WO2011033671A1 - タイトル判別装置 - Google Patents

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潤也 高倉
亘 仲野
真弘 関根
功雄 三原
靖和 樋口
康晋 山内
優 鈴木
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株式会社 東芝
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Definitions

  • the present invention relates to a title discrimination device.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a title determination device according to a first embodiment.
  • the program selection unit 6 displays a list of program titles detected by the program title determination unit 9 on the screen display unit 12, accepts selection of a program to be reserved for viewing or recording from the user, and the program reservation management unit 5 To notify.
  • the program title determination unit 9 selects the same title program for the program that the user has selected to search for the same title program via the program selection unit 6, and stores the program information (title element and Detection is performed based on the determination rule stored in the determination rule storage unit 13 and elements other than the title.
  • the program title determination unit 9 notifies the program selection unit 6 of information on a list of programs detected as the same title program. Details of the same title program detection process will be described later.
  • Step S105 It is determined whether EPGs have been acquired for all receivable channels. If the EPG has been acquired for all channels, the process ends. If there is an unacquired channel, the process returns to step S103.
  • Step S504 It is determined whether or not the element selected in Step S502 or S503 includes a plurality of character types.
  • the character type refers to hiragana, katakana, kanji, alphabet, numbers, symbols, and the like.
  • “Tenjinjin” includes multiple kanji and hiragana characters, and therefore includes a plurality of character types. If a plurality of character types are included, the process proceeds to step S505, and if not included, the process proceeds to step S513.
  • Step S603 A score of title similarity (S title ) between the central content and the target content is calculated. Details of the title similarity calculation method will be described later.
  • the genre similarity S genre is calculated so as to be 1.0 when the genres of the two programs match, and 0.0 when they do not match.
  • S genre can be calculated by the following equation. here, And
  • Equation 5 and Equation 7 may be replaced with the following Equation 9 and Equation 10, respectively.
  • w (person i ) and w (keyword i ) are weights determined by person i and keyword i . For example, if a person who is likely to appear even if it is not the same title program, or a keyword that is likely to appear in the program overview even if it is not the same title program is registered in the dictionary, Can reduce the weight. Alternatively, it is possible to obtain an attribute of a person or a keyword and set a weight according to the attribute.
  • Step S701 0.0 as the initial value for the title similarity S title is set.
  • Step S704 One title element of the target content that is not compared with the title element of the central content is selected.
  • the title elements of the target content are selected in order from the element with the highest level.
  • the larger value added when the respective elements match is added.
  • 0.3 is added when the divider division element of the central content matches the character type division element of the target content.
  • the value to be added may be a smaller value, an average value, or a value to be added to each combination in advance, instead of the larger value.
  • FIG. 22 shows the similarity of each item.
  • the title similarity according to the possibility of being the same title program can be calculated.
  • program B has a large determination threshold because elements other than the title do not match, but since the title is a match between the complete elements, a large value is added to the title similarity and the program is determined to be the same title program. be able to.
  • the program title determination unit 9 determines the similarity of each item used in the determination process for the program selected by the user as an erroneous determination, using the determination rule generation information. It has a function of writing to the storage unit 15.
  • the same title discriminating apparatus 100 includes a recording / playback execution unit 10, a program recording unit 11, and a screen display unit 12, and displays a list of the same title programs for a program selected by a user, and records / plays back a program.
  • these components may be omitted and only the search for the same title program may be performed.

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Abstract

　ＥＰＧから、複数の抽出方法による番組のタイトル要素の抽出と、少なくとも１つ以上のタイトル以外の要素の抽出とを行い、２つの番組間でタイトル要素同士が一致した場合に、そのタイトル要素の抽出方法に応じた重みを加味したタイトル類似度を算出し、タイトル以外の要素の一致に応じて非タイトル類似度を算出し、当該非タイトル類似度に応じた閾値を取得し、前記タイトル類似度が当該閾値以上である場合に、前記２つの番組を同一タイトル番組の関係にあると判定する。

Description

タイトル判別装置
　本発明は、タイトル判別装置に関するものである。
　テレビジョン放送には、地上波放送、ＢＳ放送、ＣＳ放送、ケーブルテレビ、インターネット放送など、様々な放送形態があり、視聴者には多数の番組が提供されている。視聴者が視聴を望む番組を探す状況の１つとして、同一タイトル番組の検索がある。
　同一タイトル番組を検索する方法として、ユーザが選択した番組の番組タイトルと、番組情報から抽出された番組の番組タイトルとを比較する。ある一定以上の部分が一致した場合に、抽出された番組を同一タイトル番組として判定する（特許文献１）。
　上記の検索方法は、番組名の一致度合いに一定の閾値を設け、この閾値を上回る場合に同一タイトル番組と判定している。この閾値を高くすれば、実際は同一タイトル番組でない番組を同一タイトル番組であると誤判定する可能性は低くなる。一方同一タイトル番組であるにも関わらず同一タイトル番組でないと誤判定する可能性が高くなる。
　逆に、この閾値を低くすれば、実際は同一タイトル番組であるにも関わらず同一タイトル番組ではないと誤判定する可能性は低くなる。一方、同一タイトル番組でないにも関わらず同一タイトル番組であると誤判定する可能性が高くなる。
　このように、従来の検索方法では、精度良く番組タイトルを検出することが出来なかった。
特開２００７－１０２４８９号公報
　本発明は、番組タイトルの判定精度を向上させるタイトル判別装置を提供することを目的とする。
　本発明の一態様による同一タイトル判別装置は、複数の番組についての番組タイトルを示すタイトル情報及び前記番組タイトルとは異なるデータを示す非タイトル情報を含むＥＰＧを受信する受信部と、前記複数の番組の各々に対して、前記タイトル情報からの複数の抽出方法によるタイトル要素の抽出、及び前記非タイトル情報からの前記タイトル要素とは異なる要素である非タイトル要素の抽出を行う抽出部と、２つの番組の間において前記タイトル要素の比較を行い、一致したタイトル要素の抽出方法に応じた重みを反映させたタイトル類似度を算出し、前記２つの番組の間において前記非タイトル要素の比較を行って非タイトル類似度を算出し、前記非タイトル類似度に対応した閾値と前記タイトル類似度との比較を行い、前記タイトル類似度が前記閾値以上であれば前記２つの番組が同一タイトル番組の関係にあると判定する判定部と、を備えるものである。
　本発明によれば、番組タイトルの判定精度を向上させることができる。
第１の実施形態に係るタイトル判定装置の概略構成図。 ＥＰＧ受信処理のフローチャート。 番組情報抽出処理のフローチャート。 タイトル要素抽出処理のフローチャート。 分割子分割要素抽出処理のフローチャート。 字種分割要素抽出処理のフローチャート。 抽出されるタイトル要素の一例を示す図。 抽出されるタイトル要素の一例を示す図。 番組タイトル検出処理のフローチャート。 番組選択画面の一例を示す図。 番組タイトルの一覧画面を示す図。 タイトル類似度算出処理のフローチャート。 判定閾値算出処理のフローチャート。 判定ルールの一例を示す図。 番組タイトルの判定を行う番組の例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 抽出される番組情報の一例を示す図。 番組間の各項目の類似度の例を示す図。 第２の実施形態に係るタイトル判定装置の概略構成図。 判定ルール更新処理のフローチャート。 誤判定番組の選択画面の一例を示す図。 誤判定番組の選択画面の別の例を示す図。 ルール生成情報の一例を示す図。
　以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
　（第１の実施形態）図１に本発明の第１の実施形態に係るタイトル判別装置１００の概略構成を示す。タイトル判別装置１００は、放送受信部１、信号分離部２、ＥＰＧ取得部３、ＥＰＧ記憶部４、番組予約管理部５、番組選択部６、番組情報抽出部７、抽出番組情報記憶部８、番組タイトル判定部９、録画再生実行部１０、番組記録部１１、画面表示部１２及び判定ルール記憶部１３を備える。
　以下、同一タイトル番組は、例えば「天地人　第１３話」に対して「天地人　第１３話の再放送」のような同一の内容の番組だけでなく、「天地人　第１３話」に対して「天地人 第１４話」のような同一シリーズの異なる回の番組、「相棒　シーズン３ 」に対して「相棒　シーズン４」のような続編の関係にあるシリーズの番組、「相棒」に対して「劇場版　相棒」のような続編が映画化された番組などの、同一の内容でない番組も含む。
　放送受信部１は、ＥＰＧ取得部３又は番組予約管理部５により選択された放送局の放送波を受信し、受信した信号を復調する。放送受信部１が受信する放送は、ＥＰＧ（Electronic Program Guide）の情報が含まれていれば、地上波デジタル放送、ＢＳ放送、ＣＳ放送、インターネット放送など任意の放送形態でよい。また、放送受信部１は、２つ以上の放送形態の放送を受信できてもよい。また、放送受信部１は、同時に複数の放送局の信号を受信・復調できてもよい。また、放送受信部１は、インターネットで提供されるＥＰＧの情報を受信するようにしてもよい。
　信号分離部２は、放送受信部１で復調された信号を、ＥＰＧの情報と、映像や音声が含まれる情報とに分離する。ＥＰＧ情報はＥＰＧ取得部３へ送られ、映像・音声情報は録画再生実行部１０へ送られる。
　ＥＰＧ取得部３は、信号分離部２からＥＰＧ情報を取得する。ＥＰＧには、放送予定である番組の番組タイトルを示すタイトル情報や、放送日時情報、放送局情報、番組タイトル情報、番組ジャンル情報、番組概要情報等の番組タイトル以外のデータを示す情報（非タイトル情報）が含まれている。
　ＥＰＧ取得部３は、取得したＥＰＧの情報をＥＰＧ記憶部４に記憶させる。ＥＰＧ記憶部４は、ＥＰＧの情報を、番組予約管理部５、番組選択部６及び番組情報抽出部７が読み取り可能な形式で記憶する。ＥＰＧ記憶部４には、例えばＨＤＤやフラッシュメモリを用いることができる。
　番組予約管理部５は、番組選択部６を介してユーザによって選択された番組の視聴予約や録画予約の管理を行う。番組予約管理部５は、予約された番組の放送時刻になると、放送受信部１に対して録画や視聴する番組のチャンネルを受信するよう設定を行い、また録画再生実行部１０に対して録画や再生を実行するよう設定を行う。
　番組選択部６は、ＥＰＧ記憶部４に記憶されているＥＰＧの番組の中から、ユーザが番組を選択するための手段を提供する。例えば、番組選択部６は、ＥＰＧの一覧を画面表示部１２に表示させる。そして、番組選択部６は、表示された一覧の中からユーザがリモコン操作等により同一タイトル番組を検索したい番組を選択するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を生成し、画面表示部１２に表示させる。番組選択部６は、ＧＵＩ画面を介してユーザから番組選択を受け付け、番組タイトル判定部９に通知する。
　また、番組選択部６は、番組タイトル判定部９により検出された番組タイトルの一覧を画面表示部１２に表示させ、視聴予約や録画予約を行う番組の選択をユーザから受け付け、番組予約管理部５へ通知する。
　番組情報抽出部７は、番組タイトル判定部９において番組タイトルを検出するために必要な情報（タイトル要素と非タイトル要素）を、ＥＰＧ記憶部４に記憶されているＥＰＧから抽出する。タイトル情報からタイトル要素が抽出され、非タイトル情報から少なくとも１つ以上のタイトル以外の要素（非タイトル要素）が抽出される。
　番組情報抽出部７は、番組タイトル情報から複数の抽出方法により、複数の番組タイトル要素を抽出する。抽出されたタイトル要素は、その抽出方法の情報と共に、抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　また、番組情報抽出部７は、タイトル以外の要素として、例えばＥＰＧの放送日時情報から放送日時要素を抽出したり、放送局情報から放送局要素を抽出したり、番組ジャンル情報から番組ジャンル要素を抽出したりできる。また、番組情報抽出部７は、番組概要情報に記載されている内容に対して形態素解析などを行い、キーワード要素、登場人物要素を抽出できる。番組情報抽出部７は、キーワード要素や登場人物要素を、番組概要情報からでなく、番組タイトル情報から抽出してもよい。抽出されたこれらのタイトル以外の要素も、その要素の種類と共に、抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　抽出番組情報記憶部８は、番組情報抽出部７により抽出されたタイトル要素及びタイトル以外の要素を記憶する。抽出番組情報記憶部８には、例えばＨＤＤやフラッシュメモリを用いることができる。
　判定ルール記憶部１３は、番組タイトル判定部９が、ユーザにより選択された番組と同一タイトル番組と判定する番組を検出するためのルールを記憶する。ここに記憶されるルールは、例えば各項目の類似度を算出するための重みや、同一タイトル番組であるかを判定する閾値などである。
　番組タイトル判定部９は、ユーザが番組選択部６を介して同一タイトル番組を検索するように選択した番組に対する同一タイトル番組を、抽出番組情報記憶部８に記憶されている番組情報（タイトル要素及びタイトル以外の要素）及び判定ルール記憶部１３に記憶されている判定ルールに基づいて検出する。番組タイトル判定部９は、同一タイトル番組として検出した番組の一覧の情報を番組選択部６へ通知する。同一タイトル番組の検出処理の詳細は後述する。
　録画再生実行部１０は、番組予約管理部５からの設定に基づいて、信号分離部２から受け取った映像・音声情報を、番組記録部１１に書き込んだり、画面表示部１２にて再生できるように映像を送ったりする。また、録画再生実行部１０は、映像記録部１１に記録されている映像を読み出して、画面表示部１２へ送ることができる。また、録画再生実行部１０は、番組記録部１１に映像を書き込む際にエンコードし、読み出す際にデコードするようにしてもよい。
　番組記録部１１は、録画再生実行部１０から送られてきた映像や音声を記録する。番組記録部１１は記録媒体として、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＤＶＤ等を用いることができる。
　画面表示部１２は、録画再生実行部１０により再生された映像を画面に表示させる。また、画面表示部１２は、ユーザによる番組選択操作実行時には、番組選択部６により生成されるＧＵＩ画面を映像に重畳して表示させる。タイトル判別装置１００自身にディスプレイを備えて画面表示部１２が当該ディスプレイに映像を表示させてもよく、また、画面表示部１２が映像出力端子を介して映像を外部出力し、外部の表示機器に映像を表示させるようにしてもよい。
　このような構成のタイトル判別装置１００の動作について以下に詳細に説明する。
　まず、図２に示すフローチャートを用いてＥＰＧの取得処理について説明する。この処理は主にＥＰＧ取得部３によって実行され、例えば一定時間毎に、現在時刻における最新のＥＰＧが取得される。
　（ステップＳ１０１）前回のＥＰＧが取得されてから一定時間が経過したか否かが判定される。一定時間が経過していた場合はステップＳ１０２に進む。
　（ステップＳ１０２）ＥＰＧ取得部３が、ＥＰＧの受信に要する時間の間、放送受信部１が番組録画等で使用されないかを、番組予約管理部５に対して問い合わせる。放送受信部１がＥＰＧ取得に使用可能であれば、ステップＳ１０３に進む。この処理により、ＥＰＧを取得するために番組録画ができなくなることを防ぐことができる。
　（ステップＳ１０３）ＥＰＧが未取得のチャンネルのうち１つのチャンネルが選択される。そして、選択されたチャンネルの放送を受信・復調するように放送受信部１が設定される。
　（ステップＳ１０４）ＥＰＧ取得部３が、選択されたチャンネルのＥＰＧを信号分離部２から取得し、その内容をＥＰＧ記憶部４に書き込む。
　（ステップＳ１０５）受信可能な全てのチャンネルについてＥＰＧが取得されたか否かが判断される。全てのチャンネルについてＥＰＧが取得されている場合は処理を終了し、未取得のチャンネルがある場合はステップＳ１０３に戻る。
　このようなＥＰＧ取得処理により、ＥＰＧ記憶部４には、最新のＥＰＧの内容が記憶される。
　次に、番組情報抽出部７による番組情報抽出処理を図３に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ２０１）番組情報（タイトル要素及びタイトル以外の要素）が未抽出の番組のうち１つの番組が選択される。
　（ステップＳ２０２）選択された番組の番組タイトル情報から複数の抽出方法により複数のタイトル要素が抽出される。タイトル要素の抽出方法については後述する。抽出されたタイトル要素はその抽出方法の情報と共に抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　（ステップＳ２０３）選択された番組のタイトル以外の要素がＥＰＧに含まれる非タイトル情報から抽出される。タイトル以外の要素（非タイトル要素）として、例えば、放送局、放送時間、ジャンル、登場人物、キーワード等が抽出される。例えば、ＥＰＧの放送日時情報から放送開始時刻要素、放送局情報から放送局要素、番組ジャンル情報から番組ジャンル要素が抽出される。また、番組概要情報に記載されている内容に対して形態素解析など行うことでキーワード要素、登場人物要素が抽出される。キーワード要素や登場人物要素は、番組タイトル情報から抽出することもできる。抽出されたタイトル以外の要素は、その種類と共に抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　（ステップＳ２０４）全ての番組について番組情報が抽出されたか否かが判定される。全ての番組について番組情報が抽出されている場合は処理を終了し、未抽出の番組がある場合はステップＳ２０１に戻る。
　次に、ステップＳ２０２におけるタイトル要素の抽出処理について図４に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３０１）番組タイトルの文字列がそのまま抽出され、完全要素として記憶される。この完全要素が抽出方法の情報となる。
　（ステップＳ３０２）完全要素が特定の記号（分割子）により分割されて抽出され、分割子分割要素として記憶される。この分割子分割要素が抽出方法の情報となる。
　（ステップＳ３０３）分割子分割要素が文字の種類により分割されて抽出され、字種分割要素として記憶される。この字種分割要素が抽出情報の種類となる。
　次に、ステップＳ３０２における分割子分割要素の抽出処理について図５に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ４０１）分割子分割要素の抽出元となる完全要素の文字列の長さＬが検出される。ここで、文字列の最後尾には文字列の終端を表す終端文字が含まれており、長さＬは終端文字を含めた文字列の長さとする。
　（ステップＳ４０２）文字列を先頭から順次走査していくための変数の初期設定として、ｉ＝１、ｄ＝０ が設定される。ｉは走査する文字の位置（順番）を示し、ｄは分割子であった文字の位置を示す。この初期設定により、１文字目から順次文字列を走査していくこととなる。また、ｄ＝０と設定することは、０文字目に仮想的に分割子があると仮定することに相当する。
　（ステップＳ４０３）ｉ文字目が分割子であるか否かが判定される。例えば、“（”、“）”（括弧）、“「”、“」”（カギ括弧）、“　”（スペース）、といった記号が分割子と定義される。また、終端文字も分割子とみなされる。ｉ文字目が、分割子である場合はステップＳ４０４へ進み、分割子でない場合はステップＳ４１０へ進む。
　（ステップＳ４０４）ｉ－１文字目の文字も分割子であるか、すなわち分割子が連続しているか否かが判定される。ｉ文字目の直前の分割子の位置が変数ｄに記憶されているため、ｉ－１＝ｄであれば、ステップＳ４０９へ進む。ｉ－１文字目が分割子でない場合はステップＳ４０５へ進む。
　（ステップＳ４０５）ｉ文字目の分割子と、その直前の分割子（ｄ文字目）との間の文字が分割子分割要素候補として抽出される。たとえば、“天下人たち（１２）「本能寺の変」”というタイトルに対して抽出処理を行っていた場合、ｉ＝６のとき、６文字目の “（” が分割子であり、その直前の分割子の位置ｄは０であることから、１～５文字目の“天下人たち”が分割子分割要素候補として抽出される。同様に、“１２”や“本能寺の変”も分割子分割要素候補となる。
　（ステップＳ４０６）抽出された分割子分割要素候補がストップパターンに該当するか否かが判定される。ストップパターンは、同一タイトル番組同士でなくてもタイトルに共通して含まれる可能性が高い文字列のパターンである。例えば、“最終回”、“再放送”といった特定の単語、数字のみで構成される文字列、文字列の長さがＮ文字（例えばＮ＝２）に満たない短い文字列、などをストップパターンとすることができる。ストップパターンはテーブルとして図示しない記憶部に記憶されている。
　上記の例では、“１２”は数字のみで構成されているため、ストップパターンに該当する。ステップＳ４０５で抽出された分割子分割要素候補がストップパターンに該当する場合はステップＳ４０９へ進み、該当しない場合はステップＳ４０７へ進む。
　（ステップＳ４０７）分割子分割要素候補が、すでに抽出された分割子分割要素と重複しているか否かが判定される。重複している場合はステップＳ４０９へ進み、重複していない場合はステップＳ４０８へ進む。
　（ステップＳ４０８）分割子分割要素候補が分割子分割要素として抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　（ステップＳ４０９）分割子の位置ｄがｉに更新される。
　（ステップＳ４１０）走査する文字の位置が次に進む。
　（ステップＳ４１１）文字列の終端まで走査が完了したか否かが判定される。終端まで完了した場合は処理を終了し、完了していない場合はステップＳ４０３に戻る。
　このような処理により、タイトルの完全要素から分割子によって分割された分割要素が抽出される。例えば、“天下人たち（１２）「本能寺の変」”という完全要素からは、“天下人たち”及び“本能寺の変”が分割子分割要素として抽出される。
　次に、ステップＳ３０３における字種分割要素の抽出処理について図６に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ５０１）ステップＳ３０２において分割子分割要素が抽出されたか否かが判定される。分割子分割要素が抽出されていない場合はステップＳ５０２へ進み、抽出されている場合はステップＳ５０３へ進む。
　（ステップＳ５０２）字種分割要素の抽出対象として、完全要素が選択される。
　（ステップＳ５０３）字種分割要素の抽出処理が行われていない分割子分割要素の中から、１つの分割子分割要素が選択される。
　（ステップＳ５０４）ステップＳ５０２又はＳ５０３で選択された要素に、複数の字種が含まれているか否かが判定される。ここで、字種とは、ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベット、数字、記号などを指す。例えば、“天下人たち”には、漢字とひらがなが含まれているため、複数の字種が含まれていることになる。複数の字種が含まれている場合はステップＳ５０５へ進み、含まれていない場合はステップＳ５１３へ進む。
　（ステップＳ５０５）字種分割処理を行う要素の文字列の長さＬが検出される。ここで、文字列は最後尾に文字列の終端を表す終端文字を含むものとし、Ｌは終端文字を含めた文字列の長さとする。
　（ステップＳ５０６）文字列を順次走査していくための変数の初期設定として、ｉ＝１、ｄ＝１が設定される。ｉは走査する文字の位置（順番）を示し、ｄは文字種の境界を示す。ｄ文字目の文字種とｄ－１文字目の文字種が異なる。ｄ＝１と設定することは、０文字目に１文字目と異なる文字種の文字が仮想的に存在すると仮定することに相当する。
　（ステップＳ５０７）ｉ文字目とｉ＋１文字目が異なる字種であるか否かが判定される。異なる文字種の場合はステップＳ５０８へ進み、同じ文字種の場合はステップＳ５１３へ進む。
　（ステップＳ５０８）文字列のｄ文字目からｉ文字目までが、字種分割要素候補として抽出される。例えば“天下人たち”という要素から、ｄ=１、ｉ＝３のとき１文字目から３文字目までの“天下人”が字種分割要素候補として抽出される。
　（ステップＳ５０９）字種分割要素候補がストップパターンに該当するか否かが判定される。この処理は、図５に示すステップＳ４０６と同様の処理である。字種分割要素候補がストップパターンに該当する場合はステップＳ５１２へ進み、該当しない場合はステップＳ５１０へ進む。
　（ステップＳ５１０）字種分割要素候補が、すでに抽出された要素と重複しているか否かが判定される。ここで比較対象となる要素には、字種分割要素だけでなく、分割子分割要素および完全要素も含まれる。重複する要素が存在した場合はステップＳ５１２へ進み、存在しない場合はステップＳ５１１へ進む。
　（ステップＳ５１１）字種分割要素候補が字種分割要素として抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　（ステップＳ５１２）字種の境界位置を記憶する変数ｄの内容がｉ＋１に更新される。
　（ステップＳ５１３）走査する文字の位置が次に進む。
　（ステップＳ５１４）文字列の終端まで走査が完了したか否かが判定される。終端まで完了した場合はステップＳ５１５へ進み、完了していない場合はステップＳ５０７に戻る。
　（ステップＳ５１５）ステップＳ３０２において分割子分割要素が抽出されたか否かが判定される。分割子分割要素が抽出されていない場合は処理を終了し、抽出されている場合はステップＳ５１６へ進む。
　（ステップＳ５１６）全ての分割子分割要素に対して字種分割要素抽出処理が実施されたか否かが判定される。実施した場合は処理を終了し、実施していない分割子分割要素がある場合はステップＳ５０３に戻る。
　図４～図６に示す処理により、タイトルの文字列から完全要素、分割子分割要素、字種分割要素、の３種類の要素が抽出され、抽出番組情報記憶部８に記憶される。例えば、“天下人たち（１２）「本能寺の変」”からは、図７に示すようなタイトル要素が、その要素の抽出方法の種類及び抽出元（由来）の情報と共に、抽出番組情報記憶部８に記憶される。
　また、ここでは抽出方法を完全要素、分割子分割要素、字種分割要素の３種類としたが、さらに粒度を細かく設定してもよい。例えば、分割子１として“（”、“）”（括弧）、“「”、“」”（カギ括弧）、分割子２として“　”（スペース）のように分割子を２種類に分類する。そして、分割子１による分割を行って抽出した要素に対して、分割子２による分割を行い要素を抽出してもよい。これにより、例えば、“日曜劇場「The Story of New York」”のようなタイトルからは、分割子１による分割により、“日曜劇場”及び“The Story of New York”が抽出され、その後の分割子２による分割により“The”、“Story”、“of”、“New”、“York”が抽出される。
　同様に、字種分割にも階層を設けてもよい。例えば、第１段階では、漢字とひらがなを同一字種とみなし、第２段階では、漢字とひらがなを異なる字種とみなす、という階層を設けることができる。例えば、これにより、例えば、“美味しいカレーライス”という文字列に対して、第１段階では“美味しい”及び“カレーライス”が抽出され、第２段階において“美味”と“しい”とが分離される。
　例えば、タイトル中の“美味しい”という文字列が一致した場合と、“しい”という文字列が一致した場合とでは、前者の方が同一タイトル番組である可能性は高い。上記の例のように、抽出方法の階層を多くすることで、抽出方法ごとの差を考慮したタイトル類似度の得点（重み）を算出することが可能となる。
　また、形態素解析により分割を行うことも可能である。例えば、“美味しいカレーライス”という文字列に対して形態素解析を行い、“美味しい”と“カレーライス”という形態素に分解できた場合、それぞれを形態素分割要素として抽出する。このような形態素解析による分割を字種分割の代わりに行うことで、抽出方法を完全要素、分割子分割要素、形態素分割要素、の３種類とすることができる。
　抽出方法はそれぞれ組み合わせて使用することが可能であり、その組み合わせ方は上記の組み合わせに限らない。抽出方法の組み合わせは、完全要素、分割子分割要素、字種分割要素、形態素分割要素のうち少なくとも２つを含むものであれば、任意の組み合わせでよい。
　また、上記のタイトル要素抽出方法は、日本語や中国語などのように漢字を用いない言語に対しても有効である。例えば、“Dinosaurs2009: Triceratops”のようにアルファベット、記号、数字のみで構成されるタイトルに対しても同様の処理を行うことで、図８に示すようなタイトル要素を抽出することができる。
　続いて、番組タイトルの検出処理について、図９のフローチャートを用いて詳細に説明する。
　（ステップＳ６０１）ユーザが、同一タイトル番組を検索したい番組を選択する。ユーザは、図１０に示すようなＧＵＩ画面を介して番組を選択する。この例では、ＥＰＧ記憶部４に記憶されているＥＰＧの内容を元に番組選択部６により作成された番組一覧１０１が、画面表示部１２においてユーザに対して表示される。
　ユーザは、番組一覧の中からリモコンなどの操作により、ある１つの番組を選択する。ユーザの選択動作に伴い、同一タイトル番組検索メニュー１０２が表示される。この同一タイトル番組検索メニュー１０２において「はい」が選択されると、選択された番組が番組選択部６から番組タイトル判定部９に通知され、番組タイトルの検索が実行される。
　この例では、放送予定である番組の一覧から、同一タイトル番組を検索したい番組が選択されていたが、番組予約管理部５において管理されている録画予約を行った番組の一覧から選択できるようにしてもよい。
　（ステップＳ６０２）ステップＳ６０１で選択された番組と同一タイトル番組であるか否かの判定が未実施である番組から、１つの番組が抽出される。以降のステップＳ６０３～Ｓ６０７の処理は、ステップＳ６０１で選択された番組と、このステップで抽出された番組のペアに対して行われる。以下の説明では、ステップＳ６０１で選択された番組を中心コンテンツ、このステップＳ６０２で抽出された番組を対象コンテンツと称して説明を行う。
　（ステップＳ６０３）中心コンテンツと対象コンテンツとの間の、タイトル類似度（Stitle）のスコアが算出される。タイトル類似度の算出方法の詳細は後述する。
　（ステップＳ６０４）中心コンテンツと対象コンテンツとの間の、タイトル以外の項目の類似度が算出される。本実施形態では、タイトル以外の類似度として、放送局類似度Sservice、放送開始時刻類似度Stime、ジャンル類似度Sgenre、登場人物類似度Sperson、キーワード類似度Skeywordが算出される。
　放送局類似度Sserviceは、２つの番組の放送局が同一であるとき１．０、２つの番組の放送局が異なるときに０．０となるように算出される。２つの放送局が系列放送局であった場合には、そのことを加味して放送局類似度が算出されるようにしてもよい。
　放送開始時間類似度Stimeは、例えば２つの番組の放送開始時刻の差が大きくなるほど値が小さくなるような関数で算出することができる。例えば、time1を中心コンテンツの放送開始時刻、time2を対象コンテンツの放送開始時刻（いずれも０時０分０秒からの経過秒）とし、以下のような数式１から算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）はＡとＢの小さい方を与える演算子とする。数式１によれば、２つの番組の開始時刻が同一であればStimeは１．０、２つの番組の開始時刻が１２時間離れていればStimeは０．０となる。また、放送日の差や放送曜日を加味した関数にしてもよい。
　ジャンル類似度Sgenreは、２つの番組のジャンルが一致していた場合に１．０、一致していなかった場合に０．０となるように算出される。ジャンルが複数登録されている場合には、その全ての組み合わせについて一致、不一致を判定し、一致した数の合計をジャンル類似度の値とし得る。例えば、中心コンテンツのジャンルがＧ１個、対象コンテンツのジャンルがＧ２個登録されていた場合、Sgenreは以下の数式により算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 とする。
　なお、インターネット放送と地上波デジタル放送など、異なる放送形態においては、異なるジャンル体系が用いられている場合がある。この場合、互いに対応するジャンルのテーブルを予め保持しておき、これを参照してジャンルが一致したか否かを判定すればよい。
　また、ジャンルが「大ジャンル／中ジャンル」のような形式となっていることがある。例えば、「ドラマ／国内ドラマ」と「ドラマ／時代劇」は大ジャンルまでは一致していることになる。この場合、数式３の代わりに、以下の数式４のような大ジャンルのみの一致を考慮した式を用いてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　登場人物類似度Spersonは、中心コンテンツから抽出された登場人物数をＰ１、対象コンテンツから抽出された登場人物数をＰ２として、以下の数式５から算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 とする。
　キーワード類似度Skeywordは、中心コンテンツから抽出されたキーワードをＫ１個、対象コンテンツから抽出されたキーワードをＫ２個として、以下の数式７から算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 とする。
　また、数式５及び数式７は、それぞれ以下の数式９、数式１０に置き換えてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　ここでw(personi)およびw(keywordi)は、personiおよびkeywordiによって決まる重みである。例えば、同一タイトル番組でなくても出演している可能性が高い人物や、同一タイトル番組でなくても番組概要中に出現する可能性が高いキーワードを辞書に登録しておき、該当した場合には重みを小さくするといったことが可能である。あるいは、人物やキーワードの属性を求め、その属性に応じた重みとすることも可能である。これには、公知の固有表現抽出手法（質問応答と日本語固有表現抽出および固有表現体系の関係についての考察、市村由美，他，情報処理学会研究報告，ＮＬ－１６１－３，２００４）を用いることができる。
　（ステップＳ６０５）ステップＳ６０４で算出されたタイトル以外の類似度から、同一タイトル番組であると判定するタイトル類似度の閾値（Ttitle）が算出される。この処理の詳細は後述する。
　（ステップＳ６０６）ステップＳ６０３で算出されたタイトル類似度（Stitle）と、ステップＳ６０５で算出された閾値（Ttitle）が比較される。StitleがTtitle以上であれば対象コンテンツは同一タイトル番組であると判定され、ステップＳ６０７へ進む。StitleがTtitle未満であれば、対象コンテンツは同一タイトル番組ではないと判定され、ステップＳ６０８へ進む。
　（ステップＳ６０７）対象コンテンツが同一タイトル番組一覧のリストに追加される。
　（ステップＳ６０８）全ての番組に対して同一タイトル番組であるか否かの判定が行われた場合はステップＳ６０９へ進む。未判定の番組がある場合はステップＳ６０２に戻る。
　（ステップＳ６０９）同一タイトル番組と判定された番組の一覧がユーザに対して表示される。例えば、図１１に示すようなＧＵＩにて、同一タイトル番組と判定された番組の一覧１０３が表示される。ユーザはこの一覧の中から視聴、または予約したい番組を操作選択メニュー１０４により選択することができる。番組選択部６は、ユーザにより選択された番組を、番組予約管理部５に通知する。番組予約管理部５は、通知された番組を視聴予約または録画予約番組リストへ追加する。
　次に、図９のステップＳ６０３におけるタイトル類似度の算出処理について、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ７０１）タイトル類似度Stitleの初期値として０．０が設定される。
　（ステップＳ７０２）比較を行う中心コンテンツのタイトル要素のレベルが最高位に設定される。ここで、タイトル要素には、完全要素、分割子分割要素、字種分割要素の３種類があるものとし、要素のレベルは、完全要素＞分割子分割要素＞字種分割要素とする。
　（ステップＳ７０３）設定されたレベルの中心コンテンツのタイトル要素のうち、未選択のタイトル要素が１つ選択される。
　（ステップＳ７０４）中心コンテンツのタイトル要素と比較されていない対象コンテンツのタイトル要素が１つ選択される。ここで、対象コンテンツのタイトル要素はレベルの高い要素から順に選択される。
　（ステップＳ７０５）ステップＳ７０３で選択された中心コンテンツのタイトル要素と、ステップＳ７０４で選択された対象コンテンツのタイトル要素が一致し、かつ、どちらのタイトル要素にもスキップフラグが立っていないかが判定される。ここで、スキップフラグとは、同一のタイトル要素に由来するタイトル要素の一致を重複してタイトル類似度に加算することを防ぐために、各タイトル要素に付与される情報のことである。タイトル要素同士が一致しており、かつ、どちらの要素にもスキップフラグが立っていなかった場合はステップＳ７０６へ進む。それ以外の場合はステップＳ７０８へ進む。
　（ステップＳ７０６）一致しているタイトル要素に応じた値がタイトル類似度に加算される。ここで、タイトル類似度に加算される値は、一致した要素の抽出方法に応じて決定される。例えば、完全要素同士が一致した場合は１．０、分割子分割要素同士が一致した場合は０．３、字種分割要素同士が一致した場合は０．０５のように異なる重みがタイトル類似度に加算される。高いレベルの要素が一致している程、加算される値は大きくなる。
　また、異なる抽出方法の要素同士が一致した場合は、それぞれの要素同士が一致した場合に加算される値の大きいほうの値が加算される。例えば、中心コンテンツの分割子分割要素と対象コンテンツの字種分割要素とが一致した場合は、０．３が加算される。なお、加算される値は、大きい方の値でなく、小さい方の値としてもよいし、平均値としてもよいし、あらかじめ各組み合わせに対して加算する値を定めておいてもよい。
　また、タイトル類似度に加算する値に対して、タイトル要素の抽出方法以外の項目を考慮してもよい。例えば、タイトル要素の文字列の長さが長いほど、タイトル類似度に加算する値を大きくしてもよいし、タイトル要素の語句の属性に応じた重みを考慮してもよい。
　（ステップＳ７０７）一致したタイトル要素に由来するタイトル要素に対してスキップフラグを立てる。まず、一致したタイトル要素自体に対してスキップフラグを立てる。また、各タイトル要素は、その由来となった（抽出元の）タイトル要素の情報も有しているので、それを辿ることで、各タイトル要素は一致したタイトル要素に由来するか否かが分かる。一致したタイトル要素に由来するタイトル要素であれば、そのタイトル要素にもスキップフラグを立てる。この処理は、中心コンテンツのタイトル要素および対象コンテンツのタイトル要素双方に対して行われる。
　このスキップフラグが立っているタイトル要素に関しては、これ以降、一致してもタイトル類似度に重みは加算されなくなる。例えば、中心コンテンツの分割子分割要素と、対象コンテンツの分割子分割要素が一致した場合、これらの分割子分割要素から抽出された文字種分割要素同士も一致することになるが、スキップフラグが立っているため、タイトル類似度に重みは加算されなくなる。
　（ステップＳ７０８）ステップＳ７０３で選択された中心コンテンツのタイトル要素が、対象コンテンツの全てのタイトル要素と比較済みの場合はステップＳ７０９へ進む。比較していない対象コンテンツのタイトル要素がある場合はステップＳ７０４に戻る。
　（ステップＳ７０９）ステップＳ７０３で設定されているレベルのタイトル要素が全て選択された場合はステップＳ７１０へ進む。未選択のタイトル要素がある場合はステップＳ７０３に戻る。
　（ステップＳ７１０）ステップＳ７０３で設定されているレベルが最低位である場合は処理を終了する。最低位でない場合はステップＳ７１１へ進む。
　（ステップＳ７１１）比較を行う中心コンテンツのタイトル要素のレベルを１段階下げる。
　このような処理によりタイトル類似度Stitleが算出される。
　次に、図９のステップＳ６０５における判定閾値Ttitleの算出処理について、図１３に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ８０１）閾値Ttitleに初期値（例えば１．０）が設定される。
　（ステップＳ８０２）判定ルール記憶部１３に記憶されているルールのうち、未選択のルールが１つ選択される。判定ルール記憶部１３には、図１４に示すような、タイトル以外の類似度の条件、優先順位及び閾値が規定されたルールが記憶されている。ルールはルール番号順に選択してもよいし、優先順位順に選択してもよい。
　（ステップＳ８０３）ステップＳ８０２で選択したルールに、ステップＳ６０４で算出された類似度が適合しているか否かが判定される。適合している場合はステップＳ８０４へ進む。適合していない場合はステップＳ８０６へ進む。
　（ステップＳ８０４）ステップＳ８０２で選択されたルールが、既に適合すると判定されているルールの優先順位より高いか否かが判定される。高い場合はステップＳ８０５へ進む。低い場合はステップＳ８０６へ進む。
　（ステップＳ８０５）ステップＳ８０２で選択されたルールを適合ルールとし、このルールに対応する閾値を判定閾値Ttitleに設定する。
　（ステップＳ８０６）全てのルールが選択された場合は処理を終了する。未選択のルールがある場合はステップＳ８０２に戻る。
　このような処理により、タイトル以外の類似度に応じた判定閾値Ttitleを算出することができる。
　なお、タイトル以外の類似度の値に応じて、Ttitleが決定される関数であれば上記のように複数のルールへの適合を判定して値を決定する方法でなくてもよい。例えば、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 のような線形式から求めてもよい。また、線形式に限らずロジット回帰など各種の式を用いることが可能である。あるいは、ニューラルネットワークのような方法を用いても良い。
　また、番組のジャンルに応じて、閾値を決定するためのルールや式を変更することもできる。こうすれば、ＥＰＧへの記載内容のジャンルごとの傾向に合ったルールや式とすることができ、同一タイトルであると判定する精度をさらに高くすることが可能である。
　あるいは、番組の放送形態に応じて、閾値を決定するためのルールや式を変更することもできる。こうすれば、ＥＰＧへの記載内容の放送形態ごとの傾向に合ったルールや式とすることができ、同一タイトルであると判定する精度をさらに高くすることが可能である。
　以上のような処理を用いた同一タイトル番組の判定の一例を示す。ここでは、図１５に示す番組Ａ（中心コンテンツ）と、番組Ｂ～Ｆ（対象コンテンツ）とが同一タイトル番組であるか否かを判定する。
　まず、番組Ａ～Ｆの各々の番組情報（タイトル要素及びタイトル以外の要素）が抽出される。図１６～図２１はそれぞれ番組Ａ～Ｆの番組情報を示す。
　次に、番組Ａと番組Ｂ～Ｆとの各項目の類似度が算出される。図２２は各項目の類似度を示す。
　次に、タイトル以外の類似度から図１４に示すルールに基づいて、同一タイトル番組と判定するタイトル類似度の閾値Ttitleが決定される。閾値Ttitleは、番組Ａ－番組Ｂでは１．０、番組Ａ－番組Ｃでは０．２、番組Ａ－番組Ｄでは０．０５、番組Ａ－番組Ｅでは０．２、番組Ａ－番組Ｆでは１．０となる。従って、番組Ｂ、Ｃ、Ｄは番組Ａと同一タイトル番組であると判定され、番組Ｅ、Ｆは同一タイトル番組ではないと判定される。
　番組Ａに対するタイトル類似度の値のみをみると、番組Ｆの方が番組Ｄよりも大きい。従って、同一タイトル番組であると判定するタイトル類似度の閾値を一定の値とした場合、番組Ｄを同一タイトル番組と判定するためには、番組Ｆも同一タイトル番組であると判定しなければならない。
　しかし、本実施形態のようにタイトル以外の項目の類似度に応じて判定閾値を変えることで、番組Ｄは同一タイトル番組であり、番組Ｆは同一タイトル番組ではないと判定することができる。
　また、番組Ｄのように文字列の一部分しか一致していない場合であっても、文字の種類が変化した部分で分割した要素（字種分割要素）同士の一致を比較することにより、文字列の部分マッチ処理を行うことなく、同一タイトル番組であると判定できる。
　また、複数のタイトル要素の抽出法を用意し、タイトル要素が一致した場合に、抽出法毎に異なる値をタイトル類似度に加算することにより、同一タイトル番組である可能性に応じたタイトル類似度の値を算出することができる。例えば、番組Ｂはタイトル以外の要素が一致していないため判定閾値が大きくなるが、タイトルが完全要素同士の一致であるためタイトル類似度に大きな値が加算され、同一タイトル番組であると判定することができる。
　このように、本実施形態により、同一タイトル番組の判定精度を向上させることができる。
　（第２の実施形態）図２３に本発明の第２の実施形態に係るタイトル判定装置の概略構成を示す。本実施形態は、図１に示す第１の実施形態と比較して、判定ルール更新部１４及び判定ルール生成情報記憶部１５が設けられている点が異なる。図２３において、図１に示す第１の実施形態と同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
　番組選択部６は、上記第１の実施形態で説明した機能に加えて、実際には同一タイトル番組ではないが同一タイトル番組であると誤判定された番組や、実際には同一タイトル番組であるが同一タイトル番組でないと誤判定された番組を、ユーザが選択できるようにする機能を有する。
　番組タイトル判定部９は、上記第１の実施形態で説明した機能に加えて、誤判定であるとユーザが選択した番組について、判定の過程で用いた各項目の類似度を、判定ルール生成情報記憶部１５へ書き込む機能を有する。
　ルール生成情報記憶部１５は、同一タイトル番組である番組間の類似度の値および、同一タイトル番組でない番組間の類似度の値を、それぞれ例えば数千例以上あらかじめ記憶している。また、ルール生成情報記憶部１５は、番組選択部６を介してユーザが誤判定であると選択した番組間の各類似度の値も、その都度新たに記憶することができる。
　判定ルール更新部１４は、判定ルール生成情報記憶部１５に記憶されている類似度の値および同一タイトル番組であるか否かの情報に基づいて、番組タイトル判定部９において同一タイトル番組であるかを判定するためのルールを生成する。このルールは図１４に示すルールと同様の形式のものである。判定ルール更新部１４は、生成したルールを判定ルール記憶部１３に書き込み、判定ルール記憶部１３の記憶内容を更新する。
　このような構成の同一タイトル判定装置の動作について、図２４に示すフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ１００１）ユーザが同一タイトル番組を検索したい番組を選択し、画面に同一タイトル番組と判定された番組タイトルの一覧が表示される。この処理は図９に示したフローチャートと同様の処理であるので説明は省略する。
　（ステップＳ１００２）表示された同一タイトル番組の一覧から、誤判定である番組をユーザが選択する。番組選択部６は、画面表示部１２を介して図２５に示すような画面を表示する。ユーザは同一タイトル番組と判定された番組一覧１０３の中に誤判定されている番組があった場合、その番組を選択し例えば操作選択メニュー１０５から誤判定である旨を通知する。
　また、たとえば図２６（ａ）に示すような「非表示候補を表示」のようなメニューボタン１０６を選択することで、図２６（ｂ）に示すような同一タイトル番組でないと判定された番組の一覧１０７を表示するようにしてもよい。この一覧の中に誤判定された番組があった場合にも、ユーザは操作選択メニュー１０５から誤判定である旨を通知することができる。この一覧１０７は、例えば、タイトル類似度が判定閾値未満であった番組のうち、判定閾値との差が小さい番組から順に表示される。
　（ステップＳ１００３）ステップＳ１００２でユーザにより誤判定であると選択された番組の類似度の値が、ルール生成情報記憶部１５のルール生成情報に追加される。同一タイトル番組であると判定された番組の一覧の中から誤判定として選択された番組は、同一タイトル番組でないという正解データと共に記憶され、同一タイトル番組でないと判定された番組の一覧から誤判定として選択された番組は同一タイトル番組であるという正解データと共に記憶される。
　（ステップＳ１００４）ルール生成情報記憶部１５に記憶されているルール生成情報を元に、同一タイトル番組であると判定するためのルールを再学習させる。ルール生成情報は、例えば図２７に示すように、各類似度の値と、同一タイトル番組であるか否かの正解データの情報が含まれる。
　判定ルール更新部１４は、このルール生成情報を用いて、図１４に示すような同一タイトル判定閾値決定ルールを新たに生成し、判定ルール記憶部１３に記憶させる。ルールを生成する方法としては、例えば、文献：Breinmanら, Classification and Regression Trees, 1984に記載されているような方法を用いることができる。
　同一タイトル番組判定部９は、新たなルールを用いて同一タイトル番組であるかの判定を行う。なお、ルールの学習方法は上記の例に限らず、ロジット回帰分析や、逆誤差伝播学習など一般的な統計的学習方法を用いることが可能である。
　このように、本実施形態により、ユーザが誤判定であると判定した番組を学習データとして判定ルールを再学習させることにより、判定ルールを更新することができる。これにより、同一タイトル番組の判定精度をさらに向上させることができる。
　上記実施形態に係る同一タイトル判別装置１００は、録画再生実行部１０、番組記録部１１、画面表示部１２を備え、ユーザにより選択された番組に対する同一タイトル番組の一覧の表示、番組の録画・再生を行えるものであったが、これらの構成要素を省略し、同一タイトル番組の検索だけを行うようにしてもよい。
　なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
１　放送受信部
２　信号分離部
３　ＥＰＧ取得部
４　ＥＰＧ記憶部
５　番組予約管理部
６　番組選択部
７　番組情報抽出部
８　抽出番組情報記憶部
９　番組タイトル判定部
１０　録画再生実行部
１１　番組記録部
１２　画面表示部
１３　判定ルール記憶部
１００　タイトル判別装置

Claims (5)

  1. 　複数の番組についての番組タイトルを示すタイトル情報及び前記番組タイトルとは異なるデータを示す非タイトル情報を含む電子番組表を受信する受信部と、
    　前記複数の番組に対して、前記タイトル情報からの複数の抽出方法によるタイトル要素の抽出、及び前記非タイトル情報からの前記タイトル要素とは異なる要素である非タイトル要素の抽出を行う抽出部と、
    　２つの番組の間において前記タイトル要素の比較を行い、一致したタイトル要素の抽出方法に応じた重みを反映させたタイトル類似度を算出し、前記２つの番組の間において前記非タイトル要素の比較を行って非タイトル類似度を算出し、前記非タイトル類似度に対応した閾値と前記タイトル類似度との比較を行い、前記タイトル類似度が前記閾値以上であるかを判定する判定部と、
    　を備えるタイトル判別装置。
  2. 　前記閾値は、前記２つの番組の一方のジャンル又は放送形態に応じて変更される取得方法により取得されることを特徴とする請求項１に記載のタイトル判別装置。
  3. 　前記複数の抽出方法は、番組タイトル文字列をそのままタイトル要素として抽出する第１の抽出方法、前記番組タイトル文字列を所定の記号の位置で分割した文字列をタイトル要素として抽出する第２の抽出方法、前記番組タイトル文字列を文字種の変わり目で分割した文字列をタイトル要素として抽出する第３の抽出方法、及び前記番組タイトル文字列に対して形態素解析を行い、形態素毎に分割した文字列をタイトル要素として抽出する第４の抽出方法のうち、少なくともいずれか２つを含むことを特徴とする請求項２に記載のタイトル判別装置。
  4. 　前記第２の抽出方法で抽出されたタイトル要素が一致した場合に前記タイトル類似度に反映される重みは、前記第３の抽出方法で抽出されたタイトル要素が一致した場合に前記タイトル類似度に反映される重み及び前記第４の抽出方法で抽出されたタイトル要素が一致した場合に前記タイトル類似度に反映される重みより大きく、前記第１の抽出方法で抽出されたタイトル要素が一致した場合に前記タイトル類似度に反映される重みより小さいことを特徴とする請求項３に記載のタイトル判別装置。
  5. 　前記非タイトル類似度の条件と当該条件に対応する前記閾値とが規定されたルールが複数記憶されている第１記憶部と、
    　前記判定部が前記ルールを参照して前記閾値を取得し、前記タイトル類似度が前記閾値以上であるかの判定を行った判定結果のうち、ユーザにより誤判定であると選択された番組に対応する前記タイトル類似度及び前記非タイトル類似度を記憶する第２記憶部と、
    　前記第２記憶部に記憶されている前記タイトル類似度及び前記非タイトル類似度を用いて前記第１記憶部に記憶されている前記ルールを更新する更新部と、
    　をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のタイトル判別装置。
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