KR100877301B1 - 트랜스크립트 정보 구문에 기초한, 프로그램 분류 장치 및방법 - Google Patents

트랜스크립트 정보 구문에 기초한, 프로그램 분류 장치 및방법 Download PDF

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Abstract

트랜스크립트 정보 구문에 기초한 프로그램 분류 방법은 복수의 문장들을 포함하고, 상기 프로그램과 관련된 트랜스크립트 정보를 수신하는 단계, 상기 트랜스크립트 정보의 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을 결정하는 단계, 복수의 문장들 중 적어도 하나의 상기 특성들을 복수의 프로그램 타입들이 연관된 문장 특성들의 리스트와 비교하는 단계, 상기 비교 단계에 기초하여 상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 상기 특성들과 가장 밀접하게 연관된 프로그램의 분류를 선택하는 단계를 포함한다.
전자 프로그래밍 가이드, 폐쇄된 캡션 텍스트, 스피치 투 텍스트

Description

트랜스크립트 정보 구문에 기초한, 프로그램 분류 장치 및 방법{Apparatus and method of program classification based on syntax of transcript information}
본 발명은 프로그램들의 분류, 보다 상세하게는 트랜스크립트 정보에 나타나는 구문에 기초한 프로그램들의 분류에 관한 것이다.
텔레비전 프로그램 분류는 텔레비전 방송 신호들을 분석하는 많은 장치와 방법들에서 알려져 있고, 사용되고 있다. 통상적으로, 프로그램 분류는 상기 텔레비전 방송 신호가 포함된 전자 프로그래밍 가이드(EPG: electronic programming guide) 데이터에 의해 결정된다. 그러나, 상기 EPG 데이터를 이용할 수 없거나 상기 텔레비전 방송 신호를 포함하지 않을 때, 상기 프로그램 분류는 쉽게 식별될 수 없다.
그러므로, 본 발명의 목적은 트랜스크립트 정보에 기초한 프로그램 타입을 분류하는 장치와 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 트랜스크립트 정보의 구문에 기초한 프로그램을 분류하는 장치와 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 알려진 프로그램 분류 방법에서 나타나는 본래의 단점을 개선한 프로그램 분류 장치와 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 형태에 따르면, 트랜스크립트 정보 구문에 기초한 프로그램 분류 방법은, 복수의 문장들을 포함하는, 상기 프로그램과 관련된 트랜스크립트 정보를 수신하는 단계, 상기 트랜스크립트 정보의 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을 결정하는 단계, 복수의 문장들 중 적어도 하나의 상기 특성들을, 복수의 프로그램 타입들이 연관된 문장 특성들의 리스트와 비교하는 단계, 상기 비교 단계에 기초하여 상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 상기 특성들과 가장 밀접하게 연관된 프로그램의 분류를 선택하는 단계를 포함한다.
본 발명의 상기 및 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부 도면과 관련하여 이해되어지고, 다음의 상세한 설명으로부터 쉽게 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 트랜스크립트 정보의 구문에 기초한, 프로그램 분류 장치의 블록도,
도 2는 본 발명에 따른 트랜스크립트 정보의 구문에 기초한, 프로그램 분류 방법의 흐름도.
지금부터, 도면의 도 1을 참조하여, 본 발명의 장치의 바람직한 실시예가 설명될 것이다. 상기 장치(100)는 양호하게는 트랜스크립트 정보를 포함하는 오디오/데이터/비디오 신호를 수신하기 위한 비디오 입력 포트(102)를 포함한다. 상기 오디오/데이터/비디오 입력 신호로부터 상기 트랜스크립트 정보를 추출하는 트랜스크립트 정보 추출기(104)는 상기 비디오 입력 포트(102)에 결합되어 있다. 상기 오디오/데이터/비디오 입력 신호가 트랜스크립트 정보(예를 들면, 폐쇄된 캡션 텍스트(closed-captioned text))를 포함하지 않으면, 이후, 상기 트랜스크립트 정보는 알려진 음성-문자 변환(speech-to-text) (또는 제 3자 소스에서 획득한) 생성 기술들을 사용하여 생성될 수 있다. 상기 입력 신호의 트랜스크립트 정보 부분이 추출되면, 분석을 위한 단서 추출기(106)가 제공된다.
상기 단서 추출기(106)는 복수의 세트의 단서들을 포함한 지식 데이터베이스(108)에 결합되고, 상기 단서들의 각 세트는 특정 프로그램 분류 타입에 관련된다. 상기 단서 추출기는 상기 지식 데이터베이스에 있는 상기 구문 단서들의 발생에 대한 상기 트랜스크립트 정보를 모니터 한다. 상기 단서들은 일반적으로 문장들의 타입(의문문, 감탄문, 명령문, 평서문), 및 다른 문장 특성들(1인칭, 2인칭 또는 3인칭)과 관련이 있다. 이후, 비교기(110)는 어느 프로그램 타입이 상기 단서 추출기에 의해 식별된 상기 문장 특성을 포함하는지 알기 위해, 상기 단서 추출기에서 식별된 상기 단서들과 상기 지식 데이터베이스에 포함된 상기 정보를 비교한다. 상기 트랜스크립트 정보의 분석을 위한 미리 결정된 시간 주기가 끝나면, 어느 프로그램 타입이 상기 트랜스크립트 정보로부터 추출된 상기 단서들에 가장 많이 부합되는가를 알기 위해, 선택기(112)에 의해 비교가 이루어진다. 식별된 대부분의 단서들을 가진 상기 프로그램 타입은 상기 프로그램 분류로서 상기 선택기에 의해 선택되고, 그 결과가 출력된다.
도 2에는, 트랜스크립트 정보 구문에 기초한 상기 프로그램 분류 방법이 도시된다. 트랜스크립트 정보란 용어는 텍스트, 예를 들어, 비디오(텔레비전) 프로그램의 전송(오디오/데이터/비디오) 신호, 및 상기 비디오 프로그램 또는 EPG 데이터 같은 다른 텍스트 정보의 상기 구어적 및 구어적이지 않은 이벤트들에 대응하는 폐쇄된 캡션 텍스트를 나타낸다. 트랜스크립트 정보는 비디오 텍스트 또는 스크린 텍스트(예로써, 비디오의 자막을 검출함으로써) 및 본 명세서에 참조로서 포함된, 1999년 11월 17일 출원된 "비디오 스트림 분류 심볼 분리 방법 및 시스템(Video Stream Classification Symbol Isolation Method and System)"으로 표제된 USSN 09/441,943과 1999년 11월 17일 출원된 "중립 네트워크에 적용된 형태 특징들로의 심볼 분류(Symbol Classification with Shape Features Applied to a Neural Network)"로 표제된 USSN 09/441,949에 논의된 바와 같은 추출된 텍스트에 대한 응용 광학 특성 인식(OCR)으로부터 획득될 수 있다. 만약 상기 오디오/데이터/비디오 신호가 텍스트 부분을 포함하지 않는다면(즉, 트랜스크립트 정보를 포함하지 않는다면), 트랜스크립트 정보는 이 기술 분야에 알려진 바와 같이, 음성-문자 변환과 같은 알려진 기술을 이용하여 생성될 수 있다. 상기 트랜스크립트 정보는 또한, 제 3 자 소스, 예를 들어, 인터넷을 통해 TV 가이드로부터 얻을 수 있다.
본 발명은 프로그램과 관련된 상기 트랜스크립트 정보가 키워드 검색 및 통계적 텍스트 인덱싱과 검색과 같은 알려진 검색 기술들을 사용하여 분석 및 검색될 수 있다는 인식에 기초하고 있다. 일반적으로, 상기 방법은 각각의 문장, 문장의 타입 및 문장 각각의 주어 및 본질적으로는 상기 문장의 문법적 구조를 결정하기 위해 상기 트랜스크립트 정보의 문장들을 분석하는 것을 포함한다. 각각의 문장에서, 문장들의 특정 타입들 및 특정 주어들, 목적어들 및 특정 형태의 언어(지식 데이터베이스에 저장되는 그러한 정보)를 갖기 위해 특정 타입들의 프로그램들의 이러한 정보와 알려진 추세에 기초하여, 상기 프로그램 분류(타입)가 결정된다.
상기 방법은 상기 프로그램에 대응하는 상기 방송 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하는지의 여부를 결정한다(단계 10). 상기 방송 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하지 않는다면(단계 10에서 NO 인 경우), 상기 트랜스크립트 정보는 상술된 바와 같이 알려진 기술들을 사용하여 생성될 수 있고, 또는 제 3자 소스로부터 획득될 수 있다(단계 12).
일단 상기 트랜스크립트 정보가 획득되면, 트랜스크립트 정보는 상기 트랜스크립트 정보의 문장들을 분류하기 위해 키워드 검색 및, 통계적 텍스트 인덱싱 및 검색(아래에 보다 상세히 설명된 바와 같이)과 같은 알려진 자연 언어 처리(natural language processing) 방법들을 이용하여 분석된다. 특정한 프로그램의 모든 문장들은 상기 프로그램의 타입을 분류하기 위해 분석될 필요가 없다는 점을 주목하는 것이 중요하다. 30초간의 트랜스크립트 정보(또는 약 5-10 문장들)의 분석은 프로그램 타입의 분류에 있어서 상대적으로 높은 정확도를 제공하기에 충분하다는 것은 공지된 사실이다. 또한, 상기 텍스트 정보의 분석은 상기 프로그램의 초반부에서 시작할 필요가 없으며, 다만 상기 프로그램의 어느 부분에서도 시작할 수 있다는 점에 유의되어야 한다.
상기 양호한 실시예에서, 트랜스크립트 정보는 문장의 타입(예, 평서문, 의문문, 명령문, 감탄문)(단계 14) 및 문장 각각의 주어(예, 1인칭, 2인칭 및 3인칭)(단계 16)를 결정하기 위해 모니터 된다. 상기 문장의 타입 및 문장의 주어는 문맥 자유 및 문맥 의존적 문법과 같은 자연 언어 처리에서 잘 알려진 방법들/모듈들을 사용하여 결정된다.
문장 타입 및 문장 주어에 관한 정보는 데이터베이스(단계 18)(지식 데이터베이스)에 저장된 정보와 비교된다. 상기 데이터베이스는 프로그램들의 타입들의 리스트(예, 토크 쇼, 뉴스 프로그램, 시트콤, 등등) 및 각각의 프로그램에 대한 대응하는 문장들의 알려진 특성들을 포함한다. 분석된 문장들 대부분의 특성들과 가장 잘 부합되는 프로그램 타입은 프로그램의 분류로서 선택된다. 상기 분류된 문장들과 비교되는 상기 데이터베이스에 저장된 프로그램의 일반적인 문장 특성들의 일부 예는, 다음을 포함한다.
시트콤: 1인칭/2인칭 주어들, 의문문 문장들, 명령문 문장들 및, 초인종, 웃음, 환호, 갈채와 같은 트랜스크립트 텍스트에
서의 추가적인 주석들;
뉴스 프로그램: 3인칭 문장들, "The"로 시작하는 많은 문장들.
언어 형태가 일반적으로 간접적/보도적이다.
적은 구어적 표현들.
인터뷰: 대부분의 문장들이 "You"로 시작한다. 상기 문장들은 일 반적으로, "다이얼로그 기반"이다.
문장의 타입 및 각 문장의 주어가 결정될 뿐만 아니라, 일반적으로 비언어적인 소리들을 식별하는 트랜스크립트 정보에서의 추가적인 주석들이 프로그램을 분류하기 위해 분석되어지는 것 또한 예상된다. 이러한 추가적인 비언어적인 주석들은, 예로써, 초인종들, 노크, 웃음소리, 낄낄거리는 소리, 환호 및 갈채를 포함한다.
시트콤들, 뉴스 프로그램들 및 인터뷰 타입 프로그램들만이 상술되었지만, 구문 단서가 데이터베이스에 존재한다면, 임의의 프로그램 타입, 예로써, 스포츠, 영화, 연설 등이 식별될 수 있음이 예상된다.
첨부 도면들을 참조하여 본 발명의 특정 바람직한 실시예들을 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 국한되지 않고, 첨부된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 영역 또는 사상으로부터의 벗어남 없이, 본 기술 분야의 숙련자들에 의해 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 예로써, 본 발명이 텔레비전 방송 신호와 함께 그것의 사용 관점에서 설명되는 반면, 상기 시스템은 오디오 프로세서들(즉, 라디오들), 인터넷 기반의 신호들을 스캔하기 위해 인터넷 접근 가능성을 갖는 컴퓨터들, 또는 본 발명에 따라 검색되고 처리될 수 있는 텍스트 정보를 생성하기 위해 임의의 저장된 컨텐츠와 함께 이용될 수 있음이 예상된다.

Claims (12)

  1. 트랜스크립트 정보(transcript information)의 구문에 기초하여 프로그램을 분류하는 방법에 있어서,
    복수의 문장들을 포함하고, 상기 프로그램과 연관된 트랜스크립트 정보를 수신하는 단계(10, 12);
    상기 트랜스크립트 정보의 상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을 결정하는 단계(14, 16);
    상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을, 복수의 프로그램 타입들이 연관된 문장 특성들의 리스트와 비교하는 단계(14, 16); 및
    상기 비교 단계에 기초하여, 상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들과 가장 밀접하게 연관된 프로그램의 분류를 선택하는 단계(18)를 포함하고,
    상기 특성들은 문장의 적어도 하나의 타입을 포함하고, 상기 문장의 타입은 평서문, 의문문, 명령문 및 감탄문 중 하나인 것을 특징으로 하는, 프로그램 분류 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성들은 문장의 주어(subject of sentence)를 포함하는(14, 16), 프로그램 분류 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 문장의 주어는 1인칭, 2인칭 및 3인칭 중 하나인, 프로그램 분류 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로그램의 분류는 뉴스 프로그램, 인터뷰 및 시트콤 중 하나인, 프로그램 분류 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정 단계는 자연 언어 처리를 포함하는, 프로그램 분류 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 폐쇄된 캡션 텍스트(closed-captioned text)를 포함하는, 프로그램 분류 방법.
  7. 트랜스크립트 정보의 구문에 기초하여 프로그램을 분류하는 장치에 있어서,
    복수의 문장들을 포함하고, 상기 프로그램과 연관된 트랜스크립트 정보를 수신하기 위한 트랜스크립트 정보 추출기(104);
    상기 트랜스크립트 정보의 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을 결정하기 위한 단서 추출기(106);
    상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들을, 지식 데이터베이스(108)에 저장된 복수의 프로그램 타입들이 연관된 문장 특성들의 리스트와 비교하기 위한 비교기(110); 및
    상기 비교에 기초하여, 상기 복수의 문장들 중 적어도 하나의 특성들과 가장 밀접하게 연관된 프로그램의 분류를 선택하기 위한 선택기(112)를 포함하고,
    상기 특성들은 문장의 적어도 하나의 타입을 포함하고, 상기 문장의 타입은 평서문, 의문문, 명령문 및 감탄문 중 하나인 것을 특징으로 하는, 프로그램 분류 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 특성들은 문장의 주어를 포함하는, 프로그램 분류 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 문장의 주어는 1인칭, 2인칭 및 3인칭 중 하나인, 프로그램 분류 장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로그램의 분류는 뉴스 프로그램, 인터뷰 및 시트콤 중 하나인, 프로그램 분류 장치.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 단서 추출기에 의해 수행된 상기 결정은 자연 언어 처리를 포함하는, 프로그램 분류 장치.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 폐쇄된 캡션 텍스트를 포함하는, 프로그램 분류 장치.
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