(57)【要約】  ユーザ装置は、ユーザの音声に基づいて第１キーワードを生成する第１キーワード生成部と、画像信号の示す画像から抽出した複数のオブジェクト画像に１対１で対応する複数の第２キーワードを生成する第２キーワード生成部と、複数の第２キーワードの各々と第１キーワードとの関連性の程度に基づいて、第２キーワード生成部によって生成された複数の第２キーワードの中からコメントの対象となる対象キーワードを特定する特定部と、対象キーワードに関連するコメントを生成するコメント生成部とを備える。
2020090790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの音声に基づいて第１キーワードを生成する第１キーワード生成部と、
画像信号の示す画像から抽出した複数のオブジェクト画像に１対１で対応する複数の第２キーワードを生成する第２キーワード生成部と、
前記複数の第２キーワードの各々と前記第１キーワードとの関連性の程度に基づいて、前記複数の第２キーワードの中からコメントの対象となる対象キーワードを特定する特定部と、
前記対象キーワードに関連するコメントを生成するコメント生成部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の第２キーワードのうち、１の第２キーワードが前記第１キーワードに不一致である場合の関連度の程度と比較して、他の第２キーワードが前記第１キーワードに一致する場合の関連性の程度は高く、
前記特定部は、前記複数の第２キーワードのうち、前記第１キーワードと一致する第２キーワードを前記対象キーワードとして特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２キーワード生成部は、
前記画像信号を解析する解析部と、
前記解析部の解析結果に基づいて、前記画像信号の示す画像から前記複数のオブジェクト画像を抽出する抽出部と、
前記複数のオブジェクト画像の各々を、前記複数の第２キーワードのうち、対応する第２キーワードに変換する変換部と、を備える。
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、各第２キーワードと前記第１キーワードとの前記関連性の程度及び前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記複数の第２キーワードの中から前記対象キーワードを特定する請求項１から３までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定部は、各第２キーワードと前記第１キーワードとの前記関連性の程度及び前記ユーザのプロファイルに基づいて、前記複数の第２キーワードの中から前記対象キーワードを特定する請求項１から３までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ユーザがポインティングデバイスを用いて表示装置に表示される画像内のオブジェクト画像を指定すると、当該オブジェクト画像に関するレコメンドを表示する技術が開示されている。また、特許文献２にはユーザの音声に応答して当該ユーザが音声で指定したオブジェクト画像に関する情報をレコメンドする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２２８１７７号公報
【特許文献２】特開２０１３−８８９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、ユーザがオブジェクト画像を指定する必要がある。すなわち、オブジェクト画像をユーザが指定しない場合に、ユーザの曖昧な発言に応答して、レコメンドなどのコメントを生成することはできなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る情報処理装置は、ユーザの音声に基づいて第１キーワードを生成する第１キーワード生成部と、画像信号の示す画像から抽出した複数のオブジェクト画像に１対１で対応する複数の第２キーワードを生成する第２キーワード生成部と、前記複数の第２キーワードの各々と前記第１キーワードとの関連性の程度に基づいて、前記複数の第２キーワードの中からコメントの対象となる対象キーワードを特定する特定部と、前記対象キーワードに関連するコメントを生成するコメント生成部とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置によれば、ユーザがコメントの対象となるオブジェクト画像を指定することなく、ユーザの曖昧な発言に応答して、コメントを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施形態に係るサービスシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に用いられるユーザ装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図３】同実施形態に用いられるキーワードテーブルのデータ構造を示す説明図である。
【図４】同実施形態に用いられるユーザ装置の機能を示す機能ブロック図である。
【図５】同実施形態のオブジェクト画像の一例を示す説明図である。
【図６】同実施形態に用いられるユーザ装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に用いられるユーザ装置の機能を示す機能ブロック図である。
【図８】同実施形態に用いられるユーザ装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態におけるオブジェクト画像の評価結果を説明するための説明図である。
【図１０】第３実施形態に用いられるユーザ装置の機能を示す機能ブロック図である。
【図１１】同実施形態に用いられるユーザ装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】第４実施形態に用いられるユーザ装置の機能を示す機能ブロック図である。
【図１３】同実施形態に用いられる評価テーブルの記憶内容を示す説明図である。
【図１４】同実施形態に用いられるユーザ装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[１．第１実施形態]
［１．１．サービスシステムの構成］
図１は、本発明の第１実施形態に係るサービスシステムの全体構成を示すブロック図である。図１に示されるサービスシステム１は、動画の配信サービスを提供する。動画の配信サービスは、例えば、映画又は地上波デジタル放送のコンテンツなどを提供する。
【０００９】
図１に例示するように、サービスシステム１は、ユーザＵ_1〜ユーザＵ_mが管理するユーザ装置２０_1〜２０_m（ｍは１以上の整数）と、ネットワークＮＷと、動画配信サーバ１０とを備える。以下の説明では、同種の要素を区別しない場合には、ユーザ装置２０又はユーザＵのように、参照符号のうちの共通番号だけを使用する。
【００１０】
ユーザ装置２０は、各種の情報を処理する情報処理装置である。ユーザ装置２０は、例えば、スマートフォン又はタブレット端末等の可搬型の情報処理装置である。但し、ユーザ装置２０としては、任意の情報処理装置を採用することができる。ユーザ装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータ等の端末型の情報機器であってもよい。
【００１１】
ユーザ装置２０は、動画配信サーバ１０から送信される画像信号Ｓｇを受信して画像を表示したり、あるいは、画像信号Ｓｇをテレビジョン受像機３０に送信してテレビジョン受像機３０に画像を表示させることができる。
ユーザＵは、動画を見ながら発言することがある。例えば、ユーザＵは動画についての感想を述べたり、つぶやくことがある。この場合、ユーザＵの発言は動画に関連するものではあるが、当該発言が曖昧であることが理由で発言が動画の画像に含まれるどの物体に関連するものであるかを一意に特定できないことが多い。ユーザ装置２０は、ユーザＵの曖昧な発言に応答してレコメンドなどのコメントを生成する機能を有する。
【００１２】
［１．２．ユーザ装置の構成］
図２は、ユーザ装置２０のハードウェア構成を例示するブロック図である。ユーザ装置２０は、処理装置２１、記憶装置２２、通信装置２３、出力装置２４、入力装置２５、近距離無線通信装置２６、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置２７、及びバス２８を具備するコンピュータシステムにより実現される。処理装置２１、記憶装置２２、通信装置２３、出力装置２４、入力装置２５、近距離無線通信装置２６及びＧＰＳ装置２７は、情報を通信するためのバス２８で接続される。バス２８は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。なお、ユーザ装置２０の各要素は、単数又は複数の機器で構成され、ユーザ装置２０の一部の要素を省略してもよい。
【００１３】
処理装置２１は、ユーザ装置２０の全体を制御するプロセッサであり、例えば単数又は複数のチップで構成される。処理装置２１は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成される。なお、処理装置２１の機能の一部又は全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで実現してもよい。処理装置２１は、各種の処理を並列的又は逐次的に実行する。
【００１４】
記憶装置２２は、処理装置２１が読取可能な記録媒体である。記憶装置２２は、処理装置２１が実行する制御プログラムＰＲａを含む複数のプログラム、キーワードテーブルＴＢＬａ、コメントテーブルＴＢＬｂ及び処理装置２１が使用する各種のデータを記憶する。記憶装置２２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶回路の１種類以上で構成される。
【００１５】
キーワードテーブルＴＢＬａには、複数の単語が記憶されている。複数の単語は、名詞と形容詞に大別される。名詞の単語はキーワードに対応する。後述する第１キーワードＫＷ１と第２キーワードＫＷ２とは、キーワードテーブルＴＢＬａに記憶されている名詞の単語に含まれる。また、形容詞の単語は、名詞の単語に対応付けて記憶されている。形容詞は名詞を修飾する機能がある。形容詞の単語と名詞の単語との対応付けは、単語の修飾関係に応じて定められている。例えば、形容詞の単語である「美味しい」は、名詞の単語である「飲食物」に対応付けられている。
【００１６】
図３は、キーワードテーブルＴＢＬａに記憶される名詞の単語のデータ構造を示す説明図である。同図に示されるように、名詞の単語のデータ構造は、複数の単語が意味によって階層化された木構造となっている。この例では、複数の単語が第１階層から第４階層に分類されている。なお、階層数は、４以上であってもよい。
【００１７】
また、キーワードテーブルＴＢＬａには、名詞の単語と名詞の単語との関連性の程度を示す関連度が記憶されている。関連性の程度は、上位概念と下位概念の関係の他、単語の示す物体の用途及び機能を考慮して定められる。例えば、「日本酒」と「ワイン」とは、いずれも「酒」の下位概念である。これに対して、「お猪口」は「酒」の下位概念ではないが、「お猪口」は「日本酒」を飲むために用いられる。このため、「日本酒」と「お猪口」との関連度は、「日本酒」と「ワイン」との関連度より高くなっている。
【００１８】
説明を図２に戻す。通信装置２３は、移動体通信網又はインターネット等のネットワークＮＷを介して他の装置と通信する機器である。通信装置２３は、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード又は通信モジュールとも表記される。通信装置２３は、ネットワークＮＷを介して、動画配信サーバ１０と通信可能である。
【００１９】
出力装置２４は、処理装置２１による制御のもとで各種の情報をユーザＵに知らせる。出力装置２４は、表示装置２４１とスピーカ２４２とを備える。表示装置２４１は、画像を表示する。例えば液晶表示パネル、又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等の各種の表示パネルが表示装置２４１として好適に利用される。
スピーカ２４２には、処理装置２１から音データが供給される。スピーカ２４２はＤＡ変換器を備える。ＤＡ変換器によって音データはアナログ信号に変換され、アナログ信号によってスピーカ２４２は駆動される。
【００２０】
入力装置２５は、ユーザ装置２０を使用するための情報をユーザＵが入力するための機器である。入力装置２５は、ユーザＵによる入力操作を受け付ける。この例の入力装置２５は、マイクロフォン２５１及びタッチパネル２５２を備える。タッチパネル２５２は、表示装置２４１の表示面に対するユーザＵによる接触を検出する。タッチパネル２５２は、接触位置に基づいて、数字及び文字等の符号を入力する操作と、表示装置２４１が表示するアイコンを選択する操作とを受け付ける。マイクロフォン２５１は、ユーザＵの音声をアナログの電気信号に変換し、当該電気信号を音声信号Ｓａとして出力する。音声信号Ｓａは図示せぬＡＤ変換部によりデジタル信号に変換されバス２８を介して処理装置２１に供給される。
【００２１】
近距離無線通信装置２６は、近距離無線通信によって他の装置と通信する機器である。近距離無線通信には、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、又は、ＷｉＦｉ（登録商標）等が挙げられる。他の装置としては、テレビジョン受像機３０等が該当する。
ＧＰＳ装置２７は複数の衛星からの電波を受信し、受信した電波から位置情報を生成する。位置情報は、ユーザ装置２０の位置を示す。位置情報は、位置を特定できるのであれば、どのような形式であってもよい。位置情報は、例えば、ユーザ装置２０の緯度と経度とを示す。本実施形態では、位置情報はＧＰＳ装置２７から得られることを例示するが、ユーザ装置２０は、他の任意の方法で位置情報を取得してもよい。例えば、ユーザ装置２０は、ユーザ装置２０の通信先である基地局に割り当てられたセルＩＤを用いて位置情報を取得してもよい。あるいは、ユーザ装置２０が近距離無線通信装置２６を用いて無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアクセスポイントと通信する場合には、ユーザ装置２０は、アクセスポイントに割り当てられたネットワーク上の識別アドレス（ＭＡＣ（Media Access Control）アドレス）と実際の住所（位置）とを互いに対応付けたデータベースを参照して位置情報を取得してもよい。あるいは、ユーザ装置２０は、近距離無線通信装置２６を用いてＢＬＥ(Bluetooth Low Energy) 規格に準拠したアドバタイズメント・パケットに含まれるＩＤ情報を受信し、当該ＩＤ情報に基づいて位置情報を取得してもよい。
【００２２】
［１．３．ユーザ装置２０の機能］
図４は、ユーザ装置２０の機能を示す機能ブロック図である。処理装置２１は記憶装置２２から制御プログラムＰＲａを読み取り実行することによって、第１キーワード生成部２１０、第２キーワード生成部２２０Ａ、特定部２３０Ａ、及びコメント生成部２４０として機能する。
【００２３】
第１キーワード生成部２１０は、音声信号Ｓａによって示されるユーザＵの音声に基づいて第１キーワードＫＷ１を生成する。
具体的には、第１キーワード生成部２１０は、ユーザＵの音声を解析し、解析結果から名詞と形容詞とを抽出する。第１キーワード生成部２１０は、ユーザＵの音声に名詞と形容詞との両方が含まれている場合には注目ワードとして名詞を特定する。例えば、ユーザＵの音声が「赤い車が怪しい」である場合、名詞である「車」が注目ワードとして特定される。また、第１キーワード生成部２１０は、ユーザＵの音声に名詞が含まれておらず形容詞が含まれている場合、形容詞を注目ワードとして特定する。例えば、ユーザＵの音声が「美味しそうだな」である場合、形容詞である「美味しい」が注目ワードとして特定される。
【００２４】
また、第１キーワード生成部２１０は、注目ワードがキーワードテーブルＴＢＬａに含まれるかを判定する。第１キーワード生成部２１０は、判定結果が否定である場合、第１キーワードＫＷ１を生成しない。従って、第１キーワードＫＷ１はキーワードテーブルＴＢＬａに含まれるキーワードに限定される。一方、判定結果が肯定であり、かつ注目ワードが名詞である場合、第１キーワード生成部２１０は、注目ワードを第１キーワードＫＷ１として生成する。判定結果が肯定であり、かつ注目ワードが形容詞である場合、第１キーワード生成部２１０は、キーワードテーブルＴＢＬａを参照して、注目ワードに対応付けられている名詞のワードを第１キーワードＫＷ１として生成する。例えば、注目ワードが「美味しい」である場合、第１キーワード生成部２１０は、第１キーワードＫＷ１として「飲食物」を生成する。
【００２５】
このように、第１キーワード生成部２１０は、ユーザＵの発言が曖昧な場合であっても、ユーザＵの発言に関連する第１キーワードＫＷ１を生成する。
【００２６】
次に、第２キーワード生成部２２０Ａは、画像信号Ｓｇの示す画像から抽出したオブジェクト画像の各々について第２キーワードＫＷ２を生成する。第２キーワード生成部２２０Ａは、抽出部２２１と変換部２２２とを有する。
【００２７】
抽出部２２１は、画像信号Ｓｇの示す画像から複数のオブジェクト画像を抽出する。１画面の画像には、多数のオブジェクト画像が存在する。
【００２８】
画像信号Ｓｇの示す画像が、図５に示される画像である場合、抽出部２２１が抽出する画像は、例えば、オブジェクト画像ＯＢ１〜ＯＢ５である。
【００２９】
変換部２２２は、抽出部２２１によって抽出された複数のオブジェクト画像ＯＢ１〜ＯＢ５の各々を第２キーワードＫＷ２に変換する。変換部２２２は、例えば、機械学習により学習された画像認識モデルを用いて、各オブジェクト画像ＯＢを第２キーワードＫＷ２に変換する。但し、第２キーワードＫＷ２は、キーワードテーブルＴＢＬａに記憶されているキーワードに含まれる。例えば、図５にされるオブジェクト画像ＯＢ１は「ワイン」、オブジェクト画像ＯＢ２は「ワイングラス」、オブジェクト画像ＯＢ３は「時計」、オブジェクト画像ＯＢ４は「キャンドル」、オブジェクト画像ＯＢ５は「洋食」に変換される。
【００３０】
特定部２３０Ａは第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度を示す関連度に基づいて、第２キーワード生成部２２０Ａによって生成された複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。より具体的には、特定部２３０Ａは、キーワードテーブルＴＢＬａを参照して、第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度を示す関連度を第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との組ごとに取得する。特定部２３０Ａは、最も関連度が大きい第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との組みに含まれる第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。後述のように、コメント生成部２４０は特定部２３０Ａが特定した対象キーワードＷｘに関連するコメントを生成する。
【００３１】
例えば、ユーザＵが図５に示す画像を見て「美味しそうだな」と発言したとする。また、第１キーワードＫＷ１として「飲食物」が生成され、第２キーワードＫＷ２として、「ワイン」、「ワイングラス」、「時計」、「キャンドル」、及び「洋食」が生成されることを想定する。この場合、特定部２３０Ａは、「飲食物」と「ワイン」との関連度、「飲食物」と「ワイングラス」との関連度、「飲食物」と「時計」との関連度、「飲食物」と「キャンドル」との関連度、「飲食物」と「洋食」との関連度を、キーワードテーブルＴＢＬａを参照して取得する。特定部２３０Ａは、取得した複数の関連度を比較して、関連度が最も高い第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。
【００３２】
コメント生成部２４０は、対象キーワードＷｘに関連するコメントを生成する。コメントとは、対象キーワードＷｘについての説明(explanation)又は解説(exposition)を意味する。また、コメントはレコメンド(recommendation)を含む概念である。このため、対象キーワードＷｘに関連してユーザＵに購入を勧める商品及び当該商品を取り扱う店舗に関する情報がコメントに含まれる。コメント生成部２４０は、対象キーワードＷｘに対応付けられて記憶されたコメントをコメントテーブルＴＢＬｂから読み出すことによってコメントを生成する。また、コメント生成部２４０は、ネットワークＮＷに接続される検索サイトにアクセスして当該検索サイトから対象キーワードＷｘに関連する情報を取得し、取得した情報をコメントとして生成してもよい。例えば、対象キーワードＷｘが「ラーメン」である場合、コメント生成部２４０は、ＧＰＳ装置２７などで生成される位置情報の近くのラーメン屋を検索し、検索結果をコメントとして出力してもよい。
【００３３】
［１．４．ユーザ装置２０の動作］
次に、ユーザ装置２０の動作について説明する。図６は、ユーザ装置２０の動作を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、処理装置２１は、ユーザＵの音声に基づいて注目ワードを特定する（ステップＳ１）。処理装置２１は、ユーザＵの音声をテキストに変換する音声認識処理と、変換したテキストから名詞及び形容詞を特定する特定処理を実行することによって、注目ワードを抽出する。抽出ワードは、名詞、又は、名詞が特定されない場合には形容詞である。
【００３５】
次に、処理装置２１は、注目ワードがキーワードテーブルＴＢＬａに含まれているか否かを判定する（ステップＳ２）。注目ワードがキーワードテーブルＴＢＬａに含まれていない場合、処理装置２１は、処理をステップＳ１に戻し、キーワードテーブルＴＢＬａに含まれる注目ワードが特定されるまで(すなわち、ステップＳ２の判定結果が肯定となるまで)、ステップＳ１及びＳ２の処理を繰り返す。
【００３６】
ステップＳ２の判定結果が肯定の場合、処理装置２１は注目ワードが名詞であるか否かを判定する（ステップＳ３）。注目ワードが名詞である場合、処理装置２１は注目ワードを第１キーワードＫＷ１として生成する。ステップＳ１の処理において、処理装置２１は名詞又は形容詞を注目ワードとして抽出しているので、ステップＳ３の判定結果が否定の場合、注目ワードは形容詞となる。この場合、処理装置２１はキーワードテーブルＴＢＬａを参照して、注目ワードに対応付けられている名詞のワードを第１キーワードＫＷ１として生成する（ステップＳ５）。
【００３７】
次に、処理装置２１は、画像信号Ｓｇの示す画像からオブジェクト画像を抽出する（ステップＳ６）。１フレームの画像には、通常、複数のオブジェクト画像が存在する。このため、処理装置２１は、ステップＳ６の処理において複数のオブジェクト画像を抽出する。この後、処理装置２１は、抽出された複数のオブジェクト画像の各々を第２キーワードＫＷ２に変換する（ステップＳ７）。
【００３８】
次に、処理装置２１は、第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連度に基づいて、ステップＳ７で生成された複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。
【００３９】
次に、処理装置２１は、対象キーワードＷｘに関連するコメントを生成する（ステップＳ９）。ステップＳ９の処理において、処理装置２１は対象キーワードＷｘに対応付けられて記憶されたコメントをコメントテーブルＴＢＬｂから読み出すことによってコメントを生成する。処理装置２１は、生成したコメントを以下のいずれかの方法で出力する。(a)処理装置２１は、生成したコメントの画像がスーパーインポーズされた動画データが表わす動画を、表示装置２４１に表示させる。(b) 処理装置２１は、近距離無線通信装置２６を用いて、生成したコメントの画像がスーパーインポーズされた動画データをテレビジョン受像機３０に送信する。(c)処理装置２１は、生成したコメントを音データに変換し、コメントを表わす音データを動画の音データと合成して合成結果をスピーカ２４２から放音させる。(d) 処理装置２１は、近距離無線通信装置２６を用いて、コメントを表わす音データと動画の音データとの合成結果をテレビジョン受像機３０に送信する。(a)から(d)の方法を任意に組み合わせても良い。
【００４０】
また、処理装置２１は、ステップＳ１からステップＳ５までの処理において第１キーワード生成部２１０として機能し、ステップＳ６の処理において抽出部２２１として機能し、ステップＳ７の処理において変換部２２２として機能する。さらに、処理装置２１は、ステップＳ８の処理において特定部２３０Ａとして機能し、ステップＳ９の処理おいてコメント生成部２４０として機能する。
【００４１】
以上、説明したようにユーザ装置２０の一例である情報処理装置は、ユーザＵの音声に基づいて第１キーワードＫＷ１を生成する第１キーワード生成部２１０と、画像信号Ｓｇの示す画像から抽出した複数のオブジェクト画像の各々について第２キーワードＫＷ２を生成する第２キーワード生成部２２０Ａと、各第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度に基づいて、第２キーワード生成部２２０Ａによって生成された複数の第２キーワードＫＷ２の中からコメントの対象となる対象キーワードＷｘを特定する特定部２３０Ａと、対象キーワードＷｘに関連するコメントを生成するコメント生成部２４０と、を備える。
【００４２】
この態様によれば、ユーザＵがコメントの対象となるオブジェクト画像を指定することなく、ユーザＵの曖昧な発言に応答して、コメントを生成することができる。
【００４３】
また、一の第２キーワードＫＷ２が第１キーワードＫＷ１に不一致である場合の第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連度と比較して、他の第２キーワードＫＷ２が第１キーワードＫＷ１に一致する場合の関連度が高くなる。従って、複数の第２キーワードＫＷ２のいずれかが第１キーワードＫＷ１と一致する場合、特定部２３０Ａは第１キーワードＫＷ１と一致する第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。この場合、特定部２３０Ａは、複数の第２キーワードＫＷ２の各々が第１キーワードＫＷ１に一致するかを判定し、複数の第２キーワードＫＷ２のいずれかに関する判定結果が肯定の場合は、第１キーワードＫＷ１に一致する第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定することができる。このため、キーワードテーブルＴＢＬａを参照して関連度を取得する必要が無く、処理負荷を軽減することができる。
【００４４】
［２．第２実施形態］
第２実施形態のサービスシステム１は、ユーザ装置２０における処理装置２１の機能を除いて、第１実施形態のサービスシステム１と同一である。図７は第２実施形態の処理装置２１の機能を示す機能ブロック図である。第２実施形態の処理装置２１は、第２キーワード生成部２２０Ａの替わりに第２キーワード生成部２２０Ｂを備える点で、第１実施形態の処理装置２１と相違する。
【００４５】
図７に示されるように第２キーワード生成部２２０Ｂは、抽出部２２１、変換部２２２、及び解析部２２３を備える。解析部２２３には画像信号Ｓｇが供給される。解析部２２３は、動画の画像信号Ｓｇを解析して解析結果を抽出部２２１に出力する。
【００４６】
解析部２２３は、例えば、画像信号Ｓｇの任意のフレームに含まれる複数のオブジェクト画像の各々を、第１の評価項目から第４の評価項目を用いて評価し、評価値の合計を解析結果として抽出部２２１に出力する。この場合、抽出部２２１は評価値の合計が所定値を超えるオブジェクト画像を抽出する。
【００４７】
第１の評価項目は、１画面の面積に対するオブジェクト画像の面積の割合であり、オブジェクト画像の割合が大きいほど当該オブジェクト画像の評価値が高い。第２の評価項目は、ユーザＵから見たオブジェクト画像の遠近であり、オブジェクト画像が手前に位置するほど当該オブジェクト画像の評価値が高い。第３の評価項目は、オブジェクト画像の明るさであり、オブジェクト画像の明るさが明るいほど当該オブジェクト画像の評価値が高い。第４の評価項目は、オブジェクト画像の位置であり、オブジェクト画像の位置が画面の中心に近いほど当該オブジェクト画像の評価値が高い。第１から第４の評価項目は、いずれも１画面の画像中でユーザＵの関心を引く要素である。複数の評価項目を用いてオブジェクト画像を評価することによって、ユーザＵの関心が高いオブジェクト画像を抽出することができる。
【００４８】
次に、第２実施形態におけるユーザ装置２０の動作を説明する。図８は、第２実施形態に係るユーザ装置２０の動作を示すフローチャートである。同図に示すフローチャートは、ステップＳ６の替わりにステップＳ６_１及びＳ６_２を実行する点を除いて、図６に示す第１実施形態のフローチャートと同一である。以下、相違点について説明する。
【００４９】
ステップＳ６_１において、処理装置２１は解析部２２３として機能し、あるフレームに含まれる複数のオブジェクト画像の各々を評価項目ごとに評価した複数の評価値を取得し、これら評価値の合計を算出する。例えば、図５に示すオブジェクト画像ＯＢ１〜ＯＢ５の解析結果は、図９に示すものとなる。この例では、オブジェクト画像ＯＢ１〜ＯＢ５の各々について評価値の合計は「１１」〜「１６」の範囲にある。
【００５０】
ステップＳ６_２において、処理装置２１は抽出部２２１として機能し、評価値の合計が所定値を超えるオブジェクト画像を抽出する。例えば、所定値が「１３」であり、かつ、各オブジェクト画像について図９に示す評価値の合計が得られた場合を想定する。この場合、処理装置２１はオブジェクト画像ＯＢ２及びＯＢ５を抽出する。なお、ステップＳ７以降の処理は、図６を参照して第１実施形態で説明した処理と同一であるので、説明を省略する。
【００５１】
以上、説明したように第２実施形態によれば、第２キーワード生成部２２０Ｂは、画像信号Ｓｇを解析する解析部２２３と、解析部２２３の解析結果に基づいて、画像信号Ｓｇの示す画像から複数のオブジェクト画像を抽出する抽出部２２１と、複数のオブジェクト画像の各々を第２キーワードＫＷ２に変換する変換部２２２と、を備える。
【００５２】
この態様によれば、画像信号Ｓｇの解析結果に基づいて複数のオブジェクト画像を抽出するので、解析結果を用いることなくオブジェクト画像を抽出する場合と比較して、抽出するオブジェクト画像の数を減らすことができる。従って、変換部２２２の処理負荷を軽減できる。
【００５３】
なお、解析部２２３は、複数のフレームに渡る画像信号Ｓｇを解析して、解析結果を生成してもよい。この場合、解析部２２３は、第１の評価項目から第４の評価項目に加え、オブジェクト画像の動きに関する第５の評価項目を採用してもよい。第５の評価項目の一例は、動きのあるオブジェクト画像が画面内に存在する時間長に相当するフレーム数であり、この評価項目によれば、フレーム数が大きくなるほど(オブジェクト画像が画面内に存在する時間が長くなるほど)当該オブジェクト画像の評価値が高い。例えば、映画の主人公が動く場合、主人公の動きに追従するように映画が撮影されることが多い。このため、画像信号Ｓｇが表わす動画が映画である場合、主人公を表わすオブジェクト画像の評価値及び主人公が所持する所持品を表わすオブジェクト画像の評価値を高くする。この結果、ユーザＵが着目するオブジェクト画像を抽出部２２１が抽出する可能性を高めることができる。逆に、ユーザＵが着目しないオブジェクト画像を抽出部２２１が抽出する可能性を低減できる。
【００５４】
［３．第３実施形態］
第３実施形態のサービスシステム１は、ユーザ装置２０における処理装置２１の機能及び記憶装置２２の記憶内容を除いて、第１実施形態のサービスシステム１と同一である。図１０は第３実施形態の処理装置２１の機能を示す機能ブロック図である。第３実施形態の処理装置２１は、特定部２３０Ａの替わりに特定部２３０Ｂを備える点で、第１実施形態の処理装置２１と相違する。
【００５５】
第３実施形態のユーザ装置２０の記憶装置２２は、行動履歴テーブルＴＢＬｃを記憶する。行動履歴テーブルＴＢＬｃにはユーザＵの行動履歴が記憶される。行動履歴には、ユーザＵのインターネット検索履歴、商品及びサービスの購入履歴、ＳＮＳ（Social Networking Service）のアクティビティ、及びＷｅｂブラウザのブックマークなどが含まれる。
【００５６】
特定部２３０Ｂは、各第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度を示す関連度及びユーザＵの行動履歴に基づいて、第２キーワード生成部２２０Ａで生成された複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。
【００５７】
まず、特定部２３０Ｂは、第２キーワード生成部２２０Ａによって生成された複数の第２キーワードＫＷ２のうち、第１キーワードＫＷ１との関連度が所定値以上となる第２キーワードＫＷ２を選択する。選択された第２キーワードＫＷ２は、対象キーワードＷｘの候補となる。次に、特定部２３０Ｂは、行動履歴テーブルＴＢＬｃに記憶された行動履歴を参照して、選択された第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。例えば、関連度に基づいて選択された第２キーワードＫＷ２が、「ワイン」及び「洋食」であったとする。また、行動履歴テーブルＴＢＬｃにワインの購入履歴が記録されているとする。この場合、特定部２３０Ｂは、行動履歴テーブルＴＢＬｃを参照して、ユーザＵにワインの購入履歴があることを検知すると、「ワイン」と「洋食」のうち、「ワイン」を対象キーワードＷｘとして特定する。この結果、コメント生成部２４０は、「ワイン」に関するコメントを生成することができる。
【００５８】
次に、第３実施形態におけるユーザ装置２０の動作を説明する。図１１は、第３実施形態に係るユーザ装置２０の動作を示すフローチャートである。同図に示すフローチャートは、ステップＳ８の替わりにステップＳ８_１及びＳ８_２を実行する点を除いて、図６に示す第１実施形態のフローチャートと同一である。以下、相違点について説明する。
【００５９】
ステップＳ８_１において、処理装置２１は特定部２３０Ｂとして機能し、ステップＳ７で生成された複数の第２キーワードＫＷ２のうち、第１キーワードＫＷ１との関連度が所定値以上となる第２キーワードＫＷ２を選択する。
【００６０】
ステップＳ８_２において、処理装置２１は特定部２３０Ｂとして機能し、行動履歴に基づいて、ステップＳ８_１の処理で選択された第２キーワードＫＷ２のうち、行動履歴に関連する第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。
【００６１】
第３実施形態によれば、特定部２３０Ｂは、関連性の程度を示す関連度及びユーザＵの行動履歴に基づいて、複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。この態様によれば、ユーザＵの行動履歴を考慮して対象キーワードＷｘを特定するため、ユーザＵの行動履歴を考慮しない場合と比較して、ユーザＵの関心の高いコメントを提供することができる。
【００６２】
なお、図１１を参照して説明したユーザ装置２０の動作では、特定部２３０Ｂは、関連度を用いて第２キーワード生成部２２０Ａが生成した複数の第２キーワードＫＷ２のうち、対象キーワードＷｘの候補となる第２キーワードＫＷ２を選択し（ステップＳ８_１）、その後、行動履歴に基づいて対象キーワードＷｘを特定する（ステップＳ８_２）が、順序を逆転させてもよい。即ち、特定部２３０Ｂは、行動履歴に基づいて第２キーワード生成部２２０Ａで生成した複数の第２キーワードＫＷ２のうち対象キーワードＷｘの候補となる第２キーワードＫＷ２を選択し、その後、関連度を用いて対象キーワードＷｘを特定してもよい。加えて、特定部２３０Ｂは、行動履歴及び関連度を同時に用いて、複数の第２キーワードＫＷ２の中から、対象キーワードＷｘを特定してもよい。特定部２３０Ｂは、例えば、行動履歴に関連する第２キーワードＫＷ２については関連度に所定値を加算し、所定値が加算された関連度を複数の第２キーワードＫＷ２同士で比較して対象キーワードＷｘを特定してもよい。
【００６３】
［４．第４実施形態］
第４実施形態のサービスシステム１は、ユーザ装置２０における処理装置２１の機能及び記憶装置２２の記憶内容を除いて、第１実施形態のサービスシステム１と同一である。図１２は第４実施形態の処理装置２１の機能を示す機能ブロック図である。第４実施形態の処理装置２１は、特定部２３０Ａの替わりに特定部２３０Ｃを備える点で、第１実施形態の処理装置２１と相違する。
【００６４】
第４実施形態のユーザ装置２０の記憶装置２２は、プロファイルデータＤＰと評価テーブルＴＢＬｄとを記憶する。プロファイルデータＤＰはユーザＵのプロファイルを示す。プロファイルとは、ユーザＵの属性の意味であり、年齢、性別などの項目が含まれる。
【００６５】
評価テーブルＴＢＬｄには、プロファイルの項目ごとの評価値がキーワードと対応付けて記憶される。評価値は、キーワードに対するユーザＵの関心の程度を示す値である。図１３は評価テーブルＴＢＬｄの記憶内容の一例を示す。例えば、キーワード「車」について、性別「男」の評価値は「７」であるのに対し、性別「女」の評価値は「４」である。これは、男性が女性より車に関心が高いことを示している。
【００６６】
特定部２３０Ｃは、各第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度を示す関連度及びユーザＵのプロファイルに基づいて、第２キーワード生成部２２０Ａで生成された複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。
【００６７】
まず、特定部２３０Ｃは、第２キーワード生成部２２０Ａによって生成された複数の第２キーワードＫＷ２のうち、第１キーワードＫＷ１との関連度が所定値以上となる第２キーワードＫＷ２を選択する。次に、特定部２３０Ｃは、プロファイルデータＤＰと評価テーブルＴＢＬｄとを用いて、選択された第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。具体的には、選択された第２キーワードＫＷ２の各々について、ユーザＵのプロファイルの複数の項目にそれぞれ対応する評価値を合計した合計評価値を算出し、合計評価値が最も高い第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。
【００６８】
次に、第４実施形態におけるユーザ装置２０の動作を説明する。図１４は、第４実施形態に係るユーザ装置２０の動作を示すフローチャートである。同図に示すフローチャートは、ステップＳ８_２の替わりにステップＳ８_３を実行する点を除いて、図１２に示す第３実施形態のフローチャートと同一である。以下、相違点について説明する。
【００６９】
ステップＳ８_３において、処理装置２１は特定部２３０Ｃとして機能し、プロファイルに基づいて、ステップＳ８_１の処理で選択された第２キーワードＫＷ２のうち、ユーザＵのプロファイルの合計評価値が最も高い第２キーワードＫＷ２を対象キーワードＷｘとして特定する。
【００７０】
第４実施形態によれば、特定部２３０Ｃは、関連性の程度を示す関連度及びユーザＵのプロファイルに基づいて、複数の第２キーワードＫＷ２の中から対象キーワードＷｘを特定する。この態様によれば、ユーザＵのプロファイルを考慮して対象キーワードＷｘを特定するため、ユーザＵのプロファイルを考慮しない場合と比較して、ユーザＵの関心の高いコメントを提供することができる。
【００７１】
なお、図１４を参照して説明したユーザ装置２０の動作では、特定部２３０Ｂは、関連度を用いて第２キーワード生成部２２０Ａで生成した複数の第２キーワードＫＷ２のうち対象キーワードＷｘの候補となる第２キーワードＫＷ２を選択し（ステップＳ８_１）、その後、プロファイルに基づいて対象キーワードＷｘを特定する（ステップＳ８_３）が、順序を逆転させてもよい。即ち、特定部２３０Ｃは、プロファイルに基づいて第２キーワード生成部２２０Ａで生成した複数の第２キーワードＫＷ２のうち対象キーワードＷｘの候補となる第２キーワードＫＷ２を選択し、その後、関連度を用いて対象キーワードＷｘを特定してもよい。加えて、特定部２３０Ｃは、プロファイル及び関連度を同時に用いて、複数の第２キーワードＫＷ２の中から、対象キーワードＷｘを特定してもよい。特定部２３０Ｃは、例えば、プロファイルに基づく合計評価値を関連度に加算し、複数の第２キーワードＫＷ２についてのそれぞれの加算結果を比較して対象キーワードＷｘを特定してもよい。
【００７２】
[５．変形例]
本発明は、以上に例示した各実施形態に限定されない。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を併合してもよい。
【００７３】
（１）上述した各実施形態において、抽出部２２１が画像信号Ｓｇの画像からオブジェクト画像を抽出するフレームは以下のフレームであってもよい。
第１に、抽出部２２１は、視聴率の高いフレームでオブジェクト画像を抽出してもよい。この場合、抽出部２２１は、視聴率を外部装置からリアルタイムで取得すればよい。具体的には、抽出部２２１は、取得した視聴率が所定の視聴率を超えたフレームでオブジェクト画像の抽出を実行する。視聴率が高いフレームは、他のフレームと比較してユーザＵの関心が他の高いと推定される。従って、ユーザＵの関心が高いフレームの画像からオブジェクト画像が抽出されるので、ユーザＵに有益なコメントを生成できる。
第２に、抽出部２２１は、ユーザＵの音声信号Ｓａに基づいて、ユーザＵが歓声をあげたフレームでオブジェクト画像を抽出してもよい。
第３に、抽出部２２１は、番組情報に基づいて番組の主題となるフレームでオブジェク画像を抽出してもよい。例えば、抽出部２２１は、第２実施形態で説明した解析部２２３を用いて、画像信号Ｓｇを解析し、番組の主題となるフレームを特定してもよい。この場合、解析部２２３は、ネットワークＮＷを介して外部装置から番組情報を取得すればよい。
また、上述した各実施形態では、画像信号Ｓｇは動画を示す信号として説明したが、画像信号Ｓｇは静止画を示す信号であってもよい。
【００７４】
（２）上述した各実施形態において、第２キーワードＫＷ２と第１キーワードＫＷ１との関連性の程度を示す関連度は、キーワードテーブルＴＢＬａに記憶されていたが、これに限定されない。
例えば、特定部２３０Ａ、２３０Ｂ、及び２３０Ｃは、複数の単語が意味によって階層化された木構造を有するキーワードテーブルＴＢＬａ（キーワードデータの一例）から特定されるノード数に応じた関連度を取得してもよい。具体的には、第１キーワード生成部２１０は、キーワードテーブルＴＢＬａに含まれる単語を第１キーワードＫＷ１として生成する。また、第２キーワード生成部２２０Ａ及び２２０Ｂは、キーワードテーブルＴＢＬａに含まれる単語を第２キーワードＫＷ２として生成する。特定部２３０Ａ、２３０Ｂ、及び２３０Ｃは、キーワードテーブルＴＢＬａの木構造において、第１キーワードＫＷ１から第２キーワードＫＷ２までの経路におけるノード数を関連度として取得する。
さらに具体的には、キーワードテーブルＴＢＬａのデータ構造が図３に示される木構造である場合を想定する。例えば、第１キーワードＫＷ１が「酒」であり、第２キーワードＫＷ２が「フライドポテト」である場合、「酒」から「フライドポテト」に至る経路は、ノード「酒」→ノード「飲み物」→ノード「飲食物」→ノード「食べ物」→ノード「洋食」→ノード「フライドポテト」となる。従って、第１キーワードＫＷ１「酒」から第２キーワードＫＷ２「フライドポテト」に至る経路のノード数は、「５」となる。また、第１キーワードＫＷ１が「飲食物」であり、第２キーワードＫＷ２が「フライドポテト」である場合、「飲食物」から「フライドポテト」に至る経路は、ノード「飲食物」→ノード「食べ物」→ノード「洋食」→ノード「フライドポテト」となる。従って、第１キーワードＫＷ１「飲食物」から第２キーワードＫＷ２「フライドポテト」に至る経路のノード数は、「３」となる。第１キーワードＫＷ１と第２キーワードＫＷ２とを結ぶ経路のノード数が少ないほど関連度が高いから、上記の例においては、第１キーワードＫＷ１「飲食物」と第２キーワードＫＷ２「フライドポテト」との関連度は、第１キーワードＫＷ１「酒」と第２キーワードＫＷ２「フライドポテト」との関連度よりも高い。
ノード数に応じて関連度を特定することによって、ユーザ装置２０において必要となるキーワードテーブルＴＢＬａの記憶容量を削減することができる。
【００７５】
（３）上述した各実施形態において、抽出部２２１は、ユーザＵの行動履歴を考慮せずにオブジェクト画像を抽出したが、画像信号Ｓｇの示す画像から行動履歴に基づいてオブジェクト画像を抽出してもよい。この場合、抽出部２２１は、第３実施形態で説明した行動履歴テーブルＴＢＬｃを参照して、商品の購入履歴等から例えばユーザＵの好みの色を特定し、特定した色のオブジェクト画像を抽出してもよい。この変形例によれば、オブジェクト画像を絞り込むことができるので、変換部２２２の処理負荷を軽減できる。
【００７６】
（４）上述した実施形態は適宜組み合わせることが可能である。例えば、第２実施形態の第２キーワード生成部２２０Ｂを第３実施形態及び第４実施形態の第２キーワード生成部２２０Ａの替わりに用いてもよい。
【００７７】
（５）上述した各実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。例えば、変換部２２２の機能はネットワークＮＷを介して接続されるサーバ装置から提供されてもよい。同様に、キーワードテーブルＴＢＬａもサーバ装置に設けられてもよい。
また、上述した各実施形態の説明に用いた「装置」という文言は、回路、デバイス又はユニット等の他の用語に読替えてもよい。
【００７８】
（６）上述した各実施形態における処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７９】
（７）上述した各実施形態において、入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００８０】
（８）上述した各実施形態において、判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００８１】
（９）上述した各実施形態では、記憶装置２２は、処理装置２１が読取可能な記録媒体であり、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを例示したが、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc−ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体である。また、プログラムは、ネットワークＮＷから送信されても良い。また、プログラムは、電気通信回線を介して通信網から送信されても良い。
【００８２】
（１０）上述した各実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００８３】
（１１）上述した各実施形態において、説明した情報及び信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上述の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００８４】
（１２）図４、図７、図１０、及び図１２に例示された各機能は、ハードウェア及びソフトウェアの任意の組合せによって実現される。また、各機能は、単体の装置によって実現されてもよいし、相互に別体で構成された２個以上の装置によって実現されてもよい。
【００８５】
（１３）上述した各実施形態で例示したプログラムは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又はハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称によって呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順又は機能等を意味するよう広く解釈されるべきである。
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００８６】
（１４）上述した各実施形態において、「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００８７】
（１５）上述した各実施形態において、情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【００８８】
（１６）上述した各実施形態において、ユーザ装置２０は、移動局である場合が含まれる。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００８９】
（１７）上述した各実施形態において、「接続された(connected)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」されると考えることができる。
【００９０】
（１８）上述した各実施形態において、「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００９１】
（１９）本明細書で使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。従って、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００９２】
（２０）上述した各実施形態において「含む(ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ)」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００９３】
（２１）本願の全体において、例えば、英語におけるa、an及びtheのように、翻訳によって冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数を含む。
【００９４】
（２２）本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されないことは当業者にとって明白である。本発明は、特許請求の範囲の記載に基づいて定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施できる。従って、本明細書の記載は、例示的な説明を目的とし、本発明に対して何ら制限的な意味を有さない。また、本明細書に例示した態様から選択された複数の態様を組合せてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１…サービスシステム、１０…動画配信サーバ、１１…処理装置、２０…ユーザ装置、２１…処理装置、２２…記憶装置、２１０…第１キーワード生成部、２２０Ａ，２２０Ｂ…第２キーワード生成部、２２０Ｂ…第２キーワード生成部、２２１…抽出部、２２２…変換部、２２３…解析部、２３０Ａ，２３０Ｂ，２３０Ｃ…特定部、２４０…コメント生成部、ＫＷ１…第１キーワード、ＫＷ２…第２キーワード、ＴＢＬａ…キーワードテーブル、ＴＢＬｂ…コメントテーブル、ＴＢＬｃ…行動履歴テーブル、Ｗｘ…対象キーワード。
【図１】
2020090790.tif 000003
【図２】
2020090790.tif 000004
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2020090790.tif 000014
【図１３】
2020090790.tif 000015
【図１４】
2020090790.tif 000016
【国際調査報告】
2020090790.tif 000017
2020090790.tif 000018
2020090790.tif 000019
2020090790.tif 000020