(57)【要約】入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換する方法であって、この方法が、前記入力テキストを受信するステップと、前記入力テキストにおいて識別されたアクションに関連する情報を表す第１の組のデータをこの入力テキストから抽出し、この第１の組のデータを用いて意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、前記アクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２の組のデータを前記入力テキストから抽出し、この第２の組のデータを用いて意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、前記意味的に注釈されたアクションテンプレート及び前記意味的に注釈された記述テンプレートを前記アニメーションジェネレータに送信するステップとを具える方法を提供する。
2010529542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換する方法であって、この方法が、
前記入力テキストを受信するステップと、
前記入力テキストにおいて識別されたアクションに関連する情報を表す第１の組のデータをこの入力テキストから抽出し、少なくともこの第１の組のデータを用いて意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
前記アクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２の組のデータを前記入力テキストから抽出し、少なくともこの第２の組のデータを用いて意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、
前記意味的に注釈されたアクションテンプレートと、前記意味的に注釈された記述テンプレートとを前記アニメーションジェネレータに送信するステップと
を具える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記第１の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップが、
アクション述語に関連する情報と、
このアクション述語に対する意味情報と、
フルーエント／イベントから抽出した時間情報と、
常識的な推論に対する推定情報と
を抽出するステップを有する方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、前記第２の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップが、
アクション中のパーティシパントに関連するパーティシパント情報と、
シーン中のパーティシパントの位置に関連する空間情報と、
パーティシパントの感情的な状態、物理的な状態及び行動のうちの少なくとも１つに影響を及ぼす動的情報と、
パーティシパントを前記アクション述語に結合させるリンクと
を抽出するステップを有する方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、アクション述語に関連する前記情報が、アクション述語に関連するイベント／フルーエント情報と、意味構造を用いる前提条件／後の条件の情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法において、アクション述語に対する前記意味情報が、アクション述語に対する意味構造と、モジュレータ情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項６】
請求項２に記載の方法において、前記時間情報が、アクション述語及び他のアクション述語間の時間リンクと、アニメーション終了情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法において、この方法が更に、
ユーザー情報を受信するステップと、
このユーザー情報を用いて、前記意味的に注釈されたアクションテンプレートと、前記意味的に注釈された記述テンプレートとの少なくとも一方を完成させるステップと
を具える方法。
【請求項８】
請求項２に記載の方法において、前記推定情報が、共存するイベントの双方向性に関連する情報を有するようにする方法。
【請求項９】
請求項３に記載の方法において、前記パーティシパント情報が、パーティシパントのアニメ化／非アニメ化状態に関連する情報と、パーティシパントの意味役割、感情的な状態及びアニメーションチャネルの少なくとも１つとを有するようにする方法。
【請求項１０】
請求項３に記載の方法において、前記空間情報が、パーティシパントの空間位置に関連する情報と、パーティシパントに適用される空間制約に関連する情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法において、この方法が更に、
前記入力テキストから複数のアクションを決定するステップと、
これらアクションの各々に対し前記第１の組のデータを抽出するステップと、
これらアクションの各々に対し前記意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
これらアクションの各々に関連する各パーティシパント対し前記第２の組のデータを抽出するステップと、
前記各パーティシパントに対し少なくとも１つの前記意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、
少なくとも１つの前記意味的に注釈された記述テンプレートを対応する意味的に注釈されたアクションテンプレートにリンクさせるステップと、
完成された意味的に注釈されたアクションテンプレートを時間的に順序付けることにより、概念構造を発生させるステップと
を具える方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法において、前記第１の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップと、前記第２の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップとを、意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、アクション述語の定義を記憶する３次元マッピングデータベースと、前記アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースとのうちの少なくとも１つのデータベースに含まれる情報を用いて実行する方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法において、前記意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させる前記ステップと、前記意味的に注釈された記述テンプレートを完成させる前記ステップとを、意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、アクション述語の定義を記憶する３次元マッピングデータベースと、前記アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースとのうちの少なくとも１つのデータベースに含まれる情報を用いて実行する方法。
【請求項１４】
入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換するシステムであって、このシステムが、
前記入力テキストを受信して意味構造を出力する自然言語処理モジュールと、
意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、
アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースと、
アクション述語の定義及びこれに関連するパラメータを記憶する３次元マッピングデータベースと、
前記自然言語処理モジュールから前記意味構造を受信し、アクションに関連する情報を表す第１のテンプレートと、これらアクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２のテンプレートとを、前記データベースに含まれる情報を用いて自動的に完成させ、これら第１のテンプレート及び第２のテンプレートを前記アニメーションジェネレータに送信するようにしたテンプレートジェネレータと
を具えるシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記テンプレートジェネレータは、複数の第１のテンプレートの各々が前記入力テキストから識別した前記アクションの１つに対応するようにしたこれら複数の第１のテンプレートを時間的に順序付けることにより概念構造を発生させるようになっているシステム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記自然言語処理モジュールは、少なくともトークン化ステップ、タグ付けステップ、構文解析ステップ及び意味役割ラベリングステップを実行するようになっているシステム。
【請求項１７】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記第１のテンプレートは、アクション述語に関連する情報のための第１のフィールドと、このアクション述語に対する意味情報のための第２のフィールドと、フルーエント／イベントから抽出した時間情報のための第３のフィールドと、常識的な推論に対する推定情報のための第４のフィールドとを有しているシステム。
【請求項１８】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記第２のテンプレートは、対応するアクション中のパーティシパントに関連するパーティシパント情報のための第１のフィールドと、シーン中のパーティシパントの位置に関連する空間情報のための第２のフィールドと、パーティシパントの感情的な状態、物理的な状態及び行動のうちの少なくとも１つに影響を及ぼす動的情報に関連する第３のフィールドと、パーティシパントを前記対応するアクションに結合させるリンクに関連する第４のフィールドとを有しているシステム。
【請求項１９】
請求項１５に記載のシステムにおいて、前記概念構造は、前記複数の第１のテンプレートを時間的に順序付けるためのグラフを有しているシステム。
【請求項２０】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記自然言語処理モジュールは更に、前記入力テキストの統語構造を発生させるようになっているシステム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のシステムにおいて、前記テンプレートジェネレータは更に、前記統語構造を用いて前記第１のテンプレートと前記第２のテンプレートとのうちの少なくとも一方を完成させるようになっているシステム。
【請求項２２】
アニメーションを創出するのに用いるためにテキストから抽出される情報を表現する方法であって、この方法が、
アクション述語に関連する情報と、このアクション述語に対する意味情報と、フルーエント／イベントから抽出した時間情報と、常識的な推論に対する推定情報とを生ぜしめることにより、意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
アクション中のパーティシパントに関連するパーティシパント情報と、シーン中のパーティシパントの位置に関連する空間情報と、パーティシパントの感情的な状態、物理的な状態及び行動のうちの少なくとも１つに影響を及ぼす動的情報と、パーティシパントをアクションに結合させるリンクとを生ぜしめることにより、少なくとも１つの意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと
を具え、
前記テンプレートが、前記アニメーションに対し用いる必要がある統語及び意味パラメータを全て包含するようにする方法。
【請求項２３】
アクションを記述している自然言語テキストを解析し、アニメーションを創出するのに用いるべき順序付けされたアクション構造を創出するシステムであって、このシステムが、
前記自然言語テキストを入力として受信し、意味構造を出力する自然言語処理モジュールと、
意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、
アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースと、
アクション述語の定義及びこれに関連するパラメータを記憶する３次元マッピングデータベースと、
概念構造を発生させ、アクションに関連する情報を表す意味的に注釈されたアクションテンプレートと、これらアクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する意味的に注釈された記述テンプレートとを自動的に完成させる順序付けアクション構造ジェネレータと
を具え、前記テンプレートは、前記意味構造と前記データベースに含まれる情報とを用いて完成させるようになっているシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト・トゥ・アニメーションシステムに関するものであり、特にアニメーションシーケンスを発生させるために、テキストから時間的情報、意味（セマンティック）情報及び一般的知識を抽出することに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
アニメーションは、使用可能なツールの急速な進化のみならず、これらを適用するための専門知識が得られるようにする為に、種々のアプリケーションに対し創出されている。その一部のアプリケーションは、アクション概念の自然言語を理解するための、テキスト・トゥ・シーン（ＴＴＳ）システム、テキスト・トゥ・アニメーション（ＴＴＡ）システム又はテキスト・トゥ・ムービー（ＴＴＭ）システムのようなアニメーションシステムの性能からもたらされる。
【０００３】
ある初期のシステムでは、静止画像のみを用いて描写（リプリゼンテーション）を行っていた。又、あるシステムでは、テキスト中のキーコンセプト（重要な概念）又はワードを識別し、次にこれらを表わすために画像を採用しているが、テキストの意味を正確にとらえる明解なシーケンスを提供するものではない。テキストのアニメーション変換を行う他のシステムはアニメーションシーケンスを互いに編集することにより構築され、従って、使用が制限されるミニアニメーションクリップの大規模な静的データベースを必要とする。従って、自然言語テキストを解析し、これを自動的にアニメ化しうる形態にするシステムが必要となる。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一般的な第１の態様によれば、入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換する方法であって、この方法が、前記入力テキストを受信するステップと、前記入力テキストにおいて識別されたアクションに関連する情報を表す第１の組のデータをこの入力テキストから抽出し、少なくともこの第１の組のデータを用いて意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、前記アクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２の組のデータを前記入力テキストから抽出し、少なくともこの第２の組のデータを用いて意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、前記意味的に注釈されたアクションテンプレート及び前記意味的に注釈された記述テンプレートを前記アニメーションジェネレータに送信するステップとを具える方法を提供する。
【０００５】
本発明の一般的な第２の態様によれば、入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換するシステムであって、このシステムが、前記入力テキストを受信して意味構造を出力する自然言語処理モジュールと、意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、アクション述語（プレディケート）に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースと、アクション述語の定義及びこれに関連するパラメータを記憶する３次元マッピングデータベースと、前記自然言語処理モジュールから前記意味構造を受信し、アクションに関連する情報を表す第１のテンプレート及びこれらアクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２のテンプレートを、前記データベースに含まれる情報を用いて自動的に完成させ、これら第１のテンプレート及び第２のテンプレートを前記アニメーションジェネレータに送信するようにしたテンプレートジェネレータとを具えるシステムを提供する。
【０００６】
本発明の一般的な第３の態様によれば、アニメーションを創出するのに用いるためにテキストから抽出される情報を描写する方法であって、この方法が、
アクション述語に関連する情報と、このアクション述語に対する意味情報と、フルーエント／イベントから抽出した時間情報と、常識的な推論に対する推定情報とを生ぜしめることにより、意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
アクション中のパーティシパントに関連するパーティシパント情報と、シーン中のパーティシパントの位置に関連する空間情報と、パーティシパントの感情的な状態、物理的な状態及び行動のうちの少なくとも１つに影響を及ぼす動的情報と、パーティシパントをアクションに結合させるリンクとを生ぜしめることにより、少なくとも１つの意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと
を具え、
前記テンプレートが、前記アニメーションに対し用いる必要がある統語及び意味パラメータを全て包含するようにする方法を提供する。
【０００７】
本発明の一般的な第４の態様によれば、アクションを記述している自然言語テキストを解析し、アニメーションを創出するのに用いるべき順序付けされたアクション構造を創出するシステムであって、このシステムが、
前記自然言語テキストを入力として受信し、意味構造を出力する自然言語処理モジュールと、
意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、
アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースと、
アクション述語の定義及びこれに関連するパラメータを記憶する３次元マッピングデータベースと、
概念構造を発生させ、アクションに関連する情報を表す意味的に注釈されたアクションテンプレートと、これらアクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する意味的に注釈された記述テンプレートとを自動的に完成させる順序付けアクション構造ジェネレータと
を具え、前記テンプレートは、前記意味構造と前記データベースに含まれる情報とを用いて完成させるようになっているシステムを提供する。
【０００８】
種々のデータベースに記憶させた情報のいくらかはジェネリック（一般）情報にでき、他の情報は文脈に特有のものである。
【０００９】
本明細書において、用語“イベント”は、時間ライン上の特定の点に生じるアニメーションユニットを意味するものである。イベント／フルーエントの区別は設計結果であり、アクションの固有特性ではない。用語“フルーエント”は、ある期間に亘って保持されるアニメーションユニットを意味するものである。フルーエントは、真理値をある期間に亘って変えうる述語であるといえる。イベントは任意の個数のフルーエントと同時に生ぜしめることができる。
【００１０】
言語学の文脈では、述語は、アニメーション世界における何かに関してステートメントを発表するのに用いうる言葉の特徴であると理解されている。述語は“アニメーションワード”であり、このことは、述語がアニメーションジェネレータにより理解される意義を有するということを意味している。例えば、述語“table （テーブル）”は、テーブルのグラフィカル描写を表示するアニメーションジェネレータにより理解される。この述語“table ”に関連している述語“on（上に）”は、アニメーションジェネレータにより位置を表すものとして理解される。アニメーションジェネレータは、テーブルのグラフィカル描写上に何かが位置することを理解する。述語の組全体が、アニメーション言語を形成する。アクション述語は、言語学の文脈において、アクタント（actant）スロットと一緒に到来するとともに、特に、アクション概念に言及する特別な種類の述語であると理解される。アクタントは、述語のパラメータ（変量）である。形式上、give(X,Y,Z) （与える（Ｘ、Ｙ、Ｚ））は、３つのアクタント（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を有するアクション述語の一例である。giveがアクション述語give(X,Y,Z) の名称である場合にも、我々はしばしばアクション述語giveを言及する。意味情報は、ワード及び文章の双方又はいずれか一方の意味に関連する情報として理解される。統語情報は、文章の形態に関連する情報として理解される。モジュレータ情報は、アクション述語に影響を及ぼしうる情報である。例えば、quickly （足早に）はwalking （歩く）に影響を及ぼす。アニメーション終了情報は、進行中のアニメーションを終了させる情報である。例えば、killed（死んだ）はwalking （歩く）を終了させる。時間グラフ情報は、意味構造に応じてアクション述語に関して時間的に順序付ける情報である。存在及び制約情報は、アクション述語の特定の前提条件及び後の条件に関連する。例えば、アクション述語take(x) （取る（ｘ））は前提条件としてexists(x) （存在する（ｘ））を有し、このことは、取るべき目的物を実際の環境に存在させる必要があるということを意味する。例えば、非アニメ化物（table （テーブル））は、概念テーブルが非アニメ化概念である場合に真である述語である。アニメーションチャネルは、アクションを適用しうる（body（体）、eyes（目）、head（頭）のような）実体（エンティティ）を言及する。意味構造は、述語‐アクタントの関連を特徴付けるグラフである。これらのグラフのアークには、述語に対するアクタントの意味関係がラベル付けされる。これらの関係はしばしば、用語の意味役割と称される。
【００１１】
本発明の更なる特徴及び利点は、以下の添付図面に関する詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、アクションを記載した自然言語テキストを解析し、順序付けられたアクション構造を生ぜしめるシステムを示すブロック線図である。
【図２Ａ】図２Ａは、自動車の異なる概念間の関係を表わす第１のオントロジーの例を示すブロック線図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、色の概念を関連付けるオントロジーの例を示すブロック線図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、概念“ラン”をインスタンス“スプリント”に関連付けるオントロジーの例を示すブロック線図である。
【図３】図３は、ＡＰＩＲデータベースへの入力の代表的な構造を示す線図である。
【図４】図４は、第１の文章から抽出された第１の意味構造の例を示す図である。
【図５】図５は、ＳＡＡＴテンプレートの一例を示す説明図である。
【図６】図６は、ＳＡＤＴテンプレートの一例を示す説明図である。
【図７】図７は、第２の文章から抽出された第２の意味構造の例を示す図である。
【図８】図８は、第３の文章から抽出された第３の意味構造の例を示す図である。
【図９】図９は、第４の文章から抽出された第４の意味構造の例を示す図である。
【図１０】図１０は、概念構造の一例を示すブロック線図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、アクションを記載してある自然言語テキストを解析し、アニメーションジェネレータによりアクションのアニメーションを生ぜしめるのに用いるべき、順序付けられたアクション構造を発生させるシステム１０を示している。このシステムには、自然言語処理（ＮＬＰ）モジュール１２が存在している。このモジュールは、テキスト１４を入力として取り、概念的背景（ＣＢ）のデータベース１８と、用語集２０と、３Ｄマッピングデータベース２２とに含まれる情報を用いて、意味構造１６を出力するものである。次に、ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４が、意味構造１６と、ＣＢのデータベース１８、３Ｄマッピングデータベース２２及びアクション述語のインターアクション関係（Action Predicate Interaction Relation ：ＡＰＩＲ）のマトリックスデータベース３０に含まれている情報とを使用して、意味的に注釈されたアクションテンプレート（Semantically Annotated Action Template：ＳＡＡＴ）２６と、意味的に注釈された記述テンプレート（ Semantically Annotated Description Template ：ＳＡＤＴ）２８とを生ぜしめる。
【００１４】
用語集２０は、ＮＬＰモジュール１２の一部であり、言語に依存しており、含まれている全ての語彙（字句）単位に対する形態学的情報、統語（構文）情報及び意味情報を有している。各語彙単位には、印刷された辞書に見られる定義に類似する語彙の定義が与えられている。ＮＬＰモジュール１２では、語彙単位が入力テキストの各ワードに割り当てられる。ＮＬＰモジュール１２の他の部分には、テキストセグメンテーション、ワードの意味の明確化、統語的曖昧性及び発話行為をアドレスするツールを含めることができるが、これらに限定されるものではない。現在当該技術分野で既知のＮＬＰモジュールを本発明のシステムに用いることができる為、その更なる説明は省略する。用語集はＮＬＰモジュールとは別にすることができることを銘記すべきである。
【００１５】
３Ｄマッピングデータベースと称される他のデータベースは、ＮＬＰとアニメーションとの間のブリッジである。３Ｄマッピングデータベース２２はＮＬＰモジュール１２とＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４との間のブリッジであり、この３Ｄマッピングデータベース２２には、アニメーションジェネレータが認識及び理解するアニメーションの語彙（ボキャブラリー）が含まれており、これにアニメーション中のグラフィック描写又はファンクションが割り当てられる。アニメーションの語彙のユニットエンティティ又はワードを述語と称される。このデータベースは、述語がピボット言語で書かれているという意味で言語に依存しない。入力テキスト１４は例えば、英語、仏語又は独語のような所定の言語で書かれており、３Ｄマッピングデータベース２２に含まれる述語はピボット言語で書かれている。
【００１６】
一実施例では、３Ｄマッピングデータベースに含まれる述語は６組に、すなわちアクション述語（ＡＰ）と、モジュレータ述語（ＭＬＰ）と、モディファイア述語（ＭＦＰ）と、概念上のアセット（ＣＡ；Conceptual Assets ）と、空間関係の述語（ＳＲＰ）と、変化述語（ＡＬＰ；ALteration Predicate）とに分類される。アクション述語は、アニメーションで実行されるアクションを記載するのに用いられるアニメーションワード又は述語である。通常、アクション述語は動詞である。述語“walk（歩く）”、“take（取る）”及び“kiss（キスする）”はアクション述語の例である。概念上のアセットはアクションに加わる述語であり、通常名詞である。述語“table （テーブル）”、“car （自動車）”、“box （箱）”、“human （人間）”及び“hand（手）”は概念上のアセットの例である。モジュレータ述語は、アクション述語又は概念上のアセットに関連するパラメータである。モジュレータ述語は、アクションを実行する方法や、人物の感情や、物体の特徴等を特定するのに用いることができる。通常、副詞及び形容詞がモジュレータ述語である。又、“speed （速度）”、“emotion （感情）”、“color （色）”及び“side（サイド）”のような述語がモジュレータ述語の例である。モディファイア述語はモジュレータ述語を修飾するのに用いられる。“plus（プラス）”のようなモディファイア述語は、これが適用されるモジュレータ述語を増大させ、“minus （マイナス）”のようなモディファイア述語は、これが適用されるモジュレータ述語を減少させる。空間関係の述語は、初期の、最終の又は不変の空間関係を特定するのに用いられる。例えば、入力されたテキスト“Paul takes the book from the table（ポールは本をテーブルから取る）”では、トークン“from（から）”は、本（the book）が最初はテーブル（the table）上にある（初期の空間関係）ということを意味し、一方、入力されたテキスト“Paul puts the book on the table （ポールは本をテーブル上に置く）”では、トークン“on（上に）”は、本がアクション後にテーブル上にある（最終の空間関係）ということを意味する。空間関係の述語の例は、“on（上に）”、“under （下に）”、“above （上方に）”等である。変化述語は、アクション述語を変化させる。“stop（停止する）”、“continue（連続する）”及び“pause （休止する）”のような述語は、変化述語の例である。
【００１７】
システム１０は、アプリケーションのセマンティックユニバースをカバーする目的の多重継承概念構造であるＣＢデータベース１８をも有する。３Ｄマッピングデータベース２２はアニメーションワールド（アニメーションワード又は述語）に関する意味情報を含んでいるが、ＣＢデータベースはリアルワールド（実社会）に関する意味情報を含んでいる。ＣＢデータベースは最高位の概念、中位の概念及びインスタンスのオントロジーを有しており、アプリケーションのセマンティックワールドを表すものとして作用する。オントロジーはＣＢデータベース１８の要素間の関係を表す。ＣＢデータベース１８のオントロジーは、ピボット言語で書かれる為に言語に依存しない。
【００１８】
オントロジーは、図２Ａに示すように、ノードが互いに接続された（結ばれた）有向グラフの形態をとる。ノードは概念又はインスタンスの何れかとしうる。インスタンスは、概念の特別な場合とするか、又は概念に関する追加情報を提供するようにしうる。図２Ａを参照するに、インスタンス“estate car（ステーションワゴン車）”及び“sedan car （セダン車）”は概念“family car（自家用車）”の特別な場合である。ＣＢデータベース１８により得られる他の種類の追加情報は概念又はインスタンスをアニメ化する可能性に関するものである。例えば、概念“table （テーブル）”は、あるアプリケーションでは、アニメ化概念として分類することができ、この概念は、３Ｄアニメーションでテーブルが歩くことができるということを意味する。他のアニメーションでは、概念“table ”が非アニメ化とみなされ、テーブルは３Ｄアニメーションで固定物体となる。オントロジーは、概念又はインスタンスをアニメ化するかアニメ化しないかを決定する。概念を互いに接続する関係や、概念をインスタンスに接続する関係は、いかなる種類のものにもでき、これらの関係は言語に無関係に常に正しいという意味で普遍的である。
【００１９】
図２Ａを参照するに、概念“vehicle （ビークル）”は、概念“car （自動車）”、“boat（ボート）”及び“motorbike （オートバイ）”のような中位の概念を含む最上位の概念である。中位の概念“car ”は、“sports car（スポーツカー）”及び“family car（自家用車）”のような中位の概念をも含む。有向グラフは、概念とインスタンスとの間に、最も広い意味を有する概念から出発して最も狭い定義を有するインスタンスに至る階層を描く。全ての概念及びインスタンスは、ＣＢデータベースが言語に依存しないようにピボット言語で表されている。図２Ｂは、ＣＢデータベース１８内に含まれるオントロジーの他の例である。最上位の概念である“visual attribute（視覚特性）”は中位の概念である“color （色）”にリンク（ひも付け）されており、この中位の概念は“blue（青）”、“white （白）”、“black （黒）”のような幾つかのインスタンスに接続されている。図２ｃは、ＣＢデータベース１８内に含まれるオントロジーの他の例を示しており、本例では、インスタンス“sprint（スプリント）”が概念“run （走る）”に接続されている。この場合、オントロジーが動きの速度のグラデーションを表している。オントロジーは、“talk（話す）”、“shout （叫ぶ）”、“yell（怒鳴る）”のようなインテンシティのグラデーションを表しうる。
【００２０】
用語集２０の各語彙単位は、この用語集２０の言語に無関係にＣＢデータベース１８の単一の概念又はインスタンスに接続されている。例えば、ＮＬＰモジュール１２がトークン“run ”を受け、用語集２０は２つの語彙記載項“run １”及び“run ２”を有し、第１の語彙記載項は“operate （動作する）”と同義であり、第２の語彙記載項はある種のディスプレイスメント（変位）を表す。語彙記載項“run １”は概念“operate ”と関連しており、第２の語彙記載項、すなわち、“run ２”は概念“run ”に関連している。
【００２１】
他の実施例では、用語集２０の各語彙単位を、この用語集２０の言語に無関係にＣＢデータベース１８の単一の概念又はインスタンスに接続する。語彙単位は１つよりも多い概念又はインスタンスに接続しうることを理解すべきである。例えば、語彙単位“run ”は少なくとも２つの概念“run １”及び“run ２”に接続する。概念“run １”は“operate ”と同義であり、概念“run ２”は一種のディスプレイスメントを表す。例えば、入力されたテキストが仏語で書かれており、ピボット言語が英語である場合には、仏語で表された各語彙単位は、英語で表された少なくとも１つの概念又はインスタンスに接続され、翻訳は不必要となる。この場合、語彙単位“courir（走る）”が概念“run ２”にのみ接続される。語彙単位と概念又はインスタンスとの間の接続は、用語集２０の言語に依存することを理解すべきである。
【００２２】
２つ以上の語彙単位を、同一の概念又はインスタンスと称しうることを理解すべきである。例えば、語彙単位“kiss（キス）”及び“give a kiss （キスをする）”は双方とも概念“kissing （キシング）”と関連する。
【００２３】
ＡＰＩＲマトリックスデータベース３０は、１つのアクションが、既に存在するアクションにかかわる場合に、２つの（又はそれよりも多い）アクション述語が相互にいかに作用し合うかに関する情報を生じる。ある意味では、この情報にはアクション述語に対する常識的な知識が含まれる。このマトリックスデータベース３０を介して実行される基礎構造はグラフである。ノードはアプリケーションにより支持されているアクション述語である。エッジ（リレーション）とはアニメーション環境で有効な意味関係（リレーション）である。ノードＡが意味関係ＳによりノードＢに結合されている場合には、ＡＳＢと言うことができる。例えば、Ａ：＝ＫＩＳＳ、Ｂ：＝ＳＰＥＡＫ、Ｓ：＝ＣＡＮ＿ＣＬＩＰＰＥＤとする。この場合、ＡＰＩＲグラフには、図３に示すものが含まれている。従って、話のアクションが生じている間にキスのアクションをトリガする必要がある場合には、システムは、キスの間に話しをクリップする必要があるということを知る。ＡＰＩＲマトリックスデータベース３０における情報は共時性（シンクロニシティ）問題を扱う。ＡＰＩＲマトリックスデータベース内で実施される主たる意味関係の幾つかの例を以下の表に示す。
【表１】
2010529542.tif 000003
【００２４】
再び図１を参照するに、テキスト１４はアプリケーションのユーザーによって入力される。このテキスト１４は如何なる言語でも書き表すことができる。ＮＬＰモジュール１２は、入力されたテキスト１４の統語及び意味の双方を解析してその意味するところを決定する。このステップを実行するために、ＮＬＰモジュール１２は、用語集２０に入れられている情報と、ＣＢデータベース１８のオントロジーとを、意味及び推論（リーズニング）アルゴリズムに加えて用いる。例えば、これらのアルゴリズムを用いて、メトニミー（換喩）解析、同一指示解析、意味役割ラベリング、ワードの意味の明確化、暗黙的なアクションのプランニング等のステップを実行する。ＮＬＰモジュール１２により実行される上述したステップの幾つかは、ＮＬＰモジュール１２とは異なるモジュールによって実行しうることを理解すべきである。例えば、暗黙的なアクションのプランニングはＮＬＰモジュール１２とは独立したアクションプランナーモジュールによって実行しうる。ＮＬＰモジュール１２の役割は、入力されたテキスト１４を意味構造１６及び統語構造に翻訳することである。第１のステップは、一連の入力文字を区分けする処理であるトークン化である。ＮＬＰモジュール１２は、テキストをワード又はトークンに分割する。次の処理は、入力されたテキスト１４のワードをスピーチの特定部分に対応するようにマークするタグ付け（タギング）処理である。スピーチの各部分は、ワードを名詞、動詞、前置詞等のように分類するのに用いられる種々の異なる文法的範疇に入る。次に、ＮＬＰモジュール１２は、一連のワードの文法構造を所定の文法に対して決定するために、この一連のワードを解析することにある統語解析処理を実行する。意味情報を検索するのは、ＮＬＰモジュール１２に含まれている意味役割ラベリングモジュールにより実行される最後のステップである。このステップは、所定のアクションのパーティシパント間の関係をこれらのそれぞれの意味役割に対しラベリングすることにある。意味役割は、ＣＢデータベース１８のオントロジー内に含まれる情報及び静的ルールの組み合わせを用いることにより得られる。
【００２５】
意味構造を形成するためには、ＮＬＰモジュールは、入力されたワードの意味するところを決定する必要がある。例えば、ＮＬＰモジュール１２は、入力されたテキストのワード“runs”を、概念“run １”及び“run ２”に接続された語彙単位“run ”と関連づける。次に、ＮＬＰモジュールは、ＣＢデータベースのオントロジー及びワードの意味の明確化アルゴリズムを用いることにより、語彙単位“run ”に関連する入力ワードの意味をこれら２つの概念のどちらが表すかを決定する。例えば、ＮＬＰモジュール１２は、概念“run １”が適切な概念であり、この概念“run １”が入力ワード“runs”に関連することを決定する。次に、入力ワード“runs”を３Ｄマッピングデータベース内に含まれるアクション述語“operate ”にマッピングされる。意味構造１６はノードを図式的に相互接続したものである。各ノードは、入力テキスト１４の言語で書かれたトークンを有し、これにピボット言語で書かれた概念が関連している。
【００２６】
図２Ａに示す例を参照するに、表現“grand tourer（グランドツアラー）”が入力されると、ＮＬＰモジュール１２は、この表現をＣＢデータベース内のインスタンス“grand tourer”に接続された語彙単位“grand tourer”と関連させる。“grand tourer”に対応する述語が３Ｄマッピングデータベース２２に存在する場合には、ＮＬＰモジュール１２は入力表現“grand tourer”を述語“grand tourer”にマッピングさせる。３Ｄマッピングデータベース２２に、述語“grand tourer”が存在しないが、述語“sport car ”が存在する場合には、ＮＬＰモジュール１２は、表現“grand tourer”を述語“sport car ”にマッピングする。本例は英語で書かれたテキストや、ピボット言語として英語を用いるＣＢデータベース１８及び３Ｄマッピングデータベース２２を参照しているが、テキストが他の言語で書かれている場合にも同じ処理が生じることを理解すべきである。例えば、入力テキスト１４を仏語で書くことができ、この場合、表現“voiture grand tourisme”（英語では、grand tourer）が仏語の用語集が設けられているＮＬＰモジュールに入力される。この場合、表現“voiture grand tourisme”は、ＣＢデータベース１８のインスタンス“grand tourer”に接続された語彙単位“voiture grand tourisme”に結合される。ＮＬＰモジュール１２は、述語“grand tourer”が３Ｄマッピングデータベース２２内に存在する場合には、表現“voiture grand tourisme”を述語“grand tourer”にマッピングする。さもなければ、表現“voiture grand tourisme”は述語“sport car ”にマッピングされる。
【００２７】
図２Ｃを参照するに、ユーザーにより用語“sprints （ダッシュする）”がＮＬＰモジュール１２に入力される。ＮＬＰモジュール１２は、用語“sprints ”を語彙単位“sprint”に接続する。インスタンス“sprint”に対応するアクション述語が３Ｄマッピングデータベース２２内に存在する場合には、ＮＬＰモジュールが用語“sprints ”をアクション述語“sprint”にマッピングするとともに用語“sprints ”をインスタント“sprint”に関連させる。しかし、アクション述語“sprint”が存在しない場合には、ＮＬＰモジュール１２は用語“sprint”をアクション述語“run ”にマッピングする。或いはまた、ＮＬＰモジュールが図２Ｃに示すオントロジーを用いて、動詞“sprint”を表現“run fast（速く走る）”に変換する。この場合、用語“sprints ”はアクション述語“run ”及びモジュレータ述語“fast（速く）”にマッピングされる。
【００２８】
入力されたワードが一旦対応するインスタンス又は概念に関連し、対応する述語にマッピングされると、ＮＬＰモジュール１２の意味役割ラベリングモジュールが意味構造１６を生じる。図４は、意味構造１６の一例を示す。文章“Fred walks very quickly to the table（フレッドはテーブルまで極めて迅速に歩く）”がＮＬＰモジュール１２に入力され、このＮＬＰモジュール１２が無視するワード“the ”及び“to”を除いてこのＮＬＰモジュール１２によりこの文章の各ワードに概念を割り当てる。ワード“Fred（フレッド）”、“walks （歩く）”、“very（極めて）”、“quickly （迅速に）”及び“table （テーブル）”は、語彙単位“Fred”、“walk”、“very”、“quickly ”及び“table ”にそれぞれ関連しており、これらの語彙単位は、概念“human （人間）”、“walking （歩き）”、“intensifier （強調）”、“speed of event（イベントの速度）”及び“table （テーブル）”にそれぞれ関連する。これらの概念“human ”、“walking ”、“intensifier ”、“speed of event”及び“table”も、３Ｄマッピングデータベース２２にマッピングされる。各ワード及びその関連の概念は、意味構造中のノードを占める。文章の動作を表わす関連のワード及び概念は、意味構造の最上部に位置している。他のノードは、文章中での重要度の関数として動作ノードの下側に位置している。又、これらのノードは、これらが果たす統語機能を、これらが依存するノードに対して表わす矢印により接続されている。例えば、ノード“Fred:human”はノード“walks:walking ”に依存し、これらは、ノード“walks:walking ”に対するエージェント（動作主）の役割に依存している。ノード“very:intensifier”は、ノード“quickly:speed of event”に接続されている。その理由は、ワード“very”はワード“quickly ”を修飾し、矢印は、ノード“very:intensifier”がノード“quickly:speed of event”を修飾する程度を表わす為である。意味
役割ラベリングアルゴリズムにより発生されるノードの意味役割はノードを指す矢印に添付される。
【００２９】
上述したデータベース及びＮＬＰモジュールは、入力されたテキストから抽出された知識を表わすために、テンプレートジェネレータ２４によりテンプレートを満たすのに用いられる。テンプレートジェネレータ２４は、入力されたテキストに含まれる１つのアクション当り１つのＳＡＡＴと、各アクションに含まれる各パーティシパントに対し１つのＳＡＤＴとを発生する。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、ＮＬＰモジュール１２から意味構造を受け、ＣＢデータベース１８と、３Ｄマッピングデータベース２２と、ＡＰＩＲマトリックスデータベース３０に対するアクセスを有する。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、ＮＬＰモジュール１２により発生された入力テキスト１４の統語構造をも用いる。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、（言語に依存しない）概念構造を発生する。この概念構造は一種の意味構造であるが、述語やアニメーションシステムにより支持されている意味役割を示すラベルが付されている。概念構造は、時間順序付けされたＳＡＡＴのグラフとして表わすことができ、各ＳＡＡＴは対応するＳＡＤＴと関連している。ある意味では、概念構造は、入力テキスト１４を論理的に表わすものとして作用する。
【００３０】
一実施例では、ＮＬＰモジュール１２により発生された意味構造を用いる場合、ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、全てのアクションを識別する。これらのアクションは、あらゆる意味のトークンを介して、３Ｄマッピングデータベース２２内のアクション述語に対するリンクのための語彙データベースをどこで解析し問い合わせるかをルーピングすることにより検出される。アクション述語にリンクすべきものとして見いだされた何れの意味のトークンもアクションを導入するためのものとみなされる。次に、ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、意味構造の各ノードを２つのパラメータファミリー、すなわち、アクタント対モジュレータに分類する。その区別はノードの意味役割に基づいており、全ての意味役割の静的分類は３Ｄマッピングデータベース２２内に規定されている。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、前に識別された各アクションを時間的に位置決めする時間グラフを発生する。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、アクションを順序付けるのに、各意味のトークンの概念的背景の情報と、文法的関係と、ＡＰＩＲマトリックスデータベース３０からの情報と、各アクションのアクタントとを考慮する。この時間グラフはステップ４でステンシルとして用いられる。この時間グラフの各ノードには、時間グラフの時間情報を形成する他のノードに対するタイプリンク（前回、次回、同時）が含まれている。又、ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、１つのアクション当たり１つのＳＡＡＴを発生させ、このＳＡＡＴと関連するアクションに応じて前に発生された時間グラフ内にこのＳＡＡＴを配置する。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４は、各ＳＡＡＴに対しＳＡＤＴを発生させ、ＳＡＤＴを対応のＳＡＡＴに関連づける。ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴで満たされた時間グラフは、ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４により出力された概念構造を表す。
【００３１】
一実施例では、テンプレートジェネレータ２４は、第１のステップで、アクションに関する常識的な推論に対し用いられる前提条件、不変条件及び後の条件のような属性述語を発生させる。これらの属性述語は、アクションプランナーモジュールが、アクションの流れに対し明確ではないが本質的なアクションをトリガしうるようにする。これらの属性に用いられる述語のパラメータのドメインは、述語自体に等しい。実際、ドメインは、述語に応じて、意味役割又は概念的背景の何れかとなる。Ｘ，Ｙを意味役割とし、Ｗをタイプ位置とし、Ｐをタイプアクション述語とし、Ｚを概念的背景の数とした、実際に支持された述語を以下の表２に示す。
【表２】
2010529542.tif 000004
【００３２】
一実施例では、ＳＡＡＴを６つの部分を以て構成する。各部分は、意味構造と、データベース１８、２２及び３０と、システムとのユーザーのインターアクションとの何れかから抽出された情報を有する。ＳＡＡＴの６つの主区分を以下の表３に示す。
【表３】
2010529542.tif 000005
【００３３】
図５は、ＳＡＡＴテンプレートの代表的なフォーマットを示す。本発明の一実施例では、ＳＡＤＴを４部分から構成する。各部分は、意味構造と、非アクション述語と、システムとのユーザーのインターアクションとの何れかから抽出された情報を有する。ＳＡＤＴの４つの主区分を以下の表に示す。
【表４】
2010529542.tif 000006
【００３４】
図６は、ＳＡＤＴテンプレートの代表的なフォーマットを示す。テンプレート（ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴ）は以下の通りテンプレートジェネレータ２４により満たされる。ＳＡＡＴの場合、一般的な情報が、イベント／フルーエント（event/fluent）情報と一緒に、所定のアクション述語に対する３Ｄマッピングデータベースに存在する情報から直接得られる。この一般的な情報には、論理的な情報及び実存する情報に対する意味構造におけるアクション述語を処理することによりテンプレートジェネレータ２４により発生される前提条件及び後の条件も含まれる。この一般的な情報は、アクション述語がフルーエントであるか又はイベントであるかをも表す。アクション述語と関連する概念はこの一般的な情報の一部でもある。動詞テンプレートの区分には、モジュレータ情報に加えてＮＬＰモジュール１２により出力された意味構造が含まれている。モジュレータ情報は、“マナー”等のような意味構造の幾つかの特別な意味役割に与えられたフィルタから生ぜしめられ、この情報はアニメーションの使用のためにデジタル化される。モジュレータ情報には、アクション述語に適用される全てのモジュレータ述語が含まれている。時間区分情報には、ジェネレータ２４によりアクション述語のイベント／フルーエントから抽出されたアニメーション終了情報、時間グラフ情報及び時間情報が含まれている。時間グラフ情報には、他のアクション述語と関連する前の及び次のＳＡＡＴへのリンクが含まれている。時間グラフにより、ＳＡＡＴの実行順序が与えられ、この時間グラフはテキストから順次に発生される。ＡＰＩＲマトリックスの情報区分は、特定の時間点における事前のフルーエントを有する現在のアクションユニットを考慮することにより追加される。この情報は更に、意味構造から生じる情報に加えて時間モジュール内にアニメーション終了情報を加えるのにも用いられる。常識的な推論の影響は、述語をＡＰＩＲマトリックスデータベース３０及びＣＢデータベース１８で解決することにより引き出される。例えば、ＣＢデータベース１８を用いた場合、ジェネレータ２４により、アクション述語“kiss（キスする）”が“look（見る）”及び“walk（歩く）”のような暗黙的なアクションを有することを決定する。バラク（Barack）は、ヒラリー（Hillary ）にキスする前に、ヒラリーを見て、ヒラリーの方向に歩き、最終的に彼女にキスする。テンプレートジェネレータは、アクション述語と、“look”のアクション及び“walk”のアクションに対する対応するテンプレートとを発生させる。ユーザーのインターアクションから得られる如何なる動的情報もユーザーのインターアクションモジュール（ユーザーインタフェースモジュールの結果としてユーザーから供給される情報に対する特別なプレースホルダ）内に記憶されている。
【００３５】
ＳＡＤＴの場合、パーティシパント情報の区分には、ＳＡＤＴが関連している述語に関する全ての静的情報が含まれている。この区分は、ＳＡＤＴが関連している非アクション述語の意味役割、その感情（情動）的な状態等のような情報をも有している。パーティシパントに付随する意味役割や、パーティシパントに適用されるモジュレータ述語や、（うれしい、悲しい等のような）感情的な状態はＮＬＰモジュール１２から出力される意味構造１６から得られる。ＣＢデータベース１８から、又はユーザーのインターアクションを介して得られるアニメ化／非アニメ化情報もＳＡＤＴのパーティシパント情報の区分内に含まれる。ユーザーインタフェースから得られる他の如何なる情報もこの区分内に配置される。空間情報区分には、ＳＡＤＴが関連している要素のシーンにおける位置に関する情報が含まれている。この位置は意味構造１６から抽出される。空間情報には、他の非アクション述語に対するＳＡＤＴの要素に適用される空間制約も含まれている。これらの空間制約は、３Ｄマッピングデータベースに含まれている情報を用いることにより決定される。アニメーションチャネルは３Ｄ知識マップデータベースから生ぜしめられる。アニメーションチャネルは、アクションがパーティシパントに適用される場合にアニメ化されるこのパーティシパントの部分である。例えば、アクション“walking （歩き）”が人間に適用される場合に、人間の足がアニメーションチャネルである。その理由は、足がアニメ化されて、人間が歩くアクションを実行する為である。アクション“walking ”が蛇に適用される場合には、アニメーションチャネルは蛇の体全体である。動的情報の区分は、感情的な状態、物理的な状態、行動等に影響を及ぼす修飾述語を有する。動的情報は意味構造１６から抽出される。又、グラフ情報の区分は、ＳＡＤＴが関連付けられているＳＡＡＴを表す。
【００３６】
一実施例によれば、システム中の時間的順序は、以下の仮定（１）及び（２）を用いることにより対処する。
（１）イベントの実行は、これがテキスト中に導入された際に終了される。
（２）フルーエントの実行は、これがテキスト中に導入された際に開始され、この実行は、明確な終了がテキスト中に生じるか、他のあるフルーエント／イベントが導入された結果として、その終了をマークするまで継続される。ＡＰＩＲマトリックスは、イベント又はフルーエントの導入が現存するフルーエントに如何に影響を及ぼすかに関する情報を提供する。述語はイベント又はフルーエントとしてタグ付けされ、この情報は３Ｄマッピングデータベースから取り出される。
【００３７】
上述した説明は、６つの区分を有するＳＡＡＴ及び４つの区分を有するＳＡＤＴを参照するものであるが、これらの区分の個数は、アニメーションを生ぜしめるのに必要な全ての情報がテンプレート中に存在する限り、変えることができることを理解すべきである。
【００３８】
ＳＡＡＴ及びＳＡＤＴジェネレータ２４により発生される概念的な構造の一例を以下に示す。
【００３９】
以下のテキストがＮＬＰモジュール内に入力される。
文章１：“Fred walks very quickly to the table. ”
文章２：“Sally looks at him and talks to Mary. ”
文章３：“Mary slowly gives a red book to Paul while he sits on a chair.”
文章４：“Peter tiptoes happily to the table and runs to the door.”
【００４０】
図４、７、８及び９は、これらの文章１、２、３及び４に対しＮＬＰモジュール１２により出力される意味構造をそれぞれ示す。文章３におけるワード“book（本）”に関連する形容詞“red （赤い）”は、図８のその対応する意味構造にノードを発生しない。その理由は、テンプレートジェネレータ２４はこの文章の統語構造に対するアクセスを有する為である。テンプレートジェネレータ２４は、ＮＬＰモジュール１２により出力された統語構造を用いて本の色を決定する。
【００４１】
図１０は、テンプレートジェネレータ２４から出力される概念構造５０の一実施例を示す。文章１に対しＳＡＡＴ５２が発生され、このＳＡＡＴ５２に２つのＳＡＤＴ５４及び５６が関連付けられている。図７の意味構造を用いることにより、２つのＳＡＡＴ５８及び６０が発生される。ＳＡＡＴ５８及び６０は、これらのＳＡＡＴ５８及び６０により記載されたアクションがＳＡＡＴ５２により記載されたアクションの後に生じるということを示すために、ＳＡＡＴ５２の下側に位置させる。又、これらのＳＡＡＴ５８及び６０は、これらのＳＡＡＴ５８及び６０により記載されたアクションが同時に生じることを示すために、同じライン上に位置させる。テンプレートジェネレータ２４は、図８に示す意味構造を用いてＳＡＡＴ６２及び６４を発生する。図９に示す意味構造に対応するＳＡＡＴ６６及び６８は、これらのＳＡＡＴ６６及び６８と関連するアクションが順次に生じる為に、一方が他方の下に位置する。
【００４２】
概念構造５０は、アニメーションを発生させるのに要する全ての情報を含んでおり、アニメーションジェネレータに送られる。このアニメーションジェネレータはこの概念構造を読み出して全ての情報を取り出すようになっている。アニメーションジェネレータはこの情報を用いて、入力されたテキストに相当するアニメーションを発生する。
【００４３】
個々のデータ信号の接続を介して互いにつながっている個々の要素の群をブロック線図で示しているが、当業者にとって理解されるように、ハードウェア及びソフトウェアの要素を組み合わせることにより好適な実施例が得られ、図示のデータ経路の多くがコンピュータアプリケーション又は動作システム内のデータ通信により達成されるものである。従って、図示の構造は、本発明の好適な実施例を開示するためのものである。
【００４４】
本発明は、方法として実行でき、システム、コンピュータ可読媒体、又は電気或いは電子‐磁気信号で実行しうる。上述した本発明の実施例は例示的なものにすぎず、本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものである。
【図１】
2010529542.tif 000007
【図２Ａ】
2010529542.tif 000008
【図２Ｂ】
2010529542.tif 000009
【図２Ｃ】
2010529542.tif 000010
【図３】
2010529542.tif 000011
【図４】
2010529542.tif 000012
【図５】
2010529542.tif 000013
【図６】
2010529542.tif 000014
【図７】
2010529542.tif 000015
【図８】
2010529542.tif 000016
【図９】
2010529542.tif 000017
【図１０】
2010529542.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成22年2月5日(2010.2.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換する方法であって、この方法が、
前記入力テキストを受信するステップと、
前記入力テキストにおいて識別されたアクションに関連する情報を表す第１の組のデータをこの入力テキストから抽出し、少なくともこの第１の組のデータを用いて意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
前記アクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２の組のデータを前記入力テキストから抽出し、少なくともこの第２の組のデータを用いて意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、
前記意味的に注釈されたアクションテンプレートと、前記意味的に注釈された記述テンプレートとを前記アニメーションジェネレータに送信するステップと
を具える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記第１の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップが、
アクション述語に関連する情報と、
このアクション述語に対する意味情報と、
フルーエント／イベントから抽出した時間情報と、
常識的な推論に対する推定情報と
を抽出するステップを有する方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、前記第２の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップが、
アクション中のパーティシパントに関連するパーティシパント情報と、
シーン中のパーティシパントの位置に関連する空間情報と、
パーティシパントの感情的な状態、物理的な状態及び行動のうちの少なくとも１つに影響を及ぼす動的情報と、
パーティシパントを前記アクション述語に結合させるリンクと
を抽出するステップを有する方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、アクション述語に関連する前記情報が、アクション述語に関連するイベント／フルーエント情報と、意味構造を用いる前提条件／後の条件の情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法において、アクション述語に対する前記意味情報が、アクション述語に対する意味構造と、モジュレータ情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項６】
請求項２に記載の方法において、前記時間情報が、アクション述語及び他のアクション述語間の時間リンクと、アニメーション終了情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法において、この方法が更に、
ユーザー情報を受信するステップと、
このユーザー情報を用いて、前記意味的に注釈されたアクションテンプレートと、前記意味的に注釈された記述テンプレートとの少なくとも一方を完成させるステップと
を具える方法。
【請求項８】
請求項２に記載の方法において、前記推定情報が、共存するイベントの双方向性に関連する情報を有するようにする方法。
【請求項９】
請求項３に記載の方法において、前記パーティシパント情報が、パーティシパントのアニメ化／非アニメ化状態に関連する情報と、パーティシパントの意味役割、感情的な状態及びアニメーションチャネルの少なくとも１つとを有するようにする方法。
【請求項１０】
請求項３に記載の方法において、前記空間情報が、パーティシパントの空間位置に関連する情報と、パーティシパントに適用される空間制約に関連する情報との少なくとも一方を有するようにする方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法において、この方法が更に、
前記入力テキストから複数のアクションを決定するステップと、
これらアクションの各々に対し前記第１の組のデータを抽出するステップと、
これらアクションの各々に対し前記意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させるステップと、
これらアクションの各々に関連する各パーティシパント対し前記第２の組のデータを抽出するステップと、
前記各パーティシパントに対し少なくとも１つの前記意味的に注釈された記述テンプレートを完成させるステップと、
少なくとも１つの前記意味的に注釈された記述テンプレートを対応する意味的に注釈されたアクションテンプレートにリンクさせるステップと、
完成された意味的に注釈されたアクションテンプレートを時間的に順序付けることにより、概念構造を発生させるステップと
を具える方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法において、前記第１の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップと、前記第２の組のデータを前記入力テキストから抽出するステップとを、意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、アクション述語の定義を記憶する３次元マッピングデータベースと、前記アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースとのうちの少なくとも１つのデータベースに含まれる情報を用いて実行する方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法において、前記意味的に注釈されたアクションテンプレートを完成させる前記ステップと、前記意味的に注釈された記述テンプレートを完成させる前記ステップとを、意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、アクション述語の定義を記憶する３次元マッピングデータベースと、前記アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースとのうちの少なくとも１つのデータベースに含まれる情報を用いて実行する方法。
【請求項１４】
入力テキストをアニメーションジェネレータのための入力に変換するシステムであって、このシステムが、
前記入力テキストを受信して意味構造を出力する自然言語処理モジュールと、
意味情報を記憶する概念的背景のデータベースと、
アクション述語に対する常識的な知識を記憶する述語インターアクションデータベースと、
アクション述語の定義及びこれに関連するパラメータを記憶する３次元マッピングデータベースと、
前記自然言語処理モジュールから前記意味構造を受信し、アクションに関連する情報を表す第１のテンプレートと、これらアクションに含まれるあらゆるパーティシパントの記述に関連する情報を表す第２のテンプレートとを、前記データベースに含まれる情報を用いて自動的に完成させ、これら第１のテンプレート及び第２のテンプレートを前記アニメーションジェネレータに送信するようにしたテンプレートジェネレータと
を具えるシステム。
【国際調査報告】
2010529542.tif 000019
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