JP2021119662A - サーバおよびデータ割り当て方法 - Google Patents
サーバおよびデータ割り当て方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021119662A JP2021119662A JP2021051062A JP2021051062A JP2021119662A JP 2021119662 A JP2021119662 A JP 2021119662A JP 2021051062 A JP2021051062 A JP 2021051062A JP 2021051062 A JP2021051062 A JP 2021051062A JP 2021119662 A JP2021119662 A JP 2021119662A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- material content
- content data
- server
- identified information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/205—Parsing
- G06F40/211—Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
- H04N21/235—Processing of additional data, e.g. scrambling of additional data or processing content descriptors
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
- H04N21/85—Assembly of content; Generation of multimedia applications
- H04N21/854—Content authoring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
- Machine Translation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
Description
。
数のチャプタを有する動画から所望のシーン画像を効率的に検索する動画処理装置が提案
されている。
タや画像、音データなどの複数の素材コンテンツデータが用いられた複合コンテンツデー
タを作成する場合には、最適な組み合わせを考慮することがユーザの技術レベルによって
は難しいため、簡便に複合コンテンツデータを作成することができる装置の提供が求めら
れていた。
およびプログラムを提供することを目的とする。
データの入力を受け付け、前記被識別情報の少なくとも一部を含む一以上の第2のデータ
を生成する第2のデータ生成部と、1つ以上のカットを含む第3のデータの前記カットに
前記第2のデータを割り当てる第2のデータ割り当て部と、前記第2のデータに含まれる
被識別情報の少なくとも一部と、素材コンテンツデータから抽出された抽出情報に基づき
、前記第2のデータと、前記素材コンテンツデータとを関連付ける関連付け部と、前記関
連付けに基づき、前記カットに前記素材コンテンツデータを割り当てる素材コンテンツデ
ータ割り当て部と、を備えることを特徴とするサーバ、である。
びデータ割り当て方法を提供することが可能となる。
ータ割り当て方法は、以下のような構成を備える。
[項目1]
少なくとも被識別情報を含む第1のデータの入力を受け付け、前記被識別情報の少なく
とも一部を含む一以上の第2のデータを生成する第2のデータ生成部と、
1つ以上のカットを含む第3のデータの前記カットに前記第2のデータを割り当てる第
2のデータ割り当て部と、
前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、素材コンテンツデータか
ら抽出された抽出情報に基づき、前記第2のデータと、前記素材コンテンツデータとを関
連付ける関連付け部と、
前記関連付けに基づき、前記カットに前記素材コンテンツデータを割り当てる素材コン
テンツデータ割り当て部と、
を備えることを特徴とするサーバ。
[項目2]
前記被識別情報は、言語モデルにより定義された単語形式または文全体を表すベクトル
である、
ことを特徴とする項目1に記載のサーバ。
[項目3]
前記第1のデータは、前記被識別情報を含むテキストデータ、前記被識別情報を含む画
像データ若しくは動画データ、前記被識別情報を含む音声データの少なくともいずれか1
つである、
ことを特徴とする項目1または2に記載のサーバ。
[項目4]
前記第2のデータは、前記第3のデータの各カットの最大文字数及び前記第1のデータ
の文節間の修飾関係を解析し、文章として自然な区間が各カットに収まるように文を区切
られたものである、
ことを特徴とする項目1ないし3に記載のサーバ。
[項目5]
素材コンテンツデータは、画像データ、動画データ、音データの少なくともいずれか1
つである、
ことを特徴とする項目1ないし4に記載のサーバ。
[項目6]
前記関連付け部は、前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、前記
素材コンテンツデータから抽出された抽出情報とを比較し、互いの類似度を判定して、前
記第2のデータに適した素材コンテンツデータと前記第2のデータとを互いに関連付けを
行う、
ことを特徴とする項目1ないし5に記載のサーバ。
[項目7]
学習データを用いて機械学習を行った学習済モデルであり、前記素材コンテンツデータ
の前記抽出情報を抽出する分類器を備え、
前記抽出情報は、前記分類器が出力したクラスラベルである、
ことを特徴とする項目6に記載のサーバ。
[項目8]
前記サーバは、さらに、前記第1のデータに含まれる文章情報を要約する機能を有し、
前記第2のデータ生成部は、前記要約から第2のデータを生成する、
ことを特徴とする項目1ないし7のいずれかに記載のサーバ。
[項目9]
前記素材コンテンツデータは、ネットワーク上から取得されて、素材コンテンツデータ
記憶部に格納される、
ことを特徴とする項目1ないし8のいずれかに記載のサーバ。
[項目10]
少なくとも被識別情報を含む第1のデータの入力を受け付け、前記被識別情報の少なく
とも一部を含む一以上の第2のデータを生成するステップと、
1つ以上のカットを含む第3のデータの前記カットに前記第2のデータを割り当てるス
テップと、
前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、素材コンテンツデータに
基づき、前記第2のデータと、前記素材コンテンツデータとを関連付けるステップと、
前記関連付けに基づき、前記カットに前記素材コンテンツデータを割り当てるステップ
と、を含む、
ことを特徴とするデータ割り当て方法。
以下、本発明の実施の形態による複合コンテンツデータを作成するためのシステム(以
下「本システム」という)等について説明する。添付図面において、同一または類似の要
素には同一または類似の参照符号及び名称が付され、各実施形態の説明において同一また
は類似の要素に関する重複する説明は省略することがある。また、各実施形態で示される
特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。
実施形態例に係る本システムは、図1に示すように、サーバ1と、管理者端末2と、ユ
ーザ端末3とを備えて構成される。サーバ1と、管理者端末2と、ユーザ端末3は、ネッ
トワークを介して互いに通信可能に接続されている。ネットワークは、ローカルネットワ
ークであってもよいし、外部ネットワークに接続可能なものであってもよい。図1の例で
は、サーバ1を1台で構成する例を説明しているが、複数台のサーバ装置によりサーバ1
を実現することも可能である。また、サーバ1と管理者端末2が共通化されていてもよい
。
図2は、図1に記載のサーバ1のハードウェア構成を示す図である。なお、図示された
構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。また、サーバ1は、例えばワー
クステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或
いはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。
3、入出力部14等を備え、これらはバス15を通じて相互に電気的に接続される。
制御、及びアプリケーションの実行及び認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置であ
る。例えばプロセッサ10はCPU(Central Processing Unit
)およびGPU(Graphics Processing Unit)であり、ストレ
ージ12に格納されメモリ11に展開された本システムのためのプログラム等を実行して
各情報処理を実施する。なお、プロセッサ10の処理能力は、必要な情報処理を実行する
ために十分であればよいので、例えば、プロセッサ10はCPUのみで構成されていても
よいし、これに限るものでもない。
y)等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリやHDD(Hard
Disc Drive)等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。メモリ
11は、プロセッサ10のワークエリア等として使用され、また、サーバ1の起動時に実
行されるBIOS(Basic Input / Output System)、及び
各種設定情報等を格納してもよい。
処理に用いられるデータを格納したデータベースがストレージ12に構築されていてもよ
い。
機器である。
種制御信号を伝達する。
図3に示される管理者端末2、ユーザ端末3もまた、プロセッサ20、メモリ21、ス
トレージ22、送受信部23、入出力部24等を備え、これらはバス25を通じて相互に
電気的に接続される。各要素の機能は、上述したサーバ1と同様に構成することが可能で
あることから、各要素の詳細な説明は省略する。管理者は、管理者端末2により、例えば
サーバ1の設定変更やデータベースの運用管理などを行う。ユーザは、ユーザ端末3によ
りサーバ1にアクセスして、例えば、作成された複合コンテンツデータを閲覧することな
どができる。
図4は、サーバ1に実装される機能を例示したブロック図である。本実施の形態におい
ては、サーバ1は、通信部110、被識別情報解析部120、第2のデータ生成部130
、複合コンテンツデータ生成部140、関連付け部150、記憶部160、分類器170
を備えている。複合コンテンツデータ生成部140は、第2のデータ割り当て部142、
素材コンテンツデータ割り当て部144を含む。また、記憶部160は、第3のデータ記
憶部162、素材コンテンツデータ記憶部164、複合コンテンツデータ記憶部166、
インターフェース情報記憶部168などの各種データベースを含む。
端末2から、少なくとも被識別情報を含む第1のデータを受け付ける受付部としても機能
する。そして、第1のデータは、例えば、被識別情報を含む記事(例えば、プレスリリー
スや、ニュースなど)などのテキストデータ、被識別情報を含む画像データ(例えば、写
真や、イラストなど)若しくは動画データ、被識別情報を含む音声データなどであっても
よい。なお、ここでいうテキストデータは、サーバ1に送信された時点においてテキスト
データであるものに限らず、例えば、サーバ1に送信された音声データを既知の音声認識
技術により生成されたテキストデータであってもよい。また、第1のデータは、例えば記
事などのテキストデータなどが、既存の抽出的要約若しくは生成的要約などの自動要約技
術により要約されたもの(被識別情報を含む)であってもよく、その場合、第3のデータ
に含まれるカット数が減り、複合コンテンツデータ全体のデータ容量を小さくすることが
でき、内容も簡潔なものとなり得る。
や、テキストデータから生成された音声データであってもよい。前者の場合、例えばラフ
スケッチなどの仮画像及び仮映像による動画といった仮動画から、ナレーションやセリフ
などの音声データだけを抽出し、後述されるように当該音声データを基に素材コンテンツ
データと共に複合コンテンツデータを生成するようにしてもよい。後者の場合、例えば、
ストーリーのあるテキストデータから音声データを作成し、例えば童話であれば、読み上
げられたストーリーと素材コンテンツデータによる紙芝居や動画を複合コンテンツデータ
として生成するようにしてもよい。
合(例えば、テキストデータが予め設定された文字数以下の短文であったりするなど)に
は、第2のデータ生成部130は、そのまま第1のデータを第2のデータとして生成する
。一方で、例えば第1のデータを分割する必要があると判定した場合(例えば、予め設定
された文字数よりも長文であったりするなど)には、第2のデータ生成部130は、第1
のデータを分割し、それぞれ第1のデータの被識別情報の少なくとも一部を含む第2のデ
ータとして生成する。なお、第2のデータ生成部130による第1のデータ分割の方法は
、既知の何れの技術を利用してもよく、例えば、後述するように、第1のデータがテキス
ト化できるものであれば、第3のデータの各カットの最大文字数及び文節間の修飾関係を
解析し、文章として自然な区間が各カットに収まるように文を区切るようにしてもよい。
こで、被識別情報は、被識別情報解析部120により解析可能であれば、どのような情報
であってもよい。一つの態様としては、被識別情報は、言語モデルにより定義された単語
形式であり得る。より具体的には、後述の単語ベクトルを伴う一以上の単語(例えば、「
渋谷、新宿、六本木」や「渋谷、ランドマーク、若者」など)であってもよい。なお、当
該単語には、言語モデルに応じて「ん」などの通常はそれ単体では利用されない単語も含
み得る。また、上記単語形式の代わりに文全体を表すベクトルを伴う文書、または画像や
動画から抽出された特徴ベクトルであってもよい。
を含む第3のデータを読み出し、素材コンテンツデータ記憶部164に記憶された素材コ
ンテンツデータと上述の第2のデータが割り当てられた第3のデータを複合コンテンツデ
ータとして生成するとともに複合コンテンツデータ記憶部166に記憶し、ユーザ端末2
に複合コンテンツデータを表示する。なお、図5は、第3のデータを構成するカットの画
面レイアウトの一例である。同図中第2のデータフィールド31に編集された第2のデー
タ(例えば、区切られたテキスト文章など)が挿入され、素材コンテンツデータフィール
ド32に選択された素材コンテンツデータが挿入される。第3のデータの各カットには、
予め設定されている上述の最大文字数(テキストデータの場合)や、画面レイアウト、再
生時間(動画の場合)が規定されている。また、複合コンテンツデータは、必ずしも複合
コンテンツデータ記憶部166に保存される必要はなく、適当なタイミングで記憶されて
もよい。また、第2のデータのみが割り当てられた第3のデータを複合コンテンツデータ
の経過情報としてユーザ端末3に表示するようにしてもよい。
ト3といったように番号がふられており、この番号順に、第2のデータを順次割り当てて
いく。なお、このような割り当て方法に限定されず、例えば、第2のデータ割り当て部1
42は、第2のデータの数に合わせて、第3のデータに含まれるカット数を予め設定され
た数から増減し、第2のデータを割り当てるようにしてもよい。
例えば、素材コンテンツデータから抽出される抽出情報(例えば、分類器が抽出したクラ
スラベルなど)と比較し、例えば、互いの類似度などを判定して、第2のデータに適した
素材コンテンツデータ(例えば、類似度が高いものなど)と第2のデータとを互いに関連
付けを行う。より具体的な例としては、例えば、第2のデータに含まれる被識別情報が「
先生」を表し、抽出情報が「顔」である素材コンテンツデータA(例えば、女性の画像)
と「山」である素材コンテンツデータB(例えば、富士山の画像)が用意されている場合
、「先生」から得られる単語ベクトルと「顔」から得られる単語ベクトルの関連は、「先
生」から得られる単語ベクトルと「山」から得られる単語ベクトルの関連よりも類似して
いるため、第2のデータは素材コンテンツデータAと関連付けられる。なお、素材コンテ
ンツデータの抽出情報は、ユーザが予め抽出して素材コンテンツデータ記憶部164に記
憶したものであってもよく、後述の分類器170により抽出されたものであってもよい。
また、上記類似度の判定は、単語ベクトルを学習した学習済モデルを用意し、そのベクト
ルを利用してコサイン類似度やWord Mover’s Distanceなどの方法により単語の類似度を
判定してもよい。
楽データ、音声データ、効果音など)などであり得るが、これに限定されない。また、素
材コンテンツデータは、ユーザまたは管理者が素材コンテンツデータ記憶部164に格納
するものであってもよいし、ネットワーク上から、素材コンテンツデータを取得し、素材
コンテンツデータ記憶部164に格納するものであってもよい。
データが割り当てられたカットに、適した素材コンテンツデータを割り当てる。
ィスプレイ等)に表示するための各種制御情報を格納している。
ることで、学習済モデルとして作成される。分類器170の作成は、定期的に行われる(
例えば、年に数回程度)。分類器作成用の学習データは、ネットワークから収集したデー
タやユーザ保有のデータにクラスラベルをつけたものを利用してもよいし、クラスラベル
のついたデータセットを調達して利用してもよい。そして、分類器170は、例えば、畳
み込みニューラルネットワークを利用した学習済モデルであり、素材コンテンツデータを
入力すると、1つまたは複数の抽出情報(例えば、クラスラベルなど)を抽出する。分類
器170は、例えば、素材コンテンツデータに関連するオブジェクトを表すクラスラベル
(例えば、魚介、焼肉、人物、家具)を抽出する。
部110を介して受け付ける(ステップS101)。本例においては、被識別情報は、例
えば一以上の単語であり、第1のデータは、例えば一以上の単語を含む記事からなるテキ
ストデータまたはそのテキストデータを要約したものであり得る。
第3のデータを第3のデータ記憶部162から読み出す(ステップS102)。本例にお
いては、第3のデータは、例えば複数のカットを含むテンプレートデータであり得る。
報を取得し、第2のデータ生成部130により、被識別情報の少なくとも一部を含む一以
上の第2のデータを生成する(ステップS103)。第2のデータは、第3のデータの各
カットの最大文字数及び文節間の修飾関係を解析し、文章として自然な区間が各カットに
収まるように文を区切った個々のテキストデータであり得る。
る(ステップS104)。なお、この状態の第3のデータをユーザ端末3にて表示をする
ようにして、経過を確認可能にしてもよい。
テンツデータから抽出された抽出情報に基づき、関連付け部150により、素材コンテン
ツデータ記憶部164の素材コンテンツデータと第2のデータとを互いに関連付けし(ス
テップS105)、素材コンテンツデータ割り当て部144によりその素材コンテンツデ
ータをカットに割り当てる(ステップS106)。
データを複合コンテンツデータとして生成するとともに複合コンテンツデータ記憶部16
6に記憶し、ユーザ端末2に複合コンテンツデータを表示する(ステップS107)。な
お、複合コンテンツデータの表示は、図7に例示するように、複合コンテンツデータを構
成する複数のカットを画面上に一覧表示することができる。各カットには、表示される素
材コンテンツデータおよび第2データと共に各カットの再生時間(秒数)の情報も表示さ
れてもよい。ユーザは、例えば、第2のデータフィールド31や対応するボタンをクリッ
クすることで、その内容を修正することができ、素材コンテンツデータフィールド32や
対応するボタンをクリックすることで素材コンテンツデータを差し替えることができる。
タを読み出すためのステップS102は、第2のデータまたは素材コンテンツデータの割
り当てまでに読み出されていればいつ実行されていてもよい。また、例えば、第2のデー
タの割り当てのためのステップS104と、関連付けのためのステップS105と、素材
コンテンツデータの割り当てのためのステップS106の順番も、互いに齟齬が生じなけ
れば何れの順番で実行されてもよい。
図8〜図10を参照しながら、第1のデータがテキストデータを含むものである場合に
、サーバ1がテキストデータから要約文作成し、その要約文を含む第1のデータから第2
のデータを作成する一例について説明する。
サーバ1は、入力されたテキストデータの文書を段落に分割し、各段落内の文書を文に
分割する。また、動画のテロップとして1シーンで表示すると長すぎて可読性を落とす文
章(例えば80文字以上)については、特定の品詞、表記等の条件を満たす箇所で、さら
に複数の文章に分割する。
サーバ1は、各文を形態素解析にかけ、構文解析の最小単位となるトークンを取り出す
。図9に示すように、各トークンには品詞が付与されている。
サーバ1は、予め定義された無効な文の判定ルールより、無効と定義される文、段落を
削除する。例えば、「■」、「▼」などの特定記号から始まる行、特定記号で囲まれた段
落、URL、メールアドレス、住所・電話番号などが記載された段落を削除する。
サーバ1は、トークンから「に」、「から」、「これ」、「さん」などのあまり意味と
しては重要でないワード(ストップワード)や助詞などの特定品詞を削除する。
特定の条件(例えば、予め定義された品詞条件)を満たす複数のトークンを繋げ、トー
クンバイグラムを得る。例えば、「2014年」(名詞、固有名詞、一般)と「6月」(
名詞、固有名詞、一般)を繋げて「2014年6月」としたり、「ヴェルディ」(固有名
詞)と「協賛」(普通名詞)を繋げ、「ヴェルディ協賛」としたりする。
トークンおよびトークンバイグラムを元にTF−IDFなど単語の重要度を評価する指
標から特徴語となるトークンおよびトークンバイアグラムを抽出し、前述の単語類似度判
定などからテキストのセグメンテーションを行い、各セグメントから重要文を抽出するこ
とで要約とする。
要約(重要文)を構文解析にかけ、文節と構文木に別ける。上述の第3のデータ(例え
ばテンプレートデータ)は各カットに挿入できる文字数が定義されているところ、文節間
の修飾関係から、文章として自然な区間が各テンプレートに収まるように文を区切り、第
3のデータに当てはめる。図10に、第3のデータの各カットへの文章の挿入例を示す。
以上に説明した要約文作成機能は、日本語のみならず、英語をはじめとする多言語に対応
が可能である。
持った編集者などを自前で揃えなくとも、簡単に複合コンテンツデータを作成することが
可能となる。例えば、下記のような場面での活用が想定される。
1)ECショップで販売している商品情報の動画化
2)プレスリリース情報、CSR情報などを動画で配信
3)利用方法・オペレーションフローなどのマニュアルを動画化
4)動画広告として活用できるクリエイティブを制作
施形態の記載に限定されるものではない。上記実施形態例には様々な変更・改良を加える
ことが可能であり、そのような変更または改良を加えた形態のものも本発明の技術的範囲
に含まれる。
2 管理者端末
3 ユーザ端末
Claims (10)
- 少なくとも被識別情報を含む第1のデータの入力を受け付け、前記被識別情報の少なく
とも一部を含む一以上の第2のデータを生成する第2のデータ生成部と、
1つ以上のカットを含む第3のデータの前記カットに前記第2のデータを割り当てる第
2のデータ割り当て部と、
前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、素材コンテンツデータか
ら抽出された抽出情報に基づき、前記第2のデータと、前記素材コンテンツデータとを関
連付ける関連付け部と、
前記関連付けに基づき、前記カットに前記素材コンテンツデータを割り当てる素材コン
テンツデータ割り当て部と、
を備えることを特徴とするサーバ。 - 前記被識別情報は、言語モデルにより定義された単語形式または文全体を表すベクトル
である、
ことを特徴とする請求項1に記載のサーバ。 - 前記第1のデータは、前記被識別情報を含むテキストデータである、
ことを特徴とする請求項1または2に記載のサーバ。 - 前記第2のデータは、前記第3のデータの各カットの最大文字数及び前記第1のデータ
の文節間の修飾関係を解析し、文章として自然な区間が各カットに収まるように文を区切
られたものである、
ことを特徴とする請求項1ないし3に記載のサーバ。 - 素材コンテンツデータは、画像データ、動画データ、音データの少なくともいずれか1
つである、
ことを特徴とする請求項1ないし4に記載のサーバ。 - 前記関連付け部は、前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、前記
素材コンテンツデータから抽出された抽出情報とを比較し、互いの類似度を判定して、前
記第2のデータに適した素材コンテンツデータと前記第2のデータとを互いに関連付けを
行う、
ことを特徴とする請求項1ないし5に記載のサーバ。 - 学習データを用いて機械学習を行った学習済モデルであり、前記素材コンテンツデータ
の前記抽出情報を抽出する分類器を備え、
前記抽出情報は、前記分類器が出力したクラスラベルである、
ことを特徴とする請求項6に記載のサーバ。 - 前記サーバは、さらに、前記第1のデータに含まれる文章情報を要約する機能を有し、
前記第2のデータ生成部は、前記要約から第2のデータを生成する、
ことを特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載のサーバ。 - 前記素材コンテンツデータは、ネットワーク上から取得されて、素材コンテンツデータ
記憶部に格納される、
ことを特徴とする請求項1ないし8のいずれかに記載のサーバ。 - 少なくとも被識別情報を含む第1のデータの入力を受け付け、前記被識別情報の少なく
とも一部を含む一以上の第2のデータを生成するステップと、
1つ以上のカットを含む第3のデータの前記カットに前記第2のデータを割り当てるス
テップと、
前記第2のデータに含まれる被識別情報の少なくとも一部と、素材コンテンツデータに
基づき、前記第2のデータと、前記素材コンテンツデータとを関連付けるステップと、
前記関連付けに基づき、前記カットに前記素材コンテンツデータを割り当てるステップ
と、を含む、
ことを特徴とするデータ割り当て方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021051062A JP2021119662A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2019/046027 WO2021106051A1 (ja) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021050999A JP2021097417A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051062A JP2021119662A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021050999A Division JP2021097417A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021119662A true JP2021119662A (ja) | 2021-08-12 |
Family
ID=75520990
Family Applications (7)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020555080A Active JP6863648B1 (ja) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021050999A Pending JP2021097417A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051062A Pending JP2021119662A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051066A Active JP6903365B1 (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051063A Pending JP2021106397A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051064A Active JP6903364B1 (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051065A Pending JP2021106398A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Family Applications Before (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020555080A Active JP6863648B1 (ja) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021050999A Pending JP2021097417A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Family Applications After (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021051066A Active JP6903365B1 (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051063A Pending JP2021106397A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051064A Active JP6903364B1 (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
JP2021051065A Pending JP2021106398A (ja) | 2019-11-25 | 2021-03-25 | サーバおよびデータ割り当て方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (7) | JP6863648B1 (ja) |
WO (1) | WO2021106051A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7030296B1 (ja) * | 2021-05-26 | 2022-03-07 | 株式会社エス・ケイ通信 | プログラム、方法、情報処理装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008078864A (ja) * | 2006-09-20 | 2008-04-03 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | コンテンツ制作サーバ、コンテンツ提示装置、コンテンツ制作プログラム、及びコンテンツ提示プログラム |
JP2012253673A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Avix Inc | Html文書に基づく短編動画作品の自動制作 |
JP2015082694A (ja) * | 2013-10-21 | 2015-04-27 | 東芝テック株式会社 | 情報処理装置、コンテンツ作成装置及びプログラム |
JP2018005280A (ja) * | 2016-06-27 | 2018-01-11 | ブラザー工業株式会社 | テープ印字装置及びトークデータ処理プログラム |
JP2018045256A (ja) * | 2017-12-25 | 2018-03-22 | 株式会社フェイス | 字幕制作装置および字幕制作方法 |
JP2019045937A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び対話制御システム |
JP6603925B1 (ja) * | 2018-06-22 | 2019-11-13 | 株式会社オープンエイト | 動画編集サーバおよびプログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2869546B1 (en) * | 2013-10-31 | 2018-12-26 | Alcatel Lucent | Method and system for providing access to auxiliary information |
JP2019193023A (ja) * | 2018-04-20 | 2019-10-31 | Jcc株式会社 | 希望映像情報報知システム |
-
2019
- 2019-11-25 WO PCT/JP2019/046027 patent/WO2021106051A1/ja active Application Filing
- 2019-11-25 JP JP2020555080A patent/JP6863648B1/ja active Active
-
2021
- 2021-03-25 JP JP2021050999A patent/JP2021097417A/ja active Pending
- 2021-03-25 JP JP2021051062A patent/JP2021119662A/ja active Pending
- 2021-03-25 JP JP2021051066A patent/JP6903365B1/ja active Active
- 2021-03-25 JP JP2021051063A patent/JP2021106397A/ja active Pending
- 2021-03-25 JP JP2021051064A patent/JP6903364B1/ja active Active
- 2021-03-25 JP JP2021051065A patent/JP2021106398A/ja active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008078864A (ja) * | 2006-09-20 | 2008-04-03 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | コンテンツ制作サーバ、コンテンツ提示装置、コンテンツ制作プログラム、及びコンテンツ提示プログラム |
JP2012253673A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Avix Inc | Html文書に基づく短編動画作品の自動制作 |
JP2015082694A (ja) * | 2013-10-21 | 2015-04-27 | 東芝テック株式会社 | 情報処理装置、コンテンツ作成装置及びプログラム |
JP2018005280A (ja) * | 2016-06-27 | 2018-01-11 | ブラザー工業株式会社 | テープ印字装置及びトークデータ処理プログラム |
JP2019045937A (ja) * | 2017-08-30 | 2019-03-22 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び対話制御システム |
JP2018045256A (ja) * | 2017-12-25 | 2018-03-22 | 株式会社フェイス | 字幕制作装置および字幕制作方法 |
JP6603925B1 (ja) * | 2018-06-22 | 2019-11-13 | 株式会社オープンエイト | 動画編集サーバおよびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021106397A (ja) | 2021-07-26 |
JP2021106398A (ja) | 2021-07-26 |
JP2022061934A (ja) | 2022-04-19 |
JP6863648B1 (ja) | 2021-04-21 |
JP6903365B1 (ja) | 2021-07-14 |
JP2022061935A (ja) | 2022-04-19 |
WO2021106051A1 (ja) | 2021-06-03 |
JP6903364B1 (ja) | 2021-07-14 |
JPWO2021106051A1 (ja) | 2021-12-02 |
JP2021097417A (ja) | 2021-06-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10096145B2 (en) | Method and system for assembling animated media based on keyword and string input | |
JP2020005309A (ja) | 動画編集サーバおよびプログラム | |
WO2019245033A1 (ja) | 動画編集サーバおよびプログラム | |
JP2013072957A (ja) | 文書読み上げ支援装置、方法及びプログラム | |
JP6730757B2 (ja) | サーバおよびプログラム、動画配信システム | |
Kalender et al. | Videolization: knowledge graph based automated video generation from web content | |
JP6903365B1 (ja) | サーバおよびデータ割り当て方法 | |
US10691871B2 (en) | Devices, methods, and systems to convert standard-text to animated-text and multimedia | |
JP6730760B2 (ja) | サーバおよびプログラム、動画配信システム | |
JP6603929B1 (ja) | 動画編集サーバおよびプログラム | |
WO2022003798A1 (ja) | サーバおよび複合コンテンツデータ作成システム、複合コンテンツデータ作成方法、プログラム | |
JP6713183B1 (ja) | サーバおよびプログラム | |
WO2021153403A1 (ja) | テキスト情報編集装置及びテキスト情報編集方法 | |
KR102368823B1 (ko) | 뉴스 기사 기반 소셜 컨텐츠 서비스 장치 및 방법 | |
WO2022201236A1 (ja) | サーバおよびシステム、画像切り抜き方法、プログラム | |
KR20210136609A (ko) | 영상 뉴스 콘텐츠 생성 장치 및 방법 | |
JP6979738B1 (ja) | サーバおよびアニメーション推薦システム、アニメーション推薦方法、プログラム | |
JP2020129357A (ja) | 動画編集サーバおよびプログラム | |
JP6710884B2 (ja) | サーバおよびプログラム | |
JP6129977B2 (ja) | アノテーション共有方法、アノテーション共有装置及びアノテーション共有プログラム | |
JP2009086597A (ja) | テキスト音声変換サービスシステム及び方法 | |
JP2016027415A (ja) | 文書読み上げ支援装置、方法及びプログラム | |
CN116680440A (zh) | 区段分割处理装置、方法以及存储介质 | |
JP2021067922A (ja) | 映像コンテンツに対する合成音のリアルタイム生成を基盤としたコンテンツ編集支援方法およびシステム | |
TWM650984U (zh) | 簡報自動生成裝置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210325 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210325 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210325 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20210405 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210408 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210506 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210527 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20211118 |