(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザーのニュース取得の効率を向上させるために、同じニュースイベントに対するニュースを複数集約し、複数のニュースにおける冗長な情報を削除して、ニュースイベントに対するナレーションを抽出する。【解決手段】ナレーションを生成するための方法であって、最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するステップと、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップと、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップとを含む。【選択図】図２Ａ
2020173774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップと、
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、
前記ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップとを含む、
ナレーションを生成するための方法。
【請求項２】
前記方法は、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、受信した音声及び／又は映像を端末デバイスにより具現するために、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記の前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記の前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けするステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記の前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含み、
ここで、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記の前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを確定するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記のターゲットニュースに基づいて前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップは、
前記ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するステップと、
前記ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するステップであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストであるステップと、
前記ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し換えるステップと、
前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記の前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップは、
所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定するステップと、
前記ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数を前記ナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行するステップと、
抽出された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記の前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、
該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出するステップと、
抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、を含む請求項３に記載の方法。
【請求項１１】
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、
テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを取得するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するように構成された取得ユニットと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するように構成されたターゲットニュースクラスタ決定ユニットと、
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成されたスコア確定ユニットと、
前記ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するように構成されたナレーション生成ユニットとを含む、ナレーションを生成するための装置。
【請求項１３】
前記装置は、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するように構成された音声及び／又は映像生成ユニットをさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記装置は、受信した音声及び／又は映像をデバイスにより具現するために、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するように構成された送信ユニットをさらに含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けし、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成され、
ここで、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い、請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを確定し、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定し、
前記少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成された、
請求項１４に記載の装置。
【請求項１９】
前記ナレーション生成ユニットは、
前記ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するように構成されたターゲットテキスト決定モジュールと、
前記ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するように構成された削除モジュールであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストである削除モジュールと、
前記ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し替えるように構成された差し替えモジュールと、
前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成されたナレーション決定モジュールとを含む、
請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
前記ナレーション決定ユニットはさらに、
所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定し、
前記ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数を前記ナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行し、
抽出された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成される、
請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記スコア確定ユニットはさらに、
該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出し、
抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成された、
請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
前記スコア確定ユニットはさらに、
テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを取得するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項２３】
１つ又は複数のプロセッサと、
１つ又は複数のプログラムが格納されているメモリと、を備えるサーバーであって、
前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ又は複数のプロセッサに請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法を実行させる、サーバー。
【請求項２４】
コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムが１つ又は複数のプロセッサにより実行されるとき、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願の実施形態はコンピュータ技術分野に関し、詳しくは、ナレーションを生成するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークテクノロジーの成長に伴い、世界中のいろんな種類のニュースは様々なメディアを通じてユーザーに配信することができる。同じニュースイベントに対して、様々なメディア（例えば、ニュースＷｅｂサイトやニュースアプリケーションなど）は異なるニュースを編集し、異なるメディアから発信されたニュースの焦点にはある程度の違いがあるが、同じニュースイベントを報道する各ニュースには多かれ少なかれ重なる情報が存在する。
【０００３】
ユーザーにとっては、自分に必要な情報を抽出するには、複数のニュース記事を読まなければならないので、ユーザーのニュースを取得する効率が低下してしまう。ユーザーのニュース取得の効率を向上させるために、同じニュースイベントに対するニュースを複数集約し、複数のニュースにおける冗長な情報を削除して、ニュースイベントに対するナレーションを抽出することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本出願の実施形態は、ナレーションを生成するための方法及び装置を開示する。
【０００５】
第１態様では、本出願の実施態様は、ナレーションを生成するための方法及び装置を提供し、該方法は、最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するステップと、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップと、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップとを含む。
【０００６】
いくつかの実施形態では、該方法はさらに、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するステップを含む。
【０００７】
いくつかの実施形態では、該方法はさらに、受信した音声及び／又は映像を端末デバイスにより具現するために、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を端末デバイスに送信するステップを含む。
【０００８】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれをターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含む。
【０００９】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けするステップと、少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む。
【００１０】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含み、プレミアムニュースクラスタにおいてニュースに含まれる画像の数は所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数は所定の最少映像数より多い。
【００１１】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマ及び決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度を確定するステップと、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントトテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定するステップと、少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを、ターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む。
【００１２】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースに基づいてターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップは、ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するステップと、ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するステップであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストであるステップと、ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し換えるステップと、ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得した要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む。
【００１３】
いくつかの実施形態では、ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得した要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップは、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定するステップと、ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数をナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行するステップと、抽出された要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む。
【００１４】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出するステップと、抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップとを含む。
【００１５】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを得るステップを含む。
【００１６】
第２態様では、本出願の実施態様は、ナレーションを生成するための装置を提供し、該装置は、最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するように構成された取得ユニットと、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するように構成されたターゲットニュースクラスタ決定ユニットと、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成されたスコア確定ユニットと、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するように構成されたナレーション生成ユニットとを含む。
【００１７】
いくつかの実施形態では、該装置はさらに、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するように構成された音声及び／又は映像生成ユニットを含む。
【００１８】
いくつかの実施形態では、該装置はさらに、受信した音声及び／又は映像をデバイスにより具現するために、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するように構成された送信ユニットを含む。
【００１９】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれをターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【００２０】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けし、少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定するように構成され、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い。
【００２２】
いくつかの実施形態では、ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在出現頻度とを確定し、少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定し、少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【００２３】
いくつかの実施形態では、ナレーション生成ユニットは、ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するように構成されたターゲットテキスト決定モジュールと、ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するように構成された削除モジュールであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストである削除モジュールと、ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し替えるように構成された差し替えモジュールと、ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを、ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成されたナレーション決定モジュールとを含む。
【００２４】
いくつかの実施形態では、ナレーション決定モジュールはさらに、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定し、ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数をナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行し、抽出された要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成される。
【００２５】
いくつかの実施形態では、スコア確定ユニットはさらに、該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出し、抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成される。
【００２６】
いくつかの実施形態では、スコア確定ユニットはさらに、予めトレーニングされた、テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを得るように構成される。
【００２７】
第３の態様では、本出願の実施形態はサーバーを提供し、サーバーは、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプログラムが格納されているメモリとを備え、前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ又は複数のプロセッサに第１の態様のいずれかの実施形態に記載の方法を実現させる。
【００２８】
第４の態様では、本出願の実施形態は、コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体を提供し、該コンピュータプログラムが１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、第１の態様のいずれかの実施形態に記載の方法を実現する。
【００２９】
第５態様では、本出願の実施態様はもう一つのサーバーを提供し、インターフェースと、１つ又は複数のプログラムが格納されているメモリと、前記インターフェース及び前記メモリに動作可能に接続される１つ又は複数のプロセッサとを備え、前記プロセッサは、最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得し、前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを決定し、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するために使用される。
【００３０】
第６態様では、本出願の実施態様はコンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータプログラムが１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ又は複数のプロセッサは、最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得し、前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定し、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するようにする。
【００３１】
現在、ニュースクラスタのナレーションを生成する際、従来技術では、各ニュースイベントに対するニュースクラスタそれぞれに対して相応のナレーションが生成され、各ニュースクラスタにナレーションを生成するには、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置）リソース、ストレージリソース（例えば、メモリリソースやハードディスクリソースなど）、及びＩ／Ｏ（ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ、入力／出力、入力／出力）リソースが必要となる。本出願の実施形態による、ナレーションを生成するための方法及び装置は、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、ニュースクラスタごとにナレーションを生成するのではなく、決定されたターゲットニュースクラスタのみにナレーションを生成し、つまり、ナレーションを生成するニュースクラスタの数が削減され、これにより、プロセス全体にわたって必要とするＣＰＵリソース、ストレージリソース、及びＩ／Ｏリソースを効果的に削減することができる。また、従来技術では、同じニュースイベントに対する複数のニュースにナレーションを生成するとき、ほとんどは複数のニュースから抽出された文を一緒に組み込むことで、論理的な混乱や意味の違いなどの問題がよく発生した。本出願の実施形態による、ナレーションを生成するための方法及び装置は、ターゲットニュースクラスタにおける複数のニュースから文を抽出して一緒に組み込むのではなく、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いターゲットニュースに基づいてナレーションを生成するので、生成されたナレーションの論理的な混乱や意味の違いなどの問題を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
以下、添付図面を参照しながら非限定的実施形態を詳細に説明することで、本出願のその他の特徴、目的及び利点は一層明確になる。
【００３３】
【図１】本出願の一実施形態が適用可能な例示的システムアーキテクチャを示す図である。
【００３４】
【図２Ａ】本出願によるナレーションを生成するための方法の一実施形態のフローチャートである。
【００３５】
【図２Ｂ】本出願によるステップ２０４の一実施形態の分解フローチャートである。
【００３６】
【図３】本出願によるナレーションを生成するための方法の一つの応用シーンの概略図である。
【００３７】
【図４】本出願によるナレーションを生成するための方法のもう一つの実施形態のフローチャートである。
【００３８】
【図５】本出願によるナレーションを生成するための装置の一実施形態の構造概略図である。
【００３９】
【図６】本出願の実施形態のサーバーを実施するのに適するコンピュータシステムの構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、添付図面及び実施形態に合わせて本出願をさらに詳細に説明する。本明細書に記載された特定の実施形態は、関連発明を解釈するためのものであり、本出願を限定するためのものではないことを理解されたい。なお、説明の便宜上、図面には関連発明に関わる部分のみ示されていることを理解されたい。
【００４１】
本出願における実施形態及び実施形態における特徴は、衝突しない限り、互いに組み合わせ可能であることを理解されたい。以下、添付図面を参照し、実施形態に合わせて本出願を詳細に説明する。
【００４２】
図１は、本出願を適用することができるナレーションを生成するための方法、又は、ナレーションを生成するための装置の実施形態の例示的システムアーキテクチャー１００を示した。
【００４３】
図１に示されるように、システムアーキテクチャ１００は、端末デバイス１０１、１０２、１０３、ネットワーク１０４、及びサーバー１０５を含むことができる。ネットワーク１０４は、端末デバイス１０１、１０２、１０３とサーバー１０５との間に通信リンクのための媒体を提供するために使用される。ネットワーク１０４は、有線、無線通信リンク又は光ファイバーケーブルなどの様々な接続タイプを含むことができる。
【００４４】
ユーザは、端末デバイス１０１、１０２、１０３を使用してネットワーク１０４を介してサーバー１０５とインタラクションを行い、メッセージを送受信することなどができる。端末デバイス１０１、１０２、１０３には、例えば、ウェブブラウザアプリ、ショッピング系アプリ、検索系アプリ、インスタントメッセージ系アプリ、メールボックスクライアント、ソーシャルプラットフォームソフトウェア等のような各種の通信クライアントアプリがインストールされても良い。
【００４５】
端末デバイス１０１、１０２、１０３は、ハードウェアであっても良く、ソフトウェアであっても良い。端末デバイス１０１、１０２、１０３がハードウェアである場合は、表示画面を有する様々な電子機器であってもよく、スマートフォン、タブレット、電子ブックリーダー、ＭＰ３（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒ  ＩＩＩ）プレーヤー、ＭＰ４（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒ  ＩＶ）プレーヤー、ラップトップポータブルコンピュータ及びデスクトップコンピュータ等を含むが、これらに限定されない。端末デバイス１０１、１０２、１０３がソフトウェアである場合は、上記列挙された電子機器にインストールされても良い。これは、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されても良く、単独のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されても良い。ここでは、具体的な限定をしない。
【００４６】
サーバー１０５は、例えば、端末デバイス１０１、１０２、１０３に表示されるニュースウェブサイトにサポートを提供するバックエンドウェブサーバーなど、各種のサービスを提供するサーバーであっても良い。バックエンドウェブサーバーは、受信したニュースページ要求などのデータに対して分析などの処理を行い、処理結果（例えば、ニュースウェブページのページデータ）を端末デバイスにフィードバックする。
【００４７】
なお、本出願の実施形態によるナレーションを生成するための方法は一般的にサーバー１０５によって実行され、それに応じて、ナレーションを生成するための装置は一般的にサーバー１０５に設けられる。
【００４８】
サーバー１０５はハードウェアであってもよく、ソフトウェアであってもよいことに留意されたい。サーバー１０５がハードウェアの場合、複数のサーバーからなる分散型サーバークラスタとして実現されてもよく、単一のサーバーとして実現されてもよい。サーバー１０５がソフトウェアの場合、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュール（例えば、ニュースウェブページサービスを提供するためのもの）として実現されてもよく、単一のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されてもよく、ここで特に限定しない。
【００４９】
図１における端末デバイス、ネットワーク及びサーバーの数は単なる例示的なものであると理解されたい。実現の必要に応じて、任意の数の端末デバイス、ネットワーク及びサーバーを有することができる。
【００５０】
続けて図２Ａを参照し、本出願によるナレーションを生成するための方法の一つの実施形態のフロー２００を示す。該ナレーションを生成するための方法は、以下のステップを含む。
【００５１】
ステップ２０１において、最近の第１所定時間長内に生成されたニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得する。
【００５２】
本実施形態では、ナレーションを生成するための方法の実行主体（例えば、図１に示すサーバー１０５）は、前記実行主体とネットワーク接続された電子機器からローカル又はリモートで最近の第１所定時間長内に生成されたニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得することができ、各ニュースクラスタにおけるニュースそれぞれは同じニュースイベントを対象とし、異なるニュースクラスタは対象とするニュースイベントが異なっている。
【００５３】
ここで、ニュースイベントは最近の第３所定時間長内（例えば、３ヶ月以内）に発生したイベントであってもよい。
【００５４】
ここで、ニュースは様々な形式のニュースイベントに対する電子データであってもよく、ニュースには対応する生成時間を対応してマーク付けしてもよい。ニュースには、テキスト、画像、音声及び映像のうち少なくとも１つを含むことができる。例えば、ニュースはウェブページであっても、様々なドキュメントであってもよく、ドキュメントにはテキスト、画像、音声及び映像のうち少なくとも１つを含むことができる。ニュースはまたただのテキスト、画像又は映像であってもよい。
【００５５】
実際において、取得したニュースには対応するニュースイベントがマーク付けされてもよい。このようにして、前記実行主体はまず、最近の第１所定時間長内（例えば、１日以内）に生成されたニュースを取得した後、取得した少なくとも１つのニュースを対応するニュースイベントに従って異なるニュースクラスタに構成することができる。
【００５６】
なお、取得したニュースには対応するニュースイベントがマーク付けされていない場合、前記実行主体は、最初に最近の第１所定時間長内（例えば、１日以内）に生成されたニュースを取得し、次に、取得したニュースを様々な実現方法でクラスタリングし、同じカテゴリにクラスタリングされたニュースが一つのニュースクラスタを構成し、異なってクラスタリングされたニュースは異なるニュースクラスタに属することで、少なくとも１つのニュースクラスタを得ることができる。例えば、実際には、ニュースには一般にニュースの見出しがあり、前記実行主体は取得した各ニュースのニュース見出しをクラスタリングして、ニュース見出しのクラスタを該ニュース見出しに対応するニュースのクラスタにすることができる。
【００５７】
ステップ２０２において、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定する。
【００５８】
本実施形態では、前記実行主体（図１に示されるサーバーなど）は、様々な実現方法を採用して少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定することができる。
【００５９】
ここで、ターゲットニュースクラスタは一つのニュースクラスタであってもよく、又は少なくとも２つのニュースクラスタであってもよい。
【００６０】
ターゲットニュースクラスタが一つのニュースクラスタである場合、前記実行主体は決定された１つのニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとしてステップ２０３及びステップ２０４を実行することができる。
【００６１】
決定されたターゲットニュースクラスタが少なくとも２つのニュースクラスタである場合、前記実行主体は決定された少なくとも２つのニュースクラスタのそれぞれをターゲットニュースクラスタとしてステップ２０３及びステップ２０４を実行することができる。つまり、決定されたターゲットニュースクラスタがＮ個のニュースクラスタであり、Ｎが２以上の正の整数であると仮定すると、前記実行主体は決定されたＮ個のニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとしてステップ２０３及びステップ２０４を実行することができる。
【００６２】
本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、ステップ２０２は以下のように実行することができる。
【００６３】
まず、ステップ２０１で決定された少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けする。
【００６４】
ここで、第２所定時間長は第１所定時間長と同じであってもよく、第１所定時間長とは異なっていてもよい。
【００６５】
次に、少なくとも１つのニュースクラスタにおいて、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定する。
【００６６】
ここで、所定のランク付け範囲は様々な形式であってもよい。例えば、所定のランク付け範囲は割合又はパーセンテージの形式であってもよい。例として、所定のランク付け範囲は上位の１０％から上位の２０％の間であってもよい。また別の例では、ランク付け範囲は順位の番号範囲であってもよい。例として、所定のランク付け範囲は順位番号のトップ１０からトップ２０の間であってもよい。
【００６７】
実際において、所定のランク付け範囲によって決定されるターゲットニュースクラスタは、少なくとも１つのニュースクラスタにおける最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数が最大及び最小のニュースクラスタを削除することができ、つまり、ターゲットニュースクラスタが対象とするのは最も人気なニュースイベントでもなく、最も不人気なニュースイベントでもなく、中間程度のニュースイベントである。最も人気なニュースイベントについては、ほとんどの人がすでに当該ニュースイベントを知っているため、ユーザーが最も人気なニュースイベントのために生成されたナレーションを読む確率が低く、したがって、最も人気なニュースイベントに対応するニュースクラスタに対してナレーションを生成しなければ、ＣＰＵリソース、ストレージリソース、Ｉ／Ｏリソースなどリソースの消費を低減することができる。逆に、最も不人気なニュースイベントについては、誰もこのニュースイベントに興味がないことを示し、基本的に誰もこのニュースイベントについて知らないので、最も不人気なニュースイベントに対してナレーションを生成しても、ユーザーは興味を持たず、最も不人気なニュースイベントのために生成されたナレーションを読む確率が低いので、最も不人気なニュースイベントに対応するニュースクラスタに対してナレーションを生成しなければ、同様に、ＣＰＵリソース、ストレージリソース及びＩ／Ｏリソースなどリソースの消費を低減することができる。ここでの最も人気なニュースイベント又は最も不人気なニュースイベントは少なくとも１つのニュースイベントであり得ることを理解されたい。
【００６８】
本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、ステップ２０２はさらに以下のように実行することができる。
【００６９】
少なくとも１つのニュースクラスタにおける各プレミアニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定する。
【００７０】
ここで、プレミアムニュースクラスタにおいては、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い。例えば、所定の最少画像数及び所定の最少映像数は５であってもよい。
【００７１】
ここで、所定の最少画像数及び所定の最少映像数は、技術者によって大量の過去のニュースを統計分析することに基づいて予め設定した数であってもよい。所定の最少画像数及び所定の最少映像数は必要に応じて改めて設定されてもよい。
【００７２】
実際には、ニュースクラスタにおけるニュースに含まれる画像と映像の数が多い場合、当該ニュースクラスタがより面白いことを示し、容易にユーザーの興味を引き起こし、このようなニュースクラスタにナレーションを生成することもユーザーの関心を引くことができ、これにより、ユーザーがプレミアムニュースクラスタ用に生成されたナレーションを読む確率が高くなる。したがって、プレミアムニュースクラスタのニュースクラスタのみにナレーションを生成することで、ＣＰＵリソース、ストレージリソース、Ｉ／Ｏリソースなどのリソースの消費を低減することができる。
【００７３】
本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、ステップ２０２はさらに以下のように実行することができる。
【００７４】
まず、少なくとも１つのニュースクラスタにおける各ニュースクラスタに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを決定する。
【００７５】
ここで、様々な実現方法を採用して、ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを決定することができる。ここで、ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマは、ニュースクラスタにおける各ニュースによって伝わる意味が特徴付けられている。実際において、ニュースイベントテーマは少なくとも１つの単語又は慣用句を含んでもよく、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度は、決定されたニュースイベントテーマが当該ニュースクラスタの各ニュースで出現する頻度を指す。
【００７６】
例えば、ＬＤＡ（ドキュメントテーマ生成モデル、Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）を使用し、ステップ２０１で決定されたニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタにおける各ニュースに対応するニュースイベントテーマを決定し、決定されたニュースイベントテーマの確率分布値を、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度として決定することができる。
【００７７】
次に、少なくとも１つのニュースクラスタにおいて各ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定する。
【００７８】
ここで、該ニュースイベントの過去の出現頻度は、過去のニュースにおいて該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと同じである過去のニュースに基づいて確定され得る。
【００７９】
最後に、少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタをターゲットニュースクラスタとして決定する。
【００８０】
ここで、ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値より大きい場合、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントが本来は目立たないことを示すが、しかし、突然注目を受けた場合は、該ニュースクラスタは重要視されるべきものであり、このようなニュースクラスタのために生成されたナレーションはより多くのユーザーに読まれることができる。
【００８１】
前記実行主体はさらに前述した第１、第２、及び第３の選択可能な実現方法の少なくとも２つを組み合わせて使用することでターゲットニュースクラスタを決定することができることに留意されたい。
【００８２】
ステップ２０３では、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定する。
【００８３】
本実施例では、ナレーションを生成するための方法の実行主体は、様々な実現方法を採用して、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定することができる。
【００８４】
本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、ステップ２０３は以下のように実行することができる。
【００８５】
まず、該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出する。
【００８６】
例えば、少なくとも１つの特徴は、ニュースに含まれる文字数、ニュースに含まれる異なる単語の単語数、ニュースに含まれる画像数、ニュースに含まれる映像数、ニュースが読まれた回数、ニュースが転送された回数、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる文字数の和、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる異なる単語の単語数の和、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる画像数の和、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる映像数の和、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースが読まれた回数の和、及びターゲットニュースクラスタにおける各ニュースが転送された回数の和を含むが、これらに限定されない。
【００８７】
次に、抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定する。
【００８８】
ここで、様々な実現方法を採用して前記抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定することができる。
【００８９】
例えば、前記抽出された少なくとも１つの特徴値を、各特徴に対して予め設定された重みに従って加重合計を行い、加重合計の結果を該ニュースのナレーションの生成に適するスコアとして確定することができる。
【００９０】
また例えば、最初に次の比率を確定してもよい。
（１）ニュースに含まれる文字数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる文字数の和との比率、
（２）ニュースに含まれる異なる単語の単語数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる異なる単語の単語数の和との比率、
（３）ニュースに含まれる画像数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる画像数の和との比率、
（４）ニュースに含まれる映像数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに含まれる映像数の和との比率、
（５）ニュースが読まれた回数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースが読まれた回数の和との比率、
（６）ニュースが転送された回数とターゲットニュースクラスタにおける各ニュースが転送された回数の和との比率。
【００９１】
それから、上記で確定された各比率は、当該比率に対して予め確定された重みに従って加重合計され、加重合計の結果を該ニュースのナレーションの生成に適するスコアとして確定することができる。
【００９２】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、ステップ２０３は以下のように実行されてもよい。
【００９３】
該ニュースに含まれるテキストを予めトレーニングされたスコア計算モデルに入力し、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを取得する。
【００９４】
ここで、スコア計算モデルは、テキストと、テキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるために使用される。
【００９５】
例として、スコア計算モデルは、技術者がテキストの特徴抽出によって得られた大量の特徴ベクトルと、該テキストのナレーションの生成に適するスコア注釈結果との統計に基づいて予め作成された、複数の特徴ベクトルとナレーションの生成に適するスコアとの対応関係が記憶された対応関係テーブルであってもよく、また、技術者が大量のデータに対する統計に基づいて前記電子機器に予め設けられるとともに記憶された、テキストから特徴を抽出して得られた特徴ベクトルの１つ又は複数の値に対して数値計算を実行して、該テキストのナレーションの生成に適するスコアを特徴付けるための計算式であってもよい。
【００９６】
いくつかの実現方法では、前記実行主体は予め以下のステップに従ってスコア計算モデルをトレーニングすることができる。
【００９７】
最初に、トレーニングサンプルセットを取得することができる。
【００９８】
ここで、トレーニングサンプルは、過去のニュースに含まれるテキストと、過去のニュースに対応するナレーションの生成に適する注釈スコアとを含むことができる。例えば、過去のニュースに対してナレーションの生成に適する注釈スコアを手動でマーク付けすることができる。
【００９９】
次に、初期スコア計算モデルのモデル構造と初期スコア計算モデルを初期化するモデルパラメータを確定することができる。
【０１００】
ここで、スコア計算モデルをトレーニングする実行主体は、ナレーションを生成するための方法の実行主体と同じであっても異なっていてもよい。同じである場合、スコア計算モデルをトレーニングする実行主体は、トレーニングによりスコア計算モデルを取得した後、トレーニング済みスコア計算モデルのモデル構成情報とモデルパラメータのパラメータ値をローカルに保存することができる。異なる場合、スコア計算モデルをトレーニングする実行主体は、トレーニングによりスコア計算モデルを取得した後、トレーニング済みスコア計算モデルのモデル構成情報とモデルパラメータのパラメータ値をナレーションを生成するための方法の実行主体に送信することができる。
【０１０１】
ここで、スコア計算モデルには様々なタイプの計算モデルが含まれてもよいため、異なるタイプの計算モデルに対しては、確定すべきモデル構成情報も異なってくる。
【０１０２】
任意選択で、初期スコア計算モデルは畳み込みニューラルネットワークを含んでもよい。畳み込みニューラルネットワークは多層のニューラルネットワークであって、各層は複数の２次元平面で構成され、各平面は複数の独立したニューロンで構成されているため、畳み込みニューラルネットワークタイプの初期スコア計算モデルが、例えば、畳み込み層、プーリング層、活性化関数層などのどれを含むか、層間の接続順位関係、及び各層が、例えば、重みｗｅｉｇｈｔ、バイアスｂｉａｓ、畳み込みストライド（ｓｔｒｉｄｅ）などのパラメータのどれを含むかを決定しなければならない。うち、畳み込み層は特徴の抽出に使用することができる。各畳み込み層に対して、畳み込みカーネルの数、各畳み込みカーネルのサイズ、各畳み込みカーネルにおける各ニューロンの重み、各畳み込みカーネルに対応するバイアス項、隣接する２回畳み込み間のストライドサイズ、充填する必要があるかどうか、充填するピクセル数及び充填用数値（通常は０と充填する）などを決定することができる。プーリング層を使用して入力情報をダウンサンプリング（Ｄｏｗｎ  Ｓａｍｐｌｅ）して、データとパラメータの量を圧縮し、過剰適合を減らすことができる。各プーリング層に対しては該プーリング層のプーリング方法（例えば、区域の平均値を取るか、区域の最大値を取るか）を決定することができる。活性化関数層は入力情報に対して非線形計算を実行するために使用される。各活性化関数層に対しては具体的な活性化関数を決定することができる。例えば、活性化関数はＲｅＬＵ及びＲｅＬＵの様々なバリアント活性化関数、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数、Ｔａｎｈ（双曲線正接）関数、Ｍａｘｏｕｔ関数などであってもよい。
【０１０３】
その後、初期スコア計算モデルのモデルパラメータを初期化することができる。実際には、初期スコア計算モデルの各モデルパラメータはいくつかの異なる小さな乱数で初期化することができる。「小さな乱数」を使用することで、モデルが過度の重みが原因で飽和状態になって、トレーニングが失敗してしまうことが発生しないように保障し、「異なる」とは、モデルが正常に学習できるように保障するためのことである。
【０１０４】
続けて、トレーニングサンプルセット中のトレーニングサンプルにおける過去のニュースに含まれるテキストと、過去のニュースに対応する、ナレーションの生成に適するスコアとをそれぞれ初期スコア計算モデルの入力及び所望出力とし、機械学習法を用いて初期スコア計算モデルをトレーニングすることができる。
【０１０５】
具体的には、最初に、トレーニングサンプルセット中のトレーニングサンプルにおける過去のニュースに含まれるテキストを初期スコア計算モデルに入力し、過去のニュースに含まれるテキストに対応するスコアを得ることができる。次に、得られたスコアと該トレーニングサンプルにおける注釈スコアとの差を計算することができることができるｓ。最後に、計算された差に基づいて、初期スコア計算モデルのモデルパラメータを調整し、所定のトレーニング終了条件が満たされたら、トレーニングを終了することができる。例えば、所定のトレーニング終了条件は、トレーニング時間が第4所定時間長を超えること、トレーニングの回数が所定回数を超えること、計算された差が所定の差閾値よりも小さいことのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【０１０６】
ここで、様々な実現方法を採用して、得られたスコアと該トレーニングサンプルにおける注釈スコアとの差に基づいて、初期スコア計算モデルのモデルパラメータを調整することができる。例えば、確率的勾配降下（ＳＧＤ、Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｄｅｓｃｅｎｔ）、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ’ｓ  Ｍｅｔｈｏｄ）、準ニュートン法（Ｑｕａｓｉ−Ｎｅｗｔｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ）、共役勾配（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）、発見的最適化方法及びその他の現在知られているか或いは将来開発される様々な最適化アルゴリズムを使用することができる。
【０１０７】
最後に、トレーニングによって得られた初期スコア計算モデルを事前トレーニングされたスコア計算モデルとして決定することができる。
【０１０８】
ステップ２０４では、ターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成する。
【０１０９】
ステップ２０３でターゲットニュースクラスタにおける各ニュースのナレーションの生成に適するスコアがすでに確定されたので、ここでは、前記実行主体は、まず、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースをターゲットニュースとして決定することができる。それから、様々な実現方法を採用して、ターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成することができる。
【０１１０】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、ステップ２０４は、ターゲットニュースに含まれるテキストに対して要約抽出を実行し、要約抽出によって取得された要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定する。
【０１１１】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、ステップ２０４は、図２Ｂに示されるようなステップ２０４１からステップ２０４７を含むこともできる。
【０１１２】
図２Ｂを参照し、図２Ｂは、本出願によるステップ２０４の一実施形態の分解フローチャートを示す。
【０１１３】
ステップ２０４１では、ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定する。
【０１１４】
ここで、前記実行主体はまず、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースをターゲットニュースとして決定することができる。それから、ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定することができる。
【０１１５】
ステップ２０４２では、ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除する。
【０１１６】
ここで、前記実行主体は、ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除することができる。うち、ナレーションに不適切なテキストは、予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストであってもよい。実際には、ナレーションに不適切なテキストセットは、技術者が大量の過去ニュースから抽出したナレーションに不適切なテキスト（例えば、「本新聞記者ニュース」、「上の写真をご覧ください」、「下の写真をご覧ください」、「前線記者からの報告」、「前線記者からの重大ニュース」、「前線記者から報告が届く」、「新聞記者が現場の人々にインタビューした」など）の統計に基づいて事前に作成したテキストセットであってもよい。
【０１１７】
ステップ２０４２を通じて、ターゲットテキストにおける無効情報を減らすことができて、最後に生成されるナレーションの有効情報内容の比率を上げることができる。
【０１１８】
ステップ２０４３では、ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し換える。
【０１１９】
ここで、前記実行主体は様々な実現方法を採用してターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し換えることができる。ここで、前記書き言葉及び話し言葉はそれぞれ予め決定された書き言葉及び話し言葉の対応関係テーブルにおける書き言葉及び対応する話し言葉であってもよい。実際には、前記書き言葉及び話し言葉の対応関係テーブルは、技術者が大量のコーパスから抽出した書き言葉と対応する同じ意味の話し言葉を統計することに基づいて事前に作成した対応関係テーブルであってもよい。
【０１２０】
ステップ２０４３を通じて、ターゲットテキストにおける書き言葉が話し言葉に差し換えられることで、ターゲットテキストがナレーションにいっそう適するようになり得る。
【０１２１】
ステップ２０４４では、ターゲットテキストに対する要約抽出から得られた要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定する。
【０１２２】
いくつかの実現方法では、前記実行主体はターゲットテキストに対する要約抽出によって得た要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして直接決定することができる。
【０１２３】
いくつかの実現方法において、ステップ２０４４は以下のように実行されてもよい。
【０１２４】
まず、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を確定する。
【０１２５】
ここで、所定の最大話速は、ナレーションに対して対応する音声を生成する場合、生成される音声の単位時間（例えば、１秒）内に含まれる最大文字数を特徴付ける。
【０１２６】
ここで、所定の最大音声時間長は、ナレーションに対して対応する音声を生成する場合、生成される音声の最大再生時間長を特徴付ける。例えば、ナレーションに対応する短い映像を生成する場合、所定の最大音声時間長は９０秒であってもよい。
【０１２７】
ここで、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長は、技術者によって事前に決定されたものであってもよい。もちろん、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長を変更するためのインタフェースを提供して、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長を変更することもできる。
【０１２８】
所定の最大話速及び所定の最大音声時間長があれば、所定の最大話速と所定の最大音声時間長の積をナレーションの最大文字数として決定することができる。
【０１２９】
次に、ターゲットテキストに対して要約抽出を実行する。
【０１３０】
ここでは、様々な実現方法を採用して、ターゲットテキストに対して要約抽出を実行し、抽出された要約テキストの文字数を決定されたナレーションの最大文字数未満にすることができる。
【０１３１】
最後に、抽出された要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定する。
【０１３２】
ここで、抽出された文字数がナレーションの最大文字数未満の要約テキストをターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定することができる。
【０１３３】
上記の実現方法に従って決定されたナレーションの文字数は、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長の要件を満たすことができる。
【０１３４】
テキストに対する要約抽出技術は現在幅広く研究及び適用されている従来技術であり、本明細書ではこれ以上説明しないことに留意されたい。
【０１３５】
図２Ｂに示される任意選択の実現方法におけるステップ２０４を用いることで、ターゲットニュースに含まれるテキストに対して、ナレーションに不適切なテキストの割合を減らすことができて、ナレーションに適するテキストの割合が増加し、書き言葉を話し言葉に差し換えることにより、ターゲットニュースに含まれるテキストが人間の話し習慣に合うナレーションの生成により好適になる。
【０１３６】
引き続き図３を参照すると、図３は、本実施形態によるナレーションを生成するための方法の応用シーンの一つの概略図である。図３の応用シーンでは、ニュースＷｅｂサイトにサポートを提供するサーバー３０１は、まず、最近の第１所定時間長（例えば、１日）内に生成されたニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタ３０２を取得した後、少なくとも１つのニュースクラスタ３０２に基づいてターゲットニュースクラスタ３０３を決定し、次に、ターゲットニュースクラスタ３０３における各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定し、最後に、ターゲットニュース３０４に基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーション３０５を生成することができる。
【０１３７】
通常、ニュースクラスタのためにナレーションを生成する際、多くの場合は、各ニュースイベントについてのニュースクラスタのいずれに対して対応するナレーションを生成しており、各ニュースクラスタにナレーションを生成する際、ＣＰＵリソース、ストレージリソース及びＩ／Ｏリソースを占有する必要がある。本出願の前記実施例によるナレーションを生成するための方法は、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、ニュースクラスタそれぞれにナレーションを生成するのではなく、決定されたターゲットニュースクラスタのみにナレーションを生成するため、ナレーションを生成するニュースクラスタの数が削減され、それにより、プロセス全体に占有されるＣＰＵリソース、ストレージリソース及びＩ／Ｏリソースを効果的に削減することができる。また、従来技術では、同じニュースイベントを対象に複数のニュースクラスタに対してナレーションを生成する際、多くの場合、複数のニュースから抽出された文が一緒に組み込まれてなり、論理的な混乱や意味の違いなどの問題がよく発生する。本出願の前記実施例によるナレーションを生成するための方法は、ターゲットニュースクラスタにおける複数のニュースから文を抽出して一緒に組み込むのではなく、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いターゲットニュースに基づいてナレーションを生成するので、生成されるナレーションの論理的な混乱又は意味の違いなどの問題を低減することができる。
【０１３８】
さらに図４を参照し、ナレーションを生成するための方法のもう一つの実施例のプロセス４００を示す。該ナレーションを生成するための方法のプロセス４００は以下のステップを含む。
【０１３９】
ステップ４０１において、最近の第１所定時間長内に生成されたニューからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得する。
【０１４０】
ステップ４０２において、少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定する。
【０１４１】
ステップ４０３において、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定する。
【０１４２】
ステップ４０４において、ターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成する。
【０１４３】
本実施例において、ステップ４０１、ステップ４０２、ステップ４０３及びステップ４０４の具体的な動作は、図２Ａに示されている実施例におけるステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３及びステップ２０４の動作と実質的に同じであり、ここではこれ以上説明しない。
【０１４４】
ステップ４０５では、ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成する。
【０１４５】
本実施例において、ナレーションを生成するための方法の実行主体（例えば、図１に示されているサーバー１０５）は、ステップ４０４でターゲットニュースクラスタのナレーションを生成した後、ステップ４０４で生成されたターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成することができる。
【０１４６】
ここで、前記実行主体は音声合成技術を用いて、ターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する音声を生成することができる。
【０１４７】
音声合成技術は現在幅広く研究及び適用されている先行技術であり、本明細書ではこれ以上説明しないことに留意されたい。
【０１４８】
ここで、前記実行主体は様々な実現方法を採用してターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する映像を生成することができる。
【０１４９】
例えば、前記実行主体はターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する映像を以下のように生成することができる。
【０１５０】
まず、ターゲットニュースクラスタのナレーションを少なくとも1つの文に分割することができる。
【０１５１】
次に、音声合成技術を使用して、分割によって得られた各文に対応する音声を生成することができる。
【０１５２】
続けて、分割によって得られた各文に対して対応する画像を生成することができる。例えば、生成された画像に該文が表示されているか、或いは、生成された画像に該文に関連する物事が表示されている。
【０１５３】
最後に、分割によって得られた各文のナレーションにおける前後順序に従って、ターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する映像を生成することができ、うち、生成された該文に対応する音声を、生成された映像における該文に対応する音声部分とし、生成された該文に対応する、画像の再生に対応する音声の再生時間長の映像を、該文に対応する映像部分とする。
【０１５４】
ステップ４０６では、ナレーションに対応する音声及び／又は映像を端末デバイスに送信する。
【０１５５】
本実施例において、前記実行主体は、ステップ４０５で生成されたナレーションに対応する音声及び／又は映像を端末デバイスに送信することができる。ここで、端末デバイスは前記実行主体にネットワーク接続される電子機器であってもよい。このようにして、前記端末デバイスは前記実行主体によって送信された音声及び／又は映像を受信したことに応答して、受信した音声及び／又は映像を具現することができ、よって、端末デバイスにおいてターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する音声及び／又は映像が具現される。ユーザーは端末デバイスに具現されたターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する音声及び／又は映像を視聴することにより、ターゲットニュースクラスタの対象となるニュースイベントをすばやく知ることができ、ターゲットニュースクラスタの対象となるニュースイベントを知るために文字を読む必要がなくなり、ユーザがニュースイベント情報を取得する効率が向上した。
【０１５６】
図４からわかるように、図２Ａに対応する実施例と比較して、本実施例におけるナレーションを生成するための方法のプロセス４００は、ターゲットニュースクラスタのナレーションに対して対応する音声及び／映像を生成するステップ、及びナレーションに対応する音声及び／又は映像を端末デバイスに送信するステップが追加されている。したがって、本実施例で説明される手段は、受信されたターゲットニュースクラスタに対応する音声及び／又は映像を端末デバイスで具現することができる。ユーザーは端末デバイスに具現されたターゲットニュースクラスタのナレーションに対応する音声及び／又は映像を視聴することにより、ターゲットニュースクラスタの対象となるニュースイベントをすばやく知ることができ、ターゲットニュースクラスタの対象となるニュースイベントを知るために文字を読む必要がなくなり、ユーザーが端末デバイスを介してニュースイベント情報を取得する効率が向上し、すなわち、端末デバイスの情報を具現する機能が拡張した。
【０１５７】
図５をさらに参照すると、上記各図に示されている方法の実現として、本出願はナレーションを生成するための装置の一実施例を提供し、該装置の実施例は図２Ａに示されている方法の実施例に対応しており、該装置は様々な電子機器に具体的に適用することができる。
【０１５８】
図５に示すように、本実施例のナレーション生成装置５００は、取得ユニット５０１、ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２、スコア確定ユニット５０３及びナレーション生成ユニット５０４を含む。うち、取得ユニット５０１は、最近の第1所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも1つのニュースクラスタを取得するように構成され、ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２は、前記少なくとも1つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するように構成され、スコア確定ユニット５０３は、前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成され、ナレーション生成ユニット５０４は、前記ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するように構成される。
【０１５９】
本実施例において、ナレーション生成装置５００の取得ユニット５０１、ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２、スコア確定ユニット５０３及びナレーション生成ユニット５０４の具体的な処理及び奏する技術的効果はそれぞれ図２Ａの対応する実施例におけるステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３及びステップ２０４の関連する説明を参照することができ、ここではこれ以上説明しない。
【０１６０】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記装置５００はさらに、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するように構成された音声及び／又は映像生成ユニットを含む。
【０１６１】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記装置５００はさらに、端末デバイスが受信した音声及び／又は映像を具現するように、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するように構成された送信ユニット５０６を含む。
【０１６２】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２はさらに、前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【０１６３】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２はさらに、前記少なくとも1つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタ内で最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けし、前記少なくとも1つのニュースクラスタにおいて、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【０１６４】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２はさらに、前記少なくとも1つのニュースクラスタにおける各プレミアムニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成され、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い。
【０１６５】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニット５０２はさらに、前記少なくとも1つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを確定し、前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定し、前記少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される。
【０１６６】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ナレーション生成ユニット５０４は、前記ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するように構成されるターゲットテキスト決定モジュール５０４１と、前記ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するように構成された削除モジュール５０４２であって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは、予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストである削除モジュール５０４２と、前記ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し替えるように構成される差し替えモジュール５０４３と、前記ターゲットテキストに対して要約抽を実行して得られた要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成されたナレーション決定モジュール５０４４とを含むことができる。
【０１６７】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記ナレーション決定モジュール５０４４はさらに、所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定し、前記ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数を前記ナレーションの最大文字数未満にするように要約抽出を実行し、抽出された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成されてもよい。
【０１６８】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記スコア確定ユニット５０３はさらに、少なくとも1つの特徴における該ニュースの特徴値を抽出し、抽出された少なくとも1つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成されてもよい。
【０１６９】
本実施例のいくつかの選択可能な実現方法において、前記スコア確定ユニット５０３はさらに、テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを得るように構成されてもよい。
【０１７０】
本出願の実施形態によるナレーションを生成するための装置における各ユニットの実現詳細及び技術的効果は、本出願の他の実施形態の説明を参照することができ、ここではこれ以上説明しないことに留意されたい。
【０１７１】
以下、図６を参照し、図６は、本出願の実施形態のサーバーを実現するのに適するコンピュータシステム６００の構造概略図を示している。図６に示されたサーバーは一つの例示に過ぎず、本出願の実施形態の機能及び使用範囲に対して制限するものではない。
【０１７２】
図６に示すように、コンピュータシステム６００は、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１を含み、これは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２に記憶されたプログラム、又は記憶部６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３にロードされたプログラムに従って、様々な適切な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ６０３には、システム６００の動作に必要な様々なプログラム及びデータがさらに記憶されている。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ、Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インターフェース６０５もバス６０４に接続されている。
【０１７３】
Ｉ／Ｏインターフェース６０５には、キーボード、マウスなどを含む入力部６０６、陰極線管（ＣＲＴ、Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ，Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）など、及びスピーカなどを含む出力部６０７、ハードディスクなどを含む記憶部６０８、及びＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク、Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード、モデムなどのネットワークインターフェースカードを含む通信部６０９が接続されている。通信部６０９は、例えば、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を実行する。ドライバ６１０は、必要に応じてＩ／Ｏインターフェース６０５に接続される。リムーバブルメディア６１１は、例えば、マグネチックディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのようなものであり、必要に応じてドライバ６１０に取り付けられ、したがって、ドライバ６１０から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部６０８にインストールされる。
【０１７４】
特に、本発明の実施形態によれば、上記のフローチャートに参照して説明されたプロセスはコンピュータソフトウェアプログラムに実現されてもよい。例えば、本発明の実施形態は、コンピュータ可読媒体にロードされるコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を備え、該コンピュータプログラムは、フローチャートに示される方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施形態において、該コンピュータプログラムは、通信部６０９を介してネットワークからダウンロードしてインストールされ、及び／又はリムーバブルメディア６１１からインストールされてもよい。該コンピュータプログラムは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）６０１により実行される場合に、本出願の方法に限定される前記機能を実行する。説明すべきことは、本出願に記載のコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体又は前記両者の任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁気、赤外線、或いは半導体のシステム、装置又はデバイス、或いはこれらの任意の組み合わせであってもよいが、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体についてのより具体的な例は、一つ又は複数の導線を含む電気的な接続、携帯可能なコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラミング読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ）、光ファイバ、携帯可能なコンパクト磁気ディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶素子、磁気記憶素子、或いは前記任意の適当の組み合わせを含むが、それらに限定されない。本出願において、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含むか記憶する任意の有形の媒体であっても良く、該プログラムは、コマンドによりシステム、装置又はデバイスの使用を実行し、或いはそれらに組み合わせて使用されてもよい。本出願において、コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンドに伝送され或いはキャリアの一部として伝送され、コンピュータ可読プログラムコードがロードされるデータ信号を含んでもよい。このような伝送されるデータ信号は、各種類の形式を採用しても良く、電磁気信号、光信号又は前記任意の適当の組み合わせを含むが、それらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であっても良く、該コンピュータ可読媒体は、コマンドによりシステム、装置又はデバイスの使用を実行し又はそれらと組み合わせて使用されるプログラムを送信し、伝播し又は伝送することができる。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、任意の適当の媒体で伝送されても良く、無線、有線、光ケーブル、ＲＦなど、或いは前記任意の適切な組み合わせを含むが、それらに限定されない。
【０１７５】
一つ又は複数種類のプログラミング言語又はそれらの組み合わせで、本出願の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードを編集することができ、前記プログラミング言語には、オブジェクト向けのプログラミング言語、例えばＪａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋が含まれ、通常のプロシージャ向けプログラミング言語、例えば「Ｃ」言語又は類似しているプログラミング言語も含まれる。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータにて実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータにおいて実行されてもよく、１つのスタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータにおいて実行され且つ部分的にリモートコンピュータにおいて実行されてもよく、又は完全にリモートコンピュータ又はサーバーにおいて実行されてもよい。リモートコンピュータに係る場合に、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介して、ユーザコンピュータ、又は、外部コンピュータに接続できる（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを介して接続できる）。
【０１７６】
図面におけるフローチャート及びブロック図は、本出願の各実施形態によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品により実現可能なシステム構造、機能及び動作を示した。この点において、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、一つのモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部を表すことができ、該モジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部には、一つ又は複数の所定のロジック機能を実現するための実行可能なコマンドが含まれる。なお、いくつかの代替実施態様において、ブロックに示される機能は図面に示される順番とは異なるもので実行されてもよい。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際には関連する機能に応じて、ほぼ並行に実行されてもよく、逆の順番で実行されてもよい。なお、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、所定の機能又は動作を実行するハードウェアに基づく専用システムで実現されてもよく、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせで実行されてもよい。
【０１７７】
本出願の実施形態に説明されたユニットは、ソフトウェアの形式で実現されてもよく、ハードウェアの形式で実現されてもよい。説明されたユニットはプロセッサに設置されてもよく、例えば、取得ユニット、ターゲットニュースクラスタ決定ユニット、スコア確定ユニット及びナレーション生成ユニットを含むプロセッサとして説明されても良い。これらのユニットの名称は場合によって該ユニット自体に対する限定とされない。例えば、取得ユニットは、「最近の第１所定時間長内に生成されたニュースからなる少なくとも一つのニュースクラスタを取得するユニット」と説明することができる。
【０１７８】
別の態様として、本出願は更にコンピュータ可読媒体を提供し、該コンピュータ可読媒体は、前記実施形態に説明された装置に含まれたものであっても良く、該装置に実装されずに別途に存在するものであってもよい。前記コンピュータ可読媒体は1つ又は複数のプログラムが搭載され、前記1つ又は複数のプログラムが該装置により実行されるとき、該装置が、最近の第1所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも1つのニュースクラスタを取得し、少なくとも1つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを決定し、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するように実行する。
【０１７９】
もう一つの態様として、本出願の実施形態はさらにもう一つのサーバーを提供し、インターフェースと、１つ又は複数のプログラムが格納されているメモリと、前記インターフェース及び前記メモリに動作可能に接続される１つ又は複数のプロセッサとを備え、最近の第1所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも1つのニュースクラスタを取得し、少なくとも1つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定し、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するために使用される。
【０１８０】
もう一つの態様として、本出願の実施形態はコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータプログラムが１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ又は複数のプロセッサが、最近の第1所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも1つのニュースクラスタを取得し、少なくとも1つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定し、ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定し、ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するようにする。
【０１８１】
以上の記載は、ただ本出願の好適な実施形態及び運用される技術的原理に対する説明に過ぎない。当業者であればわかるように、本出願にかかる発明の範囲は、前記技術的特徴の特定の組み合わせからなる技術的手段に限定されず、前記発明の構想から逸脱されない範囲で前記技術的特徴又は同等の特徴を任意に組み合わせてなる他の技術的手段も同時に含まれるべきである。例えば、前記特徴と本出願に開示された類似の機能を具備する技術的特徴（それらに限定されない）とを互いに置き換えてなる技術的手段が挙げられる。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年12月16日(2019.12.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップと、
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、
前記ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップとを含む、
ナレーションを生成するための方法。
【請求項２】
前記方法は、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
端末デバイスで音声及び／又は映像を具現するために、前記方法は、
前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けするステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップを含み、
ここで、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するステップは、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを確定するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定するステップと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記のターゲットニュースに基づいて前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するステップは、
前記ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するステップと、
前記ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するステップであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストであるステップと、
前記ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し換えるステップと、
前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップは、
所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定するステップと、
前記ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数を前記ナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行するステップと、
抽出された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するステップとを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、
該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出するステップと、
抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップと、を含む請求項３に記載の方法。
【請求項１１】
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するステップは、
テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを取得するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
最近の第１所定時間長内に生成された、同じニュースイベントを対象とするニュースからなる少なくとも１つのニュースクラスタを取得するように構成された取得ユニットと、
前記少なくとも１つのニュースクラスタに基づいてターゲットニュースクラスタを決定するように構成されたターゲットニュースクラスタ決定ユニットと、
前記ターゲットニュースクラスタにおける各ニュースに対して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成されたスコア確定ユニットと、
前記ターゲットニュースクラスタにおいてナレーションの生成に適するスコアの最も高いニュースであるターゲットニュースに基づいて、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションを生成するように構成されたナレーション生成ユニットとを含む、ナレーションを生成するための装置。
【請求項１３】
前記装置は、前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を生成するように構成された音声及び／又は映像生成ユニットをさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
端末デバイスで音声及び／又は映像を具現するために、前記装置は、
前記ナレーションに対応する音声及び／又は映像を前記端末デバイスに送信するように構成された送信ユニットをさらに含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれを、該ニュースクラスタにおいて最近の第２所定時間長内に生成されたニュースの数の降順に従ってランク付けし、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうち、所定のランク付け範囲内にランク付けされた各ニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのうちの各プレミアムニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成され、
ここで、プレミアムニュースクラスタにおいて、ニュースに含まれる画像の数が所定の最少画像数より多く、ニュースに含まれる映像の数が所定の最少映像数より多い、請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記ターゲットニュースクラスタ決定ユニットはさらに、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対して、該ニュースクラスタにおける各ニュースに基づいて、該ニュースクラスタに対応するニュースイベントテーマと、決定されたニュースイベントテーマの現在の出現頻度とを確定し、
前記少なくとも１つのニュースクラスタのそれぞれに対応するニュースイベントテーマの現在の出現頻度から該ニュースイベントテーマの過去の出現頻度を引いた頻度差を確定し、
前記少なくとも１つのニュースクラスタにおいて対応するニュースイベントテーマの頻度差が所定の頻度差閾値よりも大きいニュースクラスタを前記ターゲットニュースクラスタとして決定するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項１９】
前記ナレーション生成ユニットは、
前記ターゲットニュースに含まれるテキストをターゲットテキストとして決定するように構成されたターゲットテキスト決定モジュールと、
前記ターゲットテキストに含まれるナレーションに不適切なテキストを削除するように構成された削除モジュールであって、ここで、ナレーションに不適切なテキストは予め決定されたナレーションに不適切なテキストセットにおけるテキストである削除モジュールと、
前記ターゲットテキストに含まれる書き言葉を同じ意味の話し言葉に差し替えるように構成された差し替えモジュールと、
前記ターゲットテキストに対して要約抽出を実行することによって取得された要約テキストを、前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成されたナレーション決定モジュールとを含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
前記ナレーション決定ユニットはさらに、
所定の最大話速及び所定の最大音声時間長によってナレーションの最大文字数を決定し、
前記ターゲットテキストに対して、抽出された要約テキストの文字数を前記ナレーションの最大文字数よりも少なくするように要約抽出を実行し、
抽出された要約テキストを前記ターゲットニュースクラスタのナレーションとして決定するように構成される、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記スコア確定ユニットはさらに、
該ニュースの少なくとも１つの特徴における特徴値を抽出し、
抽出された少なくとも１つの特徴値に基づいて、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを確定するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項２２】
前記スコア確定ユニットはさらに、
テキストとテキストのナレーションの生成に適するスコアとの対応関係を特徴付けるための予めトレーニングされたスコア計算モデルに、該ニュースに含まれるテキストを入力して、該ニュースのナレーションの生成に適するスコアを取得するように構成された、請求項１４に記載の装置。
【請求項２３】
１つ又は複数のプロセッサと、
１つ又は複数のプログラムが格納されているメモリと、を備えるサーバーであって、
前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ又は複数のプロセッサに請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法を実行させる、サーバー。
【請求項２４】
コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムが１つ又は複数のプロセッサにより実行されるとき、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法を実現する、コンピュータプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本出願の実施形態はコンピュータ技術分野に関し、詳しくは、ナレーションを生成するための方法、装置、サーバー、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラムに関する。
【外国語明細書】
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