(57)【要約】【課題】効率的に高精度な知識メタデータの生成を行う。【解決手段】ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータを生成する知識メタデータ生成装置において、予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する概念定義手段と、前記概念定義手段により得られた新たな概念を前記オントロジーに蓄積する蓄積手段と、前記コンテンツに関連した情報リソースと、前記オントロジーとに基づいて、前記知識メタデータを生成する知識メタデータ生成手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図２
2008131170.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータを生成する知識メタデータ生成装置において、
予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する概念定義手段と、
前記概念定義手段により得られた新たな概念を前記オントロジーに蓄積する蓄積手段と、
前記コンテンツに関連した情報リソースと、前記オントロジーとに基づいて、前記知識メタデータを生成する知識メタデータ生成手段とを有することを特徴とする知識メタデータ生成装置。
【請求項２】
前記概念定義手段は、
選択した複数の概念間の関係を設定する際、予め各概念毎に定義された関係に基づいて前記概念間の関係を推定することを特徴とする請求項１に記載の知識メタデータ生成装置。
【請求項３】
前記概念定義手段は、
選択した複数の概念間の関係を設定する際、予め設定された概念間の関係の候補の中から所定の関係を選択することを特徴とする請求項１に記載の知識メタデータ生成装置。
【請求項４】
前記請求項１乃至３の何れか１項に記載の知識メタデータ生成装置により生成された知識メタデータからコンテンツに関連したダイジェストを生成するダイジェスト生成装置において、
予め設定されたオントロジーに含まれる特定分野に関連した概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して得られる新たな概念に基づいて前記知識メタデータから対応する情報を抽出する概念抽出手段と、
前記概念抽出手段により得られる情報から前記ダイジェストを生成するダイジェスト生成手段とを有することを特徴とするダイジェスト生成装置。
【請求項５】
ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータを生成する処理をコンピュータに実行させるための知識メタデータ生成プログラムにおいて、
予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する概念定義処理と、
前記概念定義処理により得られた新たな概念を前記オントロジーに蓄積する蓄積処理と、
前記コンテンツに関連した情報リソースと、前記オントロジーとに基づいて、前記知識メタデータを生成する知識メタデータ生成処理とをコンピュータに実行させる知識メタデータ生成プログラム。
【請求項６】
ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータから前記コンテンツに関連したダイジェストを生成する処理をコンピュータに実行させるためのダイジェスト生成プログラムにおいて、
予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して得られる新たな概念に基づいて前記知識メタデータから対応する情報を抽出する概念抽出処理と、
前記概念抽出処理により得られる情報から前記ダイジェストを生成するダイジェスト生成処理とをコンピュータに実行させるダイジェスト生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識メタデータ生成装置、ダイジェスト生成装置、知識メタデータ生成プログラム、及びダイジェスト生成プログラムに係り、特に効率的に高精度な知識メタデータの生成を行い、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うための知識メタデータ生成装置、ダイジェスト生成装置、知識メタデータ生成プログラム、及びダイジェスト生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、映像コンテンツにメタデータを付加するツール等が登場し、メタデータを積極的に利用するサービスの実現が期待されている。また、番組制作の場においても、目的の映像を検索するといった処理に、メタデータの利用は有効である。
【０００３】
例えば、スポーツ等の試合映像からダイジェスト映像を生成する際には、従来はダイジェスト制作者が試合映像をプレビューし、重要なシーンを手作業で抜き出し、抜き出したシーンを繋ぎ合わせるといった作業が必要であった。
【０００４】
この場合、映像等に対し早送りや巻き戻しといった操作により、目的のシーンを探す作業は手間がかかるため、目的のシーンを瞬時に得られる手法への期待は大きい。したがって、コンテンツメタデータを利用したシーン検索等により、これらの作業量は大幅に減少させることができる。
【０００５】
しかしながら、例えばスポーツとして野球を例に挙げた場合、「ホームランのシーン」や「三振のシーン」といったシンプルなメタデータが付加されていても、それらのシーンを検索して取り出し、繋ぎ合わせただけでは非常に単純なダイジェストしか生成できない。実際には、ダイジェストに含めたい重要シーンというものは様々な状況を想定することができ、例えば「塁に走者が出ている状況で強打者が打席に立つ」といった状況は、盛り上がるシーンといえるため、そのような複雑な状況を記述するためのより構造化された試合状況記述が必要となる。
【０００６】
そこで、近年では、シーンの意味的な重要度を利用してダイジェストを生成する手法等が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００６−３３０３９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の各シーンの意味的な重要度を利用してダイジェストを生成する手法では、ユーザ毎の独自の感覚に基づいた盛り上がりシーンに対応した「概念」の選択、結合、並べ替えといった操作を行うことができず、効率的に高精度な知識メタデータを生成し、その知識メタデータを用いてユーザのニーズの即したダイジェスト生成を行うことができなかった。
【０００８】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、効率的に高精度な知識メタデータの生成を行い、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うための知識メタデータ生成装置、ダイジェスト生成装置、知識メタデータ生成プログラム、及びダイジェスト生成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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１０】
請求項１に記載された発明は、ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータを生成する知識メタデータ生成装置において、予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する概念定義手段と、前記概念定義手段により得られた新たな概念を前記オントロジーに蓄積する蓄積手段と、前記コンテンツに関連した情報リソースと、前記オントロジーとに基づいて、前記知識メタデータを生成する知識メタデータ生成手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
請求項１記載の発明によれば、複数の概念を結合した新たな概念を定義することで効率的に高精度な知識メタデータ生成を行うことができる。これにより、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。
【００１２】
請求項２に記載された発明は、前記概念定義手段は、選択した複数の概念間の関係を設定する際、予め各概念毎に定義された関係に基づいて前記概念間の関係を推定することを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の発明によれば、予め各概念毎に関係を定義しておくことで、容易且つ迅速に推定することができる。
【００１４】
請求項３に記載された発明は、前記概念定義手段は、選択した複数の概念間の関係を設定する際、予め設定された概念間の関係の候補の中から所定の関係を選択することを特徴とする。
【００１５】
請求項３記載の発明によれば、予め設定された概念間の関係の候補の中から最適な関係を容易に選択することができる。
【００１６】
請求項４に記載された発明は、前記請求項１乃至３の何れか１項に記載の知識メタデータ生成装置により生成された知識メタデータからコンテンツに関連したダイジェストを生成するダイジェスト生成装置において、予め設定されたオントロジーに含まれる特定分野に関連した概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して得られる新たな概念に基づいて前記知識メタデータから対応する情報を抽出する概念抽出手段と、前記概念抽出手段により得られる情報から前記ダイジェストを生成するダイジェスト生成手段とを有することを特徴とする。
【００１７】
請求項４記載の発明によれば、複数の概念を結合した新たな概念に基づいて、ユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。
【００１８】
請求項５に記載された発明は、ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータを生成する処理をコンピュータに実行させるための知識メタデータ生成プログラムにおいて、予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する概念定義処理と、前記概念定義処理により得られた新たな概念を前記オントロジーに蓄積する蓄積処理と、前記コンテンツに関連した情報リソースと、前記オントロジーとに基づいて、前記知識メタデータを生成する知識メタデータ生成処理とをコンピュータに実行させる。
【００１９】
請求項５記載の発明によれば、複数の概念を結合した新たな概念を定義することで効率的に高精度な知識メタデータ生成を行うことができる。これにより、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に知識メタデータ生成を実現することができる。
【００２０】
請求項６に記載された発明は、ユーザに提供するコンテンツに関連した知識メタデータから前記コンテンツに関連したダイジェストを生成する処理をコンピュータに実行させるためのダイジェスト生成プログラムにおいて、予め設定されたオントロジーに含まれる前記コンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して得られる新たな概念に基づいて前記知識メタデータから対応する情報を抽出する概念抽出処理と、前記概念抽出処理により得られる情報から前記ダイジェストを生成するダイジェスト生成処理とをコンピュータに実行させる。
【００２１】
請求項６記載の発明によれば、複数の概念を結合した新たな概念に基づいて、ユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易にダイジェスト生成を実現することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、効率的に高精度な知識メタデータ生成を行うことができる。また、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
＜本発明の概要＞
本発明では、人間の感覚に合った概念間の関係（オントロジー）を利用することにより、ユーザがスポーツ等における重要シーンに関する概念を自由に定義するインターフェース、及び定義した概念を自由に組み合わせることによって、映像コンテンツから目的のシーンを柔軟に抽出する。また、上述の内容を容易に実現することができるインターフェースを提供する。例えば、本発明によりＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）上でスポーツに関連した様々な概念を組み合わせることにより、ユーザ独自の「見せ場」シーンを定義することで、実際の試合メタデータからそれらのシーンが自動で抽出される。
【００２４】
なお、これらの手段の実現には、例えばセマンティックウェブ関連技術であるオントロジー記述言語ＯＷＬ（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ  Ｗｅｂ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いた知識メタデータ生成装置（本出願人により先に出願された特許文献（特願２００６−７６２４８）の枠組みを利用することができる。
【００２５】
＜実施の形態＞
次に、上述した特徴を有する本発明における知識メタデータ生成装置、ダイジェスト生成装置、知識メタデータ生成プログラム、及びダイジェスト生成プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
【００２６】
＜ダイジェスト提供システム＞
まず、本発明におけるダイジェスト提供システムの一例について図を用いて説明する。図１は、本発明におけるダイジェスト提供システムの一構成例を示す図である。
【００２７】
図１に示すダイジェスト提供システム１０は、少なくとも１つの情報リソース提供装置１１−１〜１１−ｎと、ダイジェスト生成システム１２とを有するよう構成されている。また、情報リソース提供装置１１とダイジェスト生成システム１２とは、インターネット等の通信ネットワーク１３を介してデータの送受信が可能な状態で接続されている。なお、通信ネットワーク１３は、有線でも無線でもよい。更に、ダイジェスト生成システム１２は、知識メタデータ生成装置１４と、ダイジェスト生成装置１５とを有するよう構成されている。
【００２８】
情報リソース提供装置１１−１〜１１−ｎは、コンテンツに関する情報リソースを蓄積する。また、情報リソース提供装置１１−１〜１１−ｎは、通信ネットワーク１３を介してダイジェスト生成システム１２にその情報リソースを提供する。
【００２９】
ここで、情報リソース提供装置１１における情報リソースの提供手法としては、例えば情報リソース提供装置１１がダイジェスト生成システム１２からの取得要求を受信したときに提供してもよく、また情報リソース提供装置１１が情報リソースの更新等の所定のタイミングでダイジェスト生成システム１２に提供してもよい。
【００３０】
なお、情報リソース提供装置１１が有する情報リソースは、例えばサービスプロバイダやデータ配信会社、メタデータ制作会社、新聞社、放送局等により提供される映像、画像、音声、数値データ、構造化データ、テキストデータ等、コンテンツを構成する素材となるデータ群であり、各情報リソースが情報リソース提供装置１１−１〜１１−ｎの何れかに蓄積されている。
【００３１】
また、ダイジェスト生成システム１２における知識メタデータ生成装置１４は、予め装置内部又は外部に蓄積された１又は複数のオントロジーから所定のオントロジーを利用して、コンテンツに関連した情報リソースから知識メタデータを生成する。
【００３２】
このとき、知識メタデータ生成装置１４は、予め設定されたオントロジーに含まれるコンテンツに関連した分野の概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して新たな概念を定義し、定義した概念をオントロジーに蓄積することができる。
【００３３】
また、知識メタデータ生成装置１４は、上述した情報リソースを通信ネットワーク１３等に接続された情報リソース提供装置１１−１〜１１−ｎ等から取得する。また、知識メタデータ生成装置１４は、知識メタデータを生成する場合に、例えば主語述語関係、依存関係等がタグ付けされた所定のコンテンツに関連した構造化テキストデータ等から、そのコンテンツ内容に関連した知識メタデータを自動的又は半自動的（例えば、一部に人手作業を含む等）に生成する。また、知識メタデータ生成装置１４は、生成した知識メタデータを知識ベース（知識メタデータベース）として蓄積する。
【００３４】
更に、知識メタデータ生成装置１４は、上述した概念定義を行ったり、知識メタデータ等を生成するための各種情報をユーザに提供するための表示出力機能等を有してもよい。
【００３５】
また、ダイジェスト生成システム１２におけるダイジェスト生成装置１５は、知識メタデータ生成装置１４により設定された概念が蓄積されたオントロジーを利用することで、ダイジェスト生成のための重要シーン等の所定の情報を知識ベースから抽出する。
【００３６】
つまり、ダイジェスト生成装置１５は、例えば番組制作者等のユーザが制作するスポーツダイジェストの概念をオントロジー上に予め定義しておくことにより、ダイジェスト映像の候補となる区間を自動抽出することができ、単なる得点シーンの集合ではないゲームの展開、盛り上がりを踏まえたプロ並みのスポーツダイジェストを自動生成することができる。
【００３７】
ここで、ダイジェスト生成システム１２における知識メタデータ生成装置１４及びダイジェスト生成装置１５における各種データの送受信については、通信ネットワーク１３を介してもよく、また、知識メタデータ生成装置１４及びダイジェスト生成装置１５間にケーブルを接続して直接データの送受信を行ってもよい。更に、知識メタデータ生成装置１４及びダイジェスト生成装置１５は、一体に構成されていてもよい。
【００３８】
次に、本発明におけるダイジェスト生成システム１２（知識メタデータ生成装置１４，ダイジェスト生成装置１５）における具体的な機能構成について図を用いて説明する。
【００３９】
＜知識メタデータ生成装置１４＞
図２は、知識メタデータ生成装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示す知識メタデータ生成装置１４は、入力手段２１と、出力手段２２と、送受信手段２３と、蓄積手段２４と、概念定義手段２５と、知識メタデータ生成手段２６と、概念定義手段２５と、画面生成手段２７と、制御手段２８とを有するよう構成されている。
【００４０】
入力手段２１は、ユーザからの知識メタデータ生成における指示や、概念定義における指示等の入力を受け付ける。なお、入力手段２１は、例えばキーボードやマウス等のポインティングデバイス、マイク等の音声入力インターフェース等からなる。
【００４１】
また、出力手段２２は、入力手段２１により入力された指示内容や、指示内容に基づいて生成された知識メタデータ、オントロジー等のデータを表示及び／又は音声にて出力する。なお、出力手段２２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。
【００４２】
送受信手段２３は、通信ネットワーク１３を介して情報リソース提供装置１１等から知識ベースの元になる各種情報リソース又はオントロジーを取得するための通信インターフェースである。また、送受信手段２３は、通信ネットワーク１３に接続された外部装置等から知識ベースやオントロジーを取得したり、生成した知識ベースやオントロジー等を他の端末に提供することもできる。
【００４３】
蓄積手段２４は、送受信手段２３により取得した情報リソース３１や、予め設定される分野に関連したオントロジー３２、そのオントロジー３２を利用して生成された知識メタデータ群である知識ベース（知識メタデータベース）３３等を蓄積する。
【００４４】
また、蓄積手段２４に蓄積された各種データは、必要に応じて読み出すことができ、またデータを書き込むこともできる。更に、蓄積手段２４に蓄積された各種データは、一般的なキーワード等により任意に検索することができるように体系的に構成される。
【００４５】
また、概念定義手段２５は、蓄積手段２３のオントロジー３２に蓄積されたある特定分野に関連した概念の中から所定の概念を複数選択し、それらの概念を組み合わせることにより、二つ以上の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する。また、概念定義手段２５は、定義した新たな概念情報を再びオントロジー３２に蓄積する。なお、概念定義手段２５における概念定義例については後述する。
【００４６】
知識メタデータ生成手段２６は、オントロジー３２に蓄積された特定分野に関連した概念構造を利用することにより、入力されたコンテンツメタデータから、特定概念を抽出し、その情報を記述した知識メタデータを生成する。
【００４７】
具体的には、知識メタデータ生成手段２６は、情報リソース３１に対して、オントロジー３２を用いて少なくとも１以上の知識メタデータからなる知識ベース３３を生成する。なお、知識メタデータ生成手段２６は、ユーザに提供する各種コンテンツに対応する情報リソースを取得でき次第、迅速に知識ベース３３を生成する。このとき、知識メタデータ生成手段２６は、送受信手段２３により通信ネットワーク１３を介して接続される情報リソース提供装置１１に所定のコンテンツに対応する情報リソースの取得要求を送信して、所定の情報リソースを取得してもよい。なお、知識メタデータ生成手段２６における知識メタデータの生成例については後述する。
【００４８】
また、画面生成手段２７は、ユーザが、概念定義や知識メタデータ生成を行うための画面を生成し、生成した画面をディスプレイやスピーカ等の出力手段２２に出力する。つまり、ユーザは、画面生成手段２７により生成され、出力手段２２により表示出力されている画像や音声により、オントロジー３２に蓄積された特定分野に関連した概念を例えばアイコン等で表現し、それをユーザが画面上で選択、結合することにより、２つ以上の概念間の関係を設定して新たな概念を定義し、それを再び自動又は手動でオントロジー３２に登録する。なお、生成される画面例については後述する。
【００４９】
制御手段２８は、知識メタデータ生成装置１４における各機能構成全体の制御を行う。具体的には、制御手段２８は、入力手段２１により入力されたユーザからの入力情報を契機として、概念定義を行ったり、情報リソースから知識メタデータを生成させたり、生成した知識メタデータを蓄積手段２４に蓄積させる等の制御を行う。
【００５０】
ここで、上述した知識メタデータ生成装置１４においては、蓄積手段２４に蓄積される各種データを通信ネットワーク１３に接続される外部装置、或いは情報リソース提供装置１１やダイジェスト生成装置１５が有する蓄積手段等に蓄積させ、必要に応じてアクセスし、所定のデータを取得したり、また各種データを蓄積してもよい。
【００５１】
＜ダイジェスト生成装置１５＞
次に、ダイジェスト生成装置１５の機能構成について説明する。図３は、ダイジェスト生成装置の機能構成の一例を示す図である。図３に示すダイジェスト生成装置１５は、入力手段４１と、出力手段４２と、送受信手段４３と、蓄積手段４４と、概念抽出手段４５と、ダイジェスト生成手段４６と、画面生成手段４７と、制御手段４８とを有するよう構成されている。
【００５２】
入力手段４１は、ユーザからの概念抽出における指示や、ダイジェスト生成における指示等の入力を受け付ける。なお、入力手段４１は、例えばキーボードやマウス等のポインティングデバイス、マイク等の音声入力インターフェース等からなる。
【００５３】
また、出力手段４２は、入力手段４１により入力された指示内容や、指示内容に基づいて生成されたダイジェスト等のデータを表示及び／又は音声にて出力する。なお、出力手段４２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。
【００５４】
送受信手段４３は、通信ネットワーク１３を介すか又は直接知識メタデータ生成装置１４からオントロジーや知識ベースを取得するための通信インターフェースである。また、送受信手段４３は、通信ネットワーク１３に接続された外部装置等からオントロジーや知識ベース、情報リソース等を取得したり、生成したダイジェストデータ等を他の端末に提供することもできる。
【００５５】
蓄積手段４４は、送受信手段４３により取得したオントロジー３２や知識ベース３３、ダイジェスト生成手段４６により生成されたダイジェスト５１等を蓄積する。
【００５６】
また、蓄積手段４４に蓄積された各種データは、必要に応じて読み出すことができ、またデータを書き込むこともできる。更に、蓄積手段４４は、蓄積された各種データの情報を一般的なキーワード等により任意に検索することができるように体系的に構成される。
【００５７】
概念抽出手段４５は、オントロジー３２に蓄積された特定分野に関連した概念のうち複数の概念を選択し、選択した複数の概念間の関係を設定して得られる新たな概念に基づいて知識ベース３３から対応する情報を抽出する。
【００５８】
なお、概念抽出手段４５は、知識ベース３３から情報を抽出する際、各概念から知識ベース３３に対する問い合わせ言語を生成する。また、概念抽出手段４５は、生成した問い合わせ言語によるクエリに基づいて知識ベース３３に検索を行い、該当する概念を抽出する。なお、概念抽出手段４５における抽出例については後述する。
【００５９】
また、ダイジェスト生成手段４６は、概念抽出手段４５により得られた重要シーン（イベント）等の所定の情報に基づいて、ダイジェストを生成する。なお、ダイジェスト生成については、例えば予め設定される重要シーンをオントロジー上で記述しておくことにより、ハイライトシーン等を抽出することができる。なお、ダイジェスト生成の具体的な手法等については後述する。
【００６０】
また、画面生成手段４７は、ユーザが、概念抽出やダイジェスト生成を行うための画面を生成し、生成した画面をディスプレイやスピーカ等の出力手段４２に出力する。つまり、ユーザは、画面生成手段４７により生成され、出力手段４２により表示出力されている画像や音声により、オントロジー３２に蓄積された特定分野に関連した概念を例えばアイコン等で表現し、それをユーザが画面上で選択、結合することにより、２つ以上の概念間の関係を設定して新たな概念を定義する。また、その結果として得られる新たな概念に対応した情報を知識ベース３３から抽出して表示する。また、予め設定された基準に基づいて生成されたダイジェスト結果を画面に出力する。
【００６１】
なお、オントロジー３２に蓄積された特定分野に関連した概念を例えばアイコン等で表現し、それをユーザが画面上で選択、結合することにより、２つの概念間の関係を設定して新たな概念を定義し、それを再び自動又は手動でオントロジー３２に蓄積することもできる。なお、生成される画面例については後述する。
【００６２】
また、制御手段４８は、ダイジェスト生成装置１５における各機能構成全体の制御を行う。具体的には、制御手段４８は、入力手段４１により入力されたユーザからの入力情報を契機として、概念抽出手段４５により概念に対応する重要シーン等を抽出させたり、抽出された概念に基づいてダイジェストを生成させたり、生成したダイジェストを蓄積手段４４に蓄積させる等の制御を行う。
【００６３】
ここで、上述したダイジェスト生成装置１５においては、蓄積手段４４に蓄積される各種データを通信ネットワーク１３に接続される外部装置等の蓄積手段に蓄積させ、必要に応じてアクセスし、所定のデータを取得したり、また各種データを蓄積してもよい。
【００６４】
＜ダイジェスト生成システム１２におけるダイジェスト生成の具体例＞
ここで、上述した知識メタデータ生成装置１４及びダイジェスト生成装置１５を有するダイジェスト生成システム１２によるダイジェスト生成の概略例について説明する。図４は、ダイジェスト生成の概略例を示す図である。図４に示すように、例えば情報リソース提供装置１１であるデータ配信会社やメタデータ制作システム等から情報リソース３１として野球等のスポーツの試合のメタデータを入力する。入力されたメタデータは、知識メタデータ生成装置１４に入力され、予めオントロジーに記述されたスポーツに関連した概念の構造に基づいて、知識メタデータを生成し、知識ベース３３に蓄積される。なお、知識メタデータ生成装置１４は、オントロジー３２が提供するスキーマの形式に合わせて知識メタデータを生成する。なお、スキーマ（ｓ）とは、情報を構造化する際の記述の仕方を定義したテンプレートのようなものである。
【００６５】
また、知識メタデータ生成装置１４は、ユーザ６１がＧＵＩ等を用いてオントロジー３２上で重要シーン等の概念定義を行い、その定義した内容も知識ベース３３に蓄積する。
【００６６】
一方、ダイジェスト生成装置１５は、ユーザ６１がＧＵＩ等を用いて予め設定された概念に基づいて重要シーン等の所定の情報の抽出を行い、更に抽出した情報に基づいてダイジェストの生成を行う。なお、図４に示す上述したダイジェスト生成システム１２は、例えばＴＶ受信装置等に具備することができる。
【００６７】
したがって、本発明によれば、例えばスポーツ番組等のハイライトにふさわしい重要シーンをオントロジー上に定義しておくことにより、実際のメタデータの中から推論エンジン等を用いて柔軟にハイライトシーンを抽出し、ダイジェスト制作の素材を取得することができる。したがって、野球の試合中に起こる重要イベントをオントロジー上で記述しておくことによりハイライトシーンを抽出することができる。
【００６８】
＜オントロジー例＞
ここで、上述したオントロジーについて説明する。図５は、知識メタデータを生成する際のスキーマを提供するオントロジーの一例を示す図である。なお、図５は、野球に関する概念を記述したオントロジーの一部を示している。つまり、図５では、人間が持っている野球の試合に関する一般的な知識を構造化したものである。
【００６９】
ここで、野球に関する複数の概念を構造化するために「投球」、「ヒット」、「三振」といったイベントを概念（クラス）として表現し、クラスの「上位−下位構造（例えば、ｉｓ＿ａ等）」や「部分−全体構造（例えば、ｈａｓＥｖｅｎｔ，ｉｓＥｖｅｎｔＯｆ等）」、「原因−結果構造（例えば、ｃａｕｓｅｄＢｙ，ｃａｕｓｅ等）」等を関係（プロパティ）として定義している。
【００７０】
また、例えば「ある特定場面でのヒット」といった複合的な概念も、概念定義手段２５により概念と概念との関係として記述することができる。なお、このようなグラフ構造は、ＯＷＬ等のオントロジー言語によって記述することができる。また、実際の試合状況を表す知識メタデータは、これらのクラスのインスタンスとして記述される。
【００７１】
＜知識メタデータの記述例＞
また、図６は、図５に示した野球オントロジーを用いて記述した知識メタデータの一例を示す図である。図６に示す例では、野球の試合における「カーブボールを打ってランナー２塁」という状況を記述した知識メタデータである。ここで、図６（ａ）はＯＷＬによる知識メタデータ記述例を示し、図６（ｂ）はそのグラフ構造を示している。
【００７２】
図６に示される例では、ある試合のあるイニング（ｉｎｎｉｎｇ０２１０２）において、ある打席（ａｔＢａｔ０２１０２０６）が発生し、その打席において投球イベント（ｃｕｒｖｅ０２１０２０６＿１）、打撃イベント（ｄｏｕｂｌｅ０２１０２０６＿２）、走塁イベント（ｒｕｎ０２１０２０６＿３）が発生したことを、ｉｓＥｖｅｎｔＯｆプロパティを用いて示している。
【００７３】
更に、投球イベント（ｃｕｒｖｅ０２１０２０６＿１）によって打撃イベント（ｄｏｕｂｌｅ０２１０２０６＿２）が起こり、その打撃イベントによって走塁イベント（ｒｕｎ０２１０２０６＿３）が起こるということを、ｃｏｕｓｅｄＢｙプロパティを用いて示している。
【００７４】
上述した知識メタデータ生成装置１４における知識メタデータ生成手段２６は、図６に示すような関係を記述した知識メタデータを多数生成し、蓄積手段２４に蓄積させておくことで、野球の試合に関する知識ベースを構築することができる。
【００７５】
＜知識メタデータ生成の具体例＞
次に、知識メタデータ生成の具体例について図を用いて説明する。図７は、知識メタデータ生成の具体例を示す図である。図７に示すように、実際の試合メタデータとして、予め作成したオントロジーの構造を利用して知識メタデータに変換される。
【００７６】
なお、予めオントロジー３２上でサヨナラヒットというものを「安打の一種」、且つ「結果として勝利する」、且つ「イニングの裏に起こる」という概念であると概念定義手段２５により定義しておく。実際に知識メタデータ生成手段２６に入力されるメタデータが「９回ウラに選手Ａが二塁打を打つ」、またその結果「チームＢが勝利した」という状況を記述していたとする。
【００７７】
知識メタデータ生成手段２６は、例えばＤＬ（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｏｇｉｃ：記述論理）を用いた推論エンジン（ＤＬ  Ｒｅａｓｏｎｅｒ）等により、選手Ａが打った二塁打を”サヨナラヒット”であると判定する。このようにして得られた情報を、図６に示したような知識メタデータとして表現し、知識ベース３３に蓄積する。
【００７８】
なお、知識ベース３３へ蓄積する場合には、知識メタデータを推論可能な形式（例えば、冗長形式等）で蓄積する。具体的には、図７に示すように選手Ａの打撃を、“サヨナラヒット”であるという情報を蓄積すると共に、選手Ａの打撃は“二塁打”であるという情報も蓄積する。これにより、この選手Ａの打撃を“二塁打”という概念や“サヨナラヒット”という概念で検索することができる。
【００７９】
また、上述した処理を行うことにより、従来の「ヒットを打った」、「点が入った」という単純なコンテンツメタデータだけでなく、「サヨナラヒット」、「逆転の２塁打」、「フルカウントからの三振」等というような複雑なイベントを知識メタデータ内に記述することができる。
【００８０】
なお、本発明における情報検索の実現には、例えばセマンティックウェブ関連技術であるオントロジー記述言語ＯＷＬ、知識ベース問い合わせ言語ＲＤＱＬ、及び各種セマンティックウェブ関連ツール等を用いて実現することができる。
【００８１】
＜概念定義例＞
次に、上述した知識メタデータ生成手段２６で用いられる概念定義手段２５における概念定義の一例について、図を用いて説明する。図８は、本発明における概念定義の一例を示す図である。図８に示すように、ユーザによる概念の定義は、オントロジー上に存在する各種概念を結びつけることによって行う。
【００８２】
例えば、ユーザが「フルカウントの状況での三振」というシーンを重要なシーンと定義する場合、ユーザは入力手段２１等を用いてＧＵＩ等により表示される「フルカウント（Ｓｔｒｉｋｅ=２,Ｂａｌｌ＝３）」という概念Ａと「三振」という概念Ｂとを選択し、その概念間に関係を表す予め設定されたアーク（矢印）や記号、線等を引く。
【００８３】
また、概念定義手段２５は、「フルカウント」という概念と「三振」という概念との間に成立する関係（プロパティとも呼ぶ）をオントロジー中から検索し、そのプロパティで２つの概念を結合し新たな概念を生成する。また、オントロジー中に「重要シーン１」として新たに蓄積する。
【００８４】
なお、図８では、２つの概念（概念Ａ、概念Ｂ）間に成り立つ関係を予め設定された条件から自動推定したり、或いは候補リスト等を提示し、ユーザがその候補リストの中から任意に選択することもできる。なお、候補リストの例としては、例えば、「ｉｓＥｖｅｎｔＯｆ（〜で起こる）」、「ｈａｓＥｖｅｎｔ（〜が起こる）」、「ｃａｕｓｅ（〜が起こす）」、「ｃａｕｓｅＢｙ（〜によって起こる）」等があり、ユーザは、これらの候補の中から概念間に最適な関係を容易に定義することができる。
【００８５】
＜オントロジー上での概念間の関係（プロパティ）の定義例＞
ここで、図９は、オントロジー上での概念間の関係（プロパティ）の定義例を示す図である。なお、図９においては、一例としてＯＷＬによって記述した概念間の関係の例を示している。
【００８６】
図９において、「ｒｄｆｓ：ｄｏｍａｉｎ」は、プロパティの定義域を表しており、「ｒｄｆｓ：ｒａｎｇｅ」は、プロパティの値域を表している。ここで、図９（ａ）では、“ｉｓＥｖｅｎｔＯｆ”プロパティは、“Ｅｖｅｎｔ”クラスと“Ｅｖｅｎｔ”クラスの間にしか成り立たないことが定義されており、また、図９（ｂ）では、”ａｇｅｎｔ”プロパティは、”Ｅｖｅｎｔ”クラスと”Ｐｅｒｓｏｎ”クラスの間にしか成り立たないことが定義されている。なお、このような定義は、各プロパティ（関係）毎に設定される。
【００８７】
したがって、図９に示すように定義しておくことで、複数の概念間に成り立つ関係を予め設定された条件から容易且つ迅速に自動推定することができる。
【００８８】
ここで、図１０は、図８に対応した重要シーンの記述例を示す図である。ここで、図１０（ａ）は、ＯＷＬによって記述した重要シーンの一例を示す図である。図１０（ａ）に示すように、重要シーンとして「“三振”イベントである」という記述と、「“フルカウント”で起こる」という記述を新たな概念としてオントロジーに蓄積する。これにより、これらの条件を満たせば「フルカウントでの三振」という記述を容易に行うことができる。また、定義した概念に更に他の概念を追加し、概念間の関係を用いて結合していくことにより、より複雑な概念の定義も可能となる。
【００８９】
＜概念定義用インターフェース例＞
次に、概念定義用インターフェース例について図を用いて説明する。図１１は、概念定義を行う際に利用するＧＵＩの一例を示す図である。図１１に示す概念定義用画面７０は、大別すると、概念リスト表示領域７１と、概念配置表示領域７２とを有するよう構成されている。
【００９０】
概念リスト表示領域７１には、予め設定されたオントロジー中の概念クラスに対応する各種概念アイコン７３が表示されている。
【００９１】
なお、概念アイコン７３の表示順序については特に制限はされないが、例えば使用頻度が高い順に表示させたり、概念アイコン７３毎に予め設定される重要度に基づいて配置されてもよい。
【００９２】
ユーザは、画面中に配置された概念アイコン７３の中からをマウス等の入力手段２１により任意に選択して概念配置表示領域７２の所定の位置に配置することによって新しい概念を定義する。
【００９３】
また、概念配置表示領域７２において、例えば領域７４内に示すように、「三振」アイコン７３−１と「フルカウント」アイコン７３−２の二つの概念を配置し、その間を例えば予め設定されたアーク（矢印）や記号、線等で結ぶことにより、概念間の関係がオントロジー上から検索され、２つの概念を結合する。なお、２つの概念の結合では、例えば図９に示すように予め二つの概念に対応する関係を定義しておき、その内容をオントロジーに登録しておくことで、その結果を得ることもでき、また例えば、図１１に示すように候補リスト画面７５を表示し、適切なプロパティを選択させるようにしてもよい。また、推定された概念関係は、手動で修正することも可能である。
【００９４】
このようにして得られた２つの概念及びそのプロパティの組は、図１１の例では「フルカウントの状況での三振」という重要シーンの概念を表している。この新しい概念の領域７４を概念表示領域７１に配置することで、新しく定義した概念（重要シーン１）がオントロジーに蓄積される。また、この場合に、例えば「重要シーン１」アイコンが生成される。これにより、新たに概念を定義するときには、「重要シーン１」アイコンを利用して更に複雑な概念の結合を行うことができる。
【００９５】
更に、図１１に示すように、概念配置表示領域７２中の別の領域７６に、別の概念アイコン７３−３，７３−４を配置し、先に新しく定義した概念と結合させることもできる。これにより、複数の概念からより複雑な概念を定義することもできる。例えば、概念アイコン７３−３として「Ａチームの攻撃回」という概念を追加することで、「Ａチーム攻撃時におけるフルカウントでの三振」という重要シーンを定義することができる。このように、ユーザが試合等のある特定分野に関する概念をＧＵＩ上で操作することにより、様々な重要シーンを定義することができる。
【００９６】
ここで、図１２は、上述した概念定義により定義される重要シーンの一例を示す図である。図１２では、一例として野球オントロジーに登録される重要シーンの一例を示している。
【００９７】
図１２に示すように、「走者が二塁ｏｒ三塁にいる」、且つ「打率が３割以上の打者が登場」の場合に重要シーン１（打席）とし、「イニングは８回ｏｒ９回」、且つ「逆転の安打を打つ」の場合に重要シーン２（打撃）とし、「フルカウント」、且つ「打者を三振にする」の場合に重要シーン３（投球）とする。
【００９８】
つまり、図１２に示すように、予め複数のオントロジーを予め定義しておくことにより、入力された試合メタデータ中の各イベント（シーン）が重要シーンに当てはまるかどうかを判定し、判定の結果、重要シーンに当てはまるイベントを知識メタデータとして知識ベースに蓄積することができる。
【００９９】
＜概念抽出例＞
次に、ダイジェスト生成装置１５の概念抽出手段４５における概念抽出例について図を用いて説明する。図１３は、概念抽出の一例を示す図である。なお、図１３では、オントロジーに記述された概念情報を用いて、実際の試合から概念に対応するイベント（シーン）を抽出する手法を示している。
【０１００】
ユーザは、目的とするイベントに関係している概念をオントロジーから選択する。概念抽出手段４５は、選択された概念間に成立する関係を自動的にオントロジー３２から検索して付与し、データベースに対する問い合わせ言語を生成する。なお、知識ベース用の問い合わせ用言語としては、例えばＷ３Ｃで規格化されているＲＤＱＬ、ＳＰＡＲＱＬ等のいった言語を用いることができるが、問い合わせ言語は、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【０１０１】
なお、図１３では、知識ベース用の問い合わせ言語ＳＰＡＲＱＬを生成する例を示している。この問い合わせ言語によるクエリを知識メタデータが蓄積された知識ベースに適用することにより、目的のイベントを抽出することができる。この例では、「満塁ホームラン」というイベントを抽出したいユーザが、オントロジーから「満塁」という概念（概念Ａ）、及び「ホームラン」という概念（概念Ｂ）を選択した場合の処理を示している。
【０１０２】
概念抽出手段４５は、２つの選択された概念間に成立する関係をオントロジー中から検索し、例えば図１３に示すように“ｉｓＥｖｅｎｔＯｆ（〜で起こる）”の関係で２つの概念を結合して「満塁の時に打つホームラン」という概念を生成する。その後、その組み合わせに対応した知識ベース用の問い合わせ言語によるクエリを自動生成し、野球知識ベースに適用する。その結果、実際に試合中に起こった満塁の状況で打たれたホームランの概念リストや対応する映像、テキストデータ等を抽出することができる。
【０１０３】
同様に、更に概念を追加した関係を用いて結合していくことにより、より複雑な概念の抽出もできる。なお、図１３では、上述した図８と同様に２つの概念（概念Ａ、概念Ｂ）間に成り立つ関係を予め設定された条件から自動推定したり、或いは候補リスト等を提示し、ユーザがその候補リストの中から任意に選択することもできる。
【０１０４】
＜概念抽出用インターフェース例＞
次に、ダイジェスト生成装置１５における画面生成手段４７において生成される概念抽出を行う際に利用するＧＵＩの例について図を用いて説明する。図１４は、概念抽出を行うユーザインタフェースの一例を示す図である。図１４に示す概念抽出画面８０は、概念リスト表示領域８１と、概念配置表示領域８２と、抽出結果表示領域８３とを有するよう構成されている。
【０１０５】
図１４に示す概念抽出画面８０において、ユーザは、予め設定された概念リスト表示領域８１に配置されたオントロジー中の概念クラスに対する各種概念アイコン８４から任意に概念を選択し、概念配置表示領域８２の所定の位置に配置する。ここでは、例えばある所定の領域８５に「ホームラン」の概念アイコン８４−１と「満塁」の概念アイコン８４−２とを配置して、抽出したい概念を設定する。次に、その２つの概念の間を例えば予め設定されたアーク（矢印）や記号、線等で結ぶことにより、概念間の関係がオントロジー上から検索され、２つの概念を結合する。
【０１０６】
なお、２つの概念の結合では、上述した図９に示すように予め二つの概念に対応する関係を定義しておき、その内容をオントロジーに登録しておくことで、その結果を得ることもでき、また例えば、図１１に示すように候補リスト画面７５を表示し、適切なプロパティを選択させるようにしてもよい。また、推定された概念関係は、手動で修正することも可能である。
【０１０７】
このようにして得られた２つ以上の概念、及びその概念間の関係の組は、この例では「満塁ホームラン」という重要シーンを表している。この概念及び概念間の関係を利用して、概念抽出手段４５は知識ベース問い合わせ言語によるクエリを自動生成し、クエリにより野球知識ベースを検索して対応する少なくとも１つのシーン８６−１を抽出し、抽出結果表示領域８３に出力する。その結果、重要シーン１として、満塁ホームランというシーン（イベント）の概念リスト等を取得することができる。
【０１０８】
また、図１４に示すように、概念配置表示領域８２において領域８５の別の領域８７に別の概念アイコン８４−３，８３−４を配置し、その間の関係を自動で決定、或いは手動で選択することにより、より複雑な概念を指定することもできる。例えば、「満塁」という概念アイコン８４−２に「Ａチームの攻撃回」という概念アイコン８４−３を結合することにより、「Ａチームの攻撃時の満塁ホームラン」という概念を指定することができる。
【０１０９】
更に、例えばユーザがある一つの概念だけを与えた場合（この例では、「重要シーン１」概念アイコン８４−５）、その概念に対応したシーン（イベント）の概念リスト等を取得する。例えば、重要シーン１が「フルカウントでの三振」という概念を表しているとすると、概念抽出手段４５は、問い合わせ言語によるクエリを自動生成し、クエリにより野球知識ベースを検索してフルカウントでの満塁に対応する少なくとも１つのシーン８６−２を抽出し、抽出結果表示領域８３に出力する。
【０１１０】
このように、ユーザが試合に関する概念をＧＵＩ上で操作していくことにより、様々な重要シーンを容易に抽出することができる。
【０１１１】
＜本発明を適用したダイジェスト生成の実施例＞
次に、本発明におけるダイジェスト生成システムを適用した具体的な実施例について説明する。
【０１１２】
＜実施例１：野球用ダイジェスト生成システム＞
まず、実施例１として、本発明を適用した野球用ダイジェスト生成システムの実現例について図を用いて説明する。図１５は、野球用ダイジェスト生成システムにおける制作画面の一例を示す図である。図１５に示す制作画面９０は、概念リスト表示領域９１と、概念配置表示領域９２と、候補映像表示領域９３と、ダイジェスト編集表示領域９４とを有するよう構成されている。
【０１１３】
図１５においては、ＴＶ局等の番組制作者が、試合の映像を用いてダイジェストビデオを制作する場面を想定する。制作者は、概念リスト表示領域９１にある予め設定された各種概念アイコン９５から、重要シーンに関係あると思われるものを選択し、概念配置表示領域９２にドラッグ＆ドロップして所定位置に配置する。なお、図１５に示す例では、最近注目されている「選手Ｂ」が「安打」を打ったシーンを抽出している。
【０１１４】
具体的には、制作者は、概念リスト表示領域９１から「安打」概念アイコン９５−１と「選手Ｂ」概念アイコン９５−２を共に概念配置表示領域９２のある領域９６にドラッグ＆ドロップして配置し、配置した概念アイコン９５−１，９５−２の間を例えば予め設定されたアーク（矢印）や記号、線等で結合する。
【０１１５】
野球用ダイジェスト生成システムは、「安打」と「選手」の間に成り立つ関係をオントロジー中から検索し、関係“ａｇｅｎｔ”（”動作”と”動作主”の間に成り立つ関係）を自動的に付与する。
【０１１６】
なお、上述したように付与された関係について間違っている場合や変更したい場合には、制作者は手動でこの関係を他の関係に変更することができる。また、関係の候補が複数ある場合には、その候補をリストで表示し、ユーザが手動で選択することもできる。図１５に示す２つの概念とその間の関係の組は「選手Ｂの打った安打」という新しい概念を表している。番組用ダイジェスト生成システムは、その概念を抽出するための問い合わせ言語を生成し、その問い合わせ言語によるクエリを知識ベースに適用することで目的のイベントを取得することができる。
【０１１７】
また、図１５の例では、例えば抽出された各イベントには、映像データへのリンク等が内包されており、番組用ダイジェスト生成システムは、候補映像表示領域９３上に例えば、該当シーンのサムネイル９７（例えば、画像や映像、文書ファイルのデータのイメージを小さく表示したもの）を表示することができる。
【０１１８】
なお、制作者は、得られた候補映像（選手Ｂが安打を打ったシーン）の中から適切なサムネイル９７を選択し、ダイジェスト編集表示領域９４にドラッグ＆ドロップする。これにより、最終的にダイジェスト編集表示領域９４の映像群９８を各映像に含まれているタイムスタンプ等により順序を並べて結合することで、例えばダイジェストビデオ等を作成することができる。なお、ダイジェスト編集表示領域９４では、若干の編集等は行えるようになっている。
【０１１９】
なお、先に作成した新しい概念「選手Ｂの安打」を概念リスト表示領域９１にドラッグ＆ドロップして配置することにより、重要シーン１として概念登録することができる。これにより、次回からは、その重要シーン１を概念配置表示領域９２の所定位置に配置することで、容易に該当シーンを検索することができる。また、概念リスト表示領域９１では、概念の使用頻度等によって概念アイコン９５を自動的に並べ替えるといった処理を行うことができ、制作者が利用していくことにより、よりその制作者のダイジェスト制作手法に適合した概念の優先的な配置等を行うことができる。
【０１２０】
＜実施例２：番組受信装置に実装される野球用重要シーン検索システム＞
次に、実施例２として、本発明を適用して番組受信装置上に実装した野球用重要シーン検索システムの実施例について説明する。図１６は、野球用重要シーン検索システムの一例を示す図である。なお、実施例２では、視聴者等のユーザは、番組視聴中にリモコン等により予め設定された操作を行うことにより、図１６に示すようなシーン検索モードの画面となる。
【０１２１】
図１６に示すシーン検索画面１００は、概念選択領域１０１と、重要シーン表示領域１０２とを有するよう構成されている。概念選択領域１０１には、野球に関連した予め設定される各種概念アイコン１０３が配置されており、視聴者はそれをクリック等の操作により選択することができる。
【０１２２】
ここで、例えば、視聴者は選手Ｃのファンであり、その安打シーンを見たいと考えた場合を想定する。視聴者は、概念選択領域１０１上で、「安打」という概念及び「選手Ｃ」という概念をリモコン等のインターフェースを用いて選択する。システムはその２つの概念間に成立する関係（“ａｇｅｎｔ”）等を自動的に設定し、その結果「選手Ｃの安打」というシーンを検索するための問い合わせ言語によるクエリを生成して、外部装置、或いは受信装置内に蓄積された知識ベースよりクエリに該当するシーン（イベント）を抽出する。
【０１２３】
ここで、各シーン（イベント）には、例えば映像データへのリンクが内包されており、野球重要シーン検索システムは外部装置、或いは受信装置内に蓄積された映像ファイル等を利用して、重要シーン表示領域１０２上に該当シーンのサムネイル１０４を表示することができる。視聴者は、目的の候補映像をリモコン等によるクリック等にて選択することにより、目的の映像ファイルを視聴することができる。
【０１２４】
なお、作成した「選手Ｃの安打」という概念は、自動的に「重要シーン１」の概念アイコンとして概念選択領域１０１に登録される。また、概念選択時に、更に概念選択領域１０１に示される別の概念を指定することにより、より複雑な概念の検索を行うことができる。また、概念選択領域１０１上の概念は、その使用頻度等によって表示や非表示、その配置順序等を自動設定することができる。
【０１２５】
上述した本実施形態によれば、所望する重要シーンをユーザが概念アイコンを操作するだけで容易に定義、抽出することができる。その結果、所望する映像シーンを容易に視聴することができる。なお、上述した各実施例ついては、組み合わせても適用することができる。
【０１２６】
＜実行プログラム＞
ここで、上述したダイジェスト生成システム１２（知識メタデータ生成装置１４、ダイジェスト生成装置１５）は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における知識メタデータ生成及びダイジェスト生成を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させるための実行プログラムを生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にそのプログラムをインストールすることにより、本発明に係る知識メタデータ生成及びダイジェスト生成を実現することができる。
【０１２７】
＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における知識メタデータ生成処理及びダイジェスト生成処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１７は、本発明における知識メタデータ生成処理及びダイジェスト生成処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【０１２８】
図１７におけるコンピュータ本体には、入力装置１１１と、出力装置１１２と、ドライブ装置１１３と、補助記憶装置１１４と、メモリ装置１１５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１６と、ネットワーク接続装置１１７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【０１２９】
入力装置１１１は、ユーザ等が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスや音声入力デバイス等を有しており、ユーザ等からのプログラムの実行指示等、各種操作信号、音声信号を入力する。出力装置１１２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイやスピーカ等を有し、ＣＰＵ１１６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示又は音声出力することができる。
【０１３０】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１１８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１１８は、ドライブ装置１１３にセット可能であり、記録媒体１１８に含まれる実行プログラムが、記録媒体１１８からドライブ装置１１３を介して補助記憶装置１１４にインストールされる。
【０１３１】
また、ドライブ装置１１３は、本発明に係る実行プログラムを記録媒体１１８に記録することができる。これにより、その記録媒体１１８を用いて、他の複数のコンピュータに容易にインストールすることができ、容易にダイジェスト生成処理を実現することができる。
【０１３２】
補助記憶装置１１４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。また、補助記憶装置１１４は、上述した概念定義情報や、知識ベース、各種オントロジー、概念抽出により抽出された重要シーン、ダイジェスト等を蓄積する蓄積手段として用いることもできる。
【０１３３】
メモリ装置１１５は、ＣＰＵ１１６により補助記憶装置１１４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置１１５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等からなる。
【０１３４】
ＣＰＵ１１６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及び補助記憶装置１１４から読み出されメモリ装置１１５に格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、知識メタデータ生成、ダイジェスト生成における各処理を実現することができる。また、プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置１１４から取得することができ、また格納することもできる。
【０１３５】
ネットワーク接続装置１１７は、電話回線やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブル等の通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラムを他の端末等に提供することができる。
【０１３６】
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで知識メタデータ生成処理及びダイジェスト生成処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に知識メタデータ生成処理及びダイジェスト生成処理を実現することができる。
【０１３７】
次に、本発明における実行プログラムを用いた処理手順についてフローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態における各処理手順は、大別すると、知識メタデータ生成処理手順と、ダイジェスト生成処理手順とに分類できる。そのため、以下の説明では、それぞれについて説明するものとする。
【０１３８】
＜知識メタデータ生成処理手順例＞
図１８は、本発明における知識メタデータ生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８において、まず予め設定されるオントロジーに含まれる概念の中から複数の概念を任意に選定し、その概念を結合して新たな概念を定義し（Ｓ０１）、定義された新たな概念をオントロジーに蓄積する（Ｓ０２）。このとき、上述したように専用のＧＵＩ等を用いることにより、ユーザが画面に表示される内容を確認しながら、容易且つ正確に概念定義を行うことができる。
【０１３９】
次に、サービスプロバイダやデータ配信会社、メタデータ制作会社、新聞社、放送局等により提供される情報リソースを入力し（Ｓ０３）、情報リソース内に含まれるメタデータに対してオントロジーと推論エンジンとに基づいて知識メタデータを生成する（Ｓ０４）。また、生成された知識メタデータは蓄積手段等により蓄積する（Ｓ０５）。
【０１４０】
このように、本発明における知識メタデータ生成処理によれば、複数の概念を結合した新たな概念を定義しオントロジーに蓄積しておくことで効率的に高精度な知識メタデータ生成を行うことができる。
【０１４１】
＜ダイジェスト生成処理手順例＞
次に、ダイジェスト生成処理手順の一例について説明する。図１９は、本発明におけるダイジェスト生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、まず予め設定されるオントロジーに含まれる概念の中から複数の概念を任意に選定し、その概念を結合して新たな概念を定義し（Ｓ１１）、定義された新たな概念から特定シーンを抽出するため、知識ベース用の問い合わせ言語によるクエリを生成する(Ｓ１２)。
【０１４２】
次に、Ｓ１２にて生成したクエリを適用して知識ベースから重要シーンを抽出し（Ｓ１３）、抽出したシーンの中から任意に選択、組み合わせを行い、ダイジェストを生成する（Ｓ１４）。
【０１４３】
このように、本発明におけるダイジェスト生成処理によれば、複数の概念を結合した新たな概念に基づいて、ユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。
【０１４４】
なお、上述した知識メタデータ生成処理と、ダイジェスト生成処理とは、１つのプログラムで提供されてもよく、また別々のプログラムとして提供させてもよい。
【０１４５】
上述したように本発明によれば、効率的に高精度な知識メタデータ生成を行い、その知識メタデータを用いてユーザのニーズに即したダイジェスト生成を行うことができる。
【０１４６】
具体的には、オントロジーにおける概念を予め定義しておくことにより、入力された試合メタデータ中の各イベントがこれら重要シーンに当てはまるかどうかをシステムが判定し、知識メタデータとして知識ベースに蓄積することができる。また、所望する重要シーンをユーザが概念アイコンを操作するだけで個別に定義、抽出することができる。その結果、求める映像シーンを容易に視聴することができる。
【０１４７】
したがって、本発明を適用することにより、人間の感覚に合った概念間の関係（オントロジー）を利用することにより、例えば野球やサッカー等のスポーツ試合中の様々なシーン（イベント）を柔軟に抽出する。また、上述の内容を容易に実現するインターフェースを提供する。予め映像コンテンツに付加された知識メタデータを利用することにより、映像をプレビューして目的のシーンを探す等といった作業を行うことなく、重要シーンを抽出し、ダイジェスト制作に利用することができる。
【０１４８】
以上本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】本発明におけるダイジェスト提供システムの一構成例を示す図である。
【図２】知識メタデータ生成装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】ダイジェスト生成装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】ダイジェスト生成の概略例を示す図である。
【図５】知識メタデータを生成する際のスキーマを提供するオントロジーの一例を示す図である。
【図６】図５に示した野球オントロジーを用いて記述した知識メタデータの一例を示す図である。
【図７】知識メタデータ生成の具体例を示す図である。
【図８】本発明における概念定義の一例を示す図である。
【図９】オントロジー上での概念間の関係（プロパティ）の定義例を示す図である。
【図１０】図８に対応した重要シーンの記述例を示す図である。
【図１１】概念定義を行う際に利用するＧＵＩの一例を示す図である。
【図１２】上述した概念定義により定義される重要シーンの一例を示す図である。
【図１３】概念抽出の一例を示す図である。
【図１４】概念抽出を行うユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図１５】野球用ダイジェスト生成システムにおける制作画面の一例を示す図である
【図１６】野球用重要シーン検索システムの一例を示す図である。
【図１７】本発明における知識メタデータ生成処理及びダイジェスト生成処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１８】本発明における知識メタデータ生成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明におけるダイジェスト生成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５０】
１０  ダイジェスト提供システム
１１  情報リソース提供装置
１２  ダイジェスト生成システム
１３  通信ネットワーク
１４  知識メタデータ生成装置
１５  ダイジェスト生成装置
２１，４１  入力手段
２２，４２  出力手段
２３，４３  送受信手段
２４，４４  蓄積手段
２５  概念定義手段
２６  知識メタデータ生成手段
２７，４７  画面生成手段
２８，４８  制御手段
３１  情報リソース
３２  オントロジー
３３  知識ベース
４５  概念抽出手段
４６  ダイジェスト生成手段
５１  ダイジェスト
６１  ユーザ
７０  概念定義用画面
７１，８１，９１  概念リスト表示領域
７２，８２，９２  概念配置表示領域
７３，８４，９５，１０３  各種概念アイコン
７４，７６，８５，８７，９６  領域
７５  候補リスト画面
８０  概念抽出画面
８３  抽出結果表示領域
８６  シーン
９０  制作画面
９３  候補映像表示領域
９４  ダイジェスト編集表示領域
９７，１０４  サムネイル
９８  映像群
１００  シーン検索画面
１０１  概念選択領域
１０２  重要シーン表示領域
１１１  入力装置
１１２  出力装置
１１３  ドライブ装置
１１４  補助記憶装置
１１５  メモリ装置
１１６  ＣＰＵ
１１７  ネットワーク接続装置
１１８  記録媒体
【図１】
2008131170.tif 000003
【図２】
2008131170.tif 000004
【図３】
2008131170.tif 000005
【図４】
2008131170.tif 000006
【図５】
2008131170.tif 000007
【図６】
2008131170.tif 000008
【図７】
2008131170.tif 000009
【図８】
2008131170.tif 000010
【図９】
2008131170.tif 000011
【図１０】
2008131170.tif 000012
【図１１】
2008131170.tif 000013
【図１２】
2008131170.tif 000014
【図１３】
2008131170.tif 000015
【図１４】
2008131170.tif 000016
【図１５】
2008131170.tif 000017
【図１６】
2008131170.tif 000018
【図１７】
2008131170.tif 000019
【図１８】
2008131170.tif 000020
【図１９】
2008131170.tif 000021