JP5795580B2 - タイムベースメディアにおけるソーシャルインタレストの推定および表示 - Google Patents
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Description
本出願は、参照により本明細書に組み込まれている、2009年7月16日に出願した米国仮特許出願第61/226,002号明細書、名称「Method of Estimating Social Interest in American Football」の優先権を米国特許法第119条(e)の下に主張する。
図3は、一実施形態による、ハイレベルでビデオ/メタデータアライメント/注釈プロセス320、およびソーシャルメディア/イベントアライメント330プロセスを示す概念図である。入力としてメタデータインスタンス307およびタイムベースメディア301内のイベントから開始して、注釈付きイベント309が形成される。図示されたように、タイムベースメディア(TBM)301は、本明細書に述べられたように、タイムベースメディア内のイベントを備える複数のセグメント(seg.1〜M)303を備える。図5を関連してさらに述べられるように、ビデオ/メタデータアライメント/注釈320プロセスは、注釈付きイベント309を形成するために、1つまたは複数のメタデータインスタンス(1〜N)307をイベントで調整する。図6に関連してさらに述べられるように、ソーシャルメディア/イベントアライメント330プロセスは、ビデオ/メタデータアライメント/注釈320からの注釈付きイベント309を、1つまたは複数のソーシャルメディアのコンテンツアイテム(A〜O)311にアライメントまたは「マッピング」する。両方のプロセス320、330では、様々なアライメントが1対1、複数対1、および/または複数対複数であることに留意されたい。したがって、所与のソーシャルメディアのコンテンツアイテム311は、複数の異なる注釈付きイベント309にマッピングすることができ、注釈付きイベント309は、複数の異なるソーシャルメディアのコンテンツアイテム311にマッピングすることができる。以下にさらに説明されるように、そのようにマッピングされると、コンテンツアイテムとイベントの関係は、ソーシャルインタレストを推定するために定量化することができる。
第1のプロセスは、ビデオ内に示す個別のイベントに対応する意味論的に意味のあるセグメントにタイムベースメディアがセグメント化されるビデオイベントのセグメント化310である。ビデオイベントのセグメント化310プロセスへの入力は、一実施形態に従ってマルチメディア記憶270から取り出される生のビデオ(および/またはオーディオ)ストリームであり、例えば、この機能を実施する1つの手段であるイベントセグメント化エンジン220によって実施されてよい。
次のプロセスは、ビデオイベントのセグメント化310からのセグメントが、セグメントが関連している、または示しているイベントに関する意味論的に有意義な情報で注釈が付けられるメタデータアライメント/注釈320である。メタデータアライメント/注釈320への入力は、ビデオイベント記憶280から取り出されたビデオイベント、およびイベントメタデータ記憶273からのメタデータである。こうしたメタデータには、それだけに限らないが、発生しているイベントのタイプ、イベントに関与するエージェント、イベントの位置、イベントの時間、イベントの結果/原因などを備え得る。
次のステップは、注釈されたタイムベースメディアイベントセグメントを、イベントを参照するソーシャルメディアのコンテンツアイテムと統合することである。一実施形態によるソーシャルメディア/イベントアライメント330への入力は、注釈付きイベント記憶290から取り出された注釈付きイベント、ソーシャルメディアのコンテンツ記憶260から取り出されたソーシャルメディアのコンテンツアイテム、領域オントロジ257から取り出された領域オントロジ、および任意選択で、ソーシャルメディアの作成者記憶263から取り出されたソーシャルメディアのコンテンツアイテム作成者に関する作成者情報である。
ソーシャルメディア/イベントマッピングの用途のうちの1つは、様々なイベントにおけるソーシャルインタレストを推定することである。イベントにおけるソーシャルインタレストは、図3Aに関して述べられたプロセスから収集された情報を集計することによって推定することができる。ソーシャルインタレスト推定340への入力は、注釈付きイベント記憶290から取り出された注釈付きイベント、およびマッピング記憶275から取り出された注釈付きイベントソーシャルメディアマッピングである。さらに、ソーシャルメディアのコンテンツ記憶260およびソーシャルメディアの作成者記憶263からの入力が、重み付けプロセスの一部として使用されてよい。ソーシャルインタレスト推定器250は、この機能を実施するための1つの手段である。
図4は、ビデオイベントのセグメント化プロセス310の一実施形態を示すフローチャートである。図3Aで述べられたように、ビデオイベントのセグメント化310は、タイムベースメディアを、例えばこの機能を実施する1つの手段であるイベントセグメント化エンジン220によって、個別のビデオ部分または「イベント」に対応する意味論的に意味のあるセグメントにセグメント化する。
セグメント化の第1のステップは、ビデオ内の個別のセグメント(または「ショット」)へのショット境界検出410である。ショット境界は、例えばカメラアングルまたはシーンの変化に関連するビデオ内の非連続の点群である。ショット境界は、隣接するビデオフレームの色ヒストグラムを比較し、その差にしきい値を適用することによって決定することができる。隣接するフレームの色ヒストグラムの差がこのしきい値を超えるときはいつでも、ショット境界が存在すると決定することができる。複数の技法が、ショット境界検出410の技術分野において知られている。例示的な1つのアルゴリズムは、非特許文献3に記載されている。運動特性の使用など、ショット境界検出410のための他の技法も使用することができる。別の知られている技法は、非特許文献4に記載されている。
イベント検出420は、例えば画像、オーディオ、および/または所与のセグメントのカメラ動作に対応する様々な特徴を使用して、(1つまたは複数の)セグメントのストリーム内にイベントが存在することを識別する。こうした特徴を使用する分類子は、手作業で最適化してもよいし、非特許文献5に記載されたWEKA機械学習パッケージに実装された分類子など、機械学習技法を使用して訓練してもよい。イベント検出プロセス420の詳細は、領域によって異なることがある。
ビデオのセグメントがイベントの発生を備えると決定されると、そのイベントの開始および終了境界を決定しなければならない(430)。一部の場合では、(410)で決定されたショット境界は、イベントの開始および終了の推定である。この推定は、ビデオのセグメントの境界をさらに精緻化するために、ビデオストリームおよびオーディオストリームの追加の特徴を活用することによっても向上させることができる。イベント境界決定430は、分類子を使用して実施することができ、この分類子は、手作業で最適化することも、教師あり学習技法を使用して最適化することもできる。分類子は、データの特徴ベクトル表現に適用された1組の規則に基づいて決定を行うことができる。ビデオを表すために使用された特徴は、前のプロセスで使用された特徴と重複する。イベントは、開始点および終了点(またはオフセット)を有し、それらの境界は、ブラックフレーム、ショット境界、アスペクト比変更などの有無に基づいて決定することができ、セグメント化に関連する信頼性尺度を有する。(ビデオイベントのセグメント化410を終了させる)イベント境界決定430の結果は、ビデオイベント記憶280に格納されるセグメント化されたビデオイベント435(のセット)である。
図5は、メタデータアライメント/注釈320プロセスの一実施形態を示すフローチャートである。図3Aに示すように、メタデータアライメント/注釈320プロセスは、ビデオイベントのセグメント化310からセグメントの注釈を生成し、その注釈は、イベント、またはセグメントの主題に関する意味論的に意味のある情報を備える。メタデータアライメント/注釈320は、2つのステップ、イベント特徴抽出315とビデオメタデータアライメント520とを備える。
メタデータで調整される所与のビデオイベントについて、第1のステップは、特徴抽出315によってビデオイベントを特徴ベクトル表現に変換することである。特徴抽出エンジン225は、この機能を実施するための1つの手段である。プロセスへの入力は、ビデオイベント記憶280から取り出された、セグメント化されたビデオイベント435である。ビデオ特徴抽出315からの出力は、ビデオイベント特徴表現510である。特徴は、ビデオイベントについて上記に論じられた画像/オーディオプロパティ(またはそのサブセット)に同一であり、イベントメタデータ記憶273に格納されてよく、ドメインによって異なることがある。
ビデオメタデータアライメント520は、入力として、イベントの特徴ベクトル表現510、および単一のイベントに対応するメタデータとして上記に定義されたメタデータインスタンス505を取る。メタデータアライメントエンジン230は、この機能を実施するための1つの手段である。それは、イベントメタデータ記憶273内の各メタデータインスタンス505を循環し、アラインメント機能を使用して、イベントの特定のメタデータインスタンスによって特定のイベントが記述され得る可能性を推定する。上述されたように、メタデータインスタンスは、低レベルのコンテンツ特徴(例えば画像特徴またはオーディオ特徴)の自動注釈、手作業によるテキスト記述の注釈、または両方を備えてよい。メタデータが低レベルの特徴を備える領域では、アラインメント機能は、イベントの特徴表現510を、メタデータインスタンス505に記述された低レベルのプロパティと比較する単純コサイン類似度関数であってよい。メタデータインスタンスが低レベルの特徴の自動注釈を備えない領域では、ビデオメタデータアライメント520方法は、低レベルの特徴と記述テキストの間の関係を符号化するモデルを使用することができる。1つの例示的なモデルは、非特許文献7に記載されている。この方法は、ビデオから抽出された視覚的特徴およびテキスト特徴を、イベントを記述するために用いられたメタデータ用語にリンクするグラウンデッドランゲージモデル(grounded language model)を使用する。この例の目的のために、グラウンデッドランゲージモデルは、イベントセグメント化に使用された視覚的特徴およびテキスト特徴に基づいて手動で推定することができ、そこから次式は、いずれかの特定のメタデータ注釈が特定のビデオイベントを記述する可能性を表す。
図6は、ソーシャルメディア/イベントアライメント330プロセスの一実施形態を示すフローチャートである。ソーシャルメディア/イベントアライメント330は、注釈付きのタイムベースメディアイベントセグメントをソーシャルメディアのコンテンツアイテム、およびその中のイベントの参照に関連付ける(マッピングする)。
初期かつ任意選択のステップとして、ソーシャルメディアフィルタリングステップ605が行われるが、領域オントロジ257は、この機能を実施するための1つの手段である。ソーシャルメディアのコンテンツアイテムは、それらが特定のイベントに関連する高い可能性を有する1組の候補コンテンツアイテムを作成するためにフィルタリングされる。コンテンツアイテムは、イベントの参照を備えることによってイベントに関連し得る。
ソーシャルメディア/注釈付きイベントアライメント330は、特徴抽出プロセス620とアラインメント機能625とを備える。特徴抽出プロセス620は、注釈付きイベント530およびソーシャルメディアのコンテンツアイテム610の入力を特徴ベクトル表現に変換し、この特徴ベクトル表現は、アラインメント機能625に入力される。特徴抽出プロセス620は、ソーシャルメディアの作成者記憶263および領域オントロジ257から入力を受信することもできる。このプロセス620で抽出された3つの主なタイプの特徴は、コンテンツ特徴620cと、地理時間特徴620bと、オーソリティ特徴620aである。比較特徴抽出エンジン240は、イベント特徴とソーシャルメディア特徴の関係を識別するこの機能を実施するための1つの手段である。関係は、共起、相関、または本明細書に述べられた他の関係であってよい。
align(feat(x,y))=[α・content(feat(x,y))]+[β・geoTemp(feat(x,y))]+[γ・author(feat(x,y))]
ただし、a、βおよびγは、3つの特徴タイプに適用された各々の重みであり、align(feat(x,y))は、信頼性スコアである。加重和の重みと、サブ機能自体の両方が、教師あり学習法を使用して訓練されてもよいし、手作業で最適化されてもよい。ソーシャルメディア/イベントアラインメント機能330の出力は、注釈付きイベントとソーシャルメディアのコンテンツアイテムの間のマッピングである。このマッピングは、実数値の信頼性スコアと共にマッピング記憶275に格納される。
図7は、ソーシャルインタレスト推定プロセス340の一実施形態を示すフローチャートである。イベントにおけるソーシャルインタレストは、ビデオイベントのセグメント化310プロセス、ビデオメタデータアライメント320プロセスおよびソーシャルメディア/イベントアライメント330プロセスから収集された情報を集計することにより推定することができる。ソーシャルインタレスト推定器250は、この関数を実施するための1つの手段である。
図3Aに関連して述べられたように、この方法の予備のステップとして、複数のデータストリームが取り込まれる。フットボール領域では、図3に論じられたデータに加えて、追加のデータソースが統計フィードから生じ、この統計フィードは、フットボールの試合のイベントに関する詳細なメタデータを(それらのイベントについてのテキスト記述と共に)備える。統計フィードは、NFLのGame Statistics and Information Systemなどの複数のソース、およびStats,Inc.などの民間企業から入手可能である。
アメリカンフットボールのビデオイベントのセグメント化310プロセスでは、タイムベースメディア、例えばフットボール試合のための放送テレビフィードは、試合のプレー(および合間の広告)を備える個別の「イベント」に対応する意味論的に意味のあるセグメントへとセグメント化される。
アメリカンフットボールのメタデータアライメント/注釈320のプロセスは、試合のプレーに基づいてイベントへとセグメント化されたビデオストリームに作用する。これらのイベントは、示されたイベントのタイプ(例えば「タッチダウン」)、それらのイベント内のキープレーヤー(例えば「Tom Brady」)、それらのプレーヤーの役割(例えば「パッサー」)、およびイベントの詳細(例えば「獲得されたヤード数」)に関するメタデータで注釈が付けられる。このメタデータは、人間の専門家によって手動で追加されてもよいし、マシンアルゴリズムによって完全に自動的に追加されてもよいし、人間マシンハイブリッド手法を使用して半自動的に追加されてもよい。メタデータは、イベントメタデータ記憶273に保存される。
ソーシャルメディア/注釈付きイベントアライメント330では、特徴抽出620は、地理時間特徴、コンテンツ特徴およびオーソリティ特徴を生成する。コンテンツ特徴の表現は、イベントメタデータと、ソーシャルメディアのコンテンツアイテム内の用語との間の相関されたコンテンツの量を示す。例えば、コンテンツアイテム「タッチダウンBrady! Goペイトリオッツ」および注釈「パッサー:Brady、イベント:タッチダウン、レシーバ:Moss」は、重複するコンテンツ用語(すなわち「タッチダウン」および「Brady」)を有する。
図3Aに関連して述べられるように、この方法の予備ステップとして、複数のデータストリームが取り込まれる。
広告領域では、ビデオイベントのセグメント化310プロセスの間、タイムベースメディアが、広告(すなわちコマーシャル)で識別される個別の「イベント」に対応する意味論的に意味のあるセグメントにセグメント化される。
イベントセグメント化310と同様に、ビデオメタデータアライメント/注釈320プロセスは、領域に依存する。広告領域では、広告のメタデータは、「ブランド:ウォルマート、シーン:父親がピエロの衣装を着ている、雰囲気:喜劇」などの情報を備えてよい。このメタデータは、サンプル広告イベントを見、広告に関与する主要製品/商標、広告の雰囲気、広告の物語/創造的側面、広告内の俳優/有名人などを備えて、広告のメタデータを記録する人間の注釈者によって生成される。
ソーシャルメディア/注釈付きイベントアライメント330では、特徴抽出E.g.,cは、地理時間特徴、コンテンツ特徴およびオーソリティ特徴を生成する。コンテンツ特徴の表現は、イベントメタデータと、ソーシャルメディアのコンテンツアイテム内の用語との間の共起するコンテンツの量を示す。例えば、コンテンツアイテム「私は、その面白いウォルマートのピエロの宣伝が好きだった」および注釈「ブランド:ウォルマート、シーン:父親がピエロの衣装を着ている、雰囲気:喜劇」は、共起するコンテンツアイテム(すなわち「ウォルマート」および「ピエロ」を有する)。
上述されたように、ソーシャルインタレストの推定は、様々なやり方で使用することができる。こうした1つの応用例は、様々なユーザインターフェースおよびグラフィック表現におけるソーシャルインタレストを表示することである。図8Aおよび図8Bは、タイムベースメディアの一連の時系列の時間セグメントに対応する複数のイベントへのソーシャルインタレストのレベルを示すソーシャルインタレストヒートマップ810、820の2つの実施形態を示している。
Claims (39)
- ソーシャルメディアのコンテンツアイテムをタイムベースメディア内のイベントに関連付けるコンピュータ実行方法であって、
複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを受信するステップと、
前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの各々について、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定するステップと、
各々の信頼性スコアに基づいて、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムのサブセットを前記イベントで調整するステップと、
データ記憶内に、前記イベントと前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記サブセットとの間のアライメントを収集するステップと、
を備えることを特徴とするコンピュータ実行方法。 - 受信したタイムベースメディアを、前記イベントに対応する複数のセグメントにセグメント化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ実行方法。
- 前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する前記確率を示す前記信頼性スコアを決定するステップは、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出するステップと、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するステップと、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項3に記載のコンピュータ実行
方法。 - 候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記関連するサブセットの前記信頼性スコアを集計して、総スコアを生成するステップと、
前記総スコアに基づいて前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータ実行方法。 - タイムベースメディア内のイベントにおけるソーシャルインタレストを決定するコンピュータ実行方法であって、
複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを受信するステップと、
前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの各々について、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定するステップと、
各々の信頼性スコアに基づいて、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムのサブセットを前記イベントで調整するステップと、
前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記調整されたサブセットの前記信頼性スコアを集計して、総スコアを生成するステップと、
前記総スコアに基づいて前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するステップと、
を備えることを特徴とするコンピュータ実行方法。 - 前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する前記確率を示す前記信頼性スコアを決定するステップは、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出するステップと、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するステップと、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項6に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項7に記載のコンピュータ実行方法。
- タイムベースメディア内のイベントにおけるソーシャルインタレストを決定するコンピュータ実行方法であって、
タイムベースメディア内の複数のイベントを選択するステップと、
前記タイムベースメディア内の前記イベントに潜在的に関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを受信するステップと、
各々の前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムについて、前記複数のイベントのうちの少なくとも1つに関する前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの信頼性スコアを決定するステップであって、前記信頼性スコアは、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記少なくとも1つのイベントに関連する確率を示す、ステップと、
前記複数のイベントの各々について、
各々の信頼性スコアに基づいて、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムのサブセットを前記イベントで調整するステップと、
前記イベントの信頼性スコアを有する前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記信頼性スコアを集計して総スコアを生成するステップと、
前記総スコアに基づいて前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するステップと、
を備えることを特徴とするコンピュータ実行方法。 - データ記憶内で、前記イベントと、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記サブセットとの間のアライメントを収集するステップをさらに備えることを特徴とする請求項9に記載のコンピュータ実行方法。
- 選択されたイベントについて、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する前記確率を示す前記信頼性スコアを決定するステップは、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出するステップと、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するステップと、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータ実行方法。
- ソーシャルメディアのコンテンツアイテムをタイムベースメディア内のイベントにマッピングするコンピュータ実行方法であって、
複数のメタデータインスタンスを、タイムベースメディア内のイベントに対応する前記タイムベースメディアのセグメントに調整して、注釈付きイベントを形成するステップと、
前記注釈付きイベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを前記注釈付きイベントにマッピングするステップを含み、
前記複数のメタデータインスタンスを、タイムベースメディア内のイベントに対応する前記タイムベースメディアのセグメントに調整して、注釈付きイベントを形成するステップは、
前記複数のメタデータインスタンスを受信するステップと、
前記タイムベースメディア内のイベントに対応する前記セグメントに前記タイムベースメディアをセグメント化するステップであって、各々のセグメントは冒頭と末尾とを有するステップと、
各々の前記メタデータインスタンスについて、前記メタデータインスタンスで調整する確率が最も高い前記タイムベースメディアのセグメントを決定するステップ
、
を備えることを特徴とするコンピュータ実行方法。 - 前記注釈付きイベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを前記注釈付きイベントにマッピングするステップは、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するステップと、
前記注釈付きイベントからイベント特徴を抽出するステップと、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記注釈付きイベントを前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ実行方法。 - ソーシャルメディアのコンテンツアイテムをタイムベースメディア内のイベントに関連付けるシステムであって、
複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを受信する手段と、
前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの各々について、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定する手段と、
各々の信頼性スコアに基づいて、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムのサブセットを前記イベントで調整する手段と、
前記イベントと前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記サブセットとの間のアライメントを収集するデータ記憶と、
を備えることを特徴とするシステム。 - 前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出する手段と、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出する手段と、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングする手段と、
をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付ける手段をさらに含むことを特徴とする請求項16に記載のシステム。
- 候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記関連するサブセットの前記信頼性スコアを集計して、総スコアを生成する手段と、
前記総スコアに基づいて前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定する手段と、
をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - ソーシャルメディアのコンテンツアイテムをタイムベースメディア内のイベントに関連付けるシステムであって、
コンピュータプロセッサと、
前記コンピュータプロセッサ上で実行されるように構成されたコンピュータプログラムモジュールを格納するコンピュータ読取り可能記憶媒体とを備え、前記コンピュータプログラムモジュールは、
候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの各々について、前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定し、各々の信頼性スコアに基づいて、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムのサブセットを前記イベントで調整するように構成されたメディア/イベントアライメントエンジンと、
前記イベントと、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記サブセットとの間のアライメントを収集するデータ記憶と、
を備えることを特徴とするシステム。 - 前記コンピュータプログラムモジュールは、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出し、前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するように構成された比較特徴抽出エンジンをさらに含み、
前記メディア/イベントアライメントエンジンは、前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするようにさらに構成されることを特徴とする請求項19に記載のシステム。 - 前記コンピュータプログラムモジュールは、
前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付けるように構成された注釈エンジンをさらに含むことを特徴とする請求項20に記載のシステム。 - 前記コンピュータプログラムモジュールは、
前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムの前記関連するサブセットの前記信頼性スコアを集計して、総スコアを生成し、
前記総スコアに基づいて前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するように構成されたソーシャルインタレスト推定器をさらに含むことを特徴とする請求項19に記載のシステム。 - ソーシャルメディアのコンテンツアイテムをタイムベースメディア内のイベントにマッピングするシステムであって、
複数のメタデータインスタンスを、タイムベースメディア内のイベントに対応する前記タイムベースメディアのセグメントに調整して、注釈付きイベントを形成するように構成されたメタデータアライメントエンジンと、
前記注釈付きイベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムを前記注釈付きイベントにマッピングするように構成されたメディア/イベントアライメントエンジンと、
を備えることを特徴とするシステム。 - タイムベースメディア内のイベントにおけるソーシャルインタレストを表示するコンピュータ実行方法であって、
タイムベースメディアにおいて発生する一連のイベントを選択するステップであって、
各々のイベントは、前記タイムベースメディア内の一連の時系列の時間セグメントのうちの1つに関連するステップと、
前記時間セグメントのうちの1つに関連する各イベントについて、前記イベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからの前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するステップと、
前記時間セグメントの各々について、前記時間セグメントで調整された前記イベントにおける総計のソーシャルインタレストレベルに基づいて前記時間セグメントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するステップと、
各時間セグメントにおける前記ソーシャルインタレストレベルをグラフィカルに表示するステップと、
を備えることを特徴とするコンピュータ実行方法。 - 各時間セグメントをグラフィカルに表示するステップは、様々なイベントタイプが各々視覚的に異なるように前記様々なイベントタイプを表示するステップを含むことを特徴とする請求項24に記載のコンピュータ実行方法。
- 検索語に従って前記時間セグメントをフィルタリングするステップをさらに備え、前記グラフィカルに表示するステップは、前記検索語に対応する前記一連の時系列の時間セグメントのサブセットだけを表示することを特徴とする請求項24に記載のコンピュータ実行方法。
- 前記各時間セグメントをグラフィカルに表示するステップは
肯定的な感情に対応する前記時間セグメントの第1の部分を決定するステップと、
否定的な感情に対応する前記時間セグメントの第2の部分を決定するステップと、
前記時間セグメントの前記第1の部分および第2の部分が視覚的に互いに区別された状態で前記時間セグメントを表示するステップと、
を含むことを特徴とする請求項24に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定するステップをさらに備え、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出するステップと、
前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出するステップと、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングするステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項24に記載のコンピュータ実行方法。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項28に記載のコンピュータ実行方法。
- タイムベースメディア内のイベントにおけるソーシャルインタレストを表示するシステムであって、
タイムベースメディアにおいて発生する一連のイベントを選択する手段であって、各々のイベントは、前記タイムベースメディア内の一連の時系列の時間セグメントのうちの1つに関連する手段と、
前記時間セグメントのうちの1つに関連する各イベントについて、前記イベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからの前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定する手段と、
前記時間セグメントの各々について、前記時間セグメントで調整された前記イベントにおける総計のソーシャルインタレストレベルに基づいて前記時間セグメントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定する手段と、
各時間セグメントにおける前記ソーシャルインタレストレベルをグラフィカルに表示する手段と、
を備えたことを特徴とするシステム。 - 各時間セグメントをグラフィカルに表示する手段は、様々なイベントタイプが各々視覚的に異なるように前記様々なイベントタイプを表示する手段を含むことを特徴とする請求項30に記載のシステム。
- 検索語に従って前記時間セグメントをフィルタリングする手段をさらに備え、前記グラフィカルに表示する手段は、前記検索語に対応する前記一連の時系列の時間セグメントのサブセットだけを表示することを特徴とする請求項30に記載のシステム。
- 各時間セグメントをグラフィカルに表示する前記手段は、
肯定的な感情に対応する前記時間セグメントの第1の部分を決定する手段と、
否定的な感情に対応する前記時間セグメントの第2の部分を決定する手段と、
前記時間セグメントの前記第1の部分および第2の部分が視覚的に互いに区別された状態で前記時間セグメントを表示する手段と、
を含むことを特徴とする請求項30に記載のシステム。 - 前記複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムが前記イベントに関連する確率を示す信頼性スコアを決定する手段をさらに備え、
前記イベントに関連する注釈からイベント特徴を抽出する手段と、
前記複数のソーシャルメディアのコンテンツアイテムからソーシャルメディア特徴を抽出する手段と、
前記イベント特徴と前記ソーシャルメディア特徴との関係に基づいて、前記イベントを前記候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムにマッピングする手段と、
をさらに含むことを特徴とする請求項30に記載のシステム。 - 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して前記注釈で前記イベントに注釈を付ける手段をさらに含むことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- タイムベースメディア内のイベントにおけるソーシャルインタレストを表示するシステムであって、
コンピュータプロセッサと、
前記コンピュータプロセッサ上で実行されるように構成されたコンピュータプログラムモジュールを格納するコンピュータ読取り可能記憶媒体とを備え、前記コンピュータプログラムモジュールは、
タイムベースメディアにおいて発生する一連のイベントを格納するように構成されたマルチメディア記憶であって、各々のイベントは、前記タイムベースメディア内の一連の時系列の時間セグメントのうちの1つの関連する、マルチメディア記憶と、
前記時間セグメントのうちの1つに関連する各イベントについて、前記イベントに関連する複数の候補ソーシャルメディアのコンテンツアイテムからの前記イベントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定し、前記時間セグメントの各々について、前記時間セグメントで調整された前記イベントにおける総計のソーシャルインタレストレベルに基づいて前記時間セグメントにおけるソーシャルインタレストレベルを決定するように構成されたソーシャルインタレスト推定器と、
各時間セグメントにおける前記ソーシャルインタレストレベルをグラフィカル表示するように構成されたユーザインターフェースエンジンと、
を備えたことを特徴とするシステム。 - 各時間セグメントの前記グラフィカル表示は、様々なイベントタイプが各々視覚的に異なるように前記様々なイベントタイプの表示を含むことを特徴とする請求項36に記載のシステム。
- 検索語に従って前記時間セグメントをフィルタリングするように構成された領域オントロジエンジンをさらに備え、前記グラフィカル表示は、前記検索語に対応する前記一連の時系列の時間セグメントのサブセットだけを表示することを特徴とする請求項36に記載のシステム。
- 前記イベントに関連するメタデータインスタンスを使用して、注釈で前記イベントに注釈を付けるように構成された注釈エンジンをさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のシステム。
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