(57)【要約】      （修正有）【課題】コンテンツに付された複数のタグの中から、そのコンテンツにとって固有のタグを判別する。【解決手段】固有タグ判別部は、二つの単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書テーブルを参照して、サーバに入力された画像にタグ付けされた複数の単語を二つ一組とした組合せ毎に、関連スコアを算出するとともに、関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語を、画像にとって固有のタグであると判別する。【選択図】図１６
2009277016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得するとともに、全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別部を備えたことを特徴とするコンテンツ処理装置。
【請求項２】
選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得するとともに、前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別部を備えたことを特徴とするコンテンツ処理装置。
【請求項３】
前記コンテンツにタグ付けされた単語、及びコンテンツデータベースに記憶されたコンテンツにタグ付けされた単語の組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを算出するスコア算出部と、
前記スコア算出部で算出された前記関連スコアを前記関連語辞書に記憶する記憶部とを備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ処理装置。
【請求項４】
前記スコア算出部は、選択されたコンテンツから共通の単語を介してたどることができる、前記コンテンツデータベースに記憶されたコンテンツまでの、コンテンツをたどるホップ数をカウントするホップ数カウント部を備え、前記ホップ数に基づいて前記関連スコアを算出することを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ処理装置。
【請求項５】
前記スコア算出部は、選択されたコンテンツにタグ付けされた単語、又は前記コンテンツデータベースに記憶されたコンテンツにタグ付けされた単語の出現頻度を単語の種類毎にカウントする出現頻度カウント部を備え、前記出現頻度に基づいて前記関連スコアを算出することを特徴とする請求項３又は４に記載のコンテンツ処理装置。
【請求項６】
前記スコア算出部は、コンテンツにタグ付けされた単語の序列数をコンテンツ毎にカウントする序列数カウント部を備え、前記序列数に基づいて前記関連スコアを算出することを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項７】
選択されたコンテンツからその特徴を抽出する特徴抽出部と、
コンテンツの特徴と単語とを関連付けて記憶したワードテーブルから、前記特徴抽出部で抽出されたコンテンツの特徴に関連付けされた単語を選択するキーワード選択部と、
前記キーワード選択部で選択された単語が記述されたタグを生成するタグ生成部とを備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項８】
コンテンツにとって固有のタグであると前記固有タグ判別部で判別された単語に関連する関連語を前記関連語辞書から検索する関連語検索部と、
前記関連語検索部で検索された関連語がタグ付けされたコンテンツを検索するコンテンツ検索部とを備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載のコンテンツ処理装置。
【請求項９】
選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを固有タグ判別部で取得する関連スコア取得ステップと、
全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると前記固有タグ判別部で判別する固有タグ判別ステップとを備えたことを特徴とするコンテンツ処理方法。
【請求項１０】
選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを固有タグ判別部で取得する関連スコア取得ステップと、
前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると前記固有タグ判別部で判別する固有タグ判別ステップとを備えたことを特徴とするコンテンツ処理方法。
【請求項１１】
コンテンツにとって固有のタグを判別するコンテンツ処理装置のコンピュータに、
コンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得する関連スコア取得ステップと、
全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別ステップとを実行させるためのコンテンツ処理プログラム。
【請求項１２】
コンテンツにとって固有のタグを判別するコンテンツ処理装置のコンピュータに、
コンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得する関連スコア取得ステップと、
前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別ステップとを実行させるためのコンテンツ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツに付された複数のタグの中から、そのコンテンツにとって固有のタグを判別するコンテンツ処理方法及び装置、並びにコンテンツ処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話やパーソナルコンピュータなどの情報端末機器の普及に伴い、映像、画像、音楽、ゲーム、電子辞書、Ｗｅｂページといった様々なコンテンツを大量且つ容易に得ることが可能になった。このため、情報端末機器でコンテンツの検索を行う機会が増加している。コンテンツの検索には、キーワード検索が広く用いられている（例えば、特許文献１参照）。コンテンツの検索を行う場合、キーワード検索が広く用いられている。キーワード検索では、ユーザにより入力されたキーワードが検索条件として用いられ、予めコンテンツに付されたタグに基づいてコンテンツが探し出されることになる。このため、コンテンツに複数のタグを付しておき、検索にヒットさせ易くする傾向がある。
【０００３】
また、最近では、コンテンツに付されたタグを検索条件として関連するコンテンツの検索を行う検索システム（例えば、ＴＲＩＰＩＴ）が発明されるに至っている。
【特許文献１】特開２００８−０７７１３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、コンテンツに付された複数のタグを検索条件にした場合、検索にヒットするコンテンツの量は膨大になり、ユーザが所望するコンテンツを探し出すことが難しくなる。検索にヒットするコンテンツの量を限定するためには、コンテンツに付された複数のタグを絞り込んでから検索を行う必要がある。
【０００５】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、コンテンツに付された複数のタグの中から、そのコンテンツにとって固有のタグを判別するコンテンツ処理方法及び装置、並びにコンテンツ処理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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明のコンテンツ処理装置は、選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得するとともに、全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語、又は前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別部を備えている。
【０００７】
請求項３に記載の発明では、前記コンテンツにタグ付けされた単語、及びコンテンツデータベースに記憶されたコンテンツにタグ付けされた単語の組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを算出するスコア算出部と、前記スコア算出部で算出された前記関連スコアを前記関連語辞書に記憶する記憶部とを備えている。
【０００８】
請求項４に記載の発明では、前記スコア算出部は、選択されたコンテンツから共通の単語を介してたどることができる、前記コンテンツデータベースに記憶されたコンテンツまでの、コンテンツをたどるホップ数をカウントするホップ数カウント部を備え、前記ホップ数に基づいて前記関連スコアを算出する。
【０００９】
請求項５に記載の発明では、前記スコア算出部は、選択されたコンテンツにタグ付けされた単語、又は前記コンテンツデータベースに記憶されたコンテンツにタグ付けされた単語の出現頻度を単語の種類毎にカウントする出現頻度カウント部を備え、前記出現頻度に基づいて前記関連スコアを算出する。
【００１０】
請求項６に記載の発明では、前記スコア算出部は、コンテンツにタグ付けされた単語の序列数をコンテンツ毎にカウントする序列数カウント部を備え、前記序列数に基づいて前記関連スコアを算出する。
【００１１】
請求項７に記載の発明では、選択されたコンテンツからその特徴を抽出する特徴抽出部と、コンテンツの特徴と単語とを関連付けて記憶したワードテーブルから、前記特徴抽出部で抽出されたコンテンツの特徴に関連付けされた単語を選択するキーワード選択部と、前記キーワード選択部で選択された単語が記述されたタグを生成するタグ生成部とを備えている。
【００１２】
請求項８に記載の発明では、コンテンツにとって固有のタグであると前記固有タグ判別部で判別された単語に関連する関連語を前記関連語辞書から検索する関連語検索部と、前記関連語検索部で検索された関連語がタグ付けされたコンテンツを検索するコンテンツ検索部とを備えている。
【００１３】
本発明のコンテンツ処理方法は、選択されたコンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを固有タグ判別部で取得する関連スコア取得ステップと、全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語、又は前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると前記固有タグ判別部で判別する固有タグ判別ステップとを備えている。
【００１４】
本発明のコンテンツ処理プログラムは、コンテンツにとって固有のタグを判別するコンテンツ処理装置のコンピュータに、コンテンツにタグ付けされた複数の単語を総当たりで二つ一組とした組合せ毎に、単語同士の関連度合を示す関連スコアを記憶した関連語辞書から前記関連スコアを取得する関連スコア取得ステップと、全ての組合せの中で前記関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語、又は前記関連スコアが所定値以下の組合せに係る単語を、前記コンテンツにとって固有のタグであると判別する固有タグ判別ステップとを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明のコンテンツ処理方法及び装置、並びにコンテンツ処理プログラムによれば、コンテンツに付された複数のタグの中から、そのコンテンツにとって固有のタグを判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
［第１実施形態］
図１において、第１実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８（図３参照）のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。コンテンツ処理装置は、複数のタグ（単語）が付されたコンテンツの入力を受けて、そのコンテンツにとって固有のタグを判別するとともに、タグに基づいて関連語辞書を作成する。なお、本明細書では、画像にとって固有のタグを判別する場合を例に説明するが、映像、音楽、ゲーム、電子辞書、その他のコンテンツにとって固有のタグを判別するようにしてもよい。
【００１７】
サーバ１１は、インターネット１２を介して接続されたクライアント端末１３とともに、ネットワークシステム１４を構成する。クライアント端末１３は、例えば周知のパーソナルコンピュータやワークステーションであり、各種操作画面などを表示するモニタ１５と、操作信号を出力するマウス１６及びキーボード１７からなる操作部１８とを備えている。
【００１８】
クライアント端末１３には、デジタルカメラ１９で撮影して得られた画像や、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体２０に記録された画像が送信され、あるいは、インターネット１２を経由して画像が転送される。
【００１９】
デジタルカメラ１９は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりクライアント端末１３に接続され、クライアント端末１３とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体２０も同様に、専用のドライバを介してクライアント端末１３とのデータの遣り取りが可能となっている。
【００２０】
図２に示すように、クライアント端末１３を構成するＣＰＵ２１は、操作部１８から入力される操作信号などに従ってクライアント端末１３全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２１には、操作部１８の他に、データバス２２を介して、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）２５、表示制御部２６、及びモニタ１５が接続されている。
【００２１】
ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２４には、クライアント端末１３を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている他に、デジタルカメラ１９、記録媒体２０、あるいは、インターネット１２から取り込まれた画像データが記憶される。ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２４からプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２２】
通信Ｉ／Ｆ２５は、例えばモデムやルータであり、インターネット１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、インターネット１２を経由したデータの遣り取りをする。また、通信Ｉ／Ｆ２５は、デジタルカメラ１９や記録媒体２０などの外部機器とのデータ通信も行う。表示制御部２６は、モニタ１５の表示を制御し、各種ウィンドウをモニタ１５に表示させる。
【００２３】
図３に示すように、サーバ１１を構成するＣＰＵ３１は、インターネット１２を経由してクライアント端末１３から入力される操作信号に従ってサーバ１１全体を統括的に制御する。ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、ＲＡＭ３３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３４、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）３５、固有タグ判別部３６、及びスコア算出部３７が接続されている。
【００２４】
ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ３４には、サーバ１１を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。また、ＨＤＤ３４には、コンテンツ処理プログラム３８が記憶されている。ＣＰＵ３１は、ＨＤＤ３４からプログラムを読み出してＲＡＭ３３に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２５】
ＨＤＤ３４には、画像データベース（画像ＤＢ）３９と、関連語辞書データベース（辞書ＤＢ）４０とが設けられている。画像ＤＢ３９には、インターネット１２を経由して入力された画像のデータとともに、図４に示す画像一覧テーブル４１、及び図５に示すタグ一覧テーブル４２が格納されている。
【００２６】
画像一覧テーブル４１は、取込み時に自動的に付けられるＩＤ（取込み順に付した通し番号）を見出しとして、画像のファイル名を記憶している。また、タグ一覧テーブル４２は、ＩＤを見出しとして、画像に付されたタグを記憶している。
【００２７】
タグには、画像に元々付されたもの、画像を取り込んだ際にファイルシステムなどの外部データベースから取得したもの（画像のタイトル、ジャンル、画像のイメージなど）などがある。例えば、図６に示すＩＤ「０００１」の画像４３には、「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」が付されている。同様に、図７に示すＩＤ「０００２」の画像４４には、「琵琶湖」、「滋賀県」、「ラムサール条約」、「日本一」が付され、図８に示すＩＤ「０００３」の画像４５には、「鳥人間」、「琵琶湖」、「人力」、「飛行機」が付されている。なお、画像一覧テーブル４１とタグ一覧テーブル４２とを統合して、一つのデータテーブルとしてもよい。
【００２８】
辞書ＤＢ４０には、図９に示す関連語辞書テーブル４６が格納されている。関連語辞書テーブル４６は、二つの単語の組合せを、その単語同士の関連度合を示す関連スコアとともに記憶している。この関連スコアは、関連度合が強いほど高くなるように設定されている。サーバ１１に画像が入力され、スコア算出部３７で関連スコアが算出されると、関連語辞書テーブル４６は更新される。なお、関連語辞書テーブル４６の具体的な更新方法については、後述する。
【００２９】
図３に戻って、通信Ｉ／Ｆ３５は、例えばモデムやルータであり、インターネット１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、インターネット１２を経由したデータの遣り取りをする。通信Ｉ／Ｆ３５は、画像に付されたメタデータなどが入力される入力部として機能する。通信Ｉ／Ｆ３５を介して入力されたデータは、ＲＡＭ３３に一時的に記憶される。
【００３０】
固有タグ判別部３６は、サーバ１１に画像が入力され、タグ一覧テーブル４２にタグが新たに記憶されると、図９に示す関連語辞書テーブル４６を参照して、関連スコアが最も低い組合せに係る二つのタグを、画像にとって固有のタグであると判別する。図６に示す画像４３がサーバ１１に入力された場合、固有タグ判別部３６は、関連語辞書テーブル４６の中から「富士山」と「樹海」、「富士山」と「御来光」、「富士山」と「火山」、「富士山」と「日本一」、「樹海」と「御来光」、「樹海」と「火山」、「樹海」と「日本一」、「御来光」と「火山」、「御来光」と「日本一」、及び「火山」と「日本一」の関連スコアを参照する。そして、関連スコアが「５」で最小値の「樹海」と「御来光」を、画像４３にとって固有のタグであると判別する。
【００３１】
スコア算出部３７には、ホップ数カウント部５１、出現頻度カウント部５２、及び序列数カウント部５３が設けられている。
【００３２】
ホップ数カウント部５１は、サーバ１１に画像が入力され、タグ一覧テーブル４２にタグが新たに記憶されると、新たに記憶されたタグから見た、既に記憶されていたタグのホップ数をカウントする。
【００３３】
ホップ数とは、共通のタグを介してたどることが可能な画像の個数のことをいう。具体的には、新たに記憶された画像（新規画像）にＡというタグがあり、既に記憶されている画像（既存画像）にもＡというタグがあった場合は、たどれる画像の個数は１であるので、その既存画像のＡ以外のタグのホップ数は「１」である。また、ホップ数が「１」のタグを有する既存画像にＢというタグがあり、それ以外の既存画像にもＢというタグがあった場合は、タグＡ、Ｂを介して２個の画像をたどれることになり、その既存画像のＢ以外のタグのホップ数は「２」となる。なお、同一の画像のタグ同士のホップ数は「０」とする。
【００３４】
出現頻度カウント部５２は、タグ毎の出現頻度をカウントする。具体的には、既存画像に付されたタグと、その個数との関係をデータテーブル化してＨＤＤ３４に記憶しておく。そして、画像が入力され、タグ一覧テーブル４２にタグが新たに記憶される度に、既存画像に付されたタグに、新規画像に付されたタグと同一のものが合った場合は、その個数をインクリメントする。なかった場合は、その個数を「１」として新たに記憶する。
【００３５】
序列数カウント部５３は、サーバ１１に画像が入力され、タグ一覧テーブル４２にタグが新たに記憶されると、画像内におけるタグの序列数をカウントする。序列数としては、例えば、その画像に付された順番や、ユーザにより指定された優先順位が考えられる。
【００３６】
スコア算出部３７は、各カウント部５１〜５３でカウントされた数値に基づいた評価値を基準値に相乗することで、タグ同士の関連度合を示す関連スコアを算出する。対象となるタグの一方を第１タグ、その他方を第２タグとすると、関連スコアの算出式は、（基準値）×（ホップ数に基づく評価値）×（第１タグの出現頻度に基づく評価値）×（第２タグの出現頻度に基づく評価値）×（第１タグの序列数に基づく評価値）×（第２タグの序列数に基づく評価値）・・・（式１）で表される。関連スコアは、タグ同士の関連度合が強いほど高くなるように設定されている。なお、基準値は何れでもよいが、「１」と設定されている。
【００３７】
図１０に示すように、ホップ数の評価値は、０ホップが３ポイント、１ホップが２ポイント、２ホップが１ポイントと設定され、予めＨＤＤ３４に記憶されている。この評価値は、ホップ数が大きくタグ同士の繋がりが遠いほど低い。
【００３８】
図１１に示すように、出現頻度の評価値は、１個が１ポイント、２個が２ポイント、３個が３ポイント、４個が４ポイント、・・・Ｎ個がＮポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ３４に記憶されている。この評価値は、出現頻度の増加に比例して高くなる。
【００３９】
図１２に示すように、序列数の評価値は、１番がＮポイント、２番が（Ｎ−１）ポイント、・・・（Ｎ−２）番が３ポイント、（Ｎ−１）番が２ポイント、Ｎ番が１ポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ３４に記憶されている。この評価値は、序列数に従って、低くなる。
【００４０】
次に、スコア算出部３７の動作を、図１３のフローチャートを参照しながら、図１４及び図１５を例に挙げて説明する。サーバ１１に画像ＰＡ１が入力され、タグ一覧テーブル４２にタグＴＡ１、ＴＡ２、ＴＡ３、ＴＡ４、ＴＡ５が新たに記憶されたとする。
【００４１】
ホップ数カウント部５１は、タグ一覧テーブル２４に新たに記憶されたタグＴＡ１〜ＴＡ５の「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」についてのホップ数をカウントする。ＴＡ１〜ＴＡ５の「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」は、同一の画像ＰＡ１に付されたタグであるので、これらのタグ間のホップ数は「０」となる。既に記憶されているタグＴＢ２、ＴＢ３、ＴＢ４、ＴＢ６、ＴＢ７、ＴＢ９の「日の出」、「露天風呂」、「温泉」、「琵琶湖」、「滋賀県」、「ラムサール条約」は、タグＴＡ１及びＴＢ１もしくはＴＢ５の「富士山」、並びにタグＴＡ５及びＴＢ８の「日本一」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は「１」となる。またタグＴＣ１、ＴＣ３、ＴＣ４の「鳥人間」、「人力」、「飛行機」は、タグＴＢ６とＴＣ２の「琵琶湖」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は「２」となる。
【００４２】
また、説明の都合から、図１４に示したタグ以外はタグ一覧テーブル４２に記憶されていないものと仮定すると、出現頻度カウント部５２でカウントされる数は、「富士山」は３個、「日本一」と「琵琶湖」はそれぞれ２個、その他のタグはそれぞれ１個となる。
【００４３】
また、図１４において、タグが序列の順に上から下に並んでいるものとすると、序列数カウント部５３でカウントされる序列は、画像ＰＡ１では、「富士山」は１番、「樹海」は２番、「御来光」は３番、「火山」は４番、「日本一」は５番となる。
【００４４】
以上を踏まえ、スコア算出部３７は、上記式１を用いて関連スコアを算出する。算出結果は、図１５のようになる。すなわち、「富士山」と「火山」を例にとると、基準値が１、ホップ数は０であるのでその評価値が３、「富士山」の出現頻度は３であるのでその評価値が３、「火山」の出現頻度は１であるので評価値が１、「富士山」の序列数は５個中１番であるのでその評価値が５、「火山」の序列数は５個中４番であるのでその評価値が２である。よって、関連スコアは９０（＝１×３×３×１×５×２）である。但し、図１５における例示は、図１４において示した以外のタグは存在しないものとして仮定して算出した、出現頻度に基づく評価値および序列数に基づく評価値を用いたものである。
【００４５】
その他のタグの組合せも同様に評価値を求め、関連スコアを算出している。なお、詳しい説明は省略する。
【００４６】
このようにして算出された関連スコアは、タグの組合せとともに関連語辞書テーブル４６に記憶される。すなわち、スコア算出部３７で算出された関連スコアをもって関連語辞書テーブル４６は更新される。なお、タグの組合せが既に記憶されている場合には、関連スコアのみが上書きされる。
【００４７】
次に、上記構成のサーバ１１（図１及び図３参照）がコンテンツ処理装置として機能したときの処理手順について、図１６のフローチャートを参照しながら説明する。ユーザは、クライアント端末１３の操作部１８を操作して、サーバ１１に複数のタグが付された画像を入力する。サーバ１１に入力された画像は、それに付された複数のタグとともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００４８】
サーバ１１に入力された画像は、ＲＡＭ３３から画像ＤＢ３９に読み出され、画像ＤＢ３９に記憶される。また、サーバ１１に入力された画像に基づいて画像一覧テーブル４１（図４参照）が更新される。
【００４９】
一方、サーバ１１に入力された複数のタグに基づいて、タグ一覧テーブル４２（図５参照）が更新される。
【００５０】
また、サーバ１１に入力された複数のタグは、ＲＡＭ３３から固有タグ判別部３６に読み出されるとともにスコア算出部３７に読み出される。固有タグ判別部３６では、関連語辞書テーブル４６が参照されながら、サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグが判別される。サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグであると判別されたタグは、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００５１】
サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグであると判別されたタグは、ＲＡＭ３３から画像ＤＢ３９に読み出され、画像にとって固有のタグとして、タグ一覧テーブル４２に記憶される。
【００５２】
一方、スコア算出部３７では、タグの組合せ毎に関連スコアが算出される。スコア算出部３７で算出された関連スコアは、タグの組合せ毎にＲＡＭ３３に記憶される。
【００５３】
スコア算出部３７で算出された関連スコアは、タグの組合せとともにＲＡＭ３３から辞書ＤＢ４０に読み出される。そして辞書ＤＢ４０に読み出された関連スコアをもって関連語辞書テーブル４６が更新される。
【００５４】
以上説明したように、関連スコアが最も低い組合せに係る二つの単語（関連性が最も遠い二つの単語）を、画像にとって固有のタグであると判別するようにしたことで、他の画像にタグ付けされている可能性が最も低い組合せのタグを判別することができる。また、画像に付されたタグに基づいて関連語辞書テーブル４６を更新することができる。
【００５５】
なお、ホップ数が２のタグまでを評価して辞書ＤＢ４０を更新する場合を例に説明したが、ホップ数が１、あるいは３以上のタグまでを評価の対象としてもよい。ホップ数がＮ（Ｎ；自然数）のタグまでを評価の対象とする場合、その評価値は、ホップ数が０のとき（Ｎ＋１）ポイント、ホップ数が１のときＮポイント、ホップ数が２のとき（Ｎ−１）ポイント、・・・、ホップ数が（Ｎ−１）のとき２ポイント、ホップ数がＮのとき１ポイントと設定される。
【００５６】
また、ホップ数、出現頻度、序列数に係るそれぞれの評価値を、基準値に相乗して関連スコアを算出する場合を例に説明したが、この算出方法に限定されるものではない。例えば、それぞれの評価値を加算してもよい。この場合、評価値毎に異なる重み付けをしてから加算してもよい。
【００５７】
また、ホップ数の評価値は、ホップ数が１増加する毎に１ポイント減少するように設定した場合を例に説明したが、ホップ数が大きく、タグの関連性が遠くなるほどポイントが減少すればよく、ホップ数の増加とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【００５８】
また、出現頻度の評価値は、１個増加する毎に１ポイント増加するように設定した場合を例に説明したが、個数が多く、タグの出現頻度が高くなるほどポイントが増加すればよく、出現頻度とポイントとが比例関係にある必要はない。
【００５９】
また、序列数の評価値は、１個低くなる毎に１ポイント減少するように設定した場合を例に説明したが、序列数が低くなるほどポイントが減少すればよく、序列数の低下とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【００６０】
また、ホップ数、出現頻度、序列数の全ての評価値に基づいて関連スコアを算出する場合を例に説明したが、これら全ての評価値に基づくことに限定されるのではなく、これらのいずれか一つの評価値、あるいはこれらの二つの評価値に基づくのでもよい。
【００６１】
また、タグ一覧テーブル４２に記憶されている全てのタグを対象として出現頻度をカウントする場合を例に説明したが、サーバ１１に入力されたタグから所定のホップ数（例えば、２ホップ）まででたどれるタグに限定して出現頻度をカウントしてもよい。
【００６２】
また、画像に付された全てのタグを関連語辞書テーブル４６に反映させる場合を例に説明したが、固有タグ判別部３６において、画像にとって固有のタグと判別されたタグに基づいて関連語辞書テーブル４６を更新するようにしてもよい。
【００６３】
［第２実施形態］
なお、上記第１実施形態では、サーバ１１に入力される画像にタグが付されている場合を例に説明したが、タグが付されていない画像に対してタグを付すようにしてもよい。
【００６４】
図１７において、第２実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。コンテンツ処理装置は、コンテンツの入力を受けて、そのコンテンツに関連するタグを生成するとともに、コンテンツにとって固有のタグを判別する。
【００６５】
ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、特徴抽出部５６、キーワード選択部５７、及びタグ生成部５８などが接続されている。
【００６６】
特徴抽出部５６は、サーバ１１に画像が入力されると、その画像を解析してキーワードになり得る特徴を抽出する。例えば、特徴抽出部５６は、画像データから画像の特徴色を抽出し、ＥＸＩＦ（登録商標）データから撮影日時などの時間情報や、緯度及び経度などの位置情報を抽出する。特徴色の抽出は、例えば、最も画素数の多い色、最も密度の高い色などを選択する。また、特開平１０−１４３６７９号公報に記載の発明のように、色味の出現頻度などに基づいて特徴色を抽出してもよい。なお、特徴色は１色に限定されず、複数の特徴色を抽出してもよい。また、特徴抽出部５６による特徴抽出は、サーバ１１に入力された画像にタグが付されていなかった場合にのみ行われるようにしてもよい。
【００６７】
キーワード選択部５７は、特徴抽出部５６から入力された特徴色、時間情報、及び位置情報に基づいて、ＨＤＤ３４に記憶されたワードテーブル５９（図１８参照）を検索し、該当する語句を選択する。
【００６８】
ワードテーブル５９には、特徴抽出部５６によって抽出される特徴と、キーワードとして用いられる語句とが関連付けて記録されている。図１８に示すように、ワードテーブル５９には、例えば、特徴色テーブル６０、時間情報テーブル６１、及び位置情報テーブル６２などが設けられている。特徴色テーブル６０には、赤色、緑色及び青色の配分を００〜ＦＦの１６進数で記述したＲＧＢ値と、その色名とが関連付けて記録されている。この特徴色テーブル６０には、例えば、ＨＴＭＬ文書の作成で用いられているＮｅｔｓｃａｐｅ色パレットや、ＨＴＭＬ３．２の基本１６色パレットなどを用いてもよい。また、時間情報テーブル６１には、日付や時間に対応する季節、祝日、時間帯などの語句が、位置情報テーブル６２には、緯度及び経度に対応する都市名や国名、ランドマーク名などがそれぞれ記録されている。
【００６９】
タグ生成部５８は、選択されたキーワードが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。
【００７０】
次に、特徴抽出部５６、キーワード選択部５７及びタグ生成部５８の動作を、図１９のフローチャートを参照しながら説明する。サーバ１１に画像が入力されたとする。
【００７１】
特徴抽出部５６は、サーバ１１に入力された画像のデータから画像の特徴色を抽出し、ＥＸＩＦ（登録商標）データから撮影日時などの時間情報、緯度及び経度などの位置情報を抽出する。キーワード選択部５７は、特徴抽出部５６で抽出された特徴に基づいてワードテーブル５９を検索し、特徴に該当するキーワードを選択する。
【００７２】
例えば、画像データの特徴色が「赤」であるとき、特徴色テーブル６０から色名「Ｒｅｄ」が選択される。また、時間情報が「１月１日」であるとき、時間情報テーブル６１から「睦月」や「元旦」などのキーワードが選択される。さらに、位置情報の緯度及び経度に基づいて、位置情報テーブル６２から「札幌市」などの都市名が選択される。タグ生成部５８は、選択されたキーワードが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。このような構成にしたことで、タグが付されていない画像にタグ付けをすることができる。さらに、付されたタグの中から、画像にとって固有のタグを判別することができる。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００７３】
［第３実施形態］
なお、上記第２実施形態では、画像データから特徴色を抽出する場合を例に説明したが、画像内の物体の種類や形状などを識別してキーワードにしてもよい。
【００７４】
図２０において、第３実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、特徴抽出部５６、キーワード選択部５７、及びタグ生成部５８などの他に、画像データ内の物体や形状の識別を行う画像識別部６５が接続されている。
【００７５】
図２１のフローチャートに示すように、画像識別部６５は、特徴抽出部５６による特徴抽出の前後、または特徴抽出と並行して画像識別を行う。キーワード選択部５７は、ワードテーブル５９を検索するとともにＨＤＤ３４に記憶された物体名テーブル（図示省略）を検索し、該当する物体名、形状名などを選択する。この物体名テーブルには、物体の種類や形状と、物体名、形状名などとが関連付けて記録されている。タグ生成部５８は、選択された物体名、形状名などが記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。なお、上記第２実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００７６】
［第４実施形態］
また、画像内の物体には、その物体のイメージに合わせて独自の色名が用いられていることがあり、この独自色名を識別してキーワードにしてもよい。
【００７７】
図２２のフローチャートに示すように、キーワード選択部５７は、特徴色の色名などを用いて、ＨＤＤ３４に記憶された色名変換テーブル（図示省略）を検索し、画像内の物体独自の独自色名を選択する。色名変換テーブルには、独自色名と、それに対応する一般的な色名とが関連付けて記録されている。タグ生成部５８は、選択された独自色名が記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。なお、上記第３実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００７８】
［第５実施形態］
また、画像には、イベントに関連したものもあり、イベント名を識別してキーワードにしてもよい。
【００７９】
図２３において、第５実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、特徴抽出部５６、キーワード選択部５７、及びタグ生成部５８などの他に、イベントの名称及びその日時を取得してＨＤＤ３４に記憶するイベント取得部６６と、特徴抽出部５６で抽出した時間情報に基づいてＨＤＤ３４を検索し、時間情報に該当する日時のイベント名を取得するスケジュール連係部６７とが接続されている。
【００８０】
イベント取得部６６は、通信Ｉ／Ｆ３５を介して接続されたインターネット１２上からイベントの名称、及びその日時を自動的に取得する。取得するタイミングは任意であるが、例えば、毎日決められた時間に１回とするなど、定期的に取得するようにすることで最新のイベント情報に基づいてタグを生成することが可能となる。
【００８１】
図２４のフローチャートに示すように、スケジュール連係部６７で取得されたイベント名は、タグ生成部５８に入力される。タグ生成部５８は、他のキーワードとともに、スケジュール連係部６７から入力されたイベント名が記述されたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。なお、上記第２実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００８２】
［第６実施形態］
また、複数の色の組合せから様々な色彩イメージが得られることが知られている。例えば、明度の低い赤系と青系を中心にした配色では、「格調高い」というイメージを得ることができ、中明度のグレイ系の色を中心にした配色では、「ナチュラル」または「エコロジカル」などのイメージを得ることができる。この色彩イメージを識別してキーワードにしてもよい。
【００８３】
図２５のフローチャートに示すように、キーワード選択部５７は、特徴抽出部５６で抽出した複数の特徴色に基づいて、ＨＤＤ３４に記憶された色彩イメージテーブル（図示省略）を検索し、複数の特徴色から得られる色彩イメージを選択する。色彩イメージテーブルには、複数の色の組合せと、その組合せから連想される色彩イメージとが関連付けて記録されている。タグ生成部５８は、選択された色彩イメージが記述されていたタグを生成し、そのタグを画像に関連付けて画像ＤＢ３９に記憶する。なお、上記第２実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００８４】
［第７実施形態］
図２６において、第７実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。コンテンツ処理装置は、コンテンツの入力を受けて、そのコンテンツにとって固有のタグを判別するとともに、コンテンツにとって固有のタグ、及びそれに関連する単語に基づいてコンテンツを検索し、その検索結果をパーソナルコンピュータ１３に出力する。なお、本明細書では、コンテンツを検索する場合を例に説明するが、映像、音楽、ゲーム、電子辞書、その他のコンテンツを検索するようにしてもよい。
【００８５】
ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、関連語検索部７１、及び画像検索部７２などが接続されている。
【００８６】
関連語検索部７１は、辞書ＤＢ４０にアクセスし、固有タグ判別部３６で判別されたタグ（単語）の関連語を辞書ＤＢ４０から検索する。検索する関連語の個数には、所定の上限値を設定しておく。上限値を超える個数の関連語がある場合には、関連スコアが高い方から順に検索にヒットさせる。
【００８７】
画像検索部７２は、画像ＤＢ３９にアクセスして、固有タグ判別部３６で判別されたタグ（単語）、及び関連語検索部７１で取得された関連語に基づいて、画像を検索する。具体的には、単語又は関連語に一致するタグが付された画像を検索する。画像の検索は、単語又は関連語と、ＩＤに関連付けられたタグとを照合して、単語又は関連語がタグと一致するか否かを判定することにより行う。それぞれの単語又は関連語について、複数の画像が検索にヒットした場合、画像検索部７２は、ＩＤが最大の画像だけを検索にヒットしたものとして取り扱う。なお、それぞれの単語又は関連語について１個の画像に絞り込むことができればよく、アクセス数や、タグとの関連度合に基づいて絞り込むようにしてもよい。また、それぞれの単語又は関連語について所定の個数ずつ検索するようにしてよい。
【００８８】
検索された画像は、それに付されたタグとともに、インターネット１２を介してクライアント端末１３に送信され、モニタ１５に表示される。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００８９】
次に、上記構成のサーバ１１（図２６参照）がコンテンツ処理装置として機能したときの処理手順について、図２７のフローチャートを参照しながら説明する。
【００９０】
固有タグ判別部３６において、サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグであると判別されたタグは、ＲＡＭ３３から関連語検索部７１に読み出される。関連語検索部７１では、関連語辞書テーブル４６が参照されながら、サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグであると判別されたタグ（単語）の関連語が検索される。関連語検索部７１で検索された関連語は、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００９１】
関連語検索部７１で検索された関連語は、固有タグ判別部３６において、サーバ１１に入力された画像にとって固有のタグであると判別されたタグ（単語）とともに、ＲＡＭ３３から画像検索部７２に読み出される。画像検索部７２では、辞書ＤＢ４０が参照されながら、読み出された単語又は関連語をタグとしてもつ画像が検索される。画像検索部７２で検索された画像は、それに付されたタグとともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００９２】
画像検索部７２で検索された画像は、それに付されたタグとともにＲＡＭ３３から読み出され、インターネット１２を介してクライアント端末１３に送信される。クライアント端末１３に送信された画像は、それに付されたタグとともにＲＡＭ２３に記憶される。
【００９３】
クライアント端末１３に送信された画像は、ＲＡＭ２３から表示制御部２６に読み出される。表示制御部２６は、画像とそれに付されたタグの読出しを受けて、検索結果に係るウィンドウ（図示省略）をモニタ１５に表示する。モニタ１５に表示されたウィンドウ内には、画像検索部７２で検索された画像が表示される。
【００９４】
以上説明したように、固有タグ判別部３６において、画像にとって固有のタグであると判別されたタグ（厳選されたタグ）に関連する単語に基づいて画像を検索するようにしたから、検索結果に納得感がある。
【００９５】
［第８実施形態］
なお、上記各実施形態に限定されず、各実施形態の構成を適宜組み合わせてもよい。例えば、図２８において、第８実施形態におけるコンテンツ処理装置は、コンテンツ処理プログラム３８のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。コンテンツ処理装置は、コンテンツの入力を受けて、そのコンテンツに関連するタグを生成し、コンテンツにとって固有のタグを判別し、タグに基づいて関連語辞書を作成し、さらに、コンテンツにとって固有のタグ、及びそれに関連する単語に基づいてコンテンツを検索する。
【００９６】
ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、ＲＡＭ３３、ＨＤＤ３４、通信Ｉ／Ｆ３５、固有タグ判別部３６、スコア算出部３７、特徴抽出部５６、キーワード選択部５７、タグ生成部５８、関連語検索部７１、及び画像検索部７２が接続されている。
【００９７】
ＨＤＤ３４には、コンテンツ処理プログラム３８が記憶されているとともに、画像ＤＢ３９と辞書ＤＢ４０とが設けられている。スコア算出部３７には、ホップ数カウント部５１、出現頻度カウント部５２、及び序列数カウント部５３が設けられている。なお、上記各実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００９８】
なお、上記各実施形態では、サーバ１１に対して画像が入力された際に、入力された画像が選択されたものとして処理を実行する場合を例に説明したが、予めサーバ１１に入力されている画像を選択できるようにし、選択された画像について処理を実行するようにしてもよい。
【００９９】
また上記各実施形態では、関連スコアが最も低い組合せに係る二つのタグを、画像にとって固有のタグであると判別したが、二つのタグに限定されず、関連スコアが所定値以下の組合せに係る全てのタグを、画像にとって固有のタグであると判別してもよい。関連スコアが「１０」以下の組合せに係るタグを、画像にとって固有のタグであると判別する場合、図９に示す関連語辞書テーブル４６では、関連スコアが「５」の「樹海」と「御来光
」及び関連スコアが「１０」の「樹海」と「火山」、すなわち、「樹海」、「御来光」及び「火山」を、画像にとって固有のタグであると判別することになる。
【０１００】
また、上記各実施形態では、インターネット１２に接続されたサーバ１１にコンテンツ処理装置が構築され、万人がアクセス可能な場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、個人が使用するパーソナルコンピュータにコンテンツ処理装置が構築されるようにしてもよい。
【０１０１】
また、上記各実施形態で示したコンテンツ処理装置は一例にすぎず、本発明の趣旨を逸脱しなければ、如何様な態様にも適宜変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】ネットワークシステムの構成を示す概略図である。
【図２】クライアント端末の内部構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図４】画像一覧テーブルの構成を示す説明図である。
【図５】タグ一覧テーブルの構成を示す説明図である。
【図６】「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」が付された画像図である。
【図７】「琵琶湖」、「滋賀県」、「ラムサール条約」、「日本一」が付された画像図である。
【図８】「鳥人間」、「琵琶湖」、「人力」、「飛行機」が付された画像図である。
【図９】関連語辞書テーブルの構成を示す説明図である。
【図１０】ホップ数の評価テーブルの構成を示す説明図である。
【図１１】出現頻度の評価テーブルの構成を示す説明図である。
【図１２】序列数の評価テーブルの構成を示す説明図である。
【図１３】関連語辞書テーブルを更新する処理手順を説明するフローチャートである。
【図１４】タグ同士の関連性を示す説明図である。
【図１５】関連スコアの算出結果を示すテーブルである。
【図１６】固有タグ判別の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１７】第２実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図１８】ワードテーブルの構成を示す説明図である。
【図１９】第２実施形態におけるタグ付けの処理手順を説明するフローチャートである。
【図２０】第３実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図２１】第３実施形態におけるタグ付けの処理手順を説明するフローチャートである。
【図２２】第４実施形態におけるタグ付けの処理手順を説明するフローチャートである。
【図２３】第５実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図２４】第５実施形態におけるタグ付けの処理手順を説明するフローチャートである。
【図２５】第６実施形態におけるタグ付けの処理手順を説明するフローチャートである。
【図２６】第７実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図２７】第７実施形態における画像検索の処理手順を説明するフローチャートである。
【図２８】第８実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０３】
１１  サーバ（コンテンツ処理装置）
３６  固有タグ判別部
３７  スコア算出部
３８  コンテンツ処理プログラム
３９  画像データベース（画像ＤＢ、コンテンツデータベース）
４３〜４５  画像（コンテンツ）
４６  関連語辞書テーブル（関連語辞書）
５１  ホップ数カウント部
５２  出現頻度カウント部
５３  序列数カウント部
５６  特徴抽出部
５７  キーワード選択部
５８  タグ生成部
５９  ワードテーブル
７１  関連語検索部
７２  画像検索部（コンテンツ検索部）
【図１】
2009277016.tif 000003
【図２】
2009277016.tif 000004
【図３】
2009277016.tif 000005
【図４】
2009277016.tif 000006
【図５】
2009277016.tif 000007
【図６】
2009277016.tif 000008
【図７】
2009277016.tif 000009
【図８】
2009277016.tif 000010
【図９】
2009277016.tif 000011
【図１０】
2009277016.tif 000012
【図１１】
2009277016.tif 000013
【図１２】
2009277016.tif 000014
【図１３】
2009277016.tif 000015
【図１４】
2009277016.tif 000016
【図１５】
2009277016.tif 000017
【図１６】
2009277016.tif 000018
【図１７】
2009277016.tif 000019
【図１８】
2009277016.tif 000020
【図１９】
2009277016.tif 000021
【図２０】
2009277016.tif 000022
【図２１】
2009277016.tif 000023
【図２２】
2009277016.tif 000024
【図２３】
2009277016.tif 000025
【図２４】
2009277016.tif 000026
【図２５】
2009277016.tif 000027
【図２６】
2009277016.tif 000028
【図２７】
2009277016.tif 000029
【図２８】
2009277016.tif 000030