(57)【要約】【課題】マルチメディアコンテンツを増強する方法及び対応デバイスを提供する。【解決手段】本発明によると、方法は、複数のクリエータをクラスタ化し関連クリエータと呼ばれる複数のクリエータを備えるクラスタを配信するステップ、第１クラスタと呼ばれる第１クリエータを備えるクラスタの少なくとも一部の関連クリエータに関連クリエータと第１クリエータの間の１以上の類似性の基準により判定される関連性スコアを割り当てるステップ、第１クラスタの関連クリエータを関連性スコアに従ってランク付けするステップ、複数のマルチメディアコンテンツのうち第１マルチメディアコンテンツに関連し第１クラスタのランク付け関連クリエータにより配信される１以上の第２マルチメディアコンテンツを選択するステップ及び第２マルチメディアコンテンツに基づいて第１マルチメディアコンテンツを増強するステップを備える。【選択図】図１
2015018559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のマルチメディアコンテンツクリエータ（２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６）のうち、第１のクリエータ（２０４）によって作成される第１のマルチメディアコンテンツを増強するための方法であって、
−  前記複数のクリエータをクラスタ化して（１００）、関連クリエータと呼ばれる、少なくとも２つのクリエータ（２０２、２０４、２０６、２０８）を備えるクラスタ（２００、２１０、２２０）を配信する、クラスタ化するステップと、
−  第１のクラスタ（２００）と呼ばれる、第１のクリエータ（２０４）を備えるクラスタの少なくとも一部の関連クリエータに、前記関連クリエータ（２０２、２０６、２０８）と前記第１のクリエータ（２０４）との間の少なくとも１つの類似性の基準によって判定される関連性スコア（２３２、２３４、２３６）を割り当てる（１１０）ステップと、
−  前記第１のクラスタ（２００）の関連クリエータ（２０２、２０６、２０８）をそれらの関連性スコアに従ってランク付けする（１２０）ステップと、
−  複数のマルチメディアコンテンツのうち、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連しおよび前記第１のクラスタ（２００）のランク付けされた関連クリエータ（２０２、２０６、２０８）によって配信される少なくとも１つの第２のマルチメディアコンテンツを選択する（１３０）ステップと、
−  前記第２のマルチメディアコンテンツに基づいて前記第１のマルチメディアコンテンツを増強する（１５０）ステップと、
を備える、前記方法。
【請求項２】
前記第２のマルチメディアコンテンツから、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連する少なくとも１つの要素を抽出する（１４０）ステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記抽出するステップは、自然言語処理に依存する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記クラスタ化するステップは、識別された特徴のセットに基づいてＫ平均アルゴリズムを実装する、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記選択された第２のマルチメディアコンテンツは、割り当てられた関連性スコアのうち最高の関連性スコアを有する前記第１のクラスタ（２００）のランク付けされた関連クリエータ（２０２、２０６、２０８）によって作成される、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記第１のマルチメディアコンテンツに関連しおよび少なくとも関連性の閾値に等しい関連性スコアを有する前記第１のクラスタ（２００）のランク付けされた関連クリエータ（２０２、２０６、２０８）によって配信されるいくつかの第２のマルチメディアコンテンツの選択を備える、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記類似性の基準は、距離基準である、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記第１のマルチメディアコンテンツは、テキストコンテンツである、請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
複数のマルチメディアコンテンツクリエータ（２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６）のうち、第１のクリエータによって作成される第１のマルチメディアコンテンツを増強するためのデバイスであって、
−  前記複数のクリエータをクラスタ化して、関連クリエータと呼ばれる、少なくとも２つのクリエータ（２０２、２０４、２０６、２０８）を備えるクラスタ（２００、２１０、２２０）を配信するように構成されたクラスタリングモジュール（１１２）と、
−  第１のクラスタと呼ばれる、第１のクリエータ（２０４）を備えるクラスタ（２００）の各関連クリエータに、前記関連クリエータと前記第１のクリエータとの間の少なくとも１つの類似性の基準によって判定される関連性スコアを割り当てるように構成された割り当てモジュール（１０６）と、
−  第１のクラスタの関連クリエータをそれらの関連性スコアに従ってランク付けするように構成されたランク付けモジュール（１０４）と、
−  複数のマルチメディアコンテンツのうち、第１のマルチメディアコンテンツに関連しおよび第１のクラスタのランク付けされた関連クリエータによって配信される少なくとも１つの第２のマルチメディアコンテンツを選択するように構成された選択モジュール（１３１）と、
−  前記第２のマルチメディアコンテンツに基づいて第１のマルチメディアコンテンツを増強するように構成された増強モジュール（１０８）と、
を備える、前記デバイス。
【請求項１０】
前記第２のマルチメディアコンテンツから、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連する少なくとも１つの要素を抽出するように構成された抽出モジュール（１３３）をさらに備える、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
通信ネットワークからダウンロード可能でありおよび／またはコンピュータによって読み取り可能な媒体上で記録されおよび／またはプロセッサによって実行可能であり、請求項１乃至８のうち少なくとも１つによる方法のステップを実装するためのプログラムコード命令を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
媒体上で記録されおよびプロセッサによって実行することができ、請求項１乃至８のうち少なくとも１つによる方法のステップを実装するためのプログラムコード命令を含むコンピュータプログラム製品を備える、非一過性のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、一般には例えば、（インターネットなどの）ネットワークを介して公開されるマルチメディアコンテンツに関し、より詳細にはそのようなマルチメディアコンテンツを（文字解説、オーディオコンテンツ、ビデオクリップなどの）メタデータを用いて増強する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
付加的な情報（いわゆるメタデータ）を有する（オーディオ／ビデオコンテンツまたは記事などの）マルチメディアコンテンツの注釈は、利用可能なデータが膨大な量であるため、対処すべき主要な問題になりつつある。このようなメタデータは、専門ソースに由来する場合もあるが、ソーシャルネットワークやウェブフォーラムなどの、ユーザソースに由来する場合もある。
【０００３】
そのような膨大な量のデータに対処するためには、所与のマルチメディアコンテンツに最も関連のある付加的な情報を識別してフィルタする必要があり、そのような情報は、例えば、インターネット、ウェブフォーラム、専用ウェブサイトなどを介してソーシャルネットワークから検索される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
先行技術のソリューションは、インターネットを介して所与のマルチメディアコンテンツと関連するメタデータをブラウズしてアクセスするために、キーワードまたは決められた分類法を用いるサーチエンジンを実装することが多い。それにもかかわらず、現在のサーチエンジンは、メタデータを要求ユーザに配信する前にメタデータの関連性を考慮しておらず、入力に必要なキーワードまたは所与のマルチメディアコンテンツに関連するキーワードを使用しているにすぎない。
【０００５】
さらに、オンラインで公開された所与のマルチメディアコンテンツに対し、例えば、「賛同(plus on)」または「いいね(like)」アクションのおかげで大多数のウェブユーザによって承認された関連メタデータを選択することも知られている。しかしながら、そのような関連メタデータの識別は、他のウェブユーザとのインタラクションを必要とする。
【０００６】
従って、所与のマルチメディアコンテンツを増強するために最も関心のあるメタデータを識別する必要性が大いにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、従って、前述した欠点の少なくとも一部を修正することであり、特に所与のマルチメディアコンテンツに密接にリンクされた関連付加情報の検索を改善することである。
【０００８】
従って、少なくとも一実施形態に従って、本発明のソリューションは、マルチメディアコンテンツを増強する新しい手法を提供する。
【０００９】
前述した問題は、本開示の一態様に従って、複数のマルチメディアコンテンツクリエータのうち、第１のクリエータによって作成される第１のマルチメディアコンテンツを増強する方法によって解決されることができる。
【００１０】
本発明に従って、前記方法は、
−  前記複数のクリエータをクラスタ化して、関連クリエータと呼ばれる、少なくとも２つのクリエータを備えるクラスタを配信する、クラスタ化するステップと、
−  第１のクラスタと呼ばれる、第１のクリエータを備えるクラスタの少なくとも一部の関連クリエータに、前記関連クリエータと前記第１のクリエータとの間の少なくとも１つの類似性の基準によって判定される関連性スコアを割り当てるステップと、
−  前記第１のクラスタの関連クリエータをそれらの関連性スコアに従ってランク付けするステップと、
−  複数のマルチメディアコンテンツのうち、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連しおよび前記第１のクラスタのランク付けされた関連クリエータによって配信される少なくとも１つの第２のマルチメディアコンテンツを選択するステップと、
−  前記第２のマルチメディアコンテンツに基づいて前記第１のマルチメディアコンテンツを増強するステップとを備える。
【００１１】
従って、本発明は、最大の潜在的価値を有する付加的なデータを自動的に配信するために、所与のマルチメディアコンテンツに関連する利用可能なマルチメディアデータに適用されるフィルタとして機能することができる。その後、所与のコンテンツ及び付加的なコンテンツの両方のクリエータ間の類似性（言い換えれば、クリエータが互いにどの程度密接に関連しているか）を考慮に入れることにより、（例えば、インターネットから）自動的に検索されて関連があると見なされた１または複数のマルチメディアコンテンツのおかげで、前記所与のマルチメディアコンテンツを増強することを可能にする。これは、所与のマルチメディアコンテンツの記述をより豊富にすることを可能にする。
【００１２】
好適な実施形態によると、前記方法は、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連する少なくとも１つの要素を第２のマルチメディアコンテンツから抽出するステップをさらに備える。
【００１３】
さらに、前記抽出するステップは、自然言語処理に依存することができる。
【００１４】
さらに、前記クラスタ化するステップは、識別された特徴のセットに基づいてＫ平均アルゴリズムを実装することができる。言うまでもなく、他の種類のクラスタリングアルゴリズムも使用され得る。
【００１５】
クリエータに関連する特徴は、特に、関心のあるドメイン、言語スタイル、クリエータのアクティビティのいくつかの社会指標などを含むことができる。いくつかの特徴は、例えば情報抽出、固有表現認識（例えば、キャラクター名、特定の場所などの認識）または（「意見マイニング」とも呼ばれる）特徴ベースの評判分析などの自然言語処理技術を経て、オンラインコミュニティにおけるクリエータのプロファイルから自動的に抽出され得る。このような特徴は、例えば、「専門家(professional)」、「専門家でない(non-professional)」、および「ロボット」などの、クリエータの条件(qualification)を含むことができる。その他の特徴は、グラフベースまたは数値測定技術を用いてオンラインコミュニティ（例えば、映画愛好家のフォーラム）におけるクリエータの社会的中心性および生産性を分析することによって収集することができる。このような特徴は、公開されたマルチメディアコンテンツ、またはスタイリスト言語ディスクリプタ、または作成されたコンテンツに対して抽出された要素（例えば、クリエータのコンテンツ中に頻繁に現れる要素）の数などの、クリエータの寄与度(contribution)に関連することができる。
【００１６】
各クラスタは、近似の特徴セットを有するクリエータを備えることができる（クリエータに対する特徴のセットが類似性の基準に従って近似した値を得ることも知られている）。
【００１７】
さらに、前記選択された第２のマルチメディアコンテンツは、割り当てられた関連性スコアのうち最高の関連性スコアを有する前記第１のクラスタのランク付けされた関連クリエータによって作成されることができる。
【００１８】
さらに、前記方法は、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連しおよび少なくとも関連性の閾値に等しい関連性スコアを有する前記第１のクラスタのランク付けされた関連クリエータによって配信されるいくつかの第２のマルチメディアコンテンツの選択を備えることができる。
【００１９】
さらに、前記類似性の基準は、有利には、（ユークリッド距離、マンハッタン距離などの）距離基準とすることができる。
【００２０】
例として、前記第１のマルチメディアコンテンツは、テキストコンテンツとすることができる。このようなテキストコンテンツは、例えば、製品、サービスまたはイベントのコメント、物語、ブログまたはフォーラムへの投稿などの、ウェブユーザによって書き込まれる任意の種類のテキストであってよい。
【００２１】
本開示は、複数のマルチメディアコンテンツクリエータのうち、第１のクリエータによって作成される第１のマルチメディアコンテンツを増強するデバイスにさらに関する。
【００２２】
本発明に従って、前記デバイスは、
−  前記複数のクリエータをクラスタ化して、関連クリエータと呼ばれる、少なくとも２つのクリエータを備えるクラスタを配信するように構成されたクラスタリングモジュールと、
−  第１のクラスタと呼ばれる、第１のクリエータを備えるクラスタの各関連クリエータに、前記関連クリエータと前記第１のクリエータとの間の少なくとも１つの類似性の基準によって判定される関連性スコアを割り当てるように構成された割り当てモジュールと、
−  第１のクラスタの関連クリエータをそれらの関連性スコアに従ってランク付けするように構成されたランク付けモジュールと、
−  複数のマルチメディアコンテンツのうち、第１のマルチメディアコンテンツに関連し、および第１のクラスタのランク付けされた関連クリエータによって配信される少なくとも１つの第２のマルチメディアコンテンツを選択するように構成された選択モジュールと、
−  前記第２のマルチメディアコンテンツに基づいて第１のマルチメディアコンテンツを増強するように構成された増強モジュールとを備える。
【００２３】
特に、前記デバイスは、前記第１のマルチメディアコンテンツに関連する少なくとも１つの要素を前記第２のマルチメディアコンテンツから抽出するように適応された抽出モジュールをさらに備える。
【００２４】
本開示は、通信ネットワークからダウンロード可能でありおよび／またはコンピュータによって読み取り可能な媒体上で記録されおよび／またはプロセッサによって実行可能され、マルチメディアコンテンツを増強する前記方法を実装するプログラムコード命令を備えるコンピュータプログラム製品にさらに関する。
【００２５】
本開示は、可読媒体上で記録されおよびマルチプロセッサによって実行される能力のある、メディアコンテンツを増強する前記方法を実装するプログラムコード命令を含むコンピュータプログラム製品を備える、非一過性のコンピュータ可読媒体にさらに関する。
【００２６】
本発明の例は、限られた数の実施形態に対して上記で説明されているが、この説明を読めば他の実施形態も本発明の範囲から逸脱することなく想起されることが当業者には理解されよう。
【００２７】
特に、明示的に説明されていないが、本実施形態は、任意の組み合わせまたは副次的組み合わせにおいて用いられてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
発明の実施形態の他の特性および利点は、制限されない表示的な例（発明の全ての実施形態は、以下に説明される実施形態の特性および利点に限定されない）および添付図面として提供される、以下の説明を読めば現れるであろう。
【図１】本発明の好適実施形態に従った方法の主要なステップを示す図である。
【図２】マルチメディアコンテンツの複数のクリエータを表す図である。
【図３】図１で説明された方法を実装するために適応されたデバイスの例のブロック図である。
【００２９】
図３において、表されているブロックは、純粋に機能的なエンティティであり、必ずしも物理的に別個のエンティティに対応するわけではない。即ち、それらは、ソフトウェア、ハードウェアの形態で発展するか、または１以上のプロセッサを備える１または複数の集積回路に実装される可能性がある。
【００３０】
可能な限り、同じ参照数字は、同じまたは同様の部分を参照する図全体にわたって使用される。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の好適実施形態に従って、図１に示されているように、対象となるマルチメディアコンテンツ−所与のクリエータによって構築される−前記対象となるコンテンツに関連し、および他のクリエータによって（インターネットなどの）ネットワークで公開される付加的なマルチメディアコンテンツの検索および分析のおかげで−を増強するための新しい発明方法を提案する。付加的なマルチメディアコンテンツは、他のクリエータによって作成されている場合もある。
【００３２】
マルチメディアコンテンツは、映画批評、（ビデオクリップなどの）Ａ／Ｖコンテンツ、物語、報道（例えば、スポーツ試合報道）など、多様であってよい。
【００３３】
さらに、図２に示すように、マルチメディアコンテンツクリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６は、例えば、映画専用フォーラム、ソーシャルネットワークなどの、オンラインコミュニティの一部または全てのメンバーに対応できる。前記複数のクリエータは、（ウェブ新聞の記事、写真またはビデオなどの）マルチメディア記事を作成または配信する専門家、および専門家によって作成されたイベント、製品、サービス、記事に対するコメントを公開する専門家でないユーザ（いわゆるウェブユーザ）を含むことができる。
【００３４】
本発明の変形形態において、マルチメディアコンテンツは、例えば、適応されたコンテンツビルダによって自動的に作成され得ることにも留意されたい。
【００３５】
各クリエータは、例えば、クリエータのプロファイルから取得されるまたはクリエータが作成したコンテンツに関連する、特徴のセットを用いて記述され得る。具体的な例として、そのような特徴は、作成されたコンテンツの数、スタイル言語、コンテンツ内で言及された固有表現の平均回数、コメントした映画の数などに対応する場合もある。
【００３６】
図１は、例えば、映画に関連するウェブコミュニティに属する、所与のコンテンツクリエータ２０４によって作成される対象となる（ウェブコンテンツなどの）マルチメディアコンテンツを増強する方法Ｍの主要なステップを示している。複数のクリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６は−前記ウェブコミュニティを形成する−図２で表されている。これらのクリエータは、例えば、専門の批評家と専門家でないメンバーの両方を含むことができる。
【００３７】
図１および図２で示されているように、方法Ｍは、複数のクリエータがクリエータのいくつかのクラスタを確立するクラスタリングステップ１００を備える。例えば、図２で表されているように、クリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６は、異なるクラスタ２００、２１０、２２０においてそれらの特徴セットに依存してクラスタ化される。各クラスタは、クリエータに対する特徴のセットが計算された類似性の基準に従って近似した値を得るクリエータを包含する。
【００３８】
クラスタリングステップ１００は、前記方法Ｍの以下のステップ中に行われる（特に、方法Ｍを実装するデバイスの速度およびメモリ消費に関する）仕事量を削減するためのプレフィルタリングステップとして機能する。
【００３９】
例えば、クラスタリングステップ１００は、所与のクリエータの対象となるマルチメディアコンテンツが増強される度に、または複数のクリエータの作成時のみ、またはクリエータが前記複数のクリエータに付加される度に、または時々（例えば、定期的に）またはクリエータの数の増加率に従って実行され得る。
【００４０】
好適実施形態の具体的であるが限定的でない例に従って、クリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６は、Ｋ平均アルゴリズムを使用してクラスタ化される。ｋ平均クラスタリングは、ｎ個の観測のセット（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘｎ）にパーティションすることを目的とし、各観測は、ｄ次元実数ベクトルであり、クラスタ内の二乗和（ＷＣＳＳ）が最小になるようにｋ個のクラスタ（ｋ≦ｎ）Ｓ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．，Ｓｋ｝に入れられる。
【００４１】
【数１】
2015018559.tif 000003
【００４２】
ここでのμｉは、Ｓｉのポイントの平均である。
【００４３】
各クリエータは、観測ｘｉで表され、クリエータは、そのクリエータの（特徴セットに対応する）特徴値のベクトルに従ってクラスタ化される。クリエータの所与のセットに対するクラスタの数は、変化し得る。特に、ｋの最適値を規定するために（ＨａｒｔｉｇａｎアルゴリズムまたはＫｒｚａｎｏｗｓｋｉ＆Ｌａｉアルゴリズムなどの）アルゴリズムが使用され得る。
【００４４】
これらのクリエータのそれぞれに対し、クリエータを記述する特徴の数｛ｆ１，ｆ２，．．．ｆｎ｝を規定して、特徴のベクトルを形成する。
【００４５】
図２に示されているように、ｋ平均アルゴリズムは−クリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６の特徴ベクトルに使用される−クリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６のパーティションをいくつかのクラスタ２００、２１０および２２０に入れるように導く。
【００４６】
言うまでもなく、クラスタリングステップ１００は、例えば、階層的クラスタリングまたはスペクトルクラスタリングなどの、他のクラスタリング技術を実装することができる。
【００４７】
クラスタリングステップ１００は、付加的なデータを用いて増強する対象となるマルチメディアコンテンツの所与のクリエータ２０４に対して最も関心のあるクリエータのプレフィルタリングとして機能する。その後、前記所与のマルチメディアコンテンツのクリエータ２０４との類似性を有する関連クリエータ２０２、２０６、２０８を識別するように導く。
【００４８】
さらに、クラスタ２００に属する対象となるマルチメディアコンテンツの所与のクリエータ２０４を考慮に入れながら、方法Ｍは、以下のステップをさらに備える：
−  関連性スコア２３２、２３４、２３６をクラスタ２００の各関連クリエータ２０２、２０６、２０８に割り当てる（ステップ１１０）（変形形態において、クラスタの関連クリエータの一部のみに関連性スコアが割り当てられている場合もある）。特に、各関連性スコアは、所与のクリエータ２０４との関連において評価され、所与のクリエータ２０４と評価される関連クリエータ２０２、２０６、２０８との間の類似性の基準によって異なる。例として、類似性の基準は、距離基準とすることができる。距離は、クラスタ２００の対象となる関連クリエータ２０２、２０６、２０８の特徴セット（セットの少なくとも１または複数の特徴）と所与のクリエータ２０４の特徴セットとを比較することによって推定される。実際、クリエータは、それらが関連して評価された特徴の近接性に従ってクラスタ内でグループ化される。全てのクリエータは、全く同じ特徴のセットで特徴付けられ、それらの値のセットに適用される任意の種類の距離測定、例えば、ユークリッド距離、マンハッタン距離、２つの特徴値間の最小差または最大差などを使用することができる。
【００４９】
ユークリッド距離：
【００５０】
【数２】
2015018559.tif 000004
【００５１】
マンハッタン距離：
【００５２】
【数３】
2015018559.tif 000005
【００５３】
最大差：
【００５４】
【数４】
2015018559.tif 000006
【００５５】
ここでのｘｉ（それぞれｘ’ｉ）は、ｎ個の特徴におけるクリエータｘ（それぞれｘ’）の特徴数値である。
−  クリエータ２０４の関連クリエータ２０２、２０６、２０８をそれらの関連性スコア２３２、２３４、２３６に従ってランク付けする（ステップ１２０）。
−  クラスタ２００のランク付けされた関連クリエータ２０２、２０６、２０８によって配信されるいくつかのマルチメディアコンテンツの中から、所与のクリエータ２０４の対象となるマルチメディアコンテンツに関連する１または複数の付加的なマルチメディアコンテンツを選択する（ステップ１３０）。付加的なマルチメディアコンテンツは、専用ウェブサイトから以前にクロールまたは検索されたかもしれず、所与のマルチメディアコンテンツと付加的なマルチメディアコンテンツとの間の関連付けが好適にはクローリング時にすでに知られていることに留意されたい。
−  選択された付加的なマルチメディアコンテンツ（複数）から要素を抽出する（ステップ１４０）。特に、この抽出ステップは、自然言語処理および／またはテキストマイニング技術に基づくことができる。このような抽出ステップ１４０は、（例えば、以下で説明するように、選択サブステップ１３２中に）選択ステップ１３０と組み合わされて統合され得る。
−  ステップ１３０において選択された付加的なコンテンツに基づいて対象となるマルチメディアコンテンツを増強する（ステップ１５０）。特に、前記対象となるマルチメディアコンテンツは、（付加的なマルチメディアコンテンツの一部（抽出された要素）、その付加的なコンテンツへのリンクなどの）メタデータを組み込み、および／または対象となるマルチメディアコンテンツに関連する、コンテンツディスクリプタ内のメタデータ、例えば、選択された付加的なマルチメディアコンテンツ（複数）から抽出されたテキストデータを付加することによって増強され得る。
【００５６】
特に、選択ステップ１３０は、以下のサブステップを備える：
−  クラスタ２００のランク付けされたクリエータの中から、最も関連するクリエータ（複数）を判定する（ステップ１３２）。判定ステップ１３２は、以下を選択する結果となる：
・１つのみのランク付けされたクリエータ、例えば、クラスタ２００内で割り当てられた全ての関連性スコアのうち最高の関連性スコアを有するクリエータ。
・（「ｐ」は所定の数である）「ｐ」個の最高の関連性スコアを有するいくつかのランク付けされたクリエータ。
・事前に規定された関連性の閾値よりも大きい関連性スコアを有するいくつかのランク付けされたクリエータ。
−  判定された関連クリエータによって配信されるコンテンツの中から、少なくとも１つの付加的なマルチメディアコンテンツを選別する（ステップ１３４）。選別するサブステップ１３４は、例えば、付加的なマルチメディアコンテンツに関連するメタデータに基づいて、または前記付加的なコンテンツに関連するコメント、または（例えば、抽出ステップ１４０中に）前記付加的なコンテンツから抽出された要素に関連するコメント基づくことができる。他の変形形態において、選別ステップは、より最近のコンテンツ、またはより多くのコメントされたコンテンツなどを選択するように導くことができる。
【００５７】
言い換えれば、選別するサブステップ１３４は、以下を選択する結果となる：
−  最高の関連性スコアを有するランク付けされたクリエータによって配信される１または複数の付加的なマルチメディアコンテンツ。
−  （「ｍ」も所定の数である）「ｐ」個の最高の関連性スコアを有するランク付けされたクリエータによって配信されるコンテンツ、またはある所定の閾値よりも大きい関連性スコアを有するランク付けされたクリエータによって配信されるコンテンツのうちの「ｍ」個の最も類似したコンテンツなどの、いくつかの付加的なマルチメディアコンテンツ。
【００５８】
例として、そのような選択された付加的なマルチメディアコンテンツはその後−増強ステップ１５０中に−対象となるマルチメディアコンテンツ自体、または前記対象となるコンテンツと関連付けられたディスクリプタに−付加されることができる。
【００５９】
変形形態において、方法Ｍのステップは、言うまでもなく以前に説明した順序とは異なる順序で実装される可能性があることを理解されたい。
【００６０】
本発明に従って、方法Ｍは、好適には、対象となるマルチメディアコンテンツのクリエータからまたはコンテンツビューワからのアクションをほとんど用いずに（または全く用いずに）ほぼ自動的に実行され得る。
【００６１】
さらに、本発明のおかげで、関連クリエータのうちの少なくとも１つによって公開されるコンテンツの関連性（ステップ１１０、１２０、１３０）に加えて、クリエータの関連性を考慮に入れることができる（ステップ１００）。これは、最も関連するクリエータから最も正確なコンテンツを選択するように導くことができる。所与のマルチメディアコンテンツに関連するメタデータの品質は、ユーザインタラクションをほとんど用いずに（または全く用いずに）改善される可能性がある。
【００６２】
さらに、以前に説明したマルチメディアコンテンツを増強する方法Ｍのステップは、図３に示されているように、デバイス４００によって実装される可能性があり、そのデバイスは、例えば、インターネットタイプのネットワークなどの、通信ネットワークに接続される可能性がある。
【００６３】
特に、対象となるマルチメディアコンテンツの所与のクリエータ２０４を考慮に入れることによって、デバイス４００は、以下を備える可能性がある。
−２以上の関連クリエータを備えるクラスタを配信するために複数のクリエータ２０２、２０４、２０６、２０８、２１２、２１４、２２２、２２４、２２６をクラスタ化するように構成されたクラスタリングモジュール１１２と、
−所与のクリエータ２０４を備えるクラスタ２００の各関連クリエータ２０２、２０６、２０８に、前記関連クリエータと所与のクリエータ２０４との間の類似性の基準によって判定される関連性スコアを割り当てるように構成された割り当てモジュール１０６と、
−クラスタ２００の関連クリエータ２０２、２０６、２０８をそれらの関連性スコアに従ってランク付けするように構成されたランク付けモジュール１０４と、
−複数のマルチメディアコンテンツのうち、対象となるマルチメディアコンテンツに関連し、前記クラスタ２００のランク付けされた関連クリエータ２０２、２０６、２０８によって配信された１または複数の付加的なマルチメディアコンテンツを選択するように構成された選択モジュール１３１と、
−例えば、自然言語処理のおかげで、対象となるマルチメディアコンテンツに関連する少なくとも１つの要素を前記付加的なマルチメディアコンテンツ（複数）から抽出するように適応された抽出モジュール１３３と、
−例えば、抽出された要素（複数）のおかげで、前記付加的なマルチメディアコンテンツ（複数）に基づいて対象となるマルチメディアコンテンツを増強するように構成された増強モジュール１０８とを備える可能性がある。
【００６４】
これらのモジュールは、処理装置のマイクロプロセッサ（図３で図示されず）によって駆動される可能性がある。
【００６５】
当業者によって認識されるように、本発明の原理の態様は、方法、デバイス、コンピュータ可読媒体またはコンピュータプログラム製品として組み込まれることができる。
【００６６】
それにより、本発明の原理の態様は、全てがハードウェアで具体化され、全てがソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）で具体化され、または本明細書ではおおむね「回路」、「モジュール」、または「システム」と呼ぶことができる、ハードウェアの態様とソフトウェアの態様とを組み合わせて具体化された形態をとることができ、それらの全ては、単一のデバイスまたは任意の種類の手段によって結合される多数のデバイスに組み込まれる。さらに、本発明の原理の態様は、コンピュータ可読記憶媒体の形態をとることができる。１または複数のコンピュータ可読記憶媒体（複数）の任意の組み合わせも利用できる。
【００６７】
説明において開示された参照、特許請求の範囲および図面は、独立してまたは適切な任意の組み合わせにおいて提供され得る。特徴は、必要に応じて、ハードウェア、ソフトウェア、またはその２つの組み合わせに実装され得る。
【００６８】
特許請求の範囲において現れる参照数字は、単に例示目的であり、特許請求の範囲の範囲に対する効果を限定しないものとする。
【００６９】
本発明は、その好適実施形態において説明されており、当業者の能力の範囲内で発明力を用いずとも多数の変更形態および実施形態を受け入れる余地があることは明らかである。これにより、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲の範囲によって規定される。
【００７０】
本明細書の特許請求の範囲において、指定された機能（例えば、クラスタリングモジュール１１２、割り当てモジュール１０６、ランク付けモジュール１０４、選択モジュール１３１、抽出モジュール１３３、増強モジュール１０８など）を実行する手段として表される任意の要素は、例えば、ａ）その機能を実行する回路要素（例えば、１または複数のプロセッサ）の組み合わせ、またはｂ）その機能を実行するソフトウェアを実行するために適切な回路と組み合わされた、ファームウェア、マイクロコードなどを含む任意の形態のソフトウェア、を含む機能を実行する任意のやり方を網羅することを意図する。そのような特許請求の範囲によって規定される本発明の原理は、列挙されたさまざまな手段によって提供される機能性が、特許請求が要求する方法において組み合わされて統合されるという事実にある。従って、そのような機能性を提供することができる任意の手段は、本明細書で示された機能性と同等であると見なされる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【外国語明細書】
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