JP5238339B2 - デジタル放送用の受信装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、デジタル放送における字幕又はデータ放送を解析する技術に関し、特にデジタル放送用の受信装置及びプログラムに関する。

従来のダイジェストシステムにおける受信装置は、或る特定の期間に放送されたコンテンツの中からダイジェストを作成してきた。例えば、単一の野球番組を対象とし、ホームランや得点などゲームの中で重要なシーンを抽出してダイジェストを作成する受信装置が知られている（例えば、非特許文献１参照）。

また、１日のニュースや１週間のニュースなど、特定の期間に放送された複数のニュース番組を対象とし、必要なトピックのみを抽出してダイジェストを作成する受信装置も知られている（例えば、特許文献１，非特許文献２参照）。

これらの受信装置は、特定の期間或いは番組を対象とし、対象コンテンツの一部分のみ選択的に提示することにより、なるべく情報を簡略化・省略化するためのものである。

一方、従来のトピック分類法では、トピック間の類似度を算出する場合、下記のようにトピック全体の比較を行うものが知られている（例えば、非特許文献３参照）。

特開２００７−３０５０５４号 橋本隆子、白田由香里、真野博子、飯沢篤志、"ＴＶ受信端末におけるダイジェスト視聴受信装置"、情報処理学会誌、Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．ＳＩＧ３（ＴＯＤ６），２０００年、ｐｐ．７１−８４ 鎌原淳三、香取啓志、下条真司、宮原秀夫、西尾章治郎、"自動再構成を行うマルチメディアニュース推薦受信装置"、情報処理学会誌、Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．ＳＩＧ３（ＴＯＤ１），１９９９年、ｐｐ．１２４−１３３ 角谷和俊、松本好市、高橋美乃梨、上原邦昭、"マルチチャンネル型ニュース配信受信装置のための時系列クラスタリング"、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．ＳＩＧ５（ＴＯＤ１４），２００２年、ｐｐ．８７−９７

ニュース番組である事象の続報が伝えられるときに、その事象の初期の情報が過去に何度か報じられている場合、過去の情報が省略されてしまうことがよくある。例えば、「○○県の小学生が誘拐された事件について、〜〜」などである。前述した受信装置では、対象コンテンツの一部分のみ選択的に提示することにより、なるべく情報を簡略化・省略化することができるが、その一方で該対象コンテンツの詳細な情報を得ることができない。

また、前述したトピック分類法はトピック全体を分類するものであるが、一般にトピックの文章長が固定であり、中継やインタビューなどの特殊なコーナーがなければ、同じ事象を伝えるトピックは全体を比較してもほぼ類似しているものである。しかし、テレビ番組では、番組によってトピックの放送時間は全く異なり、インタビューや解説、別の事件と比較した特集などの様々なコーナーが用意されている。そのため、同じ事象に関するトピックであっても、全体を比較すると内容の異なるトピックが多いことから改善の余地がある。

本発明の目的は、デジタル放送を受信して蓄積したデータから事象の経過のあらましを提示する、デジタル放送用の受信装置及びプログラムを提供することにある。

ニュース番組では、新しい情報が入り次第、古い情報と差し替えられて常に最新の情報が報道されており、個々の事象に関して、時下の経過とともに発端から結果まで一連の情報が伝えられる。本発明は、ニュース番組のトピックを個々の事象に分類し、特に重要なトピックや内容に変化のあったトピックを抽出することで、事象の一連の流れが分かるような「あらましダイジェスト」を作成するための受信装置を提供する。

即ち、本発明による受信装置は、特定のトピックを編成するためにデジタル放送のデータを受信する受信装置であって、映像及び音声に字幕を付随させて放送されるデジタル放送のデータを受信して蓄積する手段と、蓄積したデジタル放送のデータから字幕情報を抽出する字幕情報抽出手段と、予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデジタル放送のデータに対する特定のトピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換する字幕情報解析手段と、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のトピックをある事象に関連するトピック毎にグルーピングする分類手段と、前記グルーピングした特定の事象のトピックを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成する編成手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明による受信装置において、予め定めた新規度計算を行って、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、内容が更新されたトピックを検出する新規度計算手段を更に備え、前記編成手段は、前記グルーピングした特定の事象のトピックのうち、内容が更新されたトピックを抽出し、放送時刻の順に編成することを特徴とする。

また、本発明による受信装置において、予め定めた緊急度計算に基づいて、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、緊急度の高いトピックを抽出する緊急度計算手段を更に備え、前記編成手段は、更に、緊急度の高いトピックを放送時刻の順に編成することを特徴とする。

また、本発明による受信装置において、データ放送コンテンツのテキストを編成するためにデータ放送を受信する受信装置であって、データ放送にデータ放送コンテンツのテキストを付随させて放送されるデータ放送のデータを受信して蓄積する手段と、蓄積したデータ放送のデータからデータ放送コンテンツのテキストを抽出するテキスト抽出手段と、予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデータ放送のデータに対する特定のテキストを、コンテンツベクトルとして表す値に変換するテキスト解析手段と、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のテキストをある事象に関連するテキストに毎グルーピングする分類手段と、前記グルーピングした特定の事象のテキストを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成する編成手段とを備えることを特徴とする。

更に、本発明は、特定のトピックを編成するためにデジタル放送のデータを受信する受信装置として構成するコンピュータに、映像及び音声に字幕を付随させて放送されるデジタル放送のデータを受信して蓄積するステップと、蓄積したデジタル放送のデータから字幕情報を抽出するステップと、予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデジタル放送のデータに対する特定のトピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換するステップと、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数種のトピックをある事象に関連するトピック毎にグルーピングするステップと、前記グルーピングした特定の事象のトピックを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成するステップとを実行させるためのプログラムとしても特徴づけられる。

更に、本発明は、データ放送コンテンツのテキストを編成するためにデータ放送を受信する受信装置として構成するコンピュータに、データ放送にデータ放送コンテンツのテキストを付随させて放送されるデータ放送のデータを受信して蓄積するステップと、蓄積したデータ放送のデータからデータ放送コンテンツのテキストを抽出するステップと、予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデータ放送のデータに対する特定のテキストを、コンテンツベクトルとして表す値に変換するステップと、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のテキストをある事象に関連するテキスト毎にグルーピングするステップと、前記グルーピングした特定の事象のテキストを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成するステップとを実行させるためのプログラムとしても特徴づけられる。

本受信装置によれば、初期の情報を見逃してしまった視聴者や、これまでの経緯をおさらいしたい視聴者に対して、過去のニュース番組からその事象に関する情報を抽出し、事象の経過のあらましを提示することができるようになる。また、あらましとして抽出するトピックは、ただ単に関連トピックを羅列するだけではなく、事象に大きな展開のあったことを伝えるトピックや特に重要なトピックのみとするため、不必要に情報抽出して、視聴者の便宜を損なうこともない。

更に、特定の事象を対象として、幾つかのコンテンツだけでは伝えられない詳細な情報を提示することで視聴者は特定のニュースの情報を深く掘り下げた解説として利用することができるようになる。

また、Ｗｅｂページのニュースコンテンツでは、ニュース本文とともに過去の関連トピックへのリンクが併記される場合があるが、テレビの番組ではそのような機能を設けるには工夫が必要になる。本受信装置であれば、番組の視聴中でも番組の視聴中でも経緯の分からないニュースが出てきた場合にも、あらましの作成を要求することで過去の詳細を視聴できるようになる。

本受信装置では、事象毎にトピックを分類して放送番組を考慮した技法でトピック間類似度を計算するため、事象に対するトピックのグルーピングの精度を上げることができる。また、事象毎のトピックの分類により、比較するトピック長が短くなるため、トピック間類似度の計算コストを軽減することができる。

以下、本発明による一実施例の受信装置について説明する。

図１に、本実施例の受信装置のブロック図を示す。本実施例の受信装置は、アンテナ２と、制御部１と、記憶手段３と、トピック／映像音声蓄積手段４とを備える。制御部１は、放送信号受信手段１１と、字幕情報抽出手段１２と、字幕情報解析手段１３と、グルーピング（分類手段）１４と、新規度計算手段１５と、緊急度計算手段１６と、トピック抽出手段１７と、トピック編成手段１８とを有する。記憶手段３は、少なくとも字幕情報蓄積手段３１と、映像音声蓄積手段３２とを有する。

放送信号受信手段１１は、アンテナ２を介して任意のニュース番組の映像・音声と、これに付随する字幕を受信して、字幕情報抽出手段１２に送出する。

字幕情報抽出手段１２は、受信したニュース番組の映像及び音声に付随する字幕をそれぞれ抽出し、それぞれを識別子などで関連付けて字幕情報蓄積手段３１及び映像音声蓄積手段３２に蓄積する。

字幕情報解析手段１３は、後述するｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、全ニュース番組に対する特定のニューストピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換する。

グルーピング手段１４は、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数種ある事象を事象毎のトピックにグルーピングし、各グループを識別可能な識別番号を付して分類する。

新規度計算手段１５は、予め定めた新規度計算を行って、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、内容が更新されたトピック（更新トピック）を検出する。

緊急度計算手段１６は、各グループに属するトピックの放送時間又は放送頻度などの放送状況に基づいて定義された重要度の時間的推移から、重要度が高まるトピックを抽出する。

トピック抽出手段１７は、グルーピングしたグループ番号に基づいて、或いは新規度及び／又は緊急度の値に基づいて、所望のトピックを抽出する。

トピック編成手段１８は、トピック抽出手段１７によって抽出したトピックを放送時刻の順に編成し、トピック／映像音声提示手段４に送出する。

トピック／映像音声提示手段４は、抽出して再編成したトピック情報、及び／又は抽出して再編成したトピックに対応する映像音声情報を、字幕情報蓄積手段３１及び／又は映像音声蓄積手段３２から取り出し、必要に応じて例えば図示しない表示装置又はスピーカ等を用いて再生し、或いは又、抽出して再編成したトピック情報を、所定の記憶手段に蓄積する。この抽出して再編成したトピック情報は、あらましダイジェストとして利用することができる。

以下、図２を参照して、より詳細に本実施例の動作を説明する。

ステップＳ１で、放送信号受信手段１１により、アンテナ２を介して任意のニュース番組の映像・音声と、これに付随する字幕を受信して、字幕情報抽出手段１２に送出する。続いて、字幕情報抽出手段１２により、受信したニュース番組の映像及び音声に付随する字幕をそれぞれ抽出し、それぞれを識別子などで関連付けて字幕情報蓄積手段３１及び映像音声蓄積手段３２に蓄積する。

ステップＳ２で、字幕情報解析手段１３により、以下に定義されるｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、全ニュース番組に対する特定のニューストピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換する。

ここで、ｔｆ−ｉｄｆ技法について説明する。

ｔｆ−ｉｄｆ技法は、ｔｆ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）値とｉｄｆ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）値を次のように定義している。

ｔｆ_ｉｊ＝ニューストピックｄ_ｉ中の語ｋ_ｊの出現頻度

ｉｄｆ_ｊ＝ｌｏｇ（１／全ニューストピック中、語ｋ_ｊを含むニューストピックの割合）＋１

次に、或るニューストピックｄ_ｉでの語ｋ_ｊの重みｗ_ｉｊを次式のように定義する。

ｗ_ｉｊ＝ｔｆ_ｉｊ×ｉｄｆ_ｊ

また、語の総数をｎとし、ニューストピックｄ_ｉのコンテンツベクトルＤ_ｉを次式のように定義する。

Ｄ_ｉ＝＜ｗ_ｉ１，・・・，ｗ_ｉｎ＞

ステップＳ３で、グルーピング手段１４により、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数種ある事象を事象毎のトピックにグルーピングし、各グループを識別可能な識別番号を付して分類する。

ここで、コンテンツベクトルを用いたグルーピングについて説明する。

或る事象（例えば、特定のニュース番組）に関して、内容が更新される前後のトピック（例えば、特定のニュース番組がその都度取り扱う字幕情報又はテキスト）例を図３に示す。図３の例は、１２時のニューストピックｄ_ｊが試合前、１９時のニューストピックｄ_ｉが試合後の様子を報じているトピックの字幕テキストである。ｄ_ｉ，ｄ_ｊともに、冒頭ｄ_ｉa，ｄ_ｊａ文で「センバツ高校野球の決勝」について話すことを伝えているが、テキストの後半ｄ_ｉｂ，ｄ_ｊｂ文は、それぞれその時点で最新のニュースを伝えているため内容が異なる。

このように、ニューストピックは、最初にどういった事象（例えば、センバツ高校野球の決勝のニュース番組）について伝えるかが定められ、次に具体的な最新情報（例えば、試合前の球場の様子や、試合結果、又は試合後の様子など）について伝えられるのが一般的である。そのため、同じ事象に関するニューストピックは、出だしが同じような文章で始まり、時間の経過によってニュース内容が更新されるとそれ以降の文章が大きく異なる。これを利用して、本受信装置では、冒頭ｄ_ｉa，ｄ_ｊａ文のコンテンツベクトルを作成し、作成したコンテンツベクトルを部分ベクトルとして機能させ、複数種ある事象を事象毎のトピックにグルーピングする。

グルーピングに際し、トピックｄ_ｉの冒頭ｄ_ｉa，ｄ_ｊａ文だけを用いて作成したコンテンツベクトルを次式のように定義する。ｍは、冒頭ｄ_ｉa，ｄ_ｊａ文に出現するキーワードの総数である。

Ｄ_ｉa＝＜ｗ_ｉ１,・・・，ｗ_ｉｍ＞

或るトピックｄ_ｉ，ｄ_ｊの冒頭ｄ_ｉa，ｄ_ｊａ文の類似度を次式のように定義する。

Ｓ_ｉｊ ^ａ＝Ｄ_ｉ ^ａ ・Ｄ_ｊ ^ａ／（｜Ｄ_ｉ ^ａ｜・｜Ｄ_ｊ ^ａ｜）

トピックｄ_ｉ， ｄ_ｊの放送時刻をｔ_ｉ，ｔ _ｊ、或る時間間隔をＴ_０、類似度の閾値をθとする。或るトピックｄ_ｉについて、ｔ_ｉ−Ｔ_０＜ｔ_ｊ＜ｔ_ｉを満たす任意のトピックｄ_ｊに対して、Ｓ_ｉｊ ^ａ＞θであるｄ_ｊをｄ_ｉの関連トピックとみなし、関連トピックの集合をその事象のグループとする。

グルーピングの例を図４に示す。図４（ａ）に示すように、データｄの時間的推移をｉ，ｊを用いて表したとき、図４（ｂ）に示すように、第１グループ（ｇｒｏｕｐ１）は、知事選挙に関するグループ、第２グループ（ｇｒｏｕｐ２）は、或る事件に関するグループとして分類される。これらは、関連トピックを線で結んでいき、線で繋がったトピック集合（例えば、第１グループではＦＤ_１，ＦＤ_２，ＦＤ_２’，ＦＤ_３，ＦＤ_３’，ＦＤ_３’’，ＦＤ_４，ＦＤ_５であり、第２グループではＳＤ_１，ＳＤ_１’，ＳＤ_２，ＳＤ_３，ＳＤ_４）をグループとしたものである。或る事象に関して新たな報道がなされると、新しい関連トピックがさらに右方向へと繋がっていき、時間の経過と共に逐次的にグループは大きくなっていくことになる。

ステップＳ４により、新規度計算手段１５は、予め定めた新規度計算を行って、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、内容が更新されたトピック（更新トピック）を検出する。

ここで、新規度の計算について説明する。

図３の例のように、更新トピックは、既報の関連トピックと比べ、冒頭は同じような内容であるため類似度は高くなるが、後半は内容が異なるため類似度が低い。新規度の計算においても、ニュース番組のこのような特性を利用する。

まず、トピックの前半及び後半を含む全文の類似度を次式のように定義する。

Ｓ_ｉｊ’＝Ｄ_ｉ ・Ｄ_ｊ／（｜Ｄ_ｉ｜・｜Ｄ_ｊ｜）

或るトピックｄ_ｉについて、ｔ_ｉ−Ｔ_０＜ｔ_ｊ＜ｔ_ｉを満たすｄ_ｉの関連トピックｄ_ｊに対して、トピックｄ_ｉの新規度ｖ_{ｉ，ｎｏｖｅｌｔｙ}を次式に従って定義する。

ｖ_{ｉ，ｎｏｖｅｌｔｙ}＝ｍｉｎ（Ｓ_ｉｊ ^ａ／Ｓ_ｉｊ）

図４の第２グループ（ｇｒｏｕｐ２）の例では、事件の詳細が明らかになったニュースや犯人逮捕のニュースなど、何か新たな展開を伝えるトピックで新規度が高くなる。

ステップＳ５で、緊急度計算手段１６により、各グループに属するトピックの放送時間又は放送頻度などの放送状況に基づいて定義された重要度の時間的推移から、重要度が高まるトピックを抽出する。突然重要性が高まったニュースを緊急度の高いニュースと称し、事象に何らかの大きな動きがあったと場合を云う。ここで、重要度は、各グループに属するトピックの放送時間、又は放送頻度、又はその双方に基づいて定義付けることができる。

尚、トピックの重要度は、例えば、“ニュースダイジェスト作成受信装置における重要度算出技法の評価”、情報処理学会研究報告（データベース受信装置研究会２００８−ＤＢＳ−１４４・グループウェアとネットワークサービス研究会２００８−ＧＮ−６６・放送コンピューティング研究第２グループ００８−ＤＢＳ−１４４・グループウェアとネットワークサービス研究会２００８−ＧＮ−６６・放送コンピューティング研究第２グループ００８−ＢＣＣｇｒ−１９合同研究会発表会），Ｖｏｌ．２００８，Ｎｏ．７，２００８年，ｐｐ．１５５−１６２に知られている方法で計算することもできる。

図５は、ｅ_１〜ｅ_３の各事象のグループに属したトピックの重要度の時間的推移の例である。ｅ_１は、長期にわたって重要度が変化しないため、常に重要度が高い状態であるが、緊急度は特別高くないことを表している。ｅ_２は、地震報道のように新しい事象に関するニュースが突然発生したものであり、発生したときの緊急度は極めて高いことを表す。ｅ_３は、裁判の一審・二審のように一旦動きの収まった事象に新しい動きがあったことを表しており、再度重要度が高まっているということは、緊急度が高いことを表している。

このように、緊急度計算手段１６は、予め定めた緊急度計算に基づいて、当該新規度計算によって検出した新規度の高いトピックのうち、緊急度の高いトピックを抽出する。重要度が急に高まったトピックほど緊急度は高いものとし、例えば次式のように定義することができる。

上記の式は、最小二乗法を用いて重要度の推移を近似し、傾きをトピックｄ_ｉの緊急度ｖ_{ｉ，ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ}として定義した例である。尚、ｄ_ｊは、ｔ_ｉ−Ｔ_０＜ｔ_ｊ＜ｔ_ｉを満たすものとし、その条件を満たすトピック数をｎとする。

ステップＳ６で、トピック抽出手段１７により、グルーピングしたグループ番号に基づいて、或いは新規度及び／又は緊急度の値に基づいて、所望のトピックを抽出する。トピックの抽出は、φをある閾値、ｘ，ｙを予め定めた任意の整数としたとき、ベクトル値の大きさが次式を満たすトピックｄ_ｉを抽出する。

ｍａｘ（ｘ・ｖ_{ｉ，ｎｏｖｅｌｔｙ}， ｙ・ｖ_{ｉ,ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ}）＞φ

或いは、トピック抽出手段１７は、次式を満たすトピックｄ_ｉを抽出して、放送時刻の順に再生してもよい。

ｘ・ｖ_{ｉ，ｎｏｖｅｌｔｙ} ＋ ｙ・ｖ_{ｉ,ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ}）＞φ

ステップＳ７で、トピック編成手段１８により、トピック抽出手段１７によって抽出したトピックを放送時刻の順に編成し、トピック／映像音声提示手段４に送出する。例えば、トピック編成手段１８は、この抽出して再編成したトピック情報を、あらましダイジェストとして作成することができる。

ステップＳ８で、トピック／映像音声提示手段４は、抽出して再編成したトピック情報、及び／又は抽出して再編成したトピックに対応する映像音声情報を、字幕情報蓄積手段３１及び／又は映像音声蓄積手段３２から取り出し、必要に応じて例えば図示しない表示装置又はスピーカ等を用いて再生し、或いは又、抽出して再編成したトピック情報を、所定の記憶手段に蓄積する。この抽出して再編成したトピック情報は、あらましダイジェストとして提示することができる。

このように、本実施例の受信装置によれば、或る事象に関して過去の経緯を伝える上で、代表的なトピックを抽出し、編成して提示する。特に、ニュース番組の特性を考慮したグルーピング技法をとることで、計算コストが極めて低くなる。また、グルーピング技法で作成するベクトルは、新規度の計算に流用でき、緊急度の計算に必要となる重要度をダイジェスト受信装置などで流用することもできる。従って、受信装置全体の算出プロセスを軽減することができる。

データ放送を受信且つ蓄積して、字幕の代わりにデータ放送コンテンツのテキストを解析し、事象のあらましをデータ放送コンテンツによって提示することも可能である。例えば、当該受信装置をデータ放送コンテンツのテキストを編成するためにデータ放送を受信する受信装置として構成する。即ち、上述した実施例と同様に、該受信装置は、データ放送にデータ放送コンテンツのテキストを付随させて放送されるデータ放送のデータを受信して蓄積する手段と、蓄積したデータ放送のデータからデータ放送コンテンツのテキストを抽出するテキスト抽出手段と、予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデータ放送のデータに対する特定のテキストを、コンテンツベクトルとして表す値に変換するテキスト解析手段と、予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数種ある事象を事象毎のテキストにグルーピングする分類手段と、グルーピングした特定の事象のテキストを抽出し、放送時刻の順に編成する編成手段とを備えるように構成する。

前述した実施例では、説明の便宜のために、各手段を個別の手段として説明したが、適宜組み合わせて、又は１つの制御手段で構成することができることは明らかである。また、例えば当該受信装置を複数の装置又はコンピュータで実現することができる。更に、受信装置として構成する１つ以上のコンピュータは、前述した各処理を実現させるために、中央演算処理装置（ＣＰＵ）の制御によって実現でき、少なくとも１つ以上のメモリを備えることができる。更に、受信装置としてコンピュータを機能させるために、メモリの所定の領域にＣＰＵで実行させるためのプログラムを格納することができる。また、前述した各処理を実現させるために必要とされるデータを、メモリに一時的、又は恒久的に格納することもできる。このようなメモリは、適宜コンピュータ内部のＲＯＭ、ＲＡＭ又はハードディスクなどで構成させることができ、或いは又、外部記憶装置（例えば、外付けハードディスク）を用いて構成させることもできる。従って、本発明は、前述した実施例に限定されるものではなく、その主旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。

本受信装置によれば、ニュース番組などの或る事象に対して過去の経緯を伝える際に、代表的なトピックを効率的に抽出し、提示することができ、特にダイジェスト受信装置などに有用である。

本発明による一実施例の受信装置のブロック図である。 本発明による一実施例の受信装置の動作を示すフローチャートである。 本発明による一実施例の受信装置が扱う、或る事象に関して内容が更新される前後のトピック例を示す図である。 本発明による一実施例の受信装置におけるグルーピングの例を示す図である。 本発明による一実施例の受信装置が扱う、各事象のグループに属したトピックの重要度の時間的推移の例である。

符号の説明

１ 制御部
２ アンテナ
３ 記憶手段
４ トピック／映像音声蓄積手段
１１ 放送信号受信手段
１２ 字幕情報抽出手段
１３ 字幕情報解析手段
１４ グルーピング（分類手段）
１５ 新規度計算手段
１６ 緊急度計算手段
１７ トピック抽出手段
１８ トピック編成手段
３１ 字幕情報蓄積手段
３２ 映像音声蓄積手段

Claims (6)

1. 特定のトピックを編成するためにデジタル放送のデータを受信する受信装置であって、
   映像及び音声に字幕を付随させて放送されるデジタル放送のデータを受信して蓄積する手段と、
   蓄積したデジタル放送のデータから字幕情報を抽出する字幕情報抽出手段と、
   予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデジタル放送のデータに対する特定のトピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換する字幕情報解析手段と、
   予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のトピックをある事象に関連するトピック毎にグルーピングする分類手段と、
   前記グルーピングした特定の事象のトピックを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成する編成手段とを備えることを特徴とする、受信装置。
2. 予め定めた新規度計算を行って、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、内容が更新されたトピックを検出する新規度計算手段を更に備え、
   前記編成手段は、前記グルーピングした特定の事象のトピックのうち、内容が更新されたトピックを抽出し、放送時刻の順に編成することを特徴とする、請求項１に記載の受信装置。
3. 予め定めた緊急度計算に基づいて、事象毎のトピックにグルーピングした関連トピックの中から、緊急度の高いトピックを抽出する緊急度計算手段を更に備え、
   前記編成手段は、更に、緊急度の高いトピックを放送時刻の順に編成することを特徴とする、請求項１又は２に記載の受信装置。
4. データ放送コンテンツのテキストを編成するためにデータ放送を受信する受信装置であって、
   データ放送にデータ放送コンテンツのテキストを付随させて放送されるデータ放送のデータを受信して蓄積する手段と、
   蓄積したデータ放送のデータからデータ放送コンテンツのテキストを抽出するテキスト抽出手段と、
   予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデータ放送のデータに対する特定のテキストを、コンテンツベクトルとして表す値に変換するテキスト解析手段と、
   予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のテキストをある事象に関連するテキスト毎にグルーピングする分類手段と、
   前記グルーピングした特定の事象のテキストを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成する編成手段とを備えることを特徴とする、受信装置。
5. 特定のトピックを編成するためにデジタル放送のデータを受信する受信装置として構成するコンピュータに、
   映像及び音声に字幕を付随させて放送されるデジタル放送のデータを受信して蓄積するステップと、
   蓄積したデジタル放送のデータから字幕情報を抽出するステップと、
   予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデジタル放送のデータに対する特定のトピックについての字幕情報を、コンテンツベクトルとして表す値に変換するステップと、
   予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のトピックをある事象に関連するトピック毎にグルーピングするステップと、
   前記グルーピングした特定の事象のトピックを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成するステップとを実行させるためのプログラム。
6. データ放送コンテンツのテキストを編成するためにデータ放送を受信する受信装置として構成するコンピュータに、
   データ放送にデータ放送コンテンツのテキストを付随させて放送されるデータ放送のデータを受信して蓄積するステップと、
   蓄積したデータ放送のデータからデータ放送コンテンツのテキストを抽出するステップと、
   予め定めたｔｆ−ｉｄｆ技法を用いて、蓄積したデータ放送のデータに対する特定のテキストを、コンテンツベクトルとして表す値に変換するステップと、
   予め定めた類似度計算により算出したコンテンツベクトルの類似度に基づいて、複数のテキストをある事象に関連するテキスト毎にグルーピングするステップと、
   前記グルーピングした特定の事象のテキストを抽出し、放送時刻の順に編成し、該事象の経過のあらましを作成するステップとを実行させるためのプログラム。
   

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