JP5466119B2 - 同一の共有コンテンツに興味を持つ視聴者の属性の観点を推定する最適観点推定プログラム、装置及び方法 - Google Patents
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Description
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶手段と、
観点リストの属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶手段と、
共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
共有コンテンツについて、キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第1のベクトル導出手段と、
キーワード毎に、当該キーワードと一致する属性単語における学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれる単語を要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第2のベクトル導出手段と、
第1のベクトルと、キーワード毎の第2のベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
観点及び属性単語毎に類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する類似度付き観点リスト生成手段と、
観点リストのレイヤ毎に、類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する最適観点導出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
類似度算出手段は、類似度を以下の式によって算出し、
cosθ=(wj・wg)/(|wj|・|wg|)
最適観点導出手段は、以下のレイヤ毎の分散を比較する
cosθ・L1, cosθ・L2, ・・・, cosθ・Lm (m:レイヤLの観点数)
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
共有コンテンツは、テレビ放送コンテンツであって、映像音声情報と字幕文字情報とからなり、
キーワード抽出手段は、字幕文字情報からキーワードを抽出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
コメント文章には、投稿者識別子が対応付けられており、
所定時間間隔毎に、共有コンテンツに関連するコメント文章を収集する関連コメント収集手段と、
収集されたコメント文章を、投稿者識別子毎に区分する投稿者別コメント収集手段と、
投稿者識別子毎に、コメント文章から属性単語を抽出する属性単語抽出手段と、
観点リストにおける属性単語毎に、同一の属性単語を有する投稿者識別子の数を導出する投稿者数導出手段と、
所定時間間隔毎に、属性単語における投稿者識別子の数を蓄積する投稿者数蓄積手段と
してコンピュータを機能させ、
最適観点導出手段は、類似度の分散が大きい属性単語であって、且つ、過去の複数の所定時間間隔における投稿者識別子の数の変化が大きい属性単語を、最適観点として導出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする。
コメント文章には、投稿者識別子が対応付けられており、
共有コンテンツに関連する、所定範囲のコメント文章を収集する関連コメント収集手段と、
収集されたコメント文章を、投稿者識別子毎に区分する投稿者別コメント収集手段と、
投稿者識別子毎に、コメント文章から属性単語を抽出する属性単語抽出手段と、
最適と推定された観点から下位レイヤにおける属性単語毎に、同一の属性単語を有する投稿者識別子の数を導出する視聴者属性数導出手段と、
属性単語毎のコメント文章の割合を、共有コンテンツに関する視聴者層として導出する視聴者属性割合導出手段と
を有することを特徴とする。
コメント文章は、ミニブログ(mini Web log)サイトに投稿されたものであり、
関連コメント収集手段及び投稿者別コメント収集手段は、ミニブログサイトから共有コンテンツに関連するコメント文章を受信する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
学習文章情報記憶手段について、
学習文章情報は、ミニブログに記載されたコメント文章情報であり、
投稿者識別子に対応付けられたプロファイル情報を含むコメント文章情報を収集し、該プロファイル情報から属性単語を抽出し、該属性単語に対応付けてコメント文章情報を学習文章情報として記憶することも好ましい。
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶手段と、
観点リストの属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶手段と、
共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
共有コンテンツについて、キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第1のベクトル導出手段と、
キーワード毎に、当該キーワードと一致する属性単語における学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれるキーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第2のベクトル導出手段と、
第1のベクトルと、キーワード毎の第2のベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
観点及び属性単語毎に類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する類似度付き観点リスト生成手段と、
観点リストのレイヤ毎に、類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する最適観点導出手段と
を有することを特徴とする。
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶部と、
観点リストの属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶部と
を有し、
共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出する第1のステップと、
共有コンテンツについて、キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第2のステップと、
キーワード毎に、当該キーワードと一致する属性単語における学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれる単語を要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第3のステップと、
第1のベクトルと、キーワード毎の第2のベクトルとの類似度を算出する第4のステップと、
観点及び属性単語毎に類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する第5のステップと、
観点リストのレイヤ毎に、類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する第6のステップと
を有することを特徴とする。
図3は、本発明におけるユーザ所持の端末の表示画面である。
(S202)テレビ4は、受信したその放送コンテンツを再生表示する。これによって、ユーザは、その放送コンテンツを視聴することができる。図3のS202を参照すると、阪神−巨人戦のプロ野球の試合が放映されている。
(S203)視聴者属性推定サーバ1は、受信した放送コンテンツについて、最適観点を推定する。
(S205)視聴者属性推定サーバ1は、ミニブログサーバ6から、その放送コンテンツに関連するコメント文章を、所定の範囲で収集する。
(S206)携帯端末5も、ユーザ操作に応じて、視聴者属性推定サーバ1から、その放送コンテンツに関連するコメント文章を受信する。受信したコメント文章は、携帯端末5のディスプレイに逐次表示される。図3のS206を参照すると、テレビ4に放映されているプロ野球の試合に対する、第三者のコメント文章が表示されている。
(S207)視聴者属性推定サーバ1は、収集したコメント文章について、最適観点に基づく視聴者属性を推定する。
(S209)視聴者属性推定サーバ1は、その放送コンテンツに対する視聴者属性情報を、携帯端末5へ送信する。
(S210)携帯端末5は、受信した視聴者属性情報をディスプレイに表示する。図3のS209を参照すると、放映されているプロ野球を視聴している視聴者属性が表示されている。ここでは、視聴者属性として、趣味のスポーツが「野球」である人が多く、且つ、「阪神ファン」である人が多いことが理解できる。
[共有コンテンツ] [文章情報]
テレビ放送 番組表、及び、字幕文字
Webページ タグ、及び、本文
音楽 タグ、及び、歌詞
電子書籍 タグ、及び、文章
分離された文章情報は、キーワード抽出部111へ出力される。
第1のベクトル[野球、サッカー、巨人、阪神、テニス、・・・](単語)
第1のベクトル [ 15, 2, 8, 11, 0,・・・・・](出現頻度)
キーワード「野球」
第2のベクトル[野球、サッカー、巨人、阪神、テニス、・・・](単語)
第2のベクトル [1215, 10, 320, 280, 4,・・・・・](出現頻度)
wj・wg=ベクトルwj・wgの内積
=(wj1×wg1+wj2×wg2+・・・+wjn×wgn)
|wj|=ベクトルwjの長さ(ノルム)
[原点からベクトルwjの終点までのユークリッド距離]
=sqrt(wj・wj)
|wg|=ベクトルwgの長さ(ノルム)
[原点からベクトルwgの終点までのユークリッド距離]
=sqrt(wg・wg)
cosθ・L1,cosθ・L2,・・・,cosθ・Lm (m:レイヤLの観点数)
101 通信インタフェース部
102 観点リスト記憶部
103 学習文章情報記憶部
110 文章情報分離部
111 キーワード抽出部
112 第1のベクトル導出部
113 第2のベクトル導出部
114 類似度算出部
115 類似度付き観点リスト生成部
116 最適観点導出部
120 関連コメント収集部
121 投稿者別コメント収集部
122 属性単語抽出部
123 視聴者属性数導出部
124 視聴者属性割合導出部
125 視聴者層表示制御部
130 関連コメント収集部
131 投稿者別コメント収集部
132 属性単語抽出部
133 投稿者数導出部
134 投稿者数蓄積部
2 放送局
3 セットトップボックス
4 テレビ
5 携帯端末
6 ミニブログサーバ
7 汎用端末
Claims (12)
- 不特定多数の第三者に対して配信される共有コンテンツについて、それを視聴している不特定多数の第三者の属性を検出するための観点を推定するようにコンピュータを機能させる最適観点推定プログラムであって、
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶手段と、
前記観点リストの前記属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶手段と、
前記共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記共有コンテンツについて、前記キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第1のベクトル導出手段と、
前記キーワード毎に、当該キーワードと一致する前記属性単語における前記学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれるキーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第2のベクトル導出手段と、
第1のベクトルと、前記キーワード毎の第2のベクトルとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記観点及び前記属性単語毎に前記類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する類似度付き観点リスト生成手段と、
前記観点リストのレイヤ毎に、前記類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する最適観点導出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする最適観点推定プログラム。 - 前記類似度算出手段は、前記類似度を以下の式によって算出し、
cosθ=(wj・wg)/(|wj|・|wg|)
前記最適観点導出手段は、以下のレイヤ毎の分散を比較する
cosθ・L1, cosθ・L2, ・・・, cosθ・Lm (m:レイヤLの観点数)
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載の最適観点推定プログラム。 - 前記キーワード抽出手段は、前記共有コンテンツに含まれる文章から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、前記キーワードとして抽出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の最適観点推定プログラム。
- 前記共有コンテンツは、テレビ放送コンテンツであって、映像音声情報と字幕文字情報とからなり、
前記キーワード抽出手段は、前記字幕文字情報から前記キーワードを抽出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の最適観点推定プログラム。 - コンピュータを搭載した装置について、請求項1から4のいずれか1項に記載の前記最適観点推定プログラムと共に、前記共有コンテンツについて不特定多数の第三者によって投稿された多数のコメント文章に基づいて、前記最適観点導出手段によって導出される観点を更に最適化するようにコンピュータを機能させる観点最適化プログラムであって、
前記コメント文章には、投稿者識別子が対応付けられており、
所定時間間隔毎に、前記共有コンテンツに関連する前記コメント文章を収集する関連コメント収集手段と、
収集された前記コメント文章を、前記投稿者識別子毎に区分する投稿者別コメント収集手段と、
前記投稿者識別子毎に、前記コメント文章から属性単語を抽出する属性単語抽出手段と、
前記観点リストにおける前記属性単語毎に、同一の属性単語を有する投稿者識別子の数を導出する投稿者数導出手段と、
前記所定時間間隔毎に、前記属性単語における前記投稿者識別子の数を蓄積する投稿者数蓄積手段と
してコンピュータを機能させ、
前記最適観点導出手段は、前記類似度の分散が大きい属性単語であって、且つ、過去の複数の所定時間間隔における前記投稿者識別子の数の変化が大きい属性単語を、最適観点として導出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする観点最適化プログラム。 - コンピュータを搭載した装置について、請求項1から5のいずれか1項に記載の前記最適観点推定プログラムと共に、前記共有コンテンツについて不特定多数の第三者によって投稿された多数のコメント文章に基づいて、視聴者の属性を推定するようにコンピュータを機能させる視聴者属性推定プログラムであって、
前記コメント文章には、投稿者識別子が対応付けられており、
前記共有コンテンツに関連する、所定範囲の前記コメント文章を収集する関連コメント収集手段と、
収集された前記コメント文章を、前記投稿者識別子毎に区分する投稿者別コメント収集手段と、
前記投稿者識別子毎に、前記コメント文章から属性単語を抽出する属性単語抽出手段と、
最適と推定された前記観点から下位レイヤにおける前記属性単語毎に、同一の属性単語を有する前記投稿者識別子の数を導出する視聴者属性数導出手段と、
前記属性単語毎の前記コメント文章の割合を、前記共有コンテンツに関する視聴者層として導出する視聴者属性割合導出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする視聴者属性推定プログラム。 - 前記視聴者属性数導出手段について、最適と推定された前記観点から1つだけ下位レイヤにおける属性単語について、前記コメント文章の数を導出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項6に記載の視聴者属性推定プログラム。
- 前記コメント文章は、ミニブログ(mini Web log)サイトに投稿されたものであり、
前記関連コメント収集手段及び前記投稿者別コメント収集手段は、前記ミニブログサイトから前記共有コンテンツに関連するコメント文章を受信する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項6又は7に記載の視聴者属性推定プログラム。 - 前記投稿者別コメント収集手段は、更に、前記ミニブログから、同一の投稿者識別子に基づいて過去の多数のコメント文章を辿って収集するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項8に記載の視聴者属性推定プログラム。
- 前記学習文章情報記憶手段について、
前記学習文章情報は、前記ミニブログに記載されたコメント文章情報であり、
前記投稿者識別子に対応付けられたプロファイル情報を含むコメント文章情報を収集し、該プロファイル情報から前記属性単語を抽出し、該属性単語に対応付けて前記コメント文章情報を学習文章情報として記憶する
ことを特徴とする請求項9に記載の視聴者属性推定プログラム。 - 不特定多数の第三者に対して配信される共有コンテンツについて、それを視聴している不特定多数の第三者の属性を検出するための観点を推定する最適観点推定装置であって、
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶手段と、
前記観点リストの前記属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶手段と、
前記共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記共有コンテンツについて、前記キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第1のベクトル導出手段と、
前記キーワード毎に、当該キーワードと一致する前記属性単語における前記学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれる単語を要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第2のベクトル導出手段と、
第1のベクトルと、前記キーワード毎の第2のベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記観点及び前記属性単語毎に前記類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する類似度付き観点リスト生成手段と、
前記観点リストのレイヤ毎に、前記類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する最適観点導出手段と
を有することを特徴とする最適観点推定装置。 - 不特定多数の第三者に対して配信される共有コンテンツについて、それを視聴している不特定多数の第三者の属性を検出するための観点を推定する最適観点推定方法であって、
予め規定された観点と、該観点の下位に属する属性単語との組を、ツリー状に構成した観点リストを記憶した観点リスト記憶部と、
前記観点リストの前記属性単語毎に、当該属性単語に関連する多数の学習文章情報を記憶した学習文章情報記憶部と
を有し、
前記共有コンテンツに含まれる文章から複数のキーワードを抽出する第1のステップと、
前記共有コンテンツについて、前記キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第1のベクトルwj=(wj1,wj2,wj3,・・・wjn)(n:キーワードの数)を導出する第2のステップと、
前記キーワード毎に、当該キーワードと一致する前記属性単語における前記学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれるキーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第2のベクトル(第1のベクトルの要素列と同一)wg=(wg1,wg2,wg3,・・・wgn)を導出する第3のステップと、
第1のベクトルと、前記キーワード毎の第2のベクトルとの類似度を算出する第4のステップと、
前記観点及び前記属性単語毎に前記類似度を対応付けた類似度付き観点リストを生成する第5のステップと、
前記観点リストのレイヤ毎に、前記類似度の分散が最も大きい観点及び属性単語を導出する第6のステップと
を有することを特徴とする最適観点推定方法。
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