(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが投稿したテーマを記憶するリクエスト記憶部と、
前記テーマに対して投稿されたコンテンツを当該テーマと関連付けて記憶するコンテンツ記憶部と、
前記コンテンツに対して投稿されたコメントを当該コンテンツと関連付けて記憶するコメント記憶部と、
前記コンテンツの評価項目を当該コンテンツと関連付けて記憶する評価情報記憶部と、
前記コンテンツに対応する前記テーマ及び前記コメントを前記リクエスト記憶部及び前記コメント記憶部から取り出して解析して当該コンテンツの評価項目を生成する文章解析部と、
前記コンテンツを前記コンテンツ記憶部から取り出して解析して当該コンテンツの評価項目を生成する画像解析部と、
前記文章解析部及び前記画像解析部により生成された前記評価項目を、前記コンテンツと関連付けて前記評価情報記憶部に記憶する画像評価部と、を有するコンテンツ評価装置。
【請求項２】
前記文章解析部は、前記テーマ及び前記コメントを形態素解析により解析して前記評価項目を生成する請求項１に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項３】
前記画像解析部は、前記コンテンツから画像特徴量を抽出することにより解析して前記評価項目を生成する請求項１または２に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項４】
前記評価情報記憶部は、前記コンテンツに関連付けられた前記評価項目の評価結果を記憶するように構成され、
前記画像評価は、評価項目評価部から入力された、前記コンテンツに関連付けられた前記評価項目の前記評価を集計して前記評価情報記憶部の前記評価結果に記憶する請求項１〜３いずれか一項に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項５】
テーマ入力部から入力された前記テーマを前記リクエスト記憶部に記憶するとともに、当該テーマをコンテンツ投稿部に通知してコンテンツの投稿要求を行うリクエスト配信制御部を有する請求項１〜４いずれか一項に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項６】
前記コンテンツ投稿部から入力された前記コンテンツを前記コンテンツ記憶部に記憶するコンテンツ受信部を有する請求項１〜５いずれか一項に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項７】
コメント入力部から入力された前記コメントを前記コメント記憶部に記憶するコメント受信部を有する請求項１〜６いずれか一項に記載のコンテンツ評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上で、画像（写真）コンテストなどにおいて、お題（以下、「テーマ」と呼ぶ）に対して画像を投稿することが行われている。この場合、あるテーマに対して画像を収集する際に、最適な結果が得られるようにするためには、画像の投稿者を選定することが好ましい。例えば、あるテーマの提供者が、当該テーマに合致し、かつ、画質や写りがきれいな画像を得たい場合は、きれいな画像を撮影してくれるような投稿者（撮影者）に、当該テーマを出したいと考えるのが心情である。そこで、予め適宜の評価項目を設定し、画像を閲覧するユーザが、この評価項目に従って当該画像の評価を行うこと行われている。テーマの提供者は、この評価の結果をもとに、当該テーマに合致し、かつ、きれいな画像を撮影することが期待できる撮影者を選択し、前述のテーマを出すことができる。このようなテーマや画像から何らかの情報（評価項目）を抽出する方法としては、コンピュータ等を用いて形態素解析により自然文を解析し、キーワードとなる所定の単語を抽出するシステム（例えば、特許文献１参照）や、画像データを解析して、当該画像の特徴や印象を表現する単語、すなわち画像特徴量を抽出するシステム（例えば、特許文献２参照）が開示されている。
【特許文献１】特開２００５−３２７２２１号公報
【特許文献２】特開平１１−２１３１５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、評価項目を用いてユーザに画像を評価させる方法では、一般的に、当該画像に対して「nice」、「きれい」、「構図がよい」、「おもしろい」など、予め設定された既成の各評価項目についてチェックを入れるか、自然文の評価コメントを入れることしかできなかった。そのため、既成の評価項目では評価できない画像が投稿された場合や、評価することが妥当でない画像が投稿された場合には、投稿画像を正しく評価できないことがあると言う課題があった。また、ユーザが自由にテーマを出すシステムの場合、既成の評価項目ではテーマにふさわしい評価項目とならない場合があり、投稿画像を正しく評価できないという課題があった。
【０００４】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが提供したテーマ、このテーマに対して投稿されたコンテンツ、及びこのコンテンツに対するコメントを基にコンテンツの評価項目を生成することが可能なコンテンツ評価装置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】
【０００５】
前記課題を解決するために、本発明に係るコンテンツ評価装置は、ユーザが投稿したテーマを記憶するリクエスト記憶部と、このテーマに対して投稿されたコンテンツを当該テーマと関連付けて記憶するコンテンツ記憶部と、このコンテンツに対して投稿されたコメントを当該コンテンツと関連付けて記憶するコメント記憶部と、コンテンツの評価項目を当該コンテンツと関連付けて記憶する評価情報記憶部と、コンテンツに対応するテーマ及びコメントをリクエスト記憶部及びコメント記憶部から取り出して解析して当該コンテンツの評価項目を生成する文章解析部と、コンテンツをコンテンツ記憶部から取り出して解析して当該コンテンツの評価項目を生成する画像解析部と、文章解析部及び画像解析部により生成された評価項目を、コンテンツと関連付けて評価情報記憶部に記憶する画像評価部と、を有して構成される。
【０００６】
このようなコンテンツ評価装置において、文章解析部は、テーマ及びコメントを形態素解析により解析して評価項目を生成することが好ましい。
【０００７】
また、このようなコンテンツ評価装置において、画像解析部は、コンテンツから画像特徴量を抽出することにより解析して評価項目を生成することが好ましい。
【０００８】
また、このようなコンテンツ評価装置において、評価情報記憶部は、コンテンツに関連付けられた評価項目の評価結果を記憶するように構成され、画像評価部は、評価項目評価部（例えば、実施形態におけるユーザ端末１０１，１０２）から入力された、コンテンツに関連付けられた評価項目の評価を集計して評価情報記憶部の評価結果に記憶することが好ましい。
【０００９】
また、このようなコンテンツ評価装置は、テーマ入力部（例えば、実施形態におけるユーザ端末１０１）から入力されたテーマをリクエスト記憶部に記憶するとともに、当該テーマをコンテンツ投稿部（例えば、実施形態におけるユーザ端末１０２）に通知してコンテンツの投稿要求を行うリクエスト配信制御部を有することが好ましい。
【００１０】
このとき、コンテンツ投稿部から入力されたコンテンツをコンテンツ記憶部に記憶するコンテンツ受信部を有することが好ましい。
【００１１】
また、このようなコンテンツ評価装置は、コメント入力部（例えば、実施形態におけるユーザ端末１０２）から入力されたコメントをコメント記憶部に記憶するコメント受信部を有することが好ましい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係るコンテンツ評価装置を以上のように構成すると、ユーザが提供したテーマ、このテーマに対して投稿されたコンテンツ、及びこのコンテンツに対するコメントを基にコンテンツの評価項目を生成することで、コンテンツを的確に評価することが可能となる。その結果、ユーザがテーマに合致する最適なコンテンツを得ることが可能となり、コンテンツのやりとり（交換）やコンテストなどに好適に用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して説明する。まず、図１及び図２を用いて本実施例に係るコンテンツ評価装置１０３を含むコンテンツ評価システム１００の構成について説明する。図１に示されるように、このコンテンツ評価システム１００は、ネットワーク１０４に接続され、テーマ１を発信（リクエスト）する発信者が利用するユーザ端末１０１、このテーマ１に対応する画像等（以下「コンテンツ２」と称する）の投稿や、投稿されたコンテンツ２に対するコメント３の投稿を行う複数の投稿者のユーザ端末１０２（１０２ａ、１０２ｂ、・・・）、及び、本実施例に係るコンテンツ評価装置１０３を有して構成されている。このコンテンツ評価システム１００において、ユーザ端末１０１，１０２からは、投稿されたコンテンツ２に対する評価４も投稿することができる。
【００１４】
本実施例のコンテンツ評価装置１０３は、図２に示されるように、ユーザが使用するユーザ端末１０１，１０２が接続されており、テーマの発信者のユーザ端末１０１からテーマ１を受信するリクエスト受信部２０１と、当該テーマ１をコンテンツの投稿者のユーザ端末１０２に配信してコンテンツ２の投稿要求を行うリクエスト配信制御部２０２と、コンテンツ２がテーマ１と関連付けられて記憶されるコンテンツ記憶部２０５と、テーマ１に対して投稿されたコンテンツ２を受信し、コンテンツ記憶部２０５に記憶等するコンテンツ受信部２０４と、ユーザ端末１０１，１０２からの要求に応じて、コンテンツ記憶部２０５に記憶されたコンテンツ２を取り出して当該ユーザ端末１０１，１０２に表示するコンテンツ閲覧部２１３と、コンテンツ２を閲覧したユーザが当該コンテンツ２に対して投稿したコメント３を受信するコメント受信部２０７と、このコメント３がコンテンツ２に関連付けられて記憶されるコメント記憶部２０８と、テーマ１及びコメント３から形態素解析により評価項目を生成する文章解析部２０３と、画像特徴量の抽出によりコンテンツ２から評価項目を生成する画像解析部２０６と、評価項目に基づいてユーザにコンテンツ２の評価４を要求し、この評価４を受信し、当該評価４を集計した評価結果から当該コンテンツ２の評価を行う画像評価部２０９と、評価項目及び評価結果がコンテンツ２と関連付けられて記憶される評価情報記憶部２１０とから構成される。本実施例のコンテンツ評価装置１０３は、更に、このコンテンツ評価装置１０３を利用するユーザのユーザＩＤなどのユーザ情報が記憶されるユーザ情報記憶部２１１、ユーザから発信されたテーマ１及びこのテーマ１から生成された評価項目が記憶されるリクエスト記憶部２１２を有している。
【００１５】
リクエスト受信部２０１は、発信者のユーザ端末１０１から発信されたテーマ１を受信し、リクエスト記憶部２１２に記憶するとともに、リクエスト配信制御部２０２及び文章解析部２０３に通知する。リクエスト配信制御部２０２は、リクエスト受信部２０１で受信されたテーマ１をユーザ端末１０２に配信し、このテーマ１に対するコンテンツ２の投稿要求を行う。一方、文章解析部２０３は、リクエスト受信部２０１で受信されたテーマ１の自然文を形態素解析して、当該テーマ１に基づく評価項目を生成する。更に、文章解析部２０３は、後述のコンテンツ２に対して投稿されたコメント３の自然文を形態素解析して、当該コメント３に基づく評価項目を生成する。なお、文章解析部２０３では、テーマ１を受信したときに生成した評価項目を一旦、リクエスト記憶部２１２に記憶する。
【００１６】
コンテンツ受信部２０４は、投稿者のユーザ端末１０２からテーマ１に対して投稿されたコンテンツ２を受信し、テーマ１に関連付けてコンテンツ記憶部２０５に記憶する。また、コンテンツ閲覧部２１３は、投稿されたコンテンツ２をユーザがユーザ端末１０１，１０２等から閲覧できるように公開する。コメント受信部２０７は、コンテンツ閲覧部２１３により公開されたコンテンツ２に対して、ユーザ端末１０１，１０２から投稿されたコメント３を受信し、当該コンテンツ２に関連付けてコメント記憶部２０８に記憶するとともに、文章解析部２０３に通知する。なお、上述のように文章解析部２０３はこのコメント３を解析して評価項目を生成する。一方、画像解析部２０６では、コンテンツ記憶部２０５に記憶されたコンテンツ２を読み出し、各コンテンツ２から画像特徴量を抽出することにより、当該コンテンツ２に基づく評価項目を生成する。
【００１７】
そして、画像評価部２０９では、文章解析部２０３及び画像解析部２０６により生成された評価項目を評価情報記憶部２１０に記憶するとともに、この評価項目を基にコンテンツ２の評価を行うようユーザに要求する。また、画像評価部２０９では、ユーザ端末１０１，１０２から入力された評価４を受信し、この評価４を集計することで、当該コンテンツ２の総合評価を行い、その評価結果をコンテンツ２に関連付けて評価情報記憶部２１０に記憶する。
【００１８】
以下、各記憶部のデータ構造について説明する。ユーザ情報記憶部２１１は、本コンテンツ評価装置１０３を利用するユーザのユーザＩＤやパスワードなどのユーザ情報が記憶される。ユーザ情報記憶部２１１は、図３に示すデータ構造２０を有しており、ユーザを管理するユーザＩＤが記憶されるユーザＩＤ領域２１、このユーザＩＤに対応するユーザ名が記憶されるユーザ名領域２２、ユーザＩＤを認証するためのパスワードが記憶されるパスワード領域２３、ユーザのランクを表すユーザ種別領域２４から構成されている。ユーザ種別領域２４には、本実施例では、ユーザがプロの場合は１が、ハイアマチュアの場合は２が、アマチュアの場合は３が予め設定されている（例えば、ユーザが本システムに登録する際などに設定する）。
【００１９】
リクエスト記憶部２１２は、ユーザから発信されたテーマ１を記憶するテーマ記憶領域と、このテーマ１から抽出された評価項目がテーマ１と関連付けられて記憶されるテーマ別評価項目記憶領域とから構成される。まず、テーマ記憶領域は、図４（ａ）に示すデータ構造３０を有しており、テーマ１ごとに付与されるリクエストＩＤが記憶されるリクエストＩＤ領域３１、テーマ１の発信者のユーザＩＤが記憶されるユーザＩＤ領域３２、テーマ１として提示される自然文が記憶されるテーマ領域３３から構成されている。ユーザＩＤ領域３２のユーザＩＤをキーとすることにより、当該リクエスト記憶部２１２とユーザ情報記憶部２１１とが関連付けられ、何れのユーザがどのようなテーマ１を発信したかを認識することができる。一方、テーマ別評価項目記憶領域は、図４（ｂ）に示すデータ構造４０を有しており、テーマ別評価項目とテーマとを関連付けするためのリクエストＩＤが記憶されるリクエストＩＤ領域４１、及び、このリクエストＩＤに対応するテーマ１から抽出され評価項目が記憶されるテーマ別評価項目領域４２から構成されている。
【００２０】
コンテンツ記憶部２０５は、投稿者から投稿されたコンテンツ２（例えば、デジタル画像、動画、音楽など）がテーマ１と関連付けられて記憶される。コンテンツ記憶部２０５は、図５に示すデータ構造５０を有し、コンテンツ２を識別するためのコンテンツＩＤが記憶されるコンテンツＩＤ領域５１、リクエストＩＤが記憶されるリクエストＩＤ領域５２、ユーザＩＤが記憶されるユーザＩＤ領域５３、画像や動画などのコンテンツそのものが記憶されるコンテンツ領域５４から構成される。コンテンツ２のデータ構造としては、例えば、デジタル画像の場合は、日本電子工業振興協会（ＪＥＩＤＡ）で規格されたＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ）等が知られている。このようにリクエストＩＤ領域５２を有することにより、リクエスト記憶部２１２との関連付けが可能となり、当該コンテンツ２が所属するテーマ１を認識することができる。また、ユーザＩＤ領域５３を有することにより、ユーザ情報記憶部２１１との関連付けが可能となり、当該コンテンツ２の投稿者を認識することができる。
【００２１】
コメント記憶部２０８は、コンテンツ２に対してユーザから投稿されたコメント３が、当該コンテンツ２に関連付けられて記憶される。コメント記憶部２０８は、図６に示すデータ構造６０を有しており、コメント３を管理するためのコメントＩＤが記憶されるコメントＩＤ領域６１、コンテンツ２とコメント３とを関連付けるためのコンテンツＩＤが記憶されるコンテンツＩＤ領域６２、コメント投稿者のユーザＩＤが記憶されるユーザＩＤ領域６３、コメント３そのものである自然文が記憶されるコメント領域６４から構成される。このようにコンテンツＩＤ領域６２及びユーザＩＤ領域６３を有することにより、コンテンツ記憶部２０５及びユーザ情報記憶部２１１との関連付けが可能となり、何れのコンテンツ２に対して何れのユーザから投稿されたコメント３であるかを認識することができる。
【００２２】
評価情報記憶部２１０は、文章解析部２０３によりテーマ１やコメント３から抽出された評価項目、及び画像解析部２０６によりコンテンツ２から抽出された評価項目が、コンテンツ２と関連付けられて記憶される。評価情報記憶部２１０は、図７に示すデータ構造７０を有しており、評価項目を管理するための評価項目ＩＤが記憶される評価項目ＩＤ領域７１、コンテンツ２と評価項目とを関連付けるためのコンテンツＩＤが記憶されるコンテンツＩＤ領域７２、評価項目が記憶される評価項目領域７３、当該評価項目のポイントが記憶されるポイント領域７４から構成される。このポイント領域７４のポイントは、コンテンツ２及びコメント３から生成される評価項目の出現回数に応じてポイントが加算される。また、コンテンツ２の評価の結果、ユーザからの賛同があった評価項目のポイントも賛同の程度に応じて加算される。
【００２３】
（コンテンツ評価システムを用いたコンテンツ評価処理）
それでは、図１に示すコンテンツ評価装置１０３の使用例の説明図、図２に示すシステム構成図、図８〜図１１に示すフローチャートを用いて、コンテンツ評価装置１０３により行われるコンテンツ評価処理について説明する。このコンテンツ評価処理は、（１）テーマ１に対して投稿されたコンテンツ２の評価を行うための評価項目を生成する処理（評価項目の生成処理）、及び、（２）生成された評価項目に基づいてユーザがコンテンツ２の評価を行い、この評価の結果を集計して総合的に評価する処理（コンテンツの評価処理）に大きく分けられる。評価項目生成処理では、テーマの発信者からテーマ１が発信されると、テーマ受信時の処理が行われ、このテーマ１に対してコンテンツ２が投稿されると、コンテンツ受信時の処理が行われる。そして、このコンテンツ２に対してコメント３が投稿されると、コメント受信時の処理が行われる。以下に、各処理について詳述する。
【００２４】
（１）評価項目の生成処理
［テーマ受信時の処理］
まず、テーマ発信者によりテーマ１が発信された場合の処理の流れを、図２のシステム構成図、図８のフローチャートを用いて説明する。この処理は、本実施例のコンテンツ評価装置１０３を備えたＷｅｂサービス（すなわち、コンテンツ評価システム１００）などで、テーマ１の発信者のユーザ端末１０１（テーマ入力部）から、例えば、Ｗｅｂブラウザを介してユーザＩＤとパスワードが入力され、コンテンツ評価装置１０３に対して接続要求がされたタイミングで起動される。
【００２５】
このように、テーマの発信者から接続要求が行われると、まず、ユーザ認証が行われる（ステップＳ１００）。この処理では、ユーザ端末１０１から入力されたユーザＩＤをもとにユーザ情報記憶部２１１を検索して、当該ユーザＩＤがユーザ情報記憶部２１１に登録されているか否か（すなわち、本システムの正当なメンバーであるか否か）が判断される。更に、パスワードの認証も行う場合は、当該パスワードの正当性もユーザ情報記憶部２１１に登録されたパスワードとの比較により判断される。ユーザ認証が正常に行われた場合は、次のステップＳ１１０に進む。ユーザ認証が失敗した場合は、以降の処理は行われず、テーマ受信時のコンテンツ評価処理が終了する。
【００２６】
ユーザ認証が正常に行われると、ユーザ端末１０１からコンテンツ評価装置１０３に送信されたテーマ１が、リクエスト受信部２０１により受信される（ステップＳ１１０）。このテーマ１は、ユーザが欲しいコンテンツについて作成した自然文である。本実施例では、ユーザ（ｔａｒｏｕ）が、テーマ１として、「きれいな赤い花の写真」という自然文を作成した場合を想定して、以降の処理を説明する。
【００２７】
リクエスト受信部２０１により受信されたテーマ１は、リクエスト配信制御部２０２に通知される。このリクエスト配信制御部２０２は、複数のユーザのユーザ端末１０２に対して当該テーマ１を通知することにより、コンテンツの投稿を要求するためのリクエスト配信を行う（ステップＳ１２０）。このリクエスト配信の際には、テーマ１だけでなく、ユーザ情報記憶部２１１から読み出されたテーマ発信者のユーザ名（ｔａｒｏｕ）などの情報が、他のユーザ（投稿者）に通知されるように構成してもよい。
【００２８】
このような投稿要求は、コンテンツ評価装置１０３にアクセスしたユーザのユーザ端末１０２の表示画面に、コンテンツのリクエスト画面が表示されるよう構成してもよいし、本システムのメンバー（ユーザ）全員に、メールやメッセージで通知するよう構成してもよい。また、全ユーザに対して通知するものであってもよいし、ユーザ情報記憶部２１１に記憶されたユーザ種別７４に応じて、ユーザを限定して通知するものであってもよい。例えば、アマチュア写真コンテストの場合は、ユーザ種別＝２，３のアマチュアのみにコンテンツの投稿を求めるようにしてもよい。
【００２９】
また、リクエスト受信部２０１により、当該テーマ１がユーザＩＤと関連付けられてリクエスト記憶部２１２に記憶される（ステップＳ１３０）。具体的には、図４（ａ）に示すように、テーマ記憶領域のリクエストＩＤ＝１のレコードにおいて、ユーザＩＤ領域３２に「１（ｔａｒｏｕのユーザＩＤ）」、テーマ領域３３に「きれいな赤い花の写真」が記憶される。
【００３０】
次に、文章解析部２０３により、リクエスト記憶部２１２に記憶されたテーマ１が読み出され、当該テーマ１を形態素解析した後、抽出された形態素から印象語が抽出される（ステップＳ１４０）。この形態素解析の方法としては、例えば、特開２００５−３２７２２１号公報に記載の方法などを用いることができる。また、本実施例で言う印象語とは、テーマ１などの自然文中において、ユーザが要求するコンテンツの性質、状態、その程度などを印象的に表現する形容詞などの単語を意味する。本実施例のテーマ「きれいな赤い花の写真」においては、「きれい」、「赤い」が印象語に該当するとして抽出される。次の評価項目生成処理（ステップＳ１５０）では、このように抽出された印象語「きれい」及び「赤い」が、当該テーマの評価項目として選択される。なお、テーマから印象語が抽出されなかった場合は、このステップＳ１５０及び以下のステップＳ１６０の処理は行われず、テーマ受信時のコンテンツ評価処理が終了する。
【００３１】
上記ステップＳ１５０で評価項目が生成されると、次に、文章解析部２０３により、当該評価項目がリクエストＩＤと関連付けられてリクエスト記憶部２１２に記憶される（ステップＳ１６０）。すなわち、図４（ｂ）に示すテーマ別評価項目記憶領域のリクエストＩＤ領域４１には「１」が、評価項目領域４２には「きれい」及び「赤い」が記憶される。なお、このようにテーマ１から生成された評価項目が、評価情報記憶部２１０ではなく、リクエスト記憶部２１２に記憶されるのは、現段階ではテーマ１に対するコンテンツが投稿されていないので、コンテンツと関連付けて記憶することができないからである。当該テーマ１に対してコンテンツが投稿されると、後述するように、当該評価項目はコンテンツと関連づけられて評価情報記憶部２１０に記憶される。以上により、テーマ受信時の処理が終了する。
【００３２】
［コンテンツ受信時の処理］
コンテンツの投稿者から、コンテンツ２を受信した場合の処理の流れを、図９のフローチャートを用いて説明する。この処理も、コンテンツ評価装置１０３が、コンテンツ投稿者のユーザ端末１０２からの接続要求を受信したタイミングで行われる。
【００３３】
リクエスト配信制御部２０２からテーマ１の通知を受けたユーザ（投稿者）は、画像、動画などのコンテンツが記憶された自身のデータベースの検索や、新たに画像を撮影することなどにより、テーマ１に合致するコンテンツ２を選択する。投稿者は、前記接続要求を行った後、選択したコンテンツ２を、ユーザ端末１０２（コンテンツ入力部）からネットワーク１０４を介してコンテンツ評価装置１０３に送信する。この送信データには、コンテンツ２とともに、テーマ１を識別するためのリクエストＩＤや発信者のユーザＩＤ、投稿者を識別するためのユーザＩＤなども含まれている。
【００３４】
コンテンツ２の投稿者から上記接続要求などが行われると、コンテンツ評価装置１０３では、まず、前述のテーマ１の受信時と同様に、ユーザ認証が行われる（ステップＳ２００）。この場合も、ユーザ認証が正常に行われた場合は、次のステップＳ２１０に進み、ユーザ認証が失敗した場合は、以降の処理は行われず、コンテンツ受信時の処理が終了する。
【００３５】
次に、コンテンツ受信部２０４により、投稿者のユーザ端末１０２から投稿されたコンテンツ２の受信が行われる（ステップＳ２１０）。この受信したコンテンツ２は、コンテンツ受信部２０４によりテーマ１と関連付けられてコンテンツ記憶部２０５に記憶される（ステップＳ２２０）。すなわち、当該コンテンツ２が、何れのテーマ１について何れの投稿者から投稿されたものか識別するために、テーマごとに付与されるリクエストＩＤ、投稿者のユーザＩＤとともにコンテンツ記憶部２０５に記憶される。本実施例では、図５に示されるように、コンテンツＩＤ＝１のレコードにおいて、リクエストＩＤ領域５２に「１」、ユーザＩＤ領域５３に「１」、コンテンツ領域５４に当該コンテンツ及びその属性情報がそれぞれ記憶される。なお、コンテンツ２は、複数のテーマ１に対して、複数の投稿者から複数送信されてくる場合があるが、このようにコンテンツ２を、リクエストＩＤやユーザＩＤなどと関連付けて記憶することにより、コンテンツ２の分類、整理が容易で、各データの検索などを迅速に行うことができる。
【００３６】
また、コンテンツ閲覧部２１３により、上記で受信されコンテンツ記憶部２０５に記憶されたコンテンツ２がユーザに対して公開される（ステップＳ２３０）。この場合、当該コンテンツ２がＷｅｂ上に公開されるものであってもよいし、ユーザにメールなどで転送するものであってもよい。また、この公開は、全ユーザに対して行うものであってもよいし、ユーザ情報記憶部２１１のユーザ種別２４に応じて、ユーザを限定して行うものであってもよい。
【００３７】
次に、画像解析部２０６により、コンテンツ記憶部２０５からコンテンツ２が読み出され、当該コンテンツ２及びその属性情報を基に、画像特徴量の抽出が行われる（ステップＳ２４０）。この画像特徴量の抽出は、例えば、特開平１１−２１３１５８号公報に記載の方法などを用いて行うことができる。また、本実施例で言う画像特徴量とは、コンテンツ２の被写体、色彩、色相、露光状態等の画質、その他から導き出される印象的な特徴を表現したものであって、コンテンツ２の性質、状態、その程度などを表現する単語（以下、「印象ラベル」と呼ぶ）が抽出される。本実施例では、コンテンツＩＤ＝１のコンテンツ２から、画像特徴量として「鮮明な画像」、「きれいな花」という印象ラベルが抽出されたとする。次の評価項目生成処理（ステップＳ２５０）では、このように抽出された画像特徴量から、「鮮明」及び「きれい」が、当該コンテンツにおける評価項目として選択される。なお、コンテンツ２から印象ラベルを抽出する方法（印象判定処理）については後述する。
【００３８】
次に、評価項目が、画像評価部２０９により、コンテンツ２に関連付けられて評価情報記憶部２１０に記憶される（ステップＳ２６０）。この場合、上記画像解析部２０６において、コンテンツ２から生成された評価項目だけでなく、前述のテーマ１の受信時の処理において、文章解析部２０３が当該コンテンツ２の属するテーマ１を形態素解析して生成された評価項目も、コンテンツ２に関連付けられて記憶される。
【００３９】
具体的には、まず、リクエストＩＤをもとに、リクエスト記憶部２１２より、テーマ１から生成された評価項目が読み出される。本実施例では、図４（ｂ）に示す評価項目領域４２から「きれい」及び「赤い」が読み出される。次に、これらの評価項目「きれい」及び「赤い」が、図７（ａ）に示すように評価項目領域７３に各々記憶される。なお、ポイント領域７４に設定されるポイントは、テーマ１、コンテンツ２、コメント３から評価項目が抽出されるごとに、その出現回数に応じて加算されるが、テーマ１から生成された評価項目の記憶の際はポイントの加算は行われず、ポイント領域７４には「０」が設定される。なお、テーマ１から評価項目が生成されていない場合は、この処理は行われない。
【００４０】
続いて、コンテンツ２からの評価項目及びそのポイントが評価情報記憶部２１０に記憶される。コンテンツＩＤ＝１のコンテンツ２からは、「鮮明」と「きれい」と言う評価項目が生成されているが、「きれい」は既に記憶されているので、図７（ｂ）に示すように「きれい」のポイント領域７４に、１ポイント加算されて数値「１」が設定される。また、「鮮明」は、新たに出現した評価項目であるため、評価項目ＩＤ＝３の評価項目領域７３に追加される。この場合、ポイント領域７４には、「１」が設定される。なお、コンテンツから評価項目が生成されていない場合は、この処理は行われない。以上により、コンテンツ受信時の処理が完了する。
【００４１】
［印象判定処理］
図１２は、画像解析部２０６の構成を示しており、印象ラベル毎に設けられ、学習画像に基づく学習結果を用いてコンテンツ記憶部２０５から読み出されたコンテンツ（デジタル画像）２の評価を行う複数の判定部５００と、学習画像が記憶される学習画像記憶部５１０と、判定部５００による学習結果が記憶される学習結果記憶部５２０と、複数の判定部５００による判定結果を処理して、コンテンツ２の評価結果を画像評価部２０９に出力する判定結果出力部５３０と、を有して構成される。
【００４２】
この画像解析部２０６において、判定部５００の各々は、図１３に示すように、学習画像記憶部５１０に予め登録された学習画像及び印象ラベルに基づいて学習を行う学習処理部５０１と、学習結果記憶部５２０に記憶された学習結果に基づいて、コンテンツ２の評価を行う評価処理部５０２とを有して構成されている。それでは、この判定部５００における処理について、図１４〜図１９を用いて説明する。
【００４３】
（ａ）学習画像による学習
学習処理部５０１は、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法により、複数の学習サンプル（学習画像）を用いて、図１５に示す処理手順によりコンテンツ２の印象を判定するための１つの強識別器Ｈ（Ｘ）を構築するものである。この学習処理部５０１は、学習を開始すると、学習画像記憶部５１０に記憶されている複数の学習画像を読み込む（ステップＳ６００）。ここで、学習画像記憶部５１０には、図１４に示すように、学習画像を記憶する学習画像記憶テーブル５１１と、印象ラベルと学習画像との対応付けを行う印象ラベル記憶テーブル５１２とを有して構成されている。
【００４４】
学習画像記憶テーブル５１１は、学習画像を識別するための画像ＩＤが記憶される画像ＩＤフィールド５１１ａと、学習画像が格納されるファイルフィールド５１１ｂと、この学習画像の特徴量Ｘ（ｊ）が記憶される特徴量フィールド５１１ｃとから構成されている。図１４（ａ）においては、７枚の画像が登録されている場合を示しており、ｊは、学習画像の番号を示す。なお、ファイルフィールド５１１ｂに学習画像を直接記憶させるのではなく、別の領域に学習画像本体を記憶し、この学習画像のファイル名（又はパス名）をこの領域に記憶するように構成することも可能である。
【００４５】
また、印象ラベル記憶テーブル５１２は、印象ラベルを識別するための印象ＩＤが記憶される印象ＩＤフィールド５１２ａと、印象ラベルが記憶される印象ラベルフィールド５１２ｂと、当該印象ラベルに対応付けられている学習画像の画像ＩＤが記憶される画像ＩＤフィールド５１２ｃと、から構成されている。この画像ＩＤフィールド５１２ｃには、複数の画像ＩＤを設定することが可能であり、例えば、印象ＩＤ＝”１”の”きれいな花”という印象ラベルには、画像ＩＤが”０００１”と”０００２”の２枚の学習画像が設定されている。
【００４６】
なお、画像の特徴量Ｘは、ＭＰＥＧ７で規格化されている、スケーラブルカラー（Scalable Color）やエッジヒストグラム（Edge Histogram）を用いたｎ次元のベクトルとして定義されており、本実施の形態においては、予め決められた方法により学習画像毎に計算されて特徴量フィールド５１１ｃに設定されている。
【００４７】
そして、学習処理部５０１は、学習のステップ数ｔに初期値として”１”を設定し（ステップＳ６１０）、ステップ数ｔが、予め決められた回数（Ｔｍａｘ）を超えたか否かを判断し、Ｔｍａｘを超えるまで、ステップＳ６３０〜ステップＳ６５０を繰り返す（ステップＳ６２０）。この繰り返し処理において、ステップＳ６３０では、ステップＳ６００で読み込んだ学習画像を用いて、繰り返し処理毎の（ｔ回目の）学習における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が構築される。弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の詳細な構築方法については後述するが、本実施の形態における学習処理部５０１においては、学習画像を予め決められた部分領域に分割し、この部分領域における特徴量の部分ベクトル毎に学習を行い、当該部分領域の部分ベクトル毎の弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を構築し（ｉは部分領域の番号であり、ｋは当該部分領域に対応する特徴量の部分ベクトルの番号）、これらの部分領域における特徴量の部分ベクトルに対応する弱識別器の中から最も印象が強い部分領域の特徴量の部分ベクトルを選択し、この部分ベクトルに対応する弱識別器をこの学習処理（ｔ回目の学習処理）における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）として選択するように構成されている。そのため、ｘは、ｔ回目の学習において入力される画像の特徴量（ベクトル量）Ｘのうち、各弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が対応する部分領域における部分ベクトルを表している。
【００４８】
また、ステップＳ６４０では、ステップＳ６３０で構築された弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）から、線形結合のためのｔ回目の学習ステップにおける係数αtを算出し、さらに、次の学習ステップ（ｔ＋１回目）で用いるｊ番目の学習画像の重みＤt+1（ｊ）を更新する。そして、ステップＳ６５０でステップ数ｔに１を加算する。
【００４９】
以上のようにして、Ｔｍａｘ回の学習をすることにより、Ｔｍａｘ個の、部分領域（ｉ）と、この部分領域における部分ベクトル（ｋ）と、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）との組が決定され、ステップＳ６６０においてこれらの弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を線形結合することにより１つの強識別器Ｈ（Ｘ）が構築される。このステップＳ６６０において弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を線形結合するための係数αtは、上述のようにステップＳ６４０で算出されるが、後述するように、ステップＳ６３０で選択された部分領域における部分ベクトルに対応する弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）とその誤り率εtとを用いて、次式（１）として決定される。ここで、１枚の学習画像をｍ個の部分領域に分割したとすると、部分領域の組み合わせの集合はＧ＝｛ｇ１，ｇ２，．．．，ｇｍ｝と表され、ｊ枚目の学習画像の部分領域ｉに対応するｋ番目の部分ベクトルをｘi,j,kとすると、特徴量のベクトルＸは部分ベクトルの集合（Ｘ（ｊ）＝｛ｘ1,j,1，ｘ1,j,2，．．．，ｘ1,j,k1，ｘ2,j,1，ｘ2,j,2，．．．，ｘ2,j,k2，．．．，ｘm,j,1，ｘm,j,2，．．．，ｘm,j,km｝）として表される。なお、ｋ１，ｋ２，．．．，ｋｍは、それぞれの部分領域ｉにおける特徴量の部分ベクトルの数である。
【００５０】
【数１】
0005179969.tif 000002
【００５１】
この式（１）は、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の信頼性を表しており、誤り率εtが低いほど係数αtが大きくなり、対応する弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）のステップＳ６６０での判断の影響が大きくなる。但し、誤り率εtが０．５を超えるときは、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の判定を逆にすれば誤り率εtを小さくすることができるので、この場合は１から誤り率εtを引いた値を新たな誤り率εtとする。従って、誤り率εtの最悪値は０．５となる。
【００５２】
また、ｔ＋１回目の学習における学習画像の重みＤt+1（ｊ）は、全ての学習画像に対する重みを加算したときに１になる必要があるため、次式（２）に示す条件値Ｚtを満たすように、ｔ回目の学習における重みＤt（ｊ）から次式（３）により求められる。なお、この式（２）及び（３）において、Ｊｍａｘは学習画像の枚数を示し、ｘi,j,kは、弱識別器が選択された部分領域ｉに対応するｊ番目の画像のｋ番目の部分ベクトルを示し、ｙjは、ｊ番目の画像の印象ラベルの有無を表し、この学習を行っている判定部５００に割り当てられた印象ラベルを有する場合は１、有しない場合は−１となる。
【００５３】
【数２】
0005179969.tif 000003
【００５４】
以上より、ステップＳ６６０で構築される１つの強識別器Ｈ（Ｘ）は、次式（４）で表される。なお、この式（４）において、Ｘは強識別器Ｈで評価される画像の特徴量（ベクトル量）であり、ｘは、特徴量Ｘのうち、ｔ回目の学習において弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）が選択された部分領域に対応する部分ベクトルである。
【００５５】
【数３】
0005179969.tif 000004
【００５６】
図１７では、学習全体を通じて、一番選択された頻度の多かった部分領域が画像の印象に影響を与えている領域として特定される様子が示されており、Ｔｍａｘ回行った学習の結果は、学習全体を通じて出現頻度の高かった領域（丸印が付けられた領域）となる。
【００５７】
それでは、図１６を用いて、弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）を構築するための処理（ステップＳ６３０）の具体的構成について説明する。まず、学習画像を予め決められた複数の部分領域に分割する（ステップＳ６３０１）。例えば、図１７に示すように、横６×縦４の２４の部分領域に分割する（この場合は、ｍ＝２４となる）。なお、ここでは、説明を簡単にするために、縦、横を均等に分割した場合について示しているが、部分領域の大きさは任意に設定することができる。また、これらの分割された部分領域を組み合わせたものを新たな部分領域としても良い。次に上記部分領域の各々における部分ベクトルの数をｋ＝｛ｋ１，ｋ２，．．．，ｋｍ｝とする（ステップＳ６３０２）。そして、部分領域のカウンタｉ及び部分ベクトルのカウンタｋに初期値として”１”を設定し（ステップＳ６３０３）、部分領域ｇ１から順に、部分領域ｇｍまで以下の処理を繰り返す（ステップＳ６３０４）。
【００５８】
まず、上述のステップＳ６００で学習画像記憶部５１０から読み込んだすべての学習画像の、部分領域ｇｉにおける特徴量の部分ベクトルを抽出する（ステップＳ６３０５）。上述のように７枚の学習画像がある場合は、ｉ番目の部分領域の処理において抽出された部分ベクトルの集合は、｛ｘi,j,1，ｘi,j,2，．．．，ｘi,j,ki｝（ｊ＝１，２，．．．，７）となる。そして、ｋがｋｉより大きいか、すなわち、ｉ番目の部分領域に対応する全ての特徴量の部分ベクトルについて判定が終わったか否かを判断し（ステップＳ６３０６）、全ての判定が終わっている場合には、ｉに１を加算し（ステップＳ６３０７）、また、ｋに１を設定し（ステップＳ６３０８）、ステップＳ６３０４に戻る。一方、ステップＳ６３０６で全ての部分ベクトルについて判定が終わっていないと判断したときは、ｔ回目の学習において、学習画像の陽性サンプルの部分領域ｉの特徴量のｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値を次式（５）により算出し、学習画像の陰性サンプルの部分領域ｉの特徴量のｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値を次式（６）により算出する（ステップＳ６３０９）。ここで、陽性サンプルとは、判定部５００に設定された印象ラベルに割り当てられている学習画像のことを言い、上述のｙj＝１のサンプルであり、反対に陰性サンプルとは、当該印象ラベルに割り当てられていない学習画像のことを言い、上述のｙj＝−１のサンプルである。例えば、図１４（ｂ）において、”きれいな花”という印象ラベルが設定された判定部５００の学習処理部５０１では、画像ＩＤが”０００１”と”０００２”の学習画像が陽性サンプルとなり、それ以外の学習画像が陰性サンプルとなる。なお、式（５），（６）において、〜付きのｘは、部分ベクトルの重み付きの平均値であり、添え字の上側の文字は、”Ｙｅｓ”が陽性サンプルに対するものであることを示し、”Ｎｏ”が陰性サンプルに対するものであることを示す。また、ｍ＜ｎである。
【００５９】
【数４】
0005179969.tif 000005
【００６０】
これらの式（５），（６）において、ｎ1は陽性サンプルの枚数を示し、ｎ2は陰性サンプルの枚数を示している。ここで、ｎ＝ｎ1＋ｎ2である。また、λjはｊ番目の学習画像に付加されている印象ラベル数の逆数である。例えば、図１４（ｂ）において、画像ＩＤが”０００１”の学習画像には印象ラベルとして”きれいな花”と”落ち着いた雰囲気”が付加されており、λ1＝０．５となる。同様に、画像ＩＤが”０００２”の学習画像には”きれいな花”という印象ラベルだけが付加されているため、λ2＝１．０となる。つまり、このλjは、ｊ番目の学習画像の印象に対する影響力を表しており、多くの印象ラベルが付加されている学習画像ほど、その学習画像の印象に与える影響力は小さくなる。また、Ｄt（ｊ）は、ｔ回目の学習における、ｊ番目のサンプルの重みである。ここで言う重みとは、各学習画像が平均的な特徴量の部分ベクトルである式（５）及び（６）に影響を与える割合のことであり、常に以下の式（７）の関係を満足するものとする。
【００６１】
【数５】
0005179969.tif 000006
【００６２】
なお、この陽性及び陰性サンプルの重みＤt（ｊ）は、学習ステップの回数とともに変化するが、初期値（ｔ＝１）のときの値は、それぞれ、次式（８），（９）により定義され、各学習サンプルの重みを同じとする。
【００６３】
【数６】
0005179969.tif 000007
【００６４】
次に、上述のステップＳ６３０９で算出された特徴量の部分ベクトルの平均値と、各学習画像の特徴量の部分ベクトルとのユークリッド距離を次式（１０），（１１）により算出する（ステップＳ６３１０）。式（１０）において、ｆ1（ｘ）は、第ｉ番目の領域のｋ番目の部分ベクトルと陽性サンプルの特徴量のｋ番目の部分ベクトルの平均値とのユークリッド距離を示し、式（１１）において、ｆ2（ｘ）は、第ｉ番目の領域のｋ番目の部分ベクトルと陰性サンプルの特徴量のｋ番目の部分ベクトルの平均値とのユークリッド距離を示している。ただし、距離計算は１ノルムなど別のノルムでも代用できる。また、特徴量の部分ベクトルの平均値の添え字のうち、最初のｔは、ｔ回目の学習ステップであることを示す。
【００６５】
【数７】
0005179969.tif 000008
【００６６】
そして、ステップＳ６３１０で算出された距離ｆ1（ｘ），ｆ2（ｘ）を用いて、第ｉ番目の部分領域のｋ番目の部分ベクトルにおいて印象が陽性か陰性かを判定する弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を次式（１２）により構築する（ステップＳ６３１１）。ここで、”１”が陽性で、”−１”が陰性を表す。すなわち、この式（１２）で表される弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）は、評価画像の特徴量の部分ベクトルと学習画像より得られた部分ベクトルの重み付き平均値との距離が、陽性サンプルと近いときに陽性（１）と判断され、陽性及び陰性サンプルとの距離が等しいか若しくは陰性サンプルと近いときに陰性（−１）と判断するものである。
【００６７】
【数８】
0005179969.tif 000009
【００６８】
最後に、上述のステップＳ６３１１で構築された弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を用いて、すべての学習画像の第ｉ番目の部分領域に対するｋ番目の部分ベクトルの判定を行い、その判定結果と、印象ラベル記憶テーブル５１２に設定された状態（陽性サンプルか、陰性サンプルか）が一致するかを検査する（ステップＳ６３１２）。この検査の結果、すべての学習画像について、弱識別器による判定結果と設定状態とが一致するときはｋに１を加えた後（ステップＳ６３１５）、ステップＳ６３０６に戻り当該部分領域の次の部分ベクトルについて上記処理を繰り返す（ステップＳ６３１３）。一方、このステップＳ６３１３で何れかの学習画像において判定結果と設定状態とが一致しないときは、次式（１３）により、該当する弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）（言い換えると、該当する部分領域ｉのｋ番目の部分ベクトル）に対応する誤り率εi,kを算出し（ステップＳ６３１４）、ｋに１を加えた後（ステップＳ６３１５）ステップＳ６３０６に戻る。
【００６９】
【数９】
0005179969.tif 000010
【００７０】
このようなステップＳ６３０９からＳ６３１２までの一連の処理を部分領域の組み合わせの集合Ｇの要素数だけ繰り返す。最終的に、ｉ個の部分領域において、最も誤り率εi,kが低かった弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）を、ｔ回目の学習における弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）として選択し、学習ステップｔと、この弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）に関する部分領域の番号ｉ、部分ベクトルの番号ｋ、係数αt及び選択された部分領域における特徴量のｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値とを学習結果記憶部５２０の特徴量テーブル５２１及び判定情報テーブル５２２に記憶する（ステップＳ６３１６）。なお、この特徴量テーブル５２１は、図１８（ａ）に示すように印象ＩＤフィールド５２１ａと特徴量フィールド５２１ｂと、から構成され、印象ＩＤフィールド５２１ａに記憶された印象ＩＤ毎に、特徴量フィールド５２１ｂにｔ＝１回目からＴｍａｘ回目までの学習で選択された部分領域の番号ｉ及び当該部分領域における部分ベクトルの番号ｋが記憶される。また、判定情報テーブル５２２は、図１８（ｂ）に示すように、印象ＩＤフィールド５２２ａと、学習回数フィールド５２２ｂと、係数フィールド５２２ｃと、平均値フィールド５２２ｄと、から構成され、印象ＩＤ毎に、ｔ＝１〜Ｔｍａｘ回までの学習における係数（αt）及び部分ベクトルの重み付き平均値が記憶される。なお、弱識別器ｈi,k（ｘ，ｔ）が選択された部分領域ｉの部分ベクトルｋにおける誤り率εi,kが、ｔ回目の学習における誤り率εtとして選択される。
【００７１】
（ｂ）コンテンツの評価
評価処理部５０２は、上述の学習結果に基づいて、式（４）によりコンテンツ２の評価を行うものである。具体的には、図１９に示すように、まず、コンテンツ記憶部２０５から評価を行うコンテンツ２を取得する（ステップＳ７００）。そして、このコンテンツ２の特徴量のベクトルＸを算出する（ステップＳ７１０）。次に、繰り返し回数ｔに初期値として”１”を設定し（ステップＳ７２０）、この繰り返し回数ｔがＴｍａｘより大きくなるまで次の処理（ステップＳ７４０〜ステップＳ７６０）を繰り返す（ステップＳ７３０）。ステップＳ７４０では、学習結果記憶部５２０の特徴量テーブル５２１からｔ回目の学習におけるｉ，ｋを取得し、また、判定情報テーブル５２２からｔ回目の学習における部分領域ｉのｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値を取得する。そして、ステップＳ７５０では、ステップＳ７１０で算出したコンテンツ２の特徴量のベクトルＸのうち、部分領域ｉにおけるｋ番目の部分ベクトル（ｘ）と、ステップＳ７４０で取得した部分領域ｉのｋ番目の部分ベクトルの重み付き平均値とから、式（１０）〜（１２）により弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の値を求める。そして、ステップＳ７６０ではｔに１を加算する。以上のようにして、Ｔｍａｘ個の弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）の結果が出ると、最後に、判定情報テーブル５２２からＴｍａｘ個の重みαtの値を読み出し（ステップＳ７７０）、式（４）により、強識別器Ｈ（Ｘ）の値を算出する（ステップＳ７８０）。
【００７２】
以上のような構成によると、評価処理部５０２は、コンテンツ２が、この評価処理部５０２が設けられた判定部５００に設定されている印象ラベルに相当する印象を有するか否かを数値として算出することができる。上述のように弱識別器ｈ（ｘ，ｔ）は”１”か”−１”の値が出力されるため、判定結果出力部５３０において、強識別器Ｈ（Ｘ）の値が正の値であれば当該印象を有し、０より小さい値であれば当該印象を有しないと判断することができる。あるいは、所定の閾値を設定し、この閾値以上の値であれば当該印象を有し、閾値より小さければ当該印象を有しないと判断することもできる。すなわち、この判定部５００においては、強識別器Ｈ（Ｘ）の値は、印象を有する／有しない（”１”か”−１”か）ではなく、Ｔｍａｘ個の弱識別器と重みαtとの積の総和（線形結合）であるため、判定結果出力部５３０は、印象の度合いを数値として表現することが可能である。そのため、複数の印象ラベルが設定された判定部５００の各々の演算結果（Ｈ（Ｘ））を比較して、どの印象が最も強いのかというような比較や、順位付けも行うことが可能である。
【００７３】
なお、本実施形態における画像解析部２０６において、判定結果出力部５３０は、複数の印象ラベルのそれぞれに対応付けられた判定部５００からの判定結果（強識別器Ｈ（Ｘ）の値）から、所定の閾値以上の印象ラベルを出力するように構成されているものとする。また、以上の説明においては、判定部５００が学習処理部５０１と評価処理部５０２とを有する場合について説明したが、本実施形態における画像解析部２０６は、コンテンツ２の印象判定だけを行うことができれば良いので、予め学習した結果が記憶された学習記憶部５２０と評価処理部５０２とを有していれば、学習処理部５０１及び学習画像記憶部５１０は省略可能である。
【００７４】
［コメント受信時の処理］
コンテンツ２に対するコメント３が投稿者から送信され、これを受信した場合のコンテンツ評価装置１０３での処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。コンテンツ閲覧部２１３により公開されたコンテンツ２を閲覧したユーザは、当該コンテンツ２に対する感想などをコメント３として投稿することができる。
【００７５】
このようにコメント３を投稿するために、投稿者から接続要求が送信されると、コンテンツ評価装置１０３では、まず、前述のテーマ１の受信時と同様に、ユーザ認証が行われる（ステップＳ３００）。この場合も、ユーザ認証が正常に行われた場合は、次のステップＳ３１０に進み、ユーザ認証が失敗した場合は、以降の処理は行われず、コンテンツ評価処理全体が終了する。
【００７６】
ユーザ認証が正常に行われると、ユーザ端末１０２（コメント入力部）からコンテンツ評価装置１０３に送信されたコメント３が、コメント受信部２０７により受信される（ステップＳ３１０）。本実施例では、コンテンツＩＤ＝１のコンテンツ２に対して、ユーザ（ｈａｎａｋｏ）から「情熱的な赤ですね」と言う自然文（コメント）を受信した場合について説明する。受信されたコメント３は、コメント受信部２０７により、コンテンツ２と関連付けられてコメント記憶部２０８に記憶される（ステップＳ３２０）。具体的には、図６に示すように、コメントＩＤ＝１のレコードにおいて、コンテンツＩＤ領域６２に「１」、ユーザＩＤ領域６３に「２（ｈａｎａｋｏのユーザＩＤ）」、コメント領域６４に「情熱的な赤ですね」が記憶される。
【００７７】
次に、文章解析部２０３により、コメント記憶部２０８からコメント３が読み出され、上述のテーマ１の場合と同様の形態素解析を用いて、当該コメント３から印象語が抽出される（ステップＳ３３０）。本実施例では、コメントＩＤ＝１のコメント３から、「情熱的」及び「赤い」が抽出される。次の評価項目生成処理（ステップＳ３４０）では、このように抽出された印象語「情熱的」及び「赤い」が、当該コメント３の評価項目として選択される。
【００７８】
次に、このコメント３から生成された評価項目が、画像評価部２０９により、コンテンツ２に関連付けられて評価情報記憶部２１０に記憶される（ステップＳ３５０）。この場合、当該コメント３からは、「情熱的」と「赤い」と言う評価項目が生成されているが、「赤い」は既に評価情報記憶部２１０に記憶されているので、図７（ｃ）に示すように「赤い」のポイント領域７４に、１ポイントが加算されて数値「１」が記憶される。また、「情熱的」は、新たに出現した評価項目であるため、評価項目ＩＤ＝４の評価項目領域７３に追加して記憶される。このポイント領域７４には、「１」が記憶される。
【００７９】
このように、コメント３から生成された評価項目が評価情報記憶部２１０に記憶されることにより、最終的に、各コンテンツ２について、テーマ１、当該テーマ１に対して投稿されたコンテンツ２、及び当該コンテンツ２に対して投稿されたコメント３の３つの視点から生成された評価項目が、コンテンツ２に関連付けられて管理される。以上により、コメント受信時の処理が完了する。
【００８０】
なお、本実施例では、コンテンツ２及びコメント３が投稿されるごとに、評価項目の生成及び記憶などを行っているが、他の異なる実施例として、テーマ１に対する全てのコンテンツ２の投稿及び当該コンテンツ２に対するコメント３の投稿に対する期限を設定可能とし、この期限を経過した時点で、コンテンツ２及びコメント３からの評価項目の生成及び記憶などを行うよう構成してもよい。
【００８１】
（２）コンテンツの評価処理
次に、上記で生成された評価項目に基づいて、ユーザによりコンテンツ２の評価を行う場合の本実施例のコンテンツの評価処理の流れを、図１１のフローチャートを用いて説明する。このコンテンツの評価処理は、テーマ１に対する複数のコンテンツ２の投稿がされ、各コンテンツ２に対する全てのコメント３の投稿が完了し、コンテンツ２を評価するための評価項目が全て生成されたタイミングで実行される。なお、図１１のフローチャートには記載していないが、コンテンツ２の評価処理においても、本システムにアクセスするユーザに対してユーザ認証が行われる。
【００８２】
その際には、まず、画像評価部２０９により、各ユーザに対して、コンテンツの評価要求が配信される（ステップＳ４００）。なお、この評価要求の配信は、画像評価部２０９ではなく、別途、評価配信制御部などを設けて行ってもよい。この評価要求は、コンテンツ評価装置１０３にアクセスしたユーザのユーザ端末１０２の表示画面に、コンテンツ２と評価項目とが評価要求メッセージとともに表示されるよう構成してもよいし、本システムのメンバー（ユーザ）全員に、コンテンツ２とその評価項目とを添付したメールで通知するよう構成してもよい。また、全ユーザに対して配信するものであってもよいし、ユーザ情報記憶部２１１に記憶されたユーザ種別２４に応じて、ユーザを限定して配信するものであってもよい。例えば、ハイアマチュア以上のユーザに評価を求めるようにしてもよい。
【００８３】
評価要求の配信を受けたユーザは、コンテンツ２を閲覧し、評価項目に従って当該コンテンツ２を評価する。なお、コンテンツ２を閲覧するためのコンテンツ閲覧部２１３は、当該コンテンツ２に関連付けられた評価項目もユーザ端末１０１，１０２に表示するように構成されている。そして、例えば、評価項目に賛同する場合は、ユーザ端末１０１，１０２（評価項目評価部）において当該評価項目のチェックボックスにチェックを入れるなどの方法で行われる。このようにして入力された評価４は、画像評価部２０９により受信される（ステップＳ４１０）。なお、この評価４の受信も、画像評価部２０９ではなく、評価結果受信部などを設けて行ってもよい。
【００８４】
次に、画像評価部２０９により、受信した評価４が集計される（ステップＳ４２０）。まず、画像評価部２０９により、評価４が通知されたコンテンツ２に対応する評価項目及びポイントが、評価情報記憶部２１０から読み出される。次に、画像評価部２０９は、評価４を基にユーザがチェックした評価項目のポイントを、１ポイント加算する。このポイント加算の際には、例えば、当該テーマの発信者のチェックについては、他のユーザよりも重みを持たせ、１ポイントよりも大きなポイントを加算するようにしてもよい。また、プロやハイアマチュアからのチェックについても、１ポイントより大きなポイントを加算するなど、ユーザの種別に応じて加算するポイント数を段階的に設定してもよい。
【００８５】
評価項目全てについてポイントの集計が終了すると、画像評価部２０９により、そのポイントの集計結果（評価結果）が評価情報記憶部２１０に記憶される（ステップＳ４３０）。この最終的な評価結果が、当該コンテンツの評価（印象）と決定づけられる（ステップＳ４４０）。以上によりユーザによる評価処理が完了する。なお、このような評価結果の集計と記憶は、ユーザ端末１０１，１０２から評価４が送信される度に行ってもよいし、評価４を適宜の記憶部に一時的に記憶しておき、ユーザから全ての評価４が通知された後、全ての評価４を基に、ポイントを集計するものであってもよい。図７（ｄ）に、コンテンツＩＤ＝１のコンテンツに対するユーザからの評価４が全て集計されて記憶された例を示す。
【００８６】
以上のように、ユーザによるコンテンツ２の評価４を、総合的に集計した結果が当該コンテンツ２に対する評価結果として、本実施例のコンテンツ評価装置１０３に記憶され、管理される。テーマ１の発信者は、この最終的な評価結果を閲覧することにより、テーマ１対して投稿されたコンテンツ群の中から、ユーザの好みに好適に合致するコンテンツ２を容易に選択することができる。また、テーマ１に合致し、かつ、画質のきれいな画像を得たい場合に、「きれい」のポイントが高いコンテンツ２を提供した投稿者にコンテンツの提供を依頼するなど、テーマ１に最も適合するコンテンツの投稿者を選別することもできる。また、評価４の集計結果を基に、写真コンテストなども容易に行うこともできる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】コンテンツ評価システムの使用例を説明するための説明図である。
【図２】上記コンテンツ評価システムにおけるコンテンツ評価装置の構成を示すブロック図である。
【図３】ユーザ情報記憶部のデータ構造を説明するための説明図である。
【図４】リクエスト記憶部のデータ構造を説明するための説明図であり、（ａ）はテーマ記憶領域のデータ構造を示し、（ｂ）はテーマ別評価項目記憶領域のデータ構造を示す。
【図５】コンテンツ記憶部のデータ構造を説明するための説明図である。
【図６】コメント記憶部の構造を説明するための説明図である。
【図７】評価情報記憶部のデータ構造を説明するための説明図であり、（ａ）はテーマから生成された評価項目が記憶された状態を示す説明図で、（ｂ）はコンテンツから生成された評価項目が記憶された状態を示す説明図である。また、（ｃ）はコメントから生成された評価項目が記憶された状態を示す説明図であり、（ｄ）はユーザからの評価結果が集計された状態を示す説明図である。
【図８】評価項目の生成処理において、テーマ受信時の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】評価項目の生成処理において、コンテンツ受信時の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】評価項目の生成処理において、コメント受信時の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】コンテンツ評価処理において、コンテンツ評価の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】画像解析部の構成を示すブロック図である。
【図１３】判定部の構成を示すブロック図である。
【図１４】学習画像記憶部のデータ構造を示すデータ構造図であって、（ａ）は学習画像記憶テーブルの構造を示し、（ｂ）は印象ラベル記憶テーブルの構造を示す。
【図１５】上記判定部のうち、学習処理部における処理を示すフローチャートである。
【図１６】上記学習処理において、弱識別器を構築する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】上述の学習処理部における処理において、印象に影響を与える部分領域が特定される過程を示す説明図である。
【図１８】学習結果記憶部のデータ構造を示すデータ構造図であって、（ａ）は特徴量テーブルの構造を示し、（ｂ）は判定情報テーブルの構造を示す。
【図１９】上記判定部のうち、評価処理部における処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８８】
１  テーマ    ２コンテンツ    ３  コメント    ４評価
１０３  コンテンツ評価装置
２０１  リクエスト受信部    ２０２  リクエスト配信制御部
２０３  文章解析部    ２０４  コンテンツ受信部    ２０５  コンテンツ記憶部
２０６  画像解析部    ２０７  コメント受信部    ２０８  コメント記憶部
２０９  画像評価部    ２１０  評価情報記憶部    ２１１  ユーザ情報記憶部
【図１】
0005179969.tif 000011
【図２】
0005179969.tif 000012
【図３】
0005179969.tif 000013
【図４】
0005179969.tif 000014
【図５】
0005179969.tif 000015
【図６】
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【図７】
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【図８】
0005179969.tif 000018
【図９】
0005179969.tif 000019
【図１０】
0005179969.tif 000020
【図１１】
0005179969.tif 000021
【図１２】
0005179969.tif 000022
【図１３】
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【図１４】
0005179969.tif 000024
【図１５】
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【図１６】
0005179969.tif 000026
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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