国際的情報化の進展により生産、提供、流通、利用される情報は量的にも質的にも多種、多様である。しかし豊富なディジタルコンテンツも高度活用のための機能が未整備なため充分な活用からは程遠いのが現状である。そのためには計算機が学習した知識に基づき情報内容を理解、評価、選択することが必要である。本来情報は大量であればあるほどそれを適切に選択・活用することにより、新しい情報を生成できるところに真の価値がある。そのために新しい環境に則した情報資源の構築法、利用機能、とくに科学技術における新理論の確立に重要な仮説生成の機構およびその実証が本研究の直接の目的である。また新しいモデルに基づく高度な情報資源の構築によりこれからの計算機、通信の理論や技術の展開の方向を示すことはこれまで行って来た研究と共通の目的である

Fujiwara Yuzuru

Goto Tomonori

Inoue

Matsui Takashi

Matsuura

Nakayama Takashi

Shimizu

Sugawara

中山 尭

井上 佳久

後藤 智徳

松井 孝司

松浦 育敏

清水 恵次郎

福桝 喜孝

菅原 駿吾

藤原 譲

国際的情報化の進展により生産、提供、流通、利用される情報は量的にも質的にも多種、多様である。しかし豊富なディジタルコンテンツも高度活用のための機能が未整備なため充分な活用からは程遠いのが現状である。そのためには計算機が学習した知識に基づき情報内容を理解、評価、選択することが必要である。本来情報は大量であればあるほどそれを適切に選択・活用することにより、新しい情報を生成できるところに真の価値がある。そのために新しい環境に則した情報資源の構築法、利用機能、とくに科学技術における新理論の確立に重要な仮説生成の機構およびその実証が本研究の直接の目的である。また新しいモデルに基づく高度な情報資源の構築によりこれからの計算機、通信の理論や技術の展開の方向を示すことはこれまで行って来た研究と共通の目的である。departmental bulletin pape

藤原, 譲

Fujiwara, Yuzuru

後藤, 智徳

Goto, Tomonori

中山, 尭

Nakayama, Takashi

井上, 佳久

清水, 恵次郎

菅原, 駿吾

福桝, 喜孝

松井, 孝司

Matsui, Takashi

松浦, 育敏

KANAGAWA University Repository

M.構 造化知識 に基づ く意味理解および仮説生成の機構1.テ ー マ 構 造 化 知 識 に 基 づ く意 味 理 解 お よ び 仮 説 生 成 の 機 構TheMechanismsofSemanticUnderstandingandAbductionBasedonOrganizedKnowledge2.研 究代表者 情報科学科 藤原 譲3.共 同研 究者(学 内)情 報科学科 後藤 智徳、中山 尭(学外)井 上 佳久(ミ ドリ十字)、 清水 恵次郎(出 光石油化学)菅原 駿吾(NTT)、 福桝 喜孝(吉 富製薬)、 松井 孝司(三 共)、松浦 育敏(中 外製薬)4.研 究 期 間1997年4月1日 ～1998年3月31日5.研 究 の 目的国際的情報化 の進展 によ り生 産、提供 、流通 、利用 される情報 は量的に も質的に も多種、多様である。しか し豊富 なディジタルコンテンツも高度活用のための機能が未整備 なため充分 な活用か らは程 遠いのが現状であ る。そのためには計 算機が学習 した知識 に基づ き情報内容 を理解、評価、選択す ることが必要である。本来情報は大量であればあるほ どそれ を適切 に選択 ・活用することによ り、新 しい情報 を生成で きる ところに真 の価値がある。そのために新 しい環境 に則 した情報資源の構築法、利用機能、とくに科学技術 におけ る新理論の確立 に重要な仮説生成の機構およびその実証が本研究の直接 の 目的である。また新 しいモデ ルに基づ く高度 な情報資源の構築 によ りこれか らの計算機、通信の理論や技術の展 開の方向を示す ことはこれ まで行 って来た研究 と共通の 目的である。[キ ー ワ ー ド] 多 様 化 情 報 、 情 報 解 析 、 品 質 評 価 、 内 容 理 解 、 仮 説 生 成 、 思 考 支 援diversifiedinformation,informationanalysis,qualityevaluation,contentunderstanding,abductionandthinkingsupport6.研 究概 要6.1は じ め に情報基盤の整備が進み電子図書館、電子博物館 をは じめ と してインターネ ット上 に、形式的 にも内容的に も多様 で多量 の情報が地球規模で分散 して集積 されてい る。これ までのデータベースは、情報を集積 してその中か ら必 要な ものをキー ワー ドを手がか りとして取 り出 して利用する方式が 主であった。さらにインターネッ トによ りデー タの収集が容易 にな り情報倉庫(InformationWarehouse)と してその感 じが一層強 くなってい る。 しか しそれらは、検索のみでな く各種の 目的に利用 される ことにな り、共通する基本的課題 は豊富 な情報資源 を有効 に活用す るための思考支援 など高度な処理機能である。それには意味 の理解 ・処理が必要であ り、そのため には、多様かつ豊富 な意味 関係 を含む概念構造の 自己組織化 が有効 な手段 であ る。従来のいわゆる 「意味処理」は主 として機械翻訳や情報の検索 などの応用 に留 まり、意味 関係 としてはシソーラスによる階層関係 、関連関係 、同義関係 と翻訳用の用語辞書が あるが、いずれ も広範 な意味 を詳細に記述していない。また演繹推論 に用い られている二値論理 は閉 じた世界 に対応 し、問題解決や発想などの情 報生成 を伴 う開いた世界の問題 に対応で きないので多値 論理導入が必 要である[1-5]。 すなわち新 しい情報環境 に対 しては新 しい情報資源 と、新 しい利用機能が必要である。 さらにこのことは逆 に新 しい情報向 きの計算機、ソフ ト、通信 な どの環境 を展開 させ る指針 を示す ことにも..なる。本研究 で述べ る 自己組織化型情報ベース システムで は、情報の蓄積、管理、検索だけでな く、類推、帰納推論、仮説推論、発想、連想 な どの意味処理 も対象 としている[10-16]。 ここでは多様 な目的に応用 で きる概念構造の構 築 を目的 と して、概念構造 は充分 な意味関係 を含 み、その記述項 目と表現形式 及び概念記憶構造の 自動的 な構築方法 について も述べ る。また構造 化 された情報 に基づ く意味処理、と くに思考支援 で最 も重要で あるが従来の方式で は直接処理がで きなかった類似 関係や関連 関係 の意味や程度 を扱 う方式につ いて も概要 を示す。なお意味関係 の抽 出の際、表層的な多様性、曖昧性 を適切 に扱 うには複数 言語の表現 を用 いるのが有効 であるので多言譜 情報 を対象 とす る。この ことは また情 報流通の面か らも多数の言語 にわたる情報 をどの言語か らで も横 断的にアクセスで きるので非常 に好都合である[11,12]。6.2学 習型情報資源化 モデル概念構造 は概念 問の意味関係 に対応 して階層 関係の他 、部分 的重 な り、多項 関係 、再帰構造、内部構造、相対性、動的関係 などを含み、 グラフの構造では対応で きない[3-5]。 そこで、ハ イパーグラフ[8,9]の 多項関係 や双対性 を更 に拡張 した相対性(概 念一 関係 、概 念一属性 な ど),その他 の関係 に対応で きる概念記憶構造であ る均 質化2部 グラフモデル(HomogenizedBipartiteMode1:HBM)に 基づ き、記述する[4,5]。E=2V(1)V=VUE(2)E=EUV(3)σ:L→VUE(4)こ こでV,E,Lは そ れぞ れ ノー ド、 リ ン ク、 ラベ ル の集合(有 限 と は限 らない)で あ る。このモデルでは関係 は、ノー ド2つ だけを結 ぶので な く任意の数 の集合即 ち多項関係 に対応 し、式(1)に 示す ように罧乗集合であることを示 し、これだけであればハ イパー グラフになる。式(2)と(3)で それぞれ再帰構造 と内部構造が許 される。 また(2)と(3)の 両者 を併せて ノー ドV(概念)と リンクE(関 係)は 基本的 に均質化 されるが、ある時点 では構造 の最下部 にはノー ドとしてだけの役割 を持 つ もの、最上部 には リンクの役 割だけの ものが存在 する。一一方ノー ドが整礎的集合(wellfoundedset)で はな くなる。また階層関係の属性継承関係 を辿 るナビゲーシ ョンは大部分 の演繹推論 に相当 し、しか も単一化の計算量 を著 しく小 さくすることが可能 となる。さらに多値論理の うち実用性 か ら最近注 目されているRoughSetTheory[1,2]に おける識別不能関係のみな らず論 理的帰結不能関係への拡張 も可能 となる。6.3学 習 された知識 に基づ く意味理解概念の意味内容 を充分 に記述することは外延型の関係DB、 オブジェク ト指向DB、 単調論理型の知識ベース などでは極 めて困難である。そ もそ も必要 な意味関係 を網羅的に獲i得することが問題である。しか し概念の階層 関係 が構造化 されていれ ば属性継承が可能で、しか も冗長度 を最低限度 に抑えられ るので記憶容量のみならず管理上 も好都合 である。論理構造 その他 の関係 も構造化 により処理が簡単 になる。特 に演繹推論で問題 となる単一化の計 算量の大 きさを気 に しな くて済む。情報の内容 を十分理解 するための概念 記憶構 造 におけ る意味関係 の内容 及び表現形式 について述べ る[4,5]。 概念構造の主たる ものの一つは階層 関係 である。専 門用語の階層関係 には、事物所 属の視点か ら形成する属階層関係 と主題 分野の視点か ら形成 する分類 階層関係があ り、従来、それぞれの階層 の関係 によって互いに独立 した概念体系 が構成 される。一方、意味 関係 を全面的かつ明確 に表示 するために、is-aやpart‐ofな ど複数の階層 関係 を含 む概念体系が必要である[4-7]。また 命題論理、一階述語論理等 において扱 えない多値の問題 も記述 、表現 の制約 を受 けなけ一90一れば対処可能 となる。ただこの ことは当然新 しい推論方式 を必要 とす るので次章で述べる。その基礎 となる類似関係、関連 関係 は問題解 決で最 も多 く使 われる類推 や帰納推論 に必須 であるが、これ らは充分 な意味理解 に基づ く処理が必要で、それは網羅 的な意味 関係 を含んでいる概念構造が利用で きる。基本 的には類似 または関連の意味 とその程度即 ち定性 的および定量的 に処理 を行 うことになる。この ように、概念記憶構造が多重継承の 階層 関係 を含み、意味内容 の外延的記述の困難 と冗長性 を同時 に解消で きる。 一検索用 シソーラスでは階層 関係以外 の意味関係 を全 て単に関連関係 として記述す る。因果関係など論理関係 の詳細な記述は類推、帰納推論 、仮説推論な どの応用に とって不可欠であるが、漠然 と した関連関係では方向 もな く、詳細 な記述 も無いので推論 には使 えない。このため、概 念構造 には関連特徴 を記述す るラベル付 きの関連 関係 を構築す る。過程一状態、実体一 特徴 な どの ラベ ル付 け関連関係 から、この中に概念構造 の多項関係の表現例 として、集合 間の関連関係が示 される。これ らの関連 関係 を用 いて論理 関係 の表現がで きる。例 えば、因果 関係 を原因 と結果の関係 として、例 えば高分子の構造 と物性の関係 として も記述で きる。6.4意 味理解 に基づ く思考機能演繹推論 な どで2値 論理 に基づ く推論 は記号処理 として確立 されているが、対象が閉 じた世界の問題(closedworldproblem>に 限 られるので思考支援 に必要 な開いた世界の問題(openworldproblem)に はデータ、知識の生成 を含めた新 しい方式の確立が必要 となる[1,2,4,5,1H6]。これらは意味処理 を含むので概念構造 を用いるこ とで きれば類似 関係、関連関係がその意味 と程度 を含 めて機械処理が可能 になる。ここで基本の一つ となる類似関係 は概念構 造に より処理で きる ことは上で述べたが、もう一つのポイン トであるところの新 しい情報 の生成 もやは り概念構造が手が か りとなる。即 ち概念 の記述 を基本 と して さらにそれ らを順次抽象 化 した階層関係が束(lattice)構 造になることが利用で きる。 また概念構造の生成 自体が類推 を用いるこ ともあ り、手順が再帰 的になる。意味関係 に対応 して構造化 された知識 に基づ く仮説生成の機構 を下 に示す。C=(V,E),を 知 識 世 界 と し,Cr=(Vr,Er),Cs=(Vs,Es),Cc=(Vc,Ec),こ こ でr,s,お よ びcは そ れ ぞ れ 参 照reference、 サ ン プ ルsampleお よ び 共 通common構 造 を 示 す も の と す る 。仮 説 生 成 の 機 構:CcCCsirlCsj(1・ ・(1Csn(1Cr,Cs=(Vs,Es)=C(Vr,Er),こ こ でVr=Vc+δVr,Er=Ec+δEr ,Vs=Vc+δVr,Es=Ec+δEr.類推および帰納推論の機構:Cc⊆Cs∩Cr,こ こ でVr=Vc+δVr,Er=Ec+δEr,Vs=Vc+δVr,Es=Ec+δEr。知識構造の操作 か らみ ると、仮説生成 と同様に情報生成 を伴 う類推 や帰納推論の機構 は共通の形式の処理 となることが興味深い点 である[17]。一91一自動抽 出され た断片的な意味 関係の構造化 による自己組織化概 念構造 システムの概要 と応用例 として以上の手法 を組み合わせ て高分子のNMRの 情報 を自己組織 的に概念構造 を構築 して、それ を高分子のNMRス ペク トルの解析 に応用するための システムの例 を示す。概念構造部分は主 としてC-TRANで 同値 関係 を抽 出 し、SS-KWICで 階層 関係 と関連 関係 を抽 出 し[11,12]、SS-SANSで 因果関係 を抽出 し[13,14]、 高分子の複雑 な構造に対応する非常 に数多い類似概念多重継承 を含 む構 造になっている。これを帰納推論 に用いスペ ク トルの帰属 に適用で きる[2,16,17]o6.5む す び広範 な情報源 か ら得 られ る質的量 的に多種多様 な情報 を有効 に活用 するため に概念 問の意味関係 を解析 し、多様 な 目的 に対応 で きる概念構造の特性 を明 らかに し、そのモデル として概念記憶構造 に対応す る均質化2部 グラフモデル を示 した。それに基づ き概念 を表現 する用語間の意味関係 か ら専門知識 の 自己組織的構築方法 つ ま り情報 の意味 内容 を計算機 に学習 され る機構 を示した。概念構造 に、多様 なラベ ル付 き階層関係、関連 関係、内部構造、相対性 な どの複雑 な意味関係 を含 ませ ることでこれ まで困難 であった類似関係、関連関係 を定性的に も定量 的にも対処できることを示 した。それに基づ き、多値論理 を含 む仮説推論 は類推、帰納推論 と同様 に、構造化知識か ら情報 を生成するプロセス として発想 を実現 し、それ らを結合 して問題解決、意思決定、評価 などの思考機構 を明 らかに し、新世代型情報資源のあ り方 を示 した。この ことは さらに新 しい情報環境即 ち新 しい計算機機構 や通信技術 の展 開の基本的方向付 けにも資す る ものである。参考文献[1]Z.Pawlak,"RoughSets"Int.J.ofComputerandInf.Sti.Vol.11pp341-54,1982[2]Z.PawlakandW.P.Ziarko"RoughSets,FuzzySetsandKnowledgeDiscovery"KluwerAcademicPubl.ISBNO-7923-1472-7[3]Fugmann,Robert:TheoretischeGrundlagenderIndexierungspraxis".1992.[4]YuzuruFujiwara:"TheModelforSelfStructuredSemanticRelationshipsofInformationandItsAdvancedUtilization".InternationalForumonInformationandDocumentation,vol.19(2)PP8-10,January1994.[5]YuzuruFujiwaraandHironobuGotoda:"RepresentationModelforRelativityofConcepts".InternationalForumonInformationandDocumentation,vol.20,1,PP22-30,January1995.[6]藤 原 譲 、 劉 野 「電 子 図 書 館 の 高 度 利 用 の た め の 機 能 」 情 報 学 基 礎 研 究 会(44-6)1996[7]藤 原 譲 「用 語 間 の 意 味 関 係 の 自 己 組 織 化 」 脳 と 用 語 シ ン ポ ジ ウ ム 論 文 集(日 本 学 術 会 議 、1996-12-12)[8]C.Berge."Hypergraphs".North-Holland,1989[9]H.Boley."DirectedRecursiveLabelnodeHypergraphs:ANewRepresentation-Language".ArtificialIntelligence,9(1):49-85,1997.[10]PatricH.Winston,"LearningandReasoningbyAnalogy"CommunicationoftheACM,23(12),pp689-703,1980`[11]」.Lai,H.ChenandYuzuruFujiwara:"ExtractionofSemanticRelationshipsAmongTerm-SS-KWIC" .ProceedingsofThe47thFIDConferenceandCongress,Oct.1994.[12]JinjuanLai,HanxiongChenandYuzuruFujiwara"AnInformation-BaseSystemBasedontheSelf-OrganizationofConceptsRepresentedbyTerms"TerminologyVol.3(2),313-34,1996[13]HikomaroSanoandYuzuruFujiwara"SyntacticandSemanticAnalysisofArticleTitlesinAnalyticalChemistry"J.Inf.Sci.PrinciplesandPractice19,119-124,1993[14]HikomaroSanoandYuzuruFujiwara"AutomaticAssignmentofWordCategoriesforImprovedFacetAnalysisofTitlesandIndexes"J.Inf.Sci.PrinciplesandPractice20,23-31,1994卜一92一[15]HironobuGotoda,JianghongAn,andYuzuruFujiwara二"AnalogicalReasoningofOrganicReactionsBasedontheStructuredCompound-ReactionDiagram".InternationalConferenceonForumandAppliedPracticalReasoning,FAPR'96,PP276-290,Germany,June1996.鱒[16]YuzuruFujiwara,JianghongAnandJinjuanLai"MaterialsInformationSystemsforOpenWorldProblemSolving"ComputerizationandNetworkingofMaterialsDatabases"Vol.5,ASTM-STP1311,273-278,1997[17]YuzuruFujiwaraandYeLiu,°TheHomogenizedBipartiteModelforSelfOrganizationofKnowledgeandInformation",TheProceedingsofthe48t"FIDConferenceandCongress(23-25,0ct.1996inGraz),tobepublishedinIFID1998一93一

M. 構造化知識に基づく意味理解および仮説生成の機構

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The Mechanisms of Semantic Understanding and Abduction Based on Organized Knowledge

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