(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ識別情報と、コンテンツの内容を表したテキスト情報とを対応付けて記憶するテキスト情報蓄積部と、
ベクトル間の関連度を算出するベクトル間関連度解析部と、
指定されたコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表したキーコンテンツベクトルを生成する第１コンテンツベクトル生成部と、
他のコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表した候補コンテンツベクトルを生成する第２コンテンツベクトル生成部と、
前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記キーコンテンツベクトルとそれぞれの前記候補コンテンツベクトルとの関連度に基づいて、前記キーコンテンツベクトルと関連性の高い前記候補コンテンツベクトルを関連コンテンツベクトルとして選択する関連コンテンツ選択部と、
前記キーコンテンツベクトル及び前記関連コンテンツベクトルを基に、前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報とで共起する単語の特徴を表した単語共起ベクトルを生成する共起ベクトル生成部と、
前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表した関連コンテンツ文ベクトルを生成する第１文ベクトル生成部と、
前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記関連コンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記関連コンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記関連コンテンツ文ベクトルに対応する前記文を関連コンテンツの関連表示文として特定する関連表示文選択部と、
前記関連表示文選択部により特定された関連コンテンツの関連表示文を出力する関連コンテンツ出力部と、
を備えることを特徴とする関連コンテンツ表示装置。
【請求項２】
前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表したキーコンテンツ文ベクトルを生成する第２文ベクトル生成部をさらに備え、
前記関連表示文選択部は、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記キーコンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記キーコンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記キーコンテンツ文ベクトルに対応する前記文をキーコンテンツの関連表示文として特定し、
前記関連コンテンツ出力部は、前記関連表示文選択部により特定されたキーコンテンツの関連表示文を出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の関連コンテンツ表示装置。
【請求項３】
コンテンツ識別情報と、当該コンテンツの関連情報とを対応付けて記憶するコンテンツ蓄積部をさらに備え、
前記関連コンテンツ出力部は、前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と同じコンテンツ識別情報と対応付けられた関連情報を前記コンテンツ蓄積部から読み出し、読み出した関連情報あるいは当該関連情報に基づいて生成した情報を前記関連表示文と併せて出力する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の関連コンテンツ表示装置。
【請求項４】
関連コンテンツ表示装置として用いられるコンピュータを、
コンテンツ識別情報と、コンテンツの内容を表したテキスト情報とを対応付けて記憶するテキスト情報蓄積部、
ベクトル間の関連度を算出するベクトル間関連度解析部、
指定されたコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表したキーコンテンツベクトルを生成する第１コンテンツベクトル生成部、
他のコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表した候補コンテンツベクトルを生成する第２コンテンツベクトル生成部、
前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記キーコンテンツベクトルとそれぞれの前記候補コンテンツベクトルとの関連度に基づいて、前記キーコンテンツベクトルと関連性の高い前記候補コンテンツベクトルを関連コンテンツベクトルとして選択する関連コンテンツ選択部、
前記キーコンテンツベクトル及び前記関連コンテンツベクトルを基に、前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報とで共起する単語の特徴を表した単語共起ベクトルを生成する共起ベクトル生成部、
前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表した関連コンテンツ文ベクトルを生成する第１文ベクトル生成部、
前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記関連コンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記関連コンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記関連コンテンツ文ベクトルに対応する前記文を関連コンテンツの関連表示文として特定する関連表示文選択部、
前記関連表示文選択部により特定された関連コンテンツの関連表示文を出力する関連コンテンツ出力部、
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送番組などの映像コンテンツを多数蓄積して視聴するシステムにおいて、ユーザが所望の映像コンテンツを好みの時間に視聴することを支援するために、関連するコンテンツを検索して提示する関連コンテンツ表示装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブコンテンツなどを対象にした検索サービスにおいて提供される従来の検索機能は、ユーザが検索キーワードを指定することによって所望のコンテンツを見つけ出すものである。しかし、放送番組などの映像コンテンツの視聴時に検索を行なう場合、文字の入力は煩雑な操作であるとともに、文字の入力中は視聴中の映像コンテンツから目を離さなければならないこともあり、文字入力などを行なわない検索操作を可能とすることが望ましい。このためには、視聴中の番組など、任意の番組を検索キーとして、内容的関連の大きい番組や、一部のシーンを検索する機能が有効である。
【０００３】
デジタル放送では、番組内容の概略を記述する文章（以下、「番組概要テキスト」と記載）が、電子番組表（EPG：Electronic Program Guide）として配信されている。そこで、検索キーとなる番組の番組概要テキストと、データベースに蓄積されている検索対象の番組の番組概要テキストとの関連度を数値化して評価することにより、検索キーとなる番組に関連度の高い番組を検索することができる。この機能により、ユーザは明示的に検索キーワードを入力することなく、例えば、使用中の報道番組を検索キーとして指定するだけで、取り上げられた話題をより詳しく説明している特集番組や教育番組を検索することができる。
【０００４】
一方、特許文献１には、受信した放送番組に関連したキーワードの中からユーザが選択したキーワードと、当該キーワードの関連キーワードの中からユーザが選択した関連キーワードとを用いて番組情報を検索する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３４８０７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、キーワードを用いずに、放送番組などのコンテンツに関連した他のコンテンツを検索するためには、番組概要テキスト等、コンテンツの概要や内容等を記述したテキストを対象としたベクトル空間法による関連コンテンツ検索機能がある。そして、関連度の高い番組を関連する番組として選択する。このベクトル空間法では、コンテンツに付随するテキスト間の多数の単語の共起に基づいて関連度を計算するため、数個のキーワードの出現に的を絞って検索するキーワード検索に比べて、検索結果に多種のコンテンツが含まれることになる。そのため、ユーザによる検索結果の把握が阻害されるという欠点がある。
【０００７】
そこで、関連コンテンツの検索を提供する際のユーザインタフェースの質を向上させるために、検索結果として検出された関連コンテンツがどのような観点から関連していると判定されたかを、わかりやすく表示する必要がある。しかし、キーワード列の表示以外に、検出された関連コンテンツがどのような観点から関連しているかを表示する有効な技術はなかった。特許文献１は、ユーザに関連する番組情報を検索するためのキーワードや関連キーワードを表示して選択させるものであり、このような問題を解決するものではない。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、関連コンテンツを提示する際に、どのような観点から当該関連コンテンツが関連しているかの情報をわかりやすく提示することができる関連コンテンツ表示装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
［１］  本発明の一態様は、コンテンツ識別情報と、コンテンツの内容を表したテキスト情報とを対応付けて記憶するテキスト情報蓄積部と、ベクトル間の関連度を算出するベクトル間関連度解析部と、指定されたコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表したキーコンテンツベクトルを生成する第１コンテンツベクトル生成部と、他のコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表した候補コンテンツベクトルを生成する第２コンテンツベクトル生成部と、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記キーコンテンツベクトルとそれぞれの前記候補コンテンツベクトルとの関連度に基づいて、前記キーコンテンツベクトルと関連性の高い前記候補コンテンツベクトルを関連コンテンツベクトルとして選択する関連コンテンツ選択部と、前記キーコンテンツベクトル及び前記関連コンテンツベクトルを基に、前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報とで共起する単語の特徴を表した単語共起ベクトルを生成する共起ベクトル生成部と、前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表した関連コンテンツ文ベクトルを生成する第１文ベクトル生成部と、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記関連コンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記関連コンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記関連コンテンツ文ベクトルに対応する前記文を関連コンテンツの関連表示文として特定する関連表示文選択部と、前記関連表示文選択部により特定された関連コンテンツの関連表示文を出力する関連コンテンツ出力部と、を備えることを特徴とする関連コンテンツ表示装置である。
この発明によれば、指定されたコンテンツの内容を示す文章と、関連コンテンツの候補となるコンテンツの内容を示す文章との言語的な類似度に基づいて関連コンテンツを選択し、当該関連コンテンツの内容を示す文章を構成する文の中から、指定されたコンテンツの内容を示す文章と関連コンテンツとして選択された文章とに共通した言語的特徴を最もよく表す文を選択して、出力する。
これにより、テレビやパソコンなどのコンテンツ表示装置によりユーザが視聴しているコンテンツに関連したコンテンツが、どのような観点において関連しているかの情報を提示することが可能となり、ユーザは、興味を惹く関連コンテンツを見つけ易くなる。
【００１０】
［２］  本発明の一態様は、上述する関連コンテンツ表示装置であって、前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表したキーコンテンツ文ベクトルを生成する第２文ベクトル生成部をさらに備え、前記関連表示文選択部は、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記キーコンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記キーコンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記キーコンテンツ文ベクトルに対応する前記文をキーコンテンツの関連表示文として特定し、前記関連コンテンツ出力部は、前記関連表示文選択部により特定されたキーコンテンツの関連表示文を出力する、ことを特徴とする。
この発明によれば、指定されたコンテンツの内容を示す文章を構成する文の中から、当該指定されたコンテンツの内容を示す文章と関連コンテンツとして選択された文章とに共通した言語的特徴を最もよく表す文を選択して、出力する。
これにより、ユーザが現在視聴しているコンテンツが、検索結果として得られた関連コンテンツとどのような観点において関連しているかの情報を提示することが可能となり、ユーザは、興味を惹く関連コンテンツを見つけ易くなる。
【００１１】
［３］  本発明の一態様は、上述する関連コンテンツ表示装置であって、コンテンツ識別情報と、当該コンテンツの関連情報とを対応付けて記憶するコンテンツ蓄積部をさらに備え、前記関連コンテンツ出力部は、前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と同じコンテンツ識別情報と対応付けられた関連情報を前記コンテンツ蓄積部から読み出し、読み出した関連情報あるいは当該関連情報に基づいて生成した情報を前記関連表示文と併せて出力する、ことを特徴とする。
この発明によれば、検索の結果得られた関連コンテンツに関する情報や、当該情報を加工した情報を関連表示文に付加して出力する。
これにより、検索結果として得られた関連コンテンツのタイトルやサムネイル等をコンテンツ表示装置に提示させることができ、ユーザが興味を惹く関連コンテンツを見つけ易くなる。
【００１２】
［４］  本発明の一態様は、関連コンテンツ表示装置として用いられるコンピュータを、コンテンツ識別情報と、コンテンツの内容を表したテキスト情報とを対応付けて記憶するテキスト情報蓄積部、ベクトル間の関連度を算出するベクトル間関連度解析部、指定されたコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表したキーコンテンツベクトルを生成する第１コンテンツベクトル生成部、他のコンテンツ識別情報に対応付けられた前記テキスト情報の言語的特徴を表した候補コンテンツベクトルを生成する第２コンテンツベクトル生成部、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記キーコンテンツベクトルとそれぞれの前記候補コンテンツベクトルとの関連度に基づいて、前記キーコンテンツベクトルと関連性の高い前記候補コンテンツベクトルを関連コンテンツベクトルとして選択する関連コンテンツ選択部、前記キーコンテンツベクトル及び前記関連コンテンツベクトルを基に、前記キーコンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報と前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報とで共起する単語の特徴を表した単語共起ベクトルを生成する共起ベクトル生成部、前記関連コンテンツベクトルに対応した前記テキスト情報に含まれるそれぞれの文について、前記文の言語的特徴を表した関連コンテンツ文ベクトルを生成する第１文ベクトル生成部、前記ベクトル間関連度解析部によって算出された前記単語共起ベクトルとそれぞれの前記関連コンテンツ文ベクトルとの関連度に基づいて、前記単語共起ベクトルと関連性の高い前記関連コンテンツ文ベクトルを選択し、選択された前記関連コンテンツ文ベクトルに対応する前記文を関連コンテンツの関連表示文として特定する関連表示文選択部、前記関連表示文選択部により特定された関連コンテンツの関連表示文を出力する関連コンテンツ出力部、として機能させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
この発明によれば、指定されたコンテンツの内容を示す文章と、関連コンテンツの候補となるコンテンツの内容を示す文章との言語的な類似度に基づいて関連コンテンツを選択し、当該関連コンテンツの内容を示す文章を構成する文の中から、指定されたコンテンツの内容を示す文章と関連コンテンツとして選択された文章とに共通した言語的特徴を最もよく表す文を選択して、出力する。
これにより、テレビやパソコンなどのコンテンツ表示装置によりユーザが視聴しているコンテンツに関連したコンテンツが、どのような観点において関連しているかの情報を提示することが可能となり、ユーザは、興味を惹く関連コンテンツを見つけ易くなる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、コンテンツに付随し、当該コンテンツの内容等が記述されたテキスト間の関連度に基づいて、キーとなるコンテンツの関連コンテンツを検索し、検索の結果得られた関連コンテンツがどのような観点から関連していると判断されたかの情報を示す文を当該関連コンテンツに付随するテキストから抽出し、検索結果の関連コンテンツに併せてユーザに提示することが可能となる。よって、ユーザは、どのような観点から検索結果の関連コンテンツがキーとなるコンテンツと関連しているのかの情報を得ることができ、興味を惹く関連コンテンツを見つけ易くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による関連コンテンツ表示装置の機能ブロック図である。
【図２】同実施形態によるテキスト情報蓄積部に蓄積されるデータの例を示す図である。
【図３】同実施形態によるコンテンツ蓄積部に蓄積されるデータの例を示す図である。
【図４】同実施形態による関連コンテンツ表示装置の処理フローを示す図である。
【図５】同実施形態による検索結果表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態による関連コンテンツ表示装置１の構成を示す機能ブロック図であり、発明と関係する機能ブロックのみ抽出して示してある。同図において、関連コンテンツ表示装置１は、テキスト情報蓄積部２、コンテンツ蓄積部３、関連コンテンツ検索部４、ベクトル間関連度解析部５、検索結果解析部６、及び、関連コンテンツ出力部７を含んで構成される。
【００１６】
テキスト情報蓄積部２及びコンテンツ蓄積部３は、ハードディスク装置や半導体メモリなどで実現される。テキスト情報蓄積部２は、コンテンツを特定する識別情報であるコンテンツＩＤと、当該コンテンツの内容に関する情報を記述した文章を示すテキスト情報データとを対応付けて記憶する。コンテンツ蓄積部３は、コンテンツＩＤと、コンテンツ本体のデジタルデータであるコンテンツデータとを対応付けて記憶する。
【００１７】
ベクトル間関連度解析部５は、ベクトルの組を受信し、これらのベクトル間の関連度を算出する。
【００１８】
関連コンテンツ検索部４は、第１コンテンツベクトル生成部４１、第２コンテンツベクトル生成部４２、及び、関連コンテンツ選択部４３を備える。
第１コンテンツベクトル生成部４１は、検索キーとなるコンテンツＩＤにより特定されるテキスト情報データをテキスト情報蓄積部２から取得すると、取得したテキスト情報データにより示される文章中に出現する各単語に対して重要度に応じた重みを付与し、この重みの数値に基づいて当該文章の言語的な特徴をベクトルで表現したコンテンツベクトルを生成する。以下、検索キーとなるコンテンツＩＤにより特定されるコンテンツを「キーコンテンツ」、当該コンテンツＩＤにより特定されるテキスト情報データを「キーコンテンツテキスト情報データ」、キーコンテンツテキスト情報データにより示される文章から生成されたコンテンツベクトルを「キーコンテンツベクトル」と記載する。
【００１９】
第２コンテンツベクトル生成部４２は、キーコンテンツの関連コンテンツの候補として検索対象となるコンテンツのテキスト情報データをテキスト情報蓄積部２から取得すると、キーコンテンツベクトルの生成と同様の手法により、取得したテキスト情報データにより示される文章それぞれからコンテンツベクトルを生成する。以下、関連コンテンツの候補となるコンテンツを「候補コンテンツ」、候補コンテンツのテキスト情報データを「候補コンテンツテキスト情報データ」、候補コンテンツテキスト情報データにより示される文章から生成されたコンテンツベクトルを「候補コンテンツベクトル」と記載する。
【００２０】
関連コンテンツ選択部４３は、第１コンテンツベクトル生成部４１が生成したキーコンテンツベクトルと、第２コンテンツベクトル生成部４２が生成した各候補コンテンツベクトルとの関連度をベクトル間関連度解析部５から取得し、取得した関連度に基づいて候補コンテンツの中から関連コンテンツを選択すると、この選択された候補コンテンツの候補コンテンツテキスト情報データ、候補コンテンツベクトルをそれぞれ関連コンテンツテキスト情報データ、関連コンテンツベクトルとして検索結果解析部６に出力する。
【００２１】
検索結果解析部６は、共起ベクトル生成部６１、第１文ベクトル生成部６２、第２文ベクトル生成部６３、及び、関連表示文選択部６４を備える。
共起ベクトル生成部６１は、キーコンテンツベクトル及び候補コンテンツベクトルから、キーコンテンツテキスト情報データで示される文章と関連コンテンツテキスト情報データで示される文章に共通して含まれる単語の特徴を表す単語共起ベクトルを生成する。
【００２２】
第１文ベクトル生成部６２は、関連コンテンツテキスト情報データで示される文章内の各文それぞれについて、キーコンテンツベクトルや候補コンテンツベクトルの生成と同様の手法により、各文の言語的特徴をベクトルで表現した文ベクトルを生成する。以下、関連コンテンツテキスト情報データで示される文章内の文から生成した文ベクトルを「関連コンテンツ文ベクトル」と記載する。
【００２３】
第２文ベクトル生成部６３は、キーコンテンツテキスト情報データで示される文章内の各文それぞれについて、キーコンテンツベクトルや候補コンテンツベクトルの生成と同様の手法により、各文の言語的特徴をベクトルで表現した文ベクトルを生成する。以下、キーコンテンツテキスト情報データで示される文章内の文から生成した文ベクトルを「キーコンテンツ文ベクトル」と記載する。
【００２４】
関連表示文選択部６４は、単語共起ベクトルと、各関連コンテンツ文ベクトル、及び、各キーコンテンツ文ベクトルとの関連度をベクトル間関連度解析部５から取得し、取得した関連度に基づいて、関連コンテンツテキスト情報データ、キーコンテンツテキスト情報データで示される文章それぞれから、キーコンテンツと関連コンテンツの関連性を最もよく示す文である関連表示文を選択する。
【００２５】
関連コンテンツ出力部７は、コンテンツ蓄積部３からコンテンツの関連情報として関連コンテンツのタイトルやコンテンツデータを取得すると、当該タイトルや、当該コンテンツデータに基づいて生成したサムネイルなどの画像データ、及び、検索結果解析部６により選択された関連表示文を出力し、ユーザがコンテンツを視聴しているテレビジョン受信機やパーソナルコンピュータなどのコンテンツ表示装置のディスプレイに表示させる。
【００２６】
なお、以下では、コンテンツ表示装置とネットワークを介して接続される１または複数台のサーバに、テキスト情報蓄積部２、コンテンツ蓄積部３、関連コンテンツ検索部４、ベクトル間関連度解析部５、検索結果解析部６、及び、関連コンテンツ出力部７を備える場合について説明する。ただし、テキスト情報蓄積部２、コンテンツ蓄積部３、関連コンテンツ検索部４、ベクトル間関連度解析部５、検索結果解析部６、及び、関連コンテンツ出力部７の全てをコンテンツ表示装置に備えてもよく、任意の一部の機能部をコンテンツ表示装置に備えてもよい。例えば、テキスト情報蓄積部２及びコンテンツ蓄積部３をサーバに、他の機能部をコンテンツ表示装置に備えてもよく、コンテンツ蓄積部３のみをサーバに、他の機能部をコンテンツ表示装置に備えてもよい。
【００２７】
図２は、テキスト情報蓄積部２に蓄積されるデータの例を示す図である。同図に示すように、テキスト情報蓄積部２には、コンテンツＩＤと、テキスト情報データＬとが対応づけて記憶されている。ここでは、テキスト情報データＬとして、電子番組表（EPG：Electronic Program Guide）など、放送番組の番組内容を説明する番組概要テキストをファイル形式で蓄積する。番組概要テキストは複数の文からなる。
【００２８】
図３は、コンテンツ蓄積部３に蓄積されるデータの例を示す図である。同図に示すように、コンテンツ蓄積部３には、コンテンツＩＤと、コンテンツデータと、コンテンツのタイトルを示すデータとが対応づけて記憶されている。コンテンツデータは、例えば、放送番組の番組映像を構成する動画像データや音声データのファイルである。
【００２９】
図４は、関連コンテンツ表示装置１の処理フローを示す図である。
同図において、関連コンテンツ表示装置１の関連コンテンツ検索部４は、コンテンツ表示装置から、キーコンテンツのコンテンツＩＤが設定された検索キーを受信する（ステップＳ１０５）。例えば、コンテンツ表示装置は、ユーザによって視聴が選択された放送番組のコンテンツＩＤ、ユーザによって入力されたコンテンツＩＤ、あるいは、ユーザによって検索指示が入力されたときに表示していた放送番組のコンテンツＩＤを送信する。ここでは、検索キーには、キーコンテンツｋのコンテンツＩＤが設定されているものとする。
【００３０】
関連コンテンツ検索部４の第１コンテンツベクトル生成部４１は、ステップＳ１０５において検索要求として受信した検索キーからコンテンツＩＤを取得し、当該コンテンツＩＤにより特定されるテキスト情報データＬであるキーコンテンツテキスト情報データＬｋをテキスト情報蓄積部２から読み出す。続いて、第２コンテンツベクトル生成部４２は、ステップＳ１１０において読み出したキーコンテンツテキスト情報データＬｋ以外のコンテンツテキスト情報データＬである、候補コンテンツテキスト情報データＬｊ（１≦ｊ≦ｍ、かつ、ｊ≠ｋ）をテキスト情報蓄積部２から読み出す（ステップＳ１１０）。但し、ｍはテキスト情報蓄積部２に記憶されているテキスト情報データＬの数である。
【００３１】
第１コンテンツベクトル生成部４１は、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストからコンテンツベクトルを生成する（ステップＳ１１５）。また、第２コンテンツベクトル生成部４２は、各候補コンテンツテキスト情報データＬｊにより示される番組概要テキストそれぞれからコンテンツベクトルを生成する（ステップＳ１２０）。
【００３２】
あるコンテンツｐのテキスト情報データＬｐにより示される文章のコンテンツベクトルｗｐは、以下の（式１）のように表される。
【００３３】
コンテンツベクトルｗｐ＝（ｗｐ１，…，ｗｐｉ，…，ｗｐＮ）    ・・・（式１）
【００３４】
要素ｗｐｉは、コンテンツｐのテキスト情報データＬｐが示す文章における単語ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の重要度であり、テキスト情報データＬｐが示す文章に単語ｉが出現しないときはｗｐｉ＝０、出現するときにはｗｐｉ＞０となる。また、Ｎは、全テキスト情報データＬにより示される文章中に出現する異なる単語の数である。コンテンツベクトルは、例えば、ＴＦ／ＩＤＦ（単語重要度の評価手法）を用いたベクトル表現とすることができる。このベクトル表現については、例えば、（文献）徳永  健伸著、「情報検索と言語処理」、東京大学出版会、第２章、ｐ．３２−３３、ＩＳＢＮ：4130654055に記載されている。
【００３５】
ＴＦ／ＩＤＦでは、複数（ＤＮ個）の文書からなる文書群がある場合、ある文書中にある単語ｉ（キーワード）が出現する数を示すＴＦ（ｉ）値と、文書群の中でその単語ｉが含まれている文書数を示すＤＦ（ｉ）値とを用いて、当該文書における単語ｉのＴＦ−ＩＤＦ値をＴＦ（ｉ）×ｌｏｇ（ＤＮ／ＤＦ（ｉ））により算出する。各文書の特徴を表すベクトル表現は、各単語のＴＦ−ＩＤＦ値を要素として表される。つまり、コンテンツベクトルｗｐの要素ｗｐｉは、単語ｉのＴＦ−ＩＤＦ値となる。
【００３６】
具体的には、第１コンテンツベクトル生成部４１は、ステップＳ１１０において読み出したキーコンテンツテキスト情報データＬｋを形態素解析し、第２コンテンツベクトル生成部４２は、ステップＳ１１０において読み出した候補コンテンツテキスト情報データＬｊにより示される番組概要テキストそれぞれを形態素解析する。第１コンテンツベクトル生成部４１は、これらの形態素解析の結果から名詞などの特定の品詞を抽出することによりキーワードとなる単語を決定し、各単語とベクトルの要素との対応を決定する。続いて、キーコンテンツテキスト情報データＬｋ、各候補コンテンツテキスト情報データＬｊにより示される番組概要テキストからキーワードとなる各単語ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）のＴＦ（ｉ）値を取得するととともに、当該単語ｉについてのＤＦ（ｉ）値を取得する。そして、テキスト情報蓄積部２に記憶されているコンテンツテキスト情報データＬの数をＤＮとして読み出すと、第１コンテンツベクトル生成部４１は、キーコンテンツテキスト情報データＬｋについて各単語ｉのＴＦ−ＩＤＦ値を算出し、第２コンテンツベクトル生成部４２は、各候補コンテンツテキスト情報データＬｊにより示される番組概要テキストそれぞれについて各単語ｉのＴＦ−ＩＤＦ値を算出する。
【００３７】
以下、キーコンテンツテキスト情報データＬｋに基づいて生成されたコンテンツベクトルをキーコンテンツベクトルｗｋ、候補コンテンツテキスト情報データＬｊから生成されたコンテンツベクトルを候補コンテンツベクトルｗｊとする。
【００３８】
続いて、関連コンテンツ選択部４３は、ステップＳ１２０において生成した候補コンテンツベクトルｗｊの中から１つを選択すると、キーコンテンツベクトルｗｋと、選択した候補コンテンツベクトルｗｊとをベクトル間関連度解析部５へ出力する。ベクトル間関連度解析部５は、以下の（式２）のｗａ，ｗｂに、受信したキーコンテンツベクトルｗｋ、候補コンテンツベクトルｗｊを代入し、コサイン尺度である関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊ）を算出する。両ベクトルが類似しているほどこれらのベクトル間の成す角が狭くなるため、関連度の値は大きくなる。
【００３９】
関連度Ｒ（ｗａ，ｗｂ）＝（ｗａ・ｗｂ）／（｜ｗａ｜｜ｗｂ｜）  ・・・（式２）
但し、ｗａ・ｗｂはベクトルｗａとベクトルｗｂの内積である。
【００４０】
ベクトル間関連度解析部５は、算出した関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊ）を関連コンテンツ選択部４３に出力する。
関連コンテンツ選択部４３は、まだキーコンテンツベクトルｗｋとの関連度を算出していない候補コンテンツベクトルがあれば、そのうちの１を選択して上記処理を繰り返し、全ての候補コンテンツベクトルｗｊそれぞれについて、キーコンテンツベクトルｗｋと候補コンテンツベクトルｗｊとの関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊ）を取得する（ステップＳ１２５）。
【００４１】
関連コンテンツ選択部４３は、ステップＳ１２５において取得した関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊの中から、最も高い１つの関連度、あるいは、最も高いものから所定数の関連度を選択する（ステップＳ１３０）。ここでは、１つの関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊ）が選択されたものとする。関連コンテンツ選択部４３は、選択された関連度Ｒ（ｗｋ，ｗｊ）が算出されたときの候補コンテンツベクトルｗｊを特定すると、当該候補コンテンツベクトルｗｊの生成元となった候補コンテンツテキスト情報データＬｊ、及び、当該候補コンテンツテキスト情報データＬｊと対応付けられているコンテンツＩＤを特定する。関連コンテンツ選択部４３は、特定したコンテンツＩＤ、特定した候補コンテンツテキスト情報データＬｊ、特定した候補コンテンツベクトルｗｊをそれぞれ、関連コンテンツｒのコンテンツＩＤ、関連コンテンツテキスト情報データＬｒ、関連コンテンツベクトルｗｒとして検索結果解析部６へ出力するとともに、キーコンテンツｋのコンテンツＩＤ、キーコンテンツベクトルｗｋ及びキーコンテンツテキスト情報データＬｋを検索結果解析部６へ出力する（ステップＳ１３５）。
【００４２】
検索結果解析部６の共起ベクトル生成部６１は、受信したキーコンテンツベクトルｗｋ＝（ｗｋ１，…，ｗｒｉ，…，ｗｋＮ）と、関連コンテンツベクトルｗｒ＝（ｗｒ１，…，ｗｒｉ，…，ｗｒＮ）とから単語共起ベクトルｗｋｒを以下の（式３）によって生成する（ステップＳ１４０）。
【００４３】
単語共起ベクトルｗｋｒ＝（ｗｋ１・ｗｒ１，…，ｗｋｉ・ｗｒｉ，…，ｗｋＮ・ｗｒＮ）    ・・・（式３）
【００４４】
単語共起ベクトルｗｋｒは、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストと、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストとに共通して含まれる単語の特徴を表す。単語共起ベクトルｗｋｒでは、共起しない単語の要素は０、共起する単語の要素は正の値となる。共起する単語の要素の値が大きいほど、キーコンテンツテキスト情報データＬｋ、及び、関連コンテンツテキスト情報データＬｒが示す両番組概要テキストにおいて重要度が高いことを示す。
【００４５】
次に、第１文ベクトル生成部６２は、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストを構成する各文ｓから、コンテンツベクトルと同様の方法により、各文中に出現する各単語の重要度に基づいた以下の関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓを生成する（ステップＳ１４５）。関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓは、以下の（式４）のように表される。
【００４６】
関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓ＝（ｗｒｓ１，…，ｗｒｓｉ，…，ｗｒｓＮ）    ・・・（式４）
【００４７】
要素ｗｒｓｉは、関連コンテンツテキスト情報データＬｒが示す番組概要テキスト中の文ｓにおける単語ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の重要度であり、当該文ｓに単語ｉが出現しないときはｗｒｓｉ＝０、出現するときにはｗｒｓｉ＞０となる。
関連コンテンツ文ベクトルにＴＦ／ＩＤＦを用いる場合、第１文ベクトル生成部６２は、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストを形態素解析した結果に基づき、各文ｓについて、各単語ｉのＴＦ（ｉ）値を取得し、関連コンテンツ文ベクトルを生成する。各単語ｉのＤＦ（ｉ）値、文書数ＤＮは、関連コンテンツ検索部４から受信してもよく、テキスト情報蓄積部２に記憶されているテキスト情報データＬを解析して取得することでもよい。
【００４８】
続いて、関連表示文選択部６４は、ステップＳ１４５において生成した関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓの中から１つを選択すると、単語共起ベクトルｗｋｒと選択した関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓとをベクトル間関連度解析部５へ出力する。ベクトル間関連度解析部５は、上述した（式２）のｗａ，ｗｂに、受信した単語共起ベクトルｗｋｒ、関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓを代入して関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｒｓ）を算出すると、関連表示文選択部６４に出力する。
【００４９】
関連表示文選択部６４は、まだ単語共起ベクトルｗｋｒとの関連度を算出していない関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓがあれば、そのうちの１を選択して上記処理を繰り返し、全ての関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓそれぞれについて、単語共起ベクトルｗｋｒと関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓとの関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｒｓ）を取得する（ステップＳ１５０）。
【００５０】
関連表示文選択部６４は、ステップＳ１５０において取得した関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｒｓ）の中から、最も高い関連度を選択する。関連表示文選択部６４は、選択された関連度が算出された関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓの生成元となった番組概要テキストの文を、関連コンテンツｒの関連表示文として選択する（ステップＳ１５５）。これにより、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストと、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストとに共通して含まれる単語の特徴を最もよく表す文が、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストから選択される。
【００５１】
続いて、第２文ベクトル生成部６３は、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストを構成する各文ｓから、関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓと同様の処理により、各文中に出現する各単語の重要度に基づいたキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓ＝（ｗｋｓ１，…，ｗｋｓｉ，…，ｗｋｓＮ）を生成する（ステップＳ１６０）。要素ｗｋｓｉは、キーコンテンツテキスト情報データＬｋが示す番組概要テキスト中の文ｓにおける単語ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の重要度であり、当該文ｓに単語ｉが出現しないときはｗｋｓｉ＝０、出現するときにはｗｋｓｉ＞０となる。
【００５２】
続いて、関連表示文選択部６４は、ステップＳ１６０において生成したキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓの中から１つを選択すると、単語共起ベクトルｗｋｒと選択したキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓとをベクトル間関連度解析部５へ出力する。ベクトル間関連度解析部５は、上述した（式２）のｗａ，ｗｂに、受信した単語共起ベクトルｗｋｒ、キーコンテンツ文ベクトルｗｋｓに代入して関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｋｓ）を算出すると、算出結果を関連表示文選択部６４に出力する。
【００５３】
関連表示文選択部６４は、まだ単語共起ベクトルｗｋｒとの関連度を算出していないキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓがあれば、そのうちの１を選択して上記処理を繰り返し、全てのキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓそれぞれについて、単語共起ベクトルｗｋｒとキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓとの関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｋｓ）を取得する（ステップＳ１６５）
【００５４】
関連表示文選択部６４は、ステップＳ１６５において取得した関連度Ｒ（ｗｋｒ，ｗｋｓ）の中から、最も高い関連度を選択する。関連表示文選択部６４は、選択された関連度が算出されたキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓの生成元となった番組概要テキストの文を、キーコンテンツｋの関連表示文として選択する（ステップＳ１７０）。これにより、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストと、関連コンテンツテキスト情報データＬｒにより示される番組概要テキストとに共通して含まれる単語の特徴を最もよく表す文が、キーコンテンツテキスト情報データＬｋにより示される番組概要テキストから選択される。
【００５５】
関連表示文選択部６４は、キーコンテンツｋのコンテンツＩＤと、関連コンテンツｒのコンテンツＩＤと、ステップＳ１６０において選択された関連コンテンツｒの関連表示文と、ステップＳ１７０において選択されたキーコンテンツｋの関連表示文とを関連コンテンツ出力部７に出力する（ステップＳ１７５）。
【００５６】
関連コンテンツ出力部７は、コンテンツ蓄積部３からキーコンテンツｋのコンテンツＩＤに対応したタイトルを読み出すとともに、関連コンテンツｒのコンテンツＩＤに対応したコンテンツデータ及びタイトルを読み出し、読み出した関連コンテンツｒのコンテンツデータに基づいてサムネイルなどの静止画を生成する（ステップＳ１８０）。関連コンテンツ出力部７は、キーコンテンツｋのタイトル及び関連表示文、関連コンテンツｒのタイトル、関連表示文及びサムネイルを表示する検索結果表示画面の画面データを生成し、コンテンツ表示装置に出力する（ステップＳ１８５）。コンテンツ表示装置は、受信した画面データをディスプレイに表示する。これにより、ユーザは、現在視聴しているキーコンテンツｋの関連コンテンツｒと、当該関連コンテンツｒがどのような観点から類似していると判断されたかの情報を把握する。
【００５７】
なお、ステップＳ１３０において、関連コンテンツ選択部４３が複数の関連コンテンツｒを選択した場合、各関連コンテンツｒについてステップＳ１４０〜Ｓ１８０の処理を行う。そして、ステップＳ１８５においては、関連度の高い順に関連コンテンツｒを表示する検索結果表示画面の画面データを生成する。
【００５８】
図５は、コンテンツ表示装置に表示される検索結果表示画面の例を示す図である。同図において、検索結果表示画面には、キーコンテンツｋのタイトルｇ１と、キーコンテンツｋの関連表示文ｇ２、ｇ３とが表示されている。キーコンテンツｋの関連表示文ｇ２、ｇ３は、関連度の高い関連コンテンツｒに対応した順に表示されている。同図においては、最も関連度の高いキーコンテンツの関連表示文ｇ２が強調表示されており、最も関連度の高い関連コンテンツｒのタイトルｇ４、関連コンテンツｒの関連表示文ｇ５、及び、当該関連コンテンツｒのサムネイルｇ６が表示されている。
【００５９】
ユーザが、キーコンテンツの関連表示文ｇ３をマウス等によりクリックすると、コンテンツ表示装置から、２番目に関連度の高い関連コンテンツの表示指示が関連コンテンツ出力部７へ送信される。この場合、関連コンテンツ出力部７は、キーコンテンツｋの関連表示文ｇ３を強調表示し、キーコンテンツｋのタイトルｇ１、キーコンテンツｋの関連表示文ｇ２、ｇ３、２番目に関連度の高い関連コンテンツｒのタイトルｇ４、当該関連コンテンツｒの関連表示文ｇ５、及び、当該関連コンテンツｒのサムネイルｇ６を表示する検索結果表示画面の画面データを生成してコンテンツ表示装置へ返送する。
【００６０】
なお、ユーザのコンテンツ表示装置から検索キーを取得するかわりに、ユーザのコンテンツ表示装置へコンテンツを配信している外部のコンテンツ配信装置から、現在配信しているコンテンツやコンテンツ表示装置から受信したコンテンツＩＤを検索キーとして受信するようにしてもよい。この場合、関連コンテンツ出力部７は、検索結果表示画面をコンテンツ配信装置に出力し、コンテンツ配信装置からこの検索結果表示画面をコンテンツ表示装置へ送信してもよい。また、コンテンツ配信装置に関連コンテンツ表示装置１の一部または全ての機能部を備えてもよい。
【００６１】
なお、上記においては、コンテンツとして放送番組を例に説明したが、インターネット等により配信される動画であってもよく、静止画、テキスト、あるいは、音声のデータやそれらの組み合わせであってもよい。
【００６２】
なお、上記においては、コンテンツベクトルを生成する際、形態素解析の結果からキーワードとなる単語を抽出しているが、キーワードとなる単語ｉ、各単語ｉに対応したベクトルの要素の情報を予めテキスト情報蓄積部２に記憶しておいてもよい。
また、予めテキスト情報蓄積部２に、テキスト情報データが示す番組概要テキストに基づいて生成されたコンテンツベクトルと、当該テキスト情報データのコンテンツＩＤとを対応付けて記憶させておき、ステップＳ１０５において受信したコンテンツＩＤに対応づけて記憶されているコンテンツベクトルをキーコンテンツベクトルｗｋとして、他のコンテンツＩＤに対応づけて記憶されているコンテンツベクトルを候補コンテンツベクトルｗｊとして読み出すようにしてもよい。
同様に、予めテキスト情報蓄積部２に、テキスト情報データが示す番組概要テキストの各文に基づいて生成された文ベクトルと、当該テキスト情報データのコンテンツＩＤとを対応付けて記憶させておき、関連コンテンツｒのコンテンツＩＤと対応づけて記憶されている文ベクトルを関連コンテンツ文ベクトルｗｒｓ、キーコンテンツｋのコンテンツＩＤと対応づけて記憶されている文ベクトルをキーコンテンツ文ベクトルｗｋｓとして読み出すようにしてもよい。
【００６３】
また、上記においては、コンテンツベクトルの生成にＴＦ／ＩＤＦを用いているが、文章中に出現する各単語の重要度に基づいて言語的な特徴を示すベクトル表現を生成する任意の方法を用いることができる。例えば、予め新聞記事等の任意の文章群を解析してキーワードとなる各単語とその重みを決めておき、テキスト情報データに当該単語が出現する場合、当該単語に対応する重みをコンテンツベクトルやコンテンツ文ベクトルの要素として用いるようにしてもよい。
【００６４】
本実施形態によれば、コンテンツに付随し、当該コンテンツの内容等が記述されたテキスト間の関連度に基づいて関連する他のコンテンツを検索し、検索の結果得られた他のコンテンツがどのような観点から関連していると判断されたかの情報を示す文を当該他のコンテンツに付随するテキストから抽出し、検索の結果のコンテンツとともにユーザに提示することが可能となる。よって、ユーザは、どのような観点から検索結果のコンテンツが関連しているのかを把握することができる。
【００６５】
従来は、関連コンテンツを検索する際、「○○大統領」、「△△首相」のようなキーワードのみがユーザに提示されていた。一方、本実施形態では、「○○大統領は△△首相との会談に向けて準備を行った。」、「○○大統領は△△首相との会談は行なわれなかった。」などのように、これらのキーとなるコンテンツと検索結果のコンテンツに共通して含まれる特徴的なキーワードを多く含む文を併せて提示する。特に、「行なわれなかった」などのような否定の表現は、キーワードのみの表示では検索できないことが多いが、本実施形態では、文によってコンテンツ間の関連性を示すことによって、ユーザは、単なるキーワード列の提示では得られなかった情報を得ることができ、興味を惹くコンテンツを見つけ易くなる。
【００６６】
なお、上述の関連コンテンツ表示装置１は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、関連コンテンツ表示装置１の関連コンテンツ検索部４、ベクトル間関連度解析部５、検索結果解析部６、及び、関連コンテンツ出力部７の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００６７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
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、短時間の間、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、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。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。
【符号の説明】
【００６８】
１…関連コンテンツ表示装置
２…テキスト情報蓄積部
３…コンテンツ蓄積部
４…関連コンテンツ検索部
４１…第１コンテンツベクトル生成部
４２…第２コンテンツベクトル生成部
４３…関連コンテンツ選択部
５…ベクトル間関連度解析部
６…検索結果解析部
６１…共起ベクトル生成部
６２…第１文ベクトル生成部
６３…第２文ベクトル生成部
６４…関連表示文選択部
７…関連コンテンツ出力部
【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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