JPH06350546A - 関連番組判定装置 - Google Patents
関連番組判定装置Info
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- JPH06350546A JPH06350546A JP5134367A JP13436793A JPH06350546A JP H06350546 A JPH06350546 A JP H06350546A JP 5134367 A JP5134367 A JP 5134367A JP 13436793 A JP13436793 A JP 13436793A JP H06350546 A JPH06350546 A JP H06350546A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- genre
- program
- determination
- keyword
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- Prior art date
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- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
- Circuits Of Receivers In General (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 ニュース記事の内容に相応しいジャンルを自
動的に判定したうえで、同一ジャンルに属する他の全番
組との関連度を算出して関連番組の有無の判定と関連番
組番号の割り付けを自動的に行なう。 【構成】 ジャンル判定部２によって番組のテキストデ
ータ中からキーワードを抽出してこれらのキーワードを
キーとしてジャンル判定辞書１をルックアップしなが
ら、各キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻
度とに基づいて番組の内容に相応しいジャンルを判定し
てジャンル情報を作成した後、ベクトルデータ作成部３
によって前記ジャンル情報をベクトル化し、ベクトルデ
ータ蓄積部４および関連度算出部５によって各テキスト
データ間の関連度を判定し、前記判定結果に基づき関連
番組番号割り付け部６によって関連番組番号を割り付け
る。
動的に判定したうえで、同一ジャンルに属する他の全番
組との関連度を算出して関連番組の有無の判定と関連番
組番号の割り付けを自動的に行なう。 【構成】 ジャンル判定部２によって番組のテキストデ
ータ中からキーワードを抽出してこれらのキーワードを
キーとしてジャンル判定辞書１をルックアップしなが
ら、各キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻
度とに基づいて番組の内容に相応しいジャンルを判定し
てジャンル情報を作成した後、ベクトルデータ作成部３
によって前記ジャンル情報をベクトル化し、ベクトルデ
ータ蓄積部４および関連度算出部５によって各テキスト
データ間の関連度を判定し、前記判定結果に基づき関連
番組番号割り付け部６によって関連番組番号を割り付け
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はデータチャンネルやＩＳ
ＤＢなどを利用してニュースなどのテキストデータを主
体とした番組を大量に提供し、受信者側でジャンル指定
により番組を選択できるような受信機能を備えるデータ
放送サービスやデータベースなどでテキストデータのジ
ャンルやそれらの関連度を自動的に判別するときなどに
用いられる関連番組判定装置に関する。
ＤＢなどを利用してニュースなどのテキストデータを主
体とした番組を大量に提供し、受信者側でジャンル指定
により番組を選択できるような受信機能を備えるデータ
放送サービスやデータベースなどでテキストデータのジ
ャンルやそれらの関連度を自動的に判別するときなどに
用いられる関連番組判定装置に関する。
【０００２】［発明の概要］本発明はニュース記事など
のテキストデータを分かち書き処理して得られるキーワ
ード候補と、ジャンル判定用のジャンル別キーワードと
を比較参照してそのニュース記事内容に相応しいジャン
ルを自動的に判定し、さらに同一ジャンルに属する全番
組との関連度を算出して関連番組を判定する装置に関す
るものである。
のテキストデータを分かち書き処理して得られるキーワ
ード候補と、ジャンル判定用のジャンル別キーワードと
を比較参照してそのニュース記事内容に相応しいジャン
ルを自動的に判定し、さらに同一ジャンルに属する全番
組との関連度を算出して関連番組を判定する装置に関す
るものである。
【０００３】
【従来の技術】放送局等においては、将来、データチャ
ネルやＩＳＤＢなどの大容量伝送路を利用して、ニュー
スなどのテキストデータによる番組を大量に放送するこ
とが考えられている。
ネルやＩＳＤＢなどの大容量伝送路を利用して、ニュー
スなどのテキストデータによる番組を大量に放送するこ
とが考えられている。
【０００４】この場合、例えば、ニュース１件あたりの
文字数を５００字とすると、２２４Ｋｂｐｓの伝送容量
を持つデータチャネルを使用することにより、１時間で
１万件のニュースを放送することができる。
文字数を５００字とすると、２２４Ｋｂｐｓの伝送容量
を持つデータチャネルを使用することにより、１時間で
１万件のニュースを放送することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
放送システムでは、１時間に１万件のニュースを流す関
係上、全てのニュースを見ることは不可能であり、また
その中には受信者側で必要としないニュースも多く含ま
れるものと推定される。
放送システムでは、１時間に１万件のニュースを流す関
係上、全てのニュースを見ることは不可能であり、また
その中には受信者側で必要としないニュースも多く含ま
れるものと推定される。
【０００６】そこで、このような放送システムを実現す
る場合、受信機側で番組内容を解析してジャンルを判定
し、必要なジャンルのニュースのみを選択する方法と、
放送局側で全番組についてジャンルを割り当て、この割
り当て内容に基づいて各ニュースにジャンル別コードな
どを付加し、受信機側で各ニュースに付加されているジ
ャンル別コードを識別して必要なジャンルのニュースを
選択する方法とが考えられる。
る場合、受信機側で番組内容を解析してジャンルを判定
し、必要なジャンルのニュースのみを選択する方法と、
放送局側で全番組についてジャンルを割り当て、この割
り当て内容に基づいて各ニュースにジャンル別コードな
どを付加し、受信機側で各ニュースに付加されているジ
ャンル別コードを識別して必要なジャンルのニュースを
選択する方法とが考えられる。
【０００７】しかしながら、このような方法はいずれの
方法を用いても次に述べるような問題がある。
方法を用いても次に述べるような問題がある。
【０００８】すなわち、受信機側で番組内容を解析して
ジャンルを判定して、必要なジャンルのニュースのみを
選択する方法では、受信機側での受信処理が複雑になっ
てしまうともに、リアルタイムでジャンル判別を行なう
ことが難しいという問題がある。
ジャンルを判定して、必要なジャンルのニュースのみを
選択する方法では、受信機側での受信処理が複雑になっ
てしまうともに、リアルタイムでジャンル判別を行なう
ことが難しいという問題がある。
【０００９】一方、放送局側で全番組についてジャンル
を割り当てて受信機側で各番組をジャンル別に選択する
方法では、受信者側において、ジャンルを指定するだけ
で、これら大量の番組の中から得たい番組を簡単に選択
できる。
を割り当てて受信機側で各番組をジャンル別に選択する
方法では、受信者側において、ジャンルを指定するだけ
で、これら大量の番組の中から得たい番組を簡単に選択
できる。
【００１０】これによって、受信機側の処理が簡単にす
ることができるとともに、リアルタイムで必要なニュー
スのみを選択することができるという利点がある。
ることができるとともに、リアルタイムで必要なニュー
スのみを選択することができるという利点がある。
【００１１】したがって、受信機の普及という点では、
放送局側でジャンルの判定を行なう方法が当面の放送の
システムとして適していると考えられており、これを実
現する装置も提案されている。
放送局側でジャンルの判定を行なう方法が当面の放送の
システムとして適していると考えられており、これを実
現する装置も提案されている。
【００１２】さらに、このようにして選んだ番組を視聴
中に、その番組の内容と関連する内容の他の番組があっ
たとき、必要に応じて他の番組も参照できる機能があれ
ば、受信者の理解を促進するとともに、情報に対する満
足度も高めることができる。
中に、その番組の内容と関連する内容の他の番組があっ
たとき、必要に応じて他の番組も参照できる機能があれ
ば、受信者の理解を促進するとともに、情報に対する満
足度も高めることができる。
【００１３】このような機能を実現する方法として、受
信機側で番組内容を解析して内容の関連する他の番組の
有無を検出する方法では、受信機側の処理が複雑になっ
てしまうため、放送局側で全番組について、関連する他
の番組があるかどうかを判定し、この判定結果に基づい
て関連する番組がある場合に、その番組番号を番組制御
用のデータ領域などに関連番組番号として割り付けて、
受信機側で簡単に識別可能にする方法が、当面の放送シ
ステムとして適していると考えられる。
信機側で番組内容を解析して内容の関連する他の番組の
有無を検出する方法では、受信機側の処理が複雑になっ
てしまうため、放送局側で全番組について、関連する他
の番組があるかどうかを判定し、この判定結果に基づい
て関連する番組がある場合に、その番組番号を番組制御
用のデータ領域などに関連番組番号として割り付けて、
受信機側で簡単に識別可能にする方法が、当面の放送シ
ステムとして適していると考えられる。
【００１４】しかしながら、このような放送局側で全番
組について、関連する他の番組があるかどうかを判定す
る方法を用いる放送システムでは、放送局側で取り扱う
番組数が非常に膨大になり、それら全番組について関連
する他の番組があるかどうかの判定を人手で行うのは非
常に労力を要する。
組について、関連する他の番組があるかどうかを判定す
る方法を用いる放送システムでは、放送局側で取り扱う
番組数が非常に膨大になり、それら全番組について関連
する他の番組があるかどうかの判定を人手で行うのは非
常に労力を要する。
【００１５】本発明は上記の事情に鑑み、ニュース記事
内容に相応しいジャンルを自動的に判定したうえで、同
一ジャンルに属する他の全番組との関連度を算出して関
連番組の有無の判定と関連番組番号の割り付けを自動的
に行なうことができる関連番組判定装置を提供すること
を目的としている。
内容に相応しいジャンルを自動的に判定したうえで、同
一ジャンルに属する他の全番組との関連度を算出して関
連番組の有無の判定と関連番組番号の割り付けを自動的
に行なうことができる関連番組判定装置を提供すること
を目的としている。
【００１６】
【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、本発明による関連番組判定装置は、送信対象とな
る各種の文書のジャンルとその中で使用されているキー
ワードとを解析して得られた各ジャンルと各キーワード
との関係を示す辞書が格納されるジャンル判定辞書と、
ジャンル判定対象となる文書データの各キーワードを抽
出しこれらの各キーワードに基づいて前記ジャンル判定
辞書をルックアップし前記各キーワードのジャンルを検
出して各ジャンル別のキーワード出現頻度に基づいたジ
ャンル情報を作成するジャンル判定部と、このジャンル
判定部によって得られたジャンル情報中のジャンル判定
語の有無および頻度に基づいて文書内容をベクトル化し
て蓄積するベクトルデータ作成・蓄積部と、このベクト
ルデータ作成・蓄積部に蓄積されている各文書のベクト
ルデータ間の内積に基づいて各文書の関連度を算出する
関連度算出部とを備えたことを特徴としている。
めに、本発明による関連番組判定装置は、送信対象とな
る各種の文書のジャンルとその中で使用されているキー
ワードとを解析して得られた各ジャンルと各キーワード
との関係を示す辞書が格納されるジャンル判定辞書と、
ジャンル判定対象となる文書データの各キーワードを抽
出しこれらの各キーワードに基づいて前記ジャンル判定
辞書をルックアップし前記各キーワードのジャンルを検
出して各ジャンル別のキーワード出現頻度に基づいたジ
ャンル情報を作成するジャンル判定部と、このジャンル
判定部によって得られたジャンル情報中のジャンル判定
語の有無および頻度に基づいて文書内容をベクトル化し
て蓄積するベクトルデータ作成・蓄積部と、このベクト
ルデータ作成・蓄積部に蓄積されている各文書のベクト
ルデータ間の内積に基づいて各文書の関連度を算出する
関連度算出部とを備えたことを特徴としている。
【００１７】
【作用】上記の構成において、ジャンル判定部によって
ジャンル判定対象となる文書データの各キーワードが抽
出されてこれらの各キーワードに基づいてジャンル判定
辞書がルックアップされて前記各キーワードのジャンル
が検出されて各ジャンル別のキーワード出現頻度に基づ
いてジャンル情報が作成されるとともに、ベクトルデー
タ作成・蓄積部によって前記ジャンル判定部で得られた
ジャンル情報中のジャンル判定語の有無および頻度に基
づいて文書内容がベクトル化されて蓄積され、この後関
連度算出部によって前記ベクトルデータ作成・蓄積部に
蓄積されている各文書のベクトルデータ間の内積に基づ
いて各文書の関連度が算出される。
ジャンル判定対象となる文書データの各キーワードが抽
出されてこれらの各キーワードに基づいてジャンル判定
辞書がルックアップされて前記各キーワードのジャンル
が検出されて各ジャンル別のキーワード出現頻度に基づ
いてジャンル情報が作成されるとともに、ベクトルデー
タ作成・蓄積部によって前記ジャンル判定部で得られた
ジャンル情報中のジャンル判定語の有無および頻度に基
づいて文書内容がベクトル化されて蓄積され、この後関
連度算出部によって前記ベクトルデータ作成・蓄積部に
蓄積されている各文書のベクトルデータ間の内積に基づ
いて各文書の関連度が算出される。
【００１８】
【実施例】図１は本発明による関連番組判定装置の一実
施例を示すブロック図である。
施例を示すブロック図である。
【００１９】この図に示す関連番組判定装置はジャンル
判定辞書１と、ジャンル判定部２と、ベクトルデータ作
成部３と、ベクトルデータ蓄積部４と、関連度算出部５
と、関連番組番号割り付け部６とを備えており、ニュー
ス記事などのテキストデータを取り込むとともに、この
テキストデータ中からキーワードを抽出してこれらのキ
ーワードをキーとしてジャンル判定辞書１をルックアッ
プしながら、このルックアップ動作によって得られた各
キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻度とに
基づいて番組の内容に相応しいジャンルを自動的に判定
してジャンル情報を作成した後、このジャンル情報をベ
クトル化して各テキストデータ間の関連度を判定し、こ
の判定結果に基づいて関連番組番号を割り付ける。な
お、ジャンル判定部２およびジャンル判定辞書１につい
ては、本出願人により既に別出願（特願平０４−２８５
５９６号「ジャンル判定装置」）によって出願済みであ
ることから以下の説明では簡単に説明する。
判定辞書１と、ジャンル判定部２と、ベクトルデータ作
成部３と、ベクトルデータ蓄積部４と、関連度算出部５
と、関連番組番号割り付け部６とを備えており、ニュー
ス記事などのテキストデータを取り込むとともに、この
テキストデータ中からキーワードを抽出してこれらのキ
ーワードをキーとしてジャンル判定辞書１をルックアッ
プしながら、このルックアップ動作によって得られた各
キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻度とに
基づいて番組の内容に相応しいジャンルを自動的に判定
してジャンル情報を作成した後、このジャンル情報をベ
クトル化して各テキストデータ間の関連度を判定し、こ
の判定結果に基づいて関連番組番号を割り付ける。な
お、ジャンル判定部２およびジャンル判定辞書１につい
ては、本出願人により既に別出願（特願平０４−２８５
５９６号「ジャンル判定装置」）によって出願済みであ
ることから以下の説明では簡単に説明する。
【００２０】ジャンル判定辞書１は、各種のニュースの
ジャンルとその中で使用されているキーワードとを解析
して得られた、各ジャンルと各キーワードとの関係を示
す辞書、例えば図３に示すような形式の辞書が格納され
ており、前記ジャンル判定部２から検索指令が供給され
たとき、この検索指令とともに供給されるキーワードを
キーとしてこのキーワードに対応するジャンルがあると
きには、このジャンルをジャンル情報として前記ジャン
ル判定部２に供給し、また前記キーワードに対応するジ
ャンルがないときにジャンルがないことを示す情報を前
記ジャンル判定部２に供給する。
ジャンルとその中で使用されているキーワードとを解析
して得られた、各ジャンルと各キーワードとの関係を示
す辞書、例えば図３に示すような形式の辞書が格納され
ており、前記ジャンル判定部２から検索指令が供給され
たとき、この検索指令とともに供給されるキーワードを
キーとしてこのキーワードに対応するジャンルがあると
きには、このジャンルをジャンル情報として前記ジャン
ル判定部２に供給し、また前記キーワードに対応するジ
ャンルがないときにジャンルがないことを示す情報を前
記ジャンル判定部２に供給する。
【００２１】ジャンル判定部２は、図２に示す如くジャ
ンル候補判定部１０と、優先順位判定部１１と、ジャン
ル割り当て部１２とを備えており、ニュース記事などの
テキストデータを取り込むとともに、このテキストデー
タ中からキーワードを抽出してこれらのキーワードをキ
ーとしてジャンル判定辞書１をルックアップしながら、
このルックアップ動作によって得られた各キーワードの
ジャンルと、各キーワードの出現頻度とに基づいて番組
の内容に相応しいジャンルを自動的に判定してジャンル
情報を作成し、これをベクトルデータ作成部３に供給す
る。
ンル候補判定部１０と、優先順位判定部１１と、ジャン
ル割り当て部１２とを備えており、ニュース記事などの
テキストデータを取り込むとともに、このテキストデー
タ中からキーワードを抽出してこれらのキーワードをキ
ーとしてジャンル判定辞書１をルックアップしながら、
このルックアップ動作によって得られた各キーワードの
ジャンルと、各キーワードの出現頻度とに基づいて番組
の内容に相応しいジャンルを自動的に判定してジャンル
情報を作成し、これをベクトルデータ作成部３に供給す
る。
【００２２】前記ジャンル候補判定部１０は、ニュース
記事などのテキストデータを取り込んで形態素解析法や
文字種判定法、他のテキストデータ解析法などを用いて
このテキストデータ中に含まれているキーワードを抽出
し、その出現頻度を検出するとともに、検出したキーワ
ードをキーとして前記ジャンル判定辞書１を検索してジ
ャンル情報を取り込んだ後、このジャンル情報と、各キ
ーワードの出現頻度とに基づいてジャンル候補情報を生
成し、これをキーワードおよび出現頻度とともに優先順
位判定部１１に供給する。
記事などのテキストデータを取り込んで形態素解析法や
文字種判定法、他のテキストデータ解析法などを用いて
このテキストデータ中に含まれているキーワードを抽出
し、その出現頻度を検出するとともに、検出したキーワ
ードをキーとして前記ジャンル判定辞書１を検索してジ
ャンル情報を取り込んだ後、このジャンル情報と、各キ
ーワードの出現頻度とに基づいてジャンル候補情報を生
成し、これをキーワードおよび出現頻度とともに優先順
位判定部１１に供給する。
【００２３】この場合、処理対象となるテキストデータ
が図４に示すような文章であるときには、図５に示すキ
ーワードが抽出され、各キーワードの出現頻度が計数さ
れる。なお、この図５では、［＝］によってキーワード
候補の同意語を表わしている。
が図４に示すような文章であるときには、図５に示すキ
ーワードが抽出され、各キーワードの出現頻度が計数さ
れる。なお、この図５では、［＝］によってキーワード
候補の同意語を表わしている。
【００２４】そして、これらの各キーワードに基づいて
ジャンル判定辞書１が検索され、図６に示す如く各キー
ワードと、これらの各キーワードの出現頻度と、前記各
キーワードに対応するジャンル候補（図６の例では、
「政治」、「経済」、「国際」、「科学」の４つのジャ
ンル候補）とがまとめられてジャンル候補情報が生成さ
れ、これが優先順位判定部１１に供給される。
ジャンル判定辞書１が検索され、図６に示す如く各キー
ワードと、これらの各キーワードの出現頻度と、前記各
キーワードに対応するジャンル候補（図６の例では、
「政治」、「経済」、「国際」、「科学」の４つのジャ
ンル候補）とがまとめられてジャンル候補情報が生成さ
れ、これが優先順位判定部１１に供給される。
【００２５】優先順位判定部１１は、前記ジャンル候補
判定部１０から出力されるジャンル候補情報、キーワー
ドおよび出現頻度を取り込むとともに、前記ジャンル候
補情報に基づいて各ジャンル別のキーワード出現頻度を
加算し、各ジャンル別のジャンル候補頻度の大きいもの
から高い優先順位を与えることでジャンルの優先順位を
判定してこの判定結果を前記キーワードおよび前記出現
頻度とともにジャンル割り当て部１２に供給する。
判定部１０から出力されるジャンル候補情報、キーワー
ドおよび出現頻度を取り込むとともに、前記ジャンル候
補情報に基づいて各ジャンル別のキーワード出現頻度を
加算し、各ジャンル別のジャンル候補頻度の大きいもの
から高い優先順位を与えることでジャンルの優先順位を
判定してこの判定結果を前記キーワードおよび前記出現
頻度とともにジャンル割り当て部１２に供給する。
【００２６】この場合、ジャンル候補情報が図６に示す
内容であれば、図７に示す如く優先順位が判定され、
「科学」＞「国際」＞「政治」＞「経済」という形式
で、優先順位が付けられてこれが判定結果としてジャン
ル割り当て部１２に供給される。
内容であれば、図７に示す如く優先順位が判定され、
「科学」＞「国際」＞「政治」＞「経済」という形式
で、優先順位が付けられてこれが判定結果としてジャン
ル割り当て部１２に供給される。
【００２７】ジャンル割り当て部１２は、前記優先順位
判定部１１から出力される優先順位の判定結果およびキ
ーワード、出現頻度を取り込むとともに、この判定結果
に基づいて優先順位が高い方から２つのジャンルを選択
し、これを前記テキストデータに対するジャンル情報と
して前記キーワードおよび前記出現頻度とともにベクト
ルデータ作成部３に供給する。
判定部１１から出力される優先順位の判定結果およびキ
ーワード、出現頻度を取り込むとともに、この判定結果
に基づいて優先順位が高い方から２つのジャンルを選択
し、これを前記テキストデータに対するジャンル情報と
して前記キーワードおよび前記出現頻度とともにベクト
ルデータ作成部３に供給する。
【００２８】この場合、図７に示す優先順位内容であれ
ば、「科学」と「国際」とがジャンルとして割り当てら
れ、この２つのジャンルを示す番号やフラグがジャンル
情報としてベクトルデータ作成部３に供給される。
ば、「科学」と「国際」とがジャンルとして割り当てら
れ、この２つのジャンルを示す番号やフラグがジャンル
情報としてベクトルデータ作成部３に供給される。
【００２９】ベクトルデータ作成部３は、前記ジャンル
判定部２から各テキストデータ毎にジャンル情報および
キーワード、出現頻度が出力される毎に、これらジャン
ル情報などを取り込むとともに、これらジャンル情報中
のジャンル名と、全ジャンル判定語（キーワード）とを
要素として次式に示す演算を行なって当該番組における
ジャンル判定語の有無により“１”か、“０”を割り当
ててベクトル表現化し、この処理によって得られたベク
トルデータをベクトルデータ蓄積部４に供給する。
判定部２から各テキストデータ毎にジャンル情報および
キーワード、出現頻度が出力される毎に、これらジャン
ル情報などを取り込むとともに、これらジャンル情報中
のジャンル名と、全ジャンル判定語（キーワード）とを
要素として次式に示す演算を行なって当該番組における
ジャンル判定語の有無により“１”か、“０”を割り当
ててベクトル表現化し、この処理によって得られたベク
トルデータをベクトルデータ蓄積部４に供給する。
【００３０】
【数１】 これによって、ジャンル判定部２に入力されるテキスト
データが、図８に示す第１番組のデータであり、図９
（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル判定語、す
なわち、コード番号“２０２５”のジャンル判定語「株
価」、コード番号“２０５６”のジャンル判定語「市
場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定語「出来
高」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語「東京
株式市場」、コード番号“２１１２”のジャンル判定語
「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“２０”、
“１”、“１”、“３”、“７”となり、これら出現頻
度の総和が“３２”になっているとき、図９（ｂ）に示
すベクトルデータが得られる。
データが、図８に示す第１番組のデータであり、図９
（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル判定語、す
なわち、コード番号“２０２５”のジャンル判定語「株
価」、コード番号“２０５６”のジャンル判定語「市
場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定語「出来
高」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語「東京
株式市場」、コード番号“２１１２”のジャンル判定語
「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“２０”、
“１”、“１”、“３”、“７”となり、これら出現頻
度の総和が“３２”になっているとき、図９（ｂ）に示
すベクトルデータが得られる。
【００３１】同様に、ジャンル判定部２に入力されるテ
キストデータが、図１０に示す第２番組のデータであ
り、図１１（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４３”のジャンル判
定語「経済」、コード番号“２０５６”のジャンル判定
語「市場」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語
「東京株式市場」、に対する出現頻度が各々、“５”、
“１”、“５”、“１”となり、これら出現頻度の総和
が“１２”になっているとき、図１１（ｂ）に示すベク
トルデータが得られる。
キストデータが、図１０に示す第２番組のデータであ
り、図１１（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４３”のジャンル判
定語「経済」、コード番号“２０５６”のジャンル判定
語「市場」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語
「東京株式市場」、に対する出現頻度が各々、“５”、
“１”、“５”、“１”となり、これら出現頻度の総和
が“１２”になっているとき、図１１（ｂ）に示すベク
トルデータが得られる。
【００３２】同様に、ジャンル判定部２に入力されるテ
キストデータが、図１２に示す第３番組のデータであ
り、図１３（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０５６”のジャンル判
定語「市場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定
語「出来高」、コード番号“２０９５”のジャンル判定
語「東京株式市場」、コード番号“２１１２”のジャン
ル判定語「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“９”、
“２”、“１”、“３”、“９”となり、これら出現頻
度の総和が“２４”になっているとき、図１３（ｂ）に
示すベクトルデータが得られる。
キストデータが、図１２に示す第３番組のデータであ
り、図１３（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０５６”のジャンル判
定語「市場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定
語「出来高」、コード番号“２０９５”のジャンル判定
語「東京株式市場」、コード番号“２１１２”のジャン
ル判定語「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“９”、
“２”、“１”、“３”、“９”となり、これら出現頻
度の総和が“２４”になっているとき、図１３（ｂ）に
示すベクトルデータが得られる。
【００３３】同様に、ジャンル判定部２に入力されるテ
キストデータが、図１４に示す第４番組のデータであ
り、図１５（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４０”のジャンル判
定語「金融」、コード番号“２０５６”のジャンル判定
語「市場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定語
「出来高」、コード番号“２０８８”のジャンル判定語
「電機」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語
「東京株式市場」、コード番号“２１１２”のジャンル
判定語「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“１７”、
“１”、“６”、“１”、“１”、“３”、“７”とな
り、これら出現頻度の総和が“３６”になっていると
き、図１５（ｂ）に示すベクトルデータが得られる。
キストデータが、図１４に示す第４番組のデータであ
り、図１５（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４０”のジャンル判
定語「金融」、コード番号“２０５６”のジャンル判定
語「市場」、コード番号“２０６３”のジャンル判定語
「出来高」、コード番号“２０８８”のジャンル判定語
「電機」、コード番号“２０９５”のジャンル判定語
「東京株式市場」、コード番号“２１１２”のジャンル
判定語「銘柄」、に対する出現頻度が各々、“１７”、
“１”、“６”、“１”、“１”、“３”、“７”とな
り、これら出現頻度の総和が“３６”になっていると
き、図１５（ｂ）に示すベクトルデータが得られる。
【００３４】同様に、ジャンル判定部２に入力されるテ
キストデータが、図１６に示す第５番組のデータであ
り、図１６（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４９”のジャンル判
定語「公定歩合」、コード番号“２０５６”のジャンル
判定語「市場」、に対する出現頻度が各々、“３”、
“１”、“１”となり、これら出現頻度の総和が“５”
になっているとき、図１７（ｂ）に示すベクトルデータ
が得られる。
キストデータが、図１６に示す第５番組のデータであ
り、図１６（ａ）に示す如く経済ジャンルの各ジャンル
判定語、すなわち、コード番号“２０２５”のジャンル
判定語「株価」、コード番号“２０４９”のジャンル判
定語「公定歩合」、コード番号“２０５６”のジャンル
判定語「市場」、に対する出現頻度が各々、“３”、
“１”、“１”となり、これら出現頻度の総和が“５”
になっているとき、図１７（ｂ）に示すベクトルデータ
が得られる。
【００３５】ベクトルデータ蓄積部４は、前記ベクトル
データ作成部３から各テキストデータのベクトルデータ
が出力される毎に、これを取り込んで蓄積し、前記関連
度算出部５から読出し指令が出力されたとき、蓄積して
いる各テキストデータのベクトルデータを読み出して前
記関連度算出部５に供給する。
データ作成部３から各テキストデータのベクトルデータ
が出力される毎に、これを取り込んで蓄積し、前記関連
度算出部５から読出し指令が出力されたとき、蓄積して
いる各テキストデータのベクトルデータを読み出して前
記関連度算出部５に供給する。
【００３６】関連度算出部５は、前記ベクトルデータ作
成部３によって放送番組の全てに対するベクトルデータ
の作成処理が終了し、これに対応して関連度算出開始信
号が供給されたとき、前記ベクトルデータ蓄積部４に蓄
積されている１つのジャンル中に含まれる１つのテキス
トデータのベクトルデータと、このジャンルに含まれて
いる他のテキストデータのベクトルデータとを読み出す
とともに、次式に示す演算を行なってこれらの各ベクト
ルデータの関連度を求め、これを関連番組番号割り付け
部６に供給する。
成部３によって放送番組の全てに対するベクトルデータ
の作成処理が終了し、これに対応して関連度算出開始信
号が供給されたとき、前記ベクトルデータ蓄積部４に蓄
積されている１つのジャンル中に含まれる１つのテキス
トデータのベクトルデータと、このジャンルに含まれて
いる他のテキストデータのベクトルデータとを読み出す
とともに、次式に示す演算を行なってこれらの各ベクト
ルデータの関連度を求め、これを関連番組番号割り付け
部６に供給する。
【００３７】
【数２】 この場合、これらの各ベクトルデータが同一であると
き、関連度が“１”になることから、関連度の値が大き
い程、これらの各ベクトルデータ間の関連度が高いこと
になり、図８〜図１７に示す第１番組〜第５番組の関連
度として次に示す値が得られる。
き、関連度が“１”になることから、関連度の値が大き
い程、これらの各ベクトルデータ間の関連度が高いこと
になり、図８〜図１７に示す第１番組〜第５番組の関連
度として次に示す値が得られる。
【００３８】 第１番組と第２番組との関連度…０．６７ 第１番組と第３番組との関連度…１．００ 第１番組と第４番組との関連度…０．８５ 第１番組と第５番組との関連度…０．５２ 関連番組番号割り付け部６は、当該番組との関連度が予
め設定されている値、例えば“０．８”、“０．６”以
上となっている番組があるかどうかをチェックし、
“０．８”となっている番組があれば、これを当該番組
と関連度が大きい番組として、この番組番号を番組制御
用のデータの一部に割り付け、また“０．６”〜“０．
８”の範囲内に入っている番組があれば、関連度が中程
度の番組としてこの番組番号を番組制御用のデータの一
部に割り付ける。
め設定されている値、例えば“０．８”、“０．６”以
上となっている番組があるかどうかをチェックし、
“０．８”となっている番組があれば、これを当該番組
と関連度が大きい番組として、この番組番号を番組制御
用のデータの一部に割り付け、また“０．６”〜“０．
８”の範囲内に入っている番組があれば、関連度が中程
度の番組としてこの番組番号を番組制御用のデータの一
部に割り付ける。
【００３９】この場合、関連度を２ランクに設定してい
るので、受信者の関連番組に対する要求に応じて、狭い
範囲での関連番組を見たいとき、関連度が大きい番組だ
けを参照できるようにし、また広い範囲での関連番組を
見たいとき、関連度が中程度の番組をも含んで参照でき
るようにすることができる。
るので、受信者の関連番組に対する要求に応じて、狭い
範囲での関連番組を見たいとき、関連度が大きい番組だ
けを参照できるようにし、また広い範囲での関連番組を
見たいとき、関連度が中程度の番組をも含んで参照でき
るようにすることができる。
【００４０】これによって、番組が図８〜図１７に示す
第１番組〜第５番組であれば、第１番組に対する関連度
が大きい番組として第３番組と、第４番組とが割り付け
られ、関連度が中程度である番組として第２番組が割り
付けられる。
第１番組〜第５番組であれば、第１番組に対する関連度
が大きい番組として第３番組と、第４番組とが割り付け
られ、関連度が中程度である番組として第２番組が割り
付けられる。
【００４１】このようにこの実施例においては、ニュー
ス記事などのテキストデータを取り込むとともに、この
テキストデータ中からキーワードを抽出してこれらのキ
ーワードをキーとしてジャンル判定辞書１をルックアッ
プしながら、このルックアップ動作によって得られた各
キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻度とに
基づいて番組の内容に相応しいジャンルを自動的に判定
してジャンル情報を作成した後、このジャンル情報をベ
クトル化して各テキストデータ間の関連度を判定し、こ
の判定結果に基づいて関連番組番号を割り付けるように
したので、番組を視聴中に、その番組の内容と関連する
内容の他の番組を必要に応じて参照することができ、こ
れによって容易なユーザーインタフェースを実現するこ
とができるとともに、インタラクティブな視聴を実現す
ることができる。
ス記事などのテキストデータを取り込むとともに、この
テキストデータ中からキーワードを抽出してこれらのキ
ーワードをキーとしてジャンル判定辞書１をルックアッ
プしながら、このルックアップ動作によって得られた各
キーワードのジャンルと、各キーワードの出現頻度とに
基づいて番組の内容に相応しいジャンルを自動的に判定
してジャンル情報を作成した後、このジャンル情報をベ
クトル化して各テキストデータ間の関連度を判定し、こ
の判定結果に基づいて関連番組番号を割り付けるように
したので、番組を視聴中に、その番組の内容と関連する
内容の他の番組を必要に応じて参照することができ、こ
れによって容易なユーザーインタフェースを実現するこ
とができるとともに、インタラクティブな視聴を実現す
ることができる。
【００４２】さらに、データ放送で放送する大量の番組
に対して、番組内容の関連する番組番号を自動的に割り
付けることができ、効率的な番組製作を可能にすること
ができる。
に対して、番組内容の関連する番組番号を自動的に割り
付けることができ、効率的な番組製作を可能にすること
ができる。
【００４３】また、受信機側では、受信した受信制御用
のデータ領域に関連番組番号が割り付けられているかど
うかをチェックし、割り付けられている場合には、関連
番組があることを受信者に知らせるなどの処理だけで良
いため、受信処理を非常に簡単にすることができる。
のデータ領域に関連番組番号が割り付けられているかど
うかをチェックし、割り付けられている場合には、関連
番組があることを受信者に知らせるなどの処理だけで良
いため、受信処理を非常に簡単にすることができる。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ニ
ュース記事内容に相応しいジャンルを自動的に判定した
うえで、同一ジャンルに属する他の全番組との関連度を
算出して関連番組の有無の判定と関連番組番号の割り付
けを自動的に行なうことができる。
ュース記事内容に相応しいジャンルを自動的に判定した
うえで、同一ジャンルに属する他の全番組との関連度を
算出して関連番組の有無の判定と関連番組番号の割り付
けを自動的に行なうことができる。
【図１】本発明による関連番組判定装置の一実施例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】図１に示すジャンル判定部の詳細な回路構成例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図３】図１に示すジャンル判定辞書の内容例を示す模
式図である。
式図である。
【図４】図２に示すジャンル候補判定部に入力されるテ
キストデータの文書例を示す模式図である。
キストデータの文書例を示す模式図である。
【図５】図２に示すジャンル候補判定部によって抽出さ
れたキーワードおよびその出現頻度の一例を示す模式図
である。
れたキーワードおよびその出現頻度の一例を示す模式図
である。
【図６】図２に示すジャンル候補判定部によって作成さ
れたジャンル候補情報の一例を示す模式図である。
れたジャンル候補情報の一例を示す模式図である。
【図７】図２に示す優先順位判定部によって得られた各
ジャンルの優先順位の一例を示す模式図である。
ジャンルの優先順位の一例を示す模式図である。
【図８】図１に示すジャンル判定部に入力される第１番
組の内容を示す模式図である。
組の内容を示す模式図である。
【図９】図１に示すジャンル判定部に入力される第１番
組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例を
示す模式図である。
組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例を
示す模式図である。
【図１０】図１に示すジャンル判定部に入力される第２
番組の内容を示す模式図である。
番組の内容を示す模式図である。
【図１１】図１に示すジャンル判定部に入力される第２
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
【図１２】図１に示すジャンル判定部に入力される第３
番組の内容を示す模式図である。
番組の内容を示す模式図である。
【図１３】図１に示すジャンル判定部に入力される第３
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
【図１４】図１に示すジャンル判定部に入力される第４
番組の内容を示す模式図である。
番組の内容を示す模式図である。
【図１５】図１に示すジャンル判定部に入力される第４
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
【図１６】図１に示すジャンル判定部に入力される第５
番組の内容を示す模式図である。
番組の内容を示す模式図である。
【図１７】図１に示すジャンル判定部に入力される第５
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
番組に対するジャンル情報およびベクトルデータの一例
を示す模式図である。
１ ジャンル判定辞書 ２ ジャンル判定部 ３ ベクトルデータ作成部 ４ ベクトルデータ蓄積部 ５ 関連度算出部 ６ 関連番組番号割り付け部 １０ ジャンル候補判定部 １１ 優先順位判定部 １２ ジャンル割り当て部
Claims (1)
- 【請求項１】 送信対象となる各種の文書のジャンルと
その中で使用されているキーワードとを解析して得られ
た各ジャンルと各キーワードとの関係を示す辞書が格納
されるジャンル判定辞書と、 ジャンル判定対象となる文書データの各キーワードを抽
出しこれらの各キーワードに基づいて前記ジャンル判定
辞書をルックアップし前記各キーワードのジャンルを検
出して各ジャンル別のキーワード出現頻度に基づいたジ
ャンル情報を作成するジャンル判定部と、 このジャンル判定部によって得られたジャンル情報中の
ジャンル判定語の有無および頻度に基づいて文書内容を
ベクトル化して蓄積するベクトルデータ作成・蓄積部
と、 このベクトルデータ作成・蓄積部に蓄積されている各文
書のベクトルデータ間の内積に基づいて各文書の関連度
を算出する関連度算出部と、 を備えたことを特徴とする関連番組判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13436793A JP3504291B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 関連番組判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13436793A JP3504291B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 関連番組判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06350546A true JPH06350546A (ja) | 1994-12-22 |
| JP3504291B2 JP3504291B2 (ja) | 2004-03-08 |
Family
ID=15126725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13436793A Expired - Fee Related JP3504291B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 関連番組判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3504291B2 (ja) |
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-
1993
- 1993-06-04 JP JP13436793A patent/JP3504291B2/ja not_active Expired - Fee Related
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