(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像と、前記映像に対応付けられているテキストデータを取得する取得手段と、
前記テキストデータに基づいて前記映像に対する複数の観点を抽出する観点抽出手段と、
前記テキストデータに基づいて、前記観点ごとに、前記映像の内容から複数のトピックを抽出するトピック抽出手段と、
前記抽出されたトピックごとに前記映像を分割する分割手段と、
前記分割された映像ごとに、分割された各映像に対応する、サムネイルおよびキーワードの少なくとも１つ以上を作成する作成手段と、
前記分割された複数の映像と、各映像に対応する、前記サムネイルおよびキーワードの少なくとも１つ以上との映像組を複数提示する提示手段と、
複数の前記提示された映像組から少なくとも１つの組を選択させる選択手段と、
ユーザの興味を表現するユーザプロファイルを記憶している記憶手段と、
前記選択された組に基づいて前記ユーザプロファイルを修正する修正手段と、を具備することを特徴とする映像視聴支援システム。
【請求項２】
前記トピック抽出手段は、前記ユーザプロファイルに基づいて、トピックを抽出することを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項３】
前記観点抽出手段は、前記ユーザプロファイルに基づいて、抽出する観点を選択することを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項４】
前記提示手段は、前記観点ごとに在る映像の分割箇所の全てを新たな分割箇所として抽出する第１抽出手段をさらに具備し、
前記提示手段は前記新たな分割箇所で分割された映像組を提示することを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項５】
前記提示手段は、前記観点ごとに在る映像の分割箇所のうち、全ての観点において一致する分割箇所を新たな分割箇所として抽出する第１抽出手段をさらに具備し、
前記提示手段は前記新たな分割箇所で分割された映像組を提示することを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項６】
前記提示手段は、前記前記観点ごとに在る映像組と前記前記新たな分割箇所で分割された映像組との両方を提示することを特徴とする請求項４または請求項５に記載の映像視聴支援システム。
【請求項７】
前記第１抽出手段は、前記キーワードに基づいて前記新たな分割箇所を抽出することを特徴とする請求項４または請求項５に記載の映像視聴支援システム。
【請求項８】
前記テキストデータは、該テキストデータに対応付けられた映像に付随するクローズドキャプション、または、前記対応付けられた映像の音声データに対する自動音声認識結果の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項９】
前記取得手段は、前記テキストデータとして、前記映像のジャンル、または、前記映像の内容を示す用語の少なくとも１つを取得し、
前記観点抽出手段は、前記映像情報に基づいて複数の観点を抽出することを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【請求項１０】
前記観点は固有表現クラスであり、前記トピックは固有表現であることを特徴とする請求項１に記載の映像視聴支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像コンテンツをトピックごとに分割してユーザに提示し、ユーザに視聴したいトピックを選択させることにより映像コンテンツの効率的視聴を可能にする映像視聴支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、地上波、衛星放送、ケーブルテレビで配信されるテレビ番組や、ＤＶＤなどのメディアにより販売される映画など、視聴者は多様なビデオコンテンツに接している。今後も、チャネル数の増加や安価なメディアの普及により、視聴可能なコンテンツの量は増え続けると考えられる。このため、１つのビデオコンテンツを最初から最後まで視聴するという視聴スタイルに変わって、まず１つのビデオコンテンツの全体構造、すなわち目次のようなものを概観し、自分の興味のある部分のみを選択してから視聴する、といった「選択的視聴（selective viewing）」というスタイルが今後一般化する可能性がある。
【０００３】
例えば、２時間の雑多な話題を含む情報番組のうち、まず特定の話題を２つ３つ選択し、これらのみを視聴すれば、合計の視聴時間は数十分でおさまり、あまった時間を他の番組の視聴や、ビデオコンテンツ視聴以外に使うことにより、効率的なライフスタイルが実現できる可能性がある。
【０００４】
従来、ビデオコンテンツの選択的視聴を行うには、ユーザインタフェースを視聴者に提供する手法が考えられる（例えば、特許文献１参照）。この手法では、分割済みのビデオコンテンツに対して、分割された内容ごとにキーフレーム（key frame）、すなわちサムネイル（thumbnail）画像を提示し、さらに各サムネイルとともにユーザの興味度などを表示するインタフェースを提供している。
【特許文献１】特開２００４−２３７９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上の従来の手法は、ビデオコンテンツの最適な分割方法は一意に定まると仮定している。すなわち、例えば、あるニュース番組において、５つのニュースが伝えられる場合、この番組をニュースごとに５つに分割するような場合を想定している。しかし一般には、ビデオコンテンツ中のトピックの切り出し方は、ビデオコンテンツのジャンルやユーザの関心によって異なる可能性があり、切り出し方が必ずしも一意に定まるとは限らない。例えば、旅行に関するテレビ番組の場合、あるユーザは、特定の出演者のファンであるため、この出演者が出演している部分のみを視聴したいことがある。この場合、出演者の移り変わりに着目したビデオコンテンツの分割結果を提示することが望ましい。
【０００６】
一方、同じ旅行番組を見ている別のユーザは、特定の出演者に興味があるわけではなく、同ビデオコンテンツ中の、ある特定の旅行先のみに興味がある場合がある。この場合、地名や、ホテルの名前など、場所の移り変わりに着目したビデオコンテンツの分割結果を提示することが望ましい。さらに、例えば、旅行番組ではなく動物に関する番組の場合、場所の移り変わりの代わりに、動物の名前の移り変わりに着目した分割結果を提示すれば、例えば、サルに関するコーナーと、犬に関するコーナーと、鳥に関するコーナーがあった場合に、犬に関するコーナーのみを選択して視聴することが可能になる。
【０００７】
同様に、料理番組であれば、出演者の移り変わりに着目した分割結果とともに、料理名の移り変わりに着目した分割結果を提示すれば、例えば、「出演者Ａが出ている部分」と「ビーフシチューの作り方を実演している部分」を選択して視聴する、といった使い方が可能になる。
【０００８】
すなわち、従来技術では、どのようなビデオコンテンツに対しても単一の分割結果を提示することしかできなかったため、ユーザの見たい単位での選択が難しかった。さらに、ユーザが特定の分割結果に対して「気に入った」「気に入らない」などの評価を行った場合に、それが特定の出演者が出演しているからなのか、あるいは特定の場所に関するコンテンツであるからなのか、といった評価の根拠、すなわち観点がシステムに伝わりにくかったため、適切なpersonalizationを行うことが難しかった。ここで、personalizationは、relevance feedbackとも呼ばれ、ユーザの興味に応じてシステムの処理内容を修正する処理のことである。
【０００９】
本発明はかかる事情を考慮してなされたものであり、与えられたビデオコンテンツに対して、ユーザの観点を反映して効率的な映像の視聴を可能にする映像視聴支援システ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】
【００１０】
上述の課題を解決するため、本発明の映像視聴支援システムは、映像と、前記映像に対応付けられているテキストデータを取得する取得手段と、前記テキストデータに基づいて前記映像に対する複数の観点を抽出する観点抽出手段と、前記テキストデータに基づいて、前記観点ごとに、前記映像の内容から複数のトピックを抽出するトピック抽出手段と、前記抽出されたトピックごとに前記映像を分割する分割手段と、前記分割された映像ごとに、分割された各映像に対応する、サムネイルおよびキーワードの少なくとも１つ以上を作成する作成手段と、前記分割された複数の映像と、各映像に対応する、前記サムネイルおよびキーワードの少なくとも１つ以上との映像組を複数提示する提示手段と、複数の前記提示された映像組から少なくとも１つの組を選択させる選択手段と、ユーザの興味を表現するユーザプロファイルを記憶している記憶手段と、前記選択された組に基づいて前記ユーザプロファイルを修正する修正手段と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の映像視聴支援システムによれば、与えられたビデオコンテンツに対して、ユーザの観点を反映して効率的な映像の視聴を可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る映像視聴支援システムおよび方法について詳細に説明する。  
（第１の実施形態）  
本発明の第１の実施形態に係る映像視聴支援システムについて図１を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施形態に係る映像視聴支援システムの概略構成を示すブロック図である。  
本実施形態の映像視聴支援システム１００は、観点決定部１０１、トピック分割部１０２、トピック分割結果データベース（ＤＢ）１０３、トピック一覧生成部１０４、出力部１０５、入力部１０６、再生部分選択部１０７を備えている。
【００１４】
観点決定部１０１は、ビデオコンテンツに応じてトピック分割のための観点を決定する。この観点は複数でもよい。  
トピック分割部１０２は、各観点からビデオコンテンツをトピックに分割する。  
トピック分割結果データベース１０３は、トピック分割部１０２が分割したトピック分割結果を記憶している。  
トピック一覧生成部１０４は、トピック分割結果を元にユーザに提示するサムネイルやキーワードを生成し、トピック一覧情報を作成する。  
出力部１０５は、トピック一覧情報やビデオコンテンツを提示する。出力部１０５は、例えば、ディスプレイ画面を有している。  
入力部１０６は、ユーザからトピックの選択や、ビデオコンテンツの再生開始、停止、早送りなどの操作コマンドの入力を受け付ける、リモコンやキーボードなどの入力装置に対応する。  
再生部分選択部１０７は、ユーザの選択したトピックに応じてユーザに提示する映像情報を生成する。
【００１５】
次に、図１の映像視聴支援システムの動作について説明する。  
まず、観点決定部１０１は、テレビやＤＶＤプレーヤー／レコーダー、ハードディスクレコーダーなどの外部機器からデコーダ１０８でデコードされたビデオコンテンツを取得し、ビデオコンテンツに応じて複数の観点を決定する。ビデオコンテンツが放送データである場合は、このビデオコンテンツに関するＥＰＧ（electronic program guide）情報も同時に取得してもよい。ここでＥＰＧとは、放送局が提供する、番組の概要やジャンル、出演者情報を示す用語が記述されているテキストデータを含むデータである。
【００１６】
次に、トピック分割部１０２は、観点決定部１０１が決定した各観点に基づきビデオコンテンツのトピック分割を行い、トピック分割結果データベース１０３に分割結果を格納する。  
ビデオコンテンツには、クローズドキャプション（closed captions）と呼ばれる、デコーダにより抽出可能なテキストデータが付随していることが多く、この場合、ビデオコンテンツのトピック分割に、テキストデータを対象とした既存のトピック分割手法を適用することができる。例えば、“Hearst, M. TextTiling: Segmenting Text into Multi-Paragraph Subtopic Passages, Computational Linguistics , 23 (1), pp. 33-64, March 1997. http://acl.ldc.upenn.edu/J/J97/J97-1003.pdf”には、テキスト中に含まれる語彙を比較し、話題の切れ目を自動的に検出する手法が開示されている。  
また、クローズドキャプション情報を含まないビデオコンテンツに対しては、“Smeaton, A., Kraaij, W. and Over, P.: The TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID): A Case Study and Status Report, RIAO 2004 conference proceedings, 2004. http://www.riao.org/Proceedings-2004/papers/0030.pdf”に開示されているように、ビデオコンテンツ中の音声データに対して自動音声認識（automatic speech recognition）技術を適用し、テキストデータを取得してトピック分割に利用してもよい。
【００１７】
次に、トピック一覧生成部１０４は、トピック分割結果データベース１０３に格納してあるトピック分割結果に基づき、各トピックセグメントに対応するサムネイルやキーワードを生成し、この結果をテレビ画面などの出力部１０５を介してユーザに提示する。ユーザは、提示された分割結果の中から、視聴したいものをリモコンやキーボードなどの入力部１０６を介して選択する。
【００１８】
最後に、再生部分選択部１０７は、入力部１０６から取得した選択情報に基づいて、トピック分割結果データベース１０３を参照して、ユーザに提示する映像情報を生成して出力部１０５に渡す。
【００１９】
次に、図１の観点決定部１０１での処理について図２を参照して説明する。図２は観点決定部１０１の処理のフローチャートである。  
まず、テレビやＤＶＤプレーヤー／レコーダー、ハードディスクレコーダーなどからビデオコンテンツを取得する（ステップＳ２０１）。ビデオコンテンツが放送データである場合は、このビデオコンテンツに関するＥＰＧ情報も同時に取得してもよい。
【００２０】
ビデオコンテンツからクローズドキャプションをデコード（decode）するか、あるいはビデオコンテンツの音声データに対して自動音声認識処理を行うことにより、ビデオコンテンツ中の時間情報と対応するテキストデータを生成する（ステップＳ２０２）。以下、主としてテキストデータがクローズドキャプションである場合を例にとって説明する。
【００２１】
固有表現抽出（named entity recognition）技術を用いて、ステップＳ２０２で生成されたテキストデータ中の人名、食品名、動物名、地名などの情報（固有表現クラス：named entity classes）を検出抽出し、出現頻度の高い固有表現クラスを選択する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３の結果の一例は後に図３を参照して説明する。  
固有表現抽出技術は、例えば、“Zhou, G. and Su, J.: Named Entity Recognition using an HMM-based Chunk Tagger, ACL 2002 Proceedings, pp. 473-480, 2004. http://acl.ldc.upenn.edu/P/P02/P02-1060.pdf”に開示されている。
【００２２】
ステップＳ２０３で選択された固有表現クラスと、ビデオデータと、ステップＳ２０２で生成したテキストデータまたはデコードされたクローズドキャプションと、ステップＳ２０３で抽出した固有表現クラスと、をトピック分割部１０２に渡す（ステップＳ２０４）。
【００２３】
次に、時間情報と対応づけられたクローズドキャプションに対して固有表現抽出処理を施した結果の一例について図３を参照して説明する。図３は、ステップＳ２０３で抽出された固有表現抽出結果を示している。  
図３で、TIMESTAMPとはビデオコンテンツの開始時点からの秒数を表している。この例では、PERSON（人名）、ANIMAL（動物名）、FOOD（食品名）、LOCATION（地名）という４つの固有表現クラスについて固有表現抽出が行われており、この結果、例えば、PERSONとして出演者である「人名Ａ」などが、FOODとして「カレー」「すき焼き」などが抽出されている。一方、ANIMALやLOCATIONに該当する文字列は抽出されていない。
【００２４】
このように、クローズドキャプションに対して、予め用意した複数の各固有表現クラスについて固有表現抽出を行ってみると、抽出結果の多い固有表現クラスと、抽出結果の少ない固有表現クラスが得られる。
【００２５】
観点決定部１０１は、図３のような抽出結果をもとに、例えば、このビデオコンテンツについては出現頻度の高いPERSONとFOODの２つの固有表現クラスをトピック分割のための観点として採用することを決定する。そして、観点決定部１０１は、上記観点の情報と、ビデオデータと、クローズドキャプションと、固有表現抽出結果と、をトピック分割部１０２に渡す。
【００２６】
なお、例えば、料理番組に対して固有表現抽出を行った場合は、図３のように人名と食品名に偏った抽出結果が得られるかも知れないが、例えば、ペットに関する番組に対して固有表現抽出を行った場合は、PERSONとANIMALに偏った結果が得られるかも知れない。また、旅行番組については、PERSONとLOCATIONに偏った結果が得られるかも知れない。このように、本発明の実施形態では、ビデオコンテンツに応じてトピック分割の観点を変更することができる。さらに、単一の分割結果ではなく、複数の観点に基づく分割結果をユーザに提示することができる。
【００２７】
また、観点決定部１０１が行う、図２の処理の変形例としては、クローズドキャプションに対して固有表現抽出を施す代わりに、ＥＰＧに記載されている番組のジャンル情報や番組内容に基づいて、観点を決定する方法が考えられる。この場合は、例えば、ジャンルが料理番組であるか、番組内容に「料理」という用語が含まれている場合には観点をPERSONとFOODにし、ジャンルが動物番組であるか、番組内容に「動物」「犬」「猫」などの用語が含まれている場合には観点をPERSONとANIMALにする、といった決定ルールを予め用意すればよい。
【００２８】
次に、図１のトピック分割部１０２の処理について図４を参照して説明する。図４は本実施形態におけるトピック分割部１０２の処理の一例を示すフローチャートである。  
まず、ビデオデータ、クローズドキャプション、図３に例示したような固有表現抽出結果、およびＮ個の観点を観点決定部１０１から受け取る（ステップＳ４０１）。例えば、前述のようにPERSONおよびFOODが観点として選択された場合には、Ｎ＝２となる。
【００２９】
次に、各観点について別個にトピック分割処理を行い、分割結果をトピック分割結果データベース１０３に格納する（ステップＳ４０２、Ｓ４０３、Ｓ４０４、Ｓ４０５）。トピック分割には、例えば、“Hearst, M. TextTiling: Segmenting Text into Multi-Paragraph Subtopic Passages, Computational Linguistics , 23 （1）, pp. 33-64, March 1997. http://acl.ldc.upenn.edu/J/J97/J97-1003.pdf”で開示されているTextTilingをはじめとする多くの既存技術を適用することが可能である。もっとも単純な分割手法の例としては、例えば、図３のような固有表現抽出結果において、新しい語が出現した時点で分割を行う手法が考えられる。例えば、図３においてPERSONの観点から分割を行う場合は、「人名Ａ」「人名Ｂ」および「人名Ｃ」が初めて出現する１９．８０５秒、６４．４５１秒、および９０．８２６秒でトピック分割を行えばよい。
【００３０】
また、上記の変形例として、トピック分割の前処理としてショット境界検出（shot boundary detection）を行ってもよい。ショット境界検出は、カメラの切替（カット）など画像フレームの変化をもとにビデオコンテンツを分割する技術である。ショット境界検出は、例えば、“Smeaton, A., Kraaij, W. and Over, P.: The TREC Video Retrieval Evaluation (TRECVID): A Case Study and Status Report, RIAO 2004 conference proceedings, 2004. http://www.riao.org/Proceedings-2004/papers/0030.pdf”に開示されている。  
この場合、ショット境界に対応する時点のみをトピック分割時点の候補とすればよい。
【００３１】
最後に、トピック分割部１０２は、各観点に基づき作成したトピック分割結果を総合（統合）して、単一のトピック分割結果を作成し、分割結果を元のビデオデータとともに格納する（ステップＳ４０６）。
【００３２】
これは、例えば、PERSONの観点に基づく分割箇所と、FOODの観点に基づく分割箇所の両方を採用するか、あるいは双方の分割箇所が一致する箇所のみを採用することにより容易に実現可能である。
【００３３】
さらに、各分割点における確信度（confidence score）が得られる場合には、例えば、これらの値の和をもとに総合分割点を決定してもよい。また、変形例として、総合的な分割結果は作成しない実施形態も考えられる。
【００３４】
次に、図１のトピック一覧生成部１０４の処理について図５を参照して説明する。図５は本実施形態におけるトピック一覧生成部１０４の処理の一例を示すフローチャートである。  
まず、ビデオデータ、クローズドキャプション、および複数の観点に基づくトピック分割結果をトピック分割結果データベース１０３から取得する（ステップＳ５０１）。
【００３５】
そして、各観点に基づくトピック分割結果の各トピックセグメントに対して、既存の任意の技術によりサムネイルおよびキーワードを生成する（ステップＳ５０２、Ｓ５０３、Ｓ５０４、Ｓ５０５）。サムネイル作成方法としては、ビデオデータのフレーム画像の中から、トピックセグメントの開始時間に対応するものを１枚選出し、これを縮小する方法が一般的である。また、トピックセグメントの特徴を現すキーワードの選出方法としては、クローズドキャプションに対して、例えば、情報検索における適合フィードバック（relevance feedback）におけるキーワード選出方法を応用すればよい。relevance feedbackは、personalizationとも呼ばれ、ユーザの興味に応じてシステムの処理内容を修正する処理のことである。具体的な選出方法は、例えば、“Robertson, S.E. and Sparck Jones, K: Simple, proven approaches to text retrieval, University of Cambridge Computer Laboratory Technical Report TR-356, 1997. http://www.cl.cam.ac.uk/TechReports/UCAM-CL-TR-356.pdf”に開示されている。
【００３６】
トピック一覧生成部１０４は、トピック分割結果、サムネイルを基にして、ユーザに提示するトピック一覧情報を生成し、出力部１０５に出力する（ステップＳ５０６）。トピック一覧情報の一例は次に図６を参照して説明する。
【００３７】
図１の出力部１０５がユーザに提示するトピック一覧情報について図６を参照して説明する。図６はトピック一覧情報の画面表示例である。  
ユーザは出力部１０５により提示されたこのようなインタフェース上で、視聴したいトピックセグメントに対応するサムネイルを１つ以上選択することにより、番組中の見たい箇所のみを効率的に視聴できる。この例では、長さが６０分の旅行番組に対して、PERSONとLOCATIONという２つの観点からトピック分割を行った結果と、両者の結果を総合した分割結果とがユーザに提示されている。
【００３８】
各トピックセグメントには、サムネイルと、特徴を表すキーワードが付与されている。例えば、PERSONの観点に基づく分割結果は、５つのトピックセグメントから構成されており、第一セグメントの特徴キーワードは「人名Ａ」と「人名Ｂ」となっている。この分割結果を見ることにより、ユーザは、番組中における出演者の移り変わりを概観することができる。そして、例えば、ユーザが「人名Ｄ」のファンである場合に、PERSONの第２、第３セグメントを選択する、といった視聴スタイルが可能になる。
【００３９】
一方、PERSONに基づく分割結果とは別個に、LOCATIONに基づく分割結果が示されている。これは、旅行番組において、例えば、３箇所の温泉を訪れるような場合に、温泉の地名やホテル名などをもとにトピック分割を行ったイメージを示したものである。ユーザは、この番組の特定の出演者には興味がないが、２番目の温泉の名前には興味があるといった場合に、図６のLOCATIONに基づく分割結果の第２セグメントを選択することにより、この部分のみを視聴できる。
【００４０】
また、もちろん、PERSONに基づく第２セグメントとおよび第３セグメントと、LOCATIONに基づく第２セグメントを選択する、というふうに複数の観点をまたがった選択をしてもよい。上記の例の場合、図６におけるPERSONの第３セグメントとLOCATIONの第２セグメントが時間的に重複しているが、実際に映像を再生する際には同じ内容を２度再生しないようにすることは容易である。この処理については後に図７（再生部分選択部の処理）を参照して説明する。  
また、図６では、PERSONとLOCATIONの分割結果を総合して作成した分割結果が提示されているが、前述のようにこの総合結果は提示しない変形例も考えられる。
【００４１】
次に、図１の再生部分選択部１０７の処理について図７を参照して説明する。図７は本実施形態における再生部分選択部１０７の処理の一例を示すフローチャートである。  
まず、入力部１０６からユーザにより選択されたトピックセグメントの情報を受け取る（ステップＳ７０１）。  
次に、各トピックセグメントに対応する開始時間および終了時間のTIMESTAMPをトピック分割結果データベース１０３から取得する（ステップＳ７０２）。  
そして、全トピックセグメントの開始時間および終了時間を統合し、元の部分のどの部分を再生するかを決定し、これに基づきビデオコンテンツを部分的に再生する（ステップＳ７０３）。
【００４２】
例えば、図６において、ユーザがPERSONに基づく第２、第３セグメントと、LOCATIONに基づく第２セグメントを選択した場合を考える。このとき、各セグメントの＜開始時間，終了時間＞がそれぞれ＜６００秒，７００秒＞、＜７００秒，２１００秒＞、＜１７００秒，２７００秒＞であるとする。この場合、再生部分選択部１０７は、６００秒目から２７００秒目を連続して再生すればよい。
【００４３】
以上に説明したように、本実施形態では、ビデオコンテンツの内容に応じた複数の観点からトピック分割を行い、ユーザにトピックセグメントを選択させることができる。このため、ビデオコンテンツの内容に応じた複数の観点からトピック分割を行い、複数の分割結果をユーザに提供することができる。さらに、観点別の分割結果に対してユーザに評価を行ってもらうことにより、ユーザの観点を反映したpersonalizationを実現することができる。例えば、料理番組において、特定の出演者が出ているセグメントと、特定の料理が出ているセグメントとを選択して視聴するが、旅行番組においては、特定の温泉に関するセグメントのみを選択して視聴する、といった従来よりも柔軟な視聴箇所の選択を行うことができる。
【００４４】
（第２の実施形態）  
第２の実施形態と第１の実施形態との構成上および機能上の違いは、プロファイル管理部を有する点のみである。従って、以下、主にプロファイル管理部の処理について説明する。それに伴い、本実施形態での観点決定部と入力部の処理は第１の実施形態とは少し異なる。
【００４５】
本実施形態の映像視聴支援システムについて図８および図９を参照して説明する。図８は本発明の第２の実施形態に係る映像視聴支援システムの概略構成を示すブロック図である。図９は本実施形態におけるトピック一覧情報の一例である。  
プロファイル管理部８０２は、個々のユーザの興味を表すキーワードと、各キーワードの重みとの対をユーザプロファイルと呼ばれるファイルに保持している。このファイルの初期値は、例えば、ユーザに記述してもらえばよい。入力部８０３を使用してユーザに記述してもらう。例えば、ユーザが「人名Ａ」および「人名Ｂ」というテレビタレントのファンであれば、これらのキーワードと重みとをユーザプロファイルに記述しておく。これにより、例えば、後の図９に「お勧め」と示したように、ユーザにどのセグメントがお勧めであるかを提示することができる。この例では、PERSONに基づく第１セグメントのキーワードと、ユーザプロファイル中に含まれていたキーワードが一致したため上記セグメントが「お勧め」としてユーザに提示されている。
【００４６】
なお、ユーザにお勧め情報・興味の度合いを提示すること自体は例えば、特開２００４−２３７９９号公報に開示されているように公知であり、本発明の主眼ではない。本発明の特徴的な従来との相違点は、ユーザから観点別にrelevance feedback情報を取得できる点である。この点について以下に詳述する。
【００４７】
プロファイル管理部８０２は、図７に示したように、入力部８０３から入力されたユーザのトピック選択情報を監視している。そして、この情報を元に、ユーザプロファイルの修正を行う。例えば、ユーザが図９においてPERSONに基づく第４セグメントを選択したとする。この第５セグメントには、トピック一覧生成部１０４により生成された「人名Ｅ」「人名Ｆ」というキーワードが付与されているので、プロファイル管理部８０２は、これらをユーザプロファイルに付加することができる。
【００４８】
一方、ユーザがLOCATIONに基づく第２セグメントを選択したとする。この第２セグメントには「地名Ｙ」というキーワードが付与されているので、プロファイル管理部８０２は入力部８０３から入力して、これをユーザプロファイルに付加することができる。一方、従来技術では、観点別のトピック分割を行っていないため、ユーザには図９の「総合点に基づく分割結果」と見かけ上、類似した一次元の分割結果しか提示されず、各セグメントに付与されるキーワードも、人名と地名がまざっているなど、雑多なものになる。例えば、図９の「総合点に基づく分割結果」の第５セグメントには、「人名Ｅ」「人名Ｆ」「地名Ｙ」という３つのキーワードがついているが、従来技術ではそもそも観点別のトピック分割を行っていないため、これ以外の雑多な観点に関連する語がキーワードになる可能性がある。したがって、従来技術においてユーザがトピックセグメントを選択した場合、ユーザがそのセグメントを選択した理由が推定しにくいという問題がある。すなわち、例えば、「人名Ｅ」「人名Ｆ」「地名Ｙ」というキーワードがついているセグメントが選択された場合、ユーザが「人名Ｅ」あるいは「人名Ｆ」が好きだからそのセグメントを選択したのか、それとも「地名Ｙ」に興味があったからそのセグメントを選択したのかを判定することが難しい。
【００４９】
これに対し本発明では、はじめから観点別にトピック分割結果をユーザに提示し、セグメントの選択を促しているため、前述のように観点別にユーザの選択情報を取得することができるため、ユーザの意図しないユーザプロファイルの修正が従来技術と比べて起こりくい。
【００５０】
また、本実施形態においては、観点決定部８０１およびトピック分割部１０２の少なくとも一方がユーザプロファイルを参照して処理内容を修正することが可能である。例えば、観点決定部８０１は、はじめはユーザにPERSON、LOCATION、FOODという３つの観点を提示するようにしているが、ユーザプロファイルに追加される語彙がPERSONとFOODに関する語彙ばかりであるとする。これはユーザがLOCATIONの観点を全く活用していないことを意味するため、以後LOCATIONという観点をはじめからユーザに提示しないようにする、という処理が可能である。
【００５１】
同様に、例えば、図９において、ユーザがPERSONに基づく第２、第３セグメントを選択した場合、ユーザが「人名Ｄ」を好むことが推定できるので、「人名Ｄ」を新たにユーザプロファイルに加えるか、既にある「人名Ｄ」の重みを上げることが考えられるが、この重みをトピック分割処理の参考にすること可能である。例えば、上記の例では、以後トピック分割の際に「人名Ｄ」を重要視して分割処理を行うようにし、例えば、図９の第２、第３セグメントのように「人名Ｄ」が連続して出現する２つのセグメントが得られた場合は、最初からこれらを１つにまとめて提示する、といった分割結果修正方法が考えられる。
【００５２】
以上のように、本実施形態では、ユーザのセグメント選択情報を観点別に収集することが可能であるため、ユーザが何故そのセグメントを選択したのかが推定しやすくなり、適切なユーザプロファイルの修正が行い易い。これは適切なお勧め情報提示に役立つ。また、上記ユーザからのフィードバック情報は、ユーザに提示する観点の修正、およびトピック分割方法の提示にも役立てることができる。
【００５３】
なお、以上の説明ではクローズドキャプションが日本語の場合を想定して説明したが、本実施形態はビデオコンテンツの言語になんら限定されるものではない。
【００５４】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る映像視聴支援システムのブロック図。
【図２】図１の観点決定部の処理の流れを示すフローチャート。
【図３】図２のステップＳ２０３の固有表現抽出結果を示す図。
【図４】図１のトピック分割部の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】図１のトピック一覧生成部の処理の流れを示すフローチャート。
【図６】図１の出力部が提示するトピック一覧情報を示す図。
【図７】図１の再生部分選択部の処理の流れを示すフローチャート。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る映像視聴支援システムのブロック図。
【図９】図８の出力部が提示するトピック一覧情報を示す図。
【符号の説明】
【００５６】
１００、８００…映像視聴支援システム、１０１、８０１…観点決定部、１０２…トピック分割部、１０３…トピック分割結果データベース、１０４…トピック一覧生成部、１０５…出力部、１０６、８０３…入力部、１０７…再生部分選択部、１０８…デコーダ、８０２…プロファイル管理部。
【図１】
0004550725.tif 000002
【図２】
0004550725.tif 000003
【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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