JP4870878B2 - Description method for generating content description and description generating device for content content - Google Patents
Description method for generating content description and description generating device for content content Download PDFInfo
- Publication number
- JP4870878B2 JP4870878B2 JP2001135634A JP2001135634A JP4870878B2 JP 4870878 B2 JP4870878 B2 JP 4870878B2 JP 2001135634 A JP2001135634 A JP 2001135634A JP 2001135634 A JP2001135634 A JP 2001135634A JP 4870878 B2 JP4870878 B2 JP 4870878B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- character string
- action
- description
- word
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、基本的な記述によるコンテンツメタデータを利用してコンテンツ内容を検索した検索結果を入力して、該検索結果からコンテンツ内容の説明文を生成するコンテンツ内容の説明文生成方法およびコンテンツ内容の説明文生成装置に関し、より詳細には、利用者の嗜好を嗜好情報として取り込んで、利用者の嗜好に合わせた説明文の生成が可能なコンテンツ内容の説明文生成方法およびコンテンツ内容の説明文生成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、各種のメタデータが映像、音声等のコンテンツに対して付加されるようになっている。このとき、一般に付加されるメタデータは基本的かつ客観的な記述である場合が多い。また、これらのメタデータを利用して、各種の検索を行う方式が検討されている。
【０００３】
本出願人らも、このメタデータ情報からダイジェストを生成する方式を既に提案している。ここで、本出願人らが、これまで提案してきたノンリニア視聴形態におけるダイジェスト作成システムについて説明する。本出願人は、まず、補足情報が映像インデックスなどの番組付加情報として付加された番組映像を対象として、その番組付加情報を用いて重要場面と想定される映像シーンを検索し、映像のダイジェスト版（ダイジェスト映像）を作成するダイジェスト作成システムを考案し、このダイジェスト作成システムにおいて、重要場面と判定された映像シーンには音声解説も含まれているため、断面的なインデックスの概要を説明文として生成するだけで十分であるという考えで映像内容の説明文生成処理を考えてきた。
【０００４】
なお、上記の技術の詳細は、以下の▲１▼〜▲５▼によって明らかにされている。
▲１▼ 橋本隆子、他：「番組インデックスを利用したダイジェスト視聴方式の検討」、映像情報メディア学会放送方式研究会予稿集、１９９９年３月、ｐｐ．７−１２。
▲２▼ 橋本隆子、他：「番組インデックスを利用したダイジェスト作成方式の試作」、データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ’９９）予稿集ＣＤ−ＲＯＭ、１９９９年３月。
▲３▼ 橋本隆子、他：「ＴＶ受信端末におけるダイジェスト作成方式の試作」、ＡＤＢＳ９９予稿集、１９９９年１２月。
▲４▼ 白田由香利、他：「ダイジェスト説明文生成方式についての検討」、情報処理学会ＤＢＳ研究会１２０−１５、２０００年１月、神戸。
▲５▼ 橋本隆子、他：「サッカー番組のダイジェスト作成システムの試作」、第１１回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ’００）予稿集ＣＤ−ＲＯＭ、２０００年。
【０００５】
本出願人は、これらの試作システムにおいて、番組映像に付加された基本的な補足情報としての番組付加情報を利用した映像内容の意味解析、利用者の嗜好を反映させた重要場面の判定および切り出し（映像の抽出）を可能とし、また、それに対する説明文の生成機能を実現している。
【０００６】
上記の方式においては、検索結果の各シーンの情報と、予め利用者によって入力された嗜好情報を比較して、感情レベルという嗜好の度合いを算出している。検索結果が嗜好に合致していた場合（感情レベルが高い場合）は、うれしい、楽しいといった感情を示す文字列を挿入して、利用者の嗜好に合わせた説明文を生成するようにしている。一方、検索結果が嗜好に合致していなかった場合（感情レベルが高い場合）は、悲しい、残念といった感情を示す文字列を挿入して、利用者の嗜好に合わせた説明文を生成するようにしている。
【０００７】
具体的には、例えば、利用者が広島ファンの場合に生成される説明文は、以下のようになる。
＊１回表広島の攻撃 江藤が犠打を打つ。広島が先制した。よかったですね。
＊１回裏巨人の攻撃 高橋がタイムリーヒットを打つ。巨人が逆転した。残念ですね。
【０００８】
上記の方式において、シーンの内容自体を示す文字列は、中立の立場で生成されている。文字列をさらにパーソナル化（個人化）にするためには、シーンの内容自体を示す文字列にも利用者の嗜好を反映させる必要がある。換言すれば、内容を説明する文字列の生成においても、利用者の嗜好を反映させる方法が必要となる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術によれば、コンテンツの内容を説明する文字列そのものに利用者の嗜好を反映させる方法は提供されていなかったため、シーンの内容自体を示す文字列に利用者の嗜好を反映させて、文字列をさらにパーソナル化（個人化）することはできなかった。
【００１０】
また、上記従来の技術によれば、感情を示す文字列を挿入することによって利用者の嗜好に合わせた説明文を生成することで、利用者の嗜好を反映させることができるものの、感情を示す文字列の挿入のみであるため、それだけでは説明文が単調になるという問題点や、さらに中立の立場で生成された文字列に、直接的な感情表現の文字列が加わるため、人によっては自然でない、鬱陶しいと感じる場合があるという問題点もあった。
【００１１】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツの内容を説明する文字列の生成において、シーンの内容自体を示す文字列に利用者の嗜好を反映させて、さらにパーソナルな文字列を生成可能とし、利用者の嗜好を反映させ説明文の表現の多様化を促進し、さらに自然な形で利用者の嗜好を反映させることができるコンテンツ内容の説明文生成方法およびコンテンツ内容の説明文生成装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に係るコンテンツ内容の説明文生成方法は、基本的な記述によるコンテンツメタデータを利用してコンテンツ内容を検索した検索結果を入力して、前記検索結果からコンテンツ内容の説明文を生成するコンテンツ内容の説明文生成方法において、事象と、該事象に対応する動作を表す単語と、前記事象と前記動作を表す単語とを接続する接続語と、を対応付けて記憶した動作選択テーブルと、前記動作を表す単語と、該単語の能動態のときの語尾変化および受動態のときの語尾変化と、前記動作を表す単語が能動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報および受動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報と、を対応付けて記憶した態変化テーブルと、前記識別情報に対応させて、生成する説明文の文字列の形式を定義した文字列形式テーブルと、を備える情報処理装置が、前記コンテンツ内容に関連した情報で、かつ、利用者の嗜好を表す情報である嗜好情報を取得する工程と、事象と、事象の動作主体と、を含む文字列要素が設定された前記検索結果を取得する工程と、前記検索結果に設定された文字列要素に利用者の嗜好と一致する単語が含まれる場合に、該単語を、生成する前記説明文の主語として決定する工程と、決定した前記主語が、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象の動作主体と一致する場合に、生成する前記説明文の態を能動態に決定し、一致しない場合に、生成する前記説明文の態を受動態に決定する工程と、前記動作選択テーブルを参照し、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象に対応する動作を決定する工程と、前記態変化テーブルを参照し、決定した前記動作の語尾を、決定した前記態に対応させて変形して述語とするとともに、生成する前記説明文の文字列の形式のパターンを決定する工程と、前記文字列形式テーブルを参照し、決定した前記パターンの文字列の形式に従って、前記説明文を生成する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２に係るコンテンツ内容の説明文生成装置は、基本的な記述によるコンテンツメタデータを利用してコンテンツ内容を検索した検索結果を入力して、前記検索結果からコンテンツ内容の説明文を生成するコンテンツ内容の説明文生成装置において、事象と、該事象に対応する動作を表す単語と、前記事象と前記動作を表す単語とを接続する接続語と、を対応付けて記憶した動作選択テーブルと、前記動作を表す単語と、該単語の能動態のときの語尾変化および受動態のときの語尾変化と、前記動作を表す単語が能動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報および受動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報と、を対応付けて記憶した態変化テーブルと、前記識別情報に対応させて、生成する説明文の文字列の形式を定義した文字列形式テーブルと、前記コンテンツ内容に関連した情報で、かつ、利用者の嗜好を表す情報である嗜好情報を取得する嗜好情報取得手段と、事象と、事象の動作主体と、を含む文字列要素が設定された前記検索結果を取得する検索結果取得手段と、前記検索結果に設定された文字列要素に利用者の嗜好と一致する単語が含まれる場合に、該単語を、生成する前記説明文の主語として決定する主語決定手段と、前記主語決定手段により決定された主語が、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象の動作主体と一致する場合に、生成する前記説明文の態を能動態に決定し、一致しない場合に、生成する前記説明文の態を受動態に決定する態決定手段と、前記動作選択テーブルを参照し、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象に対応する動作を決定する動作決定手段と、前記態変化テーブルを参照し、前記動作決定手段により決定された動作の語尾を、前記態決定手段により決定された態に対応させて変形して述語とするとともに、生成する前記説明文の文字列の形式のパターンを決定するパターン決定手段と、前記文字列形式テーブルを参照し、前記パターン決定手段により決定されたパターンの文字列の形式に従って、前記説明文を生成する説明文生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のコンテンツ内容の説明文生成方法の一実施の形態について、添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
本実施の形態のコンテンツ内容の説明文生成方法は、説明文を構成する文字列の態の変化によって利用者の嗜好を反映した説明文を生成するものである。すなわち、本出願人は、利用者の嗜好のくみ取って説明文を生成する場合に、利用者の嗜好項目を主語とした説明文を生成すれば、よりパーソナルな文字列が生成可能であることを発見し、コンテンツ内容の説明文を生成する際に、嗜好情報と検索結果とを比較して、生成する説明文の文字列を能動態にするか受動態にするかを決定するものである。したがって、嗜好情報と検索結果との比較結果に基づいて説明文の文字列を能動態または受動態とし、よりパーソナルな文字列が生成可能となる。
【００２４】
なお、本実施の形態のコンテンツ内容の説明文生成方法を適用可能な装置としては、特に限定する必要はなく、例えば、一般的なパーソナルコンピュータや、テレビションがある。すなわち、後述する説明文生成処理フローを実行可能な装置であれば良い。
【００２５】
図１は、本実施の形態の説明文生成処理の概略フローチャートである。本実施の形態では、Ｓ１０１〜Ｓ１０９で示す処理を有している。ここでは、後の説明を分かりやすくするために各ステップの役割について大まかに説明する。
【００２６】
Ｓ１０１は、入力情報として、嗜好情報と検索結果とを入力し、利用者嗜好の主語を決定する。
Ｓ１０２は、決定された利用者嗜好の主語と検索結果の主語を比較する。
Ｓ１０３は、利用者嗜好の主語と検索結果の主語とが等しい場合に、説明文の文字列を能動態に決定する。
Ｓ１０４は、利用者嗜好の主語と検索結果の主語とが等しくない場合に、説明文の文字列を受動態に決定する。
Ｓ１０５は、決定された態（能動態または受動態）を示している。
【００２７】
Ｓ１０６〜Ｓ１０８では、決定された態と、入力データとして与えられる構文要素から文字列を生成する。
Ｓ１０６は、文字列の動作を決定する動作決定工程である。
Ｓ１０７は、文字列の述語を生成し、文字列形式を決定する述語生成工程である。
Ｓ１０８は、決定された文字列形式に基づいて文字列を生成する文字列生成工程である。
【００２８】
次に、本実施の形態で入力情報として入力するデータについて説明する。本実施の形態における入力データは、利用者の嗜好情報と映像（コンテンツ）の検索結果としてのダイジェストの各シーンである。
【００２９】
利用者の嗜好情報とは、利用者が設定して入力するものであり、コンテンツ内容に関連した情報で、かつ、利用者の嗜好を表す情報である。
利用者の嗜好情報として、具体的には、
好きなチーム：広島
好きな選手：江藤
を入力することができる。
【００３０】
映像（コンテンツ）の検索結果としてのダイジェストの各シーンに対しては、その文字列要素として、図２に示すような情報（５Ｗ１Ｈを基本とした情報）が設定されている。ここでシーンＩＤは、該当するシーンを特定するための情報であり、例えば、映像を構成するフレーム番号を用いることができる。また、文字列要素である５Ｗ１Ｈを基本とした情報は、それぞれ文字列を構成するための構文要素である。
【００３１】
次に、予め蓄積されている情報（各種テーブル）について説明する。前述したように入力データとして与えられた構文要素（文字列要素）と嗜好情報を利用して態の変化による個人化した文字列を生成するために、態の変化によって変わる語尾や文字生成における主語の選択などのパターンを予めテーブルとして登録しておく。具体的には、構文要素のうち、ＷＨＡＴが示す事象について、態の変化による語尾変化や文字生成パターンを定義しておく。
【００３２】
本実施の形態では、以下のように動作選択テーブル、態変化テーブルおよび文字列形式テーブルが蓄積されている。
【００３３】
図３は、動作選択テーブルを示す説明図である。動作選択テーブルは、入力データとして与えられた文字列要素のうち、Ｗｈａｔとして設定された項目に対して、どのような動作を選択するか、その接続を行う言葉は何かを示すテーブルである。図３のテーブル中で動作ＩＤとして示された動作が、そのＷｈａｔの情報に対応する動作となる。
【００３４】
例えば、「ヒット」というＷｈａｔに対しては、「接続語」が「を」であり、動作が「打つ」（動作ＩＤ＝２）であるので、全体として 「ヒットを打つ」という文字列が構成されることになる。
【００３５】
図４は、態変化テーブルを示す説明図である。態変化テーブルは、上記動作選択テーブルによって選択された各動作に対して、態の変化により、語尾や文字列形式がどのように変化するかを定義したテーブルである。
【００３６】
例えば、動作ＩＤが２である「打つ」という動作に対しては、能動態の場合は、「打った」、受動態の場合は「打たれた」というように語尾が変化し、述語が生成される。
【００３７】
図５は、文字列形式テーブルを示す説明図である。文字列形式テーブルは、生成する文字列をいくつかのパターンにわけ、それらのパターンにおける文字列の形式を定義したテーブルである。
【００３８】
図５に示すように、動詞の態の変化によって、主語となる要素が異なってくる。たとえば、能動態の場合は、構文要素として与えられた要素の内、ＷＨＯを主語としておけばよいが、受動態となった場合は、構文要素として与えられる要素の内、ＦＲＯＭを主語にしなければならない。そのため、想定される文字列の形式をテーブルとして定義しておく。そして態変化テーブルにその文字列形式のＩＤを指定しておくことによって、述語と文字形式との間を関係付ける。
【００３９】
以上の構成において、図１の説明文生成処理の概略フローチャートを参照して、入力データ、各テーブルおよび各処理工程の関係を詳細に説明する。
【００４０】
先ず、最初に利用者によって入力された嗜好情報と、検索結果である各シーンの情報を比較する。ここで、各検索結果の構文要素は中立の立場で能動態の文生成を行うために設定されている。Ｓ１０１の利用者嗜好の主語決定工程では、検索結果に対する中立の立場における主語と利用者の嗜好情報を比較して、主語を決定する。
【００４１】
このとき、検索結果が利用者の嗜好項目に関連する場合、利用者の嗜好項目を主語とする。利用者の嗜好項目に関連しない場合、構文要素の指定とおりの主語を選択する。ここで決定された主語を「利用者嗜好の主語」と呼ぶ。
【００４２】
次に、Ｓ１０２で利用者嗜好の主語と、検索結果における中立の立場の主語を比較し、態を選択する。
本実施の形態では、以下の方針で態を決定する。
＊利用者嗜好の主語が、構文要素の主語と等しい場合には、そのまま能動態で説明文を生成する（Ｓ１０３）。
＊利用者嗜好の主語が、構文要素の主語と等しくない場合には、受動態に態変換して説明文を生成する（Ｓ１０４）。
【００４３】
上記で決定された態（Ｓ１０５）と、入力データとして与えられる構文要素を基に、文字列を生成する。
最初に、Ｓ１０６の動作決定工程で図３の動作選択テーブルを参照し、動作を決定する。
次に、Ｓ１０７の述語生成工程で、態の情報と動作の情報を基に、図４の態変化テーブルを参照して、述語を生成し、文字列形式を決定する。
【００４４】
最後に、Ｓ１０８の文字列生成工程が、図５の文字列形式テーブルを参照し、決定された文字列形式に基づいて文字列を生成する。文字列生成にあたり、構文要素が指定されていない項目に関しては、ＮＵＬＬとし、その部分の文字列生成を行わない。たとえば、動作選択テーブルにおいて、「加点」に対しては、「ＦＲＯＭ」の項目が設定されていない。この場合、文字列形式テーブルにおいて「ＦＲＯＭ」を参照している部分に関する生成は行わない。
【００４５】
このように文字列（Ｓ１０９）が生成される。
【００４６】
前述した説明文生成処理によって文字列を生成した例について説明する。
例えば、下記の▲１▼で示す嗜好情報や、▲２▼で示す嗜好情報が与えられている場合、
利用者の嗜好情報：
▲１▼ 好きなチーム：広島
好きな選手：江藤
▲２▼ 好きなチーム：巨人
好きな選手：高橋
【００４７】
入力データで与えられた構文要素に対しては、図６に示すような文字列が生成される。図６から明らかなように、嗜好情報▲１▼の場合には、好きなチーム（広島）が攻めていると、能動態で表現されるので、自然な形で利用者の嗜好を反映させることができる。同様に好きなチーム（広島）が負けている場合には、受動態で表現され、残念な気持ちを自然に表すことができる。
【００４８】
また、同じシーンＩＤであっても、嗜好情報▲１▼と嗜好情報▲２▼とでは好きなチームが異なるので、例えば、シーンＩＤ「３」のように、「黒田が巨人：高橋にタイムリーを打たれた」という受動態の文字列と、「巨人：高橋がタイムリーを打った」という能動態の文字列とによって、嗜好情報▲１▼および嗜好情報▲２▼で指定された利用者の嗜好が明確に表現されている。
【００４９】
換言すれば、コンテンツの内容を説明する文字列の生成において、シーンの内容自体を示す文字列に利用者の嗜好を反映させて、さらにパーソナルな文字列を生成可能とし、利用者の嗜好を反映させ説明文の表現の多様化を促進し、さらに自然な形で利用者の嗜好を反映させることができる。
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のコンテンツ内容の説明文生成方法およびコンテンツ内容の説明文生成装置によれば、コンテンツの内容を説明する文字列の生成において、シーンの内容自体を示す文字列に利用者の嗜好を反映させて、さらにパーソナルな文字列を生成可能とし、利用者の嗜好を反映させ説明文の表現の多様化を促進し、さらに自然な形で利用者の嗜好を反映させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態の説明文生成処理の概略フローチャートである。
【図２】映像（コンテンツ）の検索結果としてのダイジェストの各シーンに対して設定されている文字列要素を示す説明図である。
【図３】動作選択テーブルを示す説明図である。
【図４】態変化テーブルを示す説明図である。
【図５】文字列形式テーブルを示す説明図である。
【図６】本実施の形態の説明文生成処理で文字列を生成した場合の例を示す説明図である。
【符号の説明】
Ｓ１０６ 動作決定工程
Ｓ１０７ 述語生成工程
Ｓ１０８ 文字列生成工程[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention inputs a search result obtained by searching for content contents using content metadata based on a basic description, and generates a description text of the content contents from the search result and content contents In more detail, the description content generation method and the description content of the content which can take in the user's preference as preference information and can generate the description according to the user's preference. The present invention relates to a generation device .
[0002]
[Prior art]
In recent years, various types of metadata have been added to content such as video and audio. At this time, generally added metadata is often a basic and objective description. In addition, methods for performing various searches using these metadata are being studied.
[0003]
The present applicants have already proposed a method for generating a digest from this metadata information. Here, the digest creation system in the non-linear viewing mode proposed by the present applicants will be described. The applicant first searches for a video scene that is assumed to be an important scene using the program additional information for the program video to which the supplementary information is added as program additional information such as a video index, and the digest version of the video. Invented a digest creation system for creating (digest video), and in this digest creation system, the video scenes determined to be important scenes include audio explanations, so a summary of the cross-sectional index is generated as an explanatory text I've been thinking about video content explanation generation processing based on the idea that just doing it is enough.
[0004]
The details of the above technique are clarified by the following (1) to (5).
(1) Takako Hashimoto, et al .: “Examination of digest viewing method using program index”, Proceedings of the Institute of Image Information and Television Engineers Broadcasting System, March 1999, pp. 7-12.
(2) Takako Hashimoto, et al .: "Prototype of digest creation method using program index", Data Engineering Workshop (DEWS'99) Proceedings CD-ROM, March 1999.
(3) Takako Hashimoto, et al .: “Prototype of digest creation method for TV receivers”, ADBS99 Proceedings, December 1999.
(4) Yutaka Shirata, et al .: “Examination of digest description generation method”, DBS Study Group 120-15 of Information Processing Society of Japan, January 2000, Kobe.
(5) Takako Hashimoto, et al .: "Prototype of digest creation system for soccer program", 11th Data Engineering Workshop (DEWS'00) Proceedings CD-ROM, 2000.
[0005]
In these prototype systems, the applicant of the present invention analyzes semantics of video content using program additional information as basic supplemental information added to program video, and determines and cuts out important scenes reflecting user preferences. (Extraction of video) is possible, and an explanatory text generation function is realized.
[0006]
In the above-mentioned method, the degree of preference called the emotion level is calculated by comparing the information of each scene in the search result with the preference information input in advance by the user. When the search result matches the preference (when the emotion level is high), a character string indicating an emotion such as happy or fun is inserted to generate an explanatory text that matches the user's preference. On the other hand, if the search result does not match the preference (if the emotion level is high), insert a character string indicating emotions such as sad or regret, and generate a description that matches the user's preference. ing.
[0007]
Specifically, for example, an explanatory note generated when the user is a Hiroshima fan is as follows.
* One-time Hiroshima attack Eto hits the sacrifice. Hiroshima preempted. It was good.
* 1st Attack of Back Giant Takahashi makes a timely hit. The giant reversed. That's a shame.
[0008]
In the above method, the character string indicating the scene content itself is generated in a neutral position. In order to further personalize the character string (personalization), it is necessary to reflect the user's preference in the character string indicating the content of the scene itself. In other words, a method of reflecting the user's preference is also required in generating a character string that explains the content.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, according to the above conventional technique, a method for reflecting the user's preference in the character string itself that describes the content is not provided. Therefore, the user's preference is reflected in the character string indicating the scene content itself. Therefore, the character string could not be further personalized (personalized).
[0010]
In addition, according to the conventional technique described above, the user's preference can be reflected by generating an explanatory text that matches the user's preference by inserting a character string indicating the emotion. The problem is that the description is monotonous because it is only the insertion of the character string, and because the character string directly expressed in emotions is added to the character string generated from a neutral position, it is natural for some people. However, there was a problem that sometimes I felt annoying.
[0011]
The present invention has been made in view of the above, and in the generation of a character string that explains the content, the user's preference is reflected in the character string indicating the content of the scene itself, and a personal character string is added. Content content description generation method and content content description text that can be generated, promote user diversification by reflecting user preferences, and reflect user preferences in a natural way An object is to provide a generation device .
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the content content description generation method according to claim 1 inputs a search result obtained by searching the content content using content metadata based on a basic description, and the search result is obtained. In the content content description generation method for generating the content content description text from: an event, a word representing an action corresponding to the event, and a connection word connecting the event and the word representing the action. The action selection table stored in association with each other, the word representing the action, the ending change when the word is active and the ending change when the word is active, and the character string selected when the word representing the action is active A state change table in which the identification information of the pattern in the format of and the identification information of the pattern in the form of the character string selected at the time of passive are stored in association with each other, In response, the information processing apparatus including a character string format table that defines the format of the character string of the explanatory text to be generated is information relating to the content contents and information indicating the user's preference a step of acquiring the information, an event, a step of acquiring the operation subject of the event, the search result string element is set comprising, preferences of the user before Symbol search results set string elements If the word that matches is included, the step of determining the word as the subject of the description to be generated, and the subject of the event in which the determined subject is included in the character string element set in the search result If the state of the explanatory text to be generated is determined to be active, if not, the step of determining the state of the explanatory text to be generated to be passive is referred to the action selection table, and the search result Set to A step of determining an action corresponding to an event included in a character string element, and referring to the state change table, transforming the ending of the determined action in accordance with the determined state into a predicate and generating Determining the pattern of the character string format of the explanatory text, and referring to the character string format table to generate the explanatory text according to the determined character string format of the pattern. Features.
[0013]
In addition, the content content description generation apparatus according to claim 2 inputs a search result obtained by searching for content content using content metadata based on a basic description, and obtains a description of the content content from the search result. In the description content generation device for content to be generated, an action selection in which an event, a word representing an action corresponding to the event, and a connection word connecting the event and the word representing the action are stored in association with each other A table, a word representing the action, a ending change when the word is active and a ending change when the word is active, and identification information of a pattern in the form of a character string selected when the word representing the action is active And a state change table in which the identification information of the pattern in the form of a character string selected at the time of passive is stored in association with each other, and a description generated in association with the identification information A character string format table that defines the character string format of the sentence, preference information acquisition means for acquiring preference information that is information related to the content content and that represents the user's preference, an event, and an event If the string element including operation and mainly a is included words that match the search result obtaining unit that obtains the search result set, the user's preferences before Symbol search results set string elements A subject determining means for determining the word as a subject of the explanation sentence to be generated, and a subject determined by the subject determining means is an action subject of an event included in a character string element set in the search result; The state of the explanatory text to be generated is determined to be active when they match, and the state determination means for determining the state of the explanatory text to be generated to be passive when they do not match, and the action selection table, and the search Result An action determining means for determining an action corresponding to an event included in the character string element set in the field, and referring to the state change table, the ending of the action determined by the action determining means is determined by the state determining means. The pattern determination means for determining the pattern of the character string format of the explanatory text to be generated and the pattern determination means with reference to the character string format table And an explanatory note generating means for generating the explanatory text according to the format of the character string of the pattern.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of a content description description method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[0023]
The content content description sentence generation method of this embodiment is to generate an explanation sentence that reflects the user's preference by changing the state of the character string that constitutes the explanation sentence. In other words, the applicant of the present invention is able to generate a more personal character string by generating an explanatory text whose subject is the user's preference item when generating an explanatory text based on the user's preference. When discovering and generating the description of the content, the preference information and the search result are compared to determine whether the character string of the generated description is to be active or passive. Therefore, based on the comparison result between the preference information and the search result, the character string of the explanatory text is made active or passive, and a more personal character string can be generated.
[0024]
Note that an apparatus to which the content content description generation method according to the present embodiment can be applied is not particularly limited, and examples thereof include a general personal computer and a television. In other words, any device capable of executing an explanatory note generation process flow to be described later may be used.
[0025]
FIG. 1 is a schematic flowchart of an explanatory note generation process according to the present embodiment. In this embodiment, the processing shown in S101 to S109 is included. Here, the role of each step will be roughly described in order to make the following explanation easy to understand.
[0026]
S101 inputs preference information and a search result as input information, and determines the subject of user preference.
S102 compares the subject of the determined user preference with the subject of the search result.
S103 determines the character string of the explanatory text as active when the subject of the user preference is equal to the subject of the search result.
S104 determines the character string of the explanatory text as passive when the subject of the user preference is not equal to the subject of the search result.
S105 indicates the determined state (active or passive).
[0027]
In S106 to S108, a character string is generated from the determined state and the syntax element given as input data.
S106 is an operation determining step for determining the operation of the character string.
S107 is a predicate generation step of generating a character string predicate and determining a character string format.
S108 is a character string generation step for generating a character string based on the determined character string format.
[0028]
Next, data input as input information in this embodiment will be described. The input data in the present embodiment is each scene of a digest as a search result of user preference information and video (content).
[0029]
The user's preference information is set and input by the user, is information related to the contents, and is information that represents the user's preference.
As user preference information, specifically,
Favorite team: Hiroshima favorite player: Enter Eto.
[0030]
For each scene of the digest as a video (content) search result, information (information based on 5W1H) as shown in FIG. 2 is set as the character string element. Here, the scene ID is information for specifying the corresponding scene, and for example, a frame number constituting the video can be used. Information based on 5W1H, which is a character string element, is a syntax element for constituting a character string.
[0031]
Next, information (various tables) stored in advance will be described. In order to generate personalized character strings due to changes in state using syntax elements (character string elements) given as input data and preference information as described above, the subject in ending and character generation that changes with changes in state Patterns such as selection are registered in advance as a table. Specifically, the ending change and the character generation pattern due to the change of state are defined for the event indicated by WHAT among the syntax elements.
[0032]
In the present embodiment, the operation selection table, state change table, and character string format table are accumulated as follows.
[0033]
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an operation selection table. The action selection table is a table indicating what kind of action is selected for the item set as What among the character string elements given as input data, and what word is used for the connection. The operation indicated as the operation ID in the table of FIG. 3 is an operation corresponding to that What information.
[0034]
For example, for What, which is “hit”, since the “connect word” is “O” and the action is “hit” (action ID = 2), the entire character string “hit hit” is formed. Will be.
[0035]
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a state change table. The state change table is a table that defines how the ending and the character string format change according to the state change for each operation selected by the operation selection table.
[0036]
For example, for an action “hit” with an action ID of 2, the ending changes to “hit” for active and “hit” for passive, and a predicate is generated. .
[0037]
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a character string format table. The character string format table is a table in which character strings to be generated are divided into several patterns and character string formats in these patterns are defined.
[0038]
As shown in FIG. 5, the subject element varies depending on the change of the verb state. For example, in the case of active, WHO should be the subject among the elements given as syntax elements. In the case of passive, however, FROM must be the subject among the elements given as syntax elements. Therefore, the assumed character string format is defined as a table. Then, by specifying the ID of the character string format in the state change table, the predicate and the character format are related.
[0039]
With the above configuration, the relationship between the input data, each table, and each processing step will be described in detail with reference to the schematic flowchart of the explanatory note generation processing in FIG.
[0040]
First, the preference information input by the user first is compared with the information of each scene as a search result. Here, the syntax element of each search result is set to generate an active sentence in a neutral position. In the user preference subject determination step of S101, the subject in a neutral position with respect to the search result is compared with the user preference information to determine the subject.
[0041]
At this time, when the search result relates to the user's preference item, the user's preference item is set as the subject. If not related to the user's preference item, select the subject as specified by the syntax element. The subject determined here is referred to as a “user preference subject”.
[0042]
Next, in S102, the subject preference is compared with the neutral subject in the search result, and the state is selected.
In the present embodiment, the state is determined according to the following policy.
* When the subject of user preference is equal to the subject of the syntax element, an explanatory note is generated as it is (S103).
* If the subject of the user preference is not equal to the subject of the syntax element, the description is generated by converting the state to passive (S104).
[0043]
A character string is generated based on the state determined above (S105) and the syntax element given as input data.
First, in the operation determination step of S106, the operation is determined with reference to the operation selection table of FIG.
Next, in the predicate generation step of S107, a predicate is generated with reference to the state change table of FIG. 4 based on the state information and the action information, and the character string format is determined.
[0044]
Finally, the character string generation process of S108 refers to the character string format table of FIG. 5 and generates a character string based on the determined character string format. When generating a character string, an item for which no syntax element is specified is set to NULL, and the character string of that portion is not generated. For example, in the operation selection table, the item “FROM” is not set for “additional points”. In this case, the generation related to the part referring to “FROM” in the character string format table is not performed.
[0045]
In this way, the character string (S109) is generated.
[0046]
An example in which a character string is generated by the above-described explanation generation process will be described.
For example, when preference information indicated by (1) below or preference information indicated by (2) is given,
User preference information:
▲ 1 Favorite team: Hiroshima favorite player: Eto ▲ 2 ▼ Favorite team: Giant favorite player: Takahashi [0047]
For a syntax element given by input data, a character string as shown in FIG. 6 is generated. As is clear from FIG. 6, in the case of preference information (1), when a favorite team (Hiroshima) is attacking, it is expressed in an active manner, so it is possible to reflect the user's preference in a natural way. it can. Similarly, if your favorite team (Hiroshima) is losing, it can be expressed passively and can express unpleasant feelings naturally.
[0048]
Also, even if the scene ID is the same, the favorite information is different between the preference information (1) and the preference information (2). For example, as in the scene ID “3”, “Kuroda is a giant: timely to Takahashi. The user's preference specified in the preference information (1) and preference information (2) by the passive character string “I was struck” and the active character string “Giant: Takahashi hit timely” Is clearly expressed.
[0049]
In other words, in the generation of a character string that explains the content of the content, the user's preference is reflected in the character string that indicates the content of the scene itself, so that a personal character string can be generated, and the user's preference is reflected. It is possible to promote diversification of the expression of the explanatory text and reflect the user's preference in a more natural way.
[0050]
【Effect of the invention】
As described above , according to the content content description generation method and content content description generation device of the present invention, in the generation of a character string that describes the content content, it is used as a character string that indicates the content of the scene itself. Reflecting the user's preferences, it is possible to generate more personal character strings, reflect the user's preferences, promote diversification of the expression of the explanatory text, and reflect the user's preferences in a more natural way it can.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic flowchart of an explanatory note generation process according to an embodiment.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing character string elements set for each scene of a digest as a video (content) search result;
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an operation selection table.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a state change table.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a character string format table.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example when a character string is generated by the explanatory note generation processing of the present embodiment;
[Explanation of symbols]
S106 Action determination step S107 Predicate generation step S108 Character string generation step
Claims (2)
事象と、該事象に対応する動作を表す単語と、前記事象と前記動作を表す単語とを接続する接続語と、を対応付けて記憶した動作選択テーブルと、
前記動作を表す単語と、該単語の能動態のときの語尾変化および受動態のときの語尾変化と、前記動作を表す単語が能動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報および受動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報と、を対応付けて記憶した態変化テーブルと、
前記識別情報に対応させて、生成する説明文の文字列の形式を定義した文字列形式テーブルと、
を備える情報処理装置が、
前記コンテンツ内容に関連した情報で、かつ、利用者の嗜好を表す情報である嗜好情報を取得する工程と、
事象と、事象の動作主体と、を含む文字列要素が設定された前記検索結果を取得する工程と、
前記検索結果に設定された文字列要素に利用者の嗜好と一致する単語が含まれる場合に、該単語を、生成する前記説明文の主語として決定する工程と、
決定した前記主語が、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象の動作主体と一致する場合に、生成する前記説明文の態を能動態に決定し、一致しない場合に、生成する前記説明文の態を受動態に決定する工程と、
前記動作選択テーブルを参照し、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象に対応する動作を決定する工程と、
前記態変化テーブルを参照し、決定した前記動作の語尾を、決定した前記態に対応させて変形して述語とするとともに、生成する前記説明文の文字列の形式のパターンを決定する工程と、
前記文字列形式テーブルを参照し、決定した前記パターンの文字列の形式に従って、前記説明文を生成する工程と、
を含むことを特徴とするコンテンツ内容の説明文生成方法。In a content description description generation method for inputting a search result of content content search using content metadata based on a basic description and generating a description content of the content content from the search result,
An action selection table storing an event, a word representing an action corresponding to the event, and a connection word connecting the event and the word representing the action in association with each other;
The word representing the action, the ending change when the word is active and the ending change when the word is active, and the identification information of the pattern in the form of a character string selected when the word representing the action is active and the passive A state change table in which identification information of a pattern in the form of a character string to be selected is stored in association with each other;
A character string format table that defines the format of the character string of the explanatory text to be generated in correspondence with the identification information;
An information processing apparatus comprising
Obtaining preference information that is information related to the content content and that represents the preference of the user;
Obtaining the search result in which the string element including the event and the event subject is set;
If it contains a word that matches the user's preferences before Symbol search results set string element, and determining as the subject of the description of the said word, to produce,
When the determined subject matches the action subject of the event included in the character string element set in the search result, the state of the explanatory text to be generated is determined to be active, and when it does not match, the generated subject is generated The process of determining the state of the description as passive,
A step of referring to the operation selection table and determining an operation corresponding to an event included in the character string element set in the search result;
Referring to the state change table, transforming the determined ending of the action in correspondence with the determined state into a predicate, and determining a pattern in the form of a character string of the explanatory text to be generated; and
Referring to the character string format table, and generating the description according to the determined character string format of the pattern;
A method for generating a description of content content, comprising:
事象と、該事象に対応する動作を表す単語と、前記事象と前記動作を表す単語とを接続する接続語と、を対応付けて記憶した動作選択テーブルと、
前記動作を表す単語と、該単語の能動態のときの語尾変化および受動態のときの語尾変化と、前記動作を表す単語が能動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報および受動態のときに選択される文字列の形式のパターンの識別情報と、を対応付けて記憶した態変化テーブルと、
前記識別情報に対応させて、生成する説明文の文字列の形式を定義した文字列形式テーブルと、
前記コンテンツ内容に関連した情報で、かつ、利用者の嗜好を表す情報である嗜好情報を取得する嗜好情報取得手段と、
事象と、事象の動作主体と、を含む文字列要素が設定された前記検索結果を取得する検索結果取得手段と、
前記検索結果に設定された文字列要素に利用者の嗜好と一致する単語が含まれる場合に、該単語を、生成する前記説明文の主語として決定する主語決定手段と、
前記主語決定手段により決定された主語が、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象の動作主体と一致する場合に、生成する前記説明文の態を能動態に決定し、一致しない場合に、生成する前記説明文の態を受動態に決定する態決定手段と、
前記動作選択テーブルを参照し、前記検索結果に設定された文字列要素に含まれる事象に対応する動作を決定する動作決定手段と、
前記態変化テーブルを参照し、前記動作決定手段により決定された動作の語尾を、前記態決定手段により決定された態に対応させて変形して述語とするとともに、生成する前記説明文の文字列の形式のパターンを決定するパターン決定手段と、
前記文字列形式テーブルを参照し、前記パターン決定手段により決定されたパターンの文字列の形式に従って、前記説明文を生成する説明文生成手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ内容の説明文生成装置。In a content description description generating device for inputting a search result of content content search using content metadata based on a basic description and generating a description content of the content content from the search result,
An action selection table storing an event, a word representing an action corresponding to the event, and a connection word connecting the event and the word representing the action in association with each other;
The word representing the action, the ending change when the word is active and the ending change when the word is active, and the identification information of the pattern in the form of a character string selected when the word representing the action is active and the passive A state change table in which identification information of a pattern in the form of a character string to be selected is stored in association with each other;
A character string format table that defines the format of the character string of the explanatory text to be generated in correspondence with the identification information;
Preference information acquisition means for acquiring preference information, which is information related to the content content, and is information representing user preferences;
A search result acquisition means for acquiring the search result in which a character string element including an event and an action subject of the event is set;
If it contains a word that matches the user's preferences before Symbol search results set string element, and subject determination means for determining as the subject of the description of the said word, to produce,
When the subject determined by the subject determination means matches the action subject of the event included in the character string element set in the search result, the state of the explanatory text to be generated is determined to be active and does not match And state determination means for determining the state of the explanatory text to be generated as passive.
Referring to the action selection table, action determining means for determining an action corresponding to an event included in the character string element set in the search result;
Referring to the state change table, the ending of the action determined by the action determining unit is transformed into a predicate corresponding to the state determined by the state determining unit, and the generated descriptive character string Pattern determining means for determining a pattern of the form
Referring to the character string format table, and according to the format of the character string of the pattern determined by the pattern determining unit, an explanatory note generating unit that generates the explanatory note
An apparatus for generating a description of content content, comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001135634A JP4870878B2 (en) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | Description method for generating content description and description generating device for content content |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001135634A JP4870878B2 (en) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | Description method for generating content description and description generating device for content content |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002328917A JP2002328917A (en) | 2002-11-15 |
| JP4870878B2 true JP4870878B2 (en) | 2012-02-08 |
Family
ID=18983062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001135634A Expired - Fee Related JP4870878B2 (en) | 2001-05-02 | 2001-05-02 | Description method for generating content description and description generating device for content content |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4870878B2 (en) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5031421B2 (en) * | 2007-03-27 | 2012-09-19 | オリンパス株式会社 | Data processing apparatus, data processing method, and program |
| JP4869281B2 (en) * | 2008-04-10 | 2012-02-08 | 株式会社東芝 | Machine translation apparatus, program and method |
| US8826322B2 (en) * | 2010-05-17 | 2014-09-02 | Amazon Technologies, Inc. | Selective content presentation engine |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3176893B2 (en) * | 1999-03-05 | 2001-06-18 | 株式会社次世代情報放送システム研究所 | Digest creating apparatus, digest creating method, and computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute each step of the method |
-
2001
- 2001-05-02 JP JP2001135634A patent/JP4870878B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002328917A (en) | 2002-11-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6907397B2 (en) | System and method of media file access and retrieval using speech recognition | |
| US20090259944A1 (en) | Methods and systems for generating a media program | |
| JP4580885B2 (en) | Scene information extraction method, scene extraction method, and extraction apparatus | |
| US8311807B2 (en) | Periodically extracting and evaluating frequency of occurrence data of unregistered terms in a document for updating a dictionary | |
| JP3836928B2 (en) | Database processing method | |
| US20060218481A1 (en) | System and method for annotating multi-modal characteristics in multimedia documents | |
| US20060031211A1 (en) | Information processing apparatus, document search method, program, and storage medium | |
| CN102193903A (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| JP2008052662A (en) | Structured document management system and program | |
| US7212972B2 (en) | Audio features description method and audio video features description collection construction method | |
| WO2010109709A1 (en) | Content recommendation device and method | |
| KR20050086942A (en) | Method and system for augmenting an audio signal | |
| CN103514289A (en) | Method and device for building interest entity base | |
| JP4870878B2 (en) | Description method for generating content description and description generating device for content content | |
| US7949667B2 (en) | Information processing apparatus, method, and program | |
| JP2005107931A (en) | Image search apparatus | |
| WO2008044669A1 (en) | Audio information search program and its recording medium, audio information search system, and audio information search method | |
| JP2011008754A (en) | Document processing apparatus and program | |
| JP5152857B2 (en) | Electronic device, display control method, and program | |
| JP2009176148A (en) | Unknown word determining system, method and program | |
| JP2007233912A (en) | Style sheet producing device and style sheet production program | |
| JP2005148801A (en) | Relevant information providing method and device, relevant information providing program and recording medium with its program | |
| JP2002304407A (en) | Program and information processing device | |
| JP2008299493A (en) | Content creation support system and computer program | |
| JP2004326698A (en) | Rich internet application creating program and computer readable recording medium stored with the same as well as rich internet application creating method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080403 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20100812 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100824 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101019 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110405 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110516 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20111115 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20111118 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141125 Year of fee payment: 3 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |