JP2011118803A - 情報処理装置、予測変換方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予測変換の候補として、新語や流行語を出力できるとともに、ユーザの嗜好を反映した候補を出力することのできる情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、ネットワークなどから、ユーザが選択したコンテンツのTV-Anytimeメタデータなどを取得し、取得したメタデータの中からコンテンツのタイトル等の語句を抽出するなどして予測変換用データを作成する。情報処理装置は、ユーザからのキー入力が発生すると、予測変換用データを用いて予測変換を実行し、１以上の予測変換候補である語句を出力する。
【選択図】図３

Description

本発明は、ユーザからのキー入力データに対して予測変換により語句データを出力する機能を有する情報処理装置、予測変換方法およびプログラムに関する。

情報処理装置の中でも特に携帯電話などの携帯型の機器においては、スペースの制約などから操作性に優れたキー入力手段を設けることは困難である。そこで、特に携帯型の情報処理装置においては、ユーザの入力の手間を軽減するために予測変換技術が広く採用されている。予測変換とは、コンピュータが、ユーザより入力された１以上のキーのデータをもとに、ユーザが入力することを意図している１以上の語句を予測して、その結果を予測変換候補として出力する方式である。

予測変換における候補選択の方式には、例えば、予め用意されていた辞書を用いる方式、ユーザの入力履歴を用いる方式、最適な辞書を適宜切り換えて使用する方式などがある。

最適な辞書を適宜切り換えて使用する方式の公知例として、例えば、特許文献１には、端末がユーザの位置情報を含む辞書の取得要求をサーバに送信し、サーバがこの要求に対し、ユーザの位置情報に応じた辞書を生成して端末に応答する技術が開示されている。また、特許文献２には、ユーザから入力されるデータの種類（フィールドの種別）によって辞書を自動的に切り換える技術が開示されている。これらの予測変換方式によれば、ユーザの入力したいデータをある程度までは効果的に絞り込むことができるので、ユーザの入力手間を軽減できる効果はある。

特表２００９−５００９５４号公報 特開２００８−３０５３８５号公報

しかしながら、予め用意されていた辞書を用いる方式や、ユーザの入力履歴を用いる方式では、もともと辞書に登録されている一般的な単語やユーザが過去に入力したことのある語句の範囲でしか候補を出力できない。このため、例えば、テレビや映画などのメディアの世界では多々見受けられるものの世間一般にはあまり使われることのない、例えばコンテンツのタイトル名や新しい商品名などの新語や流行語を候補として出力することはできない。

また、特許文献１の技術では、予測変換によって得られる語句がユーザの位置に関連する情報のみに絞られるため、用途が限られる。また、サーバから辞書データを端末がダウンロードする方式であるため、使用開始までに時間がかかる、という問題がある。一方、特許文献２の技術では、確かに予測変換の候補を良好に絞り込むことは可能であるが、データの種類によって辞書を切り換えるとなると、そのためのタイムラグがやはり生じる。また、いずれの特許文献の方式においても、上述したような新語や流行語を候補として出力することはできない。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、予測変換の候補として、新語や流行語を出力できるとともに、ユーザの嗜好を反映した候補を出力することのできる情報処理装置、予測変換方法およびプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、ユーザからのコンテンツの選択を受け付ける入力部と、前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成するデータ作成部と、前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行う予測変換部とを具備する。

本発明によれば、メタデータ取得部が、ユーザにより選択されたコンテンツのメタデータを取得し、データ作成部が、取得されたコンテンツのメタデータに含まれる語句を抽出して、語句毎の予測変換用データを作成し、予測変換部が、前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行うので、予測変換の候補としてコンテンツのメタデータから抽出した新語や流行語などの語句、つまりユーザの嗜好を反映した新語や流行語などの語句を出力することができる。

前記データ作成部は、１つの前記メタデータから抽出された第１の語句が、前記メタデータから抽出された別の第２の語句の構成要素となっている場合、前記第１の語句の前記予測変換用データにアルタネイト情報を付与し、前記予測変換部は、前記第１の語句が前記予測変換結果の第１の候補として判定された場合、前記アルタネイト情報をもとに前記第２の語句を前記予測変換結果の第２の候補として判定してもよい。これにより、ユーザが求める語句が予測変換候補として出力される確率がより増大する。

前記データ作成部は、１つの前記メタデータから複数の語句が抽出された場合、これらの語句の予測変換用データにそれぞれ共通の属性情報を付与し、前記予測変換部は、前記複数の語句の一方が前記予測変換結果の第１の候補として判定した場合に、前記属性情報をもとに他方の語句を前記予測変換結果の第２の候補として判定してもよい。このように構成することによっても、ユーザが求める語句が予測変換候補として出力される確率がより増大する。

前記データ作成部は、前記メタデータから抽出された語句に対する重みの値を抽出状況をもとに求め、この重みの値をさらに含む前記予測変換用データを作成し、前記情報処理装置は、前記データ作成部により作成された前記予測変換用データを複数保持可能な保持部と、前記保持部に保持された前記予測変換用データに含まれる重みの値に対して時間的な鮮度を考慮した正規化処理を行う正規化処理部とをさらに具備し、前記予測変換部は、前記予測変換結果の候補として複数の語句が判定された場合、これらの語句の前記予測変換用データに含まれる前記重みの値に基づいて前記予測変換結果の候補として判定された複数の語句間での優先順位を判定してもよい。このように構成することによって、長期的にも予測変換の精度が低下することがなくなる。加えて、古い予測変換用データから削除するようにすれば、予測変換用データを保持する領域の肥大化による予測変換速度および変換精度の低下を抑制できる。

前記データ作成部は、前記メタデータからの語句の出現回数をもとに前記重みの値を求めることとしてもよい。これにより妥当な重みの値が得られる。

また、本発明は、前記コンテンツの実データを取得するコンテンツデータ取得部と、前記取得された前記コンテンツの実データから画像認識および音声認識の少なくとも一方により語句を認識して、この認識結果を前記メタデータとして前記データ作成部に提供する認識部をさらに具備するものであってもよい。これにより、定型的なメタデータから得られない様々な語句の予測変換用データをも得ることができる。

本発明の別の観点に基づく予測変換方法は、入力部が、ユーザからのコンテンツの選択を受け付け、メタデータ取得部が、前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得し、データ作成部が、前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成し、予測変換部が、前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行うことにある。

本発明の別の観点に基づくプログラムは、ユーザからのコンテンツの選択を受け付ける入力部と、前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成するデータ作成部と、前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行う予測変換部としてコンピュータを動作させるものである。

本発明によれば、予測変換の候補としてコンテンツのメタデータから抽出した新語や流行語などの語句、つまりユーザの嗜好を反映した新語や流行語などの語句を出力することができる。

TV-Anytime準拠のメタデータの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェアの構成を示す図である。 第１の実施形態の情報処理装置において予測変換を行うための機能的な構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の情報処理装置におけるメタデータの取得に関するフローチャートである。 第１の実施形態の情報処理装置における語句抽出処理モジュールの処理を示す図である。 第１の実施形態の情報処理装置における予測変換用データの構成を説明する図である。 図６の予測変換用データの更新例を示す図である。 第１の実施形態の情報処理装置における入力変換処理モジュールによる予測変換アルゴリズムを示す図である。 第２の実施形態の情報処理装置の予測変換のための機能的な構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態の概要
２．メタデータについて
３．本実施形態に係る情報処理装置
４．メタデータの取得
５．メタデータからの予測変換用データの作成
６．予測変換
７．画像・音声データからのメタデータの取得
８．第１の実施形態の効果
９．第２の実施形態
１０．その他の変形例

［１．第１の実施形態の概要］
本実施形態は、ユーザからのキー入力に対し、予測変換によって１以上の語句データを候補として判定し、それぞれ優先順位を付けて出力する予測変換機能を有する情報処理装置に関するものである。予測変換機能を有する情報処理装置としては、例えば、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ゲーム機、携帯型のパーソナルコンピュータ、携帯型のメディア再生装置などを挙げることができるが、本発明はこれらに限定されない。

本実施形態の情報処理装置は、コンテンツのデジタルデータをネットワークや放送波などを通じて受信し、再生および保存の少なくとも一方を行うことのできる機器である。情報処理装置のユーザは、例えば、再生または保存するコンテンツを決定したりするために、ユーザにより選択されたコンテンツのメタデータをサーバより取得し、必要ならばその内容を表示画面で参照することができる。情報処理装置は、取得したメタデータを解析して、その中からコンテンツのタイトルなどの、コンテンツに関する情報を示す語句を抽出して、その語句の予測変換用データを作成し、保存する。情報処理装置は、ユーザからのキー入力が発生すると、予測変換用データを用いて予測変換を実行し、１以上の予測変換候補である語句データをユーザに提示してその中の１つを選択させ、その選択された語句データをユーザからの入力データとして確定する。

［２．メタデータについて］
コンテンツのメタデータとは、そのコンテンツを実際に再生しなくても、タイトル、詳細やあらすじ、ジャンル、出演者などのコンテンツに関する情報をユーザが知ることができるように作成されたデータである。コンテンツのメタデータを取得するタイミングは、コンテンツの配信サービスに依存する。例えば、取得したいコンテンツがユーザによって確定されたタイミング、コンテンツが実際に転送中であるタイミングなどがある。

図１はTV-Anytime準拠のメタデータの例である。TV-Anytimeメタデータは、ＥＴＳＩ（European Telecommunications Standards Institute）で規格化されたメタデータの標準である。例えば、ＤＶＢ（Digital Video Broadcasting）でのＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）標準や、ＩＴＵ−ＴにおけるＩＰＴＶ標準のメタデータフォーマットとしてTV-Anytimeメタデータが候補となっている。TV-Anytimeにおいては、取得したコンテンツを蓄積し、見たい時に見たいコンテンツを視聴できるようにするための検索のために必要な情報として使用される。

同図に示すように、TV-Anytimeメタデータには、例えば、コンテンツタイトル、サムネイル画像ＵＲＬ、コンテンツ詳細、ジャンル情報、パレンタル情報などの語句が含まれる。それぞれの語句は、決められた要素の値として記述される。コンテンツ詳細は、コンテンツのあらすじ、出演者、作者、製作者などの情報も含む場合がある。

本実施形態のメタデータはTV-Anytimeメタデータであることに限られない。例えば、YouTube社が運営する動画コンテンツ共有サイトとして知られるYouTubeにおいては、youtube data APIで定義されているメタデータがあり、本実施形態において採用することが可能である。

［３．本実施形態に係る情報処理装置］
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェアの構成を示す図である。
同図に示すように、情報処理装置１００は典型的なコンピュータの構成を含むものである。すなわち、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１には、システムバス１０２を介して、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４、入力部１０５、表示部１０６、ネットワークインタフェース部１０７、外部機器インタフェース部１０８、メディアインタフェース部１０９、ストレージ部１１０などが少なくとも接続されている。

入力部１０５は、複数のキーを備え、ユーザからの指示やデータなどの入力を処理する。入力部１０５によってユーザより入力された指示やデータはシステムバス１０２を通じてＣＰＵ１０１に送られる。表示部１０６は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示器よりなる。

ネットワークインタフェース部１０７は、インターネットなどのネットワーク１２０との有線または無線での接続を処理する。外部機器インタフェース部１０８は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースなどであり、様々な種類の外部の機器との間でデータやプログラムを転送するために用いられる。メディアインタフェース部１０９は、磁気ディスク、光ディスク、フラッシュメモリなどの様々な種類のメディア（記憶媒体）１３０の着脱が可能とされ、装着されたメディア１３０に対して情報の読み書きを行うことが可能である。

ストレージ部１１０は、ハードディスクドライブや半導体メモリなどの不揮発性のストレージデバイスよりなり、様々なデータやプログラムなどを格納できる。ここで、プログラムは、コンピュータを情報処理装置１００として動作させるためのオペレーティングシステムやアプリケーションプログラムなどである。これらのプログラムはＲＯＭ１０３に格納されていてもよい。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３やストレージ部１１０などからプログラムをＲＡＭ１０４へロードして、解釈実行するための演算処理を行う。ＲＡＭ１０４は、ＲＯＭ１０３やストレージ部１１０からロードされたプログラムやプログラムの作業データなどを書き込むために使用されるメインメモリである。

図３は、図２の情報処理装置１００において、メタデータをもとに予測変換用データを生成し、これを利用してユーザからのキー入力データに対する予測変換を行うための機能的な構成（プログラム構成）を示すブロック図である。なお、キー入力データとは、キーボードにおいて操作されたキーに対応する入力データあるいはその入力データ列である。

同図に示すように、情報処理装置１００は、機能的な構成要素として、データ受信モジュール１１（メタデータ取得部、コンテンツデータ取得部）、メタデータ処理モジュール１２（メタデータ取得部）、データベース１３、画像・音声認識モジュール１４（認識部）、語句抽出処理モジュール１５（データ作成部）、入力変換処理モジュール１８（予測変換部）を有する。

同図において、データ受信モジュール１１は、コンテンツおよびこのコンテンツのメタデータを配信するサービスを行うサーバ１４０より、インターネット１２０を通じてコンテンツおよびメタデータを取得する処理を行うモジュールである。データ受信モジュール１１は、コンテンツのメタデータを取得するために、入力部１０５を使ってユーザにより選択されたコンテンツの識別情報を受け、このコンテンツの識別情報をもとに、そのコンテンツのメタデータの取得要求を生成してサーバ１４０に送信する。モジュールとは、プログラムにおいて特定の機能を担う部分である。

メタデータ処理モジュール１２は、データ受信モジュール１１によって取得されたメタデータをデータベース１３に保存するための処理を行うモジュールである。

データベース１３は、ストレージ部１１０、ＲＡＭ１０４、メディア１３０のいずれかの記憶領域において構築され、メタデータが保存される場所である。データベース１３は、物理的にはストレージ部１１０などに構築されることが可能である。

画像・音声認識モジュール１４は、データ受信モジュール１１によって取得されたコンテンツに含まれる画像および音声から語句データを認識して、認識した語句データをメタデータに相当するデータとしてデータベース１３に保存するモジュールである。例えば、コンテンツのタイトルなどの語句データは画像や音声としてコンテンツに含まれている場合が多いので、画像・音声認識モジュール１４は、これらを認識してメタデータとしてデータベース１３に保存する。

語句抽出処理モジュール１５は、データベース１３に保存されたメタデータから特定の名前の要素の値を取り出し、必要に応じて形態素解析などを行って要素内の語句（単語を含む）を抽出して語句毎の予測変換用データ１６を作成し、テーブル形式で辞書１７（保持部）に登録するモジュールである。辞書１７は物理的にはストレージ部１１０などに構築されることが可能である。

入力変換処理モジュール１８は、入力部１０５を通じてユーザよりキー入力されたデータを受け取り、辞書１７内の予測変換用データ１６を用いて予測変換を行い、当該キー入力データに対応する１以上の語句データを予測変換候補として表示部１０６に出力する。また、入力変換処理モジュール１８は、表示部１０６にて表示された１以上の予測変換候補の中から入力部１０５を使ってユーザより選択された１つの語句データを予測変換結果としてアプリケーション１９に供給する。

アプリケーション１９は、入力変換処理モジュール１８より供給された語句データを用いて所定の作業を行うためのプログラムである。

次に、本実施形態の情報処理装置１００の動作を説明する。

［４．メタデータの取得］
はじめに、メタデータを取得する動作から説明する。
図４は、メタデータの取得に関するフローチャートである。
まず、データ受信モジュール１１は、取得可能なコンテンツの一覧が掲載されたリストを、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）ブラウザやＥＣＧ（Electric Content Guide）などを用いてインターネット１２０を通じて例えば図２のサーバ１４０など取得し、表示部１０６に表示させる（ステップＳ１０１）。なお、コンテンツのリストの配信元は図２のサーバ１４０であるとは限らない。

表示されたコンテンツのリストの中でユーザが視聴したいコンテンツが入力部１０５を使って選択されると、データ受信モジュール１１は、そのコンテンツのタイトルや詳細などの情報を取得して表示部１０６に表示させる（ステップＳ１０２）。ここで、コンテンツのタイトルや詳細などの情報は、コンテンツのリスト中に埋め込まれた情報であってもよいし、インターネット１２０を通じて外部より新たに取得した情報であってもよい。コンテンツの配信サービスの種類（例えばYouTubeなど）によっては、このコンテンツのタイトルや詳細などの情報がメタデータとしてデータ受信モジュール１１にて取得されることとなる。

視聴したいコンテンツが有料コンテンツである場合には、そのコンテンツを購入する手続きがインターネット１２０を通じて行われる（ステップＳ１０３）。

次に、データ受信モジュール１１は、入力部１０５を通じてユーザよりコンテンツの取得要求を受けると、図２のサーバ１４０に対してコンテンツ取得要求を送信し、サーバ１４０よりストリーミング方式やダウンロード方式などによるコンテンツの受信を開始する（ステップＳ１０４）。仮にTV-Anytimeメタデータを取得対象とした場合、コンテンツのストリーミングやダウンロードに伴ってTV-Anytimeメタデータもサーバ１４０より配信され、データ受信モジュール１１にて取得されることとなる。

以上、メタデータを取得する方法として２種類を説明したが、メタデータの取得方法や取得タイミングはこれらに限定されない。例えば、無料のコンテンツを取得する場合にも同様にTV-Anytimeメタデータが配信される場合もある。さらには、コンテンツのリスト自体にメタデータが含まれている場合もある。この場合には、リストの内容を解析することによってメタデータを取得することができる。

以上のようにしてデータ受信モジュール１１によって取得されたメタデータは、メタデータ処理モジュール１２によってデータベース１３に保存される。

［５．メタデータからの予測変換用データ１６の作成］
次に、語句抽出処理モジュール１５がデータベース１３に保存されたメタデータから予測変換用データ１６を作成する動作を説明する。図５は語句抽出処理モジュール１５による処理を示す図である。

まず、語句抽出処理モジュール１５は、データベース１３に保存されたメタデータから特定の名前の要素の値を取り出し、必要に応じて形態素解析などを行って要素内の単語（品詞）を抽出し（図５：ステップＳ２０１）、抽出した個々の単語や、複数の単語の繋がり部分を語句として、語句毎の予測変換用データ１６を作成してテーブル形式で辞書１７への登録を行う（図５：ステップＳ２０２）。

図６は予測変換用データ１６の構成を説明する図である。例として"小さなトロロ"というタイトルをもつコンテンツのメタデータから"小さなトロロ"、"山田タロウ"、"トロロ"、"サツキ"の語句が抽出され、それぞれの語句の予測変換用データ１６を示す。

同図に示すように、予測変換用データ１６は、語句ＩＤ、コンテンツＩＤ、語句、重み、アルタネイト、パレンタル、登録日時などで構成される。予測変換用データ１６はテーブル形式で保存される。テーブルには次々と新たな語句についての予測変換用データ１６が追加登録されるようになっている。

予測変換用データ１６の構成において、語句ＩＤとは、語句抽出処理モジュール１５によって語句毎にユニークに与えられるＩＤである。
コンテンツＩＤ（属性情報）は、その語句が抽出されたメタデータに対応するコンテンツを対してユニークに与えられたＩＤである。このコンテンツＩＤはメタデータ処理モジュール１２によって割り当てられるＩＤであってもよい。また、サービス提供者側で割り当てられたＩＤであってもかまわない。

予測変換用データ１６の構成における語句は、語句抽出処理モジュール１５によってメタデータから抽出された語句の実データである。
予測変換用データ１６の構成における重みは、１つのメタデータにおける同一語句の出現回数、出現した場所（タイトル、詳細、ジャンルなど）、実際にコンテンツが視聴された回数などをもとに所定の計算式を用いて計算された値である。重みは、入力変換処理モジュール１８にて予測変換候補の順位を決定するための情報として用いられる。

アルタネイトは、１つのメタデータから抽出された複数の語句において、自予測変換用データ１６中の語句が別の予測変換用データ１６中の語句の構成要素となっていることを示す情報である。アルタネイトの値は別の予測変換用データ１６中の語句ＩＤである。すなわち、語句抽出処理モジュール１５は、１つのメタデータから抽出された第１の語句が同じメタデータから抽出された別の第２の語句の構成要素となっている場合、第１の語句の予測変換用データ１６にアルタネイトの値を付与する。図６の例では、"トロロ"という語句が"小さなトロロ"という語句の中の構成要素であるから、"トロロ"という語句の予測変換用データ１６中のアルタネイトの値として"小さなトロロ"という語句の語句ＩＤ（＝０）が登録される。

パレンタルは、パレンタルロックのための情報である。語句抽出処理モジュール１５は、予め定義されたパレンタル条件に従ってパレンタルロックの対象となるべき語句であるか否かを判断し、パレンタルロックの対象となるべき語句についてパレンタルロックのための値をセットする。入力変換処理モジュール１８は、パレンタルロックのための値がセットされた語句はユーザ制限がかけられた語句として扱われる。
登録日時は、語句の予測変換用データ１６が登録された日時（年月日）である。

また、語句抽出処理モジュール１５は、新たなメタデータから抽出された語句の予測変換用データ１６の追加によるテーブルの更新に伴って、テーブル全体に対して予測変換用データ１６の時間的な鮮度を考慮した次のような正規化処理を行う（図５：ステップＳ２０３）。

図７は新たなメタデータから抽出された語句の予測変換用データ１６ａの追加によるテーブルの更新例を示す図である。ここでは、"崖の下のパチョ"というタイトルをもつコンテンツのメタデータから"崖の下のパチョ"、"山田タロウ"、"パチョ"の語句が抽出され、これらの語句の予測変換用データ１６ａが追加された場合を示している。

ここで、テーブルの正規化処理のトリガ条件として、例えば"新しい日にちの予測変換用データが追加された場合には正規化処理を実行する。"という内容が設定されているものとする。そして西暦２００９年１１月２４日に"崖の下のパチョ"というタイトルをもつコンテンツのメタデータから抽出された語句の予測変換用データ１６ａがテーブルに追加されたものとする。図７の例では、それ以前に存在していた予測変換用データ１６の登録日時が西暦２００９年１１月２３日であることから、語句抽出処理モジュール１５は、それら既存の予測変換用データ１６の重みの値を下げる。図７の例では、予測変換用データ１６の重みの値を一律に"１"下げた場合を示している。下げる値はユーザが予め任意に設定できるようにしてもよい。このように古い予測変換用データ１６の重みの値を下げることによって、入力変換処理モジュール１８による予測変換に予測変換用データ１６の鮮度を反映させることが可能となる。

なお、正規化処理のトリガ条件についてはユーザが任意に設定できるようにしてもよい。例えば、日にちにかかわらず新しく予測変換用データが追加された場合には正規化処理を実行するようにしてもよい。また、新たな予測変換用データの追加の有る無しにかかわらず、登録日時からの経過時間に応じて既存の予測変換用データの重みの値を下げて行き、最終的にその予測変換用データを削除するようにしてもよい。

ところで、図７に示すテーブルには"山田タロウ"という語句の予測変換用データが別々のタイミングで二度登録されている。テーブルに登録済みの語句と同じ語句の予測変換用データを再び登録する場合、語句抽出処理モジュール１５は、既存の語句の語句ＩＤを、新たに登録する語句の語句ＩＤとしてそのまま割り当てることとする。なお、このようにテーブルに同じ語句の予測変換用データを別々に登録するのは、それぞれのメタデータにおいて当該語句の出現回数、出現場所が異なるため、重みの値に違いが生じる可能性があるからである。入力変換処理モジュール１８は、同じ語句ＩＤが割り当てられた複数の予測変換用データを１つの語句に対する予測変換用データとしてみなし、それぞれの重みの値を合計した結果を、その語句の重みの値とする。このような仕組みによって予測変換の精度向上を期待できる。

［６．予測変換］
次に、予測変換用データ１６を用いた予測変換について説明する。

入力変換処理モジュール１８は、ユーザからのキー入力データに対してテーブル上の予測変換用データ１６を用いて１以上の語句データを予測変換候補として出力する。この際、入力変換処理モジュール１８は、それぞれの予測変換候補である語句データに対して優先度を計算し、優先度に応じた優先順位の情報を付加したかたちでそれぞれの語句データを出力する。

図８は入力変換処理モジュール１８による予測変換アルゴリズムを示す図である。入力変換処理モジュール１８は、このアルゴリズムに従って予測変換を次のように行う。なお、図８において、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，・・・はテーブルに登録されている別々の語句を示すものとする。

まず、入力変換処理モジュール１８は、ユーザからのキー入力データとテーブルに登録された語句との間で、前方一致でマッチした語句（Ａ）を検索し、この語句（Ａ）を最も優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ａ）（Ａ´）が見つかった場合、入力変換処理モジュール１８は、それらの語句（Ａ）（Ａ´）間での順位をそれぞれの重みの値をもとに決定し、それら複数の語句（Ａ）（Ａ´）を順位付きの複数の予測変換候補として出力する。

次に、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ａ）とアルタネイトの関係にある語句（Ｂ）が存在するならば、その語句（Ｂ）を次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｂ）（Ｂ´）が見つかった場合、入力変換処理モジュール１８は、それらの語句（Ｂ）（Ｂ´）間での順位をそれぞれの重みの値をもとに決定し、それら複数の語句（Ｂ）（Ｂ´）を順位付きの複数の予測変換候補として出力する。また、複数の語句（Ａ）（Ａ´）が存在する場合には、入力変換処理モジュール１８は、次の順位の語句（Ａ´）とアルタネイトの関係にある語句（Ｂ´´）を検索して同様の処理を繰り返す。

続いて、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ａ）と同じコンテンツＩＤに属する語句（Ｃ）が存在するならば、その語句（Ｃ）を次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｃ）（Ｃ´）が見つかった場合、入力変換処理モジュール１８は、それらの語句（Ｃ）（Ｃ´）間での順位をそれぞれ重みの値をもとに決定し、それらの複数の語句（Ｃ）（Ｃ´）を順位付きの複数の予測変換候補として出力する。また、複数の語句（Ａ）（Ａ´）が存在する場合には、入力変換処理モジュール１８は、次の順位の語句（Ａ´）と同じコンテンツＩＤに属する語句（Ｃ´´）を検索して同様の処理を繰り返す。

次に、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ｂ）とアルタネイトの関係にある語句（Ｄ）が存在するならば、その語句（Ｄ）をその次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｄ）（Ｄ´）が見つかった場合や、複数の語句（Ｂ）（Ｂ´）が存在する場合の動作は前記と同様である。

続いて、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ｂ）と同じコンテンツＩＤに属する語句（Ｅ）が他に存在するならば、その語句（Ｅ）をその次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｅ）（Ｅ´）が見つかった場合や、複数の語句（Ｂ）（Ｂ´）が存在する場合の動作は前記と同様である。

次に、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ｃ）とアルタネイトの関係にある語句（Ｆ）（語句（Ｃ）を構成要素とする語句（Ｆ））が他に存在するならば、その語句（Ｆ）をその次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｆ）（Ｆ´）が見つかった場合や、複数の語句（Ｃ）（Ｃ´）が存在する場合の動作は前記と同様である。

この後、入力変換処理モジュール１８は、語句（Ｃ）と同じコンテンツＩＤに属する語句（Ｇ）が他に存在するならば、その語句（Ｇ）をその次に優先度の高い予測変換候補として出力する。もし複数の語句（Ｇ）（Ｇ´）が見つかった場合や、複数の語句（Ｃ）（Ｃ´）が存在する場合の動作は前記と同様である。

次に、上記のアルゴリズムに基づく予測変換の具体例を説明する。
既に図７に示した予測変換用データ１６のテーブルが作成されているものとする。
ユーザより"ぱちょ"というキー入力データが発生し、入力変換処理モジュール１８がこれを認識すると、入力変換処理モジュール１８は上記のアルゴリズムに基づく予測変換によって、優先度が高いものから順に、"パチョ"、"崖の下のパチョ"、"山田タロウ"、"小さなトロロ"、"トロロ"、"サツキ"の各語句が予測変換候補として出力される。

また、ユーザより"やまだ"というキー入力データが発生した場合には、入力変換処理モジュール１８は、優先度が高いものから順に、"山田タロウ"、"崖の下のパチョ"、"小さなトロロ"、"パチョ"、"トロロ"、"サツキ"の各語句が予測変換候補として出力される。

このように、本実施形態では、予測変換候補として判定された語句を構成要素とする別の語句があれば、その別の語句も予測変換候補として出力したり、予測変換候補として判定された語句と同じコンテンツのメタデータから抽出された別の語句も予測変換候補として出力したりすることができる。これにより、ユーザが求める語句が予測変換候補として出力される確率がより増大する。

［７．画像・音声データからのメタデータの取得］
本実施形態の情報処理装置１００では、サーバ１４０より取得したコンテンツの実体的なデータである画像・音声データからメタデータに相当するデータを取得し、データベース１３に保存することも可能である。

すなわち、データ受信モジュール１１によってコンテンツの画像・音声データが取得されたとき、画像・音声認識モジュール１４は、コンテンツのフレーム画像からタイトル、出演者、字幕などの文字を認識して、これらの認識結果をデータベース１３にメタデータとして保存する。また、コンテンツの音声データにもタイトルや出演者などの情報が含まれていることが多いので、画像・音声認識モジュール１４は、コンテンツの音声データからそれらの情報を認識してデータベース１３にメタデータとして保存する。

語句抽出処理モジュール１５は、以上のように画像認識や音声認識によって得られたメタデータから必要に応じて形態素解析などを行うなどして語句を抽出し、予測変換用データ１６としてテーブルに登録する。その他の動作は第１の実施形態と同じである。

このように、コンテンツの画像・音声データから画像認識および音声認識によりメタデータを抽出してデータベース１３に登録することで、定型的なメタデータから得られない様々な語句の予測変換用データをも得ることができる。

［８．実施形態の効果］
以上のように、本実施形態によれば、ユーザにより選択されたコンテンツのメタデータから抽出された語句の予測変換用データ１６を作成して予測変換に用いることで、予測変換の候補としてコンテンツのメタデータから抽出した語句、つまりユーザの嗜好を反映した新語や流行語などの語句を出力することができる。また、本実施形態においては、ユーザからのテータ登録などの意図的な作業を行う必要がないという利点も有している。

さらに、本実施形態によれば、予測変換用データ１６の鮮度に応じて重みの値を修正する正規化処理が行われるので、長期的にも予測変換の精度が低下することはない。加えて、古い予測変換用データ１６から削除するようにすれば、予測変換用データ１６のテーブルの肥大化による予測変換速度および変換精度の低下を抑制できる。

さらに、本実施形態によれば、ユーザからのキー入力データに対して前方一致で判定された語句と同じメタデータから抽出された別の語句も予測変換候補として出力されるので、ユーザが目的の語句を忘れても、関連する何らかの語句をキー入力すれば、目的の語句を予測変換候補の中から選択できる可能性がある。

［９．第２の実施形態］
次に、本発明にかかる第２の実施形態を説明する。
第１の実施形態では、情報処理装置内にメタデータを保存するためのデータベース１３を設け、このデータベース１３に保存されたメタデータから語句を抽出して予測変換用データ１６を作成することとしたが、このデータベース１３は必ずしも必要ではない。

図９は第２の実施形態の情報処理装置２００の予測変換のための機能的な構成を示すブロック図である。なお、同図において、図３に示した第１の実施形態の情報処理装置１００と共通のブロックには２００番台の対応する符号を付けられている。ここでは、第１の実施形態の情報処理装置１００との相違点のみを説明する。

第２の実施形態の情報処理装置２００において、第１の実施形態の情報処理装置１００との相違点は、メタデータ処理モジュール２１２が、データ受信モジュール２１１によって取得されたメタデータを語句抽出処理モジュール２１５に直接渡して予測変換用データ１６の作成を実行させる点にある。また、画像・音声認識モジュール１４も、サーバ１４０より取得したコンテンツの画像・音声データから認識したタイトル、出演者などの文字データを語句抽出処理モジュール１５に直接渡して予測変換用データ１６の作成を実行させる。これにより、比較的大きな容量のストレージ部をもたない情報処理装置２００においても、第１の実施形態の情報処理装置１００と同様の予測変換が可能となる。

［１０．その他の変形例］
図１に示したように、メタデータにサムネイル画像の置き場所を示す情報（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）が含まれているような場合を考える。この場合、例えば、第１の実施形態の情報処理装置１００において、語句抽出処理モジュール１５が、その置き場所を示す情報を１つの語句として、この語句の予測変換用データ１６をテーブルに登録するようにしてもよい。これにより、ユーザがサムネイル画像を見たい場合に、そのコンテンツの例えばタイトルなどをキー入力すれば、予測変換候補としてその置き場所を示す情報を得ることができ、サムネイル画像の置き場所を示す情報を探すユーザの手間が低減される。

また、語句抽出処理モジュール１５が、テーブルに登録された語句毎に、ユーザによって予測変換候補の中から選択された回数などを管理し、その回数が予め決められた値を超えた語句を、予測変換以外の変換モードにおいて使用されるユーザ辞書に登録するようにしてよい。

その他、本発明は、上述の実施形態にのみ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内において種々更新を加え得ることは勿論である。

１１…データ受信モジュール
１２…メタデータ処理モジュール
１３…データベース
１４…画像・音声認識モジュール
１５…語句抽出処理モジュール
１６…予測変換用データ
１７…辞書
１８…入力変換処理モジュール
１００…情報処理装置
１０１…ＣＰＵ
１０４…ＲＡＭ
１０５…入力部
１０６…表示部
１２０…ネットワーク

Claims (9)

1. ユーザからのコンテンツの選択を受け付ける入力部と、
   前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、
   前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成するデータ作成部と、
   前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行う予測変換部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記データ作成部は、１つの前記メタデータから抽出された第１の語句が、前記メタデータから抽出された別の第２の語句の構成要素となっている場合、前記第１の語句の前記予測変換用データにアルタネイト情報を付与し、
   前記予測変換部は、前記第１の語句が前記予測変換結果の第１の候補として判定された場合、前記アルタネイト情報をもとに前記第２の語句を前記予測変換結果の第２の候補として判定する
   情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記データ作成部は、１つの前記メタデータから複数の語句が抽出された場合、これらの語句の予測変換用データにそれぞれ共通の属性情報を付与し、
   前記予測変換部は、前記複数の語句の一方が前記予測変換結果の第１の候補として判定した場合に、前記属性情報をもとに他方の語句を前記予測変換結果の第２の候補として判定する
   情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置であって、
   前記データ作成部は、前記メタデータから抽出された語句に対する重みの値を抽出状況をもとに求め、この重みの値をさらに含む前記予測変換用データを作成し、
   前記情報処理装置は、
   前記データ作成部により作成された前記予測変換用データを複数保持可能な保持部と、
   前記保持部に保持された前記予測変換用データに含まれる重みの値に対して時間的な鮮度を考慮した正規化処理を行う正規化処理部とをさらに具備し、
   前記予測変換部は、前記予測変換結果の候補として複数の語句が判定された場合、これらの語句の前記予測変換用データに含まれる前記重みの値に基づいて前記予測変換結果の候補として判定された複数の語句間での優先順位を判定する
   情報処理装置。
5. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
   前記データ作成部は、前記メタデータからの語句の出現回数をもとに前記重みの値を求める
   情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記コンテンツの実データを取得するコンテンツデータ取得部と、
   前記取得された前記コンテンツの実データから画像認識および音声認識の少なくとも一方により語句を認識して、この認識結果を前記メタデータとして前記データ作成部に提供する認識部をさらに具備する
   情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記メタデータ取得部は、ネットワークを通じて前記メタデータを取得する
   情報処理装置。
8. 入力部が、ユーザからのコンテンツの選択を受け付け、
   メタデータ取得部が、前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得し、
   データ作成部が、前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成し、
   予測変換部が、前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行う
   予測変換方法。
9. ユーザからのコンテンツの選択を受け付ける入力部と、
   前記入力部により選択が受け付けられたコンテンツに関する情報を示す語句を含むメタデータを取得するメタデータ取得部と、
   前記取得されたメタデータから前記語句を抽出して前記語句毎の予測変換用データを作成するデータ作成部と、
   前記作成された予測変換用データを用いて、ユーザからの入力データに対して語句の予測変換を行う予測変換部としてコンピュータを動作させるプログラム。

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