by 小山明雄

　和葉では、関連知識をまとめてモデルとして管理しています。知識ベースはモデルの集まりになるのです。具体的には、RDBのテーブルをモデルとして文の解析結果を保存して管理してます。モデルの名前は、基本的に単語です。もちろん、ステージとかシーンとかの論理名をつけることもあります。

　武田信玄は川中島の合戦だけでなく、永い間上杉謙信と敵対していました。モデルとしては、武田信玄の体験を時系列に持つものが先ず必要でしょう。ですが、上杉謙信と武田信玄の関係を記述したモデルも必要でしょう。もちろん更に細かく川中島合戦のモデルも必要です。エピソード（Stage）ごとにモデルを打ち立てるといったらよいでしょうか。もっと細かくシーンごとにモデルを立てるべきかも知れません。和葉はまだデバック段階で、単語単位のモデルしか持っていません。Stage,Scene解析をしていないのです。これも急いで作る必要があって・・・。ですが、文はいくつもの単語からなっていますから、名詞と動詞についてはモデルを立てて管理しています。そこで、これらモデルには共通に文の解析結果を含めています。ステージ、シーンをモデルとして立てるようになったら、そこにも単語と共通に文解析結果を保存していくことになります。無駄でしょうか。文解析結果を一つのテーブルにもって、そのレコードへのポインタ（モデル名と文番号の対で作る名前）をモデルに持つようにすると少しはスペース効率が良くなりますが、利用時に面倒になるからやっていません。

　利用に当たっては、プライミングをつけて、モデルデータの優先順位を管理していくことが重要なモデル管理ということになるでしょう。

おわり