(57)【要約】【課題】選択クイズの選択肢となるコンテンツを複数のコンテンツから抽出できるコンテンツ抽出装置を提供する。【解決手段】クイズ生成装置（コンテンツ抽出装置）１は、複数のコンテンツとクイズの正解の正解コンテンツとについて複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル生成手段（特徴量算出手段）３と、各々の特徴ベクトルについてコンテンツをクラスタリングする特徴クラスタ形成手段（特徴量クラスタ形成手段）４と、ある特徴ベクトルについてのクラスタのうち正解コンテンツを含むクラスタのコンテンツを抽出する同一クラスタコンテンツ抽出部（同一クラスタコンテンツ抽出手段）６ａと、抽出されたコンテンツから他の特徴ベクトルについてのクラスタのうち正解コンテンツを含まないクラスタのコンテンツを抽出する他クラスタコンテンツ抽出部（他クラスタコンテンツ抽出手段）６ｂとを備えることを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問と、当該質問に対する正解に該当するコンテンツである正解コンテンツと、正解に該当しないコンテンツである不正解コンテンツとを含むクイズにおける、前記不正解コンテンツの候補を複数のコンテンツから抽出するコンテンツ抽出装置であって、
前記複数のコンテンツと前記正解コンテンツとについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段によって算出された各々の種類の特徴量について、前記複数のコンテンツと前記正解コンテンツとを２つ以上のクラスタにクラスタリングする特徴量クラスタ形成手段と、
少なくとも１種類の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、前記正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出する同一クラスタコンテンツ抽出手段と、
この同一クラスタコンテンツ抽出手段において抽出されたコンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、前記正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタである他クラスタに含まれるコンテンツを抽出する他クラスタコンテンツ抽出手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ抽出装置。
【請求項２】
前記他クラスタコンテンツ抽出手段によって抽出されたコンテンツから各々の前記他クラスタについてひとつずつコンテンツを選出し、選出したコンテンツと、正解コンテンツと、外部から入力された質問とからなるクイズを生成するクイズ生成手段を備えることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ抽出装置。
【請求項３】
互いに関連するコンテンツである関連コンテンツを２種類以上複合してなる複合コンテンツを２つ以上用い、これらの複合コンテンツに含まれる前記関連コンテンツをその種類ごとに選択肢としたクイズにおいて、前記選択肢となる関連コンテンツを含む複合コンテンツの候補を、複数の前記複合コンテンツから抽出するコンテンツ抽出装置であって、
前記複数の複合コンテンツについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段によって算出された各々の種類の特徴量について、前記複数の複合コンテンツを２つ以上のクラスタにクラスタリングする特徴量クラスタ形成手段と、
少なくとも１種類の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、外部から入力された指令によって指定されたクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出する同一クラスタコンテンツ抽出手段と、
この同一クラスタコンテンツ抽出手段において抽出された複合コンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、２つ以上の異なるクラスタに分類された前記複合コンテンツをそれぞれ抽出する他クラスタコンテンツ抽出手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ抽出装置。
【請求項４】
前記他クラスタコンテンツ抽出手段によって抽出された複合コンテンツから各々の前記クラスタについてひとつずつ複合コンテンツを選出し、選出された複合コンテンツの関連コンテンツからなるクイズを生成するクイズ生成手段を備えることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ抽出装置。
【請求項５】
質問と、当該質問に対する正解に該当するコンテンツである正解コンテンツと、正解に該当しないコンテンツである不正解コンテンツとを含むクイズにおける、前記不正解コンテンツの候補を複数のコンテンツから抽出するためにコンピュータを、
前記複数のコンテンツと前記正解コンテンツとについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段、
この特徴量算出手段によって算出された各々の種類の特徴量について、前記複数のコンテンツと前記正解コンテンツとを２つ以上のクラスタにクラスタリングする特徴量クラスタ形成手段、
少なくとも１種類の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、前記正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出する同一クラスタコンテンツ抽出手段、
この同一クラスタコンテンツ抽出手段において抽出されたコンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、前記正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタである他クラスタに含まれるコンテンツを抽出する他クラスタコンテンツ抽出手段、
として機能させることを特徴とするコンテンツ抽出プログラム。
【請求項６】
互いに関連するコンテンツである関連コンテンツを２種類以上複合してなる複合コンテンツを２つ以上用い、これらの複合コンテンツに含まれる前記関連コンテンツをその種類ごとに選択肢としたクイズにおいて、前記選択肢となる関連コンテンツを含む複合コンテンツの候補を、複数の前記複合コンテンツから抽出するためにコンピュータを、
前記複数の複合コンテンツについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段、
この特徴量算出手段によって算出された各々の種類の特徴量について、前記複数の複合コンテンツを２つ以上のクラスタにクラスタリングする特徴量クラスタ形成手段、
少なくとも１種類の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、外部から入力された指令によって指定されたクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出する同一クラスタコンテンツ抽出手段、
この同一クラスタコンテンツ抽出手段において抽出された複合コンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいて前記特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされた前記クラスタのうち、２つ以上の異なるクラスタに分類された前記複合コンテンツをそれぞれ抽出する他クラスタコンテンツ抽出手段、
として機能させることを特徴とするコンテンツ抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツからなる複数の選択肢を有する選択クイズに用いられるコンテンツを抽出するコンテンツ抽出装置及びコンテンツ抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、クイズにはいろいろな種類があり、大きく分けると記述式と選択式になる。記述式の例では、「〜したのは誰でしょう？」、「〜したのはいつでしょう？」、「〜したのはどうしてでしょう？」のように、一般的に５Ｗ１Ｈ（Ｗｈｙ、Ｗｈａｔ、Ｗｈｏ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈｅｎ、Ｈｏｗ）といわれている部分を問う問題となる。これに対して、選択式の場合は、「〜は次のうちどれでしょう？１．歩いていた熊、２．熊の着ぐるみを着た人、３．熊のぬいぐるみ」というように、前半の質問の部分に該当するものを後半の選択肢から選択させる問題となる。記述式の場合は、問題そのものを作成することが重要であるのに対し、選択式では、選択肢を作成する部分が重要である。
【０００３】
記述式のクイズを作成する装置が開示されている（特許文献１参照）。この装置は、単語の集合からクイズを構成する単語を選出するもので、指定された単語ａに音韻的に一致する度合いが高い単語群Ｂを選出し、この単語群Ｂから、指定された他の単語群Ｃに関連する度合いの高い単語群Ｄを更に選出して、「単語群Ｃに関連する、単語ａに似た単語は？」という問題に対して単語群Ｄの単語を正解とするクイズを生成する。また、選択式のクイズを作成するときには、人間が膨大な量の映像、音声やテキストデータ等のコンテンツを確認して、その中から選択肢に適したものを選んでいた。
【０００４】
一方で、既存のマルチメディアコンテンツを再利用するための研究分野がある。これは、コンピュータで映像、音声、テキストデータ等の解析処理をすることで、例えば、放送した番組を利用して百科事典を作成したり、ＱＡシステム（質問を投げかけると答えてくれるもの）を作成したりするものである。そして、蓄積された映像コンテンツからユーザの要求するシーンを検索するシステムが開示されている（特許文献２参照）。このシステムは、映像データに多重化された字幕（文字放送）に対してユーザの要求するシーンを示す文字列を検索して、その字幕が提示されたときの映像を抽出するものである。
【特許文献１】特開平１０−１１６２６４号公報（段落番号０００５〜００２９）
【特許文献２】特開２００５−１１５６０７号公報（段落番号０００４〜００１５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
膨大な量の映像、音声やテキストデータ等のコンテンツから、人間が選択肢に適したコンテンツを探すのは時間がかかるとともに、見落としにより、候補となるコンテンツの欠落が生じるという問題があった。また、特許文献１に記載の装置は単語のみを対象としており、更に記述式のクイズを作成するもので、選択式のクイズにおける選択肢に適したコンテンツの選出に適用することはできない。
【０００６】
また、特許文献１に記載の装置は、単語の集合から、指定された単語ａに似た単語を集めた単語群を検索しているものであるが、これを映像や音声やテキストデータのようなコンテンツの集合に対して適用することはできない。つまり、この装置では、単語群が選出される単語の集合の中に同じ単語が複数含まれていないことが前提となっており、似た単語を検索した場合に同じ単語は選出されないが、例えば、放送番組等の様々なマルチメディアコンテンツの集合には、同じものを撮影した映像や、同じ音を収音した音声や、同じ内容を示すテキストデータが複数含まれているため、似たコンテンツを検索すると同じ内容のものも選出されてしまう。しかしながら、選択式のクイズの選択肢同士は、ある程度関連があるが、別物である、つまり、似て非なるものである必要がある。
【０００７】
本発明は、前記従来技術の問題を解決するために成されたもので、選択式のクイズの選択肢となるコンテンツを、複数のコンテンツから抽出することができるコンテンツ抽出装置及びコンテンツ抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するため、請求項１に記載のコンテンツ抽出装置は、質問と、当該質問に対する正解に該当するコンテンツである正解コンテンツと、正解に該当しないコンテンツである不正解コンテンツとを含むクイズにおける、前記不正解コンテンツの候補を複数のコンテンツから抽出するコンテンツ抽出装置であって、特徴量算出手段と、特徴量クラスタ形成手段と、同一クラスタコンテンツ抽出手段と、他クラスタコンテンツ抽出手段とを備える構成とした。
【０００９】
かかる構成によれば、コンテンツ抽出装置は、特徴量算出手段によって、複数のコンテンツと正解コンテンツとについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出し、特徴量クラスタ形成手段によって、この特徴量算出手段で算出された各々の種類の特徴量について、複数のコンテンツと正解コンテンツとを２つ以上のクラスタにクラスタリングする。また、コンテンツ抽出装置は、同一クラスタコンテンツ抽出手段によって、少なくとも１種類の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出し、他クラスタコンテンツ抽出手段によって、この同一クラスタコンテンツ抽出手段で抽出されたコンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタである他クラスタに含まれるコンテンツを抽出する。
【００１０】
これによって、どのような特徴において似ていて、どのような特徴において異なっているコンテンツを選択クイズの選択肢の候補として抽出するかを、演算処理できる複数の低レベル特徴を示す数値（特徴量）としてユーザが外部から指定することで、コンテンツ抽出装置は、複数のコンテンツから、正解コンテンツと比べて、指定された特徴について似て非なるコンテンツを抽出することができる。つまり、コンテンツ抽出装置は、それぞれの特徴についてコンテンツをクラスタリングして、ある特徴においては正解コンテンツと共通して同じクラスタに含まれるコンテンツを抽出することで、この特徴については正解コンテンツに類似したコンテンツを抽出することができ、更に、このコンテンツの中から、他の特徴において正解コンテンツと異なるクラスタに含まれるコンテンツを抽出することで、正解コンテンツと共通する特徴を持ちながら、この他の特徴においては異なっているコンテンツを、不正解コンテンツの候補として抽出することができる。
【００１１】
また、請求項２に記載のコンテンツ抽出装置は、請求項１に記載のコンテンツ抽出装置において、前記他クラスタコンテンツ抽出手段によって抽出されたコンテンツから各々の前記他クラスタについてひとつずつコンテンツを選出し、選出したコンテンツと、正解コンテンツと、外部から入力された質問とからなるクイズを生成するクイズ生成手段を備える構成とした。
【００１２】
これによって、コンテンツ抽出装置は、複数のコンテンツから、正解コンテンツと共通する特徴を持ちながら、この他の特徴においては正解コンテンツと異なっているとともに、不正解コンテンツ同士も互いに異なるものを不正解コンテンツとしてひとつずつ選出して、質問と、この質問に対する正解及び不正解のコンテンツの選択肢とからなる選択クイズを生成することができる。
【００１３】
更に、請求項３に記載のコンテンツ抽出装置は、互いに関連するコンテンツである関連コンテンツを２種類以上複合してなる複合コンテンツを２つ以上用い、これらの複合コンテンツに含まれる前記関連コンテンツをその種類ごとに選択肢としたクイズにおいて、前記選択肢となる関連コンテンツを含む複合コンテンツの候補を、複数の前記複合コンテンツから抽出するコンテンツ抽出装置であって、特徴量算出手段と、特徴量クラスタ形成手段と、同一クラスタコンテンツ抽出手段と、他クラスタコンテンツ抽出手段とを備える構成とした。
【００１４】
かかる構成によれば、コンテンツ抽出装置は、特徴量算出手段によって、複数の複合コンテンツについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出し、特徴量クラスタ形成手段によって、この特徴量算出手段で算出された各々の種類の特徴量について、複数の複合コンテンツを２つ以上のクラスタにクラスタリングする。また、コンテンツ抽出装置は、同一クラスタコンテンツ抽出手段によって、少なくとも１種類の特徴量に基づいて特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされたクラスタのうち、外部から入力された指令によって指定されたクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出し、他クラスタコンテンツ抽出手段によって、この同一クラスタコンテンツ抽出手段で抽出された複合コンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、２つ以上の異なるクラスタに分類された複合コンテンツをそれぞれ抽出する。
【００１５】
これによって、どのような特徴において似ていて、どのような特徴において異なっている複数の複合コンテンツを、選択クイズの選択肢の候補として抽出するかを、演算処理できる複数の低レベル特徴を示す数値（特徴量）としてユーザが外部から指定することで、複数の複合コンテンツから、指定された特徴について似て非なる複合コンテンツを抽出することができる。つまり、コンテンツ抽出装置は、それぞれの特徴について複合コンテンツをクラスタリングして、ある特徴においては共通して同じクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出することで、この特徴については類似した複合コンテンツを抽出することができ、この複合コンテンツの中から、更に他の特徴においてそれぞれ異なるクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出することで、共通する特徴を持ちながら、この他の特徴においては互いに異なっている複合コンテンツを抽出することができる。
【００１６】
また、請求項４に記載のコンテンツ抽出装置は、請求項２に記載のコンテンツ抽出装置において、前記他クラスタコンテンツ抽出手段によって抽出された複合コンテンツから各々の前記クラスタについてひとつずつ複合コンテンツを選出し、選出された複合コンテンツの関連コンテンツからなるクイズを生成するクイズ生成手段を備える構成とした。
【００１７】
これによって、コンテンツ抽出装置は、複数の複合コンテンツから、互いに共通する特徴を持ちながら、この他の特徴においては互いに異なっている複合コンテンツをひとつずつ選出して、これらの複合コンテンツに含まれる異なる種類の関連コンテンツを、その種類ごとに選択肢として有する選択クイズを生成することができる。
【００１８】
また、請求項５に記載のコンテンツ抽出プログラムは、質問と、当該質問に対する正解に該当するコンテンツである正解コンテンツと、正解に該当しないコンテンツである不正解コンテンツとを含むクイズにおける、前記不正解コンテンツの候補を複数のコンテンツから抽出するためにコンピュータを、特徴量算出手段、特徴量クラスタ形成手段、同一クラスタコンテンツ抽出手段、他クラスタコンテンツ抽出手段として機能させることとした。
【００１９】
かかる構成によれば、コンテンツ抽出プログラムは、特徴量算出手段によって、複数のコンテンツと正解コンテンツとについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出し、特徴量クラスタ形成手段によって、この特徴量算出手段で算出された各々の種類の特徴量について、複数のコンテンツと正解コンテンツとを２つ以上のクラスタにクラスタリングする。また、コンテンツ抽出プログラムは、同一クラスタコンテンツ抽出手段によって、少なくとも１種類の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出し、他クラスタコンテンツ抽出手段によって、この同一クラスタコンテンツ抽出手段で抽出されたコンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタである他クラスタに含まれるコンテンツを抽出する。
【００２０】
これによって、どのような特徴において似ていて、どのような特徴において異なっているコンテンツを、選択クイズの選択肢の候補として抽出するかを、演算処理できる複数の低レベル特徴を示す数値（特徴量）としてユーザが外部から指定することで、コンテンツ抽出プログラムは、複数のコンテンツから、正解コンテンツと比べて、指定された特徴について似て非なるコンテンツを抽出することができる。
【００２１】
更に、請求項６に記載のコンテンツ抽出プログラムは、互いに関連するコンテンツである関連コンテンツを２種類以上複合してなる複合コンテンツを２つ以上用い、これらの複合コンテンツに含まれる前記関連コンテンツをその種類ごとに選択肢としたクイズにおいて、前記選択肢となる関連コンテンツを含む複合コンテンツの候補を、複数の前記複合コンテンツから抽出するためにコンピュータを、特徴量算出手段、特徴量クラスタ形成手段、同一クラスタコンテンツ抽出手段、他クラスタコンテンツ抽出手段として機能させることとした。
【００２２】
かかる構成によれば、コンテンツ抽出プログラムは、特徴量算出手段によって、複数の複合コンテンツについて、外部から入力された指令によって指定された２種類以上の特徴量を算出し、特徴量クラスタ形成手段によって、この特徴量算出手段で算出された各々の種類の特徴量について、複数の複合コンテンツを２つ以上のクラスタにクラスタリングする。また、コンテンツ抽出プログラムは、同一クラスタコンテンツ抽出手段によって、少なくとも１種類の特徴量に基づいて特徴量クラスタ形成手段によってクラスタリングされたクラスタのうち、外部から入力された指令によって指定されたクラスタに含まれる複合コンテンツを抽出し、他クラスタコンテンツ抽出手段によって、この同一クラスタコンテンツ抽出手段で抽出された複合コンテンツから、少なくとも１種類の他の特徴量に基づいてクラスタリングされたクラスタのうち、２つ以上の異なるクラスタに分類された複合コンテンツをそれぞれ抽出する。
【００２３】
これによって、どのような特徴において似ていて、どのような特徴において異なっている複数の複合コンテンツを、選択クイズの選択肢の候補として抽出するかを、演算処理できる複数の低レベル特徴を示す数値（特徴量）としてユーザが外部から指定することで、コンテンツ抽出プログラムは、複数の複合コンテンツから、指定された特徴について似て非なる複合コンテンツを抽出することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係るコンテンツ抽出装置及びコンテンツ抽出プログラムでは、以下のような優れた効果を奏する。請求項１及び請求項５に記載の発明によれば、ある特徴について似ていて、他の特徴については異なっているコンテンツを抽出でき、選択式のクイズの選択肢の候補となるコンテンツを、複数のコンテンツから自動で抽出することができる。そのため、選択式のクイズを制作する労力とコストとを削減して、効率的に選択クイズを制作することができる。
【００２５】
請求項３及び請求項６に記載の発明によれば、ある特徴について似ていて、他の特徴については異なっている複合コンテンツを抽出でき、選択式のクイズの選択肢の候補となる複合コンテンツを、複数の複合コンテンツから自動で抽出することができる。そのため、選択式のクイズを制作する労力とコストとを削減して、効率的に選択クイズを制作することができる。
【００２６】
請求項２及び請求項４に記載の発明によれば、全自動の選択クイズの生成を実現でき、選択式のクイズを制作する労力とコストとを削減して、更に効率的に選択クイズを制作することができる。そして利用者が楽しみながら知識を習得できる環境へ貢献することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。ここでは本発明を、ユーザ（クイズの制作者）からの指令に基づいて、２種類の選択式のクイズを生成することができるクイズ生成装置として構成している。
【００２８】
まず、図１を参照して、本発明におけるクイズ生成装置によって生成される選択式のクイズについて説明する。図１は、本発明におけるクイズ生成装置によって生成されるクイズの例を模式的に示した模式図である。
【００２９】
本発明のクイズ生成装置は、図１（ａ）に示すように、複数の選択肢Ｂ１、Ｂ２、…を有し、その中から質問Ａ（テキストデータやコンテンツ）に対する正解に該当する選択肢を１つ選ぶ一対多の選択クイズと、図１（ｂ）に示すように、複数の選択肢Ｃ１、Ｃ２、…と、その各々と関連する同数の選択肢Ｄ１、Ｄ２、…とを有し、選択肢Ｃ１、Ｃ２、…のそれぞれに、関連する選択肢Ｄ１、Ｄ２、…を対応させる多対多の選択クイズとの２種類の選択クイズを生成することとした。ここで、選択肢Ｂ１、Ｂ２、…はコンテンツからなり、そのうちのひとつは質問Ａの正解となるコンテンツ（正解コンテンツ）で、残りは正解コンテンツとは似て非なるコンテンツ（不正解コンテンツ）である。
【００３０】
また、選択肢Ｃ１、Ｃ２、…、及び、選択肢Ｄ１、Ｄ２、…は、例えば、映像と、その映像の音声のような互いに関連する複数のコンテンツ（関連コンテンツ）が組み合わされた複数のコンテンツ（複合コンテンツ）の２種類の関連コンテンツである。ここで、同じコンテンツ（複合コンテンツ）の２種類の関連コンテンツをそれぞれ選択肢Ｃ１、Ｃ２、…と、選択肢Ｄ１、Ｄ２、…とにすることで、選択肢Ｃ１、Ｃ２、…のそれぞれと、選択肢Ｄ１、Ｄ２、…のそれぞれが関連する。また、選択肢Ｃ１、Ｃ２、…同士は似て非なるものであり、同様に選択肢Ｄ１、Ｄ２、…同士は似て非なるものである。そして、解答者は、同じコンテンツの関連コンテンツ同士を対応させる。
【００３１】
一対多の選択クイズの例としては、図１（ｃ）に示すようなものがあり、質問Ａとして「（説明にふさわしい映像はどれでしょう）」及び「ハイセイコー」という文字と、その下にハイセイコーを含む３種類の馬の映像（画像）の選択肢Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３とが解答者に提示される。そして、解答者は、ハイセイコーの映像の選択肢を選択して解答する。
【００３２】
一方、多対多の選択クイズの例としては、図１（ｄ）に示すようなものがあり、質問として「（映像にふさわしい音はそれぞれどれでしょう）」という文字と、３種類の車の映像の選択肢Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３とが解答者に提示されるとともに、このそれぞれの車のエンジン音が選択肢Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３として出力される。そして、解答者は、選択肢Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３のエンジン音を聞き、それぞれの選択肢Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に対応する車の映像を選択肢Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３から選択する。
【００３３】
［クイズ生成装置の構成］
次に、図２を参照して、本発明におけるクイズ生成装置１の構成について説明する。図２は、本発明におけるクイズ生成装置の構成を模式的に示した模式図である。
【００３４】
クイズ生成装置（コンテンツ抽出装置）１は、選択式のクイズの選択肢となるコンテンツを複数のコンテンツから抽出して、選択式のクイズを生成するものである。クイズ生成装置１は、コンテンツ蓄積手段２と、特徴ベクトル生成手段３と、特徴クラスタ形成手段４と、特徴別クラスタ蓄積手段５と、候補コンテンツ抽出手段６と、クイズ生成手段７とを備える。
【００３５】
コンテンツ蓄積手段２は、映像（画像）、音声、テキストデータ等からなるコンテンツ（複合コンテンツ）を蓄積するもので、ハードディスク等の一般的な記憶手段によって構成される。ここでは、コンテンツ蓄積手段２は、映像（関連コンテンツ）、当該映像の音声（関連コンテンツ）、及び、当該映像の字幕のテキストデータ（関連コンテンツ）からなるコンテンツが蓄積されることとした。
【００３６】
特徴ベクトル生成手段（特徴量算出手段）３は、外部から入力された、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴及び異なる特徴の種類の情報に基づいて、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたコンテンツの特徴ベクトル（特徴量）を算出するものである。ここで、外部からは複数の特徴の種類の情報が入力され、特徴ベクトル生成手段３は、それぞれの種類の特徴ベクトルを、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたすべてのコンテンツについて算出する。ここで算出された特徴ベクトルは、特徴クラスタ形成手段４に出力される。
【００３７】
ここで、特徴とは、例えば、映像については、映像内のオブジェクトの位置、形状、色等である。また、音声については、例えば、周波数特性、メロディ、音色等である。更に、テキストデータについては、例えば、ある単語を含むか否か等である。そして特徴ベクトルは、その特徴をベクトル（数値）で表したものであり、例えば、映像内のオブジェクトの位置、形状、色は、それぞれ映像内のオブジェクトの座標、円形度、ＲＧＢ値等であってもよく、テキストデータの場合は、ある単語の出現確率であってもよい。そして、特徴ベクトル生成手段３は、コンテンツ蓄積手段２からコンテンツ、あるいは、コンテンツに含まれる映像、音声、字幕のうち特徴ベクトルを算出するために必要なデータを順に読み出して、外部から入力された指令によって指定された特徴ベクトルを算出する。
【００３８】
ここで、図３を参照（適宜図２参照）して、特徴ベクトル生成手段３が、特徴ベクトルを算出する例について説明する。図３は、特徴ベクトル生成手段が特徴ベクトルを算出する方法を説明するための説明図、（ａ）は、オブジェクトの位置に基づいた特徴ベクトルの算出方法を説明するための説明図、（ｂ）は、画像と特徴ベクトルの例を示した模式図である。
【００３９】
ここで、特徴ベクトル生成手段３が、複数の画像からオブジェクトを検出し、このオブジェクトの位置に基づいて特徴ベクトルを算出する場合について説明する。図３（ａ）に示すように、特徴ベクトル生成手段３は、画像内を９個の領域Ｒ１〜Ｒ９に分割し、それぞれの成分を、領域内にオブジェクトがある場合には１、ない場合には０とした特徴ベクトルを算出することとした。
【００４０】
例えば、図３（ｂ）の画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８では領域Ｒ１にオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ５、Ｏｂ７、Ｏｂ８があるので、特徴ベクトルＢＧ１、ＢＧ５、ＢＧ７、ＢＧ８は（１，０，０，０，０，０，０，０，０）となる。また、画像Ｇ２、Ｇ４、Ｇ１０ではオブジェクトがないので、特徴ベクトルＢＧ２、ＢＧ４、ＢＧ１０は（０，０，０，０，０，０，０，０，０）となる。更に、画像Ｇ３、Ｇ６、Ｇ９では領域Ｒ５にオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ６、Ｏｂ９があるので、特徴ベクトルＢＧ３、ＢＧ６、ＢＧ９は（０，０，０，０，１，０，０，０，０）となる。
【００４１】
図２に戻って説明を続ける。特徴クラスタ形成手段（特徴量クラスタ形成手段）４は、特徴ベクトル生成手段３によって算出された特徴ベクトルに基づいてコンテンツをクラスタリングするものである。ここで、特徴クラスタ形成手段４は、それぞれの特徴ベクトルについてコンテンツのクラスタリングを行う。このクラスタリングには、例えば、Ｋ−平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）や、ファジークラスタ法（宮本定明、「クラスター分析入門  ファジィクラスタリングの理論と応用」森北出版株式会社、１９９９年参照）のような様々な方法を用いることができる。ここでクラスタリングされた結果は、特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積される。
【００４２】
ここで、図３を参照して、画像（Ｇ１〜Ｇ１０）について、オブジェクトの位置を示す特徴ベクトルからクラスタリングを行う場合について説明する。ここで、特徴クラスタ形成手段４は、それぞれの画像Ｇ１〜Ｇ１０のオブジェクトの位置の違いの大きさ（距離）からクラスタリングする。ここでは、特徴クラスタ形成手段４は、以下の式（１）に基づいて画像（Ｇ１〜Ｇ１０）同士のオブジェクトのユークリッド距離（距離Ｄ）を算出することとした。そして、特徴クラスタ形成手段４は、この距離Ｄが小さいほど類似していることとしてクラスタリングを行う。ここで、Ｕ、Ｖは、比較する２つの画像（Ｇ１〜Ｇ１０）の特徴ベクトル（ＢＧ１〜ＢＧ１０）を示している。
【００４３】
【数１】
2008065502.tif 000003
【００４４】
例えば、画像Ｇ１からみて、画像Ｇ２は距離Ｄ＝１、画像Ｇ６は距離Ｄ＝１．４、画像Ｇ８は距離Ｄ＝０となる。そして、特徴クラスタ形成手段４は、この画像Ｇ１からみて、画像Ｇ２、Ｇ６、Ｇ８のうちオブジェクトの位置の特徴が一番似ているものを画像Ｇ８とし、その次に似ているものを画像Ｇ２、一番似ていないものを画像Ｇ６とする。
【００４５】
そして、例えば、外部からオブジェクトの位置、オブジェクトの形状、及び、オブジェクトの色の３種類の特徴についてクラスタリングする指令が特徴ベクトル生成手段３に入力され、特徴ベクトル生成手段３からオブジェクトの位置、オブジェクトの形状、及び、オブジェクトの色のそれぞれを示す特徴ベクトルが特徴ベクトル生成手段３から入力された場合には、特徴クラスタ形成手段４は、それぞれの種類の特徴について、コンテンツのクラスタリングを行う。例えば、図３（ｂ）の画像Ｇ１〜Ｇ１０を、特徴クラスタ形成手段４によって、オブジェクトの位置、オブジェクトの形状、及び、オブジェクトの色の３種類の特徴についてクラスタリングすると、図４に示すようになる。図４は、画像をクラスタリングした例を説明するための説明図、（ａ）は、オブジェクトの位置の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図、（ｂ）は、オブジェクトの形状の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図、（ｃ）は、オブジェクトの色の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図である。
【００４６】
図４（ａ）に示すように、特徴クラスタ形成手段４は、特徴ベクトル生成手段３によって算出されたオブジェクトの位置の特徴を示す特徴ベクトルに基づいて、それぞれの画像のオブジェクトの距離Ｄを算出し、距離Ｄが近いもの同士を同じクラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する。そして、オブジェクトが左上にある画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８をクラスタＰ１に、オブジェクトが中央にある画像Ｇ３、Ｇ６、Ｇ９をクラスタＰ２に、オブジェクトのない画像Ｇ２、Ｇ４、Ｇ１０をクラスタＰ３にクラスタリングする。
【００４７】
また、図４（ｂ）に示すように、特徴クラスタ形成手段４は、特徴ベクトル生成手段３によって算出されたオブジェクトの形状の特徴を示す特徴ベクトルに基づいて、それぞれの画像のオブジェクトの形状が近いもの同士を同じクラスタ（Ｓ１〜Ｓ３）に分類する。そして、四角形のオブジェクトの画像Ｇ１、Ｇ６、Ｇ８をクラスタＳ１に、円形のオブジェクトの画像Ｇ３、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ９をクラスタＳ２に、オブジェクトのない画像Ｇ２、Ｇ４、Ｇ１０をクラスタＳ３にクラスタリングする。
【００４８】
更に、図４（ｃ）に示すように、特徴クラスタ形成手段４は、特徴ベクトル生成手段３によって算出されたオブジェクトの色の特徴を示す特徴ベクトルに基づいて、それぞれの画像のオブジェクトの色が近いもの同士を同じクラスタ（Ｔ１〜Ｔ３）に分類する。そして、白色のオブジェクトの画像Ｇ１、Ｇ３、Ｇ６、Ｇ７、Ｇ９をクラスタＴ１に、斜線のオブジェクトの画像Ｇ５、Ｇ８をクラスタＴ２に、オブジェクトのない画像Ｇ２、Ｇ４、Ｇ１０をクラスタＴ３にクラスタリングする。
【００４９】
図２に戻って説明を続ける。特徴別クラスタ蓄積手段５は、特徴クラスタ形成手段４によるクラスタリングの結果を蓄積するもので、ハードディスクやメモリ等の一般的な記憶手段によって構成される。ここで特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積されたクラスタリングの結果は、候補コンテンツ抽出手段６によって参照されて用いられる。なお、ここでは、特徴別クラスタ蓄積手段５は、クラスタリングした特徴の種類ごとに、クラスタを識別する情報と、当該クラスタに含まれるコンテンツを識別する情報とを対応させて蓄積することとした。
【００５０】
候補コンテンツ抽出手段６は、特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積されたクラスタリングの結果に基づいて、選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出するものである。ここで、候補コンテンツ抽出手段６は、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａと、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂとを備える。なお、ここでは、候補コンテンツ抽出手段６には、外部から一対多の選択クイズ、あるいは、多対多の選択クイズを生成する指令（クイズタイプの指令）が入力され、候補コンテンツ抽出手段６は、その指令に基づいて、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツ、あるいは、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する。
【００５１】
同一クラスタコンテンツ抽出部（同一クラスタコンテンツ抽出手段）６ａは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で共通する特徴の種類の情報に基づいて、クイズの正解である正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出するものである。また、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から指定されたクラスタに含まれるコンテンツを抽出するものである。ここで抽出されたコンテンツの情報は、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂに出力される。なお、正解コンテンツは、ユーザによって外部から入力される指令によって指定される。
【００５２】
他クラスタコンテンツ抽出部（他クラスタコンテンツ抽出手段）６ｂは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で異なる特徴の種類の情報に基づいて、正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタ（他クラスタ）に含まれるコンテンツを、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａで抽出されたコンテンツの中から更に抽出するものである。また、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で異なる特徴の種類の情報に基づいて、この種類の特徴の各クラスタに含まれるコンテンツを、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａで抽出されたコンテンツの中から抽出するものである。ここで抽出されたコンテンツの情報は、クイズ生成手段７に出力される。
【００５３】
ここで、図５を参照（適宜図２参照）して、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａ及び他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによる、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツの抽出について具体例を挙げて説明する。図５は、候補コンテンツ抽出手段が、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【００５４】
ここでは、図５に示すように、特徴別クラスタ蓄積手段５には、図４に示したオブジェクトの位置についてのクラスタリングの結果Ｐと、オブジェクトの形状についてのクラスタリングの結果Ｓと、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔとが記憶されているとする。また、図５（ａ）に示すように、候補コンテンツ抽出手段６には、一対多の選択クイズを生成する指令が入力され正解コンテンツとして画像Ｇ３が指定されているとする。更に、候補コンテンツ抽出手段６には、オブジェクトの位置と色とを選択肢同士で共通する特徴の種類とし、オブジェクトの形状を選択肢同士で異なる特徴の種類とする指令が外部から入力されたとする。
【００５５】
そうすると、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、オブジェクトの位置についてのクラスタリングの結果Ｐと、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔとにおいて、画像Ｇ３と同じクラスタに含まれる画像を抽出する。
【００５６】
つまり、まず、図５（ｂ）に示すように、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、特徴別クラスタ蓄積手段５を参照して、オブジェクトの位置についてのクラスタリングの結果Ｐと、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔとのそれぞれにおいて、正解コンテンツである画像Ｇ３が含まれるクラスタを求める。ここで、画像Ｇ３はクラスタＰ２とクラスタＴ１とに含まれている。続いて、図５（ｃ）に示すように、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、クラスタＰ２とクラスタＴ１との両方に含まれる画像を抽出する。ここで、クラスタＰ２とクラスタＴ１との両方に含まれるものには画像Ｇ６、Ｇ９がある。そこで、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、画像Ｇ６、Ｇ９を抽出し、この画像Ｇ６、Ｇ９の情報を他クラスタコンテンツ抽出部６ｂに出力する。
【００５７】
そうすると、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって抽出された画像Ｇ６、Ｇ９のうち、オブジェクトの形状についてのクラスタリングの結果Ｓにおいて、画像Ｇ３と異なるクラスタに含まれる画像を抽出する。
【００５８】
つまり、まず、図５（ｄ）に示すように、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、特徴別クラスタ蓄積手段５を参照して、オブジェクトの形状についてのクラスタリングの結果Ｓにおいて画像Ｇ３が含まれるクラスタを求める。ここで、画像Ｇ３はクラスタＳ２に含まれている。続いて、図５（ｅ）に示すように、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって抽出された画像Ｇ６、Ｇ９のうち、クラスタＳ２以外のクラスタＳ１、Ｓ３に含まれる画像を抽出する。ここで、画像Ｇ６、Ｇ９のうち、クラスタＳ１に含まれるものは画像Ｇ６である。また、クラスタＳ３に含まれる画像はない。そこで、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、画像Ｇ６を抽出し、この画像Ｇ６の情報をクイズ生成手段７に出力する。この画像Ｇ６は、正解コンテンツである画像Ｇ３と比較してオブジェクトの位置と色は同じだが形状が異なり、画像Ｇ３に似て非なるものとなる。
【００５９】
次に、図６を参照（適宜図２参照）して、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａ及び他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによる、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツの抽出について具体例を挙げて説明する。図６は、候補コンテンツ抽出手段が、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【００６０】
図６（ａ）に示すように、候補コンテンツ抽出手段６には、多対多の選択クイズを生成する指令が入力され、クラスタＰ１に含まれるコンテンツを抽出する指令と、オブジェクトの色を選択肢同士で異なる特徴の種類とする指令が外部から入力されたとする。
【００６１】
そうすると、図６（ｂ）に示すように、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、指定されたクラスタＰ１に含まれる画像を抽出する。ここで、クラスタＰ１に含まれるものには画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８がある。そこで、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａは、画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８を抽出し、この画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８の情報を他クラスタコンテンツ抽出部６ｂに出力する。
【００６２】
続いて、図６（ｃ）に示すように、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって抽出された画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８のうち、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔにおいて、各クラスタＴ１、Ｔ２、Ｔ３に含まれるコンテンツを抽出する。ここで、画像Ｇ１、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ８のうち、クラスタＴ１に含まれるものは画像Ｇ１、Ｇ７、クラスタＴ２に含まれるものは画像Ｇ５、Ｇ８である。また、クラスタＴ３に含まれる画像はない。そこで、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは、画像Ｇ１、Ｇ７と、画像Ｇ５、Ｇ８とを抽出し、これらの画像Ｇ１、Ｇ７と画像Ｇ５、Ｇ８との情報をクイズ生成手段７に出力する。この画像Ｇ１、Ｇ７と、画像Ｇ５、Ｇ８は、オブジェクトの位置は同じだが、色が異なり、互いに似て非なるものとなる。
【００６３】
なお、多対多の選択クイズでは、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって抽出された異なるクラスタのコンテンツを、後記するクイズ生成手段７において選択肢としてクイズを生成するため、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって、少なくとも２種類のクラスタからそれぞれコンテンツが１つ以上抽出されている必要がある。
【００６４】
図２に戻って説明を続ける。クイズ生成手段７は、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって抽出されたコンテンツからクラスタごとに１つのコンテンツを選出し、選択クイズを生成するものである。ここで、クイズ生成手段７は、コンテンツ選出部７ａと、選択クイズ生成部７ｂとを備える。
【００６５】
コンテンツ選出部７ａは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって抽出されたコンテンツから、それぞれのクラスタについてコンテンツを１つずつ選出するものである。また、コンテンツ選出部７ａは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって抽出されたコンテンツから、それぞれのクラスタについてコンテンツを１つずつ選出するものである。ここで選出されたコンテンツを識別する情報は、選択クイズ生成部７ｂに出力される。
【００６６】
ここで、一対多の選択クイズを生成する場合には、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは正解コンテンツと異なるクラスタのコンテンツを抽出するが、この際に、抽出されたコンテンツ同士が更に異なるクラスタに含まれるものであるときには、コンテンツ選出部７ａが、異なるクラスタからひとつずつ選択肢とするコンテンツを選出することで、選択肢同士が同じ内容となることを防ぐことができる。また、多対多の選択クイズを生成する場合にも同様に、他クラスタコンテンツ抽出部６ｂは異なるクラスタに含まれるコンテンツを抽出しているため、コンテンツ選出部７ａが、異なるクラスタからひとつずつ選択肢とするコンテンツを選出することで、選択肢同士が同じ内容となることを防ぐことができる。なお、コンテンツ選出部７ａは、例えば、クラスタ中心からの距離に基づいて、それぞれのクラスタに含まれるコンテンツからひとつのコンテンツを選出することとしてもよいし、それぞれのクラスタからランダムにひとつのコンテンツを選出することとしてもよい。
【００６７】
選択クイズ生成部７ｂは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、コンテンツ選出部７ａによって選出されたコンテンツ（あるいはこのコンテンツの一部、つまり、映像、音声、字幕のいずれかのデータ）及び正解コンテンツ（あるいはこの正解コンテンツの一部）をコンテンツ蓄積手段２から読み出し、このコンテンツ（不正解コンテンツ）と、正解コンテンツと、外部から入力された質問とを含む選択クイズを生成するものである。また、選択クイズ生成部７ｂは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、コンテンツ選出部７ａによって選出されたコンテンツの映像、音声、字幕のうちの少なくとも２種類をコンテンツ蓄積手段２から読み出し、このコンテンツを含む選択クイズを生成するものである。
【００６８】
ここで、図１（ａ）及び（ｂ）を参照して、選択クイズ生成部７ｂによって生成される選択クイズについて説明する。選択クイズ生成部７ｂは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、図１（ａ）に示すように、外部から入力された質問Ａと、選択肢Ｂ１、Ｂ２、…として、質問Ａに対する正解である正解コンテンツとコンテンツ選出部７ａによって選出されたコンテンツとからなる選択クイズを生成する。
【００６９】
また、選択クイズ生成部７ｂは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、図１（ｂ）に示すように、コンテンツ選出部７ａによって選出された複数のコンテンツの映像、音声、字幕のうち少なくとの１種類のデータ（関連コンテンツ）を選択肢Ｃ１、Ｃ２、…として、当該コンテンツの映像、音声、字幕のうち少なくとも１種類の他のデータ（関連コンテンツ）を選択肢Ｄ１、Ｄ２、…とする選択クイズを生成する。
【００７０】
なお、クイズ生成装置１は、コンピュータにおいて各手段を各機能プログラムとして実現することも可能であり、各機能プログラムを結合して、クイズ生成プログラム（コンテンツ抽出プログラム）として動作させることも可能である。
【００７１】
［クイズ生成装置の動作］
次に、図７及び図８を参照（適宜図２参照）して、クイズ生成装置１が、選択肢の候補となるコンテンツを抽出し、選択クイズを生成する動作について説明する。なお、ここでは、クイズ生成装置１が、外部から一対多の選択クイズを生成する指令を入力した場合と、多対多の選択クイズを生成する指令を入力した場合とのそれぞれについて動作を説明する。
【００７２】
まず、図７を参照（適宜図２参照）して、クイズ生成装置１が、外部から一対多の選択クイズを生成する指令を入力して、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出し、一対多の選択クイズを生成する動作について説明する。図７は、クイズ生成装置が一対多の選択クイズを生成する動作である一対多の選択クイズ生成動作を示したフローチャートである。
【００７３】
クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６及びクイズ生成手段７によって、一対多のクイズを生成する指令（クイズタイプの指令）を外部から入力する（ステップＳ１１）。そして、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６及びクイズ生成手段７によって、外部から正解コンテンツの情報を入力する（ステップＳ１２）。
【００７４】
また、クイズ生成装置１は、特徴ベクトル生成手段３及び候補コンテンツ抽出手段６によって、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴及び異なる特徴の種類の情報を外部から入力する（ステップＳ１３）。そして、クイズ生成装置１は、特徴ベクトル生成手段３によって、ステップＳ１３において入力されたそれぞれの種類の特徴について、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたコンテンツの特徴ベクトルを算出する（ステップＳ１４）。
【００７５】
更に、クイズ生成装置１は、特徴クラスタ形成手段４によって、ステップＳ１４において算出された特徴ベクトルに基づいて、それぞれの特徴についてコンテンツをクラスタリングし、クラスタリングの結果を特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積する（ステップＳ１５）。続いて、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６の同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって、ステップＳ１３において入力された共通する特徴の情報に基づいて、ステップＳ１５におけるこの特徴のクラスタリングにおいて、ステップＳ１２で入力された正解コンテンツと同じクラスタのコンテンツを抽出する（ステップＳ１６）。
【００７６】
更に、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６の他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって、ステップＳ１３において入力された異なる特徴の情報に基づいて、この特徴のクラスタリングにおいて、ステップＳ１６において抽出されたコンテンツのうち、ステップＳ１２で入力された情報によって指定された正解コンテンツと異なるクラスタに含まれるコンテンツを抽出する（ステップＳ１７）。
【００７７】
そして、クイズ生成装置１は、クイズ生成手段７のコンテンツ選出部７ａによって、ステップＳ１７において抽出されたコンテンツのうち、それぞれのクラスタについて１つずつコンテンツを選出する（ステップＳ１８）。そして、クイズ生成装置１は、クイズ生成手段７の選択クイズ生成部７ｂによって、ステップＳ１８において選出されたコンテンツと、ステップＳ１２において入力された情報によって指定された正解コンテンツとをコンテンツ蓄積手段２から読み出し、このコンテンツと、正解コンテンツと、外部から入力された質問とを含む選択クイズを生成し（ステップＳ１９）、動作を終了する。
【００７８】
次に、図８を参照（適宜図２参照）して、クイズ生成装置１が、外部から多対多の選択クイズを生成する指令を入力して、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出し、多対多の選択クイズを生成する動作について説明する。図８は、クイズ生成装置が多対多の選択クイズを生成する動作である多対多の選択クイズ生成動作を示したフローチャートである。
【００７９】
クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６及びクイズ生成手段７によって、多対多のクイズを生成する指令を外部から入力する（ステップＳ２１）。また、クイズ生成装置１は、特徴ベクトル生成手段３及び候補コンテンツ抽出手段６によって、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴及び異なる特徴の種類の情報を外部から入力する（ステップＳ２２）。そして、クイズ生成装置１は、特徴ベクトル生成手段３によって、ステップＳ２２において入力されたそれぞれの種類の特徴について、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたコンテンツの特徴ベクトルを算出する（ステップＳ２３）。
【００８０】
更に、クイズ生成装置１は、特徴クラスタ形成手段４によって、ステップＳ２３において算出された特徴ベクトルに基づいて、それぞれの特徴についてコンテンツをクラスタリングし、クラスタリングの結果を特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積する（ステップＳ２４）。続いて、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６の同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって、ステップＳ２４における選択肢同士で共通する特徴のクラスタリングにおいて、選択肢同士で共通するクラスタの情報を外部から入力する（ステップＳ２５）。そして、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６の同一クラスタコンテンツ抽出部６ａによって、ステップＳ２５で指定されたクラスタのコンテンツを抽出する（ステップＳ２６）。
【００８１】
更に、クイズ生成装置１は、候補コンテンツ抽出手段６の他クラスタコンテンツ抽出部６ｂによって、ステップＳ２２において入力された異なる特徴の情報に基づいて、この特徴のクラスタリングにおいて、ステップＳ２６において抽出されたコンテンツのうち、各クラスタに含まれるコンテンツを抽出する（ステップＳ２７）。
【００８２】
そして、クイズ生成装置１は、クイズ生成手段７のコンテンツ選出部７ａによって、ステップＳ２７において抽出されたコンテンツのうち、それぞれのクラスタについて１つずつコンテンツを選出する（ステップＳ２８）。そして、クイズ生成装置１は、クイズ生成手段７の選択クイズ生成部７ｂによって、ステップＳ２８において選出されたコンテンツの映像、音声、字幕のうちの少なくとも２種類をコンテンツ蓄積手段２から読み出し、このコンテンツを含む選択クイズを生成し（ステップＳ２９）、動作を終了する。
【００８３】
［クイズ生成装置の変形例］
次に、図９を参照して、本発明の変形例であるクイズ生成装置１Ａについて説明する。図９は、本発明の変形例であるクイズ生成装置の構成を模式的に示した模式図である。図９に示すように、クイズ生成装置１Ａは、選択式のクイズの選択肢となるコンテンツを複数のコンテンツから抽出して、選択式のクイズを生成するものである。
【００８４】
クイズ生成装置（コンテンツ抽出装置）１Ａは、クイズ生成装置１（図２参照）の特徴ベクトル生成手段３に代えて特徴ベクトル生成手段３Ａを、候補コンテンツ抽出手段６に代えて候補コンテンツ抽出手段６Ａを備える。クイズ生成装置１Ａ内の特徴ベクトル生成手段３Ａ及び候補コンテンツ抽出手段６Ａ以外の構成は、図２に示したものと同一であるので、同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８５】
特徴ベクトル生成手段３Ａは、外部から入力された、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴及び異なる特徴の種類の情報に基づいて、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたコンテンツの特徴ベクトル（特徴量）を算出するものである。ここで算出された特徴ベクトルは、特徴クラスタ形成手段４に出力される。
【００８６】
そして、この特徴ベクトル生成手段３Ａは、まず、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴の特徴ベクトルを、コンテンツ蓄積手段２に蓄積されたすべてのコンテンツについて算出する。更に、特徴ベクトル生成手段３Ａは、後記する候補コンテンツ抽出手段６Ａの同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａから、抽出されたコンテンツの情報を入力し、この情報によって示されるコンテンツと、正解コンテンツとについて、選択肢となるコンテンツ同士で異なる特徴の特徴ベクトルを算出する。
【００８７】
候補コンテンツ抽出手段６Ａは、特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積されたクラスタリングの結果に基づいて、選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出するものである。ここで、候補コンテンツ抽出手段６Ａは、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａと、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂとを備える。
【００８８】
同一クラスタコンテンツ抽出部（同一クラスタコンテンツ抽出手段）６Ａａは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で共通する特徴の種類の情報に基づいて、クイズの正解である正解コンテンツを含むクラスタに含まれるコンテンツを抽出するものである。また、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から指定されたクラスタに含まれるコンテンツを抽出するものである。ここで抽出されたコンテンツの情報は、特徴ベクトル生成手段３Ａに出力される。なお、この同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａは、クイズ生成装置１の同一クラスタコンテンツ抽出部６ａ（図２参照）と比べて、抽出したコンテンツの情報の出力先を他クラスタコンテンツ抽出部６ｂ（図２参照）から特徴ベクトル生成手段３Ａとしただけで、機能は同じものである。
【００８９】
他クラスタコンテンツ抽出部（他クラスタコンテンツ抽出手段）６Ａｂは、一対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で異なる特徴の種類の情報に基づいて、正解コンテンツを含むクラスタ以外のクラスタ（他クラスタ）に含まれるコンテンツを抽出するものである。また、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂは、多対多の選択クイズを生成する指令が入力された場合には、外部から入力された、選択肢同士で異なる特徴の種類の情報に基づいて、この種類の特徴の各クラスタに含まれるコンテンツを抽出するものである。
【００９０】
ここで、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂは、特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積されたクラスタリングの結果を参照してコンテンツを抽出する。一方、特徴ベクトル生成手段３Ａは、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって抽出されたコンテンツのみについて、選択肢となるコンテンツ同士で異なる特徴の特徴ベクトルを算出するため、特徴クラスタ形成手段４では、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって抽出されたコンテンツのみについてクラスタリングが行われる。そして、特徴別クラスタ蓄積手段５には、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって抽出されたコンテンツのみについてのクラスタリングの結果が蓄積されている。そのため、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂが特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積されたクラスタリングの結果に基づいてコンテンツを抽出すると、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａで抽出されたコンテンツの中からコンテンツを抽出することができる。
【００９１】
ここで、図１０を参照（適宜図９参照）して、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａ及び他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂによる、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツの抽出について、画像を用いた具体例を説明する。図１０は、候補コンテンツ抽出手段が、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【００９２】
ここでは、特徴別クラスタ蓄積手段５には、図４に示したオブジェクトの位置についてのクラスタリングの結果Ｐと、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔとが記憶されているとする。また、図１０（ａ）に示すように、候補コンテンツ抽出手段６Ａには、一対多の選択クイズを生成する指令が入力され正解コンテンツとして画像Ｇ３が指定されているとする。更に、候補コンテンツ抽出手段６Ａには、オブジェクトの位置と色とを選択肢同士で共通する特徴の種類とし、オブジェクトの形状を選択肢同士で異なる特徴の種類とする指令が外部から入力されたとする。
【００９３】
そうすると、図１０（ｂ）に示すように、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａは、オブジェクトの位置についてのクラスタリングの結果Ｐと、オブジェクトの色についてのクラスタリングの結果Ｔとにおいて、画像Ｇ３と同じクラスタに含まれる画像Ｇ６、Ｇ９を抽出し、この画像Ｇ６、Ｇ９を識別する情報を特徴ベクトル生成手段３Ａに出力する。
【００９４】
特徴ベクトル生成手段３Ａは、この画像Ｇ６、Ｇ９と正解コンテンツである画像Ｇ３とについて、オブジェクトの形状についての特徴ベクトルを算出し、特徴クラスタ形成手段４によってクラスタリングして、このオブジェクトの形状についてのクラスタリングの結果Ｓを特徴別クラスタ蓄積手段５に蓄積する。
【００９５】
そうすると、図１０（ｃ）に示すように、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂは、オブジェクトの形状についてのクラスタリングの結果Ｓにおいて、画像Ｇ３が含まれるクラスタＳ２を求め、図１０（ｄ）に示すように、画像Ｇ３と異なるクラスタＳ１に含まれる画像Ｇ６を抽出する。
【００９６】
なお、選択肢となるコンテンツ同士で共通する特徴が複数指定されている場合に、特徴ベクトル生成手段３Ａは、まず、共通する特徴のうち１種類について特徴ベクトルを算出し、特徴クラスタ形成手段４がクラスタリングした後に、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａが、正解コンテンツを含むクラスタ、あるいは、外部から指定されたクラスタに含まれるコンテンツを抽出することとしてもよい。そして、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａは、ここで抽出されたコンテンツの情報を特徴ベクトル生成手段３Ａに出力し、特徴ベクトル生成手段３Ａが、すでに１種類目の特徴に基づいて抽出されたコンテンツのみについて、共通する特徴のうちの次の種類について特徴ベクトルを算出して、特徴クラスタ形成手段４がクラスタリングする。そして、再度、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａがコンテンツを抽出することで、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａは複数共通する特徴に基づいてコンテンツを抽出することができる。
【００９７】
ここで、図１１を参照（適宜図９参照）して、クイズ生成装置１Ａによる、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツの抽出について、テキストデータを用いた具体例を説明する。図１１は、クイズ生成装置が、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【００９８】
ここでは、コンテンツ蓄積手段２には、大量のテキストデータ（コンテンツ）が蓄積され、共通する特徴として、「熊という単語が含まれている」という情報が外部から入力されているとする。そうすると、クイズ生成装置１Ａは、特徴ベクトル生成手段３Ａによって、それぞれのテキストデータについて、熊という単語を含むか否かを示す特徴ベクトルを算出し、特徴クラスタ形成手段４によってクラスタリングする。ここでは、図１１（ａ）に示すクラスタリングの結果Ｕが得られたとする。ここで、クラスタＵ１は、熊という単語を含むテキストデータのクラスタ、クラスタＵ２は、熊という単語を含まないテキストデータのクラスタである。なお、このクラスタリングによって、熊に関連するテキストデータのクラスタＵ１と、熊以外に関連するテキストデータのクラスタＵ２とに分類できる。
【００９９】
更に、外部から共通するクラスタとして、クラスタＵ１が指定されたとする。そうすると、クイズ生成装置１Ａは、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって、クラスタＵ１のテキストデータを抽出し、このテキストデータの情報を特徴ベクトル生成手段３Ａに出力する。
【０１００】
次に、共通する特徴として、「熊という単語が主語になっている」という情報が外部から入力されたとする。そうすると、クイズ生成装置１Ａは、特徴ベクトル生成手段３Ａによって、クラスタＵ１に含まれるそれぞれのテキストデータについて、熊という単語が主語になっているか否かを示す特徴ベクトルを算出し、特徴クラスタ形成手段４によってクラスタリングする。ここでは、図１１（ｂ）に示すクラスタリングの結果Ｖが得られたとする。ここで、クラスタＶ１は、熊という単語が主語になっているテキストデータのクラスタ、クラスタＶ２は、熊という単語が主語になっていないテキストデータのクラスタである。なお、このクラスタリングによって、熊の行動や生態に関連するテキストデータのクラスタＶ１と、熊の行動や生態以外のことについて熊に関連するテキストデータのクラスタＶ２とに分類できる。
【０１０１】
更に、外部から共通するクラスタとして、クラスタＶ２が指定されたとする。そうすると、クイズ生成装置１Ａは、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって、クラスタＶ２のテキストデータを抽出し、このテキストデータを識別する情報を特徴ベクトル生成手段３Ａに出力する。
【０１０２】
次に、異なる特徴の特徴ベクトルとして、「熊、被害、けが、襲うという単語の単語ベクトル」が外部から指定されたとする。そうすると、クイズ生成装置１Ａは、特徴ベクトル生成手段３Ａによって、クラスタＶ２に含まれるそれぞれのテキストデータについて、熊、被害、けが、襲うという単語の単語ベクトルを算出し、特徴クラスタ形成手段４によって単語の共起などの違いによりクラスタリングする。ここでは、図１１（ｃ）に示すクラスタリングの結果Ｗが得られたとする。ここで、クラスタＷ１は、単語ベクトルを算出した４つの単語のうち熊及び被害という単語のみに関連する単語を含むテキストデータのクラスタである。また、クラスタＷ２は、単語ベクトルを算出した４つの単語のうち熊、襲う及びけがという単語のみに関連する単語を含むテキストデータのクラスタである。更に、クラスタＷ３は、単語ベクトルを算出した４つの単語のうち熊という単語のみに関連する単語を含むテキストデータのクラスタである。
【０１０３】
そして、クイズ生成装置１Ａは、他クラスタコンテンツ抽出部６Ａｂによって、クラスタリングの結果Ｗにおいて、各クラスタＷ１、Ｗ２、Ｗ３に含まれるテキストデータを抽出する。このそれぞれのクラスタＷ１、Ｗ２、Ｗ３に含まれるテキストデータは、熊の行動や生態以外のことについて熊に関連するという点で似ており、一方、熊の被害に関連するか、熊に襲われてけがしたことに関連するか、熊の行動や生態や、熊の被害や、熊に襲われてけがしたこと以外において熊に関連するかという点で互いに異なるものとなる。
【０１０４】
このように、まず、すべてのコンテンツに対して、共通する特徴すべて、あるいは、共通する複数の特徴の一部について特徴ベクトルの算出とクラスタリングを行い、その後、同一クラスタコンテンツ抽出部６Ａａによって抽出されたコンテンツのみについて次の特徴ベクトルの算出とクラスタリングをすることで、クイズ生成装置１Ａは、コンテンツ蓄積手段２に大量のコンテンツが蓄積されている場合に、特徴ベクトル生成手段３Ａと、特徴クラスタ形成手段４の処理を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明におけるクイズ生成装置によって生成されるクイズの例を模式的に示した模式図である。
【図２】本発明におけるクイズ生成装置の構成を模式的に示した構成図である。
【図３】本発明におけるクイズ生成装置の特徴ベクトル生成手段が特徴ベクトルを算出する方法を説明するための説明図、（ａ）は、オブジェクトの位置に基づいた特徴ベクトルの算出方法を説明するための説明図、（ｂ）は、画像と特徴ベクトルの例を示した模式図である。
【図４】本発明におけるクイズ生成装置の特徴クラスタ形成手段が、画像をクラスタリングした例を説明するための説明図、（ａ）は、オブジェクトの位置の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図、（ｂ）は、オブジェクトの形状の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図、（ｃ）は、オブジェクトの色の特徴に基づいてクラスタリングした例を示す模式図である。
【図５】本発明におけるクイズ生成装置の候補コンテンツ抽出手段が、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【図６】本発明におけるクイズ生成装置の候補コンテンツ抽出手段が、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【図７】本発明におけるクイズ生成装置が、一対多の選択クイズを生成する動作である一対多の選択クイズ生成動作を示したフローチャートである。
【図８】本発明におけるクイズ生成装置が多対多の選択クイズを生成する動作である多対多の選択クイズ生成動作を示したフローチャートである。
【図９】本発明の変形例であるクイズ生成装置の構成を模式的に示した構成図である。
【図１０】本発明の変形例であるクイズ生成装置の候補コンテンツ抽出手段が、一対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【図１１】本発明の変形例であるクイズ生成装置が、多対多の選択クイズの選択肢の候補となるコンテンツを抽出する方法を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１、１Ａ  クイズ生成装置（コンテンツ抽出装置）
３、３Ａ  特徴ベクトル生成手段（特徴量算出手段）
４      特徴クラスタ形成手段（特徴量クラスタ形成手段）
６、６Ａ  候補コンテンツ抽出手段
６ａ、６Ａａ  同一クラスタコンテンツ抽出部（同一クラスタコンテンツ抽出手段）
６ｂ、６Ａｂ  他クラスタコンテンツ抽出部（他クラスタコンテンツ抽出手段）
７      クイズ生成手段
７ａ    コンテンツ選出部
７ｂ    選択クイズ生成部
【図１】
2008065502.tif 000004
【図２】
2008065502.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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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