JP7395377B2 - コンテンツ検索方法、装置、機器、および記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示の実施例は、主にコンピュータの分野に関し、より具体的には、コンテンツ検索方法、装置、機器、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

ビデオの数の増加および品質の向上に伴い、ビデオ検索に対する需要が益々高まっている。重要な側面の１つは、ビデオ内のクラシッククリップまたは人気クリップの検索である。ビデオクリップに対する人々の認知は、「シンケイが皇宮に帰還」などの周囲の人々の説明、または「妾である私にはできません」などのクラシックセリフから得られる可能性がある。本明細書では、このような説明やクラシックセリフをホットワードと言う。ユーザは、ホットワードを用いて、ホットワードに対応するビデオ内のクリップを取得し、当該クリップのビデオにおける位置およびコンテキストなどを取得することを望んでいる。しかしながら、従来のビデオ検索方式では、ユーザが、ホットワードに基づいて対応するビデオまたはビデオクリップを直接に見つけることはできない。

本開示の例示的な実施例によれば、コンテンツ検索の解決案が提供される。

本開示の第１の態様では、コンテンツ検索ライブラリを構築する方法が提供され、当該方法は、処理対象コンテンツの識別情報を取得するステップであって、識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目はコンテンツの一部に関連付けられているステップと、識別情報に基づいてコンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するステップと、キーワードとコンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するステップと、を含む。

本開示の第２の態様では、コンテンツ検索方法が提供され、当該方法は、コンテンツのターゲット部分に対するクエリ要求に基づいて検索語を決定するステップと、コンテンツ検索ライブラリから検索語にマッチングするキーワードを決定するステップであって、コンテンツ検索ライブラリは、少なくとも、キーワードと、キーワードに関連付けて記憶されたターゲット部分に関する指示情報とを含み、キーワードは、ターゲット部分に関連付けられた情報項目に基づいて決定され、情報項目はコンテンツの識別情報に含まれているステップと、コンテンツ検索ライブラリからキーワードに関連付けて記憶された指示情報を取得するステップと、ターゲット部分を示すように指示情報を提供するステップとを含む。

本開示の第３の態様では、コンテンツ検索ライブラリを構築する装置が提供され、当該装置は、処理対象コンテンツの識別情報を取得するように構成される識別情報取得モジュールであって、識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目はコンテンツの一部に関連付けられている識別情報取得モジュールと、識別情報に基づいてコンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するように構成されるキーワード決定モジュールと、キーワードとコンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成されるキーワード記憶モジュールと、を含む。

本開示の第４態様では、コンテンツ検索装置が提供され、当該装置は、コンテンツのターゲット部分に対するクエリ要求に基づいて検索語を決定するように構成される検索語決定モジュールと、コンテンツ検索ライブラリから検索語にマッチングするキーワードを決定するように構成されるキーワード検索モジュールであって、コンテンツ検索ライブラリは、少なくとも、キーワードと、キーワードに関連付けて記憶された、ターゲット部分に関する指示情報とを含み、キーワードは、ターゲット部分に関連付けられた情報項目に基づいて決定され、情報項目はコンテンツの識別情報に含まれているキーワード検索モジュールと、コンテンツ検索ライブラリからキーワードに関連付けて記憶された指示情報を取得するように構成される指示情報取得モジュールと、ターゲット部分を示すように、指示情報を提供するように構成される指示情報提供モジュールと、を含む。

本開示の第５の態様では、機器が提供され、前記機器は、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含み、１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、１つまたは複数のプロセッサが本開示の第１の態様に係る方法を実現する。

本開示の第６の態様では、機器が提供され、前記機器は、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含み、１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、１つまたは複数のプロセッサが本開示の第２の態様に係る方法を実現する。

本開示の第７の態様では、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供され、当該プログラムがプロセッサによって実行されるとき、本開示の第１の態様に係る方法が実現される。

本開示の第８の態様では、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供され、当該プログラムがプロセッサによって実行されるとき、本開示の第１の態様に係る方法が実現される。

なお、発明の概要に記載された内容は、本開示の実施例の肝心なまたは重要な特徴を限定することを意図するものではなく、そして本開示の範囲を限定することを意図するものでもない。本開示の他の特徴は、以下の説明によって容易に理解される。

図面を合わせながら以下の詳細な説明を参照することにより、本開示の各実施例の上記および他の特徴、利点および態様はより明らかになる。図面において、同一または類似の符号は、同一または類似の要素を示す。
本開示の複数の実施例を実現することができる例示的な環境の概略図を示す。 本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築するプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施例に係るキーワードを決定するプロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツの少なくとも一部を決定する概略図を示す。 本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索プロセスを示すフローチャートである。 本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築するための装置の概略ブロック図を示す。 本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索装置の概略ブロック図を示す。 本開示の複数の実施例を実施することができるコンピューティング機器のブロック図を示す。

本開示の実施例を、図面を参照して以下により詳細に説明する。図面に本開示のいくつかの実施例が示されているが、本発明は様々な形態で実現することができ、本明細書に記載の実施例に限定されると解釈されるべきではないことを理解されたい。逆に、これらの実施例を提供する目的は、本開示がより明確かつ完全で理解されることである。本開示の図面および実施例は例示するものに過ぎず、本開示の保護範囲を限定するものではないと理解されたい。

本開示の実施例の説明において、「含む」という用語およびその類似の用語が、開放的な含む、すなわち「含むがこれに限定されない」と理解されるべきである。「に基づく」という用語は、「少なくとも部分的に基づく」ことを意味すると理解されるべきである。「一実施例」または「当該実施例」という用語は、「少なくとも一実施例」を意味すると理解されるべきである。「第１の」、「第２の」等の用語は、異なる対象または同一対象を指すことができる。他の明示的および暗黙的な定義も以下に含まれ得る。

前述したように、ユーザは、ホットワードを用いて対応するビデオまたはビデオクリップを取得することを望んでいる。従来、検索には２つの方式がある。１つめは、ユーザがホットワードを直接検索することである。現在、テキストに基づくビデオ検索は、主にビデオのタイトルに基づくものであり、ユーザがビデオに関するホットワードを検索する場合、通常、タイトルにこれらのホットワードが含まれる手動で編集されたビデオクリップであることを返信結果とする。この方式は、ビデオの人工編集に依存しており、不適合な検索結果が多い。この方式で取得されたビデオクリップには、例えば、品質の保証がない、シャープネスによる分類がない、粗い画質のクリップに由来する可能性がある、ユーザが当該ビデオに関連する前後の話に簡単にジャンプできない、オリジナルビデオの弾幕やコメントなどの情報が見られない、ユーザが必要とするビデオクリップの長さを編集者が理解できないためクリップのビデオクリップが短すぎてユーザがコンテキストを理解できず、ビデオクリップの素晴らしさを十分に感じることができない、またはビデオクリップが長すぎてユーザが必要とする時点をマークできず、ユーザが必要とするクリップをすばやく見つけることができない等といった問題がある。

もう１つの方式では、ユーザは連続した検索を複数回実行する必要がある。例えば、ユーザは「瓔珞～紫禁城に燃ゆる逆襲の王妃～で魏瓔珞が円明園に行くのは何話目」を検索し、検索結果に基づいてビデオウェブサイトから対応する話数を見つけて対応するクリップを探すか、またはユーザが「瓔珞～紫禁城に燃ゆる逆襲の王妃～で魏瓔珞が円明園に行くのは５４話目のどの時点ですか」を引き続き検索する必要がある。この方法による結果の応答は直接的ではない。このようなホットワードに対応するドラマの話および時間帯を連続的に検索する解決方式では、ユーザは検索を複数回実行する必要がある。また、異なるバージョンのビデオリソースでは同じクリップの話数および時点も異なる場合があるため、ユーザは正しい答えを取得できない可能性がある。

現在、ほとんどのビデオウェブサイトは、弾幕機能を開放しており、ビデオを視聴するユーザは、お気に入りのビデオクリップの説明に自発的に貢献する。ホットビデオクリップに対応する弾幕の量は膨大である。「妾である私にはできません」などの一部のクラシックセリフはネチズンによって弾幕で繰り返される。一部のネチズンは、「シンケイが皇宮に帰還」などのようにクラシッククリップをまとめて説明する。セリフを直接使用する場合と比較して、弾幕にはビデオのまとめがある。例えば、「シンケイが皇宮に帰還」は弾幕に表示されるが、対応するクリップのセリフには表示されない。したがって、弾幕などの識別情報を用いてコンテンツ検索ライブラリを構築することで、ユーザにビデオやビデオクリップなどの興味を持っているコンテンツを提供することができる。

本開示の実施例によれば、コンテンツ検索解決案が提案される。この解決案では、コンテンツの異なる部分に関連付けられた識別情報に基づいて、コンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードおよび関連する指示情報を決定することにより、コンテンツ検索ライブラリを構築する。コンテンツ検索時に、コンテンツ検索ライブラリから検索語にマッチングするキーワードを決定し、ユーザにキーワードに関連付けて記憶された、コンテンツまたはコンテンツの一部に関する指示情報を提供する。このようにして、ユーザが複数の検索を実行することなく、ユーザに興味を持っているのコンテンツ（例えば、ビデオクリップ）に関する情報を迅速かつ正確に提供できる。この解決案により、ユーザが興味を持つコンテンツに関連付けられた他のコンテンツを閲覧することが便利になる。したがって、本開示の解決策は、効率的かつユーザ体験を向上するコンテンツ検索を有利に達成することができる。

以下、本開示の実施例について、図面を参照して具体的に説明する。
図１は、本開示の複数の実施例を実現することができる例示的な環境１００の概略図を示す。例示的な環境１００では、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ１０３の識別情報１３０に基づいてコンテンツ検索ライブラリ１０１を構築する。識別情報１３０は、複数の情報項目１３１～１３３を含み、各情報項目は、コンテンツ１０３の一部に関連付けられている。

コンテンツ１０３は複数のタイプであってもよい。識別情報１３０は、識別情報１３０がコンテンツ１０３の異なる部分に関連付けられるか、または対応する情報項目を含むことさえできれば、複数の形態を採用することができる。このような識別情報は、時間上でビデオまたは音声クリップに関連付けられた弾幕、ライブビデオのライブコメント、ドキュメントまたは電子書籍のマークまたは注釈などであってもよい。

例えば、コンテンツ１０３は、１つの映画、１つのテレビドラマの１話または複数の話、バラエティ番組の１つまたは複数のフェーズなどのビデオであってもよい。識別情報１３０は、ビデオの弾幕であってもよく、各情報項目は、１つの弾幕であってもよい。コンテンツ１０３は、クロストークなどの音声であってもよい。識別情報１３０は、リスナーからの弾幕のようなコメントまたはフィードバック情報であってもよい。いくつかの実施例では、ビデオの字幕は、識別情報として使用されてもよく、例えば、弾幕とともに使用してもよい。コンテンツ１０３は、電子書籍などの電子文書であってもよい。識別情報１３０は、読者による電子文書の異なる段落の注釈であってもよく、各情報項目は注釈であってもよい。

コンピューティング機器１０２は、識別情報１３０および他のコンテンツの識別情報に基づいてコンテンツ検索ライブラリ１０１を構築することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、識別情報１３０に基づいて、コンテンツ１３０の少なくとも一部に対応するキーワード１１１、およびコンテンツの少なくとも一部に関する指示情報１１２を生成することができる。例えば、キーワード１１１は、あるテレビドラマのクラシッククリップに対応することができる。コンピューティング機器１０２は、他のコンテンツの識別情報に基づいて、他のキーワード１１３およびその関連する指示情報１１４を生成することもできる。キーワード１１１、１１３およびその関連する指示情報１１２、１１４は、それぞれ関連付けられてコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶される。なお、図１には２つのキーワード１１１、１１３のみが示されているが、これは単なる例であり、コンテンツ検索ライブラリ１０１には、任意の数のコンテンツに基づいて生成された任意の数のキーワードおよび関連情報が含まれてもよいことを理解されたい。また、異なるキーワードが異なるコンピューティング機器によって生成されてもよい。

例示的な環境１００では、コンピューティング機器１０２によってコンテンツ検索は実行される。コンピューティング機器１０２は、ユーザ１０４からの、ターゲットコンテンツ（例えば、１つのビデオクリップ）についてのクエリ要求を受信し、コンテンツ検索ライブラリ１０１に対してクエリしてクエリ結果１０５を提供する。クエリ結果１０５は、指示情報１１２などを含んでもよい。これにより、ユーザ１０４は、指示情報１１２に基づいてターゲットコンテンツを取得でき、例えば、ユーザが興味を持っているビデオまたはビデオクリップを取得することができる。

図１の例示的な環境１００では、コンピューティング機器１０２によってコンテンツ検索ライブラリ１０１が構築され、コンテンツ検索ライブラリ１０１に対してクエリが行われる。なお、これは単なる例であり、コンテンツ検索ライブラリ１０２の構築およびクエリは異なるコンピューティング機器によって実行されてもよいことを理解されたい。また、コンピューティング機器１０２は、サーバなどの固定型コンピューティング機器であってもよく、または携帯電話、タブレットコンピュータなどのポータブルコンピューティング機器であってもよいことを理解されたい。

本開示の実施例に係るコンテンツ検索解決案をより明確に理解するために、まず、図２を参照して本開示の実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築する方法を説明する。図２は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築するプロセス２００を示すフローチャートである。プロセス２００は、図１のコンピューティング機器１０２によって実現することができる。検討を容易にするために、図１を合わせてプロセス２００を説明する。

ブロック２１０において、コンピューティング機器１０２は、処理対象コンテンツ１０３の識別情報１３０を取得する。識別情報１３０は、複数の情報項目１３１～１３３を含み、各情報項目は、コンテンツ１０３の一部に関連付けられている。例えば、コンピューティング機器１０２は、あるテレビドラマの１話のビデオをコンテンツ１０３として取得することができる。この場合、識別情報１３０は当該ビデオの弾幕であってもよく、情報項目１３１～１３３は、ビデオの異なる時間帯にそれぞれ現れた個々の弾幕であってもよい。ビデオの弾幕は、ビデオウェブサイトのメタデータから直接取得することもできるし、ビデオ画面を認識して取得することもできる。本開示の範囲はこの点に限定されない。識別情報１３０は、テレビドラマのセリフまたはドキュメンタリーのナレーションなどのビデオの字幕をさらに含むことができる。

ブロック２２０において、コンピューティング機器１０２は、識別情報１３０に基づいてコンテンツ１０３の少なくとも一部に対応するキーワード１１１を決定する。例えば、コンピューティング機器１０２は、ビデオの弾幕に基づいて当該ビデオ内のあるクリップに対応するキーワード１１１を生成することができる。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ１０３の各部分について、当該部分に関連付けられた各情報項目に基づいて、当該部分に対応するキーワードを生成することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、所定時間（例えば、５分）でビデオを複数のクリップに分割し、各クリップ中に現れた弾幕に基づいてキーワードを生成することができる。例えば、ノイズを除去された弾幕（下記の説明を参照）をキーワードとして使用する。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、まず、識別情報１３０に基づいてコンテンツ１０３の一部または複数の部分を決定し、次に、決定された部分に関連付けられた情報項目を用いてキーワードを生成することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、まず、弾幕の数に基づいてビデオのクリップを決定し、次に、当該ビデオクリップに現れた弾幕を用いてキーワードを生成することができる。弾幕の頻度は、弾幕の人気度であると見さしてもよい。例えば、「妾である私にはできません」は、対応するビデオクリップのセリフに１回だけ現れたが、弾幕には何度も現れている。したがって、このような例では、生成されたキーワードは、通常、ビデオの人気クリップまたはクラシッククリップに対するものであるため、ユーザの検索ニーズを満たすことがさらに容易になる。

以下、図３および４を参照してこのような実施例を説明する。図３は、本開示のいくつかの実施例に係るキーワードを決定するプロセス３００を示すフローチャートである。プロセス３００は、図２のブロック２２０の実現として見なすことができる。

ブロック３１０において、コンピューティング機器１０２は、複数の情報項目１３１～１３３のうちのコンテンツ１０３の少なくとも一部に関連付けられたターゲット情報項目の第１の数を決定する。ブロック３２０において、コンピューティング機器１０２は、第１の数が所定条件を満たすか否かを判定する。このような所定条件は、第１の数が第１の閾値数を超えたこと、および複数の情報項目の合計に対する第１の数の比が閾値比を超えたこと、のうちの少なくとも１つを含むことができる。コンテンツ１０３の所定条件を満たす１つまたは複数の部分は、処理対象部分であると見なされてもよい。

以下、ビデオをコンテンツ１０３の一例とし、弾幕を識別情報１３０の一例として、上記のプロセスを詳細に説明する。図４は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツの少なくとも一部を決定することを示す概略図４００を示す。コンピューティング機器１０２は、ビデオの時間軸における弾幕の分布４０２に基づいて、弾幕が大量に表示されたビデオクリップ４０１を処理対象部分として決定することができる。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、ビデオを大きな粒度（例えば、５分）で複数のクリップに分割した後、各クリップの弾幕の数を算出することができる。例えば、ビデオクリップ４０１の弾幕の数が所定閾値数を超えた場合、ビデオクリップ４０１は処理対象部分と見なすことができる。この例では、ビデオクリップ４０１の弾幕の数は第１の数と見なすことができ、所定閾値は第１の閾値と見なすことができる。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、より小さな粒度でビデオを分割することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、ビデオを長さ１０秒の複数のクリップに分割し、長さ１０秒の各クリップの弾幕の数を算出し、弾幕の数が所定条件を満たすと決定された１つのクリップまたは複数の連続したクリップを処理対象部分（例えば、ビデオクリップ４０１）として決定することができる。この場合、処理対象ビデオクリップ４０１は、長さ１０秒の複数の連続したクリップを含むことができる。この実施例では、より小さな粒度でビデオを分割することにより、ビデオの人気クリップまたはクラシッククリップをより正確に見つけることが可能である。

所定条件は、分割されたビデオクリップの弾幕の絶対数および／または相対数に基づいて定義されてもよい。例えば、所定条件は、分割された（例えば、長さ１０秒）ビデオクリップの弾幕の数が第１の閾値数を超えたこと、または分割されたビデオクリップの弾幕の数と当該ビデオのすべての弾幕の数（または、中央値）との比が閾値比を超えたことを含むことができる。第１の閾値および閾値比は、分割されたビデオクリップの長さによって異なる。例えば、分割されたビデオクリップの長さが５分であるときの第１の閾値は、分割されたビデオクリップの長さが１０秒であるときの第１の閾値より大きくてもよい。

一例では、以下の２つの条件を定義することができる。条件ｉ）分割されたビデオクリップの弾幕の数が閾値Ｘを超える。条件ｉｉ）分割されたビデオクリップの弾幕の数とビデオクリップ全体の弾幕の数の中央値との比はＹ以上である。条件ｉ）は、スクリーニングされたビデオクリップ（処理対象部分）の絶対人気度を確保する。条件ｉｉ）は、スクリーニングされたクリップが現在のビデオ内の相対的な人気クリップであることを確保する。ＸおよびＹの具体的な数値は、さまざまな要因に応じて選択可能である。例えば、リコール率を向上させたい場合はＸおよびＹを小さくし、リコール品質を向上させたい場合は、ＸおよびＹを大きくすることができる。また、ＸおよびＹの具体的な値は、コンテンツ１０３の具体的なタイプによって異なり、例えば、異なるタイプのビデオ（例えば、メロドラマ、コマーシャルビデオ）に応じて変化する。

図４には１つのビデオクリップ４０１のみが示されているが、１つのビデオから所定条件を満たす複数のビデオクリップを決定することができる。また、上記で定義された所定条件は単なる例であり、情報項目の絶対数および／または相対数に基づく他の条件も想定されてもよいことを理解されたい。

引き続き図３を参照すると、ブロック３２０において第１の数が所定条件を満たすと判定された場合、コンピューティング機器１０２は、次に、ターゲット情報項目に基づいてキーワードを決定することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、ビデオクリップ４０１の弾幕に基づいてキーワード（本明細書ではホットワードともいう）を決定することができる。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、例えばノイズを除去するために、ターゲット情報項目を処理することができる。そうすると、プロセス３００はブロック３３０に進むことができる。ブロック３３０において、コンピューティング機器１０２は、ターゲット情報項目を処理して、少なくとも１つの候補単語を取得することができる。このような処理は、ターゲット情報項目に対して、所定文字にマッチングするターゲット情報項目内の単語の削除と、ターゲット情報項目のうち単語数が閾値単語数より少ないターゲット情報項目の削除と、ターゲット情報項目における句読点の削除と、ターゲット情報項目における所定カテゴリ（語気助詞など）の単語の削除と、のうちの少なくとも１つを実行することを含む。

依然としてビデオおよび弾幕を例として説明する。図４中のビデオクリップ４０１の弾幕は、ターゲット情報項目と見なすことができる。コンピューティング機器１０２は、ビデオクリップ４０１の弾幕に対してノイズ除去処理を実行することができる。例えば、「高エネルギー警告」、「６６６」など、所定テキストにマッチングする単語を削除することができる。このような言葉は、個別の弾幕であってもよいし、弾幕に含まれてもよい。これは、このような単語が異なるビデオに繰り返して現れることがあり、あるビデオクリップを特異的に識別するために使用できないからである。単語数が閾値単語数より少ない弾幕など、長さが短すぎる弾幕を削除することもできる。このような弾幕も特異性を有さない。また、「なんと」や「まさか」のような語気助詞などの所定のカテゴリの単語を削除することもできる。これにより、取得された候補単語（すなわち、ノイズを除去された弾幕）が平叙文の表現方式に合うようになり、検索語と更に類似するようになる。また、弾幕内の句読点も削除することができる。

本明細書では、情報項目に対して上記の処理の１つまたは複数を実行して取得された単語または文は、候補単語といい、例えば、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」。ブロック３３０で１つの候補単語のみが取得された場合、当該候補単語をキーワードとすることができる。

弾幕などの識別情報は一般に高い重複性を有するため、ブロック３３０で複数の候補単語が取得された場合、これらの候補単語に対してさらなる処理を実行することができ、すなわち、この場合、プロセス３００がブロック３４０に進むことができる。

ブロック３４０において、コンピューティング機器１０２は、複数の候補単語における同一または語義的に関連する候補単語の第２の数（以下、単語頻度ともいう）を決定することができる。ここでの複数の候補単語は、処理対象部分（例えば、ビデオクリップ４０１の弾幕）に対応する情報項目に基づいて決定されるため、第２の数または単語頻度は、処理対象部分（ビデオクリップ４０１）の統計結果である。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、複数の候補単語における同じ候補単語の単語頻度を簡単に決定することができる。例えば、これらの候補単語には合計１０個の「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」という候補単語がある場合、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」という候補単語の単語頻度が１０であると決定することができる。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、複数の候補単語における語義的に関連する候補単語の数を決定することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、ノイズを除去された弾幕（すなわち、候補単語）を語義的類似性に従ってクラスタリングすることができる。例えば、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」、「康熙帝がオボイを捕まえる」「康熙帝がオボイをキャッチする」などの候補単語は、同じカテゴリにクラスタリングされる可能性がある。この場合、一定の時間帯における弾幕の単語頻度は、当該弾幕が属するカテゴリのすべての弾幕が該当時間帯内の出現回数の合計として定義される。

ブロック３５０において、コンピューティング機器１０２は、ブロック３４０で決定された第２の数（すなわち、単語頻度）が単語頻度閾値などの第２の閾値数を超えたか否かを判定する。ここでの第２の閾値または単語頻度閾値は、固定値であってもよく、またはコンピューティング機器１０２によって処理対象部分のサイズ（例えば、ビデオクリップ４０１の時間の長さ）に基づいて決定されてもよい。第２の数が第２の閾値数を超えた場合、プロセス３００はブロック３６０に進む。ブロック３６０において、コンピューティング機器１０２は、同じまたは語義的に関連する候補単語に基づいてキーワードを決定することができる。例えば、単語頻度閾値が８であり、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」という候補単語の単語頻度が１０である場合、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」または類似文をキーワードとして決定することができる。

この実施例では、単語頻度によって弾幕などの識別情報をスクリーニングして、キーワードを決定することにより、低い人気度であるワードを効果的にフィルタリングすることができる。このようにして取得されたキーワード及びその関連情報は、ホットコンテンツ（例えば、ホットビデオクリップ）に対するユーザの検索需要をさらに満たすことができる。

上記のプロセスによって、コンピューティング機器１０２は、キーワード、単語頻度、前記コンテンツ、および所在部分などの情報を取得することができる。例えば、上記のビデオおよび弾幕の例では、コンピューティング機器１０２は、４タプル（キーワード、単語頻度、所属ビデオ、所属ビデオにおける時間帯）を取得することができる。コンテンツ１０３が電子書籍であり、且つ識別情報１３０が電子書籍の読者の注釈である場合、コンピューティング機器１０２が取得できる情報は、キーワード、単語頻度、所属電子書籍、電子書籍におけるページ番号または段落などの情報である。また、コンテンツ１０３の同じ部分（例えば、ビデオクリップ４０１）に対して複数のキーワードを決定することができ、このような４タプルを複数取得できることを理解されたい。

図３に示されるプロセス３００は、ブロック２２０の一実施例である。いくつかの実施例では、図３に示されるブロック３１０～３６０のうちのいくつかは省略されてもよい。

引き続き図２を参照する。ブロック２３０において、コンピューティング機器１０２は、キーワード１１１と、コンテンツ１０３の少なくとも一部に関する指示情報１１２とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶する。例えば、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ検索ライブラリ１０１に上記の４タプルを記憶することができる。

指示情報１１２は、複数の形態を採用することができる。例えば、指示情報１１２は、コンテンツ１０３の少なくとも一部を取得するためのリンクを含んでもよい。上記のビデオの例では、指示情報１１２は、当該ビデオのＵＲLリンクを含んでもよい。指示情報１１２は、少なくとも一部の、コンテンツ１０３における相対位置を示す位置情報をさらに含んでもよい。例えば、指示情報１１２は、８分～１２分など、ビデオクリップ４０１のビデオにおける時間帯を含んでもよい。コンテンツ１０３が電子書籍である例では、指示情報１１２は、決定されたキーワードに対応する部分の、当該電子書籍における段落などを含んでもよい。指示情報１１２は、決定されたキーワードに対応する部分がコンテンツ１０３に含まれていることを示すテキスト情報をさらに含んでもよい。例えば、このような指示情報１１２は、『検索するコンテンツは、テレビドラマ《瓔珞～紫禁城に燃ゆる逆襲の王妃～》の第５４話の「８分から１２分」に位置する』などのテキスト情報を含んでもよい。指示情報１１２は、後続の検索で提供されるように、上記の１つの形態または複数の形態の組み合わせで記憶されてもよい。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ１０３の少なくとも一部（例えば、ビデオクリップ４０１）に関連付けられた追加情報を生成し、追加情報とキーワード１１１とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶することができる。コンピューティング機器１０２は、コンテンツ１０３の閲覧回数、クリック回数またはダウンロード回数、コンテンツ１０３のコメント数、コンテンツ１０３の評価点数、および少なくとも一部に関連付けられた情報項目におけるキーワードの出現回数（すなわち、単語頻度）のうちの１つまたは複数を取得し、取得された情報に基づいて追加情報を生成することができ、このような追加情報は総合ホットスコアとも呼ばれてもよい。いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、ビデオ内の人々の数およびボリュームなどをさらに識別して、総合ホットスコアを決定することができる。

例えば、コンピューティング機器１０２は、ビデオの視聴回数、クリック回数、またはダウンロード回数、ビデオサイトで当該ビデオに対するコメント数、および当該ビデオに対応するエピソード（例えば、テレビドラマ）のドゥーバン評価点数、バイドゥ評価点数などを得ることができる。次に、コンピューティング機器１０２は、これらの情報の１つまたは複数をキーワードの頻度で加重平均して、追加情報として総合ホットスコアを取得し、追加情報とキーワード１１１とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶することができる。例えば、取得された（キーワード、所属ビデオ、所属ビデオにおける時間帯、総合ホットスコア）４タプルをコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶してもよい。また、（キーワード、単語頻度、所属ビデオ、所属ビデオにおける時間帯、総合ホットスコア）をコンテンツ検索ライブラリ１０１に記憶してもよい。

上記は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築するプロセス２００を説明した。このようにして、コンテンツの異なる部分に関連付けられた識別情報に基づいてコンテンツ検索ライブラリを構築することができる。例えば、ホットビデオまたはホットビデオクリップに関するコンテンツ検索ライブラリを構築することができる。このようなコンテンツ検索ライブラリを使用すると、ユーザは複数回検索することなく、興味を持っているコンテンツに直接アクセスすることができる。

図５は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索プロセス５００のフローチャートを示す。プロセス５００は、図１のコンピューティング機器１０２によって実現することができる。検討しやすくなるために、図１を参照してプロセス５００を説明する。プロセス５００は、コンピューティング機器１０２以外のコンピューティング機器によって実現することもできることを理解されたい。

ブロック５１０において、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ１０３のターゲット部分（例えば、ビデオクリップ）に対するクエリ要求（例えば、ユーザ１０４から）に基づいて、検索語を決定する。例えば、ユーザ１０４からのクエリ要求は、『「康熙帝がオボイを捕まえる」のは《鹿鼎記》の何話目ですか」、「鹿鼎記 「康熙帝がオボイを捕まえる」』などであってもよい。そして、コンピューティング機器１０２は、このクエリ要求に基づいて例えば「康熙帝がオボイを捕まえる」である検索語と決定することができる。クエリ要求は、例えば、「康熙帝がオボイを捕まえる」のみを含んでもよい。この場合、コンピューティング機器１０２は、「康熙帝がオボイを捕まえる」を直接検索語とすることができる。

ブロック５２０において、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ検索ライブラリ１０１から検索語にマッチングするキーワードを決定する。コンテンツ検索ライブラリ１０１は、図２から図４を参照して上述した解決案を用いて構築することができる。検索語とキーワードとのマッチングは、両者同一、語義的に関連するまたは類似することを含んでもよい。コンテンツ検索ライブラリ１０１は、少なくとも、キーワード１１１と、キーワード１１１に関連付けて記憶された、ターゲット部分に関する指示情報１１２とを含む。キーワード１１１は、ターゲット部分に関連付けられた情報項目（例えば、ビデオの弾幕）に基づいて決定され、情報項目はコンテンツ１０３の識別情報１３０に含まれている。例えば、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ検索ライブラリ１０１から「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」というキーワードが「康熙帝がオボイを捕まえる」という検索語にマッチングしていることを決定することができる。

ブロック５３０において、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ検索ライブラリ１０１から、キーワード１１１に関連付けて記憶された指示情報１１２を検索する。例えば、コンピューティング機器１０２は、コンテンツ検索ライブラリ１０１から、「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」というキーワードに関連付けて記憶された指示情報を取得することができ、例えば、所在ビデオのＵＲＬリンクおよび／または「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」の関連エピソードの、ビデオにおける時間帯を取得することができる。

ブロック５４０において、コンピューティング機器１０２は、ターゲット部分を示すように、指示情報１１２を（例えば、ユーザ１０４へ）提供する。指示情報を提供することは、ターゲット部分のリンクを提供すること、ターゲット部分の、コンテンツ１０３における相対位置を示すように、位置情報を提供すること、およびターゲット部分がコンテンツ１０３に含まれていることを示すテキスト情報を提供することと、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

コンピューティング機器１０２は、「あなたが興味を持っているコンテンツは、テレビドラマ「鹿鼎記」第１８話の２０分～２８分に位置する」などのテキスト情報を提供することができる。コンピューティング機器１０２は、さらに、テレビドラマ「鹿鼎記」内の「康熙帝が知恵でオボイを捕まえる」エピソードを含む話（例えば、第１８話）のリンクを提供するとともに、当該エピソードの当該ビデオにおける時間帯、例えば、２０分～２８分を提供することもできる。この場合、ユーザ１０４は、興味を持っているビデオクリップに対応する時点およびビデオのリンクを直接取得することができ、これにより、リンクをクリックして対応する時点に位置決めすることにより興味を持っているクリップを便利に視聴することができる。また、ユーザ１０４は、興味を持っているクリップに関連する前後のエピソードを便利に視聴することもできる。

なお、このような指示情報は、コンテンツ検索１０１の構築中に生成され、対応するキーワードに関連付けられてコンテンツ検索１０１に記憶され得ることを理解されたい。

コンテンツ検索ライブラリ１０１に、総合ホットスコアなど、キーワード１１１に関連付けられた追加情報も記憶されてもよい。上述したように、コンテンツ検索ライブラリ１０１を構築することを参照してこのような追加情報は、ターゲット部分に関連付けられた情報項目におけるキーワード１１１の出現回数（例えば、キーワードの単語頻度）、コンテンツ１０３の閲覧回数、クリック回数、またはダウンロード回数、コンテンツ１０３のコメント数、およびコンテンツ１０３の評価点数のうちの少なくとも１つに基づいて生成され得る。

コンピューティング機器１０２は、決定されたキーワードに基づいて、コンテンツ検索ライブラリ１０１からキーワードに関連付けて記憶された追加情報を取得することができ、例えば、総合ホットスコアを取得することができる。いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、例えば、ユーザ１０４に総合ホットスコアなどの追加情報を提供することにより、ユーザ１０４は、コンテンツ検索結果における各コンテンツ項目（例えば、各ビデオ）のホット状況を把握することができ、ユーザ１０４がどのコンテンツ項目をクリックするかを決定することが支援される。

いくつかの実施例では、コンピューティング機器１０２は、追加情報に基づいて、クエリ結果１０５において指示情報１１２を提供することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、ブロック５２０で、検索語にマッチングする複数のキーワード、またはコンテンツ検索ライブラリ１０１内の複数の項目を決定することができる。この場合、コンピューティング機器１０２は、追加情報に基づいて、複数のキーワードに関連付けられた複数の指示情報の、クエリ結果１０５における出現順序を決定することができる。例えば、コンピューティング機器１０２は、取得したキーワードを総合ホットスコアにソートし、トップ（ｔｏｐ）Ｎの結果を提供ことができ、例えば、キーワード、時間区間、所属ビデオなどを提供することができる。

上記では本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索プロセス５００を説明した。このようにして、ユーザは、興味を持っているビデオのリンク（例えば、ＵＲL）をクリックして、関連するビデオページに入り、時間区間に基づいて、視聴する時間クリップを絞る。総合ホットスコアに基づいてトップＮの結果を提供することにより、ビデオの品質を確保することができ、ユーザが弾幕、コメント、および前後のエピソードを視聴することが便利になる。

図６は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索ライブラリを構築するための装置６００の概略ブロック図を示す。装置６００は、図１のコンピューティング機器１０２に含まれてもよく、またはコンピューティング機器１０２として実現されてもよい。図６に示すように、装置６００は、処理対象コンテンツの識別情報を取得するように構成される識別情報取得モジュール６１０を含み、識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目はコンテンツの一部に関連付けられている。装置６００は、識別情報に基づいてコンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するように構成されるキーワード決定モジュール６２０をさらに含む。装置６００は、キーワードと、コンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成されるキーワード記憶モジュール６３０をさらに含む。

いくつかの実施例では、キーワード決定モジュール６２０は、複数の情報項目のうち、コンテンツの少なくとも一部に関連付けられたターゲット情報項目の第１の数を決定するように構成される第１の数決定モジュールと、第１の数が第１の閾値数を超えたこと、および第１の数と複数の情報項目の合計との比が閾値比を超えたことの少なくとも１つに応答して、ターゲット情報項目に基づいてキーワードを決定するように構成される情報項目使用モジュールと、を含む。

いくつかの実施例では、情報項目使用モジュールは、ターゲット情報項目に対して、ターゲット情報項目における、所定テキストにマッチングする単語の削除と、ターゲット情報項目のうちの、単語数が閾値単語数より少ないターゲット情報項目の削除と、ターゲット情報項目における句読点の削除と、ターゲット情報項目における所定カテゴリの単語の削除とのうちの少なくとも１つを実行して、少なくとも１つの候補単語を取得するように構成される候補単語取得モジュールと、少なくとも１つの候補単語に基づいてキーワードを決定するように構成される候補単語使用モジュールと、を含む。

いくつかの実施例では、少なくとも１つの候補単語は複数の候補単語を含み、候補単語使用モジュールは、複数の候補単語における同じまたは語義的に関連する候補単語の第２の数を決定するように構成される第２の数決定モジュールと、第２の数が第２の閾値数を超えたことに応答して、同じまたは語義的に関連する候補単語に基づいてキーワードを決定するように構成されるキーワード抽出モジュールと、を含む。

いくつかの実施例では、装置６００は、少なくとも一部に関連付けられた情報項目におけるキーワードの出現回数と、コンテンツの閲覧回数、クリック回数またはダウンロード回数と、コンテンツのコメント数と、コンテンツの評価点数とのうちの少なくとも１つに基づいて、コンテンツの少なくとも一部に関連付けられた追加情報を生成するように構成される追加情報決定モジュールと、追加情報とキーワードとを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成される追加情報記憶モジュールと、を含む。

いくつかの実施例では、指示情報は、コンテンツの少なくとも一部を取得するためのリンクと、少なくとも一部の、コンテンツにおける相対位置を示す位置情報と、少なくとも一部がコンテンツに含まれていることを示すテキスト情報と、のうちの少なくとも１つを含む。

図７は、本開示のいくつかの実施例に係るコンテンツ検索装置７００の概略ブロック図を示す。装置７００は、図１のコンピューティング機器１０２に含まれてもよく、またはコンピューティング機器１０２として実現されてもよい。図６に示すように、装置７００は、コンテンツのターゲット部分に対するクエリ要求に基づいて検索語を決定するように構成される検索語決定モジュール７１０を含む。装置７００は、コンテンツ検索ライブラリから検索語にマッチングするキーワードを決定するように構成されるキーワード検索モジュール７２０をさらに含み、コンテンツ検索ライブラリは、少なくとも、キーワードと、キーワードに関連付けて記憶された、ターゲット部分に関する指示情報とを含み、キーワードは、ターゲット部分に関連付けられた情報項目に基づいて決定され、情報項目はコンテンツの識別情報に含まれている。装置７００は、コンテンツ検索ライブラリからキーワードに関連付けて記憶された指示情報を取得するように構成される指示情報取得モ。ジュール７３０をさらに含む。装置７００は、ターゲット部分を示すように、指示情報を提供するように構成される指示情報提供モジュール７４０をさらに含む。

いくつかの実施例では、指示情報提供モジュール７３０は、ターゲット部分のリンクを提供するように構成されるリンク提供モジュールと、ターゲット部分のコンテンツにおける相対位置を示すように、位置情報を提供するように構成される位置情報提供モジュールと、ターゲット部分がコンテンツに含まれていることを示すように、テキスト情報を提供するように構成されるテキスト情報提供モジュールと、のうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施例では、装置７００は、キーワードに基づいて、コンテンツ検索ライブラリからキーワードに関連付けて記憶された追加情報を取得するように構成される追加情報取得モジュールと、追加情報を提供するように構成される追加情報提供モジュールであって、追加情報は、ターゲット部分に関連付けられた情報項目におけるキーワードの出現回数と、コンテンツの閲覧回数と、クリック回数またはダウンロード回数と、コンテンツのコメント数と、コンテンツの評価点数と、のうちの少なくとも１つに基づいて生成される追加情報提供モジュールと、をさらに含む。

いくつかの実施例では、装置７００は、コンテンツの識別情報を取得するように構成される識別情報取得モジュールであって、識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目はコンテンツの一部に関連付けられている識別情報取得モジュールと、識別情報に基づいてコンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するように構成されるキーワード決定モジュールと、決定されたキーワードと、コンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成されるキーワード記憶モジュールと、さらに含む。

図８は、本開示の実施例を実施することができる例示的な機器８００の概略ブロック図を示す。機器８００は、図１のコンピューティング機器１０２を実現することができる。図に示すように、機器８００は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）８０２に記憶されているコンピュータプログラム命令または記憶装置８０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０３にロードされたコンピュータプログラム命令に従って様々な適切な動作および処理を実行することができる中央処理装置（ＣＰＵ）８０１を含む。ＲＡＭ８０３には、機器８００の動作に必要な各種プログラムおよびデータも記憶することができる。ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２、およびＲＡＭ８０３は、バス８０４を介して相互に接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス８０５もバス８０４に接続されている。

キーボード、マウスなどの入力ユニット８０６と、各種のディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット８０７と、磁気ディスク、光学ディスクなどの記憶ユニット８０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット８０９とを含む機器８００内の複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインターフェイス８０５に接続されている。通信ユニット８０９は、機器８００がインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを許可する。

中央処理装置８０１は、プロセス２００、３００、および５００のいずれかなど、上記の様々な方法および処理を実行する。いくつかの実施例では、プロセス２００、３００、および５００のいずれかは、記憶装置８０８などの機械読み取り可能な媒体に有形に含まれているコンピュータソフトウェアプログラムとして実現することができる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部または全部は、ＲＯＭ８０２および／または通信ユニット８０９を介して機器８００にロードおよび／またはインストールすることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ８０３にロードされ、ＣＰＵ８０１によって実行されるとき、上記のプロセス２００、３００、および５００のいずれかの１つまたは複数のステップを実行することができる。代替的に、他の実施例では、ＣＰＵ８０１は、他の任意の適切な形態によって（例えば、ファームウェアによって）プロセス２００、３００、および５００のいずれかを実行するように構成することができる。

本明細書で上述した機能は、少なくとも部分的に、１つまたは複数のハードウェアロジックコンポーネントによって実行することができる。例えば、非限定的には、使用できる例示的なタイプのハードウェアロジックコンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、ロードプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などを含むがこれらに限定されない。

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成することができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供されてもよく、その結果、プログラムコードがプロセッサまたはコントローラによって実行されるとき、フローチャートおよび／またはブロック図において特定された機能および／または動作が実施される。プログラムコードは、全てマシンで、部分的にマシンで、スタンドアロンソフトウェアパッケージの一部として、部分的にリモートマシンで、または全てリモートマシンまたはサーバで実行することができる。

本開示の説明において、機械読み取り可能な媒体は、有形な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器によって、又は命令実行システム、装置又は機器と合わせて使用されるプログラムを含み、又は記憶する。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム、装置、又はデバイス、又は前述した内容の任意の適切な組み合わせを含むことができるがこれらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のさらなる具体例として、１つ又は複数の配線に基づいた電気的接続、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は前述した内容の任意の組み合わせを含む。

また、動作を特定の順序で説明したが、これは、このような動作が示された特定の順序または順番で実行されること、または所望の結果を達成するために示されたすべての動作が実行されることを要求することを理解されたい。一定の環境においてマルチタスキングおよび並列処理は有利な場合がある。同様に、いくつかの具体的な実装の詳細が上記の説明に含まれているが、これらは本開示の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。別々の実施例で説明されているいくつかの特徴は、単一の実施例において組み合わせて実現することもできる。逆に、単一の実施例で説明されている様々な特徴は、個別にまたは任意の適切なサブ組み合わせで複数の実施例で実現することもできる。

構成の特徴および／または方法の論的動作に特有の言語で本テーマを説明したが、添付の特許請求の範囲に定義されたテーマは上述した特定の特徴または動作に限定されないことを理解されたい。逆に、上記の特定の特徴および動作は単に特許請求の範囲を実現する例示的な形態である。

Claims (8)

1. コンピュータが処理対象コンテンツの識別情報を取得するステップであって、前記識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目は前記処理対象コンテンツの一部に関連付けられているステップと、
   コンピュータが、前記識別情報に基づいて、前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するステップであって、前記キーワードは前記処理対象コンテンツを特異的に識別するためのものであるステップと、
   コンピュータが、前記キーワードと前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するステップと、
   コンピュータが、前記少なくとも一部に関連付けられた情報項目における前記キーワードの出現回数と、前記処理対象コンテンツのダウンロード回数と、前記処理対象コンテンツのコメント数と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に関連付けられた追加情報を生成するステップと、
   コンピュータが、前記追加情報と前記キーワードとを関連付けて前記コンテンツ検索ライブラリに記憶するステップと、
   を含み、
   前記コンピュータが、前記キーワードを決定するステップは、
   前記コンピュータが、前記複数の情報項目のうち、前記処理対象コンテンツの前記少なくとも一部に関連付けられたターゲット情報項目の第１の数を決定するステップと、
   前記コンピュータが、前記第１の数が第１の閾値数を超えたこと、および前記第１の数と前記複数の情報項目の合計との比が閾値比を超えたことの少なくとも１つに応答して、前記ターゲット情報項目に基づいて複数の候補単語を取得し、前記コンピュータが、前記複数の候補単語のうち、同じまたは語義的に関連する候補単語の第２の数を決定し、前記コンピュータが、前記第２の数が第２の閾値数を超えたことに応答して、前記同じまたは語義的に関連する候補単語に基づいて前記キーワードを決定するステップと、
   を含む、コンテンツ検索ライブラリを構築する方法。
2. 前記コンピュータが、前記ターゲット情報項目に基づいて前記複数の候補単語を取得することは、
   前記コンピュータが、前記ターゲット情報項目に対して、前記ターゲット情報項目における、所定のテキストにマッチングする単語の削除と、前記ターゲット情報項目における、単語数が閾値単語数より少ないターゲット情報項目の削除と、前記ターゲット情報項目における句読点の削除と、前記ターゲット情報項目における所定のカテゴリの単語の削除と、のうちの少なくとも１つを実行して、前記複数の候補単語を取得することを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記指示情報は、
   前記処理対象コンテンツの前記少なくとも一部を取得するためのリンクと、前記少なくとも一部の、前記処理対象コンテンツにおける相対位置を示す位置情報と、前記少なくとも一部が前記処理対象コンテンツに含まれていることを示すテキスト情報と、のうちの少なくとも１つを含む請求項１に記載の方法。
4. 処理対象コンテンツの識別情報を取得するように構成される識別情報取得モジュールであって、前記識別情報は複数の情報項目を含み、各情報項目は前記処理対象コンテンツの一部に関連付けられている識別情報取得モジュールと、
   前記識別情報に基づいて前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に対応するキーワードを決定するように構成されるキーワード決定モジュールであって、前記キーワードは前記処理対象コンテンツを特異的に識別するためのものであるキーワード決定モジュールと、
   前記キーワードと前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に関する指示情報とを関連付けてコンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成されるキーワード記憶モジュールと、
   前記少なくとも一部に関連付けられた情報項目における前記キーワードの出現回数と、前記処理対象コンテンツのダウンロード回数と、前記処理対象コンテンツのコメント数と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記処理対象コンテンツの少なくとも一部に関連付けられた追加情報を生成するように構成される追加情報決定モジュールと、
   前記追加情報と前記キーワードとを関連付けて前記コンテンツ検索ライブラリに記憶するように構成される追加情報記憶モジュールと、
   を含み、
   前記キーワード決定モジュールは、
   前記複数の情報項目のうち、前記処理対象コンテンツの前記少なくとも一部に関連付けられたターゲット情報項目の第１の数を決定するように構成される第１の数決定モジュールと、
   前記第１の数が第１の閾値数を超えたこと、および前記第１の数と前記複数の情報項目の合計との比が閾値比を超えたことの少なくとも１つに応答して、前記ターゲット情報項目に基づいて少なくとも１つの候補単語を取得するように構成される情報項目使用モジュールと、
   を含み、
   前記情報項目使用モジュールは、前記少なくとも１つの候補単語に基づいて前記キーワードを決定するように構成される候補単語使用モジュールを含み、
   前記少なくとも１つの候補単語は複数の候補単語を含み、
   前記候補単語使用モジュールは、
   前記複数の候補単語のうち同じまたは語義的に関連する候補単語の第２の数を決定するように構成される第２の数決定モジュールと、
   前記第２の数が第２の閾値数を超えたことに応答して、前記同じまたは語義的に関連する候補単語に基づいて前記キーワードを決定するように構成されるキーワード抽出モジュールと、
   を含む、コンテンツ検索ライブラリを構築する装置。
5. 前記情報項目使用モジュールは、
   前記ターゲット情報項目に対して、前記ターゲット情報項目における、所定テキストにマッチングする単語の削除と、前記ターゲット情報項目のうち、単語数が閾値単語数より少ないターゲット情報項目の削除と、前記ターゲット情報項目における句読点の削除と、前記ターゲット情報項目における所定のカテゴリの単語の削除と、のうちの少なくとも１つを実行して、少なくとも１つの候補単語を取得するように構成される候補単語取得モジュールを含む請求項４に記載の装置。
6. 前記指示情報は、
   前記処理対象コンテンツの前記少なくとも一部を取得するためのリンクと、
   前記少なくとも一部の、前記処理対象コンテンツにおける相対位置を示す位置情報と、
   前記少なくとも一部が前記処理対象コンテンツに含まれていることを示すテキスト情報と、のうちの少なくとも１つを含む請求項４に記載の装置。
7. １つまたは複数のプロセッサと、
   １つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、を含む機器であって、
   前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つまたは複数のプロセッサが請求項１から３のいずれかに記載の方法を実現する機器。
8. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１から３のいずれかに記載の方法が実現される、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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