JP2006244028A - Information exhibition device and information exhibition program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To exhibit optimum information to a user. <P>SOLUTION: This information exhibition device exhibiting information corresponding to a keyword inputted from the user has: an analogy means extracting an analogy word from a previously stored analogy word group on the basis of the keyword; a taste information generation means adding weighting to the keyword and the analogy word obtained by the analogy means to generate taste information; and an information selection means extracting information from a previously stored information metadata group on the basis of the taste information obtained by the taste information generation means, and selecting the information exhibited to the user from the extracted information on the basis of the weighting. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、情報提示装置及び情報提示プログラムに係り、特にユーザに最適な情報を提示するための情報提示装置及び情報提示プログラムに関する。   The present invention relates to an information presentation apparatus and an information presentation program, and more particularly to an information presentation apparatus and an information presentation program for presenting optimal information to a user.

従来では、番組等に代表されるコンテンツ(情報)をユーザの嗜好情報に合わせて提示する技術がある。このような技術では、まずユーザに対してアンケート等を実施し、その結果をユーザの嗜好情報として、電子番組表等の番組データを参照して嗜好情報に対応する番組を選択しユーザに提示している。   Conventionally, there is a technique for presenting content (information) represented by a program or the like in accordance with user preference information. In such a technique, first, a questionnaire or the like is performed on the user, and the result is used as user preference information, referring to program data such as an electronic program guide, and a program corresponding to the preference information is selected and presented to the user. ing.

ここで、上述のアンケートの具体的な内容としては、年齢や性別、趣味、好きな番組のジャンルや嫌いな番組のジャンル、気になる情報等の多種の内容がある。ユーザは、所望する情報を取得したい場合には、これらの質問に対して詳細に回答する必要が生じる。   Here, the specific contents of the above-mentioned questionnaire include various contents such as age, sex, hobbies, favorite program genres, disliked program genres, and information of interest. When the user wants to obtain desired information, the user needs to answer these questions in detail.

また、番組等のコンテンツを提示する側では、嗜好情報と、予め登録された番組データベースとを比較して対象となる番組を抽出し、更に番組コンテンツの属性を利用してコンテンツをグループ化し、そのグループ毎にコンテンツの推薦を行うための技術がある(例えば、特許文献1参照。)。   Also, on the side of presenting content such as programs, the target information is extracted by comparing the preference information with a pre-registered program database, and the content is grouped using the attributes of the program content. There is a technique for recommending content for each group (for example, see Patent Document 1).

特許文献1では、コンテンツをグループ化することにより、コンテンツの属性を表す項目に基づき生成されたグループ化項目におけるグループ毎の利用頻度から、関連したコンテンツの推薦を行うことができる。
特開2004−206679号公報
In Patent Document 1, by grouping contents, it is possible to recommend related contents from the use frequency for each group in the grouping item generated based on the item representing the attribute of the content.
JP 2004-206679 A

しかしながら、上述したようにユーザが所望する番組等の情報を提示させるためには、まずユーザが詳細な嗜好情報を生成させるため、多くのデータを入力する必要がある。そのため、ユーザに作業負担がかかってしまう。   However, as described above, in order to present information such as a program desired by the user, first, the user needs to input a lot of data in order to generate detailed preference information. This places a burden on the user.

また、ユーザは、番組等の情報を視聴(提示)することにより、嗜好が変化する場合がある。しかしながら、従来では、その嗜好の変化を的確に捉えて、その変化に対応して迅速に番組の提示順序等を更新することができなかった。   In addition, the user may change his / her preference by viewing (presenting) information such as a program. However, conventionally, it has been impossible to accurately grasp the change in the preference and quickly update the program presentation order in accordance with the change.

本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、特にユーザに最適な情報を提示するための情報提示装置及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to provide an information presentation apparatus and an information presentation program for presenting optimal information to a user.

上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。   In order to solve the above problems, the present invention employs means for solving the problems having the following characteristics.

請求項1に記載された発明は、ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する情報提示装置において、予め蓄積されている類推単語群から前記キーワードに基づいて類推単語を抽出する類推手段と、前記キーワードと前記類推手段により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成手段により得られる嗜好情報に基づいて情報を抽出し、更に抽出された情報から前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択手段とを有することを特徴とする。   According to the first aspect of the present invention, in the information presentation device for presenting information corresponding to a keyword input from a user, analogy means for extracting an analogy word based on the keyword from a presumed analogy word group; , Preference information generation means for generating preference information by weighting the keyword and the analogy word obtained by the analogy means, and preference information obtained by the preference information generation means from a previously stored information metadata group And information selection means for selecting information to be presented to the user based on the weighting from the extracted information.

請求項1記載の発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。また、ユーザが入力される1つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。   According to the first aspect of the invention, it is possible to present optimal information to the user. Also, the analogy word is extracted from one keyword input by the user, and the preference information is expanded using the keyword and the analogy word, so that the user does not need to input detailed information and presents information corresponding to the preference. be able to.

請求項2に記載された発明は、前記情報が提示されているユーザの提示中における身体情報を検出する身体情報検出手段を有することを特徴とする。   The invention described in claim 2 is characterized by comprising physical information detecting means for detecting physical information during presentation of a user who is presenting the information.

請求項2記載の発明によれば、身体情報により、提示された情報に対するユーザの反応を迅速かつ高精度に取得することができる。これにより、提示された情報に対するユーザの嗜好の変化を取得することができる。   According to the second aspect of the present invention, the user's reaction to the presented information can be quickly and accurately acquired based on the physical information. Thereby, a change in the user's preference for the presented information can be acquired.

請求項3に記載された発明は、前記情報が提示されているユーザの提示中の情報に対して行った対話情報を検出する対話検出手段を有することを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, there is provided dialog detecting means for detecting dialog information performed on information being presented by a user who is presenting the information.

請求項3記載の発明によれば、対話情報により、提示された情報に対するユーザの反応を迅速かつ高精度に取得することができる。これにより、提示された情報に対するユーザの嗜好の変化を取得することができる。   According to the third aspect of the present invention, the user's reaction to the presented information can be acquired quickly and with high accuracy by the dialogue information. Thereby, a change in the user's preference for the presented information can be acquired.

請求項4に記載された発明は、前記情報が提示されているユーザが提示中の情報を変更したことにより得られる変更情報を検出する変更検出手段を有することを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a change detecting means for detecting change information obtained by changing the information being presented by the user presenting the information.

請求項4記載の発明によれば、変更情報により、提示された情報に対するユーザの反応を迅速かつ高精度に取得することができる。これにより、提示された情報に対するユーザの嗜好の変化を取得することができる。   According to the fourth aspect of the present invention, the user's reaction to the presented information can be acquired quickly and with high accuracy by the change information. Thereby, a change in the user's preference for the presented information can be acquired.

請求項5に記載された発明は、前記嗜好情報生成手段は、前記嗜好情報と、前記身体情報、前記対話情報、及び前記変更情報のうち何れか1つからなる行動情報とに基づいて、既に付加されている前記キーワード及び前記類推単語の重み付けを更新することを特徴とする。   In the invention described in claim 5, the preference information generation unit is already based on the preference information and action information including any one of the body information, the dialogue information, and the change information. The weighting of the added keyword and the analogy word is updated.

請求項5記載の発明によれば、行動情報から嗜好情報の重み付けを更新してユーザに最適な嗜好情報を生成することができる。これにより、嗜好情報の確度を向上させることができる。   According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to update the weighting of the preference information from the behavior information and generate the preference information optimal for the user. Thereby, the accuracy of preference information can be improved.

請求項6に記載された発明は、前記情報選択手段は、予め前記情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、各データ項目に対する重み付け値と、前記キーワードと前記類推単語に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された情報毎の得点を算出することを特徴とする。   According to a sixth aspect of the present invention, the information selection unit sets a weight for each data item included in the information metadata in advance, the weight value for each data item, the keyword, and the analogy. A score for each piece of extracted information is calculated based on the weighting value added to the word.

請求項6記載の発明によれば、よりユーザの嗜好に適した情報を選択してユーザに提示することができる。   According to the sixth aspect of the present invention, it is possible to select information that is more suitable for the user's preference and present it to the user.

請求項7に記載された発明は、前記情報選択手段は、予め蓄積されている情報メタデータ群に新たな情報メタデータが追加される毎に情報の抽出及び提示する情報の選択を行うことを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, the information selecting means extracts information and selects information to be presented each time new information metadata is added to a previously stored information metadata group. Features.

請求項7記載の発明によれば、新しい情報が蓄積される度に提示情報が更新されるため、時間の無駄が無く迅速にユーザに対して新たな情報を提示することができる。   According to the seventh aspect of the present invention, the presentation information is updated each time new information is accumulated, so that new information can be presented to the user quickly without wasting time.

請求項8に記載された発明は、前記身体情報検出手段は、前記ユーザの目の向き、瞳孔の大きさ、血圧、脈拍、心拍数のうち、少なくとも1つの情報を身体情報として検出することを特徴とする。   The invention described in claim 8 is characterized in that the physical information detecting means detects at least one piece of information as physical information among the user's eye direction, pupil size, blood pressure, pulse, and heart rate. Features.

請求項8記載の発明によれば、身体情報を簡易な手法で高精度に取得することができる。   According to the eighth aspect of the present invention, the body information can be acquired with high accuracy by a simple method.

請求項9に記載された発明は、前記対話検出手段は、対話対象に対する対話時間、対話回数、対話内容のうち、少なくとも1つの情報を対話情報として検出することを特徴とする。   The invention described in claim 9 is characterized in that the dialogue detection means detects at least one piece of information as dialogue information among the dialogue time, the number of dialogues, and the dialogue contents for the dialogue target.

請求項9記載の発明によれば、対話情報を高精度に取得することができる。   According to the ninth aspect of the present invention, the dialogue information can be acquired with high accuracy.

請求項10に記載された発明は、前記変更検出手段は、予め設定されている情報の提示時間と、前記ユーザが情報を変更するまでの時間とから得られる視聴度を変更情報として検出することを特徴とする。   According to a tenth aspect of the present invention, the change detecting means detects, as change information, a viewing degree obtained from a preset information presentation time and a time until the user changes the information. It is characterized by.

請求項10記載の発明によれば、情報の変更を容易に取得することができる。   According to the tenth aspect of the present invention, information changes can be easily acquired.

請求項11に記載された発明は、ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムにおいて、予め蓄積されている類推単語群から前記キーワードに基づいて類推単語を抽出する類推処理と、前記キーワードと前記類推処理により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成処理と、予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成処理により得られる嗜好情報に基づいて情報を抽出し、更に抽出された情報から前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択処理とをコンピュータに実行させる。   According to an eleventh aspect of the present invention, in an information presentation program for causing a computer to execute a process of presenting information corresponding to a keyword input by a user, based on the keyword from an analogized word group stored in advance. Analogue processing for extracting analogy words, preference information generation processing for generating preference information by adding weights to the analogy words obtained by the keyword and the analogy processing, and the preference from the pre-stored information metadata group Information is extracted based on the preference information obtained by the information generation process, and further, an information selection process for selecting information to be presented to the user based on the weighting from the extracted information is executed by the computer.

請求項11記載の発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。また、ユーザが入力される1つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。   According to the eleventh aspect of the present invention, it is possible to present optimal information to the user. Also, the analogy word is extracted from one keyword input by the user, and the preference information is expanded using the keyword and the analogy word, so that the user does not need to input detailed information and presents information corresponding to the preference. be able to. In addition, the information presentation process can be easily realized by installing the execution program in the computer.

本発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。   According to the present invention, it is possible to present optimal information to a user.

<本発明の概要>
本発明は、ユーザの入力したキーワードのみを嗜好情報として用いるのではなく、ユーザの入力したキーワードに加えて予め蓄積されている類推辞書等を用いて嗜好情報の拡張を行う。また、各嗜好情報に対し情報提示中におけるユーザの行動情報を用いて嗜好情報の更新を行う。これにより、嗜好情報はユーザが情報を視聴するという行為により、ユーザの嗜好に沿うコンテンツを選択することができる。
<Outline of the present invention>
In the present invention, preference information is expanded using an analogy dictionary or the like stored in advance in addition to the keyword input by the user, instead of using only the keyword input by the user as preference information. Also, the preference information is updated using the behavior information of the user who is presenting information for each preference information. Thereby, the preference information can select the content according to a user's preference by the action that a user views information.

以下に、上記のような特徴を有する本発明における情報提示装置及び情報提示プログラムを好適に実施した実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、ユーザに提示する情報(コンテンツ)の一例として、番組を提示する例を示すが、本発明においては提示される情報についてはこの限りではなく、例えば画像情報、音声情報、文書、ゲーム等のコンテンツであってもよい。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment in which an information presentation apparatus and an information presentation program according to the present invention having the above-described features are suitably implemented will be described in detail with reference to the drawings. In addition, although embodiment shown below shows the example which shows a program as an example of the information (content) shown to a user, in this invention, it does not restrict | limit about the information shown, for example, image information, audio | voice It may be content such as information, documents, and games.

<第1の実施形態>
図1は、第1の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。図1の情報提示装置10は、ユーザ入力手段11と、類推手段12と、類推辞書データベース13と、嗜好情報生成手段14と、嗜好情報データベース15と、番組選択手段16と、番組データベース17と、番組提示手段18と、身体情報検出手段19と、対話検出手段20と、番組変更検出手段21とを有するよう構成されている。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information presentation apparatus according to the first embodiment. 1 includes a user input unit 11, an analogy unit 12, an analogy dictionary database 13, a preference information generation unit 14, a preference information database 15, a program selection unit 16, a program database 17, The program presenting means 18, the body information detecting means 19, the dialogue detecting means 20, and the program change detecting means 21 are configured.

ユーザ入力手段11は、ユーザが何らかの番組等のコンテンツを視聴するにあたり、ユーザが興味を持つものや好きなもの、視聴したい番組のキーワード等についてユーザからの情報(キーワード)入力する。なお、キーワードは、単語でもよく、また複数の単語や文章であってもよい。また、ユーザ入力手段11は、入力された情報を類推手段12に出力する。   The user input means 11 inputs information (keywords) from the user about what the user is interested in, what he likes, keywords of the program he / she wants to watch when the user views content such as a program. The keyword may be a word, or may be a plurality of words or sentences. Further, the user input unit 11 outputs the input information to the analogy unit 12.

類推手段12は、ユーザ入力手段11により入力されたキーワードに基づいて、類推単語群が予め蓄積されている類推辞書データベース13を参照し、キーワードに対応して予め類推されている類推単語を抽出する。この抽出された情報をキーワードと共に嗜好情報とする。これにより、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。また、類推手段12は、抽出された単語を嗜好情報生成手段14に出力する。   Based on the keyword input by the user input means 11, the analogizing means 12 refers to the analogical dictionary database 13 in which analogical word groups are stored in advance, and extracts analogical words preliminarily estimated corresponding to the keywords. . The extracted information is used as preference information together with the keyword. Thereby, since preference information is expanded using a keyword and an analogy word, the user does not need to input detailed information and information corresponding to the preference can be presented. The analogy means 12 outputs the extracted word to the preference information generation means 14.

嗜好情報生成手段14は、類推手段12により類推された単語に対して重み付けを行う。また、嗜好情報生成手段14は、身体情報検出手段19、対話検出手段20、及び番組変更検出手段21のうち、少なくとも1つの手段から得られる行動情報を入力し、入力した情報に対応する単語に対して重み付けの更新を行う。なお、上述した重みの付加については、ユーザによりキーワードが入力される毎、あるいは所定の時間間隔毎や所定の時間、又は提示されている番組単位等の各時点で行われる。   The preference information generation unit 14 weights the words estimated by the analogy estimation unit 12. Moreover, the preference information generation means 14 inputs action information obtained from at least one of the body information detection means 19, the dialogue detection means 20, and the program change detection means 21, and sets the word corresponding to the input information. On the other hand, the weight is updated. The weighting described above is performed every time a keyword is input by the user, every predetermined time interval, a predetermined time, or a program unit being presented.

このように、嗜好情報生成手段14は、身体情報検出手段19、対話検出手段20、及び番組変更検出手段21により得られるユーザの反応(行動情報)から嗜好の変化を的確に捉えることができる。また、嗜好情報生成手段14は、行動情報により嗜好情報の重み付けを更新してユーザに最適な嗜好情報を生成することができ、嗜好情報の確度を向上させることができる。なお、重み付けの具体的な付加方法についての詳細は後述する。   In this way, the preference information generation unit 14 can accurately grasp the change in preference from the user's reaction (behavior information) obtained by the body information detection unit 19, the dialogue detection unit 20, and the program change detection unit 21. Moreover, the preference information generation means 14 can update the weight of preference information with action information to generate preference information that is optimal for the user, and can improve the accuracy of preference information. Details of a specific weighting addition method will be described later.

嗜好情報生成手段14は、重みが付加された嗜好情報を嗜好情報データベース15に出力する。なお、嗜好情報データベース15については後述する。   The preference information generation unit 14 outputs the preference information with the weight added to the preference information database 15. The preference information database 15 will be described later.

番組選択手段16は、嗜好情報データベース15により蓄積された嗜好情報に基づいて番組データベース17から番組を抽出する。また、番組選択手段16は、抽出した番組毎の得点を算出してユーザに提示する番組の選択を行う。更に、番組選択手段16は、ユーザに提示する番組の順序等を決定する。なお、番組選択手段16は、提示順序だけでなく、提示する際にその番組情報については画面に強調して表示する等の処理の設定を行ってもよい。   The program selection means 16 extracts a program from the program database 17 based on the preference information stored in the preference information database 15. Further, the program selection means 16 calculates a score for each extracted program and selects a program to be presented to the user. Furthermore, the program selection means 16 determines the order of programs to be presented to the user. Note that the program selection unit 16 may set not only the presentation order but also processing such that the program information is highlighted on the screen when presented.

ここで、番組選択手段16における番組の抽出については、番組毎に付加されている番組特徴情報を記述した番組メタデータ(情報メタデータ)を用いて抽出を行う。番組データベース17には、番組メタデータと、メタデータに対応する番組の素材データ等が蓄積されているため、番組選択手段16は、番組データベース17を参照し、嗜好情報と番組メタデータに基づいて番組の抽出を行う。   Here, the program selection by the program selection means 16 is performed using program metadata (information metadata) describing program feature information added to each program. Since program metadata and program material data corresponding to the metadata are stored in the program database 17, the program selection means 16 refers to the program database 17 and based on the preference information and the program metadata. Perform program extraction.

なお、上述した番組特徴情報としては、例えば、番組のタイトル、サブタイトル、番組の言語、制作日時、制作者、番組の冒頭の内容(description)、全体の概略説明等がある。   Note that the program feature information described above includes, for example, the program title, subtitle, program language, production date and time, producer, content at the beginning of the program (description), overall outline description, and the like.

また、番組選択手段16における得点の算出については、予め情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、各データ項目に対する重み付け値と、嗜好情報データベース15に蓄積されたキーワード及び類推単語からなる嗜好情報に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された情報毎の得点を算出する。なお、得点算出方法の詳細については後述する。   In calculating the score in the program selection means 16, a weight is set in advance for each data item included in the information metadata, and the weight value for each data item and the keyword stored in the preference information database 15 are set. And the score for every extracted information is calculated based on the weighting value added to the preference information which consists of analogy words. Details of the score calculation method will be described later.

番組選択手段16は、提示する番組やその番組の提示順序等の番組を提示するための各種情報を番組提示手段18に出力する。   The program selection means 16 outputs various information for presenting the program to be presented, such as the program to be presented and the order in which the programs are presented, to the program presentation means 18.

番組提示手段18は、番組選択手段16により得られた提示順序等の各種情報に基づいて、ユーザに対して番組を提示する。ここで、番組提示の一例を挙げて説明する。例えば、番組提示手段18は、まず番組選択手段16により番組データベース17に蓄積された各番組を生成するために必要となる番組台本や素材データ、自動番組制作エンジンを取得する。また、番組提示手段18は、上述した自動番組制作エンジン等を用いて番組台本と素材データを入力し、例えば番組のTVML(TV program Marking Language)スクリプト等を生成する。   The program presentation means 18 presents a program to the user based on various information such as the presentation order obtained by the program selection means 16. Here, an example of program presentation will be described. For example, the program presentation unit 18 first acquires a program script, material data, and an automatic program production engine necessary for generating each program stored in the program database 17 by the program selection unit 16. Moreover, the program presentation means 18 inputs a program script and material data using the above-mentioned automatic program production engine etc., for example, produces | generates the TVML (TV program Marking Language) script etc. of a program.

ここで、TVMLとは、テレビ番組を制作するためのオブジェクトベース記述言語である。TVMLは、テレビ番組の映像と音声を、素材と台本とに分けて記述するものであり、番組台本を記述すれば、パソコン等で動作するソフトウェア等がこれを読取り、即座にテレビ番組として視聴することができるものである。   Here, TVML is an object-based description language for producing a television program. In TVML, video and audio of a TV program are described separately as materials and scripts. When a program script is described, software that runs on a personal computer or the like reads it and immediately views it as a TV program. It is something that can be done.

次に、番組提示手段18は、生成したTVMLスクリプトをTVMLプレーヤーに入力することによりユーザに番組を再生することができる。   Next, the program presentation means 18 can reproduce the program for the user by inputting the generated TVML script to the TVML player.

身体情報検出手段19は、ユーザの番組視聴中におけるユーザの視線情報や瞳孔の大きさ等の情報、脈拍、心拍数、血圧等の身体情報を検出する。例えば、身体情報検出手段19は、番組視聴中のユーザの視線位置と瞳孔の大きさを検出し、これらの情報をユーザの番組視聴中の行動情報として、所定の時間間隔や番組の切り替わり等の各時点でユーザの興味の度合(嗜好の変化)を検出する。   The body information detecting means 19 detects body information such as pulse information, heart rate, blood pressure, etc., information such as the user's line-of-sight information and pupil size during viewing of the user's program. For example, the body information detection means 19 detects the user's line-of-sight position and the size of the pupil while watching a program, and uses these pieces of information as behavior information while watching the user's program, such as a predetermined time interval and program switching. The degree of interest (change in preference) of the user is detected at each time point.

なお、身体情報検出手段19は、瞳孔の情報を取得する場合はユーザの目を撮影可能な撮像装置を構成し、また脈拍を測定する場合は脈拍計を構成し、血圧を測定する場合は血圧計が構成される。つまり、測定される身体情報に対応した検出装置が構成されることになる。また、身体情報検出手段19は、例えば上述から2つ以上の装置により構成され、複数の身体情報を検出するようにしてもよい。   The body information detection means 19 constitutes an imaging device capable of photographing the user's eyes when acquiring pupil information, constitutes a pulse meter when measuring a pulse, and measures blood pressure when measuring blood pressure. A total is constructed. That is, a detection device corresponding to the measured body information is configured. Moreover, the body information detection means 19 may be comprised by 2 or more apparatuses from the above, for example, and may be made to detect several body information.

身体情報検出手段19は、検出した身体情報等をユーザの行動情報として嗜好情報生成手段14に出力する。嗜好情報生成手段14では、上述したように身体情報検出手段19により得られる身体情報に基づいてユーザの嗜好情報の更新を行う。   The physical information detection means 19 outputs the detected physical information and the like to the preference information generation means 14 as user behavior information. The preference information generation means 14 updates the user preference information based on the physical information obtained by the physical information detection means 19 as described above.

また、対話検出手段20は、ユーザが番組視聴中にその番組に対して入力した質問等の回数と時間等の番組との対話情報を検出する。   Further, the dialogue detection means 20 detects dialogue information between the program such as the number of questions and the like input to the program while the user is viewing the program.

例えば、対話検出の一例を挙げて説明する。例えば、コンピュータグラフィックスや音声合成を使用してユーザの好みにあったテレビ番組を自動的に作り出して提供するTV4U(TV for You)システムでは、ユーザが番組視聴中に任意のタイミングで番組出演者であるCGキャラクタ(エージェント)に対し話しかけることにより番組に割り込むことができる。そして、番組出演者と対話し、更に欲しい情報を取得することができる。   For example, an example of dialog detection will be described. For example, in a TV4U (TV for You) system that automatically creates and provides a TV program that suits the user's preference using computer graphics and speech synthesis, a program performer at an arbitrary timing while the user is watching the program It is possible to interrupt the program by talking to the CG character (agent). Then, it is possible to interact with the program performers and obtain more desired information.

対話検出手段20は、上述の割り込みの回数と、ユーザの入力した単語等を検出する。また、対話検出手段20は、この割り込み回数とユーザの入力した単語を嗜好情報生成手段14に出力する。   The dialogue detection means 20 detects the number of interruptions described above and the word input by the user. Further, the dialogue detection unit 20 outputs the interrupt count and the word input by the user to the preference information generation unit 14.

嗜好情報生成手段14は、所定の時間間隔又は番組の切り替わり等の各時点で、これらの情報に基づいて嗜好情報の更新を行う。例えば、割り込み回数が所定の閾値以上である場合は、視聴した番組に対する興味があるとみなすことができ、また入力した単語に関して興味があるとみなすことができる。嗜好情報生成手段14は、これらの結果に基づいて嗜好情報の重み付けに反映させる、より嗜好情報の確度を向上させることができる。   The preference information generation means 14 updates the preference information based on these information at each time point such as a predetermined time interval or program change. For example, when the number of interruptions is equal to or greater than a predetermined threshold, it can be considered that the user is interested in the viewed program, and can be regarded as interested in the input word. The preference information generation means 14 can further improve the accuracy of preference information that is reflected in the weighting of preference information based on these results.

また、番組変更検出手段21は、ユーザからの指示による番組の変更を検出する。例えば、番組視聴中のユーザが任意のタイミングで別の番組に切り替えた場合に、その番組についての変更情報を検出する。また、番組変更検出手段21は、取得した番組の変更情報を嗜好情報生成手段14に出力する。   Moreover, the program change detection means 21 detects the change of the program by the instruction from the user. For example, when a user who is watching a program switches to another program at an arbitrary timing, change information about the program is detected. The program change detection unit 21 outputs the acquired program change information to the preference information generation unit 14.

嗜好情報生成手段14は、上述したように所定の時間間隔や番組の切り替わり等の各時点でこれらの情報に基づいて嗜好情報の重み付けの更新を行う。   As described above, the preference information generation unit 14 updates the weighting of the preference information based on such information at each time point such as a predetermined time interval or program switching.

なお、番組変更検出手段21は、ユーザが番組を切り替えるための切り替え情報を番組提示手段18に出力する。番組提示手段18は、切り替え情報により次の番組を提示する。   The program change detection unit 21 outputs switching information for the user to switch programs to the program presentation unit 18. The program presentation means 18 presents the next program based on the switching information.

上述したように情報提示装置10により、視聴者(ユーザ)の嗜好情報及び行動情報に基づいて、蓄積装置等に蓄積されている番組群から最適な番組を逐次選択して提供することができる。   As described above, the information presenting apparatus 10 can sequentially select and provide the optimum program from the program group stored in the storage device or the like based on the preference information and behavior information of the viewer (user).

<類推手段12の出力例>
次に、類推手段12の出力例について、図を用いて説明する。図2は、類推手段における単語の出力例を示す図である。図2に示す例では、ユーザ入力手段11により「ワイン」という単語が入力された例を示している。類推手段12は、類推辞書データベース13を参照して「ワイン」に対して設定されている類推単語を抽出する。類推辞書データベース13は、予め単語に対応する類推単語群が設定されており、図2に示すように、「ワイン」から類推される例として、「赤ワイン」、「白ワイン」、「ブドウ」、「ワイナリー」という単語が抽出される。
<Example of output by analogy means 12>
Next, an output example of the analogizing means 12 will be described with reference to the drawings. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of word output in the analogy means. In the example illustrated in FIG. 2, an example in which the word “wine” is input by the user input unit 11 is illustrated. The analogy means 12 extracts an analogy word set for “wine” with reference to the analogy dictionary database 13. In the analogy dictionary database 13, analogical word groups corresponding to words are set in advance. As shown in FIG. 2, examples of analogy from “wine” include “red wine”, “white wine”, “grape”, The word “Winery” is extracted.

類推手段12は、ユーザが入力した情報から得られる「ワインが好き」を拡張し、「ユーザは、ワイン、赤ワイン、白ワイン、ブドウ、ワイナリーが好き」として、この情報をユーザの嗜好情報として出力する。また、嗜好情報は、重みが付加されて嗜好情報データベース15に蓄積される。   The analogy means 12 expands “I like wine” obtained from the information input by the user, and outputs this information as user preference information as “User likes wine, red wine, white wine, grapes, winery” To do. The preference information is accumulated in the preference information database 15 with weights added.

<番組選択手段16>
次に、番組選択手段16における番組選択例について説明する。ユーザの嗜好情報に含まれる各単語について、番組データベース17に予め蓄積されている番組メタデータから対応する番組を検索して抽出を行う。図3は、番組メタデータの一例を示す図である。
<Program selection means 16>
Next, an example of program selection in the program selection means 16 will be described. For each word included in the user's preference information, a corresponding program is searched and extracted from program metadata stored in advance in the program database 17. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of program metadata.

図3に示すメタデータは、番組特徴情報として番組のタイトル(<title>)、サブタイトル(<subtitle>)、メタデータに対応する素材データの存在場所(<link>)、番組の冒頭の内容等の要約(<desciption>)、制作者(<creator>)、制作日時(<date>)、番組中で使用している言語(<language>)等からなる。   The metadata shown in FIG. 3 includes the program title (<title>), subtitle (<subtitle>), the location of the material data corresponding to the metadata (<link>), the contents of the beginning of the program, etc. (<Description>), creator (<creator>), production date (<date>), language used in the program (<language>), and the like.

番組選択手段16は、上述したメタデータ中の単語と嗜好情報データベース15に蓄積されているユーザの嗜好情報(単語)とを比較して番組を抽出する。図3は、嗜好情報である「ワイナリー」を検索キー(検索ワード)として番組データベース17を検索し、抽出された番組メタデータである。   The program selection means 16 extracts a program by comparing the word in the metadata described above with the user's preference information (word) stored in the preference information database 15. FIG. 3 shows program metadata obtained by searching the program database 17 using “wine” as the preference information as a search key (search word).

なお、図3に示されているメタデータは、TV4Uシステムにおけるメタデータを示すものであるが、本発明においては項目(タグ)の種類や順序等は特に限定されず、素材データとして蓄積されている他のメタデータを用いてもよい。   The metadata shown in FIG. 3 indicates metadata in the TV4U system. However, in the present invention, the type and order of items (tags) are not particularly limited, and are stored as material data. Other metadata may be used.

次に、番組選択手段16は、番組メタデータに含まれる各項目毎に設定されている重み付け値と嗜好情報に対する重み付け値に基づいて、抽出された番組毎に得点を算出する。また、番組選択手段16は、例えば得点の多いものからユーザに提示させるように番組提示オーダー(提示順序)を決定する。ここで、具体的な得点の算出方法について図を用いて説明する。   Next, the program selection means 16 calculates a score for each extracted program based on the weighting value set for each item included in the program metadata and the weighting value for the preference information. Moreover, the program selection means 16 determines a program presentation order (presentation order) so that a user may be presented from a thing with many scores, for example. Here, a specific score calculation method will be described with reference to the drawings.

図4は、番組の得点算出例を示す図である。まず、図4(a)、(b)に示すように予めユーザの嗜好情報及びメタデータにおける嗜好情報の出現位置に対する重み付けが設定され、嗜好情報データベース15等に蓄積されている。   FIG. 4 is a diagram illustrating a program score calculation example. First, as shown in FIGS. 4A and 4B, weights are set in advance for the appearance position of the preference information in the user preference information and metadata, and are stored in the preference information database 15 and the like.

例えば、図4(a)に示すように、嗜好情報についてユーザの直接入力した単語については3点、類推辞書データベース13により得られた類推単語には1点というような得点の設定を行う。また、図4(b)に示すように、メタデータにおける嗜好情報(検索ワード)がタイトル(<Title>)に出現した場合、タイトルは番組を代表する文言であるため4点を設定し、サブタイトルに出現した場合は3点、その他に出現した場合は1点というような設定を行う。   For example, as shown in FIG. 4A, the score is set such that three points are obtained for the word directly input by the user regarding the preference information and one point is provided for the analogy word obtained from the analogy dictionary database 13. As shown in FIG. 4B, when the preference information (search word) in the metadata appears in the title (<Title>), the title is a word representing the program, so four points are set, and the subtitle If it appears on the screen, 3 points are set, and if it appears in other cases, 1 point is set.

ここで、上述した図2に示す嗜好情報について図4(a)の重み付けを適用すれば、図4(c)に示すように「ワイン」が3点、「赤ワイン」、「白ワイン」、「ブドウ」、及び「ワイナリー」が各1点となる。   Here, if the weighting of FIG. 4A is applied to the preference information shown in FIG. 2 described above, three points of “wine”, “red wine”, “white wine”, “ Grapes "and" Winery "are each one point.

次に、図4(b)及び図4(c)に示す設定値(重み付け値)に基づいて、番組データベース17から抽出されたメタデータに含まれる単語から番組毎の得点を算出する。例えば、図3に示すメタデータに対して図4(b)、(c)を適用した場合、図4(d)に示すような得点が算出される。   Next, a score for each program is calculated from the words included in the metadata extracted from the program database 17 based on the setting values (weighting values) shown in FIGS. 4B and 4C. For example, when FIGS. 4B and 4C are applied to the metadata shown in FIG. 3, a score as shown in FIG. 4D is calculated.

具体的に説明すると、検索の結果、タイトルで「ワイナリー」がヒットしているため、タイトルデータに含まれる「ワイナリー」の得点は4点となる。また、「ワイナリー」は、類推辞書データベース13からの出力であるため1点となる。ここで、ここで、2つの得点を乗算して「4点×1点=4点」となる。   More specifically, as a result of the search, “Winery” is hit in the title, so the score of “Winery” included in the title data is 4. “Winery” is one point because it is an output from the analogy dictionary database 13. Here, the two scores are multiplied to obtain “4 points × 1 point = 4 points”.

また、同様に、メタデータの要約部(description)でも「ワイナリー」がヒットしているため、要約部(その他)に含まれる「ワイナリー」の得点は1点となる。また、上述したように、「ワイナリー」は類推辞書データベース13からの出力であるため1点となる。ここで、2つの得点を乗算して「1点×1点=1点」となる。   Similarly, since “Winery” is hit in the metadata summarization section (description), the score of “Winery” included in the summarization section (others) is one point. Also, as described above, “Winery” is one point because it is an output from the analogy dictionary database 13. Here, the two scores are multiplied to give “1 point × 1 point = 1 point”.

したがって、図3に示すメタデータに対応する番組の総得点、つまり、この番組に対するユーザの嗜好得点は5点となる。このように、番組データベース17から抽出された全ての番組メタデータについて、番組毎の得点算出をユーザの嗜好情報単位で行う。   Therefore, the total score of the program corresponding to the metadata shown in FIG. 3, that is, the user's preference score for this program is 5. In this way, for all program metadata extracted from the program database 17, the score for each program is calculated in units of user preference information.

また、番組選択手段16は、算出された番組毎の得点結果に基づいて、ユーザに提示する番組を選択し、更に提示順序等を決定して番組提示オーダー等を生成する。   Further, the program selection means 16 selects a program to be presented to the user based on the calculated score result for each program, and further determines a presentation order and generates a program presentation order and the like.

ここで、図5は、抽出された番組に対する得点結果と、提示オーダーの順序の設定例を示す図である。図5では、一例として番組データベースから抽出された番組A〜Hのメタデータについて、図4に示すような得点の算出を行い、その得点に基づいて提示オーダーの設定を行ったものである。   Here, FIG. 5 is a diagram showing a setting example of the score result for the extracted program and the order of the presentation order. In FIG. 5, as an example, scores of programs A to H extracted from the program database are calculated as shown in FIG. 4, and a presentation order is set based on the scores.

このように、番組データベース17に蓄積されている全ての番組に対し、ユーザの嗜好情報をキーとして検索を行い、抽出された番組についてはユーザへの提示対象番組(候補番組)となり、更にその番組のメタデータに基づいて得点を算出して提示対象番組の提示の有無や提示順序等を設定する。図5に示す例では、各番組の得点の高いものから5番組を提示させる例を示している。   In this way, all programs stored in the program database 17 are searched using the user's preference information as a key, and the extracted programs become programs to be presented to the user (candidate programs). The score is calculated based on the metadata, and the presence / absence of the presentation target program and the presentation order are set. The example shown in FIG. 5 shows an example in which five programs are presented from the highest score of each program.

なお、上述した提示順序や提示数等の設定はこれに限定されるものではない。例えば、得点の算出の際、図5に示すように嗜好情報の単語が同一のメタデータ内に何個含まれていたかをカウントしておき、例えば同一得点の番組が存在する場合に単語が多く含まれていた番組を優先させる等の処理を行うことができる。また、同一得点の番組が存在する場合には、制作日付の新しい番組順等から提示する等の予め設定された条件に基づいて提示させてもよい。また、単純にヒット単語数が多い番組から順に提示させるようにしてもよい。   The setting of the presentation order and the number of presentations described above is not limited to this. For example, when calculating scores, the number of preference information words included in the same metadata is counted as shown in FIG. 5, and for example, when there are programs with the same score, there are many words. Processing such as giving priority to the included program can be performed. If there are programs with the same score, they may be presented based on a preset condition such as presentation from the newest program order of the production date. Alternatively, the programs may be presented in order from the program having the largest number of hit words.

番組選択手段16は、上述したように番組提示オーダー等のその番組を提示するための情報を番組提示手段18に出力する。また、番組提示手段18は、番組選択手段16から得られる情報から番組台本や素材データ等を取得して番組を制作してユーザに提示する。ここで、番組提示手段18における番組の制作例について図を用いて説明する。   The program selection unit 16 outputs information for presenting the program such as a program presentation order to the program presentation unit 18 as described above. The program presentation means 18 obtains a program script, material data, etc. from the information obtained from the program selection means 16 to produce a program and present it to the user. Here, a production example of a program in the program presentation means 18 will be described with reference to the drawings.

図6は、本発明における番組制作の一例を示す図である。なお、図6では、TV4Uシステムにおける番組生成の概要を示すものである。上述したようにTV4Uシステムは、専用のスクリプト言語としてTVMLを用いる。なお、TVML以外でも、XML(eXtensible Markup Language)形式等の表現形式を用いることもできる。   FIG. 6 is a diagram showing an example of program production in the present invention. FIG. 6 shows an outline of program generation in the TV4U system. As described above, the TV4U system uses TVML as a dedicated script language. In addition to TVML, an expression format such as an XML (extensible Markup Language) format can also be used.

図6では、XML形式の番組台本と、メタデータに記述されている番組の素材データを自動番組制作エンジン31に入力し、TVMLスクリプトで記述された番組生成台本を生成する。次に、生成されたスクリプトをTVMLプレーヤー32に入力する。   In FIG. 6, an XML format program script and material data of a program described in metadata are input to the automatic program production engine 31, and a program generation script described in a TVML script is generated. Next, the generated script is input to the TVML player 32.

TVMLプレーヤー32は、TVMLで記述された番組スクリプトを読み取り、番組の映像や音声をリアルタイムにモニタ33に出力する。つまり、上述の番組提示オーダー等に基づいて番組がユーザに提示される。ここで、TVMLプレーヤー32は、例えばスタジオショットをリアルタイムCGで生成し、CGスタジオセットの中に登場するCGキャラクタがTVMLスクリプトの中に記述された台詞を合成音声により出力することで、しゃべっているように表現させたり、演技するところを表示させたりすることができる。その他、動画再生や、BGM再生、画像によるタイトル表示等の出力も可能である。   The TVML player 32 reads a program script described in TVML, and outputs the video and audio of the program to the monitor 33 in real time. That is, a program is presented to the user based on the above-described program presentation order. Here, for example, the TVML player 32 generates a studio shot in real-time CG, and a CG character appearing in the CG studio set speaks by outputting the speech described in the TVML script as synthesized speech. It is possible to display the place to perform or to display the place to perform. In addition, it is also possible to output video playback, BGM playback, title display using images, and the like.

このように、上述した内容により、ユーザは少ないキーワードを入力するだけで、ユーザの嗜好情報を拡張して設定することができる。これにより、ユーザが詳細な情報を入力する負担(労力)を軽減させることができ、またユーザに最適な番組を提示することができる。   As described above, the user can expand and set the user preference information only by inputting a small number of keywords according to the above-described contents. Thereby, the burden (labor) which a user inputs detailed information can be reduced, and an optimal program can be presented to the user.

次に、ユーザの番組視聴により得られる行動情報に基づく嗜好情報の重み付けの更新について図を用いて説明する。   Next, the updating of the weighting of preference information based on the behavior information obtained by viewing the user's program will be described with reference to the drawings.

<身体情報検出手段19における行動情報の生成>
まず、身体情報検出手段19における行動情報の生成手法について、図を用いて説明する。身体情報検出手段19では、一例として身体情報としてのユーザの番組視聴中におけるユーザの位置と瞳孔の大きさを検出する。これらの情報をユーザの行動情報とし、各時点におけるユーザの興味の度合(嗜好の変化)を測定し、この結果を基にユーザの嗜好情報の更新を行う。例えば、ユーザがある番組に対する興味の有無を、ユーザがモニタ等の番組出力画面を見ている相対時間(番組視聴度)と、ユーザの瞳孔の大きさの変化(番組興味度)から評価する。
<Generation of Action Information in Body Information Detecting Unit 19>
First, a method for generating behavior information in the body information detection unit 19 will be described with reference to the drawings. As an example, the body information detecting means 19 detects the position of the user and the size of the pupil while viewing the user's program as body information. Using these pieces of information as user behavior information, the degree of interest (change in preference) of the user at each time point is measured, and the user preference information is updated based on this result. For example, whether or not the user is interested in a certain program is evaluated from the relative time (program viewing degree) that the user is watching the program output screen such as a monitor and the change in the pupil size (program interest degree) of the user.

ここで、上述の内容について図を用いて説明する。図7は、番組視聴度と番組興味度との関係の一例を示す図である。なお、図7においては、標準的な番組の視聴度を0.7と定義する。視聴度は、ユーザが番組全体中において実際に見ている相対時間を示すものである。例えば、ある番組の番組長(再生時間)が15分の番組が存在したとすると、15分間中どれだけ番組画面を見ていたかを尺度とする。   Here, the above-mentioned content is demonstrated using figures. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the relationship between the program viewing level and the program interest level. In FIG. 7, the viewing degree of a standard program is defined as 0.7. The audience rating indicates the relative time that the user is actually watching during the entire program. For example, if there is a program having a program length (reproduction time) of 15 minutes for a certain program, the scale is how long the program screen was viewed during the 15 minutes.

つまり、この例において15分間中12分間番組を見ていた場合、図7に示すように番組視聴度は12/15=0.8となる。なお、片時も目を離さず番組を視聴していた際の視聴度は1.0となる。   That is, in this example, when a program is viewed for 12 minutes out of 15 minutes, the program viewing degree is 12/15 = 0.8 as shown in FIG. Note that the degree of viewing when watching a program without taking a look at one time is 1.0.

次に、瞳孔の大きさを取得する。図8は、瞳孔の大きさによる番組興味度の測定例を示す図である。図8(a)に示すように、予め測定されたユーザの通常時の瞳孔の大きさから、番組視聴中にどれくらい瞳孔が開いたか(拡大)、または閉じたか(縮小)を、番組全体での度合で測定する。なお、図8(b)は上述の基準による測定結果の一例である。   Next, the size of the pupil is acquired. FIG. 8 is a diagram illustrating a measurement example of the program interest level based on the pupil size. As shown in FIG. 8 (a), how much the pupil is opened (enlarged) or closed (reduced) during viewing of the program is determined based on the user's normal pupil size measured in advance. Measure to a degree. FIG. 8B is an example of a measurement result based on the above-described standard.

ここで、通常の状態での瞳孔の大きさ(面積)を1とする。例えば、瞳孔の大きさを所定の時間間隔毎に測定(例えば、10秒単位等)で測定し、各時点の動向の大きさの和を測定回数で割る。これにより、番組全体における平均を算出することができる。   Here, the size (area) of the pupil in a normal state is 1. For example, the size of the pupil is measured by measurement (for example, in units of 10 seconds) at predetermined time intervals, and the sum of the magnitudes of trends at each time point is divided by the number of measurements. Thereby, the average in the whole program can be calculated.

これらの情報を嗜好情報生成手段14に出力し、嗜好情報の重み付けを更新して新たな重みが付加された嗜好情報を嗜好情報データベース15に蓄積することができる。これにより、一度作成され蓄積されている嗜好情報は、ユーザが番組を視聴することで逐次更新されることになる。このため、嗜好情報の確度を向上させることができる。   These pieces of information can be output to the preference information generating means 14 and the preference information weighted can be updated to accumulate the preference information with the new weight added in the preference information database 15. Thereby, the preference information once created and accumulated is sequentially updated as the user views the program. For this reason, the accuracy of preference information can be improved.

また、上述したように、番組選択手段16における番組提示オーダーの生成についても嗜好情報データベース15に蓄積されているデータが更新されるため、ユーザに最適な番組を迅速に提示することができる。   Further, as described above, since the data stored in the preference information database 15 is also updated with respect to the generation of the program presentation order in the program selection means 16, the optimum program can be quickly presented to the user.

また、例えば番組変更検出手段21により変更された内容を組み合わせることにより、よりユーザが視聴したい番組を提示することができる。具体的には、ユーザがリモコン等の操作により任意のタイミングで別の番組に切り替える場合、例えば、番組長が15分の番組でユーザが番組の視聴を開始してから10分後に別の番組に切り替えた場合は、測定対象としての番組長は15分ではなく10分とすることで、より正確な行動情報を取得することができる。   Further, for example, by combining the contents changed by the program change detecting means 21, it is possible to present a program that the user wants to view more. Specifically, when the user switches to another program at an arbitrary timing by operating the remote controller or the like, for example, a program with a program length of 15 minutes is changed to another program 10 minutes after the user starts watching the program. In the case of switching, it is possible to acquire more accurate action information by setting the program length as a measurement target to 10 minutes instead of 15 minutes.

また、番組変更検出手段21は、別の番組を切り替えたことによる変更情報を嗜好情報生成手段14に出力し、測定結果により、今まで視聴されていた番組がユーザに興味のあるものであったか否かの判断を行い、その判断結果に応じて嗜好情報の重み付けの更新を行う。   Moreover, the program change detection means 21 outputs the change information by switching another program to the preference information generation means 14, and whether the program that has been viewed up to now is of interest to the user based on the measurement result. The weight of the preference information is updated according to the determination result.

ここで、嗜好情報の更新例について図を用いて説明する。図9は、番組の視聴前と視聴後とでの嗜好情報の重み付けが更新される一例を示す図である。なお、図9(a)は、上述した図4(d)で示した番組の得点算出結果の例である。   Here, an example of updating preference information will be described with reference to the drawings. FIG. 9 is a diagram showing an example in which the weighting of preference information before and after viewing a program is updated. FIG. 9A is an example of the score calculation result of the program shown in FIG. 4D described above.

まず、ある番組における視聴前の重み付けが図9(a)に示すように5点であるとする。次に、視聴後において、身体情報検出手段19により得られる行動情報と番組変更検出手段21により得られる行動情報とに基づいて、嗜好情報の重み付けの更新を行う。   First, it is assumed that weighting before viewing in a certain program is 5 points as shown in FIG. Next, after viewing, the weighting of the preference information is updated based on the behavior information obtained by the physical information detection means 19 and the behavior information obtained by the program change detection means 21.

ユーザにとって通常の標準的な番組の興味度は、0.7(視聴度)×1.0(瞳孔面積)=0.7となっている。ここで、視聴していた番組がこの値より高い場合、その番組に含まれる各嗜好情報の単語の重みが上がり、逆に低い場合には下がることになる。図9(b)に示す例では、身体情報検出手段19により得られた行動情報としての番組興味度が0.6である。この場合には、例えば、その番組に含まれる単語「ワイナリー」の重みは、使用前の1点に番組視聴度の割合0.6/0.7=0.86を乗じて0.86となる。同様に、同一の番組に含まれる他の嗜好情報についても重み付けの更新が行われる。   The interest level of a normal standard program for the user is 0.7 (viewing degree) × 1.0 (pupil area) = 0.7. Here, when the program being watched is higher than this value, the weight of the word of each preference information included in the program is increased, and conversely, it is decreased when the program is low. In the example shown in FIG. 9B, the program interest degree as the action information obtained by the body information detecting means 19 is 0.6. In this case, for example, the weight of the word “Winery” included in the program is 0.86 by multiplying one point before use by the program viewing degree ratio 0.6 / 0.7 = 0.86. . Similarly, weighting is updated for other preference information included in the same program.

嗜好情報生成手段14は、この嗜好情報を嗜好情報データベース15に蓄積することにより、番組選択手段16において、番組選択及び選択順序の更新されることになる。このように、ユーザが番組を視聴することで、図4(a)に示すユーザの嗜好情報の重み付けが逐次更新され、よりユーザに嗜好に適した番組を提示することができる。   The preference information generating unit 14 accumulates the preference information in the preference information database 15, whereby the program selection unit 16 updates the program selection and selection order. As described above, when the user views the program, the weight of the user's preference information shown in FIG. 4A is sequentially updated, and the program more suitable for the preference can be presented to the user.

<新たに番組(情報)が追加された場合>
更に、番組データベース17等に新たに番組が追加された場合、番組選択手段16は、新たに番組の抽出を行い、番組を選択し順序を設定する処理が行われる。の更新が行われる。ここで、番組提示順序の更新例について図を用いて説明する。
<When a new program (information) is added>
Further, when a new program is added to the program database 17 or the like, the program selection means 16 performs a process of newly extracting a program, selecting the program, and setting the order. Is updated. Here, an example of updating the program presentation order will be described with reference to the drawings.

図10は、番組提示順序の更新例を示す図である。図10に示すように、現在の番組提示オーダーが「B⇒D⇒A⇒E⇒G」であるとする。また、現在ユーザが番組Dを視聴しているとする。このとき、新たな番組Iが番組データベース17に追加された場合、番組選択手段16は、番組の抽出を行う。また、番組Iが抽出された場合、番組選択手段16は、番組Iの得点を算出し得点が5点であったとする。この場合、番組選択手段16は、番組提示オーダーを更新し、ユーザが現在視聴している番組Dが終了後に番組Iを提示するように変更する(B⇒D⇒I⇒A⇒E⇒G)。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of updating the program presentation order. As shown in FIG. 10, it is assumed that the current program presentation order is “B⇒D⇒A⇒E⇒G”. Further, it is assumed that the user is currently viewing the program D. At this time, when a new program I is added to the program database 17, the program selection means 16 extracts a program. Further, when the program I is extracted, the program selection means 16 calculates the score of the program I, and the score is 5 points. In this case, the program selection means 16 updates the program presentation order and changes so that the program I is presented after the program D currently being viewed by the user ends (B⇒D⇒I⇒A⇒E⇒G). .

これにより、番組選択において、番組データベース17の蓄積手段に新たに番組が追加される度に更新され、よりユーザが視聴したい番組を時間の無駄なく迅速に視聴させることができる。   Thereby, in program selection, it is updated each time a new program is added to the storage means of the program database 17, and the program that the user wants to view can be quickly viewed without wasting time.

なお、本実施形態におけるTV4Uシステムにおいては、視聴とは非同期に番組がTVクリエータと呼ばれる番組制作サブシステム等で制作され、TVサーバと呼ばれる番組蓄積・配信サブシステムに蓄積され、番組データベース17にも、通信ネットワーク等により配信されるか、DVD等の記録媒体により更新される。また、新しい番組が蓄積された時点で提示情報の更新を行う。そのため、図10に示すようにユーザが他の番組を視聴している時点で提示順序を更新することができる。   In the TV4U system in the present embodiment, a program is produced asynchronously with viewing by a program production subsystem called a TV creator or the like, stored in a program storage / distribution subsystem called a TV server, and also stored in the program database 17. It is distributed through a communication network or updated by a recording medium such as a DVD. Also, the presentation information is updated when a new program is accumulated. Therefore, as shown in FIG. 10, the presentation order can be updated when the user is viewing another program.

なお、上述の実施形態では、メタデータが番組毎に構成されていることを前提としているため、番組毎に嗜好情報の更新が行われるが、例えば、1つの番組が1コーナー毎のメタデータを複数有する場合には、1コーナー単位で嗜好情報の重み付けの更新を行うことができる。これにより、より迅速にユーザの嗜好情報を反映させた番組を提供することができる。   In the above-described embodiment, since it is assumed that metadata is configured for each program, preference information is updated for each program. For example, one program stores metadata for each corner. In the case of having a plurality, it is possible to update the weighting of the preference information for each corner. As a result, it is possible to provide a program that reflects user preference information more quickly.

また、番組の視聴履歴情報を所定の時間単位で蓄積しておき、番組中でもコーナー単位で分けて詳細な重み付けの変更を行ってもよい。ここで、上述の内容について図を用いて説明する。   The viewing history information of the program may be accumulated in a predetermined time unit, and the detailed weighting may be changed by dividing into the corner unit even in the program. Here, the above-mentioned content is demonstrated using figures.

<第2の実施形態>
図11は、第2の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。なお、図11では、上述した第1の実施形態(図1)と同一の処理を行う構成ブロックについては同一符号を用いることとし、重複する説明を省略する。
<Second Embodiment>
FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of an information presentation device according to the second embodiment. In FIG. 11, the same reference numerals are used for constituent blocks that perform the same processing as in the first embodiment (FIG. 1) described above, and redundant description is omitted.

図11に示す情報提示装置40は、図1に示す情報提示装置10と比較して視聴履歴を蓄積しておくための視聴履歴データベース41を有しており、これに関連して嗜好情報生成手段42、番組提示手段43の処理も第1の実施形態とは多少異なっている。   The information presentation device 40 shown in FIG. 11 has a viewing history database 41 for storing a viewing history as compared with the information presentation device 10 shown in FIG. 42. The processing of the program presentation means 43 is also slightly different from that of the first embodiment.

番組提示手段43は、上述したように番組選択手段16により得られる番組提示オーダー等に基づいて、例えばTVMLスクリプトを生成する。なお、番組選択手段16から得られる情報は、番組単位ではなく、番組の各コーナー毎となっている。   The program presentation unit 43 generates a TVML script, for example, based on the program presentation order obtained by the program selection unit 16 as described above. The information obtained from the program selection means 16 is not for each program but for each corner of the program.

また、番組提示手段43は、番組をユーザに提示するが、そのとき番組の視聴情報を時間情報と共に視聴履歴データベース41に蓄積しておく。この視聴履歴は、嗜好情報生成手段42により参照され、また上述した身体情報検出手段19、対話検出手段20、及び番組変更検出手段21から番組の各コーナー毎に得られるユーザの行動情報に基づいて嗜好情報の重み付けの更新が行われる。   The program presenting means 43 presents the program to the user, and at that time, program viewing information is stored in the viewing history database 41 together with time information. This viewing history is referred to by the preference information generating means 42 and based on the user behavior information obtained for each corner of the program from the physical information detecting means 19, the dialog detecting means 20, and the program change detecting means 21 described above. The weighting of preference information is updated.

これにより、番組単位ではなく、1番組中における各コーナー単位に嗜好情報の重み付けの更新を行うことができる。これにより、ユーザが視聴したいコーナーから先に提示することもできる。これにより、ユーザにより最適な番組を提示することができる。   Thereby, weighting of preference information can be updated not for each program but for each corner in one program. Thereby, it can also present first from the corner which a user wants to view. Thereby, an optimal program can be presented to the user.

なお、上述した実施の形態に用いられる各種データベース(類推辞書データベース13、嗜好情報データベース15、番組データベース17、視聴履歴データベース41)は、情報提示装置内に構成されていたが、本発明においてはこの限りではなく、例えば他の蓄積サーバ等で管理されていてもよく、その場合インターネットやLAN(Local Area Network)等の通信ネットワークを介して対応するデータを取得してもよい。   The various databases (analogue dictionary database 13, preference information database 15, program database 17, viewing history database 41) used in the above-described embodiment are configured in the information presentation device. For example, it may be managed by another storage server or the like, and in that case, the corresponding data may be acquired via a communication network such as the Internet or a LAN (Local Area Network).

また、本発明における情報提示装置10、40は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における情報提示処理を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にそのプログラムをインストールすることにより、上述した情報提示処理を実現することができる。   In addition, the information presentation devices 10 and 40 according to the present invention can perform the information presentation processing according to the present invention using the above-described dedicated device configuration or the like, but an execution program capable of causing a computer to execute the processing in each configuration. For example, the information presentation process described above can be realized by installing the program in a general-purpose personal computer, workstation or the like.

<ハードウェア構成>
ここで、本発明における情報提示処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図12は、本発明における情報提示処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
<Hardware configuration>
Here, an example of a hardware configuration of a computer capable of executing the information presentation process according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration capable of realizing the information presentation process according to the present invention.

図12におけるコンピュータ本体には、入力装置51と、出力装置52と、ドライブ装置53と、補助記憶装置54と、メモリ装置55と、各種制御を行うCPU(Central Processing Unit)56と、ネットワーク接続装置57とを有するよう構成されており、これらはシステムバスBで相互に接続されている。   12 includes an input device 51, an output device 52, a drive device 53, an auxiliary storage device 54, a memory device 55, a CPU (Central Processing Unit) 56 for performing various controls, and a network connection device. 57 are connected to each other by a system bus B.

入力装置51は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行やキーワードの入力等、各種操作信号を入力する。出力装置52は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ(モニタ)を有し、CPU56が有する制御プログラムにより情報提示処理における実行経過や結果等を表示することができる。   The input device 51 has a pointing device such as a keyboard and a mouse operated by the user, and inputs various operation signals such as program execution and keyword input from the user. The output device 52 has a display (monitor) for displaying various windows and data necessary for operating the computer main body for performing the processing in the present invention, and the execution progress in the information presentation processing by the control program of the CPU 56. And results can be displayed.

ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、CD−ROM等の記録媒体58等により提供される。プログラムを記録した記録媒体58は、ドライブ装置53にセット可能であり、記録媒体58に含まれる実行プログラムが、記録媒体58からドライブ装置53を介して補助記憶装置54にインストールされる。   Here, in the present invention, the execution program installed in the computer main body is provided by, for example, a recording medium 58 such as a CD-ROM. The recording medium 58 on which the program is recorded can be set in the drive device 53, and the execution program included in the recording medium 58 is installed in the auxiliary storage device 54 from the recording medium 58 via the drive device 53.

補助記憶装置54は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、上述した各種データベース等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。   The auxiliary storage device 54 is a storage means such as a hard disk, and can store an execution program according to the present invention, a control program provided in a computer, the above-described various databases, and the like, and can perform input / output as necessary.

CPU56は、OS(Operating System)等の制御プログラム、及びメモリ装置55により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、情報提示処理における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置54から取得することができ、また格納することもできる。   Based on a control program such as an OS (Operating System) and an execution program read and stored by the memory device 55, the CPU 56 performs various operations and input / output of data with each hardware component, etc. Each process in the information presentation process can be realized by controlling the process. Various information necessary during the execution of the program can be acquired from the auxiliary storage device 54 and stored.

ネットワーク接続装置57は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラムを他の端末等に提供することができる。   The network connection device 57 obtains an execution program from another terminal connected to the communication network by connecting to a communication network or the like, or an execution result obtained by executing the program or an execution in the present invention The program can be provided to other terminals.

上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで上述した情報提示処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。   With the hardware configuration as described above, the information presentation process described above can be realized at a low cost without requiring a special device configuration. In addition, the information presentation process can be easily realized by installing the program.

次に、実行プログラムにおける処理手順についてフローチャートを用いて説明する。   Next, a processing procedure in the execution program will be described using a flowchart.

<情報提示処理手順>
図13は、本発明における情報提示処理の一例を示すフローチャートである。なお、後述する処理においては、情報の一例として番組の提示例を示すが本発明において提示される情報はこの限りではない。
<Information presentation procedure>
FIG. 13 is a flowchart showing an example of information presentation processing in the present invention. In the process described later, a program presentation example is shown as an example of information, but the information presented in the present invention is not limited to this.

情報提示処理において、まずユーザがキーワードを入力したか否かを判断する(S01)。ユーザ入力がある場合(S01において、YES)、予め蓄積されている類推単語群から入力されたキーワードに対応する類推単語を抽出する(S02)。なお、ユーザにより入力されたキーワードとS02により抽出された類推単語が嗜好情報となる。   In the information presentation process, it is first determined whether or not the user has input a keyword (S01). When there is a user input (YES in S01), an analogy word corresponding to the keyword input from the preliminarily accumulated analogical word group is extracted (S02). Note that the keyword input by the user and the analogy word extracted in S02 are the preference information.

また、ユーザからキーワードの入力がなかった場合(S01において、NO)、又はS02の処理が終了した場合、ユーザが番組を視聴したことによる行動情報を取得したが否かを判断する(S03)。なお、行動情報とは、上述した目の動き、瞳孔の大きさ、心拍数、血圧等の身体情報や、番組の切り替え情報、番組エージェントとの対話等による情報である。   When no keyword is input from the user (NO in S01) or when the process of S02 is completed, it is determined whether or not the behavior information obtained by the user viewing the program has been acquired (S03). The behavior information is the information obtained by the above-described body information such as eye movement, pupil size, heart rate, blood pressure, program switching information, dialogue with a program agent, and the like.

ここで、番組視聴における行動情報を取得した場合(S03において、YES)、得られた行動情報に対する番組に関連した嗜好情報に既に付加されている重み付けの更新を行う(S04)。また、ユーザが番組を視聴していない場合や番組視聴における行動情報が無い場合(S03において、NO)、又はS04の処理が終了した場合、予め蓄積されている番組メタデータ群から嗜好情報に基づいて番組の抽出を行う(S05)。なお、S01の処理において、ユーザからの入力が無い場合、予め設定されたキーワードや制作日付の新しい番組等を抽出条件にして番組の抽出を行うこともできる。   Here, when the behavior information for viewing the program is acquired (YES in S03), the weighting already added to the preference information related to the program for the obtained behavior information is updated (S04). Further, when the user is not watching the program, when there is no action information for watching the program (NO in S03), or when the process of S04 is completed, the user is based on the preference information from the previously stored program metadata group. The program is extracted (S05). In the process of S01, if there is no input from the user, the program can be extracted using a preset keyword or a new program with a production date as an extraction condition.

また、S05により抽出された各番組について、S04にて設定された重み付け値と、番組メタデータに含まれる項目毎に予め設定された重み付け値とに基づいて番組毎の得点を算出する(S06)。次に、抽出された番組毎の得点に基づいて、ユーザに提示する番組を選択し(S07)、番組の提示を行う(S08)。   For each program extracted in S05, a score for each program is calculated based on the weighting value set in S04 and the weighting value preset for each item included in the program metadata (S06). . Next, a program to be presented to the user is selected based on the extracted score for each program (S07), and the program is presented (S08).

ここで、番組の提示を終了するか否かを判断し(S09)、番組の提示を終了しない場合(S09において、NO)、S01に戻り処理を継続する。また、番組の提示を終了する場合(S09において、YES)、情報提示処理を終了する。これにより、嗜好情報及び行動情報を用いてユーザに最適な番組を提示することができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に情報提示処理を実現することができる。   Here, it is determined whether or not to end the presentation of the program (S09), and when the presentation of the program is not ended (NO in S09), the process returns to S01 and continues. When the presentation of the program is terminated (YES in S09), the information presentation process is terminated. Thereby, the optimal program can be presented to the user using the preference information and the behavior information. In addition, the information presentation process can be easily realized by installing the execution program in the computer.

上述したように本発明によれば、ユーザに最適な情報を提示することができる。具体的には、ユーザが入力される1つのキーワードから類推単語を抽出し、キーワードと類推単語を用いて嗜好情報を拡張するため、ユーザが詳細な情報を入力する必要がなく嗜好に対応した情報を提示することができる。   As described above, according to the present invention, optimal information can be presented to the user. Specifically, since the analogy word is extracted from one keyword input by the user and the preference information is expanded using the keyword and the analogy word, the user does not need to input detailed information and information corresponding to the preference. Can be presented.

更に、一度作成された嗜好情報は、ユーザが情報を視聴することにより、アップデート(更新)されるため、よりユーザの嗜好に適した情報を迅速に提示させることができる。   Furthermore, since the preference information once created is updated (updated) when the user views the information, information more suitable for the user's preference can be quickly presented.

更に、情報提示オーダーにおいては、新しい番組(情報)が蓄積される度に逐次更新されるため、時間の無駄が無く迅速にユーザに新たな情報を提示することができる。以上のことから、本発明を適用して変動型の情報提示システムを提供することができる。   Furthermore, since the information presentation order is updated each time a new program (information) is accumulated, time is not wasted and new information can be presented to the user quickly. From the above, it is possible to provide a variable information presentation system by applying the present invention.

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。   The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, but the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications, within the scope of the gist of the present invention described in the claims, It can be changed.

第1の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of 1 structure of the information presentation apparatus in 1st Embodiment. 類推手段における単語の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the word in an analogy means. 番組メタデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of program metadata. 番組の得点算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of a score calculation of a program. 抽出された番組に対する得点結果と、提示オーダーの順序の設定例を示す図である。It is a figure which shows the example of a setting of the score result with respect to the extracted program, and the order of a presentation order. 本発明における番組制作の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the program production in this invention. 番組視聴度と番組興味度との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between a program viewing degree and a program interest degree. 瞳孔の大きさによる番組興味度の測定例を示す図である。It is a figure which shows the example of a measurement of the program interest degree by the magnitude | size of a pupil. 番組の視聴前と視聴後とでの嗜好情報の重み付けが更新される一例を示す図である。It is a figure which shows an example in which the weighting of the preference information before and after watching a program is updated. 番組提示順序の更新例を示す図である。It is a figure which shows the example of an update of a program presentation order. 第2の実施形態における情報提示装置の一構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of 1 structure of the information presentation apparatus in 2nd Embodiment. 本発明における情報提示処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions which can implement | achieve the information presentation process in this invention. 本発明における情報提示処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the information presentation process in this invention.

符号の説明Explanation of symbols

10,40 情報提示システム
11 ユーザ入力手段
12 類推手段
13 類推辞書データベース
14,42 嗜好情報生成手段
15 嗜好情報データベース
16 番組選択手段(情報選択手段)
17 番組データベース
18,43 番組提示手段
19 身体情報検出手段
20 対話検出手段
21 番組変更検出手段
31 自動番組制作エンジン
32 TVMLプレーヤー
33 モニタ
41 視聴履歴データベース
51 入力装置
52 出力装置
53 ドライブ装置
54 補助記憶装置
55 メモリ装置
56 CPU
57 ネットワーク接続装置
58 記録媒体
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10,40 Information presentation system 11 User input means 12 Analogue means 13 Analogue dictionary database 14,42 Preference information generation means 15 Preference information database 16 Program selection means (information selection means)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 17 Program database 18, 43 Program presentation means 19 Physical information detection means 20 Dialog detection means 21 Program change detection means 31 Automatic program production engine 32 TVML player 33 Monitor 41 Viewing history database 51 Input device 52 Output device 53 Drive device 54 Auxiliary storage device 55 Memory device 56 CPU
57 Network connection device 58 Recording medium

Claims (11)

ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する情報提示装置において、
予め蓄積されている類推単語群から前記キーワードに基づいて類推単語を抽出する類推手段と、
前記キーワードと前記類推手段により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成手段により得られる嗜好情報に基づいて情報を抽出し、更に抽出された情報から前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択手段とを有することを特徴とする情報提示装置。
In an information presentation device that presents information corresponding to a keyword input by a user,
Analogy means for extracting an analogy word based on the keyword from a presumed analogy word group;
Preference information generating means for generating preference information by adding weights to the keyword and the analogy word obtained by the analogy means;
Information selection for extracting information based on the preference information obtained by the preference information generation unit from the information metadata group stored in advance, and further selecting information to be presented to the user based on the weighting from the extracted information Means for presenting information.
前記情報が提示されているユーザの提示中における身体情報を検出する身体情報検出手段を有することを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。   The information presentation apparatus according to claim 1, further comprising physical information detection means for detecting physical information during presentation of a user who is presenting the information. 前記情報が提示されているユーザの提示中の情報に対して行った対話情報を検出する対話検出手段を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報提示装置。   The information presentation device according to claim 1, further comprising dialogue detection means for detecting dialogue information performed on information being presented by a user who is presenting the information. 前記情報が提示されているユーザが提示中の情報を変更したことにより得られる変更情報を検出する変更検出手段を有することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報提示装置。   The information presentation according to any one of claims 1 to 3, further comprising change detection means for detecting change information obtained by changing information being presented by a user who is presenting the information. apparatus. 前記嗜好情報生成手段は、
前記嗜好情報と、前記身体情報、前記対話情報、及び前記変更情報のうち何れか1つからなる行動情報とに基づいて、既に付加されている前記キーワード及び前記類推単語の重み付けを更新することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載に情報提示装置。
The preference information generating means
Updating the weights of the already added keyword and the analogy word based on the preference information and action information including any one of the body information, the dialogue information, and the change information. The information presentation apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the information presentation apparatus is characterized.
前記情報選択手段は、
予め前記情報メタデータに含まれる各データ項目に対して重み付けを設定しておき、各データ項目に対する重み付け値と、前記キーワードと前記類推単語に付加された重み付け値とに基づいて、抽出された情報毎の得点を算出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の情報提示装置。
The information selection means includes
A weight is set in advance for each data item included in the information metadata, and information extracted based on the weight value for each data item and the weight value added to the keyword and the analogy word 6. The information presentation apparatus according to claim 1, wherein a score for each is calculated.
前記情報選択手段は、
予め蓄積されている情報メタデータ群に新たな情報メタデータが追加される毎に情報の抽出及び提示する情報の選択を行うことを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の情報提示装置。
The information selection means includes
The information is extracted and the information to be presented is selected every time new information metadata is added to a previously stored information metadata group. Information presentation device.
前記身体情報検出手段は、
前記ユーザの目の向き、瞳孔の大きさ、血圧、脈拍、心拍数のうち、少なくとも1つの情報を身体情報として検出することを特徴とする請求項2に記載の情報提示装置。
The body information detecting means includes
The information presentation apparatus according to claim 2, wherein at least one piece of information is detected as physical information among the user's eye direction, pupil size, blood pressure, pulse, and heart rate.
前記対話検出手段は、
対話対象に対する対話時間、対話回数、対話内容のうち、少なくとも1つの情報を対話情報として検出することを特徴とする請求項3に記載の情報提示装置。
The dialogue detection means includes
The information presentation apparatus according to claim 3, wherein at least one piece of information is detected as dialogue information among a dialogue time, a dialogue count, and a dialogue content for a dialogue target.
前記変更検出手段は、
予め設定されている情報の提示時間と、前記ユーザが情報を変更するまでの時間とから得られる視聴度を変更情報として検出することを特徴とする請求項4に記載の情報提示装置。
The change detecting means includes
The information presentation apparatus according to claim 4, wherein a viewing degree obtained from a preset information presentation time and a time until the user changes the information is detected as change information.
ユーザから入力されるキーワードに対応する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムにおいて、
予め蓄積されている類推単語群から前記キーワードに基づいて類推単語を抽出する類推処理と、
前記キーワードと前記類推処理により得られる類推単語とに重み付けを付加して嗜好情報を生成する嗜好情報生成処理と、
予め蓄積されている情報メタデータ群から前記嗜好情報生成処理により得られる嗜好情報に基づいて情報を抽出し、更に抽出された情報から前記重み付けに基づいて前記ユーザに提示する情報を選択する情報選択処理とをコンピュータに実行させるための情報提示プログラム。
In an information presentation program for causing a computer to execute processing for presenting information corresponding to a keyword input by a user,
Analogy processing for extracting analogy words based on the keywords from analogy word groups stored in advance;
Preference information generation processing for generating preference information by adding weights to the keyword and the analogy word obtained by the analogy processing;
Information selection for extracting information based on the preference information obtained by the preference information generation process from the pre-stored information metadata group, and further selecting information to be presented to the user based on the weighting from the extracted information An information presentation program for causing a computer to execute processing.
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