(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組ごとの特徴量を記憶する番組情報記憶部と、
番組の内容を表す番組情報を取得する番組情報取得部と、
事典データの更新頻度を表す更新頻度データを前記事典データの見出し語に対応付けて取得する更新頻度データ取得部と、
前記更新頻度データ取得部が取得した前記更新頻度データのうちの当該番組の前記番組情報に含まれる前記表現に対応付けられた前記更新頻度データに基づき、前記番組ごとの特徴量を計算して前記番組情報記憶部に書き込む特徴量抽出部と、
前記番組情報記憶部から読み出した前記番組の前記特徴量と、指定された他の番組に関して計算された特徴量とに基づき、前記番組と前記他の番組との間の関連度を計算する関連度計算部と、
前記関連度計算部によって算出された前記関連度に基づき、選択された前記番組に関する情報を出力する検索結果提示部と、
を具備することを特徴とする番組検索装置。
【請求項２】
前記番組情報取得部が取得した前記番組情報における表現の出現頻度をカウントする出現頻度カウント部をさらに具備し、
前記特徴量抽出部は、前記出現頻度カウント部がカウントした結果得られる前記番組ごとの前記表現の出現頻度のデータにも基づき前記番組ごとの前記特徴量を計算する、
ことを特徴とする請求項１に記載の番組検索装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記特徴量としてベクトルを求めるものであり、前記更新頻度データの値が大きいほど前記特徴量のベクトルにおいて当該更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるように前記特徴量を計算する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の番組検索装置。
【請求項４】
期間を指定する期間指定部をさらに備え、
前記更新頻度データ取得部は、期間ごとの更新頻度を表す前記更新頻度データを前記事典データの前記見出し語に対応付けて取得するものであり、
前記特徴量抽出部は、前記期間指定部によって指定された前記期間における更新頻度を表す更新頻度データに基づき、前記番組ごとの前記特徴量を計算する、
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項５】
番組に対応して人物名を記憶する人物名メタデータ記憶部をさらに備え、
前記検索結果提示部は、選択された前記番組ごとの前記人物名を前記人物名メタデータ記憶部から読み出し、読み出した前記人物名に対応する更新頻度データに基づく順序で前記番組に関する情報を出力する、
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項６】
コンピュータを、
番組ごとの特徴量を記憶する番組情報記憶部と、
番組の内容を表す番組情報を取得する番組情報取得部と、
事典データの更新頻度を表す更新頻度データを前記事典データの見出し語に対応付けて取得する更新頻度データ取得部と、
前記更新頻度データ取得部が取得した前記更新頻度データのうちの当該番組の前記番組情報に含まれる前記表現に対応付けられた前記更新頻度データに基づき、前記番組ごとの特徴量を計算して前記番組情報記憶部に書き込む特徴量抽出部と、
前記番組情報記憶部から読み出した前記番組の前記特徴量と、指定された他の番組に関して計算された特徴量とに基づき、前記番組と前記他の番組との間の関連度を計算する関連度計算部と、
前記関連度計算部によって算出された前記関連度に基づき、選択された前記番組に関する情報を出力する検索結果提示部と、
を具備する番組検索装置として機能させる番組検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送等の番組を検索する番組検索装置および番組検索プログラムに関する。特に、本発明は、蓄積されたデータベースを検索して、指定された番組に関連する番組を取得する番組検索装置および番組検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放送された番組を蓄積しておくことにより、放送後の任意の時間に、インターネット等の通信回線を通じて、視聴者が求める番組を視聴することのできるサービスが普及しはじめている。また、これに伴い、番組のジャンルなどの情報を含む番組メタデータに基づき、視聴者に番組を推薦するシステムやサービスが提案されている。推薦する番組を選択するための手法は、例えば、視聴者の視聴履歴などに基づいてその嗜好を学習し、その学習結果に基づいて番組を推薦するものである。
【０００３】
特許文献１の段落００８１から０１１８には、検索に用いるキーワードの重要度を決定する方法が記載されている。特に、同文献の段落００８２には、オンライン事典サイトの見出し語をキーワードとして用いる技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１６９９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
関連番組を検索するために、番組に関するメタデータ（番組説明文）を用いて複数の番組間の類似度を計算するとき、必ずしも適切ではない語が番組説明文内に含まれることによって、算出される類似度が一部不正確になる場合がある。また、ＴＦ・ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）等の語の頻度を用いた手法により語の重要度を算出しても、データベース内における同一頻度の語が必ずしも同一の重要度とはならないため、望まれない検索結果が得られる場合がある。
【０００６】
その一例は次の通りである。著名なスポーツ選手が出場する競技大会のテレビ中継番組の番組説明文には、その著名なスポーツ選手の氏名とともに、その競技の解説者の氏名が含まれることがある。その解説者の著名度がそれほど高くない場合であっても、単純にＴＦ−ＩＤＦを用いて番組間の類似度を計算すると、ＩＤＦの値（総ドキュメント数を当該解説者の氏名が出現するドキュメント数で除した値の対数）が高くなることがある。すると、例えば当該解説者がゲストとして出演している他ジャンル（ドラマや教育など）の番組が、前記の競技大会の番組との関連度が高い番組として抽出されてしまう。このような解説者が出演している番組も、前記の番組との関連性は確かにあるため、検索結果として抽出されても間違いとは言えないが、大多数の人が望む一般的な関連番組とは異なる。
【０００７】
上記の例のような場合にも、大多数の人が注目する人物や事象を判断して、関連度の高い番組を検索するための尺度が望まれる。本発明は、このような事情を考慮して為されたものであり、世の中で注目されている人物や事象を含む番組を優先的に検索し、提示することのできる番組検索装置および番組検索プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による番組検索装置は、番組ごとの特徴量を記憶する番組情報記憶部と、番組の内容を表す番組情報を取得する番組情報取得部と、事典データの更新頻度を表す更新頻度データを前記事典データの見出し語に対応付けて取得する更新頻度データ取得部と、前記更新頻度データ取得部が取得した前記更新頻度データのうちの当該番組の前記番組情報に含まれる前記表現に対応付けられた前記更新頻度データに基づき、前記番組ごとの特徴量を計算して前記番組情報記憶部に書き込む特徴量抽出部と、前記番組情報記憶部から読み出した前記番組の前記特徴量と、指定された他の番組に関して計算された特徴量とに基づき、前記番組と前記他の番組との間の関連度を計算する関連度計算部と、前記関連度計算部によって算出された前記関連度に基づき、選択された前記番組に関する情報を出力する検索結果提示部とを具備することを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、更新頻度データ取得部は、事典データの更新頻度を表す更新頻度データを事典データの見出し語に対応付けて取得する。そして、特徴量抽出部は、ある番組の特徴量を計算する際、更新頻度データ取得部が取得した更新頻度データのうちの当該番組の番組情報に含まれる表現に対応付けられた更新頻度データに基づく特徴量を計算する。つまり、特徴量は、当該番組の番組情報に含まれる表現に対応する更新頻度データに依存する。よって、関連度計算部が計算する関連度は、そのような更新頻度データによる影響を受ける。つまり、この番組検索装置は、更新頻度の高い見出し語を重視しながら、ある番組に関連する番組を検索して提示する。
【００１０】
なお上記において、表現とは、番組情報のテキスト中に含まれる表現であり、例えば、単語やフレーズ等である。一例として、番組検索装置は、表現をｎグラムとして捉え、その出現頻度をカウントしたり、事典データの見出し語として扱ったりする。
また、特徴量抽出部は、一例として、ある表現に対応する更新頻度が高ければ高いほど、その表現による特徴量への影響度合いが大きくなるように、特徴量を計算する。
なお、上記の更新頻度データは、例えば、事典データの更新履歴を表す更新履歴データを元に、見出し語ごとに更新頻度をカウントすることにより得られる。ここで、更新履歴データとは、例えば、事典データ内のある見出し語に対応する箇所をユーザが更新した際に、更新の時刻やユーザ名や更新内容等を保存して得られるデータである。
【００１１】
［２］また、本発明の一態様は、上記の番組検索装置において、前記番組情報取得部が取得した前記番組情報における表現の出現頻度をカウントする出現頻度カウント部をさらに具備し、前記特徴量抽出部は、前記出現頻度カウント部がカウントした結果得られる前記番組ごとの前記表現の出現頻度のデータにも基づき前記番組ごとの前記特徴量を計算することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、特徴量抽出部は、番組ごとの表現の出現頻度と、その表現に対応する更新頻度との両方に基づき、特徴量を計算する。
特徴量抽出部は、一例として、ある表現に対応する更新頻度が高ければ高いほど、その表現の出現頻度による特徴量への影響度合いが大きくなるように、特徴量を計算する。
そして、この番組検索装置は、更新頻度の高い見出し語に関する出現頻度を重視しながら、ある番組に関連する番組を検索して提示する。
【００１３】
［３］また、本発明の一態様は、上記の番組検索装置において、前記特徴量抽出部は、前記特徴量としてベクトルを求めるものであり、前記更新頻度データの値が大きいほど前記特徴量のベクトルにおいて当該更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるように前記特徴量を計算することを特徴とする。
【００１４】
言い換えれば、特徴量であるベクトルの要素のうちの少なくとも一部分が見出し語に対応し、そのように見出し語に対応する要素の絶対値は、対応する更新頻度の値の変化に対して単調増加となるようにする。つまり、高い更新頻度に対応する見出し語ほど、特徴量であるベクトルをより強く特徴付ける作用を有する。
【００１５】
［４］また、本発明の一態様は、上記の番組検索装置において、期間を指定する期間指定部をさらに備え、前記更新頻度データ取得部は、期間ごとの更新頻度を表す前記更新頻度データを前記事典データの前記見出し語に対応付けて取得するものであり、前記特徴量抽出部は、前記期間指定部によって指定された前記期間における更新頻度を表す更新頻度データに基づき、前記番組ごとの前記特徴量を計算することを特徴とする。
【００１６】
［５］また、本発明の一態様は、上記の番組検索装置において、番組に対応して人物名を記憶する人物名メタデータ記憶部をさらに備え、前記検索結果提示部は、選択された前記番組ごとの前記人物名を前記人物名メタデータ記憶部から読み出し、読み出した前記人物名に対応する更新頻度データに基づく順序で前記番組に関する情報を出力することを特徴とする。
【００１７】
［６］また、本発明の一態様は、コンピュータを、番組ごとの特徴量を記憶する番組情報記憶部と、番組の内容を表す番組情報を取得する番組情報取得部と、事典データの更新頻度を表す更新頻度データを前記事典データの見出し語に対応付けて取得する更新頻度データ取得部と、前記更新頻度データ取得部が取得した前記更新頻度データのうちの当該番組の前記番組情報に含まれる前記表現に対応付けられた前記更新頻度データに基づき、前記番組ごとの特徴量を計算して前記番組情報記憶部に書き込む特徴量抽出部と、前記番組情報記憶部から読み出した前記番組の前記特徴量と、指定された他の番組に関して計算された特徴量とに基づき、前記番組と前記他の番組との間の関連度を計算する関連度計算部と、前記関連度計算部によって算出された前記関連度に基づき、選択された前記番組に関する情報を出力する検索結果提示部とを具備する番組検索装置として機能させる番組検索プログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、事典データの更新頻度に基づき、指定された番組と関連度の高い番組を検索することができる。つまり、本発明によれば、多数の人が注目する人物や事象について重み付けしながら、指定された番組と関連度の高い番組を検索することができる。つまり、世の中で注目されている人物や事象を含む番組を優先的に検索し、提示することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による番組情報取得部の内部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】同実施形態による番組検索装置が利用する事典データサーバコンピュータが提供する事典データの例を示す概略図である。
【図４】同実施形態による更新頻度データ取得部が事典データサーバコンピュータから取得する更新頻度データ（更新履歴データ）の例を示す概略図である。
【図５】同実施形態による更新頻度データ記憶部が記憶する更新頻度データの構成およびデータの一例を示す概略図である。
【図６】同実施形態による更新頻度データ記憶部が記憶する更新頻度データの構成およびデータの、第２の例を示す概略図である。
【図７】同実施形態による番組情報記憶部が記憶する番組データベースのデータ構造を示す概略図である。
【図８】同実施形態による番組検索装置が更新頻度データを利用して番組データベースを構築する処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態による番組検索装置が番組間の関連度を計算して関連番組を検索する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】同実施形態による人物名メタデータ記憶部５１が記憶する人物名メタデータ、およびその利用方法を示す概略図である。
【図１３】第４の実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［第１の実施の形態］
次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、この番組検索装置１は、番組情報取得部１０と、出現頻度カウント部１１と、特徴量抽出部１２と、番組情報記憶部（番組データベース）１４と、クエリ入力部２０と、出現頻度カウント部２１と、特徴量抽出部２２と、関連度計算部２３と、検索結果提示部２４と、更新頻度データ取得部３０と、更新頻度データ記憶部３１とを含んで構成される。また、この番組検索装置１は、外部記憶装置９１や番組データサーバコンピュータ９２や事典データサーバコンピュータ９３と接続されており、通信により、これらの外部の装置から、適宜データを取得する。
【００２１】
番組情報取得部１０は、外部記憶装置９１や番組データサーバコンピュータ９２（ウェブサーバなど）などといった外部の装置から番組の内容を表す番組情報を取得する。ここで、番組情報とは、番組内容に関するテキストを含むデータであり、例えば、電子番組ガイドデータ（ＥＰＧ，Electronic Program Guide）や、ウェブページデータや、クローズドキャプションデータ（ＣＣ，Closed Caption）などである。なお、番組情報取得部１０が、電子番組ガイドデータやクローズドキャプションデータを放送波から直接取得するようにしてもよい。このとき、放送局は、これらのデータを用いて変調した放送波を送信する。
出現頻度カウント部１１は、番組情報取得部１０が取得した番組情報における表現（単語やｎグラム等）の出現頻度をカウントする。
特徴量抽出部１２は、出現頻度カウント部１１がカウントした結果得られる番組ごとの表現の出現頻度のデータと、更新頻度データ取得部３０が取得する更新頻度データのうちの当該番組の番組情報に含まれる表現に対応付けられた更新頻度データとに基づき、番組ごとの特徴量を計算して前記番組情報記憶部１４に書き込む。
番組情報記憶部（番組データベース）１４は、番組ごとの特徴量のデータを記憶する。
【００２２】
クエリ入力部２０は、検索のために、番組の指定の入力を受け付ける。クエリ入力部２０は、２通りの方法で番組の指定を受け付ける。第１の方法は、既に番組情報記憶部１４に登録されている番組を指定する方法であり、この場合、クエリ入力部２０は例えば、番組を識別する情報の入力を受け付ける。第２の方法は、番組情報記憶部１４に登録されているか否かに関わらず新たな番組を指定する方法であり、この場合、クエリ入力部２０はその番組の内容を表す番組情報（テキスト）の入力を受け付ける。
特徴量抽出部２２は、出現頻度カウント部２１がカウントした結果得られる番組ごとの表現の出現頻度のデータと、更新頻度データ取得部３０が取得する更新頻度データのうちの当該番組の番組情報に含まれる表現に対応付けられた更新頻度データとに基づき、番組ごとの特徴量を計算して、出力する。
【００２３】
関連度計算部２３は、番組情報記憶部１４から読み出した番組の特徴量と、指定された他の番組に関して計算された特徴量とに基づき、前記番組と前記他の番組との間の関連度を計算する。また、計算された関連度に基づき、前記他の番組との間の関連度が高い上位所定数の番組を選択し、選択された番組に関する情報（例えば、番組を識別する情報や、番組タイトルや、番組内容を表す番組情報など）を出力する。
検索結果提示部２４は、関連度計算部２３によって算出された関連度に基づき、選択された番組に関する情報を出力する。検索結果提示部２４は、選択された番組に関する情報を例えばディスプレイ装置に表示することによって、ユーザへの提示を行なう。
【００２４】
更新頻度データ取得部３０は、事典データサーバコンピュータ９３から、事典データの更新頻度を表す更新頻度データを、事典データの見出し語に対応付けて取得する。更新頻度データ取得部３０は、取得した更新頻度データを、そのままの形式で、あるいは適宜加工した形式で更新頻度データ記憶部３１に書き込む。なお、事典データとは、インターネット等を介して複数のユーザが編集して作り上げるデータであり、見出し語と、その見出し語を説明や定義する文章から成り立つ。
更新頻度データ記憶部３１は、事典データの見出し語ごとに、その更新頻度を表す情報を記憶する。
なお、更新頻度データの詳細については、後述する。
【００２５】
外部記憶装置９１や番組データサーバコンピュータ９２（ウェブサーバなど）は、番組情報を保持している。
事典データサーバコンピュータ９３は、百科事典に相当するデータを、見出し語に対応付けて提供するコンピュータである。事典データサーバコンピュータ９３は、インターネット等を介して、ユーザの端末装置に対してデータを送信する。また、ユーザの端末装置から、事典データサーバコンピュータ９３の事典データを更新することができるようになっている。事典データを更新するとき、ユーザの端末装置は、まず見出し語を指定するとともに、その更新のためのページを要求する。すると、事典データサーバコンピュータ９３は、当該見出し語に関する事典データ（テキストや画像等）を更新するためのインタフェース（例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）のＦＯＲＭ機能で実現される）を含むページをユーザ端末装置に対して送信する。その後、ユーザ端末から、その見出し語に関する事典データを更新する。事典データが更新されたとき、事典データサーバコンピュータ９３は、内部に更新履歴データを蓄積する。また、事典データサーバコンピュータ９３は、この更新履歴に関するデータ（更新頻度データ）を、インターネット等を介してダンプ出力することによりユーザに提供する。このように一般のユーザが更新できるようにしている事典データサーバコンピュータ９３の一例として、ウィキペディア（ＵＲＬは、http://ja.wikipedia.org/）を用いることができる。なお、ウィキペディア日本語版のエントリー数（見出し語の数に相当）は、２０１０年４月で６０万程度である。ウィキペディアのサーバコンピュータは、これらのエントリーに関する変更履歴の全てのデータをダンプデータ（変更履歴データ）として提供している。このダンプデータに基づいて更新頻度をカウントすることにより更新頻度データを作成することができる。また、このダンプデータは更新頻度の情報を保持しているため、このダンプデータ自体を更新頻度データとして使用することもできる。
【００２６】
図２は、番組情報取得部１０の内部の機能構成を示すブロック図である。図示するように、番組情報取得部は、電子番組ガイドデータ取得部１０１と、ウェブページデータ取得部１０２と、クローズドキャプションデータ取得部１０３とを含んで構成される。
【００２７】
電子番組ガイドデータ取得部１０１は、外部から、電子番組ガイドデータを取得する。電子番組ガイドデータは、放送波の信号として伝送されたり、放送局等のウェブサーバ装置（番組データサーバコンピュータ９２等）からインターネット等を経由して伝送されたりする。電子番組ガイドデータには、番組内容に関するテキストの他に、番組タイトルや、放送日および放送時間や、出演者などに関する情報が含まれている。ただし、電子番組ガイドデータに含まれる番組内容データの量や質は、放送局や番組ジャンルにより異なる。ドラマやドキュメンタリ番組の場合には、電子番組ガイドデータは、あらすじ等を記述した詳細な情報を含んでいる。
【００２８】
ウェブページデータ取得部１０２は、外部（番組データサーバコンピュータ９２等）から、インターネット等を経由して、ウェブページデータを取得する。このとき、ウェブページデータ取得部１０２は、必要に応じて番組名や放送局名等をキーとした検索処理を行うことによって、目的とするウェブページデータを特定する場合もある。放送局のホームページのデータを提供するウェブサーバ装置は、放送前あるいは放送後の番組の内容に関する情報を有している。例えば時事番組などでは、放送時に提供される情報は少ないが、放送後にその番組の内容に関する詳細且つ豊富な情報がウェブサーバ装置から提供される場合がある。よって、ウェブページデータ取得部１０２が取得するデータは、他の番組情報を補完する役割として役立つ。
【００２９】
クローズドキャプションデータ取得部１０３は、外部記憶装置９１等から、クローズドキャプションデータを取得する。報道番組等では、即時性が重視されるため、電子番組ガイドデータやウェブページデータには詳細な情報が含まれていないことが多い。しかしながら、アナウンサーや番組出演者の発話をテキスト化したクローズドキャプションデータは、報道番組の内容に関する詳細な情報を含むため、本装置において有用である。なお、クローズドキャプションデータ取得部１０３は、番組単位でクローズドキャプションデータを取得するだけでなく、番組内の項目単位（ここで、項目とは、番組内の話題やニュース項目等の、意味的なまとまりに対応するものである。）にクローズドキャプションデータを取得することもできる。
【００３０】
図３は、事典データサーバコンピュータ９３が提供する事典データの一例を示す概略図である。ここで図示する事典データは、事典データサーバコンピュータ９３が提供するＨＴＭＬ形式のデータを、クライアントコンピュータ上のウェブブラウザが画面表示した状態のものである。図示する事典データはウェブブラウザのウィンドウに表示されており、そのウィンドウは大きく二分割され、その左側部分（（ａ）で示す部分）はメニュー領域であり、右側部分（（ｂ）で示す部分）はデータ領域である。（ａ）のメニュー領域には、「フリー事典  エンサイクロペディア」というタイトルが表示され、さらに「メインページ」、「最近の注目」、「ヘルプ」、「ツール」といったクリック可能なメニュー項目が表示されている。メニュー領域にはさらに、言語（日本語、英語、など）を選択するためのクリック可能な項目と、データ検索用のユーザインタフェースが表示されている。また、（ｂ）のデータ領域には、「記事閲覧」、「記事編集」、「変更履歴」のタブが表示され、ユーザがこれらのタブをクリックして選択できるようになっている。図示している状態は、「記事閲覧」のタブが選択されている状態である。さらに、データ領域には、見出し語と、その見出し語に対応した事典データが表示されている。ここで表示されているのは、概略、分布、形態、生態、参考文献などの項目ごとにまとめられた説明文等である。
【００３１】
図４は、更新頻度データ取得部３０が事典データサーバコンピュータ９３から取得する更新頻度データの例を示す概略図である。図示するように、この更新頻度データは、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のテキストデータである。また図中の左側に便宜上付与した１から１５までの数字は、行番号を表している。この図において、１行目のタグ「＜ｐａｇｅ＞」は、１件のページを示すものである。また、２行目のタグ「＜ｔｉｔｌｅ＞」は、事典データにおける当該ページの見出し（タイトル）語を示すものである。つまり、図示するデータ例は「アオサギ」という見出し語についてのデータである。また、３行目のタグ「＜ｉｄ＞」は、当該ページを識別するためのＩＤを示すものである。つまり、当該ページのＩＤは「１００」である。また、４行目のタグ「＜ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓ＞」は、データの更新に関する制約を示すものである。つまり、図示するデータ例では、システムオペレータ（ｓｙｓｏｐ）のみがデータを更新できることを表している。また、５行目のタグ「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞」は、更新を示すものである。そして、このタグ「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞」と１５行目の「＜／ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞」で囲まれた部分が、１件の更新内容に相当する。
【００３２】
その更新内容について、さらに以下で説明する。６行目のタグ「＜ｉｄ＞」は、更新を識別するためのＩＤを示すものである。つまり、図示するデータ例における更新ＩＤは「２７２３７」である。また、７行目のタグ「＜ｔｉｍｅｓｔａｍｐ＞」は、更新日時のタイムスタンプを示すものである。つまり、７行目のデータは、「ＹＹＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  Ｔ  ｈｈ：ｍｍ：ｓｓＺ」の形式で、協定世界時（ＵＴＣ，Universal Coordinated Time）による更新日時を表している。ここで、「ＹＹＹＹ」は年を、「ＭＭ」は月を、「ＤＤ」は日を、「ｈｈ」は時を、「ｍｍ」は分を、「ｓｓ」は秒を、それぞれ表す。また、８行目のタグ「＜ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｕｏｒ＞」は、更新者を示すものである。タグ「＜ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｕｏｒ＞」と「＜／ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｏｒ＞」で囲まれている部分において、タグ「＜ｕｓｅｒｎａｍｅ＞」はユーザ名を示し、タグ「＜ｉｄ＞」は更新者を識別するためのＩＤを示すものである。また、１２行目のタグ「＜ｃｏｍｍｅｎｔ＞」は、当該更新に関するコメントを示すものである。また、１４行目のタグ「＜ｔｅｘｔ＞」は、当該更新のテキストを示すものである。但し、このデータ例には更新テキストは含まれていない。
【００３３】
図においては１件の更新内容（タグ「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞」のみに対応）のみを示して、その他の更新内容を省略しているが、１つの見出し語に対応して複数件の更新内容が存在していても良い。このように、更新頻度データは、見出し語ごとに、１件または複数件の更新内容のデータを含んでいる。言い換えれば、更新頻度データ取得部３０が事典サーバコンピュータ９３から取得する更新頻度データは、見出し語ごとの更新頻度の情報を有している。
また、図示するデータは１種類の見出し語のみを含んでいるが、適宜、更新頻度データが必要な複数の見出し語を含むようにする。
なお、図４に示した更新頻度データは、事典データの更新履歴そのものをも表す更新履歴データである。
【００３４】
図５は、更新頻度データ記憶部３１が記憶する更新頻度データの構成およびデータの一例を示す概略図である。図示するように、更新頻度データ記憶部３１が記憶する更新頻度データは、表形式のデータであり、見出し語と更新頻度の各項目を有する。更新頻度とは、事典データサーバコンピュータ９３において所定の期間内にその見出し語が更新された回数を表す数値データである。この更新頻度の数値は、図４に示したＸＭＬ形式のデータにおいて、ある見出し語に対応する更新（「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞タグで示される」）の回数に対応して定まる。更新頻度データ記憶部３１は、この形式で、必要なすべての見出し語について更新頻度のデータを保持する。
【００３５】
図６は、更新頻度データ記憶部３１が記憶する更新頻度データの構成およびデータの、他の例を示す概略図である。更新頻度データ記憶部３１が、図５の代わりに、図６の形式のデータを保持するようにしても良い。図６に示す更新頻度データは、表形式のデータであり、見出し語と期間と更新頻度の各項目を有する。ここでの更新頻度とは、見出し語の項目に該当するデータが期間の項目で示される期間（年月）に、事典データサーバコンピュータ９３において更新された回数を表す数値データである。この更新頻度の数値は、図４に示したＸＭＬ形式のデータにおいて、その期間においてその見出し語についての更新（「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞タグで示される」）の回数に対応して定まる。
なお、更新頻度データ記憶部３１は、図５や図６の形式のデータの代わりに、図４に示した形式のデータをそのまま保持するようにしても良い。これらいずれの場合においても、更新頻度データ記憶部３１は、見出し語に対応して、その見出し語の更新頻度の情報を保持する。
【００３６】
図７は、番組情報記憶部１４が記憶する番組データベースのデータ構造を示す概略図である。図示するように、番組データベースは、表形式のデータであり、放送番組を識別するための番組ＩＤと、番組タイトルと、特徴量の各項目を有する。ここで、特徴量は、番組ごとの特徴を表す素性ベクトルである。この特徴量の詳細については後述するが、この素性ベクトルは数十万次元から数百万次元程度の疎なベクトルである。各々のｎグラムにはそれらを識別するためのＩＤが予め付与されているため、素性ベクトルの非零要素に対応するｎグラムのＩＤとそのｎグラムに対応するベクトル要素の値をペアとして、それらのペアの集合として、上記特徴量が表現され番組情報記憶部１４内に保持される。なお、適宜、その他のデータ表現形式で素性ベクトルを表現して保持するようにしても良い。
【００３７】
次に、番組検索装置１が番組データベースを構築する手順について説明する。
図８は、番組検索装置１が更新頻度データを利用して番組データベースを構築する処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
まずステップＳ１において、番組情報取得部１０が、外部記憶装置９１やサーバコンピュータ９２などから番組情報を取得する。このとき、番組情報取得部１０は、前述の電子番組ガイドデータやウェブページデータやクローズドキャプションデータを適宜選択して取得する。また、番組情報取得部１０は、ある１つの番組に対して複数種類の番組情報（例えば、電子番組ガイドデータとウェブページデータ）を取得する場合もある。
【００３８】
次にステップＳ２において、出現頻度カウント部１１が、上で取得した番組情報に含まれる語の出現頻度をカウントする。具体的には、出現頻度カウント部１１は、ｎグラム（これは、番組情報のテキスト中における表現である）の出現頻度をカウントする。つまり、出現頻度カウント部１１は、まず番組情報取得部１０が取得した番組情報を読み込み、既存技術を用いて番組情報のテキストの形態素解析処理を行い、これらのテキストを形態素の列に分解する。そして、この形態素列から、予め定められた所定の連鎖数のｎグラムを抽出する。連鎖数としては、例えば、ｎ＝１のみを用いたり、ｎ＝１，２を用いたり、ｎ＝１，２，３を用いたりする。より多くの連鎖数を用いても良い。例えば、連鎖数として、ｎ＝１，２，３を用いる場合、そしてテキスト中に「・・・経済産業省・・・」という部分が含まれている場合、この部分からは、「経済」、「産業」、「省」というそれぞれの１−グラム（ユニグラム）と、「経済−産業」、「産業−省」というそれぞれの２−グラム（バイグラム）と、「経済−産業−省」という３−グラム（トライグラム）が抽出される。そして、出現頻度カウント部１１は、番組ごとの各々のｎグラムの出現頻度をカウントする。番組データベース作成対象となるすべての番組についてこのような出現頻度のカウントを行うことにより、番組ごとに、あるｎグラムが出現する頻度（回数）が得られる。また、この結果から、ｎグラムごとに、そのｎグラムが含まれる番組数も得られる。
なお、この処理において、出現頻度カウント部１１は、予め定められたストップワード（助詞等）を含まないｎグラムを抽出する。これにより、番組内容の特徴をより良く表わす出現頻度データが得られる。
【００３９】
次にステップＳ３において、更新頻度データ取得部３０が、事典データサーバコンピュータ９３から更新頻度データを取得し、更新頻度データ記憶部３１への書き込みを行う。ここで事典データサーバコンピュータ９３から取得するデータ、および更新頻度データ記憶部３１に書き込むデータの形式については、既に説明した通りである。
図５に示した形式のデータを更新頻度データ記憶部３１に書き込む場合、更新頻度データ取得部３０は、事典データサーバコンピュータ９３から取得した更新頻度データ（更新履歴データ）に含まれる見出し語ごとに、更新（「＜ｒｅｖｉｓｉｏｎ＞」タグで示される）の数をカウントする。
また、図６に示した形式のデータを更新頻度データ記憶部３１に書き込む場合、更新頻度データ取得部３０は、事典データサーバコンピュータ９３から取得した更新頻度データ（更新履歴データ）に含まれる見出し語ごとに、更新日時のタイムスタンプ（「＜ｔｉｍｅｓｔａｍｐ＞」で示される）を利用しながら、期間（年月）ごとの更新の数をカウントする。
【００４０】
次にステップＳ４において、特徴量抽出部１２が、出現頻度カウント部１１によって得られた出現頻度データと、更新頻度データ記憶部３１に書き込まれた更新頻度データとを用いて、特徴量を抽出し、その結果を番組情報記憶部１４に書き込む。このとき、特徴量抽出部１２は、番組データベース構築の対象とするすべての番組について、それぞれ特徴量を計算する。またこのとき、特徴量抽出部１２は、番組ＩＤを適宜付与するとともに、番組タイトルをＥＰＧデータ等から取得して、上記特徴量とともに番組情報記憶部１４に書き込む。
以上で、番組データベース構築の処理を終了する。
【００４１】
次に、上記処理手順中のステップＳ４で算出する番組ごとの特徴量の計算の仕方について説明する。
【００４２】
特徴量抽出部１２は、番組の特徴量として、ｎグラムベクトルｗおよび更新頻度ベクトルｒを求める。ｗは式（１）で表され、ｒは式（２）で表される。
【００４３】
【数１】
0005415369.tif 000002
【００４４】
【数２】
0005415369.tif 000003
【００４５】
上の式（１）において、Ｎは、頻度カウントの対象となったすべてのｎグラムの数である。ａｉは、当該番組に関して、ｉ番目のｎグラムのｔｆ・ｉｄｆ値である。ｔｆ・ｉｄｆ値は、下の式（３）によって計算される。なお、式（３）で示すものに限らず、ｎグラムを出現頻度に基づきｎグラムを特徴づけるものを、ａｉとして使用することができる。式（３）で示す値に限らず、例えば、ｔｆｉ、ｉｄｆｉ、エントロピーなどをａｉとして利用することもできる。
【００４６】
【数３】
0005415369.tif 000004
【００４７】
上の式（３）において、ｔｆｉ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）およびｉｄｆｉ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、それぞれ、式（４）および式（５）により計算される。
【００４８】
【数４】
0005415369.tif 000005
【００４９】
【数５】
0005415369.tif 000006
【００５０】
上の式（４）および式（５）において、ｎｉは、当該番組の番組情報におけるｉ番目のｎグラムの出現頻度である。また、｜Ｄ｜は、総ドキュメント数である。１ドキュメントは１つの番組の番号見情報に相当するので、つまり、｜Ｄ｜は総番組数である。また、｜｛ｄ：ｔｉ∈ｄ｝｜は、全ドキュメント（番組）のうち、ｉ番目のｎグラムｔｉを含むドキュメント数（番組数）である。つまり、ｔｆｉは当該番組の番組情報におけるそのｎグラムの出現割合を表し、ベクトルｓにおける特定の次元を特徴付ける。また、ｉｄｆｉは、一般的に良く使われる表現（ｎグラム）がベクトルｓにおける特定の次元を特徴付ける度合いを緩和させる作用をする。つまり、（ｔｆｉ・ｉｄｆｉ）の積を用いることにより、対象とするすべての番組の番組情報のテキスト全体において、ベクトルｗは、当該番組の番組情報を良く特徴付ける。
【００５１】
定義から明らかなように、ベクトルｗは、ｎグラムの出現頻度のみによって決まり、事典データサーバコンピュータ９３における更新頻度に依存しない。
【００５２】
上の式（２）において、Ｍは、事典データサーバコンピュータ９３が有する事典データにおける見出し語の総数である。そして、ｂｊは、それらの見出し語のうちのｊ番目の見出し語に関する値である。ｊ番目の番組の見出し語が当該番組の番組情報に含まれる場合、ｂｊはその見出し語の更新頻度の数値である。ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれない場合、ｂｊは０である。特徴量抽出部１２は、更新頻度データ記憶部３１から各見出し語の更新頻度の値を読み出すことによって更新頻度ベクトルｒのデータを作成する。
つまり、更新頻度ベクトルｒは、対象とする番組の番組情報に含まれる見出し語に対応する要素の値だけが非零であり、且つその要素の値はその見出し語の更新頻度の値そのものである。言い換えれば、このような更新頻度ベクトルｒは、その番組の番組情報に含まれる見出し語の集合によって特徴付けられ、且つ、見出し語ごとの更新頻度の値がそのベクトル空間における特徴の度合いに比例する。
【００５３】
次に、番組検索装置１が関連番組を検索する手順について説明する。
図９は、番組検索装置１が番組間の関連度を計算して関連番組を検索する処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
まずステップＳ１１において、クエリ入力部２０が、キーボード等の入力装置からのクエリ入力を受け付ける。ここで入力されるクエリは、既に番組データベースに登録されている番組と関連度の高い番組を出力するためのクエリと、番組データベースに未登録の番組と関連度の高い番組を出力するためのクエリの、いずれかのタイプである。
次に、ステップＳ１２において、クエリ入力部２０は、上記のいずれのタイプのクエリであるかを判断する。つまり、既に番組情報記憶部１４に記憶されている番組についての検索か否かを判断する。既に番組データベースに登録されている番組と関連度の高い番組を出力する場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）にはステップＳ１５へ飛び、番組データベースに未登録の番組と関連度の高い番組を出力する場合（ステップＳ１２：ＮＯ）には次のステップＳ１３へ進む。
【００５４】
ステップＳ１３が実行されるのは番組の特徴量がまだ番組データベースに登録されていない場合であるので、ステップＳ１３においては、出現頻度カウント部２１が、番組情報に含まれる語の出現頻度をカウントする。ここでは、図８のステップＳ２において出現頻度カウント部１１が行ったのと同様に、出現頻度カウント部２１は、ｎグラムの出現頻度をカウントする。このステップにおいて出現頻度カウントの対象となる番組情報は、上のステップＳ１１においてクエリ入力部２０が受け付けた番組情報のテキストである。あるいは、その代わりに、ステップＳ１１においてクエリ入力部２０が番組を特定する情報（番組タイトルや、番組ＩＤや、放送日時と放送チャネルなど）を受け付け、その情報に予って特定された番組の番組情報を番組情報取得部１０が外部記憶装置９１や番組データサーバコンピュータ９２から取得するようにして、番組情報取得部１０が取得した番組情報のテキストを元に出現頻度カウント部２１が語の出現頻度をカウントするようにしても良い。そして、結果として、出現頻度カウント部２１は、当該番組について、出現頻度カウント部１１が出力したのと同様の出現頻度データを出力する。
【００５５】
次にステップＳ１４において、特徴量抽出部２２は、出現頻度カウント部２１が出力した出力頻度データと、予め更新頻度データ記憶部３１に記憶されていた事典データサーバコンピュータ９３の更新頻度データを用いて、特徴量抽出部１２が行ったのと同様の方法で、当該番組に関する特徴量を抽出する。ここで抽出される特徴量もまた、式（１）で表したベクトルである。
【００５６】
次に、ステップＳ１５においては、関連度計算部２３が、番組情報記憶部１４を参照し、クエリで指定された番組と、番組データベースに登録されている番組のそれぞれとの間の関連度を計算する。このとき、クエリで指定された番組が予め番組データベースに登録されていた場合（ステップＳ１２でＹＥＳであった場合）には、クエリで指定された番組の特徴量を番組データベースから読み出して使用する。一方、クエリで指定された番組が番組データベースに未登録であった場合（ステップＳ１２でＮＯであった場合）には、クエリで指定された番組の特徴量として、特徴量抽出部２２が抽出したものを使用する。
なお、番組の特徴量に基づく番組間の関連度の計算方法の詳細については、後述する。
【００５７】
そしてステップＳ１６において、検索結果提示部２４が、クエリで指定された番組との間での関連度が高い（関連が深い）番組についての情報を検索結果としてユーザに対して提示する。例えば、検索結果提示部２４は、番組データベースに登録されている全番組のうち、クエリで指定された番組との関連性の上位所定数（例えば上位１０位まで）の番組をユーザに対して提示する。このとき検索結果提示部２４は、検索結果として得られた番組のタイトルや番組ＩＤ等をコンピュータの画面に表示する。またこのとき、検索結果提示部２４が、検索結果として得られた番組をユーザが再生視聴するためのアイコン画像等をあわせて画面に表示するようにしても良い。
以上で、このフローチャートの処理を終了する。
【００５８】
次に、上記処理手順中のステップＳ１５で算出する番組間の関連度の計算の仕方について説明する。
既に番組ごとの特徴量が素性ベクトルとして得られているので、番組間の関連度は、ベクトル空間モデルに基づく様々な手法を使用して計算することができる。一例として、関連度計算部２３は、上記のｎグラムベクトルｗおよび更新頻度ベクトルｒを用いて、番組間の関連度を計算する。第１の番組および第２の番組それぞれのｎグラムベクトルがｗ１およびｗ２であり、またそれぞれの更新頻度ベクトルがｒ１およびｒ２であるとき、第１の番組（その番組情報はｄ１）と第２の番組（その番組情報はｄ２）との間の関連度ｒｅｌ（ｄ１，ｄ２）は、式（６）により計算される。
【００５９】
【数６】
0005415369.tif 000007
【００６０】
上の式において、βは適宜定められる係数であり、０＜β＜１である。一例としてはβ＝０．５とする。ｓｉｍ（ｗ1，ｗ2）は両ｎグラムベクトル間の類似度である。ｓｉｍ（ｗ1，ｗ2）としては、例えば、式（７）によって計算されるコサイン尺度を用いる。
【００６１】
【数７】
0005415369.tif 000008
【００６２】
また、ｓｉｍｒ（ｒ１，ｒ２）は、両更新頻度ベクトル間の類似度である。ｓｉｍｒ（ｒ１，ｒ２）としては、例えば、式（８）によって計算されるコサイン尺度を用いる。
【００６３】
【数８】
0005415369.tif 000009
【００６４】
なお、上において、ｎグラムベクトル間の類似度や、更新頻度ベクトル間の類似度を計算する際、コサイン尺度以外に、２つのベクトル間のユークリッド平方距離や、マンハッタン距離や、Ｊａｃｃａｒｄ係数等を計算し、その計算結果を用いても良い。
【００６５】
以上述べたように、特徴量抽出部１２および２２は、更新頻度データの値ｂｊが大きいほど、番組の特徴量を表す更新頻度ベクトル（ｒやｒ１やｒ２）において更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるような特徴量を抽出する。
【００６６】
［第１の実施の形態の変形例（その１）］
上記のように、第１の実施形態においては、番組情報が含む語（ｎグラム）のｔｆ・ｉｄｆの値と、それらの語のうち事典データサーバコンピュータ９３によって配信される事典データの見出し語についての更新頻度とに基づいて、特徴量抽出部１２および２２が特徴量の抽出を行い、関連度計算部２３が番組間の関連度を計算する。
ここでは、第１の実施形態の変形例について説明する。
【００６７】
第１の実施形態においては、更新頻度ベクトルｒの要素ｂｊについて、ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれる場合にはｂｊはその見出し語の更新頻度の数値であり、ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれない場合にはｂｊは０であるとした。この変形例（その１）においては、更新頻度ベクトルの要素ｂｊを次のように計算する。即ち、ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれる場合には、その見出し語の更新頻度の数値ｃｊを用いて、下の式（９）、式（１０）、式（１１）のいずれかにより、ｂｊを計算する。なお、ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれない場合にはｂｊは０である。
【００６８】
【数９】
0005415369.tif 000010
【００６９】
【数１０】
0005415369.tif 000011
【００７０】
【数１１】
0005415369.tif 000012
【００７１】
上の式（９）において、「ｌｏｇ」は自然対数である。また、式（１１）において、ｋは１より大きい実数である。一例として、ｅ（ネイピア数）をｋとして用いる。なお、式（９）から式（１１）以外でも、ｂｊの値が対応する見出し語の更新頻度の数値に対して単調増加な関数であれば、用途に応じて利用することができる。このようなｂｊを用いて式（２）の計算を行うことにより、事典データサーバコンピュータ９３において更新頻度の高い見出し語ほど、ベクトルｓをより強く特徴付ける作用を有する。
【００７２】
上で例示した式（９）から式（１１）までのいずれを用いる場合にも、特徴量抽出部１２および２２は、更新頻度データの値が大きいほど、更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるように更新頻度ベクトルｒを計算する、
【００７３】
［第１の実施の形態の変形例（その２）］
次に、変形例（その２）について説明する。変形例（その２）においては、特徴量抽出部１２および２２が抽出する番組の特徴量ｓは、出現頻度データや更新頻度データに基づくベクトルであり、式（１２）で表される。
【００７４】
【数１２】
0005415369.tif 000013
【００７５】
上の式（１２）において、Ｎは、出現頻度カウント部１１によって頻度のカウントの対象となったすべてのｎグラムの数である。ｅｉは、ｉ番目のｎグラムに対応する値であり、その定義は下の式（１３）により与えられる。Ｎの値は、通常、数十万から数百万程度の範囲であるが、ｅｉの定義により、ｓは疎なベクトル（つまり、Ｎ個の要素のうち、非零要素の割合が非常に小さいベクトル）である。
ｅｉの定義は、ｉ番目のｎグラムが事典データの見出し語であるか否かによって異なる。ｉ番目のｎグラムが事典データの見出し語であるときはｅｉの値は式（１３）を用いて計算される。
【００７６】
【数１３】
0005415369.tif 000014
【００７７】
上の式（１３）において、ｔｆｉおよびｉｄｆｉは、それぞれ、式（４）および式（５）で示した通りである。
前述の通り、（ｔｆｉ・ｉｄｆｉ）の積を用いることにより、対象とするすべての番組の番組情報のテキスト全体における、ベクトルｓは、当該番組の番組情報を良く特徴付ける。
【００７８】
また、本実施形態では、事典データの更新頻度データをも用いてベクトルｓを算出する。式（１３）におけるｒｉは、事典データ中の、ｉ番目のｎグラムを見出し語とするデータ（ページ）の更新頻度であり、更新頻度データ記憶部３１から読み出すことによって得られるデータである。ここでは、全期間における当該ページの更新頻度の値をｒｉとして用いる。また、ｇ（ｒｉ）は、式（１４）により計算される。
【００７９】
【数１４】
0005415369.tif 000015
【００８０】
上の式において、「ｌｏｇ」は自然対数である。なお、式（１４）の代わりに、式（１５）、式（１６）、式（１７）などの様々な単調増加関数によってｇ（ｒｉ）を計算するようにしても良い。
【００８１】
【数１５】
0005415369.tif 000016
【００８２】
【数１６】
0005415369.tif 000017
【００８３】
【数１７】
0005415369.tif 000018
【００８４】
なお、式（１７）におけるｋは１より大きい実数である。このような関数ｇ（ｒｉ）を用いて式（１３）の計算を行うことにより、事典データサーバコンピュータ９３において更新頻度の高い見出し語ほど、ベクトルｓをより強く特徴付ける作用を有する。
【００８５】
上で例示した関数ｇ（ｒｉ）のいずれを用いる場合にも、特徴量抽出部１２および２２は、更新頻度データの値ｒｉが大きいほど、特徴量のベクトルｓにおいて更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるようにベクトルｓを計算する、
【００８６】
次に、この変形例（その２）における、番組間の関連度の計算の仕方について説明する。
既に番組ごとの特徴量が素性ベクトルとして得られているので、番組間の関連度は、ベクトル空間モデルに基づく様々な手法を使用して計算することができる。一例では、コサイン尺度を用いて関連度を計算する。コサイン尺度を用いる場合、第１の番組と第２の番組との関連度ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）は、式（１８）により計算される。
【００８７】
【数１８】
0005415369.tif 000019
【００８８】
上の式（１８）において、ｓ１，ｓ２は、それぞれ、第１の番組、第２の番組の素性ベクトルである。また、ｓ１・ｓ２は、両ベクトルの内積である。
【００８９】
なお、式（１８）による計算に限らず、２つのベクトル間のユークリッド平方距離や、マンハッタン距離や、Ｊａｃｃａｒｄ係数等を計算し、その計算結果を関連度ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）としても良い。
【００９０】
また、関連度ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）の値を０（０は「関連なし」を表す）または１（１は「関連あり」を表す）のいずれかに限定し、機械学習によって、任意のｓ１およびｓ２が与えられたときにｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）の値を求められるようにしてもよい。この場合、予め、複数組の教師データを準備する。一組の教師データは、ベクトルｓ１およびｓ２と、それらのベクトル間の関連度の値（０または１）との組である。そして、例えばＳＶＭ（サポート・ベクタ・マシン）に対して複数組の教師データを与え、予め機械学習処理を済ませておく。機械学習が済んだ状態において、そのＳＶＭは、ベクトルｓ１およびｓ２で表される（２×Ｎ）次元の超空間を、関連度０および１の２つの領域に区切る（２×Ｎ−１）次元の超面（超平面）を得たことと等価な状態となる。このように学習済のＳＶＭに対して、未知の任意のｓ１およびｓ２を入力すると、ＳＶＭは、学習過程で得られた超面に基づき、関連度ｓｉｍ（ｓ１，ｓ２）の値を出力する。
【００９１】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、前記の実施形態と共通の部分については説明を省略し、本実施形態特有の部分を主に説明する。
図１０は、本実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、番組検索装置２は、期間指定部４１を含んで構成される。その他の機能ブロックは、第１実施形態におけるそれらと同様のものである。
【００９２】
期間指定部４１は、設定されるパラメータにより、あるいは入力装置を介してユーザから入力されるデータにより、特定の期間を指定する。この期間の指定のしかたは、例えば「２００９年１月から現在まで」といった形式、あるいは「２００５年１月から２００９年１２月まで」といった形式である。そして、期間指定部４１は、指定された期間の情報を特徴量抽出部１２および２２に渡す。
【００９３】
本実施形態においても、更新頻度データ取得部３０は、期間ごとの更新頻度を表す更新頻度データを事典データの見出し語に対応付けて取得する。また、本実施形態における更新頻度データ記憶部３１は、図６に示した形式、あるいは図４に示した形式で、更新頻度データを保持する。つまり、更新頻度データ記憶部３１は、期間に応じた更新頻度の情報を記憶している。
そして、特徴量抽出部１２および２２は、期間指定部４１によって指定された期間に該当する更新頻度データのみを更新頻度データ記憶部３１から抽出して読み出し、当該期間における更新頻度の数値を用いて、各番組の特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１２および２２は、当該期間の更新頻度の数値を用いて、式（１）のベクトルｓを生成したり、式（１２）の更新頻度ベクトルｒを生成したりする。つまり、特徴量抽出部１２および２２は、期間指定部４１によって指定された期間における更新頻度を表す更新頻度データに基づき、番組ごとの特徴量を計算する。
【００９４】
本実施形態の番組検索装置２が上記のような処理を行うことにより、事典データに関して所定の期間のみの更新頻度が番組間の関連度に影響し、検索結果に反映されるようになる。これにより、例えば、最近の更新頻度だけを番組の特徴量に反映させることができ、結果的に最近注目されている話題を重視した番組検索を行える。また、例えば、過去の特定期間の更新頻度だけを番組の特徴量に反映させることができ、結果的にその当時に注目されていた話題を重視した番組検索も行える。
【００９５】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、前記の実施形態と共通の部分については説明を省略し、本実施形態特有の部分を主に説明する。
図１１は、本実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、番組検索装置３は、前記実施形態における検索結果提示部２４の代わりに、検索結果提示部１２４を備えている。また、番組検索装置部３は、さらに人物名メタデータ記憶部５１を備えている。人物名メタデータ記憶部５１は、番組に対応して人物名を記憶するものである。
【００９６】
図１２は、人物名メタデータ記憶部５１が記憶する人物名メタデータ、およびその利用方法を示す概略図である。同図（ａ）は、その人物名メタデータの例を示す。この人物名メタデータは、元々、放送番組に関連付けて放送局等から配信されるデータであり、番組の出演者等の名前のリストを含んでいる。番組検索装置３は、そのような人物名メタデータを番組ＩＤと関連付ける形で予め人物名メタデータ記憶部５１に蓄積しておく。なおここで記憶される人物名には、個人の名前だけでなく、グループやチーム等の名前も含まれる。同図（ｂ）は、検索結果提示部１２４が内部のメモリに構築するテーブルを示す。このテーブルは、人物名と事典データの更新頻度とを対応付けて保持しており、上記の人物名メタデータと、更新頻度データ記憶部３１から読み出した更新頻度データとを突合させることにより、構築可能である。
【００９７】
検索結果提示部１２４は、関連度計算部２３が計算した番組間の関連度に基づき、クエリで指定された番組との間での関連度の高い所定数の番組の番組ＩＤを関連度計算部２３から受け取る。そして、検索結果提示部１２４は、それらの番組ＩＤに関連付けられた人物名を人物名メタデータ記憶部５１から読み出すとともに、該当する人物名に関して更新頻度の値を更新頻度データ記憶部３１から読み出し、図１２（ｂ）に示した形式のテーブルを構築する。そして、検索結果提示部１２４は、関連度計算部２３から受け取った番組に関する情報を、出演者の事典データにおける更新頻度が高い順にソートして、ユーザに対して提示する。
なお、１つの番組が複数の出演者を含む場合、検索結果提示部１２４は、各番組において最も更新頻度の高い出演者の更新頻度を用いて、上記のソートを行い、検索結果である番組に関する情報をユーザに対して提示する。
つまり、検索結果提示部１２４は、関連度計算部２３が計算した関連度に基づいて選択された（複数の）番組ごとの人物名を人物名メタデータ記憶部５１から読み出し、読み出した人物名に対応する更新頻度データに基づく順序で番組に関する情報を出力する。
【００９８】
本実施形態の番組検索装置３が上記のような処理を行うことにより、クエリで指定された番組との関連度が高い所定数の番組を、更新頻度順に表示することができる。言い換えれば、検索結果として得られた番組を、注目度の高い順に表示することができる。
【００９９】
なお、この第３の実施形態において、さらに第２の実施形態が備える期間指定部４１を設けるように、番組検索装置を構成しても良い。このとき、特徴量抽出部１２および２２は、期間指定部４１によって指定された期間の更新頻度を用いて特徴量の抽出を行う。あるいは、検索結果提示部１２４は、番組の出演者に関して、期間指定部４１によって指定された期間についての更新頻度を取得し、更新頻度の値の高い順に検索結果である番組に関する情報をユーザに対して提示する。あるいは、これら両方を行う。
【０１００】
［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。なお、前記の実施形態と共通の部分については説明を省略し、本実施形態特有の部分を主に説明する。
図１３は、本実施形態による番組検索装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、番組検索装置４は、前記実施形態における番組情報取得部１０の代わりに、番組情報取得部２１０を備える。また、番組検索装置４は、前記実施形態におけるクエリ入力部２０の代わりに、クエリ入力部２２０を備える。また、番組検索装置４は、前記実施形態における特徴量抽出部１２、２２の代わりに、それぞれ、特徴量抽出部２１２、２２２を備える。また、番組検索装置４は、前記実施形態における番組情報記憶部１４の代わりに、番組情報記憶部２１４を備える。また、番組検索装置４は、前記実施形態と異なり、出現頻度カウント部１１、２１を有しない。
【０１０１】
本実施形態の番組情報取得部２１０が取得する番組情報は、番組を識別するための番組ＩＤと対応付けられた表現のリストである。ここで表現のリストとは、例えば、その番組の出演者の名（個人名やグループ名など）のリストである。一例としては、前実施形態の図１２（ａ）で示した表形式のデータの各行が、番組ＩＤと対応付けられた表現のリストである。なお、番組情報取得部２１０は、外部記憶装置９１や、番組データサーバコンピュータ９２から、このような番組情報を取得することもでき、また、テレビ放送波に含まれるメタデータから直接このような番組情報を取得することもできる。
【０１０２】
クエリ入力部２２０は、一つの番組に対応するクエリとして、番組ＩＤあるいはその番組に対応する表現のリストのいずれかを、キーボード等の入力装置から受け付ける。クエリ入力部２２０が番組ＩＤの入力を受け付けた場合には、クエリ入力部２２０はその番組ＩＤに対応する表現のリストを別途取得し、特徴量抽出部２２２に渡す。クエリ入力部２２０が表現のリストの入力を受け付けた場合には、クエリ入力部２２０はそのリストをそのまま特徴量抽出部２２２に渡す。
【０１０３】
なお、前述の通り、本実施形態の番組検索装置４は、出現頻度カウント部を備えておらず、よって、上記の番組情報における表現の出現頻度をカウントすることもない。
【０１０４】
特徴量抽出部２１２および２２２のそれぞれは、第１の実施形態において式（２）を用いて説明した更新頻度ベクトルｒを、特徴量として抽出する。即ち、ベクトルｒはＭ次元のベクトルであり、その要素ｂｊ（１≦ｊ≦Ｍ）は、事典データにおけるｊ番目の見出し語に関する値である。ｊ番目の番組の見出し語が当該番組の番組情報（表現のリスト）に含まれる場合、ｂｊはその見出し語の更新頻度の数値である。ｊ番目の見出し語が当該番組の番組情報に含まれない場合、ｂｊは０である。特徴量抽出部１２は、更新頻度データ記憶部３１から読み出すデータに基づき、更新頻度ベクトルｒを作成する。つまり、第１の実施形態における更新頻度ベクトルｒと同様に、本実施形態における特徴量であるｒは、番組の番組情報に含まれる見出し語の集合によって特徴付けられ、且つ、見出し語ごとの更新頻度の値がそのベクトル空間における特徴の度合いに比例する。
なお、特徴量抽出部２１２および２２２が、更新頻度の数値に対する単調増加関数を適宜用いて、ｂｊの値を計算するようにしても良い。
【０１０５】
つまり、特徴量抽出部２１２および２２２は、更新頻度データ取得部が取得した更新頻度データのうちの当該番組の番組情報に含まれる表現に対応付けられた更新頻度データに基づき、番組ごとの特徴量を計算して番組情報記憶部に書き込む。
また、特徴量抽出部２１２および２２２は、更新頻度データの値が大きいほど、特徴量のベクトルにおいて当該更新頻度データに対応するベクトル要素の絶対値が大きくなるように、特徴量を計算する。
【０１０６】
番組情報記憶部２１４は、図７に示した形式のデータを記憶する。つまり、番組情報記憶部２１４は、番組を識別する番組ＩＤと、その番組のタイトルと、その番組の特徴量である更新頻度ベクトルｒとを互いに関連付けて記憶する。
【０１０７】
また、本実施形態における関連度計算部２３は、２つの番組の特徴量がそれぞれｒ１およびｒ２であるとき、式（８）で示したコサイン尺度によるｓｉｍｒ（ｒ１，ｒ２）の値を計算し、この値をこれら２つの番組の間の関連度として出力する。
なお、関連度計算部２３が計算する関連度として、上記のコサイン尺度以外に、２つのベクトル間のユークリッド平方距離や、マンハッタン距離や、Ｊａｃｃａｒｄ係数等を計算し、その計算結果を用いても良い。
【０１０８】
なお、上述した各実施形態における各機能を、電子回路を用いて実現する。また、データを記憶する各記憶部を、半導体メモリや磁気ハードディスク装置を用いて実現する。
なお、上述した実施形態における番組検索装置の一部または全部の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【０１０９】
以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
前記の実施形態においては、更新頻度データの値として所定期間あるいは全期間の更新回数の値を用いていたが、その代わりに、単位時間あたりの更新回数の値を更新頻度データの値として用いるようにしても良い。この場合、具体的には例えば、所定期間における、あるいは全期間における、見出し語ごとの一ヶ月あたりの更新回数の値や、見出し語ごとの一日あたりの更新回数の値を、更新頻度データとして用いる。
さらに、具体的な構成はこれらの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明は、放送番組等、映像や音声のコンテンツを検索するシステムに利用できる。またその一形態として、多数の放送コンテンツを蓄積しておき、ユーザからの要求に応じてそれらのコンテンツを視聴できるようにしたシステムにおいて、所定の番組との間の関連度の高い番組の情報を提示する機能のために本発明を利用できる。
【符号の説明】
【０１１１】
１，２，３，４  …  番組検索装置
１０，２１０  …  番組情報取得部
１１  …  出現頻度カウント部
１２，２１２  …  特徴量抽出部
１４，２１４  …  番組情報記憶部（番組データベース）
２０，２２０  …  クエリ入力部
２１  …  出現頻度カウント部
２２，２２２  …  特徴量抽出部
２３  …  関連度計算部
２４，１２４  …  検索結果提示部
３０  …  更新頻度データ取得部
３１  …  更新頻度データ記憶部
４１  …  期間指定部
５１  …  人物名メタデータ記憶部
【図１】
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【図２】
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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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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