JP2001103402A - 記録されたテレビジョン放送についての情報を記憶するための機構 - Google Patents

記録されたテレビジョン放送についての情報を記憶するための機構

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JP2001103402A JP2000255971A JP2000255971A JP2001103402A JP 2001103402 A JP2001103402 A JP 2001103402A JP 2000255971 A JP2000255971 A JP 2000255971A JP 2000255971 A JP2000255971 A JP 2000255971A JP 2001103402 A JP2001103402 A JP 2001103402A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 記録されたテレビジョン放送についての情
報を記憶するための機構を備えた対話型のテレビジョン
を提供する 【解決手段】 記憶媒体に記録された番組はリプレイフ
ァイルシステムによってインデックスを付けられてい
る。本システムは、各記録された番組に対する記憶位置
及び番組の識別、及び適当な電気通信リンクからダウン
ロードされた電子番組ガイドからの他のデータを保持す
る。本システムは、ユーザの過去の使用についてのユー
ザデータを、ユーザの記録した任意のインデックスとと
もに記憶してもよい。本システムは、ユーザの関心を調
べるためにユーザに発話させる対話システムに接続され
た音声認識部及び自然言語構文解析部を含むので、自然
言語の音声入力を介してアクセスしてもよい。上記構文
解析部は、ファイルシステムによって保持された電子番
組ガイドのデータ及びユーザデータに対してキーが付与
されたタスクに基づいた文法を用いて動作する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般に、対話型の
テレビジョン、及び対話型の「リプレイ」テレビジョン
に関する。
【０００２】
【従来の技術】特に、本発明は、各テレビジョンの所有
者の記憶された複数のテレビジョン放送の「ライブラ
リ」の内容を記述するカタログを自動的に生成するため
の、音声制御可能なシステムに関する。
【０００３】
【課題を解決するための手段】ユーザは、情報に対する
要求を複雑な自然言語で話すことによって、システムと
対話する。システムの音声認識部及び自然言語構文解析
部は、ユーザの要求の意味を解釈し、所有者のライブラ
リの中で上記要求に最もよく応答する記録された複数の
アイテムの位置を捜し出す。この方法で、ユーザは、時
間のかかる検索の必要なしに、任意の前もって記録され
た情報に直ちにアクセスすることができる。
【０００４】また、システムは、どの記録された番組に
ユーザはより最近になってアクセスしたのか（又は１度
もアクセスしなかったか）についての情報のような、ユ
ーザの特性情報のデータベースを保持する。この情報
は、例えば、記録デバイスの容量が全て占有されている
フル状態に近いときに、どの記録された番組を削除して
もよいかをユーザに提案するために用いてもよい。
【０００５】本発明と、その目的及び利点のより完全な
理解のためには、以下の明細書及び添付の図面を参照せ
よ。
【０００６】
【発明の実施の形態】基本的な対話型の、リプレイテレ
ビジョンは、ユーザに、どの番組をあとで視聴するため
に記憶するべきかを条件として指定することを可能にす
る。現在の技術は番組内容を記憶するためにハードディ
スクレコーダを用いる。将来においては、ハードディス
クレコーダは、光学的な媒体及び不揮発性のランダムア
クセスメモリを含む他の媒体によって置き換えられるか
もしれない。
【０００７】用いられる記憶媒体のタイプに関わらず、
基本的問題は、後の時刻に記憶された情報の位置をどの
ように捜し出すかということである。
【０００８】好ましい本実施形態は、情報を記憶し、か
つ検索するための、対話型のマルチモーダルなユーザイ
ンターフェースを提供する。好ましい実施形態のリプレ
イファイルシステムは、ケーブル、衛星又はインターネ
ットを介して利用可能な電子番組ガイドから、各記録さ
れた番組についての情報を取り込む。
【０００９】図１を参照すると、ハードディスクレコー
ダの媒体のような記憶媒体が１０において図示されてい
る。上記媒体は、情報を後日に検索するために用いられ
るファイルシステム内容アクセステーブルを用いて、番
組内容（すなわち記録された放送）をともに記憶するよ
うに適当に分割されていてもよい。図式的に１２で図示
される記憶された番組内容は、任意の適当な物理的ファ
イル記憶装置構造に従って、媒体１０上に記憶されても
よい。例えば、内容は、記憶媒体内の特定された開始位
置において、予め決定されたサイズの複数のブロックに
記憶してもよい。
【００１０】記憶された番組内容にアクセスするために
用いられるリプレイファイルシステム１４もまた媒体１
０上に、又はそれに代わって、何か他の記憶装置又はメ
モリ上に記憶してもよい。ファイルシステムの構造は、
一般に１６で図示されている。上記構造は、各記録され
た番組のための記憶位置の記録１８を含む。各記憶位置
の記録に記憶された情報は、特定の記憶された番組内容
が存在する場所を示す、媒体１０へのポインタ又はアド
レスを構成してもよい。
【００１１】各記憶位置の記録に関連付けられたもの
は、以下でより完全に議論されるような、電子番組ガイ
ドから抽出された付加的なデータの集合物である。この
付加的な情報は、例えば、番組の名前又は他の適当なラ
ベルであってもよい、番組の識別子の記録２０を含んで
もよい。それに加えて、他の電子番組ガイドのデータ
は、各番組のＩ．Ｄ．と関連して記憶されてもよい。こ
の他の電子番組ガイドのデータは一般に２２において図
示され、ネットワークが番組内容を放送する番組のカテ
ゴリ（映画、ニュース、天気など）、放送の日付と時
刻、放送に出演している俳優たち、監督などのような付
加的な情報を含んでもよい。番組のＩ．Ｄ．が知られて
いないならば、この他の電子番組ガイドのデータは記録
された番組の位置を捜し出すように要求されないが、番
組のタイトル又はラベルが知られていないとき、付加的
なデータはユーザとシステムの間の相互の対話を拡張す
るために非常に有用である。
【００１２】それに加えて、リプレイファイルシステム
は２４において図示される関連付けられたユーザデータ
の記録を含んでもよい。これらの付加的なユーザデータ
の記録は、例えば、特定の番組内容が視聴された日付及
び時刻、番組内容の特に好きな部分を識別するためにユ
ーザが付加した、任意の記録された複数のインデックス
などを含んでもよい。番組が以前に視聴された日付及び
時刻は、記憶媒体が全て占有されているフル状態に近づ
くときに、媒体の内容を選択的に消去する方法を調整す
る、システムの特別の特徴に用いることができる。ユー
ザはユーザデータの記録２４に好みを記録することがで
き、上記ユーザデータ記録は、予め決められた時間の後
で特定の記録された選択が自動的に消去されるか否か、
又はそれが視聴されたあとでのみ選択的に消去されるか
否か、又はユーザによって明示的に要求されない限り決
して消去されないか否かということを示す。
【００１３】好ましい本実施形態のリプレイファイルシ
ステムの重要な態様は、記録された番組内容の位置を捜
し出すために用いられる情報が、ユーザによって明示的
にファイルシステムに書きこまれる必要がないというこ
とである。むしろ、システムは、ケーブルテレビジョン
又は衛星放送のインフラストラクチャから、又はインタ
ーネット上で利用可能な電子番組ガイドの情報源から、
適当な識別する情報を自動的に抽出する。ユーザが番組
内容を記録するとき、システムは自動的に電子番組ガイ
ドの情報を抽出する。システムは、このことを、特定の
実施形態に依存する、いくつかの機構のうちの１つを介
して実行する。
【００１４】１つの実施形態において、番組内容３２
が、ユーザによって視聴される、又は記憶媒体１０に記
憶されるように、チューナ３０は特定のチャンネルに選
局する。チューナは、例えば、適当なケーブルテレビジ
ョンのインフラストラクチャ又は衛星のインフラストラ
クチャに接続されてもよい。チューナが番組内容にアク
セスしている間に、またそれは同一のケーブル又は衛星
のインフラストラクチャから電子番組ガイドのデータ３
４を取得する。チューナ３０は電子番組ガイドの情報を
リプレイファイルシステム１４にパスし、上記リプレイ
ファイルシステムにおいて、適当な情報が抽出され、記
録された番組のためのファイルシステムの記録に含まれ
る。
【００１５】それに代わる実施形態において、電子番組
ガイドの情報は、個別のインターネットアクセスモジュ
ール３６によってインターネットからアクセスされても
よい。上記インターネットアクセスモジュール３６は、
ケーブルモデムによってインターネットへ、又は電話に
よってインターネットサービスプロバイダへ接続するこ
とができる。上記インターネットアクセスモジュール
は、視聴されている番組に関係する関連する電子番組ガ
イドの情報を取得し、この情報をリプレイファイルシス
テムに記憶する。
【００１６】いったん記憶された番組内容及びその関連
付けられたファイルシステム情報が記録されると、ユー
ザはこの記録された情報を検索するために多数の異なる
オプションを有する。システムは、従来の、音声制御可
能でマルチモーダルなユーザインターフェースを使用
し、それによってユーザは、リプレイのための記録され
た情報を要求するために、音声及び／又は（リモートコ
ントローラの押しボタンなどを介して）スクリーン上で
指示された入力の結合を用いることができる。
【００１７】音声認識部５０は、リモートコントロー
ラ、コーヒーテーブルなどの側に置かれたハンズフリー
デバイス、記憶装置又はテレビジョンセットの中に組み
込まれてもよい適当なマイクロフォンを介して発話され
た要求を受信する。音声認識部からの出力は、自然言語
構文解析部５２に供給される。
【００１８】好ましい実施形態の自然言語構文解析部
は、異なるユーザの要求を識別するための、予め決めら
れた目的付けられた複数の文法を用いる目的付けられた
構文解析部である。上記目的付けられた複数の文法は、
記憶された番組内容がそれによってインデックスを付け
られる、電子番組ガイドの情報に対応して構成される。
【００１９】システムは、自然言語構文解析部５２から
の出力と、またスクリーン上で指示された入力との双方
に応答する対話システム５４を含む。上記対話システム
は、ユーザと対話し、ユーザがどの記憶された番組又は
複数の番組を検索することに関心を持っているかを確認
するために、必要なときは、付加的な複数の質問をユー
ザに尋ねる能力を有する。上記対話システムはファイル
システムアクセスモジュール５６を備える。上記モジュ
ールはリプレイファイルシステムの記録にアクセスし、
ユーザの要求に合致する全てのファイルシステムの記録
を返信する。
【００２０】例えば、ユーザはシステムに「映画を見た
い（I would like to watch a movie）」と話すことが
できる。対話システムはそのファイルシステムアクセス
モジュールを用い、記憶媒体上に記録された映画が存在
するか否かを確認する。システム上に記憶された多数の
映画が存在するときは、例えば、対話システムはユーザ
に要求を絞るように指示してもよい。上記指示は、スク
リーン上の指示又は合成された音声の指示、又はその双
方として供給することができる。この場合、指示はユー
ザに、彼又は彼女がどのカテゴリの映画を見ることに興
味を持っているかを尋ね、現在記憶された番組のカテゴ
リを列挙する。次いでユーザはカテゴリを選択すること
ができ、ユーザが視聴するための１つの番組を選択する
まで、システムはユーザに指示することを続ける。
【００２１】また、対話システム５４は、記録動作又は
他の保守機能を含む、他のシステム動作を介してユーザ
をガイドしてもよい。例えば、ディスクが全て占有され
ているフル状態に近いときに対話システムが呼び出され
てもよく、システムは、電子番組ガイドのデータをチェ
ックすることによって、要求された番組がディスクの残
りの部分に入らないということを決定することができ
る。対話システムは、番組を記録することを止めるか、
または空場所を作るために１つ又はそれよりも多くの以
前に記録された番組を消去するように、ユーザに指示す
ることができる。
【００２２】図２は、自然言語構文解析部５２の構成要
素をより詳細に図示している。特に、音声理解モジュー
ル１２８は、予め決定された関係するタスクに関連した
複数の断片を識別するための局所的構文解析部１６０を
含む。また、音声理解モジュール１２８は、話者の要求
の全体の意味を抽出する大域的構文解析部１６２を含
む。
【００２３】局所的構文解析部１６０は、好ましい実施
形態において、いくつかのパス（pass）に加えて、小さ
い複数の文法と、構文解析の仮定を提供するための一意
なスコアリング機構とを利用する。例えば、新しい局所
的構文解析部１０２は、このアプローチに従って、日
付、人名、及び映画のカテゴリのようなフレーズを認識
する。話者が「メル・ブルックスが出演して、１月２３
日より前に放送されたコメディーを記録しなさい（tell
me about a comedy in which Mel Brooks starsand is
shown before January 23rd）」と発話したとき、局所
的構文解析部は、「コメディー」を映画のカテゴリとし
て、「１月２３日」を日付として、そして「メル・ブル
ックス」を俳優として認識する。大域的構文解析部は、
それらのアイテム（映画のカテゴリ、日付など）をとも
にアセンブルし、話者がある拘束条件で映画を記録する
ことを望んでいるということを認識する。
【００２４】音声理解モジュール１２８は、ある領域
（すなわち、達成されるべきゴール）の意味を符号化す
る知識データベース１６３を含む。この意味で、知識デ
ータベース１６３は、好ましくは参照番号１６５で図示
されるような特定分野のデータベースであり、予め決定
された目標を達成することに関連した特定の動作が可能
であるか否かを決定するために、対話管理部１３０によ
って用いられる。
【００２５】好ましい実施形態は、フレームデータ構造
１６４を介して意味を符号化する。上記フレームデータ
構造１６４は、大域的構文解析部１６２の意味的解釈が
フレームに合致したときに充てんされる空スロット１６
６を含む。例えば、（領域が同調したコマンドである）
フレームデータ構造は、１つの時間周期に対して視聴者
によって要求されたチャンネルを特定するための空スロ
ットを含む。視聴者１２０がチャンネルを提供したと
き、その空スロットはその情報で充てんされる。しかし
ながら、その特定のフレームが、視聴者が最初にその要
求を提供した後で充てんされる必要があるときは、対話
管理部１３０はコンピュータ応答モジュール１３４に命
令して、視聴者１２０に所望のチャンネルを提供するよ
うに依頼する。
【００２６】フレームデータ構造１６４は、好ましく
は、それぞれ代わる代わるに複数のスロットを有する複
数のフレームを含む。１つのフレームは、映画、監督、
及び映画のタイプの属性に割り当てられた複数のスロッ
トを有してもよい。もう１つのフレームは、映画が放送
されている時間、チャンネルなどに関連付けられた属性
に割り当てられた複数のスロットを有してもよい。
【００２７】以下の参考文献は複数の大域的構文解析部
及び複数のフレームを議論している。R. Kuhn and R.
D. Mori, Spoken Dialogues, with Computers (Chapter
14:Sentence Interpretation), Academic Press, ボス
トン，１９９８年。
【００２８】対話管理部１３０は対話履歴データファイ
ル１６７を用い、情報のために話者に尋ねる前に、複数
の空スロットを充てんすることを補助する。対話履歴デ
ータファイル１６７は、本発明の装置を介して発生した
会話のログを含む。例えば、話者が「もう１つのマリリ
ン・モンローの映画を見たい（I'd like to watch anot
her Marilyn Monroe movie）」と発話するとき、対話管
理部１３０は対話履歴データファイル１６７を検査し
て、何の映画をユーザがすでに見たことがあるか、又は
以前の対話のやり取りにおいて拒否したかをチェックす
る。話者が以前に「お熱いのがお好き（Some Like It H
ot）」を拒否していたときは、対話管理部１３０は映画
のタイトルの空スロットを異なるタイトルの映画で充て
んする。十分な数のスロットが充てんされたとき、本発
明は話者に尋ねて、番組の選択を照合しかつ確認する。
従って、対話履歴データファイル１６７の使用を介して
対話管理部１３０によって作られた任意の仮定が正しく
ないと証明されたとき、話者はその仮定を訂正すること
ができる。
【００２９】自然言語構文解析部５２は、ゆるく構成さ
れた自然言語のテキストから、意味的に重要で有意なト
ピックを分析し、かつ抽出する。上記テキストは、対話
又は音声理解システムによって用いられる自動音声認識
システム（ＡＳＲ）の出力として生成された。トピック
情報及びデータを含むよく構成された複数のタグを生成
し、タグ付けされた情報を含む入力テキストの複数のセ
グメントと各タグを関連付けることによって、自然言語
構文解析部５２は自然言語のテキストの入力を新しい表
現に翻訳する。それに加えて、複数のタグは、分離した
リスト、又は意味的なフレームのような他の形式で生成
されてもよい。
【００３０】入力文は以下のような理由によって文法的
に正しくない英文を含むことがあるので、頑健さは自然
言語構文解析部５２の特徴である。その理由は、認識部
への入力はカジュアルな、対話のスタイルであること、
自然言語は中断された文、部分的なフレーズ、挿入、省
略を含むことがあり、又は音声の入力が正しいと考えら
れるときでさえも、音声認識部によって誤りであると間
違って認識されることがあるということである。自然言
語構文解析部５２は全てのタイプの入力を頑健に扱い、
可能な限り多くの情報を抽出する。
【００３１】図３は自然言語構文解析部２４の局所的構
文解析部１６０の異なる構成要素を図示している。自然
言語構文解析部５２は、好ましくは、固定小数点の計算
としてマルチパスのアプローチにおける一般化された構
文解析技術を利用する。各トピックは、文脈依存のＬＲ
（左−右及び最右導出）文法として記述され、曖昧さを
許容する。以下は、文脈依存のＬＲ文法に関連した参考
文献である。A. Aho and J. D. Ullman, Principal of
Compiler Design, Addison Wesley PublishingCo., Rea
ding, Massachusetts (1977); and N Tomita, Generali
zed LR Parsing, Kluwer Academic Publishers, Bosto
n, Massachusetts (1991)。
【００３２】計算の各パスにおいて、一般化された構文
解析アルゴリズムは好ましくは、各目的とされたトピッ
ク（targeted topic）に対して独立に、全ての可能な
（完全及び部分的の両方の）構文解析木を生成するため
に用いられる。各パスはいくつかの選択肢となる複数の
構文解析木を潜在的には生成可能で、各構文解析木は特
定のトピックの可能な異なる解釈を表現する。好ましく
は平行で独立したパスを通る複数のパスにより、結果と
して、異なるトピックの間の曖昧さ及び重複が実質的に
除去される。一般化された構文解析アルゴリズムは、シ
ステムに存在する文脈情報を利用して（Ｎ）ベスト候補
が選択されるように、全ての可能な構文解析木をスコア
計算するシステマティックな方法である。
【００３３】局所的構文解析システム１６０は、語彙解
析２２０と、各トピックに対する平行な構文解析森の生
成（例えば生成器２３０及び２３２）と、一般に参照番
号２３４で図示される、構文解析された成分の分析及び
合成との、３つのステージで実行される。
【００３４】語彙解析（Lexical analysis） 話者は、入力文２１８を生成する自動音声認識部２１７
によって認識されるフレーズを発話する。語彙解析ステ
ージ２２０は識別をし、語彙フィルタ２２６及び２２８
を用いて、入力文２１８の中の（拡張文法（extensive
grammars）を必要としない）複数のトピックに対して複
数のタグを生成する。これらは、例えば映画名、映画の
カテゴリ、製作者、男優及び女優の名前などを含む。言
及された例示的な複数のタグにおいて必要とされる複数
のキーワードを用いた、入力文２１８の通常の拡張スキ
ャン（regular-expansion scan）は、典型的にはこのレ
ベルで十分である。また、このステージで実行されるこ
とは、特定の文法の辞書（lexicon）の一部ではない、
入力文の中の複数の単語のタグ付けである。これらの単
語は、そのような雑音の単語（noise words）が文字
「Ｘ」で置き換えられるように、Ｘ−タグを用いて表示
される。
【００３５】平行な構文解析森の生成 自然言語構文解析部５２は、各トピックを個別に記述
し、かつ構文解析するために、高レベルの一般的な構文
解析戦略を用い、複数のタグを生成し、それらを入力ス
トリームにマッピングする。組織されていない入力テキ
スト２１８の性質により、各個別のトピックの構文解析
部は、好ましくは、できるだけ多くの言語を受容し、重
要ではない全ての単語を無視し、挿入及び削除の誤りを
扱う。各トピックの構文解析は、ＬＲ構文解析において
用いられるものとよく似たメタレベルの性質を有する言
語を用いて、文脈依存の文法の複数のルールをデザイン
することを必要とする。文法の例は、文法Ａ２４０及び
文法Ｂ２４２を含む。本発明のアプローチを用いて、ト
ピックの文法２４０及び２４２は、ＬＲ型文法であり、
複数の冗語を含み、シフトの除去及びコンフリクトの減
少を除くように記述される。入力文の構文解析の結果
は、文法の性質に基づいて、全ての可能な構文解析結果
である。
【００３６】生成器２３０及び２３２は、構文解析森２
５０及び２５２をそれらのトピックに対して生成する。
タグ生成は、構文解析の間に取得された構文解析木にお
いて発見された実際の情報を合成することによって実行
される。タグ生成は、それぞれタグ２６４及び２６６を
生成する、タグ及びスコア生成器２６０及び２６２を介
して達成される。また、各識別されたタグは、入力文中
の複数の入力単語のどのセットが上記タグによってカバ
ーされるかについて、情報を搬送する。続いて、上記タ
グはそのカバーセット（cover-set）を置き換える。好
ましい実施形態において、文脈情報２６７は、生成器２
６０及び２６２などによって、タグ及びスコア生成のた
めに利用される。文脈情報２６７は、以下で議論され
る、発見的スコア係数の技術に関連付けられた重みを調
整するためのスコアの発見において利用される。文脈情
報２６７は、好ましくは、単語コンフィデンスベクトル
２６８及び対話文脈荷重２６９を含む。しかしながら、
構文解析部５２は、単語コンフィデンスベクトル２６８
及び対話文脈荷重２６９の双方を用いることに制限され
ず、文脈情報２６７を用いないことと同様に、一方を用
いて他方を排除することを含むことが理解されるべきで
ある。
【００３７】自動音声認識処理ブロック２１７は、入力
分２１８中の複数の単語がどの程度十分に認識されたか
を示す単語コンフィデンスベクトル２６８を生成する。
対話管理部１３０は、対話の状態を決定することによっ
て、対話文脈荷重２６９を生成する。例えば、対話管理
部１３０は、ユーザに、どの視聴時刻が好ましいのかと
いった特定のトピックについて尋ねる。この要求のため
に、対話管理部１３０は、対話の状態が時刻に対して適
応されているということを決定する。対話管理部１３０
は、検出された時刻に対して適応された単語により重い
荷重をかける適当な処理を通知するために、対話文脈荷
重２６９を提供する。
【００３８】タグ−成分の合成 前のステージの、トピックを見分ける構文解析部は、局
所的構文解析部の最終の出力を形成するために分析さ
れ、かつ互いに結合される必要がある、非常に多くの量
の情報を生成する。構文解析部５２は、好ましくは、各
トピックを見分けて、結果として複数のタグの候補を生
成するということにおいて、可能な限り「積極的（aggr
essive）」である。それに加えて、複数の数字、又は
「間に（between）」「前に（before）」「及び（an
d）」「又は（or）」「辺りに（around）」などのよう
な、あるキーワードが存在し、そして特にこれらの単語
が認識の誤りによって導入又は紛失されるときに、それ
に代わる多くのタグの候補を構成することが可能であ
る。例えば、入力文は挿入又は削除の誤りを有すること
がある。結合するフェーズは、どの複数のタグが入力の
より有意な解釈を形成するかを決定する。構文解析部５
２は発見的方法を決定し、Ｎ−ベスト候補の選択処理を
用いるそれらに基づいて選択をする。各生成されたタグ
は、タグのカバーセットと呼ばれる、入力された単語の
ストリングの中の複数の単語のセットに対応する。
【００３９】複数のタグのカバーセットがスコアを生成
するために用いられる、発見的方法が用いられる。上記
スコアは、おおよそ、カバーセットのサイズと、カバー
された複数のアイテムの中の複数のギャップの多くの単
語におけるサイズと、あるキーワードの存在に割り当て
られた荷重とに依存する。好ましい実施形態において、
ＡＳＲから導出されたコンフィデンスベクトルと対話文
脈情報とは、複数のタグに優先度を割り当てるために利
用される。例えば、チャンネルのタグの構文解析を最初
に適用することで、入力されたストリームから一意に識
別することがより容易であるチャンネルに関連した数を
除去することが潜在的に可能であり、他の複数のタグと
の曖昧さを生成するためにはより少ない数が残される。
好ましくは、対話文脈情報は優先度を調整するために用
いられる。
【００４０】Ｎ−ベスト候補の選択 各パスの最後に、Ｎ−ベストプロセッサ２７０は、複数
のタグに関連付けられた複数のスコアに基づいてＮ−ベ
スト候補を選択し、それぞれ対応する構文解析木におい
て発見された情報を表現するトピック−タグを生成す
る。いったんこの方法で複数のトピックが発見される
と、入力の中の対応する複数の単語はタグ情報によって
置換することができる。上記置換変換は、現在の入力テ
キストから対応する複数の単語を除去する。各パスの出
力２８０は、新しい入力として次のパスへフィードバッ
クされ、上記置換は、競合する文法の間の、あるあいま
いさを除去することを補助し、又は重複するシンボルを
フィルタリングすることによって、よりよい構文解析木
を生成することを補助する。
【００４１】最後のパスにおいて付加的なタグが生成さ
れないとき、計算は終了する。最後のパスの出力は、局
所的構文解析部から大域的構文解析部１６２への出力に
なる。各フェーズはその入力の中の単語の数のみを減少
させ、入力テキストの長さは有限なので、固定小数点の
計算におけるパスの数は、その入力のサイズによって線
形に有界である。
【００４２】以下のスコア係数は、構文解析木の以下の
属性に基づいた、それに代わる構文解析木のランク付け
に用いられる。 ・終端のシンボルの数。 ・終端でないシンボルの数。 ・構文解析木の深さ。 ・終端のシンボルにおけるギャップのサイズ。 ・各終端のシンボルに関連付けられたＡＳＲ−コンフィ
デンス基準。 ・各終端のシンボル及び終端でないシンボルに関連付け
られた文脈に応じて調整可能な荷重。
【００４３】各パスは、好ましくは、独立に発達させ、
少ない量のデータで動作させることができ、計算機的に
は安価な方法である、個別のトピックに対応する。構文
解析部５２のアーキテクチャは、新しいトピックに対し
て付加的な複数のパス及び文法を組み込むように柔軟で
かつモジュール化されていて、又は、複数の特定のトピ
ックに対して発見的方法を変更することは容易であり、
またこのことは異なるシステムの間で共有することがで
きる再利用可能な構成要素を容易に開発することを可能
にする。
【００４４】
【発明の効果】前述のことから、本発明のシステムは、
動的に構成されたりプレイファイルシステムを備える対
話型のリプレイシステムを提供することが理解されよ
う。ファイルシステム構造は、ケーブル、衛星及び／又
はインターネットを介して利用可能な電子番組ガイドの
情報源から、関連する情報を自動的に抽出するので、記
憶された情報の位置を捜し出し、リプレイするために非
常に内容が豊富な相互の対話を可能にしながら、システ
ムはユーザの側にほとんど努力を要求しない。
【００４５】本発明はその好ましい本実施形態において
記述されたが、添付された請求項に示された本発明の精
神から離れることなく、本発明を変形できることが理解
されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 好ましい本ファイルシステムの構造を図示す
る、記録された情報を記憶するためのシステムの、シス
テムブロック図である。
【図２】 本発明の好ましい本実施形態に係る自然言語
構文解析部の構成要素を図示するブロック図である。
【図３】 本発明の好ましい本実施形態に係る局所的構
文解析部の構成要素を図示するブロック図である。
【符号の説明】
１０…記憶媒体、 １２…記憶された番組内容、 １４…リプレイファイルシステム、 １６…ファイルシステム構造、 １８…記憶位置の記録、 ２０…番組の識別子の記録、 ２２…他の電子番組ガイドのデータ、 ２４…ユーザのデータの記録、 ３０…チューナ、 ３２…番組内容、 ３４…電子番組ガイドのデータ、 ３６…インターネットアクセスモジュール、 ５０…音声認識部、 ５２…自然言語構文解析部、 ５４…対話システム、 ５６…ファイルシステムアクセスモジュール、 １２８…音声理解モジュール、 １３０…対話管理部、 １３４…コンピュータ応答モジュール、 １６０…局所的構文解析部、 １６２…大域的構文解析部、 １６３…知識データベース、 １６４…フレームデータ構造、 １６５…特定分野、 １６６…空スロット、 １６７…対話履歴データファイル、 ２１７…自動音声認識部、 ２１８…入力文、 ２２０…語彙解析、 ２２６，２２８…語彙フィルタ、 ２３０，２３２…構文解析森生成器、 ２３４…構文解析された成分の分析及び合成、 ２４０…文法Ａ、 ２４２…文法Ｂ、 ２６０，２６２…タグ及びスコア生成器、 ２６４，２６６…タグ、 ２６７…文脈情報、 ２６８…単語コンフィデンスベクトル、 ２６９…対話文脈荷重、 ２７０…Ｎ−ベストプロセッサ、 ２８０…出力。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 5/91 Ｈ０４Ｎ 5/91 Ｚ 7/025 7/08 Ａ 7/03 7/035 (72)発明者 トニー・デイビス アメリカ合衆国93101カリフォルニア州サ ンタ・バーバラ、ウエスト・キャノン・ペ ルディド・ストリート709番 (72)発明者 イ・ザオ アメリカ合衆国93117カリフォルニア州ゴ レタ、ゲイリー・ウォーク715番、ナンバ ー203 (72)発明者 ウェイイン・リ カナダ、エイチ２エイ・１ダブリュー９、 モントリオール、ジャン−タロン・イース ト3430番、アパートメント・ナンバー１

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 記録された、番組内容の複数のアイテム
    を組織するためのファイルシステムであって、 番組のタイトルの識別子、番組のカテゴリ、放送してい
    るネットワーク、放送の日付、放送の時刻、俳優たち、
    及び監督からなるグループから選択された少なくとも１
    つの電子番組ガイドの属性に関連した、記録された、番
    組内容のアイテムの位置を記憶するデータ構造を有する
    メモリと、 記憶されるべき番組内容の特定のアイテムについての、
    電子番組ガイドの属性の情報を受信するインターフェー
    スと、 上記記憶されるべき番組内容のアイテムについての上記
    電子番組ガイドの属性の情報を、上記データ構造に自動
    的に記憶するファイル書き込み機構と、 上記データ構造からアクセスされた上記少なくとも１つ
    の電子番組ガイドの属性に基づいて、記録された、番組
    内容のアイテムの記憶位置を確認するファイル読み出し
    機構とを備えたファイルシステム。
  2. 【請求項２】 上記ファイル読み出し機構と対話し、ユ
    ーザの発話された要求に基づいて、上記読み出し機構に
    電子番組ガイドの属性の複数の質問を供給する自然言語
    対話システムをさらに備えた請求項１記載のファイルシ
    ステム。
  3. 【請求項３】 上記データ構造は、記録された、番組内
    容のアイテムの上記位置と関連した少なくとも１つのユ
    ーザデータの属性をさらに含む請求項１記載のファイル
    システム。
  4. 【請求項４】 上記ユーザデータの属性は、番組内容の
    アイテムがユーザによっていつ視聴されたかについての
    記録を記憶する請求項３記載のファイルシステム。
  5. 【請求項５】 上記ユーザデータの属性は、記録された
    アイテムの中のユーザによって決定された位置を識別す
    る、ユーザによって決定された少なくとも１つのインデ
    ックスを記憶する請求項３記載のファイルシステム。
  6. 【請求項６】 上記ユーザデータの属性の少なくともそ
    の部分に基づいて、以前に記録された、番組内容の複数
    のアイテムを選択的に消去する記憶システム保守システ
    ムをさらに備えた請求項３記載のファイルシステム。
  7. 【請求項７】 電子番組ガイドの情報を検索する上記イ
    ンターフェースは、電子番組ガイドの情報を提供するイ
    ンターネットに基づいた少なくとも１つのプロバイダに
    アクセスできるインターネットアクセスシステムを備え
    た請求項１記載のファイルシステム。
  8. 【請求項８】 電子番組ガイドの情報を検索する上記イ
    ンターフェースは、番組内容の供給者から電子番組ガイ
    ドの情報を検索するチューナを備えた請求項１記載のフ
    ァイルシステム。
  9. 【請求項９】 番組内容を記録するシステムであって、
    少なくとも１つの番組内容のアイテムを記憶する記憶媒
    体と、請求項１に記載されたファイルシステムとを備え
    たシステム。
  10. 【請求項１０】 上記記憶媒体はディスクメモリである
    請求項９記載のシステム。
  11. 【請求項１１】 上記記憶媒体はテープメモリである請
    求項９記載のシステム。
  12. 【請求項１２】 上記記憶媒体は電子式メモリである請
    求項９記載のシステム。
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