分類型問題向け知識獲得支援システム : ELK
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概要
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近年,問題領域の類型に基づく知識獲得支援システムの開発が行なわれている。特に分類型問題を対象とした代表的な知識獲得支援システムとして(1)CSRL〔3〕,(2)ETS〔1〕及びAQUINAS〔2〕がある。両システムとも分類型問題に於ける問題構造,問題解決モデルを仮定し,モデルの中で果たす役割に応じた知識の獲得支援を行なっている。仮定された基本的問題構造モデルは,病名や故障原因に相当する仮説空間, 分類する対象が持つ属性空間,属性空間を仮説に応じたクラスに分類することによる属性空間と仮説空間との間の関係からなる。また,問題解決モデルは,与えられた対象についての属性値の記述から,対象か属性空間のどのクラスに属するか判定するものである。さらに,それぞれのシステムについて,(1)は階層的分類と仮説照合・評価という類型的タスクによるものであり,(2)はG.KellyのPersonal Construct Theoryに基づく,という特徴を持つ。両システムとも分類型問題に対する基本的知識獲得支援機能は備えているが,現実的な問題に適用する上で不十分な点がある。ここでは,仮説の階層と問題解決の精密化という観点から両システムの弱点を補うシステムELKを開発したので紹介する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1988-09-12
著者
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