】
推論ルール適用部３３は、推論ルール検索部３１で検索された推論ルールを候補仮説集合Ｄ３に適用し、新たな候補仮説を生成する処理である。具体的には、推論ルール適用部３３は、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｑ（ｘ）を候補仮説ｑ（Ａ）に適用し、新たな候補仮説ｑ（Ａ）∧ｐ（Ａ）を生成する。
【００３８】
なお、候補仮説生成部６は、図３に示した処理により候補仮説集合Ｄ３を生成してもよいし、その他の方法を用いて候補仮説集合Ｄ３を生成してもよい。
【００３９】
事後確率算出部２は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、クエリ論理式Ｄ１に対する事後確率値（式（５）を参照）を算出する。具体的には、事後確率算出部２は、推論ルールの成立確率はそれぞれ独立であるとして、クエリ論理式Ｄ１から要素仮説論理式を後ろ向きに導く過程で用いられた推論ルールが、後ろ向きに成り立つ同時確率を算出する。
【００４０】
【数５】
2020044414.tif 000007
【００４１】
演繹確率算出部３は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２を適用した帰結としてクエリ論理式Ｄ１を導出できる演繹確率値（式（６）を参照）を算出する。具体的には、演繹確率算出部３は、推論ルールそれぞれの成立確率がそれぞれ独立であるとして、候補仮説それぞれにおいて用いられている推論ルールが前向きに成り立つ同時確率を算出する。
【００４２】
【数６】
2020044414.tif 000008
【００４３】
無矛盾確率算出部４は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２との間に矛盾が生じない無矛盾確率値（式（７）を参照）を算出する。具体的には、無矛盾確率算出部４は、各ルールの成立確率はそれぞれ独立であるとして、候補仮説それぞれと矛盾している推論ルールを列挙し、それらのルールが前向きに成り立たない同時確率を算出する。
【００４４】
【数７】
2020044414.tif 000009
【００４５】
解仮説決定部５は、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを算出した候補仮説集合Ｄ３から、候補仮説がクエリ論理式Ｄ１の説明として成立する確率、すなわち上述した三つの確率の同時確率が最大となるような候補仮説を決定する。具体的には、解仮説決定部５は、候補仮説集合Ｄ３に含まれる候補仮説のうち、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを乗算して評価値（式（８）を参照）を算出し、評価値が最大となる候補仮説を解仮説Ｄ４とする。従って、解仮説Ｄ４は、候補仮説集合Ｄ３に含まれる候補仮説のうち、クエリ論理式の説明として成立する確率が最大となるような候補仮説である。
【００４６】
【数８】
2020044414.tif 000010
【００４７】
なお、解仮説決定部５は、従来の方式と同様に、整数線形計画問題、重み付き充足可能性問題など、何らかの組み合わせ最適化問題として定式化して、対応したソルバで最適解を検索することにより、解仮説を得てもよい。
【００４８】
出力情報生成部７は、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを取得し、出力装置８へ出力する、候補仮説に対して、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する。又は、出力情報生成部７は、クエリ論理式Ｄ１と、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値と、解仮説Ｄ４とを用いて、出力装置８に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する。更に、出力情報生成部７は、出力情報と証明木情報の両方を生成してもよい。その後、出力情報生成部７は、生成した出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方を出力装置８へ送信する。
【００４９】
出力装置８は、出力情報生成部７から出力可能な形式に変換された出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方を受信し、出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方に基づいて生成した画像及び音声などを出力する。出力装置８は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置、更にはスピーカなどの音声出力装置などを有している。なお、出力装置８は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
【００５０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における仮説推論装置１の動作について図４、図５、図６、図７を用いて説明する。図４は、仮説推論装置の動作の一例を示す図である。図５は、クエリ論理式、背景知識の一例を示す図である。図６は、候補仮説の一例を示す図である。図７は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。また、以下の説明においては、適宜図２から図７を参酌する。以下の説明においては、適宜図２から図７を参酌する。また、本実施の形態では、仮説推論装置１を動作させることによって、仮説推論方法が実施される。よって、本実施の形態における仮説推論方法の説明は、以下の仮説推論装置１の動作説明に代える。
【００５１】
図４に示すように、最初に、候補仮説生成部６は、クエリ論理式Ｄ１と背景知識Ｄ２とを取得し、複数の候補仮説を有する候補仮説集合Ｄ３を生成する（ステップＡ１）。
【００５２】
続いて、事後確率算出部２は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、クエリ論理式Ｄ１に対する事後確率値（式（５）を参照）を算出する（ステップＡ２）。演繹確率算出部３は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２を適用した帰結としてクエリ論理式を導出できる演繹確率値（式（６）を参照）を算出する（ステップＡ３）。無矛盾確率算出部４は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２との間に矛盾が生じない無矛盾確率値（式（７）を参照）を算出する（ステップＡ４）。なお、ステップＡ２、Ａ３、Ａ４の処理の順序は特に規定しない。また、ステップＡ２、Ａ３、Ａ４の処理は、同時に実行してもよい。
【００５３】
続いて、解仮説決定部５は、候補仮説集合Ｄ３に含まれる候補仮説のうち、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを乗算して評価値（式（８）を参照）を算出し、評価値が最大となる候補仮説を解仮説Ｄ４とする（ステップＡ５）。
【００５４】
続いて、出力情報生成部７は、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを取得し、出力装置８へ出力する、候補仮説に対して、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する（ステップＡ６）。又は、出力情報生成部７は、クエリ論理式Ｄ１と、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値と、解仮説Ｄ４とを用いて、出力装置８に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する。更に、出力情報生成部７は、出力情報と証明木情報との両方を生成してもよい。
【００５５】
出力装置８は、出力情報生成部７から出力可能な形式に変換された出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方を受信し、出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方に基づいて生成した画像及び音声などを出力する（ステップＡ７）。
【００５６】
次に、仮説推論装置１の動作について更に具体的に説明をする。
クエリ論理式Ｄ１は、「長い鼻を持った動物が飛んでいる」という目的状態を論理表現した連言とする。図５に示すクエリ論理式Ｄ１を参照。
【００５７】
背景知識Ｄ２は、「長い鼻を持った動物が飛んでいる」という観測情報を表現した論理式をクエリ論理式Ｄ１として、「ｘが象ならｘは動物である」「ｘが象ならｘは長い鼻を持っている」「ｘがダンボならｘは象である」「ｘがダンボならｘは飛ぶ」「ｘが象であり、かつｘが飛ぶことは無い」という知識を論理表現で表した推論ルールを与える。図５に示す背景知識Ｄ２を参照。
【００５８】
また、背景知識Ｄ２の推論ルールそれぞれの前件及び後件に付与された実数値は、それぞれその推論ルールが後ろ向き及び前向きに成り立つ確率値を表す。例えば、図５の背景知識Ｄ２の一行目の場合、「ａｎｉｍａｌ（ｘ）０．１」は、「ａｎｉｍａｌ（ｘ）」が成り立つなら、確率値０．１で「ｅｌｅｐｈａｎｔ（ｘ）」が成り立つことを表している。
【００５９】
ステップＡ１において、候補仮説生成部６は、クエリ論理式Ｄ１と背景知識Ｄ２から、候補仮説集合Ｄ３を生成する。なお、候補仮説集合Ｄ３の初期状態は、クエリ論理式Ｄ１のみからなる候補仮説だけを含む。
【００６０】
具体的には、ステップＡ１において、まず、候補仮説生成部６の推論ルール検索部３１は、候補仮説集合Ｄ３に対して後ろ向きに適用可能な推論ルールを背景知識Ｄ２から検索する。例えば、推論ルール「ｅｌｅｐｈａｎｔ（ｘ）⇒ａｎｉｍａｌ（ｘ）」に対しては、「ｘ＝Ａ」を代入することで、推論ルールの後件と候補仮説の一部が一致するので、この推論ルールは後ろ向きに適用可能なものとして選択する。
【００６１】
続いて、ステップＡ１において、推論ルール検索部３１で選択された推論ルールは、推論ルール適用部３３において、候補仮説集合に対して後ろ向きに適用される。例えば、推論ルール「ｅｌｅｐｈａｎｔ（ｘ）⇒ａｎｉｍａｌ（ｘ）」を、上述した候補仮説集合Ｄ３の初期状態に適用すると、新たな候補仮説「ａｎｉｍａｌ（Ａ）∧ｈａｖｅ_ｌｏｎｇ_ｎｏｓｅ（Ａ）∧ｆｌｙ（Ａ）∧ｅｌｅｐｈａｎｔ（Ａ）」が候補仮説集合に追加される。
【００６２】
候補仮説集合Ｄ３は、最終的に、推論ルールそれぞれの適用是非の組み合わせに応じた個数の候補仮説から構成される。例えば、すべての推論ルールを適用した場合、図６に示すような候補仮説となる。また、推論ルールを適用しなかった場合、候補仮説はクエリ論理式のみからなる。
【００６３】
次に、ステップＡ２において、事後確率算出部２は、候補仮説集合Ｄ３を取得し、候補仮説それぞれについて、クエリ論理式Ｄ１に対する事後確率値を算出する。具体的には、ステップＡ２において、事後確率算出部２は、候補仮説に含まれる要素仮説論理式が、クエリ論理式から導かれる同時確率を算出する。
【００６４】
例えば、図６に示す候補仮説においては、要素仮説論理式は「ｄｕｍｂｏ（Ａ）」一つなので、求めたい確率値は、「ｄｕｍｂｏ（Ａ）」のクエリ論理式に対する事後確率値となる。このとき、クエリ論理式から「ｄｕｍｂｏ（Ａ）」を導く道筋は複数考えられるが、その中で最も確率値が高いものを採用する。
【００６５】
図６の例では、クエリ論理式のうち「ｆｌｙ（Ａ）」を根拠として、「ｄｕｍｂｏ（Ａ）」を仮説するものとすれば、事後確率値は、「ｆｌｙ（Ａ）」から「ｄｕｍｂｏ（Ａ）」を導ける確率なので、当該推論ルールの後ろ向き確率値より０．１となる。
【００６６】
次に、ステップＡ３において、演繹確率算出部３は、候補仮説集合Ｄ３を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２を適用することでクエリ論理式Ｄ１を帰結として導ける確率値を算出する。具体的には、演繹確率算出部３は、候補仮説で使われているすべての推論ルールが前向きに成り立つ同時確率を算出する。
【００６７】
例えば、図６に示す候補仮説において使われる推論ルールは、四つの実線矢印に対応する。この候補仮説がクエリ論理式Ｄ１を帰結として導ける確率値は、これら四つの推論ルールが前向きに成り立つ同時確率として算出される。式（９）を参照。
１．０×１．０×０．９×０．９＝０．８１      （９）
【００６８】
次に、ステップＡ４において、無矛盾確率算出部４は、候補仮説集合Ｄ３を取得し、候補仮説それぞれについて、背景知識Ｄ２との間に矛盾が存在しない確率値を算出する。具体的には、無矛盾確率算出部４は、候補仮説と矛盾しているすべての推論ルールが前向きに成り立たない同時確率を算出する。
【００６９】
例えば、図６に示す候補仮説において、候補仮説と矛盾する推論ルールは、破線矢印に対応する。候補仮説が背景知識Ｄ２と無矛盾であるためには、この推論ルールが成り立たなければよいので、このルールの成立する確率値０．９を１．０から引くことにより、無矛盾確率値０．１が算出される。
【００７０】
次に、ステップＡ５において、解仮説決定部５は、候補仮説集合Ｄ３に含まれる候補仮説のうち、クエリ論理式Ｄ１に対する説明として成り立つ確率値、すなわち事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とを乗算した評価値が最も高いものを選択する。例えば、図６に示す候補仮説においては、クエリ論理式Ｄ１に対する説明として成り立つ確率値は、式（１０）のようになる。
０．１×０．８１×０．１＝０．００８１      （１０）
【００７１】
次に、ステップＡ６において、出力情報生成部７は、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを取得し、出力装置８へ出力する、候補仮説に対して、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する。又は、ステップＡ６において、出力情報生成部７は、クエリ論理式Ｄ１と、候補仮説と、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値と、解仮説Ｄ４とを用いて、出力装置８に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する。
【００７２】
更に、出力情報生成部７は、出力情報と証明木情報の両方を生成してもよい。例えば、図６に示すように、出力情報と証明木情報とを表示することが考えられる。なお、出力情報生成部７は、例えば、図６に示したような表示を、図７に示す情報７１、７２、７３、７４を用いて、表示させる情報を生成する。
【００７３】
情報７１は、例えば、候補仮説に含まれる論理式を識別する「ノードＩＤ」と、論理式とを関連付けた情報である。情報７２は、例えば、候補仮説に含まれる推論ルールを識別する「ルールＩＤ」と、推論ルールとを関連付けた情報である。情報７３は、例えば、候補仮説に含まれるエッジ（図６に示す実線矢印）を、始点となる「開始ノードＩＤ」と、終点となる「終点ノードＩＤ」と、「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。情報７４は、例えば、候補仮説に含まれる矛盾エッジ（図６に示す破線矢印）を、矛盾の原因となる「ノードＩＤ」と、矛盾している「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。
【００７４】
次に、ステップＡ７において、出力装置８は、出力情報生成部７から出力可能な形式に変換された出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方を受信し、出力情報、又は証明木情報、又はそれら両方に基づいて生成した画像及び音声などを出力する。
【００７５】
［変形例１］
変形例１について説明する。従来におけるCost-based Probabilistic Abductionでは、候補仮説のクエリ論理式Ｄ１に対する事後確率は、その中で使われている推論ルールの後ろ向き確率値の負の対数値（コスト）の総和として算出し、総和が最小となる候補を最良仮説として出力している。
【００７６】
対して、変形例１においては、コストは、事後確率値、演繹確率値、無矛盾確率値それぞれの負の対数値の総和（コスト）とする。そうすると、図６に示す候補仮説に対するコストは、式（１１）のように表すことができる。
cost（Ｈ）＝−log（０．１）−log（０．８１）−log（０．１）（１１）
【００７７】
その後、総和（コスト）が最小となるような候補仮説を検索することにより、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値とを乗算した値が最大となる候補仮説を導出することができる。
【００７８】
なお、この処理は、確率の対数値の総和を評価値として、評価値が最大となるような候補仮説を検索する処理として置き換えることが可能である。そうすると、図６に示す候補仮説に対する評価値は式（１１′）のように表すことができる。
eval（Ｈ）＝log（０．１）＋log（０．８１）＋log（０．１）（１１′）
【００７９】
また、変形例１においては、最良仮説を選択する手続きを、等価な組み合わせ最適化問題として表現し、外部のソルバを用いて解くことで、高速に最良仮説を導くことができる。その理由は、Cost-based Probabilistic Abductionを踏襲した手続きを取ることにより、最適化における目的関数が線形和の形になるため、解仮説を選択する手続きを整数線形計画問題として定式化することができるからである。
【００８０】
［変形例２］
変形例２として、確率値と報酬値とを組み合わせた仮説推論モデルについて説明する。変形例２においては、候補仮説に対する報酬値、事後確率値、演繹確率値、無矛盾確率値をすべて乗算した値を評価値として用いることにより、不確実な推論ルールを扱うとともに、確率以外の評価指標を勘案できる仮説推論モデルを実現する。
【００８１】
報酬値は、候補仮説集合Ｄ３の候補仮説と、後述する報酬定義情報とを取得し、候補仮説それぞれが成立した場合に得られる値である。報酬定義情報は、報酬値とその支払い条件とのペア（報酬定義）の集合で、利用者がタスクに応じて自由に定義してよい。
【００８２】
なお、この仮説推論モデルにおける最良仮説を選択する手続きについても、等価な組み合わせ最適化問題として表現することで、外部のソルバを用いて高速に処理することが可能である。具体的には、報酬値、事後確率値、演繹確率値、無矛盾確率値のそれぞれに対する対数値について、それらの総和を評価値と見做し、総和が最大となる候補仮説を探索する。
【００８３】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、事後確率値と演繹確率値と無矛盾確率値とに基づいて、候補仮説の中から解仮説を決定するので、不確実な推論ルールを扱うことができる。
【００８４】
また、本実施の形態によれば、候補仮説が満たすべき前提条件が確率的に一般化することで、候補仮説と背景知識からクエリ論理式が演繹的に導出できる確率値（演繹確率値）、候補仮説と背景知識が無矛盾である確率値（無矛盾確率値）が、評価指標として勘案されている。そのため、不確実な推論ルール、論理制約を正しく扱える。すなわち、推論ルール、論理制約の不確実性を評価に勘案できる。
【００８５】
また、事後確率値、演繹確率値、無矛盾確率値は、個別に算出され、解仮説の探索において、これらの確率値を乗算するのみであるので、その際の計算式さえ保持しておけば、事後確率値、演繹確率値、無矛盾確率値それぞれを、対応する候補仮説とともに出力することができる。
【００８６】
また、仮説推論に基づいているので、推論結果として、論理式のみならず、グラフ構造を持った証明木を出力することができる。その結果、事後確率値と、演繹確率値と、無矛盾確率値と、証明木とを利用者に提示できる。
【００８７】
なお、Etcetera Abductionは、前向きの信頼度を扱うことはできるが、目的関数としてはＰ（Ｈ）を最大化しているので、本来欲しいＰ（Ｈ｜Ｏ）の具体的な値は分からない。更に、Etcetera Abductionにおける評価値は、候補仮説中で用いられている推論ルールに対する信頼度に基づいて計算されることから、候補仮説中で成り立たない推論ルールに対する信頼度を評価に勘案することができない。このため、ソフトな制約、すなわち「ｅｌｅｐｈａｎｔ（ｘ）∧ｆｌｙ（ｘ）」が成り立つなら、確率０．９で矛盾を導くように、成り立たない可能性が存在するような論理制約に矛盾する候補仮説に対する評価を正しく行えない。
【００８８】
また、MLN-formulated AbductionはベースがＭＬＮ（Markov Logic Networks）なので、ソフトな推論ルールを扱うことができるが、証明木を提示することはできない。
【００８９】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１からＡ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における仮説推論装置と仮説推論方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、候補仮説生成部６、事後確率算出部２、演繹確率算出部３、無矛盾確率算出部４、解仮説決定部５、出力情報生成部７として機能し、処理を行なう。
【００９０】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、候補仮説生成部６、事後確率算出部２、演繹確率算出部３、無矛盾確率算出部４、解仮説決定部５、出力情報生成部７のいずれかとして機能してもよい。
【００９１】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、仮説推論装置を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における仮説推論装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００９２】
図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
【００９３】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００９４】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００９５】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００９６】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【００９７】
なお、本実施の形態における仮説推論装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、仮説推論装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００９８】
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１２）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００９９】
（付記１）
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出部と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定部と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【０１００】
（付記２）
付記１に記載の仮説推論装置であって
前記解仮説決定部は、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【０１０１】
（付記３）
付記１から２のいずれかに記載の仮説推論装置であって
出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、出力情報生成部
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【０１０２】
（付記４）
付記３に記載の仮説推論装置であって
前記出力情報生成部は、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする仮説推論装置。
【０１０３】
（付記５）
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【０１０４】
（付記６）
付記５に記載の仮説推論方法であって
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論方法。
【０１０５】
（付記７）
付記５から６のいずれかに記載の仮説推論方法であって
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【０１０６】
（付記８）
付記３に記載の仮説推論方法であって
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする仮説推論方法。
【０１０７】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させる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。
【０１０８】
（付記１０）
付記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であって、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする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。
【０１０９】
（付記１１）
付記９から１０のプログラムを記録したいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を実行させる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。
【０１１０】
（付記１２）
付記１１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であって、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする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。
【０１１１】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上のように本発明によれば、不確実な推論ルールを扱うことができる。本発明は、クエリ論理式と背景知識とを用いた、説明生成、状況理解などが必要な分野において有用である。具体的には、本発明は、医療システム、法律相談、リスク検知などを行う自動システムに適用できる。
【符号の説明】
【０１１３】
１  仮説推論装置
２  事後確率算出部
３  演繹確率算出部
４  無矛盾確率算出部
５  解仮説決定部
６  候補仮説生成部
７  出力情報生成部
８  出力装置
２０  記憶装置
３１  推論ルール検索部
３２  適用判定部
３３  推論ルール適用部
Ｄ１  クエリ論理式
Ｄ２  背景知識
Ｄ３  候補仮説集合
Ｄ４  解仮説
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020044414.tif 000011
【図２】
2020044414.tif 000012
【図３】
2020044414.tif 000013
【図４】
2020044414.tif 000014
【図５】
2020044414.tif 000015
【図６】
2020044414.tif 000016
【図７】
2020044414.tif 000017
【図８】
2020044414.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月15日(2021.2.15)
【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】
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出手段と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出手段と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出手段と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、解仮説決定手段と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項２】
請求項１に記載の仮説推論装置であって、
前記解仮説決定手段は、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、出力情報生成手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項４】
請求項３に記載の仮説推論装置であって、
前記出力情報生成手段は、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項５】
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項６】
請求項５に記載の仮説推論方法であって、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項７又は８に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を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であって、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、仮説推論を実行する仮説推論装置、仮説推論方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の目的の一例は、不確実な推論ルールを扱うことができる仮説推論装置、仮説推論方法、及びプログラムを提供することにある。 
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論装置は、
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出部と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、解仮説決定部と、
を有することを特徴とする。 
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論方法は、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする。 
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。 
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
推論ルール検索部３１は、現在の候補仮説集合Ｄ３に対して、後ろ向きに適用可能な推論ルールを検索する処理を行う。具体的には、推論ルール検索部３１は、推論ルールの後件に含まれる一階述語論理リテラルについて、候補仮説に含まれる一階述語論理リテラルの連言と等価になるような変数代入の仕方が存在する推論ルールを検索する。例えば、候補仮説ｑ（Ａ）に対しては、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｑ（ｘ）は、後ろ向きに適用可能であり、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｒ（ｘ）は後ろ向きに適用可能でない。 
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における仮説推論装置１の動作について図４、図５、図６、図７を用いて説明する。図４は、仮説推論装置の動作の一例を示す図である。図５は、クエリ論理式、背景知識の一例を示す図である。図６は、候補仮説の一例を示す図である。図７は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。また、以下の説明においては、適宜図２から図７を参酌する。また、本実施の形態では、仮説推論装置１を動作させることによって、仮説推論方法が実施される。よって、本実施の形態における仮説推論方法の説明は、以下の仮説推論装置１の動作説明に代える。 
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
続いて、ステップＡ１において、推論ルール検索部３１で選択された推論ルールは、推論ルール適用部３３において、候補仮説集合Ｄ３に対して後ろ向きに適用される。例えば、推論ルール「ｅｌｅｐｈａｎｔ（ｘ）⇒ａｎｉｍａｌ（ｘ）」を、上述した候補仮説集合Ｄ３の初期状態に適用すると、新たな候補仮説「ａｎｉｍａｌ（Ａ）∧ｈａｖｅ_ｌｏｎｇ_ｎｏｓｅ（Ａ）∧ｆｌｙ（Ａ）∧ｅｌｅｐｈａｎｔ（Ａ）」が候補仮説集合Ｄ３に追加される。 
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
情報７１は、例えば、候補仮説に含まれる論理式を識別する「ノードＩＤ」と、論理式とを関連付けた情報である。情報７２は、例えば、候補仮説に含まれる推論ルールを識別する「ルールＩＤ」と、推論ルールとを関連付けた情報である。情報７３は、例えば、候補仮説に含まれるエッジ（図６に示す実線矢印）を、始点となる「始点ノードＩＤ」と、終点となる「終点ノードＩＤ」と、「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。情報７４は、例えば、候補仮説に含まれる矛盾エッジ（図６に示す破線矢印）を、矛盾の原因となる「ノードＩＤ」と、矛盾している「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。 
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
（付記１）
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、事後確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、演繹確率算出部と、
前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、無矛盾確率算出部と、
前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、解仮説決定部と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。 
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
（付記３）
付記１又は２に記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、出力情報生成部
を有することを特徴とする仮説推論装置。 
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
（付記５）
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。 
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
（付記７）
付記５又は６に記載の仮説推論方法であって、
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。 
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０７】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記観測情報に対する事後確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報を適用した帰結として観測情報を導ける演繹確率値を算出する、ステップと、
（ｃ）前記候補仮説それぞれに対して、前記知識情報が矛盾しない無矛盾確率値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを用いて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて、前記候補仮説の中から前記観測情報に対する説明となる解仮説を決定する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０８】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記事後確率値と前記演繹確率値と前記無矛盾確率値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
（付記１１）
付記９又は１０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｅ）出力装置に出力する、前記候補仮説に対して、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値とを付与した出力情報を生成する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１０】
（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記観測情報と、前記候補仮説と、前記事後確率値と、前記演繹確率値と、前記無矛盾確率値と、前記解仮説とを用いて、前記出力装置に証明木構造を出力するための証明木情報を生成する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2020044414.tif 000019
【手続補正２１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2020044414.tif 000020
【国際調査報告】
2020044414.tif 000021
2020044414.tif 000022