JP2010193147A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】ユーザが、録画された番組のうち同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別し、録画済の番組の整理を効率良く行う。
【解決手段】EPGデータ取得部１１１は、複数の番組それぞれのEPGデータを取得し、形態素解析部１１２は、取得されたEPGデータを、形態素解析することで、形態素に分解し、形態素比較部１３１は、複数の番組のEPGデータ同士の形態素を比較することで、EPGデータ同士の形態素において、品詞の順序が連続して一致する形態素の数を示す系列一致長を求め、類似度スコア算出部１３３は、形態素比較部１３１によって求められた系列一致長に基づいて、EPGデータ同士に対応する番組同士の類似度を示す類似度スコアを算出し、番組一覧表示制御部１１４は、複数の番組のうちの所定の番組と他の番組との類似度スコアに基づいて、番組一覧の表示を制御する。本発明は、例えば、HDDレコーダに適用することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、ユーザが、録画された番組のうちの同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別し、録画済の番組の整理を効率良く行うことができるようにする情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
番組同士を比較するための様々な技術が提案されている。
例えば、EPG（Electronic Program Guide）情報に基づき、予約候補番組と既に録画されている過去の番組とを比較することで、既に録画されている番組が再放送された場合に、重複して録画することを防止する技術が提案されている（特許文献１参照）。
また、EPG情報に含まれる番組タイトルを文字（特にかな文字）ごとに比較することで、同一番組であることを判定することが提案されている（特許文献２参照）。
さらに、番組情報に含まれるキーワードの一致率から番組同士の類似度を求めることで、同一の番組を抽出することが提案されている。（特許文献３参照）。
特開２００７−２８１７５２号 特開２００７−１０２４８９号 特開２００７−７４１６９号
しかしながら、上述した手法では、既に録画されている同一内容の番組を、効率良く、かつ、正確に判別し、ユーザにわかりやすく提示することができない。具体的には、例えば、HDD（Hard Disk Drive）に記録（録画）されている番組を、記録メディア等にダビングする際に、ユーザが、録画済の番組の整理、特に、重複して録画された番組の削除を効率良く行うことができない。
特許文献１では、EPG情報に含まれる「番組タイトル」、「放送時間情報」、および「再放送フラグ」の３情報のみを用いて、予約候補番組と録画されている過去の番組とを比較しているので、比較の精度が限られてしまい、同一内容の番組を正確に判別することは難しい。
また、特許文献１では、再放送やサイマル放送によって同一内容（同一放送回）の番組が録画された場合、番組タイトルの比較だけでは、同一番組であっても同一放送回の番組であるかを判別することは難しい。
そこで、特許文献２の手法により、EPG情報に含まれる番組概要や番組詳細を文字ごとに比較することが考えられる。
なお、デジタル放送において、EPGの基の情報となるPSI/SI（Program Specific Information / Service Information）のEIT(Event Information Table)に含まれる番組タイトルの文字数の上限は漢字かな混じりで40文字、番組概要の文字数の上限は80文字、番組詳細の文字数の上限はなしとされている。ここで、特許文献２の手法により、EPG情報に含まれる番組概要や番組詳細を文字ごとに比較した場合、文字数が増えるほど計算量が増えるので、同一内容の番組を効率良く判別することは難しい。
そこで、特許文献３の手法を用いて、EPG情報に含まれる番組詳細を比較した場合、番組詳細に含まれるキーワードの一致率から番組同士の類似度を求めることが可能である。
しかしながら、特許文献３の手法では、同一番組であって異なる放送回の番組同士を比較した場合、同一のキーワードがそれぞれの番組詳細に含まれる可能性が高い。したがって、比較した番組同士が、同様な類似度であっても、再放送やサイマル放送された同一内容（同一放送回）の番組であるのか、同一番組であって異なる放送回の番組であるのかを判別することは難しい。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、特に、ユーザが、録画された番組のうちの同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別し、録画済の番組の整理を効率良く行うようにするものである。
本発明の一側面の情報処理装置は、複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータを取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記テキストデータを、所定の単位の言葉に分解し、言葉の種別である属性毎に分類する分解手段と、前記分解手段によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較手段と、前記比較手段によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御手段とを備える。
前記算出手段には、前記一致長の大きさ毎の前記一致長の個数と、前記一致長に応じた重みとに基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度スコアを算出させることができる。
前記重みは、前記一致長の大きさが大きいほど大きな値をとるようにすることができる。
前記分解手段には、前記取得手段によって取得された前記テキストデータを形態素解析することで、形態素に分解させ、前記比較手段には、前記分解手段によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の形態素を比較することで、前記テキストデータ同士の形態素において、品詞の順序が連続して一致する形態素の数を示す前記一致長を求めさせることができる。この場合、品詞の種別が前記属性として扱われる。
前記表示制御手段には、前記所定のコンテンツと前記他のコンテンツとの前記類似度スコアの、所定の閾値との大小関係に基づいて、前記他のコンテンツの、前記複数のコンテンツの一覧における表示を制御させることができる。
前記表示制御手段には、前記所定のコンテンツとの前記類似度スコアが、所定の閾値より大きい前記他のコンテンツの、前記複数のコンテンツの一覧における表示を強調するように制御させることができる。
前記表示制御手段には、前記所定のコンテンツとの前記類似度スコアが、所定の閾値より大きい前記他のコンテンツのみ、前記複数のコンテンツの一覧に表示されるように制御させることができる。
前記情報処理装置には、前記複数のコンテンツのうちの前記所定のコンテンツおよび前記他のコンテンツそれぞれに関連するデータであって、前記テキストデータ以外のデータの差異を検出する差異検出手段をさらに設け、前記分解手段には、前記差異検出手段によって検出された差異が、所定の度合いより小さくなる前記所定のコンテンツおよび前記他のコンテンツの前記テキストデータを、所定の単位の言葉に分解させることができる。
本発明の一側面の情報処理方法は、複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータを取得する取得ステップと、前記取得ステップの処理によって取得された前記テキストデータを、属性毎に、所定の単位の言葉に分解する分解ステップと、前記分解ステップの処理によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較ステップと、前記比較ステップの処理によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出ステップと、前記算出ステップの処理によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御ステップとを含む。
本発明の一側面のプログラムは、複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータを取得する取得ステップと、前記取得ステップの処理によって取得された前記テキストデータを、属性毎に、所定の単位の言葉に分解する分解ステップと、前記分解ステップの処理によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較ステップと、前記比較ステップの処理によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出ステップと、前記算出ステップの処理によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
本発明の一側面においては、複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータが取得され、取得されたテキストデータが、属性毎に、所定の単位の言葉に分解され、分解された、複数のコンテンツのテキストデータ同士の言葉を比較することで、テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長が求められ、求められた一致長に基づいて、テキストデータ同士に対応するコンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアが算出され、算出された、複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、複数のコンテンツの一覧の表示が制御される。
本発明の一側面によれば、同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別し、ユーザにわかりやすく提示することが可能となる。
本発明を適用した情報処理装置の一実施の形態としてのHDDレコーダのハードウェア構成例を示すブロック図である。 HDDレコーダの機能構成例を示すブロック図である。 HDDレコーダの番組一覧表示処理について説明するフローチャートである。 テレビジョン受像機の表示部に表示される番組一覧を示す図である。 EPGデータの例について説明する図である。 類似度算出処理の詳細について説明するフローチャートである。 形態素の品詞が格納される配列について説明する図である。 一致系列長の例について説明する図である。 類似度スコアの算出例について説明する図である。 総類似率の算出例について説明する図である。 番組一覧の表示の例を示す図である。 一致系列長の他の例について説明する図である。 一致系列長のさらに他の例について説明する図である。 番組一覧の表示の他の例を示す図である。 番組一覧の表示のさらに他の例を示す図である。 番組一覧の表示のさらに他の例を示す図である。 番組一覧の表示のさらに他の例を示す図である。 番組一覧の表示のさらに他の例を示す図である。 番組一覧の表示のさらに他の例を示す図である。 番組一覧およびダビング候補の一覧の表示の例を示す図である。 第２の実施の形態のHDDレコーダの機能構成例を示すブロック図である。 第２の実施の形態のHDDレコーダの番組一覧表示処理について説明するフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態
２．第２の実施の形態
＜１．第１の実施の形態＞
［HDDレコーダのハードウェア構成例］
図１は、本発明を適用した情報処理装置の一実施の形態としてのHDD（Hard Disk Drive）レコーダのハードウェア構成例を示している。
図１においては、アンテナ１１は、図示せぬテレビジョン放送局から送信されたデジタル放送信号を受信し、HDDレコーダ１２に供給する。HDDレコーダ１２は、アンテナ１１から供給されたデジタル放送信号を記録する。テレビジョン受像機１３は、HDDレコーダ１２に接続され、HDDレコーダ１２から供給される画像信号に応じた画像を表示し、HDDレコーダ１２から供給される音声信号に応じた音声を出力する。
なお、HDDレコーダ１２は、AV（Audio Visual）機器として実現することができ、例えば、テレビジョン受像機１３と一体で構成されるようにすることもできる。また、HDDレコーダ１２とテレビジョン受像機１３とを一体で構成したものは、放送波（実質的には、コンテンツおよびそのメタデータ）を取得する機能を有するPC（Personal Computer）、PDA（Personal Digital Assistant）、携帯電話機等のその他の電子機器として構成されるようにすることもできる。
図１のHDDレコーダ１２は、チューナ３１、デコーダ３２、分離部３３、画像処理部３４、音声処理部３５、表示制御部３６、出力制御部３７、CPU（Central Processing Unit）３８、ROM（Read Only Memory）３９、RAM（Random Access Memory）４０、通信部４１、I/F（インターフェース）４２、HDD４３、ドライブ４４、リムーバブルメディア４５、およびバス４６から構成される。
チューナ３１、デコーダ３２、分離部３３、画像処理部３４、音声処理部３５、表示制御部３６、出力制御部３７、CPU３８、ROM３９、RAM４０、通信部４１、およびI/F４２は、バス４６を介して相互に接続されている。また、バス４６には、必要に応じてドライブ４４が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどからなるリムーバブルメディア４５が適宜装着される。そして、リムーバブルメディア４５から読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてRAM４０やHDD４３にインストールされる。
チューナ３１は、CPU３８の制御に基づいて、アンテナ１１から入力された、所定のチャンネルのデジタル放送信号のチューニング、すなわち、選局を行い、デコーダ３２に供給する。
デコーダ３２は、チューナ３１からの、デジタル変調されたデジタル放送信号を復調し、分離部３３に供給する。
例えば、デジタル放送の場合、アンテナ１１を介してチューナ３１に入力され、デコーダ３２により復調されたデジタルデータは、MPEG2（Moving Picture Experts Group 2）方式で圧縮されたAVデータおよびデータ放送用のデータが多重化されているトランスポートストリームである。AVデータは、コンテンツとしての放送番組（以下、単に、番組ともいう）本体を構成する画像データおよび音声データである。また、データ放送用のデータは、この放送番組本体に付随する、放送番組本体に関連する関連データ（例えば、テキストデータからなるEPGデータ）を含むものである。
分離部３３は、デコーダ３２から供給されたトランスポートストリームを、例えばMPEG2方式等で圧縮されたAVデータと、EPGデータを含むデータ放送用のデータとに分離する。分離されたデータ放送用のデータは、バス４６およびI/F４２を介してHDD４３に供給され、記録される。
分離部３３は、受信した番組（コンテンツ）の視聴が要求されている場合、AVデータを、圧縮されている画像データと圧縮されている音声データとにさらに分離する。分離部３３は、分離した画像データを画像処理部３４に供給し、分離した音声データを音声処理部３５に供給する。
また、分離部３３は、受信した番組をHDD４３に記録することが指示されている場合、分離する前のAVデータ（多重化されている画像データと音声データからなるAVデータ）を、バス４６およびI/F４２を介してHDD４３に供給する。
さらに、分離部３３は、HDD４３に記録されている番組の再生が指示されている場合、バス４６およびI/F４２を介して、HDD４３からAVデータを取得し、圧縮されている画像データと圧縮されている音声データとに分離し、それぞれ、画像処理部３４および音声処理部３５に供給する。
画像処理部３４は、分離部３３から供給された、圧縮されている画像データをデコードし、その結果得られた画像信号を表示制御部３６に供給する。
音声処理部３５は、分離部３３から供給された、圧縮されている音声データをデコードし、その結果得られた音声信号を出力制御部３７に供給する。
表示制御部３６は、画像処理部３４から供給された画像信号を基に、テレビジョン受像機１３に含まれる表示部６１への画像の表示を制御する。また、表示制御部３６は、HDD４３に記憶されている、データ放送用データに含まれるEPGデータを基に、HDD４３に記憶されている番組の一覧（番組一覧）の、表示部６１への表示を制御する。
出力制御部３７は、音声処理部３５から供給された音声信号を基に、テレビジョン受像機１３に含まれる音声出力部６２への音声の出力を制御する。
CPU３８は、ROM３９に予め記憶されているプログラムや、RAM４０やHDD４３に記憶されているプログラムを実行することで、HDDレコーダ１２全体を制御し、HDDレコーダ１２の各種の機能を実現するための処理を実行する。
CPU３８によって実行される処理としては、チャンネルの選局処理、録画予約に基づく録画処理や、キーワード登録処理、登録されたキーワードに基づく番組検索処理、番組の自動録画処理等の他に、後述する番組一覧表示処理がある。
通信部４１は、CPU３８の制御に基づいて、電話回線やケーブルなどの有線または無線を介して通信する。例えば、通信部４１は、インターネットやイントラネットなどのネットワークを介して、所定のサーバやパーソナルコンピュータと通信する。通信部４１において受信されたデータは、適宜、バス４６を介してRAM４０やHDD４３に記録される。
I/F（インターフェース）４２は、CPU３８の制御に基づいて、HDD４３のデータへのアクセスを制御する。
HDD４３は、プログラムや番組（コンテンツ）を含む各種のデータなどを所定のフォーマットのファイル形式で蓄積することが可能で、ランダムアクセスが可能な記録装置である。HDD４３は、I/F４２を介してバス４６に接続されており、分離部３３または通信部４１から、番組であるコンテンツおよびEPGデータ等の各種のデータが供給されると、これらのデータを記録し、読み出しが要求されると、記録しているデータを出力する。
［HDDレコーダの機能構成例］
次に、図２を参照して、CPU３８によって実現される、HDDレコーダ１２の機能構成例について説明する。
図２のHDDレコーダ１２は、HDD４３、EPGデータ取得部１１１、形態素解析部１１２、類似度算出部１１３、および番組一覧表示制御部１１４から構成される。また、番組一覧表示制御部１１４には、テレビジョン受像機１３（図示せず）の表示部６１が接続される。
EPGデータ取得部１１１は、HDD４３に記録されている番組に関連する関連データとしてのEPGデータを、HDD４３から取得し、形態素解析部１１２に供給する。より具体的には、EPGデータ取得部１１１は、解析材料として、EPGデータに含まれる、テキストデータとしての「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」を取得する。
形態素解析部１１２は、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータ（「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」）を、所定の単位の言葉に分解して、分解した言葉それぞれについて、属性を設定する。より具体的には、形態素解析部１１２は、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータを、例えば、ROM３９（図１）等に記憶されている辞書（品詞等の情報が付された単語のリスト）に基づいて形態素解析する。形態素解析部１１２は、形態素解析することで、EPGデータを言葉の最小単位（形態素）に分解して、分解した各形態素について、品詞を設定する。
類似度算出部１１３は、形態素解析部１１２によって属性（品詞）が設定された、複数の番組のEPGデータ同士の言葉（形態素）を比較することで、EPGデータ同士に対応する番組同士の類似度を算出する。
類似度算出部１１３は、形態素比較部１３１、記録制御部１３２、類似度スコア算出部１３３、および総類似率算出部１３４を備えている。
形態素比較部１３１は、形態素解析部１１２によって品詞が設定された、複数の番組のEPGデータ同士の形態素を比較することで、比較したEPGデータ同士の形態素において、品詞の順序が連続して一致する形態素の数（系列の長さ）を示す一致系列長を求める。例えば、形態素比較部１３１は、ある２つの番組の「番組タイトル」同士の形態素の品詞を比較して、それぞれの番組の「番組タイトル」において、品詞の順序が連続して一致している形態素の数を一致系列長とする。
記録制御部１３２は、類似度算出部１１３の処理における記録の処理を制御する。記録制御部１３２は、例えば、形態素比較部１３１によって求められた一致系列長を、RAM４０（図１）に記録させる。
類似度スコア算出部１３３は、RAM４０に記録されている、系列の長さ（一致系列長の大きさ）毎の一致系列長の個数と、一致系列長に応じた重みとに基づいて、EPGデータ同士に対応する番組同士の類似度を示す類似度スコアを算出する。
総類似率算出部１３４は、類似度スコア算出部１３３によって算出された類似度スコアに基づいて、番組同士の類似度の総合的な指標である総類似率を算出する。より具体的には、総類似率算出部１３４は、類似度スコア算出部１３３によって、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについて算出された類似度スコアに基づいた総類似率を算出する。
番組一覧表示制御部１１４は、総類似率算出部１３４によって算出された総類似率に基づいて、HDD４３に記録されている番組のうちの、所定の番組とその他の番組との類似度をユーザに提示するための番組一覧の表示部６１への表示を、表示制御部３６（図示せず）を介して制御する。
［HDDレコーダの番組一覧表示処理］
次に、図３のフローチャートを参照して、HDDレコーダ１２の番組一覧表示処理について説明する。番組一覧は、HDDレコーダ１２において、HDD４３に記録されている番組が、ユーザの指示によってリムーバブルメディア４５にダビング（記録）されるときに表示部６１に表示される。ユーザは、この番組一覧を見ながら、HDD４３に記録されている番組のうち、リムーバブルメディア４５にダビングする番組を選択することができる。言い換えれば、ユーザは、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をすることができる。
図３の番組一覧表示処理は、テレビジョン受像機１３の表示部６１に、図４に示されるように、HDD４３に記録されている番組の番組一覧が表示され、ユーザによって図示せぬ操作入力部が操作されることで、番組一覧における所定の番組が選択されたときに開始される。
図４においては、番組一覧に、７つの番組の番組タイトル、放送日時（録画日時）、および放送局名が表示されている。
具体的には、図４の番組一覧において、一番上の番組は、番組タイトルが“世界遺産 遥かなる旅へ”で、放送日時が2008年8月19日12時30分乃至13時30分で、放送局名が“BSニッポン”であり、上から２番目の番組は、番組タイトルが“新世界遺産「四大陸スペシャル［Ｉ］〜空から見る自然の記憶」”で、放送日時が2008年8月23日20時30分乃至21時00分で、放送局名が“BS-j”であり、上から３番目の番組は、番組タイトルが“新世界遺産「四大陸スペシャル［II］〜空から見る文化の記憶」”で、放送日時が2008年8月24日18時00分乃至18時30分で、放送局名が“TBN”であり、上から４番目の番組は、番組タイトルが“ハイビジョン旅行 憧れの都へ チェコ〜鮮やかな色彩の都〜”で、放送日時が2008年8月25日22時25分乃至22時55分で、放送局名が“BS夕日”である。
また、図４の番組一覧において、上から５番目の番組は、番組タイトルが“世界遺産 遥かなる旅へ”で、放送日時が2008年8月26日12時30分乃至13時30分で、放送局名が“BSニッポン”であり、上から６番目の番組は、番組タイトルが“歩いてみよう世界のまち−フィンランド・ヘルシンキ−”で、放送日時が2008年8月29日10時30分乃至11時00分で、放送局名が“MHK BS-hi”であり、一番下の番組は、番組タイトルが“新世界遺産「四大陸スペシャル［II］〜空から見る文化の記憶」”で、放送日時が2008年8月30日20時30分乃至21時00分で、放送局名が“BS-j”である。
なお、それぞれの番組タイトルの左側に表示されている四角形には、図示しないが、例えば、それぞれの番組を表すサムネイル画像等が表示される。
図４の番組一覧においては、上から３番目の番組が太枠に囲われて表示されることで、ユーザの操作によって選択されることを示している。選択されている番組（以下、注目番組という）の番組タイトル等の左側に表示されているアイコンは、番組一覧に表示されている番組が記録（格納）されているフォルダを示している。すなわち、図４において、番組一覧に表示されている番組は、「ビデオ」フォルダ内の、「旅行」フォルダ内に格納されている。また、図４の番組一覧の左端には、スクロールバーが表示されている。
スクロールバーは、番組一覧全体のうちの現在表示されている番組の位置を表すつまみの部分（ノブ）と、スクロールバーにおいてノブが上下に移動する部分（レール）とから構成される。スクロールバーにおいて、ノブの上下方向の長さは、全ての番組の数に対する、現在表示されている番組の数の割合を表している。すなわち、図４の番組一覧は、表示されている７つの番組の上下に番組（番組タイトル等）が存在していることを示している。
ステップＳ１１において、EPGデータ取得部１１１は、番組一覧における注目番組のEPGデータと、番組一覧における注目番組以外の、注目番組と比較して類似度を求める番組（以下、比較対象番組という）のEPGデータを、HDD４３から取得する。EPGデータ取得部１１１は、取得した２番組（注目番組と比較対象番組）のEPGデータ（テキストデータ）を形態素解析部１１２に供給する。
EPGデータ取得部１１１によって取得され、HDD４３に記録されるEPGデータのうち、本実施の形態において用いるEPGデータの構成の例を図５に示す。図５においては、５つの番組について、EPGデータとしての「番組タイトル」、「番組概要」、「番組詳細」、「放送局」および「放送時間長」が示されている。ここで、図５において、一番上の番組を番組１とし、上から２番目の番組を番組２とし、・・・、一番下の番組を番組５とする。すなわち、番組１の番組タイトルは、“新世界遺産「四大陸スペシャル[I]〜空から見る自然の記憶」”であり、番組概要は、“世界中の自然や建造物など人類が共有すべき宝物を伝え続けてきた『世界遺産』が装いも新たに新登場。”であり、番組詳細は、“その昔「パンゲア」と呼ばれる…”であり、放送局は、“BS-j”であり、放送時間長は、30分を表す“0:30”である。番組詳細の末尾の“…”は、実際のEPGデータにおいては、文章が続いていることを表しているが、簡単のため、その説明は省略する。番組２の番組タイトルは、“新世界遺産「四大陸スペシャル[II]〜空から見る文化の記憶」”であり、番組概要は、“世界中の自然や建造物など人類が共有すべき宝物を伝え続けてきた『世界遺産』が装いも新たに新登場。”であり、番組詳細は、“およそ４００万年前、アフリカで…”であり、放送局は、“TBN”であり、放送時間長は、30分を表す“0:30”である。番組３の番組タイトルは、“新世界遺産「四大陸スペシャル[II]〜空から見る文化の記憶」”であり、番組概要は、“１９ＸＸ年にスタートした「世界遺産」の新シリーズ。ハイクオリティな…”であり、番組詳細は、“およそ４００万年前、アフリカで…”であり、放送局は、“BS-j”であり、放送時間長は、30分を表す“0:30”である。番組４の番組タイトルは、“世界遺産 遥かなる旅へ”であり、番組概要は、“バールベック、古都アレッポ、シバームの旧城塞都市、アムラ城”であり、番組詳細は、“今回はレバノン共和国の…”であり、放送局は、“BSニッポン”であり、放送時間長は、１時間を表す“1:00”である。そして、番組５の番組タイトルは、“新世界遺産「四大陸スペシャル[II]〜空から見る文化の記憶」”であり、番組概要は、“世界中の自然や建造物など人類が共有すべき宝物を伝え続けてきた『世界遺産』が装いも新たに新登場。”であり、番組詳細は、“およそ４００万年前、アフリカで…”であり、放送局は、“TBN”であり、放送時間長は、30分を表す“0:30”である。
図３のフローチャートに戻り、ステップＳ１２において、形態素解析部１１２は、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータのうちの「番組タイトル」を形態素解析することで、形態素に分解して、分解した各形態素について、品詞を設定する。
ステップＳ１３において、類似度算出部１１３は、形態素解析部１１２によって品詞が設定された、注目番組および比較対象番組の「番組タイトル」同士の形態素を比較することで、類似度算出処理を実行する。
［類似度算出部の類似度算出処理］
ここで、図６のフローチャートを参照して、ステップＳ１３の類似度算出処理の詳細について説明する。
ステップＳ５１において、形態素比較部１３１は、形態素解析部１１２によって設定された注目番組の「番組タイトル」（以下、文１という）の各形態素の品詞を、図７に示されるような配列a[0]乃至a[m]（ｍ≧１）に格納する。同様に、形態素比較部１３１は、形態素解析部１１２によって設定された比較対象番組の「番組タイトル」（以下、文２という）の各形態素の品詞を、図７に示されるような配列b[0]乃至b[n]（ｎ≧１）に格納する。ここで、値ｍは、文１の形態素の総数から１を引いた値であり、値ｎは、文２の形態素の総数から１を引いた値である。
図７は、形態素の品詞が格納される配列a[0]乃至a[m]およびb[0]乃至b[n]の構成を示している。図７中、上側の配列a[0]乃至a[m]は、ｍ＋１個の要素a[i]（０≦ｉ≦ｍ）から構成され、要素a[i]には、文１を構成するｉ番目の形態素の品詞が格納される。同様に、下側の配列b[0]乃至b[n]は、ｎ＋１個の要素b[j]（０≦ｊ≦ｎ）から構成され、要素b[j]には、文２を構成するｊ番目の形態素の要素が格納される。なお、以下においては、文１を構成するｉ番目の形態素の品詞の位置はa[i]である、等ともいう。
ステップＳ５２において、形態素比較部１３１は、パラメータｉ，ｊについて、ｉ＝０，ｊ＝０とする。
ステップＳ５３において、形態素比較部１３１は、パラメータｉが値ｍより小さいか否かを判定する。すなわち、形態素比較部１３１は、文１を構成する形態素の品詞のうちのｉ番目の品詞（以下、適宜、文１の注目品詞という）が、文１を構成する形態素の品詞のうちの最後（ｍ番目）の品詞でないか否かを判定する。１回目のステップＳ５３においては、ｉ＝０であるので、パラメータｉが値ｍより小さいと判定され、処理は、ステップＳ５４に進む。
ステップＳ５４において、形態素比較部１３１は、パラメータｊが値ｎより小さいか否かを判定する。すなわち、形態素比較部１３１は、文２を構成する形態素の品詞のうちのｊ番目の品詞（以下、適宜、文２の注目品詞という）が、文２を構成する形態素の品詞のうちの最後（ｎ番目）の品詞でないか否かを判定する。１回目のステップＳ５４においては、ｊ＝０であるので、パラメータｊが値ｎより小さいと判定され、処理は、ステップＳ５５に進む。
ステップＳ５５において、形態素比較部１３１は、パラメータｘについて、ｘ＝０とする。なお、パラメータｘの詳細については後述する。
ステップＳ５６において、形態素比較部１３１は、パラメータｉとパラメータｘとの和、および、パラメータｊとパラメータｘとの和について、ｉ＋ｘ＜ｍ、かつ、ｊ＋ｘ＜ｎであるか否かを判定する。より具体的には、形態素比較部１３１は、文１を構成する形態素の品詞のうちのｉ＋ｘ番目の品詞（以下、適宜、文１の比較対象品詞という）が、最後（ｍ番目）の品詞でなく（つまり、配列a[0]乃至a[m]の中にあり）、かつ、文２を構成する形態素の品詞のうちのｊ＋ｘ番目の品詞（以下、適宜、文２の比較対象品詞という）が、最後（ｎ番目）の品詞でなく（つまり、配列b[0]乃至b[n]の中にある）か否かを判定する。１回目のステップＳ５６においては、ｉ＋ｘ＝０，ｊ＋ｘ＝０であるので、ｉ＋ｘ＜ｍ、かつ、ｊ＋ｘ＜ｎであると判定され、処理は、ステップＳ５７に進む。
ステップＳ５７において、形態素比較部１３１は、文１の比較対象品詞が格納されている要素a[i+x]と、文２の比較対象品詞が格納されている要素b[j+x]とが一致するか否かを判定する。言い換えれば、形態素比較部１３１は、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが一致するか否かを判定する。例えば、１回目のステップＳ５７においては、要素a[0]に格納されている文１の比較対象品詞と、要素b[0]に格納されている文２の比較対象品詞とが一致するか否かが判定される。
ステップＳ５７において、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが一致すると判定された場合、処理は、ステップＳ５８に進み、形態素比較部１３１は、パラメータｘを１インクリメントする。その後、処理は、ステップＳ５６に戻り、ステップＳ５６において、ｉ＋ｘ＜ｍ、かつ、ｊ＋ｘ＜ｎでないと判定されるか、ステップＳ５７において、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが一致しないと判定されるまで、ステップＳ５６乃至Ｓ５８の処理が繰り返される。
このように、ステップＳ５６乃至Ｓ５８の処理が繰り返され、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが一致すると判定される毎に、パラメータｘは、１ずつインクリメントされる。つまり、パラメータｘは、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが連続して一致している数、すなわち、一致系列長を表している。
一方、ステップＳ５６において、ｉ＋ｘ＜ｍ、かつ、ｊ＋ｘ＜ｎでない、すなわち、文１の比較対象品詞が、配列a[0]乃至a[m]の中にないか、または、文２の比較対象品詞が、配列b[0]乃至b[n]の中にないと判定された場合、処理は、ステップＳ５９に進む。
また、ステップＳ５７において、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが一致しないと判定された場合、処理は、ステップＳ５９に進む。
ステップＳ５９において、形態素比較部１３１は、パラメータｘについて、ｘ＞０であるか否かを判定する。
ステップＳ５９において、ｘ＞０であると判定された場合、すなわち、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが、少なくとも１以上連続して一致している場合、処理は、ステップＳ６０に進む。
ステップＳ６０において、形態素比較部１３１は、パラメータｉについて、ｉ＝０であるか否か、すなわち、文１の注目品詞が、文１を構成する形態素の品詞のうちの最初の品詞であるか否かを判定する。１回目のステップＳ５９においては、ｉ＝０であるので、処理は、ステップＳ６１に進む。
ステップＳ６１において、形態素比較部１３１は、再格納フラグがONであるか否かを判定する。再格納フラグは、後述するように、配列b[0]乃至b[n]に格納されていた文２の形態素の品詞が配列a[0]乃至a[m]に格納され、配列a[0]乃至a[m]に格納されていた文１の形態素の品詞が配列b[0]乃至b[n]に格納されるとき（ステップＳ７０）にONされるフラグである。１回目のステップＳ６１においては、再格納フラグはONでないので、処理は、ステップＳ６２に進む。
ステップＳ６２において、記録制御部１３２は、このときのパラメータｉおよびパラメータｊ（以下、パラメータの組(i,j)とも表す）をRAM４０に記録させる。すなわち、記録制御部１３２は、このときの配列a[0]乃至a[m]における文１の注目品詞の位置、および、配列b[0]乃至b[n]における文２の注目品詞の位置の記録を制御する。
ステップＳ６３において、記録制御部１３２は、このときのパラメータｘを、一致系列長としてRAM４０に記録させる。
ステップＳ６４において、形態素比較部１３１は、パラメータｊについて、ｊ＝ｊ＋ｘとする。すなわち、形態素比較部１３１は、この時点での文２の比較対象品詞を、文２の注目品詞とする。ステップＳ６４の後、処理は、ステップＳ５４に戻り、これ以降の処理が繰り返される。
一方、ステップＳ５９において、ｘ＞０でないと判定された場合、すなわち、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とが１つも一致していない場合、処理は、ステップＳ６５に進む。
ステップＳ６５において、形態素比較部１３１は、パラメータｊを１インクリメントする。すなわち、形態素比較部１３１は、文２の注目品詞を、図７の配列b[0]乃至b[n]において、右側に１つシフトさせる。ステップＳ６５の後、処理は、ステップＳ５４に戻り、これ以降の処理が繰り返される。
例えば、図７において、要素a[0]，a[1]，a[2]に格納されている文１の形態素の品詞と、要素b[0]，b[1]，b[2]に格納されている文２の形態素の品詞とが、それぞれ一致している場合、ステップＳ５６乃至Ｓ５８の処理が３回繰り返され、ｘ＝３となる。４回目のステップＳ５６において、文１および文２の注目品詞の位置は、それぞれa[0]およびb[0]であり、文１および文２の比較対象品詞の位置は、それぞれa[3]およびb[3]である。４回目のステップＳ５７において、a[3]とb[3]とは一致せず、処理は、ステップＳ５９に進む。その後、処理は、ステップＳ６０，Ｓ６１と進み、ステップＳ６２においては、パラメータの組(i,j)＝(0,0)が記録され、ステップＳ６３においては、ｘ＝３が、一致系列長として記録される。さらに、ステップＳ６４においては、文２の注目品詞が、要素b[3]に格納されている品詞となり、ステップＳ５４に戻る。すなわち、文１および文２の注目品詞の位置は、それぞれa[0]およびb[3]となり、これ以降の処理に進む。
このようにして、ステップＳ５４乃至Ｓ６５の処理が繰り返され、文２の注目品詞が、要素b[n]に格納されている品詞（文２を構成する形態素の品詞のうちの最後の品詞）になったとき、ステップＳ５４において、パラメータｊが値ｎより小さくないと判定され、処理は、ステップＳ６６に進む。
ステップＳ６６において、形態素比較部１３１は、パラメータｉを１インクリメントするとともに、パラメータｊについて、ｊ＝０とする。すなわち、形態素比較部１３１は、文１の注目品詞の位置を、図７の配列a[0]乃至a[m]において、右側に１つシフトさせるとともに、文２の注目品詞の位置を、要素b[0]とする。１回目のステップＳ６６においては、ｉ＝１となるので、文１および文２の注目品詞の位置は、それぞれa[1]およびb[0]となり、処理は、ステップＳ５３に戻る。
その後、文１および文２の注目品詞の位置が、それぞれa[1]およびb[0]であるまま処理が進む。そして、ステップＳ６０においては、ｉ＝１であるので、処理は、ステップＳ６７に進む。
ステップＳ６７において、形態素比較部１３１は、以下に示す条件１乃至３のうちのいずれか１つを満たすか否かを判定する。
条件１：文１の注目品詞の１つ左側の要素a[i-1]に格納されている品詞と、文２の注目品詞の１つ左側の要素b[j-1]に格納されている品詞とが一致する。
条件２：文１の注目品詞の１つ左側の要素a[i-1]に格納されている品詞と、文２の注目品詞とが一致し、かつ、文１の注目品詞と、文２の注目品詞の１つ右側の要素b[j+1]に格納されている品詞とが一致する。
条件３：文１の注目品詞と、文２の注目品詞の１つ左側の要素b[j-1]に格納されている品詞とが一致し、かつ、文１の注目品詞の１つ右側の要素a[i+1]に格納されている品詞と、文２の注目品詞とが一致する。
ステップＳ６７において、条件１乃至３のうちのいずれかを満たすと判定された場合、処理は、ステップＳ６５に進み、形態素比較部１３１は、パラメータｊを１インクリメントする。すなわち、形態素比較部１３１は、文２の注目品詞を、図７の配列b[0]乃至b[n]において、右側に１つシフトさせる。ステップＳ６５の後、処理は、ステップＳ５４に戻り、これ以降の処理が繰り返される。
例えば、図７において、要素a[0]，a[1]，a[2]に格納されている文１の形態素の品詞と、要素b[0]，b[1]，b[2]に格納されている文２の形態素の品詞とが、それぞれ一致している場合であって、文１および文２の注目品詞の位置が、それぞれa[1]およびb[0]であった場合、ｘ＝２となる。これは、要素a[1]，a[2]に格納されている文１の比較対象品詞と、要素b[1]，b[2]に格納されている文２の比較対象品詞とが、それぞれ一致していることによる。この状態で、処理がステップＳ６０，Ｓ６１，Ｓ６７と進んだとき、ステップＳ６７においては、条件２を満たすと判定され、処理は、ステップＳ６５に進む。このとき、ステップＳ６３の処理は実行されないので、ｘ＝２が一致系列長として記録されることはない。
すなわち、ステップＳ６７の処理によれば、既に記録された一致系列長が得られた配列において、部分的に一致系列長として判定されてしまうことを防ぐことができる。
一方、ステップＳ６７において、条件１乃至３のうちのいずれも満たさないと判定された場合、処理は、ステップＳ６１に進み、これ以降の処理が繰り返される。
このようにして、ステップＳ５４乃至Ｓ６７の処理が繰り返され、ステップＳ６６において、文１の注目品詞が、要素a[m]に格納されている品詞（文１を構成する形態素の品詞のうちの最後の品詞）になったとき、ステップＳ５３において、パラメータｉが値ｍより小さくないと判定され、処理は、ステップＳ６８に進む。
ステップＳ６８において、形態素比較部１３１は、再格納フラグがONであるか否かを判定する。１回目のステップＳ６８においては、再格納フラグがONでないので、処理は、ステップＳ６９に進み、形態素比較部１３１は、再格納フラグをONにする。
ステップＳ７０において、形態素比較部１３１は、文２の形態素の品詞を、配列a[0]乃至a[m]（ｍ≧１）に格納するとともに、文２の形態素の品詞を、配列b[0]乃至b[n]（ｎ≧１）に格納する。すなわち、形態素比較部１３１は、今まで、配列a[0]乃至a[m]およびb[0]乃至b[n]のそれぞれに格納されていた文１および文２を入れ替えて再格納する。なお、ここでは、値ｍは、文２の形態素の総数から１を引いた値であり、値ｎは、文１の形態素の総数から１を引いた値となる。ステップＳ７０の後、処理は、ステップＳ５２に戻り、これ以降の処理が繰り返される。
このように、ステップＳ５２以降の処理が繰り返される中で、ステップＳ６７において、条件１乃至３のうちのいずれか１つ満たすと判定された場合、処理は、ステップＳ６１に進む。ここで、ステップＳ６１においては、再格納フラグがONであると判定されるので、処理は、ステップＳ７１に進む。
ステップＳ７１において、形態素比較部１３１は、現在のパラメータの組(i,j)が、RAM４０に記録されているパラメータの組(i,j)を逆にしたパラメータの組(j,i)のうちのいずれかと一致するか否かを判定する。
ステップＳ７１において、現在のパラメータの組(i,j)が、RAM４０に記録されているパラメータの組(i,j)を逆にしたパラメータの組(j,i)のうちのいずれかと一致すると判定された場合、処理は、ステップＳ６５に進む。
一方、ステップＳ７１において、現在のパラメータの組(i,j)が、RAM４０に記録されているパラメータの組(i,j)を逆にしたパラメータの組(j,i)のうちのいずれとも一致しないと判定された場合、処理は、ステップＳ６２に進む。
例えば、ステップＳ５１（１回目の格納処理）において格納された、要素a[0]，a[1]，a[2]の文１の形態素の品詞と、要素b[0]，b[1]，b[2]の文２の形態素の品詞とがそれぞれ一致している場合、パラメータの組(i,j)=(0,0)と、３である一致系列長とがRAM４０に記録される。そして、ステップＳ７０（再格納処理）においては、要素a[0]，a[1]，a[2]に文２の形態素の品詞が格納され、要素b[0]，b[1]，b[2]に文１の形態素の品詞が格納される。ここで、配列a[0]乃至a[m]およびb[0]乃至b[n]のそれぞれに格納されていた文１および文２を入れ替えても、要素a[0]，a[1]，a[2]および要素b[0]，b[1]，b[2]に格納されている品詞は一致する。すなわち、一致系列長を表すパラメータｘは、ｘ＝３となり、このときの文１および文２の注目品詞の位置はそれぞれa[0]およびb[0]となる。そして、ステップＳ７１においては、現在のパラメータの組(i,j)=(0,0)がRAM４０に記録されているパラメータの組(i,j)を逆にしたパラメータの組(j,i)のうちのいずれかと一致するか否かが判定される。このとき、RAM４０には、３である一致系列長とともに、パラメータの組(i,j)=(0,0)が記録されており、これを逆にしたパラメータの組(j,i)=(0,0)が、現在のパラメータの組(i,j)=(0,0)と一致するので、処理は、ステップＳ６５に進む。すなわち、ステップＳ６３の処理は実行されないので、ｘ＝３が一致系列長として記録されることはない。
すなわち、ステップＳ６１およびステップＳ７１の処理によれば、１回目の格納における品詞同士の比較によって得られた一致系列長と、実質的に同一である一致系列長が、２回目の格納における品詞同士の比較によって重複して得られることを防ぐことができる。
このようにして、再格納処理以降についても、ステップＳ５４乃至Ｓ６６，Ｓ７１の処理が繰り返され、ステップＳ６６において、文２の注目品詞が、要素a[m]に格納されている品詞（文２を構成する形態素の品詞のうちの最後の品詞）になったとき、ステップＳ５３において、パラメータｉが値ｍより小さくないと判定され、処理は、２回目のステップＳ６７に進む。
２回目のステップＳ６７においては、再格納フラグがONであると判定され、処理は、ステップＳ７２に進む。
このようにして、文１の注目品詞の位置と、文２の注目品詞の位置とを右にシフトしながら、文１の比較対象品詞と文２の比較対象品詞とを比較し、さらに、文１と文２とを入れ替えて、再度、それぞれの品詞を比較することで、一致系列長を求めることができる。
図８は、上述のようにして、EPGデータとしての番組タイトルの形態素の品詞を比較することで求められた、一致系列長の例を示している。
図８においては、文１と文２、および、文１と文３を比較したときの一致系列長が示されている。
図８に示されるように、“世界遺産「カナディアン・ロッキー・マウンテン自然公園群〜カナダ」”である文１は、“世界遺産”＝名詞、“「”＝記号、“カナディアン”＝形容詞、“・”＝記号、“ロッキー”＝固有名詞、“・”＝記号、“マウンテン”＝名詞、“自然公園”＝名詞、“群”＝名詞、“〜”＝記号、“カナダ”＝固有名詞、“」”＝記号と、形態素に分解され、品詞（図８中、品詞１）が設定されている。
また、“世界遺産〜カナディアン・ロッキー山脈自然公園群「氷が創り”である文２は、“世界遺産”＝名詞、“〜”＝記号、“カナディアン”＝形容詞、“・”＝記号、“ロッキー”＝固有名詞、“山脈”＝名詞、“自然公園”＝名詞、“群”＝名詞、“「”＝記号、“氷”＝名詞、“が”＝助詞、“創り”＝動詞と、形態素に分解され、品詞（図８中、品詞２）が設定されている。
さらに、“世界遺産「フェルクリンゲン製鉄所〜ドイツ〜」遺跡や景観、”である文３は、“世界遺産”＝名詞、“「”＝記号、“フェルクリンゲン”＝固有名詞、“製鉄所”＝名詞、“〜”＝記号、“ドイツ”＝固有名詞、“〜”＝記号、“」”＝記号、“遺跡”＝名詞、“や”＝助詞、“景観”＝名詞、“、”＝助詞と、形態素に分解され、品詞（図８中、品詞３）が設定されている。
文１の形態素と文２の形態素とを比較した場合、図８中、系列１および系列２の欄において、白抜きの数字の１が付されたラインで示される形態素の品詞の系列（名詞、記号、形容詞、記号、固有名詞）が一致している。すなわち、一致系列長５が１つ求められる。また、図８中、系列１および系列２の欄において、白抜きの数字の２が付されたラインで示される形態素の品詞の系列（名詞、名詞、名詞、記号）が一致している。すなわち、一致系列長４が１つ求められる。
同様に、文１の形態素と文３の形態素とを比較した場合、図８中、系列１および系列３の欄において、白抜きの数字の３が付されたラインで示される形態素の品詞の系列（名詞、記号、固有名詞、記号）が一致している。すなわち、一致系列長４が１つ求められる。
このようにして、形態素の品詞同士が比較され、一致系列長が求められる。
図６のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ７２において、類似度スコア算出部１３３は、RAM４０に記録されている一致系列長と、一致系列長に応じた重みとに基づいて、EPGデータ同士に対応する番組同士の類似度を示す類似度スコアを算出する。
ここで、図９を参照して、類似度スコア算出部１３３の類似度スコアの算出例について説明する。
図９の上側には、図８で説明した文１と文２の類似度スコアの算出例が示されている。図９の上側において、１乃至１０以上の系列長（一致系列長）のそれぞれに対して重みが設定されている。より具体的には、１乃至３の系列長に対して、０の重みが設定され、４の系列長に対して、0.5の重みが設定され、５乃至９の系列長に対して、１の重みが設定され、１０以上の系列長に対して、１０の重みが設定されている。一致個数は、RAM４０に記録されている、それぞれの系列長（一致系列長）の個数であり、図８で説明した文１と文２について求められた一致系列長の数を表している。なお、１である系列長は、単に、文１と文２とで一致する品詞が１つあったに過ぎず、特に意味をなさないので、１である系列長の一致個数はカウントしないものとする。このため、ここでは、１である系列長に対して０の重みを設定している。このようにして得られた一致系列長の一致個数と、一致系列長に対する重みとの積の総和が、文１と文２の類似度スコアとなる。具体的には、系列長２の一致個数１と系列長２に対する重み０の積（＝０）、系列長４の一致個数１と系列長４に対する重み0.5の積（＝0.5）、および、系列長５の一致個数１と系列長５に対する重み１の積（＝１）の和1.5が、文１と文２の類似度スコアとなる。また、一致個数の総和として、３が求められる。
また、図９の下側には、図８で説明した文１と文３の類似度スコアの算出例が示されている。図９の下側においても、図９の上側と同様に、一致系列長の数と、一致系列長に対する重みとの積の総和が、文１と文３の類似度スコアとなる。具体的には、系列長２の一致個数３と系列長２に対する重み０の積（＝０）、系列長３の一致個数１と系列長３に対する重み０の積（＝０）、および、系列長４の一致個数１と系列長４に対する重み0.5の積（＝１）の和0.5が、文１と文３の類似度スコアとなる。また、一致個数の総和として、５が求められる。
なお、１０以上の一致系列長が存在する場合、特に、比較するテキストデータ（EPGデータ）同士が全く同一であるような場合、他の一致系列長の数に関わらず、類似度スコアの値を、例えば、10とする。
また、系列長に対する重みは、図９に示された値に限らず、系列長の大きさが大きいほど大きな値をとるように、ユーザによって任意に設定されたり、所定の関数に従って設定されることができる。
なお、図９においては、３以下の系列長の重みに対して０を設定するようにしたが、これは、図６のフローチャートのステップＳ５９において、ｘ＞３であるか否かの判定を行うようにした場合と結果的に同義となる。つまり、図６のフローチャートのステップＳ５９において、ｘ＞Ｎ（Ｎは０以上の整数）であるか否かの判定を行うことにより、一致系列長が記録されるのはＮ＋１以上の場合となる。したがって、図９において、Ｎ以下の系列長の一致個数は０となり、得られる類似度スコアは、Ｎ以下の系列長の重みに対して０が設定された場合と同一となる。
以上のようにして、ステップＳ７２において、類似度スコア算出部１３３は、比較する「番組タイトル」同士における一致系列長の個数と、一致系列長に応じた重みとに基づいて、「番組タイトル」についての類似度スコアを算出し、処理は、図３のフローチャートのステップＳ１３に戻る。
なお、上述した説明においては、一致系列長の個数と、一致系列長に応じた重みとの積の総和を類似度スコアとしたが、例えば、系列長の一致個数の総和を品詞数で除した値や、一致個数が１以上である一致系列長の和を文字数で除した値のような、何らかの正規化処理を施した値を類似度スコアとするようにしてもよい。
ステップＳ１３の後、ステップＳ１４に進み、形態素解析部１１２は、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータのうちの「番組概要」を形態素解析し、形態素に分解して、分解した各形態素について、品詞を設定する。
ステップＳ１５において、類似度算出部１１３は、形態素解析部１１２によって品詞が設定された、注目番組および比較対象番組の「番組概要」同士の形態素を比較することで、類似度算出処理を実行し、「番組概要」についての類似度スコアを算出する。なお、類似度算出部１１３による類似度算出処理の詳細は、図６のフローチャートを参照して説明した類似度算出処理を、「番組概要」について実行したものと同一であるので、その説明は省略する。
ステップＳ１６において、形態素解析部１１２は、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータのうちの「番組詳細」を形態素解析し、形態素に分解して、分解した各形態素について、品詞を設定する。
ステップＳ１７において、類似度算出部１１３は、形態素解析部１１２によって品詞が設定された、注目番組および比較対象番組の「番組詳細」同士の形態素を比較することで、類似度算出処理を実行し、「番組詳細」についての類似度スコアを算出する。なお、類似度算出部１１３による類似度算出処理の詳細は、図６のフローチャートを参照して説明した類似度算出処理を、「番組詳細」について実行したものと同一であるので、その説明は省略する。
ステップＳ１８において、EPGデータ取得部１１１は、注目番組と比較する番組、すなわち、いま注目番組と比較した比較対象番組以外の番組のEPGデータが存在するか否か（HDD４３に記録されているか否か）を判定する。
ステップＳ１８において、注目番組と比較する番組が存在すると判定された場合、処理は、ステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１乃至Ｓ１８の処理が繰り返される。なお、２回目以降のステップＳ１１においては、EPGデータ取得部１１１は、新たに比較対象番組とする番組のEPGデータのみを、HDD４３から取得する。
一方、ステップＳ１８において、注目番組と比較する番組が存在しないと判定された場合、処理は、ステップＳ１９に進む。
ステップＳ１９において、総類似率算出部１３４は、類似度スコア算出部１３３によって、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについて算出された類似度スコアに基づいて、番組同士の類似度の総合的な指標である総類似率を算出する。
ここで、図１０を参照して、総類似率算出部１３４による総類似率の算出例について説明する。
図１０には、図５で説明した「番組１」乃至「番組５」について、「番組２」を注目番組としたときの、「番組タイトル」、「番組概要」、「番組詳細」のそれぞれについての類似度スコア、および、総類似率が示されている。
図１０においては、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似度スコアは、注目番組（「番組２」）と全く同一の番組の類似度スコアを１００としたときの相対値（以下、類似率ともいう）で表現されている。また、「総類似率」は、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率に対して、所定の割合、例えば、２：１：２の割合で重みをつけた平均値である。
より具体的には、注目番組である「番組２」と比較対象番組である「番組１」との、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率は、それぞれ、９３，１００，２５で表され、「総類似率」は６７となる。注目番組である「番組２」同士の、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率は、全く同一であるので、全て１００で表され、「総類似率」も１００となる。注目番組である「番組２」と比較対象番組である「番組３」との、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率は、それぞれ、１００，６０，１００で表され、「総類似率」は９２となる。注目番組である「番組２」と比較対象番組である「番組４」との、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率は、それぞれ、２６，１０，８で表され、「総類似率」は１５となる。注目番組である「番組２」と比較対象番組である「番組５」との、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似率は、全て１００で表され、「総類似率」も１００となる。すなわち、「番組２」と「番組５」とは、全く同一の番組であると言える。
以上のように、総類似率算出部１３４は、「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについての類似度スコアに基づいて総類似率を算出する。
図３のフローチャートに戻り、ステップＳ２０において、番組一覧表示制御部１１４は、総類似率算出部１３４によって算出された総類似率に基づいて、注目番組と比較対象番組との類似度をユーザに提示するように、番組一覧を表示部６１に表示させる。より具体的には、番組一覧表示制御部１１４は、総類似率が所定の閾値より大きい番組を、ユーザにとって見づらくするように、表示制御部３６（図１）を介して、番組一覧を表示部６１に表示させる。
図１１は、図４で説明した番組一覧において、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、ユーザにとって見づらくなるように表示された表示例を示している。図１１においては、総類似率が所定の閾値より大きい番組ほど、その番組タイトルの背景色が濃くグレー表示されるように、番組一覧が表示されている。より具体的には、図１１においては、一番上の番組、および、上から５番目の番組の番組タイトルの背景色が、淡くグレー表示され、上から２番目の番組の番組タイトルの背景色が、やや濃くグレー表示され、一番下の番組の番組タイトルの背景色が、最も濃くグレー表示されている。すなわち、一番上の番組、および、上から５番目の番組は、注目番組との類似度がやや高く、上から２番目の番組は、注目番組との類似度が次に高く、一番下の番組は、注目番組との類似度がさらに高い。
なお、上述の例においては、背景色のグレー表示に限らず、番組タイトル等の文字色の変更や、アイコンの表示等によって、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、ユーザにとって見づらくなるようにしてもよい。
このように、総類似率が所定の閾値より大きい番組を、ユーザにとって見づらくなるように表示することで、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより選択された番組と同一内容の番組である可能性の高い番組（ユーザにとって見づらい番組）を削除対象となる番組の候補とし、それ以外の番組をダビング対象となる番組とすることができる。
以上の処理によれば、注目番組と比較対象番組の「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」を形態素解析し、それぞれの形態素の品詞の系列に基づいて一致系列長を求めることで、類似度スコアを算出することができる。このように、番組同士のEPGデータを形態素単位で比較することで、文字ごとに比較する場合より計算量を低減でき、また、キーワードではなく形態素の品詞の出現順を比較できるので、同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別することが可能となる。
また、類似度スコアに基づいて算出される総類似率に応じて、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、ユーザにとって見づらくなるように表示されるので、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより選択された番組と同一内容の番組である可能性の高い番組（ユーザにとって見づらい番組）を削除対象となる番組の候補とし、それ以外の番組をダビング対象となる番組とすることができ、ユーザは、録画済の番組の整理を効率良く行うことが可能となる。
以上においては、テキストデータとしてのEPGデータを形態素解析することで分解した形態素の品詞の系列に基づいて一致系列長を求めるようにしたが、例えば、地名、人名、専門用語等の種類（以下、用語種という）や、ひらがな、カタカナ、漢字等の文字の種類（以下、文字種という）といった属性に応じて分解した言葉の系列に基づいて、一致系列長を求めるようにしてもよい。
［用語種を比較したときの一致系列長の例］
図１２は、EPGデータとしての番組タイトルが用語種に応じた言葉に分解され、その言葉に設定された用語種を比較したときの、一致系列長の例を示している。
図１２においては、図８と同様に、文１と文２、および、文１と文３を比較したときの一致系列長が示されている。
図１２に示されるように、“世界遺産「カナディアン・ロッキー・マウンテン自然公園群〜カナダ」”である文１は、“世界遺産”＝文化／自然、“「”＝記号、“カナディアン・ロッキー・マウンテン”＝地名、“自然公園”＝施設、“群”＝生活、“〜”＝記号、“カナダ”＝地名、“」”＝記号、のように分解され、用語種（図１２中、用語種１）が設定されている。
また、“世界遺産〜カナディアン・ロッキー山脈自然公園群「氷が”である文２は、“世界遺産”＝文化／自然、“〜”＝記号、“カナディアン・ロッキー山脈”＝地名、“自然公園”＝施設、“群”＝生活、“「”＝記号、“氷”＝文化／自然、“が”＝その他、のように分解され、用語種（図１２中、用語種２）が設定されている。
さらに、“世界遺産「フェルクリンゲン製鉄所〜ドイツ〜」”である文３は、“世界遺産”＝文化／自然、“「”＝記号、“フェルクリンゲン”＝地名、“製鉄所”＝施設、“〜”＝記号、“ドイツ”＝地名、“〜”＝記号、“」”＝記号、のように分解され、用語種（図１２中、用語種３）が設定されている。
文１の言葉と文２の言葉とを比較した場合、図１２中、系列１および系列２の欄において、白抜きの数字の１が付されたラインで示される言葉の用語種の系列（文化／自然、記号、地名、施設）が一致している。すなわち、一致系列長４が１つ求められる。
同様に、文１の言葉と文３の言葉とを比較した場合、図１２中、系列１および系列３の欄において、白抜きの数字の１が付されたラインで示される言葉の用語種の系列（文化／自然、記号、地名、施設）が一致している。すなわち、一致系列長４が１つ求められる。また、図１２中、系列１および系列３の欄において、白抜きの数字の２が付されたラインで示される言葉の用語種の系列（記号、地名、記号）が一致している。すなわち、一致系列長３が１つ求められる。
これは、例えば、ROM３９に、用語種の情報が付された単語リストとしての辞書を記憶させ、形態素解析部１１２に、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータを、ROM３９に記憶された辞書に基づいて分解させることで、実現される。
［文字種を比較したときの一致系列長の例］
図１３は、EPGデータとしての番組タイトルが文字種に応じた言葉で分解され、その言葉の文字種を比較したときの、一致系列長の例を示している。
図１３においても、図８と同様に、文１と文２、および、文１と文３を比較したときの一致系列長が示されている。
図１３に示されるように、“世界遺産「カナディアン・ロッキー・マウンテン自然公園群〜カナダ」”である文１は、“世界遺産”＝漢字、“「”＝記号、“カナディアン”＝カタカナ、“・”＝記号、“ロッキー”＝カタカナ、“・”＝記号、“マウンテン”＝カタカナ、“自然公園群”＝漢字、“〜”＝記号、“カナダ”＝カタカナ、“」”＝記号、のように分解され、文字種（図１３中、文字種１）が設定されている。
また、“世界遺産〜カナディアン・ロッキー山脈自然公園群「氷が創り”である文２は、“世界遺産”＝漢字、“〜”＝記号、“カナディアン”＝カタカナ、“・”＝記号、“ロッキー”＝カタカナ、“山脈自然公園群”＝漢字、“「”＝記号、“氷”＝漢字、“が”＝ひらがな、“創”＝漢字、“り”＝ひらがな、のように分解され、文字種（図１３中、文字種２）が設定されている。
さらに、“世界遺産「フェルクリンゲン製鉄所〜ドイツ〜」遺跡や景観”である文３は、“世界遺産”＝漢字、“「”＝記号、“フェルクリンゲン”＝カタカナ、“製鉄所”＝漢字、“〜”＝記号、“ドイツ”＝カタカナ、“〜”＝記号、“」”＝記号、“遺跡”＝漢字、“や”＝ひらがな、“景観”＝漢字、のように分解され、文字種（図１３中、文字種３）が設定されている。
文１の言葉と文２の言葉とを比較した場合、図１３中、系列１および系列２の欄において、白抜きの数字の１が付されたラインで示される言葉の文字種の系列（漢字、記号、カタカナ、記号、カタカナ）が一致している。すなわち、一致系列長５が１つ求められる。
同様に、文１の言葉と文３の言葉とを比較した場合、図１３中、系列１および系列３の欄において、白抜きの数字の２が付されたラインで示される言葉の文字種の系列（記号、カタカナ、漢字、記号、カタカナ、記号）が一致している。すなわち、一致系列長６が１つ求められる。
さらに、文２の言葉と文３の言葉とを比較した場合、図１３中、系列２および系列３の欄において、白抜きの数字の３が付されたラインで示される言葉の文字種の系列（記号、漢字、ひらがな、漢字）が一致している。すなわち、４である一致系列長が１つ求められる。
これは、例えば、ROM３９に、文字種の情報が付された単語リストとしての辞書を記憶させ、形態素解析部１１２に、EPGデータ取得部１１１により取得されたEPGデータを、ROM３９に記憶された辞書に基づいて分解させることで、実現される。
以上の例のように、注目番組と比較対象番組の「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」を形態素解析し、それぞれの言葉の用語種や文字種の系列に基づいて一致系列長を求めることで、類似度スコアを算出することができる。このように、番組同士のEPGデータを、用語種や文字種に応じた言葉単位で比較することで、文字ごとに比較する場合より計算量を低減でき、また、キーワードではなく言葉の用語種や文字種の出現順を比較できるので、同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別することが可能となる。
［番組一覧の他の表示例］
以上においては、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、ユーザにとって見づらくなるように番組一覧が表示されるようにしたが、逆に、総類似率が所定の閾値より小さい番組が、ユーザにとって見づらくなるように番組一覧が表示されるようにすることもできる。
図１４は、図４で説明した番組一覧において、総類似率が所定の閾値より小さい番組が、ユーザにとって見づらくなるように表示された表示例を示している。図１４においては、総類似率が所定の閾値より小さい番組の番組タイトルの背景色がグレー表示されるように、番組一覧が表示されている。より具体的には、図１４においては、上から４番目の番組、および、上から６番目の番組の番組タイトルの背景色が、グレー表示されている。すなわち、上から４番目の番組、および、上から６番目の番組は、注目番組との類似度が低い。
なお、上述の例においては、背景色のグレー表示に限らず、番組タイトル等の文字色の変更や、アイコンの表示等によって、総類似率が所定の閾値より小さい番組が、ユーザにとって見づらくなるようにしてもよい。
このように、総類似率が所定の閾値より小さい番組を、ユーザにとって見づらくなるように表示することで、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより選択された番組と同一内容の番組である可能性の低い番組（ユーザにとって見づらい番組）の中から削除対象とダビング対象とを検討・厳選することができる。例えば、同一内容の番組である可能性が低い番組のみをダビング対象とし、それ以外の番組を全て削除対象とすることができる。
以上においては、総類似率が所定の閾値より小さい番組が、ユーザにとって見づらくなるように番組一覧が表示されるようにしたが、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、番組一覧において強調して表示されるようにすることもできる。
図１５は、図４で説明した番組一覧において、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、強調されて表示された表示例を示している。図１５においては、総類似率が所定の閾値より大きい番組ほど、その番組タイトルがはっきりとした枠で囲まれることで強調されて、番組一覧が表示されている。より具体的には、図１５においては、一番上の番組、上から２番目の番組、および、上から５番目の番組の番組タイトルが、ややはっきりとした枠（破線）で囲まれ、一番下の番組の番組タイトルが、よりはっきりとした枠（実線）で囲まれている。すなわち、一番上の番組、上から２番目の番組、および、上から５番目の番組は、注目番組との類似度が高く、一番下の番組は、注目番組との類似度がさらに高い。
なお、上述の例においては、番組タイトルを囲む枠に限らず、番組タイトルの文字色または背景色の変更や、アイコンの表示等によって、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、強調されて表示されるようにしてもよい。
さらに、図１５に示されている番組一覧の７つの番組の上下にも、総類似率が所定の閾値より大きい番組（番組タイトル）が存在している場合、図１６に示されるように、スクロールバーが、その番組の位置に応じて強調されて表示されるようにすることもできる。
図１６においては、スクロールバーにおけるノブの、現在表示されている番組一覧において総類似率が所定の閾値より大きい番組が存在する位置に対応する箇所が、例えばグレー等の所定の色で強調表示されている。さらに、図１６においては、スクロールバーにおけるレールの、現在表示されていない番組一覧において総類似率が所定の閾値より大きい番組が存在する位置に対応する箇所が、例えばグレー等の所定の色で強調表示されている。より具体的には、図１６に示されている７つの番組の上には、総類似率が所定の閾値より大きい番組が１つ存在し、図１６に示されている７つの番組の下には、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、例えば３つ存在する。
このように、総類似率が所定の閾値より大きい番組を、番組一覧において強調して表示させることで、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより選択された番組と同一内容の番組である可能性の高い番組（強調して表示された番組）の中から削除対象とダビング対象とを検討・厳選することができる。例えば、同一内容の番組である可能性が高い番組のみを削除対象し、それ以外の番組を全てダビング対象とすることができる。
以上においては、総類似率が所定の閾値より大きい番組が、番組一覧において強調して表示されるようにしたが、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみがピックアップされて表示されるようにすることもできる。
図１７は、図４で説明した番組一覧において、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみが、ピックアップされて表示された表示例を示している。より具体的には、図１７においては、図４の番組一覧における、一番上の番組、上から２番目の番組、上から３番目の番組（注目番組）、上から５番目の番組、および、一番下の番組の番組タイトルが表示されている。すなわち、図４の番組一覧において、一番上の番組、上から２番目の番組、上から５番目の番組、および、一番下の番組は、注目番組との類似度が高い。また、図１７において、注目番組（上から３番目の番組）の番組タイトルの左側に表示されているアイコンは、ピックアップされて表示された番組が記録（格納）されているフォルダを示している。すなわち、図１７において、番組一覧に表示されている番組は、「ビデオ」フォルダ内の、「pickup」フォルダ内に格納されている。
なお、上述の例においては、ユーザは、ピックアップされて表示された番組以外の番組を選択することができない。そこで、番組一覧において、ピックアップされて表示された番組以外の番組を選択できるようにすることができる。
図１８は、図１７で説明した番組一覧において、番組一覧において、ピックアップされて表示された番組以外の番組を選択できるようにした番組一覧の表示例を示している。図１８においては、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみがピックアップされて表示された上に、総類似率が所定の閾値より大きくない番組がアイコンとして表示されている。より具体的には、図１８においては、図１７と同様に、図４の番組一覧における、一番上の番組、上から２番目の番組、上から３番目の番組（注目番組）、上から５番目の番組、および、一番下の番組の番組タイトルが表示されているとともに、上から４番目の番組、および、上から６番目の番組を示すアイコンが、「pickup」フォルダの下に表示されている。また、上から４番目の番組、および、上から６番目の番組を示すアイコンの下には、それぞれの番組タイトル「ハイビジョン旅行…」および「歩いてみよう…」が表示されている。これにより、ユーザは、ピックアップされて表示された番組以外の番組を選択することができるようになる。
また、図１６で説明したような、番組一覧に表示されている番組の上下にも番組が存在する場合に、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみがピックアップされて表示させるようにすることもできる。
図１９は、番組一覧に表示されている番組の上下にも番組が存在する場合に、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみがピックアップされて表示された番組一覧の表示例を示している。図１９の番組一覧において、上から２乃至６番目の番組として、図１７に示された５つの番組の番組タイトルが表示されている。また、図１９の番組一覧において、一番上の番組は、図１６の番組一覧において表示されている番組の上に存在する、総類似率が所定の閾値より大きい番組であり、一番下の番組は、図１６の番組一覧において表示されている番組の下に存在する、総類似率が所定の閾値より大きい番組である。なお、図１９の左端には、図１６と同様のスクロールバーが表示されており、総類似率が所定の閾値より大きい番組がピックアップされていないときの表示と同様となっている。さらに、図１６の番組一覧において、スクロールバーの右側には、ピックアップされた番組のうちの注目番組（ユーザの操作によって選択されている番組）の位置（図中、黒いマーク）を示すバーが表示されている。
このように、総類似率が所定の閾値より大きい番組のみをピックアップして表示することで、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより選択された番組と同一内容の番組である可能性の高い番組（ピックアップして表示された番組）の中から削除対象とダビング対象とを検討・厳選することができる。例えば、同一内容の番組である可能性が高い番組のみを削除対象とし、それ以外の番組を全てダビング対象とすることができる。
以上においては、表示部６１の表示例として、番組一覧のみが表示されるようにしたが、番組一覧とともに、ユーザの操作によってHDD４３からリムーバブルメディア４５にダビング（記録）される番組の候補（ダビング候補）の一覧が表示されるようにしてもよい。
図２０は、番組一覧とともに、ダビング候補の一覧が表示される表示例を示している。図２０に示されるように、図１５で説明した番組一覧と同様の番組一覧の右側には、ダビング候補の一覧が表示される領域（ダビング候補表示領域）が設けられている。図２０のダビング候補表示領域には、ユーザによって予め選択された、２つのダビング候補の番組タイトルが表示されている。図２０のように表示されている状態で、ユーザによって図示せぬ操作入力部が操作され、図２０の左側の番組一覧から所定の番組が選択されることで、ダビング候補表示領域に、新たに、ダビング候補の番組タイトルが追加表示される。また、ダビング候補表示領域の下端部には、ダビング先であるリムーバブルメディア４５のディスク（disk）残量が、「48GB／50GB」と表示されており、リムーバブルメディア４５の空き容量が48GBであることが示されている。
このように、番組一覧とともに、ダビング候補表示領域が表示されるので、ユーザが、番組一覧を見ながら録画済の番組の整理をするときに、ユーザにより既にダビング対象として選択された番組と同一内容の番組である可能性の高い番組、すなわち、１つの記録媒体に一緒に保存（記録）するには冗長であると考えられる番組を削除対象となる番組の候補とし、それ以外の番組をダビング対象となる番組とすることができ、効率良くダビングを行うことが可能となる。
上述した例では、テキストデータとしてのEPGデータである、注目番組および比較対象番組の「番組タイトル」、「番組概要」、および「番組詳細」のそれぞれについて、言葉に分解して、その属性を比較するようにしたが、「番組タイトル」および「番組概要」のそれぞれについてのみ、言葉に分解して、その属性を比較するようにすることもできる。これにより、「番組詳細」についての処理を行わないので、計算量をより低減することができ、同一内容の番組をさらに効率良く判別することが可能となる。
以上においては、注目番組および比較対象番組のテキストデータとしてのEPGデータについて、言葉に分解し（形態素解析し）、その属性（品詞）を比較することで、注目番組と比較対象番組との類似度を求めるようにしたが、さらに、例えば、「放送時間長」の差分等、EPGデータに含まれる他のパラメータやそれを加工（編集）したものを用いて、注目番組と比較対象番組との類似度を求めるようにしてもよい。
＜２．第２の実施の形態＞
以下、一致系列長の他に、EPGデータに含まれる「放送時間長」（再生時間長）の差分を用いて、注目番組と比較対象番組との類似度を求めるようにした実施の形態について説明する。なお、本実施の形態のHDDレコーダのハードウェア構成例は、図１と同一であるので、その説明は省略する。
［HDDレコーダの機能構成例］
次に、図２１を参照して、本実施の形態のHDDレコーダ１２の機能構成例について説明する。なお、図２１のHDDレコーダ１２において、図２のHDDレコーダ１２に設けられたものと同様の機能を備える構成については、同一名称および同一符号を付するものとし、その説明は、適宜省略するものとする。
すなわち、図２１のHDDレコーダ１２において、図２のHDDレコーダ１２と異なるのは、差分算出部２０１を新たに設けた点である。
図２１のHDDレコーダにおいては、EPGデータ取得部１１１は、HDD４３に記録されている番組のEPGデータに含まれるテキストデータとしての「番組タイトル」、および、「番組概要」の他、「放送時間長」を取得する。
差分算出部２０１は、EPGデータ取得部１１１により取得された複数のEPGデータのうちの「放送時間長」同士の差分を算出し、その差分と所定の閾値とを比較して、その比較結果をEPGデータ取得部１１１または形態素解析部１１２に供給する。
［HDDレコーダの番組一覧表示処理］
ここで、図２２のフローチャートを参照して、図２１のHDDレコーダの番組一覧表示処理について説明する。なお、図２２のフローチャートにおけるステップＳ２１１，Ｓ２１３乃至Ｓ２１９の処理は、図３のフローチャートを参照して説明したステップＳ１１乃至Ｓ１５，Ｓ１８乃至Ｓ２０の処理と同様であるので、その説明は省略するものとする。
すなわち、ステップＳ２１２において、差分算出部２０１は、EPGデータ取得部１１１により取得された複数のEPGデータのうちの、注目番組および比較対象番組の「放送時間長」同士の差分を算出し、その差分が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
ステップＳ２１２において、注目番組および比較対象番組の放送時間長の差分が所定の閾値より小さいと判定された場合、差分算出部２０１は、形態素解析部１１２に、EPGデータの形態素解析を指示する旨の情報を供給し、処理は、ステップＳ２１３に進む。
一方、ステップＳ２１２において、注目番組および比較対象番組の放送時間長の差分が所定の閾値より小さくないと判定された場合、差分算出部２０１は、EPGデータ取得部１１１に、比較対象番組以外の番組のEPGデータが存在するかの判定を指示する旨の情報を供給する。その後、処理は、ステップＳ２１３乃至Ｓ２１６をスキップし、ステップＳ２１７に進む。
なお、ステップＳ２１７においては、総類似率算出部１３４は、類似度スコア算出部１３３によって、「番組タイトル」および「番組概要」のそれぞれについて算出された類似度スコアに基づいて、総類似率を算出する。
以上の処理によれば、注目番組の放送時間長との差分が所定時間より大きい放送時間長の比較対象番組については、同一の番組である可能性が低いので、EPGデータの形態素解析や類似度算出の処理を行わないようにすることができる。したがって、番組一覧表示処理において、計算量をより低減することができ、同一内容の番組をより効率良く、かつ、より正確に判別することが可能となる。
なお、以上においては、放送時間長の差分と所定の閾値とを比較した上で、EPGデータの形態素解析や類似度算出の処理を行うようにしたが、例えば、AVデータ（画像データおよび音声データ）から取得される、番組盛り上がり度の時間パターンや、本放送部分およびCM部分の時間長等の情報を比較した上で、EPGデータの形態素解析や類似度算出の処理を行うようにしてもよい。ここで、番組盛り上がり度の時間パターンとは、例えば、所定の時間毎の、番組における音声のレベルの変化に基づいた情報である。また、比較する番組に関する情報（メタデータ）を、インターネットを介して取得し、それらを比較した上で、EPGデータの形態素解析や類似度算出の処理を行うようにしてもよい。すなわち、番組に関連するデータ（EPGデータ）であって、テキストデータ以外のデータを比較し、差異を検出した上で、テキストデータの形態素解析や類似度算出の処理を行うようにしてもよい。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等に、プログラム記録媒体からインストールされる。
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図１に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスクを含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア４５、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM３９や、RAM４０を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記憶媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部４１を介して、ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛生放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
また、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
１２ HDDレコーダ， ３１ テレビジョン受像機， ３６ 表示制御部， ３８ CPU， ３９ ROM， ４０ RAM， ４３ HDD， ４５ リムーバブルメディア， １１１ EPGデータ取得部， １１２ 形態素解析部， １１３ 類似度算出部， １１４ 番組一覧表示制御部， １３１ 形態素比較部， １３２ 記録制御部， １３３ 類似度スコア算出部， １３４ 総類似率算出部， ２０１ 差分算出部

Claims (10)

  1. 複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータを取得する取得手段と、
    前記取得手段によって取得された前記テキストデータを、属性毎に、所定の単位の言葉に分解する分解手段と、
    前記分解手段によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較手段と、
    前記比較手段によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出手段と、
    前記算出手段によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御手段と
    を備える情報処理装置。
  2. 前記算出手段は、前記一致長の大きさ毎の前記一致長の個数と、前記一致長に応じた重みとに基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度スコアを算出する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記重みは、前記一致長の大きさが大きいほど大きな値をとる
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記分解手段は、前記取得手段によって取得された前記テキストデータを形態素解析することで、形態素に分解し、
    前記比較手段は、前記分解手段によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の形態素を比較することで、前記テキストデータ同士の形態素において、品詞の順序が連続して一致する形態素の数を示す前記一致長を求める
    請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 前記表示制御手段は、前記所定のコンテンツと前記他のコンテンツとの前記類似度スコアの、所定の閾値との大小関係に基づいて、前記他のコンテンツの、前記複数のコンテンツの一覧における表示を制御する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記表示制御手段は、前記所定のコンテンツとの前記類似度スコアが、所定の閾値より大きい前記他のコンテンツの、前記複数のコンテンツの一覧における表示を強調するように制御する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 前記表示制御手段は、前記所定のコンテンツとの前記類似度スコアが、所定の閾値より大きい前記他のコンテンツのみ、前記複数のコンテンツの一覧に表示されるように制御する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 前記複数のコンテンツのうちの前記所定のコンテンツおよび前記他のコンテンツそれぞれに関連するデータであって、前記テキストデータ以外のデータの差異を検出する差異検出手段をさらに備え、
    前記分解手段は、前記差異検出手段によって検出された差異が、所定の度合いより小さくなる前記所定のコンテンツおよび前記他のコンテンツの前記テキストデータを、所定の単位の言葉に分解する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データとしてのテキストデータを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップの処理によって取得された前記テキストデータを、属性毎に、所定の単位の言葉に分解する分解ステップと、
    前記分解ステップの処理によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較ステップと、
    前記比較ステップの処理によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出ステップと、
    前記算出ステップの処理によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御ステップと
    を含む情報処理方法。
  10. 複数のコンテンツそれぞれに関連する関連データしてのテキストデータを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップの処理によって取得された前記テキストデータを、属性毎に、所定の単位の言葉に分解する分解ステップと、
    前記分解ステップの処理によって分解された、前記複数のコンテンツの前記テキストデータ同士の言葉を比較することで、前記テキストデータ同士の言葉において、属性の順序が連続して一致する言葉の数を示す一致長を求める比較ステップと、
    前記比較ステップの処理によって求められた前記一致長に基づいて、前記テキストデータ同士に対応する前記コンテンツ同士の類似度を示す類似度スコアを算出する算出ステップと、
    前記算出ステップの処理によって算出された、前記複数のコンテンツのうちの所定のコンテンツと他のコンテンツとの類似度スコアに基づいて、前記複数のコンテンツの一覧の表示を制御する表示制御ステップと
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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