(57)【要約】  それぞれが少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテム１２の第１の収集物１１を表すデータの組を格納するためのシステム１〜４のユーザからのメッセージを処理する方法は、第１の収集物１１におけるコンテンツアイテム１２へのカテゴリラベルの第１の割り当てを表す情報１３，１９を取得することを含み、メッセージは、第１の割り当てにおいて用いられたカテゴリラベルの表示を含む。方法は、更に、少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテム１２のカテゴリラベルの第２の割り当てを表す情報１４を取得し、第１の割り当てにおいてメッセージに示された前記カテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテム１２と第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテム１２との間の類似の程度を決定することにより、第２の割り当てにおいて用いられたカテゴリラベルの少なくとも１つの表示を、メッセージにおいて示されたカテゴリラベルに一致させることを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムのユーザからの、第１の割り当てにおいて用いられたカテゴリラベルの表示を含むメッセージを処理する方法であって、
前記第１の収集物におけるコンテンツアイテムへのカテゴリラベルの第１の割り当てを表す情報を取得し、
少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテムへのカテゴリラベルの第２の割り当てを表す情報を取得し、
前記第１の割り当てにおいて前記メッセージに示された前記カテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムと前記第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムとの間の類似の程度を決定することにより、前記第２の割り当てにおいて用いられたカテゴリラベルの少なくとも１つのカテゴリラベルの表示を、前記メッセージにおいて示されたカテゴリラベルに一致させる、方法。
【請求項２】
前記第１の割り当てにおいて前記メッセージに示された前記カテゴリラベルを割り当てられた各コンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分の表示から得られたデータと、前記第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられた各コンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分の表示から得られたデータとを比較することにより、類似の程度を決定することを含む、請求項１の方法。
【請求項３】
比較したデータは、認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分のパラメータ表示から得られたデータを有し、
各パラメータ表示は、少なくとも１つの予め決定された解析アルゴリズムを少なくとも前記区分に適用することにより取得可能である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記パラメータ表示を構成するパラメータの可能な範囲により規定された特徴空間の範囲内で第１の下位空間を識別するデータを取得することを含み、前記第１の下位空間を識別する前記データは、前記第１の割り当てにおいて前記メッセージに示されたカテゴリラベルを割り当てられた前記コンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分のパラメータ表示にスパンされた前記空間の部分の表示であり、
前記第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムに含まれた少なくとも１つの認識可能なコンテンツアイテムの記録の少なくとも区分のパラメータ表示を表す、前記特徴空間における点又は他の下位空間との前記第１の下位空間の重なりの度合い又は距離を決定することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の下位空間を識別するデータは、コンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムから、重なりの度合い又は距離を決定するためのシステムによりネットワークリンクを介して取得される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
カテゴリラベルの表示は、文字列としてメッセージの本体に含まれ、
前記第２の割り当てにおいて用いられた少なくとも１つのカテゴリラベルの返信表示を符号化する文字列に置換又はリンクされた文字列を伴う少なくとも前記メッセージの前記本体を返信する、請求項１〜５のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
それぞれが少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録をそれぞれ含むコンテンツアイテムの第２の収集物を表すデータの組のデータベースを検索するための検索要求を作成するためにカテゴリラベルの指示が返信される、前記カテゴリラベルの少なくとも１つを用いることを含み、
データの少なくともいくつかの組は、前記第２の割り当てにおいて割り当てられたカテゴリラベルに対応するカテゴリラベルに関連して格納される、請求項１〜６のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
それぞれが少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムのユーザからのメッセージを処理するシステムであって、
請求項１〜７のうちいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、システム。
【請求項９】
マシン読取可能な媒体に組み込まれた場合に、請求項１〜７のうちいずれか一項に記載の方法を実行可能に処理する情報を持つシステムをもたらすことが可能な命令の組を含む、  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、コンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムのユーザからのメッセージを処理する方法に関する。また、本発明は、この方法を実行するように構成されたシステム、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
斯様な方法、システム及びコンピュータプログラム等の一例は、米国特許第５,９１８,２２３号で知られている。この公報では、データファイルのコンテンツに基づいてオーディオデータファイルの解析及び比較を実行するシステムについて記載している。オーディオデータの解析は、マルチメディアデータベース中、又はワールドワイドウェブ上に一時的に格納された個々のオーディオファイル間の類似を分類及びランク付けするために用いられる一組の数値（特徴ベクトル）を生成する。また、この解析は、ユーザ規定の分類の一部分である一組のオーディオファイルの解析に基づいて、オーディオファイルのユーザ規定の分類の記述を容易にする。それ故、既知のシステムは、予め規定された分類の音楽に類似して聞こえるオーディオデータファイルを見つける手段を提供する。
【０００３】
既知のシステムの問題は、分類及びランク付けについての解析がユーザ規定の分類に基づいて各検索要求と共に再び実行されて、個々のファイルを返信することである。この問題は、例えば、既知の方法が、第２のユーザのポータブルメディアプレイヤに格納された、第２のユーザの音楽収集物に適用される場合に顕著になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、コンテンツアイテムに関連する通信においてコンテンツアイテムのユーザの分類を用いてより効果的な方法を提供する、冒頭で述べたような方法、システム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】
【０００５】
この目的は、少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテムへのカテゴリラベルの第２の割り当て（assignment）を表す情報を取得するステップと、第１の割り当てにおいてメッセージに示されたカテゴリラベルに割り当てられたコンテンツアイテムと第２の割り当てにおいてカテゴリラベルに割り当てられたコンテンツアイテムとの間での類似の程度（measure of similarity）を決定することにより、第２の割り当てにおいて用いられた少なくとも１つのカテゴリラベルの表示を、メッセージに示されたカテゴリラベルに一致させるステップとを有する、本発明による方法で達成される。
【０００６】
メッセージが第１の割り当てにおいて用いられたカテゴリラベルの表示を含むので、メッセージを生成可能なユーザにより作られたカテゴリラベルの第１の割り当てと連携しての使用に適合可能である。第２の割り当てにおいて使用された少なくとも１つのカテゴリラベルの表示が取得されるので、この方法は、第１の割り当てにおいて使用されたカテゴリラベルと他のユーザにより実行された第２の割り当てにおいて使用されたカテゴリラベルとの間で変換（translate）する際の使用に適合可能である。一致させることにより取得されるカテゴリラベルは、第２の割り当てにおいてそのラベルを割り当てられたコンテンツアイテムの高速な検索を可能とするので、他の収集物についての個々のコンテンツアイテムの検索に比べてより効果的である。コンテンツアイテムは、記録が注記を付けられた返信カテゴリラベル（returned category label）により検索されてもよい。第１の割り当てにおいてメッセージに示されたカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムと、第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムとの間での類似の程度を決定することによるコンテンツラベルの一致に起因して、変換は、データ処理システム上の実行に従うことができる。各コンテンツアイテムは、少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントを含むので、処理システム等により決定された類似は、ユーザにより作成されたカテゴリ（categorisation）に対応する可能性が高い。
【０００７】
米国公開公報２００３／００３７０３６が分類システムについてのルールを生成する処理を開示していることが観察される。専門家の分類のファーストレベルが実行され、これにより、専門家は、データベース内の訓練する歌曲の組を分類する。人間の分類プロセスの前、後又は同時に、データベースからの歌曲がデジタル信号処理（ＤＳＰ）技術に従って分類される。歌曲等の媒体の所与の部分についての定量的なマシンの分類及び定量的な人間の分類は、分類チェーンと呼ばれるものに分類される。マシン学習分類モジュールは、人間により作られた分類とマシンにより作られた分類とを結合させ、特に、傾向が或る基準を満たす場合にルールを生成する。技術は、予め規定されたパラメータスペースを音楽の専門家により規定されたサイコアコースティック認識スペース（psycho-acoustic perceptual space）にマッピングする。人々は、分類技術を一様に適用するために、"音楽の専門家"になるように訓練され、又は保証される。それ故、この既知の方法は、カテゴリラベルの第２の割り当てを関与させず、また、第１の割り当てにおいてメッセージに示されたカテゴリラベルに割り当てられたコンテンツアイテムと第２の割り当てにおいてカテゴリラベルに割り当てられたコンテンツアイテムとの間の類似の決定をも関与させない。これらの理由としては、第一に、新たなユーザが音楽の専門家になるために、即ち普遍的分類を正確に適用させるために、訓練されなければならない。
【０００８】
一実施形態は、第１の割り当てにおいてメッセージに示されたカテゴリラベルを割り当てられた各コンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分（section）の表示から得られた（derive）データと、第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられた各コンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも１つの区分の表示から得られたデータとを比較することにより、類似の程度を決定することを含む。
【０００９】
効果は、カテゴリラベルの第１の割り当ては、カテゴリラベルの第２の割り当てと同じコンテンツアイテムの収集物にあつらえる必要がないことである。
【００１０】
一実施形態においては、比較したデータ（compared data）は、認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分のパラメータ表示から得られたデータを有し、各パラメータ表示は、少なくとも１つの予め決定された解析アルゴリズムを少なくとも区分に適用することにより得られる。
【００１１】
効果は、比較がより効果的に、及び高速に実行されることである。
【００１２】
一実施形態は、パラメータ表示を構成するパラメータの可能な範囲により規定された特徴空間（feature space）の範囲内で第１の下位空間（sub-space）を識別するデータを取得することを含み、第１の下位空間を識別するデータは、第１の割り当てにおいてメッセージに示されたカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムに含まれた認識可能なコンテンツエレメントの少なくとも１つの記録の少なくとも区分のパラメータ表示にスパンされた空間の部分の表示であり、第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てられたコンテンツアイテムに含まれた少なくとも１つの認識可能なコンテンツアイテムの記録の少なくとも区分のパラメータ表示を表す、特徴空間における点又は他の下位空間との第１の下位空間の重なりの度合い又は距離を決定することを含む。
【００１３】
これは、第１の割り当てに用いられたカテゴリラベルと第２の割り当てに用いられたカテゴリラベルとの間での一致の決定を比較的効果的及び正確に行うことを可能にする。下位空間は、同一のカテゴリラベルを割り当てられたいくつかのコンテンツアイテムに基づいている。下位空間の比較は、認識可能なコンテンツアイテムのそれぞれの記録のいくつかの個々のパラメータ表示よりも比較的効果的である。
【００１４】
一実施形態においては、第１の下位空間を識別するデータは、コンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムから、距離又は度合いを決定するためのシステムによりネットワークリンクを介して取得される。
【００１５】
このような分類システム、例えば、インターネットに基づく推奨システムは、コンテンツアイテムの完全な記録が、ネットワークリンクを交差して転送されるべき全てを必要としないことから、システム間の比較的効果的な通信により特徴付けられる。
【００１６】
一実施形態では、カテゴリラベルの表示が、文字列としてメッセージの本体に含まれ、第２の割り当てに用いられる少なくとも１つのカテゴリラベルの返信指示を符号化する文字列に置換又はリンクされた文字列を伴う少なくともメッセージの本体を返信する。
【００１７】
このような実施形態は、例えば、映画、曲等のメディアアイテムを論じるためのインターネットフォーラムに比較的良く用いるために適合される。メディアアイテムを述べるために一のユーザにより用いられた分類は、直接的にあるいはリンクが起動すると、フォーラムの参加者に用いられるものに自動的に変換される。
【００１８】
一実施形態は、更に、それぞれが少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録をそれぞれ含むコンテンツアイテムの第２の収集物を表すデータの組のデータベースを検索するための検索要求（query）を作成する（formulate）ために指示が返信される、カテゴリラベルの少なくとも１つを用いることを含み、データの少なくともいくつかの組は、第２の割り当てにおいて割り当てられたカテゴリラベルに対応するカテゴリラベルに関連して格納される。
【００１９】
これは、他のエンティティが彼又は彼女自身のカテゴリラベルの組に基づいて第２の収集物に注記を付けて、第１のユーザによりなされたカテゴリ表示を用いてデータベースを検索する比較的効果的な手法である。
【００２０】
本発明の他の態様によれば、本発明による方法を実行するように構成された、少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むコンテンツアイテムの第１の収集物を表すデータの組を格納するためのシステムのユーザからのメッセージを処理するためのシステムを提供する。
【００２１】
システムは、メディアプレイヤ、例えば、携帯用メディアプレイヤに具体化されてもよい。本発明は、また、一のユーザにより規定されたカテゴリを他のユーザにより規定された他のカテゴリに変換するサービスを提供するためのサーバで実現されてもよい。サーバは、ユーザ規定のカテゴリ又は注記を割り当てたメディアコンテンツアイテムを格納する、異なるユーザのパーソナルデバイスと通信するために構成されてもよい。
【００２２】
本発明の他の態様によれば、マシン読み取り可能な媒体に組み込まれた場合に、本発明による方法を実行可能に処理する情報を持つシステムをもたらすことが可能な命令の組を含むコンピュータプログラムを提供する。
【００２３】
本発明は、添付の図面を参照して更に詳細に説明されるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
非常に概略的な方式において、図１は、第１のパーソナルコンピュータ１、第２のパーソナルコンピュータ２、第１のメディアプレイヤ３及び第２のメディアプレイヤ４がネットワーク５と接続される方法を示している。ネットワーク５は、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク又はインターネットのようなラージエリアネットワークであってもよい。サーバ６は、ネットワーク５に同様に接続されている。第１及び第２のパーソナルコンピュータ１，２並びに第１及び第２のメディアプレイヤ３，４のそれぞれは、プロセッサ及びプロセッサによる実行に対する命令を格納するメモリを有している（詳細には図示しない）。第１及び第２のパーソナルコンピュータ１，２は、それぞれ、第１及び第２の入力デバイス７，８及び第１及び第２の出力デバイス９，１０を含んでいる。第１及び第２の出力デバイス９，１０は、それぞれ、少なくとも１つの視覚的表示装置（ＶＤＵ）を有している。
【００２５】
第１及び第２のパーソナルコンピュータ１，２並びに第１及び第２のメディアプレイヤ３，４のそれぞれは、メディアファイルを格納するための各ストレージデバイス（図示しない）を更に含んでいる。以下においては、メディアファイルにより表わされたコンテンツアイテムは、オーディオトラックを前提とするだろう。他の実施形態においては、メディアファイルは、少なくとも１つのオーディオトラックで同期されたビデオフラグメントを追加的に含むだろう。更に他の実施形態においては、メディアファイルは、特定種類のマークアップ言語についての画像又は文書により構成される。各ケースにおいては、コンテンツアイテムを表すファイルは、少なくとも１つの認識可能なコンテンツエレメントの記録を含んでいる。記録は、それを認識可能な適当なデバイスによるレンダリングに適合可能である。コンテンツエレメントは、イメージ若しくは一連のイメージのような可視のコンテンツエレメント、可聴式のコンテンツエレメント、又はこれらの組み合わせであってもよい。
【００２６】
図２は、オーディオファイル１２ａ〜１２ｉの収集物１１を示している。各オーディオファイル１２は、符号化及び追加的に圧縮された形式についての、オーディオトラックの記録を含んでいる。加えて、各オーディオファイル１２は、オーディオトラックに関する情報、例えば、アーティストの名前、トラックタイトル等のような注記を含むことができる。一変形例（図示しない）においては、各オーディオファイル１２は、１又はそれ以上のカテゴリラベルを表す情報を含んでいる。図２に例示された変形例においては、第１のユーザに関連付けられた第１のテーブル１３及び第２のユーザに関連付けられた第２のテーブル１４は、オーディオファイル１２ａ〜１２ｉのうちで選択された１つでカテゴリラベルを関連付ける情報を含んでいる。第１のテーブル１３は、オーディオファイル１２のカテゴリラベルの第１の割り当てを表す情報を含んでいる。第２のテーブル１４は、オーディオファイル１２のカテゴリラベルの第２の割り当てを表す情報を構成している。
【００２７】
一変形例においては、カテゴリラベルは、一組の予め規定されたカテゴリラベルからユーザにより選択されるとともに、彼がラベル化カテゴリ（labelled category）の範囲内に入ると考慮した、オーディオファイル１２ａ〜１２ｉのそれぞれに、ユーザにより割り当てられる。他の変形例においては、ユーザは、カテゴリラベルを決定する。オーディオファイル１２ａ〜１２ｉに含まれたサウンドトラックの違いを正しく認識することに起因して、両方のケースにおいて、第１のテーブル１３が第２のテーブル１４とは異なることを正しく認識するだろう。一のオーディオファイル１２がいくつかのカテゴリラベルに割り当てられたことが更に示される。
【００２８】
オーディオファイルの異なる収集物が、第１及び第２のパーソナルコンピュータ１，２並びに第１及び第２のメディアプレイヤ３，４上にそれぞれ存在することに留意されたい。他の実施形態においては、デバイス上に第１及び第２のリスト１３，１４のような一のリストだけがあるだろう。この一のリストは、認識可能なコンテンツエレメントをレンダリングするためのデバイスが複数のユーザにより共有される場合には、一の特定ユーザに関連付けられることを要しない。
【００２９】
動作において、第１及び第２のパーソナルコンピュータ１，２並びに第１及び第２のメディアプレイヤのそれぞれは、図３に例示されるような方法を実行する。この方法は、変形例に依存して、条件付きで又は一定間隔で実行される。これは、第１及び第２のリスト１３，１４の１つで、即ち、オーディオファイル１２へのカテゴリラベルの一の割り当てを用いて動作する。ここでは、第１のリスト１２が用いられると仮定されるだろう。
【００３０】
第１のステップにおいて、カテゴリラベルが第１のリスト１３から検索される。次に（ステップ１６）、オーディオファイル１２は、カテゴリラベルが収集物１１において識別されたことを指定する。その後（ステップ１７）、特徴ベクトルが、識別されたオーディオファイル１２のそれぞれについて検索される。
【００３１】
特徴ベクトルは、関連したオーディオファイル１２に含まれたオーディオトラックの少なくとも区分のパラメータ表示である。各パラメータ表示は、少なくとも１つの予め決定された解析アルゴリズムを区分に適用することにより取得可能である。特徴ベクトルは、それぞれが多次元特徴空間の一次元を数値化するパラメータ値からなる複数のエレメントを含んでいる。多次元特徴空間は、オーディオトラックの知覚的に重要な特性を表現している。特定のオーディオトラックに関連付けられた特徴ベクトルについての各値は、予め決定された解析アルゴリズムを、特定のオーディオトラックの少なくとも区分を表す信号に適用することにより取得される。或る実施形態においては、いくつかの信号は、オーディオトラックの異なる区分にそれぞれ基づいて解析される。特徴ベクトルにおける異なる値は、そのような場合には、異なる区分に関係してもよい。
【００３２】
予め決定された解析アルゴリズムに基づくコンピュータによる方法の使用は、特徴ベクトルが、関連したオーディオトラックの少なくとも区分の認識可能な特性の目的の特徴付け（objective characterisation）であることを保証する。これは、関連したオーディオトラックの全体の区分を符号化する表示に比べてより小型である。
【００３３】
実行に依存して、解析アルゴリズムは、入力として符号化されたオーディオ信号のＰＣＭ（pulse-code Modulation）値、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）係数、又は便利な形式を取り込んでもよい。オーディオトラックの知覚的に重要な特性を数値化することに適合可能な解析アルゴリズム自体は知られている。従って、ここでは詳細について説明しない。一例としては、Klapuri等による"Analysis of the Meter of Acoustic Musical Signals（IEEE Trans. Speech and Audio Proc.）"に記載されている。この項目では、異なる時間尺度に対応する感覚（tactus、tactum）及び測定レベルでの音響音楽信号（acoustic musical signal）の拍を解析する方法を記載している。この結果は、例えば、音楽のジャンル（クラシック、ジャズ等）を識別するために用いられてもよい。オーディオトラックの区分を特徴付けるパラメータを取得するために用いられるアルゴリズムの他の例は、Sheirer, E.D.による"Tempo and beat analysis of acoustic musical signals（J. Acoust. Soc. Am., 103 (1), January 1998）"に紹介されている。更なる可能性は、音声認識アルゴリズムに採用されたような、Mel Frequency Cepstral Coefficientsを用いて、オーディオトラック又はオーディオトラックの区分をモデル化することである。
【００３４】
特徴ベクトルを読み込むステップ１７の後、多次元下位空間を識別する一組のデータが決定される（ステップ１８）。下位空間は、先行するステップ１７において読み込まれた特徴ベクトルに及ぶ多次元特徴空間の部分の表示である。例示した実施形態においては、このステップ１８は、前のステップ１７において読み込まれた一組の特徴ベクトルに渡り、特徴ベクトルについての各エレメントに対する平均値及び標準偏差を計算することを伴う。変形の実施形態においては、最大値及び最小値が決定される。
【００３５】
このステップ１８において得られたデータは、後続のステップ２０においてテーブル１９に入力される。テーブル１９は、第１のリスト１３において規定された各カテゴリラベルを、特徴空間の範囲内で下位空間を識別する一組のデータに関連付ける。テーブル１９を完成させるために、次のステップ２１は、新たなカテゴリラベルに関する第１のリスト１３を検索することを伴う。新たなカテゴリラベルが見つかる場合には、ステップ１５〜１８，２０，２１が繰り返される。さもなければ、図３に例示されたルーティンは終了される。
【００３６】
テーブル１９は、第１のリスト１３におけるカテゴリラベルを、第２のリスト１４におけるカテゴリラベルに変換するために使用可能である。このような変換を実行するために、テーブル１９の第２のバージョンは、第２のリスト１４に基づいて取得される。テーブル１９において存在するカテゴリラベルは、メッセージにおいて入力として受信される（検索カテゴリ）。カテゴリラベルで関連付けられた下位空間を規定するデータは、テーブル１９から読み込まれる。そして、検索カテゴリに対応する第２のリストにおけるカテゴリラベルを識別するために、第２のリスト１４に基づくテーブルにおいて規定された各下位空間との重なりの程度が決定される。一の変形例においては、重なりの最も大きい程度を伴う下位空間で関連付けられたカテゴリラベルが返信される。他の実施形態においては、重なりの予め決定された最小の程度以上を持つそれぞれの下位空間に関連付けられた第２のリスト１４における全てのカテゴリラベルが返信される。更に他の実施形態においては、距離測度が用いられるので、検索カテゴリに関連付けられた下位空間との重なりを持たない下位空間に関連付けられた第２のリスト１４におけるカテゴリラベルであっても、出力として返信されてもよい。また、これらの変形例の組み合わせが考えられ、他方が結果を得ない場合には、１又はそれ以上の比較が実行されるだけである。例えば、下位空間の間で重なりがない場合には、距離メトリックが用いられてもよい。変形例において、類似の測定の形式は、ユーザの入力に依存する。例えば、ユーザが音楽の特定のカテゴリについて彼の好みを広げたい場合に、距離メトリックが、重なりの程度の決定に代えて用いられてもよい。
【００３７】
変形例においては、大まかな変換、一の特徴ベクトルが第２のリスト１４において各カテゴリラベルについて読み込まれる。そして、決定は、特徴ベクトルが検索カテゴリラベルに対応する下位空間の範囲内の状態にあるように、及び／又は予め規定された距離メトリックに応じて下位空間に最接近した状態にあるように作られる。
【００３８】
特徴空間において下位空間を規定するデータを用いてカテゴリラベル間の変換を伴う２つのアプリケーションが説明されるだろう。第１のアプリケーションにおいて、第１のリスト１３に基づいて生成されたテーブル１９は、他のデバイス上に格納された収集物におけるオーディオファイルについての検索のために用いられる。第２のアプリケーションにおいて、特定のユーザにリンクされたテーブル１９は、インターネットフォーラム又は掲示板に投稿されたものの中のテキスト文字を変換するために用いられる。
【００３９】
第１のアプリケーションに関して、例えば、第２のメディアプレイヤ４は、検索カテゴリに関連した下位空間との距離、又は重なりの度合いの決定を実行してもよい。この目的を達成するために、テーブル１９を表すデータは、第１のメディアプレイヤ３から第２のメディアプレイヤ４に転送される。また、検索カテゴリラベルの表示を含むメッセージは、第２のメディアプレイヤ４上での制御を介して直接的に、又は第１のメディアプレイヤ３から第２のメディアプレイヤ４へのメッセージとして、第２のメディアプレイヤ４に入力される。第２のメディアプレイヤ４は、第２のメディアプレイヤ４に格納されたオーディオファイル１２を割り当てられたとして、１又はそれ以上のカテゴリラベルを返信する。返信されたカテゴリラベルは、例えば、第２のメディアプレイヤ４のユーザにより割り当てられたオーディオファイルに対応するカテゴリラベルに関連付けられてそれぞれ格納された、オーディオファイルのデータベースを検索するための検索要求を作成するために用いられてもよい。それ故、カテゴリラベルの変換は、第２のメディアプレイヤ４から第１のメディアプレイヤ３に転送されるべきオーディオファイル１２についての比較的速い検索を実行するために用いられてもよい。
【００４０】
第２のアプリケーションは、図４に例示されている。この場合において、サーバ６は、異なるユーザにより用いられたカテゴリラベル間の変換を実行する。サーバ６は、インターネットフォーラムファシリティを証明するためのソフトウェアを実行するように構成される。インターネットフォーラムは、この例におけるオーディオファイルに関する。同じ原理は、コンテンツアイテムの他のタイプ、例えばビデオ又は画像ファイルに関するインターネットフォーラムに適用される。
【００４１】
図３に例示されたテーブル１９のようなテーブルは、ファシリティの各登録されたユーザに関連付けられる。これは、関連したユーザにより採用されたカテゴリラベルを含む。各カテゴリラベルは、知覚の特徴空間データにおける下位空間を規定するデータの組に格納される。このデータの組は、ユーザがカテゴリラベルを割り当てたオーディオファイルの収集物に、図３に例示された方法を適用することにより決定される。
【００４２】
ユーザがインターネットフォーラムにログオンする場合には、彼又は彼女は、例えば、ユーザネームの態様により識別される（ステップ２２）。ユーザが新規である場合には、ユーザに関連付けられたテーブル１９は、サーバにアップロードされる（ステップ２３）。ユーザが既知である場合には、テーブル１９は、サーバ６に関連付けられたストレージデバイスから検索される（ステップ２４）。
【００４３】
サーバ６は、他のユーザにより投稿された特定のメッセージを見るために、第１のユーザからコマンドを受信する（ステップ２５）。他のユーザの識別は、他のユーザに関連付けられたテーブル１９を検索する（ステップ２７）ために決定される（ステップ２６）。また、投稿されたメッセージは、読み取られる（ステップ２８）。これは、符号化された文字列を含むメッセージ本体を含む。他のユーザに関連付けられたテーブル１９において存在するカテゴリラベルに対応する文字列は、決定され、第１のユーザに関連付けられたテーブル１９におけるカテゴリラベルに変換される（ステップ２９）。このステップ２９は、上記で概説した方法の１つを用いて、類似の程度の決定を伴う。この際、メッセージの投稿者により用いられたカテゴリラベルを示す文字列は、第１のユーザにより用いられた１又は複数のカテゴリラベルを示す文字列に置換又はリンクされる。その後、変換されたメッセージ又はリンクで供給されたメッセージは、第１のユーザが第１及び第２の出力デバイス９，１０のうちの１つに表示するためのメッセージとして転送される。
【００４４】
リンクが証明される場合において、メタデータは、メッセージの投稿者により用いられたカテゴリラベルを符号化する文字列が付加される。メタデータは、第１のユーザがアクティブエレメントを選択するコマンドを供給する場合に、第１のユーザにより用いられた１又は複数のカテゴリラベルを示す文字列が表示されるように、文字列をアクティブエレメントに変える。コマンドは、本技術分野において既知であるような、アクティブエレメントに渡ってカーソルを認識することにより証明されてもよい。
【００４５】
上述したアプリケーションは、客観的に取得可能な特徴ベクトル空間を用いて、一のユーザにより割り当てられたカテゴリラベルが、他のユーザにより割り当てられたカテゴリラベルに変換されることを共通して持つ。それ故、ユーザ間の通信が促進され、誤解による不必要な通信が妨げられる。
【００４６】
上述した実施形態は、本発明を限定するよりもむしろ例示するものであることや、当業者が特許請求の範囲の範囲から逸脱しない多くの変形例を設計することができることに留意すべきである。特許請求の範囲において、括弧内のいかなる参照符号も、特許請求の範囲を限定するように構成されるものではない。"有する"という用語は、特許請求の範囲において記載されたもの以外の他のエレメント又はステップの存在を除外しない。エレメントの単数表記は、これらの要素の複数の存在を除外しない。或る大きさが相互に異なる従属項において開示されているという単なる事実は、これらの大きさの組み合わせが有利に用いられることができないことを示すものではない。
【００４７】
例えば、カテゴリラベルの第１の割り当て及びカテゴリラベルの第２の割り当ては、コンテンツアイテムの同一又は実質的に同一の収集物上で実行される。第１の割り当てにおいてメッセージ中のカテゴリラベルを割り当てたコンテンツアイテム、及び第２の割り当てにおいてカテゴリラベルを割り当てたコンテンツアイテムは、曲名、アーティスト等のような、コンテンツアイテムの識別子及び／又はコンテンツアイテムの注記であってもよい。分散システムにおいて、割り当てたカテゴリラベルをコンテンツアイテムに関連付けるデータが格納されてもよく、コンテンツアイテム自身が異なるデバイス上に格納されてもよい。実施形態において、データは、パーソナルエリアネットワークリンク、例えば光学的な又は無線のデータリンクを超えて、第１及び第２のメディアプレイヤ３，４間で転送されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】カテゴリラベルの表示を含むユーザからのメッセージを処理する種々の方法を実行するための環境の分散計算方法をする非常に概略的な方式の部分を示す図である。
【図２】認識可能なコンテンツエレメントの記録を含むファイルの収集方法の非常に概略的な方式を示す図である。
【図３】ユーザプロファイルの生成を例示するフローチャートである。
【図４】インターネットフォーラムを主催するサーバにより実行される方法を例示するフローチャートである。
【図１】
2009535671.tif 000003
【図２】
2009535671.tif 000004
【図３】
2009535671.tif 000005
【図４】
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【国際調査報告】
2009535671.tif 000007
2009535671.tif 000008