【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、大規模なデ−タ集合において、デ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合とデ−
タの属性の集合との間に対応付けがある場合、与えられた対応付けから新規に対応付けを導き出すため、対応付けられた属性をデ−タ間の階層関係に従って継承する際に、属性の集合が持つ階層の深さを指定することにより、その階層の深さに応じて属性が適切に継承される階層関係のみを取り出す階層関係自動選別装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、知識ベ−スシステムにおける知識は、フレ−ム、プロダクションル−ル、あるいは意味ネットワ−ク等の記述形式で表現されている（例えば、人工知能学会編『人工知能ハンドブック』オ−ム社
1990発行、'エキスパ−トシステム編'参照）。 いま、
知識をフレ−ムの記述形式で表現しようとすると、対象がフレ−ム、その対象が持つ属性がスロット、その属性の値がスロット値となる。 例えば、対象として『病気』
というフレ−ムを考えた場合、具体的に『病気』を表わすインスタンスには「風邪」「肺炎」「癌」等がある。
属性のスロットとしては、『病気』の症状を示す「熱」
「咳」「吐き気」等がある。 さらに、インスタンス「風邪」のスロット「熱」には、「３８度以上」等のスロット値を対応付けることにより表現される。 このような知識を用いた知識ベ−スシステムの代表的なものとして、
エキスパ−トシステムが知られている。 このエキスパ−
トシステムでは、対象分野と処理内容とが限定されているので、知識ベ−スとしては小規模のものとなる。 これを前述の例で説明すると、対象分野を『病気』とし、処理内容を『病名診断』とすることにより、インスタンスは『病名』に限定されることになる。 このような小規模な知識ベ−スを構築する場合、限定された対象のインスタンスと各インスタンスのスロット値との対応付けは、
従来、人手により行われていた。 以下の説明では、対象のインスタンスをデ−タ、各インスタンスのスロット値をデ−タの属性としている。

【０００３】一方、文献検索システムおよび翻訳処理システムで利用されているシソ−ラスは、大規模なインスタンスからなる知識の代表的なものとして知られている。 シソ−ラスでは、語と語の間の上位下位の関係、および同義関係としては表現されているが、語とその語が表わす事物の属性との関係については表現されていなかった。 例えば、「山」に対しては、上位語として「陸地」、下位語として「火山」、同義語として「やま」
「山岳」等が関係付けられて記述されているが、「山」
の量の尺度を表わす属性として「標高」等は関係付けられてはいなかった。 ところで、最近では、種々の状況に対処でき、高度な問題を解決することができるように、
対象分野を限定することなく、原則的な知識や常識を常備することの必要性が提案されてきた。 そのような知識の１つとして、シソ−ラスのような大規模なデ−タの集合に対して、デ−タと属性との対応付けがある。 すなわち、量に関する概念知識を持つ知識ベ−スを用いて、対象概念と比較概念とから量属性を導き出す。 その手順としては、対象概念と比較概念の組合わせを入力とし、知識ベ−スを用いて対象概念と量属性の関係から量属性候補１を決定し、次に比較概念と量属性の関係から量属性候補２を決定し、さらにこれらに共通な量属性を選択して、入力に対する量属性を決定する。 例えば、上記シソ−ラスにおいて、「山」に「標高」という属性が対応付けられていると、比較の程度を表わす「高い」という語と量の尺度を表わす「標高」という語の関係を用いて、
『高い山』という文章から「高い」のは「山」の「標高」であることを知る、等の省略語の補填が行える。 また、例えば、『鳥がとんでいる』という文を英語に機械翻訳する際に、シソ−ラスを用いるだけでは、上記文中の'とんでいる'の意味が「飛ぶ（ｆｌｙ）」であるのか、あるいは「跳ぶ（ｊｕｍｐ）」であるのかを一意に決定できない。 しかし、「鳥」に「飛ぶ（ｆｌｙ）」という属性を対応付けておくことにより、『Ａ bird is
flying』のような属性を考慮した機械翻訳が可能となる。 このように、従来は不可能であった補填や機械翻訳等を円滑に行うためには、大規模なデ−タの集合に対するデ−タと属性との対応付けが必要となる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、大規模なデ−タの集合に対するデ−タと属性との対応付けを人手により実行すると、属性との対応付けに作業者の主観が含まれるので、一貫性のある対応付けが困難であり、
かつ膨大な手間と時間と経費を必要にするという問題がある。 また、作成後の拡張、およびそのメンテナンスが簡単ではないという問題も生じる。 従って、デ−タと属性との対応付けは、できる限り自動化されることが必要である。 そこで、最初に考えられることとして、シソ−
ラス等の既存の階層関係およびデ−タと属性との既存の対応付けの事例を利用することが考えられる。 対応付けの事例は、例えばテキスト等から抽出したものでよく、
必要とする対応付けの一部でよい。 この対応付けの事例を階層関係に従って継承することにより、与えられたデ−タと属性との対応付けから新規に対応付けを導き出すことができ、それにより、デ−タと属性との大量の対応付けを効率的に行うことができる。 しかしながら、既存の階層関係をそのまま利用すると、対応付けるべきでない属性も下位のデ−タに継承してしまう危険性があり、
その場合には、得られた属性との対応付けの信頼性を低下させる。 例えば、『'車'に'排気量'がある』という知識を得ることにより、『'車'の下位の'バイク'
にも'排気量'がある』という知識が導き出される。 これは、予め人間が対象の上位下位関係を知っているからである。 計算機上では、対象の上位下位関係を示すものとしてシソ−ラスが開発されてきた。 しかし、既存のシソ−ラスの階層を単純に対象概念の階層として利用すると、『'車'の下位の'自転車'にも'排気量'がある』という誤った継承をする危険性もある。 従って、本発明の目的は、このような従来の課題を解決し、デ−タ間に階層関係があるデ−タの集合とデ−タの属性の集合との間に対応付けがある場合に、与えられた対応付けから新規に対応付けを導き出すため、対応付けられた属性をデ−タ間の階層関係に従って継承する際に、属性が適切に継承される階層関係のみを取り出すことが可能な階層関係自動選別装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため、本発明の階層関係自動選別装置は、デ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合（１）とデ−タの属性の集合（２）との間に対応付け（４）がある場合、与えられた対応付け（４）から新しく対応付けを導出するため、属性の集合が持つ階層の深さ（３）を指定することにより、対応付けられた属性がデ−タ間の階層関係に従って適切に継承される階層関係のみを選別する階層関係自動選別装置であって、かつ上記デ−タの集合を入力し、順次上位関係をたどることにより最初にたどられる上位デ−タを先頭とする上位デ−タの順序集合を作成する上位デ−タ順序化手段（５）と、上記上位デ−タ順序化手段（５）により作成された各デ−タ毎の上位デ−タの順序集合を格納する上位デ−タ格納テ−ブル（６）と、上記属性の集合を入力し、属性の階層の深さの指定に応じて属性の集合をいくつかの属性群に分類する属性分類化手段（７）と、上記属性分類化手段（７）により分類された属性群を格納する属性群格納テ−ブル（８）と、上記デ−タと属性との対応付けを入力し、上記属性群格納テ−ブル（８）に格納された属性群を用いて、属性群毎に対応するデ−タ群を決定するデ−タ群化手段（９）と、
上記デ−タ群化手段（９）で決定されたデ−タ群を格納するデ−タ群格納テ−ブル（１０）と、上記デ−タ群格納テ−ブル（１０）の各デ−タ群に含まれる各デ−タに対して、上記上位デ−タ格納テ−ブル（１０）の上位デ−タの順序集合を用いて、同じデ−タ群に含まれ、かつ順序が最も前の上位デ−タとの階層関係を取り出す階層関係抽出手段（１１）と、上記階層関係抽出手段（１
１）で抽出した階層関係を出力する階層関係出力手段（１２）とを具備することを特徴としている。

【０００６】

【作用】本発明においては、デ−タ間に階層関係があるデ−タの集合とデ−タの属性の集合との間に対応付けがある場合に、与えられた対応付けから新規に対応付けを導き出すため、対応付けられた属性をデ−タ間の階層関係に従って継承する際に、属性の集合が持つ階層の深さを指定することにより、指定された階層の深さに応じて属性が適切に継承される１階層間の上位下位関係を自動的に取り出した後、指定された階層の深さに応じて、属性が適切に継承される複数の階層間にまたがる上位下位関係を１階層間の上位下位関係として自動的に生成することにより、階層関係の自動選別を行う。 本発明では、
属性の集合が持つ階層の深さの指定を変化させることにより、取り出される階層関係の数を変化できる。 例えば、上位の階層を指定すると、取り出される階層関係は多くなり、属性との対応付けも多く導き出されるが、誤った対応付けが導出される危険性も高くなる。 これに対して、下位の階層を指定すると、取り出される階層関係は少なくなり、属性との対応付けは少数しか導出できないが、誤った対応付けが導出される危険性も低くなる。
これにより、利用者は、必要とする対応付けの数と信頼性とを考慮して、階層関係を得ることが可能となる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例を、図面により詳細に説明する。 図１は、本発明の一実施例を示す階層関係自動選別装置の機能ブロック図である。 図１において、１
〜４は選別装置への入力であって、１はデ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合、２は属性間に階層関係を持つ属性の集合、３は属性の集合が持つ階層の指定された深さ、４はデ−タと属性との対応付けである。 また、５はデ−タの集合１を読み込み、各デ−タ毎に上位デ−タの順序集合を作成する上位デ−タ順序化手段、６は順序化手段５で作成された上位デ−タの順序集合を格納する上位デ−タ格納テ−ブル、７は属性の集合２および階層の深さ３を読み込み、属性の集合をいくつかの属性群に分類する属性群分類手段、８は分類手段７で分類された属性群を格納する属性群格納テ−ブル、９は対応付け４を読み込み、対応付け４と属性群格納テ−ブル８を用いて属性群毎に対応するデ−タ群を決定するデ−タ群化手段、１０はデ−タ群化手段９により決定されたデ−タ群を格納するデ−タ群格納テ−ブル、１１は上位デ−タ格納テ−ブル６とデ−タ群格納テ−ブル１０を用いて適切な階層関係を取り出す階層関係抽出手段、１２は抽出手段１１により抽出された階層関係を出力する階層関係出力手段、１３は自動選別された階層関係の出力である。

【０００８】図２は、図１における処理フロ−チャ−トである。 先ず、デ−タの集合１を読み込み、デ−タ順序化手段５により上位デ−タの順序集合を作成し、上位デ−タ格納テ−ブル６にこれを格納する（ステップ１
４）。 次に、属性の集合２およびその集合が持つ階層の指定された深さ３を読み込み、属性群分類手段７により属性の集合をいくつかの属性群に分類し、属性群格納テ−ブル８に格納する（ステップ１５）。 次に、デ−タ群格納テ−ブル１０の内容を消去する（ステップ１６）。
次に、デ−タと属性との対応付け４を読み込み、属性群格納テ−ブル８を用いてデ−タ群化手段９によりデ−タ群を決定し、デ−タ群格納テ−ブル１０に格納する（ステップ１７）。 次に、上位デ−タ格納テ−ブル６とデ−
タ群格納テ−ブル１０とを用いて階層関係抽出手段１１
により適切な階層関係を取り出し、階層関係出力手段１
２により出力する（ステップ１８）。 そして、利用者により階層の深さ３が変更されたならば、ステップ１５に戻り、また変更されていなければ処理を終了する（ステップ１９）。

【０００９】図３はデ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合であるシソ−ラスの一例を示す図、図４は図３に示すシソ−ラスの階層関係にあるデ−タの組の図、図５は属性間に階層関係を持つ量の尺度に関する属性の集合の一例を示す図、図６は図５に示した属性の集合の階層関係にある属性の組の図、図７はデ−タと属性との対応付けの一例を示す図である。 いま、デ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合は、図３に示すようなシソ−ラスであるとする。 図３では、「道路」の上位語は「建造物」、
下位語は「地下道」であることを示している。 また、図４では、図３の内容を階層関係にあるデ−タの組として表現している。 例えば、Ｋｉｎｄ（物体，物品）の意味は、「物体」の下位語が「物品」であることを表わしている。 図４のデ−タを装置に入力するとき、これらをデ−タの集合１と呼ぶ。 図５では、属性間に階層関係を持つ属性の集合を、量の尺度に関する属性の集合とした場合の階層関係を示している。 図５に示すように、最上位の階層をレベル０、その下位の階層をレベル１、さらにその下位の階層をレベル２とする。 このように、属性の集合の階層の深さをレベルで表わすものとする。 図６には、図５の内容を階層関係にある属性の組として表現したものが示されている。

【００１０】いま、装置に入力する階層の深さ３として、順にレベル０、レベル１、レベル２が与えられ、かつデ−タと属性の対応付け４として図７に示す組が与えられたものとする。 この場合、本発明により、上記シソ−ラスから量の尺度に関する属性を適切に継承する階層関係のみを自動選別する実施例を説明する。 なお、図７
において、ｒｙｏｕ（建造物，重さ）の意味は、「建造物」というデ−タに量の尺度に関する「重さ」という属性が対応付けられていることを表わしている。 先ず、図２に示す手順により、図１の上位デ−タ順序化手段５がデ−タの集合１を読み込み、各デ−タ毎に１階層ずつ上位関係をたどることにより、最初にたどられる上位デ−
タを先頭とする上位デ−タの順序集合を作成して、上位デ−タ格納テ−ブル６に格納する。 図４に示すデ−タの集合を読み込むと、「地下道」の上位語は「道路」、
「道路」の上位語は「建造物」という具合に１階層ずつ上位関係をたどることによって、「道路」を先頭にして「建造物」をその次という具合に上位デ−タの順序集合を作成し、上位デ−タ格納テ−ブル６に格納する。 図８
は、この場合の上位デ−タ格納テ−ブルの内容を示す図である。

【００１１】図９は、レベル０が指定された場合の属性群格納テ−ブルの内容を示す図であり、図１０は、レベル０が指定された場合のデ−タ群格納テ−ブルの内容を示す図である。 図１に示す属性群分類手段７は、属性の集合２およびその階層の深さの指定３を読み込み、指定された階層にある属性ごとに、その下位関係をたどって得られる属性群を作成することにより、属性の集合を属性群に分類し、それらを属性群格納テ−ブル７に格納する。 すなわち、属性群分類手段７は、図６に示す属性の集合を読み込み、その最上位の階層（レベル０）が指定されると、最上位の階層にある「量の尺度」に着目して下位関係をたどり、「量の尺度」「体積」「寸法」「重さ」「温度」「排気量」「道幅」「延長」を１まとまりとして属性群格納テ−ブル７に格納する。 このときの属性群格納テ−ブル７の内容は、図９に示すようになる。
次に、デ−タ群化手段９は、デ−タと属性の対応付け４
を読み込み、属性群格納テ−ブル８を用いてその属性群に含まれる各々の属性と対応付けられているデ−タをまとめてその属性群に対応するデ−タ群とし、これらをデ−タ群格納テ−ブル１０に格納する。 図７に示すデ−タと属性との対応付けを読み込むと、レベル０が指定された場合、「量の尺度」に着目して分類された属性群に含まれる「重さ」「道幅」「延長」に対応するデ−タの「建造物」「道路」「地下道」を１まとまりとしてデ−
タ群格納テ−ブル１０に格納する。 このときのデ−タ群格納テ−ブル１０の内容は、図１０に示すようになる。

【００１２】図１１は、レベル０が指定された場合の階層関係抽出手段により取り出された階層関係の一例を示す図である。 次に、図１に示す階層関係抽出手段１１
は、デ−タ群格テ−ブル１０の各デ−タ群に含まれる各デ−タに対して、上位デ−タ格納テ−ブル６の上位デ−
タの順序集合を用いて同じデ−タ群に含まれ、かつ順序が最も前の上位デ−タとの階層関係を取り出す。 レベル０が指定されると、図１０に示すデ−タ群格納テ−ブル１０の「量の尺度」に着目して決定されたデ−タ群「建造物」「道路」「地下道」の各々に対して上位デ−タとの階層関係を取り出す。 図８に示す上位デ−タ格納テ−
ブル６において、「建造物」に関する上位デ−タは「物体」であるが、この「物体」は図１０のデ−タ群格納テ−ブル１０には含まれていないので、階層関係は取り出されない。 図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において、
「道路」に関する上位デ−タは「建造物」「物体」である。 それらの中で「建造物」は図１０のデ−タ群格納テ−ブル１０で「道路」と同じデ−タ群に含まれているので、「建造物」と「道路」の間の階層関係Kind(建造物,
道路)を取り出す。 図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において、「地下道」に関する上位デ−タは「道路」「建造物」「物体」である。 それらの中で「道路」「建造物」の２つが図１０のデ−タ群格納テ−ブル１０で「地下道」と同じデ−タ群に含まれているが、図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において順序が前であるのは「道路」であるため、「道路」と「地下道」との間の階層関係Kind(道路，地下道）のみを取り出す。 このときに取り出された階層関係は、図１１に示されている。

【００１３】図１２は、レベル１が指定された場合の属性群格納テ−ブルの内容を示す図であり、図１３は、レベル１が指定された場合のデ−タ群格納テ−ブルの内容を示す図である。 次に、階層関係出力手段１２は、階層関係抽出手段１１により取り出された階層関係を出力する。 レベル０を指定した場合には、Kind(建造物,道路)、Kind(道路,地下道)の２つの階層関係が出力される。 次に、属性の集合が持つ階層の深さの指定をレベル１に変更すると、次のような動作となる。 属性群分類手段７は、図６に示す属性の集合を読み込み、レベル１にある「体積」「寸法」「重さ」「温度」の各々に着目して属性の集合を属性群に分類し、属性群格納テ−ブル７
に格納する。 このときの属性群格納テ−ブル７の内容が、図１２に示されている。 デ−タ群化手段９は、図７
に示すデ−タと属性との対応付けを読み込み、「寸法」
に着目して分類された属性群に含まれる「道幅」「延長」に対応する「道路」「地下道」「重さ」に着目して分類された属性群に含まれる「重さ」に対応する「建造物」の各々のデ−タ群を決定し、これらをデ−タ群格納テ−ブル１０に格納する。 このときのデ−タ群格納テ−
ブル１０の内容が、図１３に示されている。

【００１４】図１４は、レベル１が指定された場合の階層関係抽出手段により取り出された階層関係を示す図であり、図１５は、レベル２が指定された場合の属性群格納テ−ブルの内容を示す図であり、図１６は同じくレベル２が指定された場合のデ−タ群格納テ−ブルの内容を示す図である。 次に、階層関係抽出手段１１は、図１３
の属性である「寸法」に着目して決定されたデ−タ群「道路」「地下道」および属性である「重さ」に着目して決定されたデ−タ群「建造物」の各々に対して、上位デ−タとの階層関係を取り出す。 図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において、「道路」に関する上位デ−タは「建造物」「物体」である。 「建造物」と「物体」は、
共に図１３のデ−タ群格納テ−ブル１０において「道路」と同じデ−タ群に含まれていないため、階層関係は取り出されない。 また、図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において、「地下道」に関する上位デ−タは「道路」
「建造物」「物体」である。 それらの中で「道路」と「建造物」の２つが、図１３のデ−タ群格納テ−ブル１
０に含まれているが、「地下道」と同じデ−タ群に含まれるのは「道路」だけであるため、「道路」と「地下道」の間の階層関係Kind(道路，地下道）のみを取り出す。 また、図８の上位デ−タ格納テ−ブル６において、
「建造物」に関する上位デ−タは「物体」である。 この「物体」は、図１３のデ−タ群格納テ−ブル１０に含まれていないため、階層関係は取り出されない。 結局、このときに取り出された階層関係は、図１４に示されているように、Kind(道路,地下道)のみが出力される。

【００１５】次に、属性の集合が持つ階層の深さの指定を、レベル２に変更すると、次のようになる。 属性群分類手段７は、図６に示す属性の集合を読み込み、レベル２にある「排気量」「道幅」「延長」およびレベル２に下位関係を持たないレベル１の属性「重さ」「温度」の各々に着目して、属性の集合を属性群に分類し、属性群格納テ−ブルに格納する。 図１５は、このときの属性群格納テ−ブルの内容を示したものである。 デ−タ群化手段９は、図７に示すデ−タと属性との対応付けを読み込み、「重さ」に着目して分類された属性群に含まれる「重さ」に対応する「建造物」，「道幅」に着目して分類された属性群に含まれる「道幅」に対応する「道路」，「延長」に着目して分類された属性群に含まれる「地下道」、の各々のデ−タ群を決定して、デ−タ群格納テ−ブル１０に格納する。 図１６は、このときのデ−
タ群格納テ−ブル１０の内容を示したものである。

【００１６】階層関係抽出手段１１は、図１６に示す「道幅」に着目して決定されたデ−タ群「道路」，「延長」に着目して決定されたデ−タ群「地下道」，「重さ」に着目して決定された「建造物」の各々に対して、
上位デ−タとの階層関係を取り出す。 図８に示す上位デ−タ格納テ−ブル６において、「道路」に関する上位デ−タは「建造物」と「物体」である。 これらの中で「建造物」は図１６に示すデ−タ群格納テ−ブル１０に含まれているが、「道路」と同じデ−タ群に含まれていないので、階層関係は取り出されない。 また、図８に示す上位デ−タ格納テ−ブル６において、「地下道」に関する上位デ−タは「道路」「建造物」「物体」である。 これらの中で「道路」「建造物」の２つのデ−タは図１６のデ−タ群格納テ−ブル１０に含まれているが、どちらも「道路」と同じデ−タ群に含まれていないので、階層関係は取り出されない。 また、図８に示す上位デ−タ格納テ−ブル６において、「建造物」に関する上位デ−タは「物体」である。 この「物体」は図１６に示すデ−タ群格納テ−ブル１０に含まれていないので、階層関係は取り出されない。 その結果、このときの階層関係は１つも取り出されない。 従って、階層関係出力手段１２は、階層関係は１つも取り出さない。

【００１７】以下、本発明の作用として、属性の集合が持つ階層の深さの指定を変化させることにより、取り出される階層関係の数が変化するので、本発明の利用者は必要とする対応付けの数と信頼性を考慮した階層関係の自動選別を行うことができるという理由を説明する。 前述したように、レベル０を指定した場合には、自動選別される階層関係は図１１に示すようなKind(建造物，道路），Kind(道路，地下道）となる。 この階層関係を用いると、「建造物」に対応付けられた「重さ」という属性が下位の「道路」や「地下道」にも継承されるため、
誤った対応付けを導出することになってしまう。 従って、この場合、高いレベル０を指定すると、多くの対応付けが導出されるが、前述のように誤った対応付けも導き出されてしまうので、好ましい選別結果ではないことが判る。 次に、レベル１を指定した場合、自動選別される階層関係は、図１４に示すようにKind(道路,地下道)
となる。 この階層関係を用いると、レベル0を指定した場合に継承された「重さ」という属性は下位の「道路」や「地下道」へは継承されず、「道路」に対応付けられた「道幅」という属性のみが下位の「地下道」に継承されるので、正しい対応付けのみが導出されることになる。
従って、レベル１の指定が好ましい選別結果となる。 さらに、レベル２を指定した場合には、自動選別される階層関係はない。 従って、この場合には導出される対応付けがないので、装置の利用者がデ−タと属性との対応付けを多く必要とするときには、好ましい選別結果ではないことが判る。

【００１８】本実施例から明らかなように、本発明の階層関係自動選別装置を用いると、デ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合とデ−タの属性の集合との間に対応付けがある場合、与えられた対応付けから新規に対応付けを導出するため、対応付けられた属性をデ−タ間の階層関係に従って継承する際に、属性の集合が持つ階層の深さを適切に指定することにより、取り出される階層関係の数も変化し、指定された階層の深さに応じて属性が適切に継承される階層関係を取り出すことができる。 上述のように、属性の集合が持つ階層の深さの指定を変化させることにより、取り出される階層関係の数が変化するので、属性との対応付けの数も変化することになる。 例えば、上位の階層を指定した場合には、取り出される階層関係は多くなり、属性との対応付けも多く導出されるが、誤った対応付けが導出される危険性も高くなる。 これに対して、下位の階層を指定した場合には、取り出される階層関係は少なくり、属性との対応付けも少ししか導出されないが、誤った対応付けが導出される危険性は低くなる。 このことにより、装置の利用者は、必要とする対応付けの数と信頼性を考慮して、階層の深さを指定することにより適切な階層関係を得ることができる。 さらに、本発明において、属性の集合を種々に変更することにより、各々の属性を適切に継承する階層関係を自動選別することができるのは勿論である。

【００１９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
属性の集合が持つ階層の指定する深さを変化させることにより、取り出される階層関係の数が変化するので、装置の利用者が必要とする対応付けの数と信頼性を考慮した階層関係の自動選別が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す階層関係自動選別装置の機能ブロック図である。

【図２】図１における処理フロ−チャ−トである。

【図３】デ−タ間に階層関係を持つデ−タの集合であるシソ−ラスの一例を示す図である。

【図４】図３に示したシソ−ラスの階層関係にあるデ−
タの組の図である。

【図５】属性間に階層関係を持つ量の尺度に関する属性の集合の一例を示す図である。

【図６】図５に示した属性の集合の階層関係にある属性の組の図である。

【図７】デ−タと属性との対応付けの一例を示す図である。

【図８】図１に示した上位デ−タ格納テ−ブルの内容の図である。

【図９】図１の属性群格納テ−ブルでレベル０が指定された場合の内容を示す図である。

【図１０】図１のデ−タ群格納テ−ブルでレベル０が指定された場合の内容を示す図である。

【図１１】図１の階層関係抽出手段においてレベル０が指定された場合に取り出された階層関係の一例を示す図である。

【図１２】図１の属性群格納テ−ブルでレベル１が指定された場合の内容を示す図である。

【図１３】図１のデ−タ群格納テ−ブルでレベル１が指定された場合の内容を示す図である。

【図１４】図１の階層関係抽出手段においてレベル１が指定された場合に取り出された階層関係の一例を示す図である。

【図１５】図１の属性群格納テ−ブルでレベル２が指定された場合の内容を示す図である。

【図１６】図１のデ−タ群格納テ−ブルでレベル２が指定された場合の内容を示す図である。

【符号の説明】

１ デ−タの集合 ２ 属性の集合 ３ 階層の深さ ４ 対応付け ５ 上位デ−タ順序化手段 ６ 上位デ−タ格納テ−ブル ７ 属性群分類手段 ８ 属性群格納テ−ブル ９ デ−タ群化手段 １０ デ−タ群格納テ−ブル １１ 階層関係抽出手段 １２ 階層関係出力手段 １３ 出力

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 飯田 敏幸 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内