(57)【要約】【課題】番組情報から番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語を抽出して重要単語辞書を生成する。【解決手段】番組情報処理装置（１０）は、入力された番組情報から単語を抽出する単語抽出部（１６１）と、ジャンル分けされた番組情報である教師番組データから単語抽出部によって抽出された各単語について、ジャンルごとに、そのジャンルに分類された教師番組データのうちその単語を含む教師番組データの割合を表す単語出現率を計算する単語出現率計算部（１６２）と、教師番組データから単語抽出部によって抽出された各単語について、全ジャンルにおける単語出現率の散らばり具合を表す単語独立度を計算する単語独立度計算部（１６３）と、教師番組データから単語抽出部によって抽出された単語から単語出現率および単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出して重要単語辞書（１０５）に登録する重要単語選出部（１６４）とを備える。【選択図】図２
2015121833.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された番組情報から単語を抽出する単語抽出部と、
ジャンル分けされた番組情報である教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語について、ジャンルごとに、そのジャンルに分類された教師番組データのうちその単語を含む教師番組データの割合を表す単語出現率を計算する単語出現率計算部と、
前記教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語について、全ジャンルにおける前記単語出現率の散らばり具合を表す単語独立度を計算する単語独立度計算部と、
前記教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された単語から前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出して重要単語辞書に登録する重要単語選出部と、を備えていることを特徴する番組情報処理装置。
【請求項２】
配信された番組情報を受信する受信処理部と、
前記教師番組データおよび前記受信処理部から与えられたジャンル未知の番組情報のそれぞれについて、前記単語抽出部によって抽出された単語のうち前記重要単語辞書に登録された単語と一致する単語からなる単語ベクトルを生成する単語ベクトル生成部と、
前記教師番組データと前記ジャンル未知の番組情報との距離として、前記単語ベクトル生成部によって生成された前記ジャンル未知の番組情報の単語ベクトルと前記教師番組データの単語ベクトルとの距離を計算する文書間距離計算部と、
前記教師番組データのうち前記ジャンル未知の番組情報との距離が近いものを所定個選出し、該選出した教師番組データのジャンルのうち最多のジャンルを前記ジャンル未知の番組情報のジャンルと判定するジャンル判定部と、をさらに備えている請求項１に記載の番組情報処理装置。
【請求項３】
前記ジャンル判定部によってジャンルが判定された番組情報のうち前記教師番組データとの距離が近い番組情報を準教師番組データとして取得する準教師番組データ取得部をさらに備え、
前記単語出現率計算部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語の単語出現率を計算するものであり、
前記単語独立度計算部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語の単語独立度を計算するものであり、
前記重要単語選出部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された単語から前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出するものである、請求項２に記載の番組情報処理装置。
【請求項４】
前記ジャンルが階層化されており、
前記単語出現率計算部が、ジャンルの階層ごとに前記単語出現率を計算するものであり、
前記単語独立度計算部が、ジャンルの階層ごとに前記単語独立度を計算するものであり、
前記重要単語選出部が、ジャンルの階層ごとに前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出して各階層に対応する重要単語辞書に登録するものである、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の番組情報処理装置。
【請求項５】
前記単語抽出部が、入力された番組情報を形態素解析する形態素解析部と、前記形態素解析によって得られた単語から不要な品詞の単語を除去する不要品詞除去部と、前記不要な品詞の単語の除去後にさらに不要な単語を除去する不要単語除去部とを有する、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の番組情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送波やインターネットなどで配信される番組の内容を説明する番組情報を処理する装置に関し、特に、番組のジャンル分類を行う際に参照される辞書を自動的に生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
放送番組には放送事業者によってその番組のジャンルを表すジャンル情報が付与されている。これにより、ユーザは、ジャンル情報に基づいて好みの番組を適宜選択して視聴や録画予約などを行うことができる。一方、インターネットで配信される番組にはそのようなジャンル情報が付与されていないため、受信装置側で番組のジャンル分類を行う必要がある。これに関して、ジャンルごとの頻出単語を登録したジャンル辞書を参照して番組情報を解析することでジャンル未知の番組のジャンルを判定する技術が公知である（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−３５０５４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のジャンル分類方法では、未知の文書（番組情報）における話題のトレンドが変化すると出現する単語も変化するため、未知の文書中の単語がジャンル辞書内の単語と一致しにくくなるという問題がある。したがって、分類性能を維持するためには、ジャンル辞書を頻繁に更新する必要がある。また、一般的に、ジャンル辞書は多くの単語を保持する必要があるため、ジャンル分類機能を利用する機器への負担も大きい。また、ジャンル辞書は手作業で作成されることが多く、辞書の更新には膨大な人的コストがかかる。
【０００５】
上記問題に鑑み、本発明は、番組情報から番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語を抽出して重要単語辞書を生成することを主たる課題とする。さらに、そのような重要単語辞書を参照して番組のジャンルを判定することを従たる課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一局面に従った番組情報処理装置は、入力された番組情報から単語を抽出する単語抽出部と、ジャンル分けされた番組情報である教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語について、ジャンルごとに、そのジャンルに分類された教師番組データのうちその単語を含む教師番組データの割合を表す単語出現率を計算する単語出現率計算部と、前記教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語について、全ジャンルにおける前記単語出現率の散らばり具合を表す単語独立度を計算する単語独立度計算部と、前記教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された単語から前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出して重要単語辞書に登録する重要単語選出部とを備えている。
【０００７】
これによると、ジャンル分けされた番組情報である教師番組データから番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語が抽出されて重要単語辞書が生成される。
【０００８】
上記の番組情報処理装置は、さらに、配信された番組情報を受信する受信処理部と、前記教師番組データおよび前記受信処理部から与えられたジャンル未知の番組情報のそれぞれについて、前記単語抽出部によって抽出された単語のうち前記重要単語辞書に登録された単語と一致する単語からなる単語ベクトルを生成する単語ベクトル生成部と、前記教師番組データと前記ジャンル未知の番組情報との距離として、前記単語ベクトル生成部によって生成された前記ジャンル未知の番組情報の単語ベクトルと前記教師番組データの単語ベクトルとの距離を計算する文書間距離計算部と、前記教師番組データのうち前記ジャンル未知の番組情報との距離が近いものを所定個選出し、該選出した教師番組データのジャンルのうち最多のジャンルを前記ジャンル未知の番組情報のジャンルと判定するジャンル判定部とを備えていてもよい。
【０００９】
これによると、重要単語辞書を参照してジャンル未知の番組のジャンル判定が行われる。
【００１０】
上記の番組情報処理装置は、さらに、前記ジャンル判定部によってジャンルが判定された番組情報のうち前記教師番組データとの距離が近い番組情報を準教師番組データとして取得する準教師番組データ取得部をさらに備えていてもよく、前記単語出現率計算部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語の単語出現率を計算するものであってもよく、前記単語独立度計算部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された各単語の単語独立度を計算するものであってもよく、前記重要単語選出部が、前記教師番組データおよび前記準教師番組データから前記単語抽出部によって抽出された単語から前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出するものであってもよい。
【００１１】
これによると、ジャンル未知の番組のジャンル判定を通じて、教師番組データに準じる準教師番組データを取得し、教師番組データおよび準教師番組データから番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語が抽出されて重要単語辞書が再生成される。したがって、話題のトレンドの変化に対応して、最近の番組に出現する単語を考慮したジャンル判定を行うことができる。
【００１２】
前記ジャンルが階層化されていてもよく、前記単語出現率計算部が、ジャンルの階層ごとに前記単語出現率を計算するものであってもよく、前記単語独立度計算部が、ジャンルの階層ごとに前記単語独立度を計算するものであってもよく、前記重要単語選出部が、ジャンルの階層ごとに前記単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出して各階層に対応する重要単語辞書に登録するものであってもよい。
【００１３】
これによると、ジャンルが階層化されている場合に、任意の階層でジャンル未知の番組のジャンル分類を行うことができる。
【００１４】
前記単語抽出部が、入力された番組情報を形態素解析する形態素解析部と、前記形態素解析によって得られた単語から不要な品詞の単語を除去する不要品詞除去部と、前記不要な品詞の単語の除去後にさらに不要な単語を除去する不要単語除去部とを有していてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によると、番組情報から番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語を抽出して重要単語辞書を生成することができる。さらに、そのような重要単語辞書を参照して番組のジャンルを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る番組情報処理装置の概略構成図
【図２】制御部が有する重要単語辞書生成機能およびジャンル分類機能の機能ブロック図
【図３】重要単語辞書の生成処理のフローチャート
【図４】番組のジャンル判定処理のフローチャート
【図５】準教師番組データを取得して重要単語辞書を再生成する処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではない。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係る番組情報処理装置の概略構成を示す。本実施形態に係る番組情報処理装置１０は、例えば、地上デジタル放送、ＢＳ／ＣＳデジタル放送、ケーブル放送などの放送番組や、インターネットなどのネットワークを通じて配信される番組（コンテンツ）を録画し、また、録画番組を再生する装置である。番組情報処理装置１０は、具体的には、ビデオレコーダー、テレビジョン受像機、セットトップボックス、放送受信機能を有するＰＣ、携帯端末などとして実現することができる。
【００１９】
番組情報処理装置１０は、受信処理部１１、コーデック１２、情報記録装置１３、ビデオ信号処理部１４、オーディオ信号処理部１５、および制御部１６を備えている。番組情報処理装置１０がテレビジョン受信機やＰＣなどで実現される場合、番組情報処理装置１０は、さらに、表示デバイス２００およびスピーカー３００を備えている。
【００２０】
受信処理部１１は、アンテナ１００から放送波を受信して、所望のチャンネルの放送信号を取得する。番組情報処理装置１０がネットワークに接続可能であれば、受信処理部１１は、図示しないネットワークカードを通じてインターネットなどからストリームデータを取得する。
【００２１】
受信処理部１１が受信した放送信号またはコンテンツには映像信号と音声信号が含まれ、さらにその他の信号（例えば、字幕データ信号や番組情報など）が含まれ得る。これら信号は、ＭＰＥＧ−２やＨ．２６４／ＭＰＥＧ−４  ＡＶＣなどの所定の符号化形式で圧縮符号化されている。コーデック１２は、受信処理部１１からそのような圧縮符号化された信号（ストリームデータ）を受けて分離およびデコードを行い、映像信号と音声信号を出力する。
【００２２】
受信処理部１１が受信する番組情報は、放送番組やインターネット配信されるコンテンツに付随する情報であり、番組のタイトル、番組概要の説明文、番組詳細内容の説明文などを含むテキスト（文書）データである。放送番組の場合、番組情報に、放送事業者によって付与されたジャンル情報も含まれる。
【００２３】
日本では、ＡＲＩＢ（Association of Radio Industries and Businesses）標準規格によって、放送番組のジャンルが定義されている。ＡＲＩＢ標準規格では、ジャンルは大分類と中分類に階層化されている。例えば、ジャンル大分類は、「ニュース／報道」、「スポーツ」、「情報／ワイドショー」、「ドラマ」、「音楽」、「バラエティ」、「映画」、「アニメ／特撮」、「ドキュメンタリー／教養」、「劇場／公演」、「趣味／教育」、「福祉」、「その他」の１３に分類されている。さらに、ジャンル中分類は、全部で１００余りに分類されている。
【００２４】
ＡＲＩＢ標準規格で定義されたジャンルには偏りがある。例えば、ジャンル大分類「ニュース／報道」は１２のジャンル中分類に細分化されているが、ジャンル大分類「ドラマ」や「映画」のジャンル中分類は４つしかない。そこで、本実施形態では、ジャンル中分類をさらに細分化して独自のジャンル小分類を定義する。例えば、ＡＲＩＢ標準規格における大分類「スポーツ」／中分類「サッカー」を細分化して、ジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」を定義する。本実施形態に係る番組情報処理装置１０は、各番組をジャンル小分類に分類する。
【００２５】
情報記録装置１３は、番組を記録する装置である。情報記録装置１３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ブルーレイ（登録商標）などの光ディスク装置などで構成することができる。番組は、映像信号、音声信号、およびその他の信号（例えば、字幕データ信号など）などからなるデータである。情報記録装置１３においてこれら信号が所定の方式で圧縮符号化されて記録されている。コーデック１２は、受信処理部１１から受けたストリームデータをそのまま、または、ストリームデータをデコードしてさらに別の符号化形式で再エンコードして情報記録装置１３に記録する。
【００２６】
なお、情報記録装置１１には、ＥＰＧ（Electronic Program Guide）あるいはＩＰＧ（Interactive Program Guide）などと呼ばれる電子番組ガイド情報も記録される。
【００２７】
映像信号処理部１４は、コーデック１２から映像信号を受けて、それをデジタル／アナログ変換して表示デバイス２００に出力する。表示デバイス２００は、例えば、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置などのフラットディスプレイパネルである。音声信号処理部１５は、コーデック１２から音声信号を受けて、それをデジタル／アナログ変換してスピーカー３００に出力する。
【００２８】
制御部１６は、受信処理部１１、コーデック１２、情報記録装置１３、映像信号処理装置１４、および音声信号処理装置１５の各構成要素の動作を制御する。制御部１６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）で実現することができる。ＣＰＵで構成された制御部１６は、図示しないＲＯＭやフラッシュメモリに格納されたプログラムを実行して上記各構成要素の動作を制御する。
【００２９】
次に、制御部１６が有する重要単語辞書生成機能およびジャンル分類機能について説明する。図２は、制御部１６の詳細な機能ブロック図である。制御部１６は、例えば、単語抽出部１６１、単語出現率計算部１６２、単語独立度計算部１６３、重要単語選出部１６４、単語ベクトル生成部１６５、文書間距離計算部１６６、ジャンル判定部１６７、および準教師番組データ取得部１６８を備えている。このうち、単語出現率計算部１６２、単語独立度計算部１６３、および重要単語選出部１６４は、重要単語辞書生成機能に関わるものであり、単語ベクトル生成部１６５、文書間距離計算部１６６、およびジャンル判定部１６７は、ジャンル分類機能に関わるものであり、単語抽出部１６１は、両機能で共通に利用されるものである。
【００３０】
単語抽出部１６１は、教師番組データ１０１、準教師番組データ１０２、およびジャンル未知の番組情報が適宜入力され、入力された番組情報から単語を抽出する。教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２は、上記の３００余りの小分類にジャンル分けされた番組情報の集合である。教師番組データ１０１は、番組情報処理装置１０に始めから与えられている番組情報の集合である。準教師番組データ１０２は、番組のジャンル判定を通じて学習によって後から獲得した番組情報の集合である。ジャンル未知の番組情報とは、放送事業者によってジャンル情報が付与されているか否かにかかわらず、番組情報処理装置１０によってジャンル判定が行われていない番組情報をいう。なお、ジャンル未知の番組情報は、受信処理部１１から直接的に、または情報記録装置１３を介して間接的に単語抽出部１６１に入力される。
【００３１】
単語抽出部１６１は、例えば、形態素解析部１６１１、不要品詞除去部１６１２、および不要単語除去部１６１３を備えている。形態素解析部１６１１は、単語抽出部１６１に入力された番組情報を形態素解析することで、文章を単語に分割し、各単語の品詞を特定する。例えば、「ビルがきれいです」という文章は、形態素解析することで「ビル」、「が」、「きれいだ」、「です」という単語に分割され、「ビル」＝名詞、「が」＝助詞、「きれいだ」＝形容動詞、「です」＝助動詞、というように各単語の品詞が特定される。不要品詞除去部１６１２は、形態素解析によって得られた単語から、例えば、助詞や助動詞や接続詞などの、ジャンル判定に役立たないと考えられる不要な品詞の単語を除去する。不要な品詞は、不要品詞辞書１０３に登録されており、不要品詞除去部１６１２は、不要品詞辞書１０３を参照して不要な品詞の単語を除去することができる。不要単語除去部１６１３は、不要な品詞の単語の除去後に、さらに、「今日」や「今回」や数字、記号などの、すべてのジャンルで使用される可能性のある一般的な単語を不要な単語として除去する。不要な単語は、不要単語辞書１０４に登録されており、不要単語除去部１６１３は、不要単語辞書１０４を参照して不要な単語を除去することができる。
【００３２】
単語出現率計算部１６２は、教師番組データ１０１から単語抽出部１６１によって抽出された各単語について、ジャンルごとの単語出現率を計算する。すなわち、単語出現率は、あるジャンルにおけるその単語の出現率である。例えば、ｉ番目のジャンルにおける単語ｗの単語出現率ｒｗ，iは、次式（１）で定義される。
【００３３】
【数１】
2015121833.tif 000003
【００３４】
ただし、ｏｗ，iはｉ番目のジャンルにおいて単語ｗが出現する教師番組データ１０１の数、ｎiはｉ番目のジャンルに分類された教師番組データ１０１の全数である。
【００３５】
単語独立度計算部１６３は、教師番組データ１０１から単語抽出部１６１によって抽出された各単語について、全ジャンルにおける単語出現率の散らばり具合を表す単語独立度を計算する。すなわち、単語独立度は、ジャンル間のその単語の出現率の偏りである。例えば、単語ｗの単語独立度σｗは、次式（２）で定義される。
【００３６】
【数２】
2015121833.tif 000004
【００３７】
なお、単語独立度として、式（２）で定義される標準偏差ではなく分散（σｗ２）を利用してもよい。
【００３８】
単語出現率ｒｗ，iが大きいことは、その単語ｗとｉ番目のそのジャンルとの相関性が高い可能性があることを意味する。また、単語独立度σｗが大きいことは、その単語ｗがある特定のジャンルに偏って出現することを意味する。したがって、単語出現率ｒｗ，iおよび単語独立度σｗがいずれも大きければ、その単語ｗは、ある特定のジャンルとの相関性が高く、かつ、そのジャンルに突出して出現するため、番組のジャンルを判定するためのキーワード、すなわち、重要単語となり得る単語であると考えられる。そこで、重要単語選出部１６４は、教師番組データ１０１から単語抽出部１６１によって抽出された単語から単語出現率ｒｗ，iおよび単語独立度σｗがいずれも大きい単語を選出して重要単語辞書１０５に登録する。重要単語辞書１０５は、後述する番組のジャンル判定において参照される辞書である。なお、単語の選出は、単語出現率ｒｗ，iおよび単語独立度σｗと所定の閾値とを比較することで行うことができる。
【００３９】
次に、本実施形態に係る番組情報処理装置１０による重要単語辞書１０５の自動生成について説明する。図３は、重要単語辞書１０５の生成処理のフローチャートである。
【００４０】
まず、単語抽出部１６１に教師番組データ１０１が入力される（Ｓ１１）。形態素解析部１６１１が、単語抽出部１６１に入力された教師番組データ１０１を形態素解析し（Ｓ１２）、不要品詞除去部１６１２が、形態素解析の結果から不要な品詞の単語を除去し（Ｓ１３）、不要単語除去部１６１３が、不要な品詞の単語の除去結果から不要な単語を除去する（Ｓ１４）。単語出現率計算部１６２が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された各単語について、ジャンル小分類の各ジャンルにおける単語出現率を計算する（Ｓ１５）。単語独立度計算部１６３が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された各単語について、単語独立度を計算する（Ｓ１６）。そして、重要単語選出部１６４が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された単語から、単語出現率および単語独立度がいずれも大きい単語を選出して重要単語辞書１０５に登録する（Ｓ１７）。
【００４１】
例えば、ジャンル中分類「サッカー」の下位の分類としてジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」が定義されており、当該３つのジャンル小分類のそれぞれに教師番組データ１０１が１０個ずつ分類されているとする。このような前提条件で、単語「ヨーロッパリーグ」、「優勝」、「解説」のそれぞれについて、重要単語辞書１０５への登録の可否判断の例を説明する。
【００４２】
単語「ヨーロッパリーグ」は、ジャンル小分類「国内サッカー」では１個の教師番組データ１０１に、ジャンル小分類「海外サッカー」では９個の教師番組データ１０１に、それぞれ出現し、ジャンル小分類「サッカーその他」に分類された１０個の教師番組データ１０１には出現しないとする。このとき、ジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」のそれぞれにおける単語「ヨーロッパリーグ」の単語出現率ｒ１、ｒ２、ｒ３は、ｒ１＝０．１、ｒ２＝０．９、ｒ３＝０．０と計算される。また、単語「ヨーロッパリーグ」の単語独立度σは、σ＝０．７と計算される。単語選出に関して、例えば、単語出現率の閾値を０．７、単語独立度の閾値を０．７とすると、単語「ヨーロッパリーグ」は、ジャンル小分類「海外サッカー」において単語出現率ｒ２が閾値以上であり、かつ、単語独立度σも閾値以上である。したがって、単語「ヨーロッパリーグ」は、番組のジャンルをジャンル小分類「海外サッカー」と判定するためのキーワードとなる単語であるため、重要単語辞書１０５に登録される。
【００４３】
単語「優勝」は、ジャンル小分類「国内サッカー」では２個の教師番組データ１０１に、ジャンル小分類「海外サッカー」では１個の教師番組データ１０１に、ジャンル小分類「サッカーその他」では１個の教師番組データ１０１に、それぞれ出現するとする。このとき、ジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」のそれぞれにおける単語「優勝」の単語出現率ｒ１、ｒ２、ｒ３は、ｒ１＝０．２、ｒ２＝０．１、ｒ３＝０．１と計算される。また、単語「優勝」の単語独立度σは、σ＝０．０８と計算される。単語出現率および単語独立度の各閾値を上記と同じとすると、単語「優勝」は、単語出現率ｒ１、ｒ２、ｒ３および単語独立度σのいずれも閾値よりも小さい。したがって、単語「優勝」は、番組のジャンルを判定する上でキーワードとはならないため、重要単語辞書１０５に登録されない。
【００４４】
単語「解説」は、ジャンル小分類「国内サッカー」では７個の教師番組データ１０１に、ジャンル小分類「海外サッカー」では８個の教師番組データ１０１に、ジャンル小分類「サッカーその他」では８個の教師番組データ１０１に、それぞれ出現するとする。このとき、ジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」のそれぞれにおける単語「解説」の単語出現率ｒ１、ｒ２、ｒ３は、ｒ１＝０．７、ｒ２＝０．８、ｒ３＝０．７と計算される。また、単語「解説」の単語独立度σは、σ＝０．０８と計算される。単語出現率および単語独立度の各閾値を上記と同じとすると、単語「解説」は、ジャンル小分類「国内サッカー」、「海外サッカー」、「サッカーその他」において単語出現率は閾値以上であるが、単語独立度σは閾値よりも小さい。したがって、単語「解説」は、番組のジャンルを判定する上でキーワードとはならないため、重要単語辞書１０５に登録されない。
【００４５】
ジャンルが階層化されている場合、単語出現率計算部１６２および単語独立度計算部１６３は、ジャンルの階層ごとに単語出現率および単語独立度を計算し、重要単語選出部１６４は、ジャンルの階層ごとに単語出現率および前記単語独立度がいずれも閾値よりも大きい単語を選出してもよい。この場合、ジャンルの階層ごとに重要単語辞書１０５を設けて、重要単語選出部１６４は、該当する階層の重要単語辞書１０５に選出した単語を登録してもよい。これにより、例えば、番組をジャンル中分類に分類する必要がある場合には当該階層に対応する重要単語辞書１０５を参照して番組をジャンル中分類に分類するといったように、任意の階層でジャンル未知の番組のジャンル分類を行うことができる。
【００４６】
図２へ戻り、単語ベクトル生成部１６５は、教師番組データ１０１、準教師番組データ１０２、および受信処理部１１が受信したジャンル未知の番組情報のそれぞれについて、単語抽出部１６１によって抽出された単語を用いて単語ベクトルを生成する。このとき、単語ベクトル生成部１６５は、重要単語辞書１０５を参照して、そこに登録された単語と一致する単語だけを用いて単語ベクトルを生成する。単語ベクトルは、例えば、単語抽出部１６１によって抽出された単語のうち重要単語辞書１０５に登録された単語と一致する単語を羅列した単語リストとして表すことができる。なお、後述するように、準教師番組データ１０２は、番組のジャンル判定処理を通じた学習によって獲得されるものであるため、学習がまだできておらず準教師番組データ１０２が存在しない場合には、単語ベクトル生成部１６５は、準教師番組データ１０２の単語ベクトルの生成を行わない。
【００４７】
文書間距離計算部１６６は、教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２と、ジャンル未知の番組情報との距離を計算する。教師番組データ１０１、準教師番組データ１０２、およびジャンル未知の番組情報は、いずれも、単語ベクトル生成部１６５によって単語ベクトルに変換されており、文書間距離計算部１６６は、教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の単語ベクトルと、ジャンル未知の番組情報の単語ベクトルとの内積を演算することでそれら単語ベクトル間の距離（ユークリッド距離）を計算し、それを教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２とジャンル未知の番組情報との距離とする。なお、ユークリッド距離に代えてマンハッタン距離やハミング距離などを使用することもできる。
【００４８】
ジャンル判定部１６７は、文書間距離計算部１６６の計算結果に基づいて、ジャンル未知の番組情報のジャンルを判定する。ジャンル判定部１６７は、例えば、ｋ近傍法によりジャンルを判定することができる。具体的には、ジャンル判定部１６７は、教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２のうちジャンル未知の番組情報との距離が近いものをｋ個選出し、その選出した教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２のジャンルのうち最多のジャンルをジャンル未知の番組情報のジャンルと判定する。
【００４９】
各ジャンルに分類されている教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の数に偏りがあることが予想される。そのため、ジャンル判定部１６７が選出するｋ個の教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２にメジャーなジャンルのものが多く含まれることとなる。そこで、ジャンル判定部１６７は、文書間距離計算部１６６によって計算された距離を正規化することでジャンルごとの教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の数に偏りによる影響を排除して、より精度の高いジャンル判定を行うことができる。
【００５０】
ジャンル判定部１６７は、文書間距離計算部１６６によって計算された距離を正規化して類似度を計算し、類似度に基づくｋ近傍法により、ジャンル未知の番組情報のジャンルを判定することができる。例えば、ｔ番目のジャンル未知の番組情報についてのｊ番目のジャンルの類似度Ｓｔｊは、次式（３）で定義される。
【００５１】
【数３】
2015121833.tif 000005
【００５２】
ただし、ｎｔｊはｔ番目のジャンル未知の番組情報についてｊ番目のジャンルを正解値として持つ教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の数、ｄｔｌはｔ番目のジャンル未知の番組情報の単語ベクトルとｌ番目の教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の単語ベクトルとの距離である。なお、ｋ近傍法ではｎｔｊ≦ｋである。
【００５３】
例えば、ジャンル未知の番組情報の単語ベクトルをＶ０（ジャンル未知）＝｛単語Ａ，単語Ｂ，単語Ｄ，単語Ｅ，単語Ｇ｝、ベクトルＶ０に近い５個の教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の単語ベクトルをＶ１（ジャンル１）＝｛単語Ａ，単語Ｂ，単語Ｄ，単語Ｅ，単語Ｇ，単語Ｈ｝、Ｖ２（ジャンル１）＝｛単語Ｂ，単語Ｃ，単語Ｄ，単語Ｅ，単語Ｆ，単語Ｇ，単語Ｈ｝、Ｖ３（ジャンル３）＝｛単語Ａ，単語Ｃ，単語Ｅ，単語Ｈ｝、Ｖ４（ジャンル１）＝｛単語Ａ，単語Ｂ，単語Ｃ，単語Ｄ，単語Ｅ，単語Ｆ，単語Ｈ｝、Ｖ５（ジャンル２）＝｛単語Ａ，単語Ｂ，単語Ｄ｝とする。このとき、単語ベクトルＶ０と、単語ベクトルＶ１〜Ｖ５のそれぞれとの距離ｄ１〜ｄ５は、ｄ１＝０．３５、ｄ２＝０．６１、ｄ３＝０．７９、ｄ４＝０．７１、ｄ５＝０．５０と計算される。
【００５４】
ｋ＝１の場合、１個の単語ベクトルＶ１が単語ベクトルＶ０に最近傍である。この場合、単語ベクトルＶ０に関してジャンル１の類似度Ｓ１＝（１−ｄ１）／１＝０．６５と計算される。したがって、ジャンル未知の番組情報のジャンルはジャンル１と判定される。
【００５５】
ｋ＝２の場合、２個の単語ベクトルＶ１，Ｖ５が単語ベクトルＶ０に最近傍である。この場合、単語ベクトルＶ０に関してジャンル１の類似度Ｓ１＝（１−ｄ１）／２＝０．３３、単語ベクトルＶ０に関してジャンル２の類似度Ｓ２＝（１−ｄ５）／２＝０．２５と計算される。したがって、ジャンル未知の番組情報のジャンルはジャンル１と判定される。
【００５６】
ｋ＝３の場合、３個の単語ベクトルＶ１，Ｖ５，Ｖ２が単語ベクトルＶ０に最近傍である。この場合、単語ベクトルＶ０に関してジャンル１の類似度Ｓ１＝（（１−ｄ１）＋（１−ｄ２））／３＝０．３２、単語ベクトルＶ０に関してジャンル２の類似度Ｓ２＝（１−ｄ５）／３＝０．１６と計算される。したがって、ジャンル未知の番組情報のジャンルはジャンル１と判定される。
【００５７】
次に、本実施形態に係る番組情報処理装置１０による番組のジャンル判定について説明する。図４は、番組のジャンル判定処理のフローチャートである。
【００５８】
単語抽出部１６１に教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２が入力される（Ｓ２１）。形態素解析部１６１１が、単語抽出部１６１に入力された教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２を形態素解析し（Ｓ２２）、不要品詞除去部１６１２が、形態素解析の結果から不要な品詞の単語を除去し（Ｓ２３）、不要単語除去部１６１３が、不要な品詞の単語の除去結果から不要な単語を除去する（Ｓ２４）。単語ベクトル生成部１６５が、ステップＳ２２〜Ｓ２４で抽出された単語のうち重要単語辞書１０５に登録された単語と一致する単語を用いて、教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の単語ベクトルを生成する（Ｓ２５）。
【００５９】
また、単語抽出部１６１にジャンル未知の番組情報が入力される（Ｓ３１）。形態素解析部１６１１が、単語抽出部１６１に入力されたジャンル未知の番組情報を形態素解析し（Ｓ３２）、不要品詞除去部１６１２が、形態素解析の結果から不要な品詞の単語を除去し（Ｓ３３）、不要単語除去部１６１３が、不要な品詞の単語の除去結果から不要な単語を除去する（Ｓ３４）。単語ベクトル生成部１６５が、ステップＳ３２〜Ｓ３４で抽出された単語のうち重要単語辞書１０５に登録された単語と一致する単語を用いて、ジャンル未知の番組情報の単語ベクトルを生成する（Ｓ３５）。
【００６０】
文書間距離計算部１６６が、ステップＳ３５で生成されたジャンル未知の番組情報の単語ベクトルと、ステップＳ２５で生成された教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２の各単語ベクトルとの距離を計算する（Ｓ４１）。そして、ジャンル判定部１６７が、ｋ近傍法により、ジャンル未知の番組情報のジャンルを判定する（Ｓ４２）。
【００６１】
ジャンル判定部１６７によってジャンルが判定された番組情報のうち教師番組データ１０１との距離が近い番組情報は、教師番組データ１０１に準ずるものとして今後のジャンル判定に利用することができる。準教師番組データ取得部１６８は、ジャンル判定部１６７によってジャンルが判定された番組情報のうち教師番組データ１０１との距離が近い番組情報を準教師番組データ１０２として取得する。
【００６２】
準教師番組データ１０２が新たに取得されると、番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語も変化することが考えられる。そこで、本実施形態に係る番組情報処理装置１０は、教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２に基づいて重要単語辞書１０５を再生成する。図５は、準教師番組データ１０２を取得して重要単語辞書１０５を再生成する処理のフローチャートである。
【００６３】
ジャンル判定部１６７が、ジャンル未知の番組情報のジャンルを判定した後（Ｓ４２）、準教師番組データ取得部１６８が、上記条件を満たす番組情報を準教師番組データ１０２として取得する（Ｓ５１）。そして、単語抽出部１６１に教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２が入力される（Ｓ１１、Ｓ６１）。形態素解析部１６１１が、単語抽出部１６１に入力された教師番組データ１０１および準教師番組データ１０２を形態素解析し（Ｓ１２）、不要品詞除去部１６１２が、形態素解析の結果から不要な品詞の単語を除去し（Ｓ１３）、不要単語除去部１６１３が、不要な品詞の単語の除去結果から不要な単語を除去する（Ｓ１４）。単語出現率計算部１６２が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された各単語について、ジャンル小分類の各ジャンルにおける単語出現率を計算する（Ｓ１５）。単語独立度計算部１６３が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された各単語について、単語独立度を計算する（Ｓ１６）。そして、重要単語選出部１６４が、ステップＳ１２〜Ｓ１４で抽出された単語から、単語出現率および単語独立度がいずれも大きい単語を選出して重要単語辞書１０５に登録する（Ｓ１７）。
【００６４】
以上のように本実施形態によると、番組情報から番組のジャンルを判定する上でキーワードとなる単語を抽出して重要単語辞書１０５を生成することができる。そして、重要単語辞書１０５を参照して、ジャンル未知の番組のジャンルを判定することができる。さらに、ジャンル判定結果に基づいて、準教師番組データ１０２を獲得して重要単語辞書１０５が再生成されるため、話題のトレンドの変化に対応して、最近の番組に出現する単語を考慮したジャンル判定を行うことができる。
【符号の説明】
【００６５】
１０      番組情報処理装置
１１      受信処理部
１６１    単語抽出部
１６１１  形態素解析部
１６１２  不要品詞除去部
１６１３  不要単語除去部
１６２    単語出現率計算部
１６３    単語独立度計算部
１６４    重要単語選出部
１６５    単語ベクトル生成部
１６６    文書間距離計算部
１６７    ジャンル判定部
１６８    準教師番組データ取得部
１０１    教師番組データ
１０２    準教師番組データ
１０５    重要単語辞書
【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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