(57)【要約】  本開示は、推論規則自動発見方法およびシステム、医学知識データベースおよび検索方法を提供する。当該推論規則自動発見方法は、前記医学関係の各々の関係行列を取得することを含む。前記関係行列は、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する。但し、医学知識は、各々が２つの医学エンティティと１つの医学関係の組み合わせである。当該推論規則自動発見方法は、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて推論規則を取得することを含む。取得される推論規則は、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む。前記推論規則は、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すのに用いられる。本開示の方法およびシステムによれば、医学知識べースの推論規則を自動的に構築することができ、人工的な定義を必要としないため、手間を節約し、時間コストを低減できるとともに、検索が便利になる。【選択図】  図１
2020525896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医学知識べースに適用される推論規則自動発見方法であって、前記医学知識べースには、医学知識が複数含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせであり、
前記推論規則自動発見方法は、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する２つの医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するステップと、
各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップと
を含むことを特徴とする推論規則自動発見方法。
【請求項２】
前記の前記医学関係の各々の関係行列を取得するステップは、
医学関係の各々に対し、初期の関係行列を構築するステップと、
前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とするステップと、
前記正確な医学知識の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップと、
スコア関数を用いて前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付けるステップと、
所定の目的関数を用いて前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得るステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さいことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記の前記正確な医学知識の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップは、
前記医学関係に対応するすべての正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記の前記医学関係の各々の関係行列を取得するステップの前に、
前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得するステップと、
前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【数１】
2020525896.tif 000072
、
【数２】
2020525896.tif 000073
Ｎは、前記医学知識べース中のすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数３】
2020525896.tif 000074
、
【数４】
2020525896.tif 000075
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【請求項６】
前記スコア関数は、
【数５】
2020525896.tif 000076
であり、但し、
ｒは、前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は、前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は、前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）は、スコア関数であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記所定の目的関数は、
【数６】
2020525896.tif 000077
であり、但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合であり、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記の推論規則を前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップは、
すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築するステップと、
前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップと、
一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とするステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記の一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とするステップは、
すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得るステップと、
前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とするステップと
を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
各々の医学関係群中の３つの医学関係は、以下の条件を満たすことを特徴とする請求項８または９に記載の方法。
（１）
【数７】
2020525896.tif 000078
（２）
【数８】
2020525896.tif 000079
（３）
【数９】
2020525896.tif 000080
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【請求項１１】
前記の前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップは、
前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とするステップを含むことを特徴とする請求項８または９に記載の方法。
【請求項１２】
医学知識べースに適用される推論規則自動発見システムであって、前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび１つの医学関係の組み合わせであり、
前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するための関係行列学習器と、
各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するための推論規則発見器と
を含むことを特徴とする推論規則自動発見システム。
【請求項１３】
前記関係行列学習器は、
医学関係の各々に対し、初期の関係行列をそれぞれ１つずつ構築する処理と、
前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とする処理と、
前記正確な医学知識の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とする処理と、
スコア関数を用いて前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付ける処理と、
所定の目的関数を用いて前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得る処理とを実行するのに用いられることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さいことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記関係行列学習器は、
前記医学関係に対応するすべての正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とする処理を実行するのに用いられることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得する処理と、
前記の前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得する処理と
を実行するのに用いられるエンティティベクトル学習器をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【数１０】
2020525896.tif 000081
、
【数１１】
2020525896.tif 000082
Ｎは、前記医学知識べースのすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数１２】
2020525896.tif 000083
、
【数１３】
2020525896.tif 000084
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【請求項１７】
前記スコア関数は、
【数１４】
2020525896.tif 000085
であり、但し、ｒは前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）はスコア関数であり、Ｍｒは前記医学関係ｒの関係行列であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記所定の目的関数は、
【数１５】
2020525896.tif 000086
であり、但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合であり、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列であることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記推論規則発見器は、
すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築する処理と、
前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出する処理と、
一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とする処理と
を実行するのに用いられることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
前記推論規則発見器は、
すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得る処理と、
前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とする処理と
を実行するのに用いられることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
各々の医学関係群中の３つの医学関係は、以下の条件を満たすことを特徴とする請求項１９または２０に記載のシステム。
（１）
【数１６】
2020525896.tif 000087
（２）
【数１７】
2020525896.tif 000088
（３）
【数１８】
2020525896.tif 000089
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【請求項２２】
前記推論規則発見器は、
前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とする処理を実行するのに用いられることを特徴とする請求項１９または２０に記載のシステム。
【請求項２３】
医学知識べースのデータ検索方法であって、前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせであり、前記検索方法は、
前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する２つの医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得することと、
各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得することと、
検索語または検索式を入力して検索することと、
前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得することと、
当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力することと
を含む医学知識べースのデータ検索方法。
【請求項２４】
前記の当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力することは、
当該検索語または検索式に関連する医学知識を表示することを含むことを特徴とする請求項２３に記載の検索方法。
【請求項２５】
医学知識データべースであって、前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせであり、
前記医学知識データべースは、
医学知識データを入力するためのデータ入力器と、
医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するための関係行列学習器と、
各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するための推論規則発見器と、
検索語または検索式を入力するための検索語／検索式入力器と、
前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得するための検索器と、
当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力するための出力器と
を含む医学知識データべース。
【請求項２６】
前記出力器は、
当該検索語または検索式に関連する医学知識を表示するのに用いられることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース。
【請求項２７】
前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得する処理と、
前記の前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得する処理と
を実行するのに用いられるエンティティベクトル学習器をさらに含むことを特徴とする請求項２５に記載のデータベース。
【数１９】
2020525896.tif 000090
、
【数２０】
2020525896.tif 000091
Ｎは、前記医学知識べース中のすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数２１】
2020525896.tif 000092
、
【数２２】
2020525896.tif 000093
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１７年６月２８日に中国特許庁に提出された中国特許出願２０１７１０５０７６３６．９号の優先権を主張し、その全ての内容が援用によりここに取り込まれる。
【０００２】
本開示は、医学知識ベースのデータマイニング技術分野に係り、特に推論規則自動発見方法およびシステム、医学知識データベースおよび検索方法に係る。
【背景技術】
【０００３】
現在、生物・医学文献の量は、指数レベルのスピードで増加している。膨大な量のデータによって、研究者達に豊富な情報が与えられる一方で、研究者達は、異なる文献間の関連性情報を見つけることが難しくなり、一部の重要な知識を得る機会を失ってしまう。たとえば、生物・医学分野において、生物・医学文献データベースＭＥＤＬＩＮＥでの論文数は、既に２千万件を超えており、しかも毎年数百万件の論文がデータベースに加えられている。このような膨大な量の文献を読み尽くすことは、医学研究者にとって相当に困難である。よって、医学文献から知識を自動的に発見する方法は、広く注目を集めるようになっている。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、推論規則自動発見方法およびシステムを提供する。さらに、上記推論規則に基づいて確立される医学知識データベースおよび検索方法を提供し、検索者がより完備された医学知識データを検索できるようにする。
【０００５】
本開示の一側面によれば、本開示は、医学知識べースに適用される推論規則自動発見方法を提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび１つの医学関係の組み合わせであり、前記推論規則自動発見方法は、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するステップと、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップとを含む。
【０００６】
選択可能に、前記の前記医学関係の各々の関係行列を取得するステップは、医学関係の各々に対し、初期の関係行列を構築するステップと、前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とするステップと、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップと、スコア関数を用いて前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付けるステップと、所定の目的関数を用いて前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得るステップとを含む。
【０００７】
選択可能に、前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さい。
【０００８】
選択可能に、前記の前記正確な医学知識の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップは、前記医学関係に対応するすべての正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするステップを含む。
【０００９】
選択可能に、前記の前記医学関係の各々の関係行列を取得するステップの前に、前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得するステップと、前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得するステップとをさらに含む。
【数１】
2020525896.tif 000003
、
【数２】
2020525896.tif 000004
Ｎは、前記医学知識べース中のすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数３】
2020525896.tif 000005
、
【数４】
2020525896.tif 000006
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【００１０】
選択可能に、前記スコア関数は、
【数５】
2020525896.tif 000007
であり、但し、
ｒは、前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は、前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は、前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）は、スコア関数であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列である。
【００１１】
選択可能に、前記所定の目的関数は、
【数６】
2020525896.tif 000008
であり、但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合であり、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列である。
【００１２】
選択可能に、前記の推論規則を前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップは、すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築するステップと、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップと、一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とするステップとを含む。
【００１３】
選択可能に、前記の一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とするステップは、すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得るステップと、前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とするステップとを含む。
【００１４】
選択可能に、各々の医学関係群中の３つの医学関係は、以下の条件を満たす。
（１）
【数７】
2020525896.tif 000009
（２）
【数８】
2020525896.tif 000010
（３）
【数９】
2020525896.tif 000011
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組（トライアド）のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【００１５】
選択可能に、前記の前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップは、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とするステップを含む。
【００１６】
本開示の別の側面によれば、本開示は、医学知識べースに適用される推論規則自動発見システムをさらに提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび１つの医学関係の組み合わせであり、前記システムは、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するための関係行列学習器と、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するための推論規則発見器とを含む。
【００１７】
選択可能に、前記関係行列学習器は、医学関係の各々に対し、初期の関係行列をそれぞれ１つずつ構築する処理と、前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とする処理と、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とする処理と、スコア関数を用いて前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付ける処理と、所定の目的関数を用いて前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得る処理とを実行するのに用いられる。
【００１８】
選択可能に、前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さい。
【００１９】
選択可能に、前記関係行列学習器は、前記医学関係に対応するすべての正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするのに用いられる。
【００２０】
選択可能に、前記システムは、前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得する処理と、前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得する処理とを実行するのに用いられるエンティティベクトル学習器をさらに含む。
【数１０】
2020525896.tif 000012
【数１１】
2020525896.tif 000013
Ｎは、前記医学知識べース中のすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数１２】
2020525896.tif 000014
、
【数１３】
2020525896.tif 000015
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【００２１】
選択可能に、前記スコア関数は、
【数１４】
2020525896.tif 000016
であり、但し、ｒは前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）はスコア関数であり、Ｍｒは前記医学関係ｒの関係行列である。
【００２２】
選択可能に、前記所定の目的関数は、
【数１５】
2020525896.tif 000017
であり、但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合であり、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合であり、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列である。
【００２３】
選択可能に、前記推論規則発見器は、すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築する処理と、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出する処理と、一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とする処理とを実行するのに用いられる。
【００２４】
選択可能に、前記推論規則発見器は、すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得る処理と、前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とする処理とを実行するのに用いられる。
【００２５】
選択可能に、各々の医学関係群中の３つの医学関係は、以下の条件を満たす。
（１）
【数１６】
2020525896.tif 000018
（２）
【数１７】
2020525896.tif 000019
（３）
【数１８】
2020525896.tif 000020
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【００２６】
選択可能に、前記推論規則発見器は、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とする処理を実行するのに用いられる。
【００２７】
本開示のまた別の側面によれば、医学知識べースのデータ検索方法を提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせであり、前記検索方法は、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する２つの医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得することと、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得することと、検索語または検索式を入力して検索することと、前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得することと、当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力することとを含む。
【００２８】
選択可能に、前記の当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力することは、当該検索語または検索式に関連する医学知識を表示することを含む。
【００２９】
本開示の別の側面によれば、医学知識データべースを提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせであり、前記医学知識データべースは、医学知識データを入力するためのデータ入力器と、医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するための関係行列学習器と、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するための推論規則発見器と、検索語または検索式を入力するための入力器と、前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得するための検索器と、当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力するための出力器とを含む。
【００３０】
選択可能に、前記出力器は、当該検索語または検索式に関連する医学知識を表示するのに用いられる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
本開示の実施例の技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の記載に必要とされる図面を簡単に紹介する。明らかに、以下の記載に関する図面は、単に本開示の一部の実施例である。当業者にとっては、創造的な労働をしないこと前提に、これらの図面から他の図面を得ることもできる。
【００３２】
【図１】本開示の一実施例における推論規則自動発見方法の模式的フローチャートである。
【図２】本開示の実施例における医学関係の関係行列の取得方法の模式的フローチャートである。
【図３】本開示の別の実施例における推論規則自動発見方法の模式的フローチャートである。
【図４】は、本開示の実施例における推論規則自動発見システムの構造ブロック図である。
【図５】本開示の実施例におけるデータベースの構造ブロック図である。
【図６】本開示の実施例における検索方法の模式的フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本開示の実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下、本開示の実施例の図面を参照しながら、本開示の実施例の技術案を明確且つ完全的に記載する。明らかに、記載されている実施例は、本開示の実施例の一部であり、全てではない。記載されている本開示の実施例に基づいて当業者が為しえる全てのほかの実施例は、いずれも本発明の保護範囲に属するものである。
【００３４】
従来の医学知識自動発見方法には、推論規則を人工的に定義する必要があった。たとえば、「含有（Ａ，Ｂ）＾治療（Ｂ，Ｃ）＝＞予防（Ａ，Ｃ）」という推論規則を人的に定義する。「エノキタケはフラムリン（ｆｌａｍｍｕｌｉｎ）を含有する」ことと、「フラムリンは、がんを治療できる」という事実に基づき、上記の定義されている推論規則に則って、「エノキタケは、がんを予防できる」と得られる。しかし、現在、医学領域に含まれる情報は膨大であるため、推論規則を人工的に定義するには大量の時間と手間がかかり、完備された医学知識データを検索するのに不利である。一方、本開示の実施例においては、医学関係を行列で表し、それから行列間の演算によって膨大な量の医学知識から推論規則を自動的に発見し、推論規則を人工的に定義することを必要としないため、大量の手間を節約し、時間コストが低減される。上記の推論規則に基づいて確立される医学知識データベースおよび検索方法によれば、検索者は、より完備された医学知識データを検索できるようになる。
【００３５】
本開示の実施例における推論規則自動発見方法およびシステムを医学知識べースに適用することによって、医学知識べースから推論規則を自動的に発見することができる。
【００３６】
本開示の実施例における医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティと１つの医学関係の組み合わせである。よって、１つの医学知識に３つの要素を含むことが分かる。本開示の実施例においては、たとえばｒ（ｅ１，ｅ２）の三つ組形式で医学知識を示すことができる。但し、ｒは、医学関係を示し、ｅ１、ｅ２は、医学エンティティを示す。たとえば、治療（フラムリン，がん）の場合、医学関係は、治療であり、フラムリンとがんは、医学エンティティである。すなわち、フラムリンは、がん治療に用いることができる。
【００３７】
本開示の実施例において、医学知識べース中の医学エンティティをベクトルとして表すことができる。
【００３８】
たとえば、医学エンティティを「ｏｎｅ−ｈｏｔ（ワンホット）」ベクトルと表すことができる。「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルとは、対応する次元値のみが１であり、残りがすべて０であることを指す。医学知識べースに計Ｎ個の医学エンティティがあると仮定すると、当該Ｎ個の医学エンティティを任意の順番で排列でき、医学エンティティである「フラムリン」の位置をｉとすると、「フラムリン」の「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルＸｅは、（ａ１，…，ａｉ，…，ａＮ）である。但し、
【数１９】
2020525896.tif 000021
、すなわち、第ｉの要素のみが１であり、残りＮ−１個の要素は０である。「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルの次元と医学エンティティの総数は等しく、各次元は、それぞれ１つの医学エンティティを表し、医学エンティティの各々の「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルは、それぞれ、自身が対応する次元のみ１であり、残りの次元は０であることが分かる。たとえば、仮に｛カルシウム，フラムリン，亜鉛｝の計３つの医学エンティティを有し、対応する排列順が１、２、３であるとき、医学エンティティの各々の「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルはすべて３次元であり、自身が対応する次元のみ１であり、残りは０である。たとえば、カルシウムの「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルは、（１，０，０）である。
【００３９】
上記の記載によると、「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルはＮ×１次元のベクトルであり、医学知識べース中の医学エンティティの数は非常に膨大であり、すなわちＮの値が非常に大きいため、医学エンティティを「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルで表現するのであれば、数が非常に大きく、処理が難しいことが分かる。また、医学知識べースにおいて、異なる名称の医学エンティティが実際に同一のエンティティや類似した医学エンティティである場合が存在し得る。たとえば、医学知識べースには、医学エンティティである「アセトアミノフェン」と「パラセタモール」が含まれているが、両者は実際に同一のエンティティであり、両者を同一または類似したベクトルで表現する必要がある。
【００４０】
本開示の実施例において、高次元空間の「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルを低次元空間のベクトルにマッピングする。低次元空間のベクトルは、ベクトルの次元を効果的に低下させ、かつ同一または類似な医学エンティティを、同一または類似なベクトルに表現することもできる。
【００４１】
たとえば、仮にマッピング行列ＷがＫ×Ｎ次元のベクトルであり、ＫがＮより小さい正の整数であると、医学エンティティｅのベクトルｙｅは、ｙｅ＝σ（ＷＸｅ）と表される。但し、σは、ｓｉｇｍｏｉｄ関数であり、Ｘｅは、医学エンティティｅの「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルである。σ（ｘ）＝１／（１＋ｅ−ｘ））。σ（ｘ）の式では、ｅは、数学定数である。上記ｙｅの算出式から、ＷがＫ×Ｎ次元のベクトルであり、ＸｅがＮ×１のベクトルであるため、Ｗ＊Ｘｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであることが分かる。ＫはＮより小さいため、マッピング後のベクトルｙｅの次元数は、「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルの次元数より小さい。Ｋの値は、必要に応じて設定できるが、通常、Ｎより遥かに小さい。マッピング行列Ｗについて、所定の目的関数により、その中の各要素の値を学習することができるが、詳細は後述にて紹介する。
【００４２】
医学知識べースには、たとえば「治療」、「予防」、「含有」など、複数の医学関係が含まれている。本開示の実施例において、医学関係は、各々が前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する１つの関係行列Ｍｒとして表される。医学エンティティの次元は、Ｎ次元の「ｏｎｅ−ｈｏｔ」ベクトルからＫ次元のベクトルへ下げられ、すなわち、すべての医学エンティティが１つのＫ次元の空間（当該Ｋ次元の空間を単にＳと記載する）にマッピングされ、関係行列が医学エンティティ間の関係を反映するのに用いられるため、関係行列の大きさは、Ｋ×Ｋとなり、すなわち、関係行列は各々において、Ｋ２個の要素を有する。第ｉ行第ｊ列の要素Ｍｒ（ｉ，ｊ）（但し、１≦ｉ，ｊ≦Ｋ）は、空間Ｓの第ｉ次元と第ｊ次元の相互関係を反映している。本開示の実施例において、関係行列Ｍｒは、所定の目的関数により、その中の各要素の値を学習することができるが、詳細は後述にて紹介する。
【００４３】
本開示の実施例において、医学関係の関係行列間の演算によって推論規則を発見する。具体的に、任意の２つの医学関係の関係行列の積を算出し、得られた積と残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出することができる。得られた積が残り１つの医学関係の関係行列に類似するのであれば、３つの医学関係間の推論規則を得ることができる。
【００４４】
図１を参照する。図１は、本開示の一実施例における推論規則自動発見方法の模式的フローチャートである。当該推論規則自動発見方法は、医学知識べースに適用される。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティと１つの医学関係の組み合わせである。前記方法は、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するステップ１１と、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップ１２とを含む。
【００４５】
得られた推論規則は、第１医学関係＾第２医学関係＝＞第３医学関係であり、＾は論理積記号である。
【００４６】
本開示の実施例において、医学関係を行列として表し、そして行列間の演算によって膨大な量の医学知識から推論規則を自動的に発見することで、推論規則を人工的に定義することを必要としないため、大量の手間を節約し、時間コストが低減される。
【００４７】
選択可能に、第１医学関係ｒ１、第２医学関係ｒ２、第３医学関係ｒ３は、以下の条件を満たす。
（１）
【数２０】
2020525896.tif 000022
（２）
【数２１】
2020525896.tif 000023
（３）
【数２２】
2020525896.tif 000024
但し、
【数２３】
2020525896.tif 000025
、
【数２４】
2020525896.tif 000026
は、各々、第１医学関係ｒ１、第２医学関係ｒ２、第３医学関係ｒ３に対応する三つ組  うち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、
【数２５】
2020525896.tif 000027
、
【数２６】
2020525896.tif 000028
は、各々、第１医学関係ｒ１、第２医学関係ｒ２、第３医学関係ｒ３に対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【００４８】
以下、医学関係の関係行列を如何に特定するかについて詳細に説明する。
【００４９】
上記の実施例において、所定の目的関数を用いて医学関係の関係行列を学習できることが言及されている。
【００５０】
本開示の実施例において、所定の目的関数は、医学関係に対応する医学知識のスコアに基づいて、医学関係の関係行列の最適化を行い、所定の目的関数を用いて学習する目的としては、正確な医学知識のスコアを、不正確な医学知識のスコアより高くすることである。当然のことながら、医学知識べースの医学知識は、実験と人的検証を経ているため、本開示の実施例において、医学知識べースの医学知識を正確な医学知識とする。一方、ランダムに構築された医学知識は、不正確な医学知識として見なされる。たとえば、医学知識べースの医学知識である「治療（フラムリン，がん）」は正確な医学知識とされ、ランダムに構築された医学知識の「治療（ビタミンＡ，がん）」は不正確な医学知識とされる。
【００５１】
図２を参照する。図２は、本開示の実施例における医学関係の関係行列の取得方法の模式的フローチャートである。当該方法において、以下のステップを含む。
【００５２】
ステップ１１１において、医学関係の各々に対し、初期の関係行列をそれぞれ１つずつ構築する。
【００５３】
初期の関係行列において、要素は、各々が任意の数値であってよい。
【００５４】
ステップ１１２において、前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とする。
【００５５】
たとえば、医学知識べース中の医学関係の「治療」に対応する医学知識である「治療（フラムリン，がん）」、「治療（アセトアミノフェン，発熱）」、「治療（カラミン，かゆみ止め）」などを取得した。
【００５６】
ステップ１１３において、前記正確な医学知識中の医学エンティティを置換することで、新しい医学知識を得て、不正確な医学知識とする。
【００５７】
たとえば、「ビタミンＡ」を用いて、医学知識の「治療（フラムリン，がん）」の要素である「フラムリン」を置換し、不正確な医学知識である「治療（ビタミンＡ，がん）」を得ことができる。
【００５８】
ステップ１１４において、スコア関数を用いて、前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付ける。
【００５９】
ステップ１１５において、所定の目的関数を用いて、前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得る。
【００６０】
本開示の実施例において、正確な医学知識のスコアが不正確な医学知識のスコアより高いという原則に基づいて、所定の目的関数を用いて医学関係の関係行列を学習し、学習方法が簡単かつ有効的である。
【００６１】
選択可能に、前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さい。さらに、選択可能に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数は、同じである。すなわち、前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる正確な医学知識の数と不正確な医学知識の数とは、同じまたはほぼ同じであり、正確な学習結果が保証される。
【００６２】
本開示の実施例において、下記のスコア関数を用いて医学知識にスコアを付けることができる。
【数２７】
2020525896.tif 000029
但し、ｒは、前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は、前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は、前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）は、スコア関数である。
【００６３】
もちろん、本開示の他の実施例において、他の種類のスコア関数が用いられる可能性も除外されない。
【００６４】
本開示の実施例において、下記の所定の目的関数を用いて医学関係の関係行列を学習することができる。
【数２８】
2020525896.tif 000030
但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合であり、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合であり、Ｍｒは、医学関係ｒの関係行列である。
【００６５】
本開示の実施例において、所定の目的関数を確率的勾配降下法により最小化する方式  用いて医学関係の関係行列を学習する。もちろん、本開示の他の一部の実施例において、他の最適化アルゴリズムも除外されない。
【００６６】
本開示の実施例において、不正確な医学知識を構築し、たとえば医学関係ｒの不正確な医学知識を構築する場合、正確な医学知識集合Ｔから１つの医学知識ｒ（ｅ１，ｅ２）を選択し、たとえばｅ１を変えずに維持してｅ２をｅ´にランダムに置換する等、ｒ（ｅ１，ｅ２）中の一方の医学エンティティを一定にして、他方の医学エンティティをランダムに置換することによって、不正確な医学知識集合Ｔ´を構築する。
【００６７】
すなわち、本開示の実施例において、前記医学関係に対応する正確な医学知識の医学エンティティを置換する際に、前記正確な医学知識の医学エンティティを別の医学エンティティにランダムに置換して不正確な医学知識を得ることができる。
【００６８】
当然のことながら、ランダム置換方法を用いて得られる医学知識は、必ずしも不正確なものとは限らず、正確な医学知識が得られる可能性もある。たとえば、正確な医学知識の「治療（フラムリン，がん）」の「フラムリン」を「シタラビン」に置換して得た医学知識の「治療（シタラビン，がん）」は、正確なものである可能性がある。しかし、本開示の実施例に言及されている不正確な医学知識は、統計上の意味を指し、すなわちランダムに得られる大部分の医学知識は、不正確なものである。たとえば、仮に医学知識べースに１０００００個の医学エンティティが存在すると仮定すると、そのうち、がん治療用の医学エンティティは実に少ない。たとえば１０００個の医学エンティティがあると、ランダムに置換した後は、１０００／１０００００＝１％の確率しか正確ではなく、９９％の確率で不正確である。たとえば１００００回のように多くの置換を行うとすると、大数の法則に則れば、当該１００００回の置換の結果のうち、９９％が不正確であり、わずか一部が正確であっても、大きな影響を及ばすことはない。
【００６９】
選択可能に、前記医学関係に対応する正確な医学知識中の医学エンティティを置換する際に、前記医学関係に対応する正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とする。たとえば、医学関係の「治療」に対応するすべての医学知識のうち、医学エンティティの「エノキタケ」、「生姜」などが含まれない場合、「エノキタケ」、「生姜」などにより、「治療」に対応するすべての医学知識の医学エンティティを置換することによって、不正確な医学知識として得られたものが正確な医学知識である確率を小さくすることができる。
【００７０】
上記の実施例に言及されているように、医学関係の関係行列を学習する前に、さらに、医学エンティティのベクトルを取得する必要がある。本開示の実施例において、以下の方法で医学エンティティのベクトルを得る。
【００７１】
前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得し、前記の前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得する。
【数２９】
2020525896.tif 000031
、
【数３０】
2020525896.tif 000032
Ｎは、前記医学知識べース中のすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数３１】
2020525896.tif 000033
、
【数３２】
2020525896.tif 000034
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【００７２】
マッピング行列Ｗの初期行列の要素は、ランダムの数値であってよい。上記の初期の目的関数の式によれば、関係行列を学習して得ると同時に、最終的なマッピング行列Ｗを学習して得ることができる。
【００７３】
以下、本開示の実施例における推論規則自動発見の原理を説明する。
【００７４】
医学エンティティのベクトルを単位ベクトル（すなわちモジュロが１であるベクトル）に正規化することができる。すなわち任意の医学エンティティｅにおいて、｜｜ｅ｜｜＝１（｜｜．｜｜は、長さ、すなわちユークリッド距離を示す）が成り立つ。同時に、ベクトル
【数３３】
2020525896.tif 000035
も単位ベクトルに正規化する。
【００７５】
ベクトル
【数３４】
2020525896.tif 000036
とエンティティベクトル
【数３５】
2020525896.tif 000037
を単位ベクトルに正規化すると、
【数３６】
2020525896.tif 000038
は、ベクトル
【数３７】
2020525896.tif 000039
と
【数３８】
2020525896.tif 000040
の間の夾角のｃｏｓ値を示す。前述した所定の目的関数にしたがうと、正確な医学知識のスコアは、不正確な医学知識のスコアよりも、少なくとも１大きい。この場合、
【数３９】
2020525896.tif 000041
の値は大きければ大きいほどよいが、ｃｏｓの最大値が１であるため、所定の目的関数の最適化結果の１つとしては、正確な医学知識のスコアが１に近づき、すなわち
【数４０】
2020525896.tif 000042
となる。よって、正確な医学知識ｒ１（ｅ１，ｅ２）に対し、
【数４１】
2020525896.tif 000043
ある。
【００７６】
【数４２】
2020525896.tif 000044
を単位ベクトルに正規化するため、
【数４３】
2020525896.tif 000045
となる。また、
【数４４】
2020525896.tif 000046
であり、さらに
【数４５】
2020525896.tif 000047
も正規化された単位ベクトルであるため、
【数４６】
2020525896.tif 000048
が得られる。直観的に、任意の０でない単位ベクトルは、自身と同じ単位ベクトルとのみ、夾角余弦値が１である。
【００７７】
同様に、正確な医学知識ｒ２（ｅ２，ｅ３）に対し、
【数４７】
2020525896.tif 000049
が得られる。
【００７８】
よって、
【数４８】
2020525896.tif 000050
が得られる。
【００７９】
ｒ３（ｅ１，ｅ３）が成り立つため、
【数４９】
2020525896.tif 000051
となり、よって、
【数５０】
2020525896.tif 000052
となる。
【００８０】
すなわち、医学関係ｒ１、ｒ２、ｒ３の場合、
【数５１】
2020525896.tif 000053
であれば、推論規則のｒ１∧ｒ２＝＞ｒ３が得られる。
【００８１】
同様に、医学関係ｒ４、ｒ５、ｒ６の場合、
【数５２】
2020525896.tif 000054
であれば、推論規則のｒ４∧ｒ５＝＞ｒ６が得られる。
【００８２】
上記分析に基づき、本開示の実施例において、行列間の乗算によって推論規則を発見することができる。
【００８３】
本開示の実施例において、複数の推論規則を算出したのであれば、複数の推論規則に対応する類似度によりソートし、類似度が最も大きい所定数の推論規則を選択し、最終的な推論規則とすることができる。
【００８４】
選択可能に、前記の推論規則を前記医学関係の関係行列に基づいて取得するステップは、すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む複数の医学関係群を選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築するステップと、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップと、一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とするステップとを含む。
【００８５】
図３を参照する。図３は、本開示の別の実施例における推論規則自動発見方法の模式的フローチャートである。当該推論規則自動発見方法は、医学知識べースに適用される。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティと１つの医学関係の組み合わせであり、前記方法は、以下のステップを含む。
【００８６】
ステップ３１において、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得する。
【００８７】
ステップ３２において、すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築する。
【００８８】
ステップ３３において、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出する。
【００８９】
ステップ３４において、すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得る。
【００９０】
ステップ３５において、前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とする。
【００９１】
本開示の実施例において、すべての推論規則に対応する類似度をソートし、類似度が最大である複数の推論規則を、最終的に得られる推論規則とすることによって、得られる推論規則をより正確なものにする。
【００９２】
類似度に基づいてソートするほか、他の方法により、複数の検証待ち推論規則の中から最終的な推論規則を選択してもよい。たとえば、類似度が所定閾値より大きい検証待ち推論規則を選択して最終的な推論規則とする。
【００９３】
本開示の実施例において、すべての医学関係の中から、３つの医学関係を任意に選択して１つの検証待ち推論規則を構築する。
【００９４】
医学関係群の各々の３つの医学関係は、以下の条件を満たすことが好ましい。
（１）
【数５３】
2020525896.tif 000055
（２）
【数５４】
2020525896.tif 000056
（３）
【数５５】
2020525896.tif 000057
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【００９５】
選択可能に、前記の前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出するステップは、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とするステップを含む。
【００９６】
具体的な算出方法は、以下とすることができる。
与えられた医学関係ｒの三つ組ｒ（ｅ１，ｅ２）の場合、医学関係ｒの三つ組のうち、すべての医学エンティティｅ１からなる集合をＨｒ、すべての医学エンティティｅ２からなる集合をＬｒとする。関係ｒについて、本開示の実施例において、以下の条件を満たす医学関係ペア（ｐ，ｑ）から、あり得る推論規則ｐ∧ｑ＝＞ｒを発見する。
（１）
【数５６】
2020525896.tif 000058
（２）
【数５７】
2020525896.tif 000059
（３）
【数５８】
2020525896.tif 000060
【００９７】
上記の条件を満たすすべての医学関係ペア（ｐ，ｑ）について、本開示の実施例において、以下の算出式でＬ２ノルムを算出し、算出したＬ２ノルムに対応する医学関係ペア
【数５９】
2020525896.tif 000061
を小さい順に排列する。但し、
【数６０】
2020525896.tif 000062
は、行列のＬ２ノルムである。
【００９８】
Ｌ２ノルムが最も大きい医学関係ペア（ｐ，ｑ）を所定数個選択し、推論規則ｐ∧ｑ＝＞ｒを得る。
【００９９】
図４を参照する。同一の発明思想に基づき、本開示の実施例において、医学知識べースに適用される推論規則自動発見システムをさらに提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび１つの医学関係の組み合わせであり、前記システムは、関係行列学習器と、推論規則発見器とを含む。前記関係行列学習器は、前記医学関係の各々の関係行列を取得するのに用いられ、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する。前記推論規則発見器は、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて推論規則を取得するのに用いられる。但し、取得される推論規則は、各々第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む。前記推論規則は、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すのに用いられる。
【０１００】
本開示の実施例において、医学関係を行列として表し、そして、行列間の演算によって膨大な量の医学知識の中から推論規則を自動的に発見することで、推論規則を人工的に定義することを必要としないため、大量の手間を節約し、時間コストが低減される。
【０１０１】
選択可能に、前記関係行列学習器は、医学関係の各々に対し、初期の関係行列をそれぞれ１つずつ構築する処理と、前記医学知識べースから前記医学関係に対応する医学知識を取得して正確な医学知識とする処理と、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とする処理と、スコア関数を用いて前記正確な医学知識と不正確な医学知識に各々スコアを付ける処理と、所定の目的関数を用いて前記初期の関係行列を学習し、前記正確な医学知識のスコアが前記不正確な医学知識のスコアより高くなるようにして、前記医学関係の関係行列を得る処理とを実行するのに用いられる。
【０１０２】
選択可能に、前記初期の関係行列を学習する際に、用いられる前記正確な医学知識と不正確な医学知識の数の差は、所定閾値より小さい。
【０１０３】
選択可能に、前記関係行列学習器は、前記医学関係に対応するすべての正確な医学知識に含まれる医学エンティティ以外の医学エンティティを用いて、前記正確な医学知識の医学エンティティを置換し、新しい医学知識を得て不正確な医学知識とするのに用いられる。
【０１０４】
選択可能に、前記推論規則自動発見システムは、エンティティベクトル学習器をさらに含み、前記エンティティベクトル学習器は、前記医学エンティティの各々のワンホットベクトルＸｅを取得する処理と、前記医学エンティティの各々の前記ワンホットベクトルに基づいて、前記医学エンティティの各々のベクトルｙｅを取得する処理とを実行するのに用いられる。
【数６１】
2020525896.tif 000063
、
【数６２】
2020525896.tif 000064
Ｎは、前記医学知識べースのすべての医学エンティティの数であり、Ｘｅは、Ｎ×１次元のベクトルである。
【数６３】
2020525896.tif 000065
、
【数６４】
2020525896.tif 000066
ｙｅは、Ｋ×１次元のベクトルであり、Ｗは、マッピング行列であり、Ｗは、Ｋ×Ｎ次元のベクトルであり、Ｋは、所定の数値であり、Ｋ＜Ｎである。
【０１０５】
以上の実施例は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアによって実現できる。たとえば、本願の実施例に記載される各種方法、ステップまたは機能デバイス（または機能ユニット）は、プロセッサ（広義のプロセッサを指し、ＣＰＵ、処理ユニット、ＡＳＩＣ、論理ユニットまたはプログラマブルロジックアレイなどを含む。）によって実現できる。本願の実施例に記載されるプロセス、方法および機能モジュールは、１つの独立したプロセッサによって実現されてもよく、複数のプロセッサによってそれぞれ実現されてもよい。本願の実施例または特許請求の範囲に記載のプロセッサは、１つまたは複数のプロセッサとして理解するべきである。また、以上に記載の実施例は、ソフトウェアプロダクトの形態で実現されてもよい。当該コンピュータソフトウェアプロダクトは、非揮発性の記憶媒体に記憶され、本願の実施例に記載の方法をコンピュータデバイス（たとえばパーソナルコンピュータ、サーバ、または、ルータ、交換器、アクセスポイントなどのネットワークデバイス）に実行させるための一連の指令を含む。本開示の実施例において、前記関係行列学習器、推論規則発見器およびエンティティベクトル学習器は、たとえば上記のプロセッサ（ＣＰＵ、メモリ、バスなど）によって実現できる。本願に用いられるコンピュータ可読指令は、複数のプロセッサによって、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気テープ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの読み取り可能な記憶媒体や、それ以外の適切な記憶デバイスに記憶される。または、少なくとも一部のコンピュータ可読指令は、たとえばカスタム集積回路、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ、ＰＬＤや具体的な機能を有するコンピュータなどの具体的なハードウェアによって置換されてもよい。
【０１０６】
選択可能に、前記スコア関数は、
【数６５】
2020525896.tif 000067
であり、但し、ｒは、前記医学関係であり、ｅ１、ｅ２は、前記医学エンティティであり、ｒ（ｅ１，ｅ２）は、前記医学知識であり、Ｓｃｏｒｅ（・）は、スコア関数である。
【０１０７】
選択可能に、前記所定の目的関数は、
【数６６】
2020525896.tif 000068
であり、但し、Ｌは、目的関数であり、Ｔは、前記正確な医学知識の集合、Ｔ´は、前記不正確な医学知識の集合、Ｍｒは、前記医学関係ｒの関係行列である。
【０１０８】
選択可能に、前記推論規則発見器は、すべての医学関係の中から、各々３つの医学関係を含む医学関係群を複数選択し、１つの医学関係群にそれぞれ１つずつ対応する検証待ち推論規則を複数構築する処理と、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列との類似度を算出する処理と、一部の検証待ち推論規則を前記類似度に基づいて選択し、最終的に得られる推論規則とする処理とを実行するのに用いられる。
【０１０９】
選択可能に、前記推論規則発見器は、すべての前記医学関係群に対応する類似度をソートし、類似度が最大である所定数の検証待ち推論規則を得る処理と、前記所定数の検証待ち推論規則を、最終的に得られる推論規則とする処理とを実行するのに用いられる。
【０１１０】
選択可能に、各々の医学関係群中の３つの医学関係は、以下の条件を満たす。
（１）
【数６７】
2020525896.tif 000069
（２）
【数６８】
2020525896.tif 000070
（３）
【数６９】
2020525896.tif 000071
但し、Ｈｐ、Ｈｑ、Ｈｒは、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての１つ目の医学エンティティの集合であり、Ｌｐ、Ｌｑ、Ｌｒ、各々、医学関係群中の３つの医学関係ｐ、ｑ、ｒに対応する三つ組のうち、すべての２つ目の医学エンティティの集合である。
【０１１１】
選択可能に、前記推論規則発見器は、前記医学関係群中の２つの医学関係の関係行列の積と、残り１つの医学関係の関係行列とのＬ２ノルムを算出し、前記Ｌ２ノルムを類似度とする処理を実行するのに用いられる。
【０１１２】
本開示の実施例において、医学知識べースのデータ検索方法をさらに提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせである。前記検索方法は、前記医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する２つの医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得することと、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得することと、検索語または検索式を入力して検索することと、前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得することと、当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力することとを含む。当該方法の具体的な模式的フローチャートは、図６に示されている。
【０１１３】
本開示の実施例において、医学知識データベースをさらに提供する。前記医学知識べースには、複数の医学知識が含まれ、前記医学知識は、各々が２つの医学エンティティおよび前記２つの医学エンティティの医学関係の組み合わせである。前記医学知識データべースは、医学知識データを入力するためのデータ入力器と、医学関係の各々の関係行列であって、前記医学関係を有する医学エンティティのベクトル間の関係を反映する前記関係行列を取得するための関係行列学習器と、各々が第１医学関係、第２医学関係および第３医学関係を含む推論規則であって、前記第１医学関係と前記第２医学関係から前記第３医学関係を推理可能であることを示すための前記推論規則を、複数の前記医学関係の関係行列に基づいて取得するための推論規則発見器と、検索語または検索式を入力するための入力器と、前記検索語または検索式から、前記推論規則に基づいて検索し、当該検索語または検索式に関連する医学知識を取得するための検索器と、当該検索語または検索式に関連する医学知識を出力するための出力器とを含む。当該医学知識データベースの構造ブロック図は、図５に示されている。
【０１１４】
本開示の実施例において、前記データ入力器は、たとえばネットワーク入力、ＵＳＢ記憶デバイス、光ディスクまたはほかの記憶デバイスであってよい。前記入力器は、たとえばキーボード、マウス、カメラ、スキャナー、ライトペン、音声入力装置、手書き入力ボードおよびタッチパネルなどであってよい。前記検索器は、たとえば医学技術分野でよくみられる検索器である。前記出力器は、たとえばディスプレイ、プリンター、プロッター、映像出力システム、音声出力システム、磁気記録デバイスなどであってよい。
【０１１５】
本開示の実施例において、医学関係を行列として表し、そして、行列間の演算によって膨大な量の医学知識の中から推論規則を自動的に発見することで、推論規則を人工的に定義することを必要としないため、大量の手間を節約し、時間コストが低減される。上記推論規則に基づいて確立される医学知識データベースおよび検索方法によれば、検索者は、より完備された医学知識データを検索できるようになる。
【０１１６】
以上の記載は、本開示の選択可能な実施形態である。なお、当業者は、本開示に記載されている原理を逸脱せずに様々な改良や修飾をすることもできる。これらの改良や修飾も、本開示の保護範囲として見なされるべきである。
【図１】
2020525896.tif 000094
【図２】
2020525896.tif 000095
【図３】
2020525896.tif 000096
【図４】
2020525896.tif 000097
【図５】
2020525896.tif 000098
【図６】
2020525896.tif 000099
【国際調査報告】
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2020525896.tif 000101
2020525896.tif 000102
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