KR20020077478A - 트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 사용한 프로그램분류 장치 및 방법 - Google Patents

트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 사용한 프로그램분류 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

프로그램 분류를 위한 방법은 프로그램에 연관된 트랜스크립트 정보(transcript information)를 수신하고, 각각의 복수개의 큐들(cues)이 그것에 연관된 프로그램 타입을 갖는 트랜스크립트 정보에서 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 식별하고, 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐와 프로그램 타입을 상관(correlate)시키고, 트랜스트립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관(correlation)에 기초하여 프로그램을 분류하는 것을 포함한다.

Description

트랜스크립트 정보에서 관찰된 큐들을 사용한 프로그램 분류 장치 및 방법{Apparatus and method of program classification using observed cues in the transcript information}
(관련 기술의 설명)
텔레비젼 프로그램 분류는 텔레비젼 브로드캐스트 신호들(television broadcast signals)을 분석하는 많은 장치와 방법들에서 알려지고 사용된다. 전통적으로, 프로그램의 분류는 텔레비젼 브로드캐스트 신호와 함께 포함된 전자 프로그램 가이드(electronic program guide;EPG)에 의해 결정된다. 그러나, EPG 데이터가 이용가능하지 않거나 또는 텔레비젼 브로드캐스트 신호에 포함하지 않을때, 프로그램 분류는 쉽게 식별될 수 없다. 게다가, 다양한 검색/열람(retrieval/browsing) 목적들을 위한 더 섬세한 분류(finer classification)는 단지 EPG 정보를 가지고는 쉽지 않다.
(발명의 분야)
본 발명은 프로그램들의 분류(classification)에 관련하고, 더욱 특히 트랜스크립트 정보(transcript information)에서 관찰된 큐들(observed cues)을 사용한 텔레비젼 프로그램들의 분류에 관련한다.
도 1은 본 발명에 따른 트랜스크립트 정보에서 관측된 큐들을 사용하여 프로그램의 분류를 위한 시스템을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명에 따라 트랜스크립트 정보에서 관측된 큐들을 사용하여 프로그램의 분류를 위한 방법을 도시한 순서도.
(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 또 다른 목적이다.
알려진 프로그램 분류 방법들의 고유한 단점들을 극복하는 프로그램을 분류하기 위한 방법을 제공하는 것이 본 발명의 추가 목적이다.
본 발명의 하나의 형태에 따라서, 프로그램의 분류를 위한 방법은 프로그램에 연관된 트랜스크립트 정보를 수신하고, 각각의 복수개의 큐들(cues)이 프로그램 타입에 연관된 것을 갖는 트랜스크립트 정보에서 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 식별하고, 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐와 프로그램 타입을 상관(correlating)시키고, 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관(correlation)에 기초하여 프로그램을 분류하는 것을 포함한다.
본 발명의 위의 목적 및 다른 목적들, 특징들 그리고 이점들은 첨부된 도면들에 관련해 읽혀지는 본 발명의 이하 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
이제 도면들 중 도 1을 참고하여, 본 발명의 장치의 양호한 실시예는 지금 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 정보 부분이 추출되면, 분석을 위한 큐 추출기(cue extractor)(106)로 제공된다.
큐 추출기(106)는 복수개의 세트들을 포함하는 지식 데이터베이스(knowldgedatabase)(108)와 결합되고 각각의 큐들의 세트들(sets)은 프로그램의 특정 분류 타입에 관련된다. 큐 추출기는 지식 데이터베이스에 있는 큐들의 발생에 대해 트랜스크립트 정보를 모니터한다. 큐들은 일반적으로 어떤 이벤트(event)가 프로그램에서 지금 막 발생하려고 하거나 또는 발생하였는지를 표시하는 문장들(sentences), 구들(phrase) 또는 단어들(words)에 관련한다. 이하는 토크 쇼(talk show)를 위해 트랜스크립트 정보에서 식별될 수 있는 큐들의 타입을 예시한다.
소개 큐들: 예를 들어, 첫 번째 손님, 다음 손님
소개 큐들: 예를 들어, 환영합니다, 유일하게...
상업 광고를 표시하는 브리징 큐들: 예를 들어, 우리는 돌아올 겁니다...
퇴장 큐들: 예를 들어, 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(in-time) 큐가 "첫 번째(first)" 인타임 큐의 식별후에 특정한 미리결정된 시간에 식별되지 않으면, 장치는 "첫 번째" 인타임 큐가 부적절하게 식별되었거나 또는 "두 번째" 인타임 큐가 미스(miss)되었다고 결정한다. 그러므로, 이 큐들은 버려지고 큐 추출기는 "첫 번째"와 "두 번재" 큐들의 새로운 세트(set)를 식별한다. 그러나, 만약 "두 번째" 큐가 시간 데이터베이스에 의해 식별된 특정한 미리결정된 시간 기간내에 식별되면, "첫 번째" 와 "두 번째" 큐들은 메모리에 저장되고, "첫 번째" 와 "두 번째" 큐들은 프로그램의 특정타입을 표시하는 것으로 노트(note)된다. 일단 트랜스크립트 정보의 분석을 위한 미리결정된 시간 기간이 지나면, 어느 프로그램 타입이 트랜스크립트 정보로부터 추출된 큐들로의 더 많은 매칭들을 갖는지를 알아내기 위해 분류기(112)에 의해 결정이 행해진다. 식별된 최고 다수의 큐들을 갖는 프로그램 타입은 분류기(112)에 의해 결정된다. 대응하는 프로그램 타입은 프로그램 분류로서 출력이다.
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)인 텍스트를 표시하기 위한 것이고, 이것은 비디오(텔레비젼) 프로그램의 송신(오디오/데이터/비디오) 신호와 함께 제공되도록 하고 비디오 프로그램의 구두 및 비구두(non-spoken) 이벤트들, 또는 EPG 데이터와 같은 다른 문자 소스(textual source)에 대응한다. 트랜스크립트 정보는 비디오 텍스트 또는 스크린 텍스트로부터(예를 들어, 비디오의 부제목들을 감지함으로써) 획득되고 추출된 텍스트상에 광학 문자 인식(OCR)을 가한다. 이것은 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 이것들의 전체 개시 내용들은 참고로 여기에 통합된다. 만약 오디오/데이터/비디오 신호가 텍스트 부분을 포함하지 않는다면, (즉, 오디오/데이터/비디오 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하지 않는다)트랜스크립트 정보는 본 발명에서 알려진 것처럼 스피치-텍스트(speech-to-text) 변환과 같은 알려진 기술들을 사용하여 발생될 수 있다. 트랜스크립트 정보는 예를 들어, 인터넷을 통해 TV 가이드인 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 기초된다. 일반적으로, 이 발명은 프로그램의 특정한 타입을 표시하는 일정한 큐들(즉, 단어들 또는 구들)의 존재를 결정하기 위해 트랜스크립트 정보의 문장을 분석하는 것을 포함한다. 이 정보와 트랜스크립트 정보에서 특정한 단어들 또는 구들을 갖도록 특정한 타입들의 프로그램들(뉴스 프로그램, 토크 쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토의들, 인터뷰들, 시트콤)의 알려진 경향들(tendencies)에 기초하여 프로그램의 분류(타입)에 대한 결정이 행해진다.
본 방법은 프로그램에 대응하는 브로드캐스트(오디오/데이터/비디오) 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하는지 포함하지 않는지의 결정을 포함한다(단계(10)). 만약 브로드캐스트 신호가 트랜스크립트 정보를 포함하지 않으면(단계(10)에서 NO), 트랜스크립트 정보는 위에 설명된(state) 것처럼 발생되거나 또는 제 3자 소스로부터 획득된다(단계(12)).
일단 트랜스크립트 정보가 획득되었으면, 트랜스크립트 정보는 특정한 큐들(즉, 단어들 또는 구들)이 트랜스크립트 정보에 있는지 여부를 결정하기 위해 키워드 검색과 통계적인 텍스트 인덱싱과 검색과 같이 알려진 자연 언어 프로세싱 방법들(natural language processing methods)을 사용하여 분석된다(단계(14)). 트랜스크립트 정보에서 검색된 단어들과 구들(큐들)은 바람직하게 큐들의 데이터베이스에 저장된다.
특정 프로그램의 모든 문장이 프로그램 타입을 분류하기 위해 분석될 필요는없다는 것을 아는 것이 중요하다. 트랜스크립트 정보 30초 분석(또는 약 5 내지 10 문장들)은 프로그램 타입 분류에서 비교적 높은 등급의 정확성을 제공하는데 충분하다는 것이 발견되었다. 문자 정보의 분석은 프로그램의 개시(beginning)에 시작할 필요없고, 프로그램의 임의의 부분에 시작할 수 있음을 또한 알아야 한다.
일단 특정한 큐들이 트랜스크립트 정보에서 식별되었으면, 프로그램 동안 대응하는 각각의 큐의 발생 시간이 노트된다(단계(16)).
그 후에, 트랜스크립트 정보에서 식별된 각각의 큐의 발생과 프로그램 동안 대응하는 발생 시간은 프로그램 특정 타입들에 관련한 정보의 데이터베이스를 비교한다(단계(18)). 즉, 특정 구에 대응하는 특정 큐가(예를 들어, 토크쇼 진행자로부터의 첫 번째 손님의 소개)는 연관된 큐(예를 들어, 손님이 무대로 걸어오는 것)에시간상 근사하면(proximate), 두 큐들은 연관되고 유효하며, 타당한 두 큐들을 만들고, 프로그램의 분류에 대해 결정을 제공하는 것에서 도울수 있다고 결정된다. 그러나, 만약 프로그램의 특정 타입(예를 들어, 토크 쇼)에서 나타나야 하고 그러나 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, 적당하게 시간상 위치되지 않은 큐들은 무시된다. 결과적으로, 단지 적당하게 시간상 위치된 큐들만이 프로그램 분류를 결정할 때 고려된다.
프로그램 타입의 결정은 트랜스크립트 텍스트내의 식별된 큐들을 특정 타입의 프로그램에 있어야 하는 큐들과 프로그램 타입을 포함하는 룩-업표(look-up table)(지식 데이터베이스(108))에 비교함으로써 행해진다. 트랜스크립트 정보에서 식별된 적당한 시간상 위치된 큐들(시간 데이터베이스(110)에 따라)에 가장 가깝게 대응하는 프로그램 타입은 프로그램 분류로서 출력이다.
지식 데이터베이스에 저장되고 새로운 프로그램, 시트콤들 그리고 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 단어들 뿐만 아니라 전형적으로 비언어 소리들(non-verbal sounds)을 식별한 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 이 정확한 실시 예들에 제한되지 않고 다양한 변화들과 수정들은 부가된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 범위 또는 정신으로부터 벗어남 없이 본 기술에서 보통 숙련된 자에 의해 거기에서 영향받을 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 본 발명은 텔레비젼 브로드캐스트 신호들과 함께 사용하는 문맥에서 설명되었지만, 이 시스템은 오디오 프로세서들(즉, 라디오들), 인터넷을 기반으로 하는 신호들을 스캔(scan)하기 위한 인터넷 접속 능력(internet accessibility)을 갖는 컴퓨터, 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,
    프로그램과 연관된 트랜스크립트 정보(transcript information)(10, 12)를 수신하는 단계와;
    상기 트랜스크립트 정보(14)내의 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 식별하는 단계로서, 각각의 상기 복수개의 큐들(cues)은 그것과 연관된 프로그램 타입을 갖는 상기 식별하는 단계와;
    트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 상기 적어도 하나의 큐와 프로그램 타입을 상관(correlating)시키는 단계와;
    트랜스트립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관(correlation)에 기초하여 프로그램을 분류하는 단계를 포함하는, 프로그램 분류를 위한 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    트랜스크립트 정보를 포함하는 오디오/데이터/비디오 신호(10)를 수신하는 단계를 더 포함하는, 프로그램의 분류를 위한 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 두 번째 큐와 상기 적어도 하나의 큐의 프로그램 동안 발생(occurrence) 시간(16)을 노트(note)하는 단계와,
    적어도 첫 번째 및 두 번째 큐의 발생의 근접성을 결정하도록 적어도 하나의 큐와 두 번째 큐의 발생 시간(16)을 비교하는 단계와;
    만약 발생의 근접성이 미리결정된 양 보다 더 크면, 적어도 첫 번째 큐와 두 번째 큐가 프로그램 분류 결정에 관련하여 무시되고;
    만약 발생의 근접성이 미리 결정된 양보다 크지 않으면, 적어도 첫 번째 큐와 두 번째 큐는 프로그램 분류의 결정에 관련하여 활용되는, 프로그램의 분류를 위한 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 프로그램 분류는 신문, 토크쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토의들, 인터뷰들, 그리고 시츄에이션적 코미디(situational comedy) 중 하나인, 프로그램의 분류를 위한 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 클로즈드 캡션 텍스트(closed-captioned text)를 포함하는, 프로그램 분류를 위한 방법.
  6. 프로그램 분류를 위한 장치에 있어서,
    오디오/데이터/비디오 입력 신호로부터 프로그램에 연관된 트랜스크립트 정보 추출하기(extracting) 위한 트랜스크립트 정보 추출기(transcript informationextractor)(104)와;
    상기 트랜스크립트 정보내의 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐를 식별하기 위한 큐 추출기(cue extractor)(106)로서, 각각의 상기 복수개의 큐들은 거기에 연관된 프로그램의 타입을 갖는 상기 추출기와;
    상기 트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 상기 적어도 하나의 큐와 프로그램 타입을 상관시키기 위한 지식 데이터베이스(knowledge database) (108)와;
    트랜스크립트 정보에서 식별된 복수개의 큐들 중 적어도 하나의 큐의 상관에 기초하여 프로그램을 분류하기 위한 분류기(classifier)(112)를 포함하는, 프로그램 분류를 위한 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    두 번째 큐와 적어도 하나의 큐의 프로그램 동안 발생 시간이 노트되고,
    상기 장치는,
    적어도 첫 번째 큐와 두 번째 큐의 발생의 근접성을 결정하도록 적어도 하나의 큐와 두 번째 큐의 발생 시간을 비교하는데 사용되는 시간 데이터베이스 (temporal database)(110)와;
    만약 발생의 근접성이 미리결정된 양 보다 더 크면, 적어도 첫 번째 큐와 두 번째 큐는 프로그램 분류를 결정에 관련하여 무시되고;
    만약 발생의 근접성이 미리 결정된 양 보다 더 적으면, 적어도 첫 번째 큐와두 번째 큐는 프로그램 분류 결정에 관련하여 활용되는 것을 더 포함하는, 프로그램의 분류를 위한 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 프로그램의 분류는 뉴스 프로그램, 토크쇼, 스포츠 프로그램, 패널 토의들, 인터뷰들 그리고 시츄에이션적 코미디(situational comedy) 중 하나인, 프로그램의 분류를 위한 장치.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 트랜스크립트 정보는 클로즈드 캡션 텍스트(closed-captioned text)를 포함하는, 프로그램의 분류를 위한 장치.
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