(57)【要約】【課題】放送番組等のコンテンツにおいてユーザーが特に注目する箇所に応じて、関連番組を検索できるようにする。【解決手段】注目度時系列データ出力部は、ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する。注目区間対応クローズドキャプション抽出部は、前記注目度時系列データ出力部から出力された前記注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における前記番組のクローズドキャプション文を抽出する。注目キーワード抽出部は、前記番組の番組概要文のデータを読み込み、前記注目区間対応クローズドキャプション抽出部が抽出した前記クローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する。【選択図】図１
2015125632.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する注目度時系列データ出力部と、
前記注目度時系列データ出力部から出力された前記注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における前記番組のクローズドキャプション文を抽出する注目区間対応クローズドキャプション抽出部と、
前記番組の番組概要文のデータを読み込み、前記注目区間対応クローズドキャプション抽出部が抽出した前記クローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する注目キーワード抽出部と、
を具備することを特徴とする注目キーワード情報抽出装置。
【請求項２】
前記注目キーワード抽出部は、前記注目度時系列データ出力部によって出力された注目度の値によって重みづけして、前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す前記注目キーワード情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の注目キーワード情報抽出装置。
【請求項３】
ユーザーの視聴した複数の番組について、前記注目キーワード抽出部が出力した前記注目キーワード情報を蓄積し、それら複数の番組についての前記注目キーワード情報に基づいて当該ユーザーの個人プロファイル情報を作成する個人プロファイル蓄積部、
を具備することを特徴とする請求項１または２のいずれか一項に記載の注目キーワード情報抽出装置。
【請求項４】
注目キーワード抽出部が出力する前記注目キーワード情報と、前記個人プロファイル蓄積部が作成した個人プロファイル情報とを、設定された比率の重みづけで混合し、混合した結果を関連番組検索質問として出力する関連番組検索質問作成部、
をさらに具備することを特徴とする請求項３に記載の注目キーワード情報抽出装置。
【請求項５】
ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する注目度時系列データ出力部と、
前記注目度時系列データ出力部から出力された前記注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における前記番組のクローズドキャプション文を抽出する注目区間対応クローズドキャプション抽出部と、
前記番組の番組概要文のデータを読み込み、前記注目区間対応クローズドキャプション抽出部が抽出した前記クローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する注目キーワード抽出部と、
としてコンピューターを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、注目キーワード情報抽出装置およびそのプログラムに関する。特に、映像コンテンツを検索するためのキーまたはキー情報の元となり得る注目キーワード情報を抽出するための、注目キーワード情報抽出装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の検索エンジンの技術では、ユーザーが指定した検索用キーワードに基づいて、ウェブコンテンツなどの検索結果をユーザーに対して提示する。ここで、ウェブコンテンツとは、ウェブサーバーを通じて提供される、ＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ言語）文書や、画像ファイルなどである。一方、放送番組などの映像コンテンツを視聴するユーザー用に、特に文字入力などを必要としない操作で、検索機能を提供することも望まれている。例えば、従来技術では、ある放送番組に類似または関連する他の放送番組を検索するために、番組概要テキストを利用する。この技術は、ＥＰＧ（電子番組ガイド）のデータとして提供される番組概要テキストに出現する語の出現頻度ベクトルを用いて、ベクトル空間における出現頻度ベクトル間の類似度により、番組間の類似度を推定する。
【０００３】
特許文献１には、検索のキーとなるコンテンツの内容を表す文章における言語的な特徴（単語の出現頻度の特徴）を表すコンテンツベクトルを生成し、検索対象となるコンテンツの内容における言語的な特徴との間の関係（類似の度合い）により、関連コンテンツを検索し表示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−００８３３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、番組概要文間の類似度を単純に算出する手法を用いるため、ユーザーごとの視聴特性や好みに応じた検索を行うことはできない。同じ放送番組でも、ユーザーによって、番組内容のどこに注目するかは異なる。したがって、放送番組等のコンテンツにおいてユーザーが特に注目する箇所に応じて、関連番組を検索できるようにすることが望まれる。
【０００６】
本発明は、上記のような課題に基づいて為されたものであり、ユーザーの好みやユーザーが番組内容の何に注目しているかに応じて関連番組を検索することができるような、注目キーワード情報を抽出することのできる注目キーワード情報抽出装置およびそのプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による注目キーワード情報抽出装置は、ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する注目度時系列データ出力部と、前記注目度時系列データ出力部から出力された前記注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における前記番組のクローズドキャプション文を抽出する注目区間対応クローズドキャプション抽出部と、前記番組の番組概要文のデータを読み込み、前記注目区間対応クローズドキャプション抽出部が抽出した前記クローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する注目キーワード抽出部と、を具備することを特徴とする。
【０００８】
［２］本発明の一態様は、上記の注目キーワード情報抽出装置において、前記注目キーワード抽出部は、前記注目度時系列データ出力部によって出力された注目度の値によって重みづけして、前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す前記注目キーワード情報を抽出する、ことを特徴とする。
【０００９】
［３］本発明の一態様は、ユーザーの視聴した複数の番組について、前記注目キーワード抽出部が出力した前記注目キーワード情報を蓄積し、それら複数の番組についての前記注目キーワード情報に基づいて当該ユーザーの個人プロファイル情報を作成する個人プロファイル蓄積部、を具備することを特徴とする。
一例として、個人プロファイル蓄積部は、それら複数の番組についての注目キーワード情報の単純平均をとることにより、当該ユーザーの個人プロファイル情報を作成する。また、単純平均の代わりに、番組ごとの重みづけをしたうえで平均をとり、当該ユーザーの個人プロファイル情報を作成するようにしてもよい。
【００１０】
［４］本発明の一態様は、注目キーワード抽出部が出力する前記注目キーワード情報と、前記個人プロファイル蓄積部が作成した個人プロファイル情報とを、設定された比率の重みづけで混合し、混合した結果を関連番組検索質問として出力する関連番組検索質問作成部、をさらに具備することを特徴とする。
【００１１】
［５］本発明の一態様は、ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する注目度時系列データ出力部と、前記注目度時系列データ出力部から出力された前記注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における前記番組のクローズドキャプション文を抽出する注目区間対応クローズドキャプション抽出部と、前記番組の番組概要文のデータを読み込み、前記注目区間対応クローズドキャプション抽出部が抽出した前記クローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された前記番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する注目キーワード抽出部と、としてコンピューターを機能させるプログラムである。
【００１２】
本発明の一態様は、次の通りである。ユーザーが番組の中のどの時間区間にどの程度注目したかを示す注目度時系列データと、どの字幕（クローズドキャプション；ＣＣ）文が番組の中のどの時間区間に付与されているかを示すＣＣ時系列データを用い、注目度時系列データから抽出した注目区間に含まれるＣＣ文を選択する。選択したＣＣ文、および、番組概要テキスト中の文の間の類似度を計算して最も類似した番組概要テキスト中の文を同定し、同定した文に含まれる索引語の重みを注目度に応じて調整することにより、ユーザーが番組のどの内容に注目したかを反映させた番組概要テキストの索引語ベクトル表現（注目キーワードベクトル）を取得する。注目キーワードベクトルはユーザー毎に蓄積して個人プロファイルの索引語ベクトル表現（個人プロファイルベクトル）とし、ユーザーの番組視聴毎に更新することにより、逐次成長させて管理する。さらに、注目キーワードベクトル、および、個人プロファイルベクトルを、適宜、重みを調整して合成することにより、ユーザーの注目した内容、もしくは、個人プロファイルに含まれるユーザーの好みのどちらを重視するか、あるいは、両方を適当な割合で加味するかを調整可能な関連番組検索質問ベクトルを自動生成する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、関連番組検索機能において、番組概要テキスト間の関連度の計算に、ユーザーの好みや検索キーとなる番組内容の何にユーザーが注目しているかを反映させ
ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態による検索質問作成装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による検索質問作成装置の動作手順を示す概略図である。
【図３】同実施形態による検索質問作成装置の動作手順を示す概略図である。
【図４】同実施形態における、放送番組と、注目度時系列データと、注目区間と、ＣＣ時系列データと、注目区間対応ＣＣ文と、注目区間対応ＣＣ文に紐づけられる番組概要文と、注目キーワードベクトルとの、相互関係の示す概略図である。
【図５】同実施形態による注目キーワード抽出部が注目キーワードベクトルを生成する過程を示した概略図である。
【図６】同実施形態による個人プロファイル蓄積部が個人プロファイルベクトルを更新する処理について示した概略図である。
【図７】同実施形態による関連番組検索質問ベクトルの作成について示した概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１６】
本実施形態は、番組概要テキストを用いたベクトル空間法による関連番組検索機能において、ユーザーの好みや、検索のためのキーとなる番組内容における何にユーザーが注目しているかといったことを、番組概要テキスト間の関連度の計算に反映させる。本実施形態は、そのような作用を有する索引語ベクトル表現（注目キーワードベクトルとも呼ぶ）を抽出する。そのために、本実施形態は、ユーザーの番組中のシーンへの注目度データを用いる。
【００１７】
また、本実施形態は、抽出した索引語ベクトル表現を用いて、ユーザーの好みを表現する個人プロファイルを自動作成する。また、本実施形態は、抽出した索引語ベクトル表現を用いて、関連番組検索質問（検索質問、検索質問ベクトルとも呼ぶ）を自動生成する。
【００１８】
次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態による検索質問作成装置の概略機能構成を示すブロック図である。この図において、符号１は検索質問作成装置である。図示するように、検索質問作成装置１は、視聴状況解析部１１（注目度時系列データ出力部）と、番組表示部１２と、注目区間対応ＣＣ抽出部１３と、注目キーワード抽出部１４と、個人プロファイル蓄積部１５と、関連番組検索質問作成部１６と、番組データベース１７とを含んで構成される。なお、ここで、「ＣＣ」はクローズドキャプション（放送番組の字幕）の略である。
【００１９】
視聴状況解析部１１は、ユーザーによる操作履歴の情報や各種センサーからの情報を取得し、それらの情報によってユーザーの視聴状況を把握し、この視聴状況に基づき、ユーザーの番組中のシーンへの注目度データを生成する。視聴状況解析部１１は、生成した注目度データを時系列に出力し（注目度時系列データ）、注目区間対応ＣＣ抽出部１３に渡す。
つまり、視聴状況解析部１１は、ユーザーの番組への注目度を表す値と番組内の時間区間の情報と関連付けて構成される注目度時系列データを出力する。
【００２０】
ユーザーの視聴状況を解析し、注目度を算出する処理自体には、既存技術を適用することができる。そのような技術の概略については、後述する。注目度時系列データは、注目度を表す数値の時系列として構成されるデータである。数値が高いほど、ユーザーによるコンテンツ（放送番組等）への注目の度合いが高いことを表す。
【００２１】
番組表示部１２は、ユーザーから指定された番組ＩＤ（番組識別情報）による表示要求を受信し、指定された番組のデジタルストリームを、放送信号から取得し、またはネットワーク（インターネット等）経由での通信により取得し、デコードし、映像（音声を含む）として表示出力する。また、番組表示部１２は、注目区間対応ＣＣ抽出部１３からの要求に従って、受信したデジタルストリームから時系列のクローズドキャプションデータ（ＣＣ時系列データ）を取り出し、注目区間対応ＣＣ抽出部１３に渡す。また、番組表示部１２は、注目キーワード抽出部１４からの要求に従って、受信したデジタルストリームから番組概要テキストデータ（ＥＰＧテキスト）を取り出し、注目キーワード抽出部１４に渡す。
【００２２】
なお、例えば、番組表示部１２が、番組のデジタルストリームのみを放送信号から取得し、クローズドキャプションデータをネットワーク経由で通信により取得するようにしても良い。
【００２３】
注目区間対応ＣＣ抽出部１３（注目区間対応クローズドキャプション抽出部）は、視聴状況解析部１１から注目度時系列データを取得し、番組表示部１２からＣＣ時系列データを取得する。そして、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、時刻情報を鍵として、取得した注目度時系列データとＣＣ時系列データとを結合する。そして、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、設定された所定の閾値を基準として注目度の高い時間区間を特定し、特定された当該時間区間に含まれるクローズドキャプションを文単位で抽出する（注目区間対応ＣＣ文）。そして、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、注目区間に対応するクローズドキャプションの文に、注目度を付与する。そして、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、注目キーワード抽出部１４からの要求に従って、上で抽出し重み付けられた注目区間対応ＣＣ文のデータを注目キーワード抽出部１４に渡す。
つまり、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、視聴状況解析部１１から出力された注目度が所定の閾値よりも高い時間区間における番組のクローズドキャプション文を抽出する。
【００２４】
なお、注目度を注目区間対応ＣＣ文に付加するためには、当該注目区間対応ＣＣ文に対応した時刻における注目度の数値データを用いる。
【００２５】
注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキストデータを番組表示部１２から取得し、重み付けられた注目区間対応ＣＣ文のデータを注目区間対応ＣＣ抽出部１３から取得する。そして、注目キーワード抽出部１４は、取得した注目区間対応ＣＣ文の各々に関して、取得した番組概要テキストデータ中で最も類似した文を特定し、特定された文同士を紐づける。
【００２６】
そのために、注目キーワード抽出部１４は、文間の類似度を算出する。文間の類似度を算出する方法の一例としては、各文内に出現する単語の頻度（単純な頻度でも良いし、ＴＦ−ＩＤＦによる値でも良い）を要素とする単語ベクトルを生成し、それらの単語ベクトル間の類似度を算出することにより、それを文間の類似度とみなす。ベクトル間の類似度を求めるためには、例えば、コサイン尺度を用いることができる。
そして、注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキストデータ中の各文について、紐づけられている注目区間対応ＣＣ文の注目度の重みを加算する。これによって得られた値が、番組概要テキストデータ中の各文の注目度重みである。一方で、注目キーワード抽出部１４は、その番組に対応する索引語ベクトル（番組ベクトル）を生成する。そして、注目キーワード抽出部１４は、番組ごとの索引語ベクトルの各要素に注目度の重みを掛けたものを、注目キーワードベクトル（注目キーワード情報）として生成する。
そして、注目キーワード抽出部１４は、個人プロファイル蓄積部１５および関連番組検索質問作成部１６からの要求に従って、作成した注目キーワードベクトルを、それぞれ個人プロファイル蓄積部１５および関連番組検索質問作成部１６に渡す。
つまり、注目キーワード抽出部１４は、番組の番組概要文のデータを読み込み、注目区間対応ＣＣ抽出部１３が抽出したクローズドキャプション文と類似する番組概要文を選択するとともに、選択された番組概要文に基づいた単語の出現の特徴を表す注目キーワード情報を抽出する。
なお、注目キーワードベクトルの生成については、後で、図５を参照しながら詳しく説明する。
【００２７】
個人プロファイル蓄積部１５は、ユーザー個人ごとのプロファイルを表す個人プロファイルベクトルを蓄積する。そして、個人プロファイル蓄積部１５は、注目キーワード抽出部１４から注目キーワードベクトルを受け取り、受け取った注目キーワードベクトルを用いて蓄積している個人プロファイルベクトルを更新する。なお、個人プロファイル蓄積部１５が受け取る注目キーワードベクトルは、ユーザーが視聴した番組に対する注目キーワードベクトルである。個人プロファイル蓄積部１５は、関連番組検索質問作成部１６からの要求に従って、個人プロファイルベクトルを関連番組検索質問作成部１６に渡す。
つまり、個人プロファイル蓄積部１５は、ユーザーの視聴した複数の番組について、注目キーワード抽出部１４が出力した注目キーワード情報を蓄積し、それら複数の番組についての注目キーワード情報に基づいて当該ユーザーの個人プロファイル情報を作成する。
【００２８】
なお、個人プロファイル蓄積部１５が蓄積する個人プロファイルベクトルは、番組ベクトルと同様の形式で表現される索引語ベクトルである。個人プロファイルベクトルにおける各索引語の重みは、当該ユーザー個人が視聴した番組の注目キーワードベクトルの各索引語の重みの平均値である。
個人プロファイル蓄積部１５が複数のユーザーのプロファイルを蓄積する場合には、ユーザー個人を識別する情報を用いて、複数の個人のプロファイルを区別して記憶装置に記憶させるようにする。また、その個人識別情報を用いて、現在視聴しているユーザーを識別し、個人プロファイルベクトルを更新する際には、その現在視聴しているユーザーに対応する個人プロファイルベクトルを更新するようにする。
個人プロファイルベクトルの更新については、後で、図６を参照しながら詳しく説明する。
【００２９】
関連番組検索質問作成部１６は、ユーザーからの関連番組検索要求を受付け、この時点でユーザーが視聴中の番組の注目キーワードベクトルを注目キーワード抽出部１４から取得し、最後に視聴した番組までに作成・蓄積した個人プロファイルベクトルを個人プロファイル蓄積部１５から受け取る。そして、関連番組検索質問作成部１６は、視聴中の番組の注目キーワードベクトルと個人プロファイルベクトルとを適当な比率の重みづけで加算し、その結果として検索質問ベクトルを生成する。
つまり、関連番組検索質問作成部１６は、注目キーワード抽出部１４が出力する注目キーワード情報と、個人プロファイル蓄積部１５が作成した個人プロファイル情報とを、設定された比率の重みづけで混合し、混合した結果を関連番組検索質問として出力する。
検索質問ベクトルの生成については、後で、図７を参照しながら詳しく説明する。
【００３０】
関連番組検索質問作成部１６が生成した検索質問ベクトルは、番組データベース１７へのクエリー（検索問合せ）のデータとみなせる。関連番組検索質問作成部１６は、検索質問ベクトルを番組データベース１７に送信する。そして、関連番組検索質問作成部１６は、検索質問ベクトルに対応する検索結果を番組データベース１７から受け取る。
【００３１】
番組データベース１７は、番組ごとの番組ベクトルを記憶装置に記憶するとともに、検索実行機能を有する。具体的には、番組データベース１７は、関連番組検索質問作成部１６から検索質問ベクトルを受信し、記憶している番組ベクトルのうち、受信した検索質問ベクトルと関連の深い番組ベクトルを抽出する。そして、番組データベース１７は、抽出された番組ベクトルに対応する番組情報を出力する。
なお、番組データベース１７は、ベクトル空間モデルにおける、２つのベクトル間の関連の深さを算出する手段を備えている。ベクトル間の関連の深さとは、例えば、ベクトル間の類似度である。ベクトル間の類似度を測る尺度の一つは、コサイン類似度である。２つのベクトルがなす角度がθであるとき、コサイン類似度は余弦関数、即ちｃｏｓ（θ）で表される。なお、対象とするベクトル多次元（例えば、次元数が数十万程度のオーダー）であってもよい。
なお、このベクトル空間モデルによる関連検索自体は、既存技術である。
【００３２】
次に、本実施形態の動作手順について説明する。
図２および図３は、検索質問作成装置１の動作手順を示す概略図である。この動作手順は、全体としてひとつの流れであるが、便宜上２つの図に分割して示し、結合子「Ａ」を用いて両者を結合している。以下、これらの図に沿って、処理の流れについて説明する。
【００３３】
まず、図２を参照する。
過程１：番組表示部１２は、表示要求として表示番組ＩＤを取得し、要求された番組のデジタルデータストリームを、ネットワーク経由で（インターネットプロトコル等）、または放送信号等を受信したチューナから取得して、デコードおよび表示する。
過程２：番組表示部１２は、注目区間対応ＣＣ抽出部１３からの要求に基づき、表示中の番組のデジタルデータストリームからＣＣ時系列データを取り出してデコードし、注目区間対応ＣＣ抽出部１３に送付する。
【００３４】
過程３：視聴状況解析部１１は、番組表示部の操作履歴や種々のセンサーからの出力信号を使って、ユーザーの視聴の状況を把握し、ユーザーの視聴中の番組中のシーンへの注目度データを取得する。このとき、視聴状況解析部１１は、複数のセンサー等からの出力を総合して、表示された（視聴された）番組へのユーザーの注目度合い（注目度）を解析することにより、上記の注目度データを取得する。また、それとともに、視聴状況解析部１１は、注目区間対応ＣＣ抽出部１３からの要求に基づき、取得した注目度データを、時系列に注目区間対応ＣＣ抽出部１３に送付する。
なお、注目度データを求める処理自体のためは、既存技術（後述する）を用いることができる。
【００３５】
過程４：注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、番組表示部１２から取得したＣＣ時系列データと、視聴状況解析部１１から取得した注目度時系列データとを、時刻情報を手掛かりとして結合する。
過程５：注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、過程４において結合されたＣＣ時系列データと注目度時系列データとにおいて、予め適宜設定された注目度の閾値を基準として、注目度の高い時間区間を特定する。また、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、注目度の高い時間区間に含まれるＣＣを文単位で抽出する。これを、注目区間対応ＣＣ文と呼ぶ。そして、注目区間対応ＣＣ抽出部１３は、抽出された各々の注目区間対応ＣＣ文の重み値として、上記の注目度を付与する。
【００３６】
過程６：注目キーワード抽出部１４は、注目区間対応ＣＣ抽出部１３に要求して、注目度で重み付けられた注目区間対応ＣＣ文の集合のデータを受け取る。
過程７：注目キーワード抽出部１４は、番組表示部１２に要求して、番組のデジタルデータストリームから取り出されてデコードされた番組概要テキストデータを受け取る。
【００３７】
過程８：注目キーワード抽出部１４は、取得した注目区間対応ＣＣ文集合中の各文について、番組概要テキスト中で最も類似した文を特定して、それらの文を相互に紐づけする。
過程９：注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキスト中の各文について、同文に紐づけられた注目区間対応ＣＣ文の注目度重みを加算して、番組概要テキスト中の当該文の注目度重みとする。それとともに、注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキストから、番組の索引語ベクトル表現（番組ベクトル）を生成する。このとき、注目キーワード抽出部１４は、番組ベクトルの各索引語の重みを各番組概要文の注目度重みを考慮して調整することにより、番組に対する注目キーワードベクトルを生成する。
【００３８】
そして、図３に移る。
過程９（続き）：注目キーワード抽出部１４は、個人プロファイル蓄積部１５および関連番組検索質問作成部１６からの要求に基づき、生成した注目キーワードベクトルを、個人プロファイル蓄積部１５および関連番組検索質問作成部１６にそれぞれ送付する。
【００３９】
過程１０：個人プロファイル蓄積部１５は、注目キーワード抽出部１４から受け取った、視聴した番組に対する注目キーワードベクトルに基づいて、蓄積している個人プロファイルベクトルを更新する。個人プロファイルベクトルは、番組ベクトルと同様の形式で、索引語ベクトル表現として構成されている。個人プロファイルベクトルにおいて各索引語に対応する重みは、当該個人がそれまでに視聴した番組の、注目キーワードベクトルの各索引語の重みの平均値である。
【００４０】
過程１１：関連番組検索質問作成部１６は、ユーザーからの指示操作に基づく関連番組検索要求を受け付ける。
過程１２：関連番組検索質問作成部１６は、個人プロファイル蓄積部１５に要求することによって、最後に視聴された番組までに基づいて作成・蓄積された個人プロファイルベクトルを受け取る。
【００４１】
過程１３：関連番組検索質問作成部１６は、注目キーワード抽出部１４から受け取った、この時点で視聴中の番組の注目キーワードベクトルと、個人プロファイル蓄積部１５から受け取った、最後に視聴された番組までに基づいて作成・蓄積された個人プロファイルベクトルとを適当な比率の重みづけにより加算する。その加算の結果として、関連番組検索質問作成部１６は、関連番組検索質問ベクトルを生成する。関連番組検索質問作成部１６は、生成した関連番組検索質問ベクトルを、番組データベース１７への検索問合せとして送信する。これを受けて、番組データベース１７は、ベクトル空間法による関連番組検索機能を実行し、質問に応じた関連番組が選択して出力する。
なお、関連検索の処理自体には、既存技術を用いることができる。
【００４２】
次に、注目キーワード抽出部１４による注目キーワードベクトルの生成に関して、その詳細を説明する。
図４は、放送番組と、注目度時系列データと、注目区間と、ＣＣ時系列データと、注目区間対応ＣＣ文と、注目区間対応ＣＣ文に紐づけられる番組概要文と、注目キーワードベクトルとの、相互関係の示す概略図である。
【００４３】
同図において、符号５１は、放送等の番組であり、番組の映像は時系列のフレームによって構成される。番組５１として示される複数のフレームにおいて、上のほうのフレームがより古い時刻に対応し、下のほうのフレームがより新しい時刻に対応する。番組５１のデジタルデータストリームは、時刻情報を含んでいる。ここで時刻情報とは、例えばＰＴＳ（プレゼンテーションタイムスタンプ）である。
５２は、注目度時系列データを示すグラフである。この注目度時系列５２のグラフは縦軸（上から下の方向）が時間軸であり、横軸（左から右の方向）が注目度を表す数値である。このグラフにおいて示されている破線（図の縦方向に引かれている破線）は、注目度の閾値を表す。
【００４４】
５３は、注目区間を示す。注目度の値が上記の閾値を超えている時間区間が、注目区間である。同図に示す例には４回の注目区間が含まれている。
なお、注目キーワード抽出部１４は、注目キーワードベクトルの生成のために、注目区間ごとの注目度の値を使用する。注目区間ごとの注目度の値とは、その区間における注目度の代表値である。一例として、注目区間内における注目度の最大値や平均値などを、当該注目区間における注目度の値として使用する。
【００４５】
５４は、ＣＣ時系列データを示す。クローズドキャプションのデータは、元々デジタルデータストリーミング内に含まれており、時刻と文とが対応付けられる構成を有している。時刻は、例えば番組の先頭をゼロとする相対時刻であり、「ＳＳＳＳ．ｈｈ」という形式で表現される。ここで、「ＳＳＳＳ」は４桁の数値で表される秒である。また「ｈｈ」は、２桁の数値で表され、百分の一秒の単位での数値である。百分の一秒の単位での数値の代わりに、１秒の中のフレームのシリアル番号を用いても良い。同図に示す例では、時刻「０００１．００」に文「今日は長野県伊那谷で民家・・・・・・」が対応している。また、時刻「００４０．２０」に文「直径は最大で１ｍ。」が対応している。他の時刻も同様である。
【００４６】
注目区間５３の各々の時間区間に対応するクローズドキャプション内の文が、注目区間対応ＣＣ文である。この対応関係は、時刻情報を鍵として、注目度時系列データとＣＣ時系列データとを照合することにより得られる。図示する例では、上から、第１の注目区間に対応する注目区間対応ＣＣ文は、「直径は最大で１ｍ。」であり、その時刻は「００４０．２０」である。また、第２の注目区間に対応する注目区間対応ＣＣ文は、「なぜ、そこまでして大きな家・・・」であり、その時刻は「００７０．１３」である。また、第３の注目区間に対応する注目区間対応ＣＣ文は、「春一匹で巣作りを始め夏・・・」であり、その時刻は「０１５０．４５」である。また、第４の注目区間に対応する注目区間対応ＣＣ文は、「巣作りのためには立地の良い・・・」であり、その時刻は「０１７０．１５」である。
【００４７】
５５は、番組概要テキストである。番組概要テキスト５５は、ＥＰＧデータとして、デジタルデータストリームから抽出され、蓄積されるものである。番組概要テキスト５５は、予め、各文（番組概要文と呼ぶ）に分割される。注目区間対応ＣＣ文の各々に対して、番組概要テキスト５５の中で最も類似度の高い番組概要文が紐づけられる。図示する例では、注目区間対応ＣＣ文「直径は最大で１ｍ。」は、番組概要文「巣の直径は最大で１メートル」に最も類似する。また、注目区間対応ＣＣ文「なぜ、そこまでして大きな家・・・」は、番組概要文「なぜそこまでして大きな・・・」に最も類似する。また、注目区間対応ＣＣ文「春一匹で巣作りを始め夏・・・」は、番組概要文「巣作りのための立地の・・・」に最も類似する。また、注目区間対応ＣＣ文「巣作りのためには立地の良い・・・」は、番組概要文「巣作りのための立地の・・・」に最も類似する。この例では、第３の注目区間対応ＣＣ文に最も類似する番組概要文も、第４の注目区間対応ＣＣ文に最も類似する番組概要文も、同じ「巣作りのための立地の・・・」である。
【００４８】
５６は、注目キーワードベクトルである。この注目キーワードベクトルは、番組概要テキスト５５内の番組概要文のうち、注目区間対応ＣＣ文に類似するものとして紐づけられた番組概要文のみを用いて、単語の出現頻度の統計処理を行った結果として得られるものである。なお、選ばれた複数の番組概要テキストは、対応する注目度の値によって重みづけられている。
【００４９】
次に、注目キーワードベクトルの生成についてより詳細に説明する。
図５は、注目キーワード抽出部１４が注目キーワードベクトルを生成する過程を示した概略図である。同図は、番組ｐに対して注目キーワードベクトルを生成する過程を示している。番組ｐの番組概要テキストは、次の４つの文を含む。即ち、（１）「民家の軒下などに巨大・・・」、（２）「巣の直径は最大で１メートル・・・」、（３）「巣作りのための立地の・・・」、（４）「なぜそこまでして大きな・・・」である。図４にも示した通り、これらの番組概要文うち、（１）の文は注目区間対応ＣＣ文とは紐づけられておらず、（２）から（４）までのそれぞれの文は、１つまたは複数の注目区間対応ＣＣ文と紐づけられている。
【００５０】
ωａｐｊは、番組ｐの、第ｊ番目の番組概要文に対する注目度重みである。注目キーワード抽出部１４は、このωａｐｊを、下の式（１）により求める。
【００５１】
【数１】
2015125632.tif 000003
【００５２】
ここで、ｋは、番組概要文ｊが最類似である番組ｐ中の注目区間対応ＣＣ文に対するインデックスである。Ｃｐｊは、番組概要文ｊが最類似である番組ｐ中の注目区間対応ＣＣ文の数である。番組概要文ｊが、いずれの注目区間対応ＣＣ文にとっても最類似ではない場合、言い換えれば、番組概要文ｊに紐づけられた注目区間対応ＣＣ文が存在しない場合には、Ｃｐｊ＝０である。χａｐｋは、番組ｐの、注目区間対応ＣＣ文ｋの注目度重みである。
【００５３】
つまり、番組ｐの番組概要文ｊに対する注目度重みωａｐｊとは、第ｊ番目の番組概要文が最類似であるような注目区間対応ＣＣ文の注目度重みの総和である。
【００５４】
図示する例において、第１の番組概要文は、いずれの注目区間対応ＣＣ文にとっても最類似ではない。つまり、Ｃｐ１＝０である。よって、ωａｐ１＝０である。第２の番組概要文は、注目区間対応ＣＣ文「直径は最大で１ｍ。」にとって最類似である。この注目区間対応ＣＣ文の注目度重みは非負である。よって、ωａｐ２＞０である。第３の番組概要文は、注目区間対応ＣＣ文「春一匹で巣作りを始め夏・・・」および「巣作りのためには立地のよい・・・」にとってそれぞれ最類似である。よって、ωａｐ３＞０である。第４の番組概要文は、注目区間対応ＣＣ文「なぜ、そこまでして大きな家・・・」にとって最類似である。よって、ωａｐ４＞０である。
【００５５】
次に、注目キーワード抽出部１４は、番組ｐの番組ベクトルｗｐを作成する。なお、番組ベクトルｗｐの要素はそれぞれ単語に対応し、各要素は、番組概要テキストにおけるその単語の重要度を表す。しかしながら、番組ベクトルｗｐは、個人プロファイルに依存するものではない。言い換えれば、番組ベクトルｗｐは、ユーザーの視聴時の番組に対する注目度に依存せず、番組概要テキストにおける各単語の重要度のみによって決まるものである。番組ベクトルｗｐは、下の式（２）で表される。
【００５６】
【数２】
2015125632.tif 000004
【００５７】
ここで、ｉは、単語の種類のインデックスである。Ｎは、全単語の種類数であり、その値は例えば数十万程度である。番組ベクトルの要素ｗｐｉは、第ｉ番目の単語の番組ｐにおける重要度を表す。注目キーワード抽出部１４は、一例としては、番組ｐに対応する番組概要テキストにおけるＴＦ・ＩＤＦ（Term Frequency / Inverse Document Frequency）により各単語の重要度を求める。但し、ＴＦ・ＩＤＦに限らず他の手法で各単語の重要度を求めるようにしても良い。
なお、番組ｐの番組概要テキストに第ｉ番目の単語が出現しないとき、ｗｐｉ＝０である。また、番組ｐの番組概要テキストに第ｉ番目の単語が出現するとき、ｗｐｉ＞０である。
【００５８】
そして、注目キーワード抽出部１４は、上で算出したωａｐｊ（ｊ＝１，２，・・・）を用いて、注目キーワードベクトルを作成する。このユーザーの番組ｐに対する注目キーワードベクトルｗａｐは、下の式（３）で表される。
【００５９】
【数３】
2015125632.tif 000005
【００６０】
ここで、ｉとＮについては、式（２）で説明した通りである。また、注目キーワード抽出部１４は、このベクトルの要素ｗａｐｉを、下の式（４）により算出する。
【００６１】
【数４】
2015125632.tif 000006
【００６２】
ここで、ｊは番組概要文のインデックスである。Ｍｐは、番組ｐの番組概要テキスト中の文の数である。そして、δｉｊは、単語が番組概要文に出現するか否かを表す変数である。即ち、単語ｉが第ｊ番目の番組概要文に出現しないとき、δｉｊ＝０である。また、単語ｉが第ｊ番目の番組概要文に出現するとき、δｉｊ＝１である。
【００６３】
つまり、注目キーワードベクトルｗａｐは、番組ベクトルのｗａｐ各要素を個人の注目度で重みづけしたものである。より詳しく言うと、そのユーザー個人の注目度合が高かった特定の時間区間におけるクローズドキャプションが注目区間対応ＣＣ文であり、注目キーワード抽出部１４は、この注目区間対応ＣＣ文に最類似の番組概要文を特定する。そして、番組概要文ごとに、紐づけられた注目区間対応ＣＣ文とその注目度に応じて、番組概要文の注目度重みωａｐｊを求める。そして、単語ごとに、その単語が出現する番組概要文の注目度重みωａｐｊの当該番組における総和（ｊ＝１，２，・・・，Ｍｐ）を求める。その総和が、注目キーワードベクトルにおける要素の値である。
【００６４】
つまり、注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキスト中の各文に紐づけられた注目区間対応ＣＣ文の注目度重みを加算して、当該番組概要文の注目度重みとする。一方で注目キーワード抽出部１４は、番組概要テキストから、その番組の番組ベクトルを生成する。そして、注目キーワード抽出部１４は、さらに番組ベクトルの各索引語の重みを各番組概要文の注目度重みを考慮して調整することにより、番組に対する注目キーワードベクトルを生成する。なお、前述のとおり、注目キーワード抽出部１４は、注目区間ごとの注目度の値を予め定め、その値を用いて注目キーワードベクトルを生成する。
【００６５】
次に、個人プロファイルベクトルの更新について説明する。
図６は、個人プロファイルベクトルの更新について示した概略図である。同図に示すｗａｐは、注目キーワード抽出部１４が抽出した注目キーワードベクトルである。ベクトルｗａｐは、番組ｐに対するものであり、ユーザー個人の視聴中の注目度が反映されたものである。そして、ｕｐは、番組１から番組ｐまでが視聴された時点での個人プロファイルベクトルである。ベクトルｕｐは、式（５）で表される。
【００６６】
【数５】
2015125632.tif 000007
【００６７】
ここで、ｉおよびＮについては、式（２）等で説明した通りである。そして、個人プロファイル蓄積部１５は、ベクトルの要素ｕｐｉを、下の式（６）によって算出する。
【００６８】
【数６】
2015125632.tif 000008
【００６９】
ここで、ｋは、番組についてのインデックスである。つまり、個人プロファイルベクトルの要素ｕｐｉは、第１番目の番組から第ｐ番目の番組までの注目キーワードベクトルにおける要素の平均値である。
【００７０】
次に、関連番組検索質問ベクトルの作成について説明する。
図７は、関連番組検索質問ベクトルの作成について示した概略図である。同図は、注目キーワードベクトルおよび個人プロファイルベクトルのベクトル空間を示している。同図において、ベクトルｗａｐは、番組ｐについての個人の注目キーワードベクトルである。また、ベクトルｕｐ−１は、番組１から番組ｐ−１までに基づく当該個人の個人プロファイルベクトルである。そして、関連番組検索質問作成部１６は、ベクトルｗａｐおよびベクトルｕｐ−１に、それぞれαおよびβの係数を重みづけして、両者を加算し、その結果として、関連番組検索質問ベクトルｗｑを作成する。つまり、関連番組検索質問ベクトルｗｑは、下の式（７）で表される。
【００７１】
【数７】
2015125632.tif 000009
【００７２】
また、関連番組検索質問ベクトルｗｑのｉ番目の要素ｗｑｉは、下の式（８）で表される。
【００７３】
【数８】
2015125632.tif 000010
【００７４】
ここで、αおよびβは、予め適宜設定された重み係数である。相対的にαを大きくすると、蓄積された個人プロファイルベクトルよりも、視聴中の番組ｐでの注目キーワードベクトルが重視される。逆に相対的にβを大きくすると、視聴中の番組ｐでの注目キーワードベクトルよりも、蓄積された個人プロファイルベクトルが重視される。特殊なケースとして、α＝０且つβ＞０としても良い。また、α＞０且つβ＝０としても良い。図７は、ベクトルα・ｗａｐとβ・ｕｐ−１との加算を示している。関連番組検索質問作成部１６は、このように作成した関連番組検索質問ベクトルｗｑを検索キーとして、番組データベース１７への検索問合せを実行する。
【００７５】
［既存技術の適用について：（１）注目度データ］
視聴状況解析部１１がユーザーの視聴状況を解析して注目度時系列データを出力するためには、既存技術を適用することができる。
【００７６】
例えば、特開２０１３−１０５３８４号公報に記載されている注目度推定装置の技術を用いることができる。これは、次のような技術である。即ち、映像コンテンツを視聴している人物を撮影し、その撮影画像から、モーションキャプチャで計測することにより、人物の骨格位置情報を得る。そして、人物の骨格位置情報を時系列に入力し、あらかじめ定めた骨格位置における単位時間当たりの変化量を、人物の身体特徴量の一つとして計測する。そして、時系列に入力されるカメラ画像において、人物の目領域を検出し、その目領域を区分した左右領域の輝度に基づいて、単位時間当たりの視線変動量を身体特徴量の一つとして計測する。これらの身体特徴量を、映像区間と関連付けて統計処理する（その結果を統計特徴量と呼ぶ）。予め行った機械学習により、統計特徴量と注目度との関係を学習データとして記憶しておき、この学習データに基づいて、計測した統計特徴量から、注目度を算出する。注目度は数値として出力される。
【００７７】
また、例えば、特開２０１３−１０９５３７号公報に記載されている関心度推定装置の技術を用いることができる。これは、次のような技術である。即ち、人物を撮影し、その顔領域の画像を自動的に抽出する。抽出された顔領域画像に基づいて、顔方向検出処理を行い、当該人物の顔が、コンテンツを表示する表示装置（例えば、テレビ受像機）に向いているか否かによって、当該人物によるコンテンツの視聴の有無を判定する。また、当該表示装置の操作端末（例えば、いわゆるテレビのリモコン）からの操作指令信号を受信したか否かによって、当該人物による操作の有無を判定する。そして、あらかじめ定められた時間ごとに、視聴の有無と、動作の有無と、表情の有無と、操作の有無とに基づき、あらかじめ定められた条件に照らして、その人物がコンテンツに関心を持つか持たないかを算出する。関心度は数値として出力される。
【００７８】
また、例えば、特開２０１３−１５３３４９号公報に記載されている視聴状況認識装置の技術を用いることができる。これは、次のような技術である。即ち、視聴者の番組視聴時に得られる視聴者情報に基づいて視聴状況を認識する視聴状況認識装置において、前記視聴者情報として得られる複数の異なるデータからヒストグラムデータを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラム生成手段により得られるヒストグラムデータから単位時間毎の代表値を選定する代表値選定手段と、前記代表値選定手段により得られる代表値を用いて、前記複数の異なるデータを同期させた同期シンボル列を生成する同期シンボル列生成手段と、前記同期シンボル列生成手段により得られる同期シンボル列に対して、予め設定された素性関数を用いて時系列素性ベクトル信号に変換する変換手段と、前記変換手段により得られる時系列素性ベクトル信号を、予め設定された学習パラメータを用いて統合し、前記視聴者の視聴状況を認識する統合手段とを有することを特徴とする視聴状況認識装置である。
【００７９】
［既存技術の適用について：（２）関連コンテンツの検索］
番組データベース１７において、検索質問としてのベクトルに対応して、関連度の深いコンテンツを検索するためには、既存技術を適用することができる。
例えば、特開２０１１−００８３３４号公報に記載されている関連コンテンツ表示装置の技術を用いることができる。これは、次のような技術である。即ち、関連コンテンツ表示装置は、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。
なお、ベクトル間の類似度を測る尺度としては、例えば、コサイン類似度を用いる。
【００８０】
上述した実施形態による検索質問作成装置の機能は、電子回路を用いて実現可能である。また、検索質問作成装置の機能のうち、情報を記憶する機能に関しては、磁気ハードディスク装置や半導体メモリなどの記憶手段を用いて実現可能である。
なお、上述した実施形態による検索質問作成装置の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター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、コンピューター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「コンピューター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、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューター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んでも良い。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ー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。
【００８１】
本実施形態によれば、視聴状況解析部１１が出力する注目度時系列データを用いて、注目度の高い時間区間（注目区間と呼んでいる）におけるクローズドキャプション文（注目区間対応ＣＣ文と呼んでいる）を用いて、そのような注目区間対応ＣＣ文に基づいて単語の重要度のベクトル（注目キーワードベクトルと呼んでいる）を用いた検索質問を行っている。したがって、特にユーザーの注目区間のシーンに関連の深い関連番組を、番組データベース１７において検索することができる。
【００８２】
また、本実施形態によれば、現在視聴中の番組に関する注目キーワードベクトルのみに基づいて関連番組を検索するだけでなく、過去に、当該個人が視聴した番組に関する注目キーワードベクトルに基づいて、個人プロファイルベクトルの情報を個人プロファイル蓄積部１５に蓄積している。この個人プロファイルベクトルは、視聴した番組ごとの注目キーワードベクトルを所定の重みづけで加算して得られるものである。特に、視聴した番組ごとの重みを均等にした場合には、視聴した番組ごとの注目キーワードベクトルの単純な平均として、個人プロファイルベクトルが得られることになる。
【００８３】
また、本実施形態によれば、関連番組検索質問作成部１６は、注目キーワードベクトルと個人プロファイルベクトルとを、所定の重みで重みづけして加算している。よって、両者を適度にミックスさせた傾向に基づいて、関連番組を検索することができる。
【００８４】
また、本実施形態によれば、注目区間のクローズドキャプションに出現する単語の頻度を直接用いてキーワードベクトルを作るのではなく、注目区間対応ＣＣ文に最類似の番組概要文に特定の単語が出現するか否か（およびその出現頻度）に基づいて、注目キーワードベクトルを作成している。番組概要文は、関連番組を検索するために番組の特徴として用いるのに適している。したがって、クローズドキャプションの文における単語の出現頻度をもって番組の特徴とする場合に比べて、より望ましい注目キーワードベクトルが得られる。ひいては、より望ましい関連番組の検索が可能となる。
【００８５】
また、本実施形態によれば、注目区間における注目度を重みづけに用いて、注目キーワードベクトルを作成している。よって、複数の注目区間を同等に扱う場合に比べて、よりきめ細かく、視聴しているユーザーの注目度合に応じた、検索質問ベクトルを作成することができる。
【００８６】
以上、実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
変形例１：図１に示した構成のうち、番組データベース１７を含まない形で検索質問作成装置１を構成しても良い。この場合、検索質問作成装置１は、外部に存在する番組データベースに対して、検索質問ベクトルを送信することにより、検索実行を要求し、検索結果を得る。
変形例２：また、さらに、関連番組検索質問作成部１６を含まない形で検索質問作成装置１を構成しても良い。この場合、注目キーワード抽出部１４が生成する注目キーワードベクトルを検索質問としてそのまま使用したり、個人プロファイル蓄積部が作成する個人プロファイルベクトルを検索質問としてそのまま使用したりすることができる。これらは、言い換えれば、式（７）におけるαまたはβのいずれか一方が０である場合と同等の構成である。
変形例３：また、さらに、個人プロファイル蓄積部１５を含まない形で検索質問作成装置１を構成しても良い。この場合、注目キーワード抽出部１４が生成する注目キーワードベクトルを検索質問としてそのまま使用する。これは、式（７）におけるβが０である場合と同等の構成である。
【００８７】
変形例４：また、個人プロファイル蓄積部が式（６）により、過去のすべての番組を均等に重みづけした単純な平均で個人プロファイルを作成する代わりに、番組ごとに重みづけを変えて個人プロファイルベクトルを作成するようにしても良い。例えば、最近の番組ほど重みを大きくしたり、視聴時間の長かった番組ほど重みを大きくしたりする。
【００８８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明は、映像等のコンテンツを視聴したユーザーに対して、推薦すべき番組を推薦するために利用することが可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１  検索質問作成装置（注目キーワード抽出情報装置）
１１  視聴状況解析部（注目度時系列データ出力部）
１２  番組表示部
１３  注目区間対応ＣＣ抽出部
１４  注目キーワード抽出部
１５  個人プロファイル蓄積部
１６  関連番組検索質問作成部
１７  番組データベース
【図１】
2015125632.tif 000011
【図２】
2015125632.tif 000012
【図３】
2015125632.tif 000013
【図４】
2015125632.tif 000014
【図５】
2015125632.tif 000015
【図６】
2015125632.tif 000016
【図７】
2015125632.tif 000017