(57)【要約】【課題】  テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツについて、従来より人手で作成されているメタデータを、コンテンツ情報から自動的に作成可能なメタデータ作成装置及び作成方法を提供する。【解決手段】  メタデータ作成装置１を、入力コンテンツ１００から、テキスト情報及び／又は音声情報に対応するテキストデータを生成するテキストデータ生成手段２と、テキストデータに対応するコンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成するタイムスタンプ生成手段３と、テキストデータ及びこれと対応するタイムスタンプの組をメタデータ２００として生成するメタデータ生成手段４と、を備えて構成する。【選択図】      図１
2006338550.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツのメタデータを作成するメタデータ作成装置であって、
入力される前記コンテンツから、前記テキスト情報及び／又は前記音声情報に対応するテキストデータを生成するテキストデータ生成手段と、
前記テキストデータに対応する前記コンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成するタイムスタンプ生成手段と、
前記テキストデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成するメタデータ生成手段と、
を備えることを特徴とするメタデータ作成装置。
【請求項２】
前記テキストデータを単語単位に分割して、ワードデータを作成するテキストデータ分割手段を、さらに備え、
前記タイムスタンプ生成手段は、前記ワードデータを作成した時刻に応じて定めた時刻を前記タイムスタンプとして生成し、
前記メタデータ生成手段は、前記ワードデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の前記メタデータ作成装置。
【請求項３】
前記テキストデータ分割手段は、さらに前記テキストデータの文章の区切りを識別し、
前記タイムスタンプ生成手段は、前記テキストデータ分割手段が文章の区切りを識別した結果にしたがって、１つの文章に含まれる前記ワードデータに対して同じタイムスタンプを与えることを特徴とする請求項２に記載のメタデータ作成装置。
【請求項４】
基本ワードデータ、これに対応する不特定ワードデータ及び予測ワードデータの組の集合からなる予測語データベースと、
対応する前記不特定ワードデータ及び前記ワードデータが一致し、かつ対応する前記予測ワードデータが前記ワードデータの前後に作成された他のワードデータと一致する、前記基本ワードデータを決定する予測語リンク手段と、
をさらに備え、
前記メタデータ生成手段は、決定された前記基本ワードデータを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする請求項２又は３に記載のメタデータ作成装置。
【請求項５】
テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツのメタデータを作成するメタデータ作成方法であって、
入力される前記コンテンツから、前記テキスト情報及び／又は前記音声情報に対応するテキストデータを生成し、
前記テキストデータに対応する前記コンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成し、
前記テキストデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成する、
ことを特徴とするメタデータ作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ情報のメタデータを自動的に作成するメタデータ作成装置及びメタデータ作成方法に関し、特にテキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツ情報のメタデータを作成するメタデータ作成装置及びメタデータ作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地上デジタル放送の開始によって、デジタル化された放送番組は様々なサービスを提供できる可能性を秘めた情報となった。これに伴って、近年では情報を視聴者のニーズに応え提供するというビジネスモデルが確立されてきている。
視聴者の様々なニーズに対応しうるために、番組コンテンツを分類し記述したメタデータがある。メタデータは、社会の情報化の進展とともに、重要性、必要性が広く認知されるようになってきた。メタデータの利用方法については様々な提案がされているが、代表的な活用例としては、サーバ型放送において、個々の視聴者が見たいシーンだけを抜きだして視聴するといった「ハイライト視聴」などがある。
【０００３】
メタデータとは、データについての情報を記述したデータである。膨大なデータの山の中から目的のデータを探し出す手助けとするために作成される。インターネット上にある膨大な情報も、現実には単純なキーワード検索しかできないが、個々の情報にメタデータを付けることにより、よりデータの性質を的確に反映した検索が可能となる。特に映像データなどの映像コンテンツは、そのままでは単純なキーワード検索を行うこともできず、メタデータの恩恵を大きく受ける。
【０００４】
従来より、メタデータの作成は人手によって行われている。この様子を図２７に示す。まず、メタデータ作成者は、映像情報を視聴（映像を見る、音声を聴く）しながら、メタデータとして「キーワード」となる事象を判断する（例として、メタデータの対象となる打者がバッターボックスに登場を認識する）。そして、メタデータ作成者が、打者が登場した「時刻」を（時計を見て）確認する。
そして、メタデータ作成者は、上記判断した「キーワード」と上記確認した「時刻」とを、エディタ（テキストエディタ等）を用いて書き込む。このような作業を放送映像が終了するまで繰り返す。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−９２７２３号公報
【特許文献２】特開２００３−２２８５６９号公報
【特許文献３】特開２００４−２３６１１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の人手によるメタデータの作成によると、メタデータ作成者が映像情報を視聴しなければならないため、メタデータの作成までに最小でも映像録画時間と同等の時間が必要となり多大な労力を必要とする。
また、人手によるメタデータの作成では、ライブ映像などのリアルタイム映像を、メタデータを付与して放送するニーズや、メタデータを付したリアルタイム録画には対応できないという問題があった。映像の編集方法には、映像データを一旦ＨＤＤなどにデータを取り込んで後でまとめて素材を編集する「ノンリニア編集」と、リアルタイムに編集する「リニア編集」があるが、ＨＤ（High Definition（高精細））映像情報に関してはリニア編集可能な機器がそろっていなかったため、従来、ＨＤ映像情報に関しては「ノンリニア編集」が主流であったが、最近ではＨＤ映像情報用のリニア編集機器が利用することが可能となってきたために、放送局以外の現場でも撮影と同時にリアルタイムにメタデータを作成するニーズが増大している。
【０００７】
さらに、既存技術によって自動的にメタデータを作成する場合には、コンテンツ中において同じものに複数の同義語が使用され、又は不特定語（多義語）が使用されていると、これら同義語等がそのままメタデータに取り込まれるため、例えば、メタデータを使用して同一キーワードに関連する場面抽出を行おうとしても、抽出場面に誤りが発生することが考えられる。
またさらに、メタデータの内容は、対象となるコンテンツを扱う用途や目的によって構成を変えて作成しており、例えばドラマ番組や映画のコンテンツにおいては、番組のストーリー内容に基づき検索を行うことを目的とした場合のメタデータと、番組の登場人物の登場した場面の検索を目的とした場合などのメタデータとで構成を変えて作成しているが、上記のようにメタデータに同義語等が混在すると、特定の目的に応じた検索が困難になるために目的によるメタデータ構成を行うことが困難となることも考えられる。
【０００８】
上記問題点に鑑みて、本発明は、テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツについて、従来より人手で作成されているメタデータを、コンテンツ情報から自動的に作成可能なメタデータ作成装置及び作成方法を提供することを目的とする。さらに、メタデータを自動的に作成する際に、メタデータ中の同義語等の混在を防止することが可能なメタデータ作成装置及び作成方法を提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の第１形態によるメタデータ作成装置は、入力コンテンツからテキスト情報及び／又は音声情報に対応するテキストデータを生成するテキストデータ生成手段と、テキストデータに対応するコンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成するタイムスタンプ生成手段と、テキストデータ及びこれと対応するタイムスタンプの組をメタデータとして生成するメタデータ生成手段と、を備える。
図１に本発明によるメタデータ作成装置の基本構成図を示す。
【００１０】
メタデータ作成装置１は、コンテンツ１００を入力してこれに含まれるテキスト情報及び／又は音声情報に対応するテキストデータを生成するテキストデータ生成手段２と、このテキストデータに対応するコンテンツ１００中の位置を示すタイムスタンプ生成手段３と、テキストデータ及びこれと対応するタイムスタンプの組をメタデータ２００として生成するメタデータ生成手段４と、を備える。
【００１１】
図２に本発明によるメタデータ作成方法の基本フローチャートを示し、図３にメタデータ作成方法の説明図を示す。
ステップＳ１において、テキストデータ生成手段２は、メタデータを作成すべきコンテンツ１００を入力する。ここで入力されるコンテンツ１００は、テキスト情報及び／又は音声情報を含み、かつコンテンツの内容が時間の流れにしたがって順次示される（すなわち経時的要素を含む）様々な情報である。
【００１２】
このようなコンテンツ１００の例として、テレビ放送のコンテンツの場合を取り上げて説明すると、コンテンツ１００は映像コンテンツとして、映像情報と音声情報とを含んでいる。文字放送されている番組においてはさらにテキスト情報が含まれている。また放送中において字幕や番組の台本、出場者のデータが示される場合にもテキスト情報が含まれている。またラジオ放送のコンテンツの場合には、音声情報のみが含まれている。
図３の（Ａ）に示す例では、コンテンツ１００は、「ただ今、マイクのテスト中です」との音声情報を含んでいることとしている。
【００１３】
ステップＳ２において、テキストデータ生成手段２は、コンテンツ１００に含まれるテキスト情報及び／又は音声情報に対応するテキストデータを生成する。例えば、コンテンツ１００に音声情報が含まれる場合には、テキストデータ生成手段２は自動音声認識手段によって音声情報をテキスト情報に変換する。また例えば文字放送の様に映像情報と平行してテキストコードが含まれている場合には、このテキストコードからテキストデータを作成してゆく。さらに字幕や番組の台本、出場者のデータのように映像情報中に含まれている場合には、自動文字認識手段によって映像情報中に含まれているテキスト情報をテキストデータに変換する。
図３の（Ｂ）に示す例では、コンテンツ１００（「ただ今、マイクのテスト中です」）から、テキストデータ「ただ今」、「マイク」及び「テスト中」を作成する。
【００１４】
ステップＳ３において、タイムスタンプ生成手段３は、生成したテキストデータに対応するコンテンツ１００の位置（コンテンツ開始からの経過時間）を示すタイムスタンプ（インデックス）を生成する。例えば、テキストデータが音声情報から生成された場合には、その音声がコンテンツ開始からどれくらい時間が経過した時点で発せられたかを示すタイムスタンプを生成する。また例えばテキストデータがテキスト情報から生成された場合には、そのテキストがコンテンツ開始からどれくらい時間が経過した時点で表示されたかを示すタイムスタンプを生成する。
図３の（Ｃ）に示す例では、テキストデータ「ただ今」、「マイク」及び「テスト中」のそれぞれについて、これらの発生時刻である「01:25:45」「01:25:47」及び「01:25:49」が作成される。
【００１５】
タイムスタンプ生成手段３は、テキストデータ生成手段２がコンテンツ１００からテキストデータを作成した時刻に応じて定まる時刻をタイムスタンプとすることができる。このとき、テキストデータ生成手段２へのコンテンツ１００の入力からテキストデータ生成までの間のタイムギャップが生じるので、タイムスタンプ生成手段３は、このタイムギャップに応じた時間分だけ、テキストデータを作成した時刻に応じて定まる時刻から遡った時間をタイムスタンプとすることとしてもよい。
【００１６】
ステップＳ４において、メタデータ生成手段４は、テキストデータ及びこれと対応するタイムスタンプの組をメタデータ２００として生成する（図３の（Ｄ）参照）。
【００１７】
また、コンテンツ１００から自動的に生成したテキストデータの生データには、上述したような同義語が混在することが考えられる。メタデータ作成装置１は、混在する同義語を一つの語（基本語データ）に統一してメタデータを作成するために、基本語データ及びこれに対応する類似語データの組の集合からなる類似語データベース（図示せず）と、テキストデータと同じ類似語データに対応する基本語データを決定する類似語リンク手段（図示せず）と、をさらに備えることとしてもよい。このとき、メタデータ生成手段は、決定された基本語データを用いてメタデータを生成する。
【００１８】
また、コンテンツ１００から自動的に生成したテキストデータの生データには、不特定語（多義語）が存在することも考えられる。メタデータ作成装置１は、このような不特定語の意味を前後の文脈から判断して、意味が特定された基本語データに統一してメタデータを作成するために、基本語データ、これに対応する不特定語データ及び予測語データの組の集合からなる予測語データベース（図示せず）と、対応する不特定語データ及びテキストデータが一致し、かつ対応する予測語データがテキストデータの前後に作成された他のテキストデータと一致する、基本語データを決定する予測語リンク手段（図示せず）と、をさらに備え、メタデータ生成手段は、決定された基本語データを用いて前記メタデータを生成することとしてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によって、従来より人手で作成されているコンテンツのメタデータを、コンテンツ情報から自動的に作成することが可能となり、リアルタイムなメタデータを作成することが可能となる。リアルタイムにメタデータ作成が可能となることにより、放送局以外の現場でも、撮影と同時にリアルタイムにメタデータを作成することが可能となる。つまり、リニア編集された番組とともに、リニア作成/編集されたメタデータを視聴者へ提供することができるという効果がある。
【００２０】
またメタデータを自動的に作成する際に、同義語、多義語の使用を避けて適切なキーワードを含むメタデータを作成することによって、目的の映像の抽出漏れや誤りをなくすことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、添付図面に従って本発明に係る工作機械の好ましい実施の形態について詳説する。図４は、本発明によるメタデータ作成装置の実施例の構成図である。以下、メタデータ作成装置１によってメタデータが作成されるコンテンツは、音声データを含む映像情報１００であるとして説明を行うが、本発明のメタデータ作成装置が対象とするコンテンツはこれに限定されるものではなく、上記説明したテキスト情報を含む文字放送や、テキスト情報を画像情報の中に含むテレビ放送の内容のような映像情報や、音声情報のみを含むラジオ放送の内容のような、テキスト情報及び／又は音声情報を含み、かつコンテンツの内容が時間の流れにしたがって順次示される（すなわち経時的要素を含む）情報であれば、どのような情報であってもよい。
また以下では、メタデータ作成装置１が映像情報１００がテレビ放送などによって放送されるのと同時に（リアルタイムに）動作するものとして説明を行うが、放送終了後に動作させて使用してもよい。
【００２２】
メタデータ作成装置１は、映像情報に含まれる音声データをテキストデータに変換する音声解析部１１と、音声解析部１１が出力するテキストデータを単語単位に分割して、ワードデータを作成するテキスト分割部１２と、テキスト分割部１２が出力するワードデータが、コンテンツ１００中のどの位置（時刻）を示すかを表すタイムスタンプ（経過時刻データ）を生成する経過時間計測部１３と、テキスト分割部１２が出力するワードデータと経過時間計測部１３が出力するタイムスタンプとを組にしてメタデータとして生成するメタデータ生成部４とを、備える。
なお、上記の音声解析部１１は本発明の特許請求の範囲に係るテキスト生成手段を成し、また経過時間計測部１３は、本発明の特許請求の範囲に係るタイムスタンプ生成手段を成す。
【００２３】
さらに、メタデータ作成装置１は、テキスト分割部１２が出力するワードデータが同義語である場合にこれを１つの用語に統一した基本語に変換する類義語リンク部１４と、テキスト分割部１２が出力するワードデータが不特定語（多義語）である場合に、前後の文脈からその意味を予測して、１つの一義的な用語に統一した基本語に変換する予測語リンク部１５と、を備える。
【００２４】
メタデータ作成装置１は、１つ以上のＣＰＵ（主処理ユニット）及びこのＣＰＵが実行するプログラムや実行のために必要なデータを保存するための、メモリ装置及びストレージ装置などの記憶装置を備えたコンピュータによって実現することが可能である。メタデータ作成装置１を構成する、音声解析部１１、テキスト分割部１２、経過時間計測部１３、メタデータ生成部４、類義語リンク部１４及び予測語リンク部１５の各部位は、メタデータ作成装置１を構成するＣＰＵによって実行される、常駐又は非常駐のプログラムとして実現することが可能である。
以下では、これら各部位４、１１〜１５は同時に起動されて並列に実行されるものとして説明するが、本発明によるメタデータ作成装置１は、これに限定されず、音声解析部１１、テキスト分割部１２、経過時間計測部１３、類義語リンク部１４、予測語リンク部１５及びメタデータ生成部４の順に順次起動することとしてもよい。
【００２５】
図５は、メタデータ作成装置１の動作を説明する全体フローチャートである。上述の通り、メタデータ作成装置１の各部位４、１１〜１５は並列に実行されるが、図５では説明の簡単のため、１つのデータについて各部位４、１１〜１５によって順次行われる処理をその処理順序にしたがって直列に示している。また図６は、図５のフローに従って処理されるデータの流れの概念図であり、図７はその具体例を示す図である。
【００２６】
ステップＳ１１では、音声解析部１１が映像情報１００に含まれる音声データを入力して、リアルタイムにテキスト形式のデータに変換する（図６の変換処理１）。音声解析部１１は、IBM ViaVoice（登録商標）に代表される音声認識プログラム等を用いることにより、音声をテキストデータに変換することが可能である。
例えば、図７の（Ａ）ように、映像情報１００に、「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。第４打席に入ります。ニューヨークで活躍中の松木、ヤンキースの〜」との音声データ（アナウンス）が含まれる場合には、音声解析部１１によって、対応するテキストデータ「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。第４打席に入ります。ニューヨークで活躍中の松木、ヤンキースの〜」が生成される。
【００２７】
ステップＳ１２では、テキスト分割部１２は、音声解析部１１で生成された１つのつながったテキストデータを１単語毎に分割してワードデータを生成する（図６の変換処理２）。テキストデータからのワード分割や後述のセンテンス分割は、インターネットの検索エンジンに使用されるワード分割手段や、本件出願人が開発した会話型情報検索システムＦＡＩＲＳを使用することによって実現することが可能である。
さらに、テキスト分割部１２は、ワードデータを生成した時刻（ワードデータに分割した時刻）に従ってタイムスタンプを生成するために、このタイミングで経過時間計測部１３にイベント通知を行う。
【００２８】
日本語の文章は、名詞、動詞、形容詞、助詞などにより構成されているが、テキスト分割部１２は、その中からメタデータとして有用な品詞である名詞、動詞、形容詞のみを抽出することとしてよい。この３つの品詞は、基礎となるメタデータとしては最小限のキーワードである。すなわち例えば、音声解析部１１によって生成されたテキストデータである「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。第４打席に入ります。ニューヨークで活躍中の松木、ヤンキースの〜」から、図７の（Ｃ）に示すように「今日」、「試合」、「ヒット」、「出ていない」、「○ジラ」、「第４打席」、「入ります」、「ニューヨーク」、「活躍中」、「松木」、「ヤンキース」などの単語がワードデータとして作成してよい。テキストの文章をワードに分割する概念図を図８に示す。
【００２９】
ステップＳ１３では、テキスト分割部１２は、また分割したワードデータの出現傾向や類似性から、話の内容の移り変わりを判定して文章の境目（または話題の境目）を推定するセンテンス分割を行う。これにより図７の（Ｄ）に示すように「今日」、「試合」、「ヒット」、「出ていない」及び「○ジラ」は１文章に含まれると推定され、「第４打席」及び「入ります」が１文章に含まれると推定され、「ニューヨーク」、「活躍中」、「松木」及び「ヤンキース」が１文章に含まれると推定される。
そして、推定した１文章の最初と最後のワードデータを特定するイベント通知を経過時間計測部１３に行う。
【００３０】
ステップＳ１４では、経過時間計測部１３は、各ワードデータの内容が映像コンテンツ中のどの映像部分を指しているのかを示すワード・タイムスタンプと、１文章に含まれるワードデータの集合から成るセンテンス部分が映像コンテンツ中のどの映像部分を指しているのかを示すセンテンス・タイムスタンプとを付与する。
ワード・タイムスタンプは、テキスト分割部１２がワード分割する際に経過時間計測部１３へイベント通知を受信したタイミングに付与され、この時に、経過時間計測部１３は、現在時刻を計測して、映像情報１００の開始時刻（例えば、メタデータ作成装置１が映像情報１００の入力を開始した時刻）を基準に現在時刻までの経過時間を算出して、ワード・タイムスタンプとする。
【００３１】
その場合に、音声として発せられた瞬間の時刻から、ワードデータを作成する時刻との時間には、音声認識やワード分割のために必要な処理時間に起因する時間差が生じる。その時間差を補正するために、テキスト分割部１２は、この処理時間分に相当する所定の遡り時間データ２２を、メタデータ作成装置１に設けられたストレージ等の記憶装置から読み出して、実際に算出した経過時間からこの遡り時間だけ遡った時刻を算出して、タイムスタンプとして記憶する。
【００３２】
センテンス・タイムスタンプは、テキスト分割部１２がセンテンス分割をし、その結果推定した１文章の最初と最後のワードデータを特定するイベント通知を経過時間計測部１３にした時に付与される。このとき経過時間計測部１３は、イベント通知により特定される最初とワードデータから最後のワードデータまでの全てのワードデータに対して、最初のワードデータに付与されたワード・タイムスタンプと同一時刻を、センテンス・タイムスタンプとして付与する。
【００３３】
音声として発せられた言葉（ワードデータ）は、１つの文章（センテンス）の一部である。例えば、上述の「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ」は１つのセンテンスがあり、「今日」、「試合」、「ヒット」、「出ていない」及び「○ジラ」というワードデータは、このセンテンスに含まれる。これらのワードデータの全てに対して、最初のワードデータ「今日」に付与されたワード・タイムスタンプと同じ時刻をセンテンス・タイムスタンプとして付与する。
【００３４】
ステップＳ１５において、類義語リンク部１４は、テキスト分割部１２が分割した各ワードデータ内に混在する同義語を一つの語（基本語データ）に統一する置換処理を行う（図６の変換処理３）。
例えば、ある特定の個人「松木秀樹」に関しては、「○ジラ」などというニックネームで呼ばれることがある。そこでワードデータ「○ジラ」という単語が含まれる場合には、「松木秀樹」を意味するというように類似語を基本ワードに置き換える処理を行う（図７の（Ｅ））。
【００３５】
ステップＳ１６では、予測語リンク部１５は、テキスト分割部１２が分割した各ワードデータ内に存在する不特定語（多義語）を、一義的に意味が特定された基本語データに統一する置換処理を行う（同じく図６の変換処理３）。
たとえば、ワードデータでは「松木」とただ性だけで表されている場合、「松木秀樹」を指して呼んでいるのか、他の特定の個人「松木一雄」を指して呼んでいるのか分からない。このような場合、前後のワードに「松木秀樹」と関連を有するものがあれば（例えば、図７の例では「ニューヨーク」や「ヤンキース」など）、ワードデータ「松木」が「松木秀樹」を示すと予測し、基本ワード「松木秀樹」に置き換える処理を行う（図７の（Ｅ））。
【００３６】
ステップＳ１７では、メタデータ生成手段４は、ワードデータとタイムスタンプ（経過時間データ）を基に、メタデータ２００を自動作成する（図６の変換処理４）。
【００３７】
以下、音声解析部１１、テキスト分割部１２、経過時間計測部１３、類義語リンク部１４、予測語リンク部１５及びメタデータ生成部４の各部位の動作について詳説する。
図９は、図４に示す音声解析部１１の動作フローチャートである。
ステップＳ２１において、音声解析部１１は、入力データとして映像情報１００の音声データを読み込む。ステップＳ２２において、音声解析部１１は入力された音声データの音声解析処理を行い、ステップＳ２３において音声データはテキスト形式に変換される。そして、ステップＳ２４において変換されたテキストをテキストデータとして出力する。いま、変換されたテキストデータを、「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。第４打席に入ります。ニューヨークで活躍中の松木、ヤンキースの」とする。
【００３８】
なお図９においては、説明のため音声解析部１１にて順次行われる処理ステップＳ２１〜Ｓ２４を、その順序に従って直列にフローチャートを示したが、実際には音声データは次々と読み込まれるため、音声解析処理は、次の音声データの読み込みと、テキストデータ書き込みを同時並行して処理する。音声データを全て読み込み終え、テキストデータを書き込み終えたならば、音声解析部１１は処理を終了する。
【００３９】
図１０は、図４に示すテキスト分割部１２の動作フローチャートである。
図示するとおり、テキスト分割部１２は、入力テキストデータを単語単位に分割するテキスト分割処理（ステップＳ３１〜Ｓ３６）を行うとともに、入力テキストデータの１文章の区切りを認識するセンテンス分割処理（ステップＳ４１〜Ｓ４５）を行う。テキスト分割部１２は、このテキスト分割処理とセンテンス分割処理とを、マルチタスクで平行して処理する。
まず、テキスト分割処理（ステップＳ３１〜Ｓ３６）について説明する。
【００４０】
ステップＳ３１において、音声解析部１１が出力するテキストデータを入力する。次にステップＳ３２において、テキスト分割処理によって、テキストデータを名詞、動詞、形容詞に分割する。分割された単語（ワード）をワードデータとして出力し、このワードデータはメタデータベース３１に格納される。
【００４１】
図１１に、ワードデータが格納された段階のメタデータベース３１の内容を示す。メタデータベース３１は、基本的にワードデータ及びこのワードデータに対応する音声データが映像情報１００中のどの部分に現れたかを示すタイムスタンプの組を示すレコードの集合である。
各レコードは、「Seqno」フィールド、「ワードデータ（生データ）」フィールド、「ワードデータ（基本ワード）」フィールド、「ワード・タイムスタンプ」フィールド、及び「センテンス・タイムスタンプ」フィールドを有する。
【００４２】
Seqnoフィールドは、メタデータベース３１に格納された各ワードデータに対して、それぞれ割り振られる連続番号で、登録順に昇順で付与される。
ワードデータ（生データ）フィールドは、音声解析部１１が出力するテキストデータからテキスト分割部１２が抽出したワードデータを、そのまま格納するために使用されるフィールドである。ワードデータ（基本ワード）フィールドについては後述する。
例えば、テキスト分割部１２が、テキストデータ「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。第４打席に入ります。ニューヨークで活躍中の松木、ヤンキース〜」をテキスト分割して、メタデータベース３１に出力することにより、Seqno＝１００〜１１０の各レコードのワードデータ（基本ワード）フィールドには、それぞれ「今日」、「試合」、「ヒット」、「出ていない」、「○ジラ」、「第４打席」、「入ります」、「ニューヨーク」、「活躍中」、「松木」、及び「ヤンキース」が格納される。
【００４３】
ワード・タイムスタンプ・フィールドは、当該レコードに格納されたワードデータに対応する音声データが、映像情報１００中のどの部分に現れたかを示すワード・タイムスタンプを格納するために使用される。具体的には、ワード・タイムスタンプは、映像情報１００の開始時刻を基準として、ワードデータに対応する音声データの出現時刻データを示す。
センテンス・タイムスタンプ・フィールドは、当該レコードに格納されたワードデータを含むセンテンス（文章）が、映像情報１００中のどの部分に現れたかを示すセンテンス・タイムスタンプを格納するために使用される。具体的には、センテンス・タイムスタンプは、当該レコードに格納されたワードデータを含むセンテンスに含まれる最初のワードデータのワード・タイムスタンプと同じ時刻データである。
【００４４】
図１０に戻り、ステップＳ３４において、テキスト分割部１２は、ワードデータをメタデータベース３１に出力する毎に、当該ワードデータの出現時刻を計測するために経過時間計測部１３にイベント通知を行う。その際当該ワードデータが格納されるレコードのSeqnoを経過時間計測部１３に通知する。例えば、上記の「今日」というワードデータをメタデータベース３１へ出力したら、そのSeqno＝１００を経過時間計測部１３に通知する。次の「試合」というワードデータをメタデータベース３１へ出力したら、そのSeqno＝１０１を経過時間計測部１３に通知する。
【００４５】
テキスト分割部１２は、テキスト分割処理側タスクが分割したワードデータを使用して、センテンス分割処理タスクによってセンテンス分割処理を行うために、テキスト分割処理側タスクのステップＳ３５において、分割したワードデータとこれをメタデータベース３１へ出力した際のSeqnoとをセンテンス分割処理側タスクに渡す。
そして、テキスト分割処理側タスクは、上記ステップＳ３１〜Ｓ３５を、入力すべきテキストデータが無くなるまで繰り返す（ステップＳ３６）。
【００４６】
次に、センテンス分割処理（ステップＳ４１〜Ｓ４５）について説明する。
ステップＳ４１において、テキスト分割部１２は、テキスト分割処理側タスクが出力した分割済みワードデータとそのSeqnoを受信する。
ステップＳ４２において、テキスト分割部１２は、分割したワードデータから、１つの文章（センテンス）を認識する。このとき分割したワードが出現する傾向や類似性から話されている内容の移り変わりを判定して話題の境目を推定し、センテンスの先頭のワードデータと最後のワードデータを認識する。
【００４７】
ステップＳ４２で文章の区切りを発見した場合には、ステップＳ４３において、テキスト分割部１２はセンテンスの先頭のワードデータと最後のワードデータを経過時間計測部１３に通知するイベント通知を行う。
例えば、「今日の試合はまだヒットが出ていない○ジラ。」という音声を入力した場合、テキスト分割部１２は、各ワードを分割した後、出現したワードを元に文章の類似度から文脈（センテンス）を分ける。センテンス分割するタイミングは、センテンスを構成するワードが全て出現した後、後付で認識される。つまり、「今日」「試合」「ヒット」「出ていない」「○ジラ」というワードが出現し、次ワードを分割していると同時に、センテンス分割を行い、文章の類似度から「今日」から「○ジラ」までが、１つのセンテンスと認識できる。認識したタイミングでテキスト分割部１２は、最初の単語「今日」のSeqno＝１００と最後の単語「○ジラ」のSeqno＝１０４を経過時間計測部１３へイベント通知する。
【００４８】
ステップＳ４２で文章の区切りを発見できない場合には、処理をＳ４１に戻して次のワードデータを読み込む。
センテンス分割処理側タスクは、上記ステップＳ４１〜Ｓ４３を、テキスト分割処理側タスクから読み込むべきワードデータが無くなるまで繰り返す（ステップＳ４４）。そして、テキスト分割処理側タスクが入力すべきテキストデータが無くなり、かつセンテンス分割処理側タスクが読み込むべきワードデータが無くなるまで、上記ステップＳ４１〜Ｓ４４を繰り返す（ステップＳ４５）。
【００４９】
なお図１０においては、説明のためテキスト分割部１２にて順次行われる処理ステップを、その順序に従って直列にフローチャートを示したが、実際にはその全段の音声解析部１１はテキストデータを次々と出力するため、テキスト分割部１２は、テキストデータ読み込み、ワードデータ書き込み、イベント通知等の処理を全て平行して処理する。
【００５０】
図１２は、図４に示す経過時間計測部１３の動作フローチャートである。経過時間計測部１３は、テキスト分割部１２から通知される２つのイベント通知をトリガとして、次の２つの動作を行う。
第１に、予め設定されている所定の遡り時間データ２２を読込み、テキスト分割部１２から、ワードデータ格納通知を受け取った時刻に対して、ワードデータが格納された時刻より遡り時間を差し引いたワード・タイムスタンプをメタデータベース３１へ格納する。
第２に、テキスト分割部１２がセンテンスに分割した際に通知される、センテンスの先頭と最後のワードデータの通知を受け取り、先頭のワードデータのSeqnoに対応しているワード・タイムスタンプを抽出し、先頭から最終のワードデータのSeqnoまでのセンテンス・タイムスタンプをメタデータベース３１へ格納する。
【００５１】
または、テキスト分割部１２は、センテンス分割の際にセンテンスの最後のワードデータのみを経過時間計測部１３に通知してもよい。この方法を図１３を参照して説明する。
いまテキスト分割部１２が、センテンス分割処理によって「センテンス１」の最終ワードが「ワード３」であり、「センテンス２」の最終ワードが「ワード７」であると認識した場合を想定する。
まず、経過時間計測部１３は、テキスト分割部１２のテキスト分割処理によるイベント通知により「ワード１」を通知する。このときテキストデータの最初のワードである「ワード１」を、「センテンス１」の先頭ワードとみなして、その情報を記憶する。次に、テキスト分割部１２のテキスト分割処理からのイベント通知で「ワード２」「ワード３」を受信する。
その後、さらにテキスト分割部１２のセンテンス分割処理からのイベント通知で最終のワードデータの番号を受信して、センテンス１の最終ワードが「ワード３」であることを認識する。これにより「ワード１」から「ワード３」までが１つのセンテンスと識別し、「ワード１」から「ワード３」の、センテンス・タイムスタンプに、「ワード１」のワード・タイムスタンプである「タイムスタンプ１」をスタンプする。
その後、「ワード３」の次のワード「ワード４」を、次のセンテンスの先頭ワードとみなして、その旨を記憶する。
【００５２】
続いて、テキスト分割部１２のテキスト分割処理からのイベント通知により、「ワード４」〜「ワード７」を受信する。その後、さらにテキスト分割部１２のセンテンス分割処理からのイベント通知で最終のワードデータの番号を受信して、センテンス２の最終ワードが「ワード７」であることを認識する。
このとき、上述の通り経過時間計測部１３は、センテンス２の先頭ワードが「ワード４」であることを認識済みである。これにより「ワード４」から「ワード７」までが１つのセンテンスと識別し、「ワード４」から「ワード７」の、センテンス・タイムスタンプに、「ワード４」のワード・タイムスタンプである「タイムスタンプ４」をスタンプする。
その後、「ワード７」の次のワード「ワード８」を、次のセンテンスの先頭ワードとみなして、その旨を記憶する。
センテンス３以降についても同様の動作を行う。
【００５３】
図１２に戻ると、ステップＳ５０において、経過時間計測部１３は、起動時に予め定められメタデータ作成装置１の記憶装置に保存された遡り時間データ２２を読み込む。この遡り時間は任意の時間を設定可能であり、例えば音声解析部１１及びテキスト分割部１２が、音声データを入力してテキストデータに変換し、このテキストデータをワードデータに分割して経過時間計測部１３にイベント通知し終えるまでに要する処理時間としてよい。ここでは１０秒とする。
【００５４】
ステップＳ５１及びステップＳ５２において、経過時間計測部１３は、テキスト分割部１２から通知されるイベント通知を監視する。ステップＳ５２において、テキスト分割部１２のテキスト分割処理側タスクからワードデータを書き込んだ旨のイベント通知を受け取った場合には、そのイベントで通知されたSeqnoを受け取り（例えばSeqno＝１００）、ステップＳ５３において、かつその受信時間をメタデータ作成装置１が備えるシステム時計から取得する（例えば０１：２５：５５）。
そしてステップＳ５４において、取得したシステム時刻からあらかじめ読み込んでいた遡り時間（１０秒）を遡った時刻（０１：２５：４５）をタイムスタンプとして算出する。
【００５５】
その後、ステップＳ５５において、テキスト分割部１２のセンテンス分割処理側タスクからイベント通知（センテンス書き込みイベント）を受信したか否かを判断し、受信していない場合には、ステップＳ５６において、ステップＳ５１で受け取ったSeqnoと同じSeqnoのメタデータベース３１のレコードのワード・タイムスタンプ・フィールドに、ステップＳ５４で算出したタイムスタンプを書き込む。図１４は、Seqno＝１００〜１０４までのワードデータについてワード・タイムスタンプが書き込まれた状態のメタデータベース３１を示す。
【００５６】
ステップＳ５５でセンテンス書き込みイベントを受け取った場合、そのイベントで通知されたSeqno、すなわち１つのセンテンスの最初と最終のワードデータのSeqnoも受信する（例えばSeqno＝１００とSeqno＝１０４を受け取ったとする）。これは、Seqno＝１００からSeqno＝１０４までが１つのセンテンスであるということを意味する。
このとき、経過時間計測部１３は、ステップＳ５７において、Seqno＝１００のワード・タイムスタンプである０１：２５：４５という時刻を読み取る。そしてステップＳ５８において、Seqno＝１００〜１０４までのセンテンス・タイムスタンプ・フィールド全てに、Seqno＝１００のワード・タイムスタンプと同じタイムスタンプ０１：２５：４５を書き込む。
そしてステップＳ５９において、音声解析部１１によるテキストデータ作成処理及びテキスト分割部１２によるテキスト分割処理の両方の処理が終了したか否かを監視し、両処理が終了しワードデータの書き込みが無くなるまで、上記ステップＳ５０〜Ｓ５８を繰り返す。図１５は、センテンス・タイムスタンプが書き込まれた状態のメタデータベース３１を示す。
【００５７】
図１６は、図４に示す類義語リンク部１４の動作フローチャートである。
ステップＳ６０において、類義語リンク部１４は、入力データとしてワードデータをメタデータベース３１から読み込む。このワードデータ読み込みルーチンＳ６０のフローチャートを図１７に示す。
類義語リンク部１４は、既に読み込み済みのワードデータのSeqnoをメタデータ作成装置１の記憶装置に内部データ（読み込み済み位置情報（類似語））として記憶しており、ステップＳ７０では、この読み込み済みのSeqnoを入力する。
【００５８】
そして、ステップＳ７１において、次に読み込むべき読み込み先のSeqnoを、この読み込み済みのSeqnoの次のレコードとして求め（例えば、読み込み済みSeqnoが１０３であれば、次のSeqno１０４を読み込み先Seqnoとする）、ステップＳ７２において、この読み込むべき読み込み先のSeqnoのレコードのワードデータ（生データ）フィールドに、まだ読み込んでいないワードデータが格納されているか否かを判断し、格納されていない場合にはワードデータが格納されるまでステップＳ７２を繰り返す。
ステップＳ７２で読み込み先のSeqno（例えばSeqno１０４）のレコードに未読み込みのワードデータ（例えば「○ジラ」）があると判断された場合には、ステップＳ７３においてそのワードデータ「○ジラ」を読み込み、ステップＳ７４において、メタデータ作成装置１の内部データである読み込み済み位置情報（類似語）を、今回ワードデータの読み込み先となったレコードのSeqnoに更新する。
【００５９】
図１６に戻り、類義語リンク部１４は、ステップＳ６１において、ステップＳ６０で入力したワードデータが、類似語データベース２３に登録されているか否かを検索する。図１８に類似語データベース２３に登録されるデータ内容を示す。類似語データベース２３は、「ID」フィールド、「基本ワード」フィールド、「類似ワード１」フィールド、「類似ワード２」フィールド、「類似ワード３」フィールド、…の各フィールドを有するレコードの集合として定義される。
【００６０】
IDフィールドは、類似語データベース２３に格納された基本ワードのそれぞれに対して識別番号として割り振られる連続番号で、登録順に昇順で付与される。
基本ワードフィールドは、基本ワードを格納するために使用されるフィールドであり、ここに基本ワードとは、類似語（同義語）を有する語句に対応する内容をメタデータ２００の中で表すとき、その内容を表すために統一的に使用されるキーワードを意味する。
類似ワード１フィールド〜類似ワード３フィールドは、各々基本ワードについて使用されている類似語を示す類似ワードが格納される。
【００６１】
図１６に戻り、類義語リンク部１４は、ステップＳ６１及びステップＳ６２において、入力したワードデータが、類似語データベース２３に登録されている各レコードの類似ワードのいずれかと一致するか否かを判断する。
一致する場合には、Ｓ６３において、入力したワードデータを含むレコードを、メタデータベース３１から読み出し、そのワードデータ（基本ワード）フィールドに、上記一致した類似ワードと同じレコードに格納された類似語データベース２３の「基本ワード」フィールドのデータを格納する。そして、ステップＳ６４において、基本ワードが格納されたメタデータベース３１のレコードを、メタデータベース３１に書き込む。
例えば、類似語データベース２３に、図１８のようなデータが登録されているとすれば、メタデータベース３１のSeqno＝１０４のレコードの「ワードデータ（生データ）」が“○ジラ”である場合、“松木秀樹”であることが得られる。したがって、この“松木秀樹”をメタデータベース３１のSeqno＝１０４のレコードのワードデータ（基本ワード）フィールドに書き込む（図１９）。
【００６２】
一方で、ステップＳ６２で一致しないと判断した場合には、類義語リンク部１４は、メタデータベース３１のレコードの「ワードデータ（基本ワード）」列は、何も書き込まない（空文字のまま）。そしてステップＳ６５において、入力されたワードデータを、類似語データベース２３に登録されている全ての類似ワードと比較するまで、ステップＳ６１及びステップＳ６２を繰り返す。
類義語リンク部１４は、上記ステップＳ６０〜Ｓ６５を、メタデータベース３１に登録されたワードデータ全てについて繰り返す（Ｓ６６）。
【００６３】
図２０は、図４に示す予測語リンク部１５の動作フローチャートである。
ステップＳ８０において、予測語リンク部１５は、入力データとしてワードデータをメタデータベース３１から読み込む。このワードデータ読み込みルーチンＳ８０は、図１７に示した類義語リンク部１４の動作におけるワードデータ読み込みルーチンＳ６０と同様であるため、説明を省略する。
ただし、予測語リンク部１５がワードデータベース３１からワードデータを読み込むルーチンＳ８０が実行される段階で、先行して実行される類義語リンク部１４の処理によって、メタデータベース３１の当該レコードのワードデータ（基本ワード）フィールドにもワードデータが書き込まれていることがある。すなわち、ワードデータ（生データ）に同義語がある場合には、類義語リンク部１４が対応するワードデータ（基本ワード）フィールドに基本ワードが書き込んでいるからである。
この場合には、予測語リンク部１５によるワードデータ読み込みルーチンＳ８０は、上記類義語リンク部１４によるワードデータ読み込みルーチンＳ６０ではワードデータ（生データ）を読み込んでいる（図１７のステップＳ７３）のに代えて、同じレコードのワードデータ（基本ワード）をワードデータとして読み込むこととしてよい。
【００６４】
ステップＳ８１及びＳ８２において、予測語リンク部１５は、入力したワードデータが、予測語データベース２４に登録されている各レコードの不特定ワードのいずれかと一致するか否かを判断する。
図２１に予測語データベース２４に登録されるデータ内容を示す。予測語データベース２４は、「ID」フィールド、「基本ワード」フィールド、「不特定ワード」フィールド、「予測ワード１」フィールド、「予測ワード２」フィールド、「予測ワード３」フィールド、…の各フィールドを有するレコードの集合として定義される。
IDフィールドは、予測語データベース２４に格納された基本ワードのそれぞれに対して識別番号として割り振られる連続番号で、登録順に昇順で付与される。
基本ワードフィールドは、基本ワードを格納するために使用されるフィールドであり、この場合に基本ワードとは、不特定語（多義語）を有する語句に対応する内容をメタデータ２００の中で表すとき、その内容を一意に表すために統一的に使用されるキーワードを意味する。
【００６５】
不特定ワードフィールドは、基本ワードについて使用されている不特定語（多義語）を示す不特定ワードを格納するために使用するフィールドである。
予測ワード１フィールド〜予測ワード３フィールドは、各々基本ワードに関連する用語を示す予測ワードが格納される。この予測ワードは、予測語リンク部１５が不特定語であるワードデータから基本ワードを予測する際に使用する。
【００６６】
図２０に戻り、予測語リンク部１５は、ステップＳ８１及びＳ８２において、入力したワードデータが、予測語データベース２４に登録されている各レコードの不特定ワードのいずれかと一致するか否かを判断する。
このとき、先行する類義語リンク部１４の処理によって、メタデータベース３１の当該レコードのワードデータ（基本ワード）フィールドにもワードデータか格納されている場合には、予測語リンク部１５は、当該レコードのワードデータ（生データ）フィールドに格納されているワードデータに代えて、又はこれに加えてワードデータ（基本ワード）フィールドに格納されているワードデータのいずれかが、予測語データベース２４に登録されている各レコードの不特定ワードのいずれかと一致するか否かを判断する。
【００６７】
一致する場合には、ステップＳ８３において、メタデータベース３１の当該レコードの前後所定数分のレコード（例えば前後ともに３レコード分）のワードデータ（生データ）（及び／又はワードデータ（基本ワード））を抽出する。
そして、ステップＳ８２の対比でメタデータベース３１中の当該レコードのワードデータと不特定ワードが一致した予測語データベース２４中のレコードに格納された予測ワードと、上記抽出されたワードデータと、とが一致するかを判断する（ステップＳ８４）。
なお、予測語データベース２４中のレコードに格納された予測ワードと比較されるメタデータベース３１の所定のレコード数は、内部データとして保存することにより任意の値に設定可能としてもよい。
【００６８】
ステップＳ８４の比較において、一致したワードの個数があらかじめ設定していた数（下限数、例えば２個とする）以上であれば、ステップＳ８５において、入力したワードデータを含むレコードを、メタデータベース３１から読み出し、そのワードデータ（基本ワード）フィールドに、上記一致した不特定ワードと同じレコードに格納された予測語データベース２４の「基本ワード」フィールドのデータを格納する。すでにワードデータ（基本ワード）フィールドにデータがある場合には更新する。
そして、ステップＳ８６において、基本ワードが格納されたメタデータベース３１のレコードを、メタデータベース３１に書き込む。
なお、ステップＳ８４における判断で使用される予測ワードと一致する所定の下限値も、本部位の内部データとして保持して任意の値に設定可能である。
【００６９】
一方で、ステップＳ８２及びＳ８４で一致しないと判断した場合には、予測語リンク部１５は、メタデータベース３１のレコードの「ワードデータ（基本ワード）」列は、何も書き込まない（空文字のまま）。そしてステップＳ８７において、入力されたワードデータを、予測語データベース２４に登録されている全てのレコードと比較するまで、ステップＳ８１〜ステップＳ８４を繰り返す。
予測語リンク部１５は、上記ステップＳ８０〜Ｓ８７を、メタデータベース３１に登録されたワードデータ全てについて繰り返す（Ｓ８８）。
【００７０】
上記予測語リンク部１５によるメタデータベース３１への書き込み動作を図２２を参照して説明する。例えば、入力データがメタデータベース３１のSeqno=１０９のレコードに格納されるワードデータ「松木」であれば、予測語データベース２４の不特定ワードフィールドに「松木」と一致する語があるか検索する。
一致する不特定ワードは複数存在する場合がある（この場合予測語データベース２４のID=１及び２のレコード）。予測語データベース２４のID＝１に一致した場合、その予測ワード１である「ニューヨーク」が、メタデータベースのSeqno＝１０９の前データ数３（つまりSeqno106）から、後データ数３（つまりSeqno＝１１２）の間に一致するワードがあるか検索する。
図２２の例では、データSeqno＝１０７と一致する。次にID＝１の予測ワード２である「ヤンキース」がSeqno＝１０６〜１１２の間に一致するワードがあるか検索する。例では、Seqno＝１１０と一致する。
したがって、一致した数が一致すべき下限値２以上となるで、メタデータベース３１のSeqno＝１０９の「松木」は、予測語データベース２４のID＝１の基本ワードである「松木秀喜」と判断できる。
以上により、「ニューヨーク」、「ヤンキース」の「松木」といえば、「松木秀喜」であると予測できる「松木」のようなワードであれば、不特定ワードを、その前後に出現するワードから一義的な基本ワード「松木秀喜」であると予測することができる。図２３に、不特定ワード「松木」が格納されたレコード（Seqno＝１０９）に対して、そのワードデータ（基本ワード）に「松木秀喜」を書き込んだ状態のメタデータ３１のデータ内容を示す。
【００７１】
図２４は、図４に示すメタデータ生成部４の動作フローチャートである。
メタデータ作成部４は、メタデータ２００の作成に必要な内部データ（例えば、メタデータ２００の内部に埋め込む所定のタグ名のテキストデータなど）をメタデータ作成装置１の記憶装置に記憶しており、ステップＳ９０では、メタデータ作成部４はこの内部データを読み込む。
【００７２】
ステップＳ９１〜Ｓ９５において、メタデータ作成部４には、入力データとしてメタデータベース３１に登録されているデータを１レコードずつ読み込む。
メタデータ作成部４は、既に読み込み済みのレコードのSeqnoをメタデータ作成装置１の記憶装置に内部データ（読み込み済み位置情報（メタデータ作成））として記憶しており、ステップＳ９１ではこの読み込み済みのSeqnoを入力する。
そして、ステップＳ９２において、次に読み込むべき読み込み先のSeqnoを、この読み込み済みのSeqnoの次のレコードとして求め、ステップＳ９３において、この読み込むべき読み込み先のSeqnoのレコードに、まだ読み込んでいないデータが格納されているか否かを判断し、格納されていない場合にはデータが格納されるまでステップＳ９３を繰り返す。
【００７３】
そして、ステップＳ９３で読み込み先のSeqnoのレコードに未読み込みのワードデータがあると判断された場合には、ステップＳ９４においてそのレコードのデータ、すなわちワードデータ（生データ）、ワードデータ（基本ワード）、ワード・タイムスタンプ及びセンテンス・タイムスタンプを読み込む。
そして、ステップＳ９５において、メタデータ作成装置１の内部データである読み込み済み位置情報（読み込み済み位置情報メタデータ作成）を、今回の読み込み先となったレコードのSeqnoに更新する。
【００７４】
ステップＳ９６において、メタデータ作成部４は、Ｓ９０で読み込んだ内部データと、Ｓ９１〜Ｓ９５で読み込んだデータに基づき１レコード分のメタデータを作成する。例として、Seqno＝１０４のレコードについて作成したメタデータを図２５に示す。
メタデータは、通常、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式のテキストファイルで作成される。メタデータベース３１から読み出した、「Seqno」、「ワードデータ（生データ）」、「ワードデータ（基本ワード）」、「ワード・タイムスタンプ」及び「センテンス・タイムスタンプ」の情報をＸＭＬ形式に変換する。
【００７５】
ＸＭＬタグの形式は特に決まりは無いが、例として、Seqnoは＜Seqno＞、ワードデータ（生データ）は＜original-word＞、ワードデータ(基本ワード)は＜keyword＞、ワード・タイムスタンプは＜word-timestamp＞、センテンス・タイムスタンプは＜sentence -timestamp＞というように対応付ける。
メタデータであるＸＭＬの特徴でもあるが、ＸＭＬタグ名は、メタデータを使用する側のシステムによって異なるため、上記内部データを変更することによりＸＭＬタグ名は任意に設定できる、このようにメタデータをＸＭＬ形式で表現することによりＢＭＬ（Broadcast Markup Language）への変換が容易となり、これからのデータ放送の発展に寄与できる。
【００７６】
ステップＳ９７では、ステップＳ９６において作成した１レコード分メタデータを、テキストデータとして出力する。以上ステップＳ９１〜Ｓ９７をメタデータベース３１の全てのレコードについて繰り返すことにより、映像情報１００全体についてのメタデータ２００を作成する。図２６に完成したメタデータ２００の例を示す。
【００７７】
以上、本発明を特にその好ましい実施の形態を参照して詳細に説明したが、本発明の容易な理解のために、本発明の具体的な形態を以下に付記する。
【００７８】
（付記１）
テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツのメタデータを作成するメタデータ作成装置であって、
入力される前記コンテンツから、前記テキスト情報及び／又は前記音声情報に対応するテキストデータを生成するテキストデータ生成手段と、
前記テキストデータに対応する前記コンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成するタイムスタンプ生成手段と、
前記テキストデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成するメタデータ生成手段と、
を備えることを特徴とするメタデータ作成装置。（１）
【００７９】
（付記２）
前記タイムスタンプ生成手段は、前記テキストデータの作成時刻に応じて定めた時刻を前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記１に記載のメタデータ作成装置。
【００８０】
（付記３）
前記タイムスタンプ生成手段は、前記テキストデータの作成時刻に応じて定めた時刻から所定時間だけ遡った時刻を、前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記２に記載のメタデータ作成装置。
【００８１】
（付記４）
基本語データ及びこれに対応する類似語データの組の集合からなる類似語データベースと、
前記テキストデータと同じ前記類似語データに対応する前記基本語データを決定する類似語リンク手段と、
をさらに備え、
前記メタデータ生成手段は、決定された前記基本語データを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１〜３のいずれか一項に記載のメタデータ作成装置。
【００８２】
（付記５）
基本語データ、これに対応する不特定語データ及び予測語データの組の集合からなる予測語データベースと、
対応する前記不特定語データ及び前記テキストデータが一致し、かつ対応する前記予測語データが前記テキストデータの前後に作成された他のテキストデータと一致する、前記基本語データを決定する予測語リンク手段と、
をさらに備え、
前記メタデータ生成手段は、決定された前記基本語データを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１〜３のいずれか一項に記載のメタデータ作成装置。
【００８３】
（付記６）
前記テキストデータを単語単位に分割して、ワードデータを作成するテキストデータ分割手段を、さらに備え、
前記タイムスタンプ生成手段は、前記ワードデータを作成した時刻に応じて定めた時刻を前記タイムスタンプとして生成し、
前記メタデータ生成手段は、前記ワードデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成する、
ことを特徴とする付記１に記載の前記メタデータ作成装置。（２）
【００８４】
（付記７）
前記タイムスタンプ生成手段は、前記ワードデータを作成した時刻に応じて定めた時刻から所定時間だけ遡った時刻を、前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記６に記載のメタデータ作成装置。
【００８５】
（付記８）
前記テキストデータ分割手段は、さらに前記テキストデータの文章の区切りを識別し、
前記タイムスタンプ生成手段は、前記テキストデータ分割手段が文章の区切りを識別した結果にしたがって、１つの文章に含まれる前記ワードデータに対して同じタイムスタンプを与えることを特徴とする付記６〜７のいずれか一項に記載のメタデータ作成装置。（３）
【００８６】
（付記９）
基本ワードデータ及びこれに対応する類似ワードデータの組の集合からなる類似ワードデータベースと、
前記ワードデータと同じ前記類似ワードデータに対応する前記基本ワードデータを決定する類似ワードリンク手段と、
をさらに備え、
前記メタデータ生成手段は、決定された前記基本ワードデータを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記６〜８のいずれか一項に記載のメタデータ作成装置。
【００８７】
（付記１０）
基本ワードデータ、これに対応する不特定ワードデータ及び予測ワードデータの組の集合からなる予測語データベースと、
対応する前記不特定ワードデータ及び前記ワードデータが一致し、かつ対応する前記予測ワードデータが前記ワードデータの前後に作成された他のワードデータと一致する、前記基本ワードデータを決定する予測語リンク手段と、
をさらに備え、
前記メタデータ生成手段は、決定された前記基本ワードデータを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記６〜８のいずれか一項に記載のメタデータ作成装置。（４）
【００８８】
（付記１１）
テキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツのメタデータを作成するメタデータ作成方法であって、
入力される前記コンテンツから、前記テキスト情報及び／又は前記音声情報に対応するテキストデータを生成し、
前記テキストデータに対応する前記コンテンツ中の位置を示すタイムスタンプを生成し、
前記テキストデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成する、
ことを特徴とするメタデータ作成方法。（５）
（付記１２）
前記テキストデータの作成時刻に応じて定めた時刻を前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記１１に記載のメタデータ作成方法。
【００８９】
（付記１３）
前記テキストデータの作成時刻に応じて定めた時刻から所定時間だけ遡った時刻を、前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記１２に記載のメタデータ作成方法。
【００９０】
（付記１４）
基本語データ及びこれに対応する類似語データの組の集合の中から、前記テキストデータと同じ前記類似語データに対応する前記基本語データを選択し、
選択された前記基本語データを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１１〜１３のいずれか一項に記載のメタデータ作成方法。
【００９１】
（付記１５）
基本語データ、これに対応する不特定語データ及び予測語データの組の集合の中から、対応する前記不特定語データ及び前記テキストデータが一致し、かつ対応する前記予測語データが前記テキストデータの前後に作成された他のテキストデータと一致する、前記基本語データを選択し、
選択された前記基本語データを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１１〜１３のいずれか一項に記載のメタデータ作成方法。
【００９２】
（付記１６）
前記テキストデータを単語単位に分割して、ワードデータを作成し、
前記ワードデータを作成した時刻に応じて定めた時刻を前記タイムスタンプとして生成し、
前記ワードデータ及びこれと対応する前記タイムスタンプの組をメタデータとして生成する、
ことを特徴とする付記１１に記載の前記メタデータ作成方法。
【００９３】
（付記１７）
前記ワードデータを作成した時刻に応じて定めた時刻から所定時間だけ遡った時刻を、前記タイムスタンプとして生成することを特徴とする付記１６に記載のメタデータ作成方法。
【００９４】
（付記１８）
さらに前記テキストデータの文章の区切りを識別し、
文章の区切りを識別した結果にしたがって、１つの文章に含まれる前記ワードデータに対して同じタイムスタンプを与えることを特徴とする付記１６〜１７のいずれか一項に記載のメタデータ作成方法。
【００９５】
（付記１９）
基本ワードデータ及びこれに対応する類似ワードデータの組の集合の中から、前記ワードデータと同じ前記類似ワードデータに対応する前記基本ワードデータを選択し、
選択された前記基本ワードデータを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１６〜１８のいずれか一項に記載のメタデータ作成方法。
【００９６】
（付記２０）
基本ワードデータ、これに対応する不特定ワードデータ及び予測ワードデータの組の集合の中から、対応する前記不特定ワードデータ及び前記ワードデータが一致し、かつ対応する前記予測ワードデータが前記ワードデータの前後に作成された他のワードデータと一致する、前記基本ワードデータを選択し、
選択された前記基本ワードデータを用いて前記メタデータを生成することを特徴とする付記１６〜１８のいずれか一項に記載のメタデータ作成方法。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本発明は、コンテンツ情報のメタデータを自動的に作成するメタデータ作成装置及びメタデータ作成方法に利用可能であり、特にテキスト情報及び／又は音声情報を含んだ経時的要素を有するコンテンツ情報のメタデータを作成するメタデータ作成装置及びメタデータ作成方法に利用可能である。
また、本発明は、MPEG-7のような動画や音声などのマルチメディアコンテンツを有効に検索するための記述方法の技術に用いられるメタデータとしての利用可能であり、これからのインターネットにおけるマルチメディアコンテンツの拡大に一躍担う技術となる。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明によるメタデータ作成装置の基本構成図である。
【図２】本発明によるメタデータ作成方法の基本フローチャートである。
【図３】本発明によるメタデータ作成方法の説明図である。
【図４】本発明によるメタデータ作成装置の実施例の構成図である。
【図５】図４のメタデータ作成装置の動作を説明する全体フローチャートである。
【図６】図５のフローに従って処理されるデータの流れの概念図である。
【図７】図６で示される各データの具体例を示す図である。
【図８】図４に示すテキスト分割部によるテキスト分割の概念図である。
【図９】図４に示す音声解析部の動作フローチャートである。
【図１０】図４に示すテキスト分割部の動作フローチャートである。
【図１１】メタデータベースの作成経緯の説明図（その１）である。
【図１２】図４に示す経過時間計測部の動作フローチャートである。
【図１３】図４に示す経過時間計測部の動作説明図である。
【図１４】メタデータベースの作成経緯の説明図（その２）である。
【図１５】メタデータベースの作成経緯の説明図（その３）である。
【図１６】図４に示す類義語リンク部の動作フローチャートである。
【図１７】図１６に示すワードデータ読み込みルーチンのフローチャートである。
【図１８】類似語データベースに登録されるデータ内容を示す図である。
【図１９】メタデータベースの作成経緯の説明図（その４）である。
【図２０】図４に示す予測語リンク部の動作フローチャートである。
【図２１】予測語データベースに登録されるデータ内容を示す図である。
【図２２】図４に示す予測語リンク部の動作説明図である。
【図２３】メタデータベースの作成経緯の説明図（その５）である。
【図２４】図４に示すメタデータ生成部の動作フローチャートである。
【図２５】１レコード分のメタデータ作成の説明図である。
【図２６】ＸＭＬ形式で作成されたメタデータの例を示す図である。
【図２７】人手によるメタデータ作成作業の説明図である。
【符号の説明】
【００９９】
１    コンテンツ作成装置
２    テキストデータ生成手段
３    タイムスタンプ生成手段
４    メタデータ生成手段
１００    コンテンツ
２００    メタデータ
【図１】
2006338550.tif 000003
【図２】
2006338550.tif 000004
【図３】
2006338550.tif 000005
【図４】
2006338550.tif 000006
【図５】
2006338550.tif 000007
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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