KR20180041189A - 경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법 및 디바이스 - Google Patents

경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법 및 디바이스 Download PDF

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Abstract

본 출원은 경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법 및 디바이스를 제공한다. 경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법은: 현재 경기의 경기 데이터를 실시간으로 수신하는 단계; 감정 톤을 갖는 그리고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하는 과거 방송 문장에 따라, 감정 톤을 갖는 그리고 현재 경기의 경기 데이터를 설명하는 실시간 방송 문장을 생성하는 단계; 및 실시간 방송 문장을 출력하는 단계를 포함한다. 본 출원은 리듬을 갖는 경기의 라이브 문자 방송을 수행할 수 있고, 따라서 경기의 라이브 문자 방송의 품질을 향상시킬 수 있다.

Description

경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법 및 디바이스
관련 출원에 대한 교차 참조
본 출원은 2015년 8월 18일자로 출원된 발명의 명칭이 "METHOD AND DEVICE FOR LIVE TEXT BROADCASTING OF MATCH"인 중국 특허 출원 번호 201510507932.X, 및 2016년 8월 9일자로 출원된 발명의 명칭이 "METHOD AND DEVICE FOR LIVE TEXT BROADCASTING OF MATCH"인 PCT 출원 번호 PCT/CN16/94115에 대한 우선권을 주장하는데, 각각은 참조에 의해 그 전체가 본원에 통합된다.
기술 분야
개시되는 실시형태는 인터넷 기술의 분야에 관한 것으로서, 특히, 경기(match)의 라이브 문자 방송(live text broadcasting)을 수행하기 위한 방법 및 디바이스에 관한 것이다.
인터넷 기술의 발전과 함께, HUPU APP과 같은, 유저 단말기(예를 들면, 이동 전화, 태블릿 컴퓨터, 등등) 상에서 스포츠 경기(sporting event)에 대해 라이브 문자 방송을 사용하는 애플리케이션이 출현하였다. 현재, 두 가지 방법의 라이브 문자 방송이 이용 가능한데: 하나는 수동 타이핑 기반의 라이브 문자 방송(manual typing-based live text broadcasting)이고, 나머지 하나는 머신 기반의 라이브 문자 방송(machine-based live text broadcasting)이다. 수동 타이핑 기반의 라이브 문자 방송 방법과 비교하여, 머신 기반의 라이브 문자 방송 방법이 인력을 절약하고 더 높은 생방송 효율성을 가지기 때문에, 머신 기반의 라이브 문자 방송 방법이 널리 사용된다. 그러나, 머신 기반의 라이브 문자 방송 방법은, 단순히 경기에 대한 사실적 진술을 제공한다. 예를 들면, "2015-05-28 10:15:19, WARRIORS® 대 ROCKETS®, 커리, 3점슛, 득점". 현재, 이 생방송 방법은 평이하고 지루하다. 유저는 이러한 것을 좀처럼 생방송 경기로 간주하지 않으며, 생방송의 품질은 상대적으로 낮다.
개시되는 실시형태의 다수의 양태는 인간과 같은 리듬(human-like cadence)을 가지고 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 방법 및 디바이스를 제공하고, 그에 의해 경기의 라이브 문자 방송의 품질을 향상시킨다.
개시되는 실시형태의 하나의 양태는 경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법을 제공하는데, 그 방법은: 현재 경기에 대한 경기 데이터(match data)를 실시간으로 수신하는 단계; 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기(historical match)의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조(historical live broadcasting utterance)에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조(real-time utterances for live broadcasting)를 생성하는 단계; 및 생방송을 위한 실시간 어조들을 출력하는 단계를 포함한다.
개시되는 실시형태의 다른 양태는 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 방법을 제공하는데, 그 방법은: 과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하는 단계; 및 과거 생방송 어조들에 의해 설명된 경기의 액션들(action) 및 액션 결과들에 따라 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹(topic marking) 및 감정 그레이딩(sentiment grading)을 수행하는 단계를 포함한다.
개시되는 실시형태의 여전히 다른 양태는 경기의 라이브 문자 방송을 위한 디바이스를 제공하는데, 그 디바이스는: 현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하도록 구성되는 수신 모듈; 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하도록 구성되는 생성 모듈; 및 생방송을 위한 실시간 어조를 출력하도록 구성되는 출력 모듈을 포함한다.
개시되는 실시형태의 여전히 또 다른 양태는 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 디바이스를 제공하는데, 그 디바이스는: 과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하도록 구성되는 획득 모듈; 및 과거 생방송 어조에 의해 설명된 경기의 액션 및 액션의 결과에 따라, 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하도록 구성되는 마킹 및 그레이딩 모듈(marking and grading module)을 포함한다.
개시되는 실시형태는, 현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하는 것; 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하는 것, 및 실시간 생방송 어조를 출력하는 것에 의해 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 가능하게 한다. 개시되는 실시형태가 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하기 때문에, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송은 인간과 같은 리듬 효과를 가지게 되고, 따라서 경기의 라이브 문자 방송의 품질을 향상시킬 수 있다.
개시되는 실시형태에서의 기술적 솔루션을 더욱 명확하게 예시하기 위해, 실시형태 또는 종래 기술의 설명에서 사용될 필요가 있는 도면이 하기에서 간략히 소개될 것이다. 이하에서 설명되는 도면은 개시되는 실시형태의 일부 실시형태에 불과하며, 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 창의적인 노력을 기울이지 않고도 이들 도면에 따라 다른 도면을 또한 획득할 수 있다.
도 1은, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 2는, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 3은, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 디바이스를 예시하는 블록도이다.
도 4는, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 디바이스를 예시하는 블록도이다.
도 5는, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 디바이스를 예시하는 블록도이다.
개시되는 실시형태의 목적, 기술적인 방식(scheme), 및 이점을 더욱 명확하게 하기 위해, 실시형태에서의 기술적인 방식이 도면을 참조하여 아래에서 명확하고 완전하게 설명될 것이다. 설명되는 실시형태는, 모든 실시형태가 아닌, 본 개시내용의 실시형태의 일부이다. 개시되는 실시형태에 기초하여, 창의적인 노력을 기울이지 않고도 기술 분야의 숙련된 자에 의해 획득되는 모든 다른 실시형태는 본 개시내용의 보호 범위 내에 속한다.
현재 시스템에서, 머신 기반의 라이브 문자 방송 방법은 단순히 경기에 대한 사실적 진술, 예를 들면, "2015-05-28 10:15:19, WARRIORS® 대 ROCKETS®, 커리, 3점슛, 득점"을 제공한다. 이 생방송 방법의 결과는 단순하고 지루하다. 유저는 이러한 것을 좀처럼 생방송 경기로 간주하지 않으며, 생방송의 품질은 낮다. 상기 문제점을 해결하기 위해, 개시되는 실시형태는 경기의 라이브 문자 방송을 위한 방법을 제공한다. 개시되는 방법은, 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하고, 그에 의해 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 가능하게 하는 것을 포함하는 머신 기반의 라이브 문자 방송 방법을 포함한다. 현재 경기에 대한 문자를 생방송할 때 개시되는 실시형태가 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하기 때문에, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송은 인간과 같은 리듬 효과를 흉내내고, 따라서 경기의 라이브 문자 방송의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다. 도 1에서 도시되는 바와 같이, 그 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 101: 현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신함.
단계 102: 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성함.
단계 103: 생방송을 위한 실시간 어조를 출력함.
본 실시형태에서는, 현재 경기에 대한 실시간 생방송을 수행하기 위해, 현재 경기의 경기 데이터가 실시간으로 획득된다. 본 실시형태에서의 현재 경기의 경기 데이터는 경기의 뷰어(viewer)로부터 실시간으로 액세스될 수 있거나 또는 공식적으로 제공될 수 있다. 본 실시형태에서, 그것이 현재 경기의 경기 데이터이든 또는 과거 경기의 경기 데이터이든 간에, 경기 데이터는 경기 시간, 경기의 참가자, 경기의 플레이어, 경기 액션, 액션 결과, 및 다른 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들면, WARRIORS® 대 ROCKETS® 경기에 대한 경기 데이터의 일부는 다음과 같이 설명된다:
2015-05-28 10:15:13, Warriors-Rockets, 커리, 공을 패스하고, 톰슨이 공을 잡습니다.
2015-05-28 10:15:16, Warriors-Rockets, 톰슨, 공을 패스하고, 커리가 공을 잡습니다.
2015-05-28 10:15:19, Warriors-Rockets, 커리, 3점슛, 득점.
상기로부터 알 수 있는 바와 같이, 경기 데이터는 어떠한 감정이나 느낌 없이, 경기의 사실적 진술을 제공하는 것에 불과하다. 상기의 방법, 경기 데이터를 사용한 라이브 문자 방송은, 열악한 방송 품질로 나타날 것이고 뷰어의 마음을 끌지 못할 것이다.
따라서, 본 개시되는 실시형태는, 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라, 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성한다. 개시되는 실시형태는, 인간과 같은 감정을 갖는 생방송을 위한 실시간 어조를 사용하는 것에 의해, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 추가로 수행한다. 이와 같이, 생방송은 인간과 같은 감정 및 리듬의 효과, 뷰어의 마음을 끄는 효과, 따라서 라이브 문자 방송의 품질을 향상시키고 관중의 관람 경험(viewing experience)을 향상시키는 효과를 갖는다.
과거 생방송 어조는, 수동 라이브 문자 방송 방법을 사용할 때 과거 경기에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 생방송 어조일 수도 있다. 대안적으로, 라이브 오디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 오디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조. 대안적으로, 라이브 비디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 비디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조. 일반적으로 말하면, 수동 라이브 문자 방송 방법을 사용하는 것에 의해 라이브 문자 방송이 경기에 대해 수행될 때 사용되는 생방송 어조 또는 라이브 오디오 방송 또는 라이브 비디오 방송에 의해 생성되는 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조는, 다음에서 나타내어지는 바와 같이, 인간과 같은 감정 및 소망하는 품질의 생방송을 갖는다:
2015-05-28 10:15:13, Warriors-Rockets, "커리가 공을 톰슨에게 패스합니다"
2015-05-28 10:15:16, Warriors-Rockets, "톰슨이 드리블하고 커리에게 공을 다시 패스합니다"
2015-05-28 10:15:15, Warriors-Rockets, "커리가 공을 잡아서 바스켓을 보지 않고 3점슛을 던집니다"
2015-05-28 10:15:17, Warriors-Rockets, "가능한가요!!!"
2015-05-28 10:15:19, Warriors-Rockets, "세상에!!! 깨끗한 슛입니다!!!"
2015-05-28 10:15:17, Warriors-Rockets, "커리가 우리에게 MVP의 가치를 다시금 보여줍니다!!!"
수동 라이브 문자 방송은 많은 인적 자원을 필요로 하고 구현 비용이 높다는 것을 유의해야 한다. 상기에서 논의되는 방법은 인적 자원을 사용하지 않고도 인간과 같은 감정을 가지고 라이브 문자 방송의 목표를 달성할 수 있다. 또한, 앞선 실시형태를 사용하여 현재 경기에 대해 라이브 문자 방송이 수행되는 경우, 본 실시형태에서 제공되는 방법이 구현된 이후, 본 실시형태에서의 방법을 사용하는 것에 의해 라이브 문자 방송이 수행되었을 때 이미 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조가 추가로 획득되어 과거 생방송 어조로서 역할을 할 수 있다.
(하기에서 논의되는) 대안적인 실시형태에서, 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하기 위해, 하나의 실시형태는, 과거 생방송 어조들에 대해 미리 화제 및 감정 그레이딩이 마킹되어 있는 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 방법을 추가로 제공한다.
도 2는, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다. 도 2에서 도시되는 바와 같이, 그 방법은 다음의 단계를 포함한다.
단계 201: 과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득함.
예를 들면, 수동 타이핑을 이용한 라이브 문자 방송 방법을 사용할 때 과거 경기에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 생방송 어조가 획득되어 여기서는 과거 생방송 어조로서 사용된다. 대안적으로, 라이브 오디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 오디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조가 획득되고 여기서는 과거 생방송 어조로서 사용된다. 대안적으로, 생방송 어조는, 라이브 비디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 비디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조가 획득되고 여기서는 과거 생방송 어조로서 사용된다.
단계 202: 과거 생방송 어조에 의해 설명되는 경기의 액션들 및 액션 결과들에 따라, 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행함.
이 실시형태에서, 현재 경기에 수반되는 경기 액션에 따라 여러 가지 액션 화제(action topic)가 설정된다(set up). 예를 들면, 농구 경기는 일반적으로 "드리블", "패스", "레이업", "덩크", "리바운드" 및 "블록슛"과 같은 액션 화제를 포함한다. 각각의 액션 화제는 몇몇 키워드로 설명될 필요가 있다. 그 다음, 각각의 액션 화제 하에서의 대응하는 생방송 어조는 이들 키워드에 기초하여 결정될 수 있다.
과거 생방송 어조에 대한 감정 그레이딩을 수행하는 것은, 상이한 과거 생방송 어조에 의해 나타내어지는 상이한 감정을 구별한다. 상이한 감정 점수를 갖는 과거 생방송 어조는 상이한 감정을 표현한다. 과거 생방송 어조의 감정 점수는, 과거 생방송 어조에 의해 설명되는 액션 방향 및 등급(degree)에 기초하여 결정될 수 있다. 액션 방향은, 실제로, 슛이 들어가는지의 여부 또는 드리블이 원활한지의 여부와 같은 액션 결과를 가리킨다.
상기의 것에 기초하여, 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하는 것은 다음을 포함할 수도 있다: 과거 생방송 어조들을 파싱하여 액션 설명 단어들(action description words), 액션 방향 설명 단어들(action direction description words), 및 액션 등급 설명 단어들(action degree description words)을 획득하는 것; 액션 설명 단어들에 의해 설명되는 경기 액션들에 따라 과거 생방송 어조들의 액션 화제들을 마킹하는 것; 및 액션 방향 설명 단어에 의해 설명되는 액션 방향 및 액션 등급 설명 단어에 의해 설명되는 액션 등급에 따라 과거 생방송 어조의 감정 점수를 결정하는 것.
예를 들면, 과거 생방송 어조는 다음의 것이다: "커리의 드리블은 매우 매끄럽습니다". 과거 생방송 어조를 파싱하는 것에 의해, 획득되는 액션 설명 단어, 액션 방향 설명 단어, 및 액션 등급 설명 단어는, 각각, "드리블", "매끄러운", 및 "매우"이다. 액션 설명 단어로부터, 과거 생방송 어조에 수반되는 경기 액션은 드리블이다는 것을 알 수 있고, 과거 생방송 어조의 액션 화제는 드리블로 마킹된다. 또한, 액션 방향 설명 단어에 의해 설명되는 액션 방향 및 액션 등급 설명 단어에 의해 설명되는 액션 등급에 따라 과거 생방송 어조에 대해 감정 그레이딩이 수행된다. 과거 생방송 어조에 대해 감정 그레이딩을 수행하기 위한 전략 또는 규칙은, 액션 방향 설명 단어에 의해 설명되는 액션 방향 및 액션 등급 설명 단어에 의해 설명되는 액션 등급에 기초하여 미리 설정될 수도 있다. 그 다음, 설정된 전략 또는 규칙에 기초하여 과거 생방송 어조에 대해 감정 그레이딩이 수행된다.
예를 들면, 과거 생방송 어조는 -5에서 +5까지에 이르는 감정 점수로 그레이딩될 수도 있다. 긍정적인 액션 방향은 액션 등급에 기초하여 +3에서부터 +5까지의 범위에 이르는 양의 점수에 의해 그레이딩된다는 것을 가정한다. 예를 들면, 매끄러운 드리블은 매끄러운 등급에 따라 +3에서부터 +5까지의 범위에 이르는 양수 점수에 의해 그레이딩될 수 있다. 여기서 "매우 매끄러운"은 +4의 점수에 의해 그레이딩된다. 부정적인 액션 방향은 액션 등급에 기초하여 -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 음의 점수에 의해 그레이딩된다는 것을 가정한다. 예를 들면, 매우 미숙한 드리블은, 미숙한 드리블 등급에 기초하여 -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 음의 점수로 그레이딩될 수 있다. "매우 미숙한"은 -4의 점수로 그레이딩될 수 있고, 기타 등등일 수 있다. 과거 생방송 어조에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩이 수행된 이후의 결과는 다음과 같이 나타내어진다:
2015-05-28 10:15:13, Warriors-Rockets, "커리가 톰슨에게 공을 패스합니다", 패스, 3 포인트
2015-05-28 10:15:16, Warriors-Rockets, "톰슨이 드리블하고 커리에게 다시 공을 패스합니다", 패스, 3 포인트
2015-05-28 10:15:19, Warriors-Rockets, "커리가 공을 잡아서 바스켓을 보지 않고 3점슛을 던집니다", 슛, 4 포인트
2015-05-28 10:15:21, Warriors-Rockets, "가능한가요!!!", 슛, 4 포인트
2015-05-28 10:15:23, Warriors-Rockets, "세상에!!! 깨끗한 슛입니다!!!", 득점, 5 포인트
2015-05-28 10:15:25, Warriors-Rockets, "커리가 우리에게 MVP의 가치를 다시금 보여줍니다!!!", 득점 타입 코멘트(goal-type comment), 5 포인트
과거 생방송 어조 이후의 "패스" 및 "슛"과 같은 단어는 액션 화제를 나타내고, "3 포인트", "4 포인트", 및 등등은 과거 생방송 어조의 감정 점수를 나타낸다. "득점 타입 코멘트"는 코멘트 어조(comment utterance)에 속한다는 것을 유의해야 하는데, 이것은 나중에 상세히 설명될 것이다.
과거 생방송 어조는 - 화제로 마킹되고 감정 점수로 그레이딩된 이후 - 라이브 문자 방송 리스트에 함께 통합될 수 있다. 그 다음, 이 리스트는 나중의 경기에 대한 라이브 문자 방송을 수행하는 데 사용되도록 출력된다.
과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하는 것에 기초하여, 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하는 구현은: 현재 경기를 설명하는 경기 데이터에서 액션 및 액션 결과를 결정하는 것; 현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 액션 및 액션 결과와 과거 생방송 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 과거 생방송 어조로부터, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정들을 갖는 과거 생방송 어조들을 과거 생방송 어조 후보들로서 획득하는 것; 및 과거 생방송 어조 후보를 수정하여 생방송을 위한 실시간 어조를 획득하는 것을 포함한다.
전략 또는 규칙이 설정될 수 있다. 현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 경기 액션 및 액션 결과와 과거 생방송 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정을 갖는 과거 생방송 어조가, 설정된 전략 또는 규칙에 기초하여 과거 생방송 어조로부터 획득된다. 이들 획득된 과거 생방송 어조는 과거 생방송 어조 후보로서 역할을 한다.
예를 들면, 하나의 규칙에서, 패스 타입 액션(pass type action)이, 1에서부터 3까지의 범위에 이르는 감정 점수를 갖는 패스 화제에서의 생방송 어조에 적용 가능하고; 득점 타입 액션(goal type action)이, 3에서부터 5까지의 범위에 이르는 감정 점수를 갖는 슛 화제에서의 생방송 어조에 적용 가능하고; 그리고 슛 실패(failed shot)는, -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 감정 점수를 갖는 슛 화제에서의 생방송 어조에 적용 가능하고, 등등이다. 상기의 규칙에 기초하여, 그리고 현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 경기 액션 및 액션 결과와 과거 생방송 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 과거 생방송 어조로부터 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정을 갖는 과거 생방송 어조를 획득할 수 있다. 이들 획득된 과거 생방송 어조는 과거 생방송 어조 후보로서 역할을 한다.
과거 생방송 어조 후보가 획득된 이후, 과거 생방송 어조 후보는 실시간 생방송 어조로서 바로 사용되지 않을 수도 있다. 예를 들면, 과거 생방송 어조 후보에 수반되는 플레이어는, 현재 경기의 경기 데이터에 수반되는 플레이어와는 상이할 수도 있다. 따라서, 과거 생방송 어조 후보는, 과거 생방송 어조 후보에서의 플레이어를 현재 경기의 플레이어로 대체하는 것에 의해 수정될 수 있다. 대안적으로, 과거 생방송 어조 후보의 표현은, 감탄 지점(exclamation point)을 제거하는 것, 몇몇 단어를 삭제하는 것, 또는 몇몇 단어를 추가하는 것과 같이, 현재 경기에 대한 더욱 적절한 실시간 생방송 어조를 획득하도록 조정될 수 있다.
하나의 실시형태에서, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정을 갖는 다수의 과거 생방송 어조 후보가 획득될 수도 있다. 이와 같이, 감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최고 절대값을 갖는, 또는 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 다수의 과거 생방송 어조 후보로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조(target historical live broadcasting utterance)로서 역할을 할 수 있다. 그 다음, 목표 과거 생방송 어조는, 실시간 생방송 어조를 획득하도록 수정된다.
예를 들면, 득점 타입 액션과 같은 긍정적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최고 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, 3에서부터 5까지에 이르는 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 5의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
예를 들면, 슛 실패 타입 액션(failed-shot type action)과 같은 부정적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최고 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, -5의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
예를 들면, 패스하는 타입 액션과 같은 중립적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, -2에서부터 2까지에 이르는 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 0의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는, 또는 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현을 갖는 복수의 과거 생방송 어조 후보가 존재하는 경우, 그 복수의 과거 생방송 어조 후보로부터 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 할 하나를 랜덤하게 선택한다.
단지 하나의 과거 생방송 어조 후보가 존재하면, 과거 생방송 어조 후보는 생방송을 위한 실시간 어조를 획득하도록 바로 수정될 수 있다.
예시되는 바와 같이, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 위해 실시간 생방송 어조를 사용하는 것은, 인간과 같은 리듬의 효과를 갖는 라이브 문자 방송을 가능하게 하고, 따라서 라이브 문자 방송 효율성을 향상시키고 라이브 경기를 보도록 뷰어의 마음을 끈다.
또한, 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하는 것에 의해 현재 경기에 대한 생방송을 수행하는 것에 더하여, 개시되는 실시형태에서 제공되는 방법은, 경기에 대해 실시간으로 추가로 코멘트할 수 있다.
구체적으로는, 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트(real-time commenting)를 위해 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조에 따라, 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조(real-time commenting utterance)가 추가로 생성될 수 있고; 실시간 코멘트 어조는 경기에 대한 코멘트를 위해 사용되도록 실시간으로 출력된다. 따라서, 생방송의 품질이 추가로 향상되고; 라이브 경기에서의 유저의 관심이 향상되며; 뷰어는 라이브 스트리밍 경기를 보도록 마음이 끌리게 된다.
실시간 코멘트 어조를 생성하는 방식은: 현재 경기에 대한 코멘트될 경기 내용을 결정하는 것; 과거 코멘트 어조로부터, 경기 내용에 수반되는 액션들 및 액션 결과들과 과거 코멘트 어조의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라 과거 코멘트 어조 후보로서 역할을 할 경기 내용과 일치하는 감정들을 갖는 과거 코멘트 어조들을 획득하는 것; 및 과거 코멘트 어조 후보를 수정하여 실시간 코멘트 어조를 획득하는 것을 포함한다.
현재 경기에 대한 코멘트될 경기 내용을 결정하는 프로세스에서, 코멘트에 대한 시점이 미리 설정될 수 있고; 그 시점 이전에 방송된 경기 데이터는 코멘트될 경기 내용을 형성한다. 대안적으로, 코멘트를 필요로 하는 경기 시나리오가 미리 설정될 수 있다. 예를 들면, 각각의 득점, 각각의 펌블(fumble), 팀의 연속적인 득점, 팀의 연속적인 펌블, 또는 등등이 발생하는 경우 득점 또는 펌플에 관련되는 경기 데이터가 코멘트될 내용으로서 사용될 수 있다. 대안적으로, (위에서 예시되는) 톰슨과 같은 지정된 플레이어가 설정될 수 있고; 지정된 플레이어에 관련되는 경기 데이터가 나타나는 경우 플레이어에 관련되는 정보가 코멘트될 경기 내용으로서 사용된다.
마찬가지로, 과거 코멘트 어조 후보를 선택하는 프로세스에서 전략 또는 규칙이 또한 설정될 수 있다. 그 다음, 미리 설정된 전략 또는 규칙에 기초하여 그리고 경기 내용에 수반되는 액션들 및 액션 결과들과 과거 코멘트 어조의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 경기 내용과 일치하는 감정을 갖는 과거 코멘트 어조가 과거 코멘트 어조로부터 획득된다.
예를 들면, 팀의 연속적인 "득점" 또는 연속적인 "슛 실패"에 대한 코멘트가 제공되면; 코멘트될 경기 내용은, 연속적인 "득점" 또는 연속적인 "슛 실패"에 관련되는 내용이다. 연속적으로 득점한 팀은 높은 감정 점수를 가질 것이고; 그러므로, 전략 또는 규칙은, 현재 경기의 상황에 따라 3에서부터 5까지의 범위에 이르는 양의 감정 점수에 대응하는 과거 코멘트 어조를 선택하는 것일 수 있다. 비연속적으로 득점한 팀은 감정에서 정상적이고 중립적인 것으로 간주되며, -2에서부터 2까지의 범위에 이르는 감정 점수를 갖는 과거 코멘트 어조를 획득할 것이다. 연속적으로 슛을 실패한 팀은 높은 부정적인 감정을 가질 것이고; 따라서, -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 감정 점수를 갖는 과거 코멘트 어조가 선택될 수 있다. 알 수 있는 바와 같이, 과거 코멘트 어조의 구체적인 선택은, 실제로는, 코멘트될 경기 내용뿐만 아니라 경기 내용에서 수반되는 액션 화제 및 전역적 감정(global sentiment)에 의해 공동 결정된다.
예를 들면, 상기의 예에서, "2015-05-28 10:15:25, Warriors-Rockets, "커리가 우리에게 MVP의 가치를 다시금 보여줍니다!!!, 득점 타입 코멘트, 5 포인트"는 라이브 문자 방송에서의 코멘트 어조에 속하며, 코멘트 어조는 득점 타입 코멘트를 구체적으로 수반한다. 과거 코멘트 어조의 액션 화제 및 감정 점수는 또한 화제 마킹 및 감정 그레이딩에 의해 획득될 수 있다.
알 수 있는 바와 같이, 본 실시형태는, 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하는 것에 의해 현재 경기에 대한 생방송을 수행하고, 인간과 같은 감정을 갖는 코멘트 어조를 사용하는 것에 의해 현재 경기에 대해 실시간으로 코멘트하고, 따라서, 라이브 문자 방송의 품질을 추가로 향상시키는 것 및 라이브 스트리밍 경기를 보도록 뷰어의 마음을 더 끄는 것에 이바지하게 된다.
또한, 본 실시형태에서 제공되는 방법은 다음을 더 포함한다: 현재 경기 데이터에 따라 실시간으로 현재 경기에 수반되는 각각의 액션 화제 하에서 정보 리스트에 대한 통계치를 수집하는 것; 현재 경기 동안 관중들에 의해 전송되는 경기 질문들을 수신하는 것; 및 경기에서 수반되는 액션 화제에 따라 대응하는 정보 리스트로부터 응답을 획득하는 것; 및 현재 경기의 상호작용 시간 동안 경기 질문의 몇몇 경기에 대한 응답을 출력하는 것. 따라서, 관중과의 상호작용이 구현되고, 경기 동안 관중이 물어보는 질문은 실시간으로 응답을 받는다.
실시간으로 수신되는 현재 경기 데이터는 생방송 데이터베이스에 저장될 수 있다. 생방송 데이터베이스는 현재 경기에 관련되는 모든 경기 데이터를 저장하고; 상이한 경기는 상이한 타입의 데이터를 갖는다. 구체적인 구현 방법은 다음과 같다: 생방송 데이터베이스의 경기 데이터는 현재 경기에서 수반되는 액션 화제에 따라 분류되어 테이블에 삽입된다. 예를 들면, 슛의 화제의 경우, 각각의 플레이어의 필드 득점 비율, 턴오버 비율, 및 등등을 저장하기 위한 정보 리스트가 사용될 수 있다. 패스의 화제의 경우, 각각의 플레이어에 대한 경기 동안의 패스의 횟수와 같은 정보를 저장하기 위한 정보 리스트가 사용될 수 있고, 따라서 관중에 의해 제기되는 질문에 대한 응답을 검색하는 것을 용이하게 한다.
예를 들면, 현재 경기 동안 관중이 물어보는 경기 질문이: "이 시점까지 커리의 필드 득점 비율은 얼마입니까?"라고 가정한다. 관중이 물어보는 경기 질문은 파싱될 수 있고, 그 다음, 질문이 슛 화제를 수반한다는 것이 결정되고; 대응하는 결과에 대해 백그라운드 정보 리스트(background information list)가 검색된다. 예를 들면, 경기 질문 "이 시점까지 커리의 필드 득점 비율은 얼마입니까?"에 대해 발견되는 응답은 "50%"이다. 응답을 검색하는 프로세스는, 기술적 구현의 관점에서 LUCENE 및 SOLR과 같은 검색 엔진 아키텍처를 사용하는 것에 의해 구현될 수 있고, 실시간 컴퓨팅은 APACHE STORM을 사용하는 것에 의해 구현될 수 있는데, 이들은 본 개시내용에서 제한되지 않는다.
관중과의 상호작용은 일반적으로, 경기 시간이 중간 휴식(timeout)을 가지거나 또는 하프타임에 있는 경우 발생하는데, 현재 경기의 상호작용 시간은, 경기가 중간 휴식 또는 하프타임을 갖는 시간을 가리킨다는 것을 나타낸다. 관중과의 상호작용 시간은 일반적으로 제한된다; 그러나 많은 경기 질문이 관중에 의해 일반적으로 제기된다. 결과적으로, 모든 경기 질문이 응답을 받을 수 있는 것은 아니고, 따라서, 몇몇 경기 질문은 응답을 받도록 적응적으로 선택될 수 있다. 가장 기본적인 선택 방식은: 가장 인기있는 경기 질문을 표시를 위해 선택하는 것이다. 예를 들면, Word2Vec 모델이 사용되어 경기 질문 및 응답을 클러스터링할 수 있다. 가장 많은 수의 상호작용을 갖는 카테고리가 선택된다: 그리고 하나 이상의 경기 질문이 카테고리로부터 추출되어 응답을 받는다. 상호작용 시간의 지속 기간에 기초하여, 인기도 비율에 따라 상이한 양의 경기 질문이 응답을 받을 수 있다.
알 수 있는 바와 같이, 개시되는 실시형태에서 제공되는 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 방법은, 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하는 것에 의해 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 수행하고, 인간과 같은 감정을 갖는 코멘트 어조를 사용하는 것에 의해 현재 경기에 대해 실시간으로 코멘트한다. 한편, 관중과의 상호작용은 또한, 관중이 물어보는 경기 질문에 응답하는 것에 의해 지원된다. 따라서, 라이브 문자 방송의 품질이 향상되고, 생방송 경기를 봄에 있어서의 뷰어의 경험도 또한 향상된다. 수동 프로세싱 없이 라이브 문자 방송이 제공되며, 따라서 비용을 감소시키게 되고 효율성을 향상시키게 된다.
각각의 상기의 방법 실시형태를 간략하게 설명하기 위해, 모든 방법 실시형태는 일련의 액션의 조합으로서 표현된다는 것을 유의해야 한다; 그러나 기술 분야의 숙련된 자는, 본 개시내용이 설명된 액션의 시퀀스에 의해 제한되지 않는다는 것을 알아야한다. 소정의 단계는 상이한 순서로 적용될 수 있거나 또는 본 개시내용에 따라 동시에 수행될 수 있다. 두 번째로, 기술 분야의 숙련된 자는 또한, 설명에서 설명되는 모든 실시형태가 바람직한 실시형태에 속한다는 것을 알아야 하고; 관련된 액션 및 모듈은 본 개시내용에 대해 반드시 필요로 되는 것은 아니다.
실시형태에서, 각각의 실시형태의 설명은 그 자신의 초점을 가지며; 소정의 실시형태에서 상세히 기술되지 않은 것들에 대한 참조는, 다른 실시형태의 관련 설명을 참조하는 것에 의해 이루어질 수 있다.
도 3은, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 디바이스를 예시하는 블록도이다. 도 3에서 도시되는 바와 같이, 디바이스는 다음을 포함한다: 수신 모듈(31), 생성 모듈(32), 및 출력 모듈(33).
수신 모듈(31)은 현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하도록 구성된다.
생성 모듈(32)은, 수신 모듈(31)에 의해 수신되는 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조를, 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 생성하도록 구성된다.
출력 모듈(33)은 생성 모듈(32)에 의해 생성되는 실시간 생방송 어조를 출력하도록 구성된다.
하나의 실시형태에서, 생성 모듈(32)은: 현재 경기에 대한 경기 데이터에 포함되는 액션들 및 액션 결과들을 결정하고; 현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 액션 및 액션 결과와 과거 생방송 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 과거 생방송 어조로부터, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정들을 갖는 과거 생방송 어조들을 과거 생방송 어조 후보들로서 획득하고; 그리고 과거 생방송 어조 후보를 수정하여 생방송을 위한 실시간 어조를 획득하도록, 구체적으로 구성될 수 있다.
또한, 과거 생방송 어조 후보를 수정하여 생방송용의 실시간 라이브 어조를 획득하는 경우, 생성 모듈(32)은: 복수의 과거 생방송 어조 후보가 획득되는 경우, 감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는, 또는 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 하기 위한 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현을 갖는 과거 생방송 어조 후보를 그들로부터 선택하고; 그리고 목표 과거 생방송 어조를 수정하여 생방송을 위한 실시간 어조를 획득하도록, 구성될 수 있다.
예를 들면, 득점 타입 액션과 같은 긍정적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최고 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, 3에서부터 5까지에 이르는 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 5의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
예를 들면, 슛 실패 타입 액션과 같은 부정적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최고 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, -3에서부터 -5까지의 범위에 이르는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, -5의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
예를 들면, 패스하는 타입 액션과 같은 중립적인 감정을 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택될 수 있다. 예를 들면, -2에서부터 2까지에 이르는 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보에 관하여, 0의 점수를 갖는 과거 생방송 어조 후보가 그들로부터 선택되어 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 한다.
감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는, 또는 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현을 갖는 복수의 과거 생방송 어조 후보가 존재하는 경우, 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 할 하나를 그들로부터 랜덤하게 선택한다.
옵션적인(optional) 구현 방식에서, 생성 모듈(32)은, 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트를 위해 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조에 따라, 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조들을 생성하도록 추가로 구성된다. 따라서, 출력 모듈(33)은, 생성 모듈(32)에 의해 생성되는 실시간 코멘트 어조를 출력하도록 추가로 구성된다.
하나의 실시형태에서, 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트를 위해 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조에 따라, 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조들을 생성할 때, 생성 모듈(32)은: 현재 경기에 대한 코멘트될 경기 내용을 결정하고; 과거 코멘트 어조로부터, 경기 내용에 수반되는 액션들 및 액션 결과들과 과거 코멘트 어조의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라 과거 코멘트 어조 후보로서 역할을 할 경기 내용과 일치하는 감정들을 갖는 과거 코멘트 어조들을 획득하고; 그리고 과거 코멘트 어조 후보를 수정하여 실시간 코멘트 어조를 획득하도록, 구체적으로 구성될 수 있다.
대안적인 실시형태(도 4에서 도시됨)에서, 디바이스는 통계 모듈(statistic module)(34) 및 상호작용 모듈(35)을 더 포함한다.
통계 모듈(34)은, 현재 경기 데이터에 따라 현재 경기에서 수반되는 각각의 액션 화제에 대한 정보 리스트들에 대한 실시간 통계치를 수집하도록 구성된다.
상호작용 모듈(35)은 현재 경기 동안 관중들에 의해 전송되는 경기 질문들을 수신하도록, 경기 질문에서 수반되는 액션 화제에 따라 대응하는 정보 리스트로부터 응답을 획득하도록, 그리고 현재 경기의 상호작용 시간 동안 경기 질문들 중 일부에 대한 응답들을 출력하도록 구성된다.
도 4에서 예시되는 실시형태에서 제공되는 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 디바이스는, 현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하는 것; 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하는 것; 및 실시간 생방송 어조를 출력하는 것에 의해, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송을 가능하게 한다. 본 실시형태의 디바이스가 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 사용하기 때문에, 현재 경기에 대한 라이브 문자 방송은 인간과 같은 리듬 효과를 제공 받고, 따라서 경기의 라이브 문자 방송의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 5는, 본 개시내용의 일부 실시형태에 따른, 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 디바이스를 예시하는 블록도이다. 도 5에서 도시되는 바와 같이, 디바이스는: 획득 모듈(51) 및 마킹 및 그레이딩 모듈(52)을 포함한다.
획득 모듈(51)은, 과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하도록 구성된다.
마킹 및 그레이딩 모듈(52)은, 획득 모듈(51)에 의해 획득되는 과거 생방송 어조에 의해 설명되는 경기의 액션들 및 액션 결과들에 따라, 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하도록 구성된다.
대안적인 실시형태에서, 획득 모듈(51)은, 수동 타이핑을 이용한 라이브 문자 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 생방송 어조들을 획득하도록 그리고 획득된 생방송 어조를 과거 생방송 어조로서 사용하도록 구체적으로 구성된다.
대안적인 실시형태에서, 획득 모듈(51)은, 라이브 오디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 오디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하도록, 그리고 획득된 생방송 어조를 과거 생방송 어조로서 사용하도록 구체적으로 구성된다.
대안적인 실시형태에서, 획득 모듈(51)은, 라이브 비디오 방송 방법을 사용할 때 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 비디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하도록, 그리고 획득된 생방송 어조를 과거 생방송 어조로서 사용하도록 구체적으로 구성된다.
대안적인 실시형태에서, 마킹 및 그레이딩 모듈(52)은: 과거 생방송 어조들을 파싱하여 액션 설명 단어들, 액션 방향 설명 단어들, 및 액션 등급 설명 단어들을 획득하고; 액션 설명 단어들에 의해 설명되는 경기 액션들에 따라 과거 생방송 어조들의 액션 화제들을 마킹하고; 그리고 액션 방향 설명 단어에 의해 설명되는 액션 방향 및 액션 등급 설명 단어에 의해 설명되는 액션 등급에 따라 과거 생방송 어조의 감정 점수를 결정하도록, 구체적으로 구성된다.
본 실시형태에서 제공되는 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 디바이스는, 과거 생방송 어조의 액션 화제 및 감정 점수를 명확하게 이해하도록 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하기 위해, 따라서 경기에 대한 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 필요로 되는 조건을 디바이스에게 제공하기 위해 사용된다. 이와 같이, 경기의 라이브 문자 방송을 수행하기 위한 디바이스는, 현재 경기를 생방송하기 위한 인간과 같은 감정을 갖는 생방송 어조를 생성할 수 있다.
편리하고 간결한 설명을 위해, 상기에서 설명되는 시스템, 디바이스, 및 유닛의 특정한 작업 프로세스의 참조는, 상기의 방법 실시형태에서의 대응하는 프로세스를 참조하는 것에 의해 이루어질 수 있고; 그들은 본원에서는 반복되지 않는다.
본 개시내용에 의해 제공되는 일부 실시형태에서, 개시되는 시스템, 장치, 및 방법은 다른 방식으로 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들면, 상기에서 설명되는 디바이스 실시형태는 개략적인 것에 불과하다. 예를 들면, 유닛의 구분은 논리적인 기능 구분에 불과하며; 복수의 유닛 또는 컴포넌트가 결합될 수 있거나 또는 다른 시스템 안으로 통합될 수 있는 것처럼, 실제 구현에서는 다른 구분 방법이 존재할 수도 있거나; 또는 몇몇 피쳐는 무시될 수 있거나 또는 실행되지 않는다. 다른 지점에서, 표시되거나 논의된 상호 커플링, 직접적인 커플링, 또는 통신 연결은, 디바이스 또는 유닛의 어떤 인터페이스, 간접적인 커플링 또는 통신 연결을 통한 전기적 형태, 기계적 형태 또는 다른 형태일 수도 있다.
분리된 부분으로서 설명되는 유닛은 물리적으로 분리될 수도 있거나 또는 분리되지 않을 수도 있고; 유닛으로서 도시되는 부분은, 한 장소에 위치될 수도 있는 또는 복수의 네트워크 유닛 상으로 분포될 수도 있는 물리적 유닛일 수도 있거나 또는 그 물리적 유닛이 아닐 수도 있다. 개시되는 실시형태의 솔루션의 목적은, 실제 요건에 따라 유닛의 일부 또는 전체를 선택하는 것에 의해 구현될 수도 있다.
또한, 개시되는 실시형태에서의 다양한 기능적 유닛은, 하나의 프로세싱 유닛에 통합될 수도 있거나, 또는 유닛은 물리적으로 그리고 개별적으로 존재하고, 둘 이상의 유닛은 하나의 유닛으로 통합된다. 통합 유닛은 하드웨어를 사용하여 구현될 수도 있고, 소프트웨어 기능 유닛을 더한 하드웨어의 형태로 또한 구현될 수도 있다.
소프트웨어 기능 유닛의 형태로 구현되는 통합 유닛은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수도 있다. 소프트웨어 기능 유닛은 저장 매체에 저장되며, 컴퓨터 디바이스(이것은 퍼스널 컴퓨터, 서버, 네트워크 디바이스 또는 등등일 수도 있음) 또는 프로세서가, 개시되는 실시형태의 방법의 부분 단계를 실행하는 것을 가능하게 하는 여러 가지 명령어를 포함한다. 상기의 저장 매체는, USB 플래시 디스크, 모바일 하드 디스크, 리드 온리 메모리(read-only memory; ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory; RAM), 자기 디스크, 광디스크, 또는 등등을 비롯한, 프로그램 코드를 저장할 수 있는 다양한 매체를 포함한다.
상기의 실시형태는, 개시되는 실시형태의 기술적 솔루션을 제한하기보다는 예시하기 위해 사용되는 것에 불과하다는 것을 마지막으로 유의해야 한다. 비록 본 개시내용이 상기의 실시형태를 참조로 상세히 설명되었을지라도, 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 상기의 실시형태에서 기록된 기술적 솔루션이 여전히 수정될 수도 있거나 또는 내부의 부분적인 기술적 피쳐에 대해 등가적인 대체가 이루어질 수도 있다는 것을 이해해야 한다. 이들 수정 또는 대체는, 대응하는 기술적 솔루션의 본질을, 개시되는 실시형태에서의 기술 솔루션의 취지 및 범위로부터 벗어나게 만들지 않을 것이다.

Claims (18)

  1. 경기(match)의 라이브 문자 방송(live text broadcasting)을 위한 방법으로서,
    현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하는 단계;
    인간과 같은 감정(human-like sentiment)을 가지고 과거 경기들(historical matches)의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들(historical live broadcasting utterances)에 따라 더욱 인간과 같은 감정(more human-like sentiment)을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들(real-time utterances for live broadcasting)을 생성하는 단계; 및
    상기 생방송을 위한 실시간 어조들을 출력하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하는 단계는:
    상기 현재 경기에 대한 경기 데이터에 포함되는 액션들(actions) 및 액션 결과들(action results)을 결정하는 단계;
    현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 상기 액션들 및 상기 액션 결과들과 상기 과거 생방송 어조들의 액션 화제들(action topics) 및 감정 점수들(sentiment scores)에 따라, 상기 과거 생방송 어조들로부터, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정들을 갖는 과거 생방송 어조들을 과거 생방송 어조 후보들로서 획득하는 단계; 및
    상기 과거 생방송 어조 후보들을 수정하여 상기 생방송을 위한 실시간 어조들을 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 과거 생방송 어조 후보들을 수정하여 상기 생방송을 위한 실시간 어조들을 획득하는 단계는:
    복수의 과거 생방송 어조 후보가 획득되는 경우, 상기 복수의 과거 생방송 어조 후보로부터, 감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는, 또는 목표 과거 생방송 어조(target historical live broadcasting utterance)로서 역할을 하기 위한 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현(text representation)을 갖는 과거 생방송 어조 후보를 선택하는 단계; 및
    상기 목표 과거 생방송 어조를 수정하여 상기 생방송을 위한 실시간 어조를 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트(real-time commenting)를 위해 사용되는 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조들(historical commenting utterances)에 따라 상기 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조들(real-time commenting utterances)을 생성하는 단계; 및
    상기 실시간 코멘트 어조들을 출력하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트를 위해 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조들에 따라 상기 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조들을 생성하는 단계는:
    상기 현재 경기에 대한 코멘트될 경기 내용(to-be-commented match content)을 결정하는 단계;
    상기 과거 코멘트 어조들로부터, 상기 경기 내용에 수반되는 액션들 및 액션 결과들과 상기 과거 코멘트 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라 과거 코멘트 어조 후보로서 역할을 할 상기 경기 내용과 일치하는 감정들을 갖는 과거 코멘트 어조들을 획득하는 단계; 및
    상기 과거 코멘트 어조 후보들을 수정하여 상기 실시간 코멘트 어조들을 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 현재 경기 데이터에 따라 상기 현재 경기에 수반되는 각각의 액션 화제에 대한 정보 리스트들에 대한 실시간 통계치를 수집하는 단계;
    상기 현재 경기 동안 관중들에 의해 전송되는 경기 질문들을 수신하고, 상기 경기 질문들에 수반되는 액션 화제들에 따라 대응하는 정보 리스트들로부터 응답들을 획득하는 단계; 및
    상기 현재 경기의 상호작용 시간 동안 상기 경기 질문들 중 일부에 대한 응답들을 출력하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 방법으로서,
    과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하는 단계; 및
    상기 과거 생방송 어조들에 의해 설명되는 상기 경기의 액션들 및 액션 결과들에 따라 상기 과거 생방송 어조에 대해 화제 마킹(topic marking) 및 감정 그레이딩(sentiment grading)을 수행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하는 단계는:
    수동 타이핑(manual typing)을 이용한 라이브 문자 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용하는 단계; 또는
    라이브 오디오 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 오디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용하는 단계; 또는
    라이브 비디오 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 비디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 상기 과거 생방송 어조들에 의해 설명되는 상기 경기의 액션들 및 액션 결과들에 따라 상기 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하는 단계는:
    상기 과거 생방송 어조들을 파싱(parsing)하여 액션 설명 단어들(action description words), 액션 방향 설명 단어들(action direction description words), 및 액션 등급 설명 단어들(action degree description words)을 획득하는 단계;
    상기 액션 설명 단어들에 의해 설명되는 경기 액션들에 따라 상기 과거 생방송 어조들의 액션 화제들을 마킹하는 단계; 및
    상기 액션 방향 설명 단어에 의해 설명되는 액션 방향 및 상기 액션 등급 설명 단어들의 액션 등급들에 따라 상기 과거 생방송 어조들의 감정 점수들을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 경기에 대한 생방송 문자를 위한 디바이스로서,
    현재 경기에 대한 경기 데이터를 실시간으로 수신하도록 구성되는 수신 모듈;
    인간과 같은 감정을 가지고 과거 경기들의 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 과거 생방송 어조들에 따라 더욱 인간과 같은 감정을 가지고 현재 경기 데이터를 설명하기 위해 사용되는 생방송을 위한 실시간 어조들을 생성하도록 구성되는 생성 모듈; 및
    상기 생방송을 위한 실시간 어조들을 출력하도록 구성되는 출력 모듈
    을 포함하는, 디바이스.
  11. 제10항에 있어서, 상기 생성 모듈은:
    상기 현재 경기에 대한 경기 데이터에 포함되는 액션들 및 액션 결과들을 결정하고;
    현재 경기의 경기 데이터에 의해 설명되는 상기 액션들 및 상기 액션 결과들과 상기 과거 생방송 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라, 상기 과거 생방송 어조들로부터, 현재 경기의 경기 데이터와 일치하는 감정들을 갖는 과거 생방송 어조들을 과거 생방송 어조 후보들로서 획득하고; 그리고
    상기 과거 생방송 어조 후보들을 수정하여 상기 생방송을 위한 실시간 어조들을 획득
    하도록 구체적으로 구성되는, 디바이스.
  12. 제11항에 있어서, 상기 생성 모듈은:
    복수의 과거 생방송 어조 후보가 획득되는 경우, 상기 복수의 과거 생방송 어조 후보로부터, 감정 점수의 최고 절대값, 감정 점수의 최저 절대값을 갖는, 또는 목표 과거 생방송 어조로서 역할을 하기 위한 미리 설정된 요건을 충족하는 문자 표현을 갖는 과거 생방송 어조 후보를 선택하고; 그리고
    상기 목표 과거 생방송 어조를 수정하여 상기 생방송을 위한 실시간 어조를 획득
    하도록 구체적으로 구성되는, 디바이스.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 생성 모듈은,
    상기 과거 경기들에 대한 실시간 코멘트를 위해 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 코멘트 어조들에 따라 상기 현재 경기에 대한 실시간 코멘트를 위한 인간과 같은 감정을 갖는 실시간 코멘트 어조들을 생성하도록 추가로 구성되고;
    상기 출력 모듈은
    상기 실시간 코멘트 어조들을 출력하도록 추가로 구성되는, 디바이스.
  14. 제13항에 있어서, 상기 생성 모듈은:
    상기 현재 경기에 대한 코멘트될 경기 내용을 결정하고;
    상기 과거 코멘트 어조들로부터, 상기 경기 내용에 수반되는 액션들 및 액션 결과들과 상기 과거 코멘트 어조들의 액션 화제들 및 감정 점수들에 따라 과거 코멘트 어조 후보로서 역할을 할 상기 경기 내용과 일치하는 감정들을 갖는 과거 코멘트 어조들을 획득하고; 그리고
    상기 과거의 코멘트 어조 후보들을 수정하여 상기 실시간 코멘트 어조들을 획득
    하도록 구체적으로 구성되는, 디바이스.
  15. 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 현재 경기 데이터에 따라 상기 현재 경기에서 수반되는 각각의 액션 화제에 대한 정보 리스트들에 대한 실시간 통계치를 수집하도록 구성되는 통계 모듈; 및
    상기 현재 경기 동안 관중들에 의해 전송되는 경기 질문들을 수신하고, 상기 경기 질문들에 수반되는 액션 화제들에 따라 대응하는 정보 리스트들로부터 응답들을 획득하고, 상기 현재 경기의 상호작용 시간 동안 상기 경기 질문들 중 일부의 응답들을 출력하도록 구성되는 상호작용 모듈을 더 포함하는, 디바이스.
  16. 경기에 대한 생방송 어조들을 프로세싱하기 위한 디바이스로서,
    과거 경기들의 경기 데이터에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 인간과 같은 감정을 갖는 과거 생방송 어조들을 획득하도록 구성되는 획득 모듈; 및
    과거 생방송 어조들에 의해 설명되는 상기 경기의 액션들 및 액션 결과들에 따라, 상기 과거 생방송 어조들에 대해 화제 마킹 및 감정 그레이딩을 수행하도록 구성되는 마킹 및 그레이딩 모듈(marking and grading module)
    을 포함하는, 디바이스.
  17. 제16항에 있어서, 상기 획득 모듈은:
    수동 타이핑(manual typewriting)을 이용한 라이브 문자 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들에 대한 라이브 문자 방송 동안 사용된 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용하거나; 또는
    라이브 오디오 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 오디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용하거나; 또는
    라이브 비디오 방송 방법을 사용할 때 상기 과거 경기들의 생방송 동안 생성된 비디오 데이터의 문자 변환 이후 획득되는 생방송 어조들을 획득하고, 상기 획득된 생방송 어조들을 상기 과거 생방송 어조들로서 사용
    하도록 구체적으로 구성되는, 디바이스.
  18. 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 마킹 및 그레이딩 모듈은:
    상기 과거 생방송 어조들을 파싱하여 액션 설명 단어들, 액션 방향 설명 단어들, 및 액션 등급 설명 단어들을 획득하고;
    상기 액션 설명 단어들에 의해 설명되는 경기 액션들에 따라 상기 과거 생방송 어조들의 액션 화제들을 마킹하고; 그리고
    상기 액션 방향 설명 단어들에 의해 설명되는 액션 방향들 및 상기 액션 등급 설명 단어들의 액션 등급들에 따라 상기 과거 생방송 어조들의 감정 점수들을 결정
    하도록 구체적으로 구성되는, 디바이스.
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