JPWO2021019645A5 - 学習データ生成装置、学習装置、識別装置、生成方法及びプログラム - Google Patents

Description

学習データ生成装置の一の態様は、学習データ生成装置であって、映像データ又は音データの少なくとも一方を含む素材データの特徴量と、前記素材データを編集した編集データの特徴量とを照合することで、前記素材データと前記編集データとで一致する一致区間の照合を行う照合手段と、前記一致区間を重要区間とし、前記一致区間以外の区間を非重要区間として定める情報を、前記素材データに対するラベルデータとして生成するラベリング手段と、を有する。

プログラムの一の態様は、映像データ又は音データの少なくとも一方を含む素材データの特徴量と、前記素材データを編集した編集データの特徴量とを照合することで、前記素材データと前記編集データとで一致する一致区間の照合を行う照合手段と、前記一致区間を重要区間とし、前記一致区間以外の区間を非重要区間として定める情報を、前記素材データに対するラベルデータとして生成するラベリング手段としてコンピュータを機能させるプログラムである。

Claims (10)

1. 映像データ又は音データの少なくとも一方を含む素材データの特徴量と、前記素材データを編集した編集データの特徴量とを照合することで、前記素材データと前記編集データとで一致する一致区間の照合を行う照合手段と、
   前記一致区間を重要区間とし、前記一致区間以外の区間を非重要区間として定める情報を、前記素材データに対するラベルデータとして生成するラベリング手段と、
   を有する学習データ生成装置。
2. 前記素材データと、前記編集データとを取得する取得手段と、
   前記素材データの特徴量と、前記編集データの特徴量とを抽出する特徴抽出手段と、
   をさらに有する、請求項１に記載の学習データ生成装置。
3. 前記ラベリング手段は、前記重要区間の各々に対する学習の重みを示す重み付け情報を、前記ラベルデータに付加する、請求項１または２に記載の学習データ生成装置。
4. 前記ラベリング手段は、前記編集データにおいて使用される回数に基づき、前記重要区間の各々の重みを決定した前記重み付け情報を、前記ラベルデータに付加する、請求項３に記載の学習データ生成装置。
5. 前記ラベリング手段は、前記編集データの属性情報に基づき生成した前記重み付け情報を、前記ラベルデータに付加する、請求項３に記載の学習データ生成装置。
6. 前記属性情報は、前記編集データの視聴率に関する情報、前記編集データの時間長に関する情報、又は前記編集データの時系列での重要度を示す情報である、請求項５に記載の学習データ生成装置。
7. 請求項１～６のいずれか一項に記載の学習データ生成装置が生成したラベルデータと、当該ラベルデータに対応する素材データとの組み合わせを取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得したラベルデータと前記素材データとの組み合わせに基づき、
   映像データ又は音データの少なくとも一方を含むデータから重要区間と非重要区間とを識別する学習モデルの学習を行う学習手段と、
   を有する学習装置。
8. 映像データ又は音データの少なくとも一方を含む入力データを取得する取得手段と、
   請求項７に記載の学習装置が学習した学習モデルに前記入力データを入力することで、前記入力データに含まれる重要区間を識別する識別手段と、
   を有する識別装置。
9. 学習データ生成装置が実行する生成方法であって、
   映像データ又は音データの少なくとも一方を含む素材データの特徴量と、前記素材データを編集した編集データの特徴量とを照合することで、前記素材データと前記編集データとで一致する一致区間の照合を行い、
   前記一致区間を重要区間とし、前記一致区間以外の区間を非重要区間として定める情報を、前記素材データに対するラベルデータとして生成する、
   生成方法。
10. 映像データ又は音データの少なくとも一方を含む素材データの特徴量と、前記素材データを編集した編集データの特徴量とを照合することで、前記素材データと前記編集データとで一致する一致区間の照合を行う照合手段と、
    前記一致区間を重要区間とし、前記一致区間以外の区間を非重要区間として定める情報を、前記素材データに対するラベルデータとして生成するラベリング手段
    としてコンピュータを機能させるプログラム。