JP2021103575A - 映画・テレビドラマの内容検索方法及び装置 - Google Patents

映画・テレビドラマの内容検索方法及び装置 Download PDF

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Abstract

【課題】映画・テレビドラマグラフに基づいて、ユーザのニーズとマッチングした映画・テレビドラマのエピソード全体をユーザのために検索することができ、ユーザの検索エクスペリエンスを向上させる、映画・テレビドラマの内容検索方法及び装置を提供する。【解決手段】方法は、各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて対応する基礎要約情報を生成し、各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成し、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報及び各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立し、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックする。【選択図】図３

Description

本出願は、知識グラフ技術分野におけるスマート検索技術分野に関し、特に映画・テレビドラマの内容検索方法及び装置に関する。
インターネットの急速な発展と５Ｇ技術の台頭に伴い、ますます多くのユーザは文字消費からビデオ消費に移行し、多くのユーザはいつでもどこでも映画・テレビドラマを見れるようになった。現在の映画・テレビドラマは、主にアイチーイー、優酷、テンセントビデオなどの各大手ビデオサイトに集中している。また、多くの検索エンジン、情報消費プラットフォームも映画・テレビドラマの検索入口を提供し、それに対応する視聴入口を提供している（例えば、バイドゥで延禧攻略を検索すると、検索結果に延禧攻略が表示され、それに対応する放送入口が表示される）。
しかし、関連技術では、直接ネットワーク上にアップロードされたビデオやニュースに含まれるキーワードに基づいて、ユーザに映画・テレビドラマのマッチング検索サービスを提供しているが、ユーザが検索したビデオは、文字ニュースや他のユーザがアップロードしたショートビデオであり、これらの内容に関連する断片的な文章でしかなく、ユーザが取得したい具体的な映画・テレビドラマのリソースを取得することができず、ユーザエクスペリエンスを低下させ、映画・テレビドラマの内容検索のニーズを満たすことができない。
本出願は、従来技術において、ユーザの映画・テレビドラマ検索のニーズに基づいて、映画・テレビドラマのエピソード全体をフィードバックできないという問題を解決するための、映画・テレビドラマの内容検索方法及び装置を提供する。
第１の態様によれば、映画・テレビドラマの内容検索方法を提供し、各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成するステップと、前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップと、前記各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び前記各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立するステップと、前記映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするステップと、を含む。
第２の態様によれば、映画・テレビドラマの内容検索装置を提供し、各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成するための第１の生成モジュールと、前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するための第２の生成モジュールと、前記各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び前記各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立するための確立モジュールと、前記映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするためのフィードバックモジュールと、を含む。
第３の態様によれば、電子機器を提供し、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが上記実施例に記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行できるように、が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される。
第４の態様によれば、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに上記実施例に記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行させる。
第５の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータに上記実施例に記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行させる。
本出願により提供される技術案は、少なくとも以下のような付加的な技術的特徴を有する。
各映画・テレビドラマの実体基礎情報を取得し、実体基礎情報に基づいて各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報を生成し、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータを取得し、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成し、さらに、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立し、最後に、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックする。これにより、映画・テレビドラマの内容全体を反映する映画・テレビドラマグラフを作成し、映画・テレビドラマグラフに基づいて、ユーザのニーズとマッチングした映画・テレビドラマのエピソード全体をユーザのために検索することができ、ユーザの検索エクスペリエンスを向上させることができる。
この部分に記載されている内容は、本開示の実施例の肝心かつ重要な特徴を特定することを意図しておらず、本開示の範囲を限定することも意図していないことを理解されたい。本開示の他の特徴は、以下の説明を通して容易に理解される。
図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本出願を限定するものではない。
従来技術に係る映画・テレビドラマ検索結果の概略図である。 本出願の第１の実施例に係る映画・テレビドラマ検索結果の概略図である。 本出願の第２の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法のフローチャートである。 本出願の第３の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法のフローチャートである。 本出願の第４の実施例に係るターゲット画像特徴の決定シーンの概略図である。 本出願の第５の実施例に係る映画・テレビドラマのグラフデータベースの概略構成図である。 本出願の第６の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法のフローチャートである。 本出願の第７の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法のフローチャートである。 本出願の第８の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索装置の概略構成図である。 本出願の実施例の映画・テレビドラマの内容検索方法を実現するための電子機器のブロック図である。
以下、図面と組み合わせて本出願の例示的な実施例を説明する。理解を容易にするため、その中には本出願の実施例の様々な詳細事項が含まれているが、それらは単なる例示と見なすべきである。したがって、当業者は、本出願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができることを認識されたい。同様に、明確かつ簡潔のため、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。
上記背景で述べたように、本出願のユーザに映画・テレビドラマの検索を提供する方式では、ネットワーク上の他のユーザやプラットフォームがアップロードしたリソースのキーワードに依存するため、検索エクスペリエンスが低い。例えば、ユーザが「関宏峰は神秘的に微笑んでいる」と入力すると、図１に示すように、「関宏峰は神秘的に微笑んでいる」を含む文章をユーザにフィードバックしたり、対応するタイトルが「関宏峰は神秘的に微笑んでいる」であるショートビデオをユーザにフィードバックしたりするため、関連するビデオ全体をユーザに提供できず、ユーザの映画・テレビドラマの検索エクスペリエンスが低くなる。
本出願は、上記技術的課題を解決するための映画・テレビドラマの内容検索方法を提供する。当該方法では、ユーザから入力された検索語に基づいて、対応する映画・テレビドラマをユーザにフィードバックするので、例えば、図２に示すように、ユーザが検索語「関宏峰の神秘的な微笑」を入力すると、この検索語を微細化分析することで、映画・テレビドラマ『白夜追凶』第３２話の放送入口を直接ユーザに提供し、ユーザがこの入口に基づいて対応する映画・テレビドラマに素早く入って視聴することができる。
以下、具体的な実施例を参照して本出願の実施例の映画・テレビドラマの内容検索方法を説明する。より明確に説明するために、本出願の実施例における映画・テレビドラマ名は、真実の映画・テレビドラマ名とするが、本出願の技術案の詳細を説明するために用いられるに過ぎず、商業的な用途としては使用されない。本実施例における図面中の機密情報に対しては、非特定化処理が行われている。
図３は、本出願の１つの実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法のフローチャートを示す。図３に示すように、当該方法は、以下のステップを含む。
ステップ１０１、各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成する。
実体基礎情報は、映画・テレビドラマのタイトル、監督、参加スタッフ名、俳優名及び上映時間などを含む。この情報は、映画・テレビドラマ制作者が提供する情報に基づいて整理して取得することができる。本実施例では、実体基礎情報に基づいて各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報を生成する。この基礎要約情報は、リスト形式であってもよく、以下の表１に示すように、具体的な実体基礎情報タイプと実体基礎情報内容とを含むことができる。もちろん、この基礎要約情報は、他の形式であってもよく、ここでは列挙しない。
Figure 2021103575
ステップ１０２、各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成する。
具体的に、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータを取得し、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成する。エピソード要約情報には、各エピソードの映画・テレビドラマに対する他の各エピソードの映画・テレビドラマと異なる任意の情報が含まれている。つまり、映画・テレビドラマをさらに深く理解するため、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに対し、それに含まれる映画・テレビデータに基づいて対応するエピソード要約情報を生成することで、その後、このエピソード要約情報に基づいて、具体的な各エピソードの映画・テレビドラマを正確に特定できるようになっている。
上記エピソード要約情報に基づいて、各エピソードのエピソード映画・テレビデータの主な内容を明確に整理することができる。以下の表２に示すように、白夜追凶については、以下のようなエピソード要約情報を生成することができる。
Figure 2021103575
なお、異なる応用シーンでは、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータを取得する方法および、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成する方法は、以下の例で示されるように、異なることに留意されたい。
例示１
この例では、図４に示すように、上記ステップ１０２は、以下のステップを含む。
ステップ２０１、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオストリーム情報を取得し、ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出する。
具体的には、本実施例では、ビデオストリーム中のビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出するが、ターゲット画像特徴は、例えば、動作画像特徴、色画像特徴、ユーザの顔特徴、表情特徴及び気分特徴など、様々なタイプの画像特徴であってよい。
１つの可能な実現形態として、ビデオストリームに含まれるビデオフレームの各フレームを、予め構築された対応するタイプのモデルに入力して、当該モデルで抽出されたターゲット画像特徴を取得することができる。
もちろん、いくつかのシーンでは、ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームの数が多い場合があることを考慮して、計算量を減らすために、図５に示すように、例えば、ビデオストリーム情報を複数のビデオストリーム情報セグメントに分割し、ビデオストリームを固定長で複数のビデオストリーム情報セグメントに分割し、さらに、複数のビデオストリーム情報セグメントの各セグメントのビデオストリーム情報セグメントに含まれるすべてのビデオフレームの候補画像特徴を抽出し、すべての画像特徴を融合してターゲット画像特徴を生成することができる。
ステップ２０２、ターゲット画像特徴を分析して、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオ内容情報を取得する。
ステップ２０３、ビデオ内容情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成する。
具体的に、ターゲット画像特徴を分析して、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオ内容情報を取得する。例えば、ニューラルネットワークモデルを予めトレーニングし、対応するターゲット画像特徴をこの予めトレーニングされたニューラルネットワークモデルに入力すると、このターゲット画像に対応するビデオ内容情報を取得することができる。このビデオ内容情報は、上記動作情報、気分情報、ユーザの表情情報などであってもよく、ビデオ内容情報に基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することができる。すなわち、ビデオ内容情報に対してキーワード抽出を行い、または構文表現の最適化を行い、エピソード要約情報を生成する。
例示２
本例示において、当該要約タイプは、映画レビュー情報、ポップアップ情報及びネットワーク世論情報によって生成して、より豊富な映画・テレビドラマ情報をユーザに提供することができる。具体的には、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する映画レビュー情報、ポップアップ情報及びネットワーク世論情報を取得することができる。映画レビュー情報、ポップアップ情報は、対応するプラットフォームで取得を要求することができ、ネットワーク世論情報はインターネットでキーワードのマッチングに基づいて取得できる。映画レビュー情報及びネットワーク世論情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードスコア情報を生成する。
例えば、「好き」「嫌い」「とても好き」など、映画レビュー情報やネットワーク世論情報の評価傾向を分析し、この評価傾向に基づいて、対応するスコア情報を決定してエピソードスコア情報を取得する。例えば、とても好きは最高スコア５点に対応し、さらに、ポップアップ情報に基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードコメント内容を生成する。例えば、ポップアップ情報に現れた高頻度の語彙に基づいてエピソードコメント内容を生成し、最後に、エピソードスコア情報及びエピソードコメント情報に基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成する。例えば、白夜追凶第３２話のエピソード要約情報はスコアは５点であるので、ユーザは、この映画・テレビドラマがサスペンスフルで、刺激的であることを反映している。
ステップ１０３、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立する。
具体的に、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立する。この映画・テレビドラマのグラフデータベースは、映画・テレビドラマ中の各エピソードの映画・テレビドラマ情報を多方向、多次元から全面的に反映している。
１つの可能な実施例として、図６に示すように、各エピソードに対応するエピソード要約情報は台詞要約、ドラマ要約及びビデオ要約を含む場合、映画・テレビドラマのグラフデータベースに対応する構造は、図６に示すような、Ｎ話の映画・テレビドラマの情報を全面的に反映したものであってもよい。
ステップ１０４、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックする。
具体的に、映画・テレビドラマのグラフデータベースを構築した後、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックすることができる。これにより、対応する映画・テレビドラマのエピソード全体をワンステップでユーザに提供することができる。いくつかの可能な例示では、エピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマ各エピソードでユーザの映画・テレビドラマ検索情報と最もマッチングする１フレームビデオフレームをマッチングし、このビデオフレームをターゲット映画・テレビドラマの表紙としてユーザに表示することもできる。
さらに、本出願の１つの実施例では、エピソード要約情報は、要約タイプと要約説明とを含む。要約タイプは、ビデオ要約、台詞要約、ストーリー要約及びドラマ要約などを含むことができる。要約説明は上記要約タイプの主な情報に対する総括であり、図７に示すように、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするステップは、以下のステップを含む。
ステップ３０１、ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を解析し、予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを認識し、キーワードに基づいて対応する映画・テレビ検索タイプを決定する。
具体的には、ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を解析する。この映画・テレビ内容クエリ情報は検索語であってもよい。さらに、予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを認識する。予め設定されたフィールドは、映画・テレビ検索タイプに対応する語に対応することができ、実体語フィールド、意図語フィールド、限定語フィールドなどであってもよく、実際の実行プロセスにおいて、映画・テレビ内容クエリ情報を単語分割し、単語分割属性などに基づいて予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを決定することができる。さらに、キーワードに基づいて対応する映画・テレビ検索タイプを決定する。映画・テレビ検索タイプは、俳優類検索、ストーリー類検索、ビデオ内容類検索、台詞類検索、コメント類検索、年次類検索などのうちの１つまたは複数を含むことができる。
例えば、いくつかの映画・テレビ内容クエリ情報に対して、抽出されたキーワードと映画・テレビ検索タイプは、以下の表３に示すとおりであってもよい。
Figure 2021103575
ステップ３０２、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプをクエリし、映画・テレビ検索タイプとのマッチングに成功したターゲット要約タイプを決定する。
具体的に、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプをクエリし、映画・テレビ検索タイプとのマッチングに成功したターゲット要約タイプを決定する。すなわち、まず要約タイプに基づいてマッチングする。
ステップ３０３、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて予め設定された、ターゲット要約タイプに対応する要約説明に基づいて、キーワードとのマッチングに成功したターゲット要約説明に対応するターゲットエピソードを決定する。
具体的に、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて予め設定された、ターゲット要約タイプに対応する要約説明に基づいて、キーワードとのマッチングに成功したターゲット要約説明に対応するターゲットエピソードを決定する。キーワードマッチングは、厳密に文字マッチング方式に基づいて実現してもよいし、意味マッチング方式に基づいて実現してもよい。
ステップ３０４、ターゲットエピソードに対応する放送入口を取得してユーザにフィードバックする。
具体的に、ターゲットエピソードに対応する放送入口がマッチングされた後、ターゲットエピソードに対応する放送入口をユーザにフィードバックする。これにより、ユーザは対応する映画・テレビドラマのエピソード全体のリソースを見ることができる。
本出願の記載案をより明確に当業者に理解させるため、具体的なシーンの応用を例として説明する。図８に示すように、ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報が「関宏峰の神秘的な微笑」である場合、映画・テレビ内容クエリ情報に対するキーワード抽出により、対応する映画・テレビ検索タイプが「ビデオ内容検索タイプ」であると決定する。そして、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプが「ビデオ内容検索タイプ」であるものをクエリし、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて「ビデオ内容検索タイプ」であるターゲット要約タイプに対応する要約説明をマッチングすることで、「白夜追凶」の第３２話のビデオ要約説明が「関宏峰の微笑」であり、第３２話のテレビドラマリソースの放送入口をユーザにフィードバックする。
本出願の１つの実施例において、ターゲットエピソードに対応する放送入口をユーザに提供する場合、この各エピソードにおけるユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を含むビデオセグメントの時間帯情報をユーザに提供してもよい。例えば、第３２話の白夜追凶の放送入口をユーザに提供する際に、「関宏峰の神秘的な微笑が第３０分第４０秒にある」という時間帯提示情報をユーザに提供してもよい。
実際の実行プロセスにおいて、ターゲット要約説明に対応する各エピソードのうち、キーワードとのマッチング度が予め設定された閾値より大きいものをターゲットエピソードとして、ターゲットエピソードを複数得ることで、複数のターゲットエピソードの評価要約説明を取得することができ、評価要約説明のうちスコアが最も高いターゲットエピソードをユーザにフィードバックすることができる。
要約すると、本出願の実施例の映画・テレビドラマの内容検索方法は、各映画・テレビドラマの実体基礎情報を取得し、実体基礎情報に基づいて各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報を生成し、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータを取得し、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成し、さらに、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立し、最後に、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード送入口をユーザにフィードバックする。これにより、映画・テレビドラマの内容を全体的に反映した映画・テレビドラマグラフを作成し、映画・テレビドラマグラフに基づいて、ユーザのニーズとマッチングした映画・テレビドラマのエピソード全体をユーザのために検索することができるので、ユーザの検索エクスペリエンスを向上させることができる。
上記実施例を実現するために、本出願は、映画・テレビドラマの内容検索装置をさらに提供する。図９は、本出願の１つの実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索装置の概略構成図である。図９に示すように、当該装置は、第１の生成モジュール１０と、第２の生成モジュール２０と、確立モジュール３０と、フィードバックモジュール４０と、を含む。第１の生成モジュール１０は、各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成することに用いられ、第２の生成モジュール２０は、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することに用いられる。
本出願の１つの実施例において、第２の生成モジュール２０は、具体的に、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオストリーム情報を取得し、ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出し、ターゲット画像特徴を分析して、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオ内容情報を取得し、ビデオ内容情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することに用いられる。
本出願の１つの実施例において、第２の生成モジュール２０は、具体的に、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する映画レビュー情報、ポップアップ情報及びネットワーク世論情報を取得し、映画レビュー情報とネットワーク世論情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードスコア情報を生成し、ポップアップ情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードコメント内容を生成し、エピソードスコア情報とエピソードコメント情報に基づいて、各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することに用いられる。
確立モジュール３０は、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立することに用いられ、フィードバックモジュール４０は、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックすることに用いられる。
本出願の１つの実施例において、フィードバックモジュール４０は、具体的に、ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を解析し、予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを認識し、キーワードに基づいて対応する映画・テレビ検索タイプを決定し、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプをクエリし、映画・テレビ検索タイプとのマッチングに成功したターゲット要約タイプを決定し、映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて予め設定された、ターゲット要約タイプに対応する要約説明に基づいて、キーワードとのマッチングに成功したターゲット要約説明に対応するターゲットエピソードを決定し、ターゲットエピソードに対応する放送入口を取得してユーザにフィードバックすることに用いられる。
上記映画・テレビドラマの内容検索方法の実施例の説明は、当該実施例の映画・テレビドラマの内容検索装置にも適用され、その実現原理は類似しているため、ここでは説明を省略する。
要約すると、本出願の実施例の映画・テレビドラマの内容検索方法は、各映画・テレビドラマの実体基礎情報を取得し、実体基礎情報に基づいて各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報を生成し、それぞれ各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する各エピソードのエピソード映画・テレビデータを取得し、各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成し、さらに、各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立し、最後に、映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックする。これにより、映画・テレビドラマに対してその内容を全面的に反映する映画・テレビドラマグラフを作成するので、映画・テレビドラマグラフに基づいて、ユーザのニーズとマッチングした映画・テレビドラマのエピソード全体をユーザのために検索することができ、ユーザの検索エクスペリエンスを向上させることができる。
本出願の実施例によれば、本出願は、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
本出願の実施例によれば、本出願は、コンピュータプログラムを提供する。コンピュータプログラムは、コンピュータに本出願によって提供される映画・テレビドラマの内容検索方法を実行させる。
図１０に示すように、それは本出願の実施例に係る映画・テレビドラマの内容検索方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形式のデジタルコンピュータを表す。電子機器は、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の同様のコンピューティングデバイスなどの様々な形式のモバイルデバイスを表してもよい。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本出願の実現を限定することを意図しない。
図１０に示すように、当該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ１００１と、メモリ１００２と、高速インターフェース及び低速インターフェースを含む各コンポーネントを接続するためのインターフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けることができる。プロセッサは、外部入力／出力装置（インターフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリに記憶されている命令を含む、電子機器内に実行される命令を処理することができる。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各電子機器は、必要な操作の一部（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図１０では、１つのプロセッサ１００１を例とする。
メモリ１００２は、本出願により提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサが本出願により提供される映画・テレビドラマの内容検索方法を実行するように、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されている。本出願の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本出願により提供される映画・テレビドラマの内容検索方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶する。
メモリ１００２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本出願の実施例における映画・テレビドラマの内容検索方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図９に示す第１の生成モジュール１０、第２の生成モジュール２０、確立モジュール３０及びフィードバックモジュール４０）ような、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶するために用いられる。プロセッサ１００１は、メモリ１００２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例における映画・テレビドラマの内容検索方法を実現する。
メモリ１００２は、プログラム記憶領域とデータ記憶領域とを含むことができる。プログラム記憶領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶領域は、映画・テレビドラマの内容検索方法を実行する電子機器の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。メモリ１００２は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、非一時的なメモリをさらに含むことができ、例えば、少なくとも１つのディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスである。いくつかの実施例では、メモリ１００２は、プロセッサ１００１に対して遠隔に設定されたメモリを選択的に含むことができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介してテストを実行する電子機器に接続される。上記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びその組み合わせを含むが、これらに限定されない。
映画・テレビドラマの内容検索方法を実行する電子機器は、入力装置１００３と出力装置１００４とをさらに含むことができる。プロセッサ１００１、メモリ１００２、入力装置１００３、及び出力装置１００４は、バス又は他の方式を介して接続することができ、図１０では、バスを介して接続することを例とする。
入力装置１００３は、入力された数字又は文字情報を受信することができ、及びテストを実行する電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができる。例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングデバイス、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置１００４は、ディスプレイデバイス、補助照明デバイス（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを含むことができる。当該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイスは、タッチスクリーンであってもよい。
本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施されることを含むことができ、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈することができ、当該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。
これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含んでもよく、高レベルのプロセス及び／又はターゲット指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施することができる。本明細書で使用される、「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」との用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号である機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」との用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。
ユーザとのインタラクションを提供するために、ここで説明されているシステム及び技術をコンピュータ上で実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによってコンピュータに入力することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために用いることもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信してもよい。
ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバー）、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続されることができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含んでもよい。クライアントとサーバは、一般的に、互いに離れており、通常、通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバとの関係が生成される。
上記に示される様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができることを理解されたい。例えば、本出願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本出願で開示されている技術案の所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定されない。
上記具体的な実施形態は、本出願に対する保護範囲を限定しない。当業者は、設計要件と他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。任意の本出願の精神と原則内で行われる修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本出願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (12)

  1. 映画・テレビドラマの内容検索方法であって、
    各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成するステップと、
    前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップと、
    前記各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び前記各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立するステップと、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするステップと、を含むことを特徴とする、映画・テレビドラマの内容検索方法。
  2. 前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップは、
    前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオストリーム情報を取得し、前記ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出するステップと、
    前記ターゲット画像特徴を分析して、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオ内容情報を取得するステップと、
    前記ビデオ内容情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップと、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出するステップは、
    前記ビデオストリーム情報を複数のビデオストリーム情報セグメントに分割するステップと、
    前記複数のビデオストリーム情報セグメントにおいて、各セグメントのビデオストリーム情報セグメントに含まれるすべてのビデオフレームの候補画像特徴を抽出するステップと、
    すべての前記画像特徴を融合して前記ターゲット画像特徴を生成するステップと、を含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
  4. 前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップは、
    それぞれ前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する映画レビュー情報、ポップアップ情報及びネットワーク世論情報を取得するステップと、
    前記映画レビュー情報と前記ネットワーク世論情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードスコア情報を生成するステップと、
    前記ポップアップ情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードコメント内容を生成するステップと、
    前記エピソードスコア情報と前記エピソードコメント情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するステップと、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  5. 前記エピソード要約情報は、要約タイプと要約説明とを含み、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするステップは、
    ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を解析し、予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを認識し、前記キーワードに基づいて対応する映画・テレビ検索タイプを決定するステップと、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプをクエリし、前記映画・テレビ検索タイプとのマッチングに成功したターゲット要約タイプを決定するステップと、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて予め設定された、前記ターゲット要約タイプに対応する要約説明に基づいて、前記キーワードとのマッチングに成功したターゲット要約説明に対応するターゲットエピソードを決定するステップと、
    前記ターゲットエピソードに対応する放送入口を取得して前記ユーザにフィードバックするステップと、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  6. 映画・テレビドラマの内容検索装置であって、
    各映画・テレビドラマの実体基礎情報に基づいて、対応する基礎要約情報を生成するための第１の生成モジュールと、
    前記各映画・テレビドラマの各エピソードのエピソード映画・テレビデータに基づいて、前記各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成するための第２の生成モジュールと、
    前記各映画・テレビドラマに対応する基礎要約情報、及び前記各エピソードに対応するエピソード要約情報に基づいて、映画・テレビドラマのグラフデータベースを確立するための確立モジュールと、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースに基づいて、映画・テレビ検索情報に対応するターゲット映画・テレビドラマのターゲットエピソード放送入口をユーザにフィードバックするためのフィードバックモジュールと、を含むことを特徴とする、映画・テレビドラマの内容検索装置。
  7. 前記第２の生成モジュールは、具体的に、
    前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオストリーム情報を取得し、前記ビデオストリーム情報に含まれるビデオフレームのターゲット画像特徴を抽出し、
    前記ターゲット画像特徴を分析して、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するビデオ内容情報を取得し、
    前記ビデオ内容情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  8. 前記第２の生成モジュールは、具体的に、
    それぞれ前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応する映画レビュー情報、ポップアップ情報及びネットワーク世論情報を取得し、
    前記映画レビュー情報と前記ネットワーク世論情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードスコア情報を生成し、
    前記ポップアップ情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソードコメント内容を生成し、
    前記エピソードスコア情報と前記エピソードコメント情報に基づいて、前記各映画・テレビドラマの各エピソードに対応するエピソード要約情報を生成することを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  9. 前記エピソード要約情報は、要約タイプと要約説明とを含み、
    前記フィードバックモジュールは、具体的に、
    ユーザから入力された映画・テレビ内容クエリ情報を解析し、予め設定されたフィールドとマッチングするキーワードを認識し、前記キーワードに基づいて対応する映画・テレビ検索タイプを決定し、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて各映画・テレビドラマに対応する要約タイプをクエリし、前記映画・テレビ検索タイプとのマッチングに成功したターゲット要約タイプを決定し、
    前記映画・テレビドラマのグラフデータベースにおいて予め設定された、前記ターゲット要約タイプに対応する要約説明に基づいて、前記キーワードとのマッチングに成功したターゲット要約説明に対応するターゲットエピソードを決定し、
    前記ターゲットエピソードに対応する放送入口を取得して前記ユーザにフィードバックすることを特徴とする、請求項６に記載の装置。
  10. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１から５のいずれかに記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることを特徴とする、電子機器。
  11. コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに請求項１から５のいずれかに記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行させることを特徴とする、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
  12. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムは、コンピュータに請求項１から５のいずれかに記載の映画・テレビドラマの内容検索方法を実行させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
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