(57)【要約】【課題】プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報に基づいてプレゼンテーション・ノートを作成する技法を提供する。【解決手段】１つの実施形態では、コンピュータで実施される方法は、システムによって、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得ること、システムによって、プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数に基づいて決定すること、システムによって、１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツをそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいてコンテンツ要素に対して選択すること、およびシステムによって、プレゼンテーション・ノートを、プレゼンテーション、およびプレゼンテーションのコンテンツ要素に対する選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成することを含む。【選択図】図８
2020515960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
コンピュータ実行可能コンポーネントを記憶するメモリと、
前記メモリに動作可能に結合され、前記メモリに記憶されたコンピュータ実行可能コンポーネントを実行するプロセッサとを備え、前記コンピュータ実行可能コンポーネントが、
プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得る視線追跡コンポーネントと、
コンテンツ推奨コンポーネントであり、
前記プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定する、かつ
１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツを、前記それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて前記コンテンツ要素に対して選択する、コンテンツ推奨コンポーネントと、
プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記コンテンツ要素に対する前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成する、ノート生成コンポーネントとを含む、システム。
【請求項２】
前記コンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを前記視線追跡情報に基づいて決定する注意スコアリング・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でコンテンツ要素の注意スコアを使用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記注意スコアリング・コンポーネントがコンテンツ要素の注意スコアを、前記コンテンツ要素の合計凝視継続時間、前記コンテンツ要素の凝視の回数、前記コンテンツ要素の平均凝視継続時間、前記コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ、および前記コンテンツ要素のサッケード経路のクラスタ平均から成る群から選択された１つまたは複数の統計データを使用する注意関数に基づいて決定する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記コンテンツ要素のそれぞれの重要度レベルを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の重要度レベルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記コンテンツ要素のそれぞれの努力レベルを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の努力レベルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記コンテンツ要素のヒューリスティックを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の前記ヒューリスティックを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンテンツ推奨コンポーネントが前記コンテンツ明瞭度関数を、前記オブザーバが学習することに最適化されているディープ・ラーニング・モデルに基づいて決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
コンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数のプロセッサを含むシステムによって、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得ること、
前記システムによって、前記プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定すること、
前記システムによって、１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツを、前記それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて前記コンテンツ要素に対して選択すること、および
前記システムによって、プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記コンテンツ要素に対する前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成することを含む、コンピュータで実施される方法。
【請求項９】
前記システムによって、前記コンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを前記視線追跡情報に基づいて決定することをさらに含み、前記コンテンツ明瞭度関数でコンテンツ要素の注意スコアを使用する、請求項８に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１０】
前記それぞれの注意スコアを決定することが、コンテンツ要素の注意スコアを、前記コンテンツ要素の合計凝視継続時間、前記コンテンツ要素の凝視の回数、前記コンテンツ要素の平均凝視継続時間、前記コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ、および前記コンテンツ要素のサッケード経路のクラスタ平均から成る群から選択された１つまたは複数の統計データを使用する注意関数に基づいて決定することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記システムによって、前記コンテンツ要素のそれぞれの重要度レベルを得ることをさらに含み、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の重要度レベルを使用する、請求項９に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１２】
前記システムによって、前記コンテンツ要素のそれぞれの努力レベルを得ることをさらに含み、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の努力レベルを使用する、請求項９に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１３】
前記システムによって、前記コンテンツ要素のヒューリスティックを得ることをさらに含み、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の前記ヒューリスティックを使用する、請求項９に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１４】
前記システムによって前記コンテンツ明瞭度関数を、前記プレゼンテーションの特定のトピックの学習に最適化されているディープ・ラーニング・モデルに基づいて決定することをさらに含む、請求項８に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１５】
プレゼンテーションのプレゼンテーション・ノートを生成しやすくするコンピュータ・プログラム製品であって、プログラム命令が具現化されているコンピュータ可読記憶媒体を備え、プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令により、処理コンポーネントが、
プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得るように、
前記プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定するように、
１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツを、前記それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて前記コンテンツ要素に対して選択するように、かつ
プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記コンテンツ要素に対する前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成するようになる、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
前記プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令によりさらに前記プロセッサが、
前記コンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを前記視線追跡情報に基づいて決定するようになり、前記コンテンツ明瞭度関数でコンテンツ要素の注意スコアを使用する、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令によりさらに前記プロセッサが、
コンテンツ要素の注意スコアを、前記コンテンツ要素の合計凝視継続時間、前記コンテンツ要素の凝視の回数、前記コンテンツ要素の平均凝視継続時間、前記コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ、および前記コンテンツ要素のサッケード経路のクラスタ平均から成る群から選択された１つまたは複数の統計データを使用する注意関数に基づいて決定するようになる、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令によりさらに前記プロセッサが、
前記コンテンツ要素のそれぞれの重要度レベルを得るようになり、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の重要度レベルを使用する、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令によりさらに前記プロセッサが、
前記コンテンツ要素のそれぞれの努力レベルを得ることをさらに含み、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の努力レベルを使用する、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記プロセッサによって実行可能な前記プログラム命令によりさらに前記プロセッサが、
前記コンテンツ要素のヒューリスティックを得るようになり、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の前記ヒューリスティックを使用する、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報に基づいてプレゼンテーション・ノートを作成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
プレゼンテーション中のノート取りまたはコンテンツの消費あるいはその両方は、極めて重要な学習活動であり得ると共に、プレゼンテーション中に教えられる、または別にコンテンツのオブザーバによって消費される情報をたくわえ補強する助けになり得る。プレゼンテーションのいくつかの非限定的な例には、教室プレゼンテーション、講義プレゼンテーション、訓練セミナーなどがある。ノートは、プレゼンテーション、講座、書籍、または他の教材あるいはその組合せに関する情報の案内としての役割を果たす。ノート取りは、プレゼンテーションのオブザーバ（たとえば、学生、講義出席者、参加者または、プレゼンテーションまたはコンテンツあるいはその両方のあらゆる他の適切なオブザーバ）の要約、プレゼンテーションに関する重要点を思い出すためのツール、またはプレゼンテーションについてのオブザーバの理解を反映するものあるいはその組合せであり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、プレゼンテーションでは、オブザーバがノートを取るための時間はほとんど残すことができない。さらに、プレゼンテーション・フォーラムが大規模で（たとえば、大きい教室、大きい講義ホール、または他の任意の適切なプレゼンテーション・フォーラム）プレゼンテーション時間が短いと、プレゼンテーション・セッションは、プレゼンテーション・コンテンツ要素を一緒に、または関連するコンテンツあるいはその両方と連結できない可能性がある。
以下では、本発明の１つまたは複数の実施形態についての基本的な理解を得るための概要を提示する。この概要は、重要もしくは絶対必要な要素を特定する、または特定の実施形態の何らかの範囲もしくは特許請求の何らかの範囲を描写するものではない。その唯一の目的は、後で提示するより詳細な説明の前置きとして、概念を簡略な形で提示することにある。本発明による、本明細書に記載された１つまたは複数の実施形態は、システム、コンピュータで実施される方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せを含む。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
例示的なシステム実施形態は、コンピュータ実行可能コンポーネントを記憶するメモリと、メモリに記憶されたコンピュータ実行可能コンポーネントを実行するプロセッサとを備える。コンピュータ実行可能コンポーネントは、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得る視線追跡コンポーネントと、プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数に基づいて決定する、かつ１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツをそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいてコンテンツ要素に対して選択する、コンテンツ推奨コンポーネントと、プレゼンテーション・ノートを、プレゼンテーション、およびプレゼンテーションのコンテンツ要素に対する選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成するノート生成コンポーネントとを含むことができる。
【０００５】
別の実施形態は、コンピュータで実施される方法およびコンピュータ・プログラム製品を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なシステムを示す図である。
【図２】本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なシステム・コンポーネントを示す図である。
【図３】本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なプレゼンテーションを示す図である。
【図４】本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なスライドを示す図である。
【図５】本発明の１つまたは複数の実施形態による、視線ポイント付きの例示的、非限定的なスライドを示す図である。
【図６】本発明の１つまたは複数の実施形態による、凝視領域付きの例示的、非限定的なスライドを示す図である。
【図７】本発明の１つまたは複数の実施形態による、特定されたサッケード経路付きの例示的、非限定的なスライドを示す図である。
【図８】本発明の１つまたは複数の実施形態による、例示的、非限定的なコンピュータで実施される方法を示す図である。
【図９】本発明の１つまたは複数の実施形態による、別の例示的、非限定的なコンピュータで実施される方法を示す図である。
【図１０】本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的な動作環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下の詳細な説明は例示的なものにすぎず、実施形態または実施形態の適用もしくは用途あるいはその組合せを限定するものではない。さらに、上記の技術分野もしくは要約の項、または以下の発明を実施するための形態の項あるいはその組合せに提示された、どんな明示的または黙示的情報にも限定される意図がない。
【０００８】
次に、１つまたは複数の実施形態について図面を参照して説明する。図では、同じ要素を指すために同じ参照数字が全体を通して使用される。以下の記述では、説明を目的として、１つまたは複数の実施形態についてのより完全な理解が得られるように多数の具体的な細部が論述される。しかし様々な場合において、１つまたは複数の実施形態は、これらの具体的な細部がなくても実行できることが明らかである。
【０００９】
プレゼンテーション中のノート取りまたはコンテンツの消費あるいはその両方は、極めて重要な学習活動であり得ると共に、プレゼンテーション中に教えられる、または別にコンテンツのオブザーバによって消費される情報をたくわえ補強する助けになり得る。プレゼンテーションのいくつかの非限定的な例には、教室プレゼンテーション、講義プレゼンテーション、訓練セミナーなどがある。ノートは、プレゼンテーション、講座、書籍、または他の教材あるいはその組合せに関する情報の案内としての役割を果たす。ノート取りは、プレゼンテーションのオブザーバ（たとえば、学生、講義出席者、参加者または、プレゼンテーションまたはコンテンツあるいはその両方のあらゆる他の適切なオブザーバ）の要約、プレゼンテーションに関する重要点を思い出すためのツール、またはプレゼンテーションについてのオブザーバの理解を反映するものあるいはその組合せであり得る。しかし、プレゼンテーションでは、オブザーバがノートを取るための時間はほとんど残すことができない。さらに、プレゼンテーション・フォーラムが大規模で（たとえば、大きい教室、大きい講義ホール、または他の任意の適切なプレゼンテーション・フォーラム）プレゼンテーション時間が短いと、プレゼンテーション・セッションは、プレゼンテーション・コンテンツ要素を一緒に、または関連するコンテンツあるいはその両方と連結できない可能性がある。このような関連コンテンツには、様々な関連学習材料（たとえば、書籍、記事、白書、大規模公開オンライン講座（ＭＯＯＣ）ビデオ、アニメーション、マルチメディア、音声記録、または他の関連コンテンツあるいはその組合せ）が含まれ得る。
【００１０】
単なる概要および例として、本発明の１つまたは複数の例示的な実施形態では、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいて、ノートを自動的に生成することができる。たとえば、メタデータおよびヒューリスティックは、あるプレゼンテーションに関して、発表者、教師、講師、プレゼンテーションの作成者、知識ベース、コンテンツ・データベース、またはプレゼンテーションと関連する他の任意の適切な情報ソースなどの、プレゼンテーションと関連する情報ソースから得ることができる。プレゼンテーションが１組のオブザーバに提示されるとき、オブザーバと関連付けられた視線追跡情報を得ることができる。視線追跡情報に基づいて、プレゼンテーションのコンテンツ要素に対するそれぞれの注意スコアが生成される。メタデータ、ヒューリスティック、および注意スコアを使用して、それぞれのコンテンツ明瞭度レベルがプレゼンテーションのコンテンツ要素について決定される。それぞれのコンテンツ明瞭度レベルに基づいて、それぞれのコンテンツがプレゼンテーションのコンテンツ要素に対して選択され、それぞれの選択されたコンテンツおよびプレゼンテーションのコンテンツ要素を使用して、プレゼンテーションのプレゼンテーション・ノートが生成される。
【００１１】
単なる概説および例として、視線推定とは、オブザーバ（たとえば、人間または動物）が見ている所与の座標空間内の点（たとえば、注視点）を検出することを指し得る。たとえば、カメラが頭の画像を取り込むことができ、３Ｄランドマーク（たとえば、顔または頭ランドマーク）、および眼または頭あるいはその両方のポーズを決定することを用いて、眼または頭あるいはその両方と関連付けられた視線ベクトルを推定することができる。視線追跡とは、オブザーバがある期間にわたって見ている所与の空間内のそれぞれの点（たとえば、注視点）を検出することを指し得る。
【００１２】
本明細書に開示されたいくつかの実施形態では、プレゼンテーションのオブザーバのグループまたはプレゼンテーションの個々のオブザーバのために、あるいはその両方のために、プレゼンテーション・ノートを自動的に生成できることを理解されたい。たとえば、プレゼンテーション・ノートは、プレゼンテーションの複数のオブザーバについて集められた視線追跡情報に基づいて生成することができる。別の例では、プレゼンテーション・ノートは、プレゼンテーションの単独のオブザーバの視線追跡情報に基づいて生成することができる（たとえば、プレゼンテーションがその単独のオブザーバに提示される場合、またはプレゼンテーションがその単独のオブザーバを含む複数のオブザーバに提示される場合）。
【００１３】
単なる例示を目的として、以下に提示される例では、プレゼンテーションのオブザーバのグループのためにプレゼンテーション・ノートを生成することについて論じる。
【００１４】
本発明の１つまたは複数の実施形態は、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいてプレゼンテーション・ノートを効率的に、効果的に、かつ自動的に（たとえば、人間の直接の関与なしで）生成することを容易にする、コンピュータ処理システム、コンピュータ装置、コンピュータで実施される方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せを対象とする。このようなコンピュータ処理システム、コンピュータで実施される方法、コンピュータ装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せは、抽象的ではない、人間による一組の精神的な活動としては実行できない性質の、高度に技法的な問題を解決するために、ハードウェアまたはソフトウェアあるいはその両方（たとえば、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいて、プレゼンテーション・ノートを生成するように適合されたもの）を使用することができる。たとえば、１人または多くの人間は、リアルタイム・ネットワークベースのコンピューティング環境において、取り込み画像の１つまたは複数のライブ・ストリーム（たとえば、シリーズ、シーケンス）からの、リアルタイムのプレゼンテーションのオブザーバのグループに対する視線追跡を実行することに関連した数千のデータ要素を効率的に、正確に、かつ効果的に手動で収集し解析し、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいて、評価期間中の学習目的のために教室の学生に有用であるはずのプレゼンテーション・ノートをある時間枠内で生成することができない。主題のコンピュータ処理システム、方法、装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せの１つまたは複数の実施形態は、取り込み画像のライブ・ストリームからのプレゼンテーションのオブザーバのグループに対する自動化リアルタイム視線追跡と、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づくプレゼンテーション・ノートの自動生成とを可能にすることができる。取り込み画像のライブ・ストリームからのプレゼンテーションのオブザーバのグループに対して自動化リアルタイム視線追跡を使用することと、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいてプレゼンテーション・ノートを自動生成することとによって、既存のプレゼンテーション・ノート自動生成に付随する処理時間または精度あるいはその両方が大幅に改善される。
【００１５】
加えて、本発明は、以前にはこのように対処されなかった、リアルタイム視線追跡ベースのプレゼンテーション・ノート自動生成の技術的進歩に関連した技法的特徴を含む。さらに、主題の技法の１つまたは複数の実施形態では、プレゼンテーション・ノート自動生成の性能の改善を促進することができ、これは、取り込み画像のライブ・ストリームからのプレゼンテーションのオブザーバのために高度に細分的な、かつ正確なリアルタイム視線追跡ベースのプレゼンテーション・ノート生成を行えるように、記憶資源、プロセス資源、およびネットワーク帯域資源のより効率的な使用を実現する。たとえば、取り込み画像のライブ・ストリームからの視線追跡情報に基づいて正確なプレゼンテーション・ノートを提供することによって、プレゼンテーション・ノートを交換するためのオブザーバ間の、またはプレゼンテーションの部分を明確にするためのオブザーバと発表者の間の余分な電子通信の必要性が軽減されて、プロセス、記憶およびネットワーク帯域の資源の無駄な使用が回避され得る。
【００１６】
概説として、本発明によるシステム、装置または方法は、機械内に具現化された、たとえば、１つまたは複数の機械に付随する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体に具現化された、機械が実行可能なコンポーネント（ソフトウェア）として実施することができる。このようなコンポーネントは、たとえばコンピュータ、コンピューティング・デバイス、仮想機械などである１つまたは複数の機械によって実行されるときに、記述された動作を機械にさせることができる。
【００１７】
図１は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なシステム１００を示す。本明細書に記載された１つまたは複数の実施形態に使用される同様の要素についての繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００１８】
図１に示されるように、システム１００は、コンピューティング・デバイス１０２、１つまたは複数のネットワーク１１２、および１つまたは複数のカメラ１１４を含むことができる。カメラ１１４は、スペクトルの適切な範囲内（可視、赤外、紫外など）の１つまたは複数の画像（たとえば、画像のストリーム）を生成または取り込みあるいはその両方ができる任意のカメラでよい。非限定的なカメラのいくつかの例には、単眼カメラ、ステレオカメラ、ビデオカメラ、レーザベースのカメラ、または他の任意の適切なタイプのカメラが含まれる。
【００１９】
コンピューティング・デバイス１０２は、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づくプレゼンテーション・ノートを生成しやすくすることができるプレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４を含むことができる。プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４の例、および追加の態様／詳細については以下で論じる。
【００２０】
図１を再び参照すると、コンピューティング・デバイス１０２はまた、コンピュータ実行可能コンポーネントを記憶できる少なくとも１つのメモリ１０８を含むこと、または別に結び付けることができる。単なる例として、このようなコンピュータ実行可能コンポーネントは、それだけには限らないが、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４および付随するコンポーネントを含むことができ、また、このようなプレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４または付随するコンポーネントあるいはその両方によって生成されたデータを記憶することができる。コンピューティング・デバイス１０２はまた、メモリ１０８に記憶されたコンピュータ実行可能コンポーネントを実行する少なくとも１つのプロセッサ１０６を含むこと、または別に結び付けることができる。コンピューティング・デバイス１０２はさらに、システム・バス１１０を含むことができ、このシステム・バスは、それだけには限らないが、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、メモリ１０８またはプロセッサ１０６あるいはその組合せを含む、様々なコンピューティング・デバイス１０２コンポーネントを結合することができる。カメラ１１４は、コンピューティング・デバイス１０２から分けて示されているが、いくつかの実施形態では、カメラ１１４はコンピューティング・デバイス１０２の一部とすること、およびシステム・バス１１０を介して接続することができる。
【００２１】
図１には単一のコンピューティング・デバイス１０２が示されているが、いくつかの実施形態では、任意の数の異なるタイプのデバイスがコンピューティング・デバイス１０２の１つまたは複数のコンポーネントと関連付けられること、またはこれを含むこと、たとえばプレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４の一部または全部を含むことが可能である。たとえば、カメラ１１４などのデバイスが、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４のコンポーネントの全部または一部を含むことができる。すべてのこのような実施形態が想起される。
【００２２】
コンピューティング・デバイス１０２は、１つまたは複数のカメラ１１４と通信可能に結合すること、またはこれを含むことあるいはその両方ができ、コンピューティング・デバイスの非限定的な例には、それだけには限らないが、ウェアラブル・デバイスまたは非ウェアラブル・デバイスが含まれ得る。ウェアラブル・デバイスは、たとえば、ヘッドアップ・ディスプレイ眼鏡、単眼鏡、眼鏡、コンタクトレンズ、サングラス、ヘッドセット、まびさし、帽子、マスク、ヘッドバンド、衣服、または人間もしくは人間以外のユーザが着用できる他の適切な任意のデバイスを含むことができる。非ウェアラブル・デバイスは、たとえば、モバイル・デバイス、携帯電話、カメラ、カムコーダ、ビデオカメラ、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・デバイス、デスクトップ・コンピュータ、サーバ・システム、ケーブル・セットトップ・ボックス、衛星セットトップ・ボックス、ケーブル・モデム、テレビ受信機セット、モニタ、メディア拡張デバイス、ブルーレイ・デバイス、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスクまたはデジタル・ビデオ・ディスク）、コンパクト・ディスク・デバイス、ビデオ・ゲーム・システム、ポータブルビデオゲーム機、オーディオ／ビデオ受信機、無線デバイス、携帯音楽プレーヤ、ナビゲーション・システム、カー・ステレオ、メインフレーム・コンピュータ、ロボット・デバイス、ウェアラブル・コンピュータ、人工知能システム、ネットワーク記憶デバイス、通信デバイス、ウェブ・サーバ・デバイス、ネットワーク交換デバイス、ネットワーク・ルーティング・デバイス、ゲートウェイ・デバイス、ネットワーク・ハブ・デバイス、ネットワーク・ブリッジ・デバイス、制御システム、または他の任意の適切なコンピューティング・デバイス１０２を含むことができる。コンピューティング・デバイス１０２またはカメラ１１４あるいはその両方は、１つまたは複数のネットワーク１１２を通してコンピューティング・デバイス１０２とカメラ１１４の間の通信を可能にする通信コンポーネント（図示せず）を装備できることを理解されたい。
【００２３】
本明細書に開示された実施形態は、１つまたは複数のカメラ１１４からの画像の１つまたは複数のライブ・ストリームに関連するが、いくつかの実施形態では、１つまたは複数の記憶された画像を使用することができる。
【００２４】
システム１００の様々なデバイス（たとえば、コンピューティング・デバイス１０２、カメラ１１４）とコンポーネント（たとえば、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、メモリ１０８、プロセッサ１０６または他のコンポーネントあるいはその組合せ）とは、直接に、または１つもしくは複数のネットワーク１１２を介して接続することができる。このようなネットワーク１１２は、それだけには限らないが、セルラ・ネットワーク、広域ネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、インターネット）、またはローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）を含む有線および無線ネットワークを含むことができ、ネットワークの非限定的な例には、セルラ、ＷＡＮ、ワイヤレス・フィディリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）、Ｗｉ−Ｍａｘ、ＷＬＡＮ、無線通信、マイクロ波通信、衛星通信、光通信、音波通信、または他の任意の適切な通信技術が含まれる。
【００２５】
図２は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なシステム・コンポーネント１０４を示す。本明細書に記載された１つまたは複数の実施形態に使用される同じ要素についての繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００２６】
１つまたは複数の実施形態では、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４は、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいてプレゼンテーション・ノートを自動的に生成することができる。プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４は、コンテンツ・コンポーネント２０２、視線追跡コンポーネント２０４、注意スコアリング・コンポーネント２０６、コンテンツ推奨コンポーネント２０８、およびノート生成コンポーネント２１０を含むことができる。
【００２７】
コンテンツ・コンポーネント２０２は、プレゼンテーションと、プレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックとを取得することができる。例示的なプレゼンテーションについては、図３〜７を参照して、より詳細に以下で論じる。視線追跡コンポーネント２０４は、プレゼンテーション中にオブザーバに向けられた１つまたは複数のカメラ１１４（図１）から取り込まれた１つまたは複数の画像に基づいて、プレゼンテーションの１人または複数のオブザーバの視線追跡情報を生成することができる。いくつかの実施形態では、視線追跡コンポーネント２０４は、プレゼンテーション・コンテンツ（たとえば、１つまたは複数のスライド）上にタイムスタンプされた視線ポイントを、それぞれのオブザーバに対応する固有のオブザーバ識別子と一緒に含むことができる。視線ポイントの一例について、より詳細には図５に関して論じる。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、より詳細には以下で論じるように、このように視線追跡情報を使用して、プレゼンテーション３０２のコンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを決定することができる。コンテンツ推奨コンポーネント２０８は、より詳細には以下で論じるように、コンテンツ要素と関連付けるべき、かつプレゼンテーション・ノートに含めるべきコンテンツを１つまたは複数のコンテンツ・ソースから決定することができる。ノート生成コンポーネント２１０は、より詳細にはやはり以下で論じるように、プレゼンテーション３０２のコンテンツ要素に対して選択されたそれぞれのコンテンツを使用して、プレゼンテーション３０２のプレゼンテーション・ノートを生成することができる。
【００２８】
図１および図２は、コンピューティング・デバイス１０２のコンポーネントを別個に描いているが、２つ以上のコンポーネントを１つの共通コンポーネントとして実装できることを理解されたい。さらに、コンピューティング・デバイス１０２の設計は、本明細書に記載された１つまたは複数の実施形態によってプレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいてプレゼンテーション・ノートを自動的に生成しやすくするために、他のコンポーネントの選ばれたもの、コンポーネント配置などを含み得ることを理解されたい。さらに、前述のシステムまたはデバイスあるいはその両方は、いくつかのコンポーネント間の対話に関して説明されている。このようなシステムおよびコンポーネントは、これらのコンポーネント、もしくはそのコンポーネントにおいて指定されたサブコンポーネント、指定されたコンポーネントもしくはサブコンポーネントのいくつか、または追加のコンポーネントあるいはその組合せを含み得ることを理解されたい。サブコンポーネントはまた、親コンポーネントの中に含まれるのではなく、通信可能に結合された他のコンポーネントとして実装されることもある。さらに、１つもしくは複数のコンポーネントまたはサブコンポーネントあるいはその両方は、集合機能を実現する単一のコンポーネントに一体化することもできる。コンポーネントはまた、説明を簡略にするために本明細書では特に記載されていないが当業者には知られている、１つまたは複数の他のコンポーネントと対話することもできる。
【００２９】
図３は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なプレゼンテーション３０２を示す。プレゼンテーション３０２は、スライド１  ３０４Ａ〜（．．．）スライドＮ  ３０４Ｂを含み、ここでＮは、プレゼンテーション３０２のスライドの数量を表す正の整数である。本発明のプレゼンテーション３０２、スライドコンテンツおよび例示的な実施形態のさらなる例および詳細については、以下で論じる。
【００３０】
図４は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的なスライド４０２を示す。たとえば、スライド４０２は、プレゼンテーション３０２からのスライドを表し得る。スライド４０２は、コンテンツ要素４０４、４０６、４０８、４１０、４１２、４１４、４１６、４１８、４２０、４２２、および４２４を含み得る。１つのコンテンツ要素が他のコンテンツ要素を含み得ることを理解されたい。たとえば、コンテンツ要素４１０は、コンテンツ要素４１２、４１４、４１６、４１８、４２０、４２２、および４２４を含む。１つのコンテンツ要素が、プレゼンテーション３０２内に表すことができる任意のコンテンツを含むことができ、コンテンツの非限定的な例には、文字コンテンツ、画像コンテンツ、音声コンテンツ、ビデオ・コンテンツ、アニメーション・コンテンツ、またはプレゼンテーション３０２内に表すことができる他の任意の適切なコンテンツが含まれ得る。ここでは説明の目的のために１１個のコンテンツ要素が図示されているが、任意の適切な数のコンテンツ要素が１つのスライドに含まれ得ることを理解されたい。
【００３１】
コンテンツ・コンポーネント２０２は、プレゼンテーション３０２をプレゼンテーション・ソースから得ることができ、プレゼンテーション・ソースの非限定的な例には、発表者、教師、講師、プレゼンテーション３０２の作成者、知識ベース、コンテンツ・データベース、またはプレゼンテーション３０２と関連する他の任意の適切なプレゼンテーション・ソースが含まれ得る。
【００３２】
コンテンツ・コンポーネント２０２は、プレゼンテーション・ソースからのプレゼンテーション３０２のそれぞれのコンテンツ要素のメタデータを取得することができる。非限定的な例では、メタデータは、コンテンツ要素のコンテンツ・タイプを含むことができる。コンテンツ・タイプの非限定的な例には、文字コンテンツ、画像コンテンツ、音声コンテンツ、ビデオ・コンテンツ、アニメーション・コンテンツ、またはプレゼンテーション３０２内に表すことができる他の任意の適切なコンテンツ・タイプが含まれ得る。メタデータはまた、コンテンツ要素のトピックｔを含むこともでき、これは、コンテンツ要素が関連付けられているトピックを表示する。メタデータはまた、コンテンツ要素の重要レベルｉを含むこともでき、これは、トピックｔを理解することについてのコンテンツ要素の重要度を示すことができる。メタデータはまた、コンテンツ要素の努力レベルｅを含むこともでき、これは、トピックｔを理解するためにオブザーバがコンテンツ要素に向ける注意に関する努力の量を表す。メタデータはまた、コンテンツ要素の固有のコンテンツ識別子「コンテンツｉｄ」を含むこともできる。
【００３３】
非限定的な例では、教授が教室プレゼンテーションをコンテンツ・コンポーネント２０２に利用可能にすることができ、またコンテンツ要素のメタデータを教室プレゼンテーションに提示することができる。たとえば、コンテンツ・コンポーネントは、教授がプレゼンテーションのコンテンツをメタデータによってタグ付けできるようにするユーザ・インターフェース（図示せず）を設けることができる。別の非限定的な例では、教授は、メタデータをプレゼンテーションのプレゼンテーション・ファイルに埋め込むことができる。
【００３４】
コンテンツ・コンポーネント２０２は、プレゼンテーション３０２のためのヒューリスティック、またはプレゼンテーション３０２のそれぞれのコンテンツ要素あるいはその両方をプレゼンテーション・ソースから得ることができる。非限定的な例では、ヒューリスティックは、プレゼンテーション・ノートの特定のコンテンツ・タイプについての選好を含み得る。たとえば、プレゼンテーション・ソースは、プレゼンテーション・ノートを生成するときにそれぞれのコンテンツ・タイプのプレゼンテーション・ソースについての選好を示す、それぞれのコンテンツ・タイプの重みを指定することができる。教授の例を続けると、教授は、コンテンツ・タイプを選好の順に、すなわち、１−文字、２−ビデオ、３−画像、４−音声、５−アニメーションでランク付けすることができる。プレゼンテーション・ソースは、コンテンツ・タイプの選好の任意の適切な表示を使用できると理解されたい。
【００３５】
非限定的な例では、ヒューリスティックはまた、プレゼンテーション・ノートのコンテンツの特定の情報ソース（たとえば、コンテンツ・ソース）についての選好を含むこともできる。たとえば、プレゼンテーション・ソースは、プレゼンテーション・ノートを生成するときにそれぞれのコンテンツ・ソースのプレゼンテーション・ソースについての選好を示す、それぞれのコンテンツ・ソースの重みを指定することができる。非限定的な例では、コンテンツ・ソースには、インターネット、教科書、書籍、記事、白書、新聞、ブログ、テレビ、映画、ラジオ、大規模公開オンライン講座（ＭＯＯＣ）ビデオ、アニメーション、音声記録ライブラリ、知識ベース、コンテンツ・データベース、またはプレゼンテーション・ノートの他の任意の適切なコンテンツの情報ソースが含まれ得る。教授の例を続けると、教授は、コンテンツ・ソースを、５０％教科書、２０％書籍、１５％知識ベース、１０％インターネット、および５％ＭＯＯＣなどと重みづけすることができる。プレゼンテーション・ソースは、コンテンツ・ソースの選好の任意の適切な表示を使用できると理解されたい。
【００３６】
別の非限定的な例では、ヒューリスティックはまた、注意スコアａを決定するための注意関数ｆ（ａ）またはコンテンツ明瞭度レベルｃを決定するためのコンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）あるいはその両方を含むことができ、その両方についてより詳細に以下で論じる。たとえば、プレゼンテーション・ソースは、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４がプレゼンテーション・ノートを自動的に生成するために使用できる注意関数ｆ（ａ）またはコンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）あるいはその両方を指定することができる。
【００３７】
次に、また図１〜４を参照すると、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４はまた、プレゼンテーション３０２が提示されている間にオブザーバに向けられた１つまたは複数のカメラ１１４から取り込まれた画像に基づいて、プレゼンテーション３０２のオブザーバの視線追跡情報を生成できる視線追跡コンポーネント２０４を含むこともできる。たとえば、いくつかの実施形態では、視線追跡コンポーネント２０４は、プレゼンテーション３０２のそれぞれのスライドのために視線追跡情報（たとえば、オブザーバのタイムスタンプされた視線ポイント）を決定することができる。いくつかの実施形態では、タイムスタンプされた視線ポイントは、たとえば複数のオブザーバのそれぞれの、固有のオブザーバ識別子を含むことができる。
【００３８】
図５は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、図４の例示的、非限定的なスライド４０２を視線ポイントと共に示す。非限定的な例では、スライド４０２は視線ポイント５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８、５２０、５２２、および５２４を含み得る。説明の目的のために、ここでは１２個の視線ポイントが図示されているが、非限定的な例では数千または数百万個の視点ポイントなどの任意の適切な数の視線ポイントを１つのスライドについて、視線追跡コンポーネント２０４によって決定できることを理解されたい。
【００３９】
図１〜５をまた参照すると、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４はまた、プレゼンテーション３０２のスライド上のコンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを決定できる注意スコアリング・コンポーネント２０６を含むこともできる。いくつかの実施形態では、注意スコアリング・コンポーネント２０６は、コンテンツ要素のそれぞれの注意スコアを決定するために注意スコアリング関数ｆ（ａ）で使用する視線追跡情報に基づいて、コンテンツ要素のそれぞれの統計データを決定することができる。たとえば、注意スコアリング関数ｆ（ａ）は、注意スコアａを決定するために使用される視線追跡情報から得られる特定の統計データを指定することができる。
【００４０】
非限定的な例では、注意スコアリング・コンポーネント２０６は、コンテンツ要素と関連付けられた凝視領域のオブザーバの凝視数（ＮＦ）を含むコンテンツ要素の統計データを決定することができる。凝視とは、画定された領域（たとえば、凝視領域）内にある、かつ少なくとも画定された最小時間に生じるオブザーバの連続した視線ポイントを集めたものを指すことができる。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、視線情報に基づいて凝視を決定することができる。非限定的な例では、凝視領域は、凝視を決定できるコンテンツ要素と関連付けられたスライドの領域を含み得る。たとえば、第１のオブザーバが凝視領域を一度凝視してから目を離し、またその凝視領域を新たに凝視してから再び目を離し、その凝視領域をさらには凝視しない場合、そのオブザーバにはその凝視領域に２回の凝視があることになる。２人のオブザーバがいて、第２のオブザーバは凝視領域を３回凝視した場合、そのコンテンツ要素の凝視数（ＮＦ）は５になる。
【００４１】
図６は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、図５の例示的、非限定的なスライド４０２を凝視領域と共に示す。図示のように、スライド４０２は、凝視領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２、６１４、６１６、６１８、６２０、および６２２を含む。この例では、凝視領域はコンテンツ要素に対応し得る。たとえば、凝視領域６０２はコンテンツ要素４０４に対応し、凝視領域６０４はコンテンツ要素４０６に対応し、凝視領域６０６はコンテンツ要素４０８に対応し、凝視領域６０８はコンテンツ要素４１０に対応し、凝視領域６１０はコンテンツ要素４１６に対応し、凝視領域６１２はコンテンツ要素４１４に対応し、凝視領域６１４はコンテンツ要素４１２に対応し、凝視領域６１６はコンテンツ要素４１８に対応し、凝視領域６１８はコンテンツ要素４２０に対応し、凝視領域６２０はコンテンツ要素４２２に対応し、凝視領域６２２はコンテンツ要素４２４に対応する。１１個の凝視領域が１１個のコンテンツ要素に対応するように図示されているが、任意の適切な数（より多いまたは少ない数）の凝視領域または組合せ／対応変形物あるいはその両方が使用され得ることを理解されたい。
【００４２】
別の非限定的な例では、注意スコアリング・コンポーネント２０６はまた、コンテンツ要素と関連付けられた凝視領域に対するオブザーバの合計凝視継続時間（ＴＦＤ）を含む、コンテンツ要素の別の統計データを決定することもできる。コンテンツ要素の合計凝視継続時間（ＴＦＤ）は、そのコンテンツ要素の凝視数（ＮＦ）を凝視するのに費やされた合計時間を含む。２人のオブザーバの例を続けると、第１のオブザーバが第１の凝視に１秒を費やし、第２の凝視に３秒を費やし、第２のオブザーバが第１の凝視に２秒を費やし、第２の凝視に１秒を費やし、第３の凝視に５秒を費やした場合、そのコンテンツ要素の合計凝視継続時間（ＴＦＤ）は１２秒になる。
【００４３】
別の非限定的な例では、注意スコアリング・コンポーネント２０６はまた、コンテンツ要素と関連付けられた凝視領域に対するオブザーバの平均凝視継続時間（ＡＦＤ）を含む、コンテンツ要素の別の統計データを決定することもできる。コンテンツ要素の平均凝視継続時間（ＡＦＤ）は、コンテンツ要素の合計凝視継続時間（ＴＦＤ）をコンテンツ要素の凝視数（ＮＦ）で割ることによって決定することができる。
【００４４】
さらなる非限定的な例では、注意スコアリング・コンポーネント２０６はまた、コンテンツ要素と関連付けられた凝視領域に対するオブザーバのビュータイム・パーセンテージ（ＰＶＴ）を含む、コンテンツ要素の別の統計データを決定することもできる。コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ（ＰＶＴ）を決定するために、注意スコアリング・コンポーネント２０６は、スライド上のすべてのコンテンツ要素について合計凝視継続時間（ＴＦＤ）を合算することによって、コンテンツ要素が存在するスライドの合計追跡時間（ＴＴＴ）を決定することができる。コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ（ＰＶＴ）は、コンテンツ要素の合計凝視継続時間（ＴＦＤ）を、コンテンツ要素が存在するスライドの合計追跡時間（ＴＴＴ）で割ることによって決定することができる。
【００４５】
別の非限定的な例では、注意スコアリング・コンポーネント２０６はまた、コンテンツ要素と関連付けられた凝視領域に対するオブザーバのサッケード経路のクラスタ平均（ＡＳＰ）を含む、コンテンツ要素の別の統計データを決定することもできる。サッケード経路とは、１つの凝視から別の凝視へのオブザーバの視線の移行経路（たとえば、座標空間内のベクトル）を指し得る。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、サッケード経路を視線情報に基づいて決定することができる。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、任意の適切なクラスタ化アルゴリズムを使用して、コンテンツ要素と関連付けられたサッケード経路をクラスタ化することができる。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、コンテンツ要素のサッケード経路のクラスタを、コンテンツ要素の方に向けられたサッケード経路、コンテンツ要素から遠ざかる方に向けられたサッケード経路、またはクラスタ要素の方とクラスタ要素から遠ざかる方とに向けられた両方のサッケード経路に基づいて決定できることを理解されたい。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、クラスタのそれぞれの代表的なサッケード経路を決定することができる。非限定的な例では、クラスタの代表的なサッケード経路は、クラスタの平均サッケード経路であり得る。注意スコアリング・コンポーネント２０６は、コンテンツ要素と関連付けられたクラスタの代表的なサッケード経路のセットを含むコンテンツ要素について、クラスタのサッケード経路平均（ＡＳＰ）を生成することができる。
【００４６】
図７は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、図６の例示的、非限定的なスライド４０２をサッケード経路と共に示す。図示のように、スライド４０２は、サッケード経路７０２、７０４、７０６、７０８、７１０、７１２、７１４、７１６、７１８、７２０、７２２、７２４、７２６、７２８、７３０、７３２、７３４、７３６、７３８、７４０、７４２、および７４４を含み得る。たとえば、サッケード経路７０２は、凝視領域６０２から凝視領域６０４までの視線移行に対応し、サッケード経路７１４は、凝視領域６０４から凝視領域６０８までの視線移行に対応し、サッケード経路７２４は、凝視領域６１０（凝視領域６０８の中にある）から凝視領域６０２までの視線移行に対応する。２２個のサッケード経路が説明の目的のためにここで図示されているが、任意の適切な数のサッケード経路を決定できることを理解されたい。
【００４７】
上述の統計データまたは他の統計データもしくはメタデータあるいはその組合せの１つ以上を使用して、注意スコアリング・コンポーネント２０６は、注意関数ｆ（ａ）を使用するコンテンツ要素の注意スコアａを決定することができる。注意関数ｆ（ａ）は、プレゼンテーション・ソースによって指定できること、システム内であらかじめ定義できること、または人工知能アルゴリズムを使用して動的に決定できることを理解されたい。たとえば、注意スコアリング・コンポーネント２０６は、ディープ・ラーニング・モデルを使用して、プレゼンテーション・ノートを生成するのにより効果的な（たとえば、改善または最適化する）注意関数ｆ（ａ）を、非限定的な例などでは、オブザーバの特定の組について、特定のプレゼンテーション・トピックについて、特定のプレゼンテーション・ソースについて、特定のコンテンツ・タイプについて、または他の任意の適切な基準を使用して、決定することができる。
【００４８】
注意スコアリング・コンポーネント２０６は、コンテンツ要素の固有のコンテンツ識別子ｃｏｎｔｅｎｔ−ｉｄ、コンテンツ要素の重要度レベルｉ、コンテンツ要素の努力レベルｅ、およびコンテンツ要素の注意スコアａを含む、コンテンツ要素のそれぞれの組（ｃｏｎｔｅｎｔｉｄ、ｉ、ｅ、ａ）を生成することができる。
【００４９】
プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４はまた、コンテンツ推奨コンポーネント２０８を含むこともでき、このコンテンツ推奨コンポーネントは、コンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度レベルｃを決定するためのコンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）に基づいて、１つまたは複数のコンテンツ・ソースから、コンテンツ要素と関連付けるべき、またプレゼンテーション・ノートに含めるべきコンテンツを決定することができる。たとえば、コンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）は、コンテンツ要素の重要度レベルｉ、コンテンツ要素の努力レベルｅ、およびコンテンツ要素の注意スコアａ、またはヒューリスティックあるいはその組合せに基づく関数とすることができる。コンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）は、プレゼンテーション・ソースによって指定できること、システム内であらかじめ定義できること、または人工知能アルゴリズムを使用して動的に決定できることを理解されたい。たとえば、コンテンツ推奨コンポーネント２０８は、ディープ・ラーニング・モデルを使用して、プレゼンテーション・ノートを生成するのにより効果的なコンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）を、非限定的な例などでは、オブザーバの特定の組について、特定のプレゼンテーション・トピックについて、特定のプレゼンテーション・ソースについて、特定のコンテンツ・タイプについて、または他の任意の適切な基準を使用して、決定することができる。
【００５０】
非限定的な例では、コンテンツ明瞭度関数ｆ（ｃ）を使用して、コンテンツ推奨コンポーネント２０８はコンテンツ要素のコンテンツ明瞭度レベルｃを、コンテンツ要素の低い注意スコア、コンテンツ要素の高い重要度レベルｉ、およびコンテンツ要素の高い努力レベルｅに基づいて決定することができ、このコンテンツ明瞭度レベルは、コンテンツ要素の低レベルの理解と、コンテンツ明瞭度レベルが他のコンテンツ要素の高いレベルの理解を示している別のコンテンツ要素のプレゼンテーション・ノート中のコンテンツの量に比べて、より多いレベルのコンテンツをコンテンツ要素のプレゼンテーション・ノートに加える必要性とを示すことになる。
【００５１】
１つのコンテンツ要素について決定されたコンテンツ明瞭度レベルｃに基づいて、コンテンツ推奨コンポーネント２０８は、そのコンテンツ要素のプレゼンテーション・ノートに含めるべきコンテンツを決定することができる。たとえば、プレゼンテーション３０２のコンテンツ要素について決定されたそれぞれのコンテンツ明瞭度レベルｃに基づいて、コンテンツ推奨コンポーネント２０８は、そのコンテンツ要素のプレゼンテーション３０２と関連付けられた、生成されるプレゼンテーション・ノートに含めるべきそれぞれのコンテンツを決定することができる。
【００５２】
プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４はまた、ノート生成コンポーネント２１０を含むこともでき、このノート生成コンポーネントは、プレゼンテーション３０２のコンテンツ要素に対して選択されたそれぞれのコンテンツを使用してプレゼンテーション３０２のプレゼンテーション・ノートを生成することができる。非限定的な例では、ノート生成コンポーネント２１０は、コンテンツ推奨コンポーネント２０８によってコンテンツ要素に対して選択されたそれぞれのコンテンツを使用して、プレゼンテーション３０２の順序に従うプレゼンテーション・ノートを生成することができる。一例では、コンテンツ推奨コンポーネント２０８によってコンテンツ要素に対して選択されたコンテンツは、プレゼンテーション３０２の中に直接取り入れてプレゼンテーション・ノートを生成することができる。別の例では、ノート生成コンポーネント２１０は、コンテンツ推奨コンポーネント２０８によってコンテンツ要素に対して選択されたコンテンツと共にコンテンツ要素を提示する文書を生成することができる。さらに別の例では、プレゼンテーションは、コンテンツ要素のコンテンツ明瞭度レベルｃ、コンテンツ要素の注意スコアａ、コンテンツ要素の重要度レベルｉ、コンテンツ要素の努力レベルｅ、またはこれらの何らかの組合せもしくは機能あるいはその組合せによって順序付けることができる。プレゼンテーション・ノートは任意の適切な形式で生成できることを理解されたい。
【００５３】
さらに、ノート生成コンポーネント２１０は、生成されたプレゼンテーション・ノートをプレゼンテーションの１人または複数のオブザーバに自動的に転送することができる。加えて、ノート生成コンポーネント２１０は、オブザーバがプレゼンテーション３０２を見直しているときに、オブザーバと関連付けられたデバイスに、生成されたノートの部分を表示装置上で表示させることができる。別の例では、ノート生成コンポーネント２１０は、プレゼンテーション・ノートと関連付けられたコンテンツ要素についてのオブザーバの理解のレベルが低い、またオブザーバと関連付けられた視線ベクトルが、コンテンツ要素またはプレゼンテーション・ノートあるいはその両方と関連付けられた表示装置の一部分と交差しない、と決定することに応じて、生成されたプレゼンテーション・ノートにオブザーバの注意を引く動作をデバイスに起動させることができる。
【００５４】
別の例では、ノート生成コンポーネント２１０は、生成されたプレゼンテーション・ノートを含む送信信号を１つのデバイスへ送ることができ、この送信信号は、生成されたプレゼンテーション・ノートに基づく動作を実行するようにデバイスを起動する。たとえば、ノート生成コンポーネント２１０は、生成されたプレゼンテーション・ノートを含む送信信号をロボット・デバイスへ送ることができ、この送信信号は、プレゼンテーション３０２と関連付けられたオブザーバが学習するのを支援するようにロボット・デバイスを起動する。
【００５５】
いくつかの実施形態では、本明細書に記載の１つまたは複数の機能を自動化しやすくするために人工知能（ＡＩ）を使用することができる。コンポーネントは、本明細書に記載の様々な実施形態／例を実施するために様々なＡＩベース方式を使用することができる。本明細書に記載の多数の決定（たとえば、決定する、確認する、推定する、計算する、予測する、予知する、推測する、導出する、予想する、検出する、計算する）を実現または支援するために、本明細書に記載のコンポーネントは、アクセスが認可されているデータの全体またはサブセットを調べることができ、また、イベントまたはデータあるいは両方を介して取り込まれた観察結果のセットから、システムの状態、環境などを推論すること、または決定することができる。決定は、たとえば、特定の状況または動作を識別するために使用することができ、あるいは諸状態にわたる確率分布を生成することができる。決定は確率論的なものとすることができる。すなわち、データおよびイベントについての考察に基づいた、対象の諸状態にわたる確率分布の計算になる。決定はまた、イベントまたはデータあるいはその両方のセットからより高いレベルのイベントを構成するために使用される技法を参照することもできる。
【００５６】
このような決定は結果として、イベントが時間的に近接して相互に関連しているかどうか、ならびにイベントおよびデータが１つまたはいくつかのイベント・ソースおよびデータ・ソースから来るかどうかの観察されたイベントまたは記憶されたイベントデータあるいはその両方のセットから、新しいイベントまたは動作を構築することになり得る。本明細書に記載のコンポーネントは、様々な分類（明示的に（たとえば、訓練データによって）訓練された、ならびに暗黙的に（たとえば、挙動を観察すること、選好、履歴情報、外部の情報を受け取ることなどによって）訓練された）方式またはシステムあるいはその両方（たとえば、ベクトル機械、ニューラル・ネットワーク、エキスパート・システム、ベイズ信念ネットワーク、ファジー論理、データ・フュージョン・エンジンなど）を、特許請求された主題に関連した自動動作または決定された動作、あるいはその両方の動作を実行することに関連して、使用することができる。したがって、分類方式または分類システムあるいはその両方は、いくつかの機能、動作、または決定あるいはその組合せを自動的に学習および実行するために使用することができる。
【００５７】
分類子が、入力属性ベクトルｚ＝（ｚ１、ｚ２、ｚ３、ｚ４、ｚｎ）を、入力が１つのクラスにｆ（ｚ）＝ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｃｌａｓｓ）のように属する信頼性にマッピングすることができる。このような分類では、確率論的または統計ベースの、あるいはその両方の分析を用いて（たとえば、要因として分析有用性およびコストに含める）、自動的に実行されるべき動作を確かめることができる。サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）は、使用できる分類子の一例であり得る。ＳＶＭは、可能な入力空間内の超曲面を見つけることによって動作することができ、ここで超曲面は、トリガ基準を非トリガ・イベントから分離しようとする。直感的に、こうすることは分類を、訓練データに近いが同一ではない試験データに対し正しくする。他の指示された、および指示されていないモデル分類手法には、たとえば、単純ベイズ、ベイジアン・ネットワーク、決定木、ニューラル・ネットワーク、ファジー論理モデル、または確率論的分類モデルあるいはその組合せが含まれ、異なる独立のパターンを形成することを用いることができる。本明細書で用いられる分類はまた、優先順位のモデルを開発するのに利用される統計的回帰を含める。
【００５８】
図８は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、例示的、非限定的なコンピュータで実施される方法を示す。本明細書に記載された別の実施形態に使用される同じ要素についての繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００５９】
８０２で、方法８００は、プロセッサに動作可能に結合されたシステムによって、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報を得ることを含み得る（たとえば、視線追跡コンポーネント２０４、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。８０４で、方法８００は、システムによって、プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアを決定することを含み得る（たとえば、コンテンツ・コンポーネント２０２、注意スコアリング・コンポーネント２０６、コンテンツ推奨コンポーネント２０８、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。８０６で、方法８００は、システムによって、１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツをそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいてコンテンツ要素に対して選択することを含み得る（たとえば、コンテンツ推奨コンポーネント２０８、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。８０８で、方法８００は、システムによって、プレゼンテーション・ノートをプレゼンテーション、およびプレゼンテーションのコンテンツ要素に対する選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成することを含み得る（たとえば、ノート生成コンポーネント２１０、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。
【００６０】
図９は、本発明の１つまたは複数の実施形態による、例示的、非限定的なコンピュータで実施される方法を示す。非限定的な例では、方法９００は、方法８００のステップ８０４で使用することができる。本明細書に記載された別の実施形態に使用される同じ要素についての繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００６１】
９０２で、方法９００は、プロセッサに動作可能に結合されたシステムによって、プレゼンテーションのコンテンツ要素の重要度レベルを得ることを含み得る（たとえば、コンテンツ・コンポーネント２０２、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。９０４で、方法９００は、システムによって、コンテンツ要素の努力レベルを得ることを含み得る（たとえば、コンテンツ・コンポーネント２０２、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。９０６で、方法９００は、システムによって、プレゼンテーションのヒューリスティックを得ることを含み得る（たとえば、コンテンツ・コンポーネント２０２、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。９０８で、方法９００は、システムによって、コンテンツ要素の統計データを、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報に基づいて決定することを含み得る（たとえば、注意スコアリング・コンポーネント２０６、視線追跡コンポーネント２０４、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。９１０で、方法９００は、システムによって、コンテンツ要素の注意スコアを注意関数および統計データに基づいて決定することを含み得る（たとえば、注意スコアリング・コンポーネント２０６、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。９１２で、方法９００は、システムによって、コンテンツ要素のコンテンツ明瞭度スコアを、コンテンツ明瞭度関数、重要度レベル、努力レベル、注意スコア、またはヒューリスティックあるいはその組合せに基づいて決定することを含み得る（たとえば、コンテンツ推奨コンポーネント２０８、プレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４、またはコンピューティング・デバイス１０２あるいはその組合せによって）。
【００６２】
本発明による１つまたは複数の方法は、ユーザと関連付けられた問い合わせに基づく所望の情報のトピックに専用の、推奨問い合わせ語を自動的に生成することに関連する画定されたタスクを実行するように特に適合された（または特化された）、１つまたは複数のコンピュータ（たとえば、コンピュータ１０２）によって実行することができる。
【００６３】
説明を簡単にするために、本発明によるコンピュータで実施される方法は、一連の動作として描写され説明される。本発明は、説明された動作または動作の順序あるいはその両方によって限定されず、たとえば動作は、様々な順序で、または同時に、あるいはその両方で、また本明細書に提示および記載されていない他の動作と共に、行われてよいことを理解および認識されたい。さらに、開示された主題によるコンピュータで実施される方法を実施するために、説明されたすべての動作が必要とされ得るとは限らない。加えて、当業者には、コンピュータで実施される方法が状態図またはイベントによる一連の相互に関連する状態として代替的に表され得ることが理解および認識されよう。さらに、以下で、および本明細書全体を通して開示されたコンピュータで実施される方法は、このようなコンピュータで実施される方法をコンピュータへ輸送および転送しやすいようにする製造物に記憶させることが可能なことをさらに理解されたい。本明細書で使用される用語の製造物は、任意のコンピュータ可読デバイスまたは記憶媒体からアクセス可能なコンピュータ・プログラムを包含するものである。
【００６４】
本発明の様々な態様の状況をよりよく提示するために、図１０ならびに以下の議論は、開示された主題の様々な態様を実施できる適切な環境についての一般的な説明をするものである。図１０は、本発明の１つまたは複数の実施形態による例示的、非限定的な動作環境を示す。本明細書に記載された別の実施形態に使用される同じ要素についての繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００６５】
図１０を参照すると、動作環境１０００は、コンピュータ１０１２を含み得る。コンピュータ１０１２（図１の例示的なコンピューティング・デバイス１０２と類似している）はまた、処理ユニット１０１４、システム・メモリ１０１６、およびシステム・バス１０１８を含み得る。システム・バス１０１８は、それだけには限らないが、システム・メモリ１０１６から処理ユニット１０１４を含むシステム・コンポーネントを動作可能に結合する。処理ユニット１０１４は、様々な入手可能なプロセッサのいずれかとすることができる。デュアル・マイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサ・アーキテクチャもまた、処理ユニット１０１４として使用することができる。システム・バス１０１８は、任意の様々な利用可能なバス・アーキテクチャを使用する、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バスまたは外部バス、またはローカル・バスあるいはその組合せを含むバス構造のいくつかのタイプのうちのいずれかとすることができ、このバス・アーキテクチャには、それだけには限らないが、インダストリアル・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ）、マイクロチャネル・アーキテクチャ（ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、インテリジェント・ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカル・バス（ＶＬＢ）、周辺コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）、カード・バス、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、アドバンスド・グラフィック・ポート（ＡＧＰ）、ファイアーワイヤ（ＩＥＥＥ１３９４）、および小型コンピュータ・システム・インターフェース（ＳＣＳＩ）が含まれる。システム・メモリ１０１６はまた、揮発性メモリ１０２０および不揮発性メモリ１０２２を含み得る。限定ではなく例示として、不揮発性メモリ１０２２は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、または不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（たとえば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含み得る。起動中などにコンピュータ１０１２内の要素間で情報を転送するための基本ルーチンを含むベーシック入力／出力システム（ＢＩＯＳ）もまた、不揮発性メモリ１０２２に記憶され得る。
【００６６】
揮発性メモリ１０２０もまた、外部キャッシュメモリとして動作するランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含み得る。限定ではなく例として、ＲＡＭは、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンスドＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクト・ラムバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクト・ラムバス・ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびラムバス・ダイナミックＲＡＭなど、多くの形で入手可能である。
【００６７】
コンピュータ１０１２はまた、取り外しができる／取り外しができない、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含むこともできる。たとえば、図１０はディスク記憶装置１０２４を示す。ディスク記憶装置１０２４はまた、それだけには限らないが、磁気ディスク・ドライブ、フロッピー・ディスク・ドライブ、テープ・ドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュ・メモリ・カード、またはメモリ・スティックのようなデバイスを含み得る。ディスク記憶装置１０２４はまた、記憶媒体を単独に、または別の記憶媒体と組み合わせて含むこともでき、これには、それだけには限らないが、コンパクト・ディスクＲＯＭデバイス（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ記録可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き換え可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、またはデジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）などの光ディスク・ドライブが含まれる。ディスク記憶装置１０２４をシステム・バス１０１８に接続しやすくするために、インターフェース１０２６などの、取り外しができる、または取り外しができないインターフェースが一般に使用される。
【００６８】
動作環境１０００はまた、ユーザと動作環境１０００に示された基本的コンピュータ資源との間の媒介としての働きをするソフトウェアを含み得る。このようなソフトウェアはまた、たとえば、オペレーティング・システム１０２８を含み得る。ディスク記憶装置１０２４に記憶できるオペレーティング・システム１０２８は、コンピュータ１０１２の資源を制御および割り当てる動作をする。アプリケーション１０３０は、たとえばシステム・メモリ１０１６またはディスク記憶装置１０２４に記憶されたプログラム・モジュール１０３２およびプログラム・データ１０３４を介して、オペレーティング・システム１０２８による資源の管理を利用することができる。いくつかの実施形態では、アプリケーション１０３０は、１つもしくは複数の態様のプレゼンテーション・ノート・コンポーネント１０４（図１）を含むか、または図７または図８あるいはその両方を参照して説明した１つもしくは複数のプロセスを具現化する、あるいはその両方をする。
【００６９】
本発明は、様々なオペレーティング・システムまたはオペレーティング・システムの組合せを用いて実施できることを理解されたい。図１０を再び参照すると、命令または情報をコンピュータ１０１２に、入力デバイス１０３６を介して入力することができる。入力デバイス１０３６の例には、それだけには限らないが、マウスなどのポインティング・デバイス、トラックボール、スタイラス、タッチパッド、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライト・ディッシュ、スキャナ、ＴＶチューナ・カード、デジタル・カメラ、デジタル・ビデオ・カメラ、ウェブ・カメラなどが含まれる。入力デバイス（および場合によっては他のデバイス）は、インターフェース・ポート１０３８を介し、システム・バス１０１８を経由して処理ユニット１０１４に接続することができる。インターフェース・ポート１０３８は、たとえば、シリアル・ポート、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、およびユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）を含む。出力デバイス１０４０は、入力デバイス１０３６と同じタイプのポートのどれかを使用することができる。すなわち、たとえば、ＵＳＢポートを使用してコンピュータ１０１２に入力を与え、コンピュータ１０１２からの情報を出力デバイス１０４０へ出力することができる。出力アダプタ１０４２が、出力デバイス１０４０の中でも、特別なアダプタを必要とするモニタ、スピーカ、およびプリンタのようないくつかの出力デバイス１０４０があることを示すために提示されている。出力アダプタ１０４２は、限定ではなく例として、出力デバイス１０４０とシステム・バス１０１８の間の接続の手段を提供するビデオ・カードおよびサウンド・カードを含む。他のデバイスまたはデバイスのシステムあるいはその両方は、リモート・コンピュータ１０４４などの入力機能と出力機能の両方を提供することに留意されたい。
【００７０】
コンピュータ１０１２は、リモート・コンピュータ１０４４などの１つまたは複数のリモート・コンピュータとの論理接続を使用して、ネットワーク化環境内で動作することができる。リモート・コンピュータ１０４４は、コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの機器、ピア・デバイスまたは他の共通ネットワーク・ノードなどとすることができ、さらに通常は、コンピュータ１０１２に関連して記述された要素のうちの多くまたはすべてを含み得る。説明を簡潔にする目的のために、メモリ記憶デバイス１０４６だけがリモート・コンピュータ１０４４と共に図示されている。リモート・コンピュータ１０４４はコンピュータ１０１２に、ネットワーク・インターフェース１０４８を介して論理的に接続され、次に通信接続部１０５０を介して物理的に接続されている。ネットワーク・インターフェース１０４８は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラ・ネットワークなどの有線または無線あるいはその両方の通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術には、光ファイバ分散データ・インターフェース（ＦＤＤＩ）、銅線分散データ・インターフェース（ＣＤＤＩ）、イーサネット（Ｒ）、トークン・リングなどが含まれる。ＷＡＮ技術には、それだけには限らないが、ポイントツーポイント・リンク、統合サービス・デジタル網（ＩＳＤＮ）およびその変形物のような回路交換網、パケット交換網、ならびにデジタル加入者回線（ＤＳＬ）が含まれる。通信接続部１０５０は、ネットワーク・インターフェース１０４８をシステム・バス１０１８に接続するために使用されるハードウェア／ソフトウェアを指す。通信接続１０５０は、図を分かりやすくするためにコンピュータ１０１２の内部に示されているが、コンピュータ１０１２の外部にあってもよい。ネットワーク・インターフェース１０４８に接続するためのハードウェア／ソフトウェアもまた、単なる例示であるが、通常の電話グレードのモデム、ケーブル・モデムおよびＤＳＬモデム、ＩＳＤＮアダプタ、ならびにイーサネット（Ｒ）・カードを含むモデムなどの、内蔵技術および外付け技術を含み得る。
【００７１】
一実施形態では、たとえば、コンピュータ１０１２は、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得ること、プレゼンテーションのコンテンツ要素のそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数に基づいて決定すること、１つまたは複数のコンテンツ・ソースからそれぞれのコンテンツをそれぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいてコンテンツ要素に対して選択すること、ならびにプレゼンテーション・ノートを、プレゼンテーション、およびプレゼンテーションのコンテンツ要素に対する選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成すること、を含む動作を実行することができる。
【００７２】
本明細書に開示された実施形態の動作は、複数の（局所または遠隔あるいはその両方の）システムにわたって分散させることができることを理解されたい。
【００７３】
本発明によるいくつかのコンピュータ処理システム、コンピュータで実施される方法、コンピュータ装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せは、たとえば、技術、コンピュータ・ネットワーク、インターネットなどの進歩によって生じる新しい技法的問題を解決するために使用できることもまた理解されたい。さらに、本発明によるいくつかのコンピュータ処理システム、方法、装置、コンピュータ装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せは、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいてプレゼンテーション・ノートを自動的に生成することによって、技法的改善を実現することができる。このような改善のいくつかの例には、適用できるシステム内の処理コンポーネントの間で処理効率を改善すること、適用できる処理コンポーネントによって実行される処理の遅れを低減すること、または、適用できるシステムが、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線追跡情報、ならびにプレゼンテーションと関連付けられたメタデータおよびヒューリスティックに基づいて、プレゼンテーション・ノートを自動的に生成する精度を改善すること、あるいはその組合せが含まれる。
【００７４】
本発明の実施形態は、統合化の任意の可能な技法の詳細レベルにあるシステム、方法、装置、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の諸態様をプロセッサが実施するためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスが使用する命令を保持および記憶できる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、それだけには限らないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または上記の適切な組合せとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには以下のもの、すなわち、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、携帯型コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードまたは命令が記録された溝の形の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、および上記の任意の適切な組合せが含まれ得る。本明細書で用いられるコンピュータ可読記憶媒体は、電波または他の自由伝搬する電磁波、導波管または他の伝送媒体（たとえば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）を通って伝搬する電磁波、または電線を通じて伝送される電気信号など、それ自体が一時的な信号であるとして解釈されるべきではない。
【００７５】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスへ、またはネットワーク（たとえば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークまたは無線ネットワークあるいはその組合せ）を介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスへ、ダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはその組合せを含み得る。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、そのコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイスの中のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために転送する。本発明の様々な態様の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の構成データ、または１つもしくは複数のプログラム言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードとすることができ、このプログラム言語には、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラム言語、および「Ｃ」プログラム言語または同様のプログラム言語などの手続き型プログラム言語が含まれる。コンピュー可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全部を、ユーザのコンピュータ上で一部を、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、ユーザのコンピュータ上で一部を、かつリモート・コンピュータ上で一部を、またはリモート・コンピュータもしくはサーバ上で全部を実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータと接続することができ、あるいは、この接続を外部のコンピュータに対して行うことができる（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネット経由で）。いくつかの実施形態では、たとえば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して、本発明の態様を実行するように電子回路をカスタマイズすることによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００７６】
本発明の諸態様が、本発明の実施形態による、流れ図または方法のブロック図あるいはその両方、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品に関して本明細書で説明される。流れ図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、および流れ図またはブロック図あるいはその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実施できることを理解されたい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、流れ図またはブロック図あるいはその両方のブロック内で指定された機能／動作を実施する手段を作り出すように、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに供給して１つの機械を生み出すことができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、流れ図またはブロック図あるいはその両方のブロック内で指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を備えるように、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、または特定の方法で機能する他のデバイスあるいはその組合せに指示できるコンピュータ可読媒体に記憶することもできる。コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で実行される命令が、流れ図またはブロック図あるいはその両方のブロック内で指定された機能／動作を実施するように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードして、一連の動作をコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置または他のデバイス上で、コンピュータで実施されるプロセスが生じるように引き起こすことができる。
【００７７】
図の流れ図およびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の実現可能な実施形態のアーキテクチャ、機能および動作を示す。この関連で、流れ図またはブロック図の各ブロックは、命令のモジュール、セグメントまたは一部分を表すことができ、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む。いくつかの代替実施形態では、ブロック内に示された機能は、図に示された順序から外れて行われ得る。たとえば、連続して示された２つのブロックが、実際には、実質的に同時に実行されることがあり、あるいは場合によってブロックが、含まれる機能に応じて逆の順序で実行されることがある。ブロック図または流れ図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図または流れ図あるいはその両方のブロックの組合せは、特定の機能または動作を行う、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行する、専用ハードウェアによるシステムによって実施できることもまた理解されたい。
【００７８】
主題について上で、コンピュータ上で実行されるコンピュータ・プログラム製品のコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明したが、当業者には、本発明がまた、他のプログラム・モジュールと組み合わせて実施できることが理解されよう。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実施する、あるいはその両方を行うルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などを含む。さらに、当業者には、本発明のコンピュータで実施される方法が、シングルプロセッサもしくはマルチプロセッサ・コンピュータ・システム、ミニコンピューティング・デバイス、メインフレーム・コンピュータ、ならびにコンピュータ、手持ちコンピューティング・デバイス（たとえば、ＰＤＡ、電話）、マイクロプロセッサベースの、またはプログラム可能な消費者用もしくは産業用の電子装置などを含む、他のコンピュータ・システム構成を用いて実践できることが理解されよう。図示の態様はまた、通信ネットワークを通して連結されている遠隔の処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実践することもできる。しかし、本発明の、全部でなければ一部の態様は、スタンドアロン・コンピュータ上で実践することができる。分散コンピューティング環境では、プログラム・モジュールは、局所と遠隔の両方のメモリ記憶デバイスに置くことができる。
【００７９】
本明細書で用いられる用語の「コンポーネント」、「システム」、「プラットフォーム」、「インターフェース」などは、コンピュータ関連エンティティまたは１つもしくは複数の特定の機能を持つ動作可能な機械に関連したエンティティを指す、または含む、あるいはその両方であり得る。本明細書に開示されたエンティティは、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアであり得る。たとえば、コンポーネントは、それだけには限らないが、プロセッサで実行しているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行スレッド、プログラム、またはコンピュータあるいはその組合せとすることができる。例として、サーバ上で実行されているアプリケーションとサーバの両方を１つのコンポーネントとすることができる。１つまたは複数のコンポーネントが、プロセスまたは実行スレッドあるいはその両方に存在することができ、コンポーネントを１つのコンピュータに局在化する、または２つ以上のコンピュータの間で分散する、あるいはその両方を行うことができる。別の例では、それぞれのコンポーネントは、様々なデータ構造が記憶されている様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。コンポーネントは、１つまたは複数のデータ・パケット（たとえば、局所システム内で、分散システム内で、またはインターネットなどのネットワーク全体にわたって、あるいはその両方で、信号を介して他のシステムと対話する１つのコンポーネントからのデータ）を有する信号などによって、局所または遠隔あるいはその両方のプロセスを介して通信することができる。別の例として、コンポーネントは、電気回路または電子回路によって動作する機構部品が提供する特定の機能を備えた装置とすることができ、この回路は、プロセッサによって実行されるソフトウェアまたはファームウェア・アプリケーションによって動作する。このような場合には、プロセッサは装置の内部にあっても外部にあってもよく、ソフトウェアまたはファームウェア・アプリケーションの少なくとも一部分を実行することができる。さらに別の例として、コンポーネントは、機構部品なしで電子コンポーネントによって特定の機能を実現する装置とすることができ、ここで電子コンポーネントは、電子コンポーネントの機能を少なくとも一部分与えるソフトウェアまたはファームウェアを実行するプロセッサまたは他の手段を含み得る。一態様では、１つのコンポーネントが、たとえばサーバ・コンピューティング・システムの中で、電子コンポーネントを仮想機械によってエミュレートすることができる。
【００８０】
加えて、用語「または」は、排他的な「または」ではなく包括的な「または」を意味するものである。すなわち、特にことわらない限り、または文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを使用する」は、自然な包括的置換うちのいずれかを意味するものである。すなわち、ＸがＡを使用する、ＸがＢを使用する、またはＸがＡとＢの両方を使用する場合、「ＸがＡまたはＢを使用する」が前述の例のいずれのもとでも満たされる。さらに、本明細書および添付の図面で用いられる「１つの（a）」および「１つの（an）」は、特にことわらない限り、または単数形が指示されていることが文脈から明らかでない限り、一般に「１つまたは複数の」を意味すると解釈されるべきである。本明細書で用いられる用語の「例」または「例示的な」あるいはその両方は、例（example）、例（instance）、または例示（illustration）としての働きを意味するために使用される。疑義を避けるために、本明細書に開示された主題は、このような例に限定されない。加えて、「例」または「例示」あるいはその両方として本明細書に記載されたいずれの態様または設計も、他の態様または設計と比べて好ましい、または有利であるとは必ずしも解釈されることもなければ、それが当業者に知られている同等の例示的な構造を排除することを意味することもない。
【００８１】
本明細書に用いられているように、用語の「プロセッサ」は、それだけには限らないが、シングルコア・プロセッサ、ソフトウェア・マルチスレッド実行機能を有するシングルプロセッサ、マルチコア・プロセッサ、ソフトウェア・マルチスレッド実行機能を有するマルチコア・プロセッサ、ハードウェア・マルチスレッド技術によるマルチコア・プロセッサ、パラレル・プラットフォーム、および分散共有メモリを有するパラレル・プラットフォームを備える実質的に任意のコンピューティング処理ユニットまたはデバイスを指し得る。加えて、プロセッサは、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル・ロジック・コントローラ（ＰＬＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・コントローラ（ＣＰＬＤ）、ディスクリート・ゲートまたはトランジスタ・ロジック、ディスクリート・ハードウェア・コンポーネント、または、本明細書に記載の機能を実行するように設計された、これらの任意の組合せを指し得る。さらに、プロセッサには、空間使用を最適化する、またはユーザ機器の性能を向上させるために、それだけには限らないが、分子および量子ドットによるトランジスタ、スイッチおよびゲートなどのナノスケール・アーキテクチャを利用することができる。プロセッサはまた、複数のコンピューティング処理ユニットの組合せとして実現することもできる。本発明では、「記憶装置（store）」、「記憶装置（storage）」、「データ記憶装置」、「データ記憶装置」、「データベース」、ならびにコンポーネントの動作および機能に関連した実質的に任意の他の記憶コンポーネントなどの用語は、「メモリ・コンポーネント」、「メモリ」に具現化されたエンティティ、またはメモリを備えるコンポーネントを指すために利用される。本明細書に記載のメモリまたはメモリ・コンポーネントあるいはその両方は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリとすることができ、あるいは揮発性と不揮発性の両方のメモリを含むことができることを理解されたい。限定ではなく例示として、不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、または不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（たとえば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含み得る。揮発性メモリは、たとえば外部キャッシュメモリとして動作できるＲＡＭを含み得る。限定ではなく例として、ＲＡＭは、シンクロナスＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンスドＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクト・ラムバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクト・ラムバス・ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびラムバス・ダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）など、多くの形で入手可能である。加えて、本明細書の開示されたシステムのメモリ・コンポーネント、またはコンピュータで実施される方法は、���記および他の任意の適切なタイプのメモリを、含むことに限定されずに含むものである。
【００８２】
上記で説明したものは、システム、コンピュータ・プログラム製品、およびコンピュータで実施される方法の単なる例を含む。本発明を説明する目的でコンポーネント、製品、またはコンピュータで実施される方法あるいはその組合せの、考えられるすべての組合せを説明することはもちろん不可能であるが、当業者であれば、本発明の多くの別の組合せおよび変形が可能であることを理解することができる。用語の「含む」、「有する」、「所有する」などが、課題を解決するための手段、特許請求の範囲、補遺および図面の中で用いられる限り、このような用語は、「備える」が特許請求の範囲で経過的語として使用されるときに解釈されるように、用語「備える」と同様に包括的であるものとされている。様々な実施形態についての説明が、排他的なもの、または開示された実施形態に限定されるものではなく、例示を目的として提示されている。説明された実施形態の範囲および趣旨から逸脱しない多くの修正および変形が業者には明らかであろう。本明細書で使用された術語は、諸実施形態の原理、実際的な適用もしくは市場で見出される技術に関する技法的改善を最善に説明するように、または他の当業者が本明細書に開示された本発明の実施形態を理解できるように選択された。
【図１】
2020515960.tif 000003
【図２】
2020515960.tif 000004
【図３】
2020515960.tif 000005
【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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【手続補正書】
【提出日】令和1年12月25日(2019.12.25)
【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】
システムであって、
コンピュータ実行可能コンポーネントを記憶するメモリと、
前記メモリに動作可能に結合され、前記メモリに記憶されたコンピュータ実行可能コンポーネントを実行するプロセッサとを備え、前記コンピュータ実行可能コンポーネントが、
プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得る視線追跡コンポーネントと、
（１）前記プレゼンテーションの複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定し、かつ、（２）前記複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて、コンテンツ・ソースからコンテンツを前記複数のコンテンツ要素のためにそれぞれ選択するコンテンツ推奨コンポーネントと、
プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記複数のコンテンツ要素のために前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成する、ノート生成コンポーネントとを含む、システム。
【請求項２】
前記複数のコンテンツ要素それぞれの注意スコアを前記視線情報に基づいて決定する注意スコアリング・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でコンテンツ要素の注意スコアを使用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記注意スコアリング・コンポーネントがコンテンツ要素の注意スコアを、前記コンテンツ要素の合計凝視継続時間、前記コンテンツ要素の凝視回数、前記コンテンツ要素の平均凝視継続時間、前記コンテンツ要素のビュータイム・パーセンテージ、および前記コンテンツ要素のサッケード経路のクラスタ平均から成る群から選択された１つまたは複数の統計データを使用する注意関数に基づいて決定する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数のコンテンツ要素それぞれの重要度レベルを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の重要度レベルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数のコンテンツ要素それぞれの努力レベルを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の努力レベルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記コンテンツ要素のヒューリスティックを得るコンテンツ・コンポーネントをさらに備え、前記コンテンツ明瞭度関数でさらに、前記コンテンツ要素の前記ヒューリスティックを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンテンツ推奨コンポーネントが前記コンテンツ明瞭度関数を、前記オブザーバが学習することに最適化されているディープ・ラーニング・モデルに基づいて決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
コンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数のプロセッサを含むシステムによって、プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得ること、
前記システムによって、（１）前記プレゼンテーションの複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定し、かつ、（２）前記複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて、コンテンツ・ソースからコンテンツを前記複数のコンテンツ要素のためにそれぞれ選択すること、および
前記システムによって、プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記複数のコンテンツ要素のために前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成することを含む、コンピュータで実施される方法。
【請求項９】
プレゼンテーションのプレゼンテーション・ノートを生成するコンピュータ・プログラムであって、プロセッサに、
プレゼンテーションのオブザーバと関連付けられた視線情報を得ること、
（１）前記プレゼンテーションの複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアをコンテンツ明瞭度関数および前記視線情報に基づいて決定し、かつ、（２）前記複数のコンテンツ要素それぞれのコンテンツ明瞭度スコアに基づいて、コンテンツ・ソースからコンテンツを前記複数のコンテンツ要素のためにそれぞれ選択すること、
プレゼンテーション・ノートを、前記プレゼンテーション、および前記プレゼンテーションの前記複数のコンテンツ要素のために前記選択されたそれぞれのコンテンツに基づいて生成すること、を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
2020515960.tif 000013
2020515960.tif 000014