JP7347526B2 - 推論知識構築支援装置、推論知識構築支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、推論知識の構築を支援する推論知識構築支援装置、推論知識構築支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

近年、ＡＩ（Artificial Intelligence）などの分野において、サイバーセキュリティ、経営判断、プラントの制御など断片的な情報しかなく、更に意思決定に人間の判断を必要となるような、高度で複雑な社会課題の解決に関しては、意思決定者が納得できる説明性を担保できる方式が求められている。

説明性を担保できる方式としては、仮説（演繹）推論をはじめとする推論の自動化を行うことで、所与の事実から妥当な仮説（帰結）を提示する方式が提案されている。さらに、事実から仮説（帰結）に至るまでの道筋を明らかにすることで説明性を担保する方式が提案されている。

推論とは、推論知識（ルールを表すルール情報と観測された事実を表す観測情報を有する知識ベース）から、新たな知識を作り出す操作である。そのため、推論知識をあらかじめ用意しておくことが必要である。したがって、正確で十分な推論知識を効率的に構築する方法の確立が望まれている。

推論知識とは、推論に必要なルールと観測とを有する集合である。ルールは、あるイベント間の因果／含意関係を表す情報である。また、ルールは、前提（原因）を表す前件と、帰結（結果）を表す後件とを有する。観測は、事実として認定された情報である。ルールと観測は、一つ以上のリテラルを有している。さらに、リテラルは、一つの述語記号と一つ以上の項とを有している。

関連する技術として、特許文献１には、自然言語で書かれた自然言語文から推論知識を自動で構築する技術が開示されている。この技術によれば、まず、自然言語による知識記述を、解析辞書を参照して自然言語解析を行う。続いて、自然言語解析の解析結果を用いて、対象領域意味モデルと深層格決定ルールとを参照し、構文情報を決定する。続いて、構文情報を解析結果に追加して生成した中間結果を、対象領域意味モデルを参照して、中間結果を推論知識の知識記述形式に変換する。その後、変換結果を推論知識に記憶することにより、自動的に推論知識を構築する。

特開平０６－１９５３８３号公報

しかしながら、上述した特許文献１の技術を用いても、自然言語による知識記述に対して、必ずしも正確かつ十分な自然言語解析ができるとは限らないため、誤ったリテラルを含んだルールが生成されてしまうことがある。そのような場合、作業者は、誤ったリテラルの修正を手作業で行わなければならない。

したがって、誤ったリテラルの修正を行う作業者には、構築したいドメインに関する専門知識、自然言語処理（述語項構造）の知識、リテラルの仕様に関する知識などが必要とされる。

本発明の目的の一例は、推論知識を効率よく構築するために作業者の支援をする推論知識構築支援装置、推論知識構築支援方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における推論知識構築支援装置は、
自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、リテラル生成手段と、
複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成する、ルール生成手段と、
前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、表示情報生成手段と、
前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる、編集手段と、
を有することを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における推論知識構築支援方法は、
（ａ）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成し、
（ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成し、
（ｃ）前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成し、
（ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる
ことを特徴とする。

さらに、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）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、ステップと、
（ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成する、ステップと、
（ｃ）前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
（ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる、ステップと、
を実行させることを特徴とする。

以上のように本発明によれば、推論知識を効率よく構築するために作業者の支援をすることができる。

図１は、述語リストの一例を説明するための図である。 図２は、推論知識構築支援装置の一例を説明するための図である。 図３は、ユーザインタフェースの一例を説明するための図である。 図４は、推論知識構築支援装置を有するシステムの一例を示す図である。 図５は、自然文の一例を説明するための図である。 図６は、自然文の一例を説明するための図である。 図７は、自然文表示領域とリテラル表示領域とルール表示領域とを表示した一例を説明するための図である。 図８は、自然文表示領域とリテラル表示領域と観測表示領域とを表示した一例を説明するための図である。 図９は、ルールにリテラルを追加する編集の一例を説明するための図である。 図１０は、新たなリテラルをルールに追加する編集の一例を説明するための図である。 図１１は、新たなリテラルをルールに追加する編集の一例を説明するための図である。 図１２は、新たなリテラルをルールに追加する編集の一例を説明するための図である。 図１３は、新たなリテラルをルールに追加する編集の一例を説明するための図である。 図１４は、ルールからリテラルを削除する編集の一例を説明するための図である。 図１５は、ルールの論理構造の編集の一例を説明するための図である。 図１６は、推論知識構築支援装置の動作の一例を説明するための図である。 図１７は、推論知識構築支援装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。

はじめに、推論と推論知識について説明をする。
推論には、主に「演繹推論」「帰納推論」「仮説推論（発想推論：アブダクション）」などがあることが知られている。このうち、演繹推論と仮説推論は、観測された事実（観測）とルールから新たな知識を作り出す推論である。

演繹推論は、「ＡならばＢが成り立つ」という大前提（ルール）と、Ａが成り立つという小前提（観測）からＢという結論を導く推論方式である。仮説推論は、「ＡならばＢが成り立つ」というルールと、Ｂが成り立っているという観測から、Ａが成り立っていることを推測する推論方式である。実施の形態では、基本的に演繹推論又は仮説推論を想定している。

推論知識は、ルールと観測とを有する集合である。ルールは、自然言語文から抽出された「ＡならばＢが成り立つ」という関係（因果／含意関係）が一階述語論理で表現された論理式の集合である。観測は、自然言語文から抽出された事実が一階述語論理で表現された論理式の集合である。

ルールと観測は、一つ以上のリテラルを有する。リテラルは、素論理式又は素論理式に否定記号を含めたものである。素論理式とは、論理式のひとつで、述語記号が「p」で、項が「t1, t2, ……」であるなら、「p(t1, t2, ……)」のように表せる。リテラルは、例えば、「install(user, software, pc)」、「!access(user, host)）」などと表すことができる。

述語記号は、対象に関する関係と性質を表す。上述した例では、述語記号は、「install」「access」である。項は、「user」「software」「pc」「host」である。また、項は、定数記号と変数記号とを有する。

定数記号（定数）は、表現したい世界に存在する個々の対象を表す。定数は、本実施の形態では大文字で始まる文字列、又は二重引用符「"」で囲まれた文字列として表現し、変数はそれ以外の文字列で表現する。定数は、例えば、「RANSOM_PYLOCKY.A」「"iOS"」などと表する。

変数記号（変数）は、表現したい世界の対象を表す。変数は、対象が具体的に決まっていないときに用いる。変数は、例えば、「file」などと表す。

ルールは、「P => Q」のように表現される論理式である。左辺「P」は前件を表し、右辺「Q」は後件を表している。「=>」は、因果／含意関係を表している。なお、「=>」は、厳密な含意関係だけでなく、蓋然性の高い因果関係も許容する。観測は、「P ∧ Q」のように表現される論理式である。

「P」と「Q」は論理式である。その場合、「!P」「P ∧ Q」「P ∨ Q」「P => Q」も論理式となる。論理記号「∧」は連言を表し、「∨」は選言を表し、「!」は否定を表している。なお、量化記号として、「∀」（全称限量）、∃（存在限量）を用いてもよい。

論理式への変換について説明する。
論理式への変換は、自然言語文から抽出された述語項構造に基づいて変換される。述語項構造とは、自然言語文の文章内に存在する述語と、その述語が表現する概念の構成要素となる複数の項との間の構造である。

ここでの述語とは、動作、状態、事態、様態を表す表現で、主として動詞、形容詞などの用言、サ変名詞（事態性名詞）がそれに相当する。ここでの項とは、述語が表す動作又は状態への参与者として不可欠な要素であり、実際には各述語と格関係にある名詞句が項に相当する。

また、述語と項との間の格関係は表層格に基づき、「ガ格」「ヲ格」「二格」などの格助詞に対応した名称が割り当てられる。なお、述語項構造は、ＮＡＩＳＴテキストコーパスに準拠することが考えられる。ＮＡＩＳＴテキストコーパスについては、https://sites.google.com/site/naisttextcorpus/ntc-annotation-schemeなどに記載されている。

例えば、自然言語文「太郎がリンゴを三時に食べる。」の場合、「食べる」が述語に相当し、「太郎」は当該述語のガ格、「リンゴ」はヲ格、「三時」は二格に相当する項として割り当てられる。そうすると、当該述語とその格関係にある項からなる構造が、述語項構造となる。

述語それぞれには、存在しなければならない必須格（項）と、存在が選択的な任意格（項）がある。また、述語ごとに必須格の種類と数が決まっている。例えば、述語「食べる」に対しては、「誰が」「何を」の二つの情報が原則として必須である。そのため、ガ格とヲ格が必須格となる。対して、「いつ」「どこで」といった情報は必ずしも必要ではないので、時間を表す二格は任意格となる。

述語を論理式に変換した述語記号は、項の種類と数だけでなく、それら項の順番も決まっている。この決まりを表す述語リストは、述語と述語記号の対応関係、及び、述語記号ごとの項に関する情報を有している。作業者は、述語リストを参照して、文章から抽出された述語項構造に基づいてリテラルへの変換を行う。述語リストは、述語と、述語に対応する述語記号の対応関係とが列挙されており、述語記号ごとに、項の種類、数、順番が定義されている。

図１は、述語リストの一例を説明するための図である。図１の例では、「壊す」「壊れる」という述語が「destroy」という述語記号に変換できることを表している。また、述語記号に関連する項の種類は、「ガ格」「ヲ格」といった表層格ではなく、「Agent」「Patient」といった格の意味に基づく深層格で定義されている。これは、同じ述語記号に割り当てられた述語により、表層格と深層格の表す意味にずれが生じることに由来する。

例えば、「攻撃者がＨＤＤを壊す」と「ＨＤＤが壊れる」という二つの事態があった場合、この二つの文節は「ＨＤＤ」に関する「壊れる」という共通した事態が表されている。仮に、表層格に基づき、「ガ格」を述語記号「destroy」の第一項として定義すると、前者は「destroy("攻撃者", "HDD")」、後者は「destroy("HDD", x1)」となる。

そうすると、壊れた対象である「"HDD"」が一方では第一項に、他方では第二項に割り当てられてしまう。それを避けるために、項の種類は、意味に基づく深層格で定義することとしている。

図１に示す述語リストには、述語記号それぞれにおける表層格と深層格の対応についても示されている。述語記号「destroy」の第一項は「壊すもの」を表す「Agent」、第二項は「壊されるもの」を表す「Patient」が割り当てられている。これを参照してリテラルへの変換を行うと、前者は「destroy("攻撃者", "HDD")」、後者は「destroy(x1, "HDD")」となり、壊れた対象である「"HDD"」は共に「destroy」の第二項に割り当てられる。なお、述語リストにおいて定義されていない述語については、リテラルに変換する必要はない。

深層格の定義の一例を次に示す。上述した「Agent」は、動作主／経験者（Agent/Experiencer）などで、ある行為を行うもの、又は、ある心理事象を体験するものである。なお、無意志主体も動作主とする。原則として他動詞のガ格及び一部の自動詞（非能格自動詞；「走る」「泣く」のような自動詞でガ格が動作主として解釈できる自動詞）のガ格は「Agent」とする。例えば、「ペンギンが魚を食べる」「病気が人命を奪う」「太郎が泣く」の場合、「ペンギン」「病気」「太郎」を「Agent」とする。

「Patient」は、受動者／主題（Patient/Theme）などで、移動・変化その他あらゆる働きかけを受けるもの、原則として他動詞のヲ格及び一部の自動詞（非対格自動詞；「壊れる」「続く」のような自動詞でガ格が受動者として解釈できる自動詞。「壊す」「続ける」のような対応する他動詞が存在する場合が多い）のガ格は「Patient」とする。例えば、「サーバを攻撃する」「被害が続く」の場合、「サーバ」「被害」を「Patient」とする。

「Goal」は、目標／受け手（Goal/Recipient）などで、対象物の移動における終点、状態又は形状の変化の最終的な状態、結果を表す。なお、「Goal」は、時間的、空間的終点を含む。「Goal」は、主として移動動詞の二格が相当する。例えば、「学校に行く」「太郎に与える」の場合、「学校」「太郎」を「Goal」とする。

さらに、「Source」は、起点、対象物の移動における起点、状態や形状の変化の初期状態を表す。なお、「Source」は、時間的、空間的起点を含む。「Source」は、主として、移動動詞のカラ格が相当する。例えば「サーバからダウンロードする」「文書から抽出する」の場合、「サーバ」「文書」を「Source」とする。

「Instrument」は、道具／手段などで、行為の遂行に際して、その達成を目的に使用される。「Instrument」は、主としてデ格が相当する。

推論知識のルールの構築手順について説明する。
まず、自然言語文の文章から、因果／含意関係として認定できる箇所（ルール候補となる文／文章）を特定する。続いて、特定した箇所から、ルール候補に必要な述語項構造を抽出し、抽出した述語項構造それぞれをリテラルに変換する。

続いて、変換したリテラルそれぞれを、ルール候補の前件、後件に振り分ける。前件と後件に、複数のリテラルが振り分けられた場合、前件に振り分けられたリテラル同士、後件に振り分けられたリテラル同士を連言「∧」で連結し、そのうえで前件と後件を含意「=>」で連結する。続いて、使用する推論エンジンで定義された推論知識の知識記述形式に変換する。

因果／含意関係の抽出について説明する。
まず、与えられた文章から、ルールに変換できそうな箇所（ルール候補）を特定する。具体的には、事態（イベント）間に、含意関係、因果関係のいずれかが認められる箇所を特定する。ルール候補は、原則として一文単位を想定しているが、複数の文にまたがってもよい。また、情報源によっては、前件が文章中には書かれておらず、あらかじめ決められている場合がある。

含意関係とは、「P => Q」が含意関係にあるとは、「P」が成立するときは必ず「Q」が成立する（「P」が「Q」の十分条件である）関係をいう。逆に、「Q」が成立したとしても、「P」が成立するとは限らない。含意関係の場合、「P」と「Q」の間の時間的前後関係は問わない。含意関係の例としては、「ＣＰＵの使用率が上がると、ＰＣが発熱する。」などが考えられる。

因果関係とは、「P => Q」が因果関係にあるとは、「Q」が成立した場合、その前に「P」が成立している（又は「P」が主因である）関係をいう。「P」の成立は必ずしも「Q」の成立に対して十分条件でなくてもよいが、主要な必要条件ではある必要がある。なお、因果関係の場合、「Q」は「P」の成立後に成立するものとする（時間的前後関係を含む）。因果関係の例としては、「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」などが考えられる。

リテラルへの変換について説明する。
述語の抽出、述語の述語記号への変換は、特定した事態（イベント）の述語を抽出し、抽出した述語を、述語リストを参照して、述語記号に変換する。

述語記号への変換について、次の文「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」を用いて説明する。

まず、上述した文から「改ざんする」と「起動できない」という述語を抽出する。続いて、抽出した述語を、述語リストを参照して、対応する述語記号に変換する。述語「改ざんする」は、述語記号「falsify」に変換され、述語「起動する」は、述語記号「start」に変換される。

なお、述語「改ざんする」は、リテラル「falsify (agent, patient)」に変換され、述語「起動する」は、リテラル「start(agent, patient)」に変換される。ただし、原文には「起動できなくなる」とあるので、否定記号を付加して、リテラル「!start(agent, patient)」とする。

述語に関係する項の抽出は、述語リストに定義されているので、述語リストを参照して述語それぞれに必要な項を抽出する。また、抽出した項の正規化は、作業ドメインの語彙を有するオントロジ（例えば、同義語辞書など）を参照して、抽出した項の正規化を行う。

具体的には、まず、述語リストを参照し、述語ごとに定義された格構造から対応する格を抽出する。対応する格が存在しない場合は、ルール内において一意の変数を割り当てる。基本的には、例えば、「x1, x2, ……」などを割り当てればよい。

例えば、上述した「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」の場合、述語記号「falsify」の第一項は「ガ格」、第二項は「ヲ格」と定義されている。「改ざんする」のガ格（Agent; 改ざんする者）は不定なので、変数「x1」を割り当てる。ヲ格（Patient；改ざんされる対象物）は「改ざんされる」の表層に現れているガ格がヲ格に交替されていると分析し、「レジストリー」を割り当てる。

続いて、割り当てられた項を、オントロジで検索し、検索されたなかの代表表記を項とすることで、表記の正規化を行う。なお、検索した結果が、変数として登録されているエンティティは変数とする。

上述した「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」の場合、「レジストリー」をオントロジで検索して、エンティティとして検索された場合、その代表表記として「レジストリー」が登録されていれば、「レジストリー」を項とする。その結果、「falsify(x1, "レジストリー")」というリテラルが得られる。

また、「!start」についても項を抽出し、オントロジを用いて正規化すると、「!start(user, system)」というリテラルが得られる。「ユーザ」と「システム」をオントロジで検索した場合、二つのエンティティが検索され、検索された二つのエンティティが、変数として登録されている場合、二つのエンティティは変数とする。その結果「!start(user, system)」というリテラルが得られる。

ルールの構築について説明する。
まず、ルール候補からリテラルを抽出した後、リテラルそれぞれを前件、後件のいずれかに振り分ける。含意関係であれば、含意する側を前件とし、含意される側を後件とする。因果関係であれば、原因となる事態を前件とし、結果となる事態を後件とする。「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」の例では、「falsify(x1, "レジストリー") => !start(user, system)」のようなルールとして表現される。

なお、前件又は後件又はそれらが成立する条件が複数書かれていたり、複数の事態が連体修飾節として書かれていたりする場合、リテラル同士を連言で連結する。例えば、「レジストリーが改ざんされ、さらにパスワードファイルが消されると、システムにログインしているユーザはシステムを正常に起動できなくなる場合があります。」の場合、「falsify(x1, "レジストリー") ^ delete(x2, "パスワードファイル") => login(user, system) ^ !start(user, system)」のようなルールとして表現される。

また、前件又は後件又はそれらが並列で書かれている場合、その数だけルールを列挙する。「レジストリーが改ざんされると、ユーザはシステムを正常に起動できなくなったり、情報を盗まれたりする可能性があります。」の場合、「falsify(x1, "レジストリー") => !start(user, system)」と「falsify(x1, "レジストリー") => steal(x2, information)」とを列挙する。

観測の構築について説明をする。
自然言語文に、実際に観測された事実が記述されていれば、その情報はルールと別に、観測として追加する。観測も論理式として記述し、複数の観測は連言で連結する。例えば、「ユーザ名"HOGE"が添付ファイルである"seikyuu.docx"を開き、"FUGA"というホストにRANSOM_PYLOCKY.Aがインストールされたことが確認された。」の場合、「open("HOGE", "seikyuu.docx") ^ install("RANSOM_PYLOCKY.A", "FUGA")」のように表現される。

知識記述形式への変換について説明する。
ルールが「falsify(x1, "レジストリー") => !start(user, system)」である場合、例えば、ルールは「rule test{ falsify(x1, "レジストリー") => !start(user, system)}」と変換される。また、観測が「open("HOGE", "seikyuu.docx") ^ install("RANSOM_PYLOCKY.A", "FUGA")」である場合、例えば、観測は「problem test{ observe { open("HOGE", "seikyuu.docx") ^ install("RANSOM_PYLOCKY.A", "FUGA")}}」と変換される。

なお、推論知識を構築する作業においては、情報源ごとに定義された前提（前件）リテラルについて、あらかじめ指定された情報源に書かれた内容から、ルールを抽出する。その際、情報源の種別によっては、文章に明示的に書かれていないリテラルをルールの前提条件として、ルールの前件にあらかじめ付加しておく必要がある。

推論知識の構築を自動化する技術について説明する。
因果／含意関係の抽出を自動化する技術として、大規模文書（例えば、ウェブデータなど）から、機械学習を用いて、言語パタン間の含意ペアを獲得する、例えば、「Kloetzer et. al., 2015, Large-Scale Acquisition of Entailment Pattern Pairs by Exploiting Transitivity」などが知られている。また、機械学習を用いて、因果関係ペアを獲得する技術として、例えば、「Hashimoto et.al., 2015, Generating Event Causality Hypotheses through Semantic Relations」「特開２０１８－０６０３６４号公報」などが知られている。

しかし、上述したいずれの技術も、獲得される前件と後件は単一事象同士の関係のみで、単一事象同士の因果関係（A => Bという関係）のみが対象であるので、前件又は後件又はそれらが複数事象から成る因果関係（例えば、A ^ C ^ D => B、A ^ B => C ^ D など）の獲得はできない。すなわち、因果／含意関係を全自動で正確に抽出することはできない。

リテラルへの変換を自動化する技術として、例えば、「Bos et al., 2004, Wide-Coverage Semantic Representations from a CCG Parser. In COLING ‘04.」などが知られている。また、リテラルへの変換方法として述語項構造解析を利用する技術として、例えば、「稲田和明, 松林優一郎, 井之上直也, 乾健太郎, “効率的な推論処理のための日本語文の論理式変換に向けて” 2013年言語処理学会全国大会発表論文集」「https://sites.google.com/site/yotarow/chapas」「Tomohide Shibata et al., 2016, Neural Network-Based Modelfor Japanese Predicate Argument Structure Analysis, ACL 2016.」などが知られている。

しかし、上述した述語項構造解析の精度は高くない。また、格助詞が明示的に表れている単純なケースではうまくいくが、格助詞が省略されていたり、受動態などで格が交替されていたりする複雑なケースでは失敗する。すなわち、従来の述語項構造解析の精度では全自動で正確なリテラルへの変換はできない。

また、述語項構造解析の誤りによりできた不正確なリテラルが引き継がれるため、前件と後件はそれぞれ不十分なルールが生成される。

このように、上述した技術では、ルールに必要なリテラルを網羅したルールを全自動で生成することはできない。そのため、不正確かつ不十分なルールを人手で修正しなければならず手間と労力がかかる。

また、述語項構造をリテラルに変換する作業を人手で行う場合、作業者には、構築したいドメインに関する専門知識、自然言語処理（述語項構造）の知識、リテラルの仕様に関する知識が要求される。

また、ルールに誤ったリテラルがあればルールを編集し、ルールに足りないリテラルがあれば、原文となる自然文を参照しながら、原文と対応するリテラルを追加する必要がある。

さらに、述語記号への変換、項の正規化をする場合、作業者は、述語と述語記号と格の対応表（述語リスト）、オントロジ（同義語辞書）などを参照し、対象の推論知識のリテラルの仕様に従い、ルールする必要がある。

そこで、上述したような課題を解決するために、発明者は、推論知識の構築の作業効率を向上させるために、ルールを編集する作業を支援する発明に至った。すなわち、発明者は、自然言語文に対応する箇所（ルールの候補となる文／文章）の周囲には追加・修正すべき条件がある場合が多いため、周囲部分の自然言語文もリテラル化して提示し、作業者に参照させることで、簡単にルールを編集（追加・修正など）することができることに気付いた。

具体的には、不正確かつ不十分なリテラルからなるルール候補一覧と、周辺部のリテラル一覧とを表示装置に併置することで、作業者が自在に、ルール候補に、周囲のリテラルを編集（追加・修正・削除など）ができ、更にリテラルの述語記号と項の正規化を行えるユーザインタフェースを提供する。

さらに、発明者は、推論知識の構築の作業効率を向上させるために、観測を編集する作業を支援する発明に至った。すなわち、不正確かつ不十分なリテラルからなる観測一覧と、周辺部のリテラル一覧とを表示装置に併置することで、作業者が自在に、観測候補に、周囲のリテラルを編集（追加・修正・削除など）ができ、更にリテラルの述語記号と項の正規化を行えるユーザインタフェースを提供する。

（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１７を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図２を用いて、本実施の形態における推論知識構築支援装置１の構成について説明する。図２は、推論知識構築支援装置の一例を説明するための図である。

図２に示す推論知識構築支援装置１は、推論知識を効率よく構築させる支援をする装置である。また、図２に示すように、推論知識構築支援装置１は、リテラル生成部２と、ルール生成部３と、表示情報生成部４と、編集部５とを有する。

このうち、リテラル生成部２は、自然文（自然言語文の文／文章）を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した要素に基づいてリテラル情報を生成する。ルール生成部３は、複数のリテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報（ルール候補）を生成する。

表示情報生成部４は、リテラル情報及びリテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、ルール情報及びルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する。編集部５は、ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者にルール情報（ルール候補）を編集させる。

このように、本実施の形態において、リテラル表示領域に表示されたリテラルを用いて、ルール表示領域に表示されたルールを編集できるので、作業者は、推論知識を効率よく構築できる。

ユーザインタフェースについて説明する。
ルール編集ユーザインタフェース２０は、表示装置の画面に表示される、推論知識を効率よく構築するために用いる表示である。また、ルール編集ユーザインタフェース２０は、作業者がマウス、キーボード、タッチパネルなどの操作機器を用いて操作できる。操作には、例えば、画面上の視覚要素（グラフィカルな情報）を用いて、キーボード、マウス、タッチパネル、音声入力などを用いた各種操作である。

図３は、ユーザインタフェースの一例を説明するための図である。具体的には、ルール編集ユーザインタフェース２０は、図３に示すようなリテラル表示領域２１とルール表示領域２２とを併置して、表示装置の画面に表示する。

リテラル表示領域２１は、自然文、当該自然文に対するリテラルが表示される。図３の例では、自然文１と自然文１に対するリテラル２３、及び、自然文２と自然文２に対するリテラル２４が示されている。自然文１に対するリテラル２３には、［述語記号１、項１、項２、項３］から構成されるリテラルが示されている。自然文２に対するリテラル２４には、三つの連言「∧」により連結されたリテラル［述語記号２、項４、項５］、［述語記号３、項４、項６］、［述語記号４、項４、項７、項８］が示されている。

ルール表示領域２２は、自然文と、当該自然文に対するルールの前件及び後件になるリテラルとが表示されている。図３の例では、自然文３と、当該自然文３に対するルールの前件及び後件のリテラルとが示されている。前件表示領域２５には、三つの連言「∧」により連結されたリテラル［述語記号２、項４、項５］、［述語記号３、項４、項６］、［述語記号４、項４、項７、項８］が示されている。後件表示領域２６には、四つの連言「∧」により連結されたリテラル［述語記号Ａ、項Ａ、項Ｂ］、［述語記号Ｂ、項Ｃ、項Ｄ］、［述語記号Ｃ、項Ｅ、項Ｆ、項Ｇ］［述語記号Ｄ、項Ｈ、項Ｉ］が示されている。

このように、本実施の形態のルール編集ユーザインタフェース２０を用いることで、誤ったリテラル情報を含んだルール情報（ルール候補）が生成された場合でも、作業者は、リテラル表示領域２１に表示されたリテラルを参照して、ルール表示領域２２に表示されたルールの前件表示領域２５のリテラル又は後件表示領域２６のリテラルを修正できる。そのため、推論知識の構築の作業効率を向上させるとともに、正確性を向上させることができることができる。

また、本実施の形態のルール編集ユーザインタフェース２０を用いれば、ルール情報を修正する作業者が、従来ほどの知識を有していなくても、ルール情報を容易に修正することができる。

また、従来においては、ルールに足りないリテラルがある場合、作業者は、自然文を参照して、自然文に対応するリテラルを追加している。しかし、本実施の形態においては、作業者は、リテラル表示領域２１に表示されたリテラルに対応する自然文を参照しながら容易にルールを修正できる。

さらに、作業者の作業効率が向上することで、誤ったリテラルの修正に必要な作業コストを低減することができる。また、ルール編集ユーザインタフェース２０を用いることにより、編集状態を可視化できるので、作業者の作業誤りを低減できる。

［システム構成］
続いて、図４を用いて、本実施の形態における推論知識構築支援装置１の構成をより具体的に説明する。図４は、推論知識構築支援装置を有するシステムの一例を示す図である。

図４に示すシステム４０は、推論知識構築支援装置１に加え、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３、因果／含意関係解析部４４、観測事実解析部４５、述語リスト記憶部４６、同義語辞書記憶部４７、事実表現辞書記憶部４８、推論知識記憶部４９、表示装置５０を有する。

推論知識構築支援装置１は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置が考えられる。述語リスト記憶部４６、同義語辞書記憶部４７、事実表現辞書記憶部４８、推論知識記憶部４９は、データベースなどの記憶装置である。図４の例では、上述した記憶部４６から４９は、推論知識構築支援装置１の外部に設けられているが、推論知識構築支援装置１の内部に設けてもよい。また、一つの記憶装置としてもよいし、複数の記憶装置としてもよい。

推論知識構築支援装置１は、リテラル生成部２、ルール生成部３、表示情報生成部４、編集部５に加えて、取得部５１、観測生成部５２、変換部５３を有する。表示情報生成部４は、自然文表示領域生成部５４、リテラル表示領域生成部５５、ルール表示領域生成部５６、観測表示領域生成部５７、編集表示情報生成部５８を有する。

推論知識構築支援装置について説明する。
取得部５１は、作業者により選択された自然文（自然言語文の文／文章）に対応する記述情報６０を取得する。具体的には、記述情報６０は、対象とする推論知識に関係するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）先から取得したテキスト、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルから取得したテキストなどである。

図５、図６は、自然文の一例を説明するための図である。情報セキュリティ対策に関する推論知識を構築する場合、例えば、図５、図６に示すような自然文を、ソフトウェアなどの脆弱性関連情報とその対策情報を提供する、情報セキュリティ対策に役に立つ脆弱性対策情報ポータルサイトなどから取得することが考えられる。

リテラル生成部２は、選択された自然文に対応する記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した要素に基づいてリテラルを表すリテラル情報を生成する。具体的には、リテラル生成部２は、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３、述語リスト記憶部４６、同義語辞書記憶部４７を用いて、リテラル情報を生成する。

なお、図４の例では、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３は、推論知識構築支援装置１の外部に設けられているが、推論知識構築支援装置１に設けてもよい。また、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３それぞれは、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置が考えられる。さらに、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３それぞれは、一つ又は複数の情報処理装置を用いて構成してもよい。

述語項構造解析部４１は、自然文の述語項構造を解析して、述語項構造の述語と項とを抽出する。具体的には、述語項構造解析部４１は、まず、リテラル生成部２から記述情報６０を取得する。続いて、述語項構造解析部４１は、自然文の述語項構造を解析して、述語項構造の述語と項とを抽出する。

日本語の場合、述語項構造解析部４１は、自然文に対応する記述情報に対して、日本語係り受け解析器、例えば、ＣａｂｏＣｈａ（ＳＶＭ（Support Vector Machines）に基づく日本語係り受け解析器）などを用いて、係り受け解析をする。加えて、述語項構造解析部４１は、日本語の述語項構造解析器、例えば、ＣｈａＰＡＳなどを用いて述語項構造の解析をする。また、述語項構造解析部４１は、モダリティ解析エンジン、例えば、Ｚｕｎｄａを用いて、因果関係の書かれている文の特定と、述語の肯定／否定の分類をする。

英語の場合、述語項構造解析部４１は、例えば、言語解析ツールとして、オープンソースＮＬＰ（Natural Language Processing）ライブラリの一つであるＡｌｌｅｎＮＬＰなどを用いることが考えられる。具体的には、述語項構造解析部４１は、構成素解析（Constituency Parsing）機能と、意味役割解析（Semantic Role Parsing）機能とを用いて、述語項構造を抽出する。

なお、日本語、英語以外の言語についても、例えば、オープンソースの言語解析ツールなどを用いて、述語項構造解析をすればよい。

リテラル変換部４２は、抽出された述語項構造の述語と項を用いてリテラル情報に変換する。具体的には、リテラル変換部４２は、まず、述語項構造解析部４１で抽出された述語を取得する。続いて、リテラル変換部４２は、取得した述語を用いて、述語リスト記憶部４６に記憶されている述語リスト情報を参照し、述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報を選択する。文法的な格とは、例えば、日本語の場合であれば表層格と深層格に関係する情報である。

述語リスト情報は、例えば、述語を表す情報それぞれに対して、述語記号、文法的な格を表す情報が関連付けられたテーブルなどである。例えば、図１に示したようなデータ構造のテーブルなどが考えられる。

また、リテラル変換部４２は、述語リスト情報を参照して、述語ごとに定義された格構造に基づいて、記述情報６０から述語に必要な項を抽出する。

さらに、リテラル変換部４２は、項の変数化も行う。具体的には、リテラル変換部４２は、まず、述語リスト情報を参照し、述語ごとに定義された格構造に対応する格が存在しない場合、ルール内において一意の変数を割り当てる。

正規化部４３は、抽出された述語に必要な項を正規化する。具体的には、正規化部４３は、まず、リテラル変換部４２で抽出された項を取得する。続いて、正規化部４３は、取得した項を用いて、同義語辞書記憶部４７に記憶されている同義語辞書情報を検索し、検索されたなかの代表表記を項とすることで、項の正規化を行う。

同義語辞書情報は、例えば、エンティティに、分類（class）、同義関係を表す情報が関連付けられたテーブルである。

ルール生成部３は、選択された自然文に対応する記述情報から因果／含意関係を特定し、特定した文に対応するリテラル情報を前件と後件に振り分けて、ルール候補を生成する。具体的には、まず、ルール生成部３は、因果／含意関係解析部４４に記述情報６０を送信する。続いて、ルール生成部３は、記述情報６０を用いて、因果／含意関係解析部４４に因果／含意関係を特定させる。続いて、ルール生成部３は、因果／含意関係解析部４４から特定結果を取得する。

因果／含意関係解析部４４は、例えば、Ｚｕｎｄａの解析結果、正規表現による条件節のマッチング結果などを用いて、因果／含意関係として書かれている文を特定し、特定した文に対応するリテラルを前件、後件に振り分ける。

観測生成部５２は、複数のリテラル情報を用いて、観測された事実に対応するリテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する観測情報（観測候補）として生成する。具体的には、まず、観測生成部５２は、観測事実解析部４５に記述情報６０を送信する。続いて、観測生成部５２は、記述情報６０を用いて、観測事実解析部４５に観測事実の特定をさせる。続いて、観測生成部５２は、観測事実解析部４５から特定結果を取得する。

観測事実解析部４５は、事実表現辞書記憶部４８に記憶されている事実表現辞書情報を参照して、観測事実として書かれている文を特定する。事実表現辞書情報は、例えば、「～ことが観測された」「～ことが確認された」などの表現が列挙されている情報である。

表示情報生成部４は、表示装置５０の画面に、少なくとも推論知識（ルール情報、観測情報）を編集するために用いるユーザインタフェースを表示するための表示情報を生成する。具体的には、表示情報生成部４は、自然文表示領域生成部５４、リテラル表示領域生成部５５、ルール表示領域生成部５６、観測表示領域生成部５７を用いて、表示装置５０の画面にユーザインタフェースを表示するために用いる表示情報を生成する。

表示情報生成部４は、リテラル情報及びリテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、ルール情報及びルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置５０に出力させるために用いる表示情報を生成する。

また、表示情報生成部４は、リテラル表示領域と、観測情報及び観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置５０に出力させるために用いる表示情報を生成する。

自然文表示領域生成部５４は、自然文を表示する自然文表示領域を、表示装置５０の画面に表示するために用いる表示情報を生成する。具体的には、まず、自然文表示領域生成部５４は、取得部５１から記述情報６０を取得する。続いて、自然文表示領域生成部５４は、表示領域（ウインドウなどの視覚要素）に、記述情報６０に対応する自然文を表示させるための表示情報を生成する。

リテラル表示領域生成部５５は、リテラルとリテラルに対応する自然文とを表示するリテラル表示領域を、表示装置５０の画面に表示するために用いる表示情報を生成する。具体的には、まず、リテラル表示領域生成部５５は、リテラル生成部２からリテラル情報を取得する。続いて、リテラル表示領域生成部５５は、表示領域にリテラル情報に対応するリテラルと自然文とを表示させるための表示情報を生成する。

ルール表示領域生成部５６は、ルールとルールに対応する自然文とを表示するルール表示領域を、表示装置５０の画面に表示するために用いる表示情報を生成する。具体的には、まず、ルール表示領域生成部５６は、ルール生成部３からルール情報を取得する。続いて、ルール表示領域生成部５６は、表示領域にルール情報に対応するルールと自然文とを表示させるための表示情報を生成する。

観測表示領域生成部５７は、観測と観測に対応する自然文とを表示する観測表示領域を、表示装置５０の画面に表示するために用いる表示情報を生成する。具体的には、まず、観測表示領域生成部５７は、観測生成部５２から観測情報を取得する。続いて、観測表示領域生成部５７は、表示領域に観測情報に対応する観測と自然文とを表示させるための表示情報を生成する。

表示領域の表示形態について図７、図８を用いて説明する。図７は、自然文表示領域とリテラル表示領域とルール表示領域とを表示した一例を説明するための図である。図８は、自然文表示領域とリテラル表示領域と観測表示領域とを表示した一例を説明するための図である。

表示情報生成部４は、例えば、図７に示すように、表示装置５０の画面にルール編集ユーザインタフェース７０を表示させる。ルール編集ユーザインタフェース７０には、自然文表示領域７１と、リテラル表示領域７２と、ルール表示領域７３とが表示されている。また、表示情報生成部４は、例えば、図８に示すように、表示装置５０の画面に観測編集ユーザインタフェース８０を表示させる。観測編集ユーザインタフェース８０は、自然文表示領域８１と、リテラル表示領域８２と、観測表示領域８３とが表示されている。

編集表示情報生成部５８は、編集に必要な視覚要素（例えば、ウインドウ、チェックボックス、テキストボックス、ボタン、アイコン、スクロールバーなど）を表す表示情報を、表示装置５０の画面に表示するために用いる表示情報を生成する。

表示装置５０は、表示情報生成部４により、表示可能な形式に変換された、表示情報を取得し、その表示情報に基づいて、生成した画像などを出力する。表示装置５０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などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。

編集部５は、表示装置５０の画面に表示されたユーザインタフェースと、操作機器とを用いて、作業者が実施したルール又は観測の編集操作に関する情報を取得し、取得した情報に基づいて、ルール情報又は観測情報を生成する。具体的には、編集部５は、ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者にルール情報を編集させる。編集部５は、観測編集ユーザインタフェースを用いて、観測情報を編集させる。

ルール情報の編集には、例えば、（１）ルールにリテラルを追加する編集、（２）ルールからリテラルを削除する編集、（３）ルールの論理構造の編集などがある。また、観測情報の編集には、例えば、（４）観測にリテラルを追加する編集、（５）観測からリテラルを削除する編集などがある。

（１）ルールにリテラルを追加する編集について
（１－１）リテラル表示領域からリテラル選択してルールを編集する場合
ルール表示領域７３に表示されているルールは、自動生成されたものであるため、作業者は、正しいルールに編集する必要がある。そこで、リテラル表示領域７２に表示された複数のリテラルから、作業者はリテラルを選択し、選択したリテラルを、ルール表示領域７３も前件表示領域７４又は後件表示領域７５に追加する。

図９は、ルールにリテラルを追加する編集の一例を説明するための図である。図９の例では、作業者がマウスなどの操作機器を用いた操作により、リテラル表示領域７２に表示されたリテラル９０（破線範囲）を選択（ドラッグ）し、ルール表示領域７３の後件表示領域７５にリテラル９０を追加（ドロップ）している。

（１－２）新たなリテラルをルールに追加する場合
まず、編集部５は、ルール編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された述語を用いて述語リスト情報を参照し、述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報を検索する。その後、表示情報生成部４は、述語入力領域に、検索した述語記号、文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する。

具体的には、ルール表示領域の前件表示領域又は後件表示領域に追加する場合、図７の例では、新たなリテラルを追加したい前件表示領域７４又は後件表示領域７５を選択した後、新規述語の追加するために用いるボタン７６を押して、ルール表示領域７３に述語入力領域を表示する。

図１０、図１１、図１２、図１３は、新たなリテラルをルールに追加する編集の一例を説明するための図である。図１０の例では、説明を分かり易くするために、既存のリテラルがない状態を用いて説明をする。図１０の例では、まず、後件表示領域７５の述語入力領域１００（predicateの下部分）に、作業者により「登録」がテキスト入力される。なお、操作機器を用いて、自然文表示領域７１又はルール表示領域７３に表示されている「登録」１０１をコピーし、述語入力領域１００にペーストしてもよい。

次に、図７の検索をするために用いるボタン７７を押すと、「登録」をキーにして述語リスト情報が検索される。「登録」に対応する述語記号が検索された場合、図１０に示すような述語項構造を表す表示１０２が表示される。その後、作業者が、表示１０２の内容を後件表示領域７５に反映させるために用いるボタン１０３を押すと、図１１に示すように項を入力するために用いる項入力領域１０４が表示される。

次に、作業者は項入力領域１０４に項を入力する。図１２の例では、後件表示領域７５の項入力領域１０４に、作業者が「遠隔の第三者」「データ」を入力する。なお、作業者は、操作機器を用いて、自然文表示領域７１又はルール表示領域７３に表示されている「遠隔の第三者」１２０、「データ」１２１をコピーし、項入力領域１０４にペーストしてもよい。

次に、作業者は項の正規化を行う。編集部５は、ルール編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された項を正規化する。その後、表示情報生成部４は、項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する。

図１２の例では、「遠隔の第三者」が選択された場合、検索をするために用いるボタン７７が押されると、「遠隔の第三者」をキーにして同義語辞書情報が検索される。「遠隔の第三者」に対応するエンティティが検索された場合、図１２に示すような表示１２２が表示される。その後、作業者が、後件表示領域７５に表示１２２の内容を反映させるために用いるボタン１２３を押す。「遠隔の第三者」「データ」に対して正規化が実施されると、項入力領域１０４の項「遠隔の第三者」「データ」が、図１３の項入力領域１０４に示す正規化された項「third person」「data」に変換される。

（２）ルールからリテラルを削除する編集について
図１４は、ルールからリテラルを削除する編集の一例を説明するための図である。ルール表示領域７３の前件表示領域７４又は後件表示領域７５からリテラルを削除する場合、作業者が削除したいリテラルを選択する。図１４の例では、チェックボックス（黒丸）を用いてリテラル１４０が選択されている。その後、削除をするために用いるボタン７８が作業者により押されると、選択されているリテラル１４０は、後件表示領域７５から削除され、表示されなくなる。

（３）ルールの論理構造の編集について
図１５は、ルールの論理構造の編集の一例を説明するための図である。リテラルの論理関係は、ＡＮＤのブロック、ＯＲのブロックとブロック間の論理関係で表現される。例えば、ルールが(a v b) ^ (c ^ d) => eという論理式である場合、ルール表示領域７３には、(a v b)はＯＲブロック表示領域１５０と、(c ^ d)はＡＮＤブロック表示領域１５１とが表示される。なお、ＯＲブロック表示領域とＡＮＤブロック表示領域を視覚的に区別できるように、図１５のように文字「ｏｒ」「ａｎｄ」をブロック内に表示してもよいし、領域内を異なる色で分けてもよい。

ブロック間の論理関係は、「ａｎｄ」「ｏｒ」の論理記号が割り当てられ、表示される。図１５の例では、ブロック間の論理関係を表す表示として論理関係表示領域１５２に「ａｎｄ」が表示されている。

なお、ブロック表示領域に表示されているリテラルを分割、結合、削除ができるようにしてもよい。また、ブロック表示領域を追加できるようにしてもよい。また、図１５に示すようなブロック間の論理関係を表示する論理関係表示領域１５３を表示できるようにしてもよい。さらに、図１５に示すような論理式を展開して、Ｄａｖｉｄ形式へ変換して表示する形式変換表示領域１５４を表示できるようにしてもよい。

（４）観測にリテラルを追加する編集について
（４－１）リテラル表示領域からリテラル選択して観測を編集する場合
図８に示すように、観測表示領域８３に表示されている観測は、自動生成されたものであるため、作業者は、正しい観測に編集する必要がある。そこで、リテラル表示領域８２に表示された複数のリテラルから、作業者はリテラルを選択し、選択したリテラルを、観測表示領域８３に追加する。

具体的には、作業者がマウスなどの操作機器を用いた操作により、リテラル表示領域８２に表示されたリテラルを選択（ドラッグ）し、観測表示領域８３に選択したリテラルを追加（ドロップ）する。

（４－２）新たなリテラルを観測に追加する場合
まず、編集部５は、観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された述語を用いて述語リスト情報を参照し、述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索する。その後、表示情報生成部４は、述語入力領域に、検索した述語記号、文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する。

具体的には、図８の例では、観測表示領域に追加する場合、新規述語を追加するために用いるボタン８４を押して、観測表示領域８３に述語入力領域を表示する。

次に、ルールの編集と同じように、述語入力領域に、作業者により述語がテキスト入力される。なお、操作機器を用いて、自然文表示領域８１又は観測表示領域８３に表示されている述語をコピーし、述語入力領域にペーストしてもよい。

次に、図８の検索をするために用いるボタン８５を押すと、入力された述語をキーにして述語リスト情報が検索される。入力された述語に対応する述語記号が検索された場合、述語項構造が表示される。

次に、作業者は項の正規化を行う。編集部５は、観測編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された項を正規化する。その後、表示情報生成部４は、項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する。

具体的には、上述した（１－２）と同じように操作をして、新たなリテラルを観測表示領域８３に追加する。

（５）観測からリテラルを削除する編集について
観測表示領域８３からリテラルを削除する場合、作業者が削除したいリテラルを選択する。チェックボックス（黒丸）を用いてリテラルを選択した後、削除をするために用いるボタン８６が作業者に押されると、選択されているリテラルは、観測表示領域８３から削除され、表示されなくなる。

変換部５３は、編集されたルール情報又は観測情報を、自動推論エンジン用フォーマットに変換して、推論知識記憶部４９に記憶する。具体的には、まず、変換部５３は、編集部５で生成したルール情報又は観測情報を取得する。続いて、変換部５３は、取得したルール情報又は観測情報を自動推論エンジン用フォーマットに変換する。その後、変換部５３は、自動推論エンジン用フォーマットに変換した情報を推論知識記憶部４９に記憶する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における推論知識構築支援装置の動作について図１６を用いて説明する。図１６は、推論知識構築支援装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１から図１５を参照する。また、本実施の形態では、推論知識構築支援装置を動作させることによって、推論知識構築支援方法が実施される。よって、本実施の形態における推論知識構築支援方法の説明は、以下の推論知識構築支援装置の動作説明に代える。

図１６に示すように、最初に、取得部５１は、作業者により選択された自然文（自然言語文の文／文章）に対応する記述情報６０を取得する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１において、取得部５１は、対象とする推論知識に関係するＵＲＬ先から取得したテキスト、ＨＴＭＬファイルから取得したテキストなどの記述情報６０を取得する。

続いて、リテラル生成部２は、選択された自然文に対応する記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した要素に基づいてリテラルを表すリテラル情報を生成する（ステップＡ２）。具体的には、ステップＡ２において、リテラル生成部２は、述語項構造解析部４１、リテラル変換部４２、正規化部４３、述語リスト記憶部４６、同義語辞書記憶部４７を用いて、リテラル情報を生成する。

続いて、ルール生成部３は、選択された自然文に対応する記述情報から因果／含意関係を特定し、特定した文に対応するリテラル情報を前件と後件に振り分けて、ルール候補を生成する（ステップＡ３）。具体的には、ステップＡ３において、まず、ルール生成部３は、因果／含意関係解析部４４に記述情報６０を送信する。続いて、ステップＡ３において、ルール生成部３は、記述情報６０を用いて、因果／含意関係解析部４４に因果／含意関係を特定させる。続いて、ステップＡ３において、ルール生成部３は、因果／含意関係解析部４４から特定結果を取得する。

続いて、観測生成部５２は、選択された自然文に対応する記述情報から観測事実を特定し、特定した文に対応するリテラル情報を観測候補とする（ステップＡ４）。具体的には、ステップＡ４において、まず、観測生成部５２は、観測事実解析部４５に記述情報６０を送信する。続いて、ステップＡ４において、記述情報６０を用いて、観測生成部５２は、観測事実解析部４５に観測事実の特定をさせる。続いて、観測生成部５２は、観測事実解析部４５から特定結果を取得する。

続いて、表示装置５０の画面に表示されたユーザインタフェースを用いて、作業者によりルールの編集をするか観測の編集をするかが選択されると、ステップＡ５において、編集部５は、編集表示情報生成部５８を介して選択結果を取得する。

続いて、編集部５は、選択結果に基づいて、編集表示情報生成部５８に対して、選択された編集に対応する表示情報を生成させる（ステップＡ６）。その後、編集表示情報生成部５８は、選択された編集に用いるユーザインタフェースを表示装置５０の画面に表示させる（ステップＡ７）。

具体的には、ステップＡ６において、編集部５は、ルールを編集することが選択されている場合、ルールを編集するために用いるユーザインタフェースに対応する表示情報を、編集表示情報生成部５８に生成させる。その後、ステップＡ７において、編集表示情報生成部５８は、例えば、図７に示すようなルール編集ユーザインタフェース７０を表示装置５０の画面に表示させる。

また、ステップＡ６において、編集部５は、観測を編集することが選択されている場合、観測を編集するために用いるユーザインタフェースに対応する表示情報を、編集表示情報生成部５８に生成させる。その後、ステップＡ７において、編集表示情報生成部５８は、例えば、図８に示すような観測編集ユーザインタフェース８０を表示装置５０の画面に表示させる。

続いて、編集部５は、ユーザインタフェースを用いてルール又は観測を編集し、ルール情報又は観測情報を生成する（ステップＡ８）。ルール情報の編集には、例えば、（１）ルールにリテラルを追加する編集、（２）ルールからリテラルを削除する編集、（３）ルールの論理構造の編集などがある。また、観測情報の編集には、例えば、（４）観測にリテラルを追加する編集、（５）観測からリテラルを削除する編集などがある。

続いて、編集部５は、編集結果として編集済みのルール情報又は観測情報を取得する（ステップＡ９）。続いて、変換部５３は、編集されたルール情報又は観測情報を、自動推論エンジン用フォーマットに変換して（ステップＡ１０）、推論知識記憶部４９に記憶する（ステップＡ１１）。

具体的には、ステップＡ９において、まず、変換部５３は、編集部５で生成したルール情報又は観測情報を取得する。続いて、ステップＡ１０において、変換部５３は、取得したルール情報又は観測情報を自動推論エンジン用フォーマットに変換する。その後、変換部５３は、ステップＡ１１において、自動推論エンジン用フォーマットに変換した情報を推論知識記憶部４９に記憶する。

［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、ユーザインタフェースを用いることで、誤ったリテラルを含んだルール（ルール候補）又は観測（観測候補）が生成された場合でも、作業者は、リテラル表示領域に表示されたリテラルを参照して、ルール表示領域又は観測表示領域に表示されたルール又は観測を修正できる。そのため、推論知識の構築の作業効率を向上させるとともに、正確性を向上させることができる。

また、本実施の形態のユーザインタフェースを用いれば、ルール情報又は観測情報を修正する作業者が、従来ほどの知識を有していなくても、ルール情報又は観測情報を容易に修正することができる。

また、従来においては、ルール又は観測に足りないリテラルがある場合、作業者は、自然文を参照して、自然文に対応するリテラルを追加している。しかし、本実施の形態においては、作業者は、リテラル表示領域又は観測表示領域に表示されたリテラルに対応する自然文を参照しながら容易にルールを修正できる。

さらに、作業者の作業効率が向上することで、誤ったリテラルの修正に必要な作業コストを低減することができる。また、ユーザインタフェースを用いることにより、編集状態を可視化できるので、作業者の作業誤りを低減できる。

［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１６に示すステップＡ１からＡ１１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推論知識構築支援装置と推論知識構築支援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、取得部５１、リテラル生成部２、ルール生成部３、表示情報生成部４（自然文表示領域生成部５４、リテラル表示領域生成部５５、ルール表示領域生成部５６、観測表示領域生成部５７、編集表示情報生成部５８）、観測生成部５２、編集部５、変換部５３として機能し、処理を行なう。

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、取得部５１、リテラル生成部２、ルール生成部３、表示情報生成部４（自然文表示領域生成部５４、リテラル表示領域生成部５５、ルール表示領域生成部５６、観測表示領域生成部５７、編集表示情報生成部５８）、観測生成部５２、編集部５、変換部５３のいずれかとして機能してもよい。

［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、推論知識構築支援装置を実現するコンピュータについて図１７を用いて説明する。図１７は、本発明の実施の形態における推論知識構築支援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。

図１７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１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。

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）など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。

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、フラッシュメモリなど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。

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。

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）など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）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。

なお、本実施の形態における推論知識構築支援装置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。さらに、推論知識構築支援装置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。

［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。

（付記１）
自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、リテラル生成部と、
複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成する、ルール生成部と、
前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、表示情報生成部と、
前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる、編集部と、
を有することを特徴とする推論知識構築支援装置。

（付記２）
付記１に記載の推論知識構築支援装置であって、
複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する観測情報として生成する、観測生成部と、
前記表示情報生成部は、前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、
前記編集部は、前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、前記観測情報を編集させる
を有することを特徴とする推論知識構築支援装置。

（付記３）
付記２に記載の推論知識構築支援装置であって、
前記編集部は、前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索し、
前記表示情報生成部は、前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する
ことを特徴とする推論知識構築支援装置。

（付記４）
付記３に記載の推論知識構築支援装置であって、
前記編集部は、前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された前記項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された前記項を正規化し、
前記表示情報生成部は、前記項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する
ことを特徴とする推論知識構築支援装置。

（付記５）
（ａ）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、ステップと、
（ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成する、ステップと、
（ｃ）前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成するステップと、
（ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる、ステップと、
を有することを特徴とする推論知識構築支援方法。

（付記６）
付記５に記載の推論知識構築支援方法であって、
（ｅ）複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する観測情報として生成する、ステップと、
（ｆ）前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
（ｇ）前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、前記観測情報を編集させる、ステップと、
ことを特徴とする推論知識構築支援方法。

（付記７）
付記６に記載の推論知識構築支援方法であって、
（ｈ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索する、ステップと、
（ｉ）前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
ことを特徴とする推論知識構築支援方法。

（付記８）
付記７に記載の推論知識構築支援方法であって、
（ｊ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された前記項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された前記項を正規化する、ステップと、
（ｋ）前記項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
ことを特徴とする推論知識構築支援方法。

（付記９）
コンピュータに、
（ａ）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、ステップと、
（ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けてルール情報を生成する、ステップと、
（ｃ）前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
（ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に前記ルール情報を編集させる、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。

（付記１０）
付記９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）複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する観測情報として生成する、ステップと、
（ｆ）前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
（ｇ）前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、前記観測情報を編集させる、ステップと、
を実行させる命令を更に含むプログラム。

（付記１１）
付記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、
（ｈ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索する、ステップと、
（ｉ）前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
を実行させる命令を更に含むプログラム。

（付記１２）
付記１１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、
（ｊ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索するステップと、
（ｋ）前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成するステップと、
を実行させる命令を更に含むプログラム。

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。

以上のように本発明によれば、推論知識を効率よく構築するために作業者の支援をすることができる。本発明は、推論知識（ルールと観測）を構築が必要な分野において有用である。

１ 推論知識構築支援装置
２ リテラル生成部
３ ルール生成部
４ 表示情報生成部
５ 編集部
２０、７０ ルール編集ユーザインタフェース
２１、７２、８２ リテラル表示領域
２２、７３ ルール表示領域
２３ 自然文１に対するリテラル
２４ 自然文２に対するリテラル
２５、７４ 前件表示領域
２６、７５ 後件表示領域
４０ システム
４１ 述語項構造解析部
４２ リテラル変換部
４３ 正規化部
４４ 因果／含意関係解析部
４５ 観測事実解析部
４６ 述語リスト記憶部
４７ 同義語辞書記憶部
４８ 事実表現辞書記憶部
４９ 推論知識記憶部
５０ 表示装置
５１ 取得部
５２ 観測生成部
５３ 変換部
５４ 自然文表示領域生成部
５５ リテラル表示領域生成部
５６ ルール表示領域生成部
５７ 観測表示領域生成部
５８ 編集表示情報生成部
６０ 記述情報
７１、８１ 自然文表示領域
７６、７７、７８、７９、８４、８５、８６、８７ ボタン
８０ 観測編集ユーザインタフェース
８３ 観測表示領域
１００ 述語入力領域
１０４ 項入力領域
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

Claims (10)

1. 自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、リテラル生成手段と、
   複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けて、ルールの候補となるルール情報を生成する、ルール生成手段と、
   前記自然文を表示する自然文表示領域と、前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、表示情報生成手段と、
   前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記ルール情報にリテラル情報を追加する編集、前記ルール情報からリテラル情報を削除する編集、前記ルール情報の論理構造の編集させる、編集手段と、
   を有することを特徴とする推論知識構築支援装置。
2. 請求項１に記載の推論知識構築支援装置であって、
   さらに、複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する、観測の候補となる観測情報として生成する、観測生成手段と、を有し、
   前記表示情報生成手段は、前記自然文表示領域と、前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成し、
   前記編集手段は、前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記観測情報にリテラル情報を追加する編集、観測情報からリテラル情報を削除する編集をさせる
   ことを特徴とする推論知識構築支援装置。
3. 請求項２に記載の推論知識構築支援装置であって、
   前記編集手段は、前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索し、
   前記表示情報生成手段は、前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する
   ことを特徴とする推論知識構築支援装置。
4. 請求項３に記載の推論知識構築支援装置であって、
   前記編集手段は、前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された前記項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された前記項を正規化し、
   前記表示情報生成手段は、前記項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する
   ことを特徴とする推論知識構築支援装置。
5. （ａ）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成し、
   （ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けて、ルールの候補となるルール情報を生成し、
   （ｃ）前記自然文を表示する自然文表示領域と、前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成し、
   （ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記ルール情報にリテラル情報を追加する編集、前記ルール情報からリテラル情報を削除する編集、前記ルール情報の論理構造の編集させる
   ことを特徴とする推論知識構築支援方法。
6. 請求項５に記載の推論知識構築支援方法であって、
   （ｅ）複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する、観測の候補となる観測情報として生成し、
   （ｆ）前記自然文表示領域と、前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成し、
   （ｇ）前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記観測情報にリテラル情報を追加する編集、観測情報からリテラル情報を削除する編集をさせる
   ことを特徴とする推論知識構築支援方法。
7. 請求項６に記載の推論知識構築支援方法であって、
   （ｈ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの述語入力領域に述語が入力されると、入力された前記述語を用いて述語リスト情報を参照し、前記述語に対応する述語記号、文法的な格を表す情報と検索し、
   （ｉ）前記述語入力領域に、検索した前記述語記号、前記文法的な格を表す情報を表示させるために用いる表示情報を生成する
   ことを特徴とする推論知識構築支援方法。
8. 請求項７に記載の推論知識構築支援方法であって、
   （ｊ）前記ルール編集ユーザインタフェース又は前記観測編集ユーザインタフェースの項入力領域に項が入力されると、入力された前記項を用いて同義語辞書情報を参照し、入力された前記項を正規化し、
   （ｋ）前記項入力領域に、正規化した項を表示させるために用いる表示情報を生成する
   ことを特徴とする推論知識構築支援方法。
9. コンピュータに、
   （ａ）自然文を表す記述情報から、述語記号と項に対応する要素を抽出し、抽出した前記要素に基づいてリテラル情報を生成する、ステップと、
   （ｂ）複数の前記リテラル情報を用いて、リテラル間の因果／含意関係を推定し、前記因果／含意関係にあると推定されたリテラル情報を、前件と後件とに振り分けて、ルールの候補となるルール情報を生成する、ステップと、
   （ｃ）前記自然文を表示する自然文表示領域と、前記リテラル情報及び前記リテラル情報に対応する記述情報を表示するリテラル表示領域と、前記ルール情報及び前記ルール情報に対応する記述情報を表示するルール表示領域と、を併置して表示するルール編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
   （ｄ）前記ルール編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記ルール情報にリテラル情報を追加する編集、前記ルール情報からリテラル情報を削除する編集、前記ルール情報の論理構造の編集させる、ステップと、
   を実行させる命令を含むプログラム。
10. 請求項９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）複数の前記リテラル情報を用いて、観測された事実に対応する前記リテラル情報を推定し、推定されたリテラル情報を観測された事実に対応する、観測の候補となる観測情報として生成する、ステップと、
    （ｆ）前記自然文表示領域と、前記リテラル表示領域と、前記観測情報及び前記観測情報に対応する記述情報とを表示する観測表示領域と、を併置して表示する観測編集ユーザインタフェースを、表示装置に出力させるために用いる表示情報を生成する、ステップと、
    （ｇ）前記観測編集ユーザインタフェースを用いて、作業者に、前記観測情報にリテラル情報を追加する編集、観測情報からリテラル情報を削除する編集をさせる、ステップと、
    を実行させる命令を更に含むプログラム。
    

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