KR100865041B1 - 트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 이용하는 프로그램 분류 장치 및 방법 - Google Patents

트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 이용하는 프로그램 분류 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

프로그램의 분류 방법은 프로그램에 연관된 트랜스크립트 정보(transcript information)를 수신하는 단계, 각각의 복수의 큐들(cues)이 그것에 연관된 프로그램 타입을 갖는 트랜스크립트 정보에서 복수의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 식별하는 단계, 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수의 큐들 중 적어도 하나의 큐와 프로그램의 타입을 상관(correlate)시키는 단계, 및 트랜스트립트 정보에서 식별된 복수의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관(correlation)에 기초하여 프로그램을 분류하는 단계를 포함한다.
프로그램 분류, 트랜스크립트 정보, 큐, 상관, 지식 데이터베이스

Description

트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 이용하는 프로그램 분류 장치 및 방법{Apparatus and method of program classification using observed cues in the transcript information}
(발명의 분야)
본 발명은 프로그램들의 분류(classification), 특히 트랜스크립트 정보(transcript information)에서 관찰된 큐들(observed cues)을 이용하는 텔레비전 프로그램들의 분류에 관련한다.
(관련 기술의 설명)
텔레비전 방송 신호들(television broadcast signals)을 분석하는 많은 장치와 방법들에서 텔레비전 프로그램 분류가 사용되고 있다. 전통적으로, 프로그램의 분류는 텔레비전 방송 신호와 함께 포함된 전자 프로그래밍 가이드(electronic programming guide; EPG)에 의해 결정된다. 그러나, EPG 데이터가 이용가능하지 않거나 또는 텔레비전 방송 신호에 포함되지 않을 때, 프로그램 분류는 쉽게 식별될 수 없다. 게다가, 다양한 검색/열람 (retrieval/browsing) 목적들을 위한 보다 섬세한 분류(finer classification)는 단지 EPG 정보를 가지고는 쉽지 않다.
(발명의 목적들과 요약)
그러므로, 프로그램 신호와 함께 제공된 트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들에 기초하여 프로그램 타입을 분류하는 방법을 제공하는 것이 본 발명의 목적이다.
EPG 데이터 사용없이 프로그램 타입을 분류하는 방법을 제공하는 것이 본 발명의 다른 목적이다.
공지된 프로그램 분류 방법들이 갖는 고유한 단점들을 극복할 수 있는 프로그램 분류 방법을 제공하는 것이 본 발명의 다른 목적이다.
본 발명의 하나의 형태에 따라서, 프로그램의 분류를 위한 방법은 프로그램과 연관된 트랜스크립트 정보를 수신하는 단계, 트랜스크립트 정보 내의 복수의 큐들(cues) 중 적어도 하나의 큐를 식별하는 단계로서, 복수의 큐들 각각은 프로그램 타입과 연관되는, 상기 식별 단계, 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 프로그램 타입과 상관(correlating)시키는 단계, 및 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관에 기초하여 프로그램을 분류하는 단계를 포함한다.
본 발명의 상기 목적 및 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면들과 관련하여 설명되는 본 발명의 이하 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 트랜스크립트 정보에서 관측된 큐들을 이용하는 프로그램의 분류를 위한 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명에 따라 트랜스크립트 정보에서 관측된 큐들을 이용하는 프로그램 분류를 위한 방법의 순서도.
이제 도면들 중 도 1을 참고하여, 본 발명의 장치의 양호한 실시예가 설명될 것이다. 장치(100)는 바람직하게 트랜스크립트 정보를 포함하는 오디오/데이터/비디오 신호(audio/data/video signal)를 수신하기 위한 비디오 입력 포트(video input port; 102)를 포함한다. 비디오 입력 포트(102)에 결합된 트랜스크립트 정보 추출기(transcript information extractor; 104)는 오디오/데이터/비디오 입력 신호로부터 트랜스크립트 정보를 추출한다. 만약 오디오/데이터/비디오 입력 신호가 트랜스크립트 정보(예를 들면, 크로스 캡션 텍스트(closed-captioned text))를 포함하지 않으면, 트랜스크립트 정보는 알려진 스피치-텍스트 발생 기술들(speech-to-text generation techniques)을 사용하여 발생될 수 있다(또는 제 3자 소스(third party source)로부터 획득됨). 일단 입력 신호의 트랜스크립트 정보부가 추출되면, 분석을 위해 큐 추출기(cue extractor; 106)로 제공된다.
큐 추출기(106)는 복수의 큐들의 세트들을 포함하는 지식 데이터베이스(knowledge database; 108)에 결합되고, 각각의 큐들의 세트는 프로그램의 특정 분류 타입에 연관된다. 큐 추출기는 지식 데이터베이스에 있는 큐들의 발생에 대해 트랜스크립트 정보를 모니터링한다. 큐들은 일반적으로, 어떤 이벤트(event)가 프로그램에서 발생하거나 발생하였는지를 나타내는 문장들(sentences), 구들(phrase) 또는 단어들(words)에 관련한다. 다음의 예는 토크 쇼(talk show) 동안 트랜스크립트 정보에서 식별될 수 있는 큐들의 예시이다.
소개 큐들: 예: 첫 번째 손님, 다음 손님
매개 큐들: 예: 환영합니다, 유일하게...
광고 방송을 나타내는 브리징 큐들(bridging cues): 예: 우리는 돌아올 곧 겁니다...
종료 큐들: 예: 굿 나잇 여러분, 다음 주, 시청해주셔서 감사합니다...
시간 데이터베이스(temporal database; 110)는 지식 데이터베이스에 결합되고 특정 큐들이 시간상 얼마나 가까이 위치되어야 하는지에 대한 정보를 큐 추출기에 제공한다. 만약 "두 번째(second)" 인타임 큐(in-time que)가 "첫 번째(first)" 인타임 큐의 식별후에 특정의 미리 결정된 시간 내에 식별되지 않으면, 장치는 "첫 번째" 인타임 큐가 부적절하게 식별되었거나 "두 번째" 인타임 큐를 놓쳤다고(miss) 결정한다. 그러므로, 이 큐들은 버려지고 큐 추출기는 새로운 세트의 "첫 번째"와 "두 번재" 큐들을 식별한다. 그러나, 만약 "두 번째" 큐가 시간 데이터베이스에 의해 식별된 특정의 미리 결정된 기간 내에 식별되면, "첫 번째" 와 "두 번째" 큐들은 메모리에 저장되고, "첫 번째" 와 "두 번째" 큐들은 프로그램의 특정 타입을 나타내는 것으로 노트(note)된다. 일단 트랜스크립트 정보의 분석을 위한 미리 결정된 기간이 경과되면, 어느 프로그램 타입이 트랜스크립트 정보로부터 추출된 큐들에 보다 많이 매칭하는지를 알아내기 위한 결정이 분류기(112)에 의해 행해진다. 가장 많은 수의 식별된 큐들을 갖는 프로그램 타입이 분류기(112)에 의해 결정된다. 대응하는 프로그램 타입이 프로그램 분류로서 출력된다.
이제 도 2를 참고하여, 트랜스크립트 정보에서 관측된 큐들에 기초하여 프로그램을 분류하기 위한 방법이 도시된다. 용어 트랜스크립트 정보는 예를 들어, 클로즈드 캡션 텍스트(closed-captiond text)와 같은 텍스트를 나타내도록 의도된 것이고, 이것은 비디오(텔레비전) 프로그램의 송신(오디오/데이터/비디오) 신호와 함께 제공되고 비디오 프로그램의 구두(spoken) 및 비구두(non-spoken) 이벤트들, 또는 EPG 데이터와 같은 다른 문자 소스(textual source)에 대응한다. 트랜스크립트 정보는, 1999년 11월 17일에 출원된 발명의 명칭이 "비디오 스트림 분류 심볼 분리 방법 및 시스템(Video stream classification symbol isolation method and system)"인 USSN 09/441,943과 1999년 11월 17일에 출원된 "신경 회로망에 적용된 형상 특징들을 갖는 심볼 분류(Symbol classification with shape features applied to a neural network)"인 USSN 09/441/949에 논의된 것들의 전체 개시 내용들이 참고로 여기에 통합된 바와 같이, 비디오 텍스트 또는 스크린 텍스트로부터(예를 들어, 비디오의 부제들을 검출함으로써) 획득되고, 추출된 텍스트상에 광학 문자 인식(OCR)을 적용한다. 만약 오디오/데이터/비디오 신호가 텍스트 부를 포함하지 않는다면(즉, 오디오/데이터/비디오 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하지 않는다면), 트랜스크립트 정보는 당 기술 분야에서 공지된 스피치-텍스트(speech-to-text) 변환과 같은 알려진 기술들을 이용하여 발생될 수 있다. 트랜스크립트 정보는 예를 들어, 인터넷을 통한 TV 가이드와 같은 제 3자 소스(third party source)로부터 또한 획득될 수 있다.
본 발명은 키워드 검색 및 통계적인 텍스트 인덱싱(indexing) 및 검색(retrival)과 같이 알려진 검색 기술들을 사용하여 트랜스크립트 정보가 분석되고 검색될 수 있다는 지식에 기초한다. 일반적으로, 본 발명은 프로그램의 특정한 타입을 나타내는 일정한 큐들(즉, 단어들 또는 구들)의 존재를 결정하기 위해 트랜스크립트 정보의 문장을 분석하는 것을 포함한다. 이러한 정보와 트랜스크립트 정보에서 특정한 단어들 또는 구들을 갖는 프로그램들의 특정한 타입들(뉴스 프로그램, 토크 쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토론들, 인터뷰들, 시트콤)의 알려진 경향들(tendencies)에 기초하여, 프로그램의 분류(타입)에 대한 결정이 이루어진다.
본 방법은 프로그램에 대응하는 방송(오디오/데이터/비디오) 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다(단계 10). 만약 방송 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하지 않으면(단계 10에서 NO), 트랜스크립트 정보는 앞서 설명된 바와 같이 발생되거나 제 3자 소스로부터 획득된다(단계 12).
일단 트랜스크립트 정보가 획득되었으면, 특정한 큐들(즉, 단어들 또는 구들)이 트랜스크립트 정보 내에 있는지 여부를 결정하기 위해 키워드 검색, 통계적인 텍스트 인덱싱 및 검색과 같이 알려진 자연 언어 처리 방법들(natural language processing methods)을 사용하여, 트랜스크립트 정보가 분석된다(단계(14)). 트랜스크립트 정보에서 검색된 단어들과 구들(큐들)은 바람직하게는 큐들의 데이터베이스에 저장된다.
프로그램 타입을 분류하기 위해 특정 프로그램의 모든 문장이 분석될 필요가없다는 것은 아주 중요한 사실이다. 트랜스크립트 정보의 30초 분석(또는 약 5 내지 10 문장들)이 프로그램 타입을 분류하는 데 있어 비교적 높은 정도의 정확성을 제공하는데 충분하다는 것이 밝혀졌다. 또한, 문자 정보의 분석은 프로그램의 개시점(beginning)에서 시작할 필요는 없으며, 프로그램의 어떤 부분에서도 시작할 수 있음을 유의해야 한다.
일단 트랜스크립트 정보에서 특정한 큐들이 식별되었으면, 그 프로그램 동안 각각의 큐의 발생의 대응 시간이 노트(note)된다(단계 16).
그 후에, 트랜스크립트 정보에서 식별된 각각의 큐의 발생과 그 프로그램 동안의 대응하는 발생 시간이 프로그램들의 특정 타입들에 관련한 정보의 데이터베이스에 비교된다(단계 18). 즉, 특정 구(phrase)에 대응하는 특정 큐(예를 들어, 토크쇼 진행자에 의한 첫 번째 손님의 소개)가 연관된 큐(예를 들어, 손님이 무대로 걸어오는 것)와 시간상 근사하면(proximate), 두 큐들은 연관되고 유효하다는 결정이 이루어지고, 프로그램의 분류에 대한 결정을 제공하는 데 있어 도움이 되도록 이용될 수 있다. 그러나, 만약 프로그램의 특정 타입(예를 들어, 토크 쇼)에서 나타나야 하지만, 시간상 가깝게 위치되지 않아야 하는 큐들(예를 들어, 토크 쇼 진행자가 "우리들의 첫 번째 손님..."이라고 말하는 첫 번째 큐와 토크 쇼 진행자가 "굿 나잇, 다음시간에 만나요"라고 말하는 두 번째 큐)이 서로 근사하면, 시간상 적절하게 위치되지 않은 큐들은 무시된다. 결과적으로, 단지 시간상 적절하게 위치된 큐들만이 프로그램 분류를 결정할 때 고려된다.
프로그램 타입의 결정은, 트랜스크립트 텍스트에서 식별된 큐들을 특정 타입의 프로그램에 있어야 하는 큐들과 프로그램 타입을 포함하는 룩-업표(look-up table)(지식 데이터베이스(108))와 비교함으로써 이루어진다. 트랜스크립트 정보에서 식별된 (시간 데이터베이스(110)에 따라) 시간상 적절하게 위치된 큐들에 가장 가깝게 대응하는 프로그램 타입이 프로그램 분류로서 출력이다.
지식 데이터베이스에 저장되고 새로운 프로그램, 시트콤들, 및 토크쇼들에 관련된 트랜스크립트 정보에서 검색되는 큐들의 타입들의 일부 예들은 이하에 설명된다:
뉴스 프로그램-->굿 모닝, 리포터, 리포팅(reporting), 이것은 xxx 뉴스의 xxx 리포팅입니다. 우리가 돌아온 후에, 우리가 돌아올때 우리는 있을 겁니다, 여기 우리 모두들 굿 나잇;
시트콤--> 환호, 박수, 웃음, 웃음, 초인종;
토크 쇼-->오늘의 쇼, 우리의 첫 번째 손님, 우리의 다음 손님, xxx를 환영해주세요.
위의 예에 기초하여, 프로그램의 타입을 식별하기 위해 트랜스크립트 정보에서 검색된 특정한 구두의 단어들뿐만 아니라 일반적으로 비언어 소리들(non-verbal sounds)을 식별하는 트랜스크립트 정보에서 각주(footnote)가 또한 프로그램을 분류하기 위해 분석된다. 이 부가적인 비언어 노트들(notes)은 예를 들어, 초인종, 웃는 사람, 웃음, 환호 및 박수를 포함한다.
첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 특정한 양호한 실시예들을 기술하였지만, 본 발명은 이들 정확한 실시예들에 제한되지 않고 다양한 변화들과 변경들은 부가된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 범위 또는 정신으로부터 벗어남이 없이 본 기술에서 통상의 숙련된 자에 의해 거기에서 사용될 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 본 발명은 텔레비전 방송 신호들과 함께 사용하는 문맥에서 설명되었지만, 이 시스템은 오디오 프로세서들(즉, 라디오들), 인터넷 기반 신호들을 스캔(scan)하기 위한 인터넷 접속 능력(internet accessibility)을 갖는 컴퓨터들, 또는 본 발명에 따라 검색될 수 있고 프로세스 될 수 있는 텍스트 정보(textural information)를 생성하기 위한 어떤 저장된 콘텐트(content)와 함께 활용될 수 있음이 예견된다.

Claims (9)

  1. 프로그램의 분류를 위한 방법에 있어서,
    상기 프로그램과 연관된 트랜스크립트 정보(transcript information)를 수신하는 단계(10, 12);
    상기 트랜스크립트 정보내의 복수의 큐들(cues) 중 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐를 식별하는 단계(14)로서, 상기 복수의 큐들 각각은 프로그램의 타입과 연관되는, 상기 식별 단계(14);
    상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 프로그램 동안의 발생 시간을 노트(note)하는 단계(16); 및
    상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 발생의 근접성을 결정하도록 상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 발생 시간을 비교하는 단계(18)를 포함하고,
    상기 발생의 근접성이 미리 결정된 기간 내에 있다면 상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐는 주어진 프로그램 타입과 관련되어 연관되며, 주어진 프로그램 타입들과 연관된 큐들의 수가 상기 프로그램 타입을 분류하는데 이용되는, 프로그램 분류 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보를 포함하는 오디오/데이터/비디오 신호를 수신하는 단계(10)를 더 포함하는, 프로그램 분류 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로그램의 분류는 뉴스 프로그램, 토크쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토론들, 인터뷰들, 및 시츄에이션 코미디(situational comedy) 중 하나인, 프로그램 분류 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 클로즈드 캡션 텍스트(closed-captioned text)를 포함하는, 프로그램 분류 방법.
  6. 프로그램 분류를 위한 장치에 있어서,
    오디오/데이터/비디오 입력 신호로부터 상기 프로그램에 연관된 트랜스크립트 정보를 추출하기 위한 트랜스크립트 정보 추출기(104);
    상기 트랜스크립트 정보내의 복수의 큐들 중 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐를 식별하기 위한 큐 추출기(106)로서, 상기 복수의 큐들 각각은 프로그램의 타입과 연관되는, 상기 큐 추출기(106);
    지식 데이터베이스(knowledge database; 108)에 결합되어, 상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 프로그램 동안의 발생 시간을 나타내는 정보를 상기 큐 추출기에 제공하기 위한 시간 데이터베이스(temporal database; 110); 및
    상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 발생의 근접성을 결정하도록 상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐의 발생 시간을 비교하기 위한 분류기(classifier; 112)를 포함하고,
    상기 발생의 근접성이 미리 결정된 기간 내에 있다면 상기 적어도 제 1 큐 및 제 2 큐는 주어진 프로그램 타입과 관련되어 연관되며, 상기 분류는 주어진 프로그램 타입들과 연관된 큐들의 수에 기초하여 이루어지는, 프로그램 분류 장치.
  7. 삭제
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로그램의 분류는 뉴스 프로그램, 토크쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토론들, 인터뷰들, 및 시츄에이션 코미디 중 하나인, 프로그램 분류 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 클로즈드 캡션 텍스트를 포함하는, 프로그램 분류 장치.
KR1020027010733A 2000-12-18 2001-12-10 트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 이용하는 프로그램 분류 장치 및 방법 KR100865041B1 (ko)

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