(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生することができるように、コンテンツに検索用テキストのタグを付与するタグ付けサーバであって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、端末へ送信するコンテンツ送信手段と、
所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記端末へ送信する質問文送信手段と、
前記端末から回答文を受信し、該回答文に含まれる回答単語を抽出する回答文受信手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
を有することを特徴とするタグ付けサーバ。
【請求項２】
ユーザ毎に、端末に入力された、コンテンツを検索するための検索文を受信し、且つ、該検索文から形態素解析によって検索単語を抽出する検索文受信手段と、
前記検索単語を品詞解析や意味解析によって、それに関連するカテゴリに割り当てるカテゴリ分類手段と、
前記ユーザ毎に、全検索単語の総和に対する、各カテゴリに含まれる検索単語の数に応じた嗜好確率を抽出し、当該嗜好確率を前記カテゴリ蓄積手段へ登録する嗜好確率抽出手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載のタグ付けサーバ。
【請求項３】
前記回答文受信手段は、前記回答文から形態素解析によって回答単語を抽出し、
前記回答単語を品詞解析や意味解析によって、それに関連するカテゴリに付与するカテゴリ分類手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載のタグ付けサーバ。
【請求項４】
前記カテゴリは、ノード及びリーフからなり、
前記ノードとして、「何」「何処」「誰」「いつ」があり、
「何」  に対するリーフとして、「背景」「イベント」「環境」があり、
「何処」に対するリーフとして、「位置」「所在環境」があり、
「誰」  に対するリーフとして、「関係」「名前」があり、
「いつ」に対するリーフとして、「時刻」「日」「月」「季節」があり、
前記質問文は、前記リーフ毎に関連付けられている
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のタグ付けサーバ。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のタグ付けサーバと、該タグ付けサーバとネットワークを介して通信する端末とを有するシステムであって、
前記端末は、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと、
前記マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、該テキストを前記タグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを音声信号に変換し、該音声信号を前記スピーカへ出力する音声合成手段と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１から４のいずれか１項に記載のタグ付けサーバと、該タグ付けサーバとネットワークを介して通信する端末とを有するシステムであって、
前記端末は、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
前記テキスト入力手段によって取得されたテキストを、前記タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを前記ディスプレイに表示させるテキスト受信手段と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項７】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末であって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、前記ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと、
前記マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、該テキストを前記タグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを音声信号に変換し、該音声信号を前記スピーカへ出力する音声合成手段と、
前記カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記音声合成手段へ出力する質問文送信手段と、
前記音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする端末。
【請求項８】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末であって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、前記ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
前記テキスト入力手段によって取得されたテキストを、前記タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを前記ディスプレイに表示させるテキスト受信手段と、
前記カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記ディスプレイに表示する質問文送信手段と、
前記音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする端末。
【請求項９】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、該コンテンツに検索用テキストのタグを付与するようにサーバに搭載されたコンピュータを機能させるタグ付けプログラムであって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するカテゴリを複数蓄積し、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、端末へ送信するコンテンツ送信手段と、
所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記端末へ送信する質問文送信手段と、
前記端末から回答文を受信し、該回答文に含まれる回答単語を抽出する回答文受信手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするサーバ用のタグ付けプログラム。
【請求項１０】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記端末は、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと
を有し、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、前記ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
前記マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、該テキストを前記タグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを音声信号に変換し、該音声信号を前記スピーカへ出力する音声合成手段と、
前記カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記音声合成手段へ出力する質問文送信手段と、
前記音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする端末用のタグ付けプログラム。
【請求項１１】
ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記端末は、
前記コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
を有し、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、前記ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
前記テキスト入力手段によって取得されたテキストを、前記タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
前記タグ付けサーバからテキストを受信し、該テキストを前記ディスプレイに表示させるテキスト受信手段と、
前記カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、前記ディスプレイに表示する質問文送信手段と、
前記テキスト入力手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
前記回答単語を前記コンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする端末用のタグ付けプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、写真や画像のようなデジタルコンテンツに、それを検索するためのインデックス（タグ）を付与する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オンライン／オフラインに限られず、ストレージの大容量化に伴って、大量のコンテンツを蓄積することが可能となっている。また、携帯電話機やスマートフォンに代表される情報端末機器の普及によって、ユーザ自ら取得した写真データのようなデジタルコンテンツも、データベースに、大量かつ容易に蓄積することができる。特に、Flickr（登録商標）やMySpace（登録商標）のようなソーシャルネットワークサービスでは、個人の大量の写真データが蓄積されている。一般に、写真データには、撮影時刻や撮影条件を、タグ情報として撮影時に付加することができる。このような撮影情報は、データベースの中から特定の写真データを検索するためのキーとして用いることもできる。
【０００３】
しかしながら、写真データに写る人物や場所等を直接的に意味するタグ情報は、そのままでは付加されない。そのような内容に基づくタグ情報を付加する場合、通常、ユーザ自ら、パーソナルコンピュータを操作して、各写真データに、テキストのタグ情報を付加する必要がある。
【０００４】
従来、コンテンツにタグを付与する技術として、コンテンツが格納されているフォルダのフォルダ名に含まれる単語を、タグとして付与する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、コンテンツが格納されるフォルダ名を変更するだけで、多数のコンテンツに対して一度に同じタグを付与することができる。人手によるタグ付けの手間が大幅に軽減される。
【０００５】
また、オペレータの発声から、音声認識によって抽出された単語を、コンテンツにタグとして付与する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、コンテンツの再生を一時的に停止させる。即ち、コンテンツの再生と、タグ付け作業及びタグ修正作業とを同期させることによって、１人のオペレータによる作業時間の増加を抑えることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２５０４４０号公報
【特許文献２】特開２００７−２５６４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載された技術によれば、タグ付けされる単語はフォルダ名に依存するために、そのコンテンツの内容を直接的に意味するタグを付与することが困難な場合が多い。特に、写真データのように、ユーザ自ら作成するコンテンツＣＧＭ(Consumer Generated Media)ほど、検索用に十分なタグを付与することができない。
【０００８】
また、特許文献２に記載された技術によれば、特に動画コンテンツにタグ付けをする専用オペレータに対する装置であって、一般ユーザによるタグ付けを想定したものではない。一般ユーザほど、コンテンツ毎に、自ら所望のタグを付与するような手間のかかる作業に飽きる場合が多く、また、そのような作業を嫌う場合が多い。例えば、ユーザ自ら撮影した大量の写真データに対して、写真データ毎に、以下のような文章を自ら発声して、タグを付与しなければならない。例えばフォトフレームの場合、ユーザは、それに蓄積された写真毎に、以下のような文章を発声する必要がある。
「これは＊＊の写真です」（人）
「この写真は＊＊で撮りました」（場所）
「この写真は＊＊と撮りました」（人）
「この写真は＊＊日／＊曜日に撮りました」（日時）
【０００９】
しかしながら、タグとして「場所名」を付与しても、例えば、ユーザが「場所名」をキーとして検索しない限り、結果的に必要とされない。一方で、ユーザが「人の名前」をキーとして比較的多く検索する場合、各コンテンツにはできる限り、「人の名前」をタグとして付与することが好ましい。このように、ユーザの検索単語の傾向（どのような検索キーを多用するか）によって、必要とされるタグも異なってくる。
【００１０】
そこで、本発明は、コンテンツを検索し閲覧するユーザ毎に、タグ付け作業を意識させることなく、そのユーザに適したタグをコンテンツに付与することができるタグ付けプログラム、サーバ及び端末を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生することができるように、コンテンツに検索用テキストのタグを付与するタグ付けサーバであって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、端末へ送信するコンテンツ送信手段と、
所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、端末へ送信する質問文送信手段と、
端末から回答文を受信し、その回答文に含まれる回答単語を抽出する回答文受信手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明のタグ付けサーバにおける他の実施形態によれば、
ユーザ毎に、端末に入力された、コンテンツを検索するための検索文を受信し、且つ、その検索文から形態素解析によって検索単語を抽出する検索文受信手段と、
検索単語を品詞解析や意味解析によって、それに関連するカテゴリに割り当てるカテゴリ分類手段と、
ユーザ毎に、全検索単語の総和に対する、各カテゴリに含まれる検索単語の数に応じた嗜好確率を抽出し、当該嗜好確率をカテゴリ蓄積手段へ登録する嗜好確率抽出手段と
を更に有することも好ましい。
【００１３】
本発明のタグ付けサーバにおける他の実施形態によれば、
回答文受信手段は、回答文から形態素解析によって回答単語を抽出し、
回答単語を品詞解析や意味解析によって、それに関連するカテゴリに付与するカテゴリ分類手段と
を更に有することも好ましい。
【００１４】
本発明のタグ付けサーバにおける他の実施形態によれば、
カテゴリは、ノード及びリーフからなり、
ノードとして、「何」「何処」「誰」「いつ」があり、
「何」  に対するリーフとして、「背景」「イベント」「環境」があり、
「何処」に対するリーフとして、「位置」「所在環境」があり、
「誰」  に対するリーフとして、「関係」「名前」があり、
「いつ」に対するリーフとして、「時刻」「日」「月」「季節」があり、
質問文は、リーフ毎に関連付けられていることも好ましい。
【００１５】
本発明によれば、前述のタグ付けサーバと、そのタグ付けサーバとネットワークを介して通信する端末とを有するシステムであって、
端末は、
コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと、
マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、そのテキストをタグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストを音声信号に変換し、その音声信号をスピーカへ出力する音声合成手段と
を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、前述のタグ付けサーバと、そのタグ付けサーバとネットワークを介して通信する端末とを有するシステムであって、
端末は、
コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
テキスト入力手段によって取得されたテキストを、タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストをディスプレイに表示させるテキスト受信手段と
を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末であって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツを再生するディスプレイと、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと、
マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、そのテキストをタグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストを音声信号に変換し、その音声信号をスピーカへ出力する音声合成手段と、
カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、音声合成手段へ出力する質問文送信手段と、
音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末であって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツを再生するディスプレイと、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
テキスト入力手段によって取得されたテキストを、タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストをディスプレイに表示させるテキスト受信手段と、
カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、ディスプレイに表示する質問文送信手段と、
音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、そのコンテンツに検索用テキストのタグを付与するようにサーバに搭載されたコンピュータを機能させるタグ付けプログラムであって、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するカテゴリを複数蓄積し、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、端末へ送信するコンテンツ送信手段と、
所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、端末へ送信する質問文送信手段と、
端末から回答文を受信し、その回答文に含まれる回答単語を抽出する回答文受信手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
端末は、
コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザから発声された音声信号を取得するマイクと、
ユーザへ音声を発声するスピーカと
を有し、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
マイクによって取得された音声信号をテキストに変換し、そのテキストをタグ付けサーバへ送信する音声認識手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストを音声信号に変換し、その音声信号をスピーカへ出力する音声合成手段と、
カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、音声合成手段へ出力する質問文送信手段と、
音声認識手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、ユーザによって視聴可能な端末に当該ユーザ所望のコンテンツを再生すると共に、コンテンツに検索用テキストのタグを付与する端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
端末は、
コンテンツを再生するディスプレイと、
ユーザにテキストを入力させるテキスト入力手段と、
を有し、
端末で再生すべきコンテンツを蓄積したコンテンツ蓄積手段と、
タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積し、当該カテゴリは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものであり、ユーザ毎に、各カテゴリに対する嗜好確率を登録したカテゴリ蓄積手段と、
コンテンツ蓄積手段に蓄積された１つのコンテンツを、ディスプレイに出力するコンテンツ出力手段と、
テキスト入力手段によって取得されたテキストを、タグ付けサーバへ送信するテキスト送信手段と、
タグ付けサーバからテキストを受信し、そのテキストをディスプレイに表示させるテキスト受信手段と、
カテゴリ蓄積手段における所定閾値以上の嗜好確率のカテゴリについて、当該カテゴリに関連する回答文を得るための質問文を、ディスプレイに表示する質問文送信手段と、
テキスト入力手段から回答文を入力する回答文入力手段と、
回答単語をコンテンツにタグとして付与するタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のタグ付けプログラム、サーバ及び端末によれば、コンテンツを検索し閲覧するユーザ毎に、タグ付け作業を意識させることなく、そのユーザに適したタグをコンテンツに付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明におけるコンテンツの検索を表すシステム構成図である。
【図２】本発明におけるタグ付けを表すシステム構成図である。
【図３】本発明におけるタグ付けサーバ及び端末の機能構成図である。
【図４】カテゴリ蓄積部に蓄積されるデータ構造を表す説明図である。
【図５】本発明におけるタグ付けのための対話制御を表す説明図である。
【図６】本発明における端末の機能構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２５】
図１は、本発明におけるコンテンツの検索を表すシステム構成図である。
【００２６】
図１によれば、ユーザ（太郎の母）は、例えば携帯電話機やスマートフォン４を用いて、「２０１１年５月に太郎（子）がサッカーをしている」写真又はビデオを撮影している。ここで撮影されたコンテンツは、例えば携帯電話網及びインターネットを介して、コンテンツサーバ３へ送信される。
【００２７】
一方で、他のユーザ（太郎の祖母）は、端末２としてデジタルフォトフレームを宅内に備えている。このデジタルフォトフレーム２は、ホームルータに接続され、アクセスネットワーク及びインターネットを介して、コンテンツサーバ３と通信することができる。端末２は、ユーザ所望のコンテンツをコンテンツサーバ３から検索し、そのコンテンツを再生することができる。ここで、ユーザ所望のコンテンツを検索することができるように、コンテンツサーバ３は、各コンテンツにその内容に基づくタグを付与して蓄積する。
【００２８】
図１によれば、インターネットに、タグ付けサーバ１が更に接続されている。タグ付けサーバ１は、コンテンツサーバ３に蓄積されたコンテンツに、タグを付与する。図１によれば、コンテンツには、例えば「太郎」「サッカー」「２０１１年５月」のようなタグが付与されている。尚、ここで、「太郎」は、太郎の祖母（ユーザ）から見て、「孫」であるとする関係についても、タグを付与することが好ましい。これは、太郎の祖母から見た人の「関係」であって、他の全てユーザに共通するタグではない。即ち、ユーザ毎に、コンテンツを閲覧する際に、重要なタグは異なる。
【００２９】
デジタルフォトフレーム２は、ユーザが発声した音声をテキストに変換する音声認識機能を有する。太郎の祖母が「孫の写真を見たい」と発声した場合、認識されたそのテキストが、コンテンツサーバ３へ送信される。コンテンツサーバ３は、太郎の祖母からの検索メッセージであることを認識し、そのテキストの「孫」をタグとして含むコンテンツを検索する。そして、「２０１１年５月に太郎（子）がサッカーをしている」コンテンツを、端末２へ送信する。これによって、太郎の祖母は、所望のコンテンツを閲覧することができる。
【００３０】
図２は、本発明におけるタグ付けを表すシステム構成図である。
【００３１】
図２によれば、タグ付けサーバ１が、端末２へ、タグ付けを要するコンテンツを送信すると共に、アバタ(Avater)画像及び質問文を送信する。端末２は、ディスプレイに、コンテンツを再生すると共に、アバタ画像（対話エージェント）も表示する。「アバタ画像」とは、チャットなどのコミュニケーションツールであって、人の分身として画面上に登場する漫画風のキャラクタ画像をいう。アバタ画像を用いることによって、実世界のコミュニケーションと同じように表情や動作による豊かなコミュニケーションを可能とする。本発明によれば、ユーザは、アバタとの問答形式で、現に再生しているコンテンツにタグを付与する。
【００３２】
また、端末２は、質問文を音声合成によって音声信号に変換し、その音声信号をスピーカから出力する。図２によれば、ディスプレイにアバタ画像が表示され、スピーカから「何の写真ですか？」と発声される。このとき、端末２は、質問文も、ディスプレイに表示するものであってもよい。
【００３３】
これに対し、ユーザ（例えば太郎の祖母）は、「２０１１年５月に太郎（子）がサッカーをしている」コンテンツを見ながら、「孫の写真です」と発声する。端末２は、マイクによってその音声信号を取得し、音声認識によって単語「孫」を認識する。このとき端末２は、回答文を、ユーザにテキストで入力させるものであってもよい。そして、端末２は、単語「孫」を回答文として、タグ付けサーバ１へ送信する。これによって、タグ付けサーバ１は、そのコンテンツに、ユーザ（太郎の祖母）に対する単語「孫」をタグとして付与することができる。
【００３４】
図３は、本発明におけるタグ付けサーバ及び端末の機能構成図である。
【００３５】
［端末（デジタルフォトフレーム）］
デジタルフォトフレームとしての端末２は、通信インタフェース２００と、ハードウェア的なユーザインタフェースとしてのディスプレイ２０１（タッチパネルディスプレイ）、マイク２０２、スピーカ２０３及びカメラ２０４を有する。また、端末２は、ソフトウェア的に、メディア再生部２１１と、音声認識部２１２と、音声合成部２１３と、顔認識部２１４とを有する。
【００３６】
メディア再生部２１１は、コンテンツサーバ３から、ユーザの検索キーによって検索されたコンテンツを受信し、ディスプレイ２０１に再生表示する。また、メディア再生部２１１は、コンテンツサーバ３から、タグ付けを要するコンテンツとアバタ画像とを受信し、ディスプレイ２０１に再生表示する。尚、ディスプレイがタッチパネルディスプレイである場合、操作情報をタグ付けサーバ１へ送信する操作情報送信部を更に有する。
【００３７】
マイク２０２は、ユーザが発声する音声を取得し、その音声信号を音声認識部２１２へ出力する。音声認識部２１２は、その音声信号からテキストを認識し、そのテキストをタグ付けサーバへ送信する。ここで取得されるテキストには、以下の２種類がある。
（１）ユーザが、所望のコンテンツを検索するために発声した検索文
（２）ユーザが、タグ付け用の質問文に対する回答として発声した回答文
【００３８】
音声合成部２１３は、タグ付けサーバ１から質問文のテキストを受信し、音声信号に変換する。その音声信号は、スピーカ２０３から発声される。発声される音声は、ディスプレイに表示されたアバタ画像に対応しており、ユーザから見ると、アバタが発声しているように認識される。
【００３９】
尚、図３には図示していないが、マイク部２０２及び音声認識部２１２に代えて、キーボードのようなテキスト入力部と、入力されたそのテキストをタグ付けサーバ１へ送信するテキスト送信部とであってもよい。同様に、スピーカ部２０３及び音声合成部２１３は、タグ付けサーバ１から受信したテキストを、ディスプレイ２０１に表示するテキスト受信部であってもよい。
【００４０】
また、カメラ２０４は、ユーザの顔映像を撮影し、その顔映像を顔認識部２１４へ出力する。顔認識部２１４は、顔映像から特徴量を抽出し、その特徴量をタグ付けサーバ１へ送信する。
【００４１】
［タグ付けサーバ］
タグ付けサーバ１は、通信インタフェース１００と、コンテンツ蓄積部１０１とを有する。通信インタフェース１００は、インターネットに接続し、端末２と通信する。また、コンテンツ蓄積部１０１は、タグ付けを要するコンテンツを蓄積する。これらコンテンツは、例えばユーザによって撮影された写真やビデオのデータである。その場合、コンテンツ蓄積部は１０１は、ファイル共有サーバのようなコンテンツサーバ３からコンテンツを取得する。
【００４２】
また、タグ付けサーバ１は、対話制御部１１１と、カテゴリ分類部１１２と、カテゴリ蓄積部１１３と、嗜好確率抽出部１１４と、コンテンツ検索部１１５と、タグ付け部１１６とを有する。これら機能構成部は、タグ付けサーバ１に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
【００４３】
対話制御部１１１は、端末２を操作するユーザに対して、会話文とアバタ画像とを用いて対話を進行する。例えば、フレーム駆動によるマルチモーダル対話制御モデルであってもよい。対話制御部１１１は、検索文受信部と、質問文送信部と、タグ付けコンテンツ送信部と、回答文受信部と、アバタ画像蓄積部とを有する。
【００４４】
検索文受信部は、ユーザによって端末２に入力された、コンテンツを検索するための検索文を受信する。ユーザが写真を検索している際に、端末へ向かって発声していた検索文は、例えば以下のようなものである。
「孫の写真を見たい」
「２００８年のニューヨーク旅行の時の写真をみたい」
「孫と一緒の写真を探したい」
「太郎の写真を見たい」
【００４５】
検索文受信部は、前述の検索文から、形態素解析によって区分する。
「孫／の／写真／を／見たい」
「２００８年／の／ニューヨーク／旅行／の／時／の／写真／を／みたい」
「孫／と／一緒／の／写真／を／探したい」
「太郎／の／写真／を／見たい」
そして、以下の検索単語を取得する。
「孫」
「２００８年」
「ニューヨーク」
「旅行」
「一緒」
「太郎」
これら検索単語は、カテゴリ分類部１１２へ出力される。
【００４６】
カテゴリ分類部１１２は、検索単語を、品詞解析や意味解析によって、それに関連するカテゴリに割り当てる。カテゴリ分類部１１２は、ユーザの検索文が受信される毎に、検索単語がカテゴリに割り当てられ、カテゴリ蓄積部１１３へ蓄積する。
【００４７】
カテゴリ蓄積部１１３は、タグに関連するカテゴリを木構造で複数蓄積する。「カテゴリ」とは、ユーザへの質問文によって得られる回答文に含まれる単語に関連するものである。カテゴリは、ノード及びリーフからなり、リーフ毎に質問文が関連付けられている。また、カテゴリ蓄積部１１３は、ユーザ毎に、各カテゴリのリーフに対する嗜好確率を登録する。カテゴリ蓄積部１１３は、ユーザの検索文が受信される毎に、各カテゴリのリーフに対する嗜好確率も更新される。
【００４８】
図４は、カテゴリ蓄積部に蓄積されるデータ構造を表す説明図である。
【００４９】
図４によれば、カテゴリ蓄積部１１３は、複数のカテゴリが、木構造に表されている。この木構造によれば、ルート(根、root)から見て、カテゴリのノード(節、node)と、カテゴリのリーフ(葉、leaf)とを有する。ノードは唯一の親ノードのみを有する親子関係を持ち、リーフは、子のないノードを意味する。ルートからリーフまでの階層の数は、「深さ」を意味する。また、本発明の特徴としては、カテゴリのリーフの毎に、検索嗜好確率が付与されている。
【００５０】
ここで、カテゴリは、例えばK-means法によって抽出されるものであってもよい。学習対象となる回答文の単語は、例えば写真に関連するコーパステキスト（ブログ(Weblog)等）を事前に収集したものであってもよい。その中に出現した単語数ｎを、特徴ベクトルによってＫ個のクラスタに分類する。
（Ｓ１）各データｘiに対して、ランダムにＫ個のクラスタに割り振る。
（Ｓ２）割り振ったデータｘiに基づいて、各クラスタの中心を計算する。この計算は、通常、割り当てられたデータの各要素の平均Ｖjが用いられる。
（Ｓ３）各ｘiと各Ｖj（平均）との距離を求め、ｘiを最も近い中心のクラスタに割り当て直す。
（Ｓ４）Ｋ個のクラスタに対して全てのｘiの割り当てが変化しなかった場合、処理を終了する。それ以外の場合、新しく割り振られたクラスタからＶjを再計算し、Ｓ２及びＳ３の処理を繰り返す。
【００５１】
リーフには、適切なカテゴリ名が付与されている。例えば、名前（name）、人間関係(relation)、地名(geography)、位置(position)、イベント(event)、動作（action）などが付与される。また、これらリーフのクラスタを下位として、ノードを生成し、そのノードに更に適切なカテゴリ名を付与する。そして、カテゴリ分類部１１２は、前述の検索単語を、カテゴリに対応付ける。
（検索単語）          （カテゴリのリーフ）
「２００８年」  ＝「年」
「ニューヨーク」＝「位置」
「旅行」        ＝「イベント」
「孫」          ＝「関係」
「太郎」        ＝「名前」
（カテゴリのリーフ）  （カテゴリのノード）
「年」          ＝「いつ」
「位置」        ＝「何処」
「関係」「名前」＝「誰」
「イベント」    ＝「何」
ノードとしては、例えば以下のようなものがある。
「何(What)」「何処(Where)」「誰(Who)」「いつ(When)」
また、リーフとしては、例えば以下のようなものがある。
「何」  に対するリーフ：「背景」「イベント」「環境」
「何処」に対するリーフ：「位置」「所在環境」
「誰」  に対するリーフ：「関係」「名前」
「いつ」に対するリーフ：「時刻」「日」「月」「季節」
【００５２】
また、カテゴリ蓄積部１１３のリーフには、対話制御部１１１によって抽出された回答単語が付与される。回答単語が付与されたリーフは、既にタグ付けされたものであると認識する。即ち、回答単語が付与されたリーフに関しては、質問文を送信する必要がない。
【００５３】
嗜好確率抽出部１１４は、ユーザ毎に、全検索単語の総和に対する、各カテゴリのリーフに含まれる検索単語の数に応じた嗜好確率を抽出する。図４によれば、カテゴリ蓄積部１１３のカテゴリのリーフに、ユーザ毎の嗜好確率が登録されている。例えば、検索単語ωm毎に、以下のような嗜好確率Ｐ*(ωm)が算出される。
Ｐ*(ωm)＝Ｎ(ωm)／Ｎ
Ｎ(ωm)：単語ωmの出現回数
Ｎ     ：検索単語の総数
例えばＮ＝１０００個で、且つ、単語ωmの出現回数Ｎ(ωm)＝１０個の場合、
嗜好確率Ｐ*(ωm)＝０．０１（１％）
【００５４】
K-mean法で分類する場合には
Ｐ*(ωm|Ｃm）＝１、if ωm ∈ Ｃm。
Ｐ*(ωm|Ｃm）＝０、if ωm not∈ Ｃm。
Ｃm：カテゴリ
Ｐ*(ωm|Ｃm）：単語ωmが、そのカテゴリＣmに所属する確率
【００５５】
次に、カテゴリＣm毎に、そのカテゴリの嗜好確率Ｐ(Ｃm）を計算する。
Ｐ(Ｃm）＝ΣＰ*(ωm)×Ｐ*(ωm|Ｃm)
その他、尤度付きアルゴリズム（例えばＥＭ(Expectation-maximization)アルゴリズム）でクラスタリングする場合、尤度値をＰ*(ωm|Ｃm）に与える。
【００５６】
例えば、「関係」カテゴリには、｛孫、息子、娘｝の３つの検索単語があるとする。
Ｐ*(息子)＝0.003
Ｐ*(娘)＝0.002
Ｐ*(孫)＝0.1
「孫」「息子」「娘」にとって、Ｐ*(ωm|Ｃm)＝1である。そのために、以下のように嗜好確率を算出することができる。
Ｐ(関係)＝ΣＰ*(ωm)×Ｐ*(ωm|Ｃm)
＝0.003＋0.002＋0.1
＝0.105
【００５７】
コンテンツ検索部１１５は、対話制御部１１１の検索文受信部から出力された検索文によって、コンテンツ蓄積部１０１を検索し、取得したコンテンツを端末２へ送信する。
【００５８】
対話制御部１１１におけるタグ付けコンテンツ送信部は、タグ付けを要するコンテンツを端末２へ送信する。
【００５９】
対話制御部１１１における質問文送信部は、ユーザに応じて、嗜好確率が所定閾値以上高いカテゴリを検索する。そして、そのカテゴリに関連する回答文を得るための質問文が、端末２へ送信される。この場合、質問文送信部は、リーフに対する質問文としては、「これは何ですか？」「ここは何処ですか？」「これは誰ですか？」「これはいつですか？」と生成される。即ち、質問文は、カテゴリのリーフによって生成される。勿論、ノードと、質問文との関係は、事前に決定されたものであってもよい。
【００６０】
尚、対話制御部１１１における質問文送信部は、端末２から受信した顔認識情報に応じて、質問文の送信を開始するものであってもよい。顔認識情報（顔映像特徴量）に基づいて、「ユーザが、デジタルフォトフレームのディスプレイを視認している状態」を検出する。この状態が所定時間以上継続した場合、「対話可能な状態」と認識し、質問文及びアバタ画像を送信し、ユーザとの対話を開始する。
【００６１】
対話制御部１１１における回答文受信部は、端末２から回答文を受信し、その回答文に含まれる回答単語を抽出する。回答文受信部は、前述した検索文受信部と同様に、回答文から形態素解析によって回答単語を取得する。そして、これら回答単語は、カテゴリ分類部１１２へ出力される。カテゴリ分類部１１２は、前述したように、回答単語に対して品詞解析や意味解析を実行することによって、それに関連するカテゴリに割り当てる。そして、カテゴリ分類部１１２は、回答単語をカテゴリのリーフに付与する。回答単語が付与されたカテゴリのリーフは、既にタグ付けされたものであると認識する。
【００６２】
対話制御部１１１の回答文受信部が、回答文をカテゴリ分類部１１２へ出力することによって、質問文に対して適切な回答文が得られなかったとしても、その回答文の回答単語が、カテゴリ蓄積部１１２にカテゴリのリーフに付与される。即ち、質問文に対して、ユーザの自由な発言に対しても、適切にタグを付与することができる。
【００６３】
タグ付け部１１６は、対話制御部１１１の回答文受信部から出力された回答単語を、コンテンツにタグとして付与する。
【００６４】
ユーザは、嗜好確率が高いカテゴリのリーフに属する単語を、コンテンツの検索文に含める可能性が高い。従って、ユーザ毎に、そのユーザが検索する可能性が高い検索単語に基づくカテゴリのリーフに属する単語を、できる限りタグとして付与することができる。
【００６５】
図５は、本発明におけるタグ付けのための対話制御を表す説明図である。
【００６６】
図５によれば、太郎の祖母が、本発明に基づくデジタルフォトフレーム２を用いて、コンテンツにタグ付けするシーケンスを表す。
【００６７】
（Ｑ１）（アバタ）「何の写真ですか？」
最初は、発言の主導権をユーザに譲るような質問文が送信され、ユーザとの対話が始まる。ユーザは、比較的自由に発言できるために、抵抗感が比較的少ない。この質問文は、デジタルフォトフレームに現に再生されているコンテンツに対するものであって、スピーカから発声され、祖母は、ディスプレイに表示されているアバタが発声してように認識する。
【００６８】
（Ａ１）（祖母）「孫の写真です」
デジタルフォトフレームは、マイクから取得した音声信号から「孫」を認識し、そのテキスト「孫」をタグ付けサーバ１へ送信する。タグ付けサーバのカテゴリ蓄積部１１３は、「孫」から、品詞解析や意味解析によって人の「関係」を検出する。そして、カテゴリ蓄積部１１３の「関係」のリーフに、タグとして「孫」を付与する。
【００６９】
（Ｑ２）（アバタ）「孫の名前は何ですか？」
デジタルフォトフレームは、次に、嗜好確率が所定閾値以上であって最も高く、且つ、タグが割り当てられていないカテゴリを探索する。例えば図５によれば、所定閾値「０．２」とする。所定閾値以下のカテゴリに、あえてタグを付与する必要はない（空欄のままでよい）。
【００７０】
尚、ここでは、「関係」と同じ親ノード「誰」に属するリーフから先に探索される。カテゴリ「名前」が探索される。そこで、デジタルフォトフレームは、その孫の「名前」に対するノード「誰」に基づいて、「孫の名前は何ですか？」を質問する。
【００７１】
（Ａ２）（祖母）「太郎です」
デジタルフォトフレームは、マイクから取得した音声信号から「太郎」を認識し、そのテキスト「太郎」をタグ付けサーバ１へ送信する。タグ付けサーバのカテゴリ蓄積部１１３は、「太郎」から、品詞解析や意味解析によって人の「名前」を検出する。そして、カテゴリ蓄積部１１３の「名前」のリーフに、タグとして「太郎」を付与する。
【００７２】
（Ｑ３）（アバタ）「何をしている写真ですか？」
デジタルフォトフレームは、次に、嗜好確率が所定閾値（例えば０．３）以上であって最も高く、且つ、タグが割り当てられていないカテゴリを探索する。ここでは、デジタルフォトフレームは、「イベント」に対するノード「何」に基づいて、「これは、何をしている写真ですか？」を質問する。
【００７３】
ここで、Ｑ２では所定閾値を「０．２」とし、次に、Ｑ３では所定閾値を「０．３」とするものであってもよい。勿論、両方とも「０．２」であってもよい。比較的に嗜好確率が高いカテゴリのリーフから順に、質問文がユーザへ向けて送信されるために、次のカテゴリにおける所定閾値を高く設定することも好ましい。これによって、できる限り、無駄な質問文の送信を少なくすることができる。
【００７４】
（Ａ４）（祖母）「サッカーをしている写真です」
デジタルフォトフレームは、マイクから取得した音声信号から「サッカー」を認識し、そのテキスト「サッカー」をタグ付けサーバ１へ送信する。タグ付けサーバのカテゴリ蓄積部１１３は、「サッカー」から、品詞解析や意味解析によって「イベント」を検出する。そして、カテゴリ蓄積部１１３の「イベント」のリーフに、タグとして「サッカー」を付与する。
【００７５】
所定閾値以上のカテゴリに全てタグが付与された場合、処理をする。即ち、ユーザの過去の検索文の傾向に基づいて、このコンテンツには、タグとして「孫」「太郎」「サッカー」のみが付与される。
【００７６】
尚、本発明によれば、例えば以下のように質問文と回答文とが矛盾しても構わない。ユーザの自由な発言にも対応することができる。
（Ｑ２）（アバタ）「孫の名前は何ですか？」
（Ａ４）（祖母）「サッカーをしている写真です」
このような場合であっても、「サッカー」から、品詞解析や意味解析によって「イベント」を検出し、カテゴリ蓄積部１１３の「イベント」のリーフに、タグとして「サッカー」を付与する。そのために、カテゴリ「名前」のリーフには、タグが付与されない。
【００７７】
図６は、本発明における端末の機能構成図である。
【００７８】
図６によれば、基本的に図３におけるサーバ及び端末の機能を合わせ持ったものである。従って、各機能構成部は、図３で前述したものと全く同じである。例えば、コンテンツ蓄積部１０１は、デジタルフォトフレーム内のメモリ（例えばＳＤカード）であってもよく、ユーザの検索文の傾向に基づいて、コンテンツにタグが付与される。
【００７９】
以上、詳細に説明したように、本発明のタグ付けプログラム、サーバ及び端末によれば、コンテンツを検索し閲覧するユーザ毎に、タグ付け作業を意識させることなく、そのユーザに適したタグをコンテンツに付与することができる。ユーザにとっては、ディスプレイに表示されるアバタ画像との対話形式で、自らの検索傾向に応じてコンテンツにタグを付与することができる。
【００８０】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００８１】
１  タグ付けサーバ
１００  通信インタフェース
１０１  コンテンツ蓄積部
１１１  対話制御部
１１２  カテゴリ分類部
１１３  カテゴリ蓄積部
１１４  嗜好確率抽出部
１１５  コンテンツ検索部
１１６  タグ付け部
２  端末、デジタルフォトフレーム
２００  通信インタフェース
２０１  ディスプレイ（タッチパネルディスプレイ）
２０２  マイク
２０３  スピーカ
２０４  カメラ
２１１  メディア再生部
２１２  音声認識部
２１３  音声合成部
２１４  顔認識部
３  コンテンツサーバ
４  スマートフォン、携帯電話機
【図１】
0005611155.tif 000002
【図２】
0005611155.tif 000003
【図３】
0005611155.tif 000004
【図４】
0005611155.tif 000005
【図５】
0005611155.tif 000006
【図６】
0005611155.tif 000007