【手続補正書】
【提出日】平成19年11月13日(2007.11.13)
【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】
順序付けられた情報のストリームに関する類似度マトリックスを生成するステップと、
確率論的マトリックス因数分解に基づいて前記類似度マトリックスを複数の成分マトリックスに分解するステップと、
各成分マトリックスに対して、前記順序付けられた情報のストリームの代表的部分を決定するステップと、
前記決定された代表的部分を抽出するステップと、
前記抽出された代表的部分を前記順序付けられた情報のストリームの要約に結合するステップと、からなることを特徴とする、順序付けられた情報のストリームを要約する方法。
【請求項２】
前記順序付けられた情報のストリームはビデオ情報とオーディオ情報と静止画像情報とテキスト情報のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記順序付けられた情報のストリームは少なくともビデオ情報とオーディオ情報と静止画像情報とテキスト情報とのうちの複数を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記順序付けられた情報のストリームに関して前記類似度マトリックスを生成するステップは、
前記順序付けられた情報のストリームをウィンドウ化するステップと、
前記順序付けられた情報のウィンドウ化ストリームをパラメータ化するステップと、
前記順序付けられた情報のパラメータ化されたウィンドウ化ストリームの前記類似度マトリックスを決定するステップとを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記順序付けられた情報のストリームは少なくともオーディオ情報を含んでおり、また前記順序付けられた情報のストリームをパラメータ化するステップは、ＳＴＦＴフーリエ変換とメル周波数ケプストラム係数分析とスペクトル写真と高速フーリエ変換とウェーブレット分解とのうちの少なくとも一つに基づいて前記順序付けられたオーディオ情報のストリームをパラメータ化するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記順序付けられた情報のストリームは少なくともビデオ情報を含んでおり、また前記順序付けられた情報のストリームをパラメータ化するステップはヒストグラムと正規直交射影と圧縮マクロブロックのＤＣ係数からのデシメートされた画像の導出と離散余弦変換とのうちの少なくとも一つに基づいて前記順序付けられたビデオ情報のストリームをパラメータ化するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記順序付けられた情報のストリームは少なくともテキスト情報を含んでおり、また前記順序付けられた情報のストリームをパラメータ化するステップはセンテンス（文）とパラグラフ（段落）とメタデータ情報と項頻度・反転文書頻度情報とスピーチ情報の一部とのうちの少なくとも一つに基づいて前記順序付けられたテキスト情報のストリームをパラメータ化するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
ある関数に基づいて前記順序付けられた情報の成分マトリックスの数を決定する前記ステップを更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ある関数に基づいて前記順序付けられた情報の成分マトリックスの数を決定するステップは前記順序付けられた情報に関する類似度マトリックスの確率論的因数分解ランクに基づいて前記順序付けられた情報の成分マトリックスの数を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
各成分マトリックスに対して前記順序付けられた情報のストリームの代表的部分を決定する前記ステップは、各成分マトリックスに対して、その成分マトリックスに対応する前記順序付け情報のストリームの１つのサブパートからの複数の候補抄録の各々のためにその候補抄録がどれほど代表的であるかの度合いを決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
候補抄録がどれほど代表的であるかの前記度合いを決定する前記ステップはその候補抄録に関する平均クラス内マトリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
候補抄録に関する前記平均クラス内マトリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定する前記ステップは、
【数１】
2005174333.tif 000001
のように、Ａ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含んでおり、ここで、
Ｎは順序付けられた情報のストリームの対応するサブパートの分離可能部分の数であり、
ｒは前記抄録の終了部分であり、
ｑは前記抄録の開始部分であることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
成分マトリックスに対応する前記順序付けられた情報のストリームのサブパートからの前記複数の候補抄録に関してその候補抄録がどれほど代表的であるかの度合いを決定する前記ステップは、すべての可能な開始点ｒを有する抄録に関する前記平均クラス内成分マトリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
成分マトリックスに対応する前記順序付けられた情報のストリームのサブパートからの前記複数の候補抄録に関してその候補抄録がどれほど代表的であるかの度合いを決定する前記ステップは、各々の抄録が開始点ｒと終了点ｑとの間に一定の長さＬを有する、すべての可能な開始点ｒを有する抄録に関する前記平均クラス内成分マトリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
成分マトリックスに対応する前記順序付けられた情報のストリームのサブパートからの前記複数の候補抄録に関してその候補抄録がどれほど代表的であるかの度合いを決定する前記ステップは、すべての可能な終了点ｑを有する抄録に関する前記平均クラス内成分マトリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
成分マトリックスに対応する前記順序付けられた情報のストリームのサブパートからの前記複数の候補抄録に関してその候補抄録がどれほど代表的であるかの度合いを決定する前記ステップは、成分ｋに関して長さｌkを有する抄録に関する前記平均クラス内成分マ
トリックスＡ*k（ｑ，ｒ）を決定するステップを含んでおり、前記長さｌkは
【数２】
2005174333.tif 000002
のように、決定され、ここでＬTは結合された抄録に関する全長であることを特徴とする
、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
候補抄録がどれほど代表的であるかの前記度合いを決定する前記ステップは、所定の成分マトリックスＡkに関して、ｋth成分のｉth開始位置に関するスコアＱL(k)（ｉ）を
【数３】
2005174333.tif 000003
のように、決定するステップを含んでおり、ここで、
Ｎは前記順序付けられた情報のストリームの対応するサブパートの分離可能部分の数であり、
ｉは前記抄録の開始部分であり、
Ｌは前記抄録の長さであることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
ｋth成分のｉth開始位置に関するスコアＱL(k)（ｉ）を決定する前記ステップはｋth成分から抽出される抄録に関する開始点ｑL(k)を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ｋth成分から抽出される抄録に関する開始点ｑL(k)を決定する前記ステップはｋth成分に関するスコアＱL(k)を最大にする開始点ｑL(k)を見出すステップを含むことを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
確率的マトリックス因数分解に基づいて前記類似度マトリックスを前記複数の成分マトリックスに分解する前記ステップは、前記類似度マトリックスを、非ネガティブ・マトリックス因数分解を使用して前記複数の成分マトリックスに分解するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記類似度マトリックスを、非ネガティブ・マトリックス因数分解を使用して前記複数の成分マトリックスに分解する前記ステップは、
【数４】
2005174333.tif 000004
のように、表される類似度マトリックスＳを
【数５】
2005174333.tif 000005
のように、表される複数の成分マトリックスＡkに分解するステップを含んでおり、ここ
で、
Ｗ（ｉ，ｋ）はＮ×Ｋマトリックスであり、
Ｈ（ｋ，ｊ）はＫ×Ｎマトリックスであり、
Ｎは順序付けられた情報のストリームの分離可能部分の数であり、
Ｋは基底ベクトルの数であり、
ｋは整数である、ことを特徴とする、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
順序付けられた情報のストリームに関して前記類似度マトリックスを生成する前記ステップは、
【数６】
2005174333.tif 000006
および
【数７】
2005174333.tif 000007
であるような類似度マトリックスＳを生成するステップを含んでおり、ここでＳｂは前記類似度マトリックスＳの一次近似であることを特徴とする、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
順序付けられた情報のストリームに関して前記類似度マトリックスを生成する前記ステップは、前記類似度マトリックスＳにおける各位置（ｉ，ｊ）に関して
【数８】
2005174333.tif 000008
のように、表される類似値Ｓ（ｉ，ｊ）を決定するステップを更に含んでおり、ここで、
ｖiとｖjは順序付けられた情報の前記ストリームのｉthとｊth部分とに関して前記順序付けられた情報のストリームから生成されたパラメータ・ベクトルであり、
ｄcはパラメータ・ベクトルｖi、ｖj間の余弦角であることを特徴とする、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
データ処理装置上で実行可能であって順序付けられた情報のストリームの要約処理を実行するプログラムであって、前記処理は、
メモリに記憶された前記順序付けられた情報のストリームを読み出し、該ストリームに関する類似度マトリックスを生成するステップと、
確率論的マトリックス因数分解に基づいて前記類似度マトリックスを複数の成分マトリックスに分解するステップと、
各成分マトリックスに関して前記順序付けられた情報のストリームの代表的部分を決定するステップと、
前記決定された代表的部分を抽出するステップと、
前記抽出された代表的部分を前記順序付けられた情報のストリームの要約に結合するステップと、からなることを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
順序付けられた情報のストリームの二つの部分の間の類似度を決定し、その決定された類似度を類似度マトリックスに格納する類似度マトリックス決定回路、ルーチンまたはアプリケーションと、
確率論的マトリックス因数分解に基づいて前記類似度マトリックスを複数の成分マトリックスに分解する確率論的分解回路、ルーチンまたはアプリケーションと、
各成分マトリックスに関して前記順序付けられた情報のストリームの代表的部分を決定する抄録決定回路、ルーチンまたはアプリケーションと、
前記決定された代表的部分を抽出する抄録抽出回路、ルーチンまたはアプリケーションと、
前記抽出された代表的部分を前記順序付けられた情報のストリームの要約に結合する要約生成回路、ルーチンまたはアプリケーションと、を含むことを特徴とする、順序付けられた情報のストリームを要約するシステム。
【請求項２６】
前記順序付けられた情報のストリームをウィンドウ化するウィンドウ化回路、ルーチンまたはアプリケーションと、
前記順序付けられた情報のウィンドウ化されたストリームをパラメータ化するパラメータ化回路、ルーチンまたはアプリケーションと、を更に含んでおり、
前記類似度マトリックス決定回路、ルーチンまたはアプリケーションは前記順序付けられた情報のウィンドウ化され、パラメータ化されたストリームの二つの部分の間の類似度を決定することを特徴とする、請求項２５に記載の、順序付けられた情報のストリームを要約するシステム。