表示されているコンテンツのための自動的な画像発見を実行する方法であって:表示されているコンテンツのトピックを検出する段階と;検出されたトピックに基づいて問い合わせ用語を抽出する段階と;前記問い合わせ用語に基づいて画像を発見する段階と;一つまたは複数の発見された画像を表示する段階とを含む、方法。トピックが変化したかどうかを検出する段階と;前記問い合わせ用語を更新する段階とをさらに含む、請求項1記載の方法。表示されているコンテンツのトピックを検出する前記段階が:表示されているコンテンツに備わるクローズドキャプションを処理することを含む、請求項1記載の方法。検出されたトピックに基づいて問い合わせ用語を抽出する前記段階が:名前を挙げられているエンティティおよび有意な句に基づいてキーワードを抽出することを含む、請求項1記載の方法。キーワード抽出が:カテゴリーに基づいてキーワードを選択すること;センテンス構造に基づいてキーワードを選択すること;および意味的関連性に基づいてキーワードを選択すること、のうちの一つまたは複数を含む、請求項4記載の方法。キーワード抽出が:有意な句を判別するためにデータベースを参照することを含む、請求項4記載の方法。検出されたトピックに基づいて問い合わせ用語を抽出する前記段階が:ある候補句について表層形態を解決することを含む、請求項1記載の方法。発見された画像を、トピックとの関連性に基づいてランク付けする段階をさらに含む、請求項1記載の方法。前記問い合わせ用語に基づいて画像を発見する前記段階が:オンライン画像データベースを検索することを含む、請求項1記載の方法。関係した画像をクラスター化する段階と;各クラスターについて代表画像を選択する段階とをさらに含む、請求項1記載の方法。表示されているコンテンツのための自動的な画像発見を実行するシステムであって:表示されているコンテンツのトピックを検出するよう構成されているトピック検出モジュールと;検出されたトピックから問い合わせ用語を抽出するよう構成されているキーワード抽出モジュールと;問い合わせ用語に基づいて画像を発見するよう構成されている画像発見モジュールと;前記トピック検出モジュール、キーワード抽出モジュールおよび画像発見モジュールを制御するよう構成されているコントローラとを有する、システム。発見された画像の一つまたは複数を表示するために構成されているディスプレイインターフェースをさらに有する、請求項11記載のシステム。前記コントローラのためのデータおよび命令を記憶するよう構成されているメモリと;前記コントローラにインターネットおよびユーザーとのインターフェースをもたせるよう構成されている通信インターフェースとをさらに有する、請求項11記載のシステム。コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能媒体を有するコンピュータプログラムプロダクトであって、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータ上で実行されたときに、該コンピュータに:表示されているコンテンツのための自動的な画像発見を実行することを含む方法段階を実行させるものであって、該方法段階は:表示されているコンテンツのトピックを検出する段階と;検出されたトピックに基づいて問い合わせ用語を抽出する段階と;前記問い合わせ用語に基づいて画像を発見する段階と;一つまたは複数の発見された画像を表示する段階とを含む、コンピュータプログラムプロダクト。本発明は、関係した画像を自動的に発見して推薦することのできるシステムを開示する。本発明は、同じページ上に現れるまたは同じ写真家によって撮影された画像を画像発見のために使う。本システムは、画像をフィルタリングするための意味的な関連性を使うこともできる。画像のランク付けおよび写真家のランク付けのために感情分析が使われることもできる。ある実施形態によれば、表示されているコンテンツのための自動的な画像発見を実行する方法が提供される。本方法は、表示されているコンテンツのトピックを検出し、検出されたトピックに基づいて問い合わせ用語を抽出し、問い合わせ用語に基づいて画像を発見し、一つまたは複数の発見画像を表示する段階を含む。もう一つの実施形態によれば、表示されているコンテンツのための自動的な画像発見を実行するシステムが提供される。本システムは、トピック検出モジュール、キーワード抽出モジュール、画像発見モジュールおよびコントローラを含む。トピック検出モジュールは、表示されているコンテンツのトピックを検出するよう構成される。キーワード抽出モジュールは、表示されているコンテンツのトピックから問い合わせ用語を抽出するよう構成される。画像発見モジュールは、問い合わせ用語に基づいて画像を発見するよう構成され、コントローラは、トピック検出モジュール、キーワード抽出モジュールおよび画像発見モジュールを制御するよう構成される。本願の原理のこれらおよびその他の側面、特徴および利点は、付属の図面との関連で読まれるべき例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明白となるであろう。本願の原理は、向き付けられた推薦システム、より詳細には、現在試聴されているコンテンツのクローズドキャプションに基づいて画像を発見および推薦することである。ここで、本稿で明示的に記載や図示がされていなくても、本発明を具現し、その精神および範囲に含まれるさまざまな構成を当業者が考案できるであろうことは理解されるであろう。本稿に記載されるあらゆる例および条件付きの言辞は、読者が、本発明および当該技術を進歩させる発明者によって寄与される概念を理解するのを支援するという教育目的のために意図されているのであって、そのような個別的に記載されている例および条件に限定することなく解釈されるものである。さらに、本発明の原理、側面および実施形態ならびにその個別的な例を記載する本稿におけるあらゆる陳述は、その構造的および機能的な等価物の両方を包含することが意図されている。さらに、そのような等価物は、現在知られている等価物および将来開発される等価物、すなわち構造にかかわりなく同じ機能を実行する任意の開発された要素の両方を含むことが意図されている。よって、たとえば、当業者は、本稿に呈示されるブロック図が本発明を具現する例示的な回路の概念図を表すものであることを理解するであろう。同様に、フローチャート、流れ図、状態遷移図、擬似コードなどはいずれも、コンピュータ可読媒体において実質的に表現され、コンピュータまたはプロセッサによって実行されうるさまざまなプロセスを表すことが理解されるであろう。これはそのようなコンピュータまたはプロセッサが明示的に示されているかどうかにはよらない。図面に示されるさまざまな要素の機能は、専用ハードウェアの使用を通じて提供されても、適切なソフトウェアとの関連でソフトウェアを実行することのできるハードウェアの使用を通じて提供されてもよい。プロセッサによって提供されるとき、機能は単一の専用プロセッサによって、単一の共有されるプロセッサによって、あるいは一部が共有されていてもよい複数の個別プロセッサによって提供されうる。さらに、用語プロセッサまたはコントローラの明示的な使用は、ソフトウェアを実行することのできるハードウェアのみを指すものと解釈されるべきではなく、暗黙的に、限定なしに、デジタル信号プロセッサDSPハードウェア、ソフトウェアを記憶するための読み出し専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAMおよび不揮発性記憶装置を含みうる。従来のものおよび/またはカスタムのものを含め他のハードウェアも含まれてもよい。同様に、図面に示されるスイッチがあったとしても、それは単に概念的なものである。その機能はプログラム論理の動作を通じて、専用論理を通じて、プログラム制御と専用論理の相互作用を通じて、あるいはさらに手動で実行されてもよい。特定の技法は、コンテキストからより個別に理解されるように実装者によって選択可能である。本願の請求項では、特定の機能を実行する手段として表現されたいかなる要素も、その機能を実行するいかなる仕方をも、たとえばaその機能を実行する回路素子の組み合わせまたはb任意の形の、したがってファームウェア、マイクロコードなどを含むソフトウェアを、当該機能を実行するためにそのソフトウェアを実行するための適切な回路と組み合わせたものを包含することが意図されている。そのような請求項によって定義される本発明は、前記さまざまな記載される手段によって提供される機能性が請求項が記載する仕方で組み合わされ、一緒にされるという事実にある。よって、これらの機能性を提供できる任意の手段が本願で示されている手段と等価であると見なされる。明細書における本発明の一つの実施形態またはある実施形態またはその変形への言及は、その実施形態との関連で記載されている特定の特徴、構造、特性などが本発明の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。よって、本明細書を通じた随所に現れる一つの実施形態ではまたはある実施形態ではといった句やそれらの何らかの変形の出現は、必ずしもみな同じ実施形態を指すのではない。図1を参照するに、家庭またはエンドユーザーにコンテンツを送達するシステム100のある実施形態のブロック図が示されている。コンテンツは、映画スタジオまたはプロダクション会社のようなコンテンツ源102から発する。コンテンツは、二つの形のうちの少なくとも一つにおいて供給されることができる。一つの形は、コンテンツの放送される形であることができる。放送されるコンテンツは放送アフィリエートマネージャ104に提供される。放送アフィリエートマネージャは典型的には全国的な放送サービスであり、アメリカンブロードキャスティングカンパニーABCAmericanBroadcastingCompany、ナショナルブロードキャスティングカンパニーNBCNationalBroadcastingCompany、コロンビアブロードキャスティングシステムCBSColumbiaBroadcastingSystemといったものである。放送アフィリエートマネージャはコンテンツを収集し、記憶することができ、送達ネットワーク1106として示される送達ネットワークを通じたコンテンツの送達をスケジューリングすることができる。送達ネットワーク1106は、全国的なセンターから一つまたは複数の地方もしくは地域のセンターへの衛星リンク送信を含むことができる。送達ネットワーク1106はまた、空中無線放送、衛星放送、ケーブル放送を通じてまたはIPを介して外部ネットワークからなどで、ローカルな送達システムを使うローカルなコンテンツ送達を含むこともできる。ローカルに送達されるコンテンツは、ユーザーの家庭にあるユーザーのセットトップボックス/デジタルビデオレコーダーDVRdigitalvideorecorder108に提供され、そこで、コンテンツはその後、ユーザーによって検索可能な、利用可能なコンテンツのボディ内に含められる。第二の形のコンテンツは、特殊コンテンツと称される。特殊コンテンツは、プレミアム試聴、ペイパービューまたは通常なら放送アフィリエートマネージャに提供されない他のコンテンツとして送達されるコンテンツを含むことができる。多くの場合、特殊コンテンツは、ユーザーによって要求されたコンテンツであることができる。特殊コンテンツはコンテンツマネージャ110に送達されることができる。コンテンツマネージャ110は、たとえばコンテンツプロバイダー、放送サービスまたは送達ネットワークサービスと連携したインターネットウェブサイトのようなサービスプロバイダーであることができる。コンテンツマネージャ110はまた、インターネットコンテンツを送達システム中に組み込むこともでき、あるいは、ただユーザーのセットトップボックス/デジタルビデオレコーダー108にまだ送達されていないコンテンツが検索できるよう、明示的に検索中に組み込むこともできる。コンテンツマネージャ110はコンテンツをユーザーのセットトップボックス/デジタルビデオレコーダー108に別個の送達ネットワーク、送達ネットワーク2112を通じて送達できる。送達ネットワーク2112は高速ブロードバンドインターネット型の通信システムを含むことができる。放送アフィリエートマネージャ104からのコンテンツが送達ネットワーク2112の全部または諸部分を使って送達されることもでき、コンテンツマネージャ110からのコンテンツが送達ネットワーク1106の全部または諸部分を使って送達されることもできることを注意しておくことが重要である。さらに、ユーザーは、必ずしもコンテンツをコンテンツマネージャ110によって管理してもらうことなく、コンテンツを、送達ネットワーク2112を介してインターネットから直接取得することもできる。さらに、検索の範囲は、利用可能なコンテンツを越えて、将来放送されるまたは利用可能にされることのできるコンテンツまで広がる。セットトップボックス/デジタルビデオレコーダー108は送達ネットワーク1および送達ネットワーク2の一方または両方から種々の型のコンテンツを受信できる。セットトップボックス/デジタルビデオレコーダー108はコンテンツを処理し、ユーザー選好およびコマンドに基づいてコンテンツの分離を提供する。セットトップボックス/デジタルビデオレコーダーは、オーディオおよびビデオコンテンツを記録および再生するための、ハードドライブまたは光学式ディスクドライブのような記憶装置を含むこともできる。セットトップボックス/デジタルビデオレコーダー108の動作のさらなる詳細および記憶されたコンテンツの再生に関連する機能は図3との関係で後述する。処理されたコンテンツは表示装置114に与えられる。表示装置114は通常の2D型のディスプレイであることもできるし、あるいはまた高度な3Dディスプレイであることもできる。無線電話、PDA、コンピュータ、ゲームプラットフォーム、リモコン、マルチメディアプレーヤーなどといった表示機能をもつ他の装置が本開示の教示を用いることもでき、本開示の範囲内と考えられることは理解しておくべきである。送達ネットワーク2は、ソーシャルネットワーキング機能を提供するウェブサイトまたはサーバーを表すオンラインソーシャルネットワーク116に結合される。たとえば、セットトップボックス108を操作するユーザーはオンラインソーシャルネットワーク116にアクセスでき、それにより、他のユーザーからの電子メッセージにアクセスし、コンテンツ選択のために他のユーザーによってなされる推薦をチェックし、他のユーザーによってポストされた写真を見、インターネットコンテンツパスを通じて利用可能な他のウェブサイトを参照する。オンラインソーシャルネットワークサーバー116はコンテンツマネージャ110とも接続でき、両要素間で情報が交換できる。コンテンツマネージャ110を介してセットトップボックス108上で見るために選択されているメディアは、この接続から、オンラインソーシャルネットワーキング116のための電子メッセージにおいて参照されることができる。このメッセージは、セットトップボックス108でそのメディアを閲覧している消費ユーザーの状態情報にポストされることができる。すなわち、セットトップボックス108を使っているユーザーは、特定のメディア資産のアセットID、アセット型および位置といった情報を示すコマンドがコンテンツマネージャ110から発されることを指示することができる。該情報は、ユーザーを識別するために使われる特定のフィールドユーザー名によって識別される特定のユーザーについてサービスIDにおいてリストされたオンラインソーシャルネットワーキングサーバー116へのメッセージ内であることができる。識別子は、電子メールアドレス、ハッシュ、英数字列などであることができる。コンテンツマネージャ110はこの情報を、内にリストされる示されたソーシャルネットワーキングサーバー116に送る。USERNAMEのための電子メッセージは、ユーザーの状態情報にポストされたメディア資産の、およびに適合する情報をもつ。ソーシャルネットワーキングサーバー116にアクセスできる他のユーザーは、消費ユーザーがどのメディアを閲覧したかを見るために消費ユーザーの状態情報を読むことができる。そのようなフィールドの情報の例を以下に挙げる。メディア資産アセットという用語は表3について下記で述べるように、ビデオベースのメディア、オーディオベースのメディア、テレビ番組、映画、対話的サービス、ビデオゲーム、HTMLベースのウェブページ、ビデオオンデマンド、オーディオ/ビデオ放送、ラジオ番組、広告、ポッドキャストなどであることができる。図2は、メディアサーバー、オンラインソーシャルネットワークおよびメディアを消費するための消費装置の配置を呈示するシステム200のブロック図を呈示している。メディアサーバー210、215、225および230はメディアが記憶されるメディアサーバーを表す。そのようなメディアサーバーはハードドライブ、複数のハードドライブ、サーバーファーム、ディスクベースの記憶装置およびブロードバンドネットワークを通じたメディアの送達のために使用される他の型の大容量記憶装置であることができる。メディアサーバー210および215はコンテンツマネージャ110によって制御される。同様に、メディアサーバー225および230はコンテンツマネージャ235によって制御される。メディアサーバー上のコンテンツにアクセスするために、STB108、パーソナルコンピュータ260、テーブル270および電話280のような消費装置を操作するユーザーはそのようなコンテンツについて有料の加入資格をもつことができる。加入資格は、コンテンツマネージャ235との協定を通じて管理されることができる。たとえば、コンテンツマネージャ235はサービスプロバイダーであることができ、STB108を操作するユーザーは、映画チャンネルからの番組への、およびブロードバンドネットワーク250を通じてユーザーに音楽が送信されることができる音楽加入サービスへの加入資格をもつ。コンテンツマネージャ235は、STB108に送達されるコンテンツの記憶および送達を管理する。同様に、パーソナルコンピュータ260、タブレット270および電話280などといった他の装置については他の加入が存在できる。コンテンツマネージャ205および235を通じて利用可能な加入資格は重なりがあってもよいことを注意しておく。たとえば、ディズニーのような特定の映画スタジオに適合するコンテンツは両方のコンテンツマネージャを通じて利用可能であってもよい。同様に、両コンテンツマネージャ205および235は、利用可能なコンテンツにおいて違いがあってもよく、たとえば、コンテンツマネージャ205はESPNからのスポーツ番組を有することができ、一方、コンテンツマネージャ235はフォックススポーツからのコンテンツを利用可能にする。コンテンツマネージャ205および235は、NETFLIX、HULUなどといったコンテンツプロバイダーであることもできる。これらは、そのようなコンテンツプロバイダーにユーザーが加入する場合にメディア資産を提供する。そのような型のコンテンツプロバイダーについての代替名は用語、オーバーザトップoverthetopサービスプロバイダーOTTである。別のサービスの上でontopof送達されることができるからである。たとえば、図1を考えると、コンテンツマネージャ110はセットトップボックス108を操作しているユーザーにインターネットアクセスを提供する。図2におけるようなコンテンツマネージャ205/235からのオーバーザトップサービスは、コンテンツ源102などからインターネットコンテンツ接続を通じて送達されることができる。加入は、コンテンツマネージャ205、235によってコンテンツが許諾されることができる唯一の方法ではない。コンテンツマネージャがアクセスされるコンテンツについていかなる料金も課さない場合には、一部のコンテンツは、コンテンツマネージャ205、235を通じて自由にアクセスできる。コンテンツマネージャ205、235はまた、固定期間時間数の閲覧について単一料金でビデオオンデマンドのように送達される他のコンテンツについても課金することができる。コンテンツは、購入され、STB108、パーソナルコンピュータ260、タブレット270などのような、コンテンツマネージャ205、235からコンテンツが受信されるユーザーの装置に記憶されることができる。コンテンツマネージャ205、235についての他の購入、レンタルおよび加入オプションも利用できる。オンラインソーシャルサーバー240、245は、ブロードバンドネットワーク250を通じて通信するオンラインソーシャルネットワークを運営するサーバーを表す。STB108、パーソナルコンピュータ260、タブレット270および電話280のような消費装置を操作するユーザーは、該装置を通じてオンラインソーシャルサーバー240、245と、および他のユーザーと対話できる。実装されることのできるソーシャルネットワークのための一つの特徴は、異なる型の装置PC、電話、タブレット、STBを使っているユーザーがソーシャルネットワークを通じて互いと通信できるということである。たとえば、第一のユーザーおよび第二のユーザーがいずれも同じソーシャルネットワークを使っている場合、第一のユーザーが電話280を使い、一方、第二のユーザーがパーソナルコンピュータ260を使っていたとしても、第一のユーザーは第二のユーザーのアカウントにメッセージをポストすることができる。ブロードバンドネットワーク250、パーソナルコンピュータ260、タブレット270および電話280は、当技術分野において知られている用語である。たとえば、電話280はインターネット機能および音声通信に従事する能力をもつ携帯装置であることができる。ここで図3に目を転じると、消費装置の一例として、セットトップボックス/デジタルビデオレコーダー300のコアのある実施形態のブロック図が示されている。示された装置300は、表示装置114を含む他のシステムに組み込まれることもできる。いずれの場合も、システムの完全な動作に必要ないくつかのコンポーネントは、当業者にはよく知られているので、簡潔のため示していない。図3に示した装置300において、コンテンツは、入力信号受信器302において受領される。入力信号受信器302は、空中、ケーブル、衛星、イーサネット登録商標、ファイバーおよび電話線ネットワークを含むいくつかの可能なネットワークの一つを通じて提供される信号を受信し、復調し、復号するために使われるいくつかの既知の受信器回路の一つであることができる。入力信号受信器302において、制御インターフェース図示せずを通じて与えられるユーザー入力に基づいて、所望される入力信号が選択され、取り出されることができる。復号された出力信号は入力ストリームプロセッサ304に与えられる。入力ストリームプロセッサ304は最終的な信号選択および処理を実行し、そのコンテンツストリームについてのオーディオコンテンツからビデオコンテンツの分離を含む。オーディオコンテンツは、圧縮されたデジタル信号のような受信されたフォーマットからアナログ波形信号への変換のためにオーディオプロセッサ306に提供される。アナログ波形信号はオーディオインターフェース308に、さらに表示装置114またはオーディオアンプ図示せずに与えられる。あるいはまた、オーディオインターフェース308はデジタル信号を、高精細度マルチメディアインターフェースHDMIHighDefinitionMultimediaInterfaceケーブルまたはソニー/フィリップスデジタル相互接続フォーマットSonyPhilipsDigitalInterconnectFormatのような代わりのオーディオインターフェースを使って、オーディオ出力装置または表示装置に与えることができる。オーディオプロセッサ306は、オーディオ信号の記憶のための任意の必要な変換をも実行する。入力ストリームプロセッサ304からのビデオ出力はビデオプロセッサ310に与えられる。ビデオ信号はいくつかのフォーマットの一つであることができる。ビデオプロセッサ310は、必然的に、入力信号フォーマットに基づくビデオコンテンツの変換を提供する。ビデオプロセッサ310はまた、ビデオ信号の記憶のための任意の必要な変換をも実行する。記憶装置312は入力において受領されたオーディオおよびビデオコンテンツを記憶する。記憶装置312は、コントローラ314の制御のもとで、またユーザーインターフェース316から受領されるコマンド、たとえば早送りFFfastforwardおよび巻き戻しRewrewindのようなナビゲーション命令に基づいて、コンテンツののちの取得および再生を許容する。記憶装置312はハードディスクドライブ、静的ランダムアクセスメモリもしくは動的ランダムアクセスメモリのような一つまたは複数の大容量の統合された電子メモリであることができ、あるいはコンパクトディスクドライブまたはデジタルビデオディスクドライブのような交換可能な光ディスク記憶システムであることもできる。ある実施形態では、記憶装置312は外付けで、本システム内に存在しなくてもよい。入力にまたは記憶装置312に由来する、ビデオプロセッサ310からの変換されたビデオ信号は、ディスプレイインターフェース318に与えられる。ディスプレイインターフェース318はさらに、上記の型の表示装置に表示信号を提供する。ディスプレイインターフェース318は、赤緑青RGBのようなアナログ信号インターフェースであることができ、あるいは高精細度マルチメディアインターフェースHDMIのようなデジタルインターフェースであることができる。ディスプレイインターフェース318は、のちにより詳細に述べるように、三次元配列において検索結果を呈示するためのさまざまな画面を生成することが理解される。コントローラ314はバスを介して、入力ストリームプロセッサ302、オーディオプロセッサ306、ビデオプロセッサ310、記憶装置312およびユーザーインターフェース316を含む装置300のコンポーネントのいくつかに相互接続される。コントローラ314は、入力ストリーム信号を記憶装置上での記憶のためまたは表示のための信号に変換するための変換プロセスを管理する。コントローラ314は、記憶されたコンテンツの取り出しおよび再生をも管理する。さらに、後述するように、コントローラ314は、記憶されている、または上記の送達ネットワークを介して送達されるべきコンテンツの検索を実行する。コントローラ314はさらに、コントローラ214のための情報および命令コードを記憶する制御メモリ320たとえば、ランダムアクセスメモリ、静的RAM、動的RAM、読み出し専用メモリ、プログラム可能型ROM、フラッシュメモリ、EPROM、EEPROMなどを含む揮発性もしくは不揮発性メモリに結合される。さらに、メモリの実装は、単一メモリデバイスまたは代替的に二つ以上のメモリ回路が一緒に接続されて共有または共通メモリを形成したものといったいくつかの可能な実施形態を含むことができる。さらに、メモリは、バス通信回路の一部のような他の回路と一緒に、より大きな回路の中に含められることができる。効果的に操作するために、本開示のユーザーインターフェース316はディスプレイのあたりでカーソルを動かす入力装置を用いる。カーソルがコンテンツの上を通過する際、コンテンツが拡大される。ある実施形態では、入力装置は、ジャイロスコープまたは加速度計のような何らかの形の動き検出を備えるリモコンであり、ユーザーがカーソルを画面または表示に関して自由に動かせるようにする。もう一つの実施形態では、入力装置はタッチパッドまたはタッチ感応性デバイスの形の、パッド上、画面上でのユーザーの動きを追跡するコントローラである。もう一つの実施形態では、入力装置は、方向ボタンをもつ伝統的なリモコンであることができる。図4は、メディア資産に関連付けられたトピックを取得するための方法400を記載している。本方法はステップ405で始まる。本方法は、メディア資産に関連付けられた補助情報からキーワードを抽出することによって始まるステップ410。しかしながら、他のキーワード抽出技法とは異なり、これはこの方法の最終的な処理ではない。一つのアプローチは、セットトップボックス108中、コンテンツマネージャ205/235中などのビデオメディア資産と一緒に伝送されるEIA608EIA708形式のクローズドキャプション情報を処理するまたは読み込むクローズドキャプションプロセッサを使うことができる。クローズドキャプションプロセッサは、捕捉されたクローズドキャプションデータをASCIIテキストストリームとして出力するデータスライサーを有することができる。異なる放送源が異なる仕方で構成されることができることを注意しておく。クローズドキャプションおよび他の型の補助情報は、データストリームがどのように構成されるかに依存して関心対象データを抽出するよう構成されることができる。たとえば、ATSC形式を使う米国での放送のためにフォーマットされたMPEG2トランスポートストリームは、ヨーロッパでDVBT送信のために使われるデジタルストリームとは異なり、日本で使われるARIBベースの送信とも異なる。ステップ415では、このステップは、出力されたテキストストリームが段階的に処理されて一連のキーワードを生成することで始まり、それらのキーワードがトピックにマッピングされる。すなわち、出力されたテキストストリームは一連のセンテンスにフォーマットされる。キーワード抽出ある実施形態では、二つの型のキーワードに焦点が置かれる。名前のあるエンティティおよび有意な、単一語または複数語の句である。各センテンスについて、名前のあるエンティティ認識がまず使われて、すべての名前のあるエンティティ、たとえば人の名前、場所名などが同定される。しかしながら、クローズドキャプションには、たとえば彼彼女彼らなどの代名詞もある。そこで、名前解決が適用されて、代名詞を、それが指す、名前のあるエンティティの全名に解決する。次いで、クローズドキャプションセンテンスの名前のあるエンティティ以外の全nグラムについて、有意な句を見出すための辞書としてウィキペディアのようなデータベースが使用できる。1を超える長さの候補句それぞれについて、その先頭か末尾がストップワードであったら、それが除去される。ウィキペディアの使用は、ある種の無意味な句、たとえばisathisisを消去できる。表層形態の解決多くの句は種々の形をもつ。たとえば、leafcutterantleafcutterantsleafcutterantleafcutterantsハキリアリはみな同じものを指す。これらの句のいずれかが候補であるならば、正しい形が見出される必要がある。この問題を解決するために、ウィキペディアのようなデータベースのリダイレクトページが使用できる。ウィキペディアでは、leafcutterantleafcutterantsleafcutterantleafcutterantsはみなleafcutterantというタイトルの単一のページにリダイレクトされる。ある句を与えられたとき、候補句としてすべてのリダイレクトページタイトルおよびターゲットページタイトルが使用できる。追加的なストップワードリスト学術的ストップワードリストおよび一般サービスリストとして知られる、ストップワードの二つのリストも使用できる。これらの用語は、あまりに一般的であり、そのため有意な画像を位置発見するために使用できない句を除去するために、既存のストップワードのリストと組み合わされることができる。データベース属性に基づくキーワードの選択各データベース項目にはいくつかの属性が関連付けられることができる。たとえば、各ウィキペディア記事には次の属性が関連付けられることができる:ページにはいってくるリンクの数、出ていくリンクの数、一般性、曖昧さの数、ウィキペディアコーパスにおいて記事タイトルが現れる総回数、それがリンクとして現れる回数など。具体的な用語の大半について、属性の大半の値は、あまりに一般的と考えられた用語の値に比べて非常に小さいことが観察された。よって、具体的なまたは有意な用語の集合が使われ、その属性値が閾値を設定するために選ばれる。すると、この閾値内にはいらなかった特徴値をもつ用語はノイズ用語と考えられ、無視される。閾値より低い特徴値をもつ用語から、フィルタリングされたnグラム辞書が生成される。このフィルタリングされたnグラムは、クローズドキャプションを処理し、クローズドキャプションされたセンテンス中で有意な用語を見出すために使われる。カテゴリーに基づくキーワードの選択候補句候補フレーズがあるカテゴリー、たとえば動物にはいるとき、さらなるフィルタリングが実行できる。ワードネットWordnetパッケージに対して徹底的な調査が実行された。ある単語、たとえばpythonニシキヘビがこのパッケージに与えられる場合、英語における単語pythonについてのあらゆる可能な意味が返される。よって、pythonについて、可能な意味はreptile、reptilian、programminglanguage爬虫類、爬虫動物、プログラミング言語である。次いで、これらの意味が、一致を求めてコンテキスト用語と比較されることができる。ある実施形態では、ウィキペディアアプローチがワードネットアプローチと組み合わされる。よって、いったんクローズドキャプション化されたセンテンスが得られたら、その行が処理され、nグラムが見出され、それらのnグラムが検査されてそれらのnグラムがウィキペディアコーパスに属するかどうかおよびそれらのnグラムがワードネットコーパスに属するかどうかが判定される。このアプローチの試験において、クローズドキャプション中の有意な用語の大半を取得することにおいてかなりの成功が達成できた。この方法に関する一つの問題は、ワードネットは単語についての意味しか与えず、キーフレーズについての意味は与えないという点であった。よって、たとえば、bluewhaleシロナガスクジラはキーフレーズなので、意味が得られない。この問題に対する解決策は、キーフレーズの最後の用語のみを取り、ワードネットにおいてその意味を調べることによって見出された。よって、ワードネットにおいてwhaleクジラの意味の検索が実行される場合、それが現在のコンテキストに属することが識別でき、よってbluewhaleが避けられることはない。センテンス構造に基づくキーワードの選択クローズドキャプションにおける多くのセンテンスについて、主題フレーズは非常に重要である。よって、依存性解析器dependencyparserを使ってセンテンスのヘッドを見出すことができ、センテンスのヘッドも候補フレーズであれば、センテンスのヘッドがより高い優先度を与えられることができる。意味的関連性に基づくキーワードの選択名前のあるエンティティ、用語フレーズは、現在のテレビ番組に直接関係しない種々のトピックを表すことがありうる。よって、どの用語フレーズがより関連しているかを判定することが必要である。いくつかのセンテンスを処理したのち、意味的関連性を使って、すべての用語が一緒にクラスター化される。次いで、最大の密度をもつクラスターが決定される。このクラスター内の用語は、関連画像問い合わせのために使用できる。ステップ420では、キーワードはさらに処理される。それは、ある種のキーワードを特定のトピックに関連付ける所定のシソーラスデータベースを使って、抽出されたキーワードを問い合わせ用語としての一連のトピックにマッピングすることによる。このデータベースは、トピックの限られたセレクションが定義されており特定の人々、主題など、キーワードを特定の主題に対してマッピングするよう試みる比較器を使って、さまざまなキーワードがそのようなトピックに関連付けられるところでセットアップできる。たとえば、シソーラスデータベースワードネットおよびヤフーオープンディレクトリープロジェクトのようなが、お金、株、市場といったキーワードがトピック金融に関連付けられているところでセットアップされることができる。同様に、米国大統領、第44代大統領、オバマ大統領、バラクオバマのようなキーワードはトピックバラクオバマに関連付けられる。他のトピックは、トピック決定についてのこのまたは同様なアプローチを使って、キーワードから決定できる。これを行うもう一つの方法は、コンテンツがトピックに基づいてカテゴリー化されている、ウィキペディアまたは同様の知識ベースを使うことができる。ウィキペディアにおいて関連付けられたトピックをもつキーワードが与えられると、シソーラスデータベースを生成する目的のために、上述したようなキーワードのトピックへのマッピングを得ることができる。ひとたび各センテンスについてそのようなトピックが決定されたら、そのようなセンテンスは、の形に表現できる。topiciはセンテンス中のキーワードに基づいて識別されるトピックであり、weightiは対応する関連性であり、neiはセンテンス中で認識される名前のあるエンティティである。名前のあるエンティティは、センテンス中の人々、場所または他の固有名詞を参照する。これらは文法解析を使って認識できる。いくつかのエンティティが頻繁に言及されるが、heshethey彼、彼女、彼らのような代名詞の使用を通じて間接的に挙げられることがありうる。各センテンスが別個に解析される場合には、そのような代名詞は算入されない。そのような単語はストップワードリストに含まれるからである。単語youあなたは、それが頻繁に使われるので特別な場合である。名前解決の使用が、用語youを、前/現在のセンテンスで言及された特定のキーワード/トピックに割り当てる助けとなる。そうではなく、特定の用語に参照付けられない場合には、youは無視される。この問題を解決するため、名前解決は、ストップワード除去の前に行われることができる。いくつかのセンテンスが同じセットのトピックを論じており、同じセットの名前のあるエンティティに言及する場合、一連のセンテンスの現在トピックが現在言及されているとの想定がなされる。新たな一組のセンテンスにおいて新たなトピックに言及される場合、新たなトピックが扱われていると想定される。ビデオ番組の過程でトピックは頻繁に変わることが予期される。これらの同じ原理は、典型的にはユーザーによって申し込みされ、ユーザーの装置によって受信されるリアリーシンプルシンジケーションRSSReallySimpleSyndicationフィードの受領に適用されることもできる。これらのフィードは典型的にはテキストおよび関連するタグを表し、フィードから関連するトピックを見出すために本キーワード抽出プロセスを使うことができる。RSSフィードは関連する検索結果を返すために、後述するアプローチを使って解析されることができる。重要なことに、放送およびRSSフィード両方の使用は、本明細書に挙げられているアプローチを使うことによって、同時にできる。トピック変化検出現在のテレビトピックが終わって新しいトピックが始まるとき、新しいトピックに基づいて関連する画像が取得できるよう、この変化が検出される必要がある。この変化を検出できないと、古い問い合わせ結果と新しいトピックとの間にミスマッチが生じ、視聴者を混乱させる。早まった検出は不要な処理を招くことになりうる。現在のトピックが終わって405新しいトピックが始まるとき、そのような変化は、ある時間期間にわたるキーワードのベクトルを使って検出される。たとえば、ニュース放送では、スポーツ、政治、気象などといった多くのトピックが論じられる。先に述べたように、各センテンスはトピック重みのリストベクトルと称されるとして表現される。連続するセンテンスのあるいはまた固定数の単語を含む二つの窓の間での類似性を比較することが可能である。ベクトルを比較するためには、余弦類似性またはジャカール指数Jaccardindexを使うなど、多くの既知の類似性指標がある。そのようなベクトルの生成から、用語が比較でき、類似性が実行され、それによりそのようなベクトル間の相違が記録される。これらの比較はある時間期間にわたって実行される。そのような比較はトピックからトピックへとどのくらいの変化が起こるかを決定する助けになる。それにより、所定の閾値を決定することができる。使用される技法に依存する相違指標がその閾値を超えたらトピックが変化した可能性が高いのである。このアプローチの一例として、現在のセンテンスが、依存性解析器を使って、現在トピックと突き合わせて検査される。依存性解析器は所与のセンテンスを処理し、該センテンスの文法構造を決定する。これらは、与えられたセンテンスに正確にタグ付けし、処理するために、機械学習技法を用いる高度に洗練されたアルゴリズムである。これは、英語に固有の多くの曖昧さのため、英語にとっては特にやっかいな問題である。第一に、センテンス中に代名詞があるかどうかを確認する検査が実行される。もしあれば、エンティティ解決ステップが実行されて、現在センテンスにおいてどのエンティティが言及されているかが決定される。代名詞が使われていない場合および新たなトピックが見出されない場合には、現在センテンスは前のセンテンスと同じトピックについてであると想定される。たとえば、heshetheyhisherが現在センテンスにある場合、そのような用語は前のセンテンスからのエンティティを指している可能性が高い。そのような代名詞の用法は現在センテンスに、前のセンテンスと同じトピックに言及させることが想定できる。同様に、後続センテンスについて、該センテンス中での代名詞の使用は前のセンテンスと同じトピックを示すことが想定できる。現在トピックについて、最も確からしいトピックおよび最も頻繁に言及されるエンティティが保持される。すると、トピックとエンティティの共起が、トピックの変化を検出するために使用できる。具体的には、少なくとも一つのトピックおよびそのために認識される一つのエンティティがある場合にセンテンスが使用される。ある数の連続したセンテンスについてそのが現在のトピックおよびエンティティをカバーしない場合に、トピックが変更される。大きな数を選ぶことは、より正確なトピック変更の検出を与えうるが、遅延が増大するという代償を伴う。試験のためには数3が選ばれた。トピック間の変更ステップ405は、連続するセンテンスのベクトルの間に変化があるときに認知される。ここで、二つのベクトル間の相違は著しい差によって変動する。そのような相違はさまざまな実施形態において変更されることができるが、相違における大きな数はトピック変化の検出においてはより正確になることができるが、大きな数を使うことは、トピックの検出のより長い遅延を与える。ステップ425では、この新しいトピックをもって新しい問い合わせが提出されることができる。画像発見意味のある用語を抽出したのち、意味のある用語は、画像貯蔵サイト、たとえばFlickrに問い合わせしてこれらの用語でタグ付けされた画像を取得するために使用できるステップ430。しかしながら、問い合わせ結果はしばしば、現在の番組に関係しないいくつかの画像を含む。現在のコンテキストに関連しない画像を除去するための一つの解決策は、結果画像のタグが現在のコンテキストに属するかどうかを検査することである。各番組について、それに関係する最も一般的な用語であるコンテキスト用語のリストが生成される。たとえば、自然、野生生物、風景および動物界のような諸コンテキストについて用語リストが生成されることができる。よって、ひとたびキーフレーズでタグ付けされた画像が得られたら、画像のタグのいずれかが現在のコンテキストまたはコンテキスト用語のリストにマッチするかどうかを検査することができる。マッチが見出された画像のみが関係した画像のリストに加えられる。この問い合わせアプローチは、マッチする用語で明示的にタグ付けされている画像を与えるだけである。他の用語に関係する画像は取得できない。画像発見のために共起アプローチを使うことができる。直観的には、いくつかの画像が同じトピックを論じる同じページ内に一緒に現れるか、非常に似通った主題について同じ写真家によって撮影されたものであるならば、それらは関係している。ユーザーがその一つを好めば、他の画像が異なる用語を使ってタグ付けされているとしても、ユーザーは他の画像も好む可能性が高い。画像発見ステップは、現在のテレビ番組に関係する可能性のあるすべての画像候補を見出す。各ウェブ文書はベクトルとして表現される:ウェブページについては、通例、ノイズとなるデータ、たとえば広告テキストを除去することが必要であるDこの文書の純粋なテキスト表現はDtxtとなる。IMGiはページ中に埋め込まれた画像であるところ、TXTiはこの画像の対応するテキスト記述である。画像の記述はその周囲のテキスト、たとえば同じHTMLエレメントdiv内のテキストであることができる。また、この画像に割り当てられたタグであることもできる。画像が、この画像のより大きなバージョンを示す別のページにリンクしている場合、新しいページのタイトルおよびテキストも画像記述として扱われる。同様に、各写真家の写真コレクションはPuと表現される。IMGiは写真家uによって撮影された画像であるところ、TXTi1≦i≦nはこの画像の対応するテキスト記述である。この写真家の純粋なテキスト表現はPutxtと表現される。用語抽出段が用語ベクトルを抽出するとする。これらの抽出された用語はウェブページおよび写真家コレクションのテキスト表現を問い合わせするために使われることができる。ウェブページに含まれるまたは同じ写真家によって撮影された結果として得られる画像が候補として選ばれる。画像推薦画像発見ステップは、同じページ内に共起する、または同じ写真家によって撮影されたすべての画像を発見する。しかしながら、いくつかの共起するまたは同じ写真家に撮られた画像は、現在のテレビ番組とは全く異なるトピックについてであることがある。これらの画像が推薦されるとしたら、ユーザーは戸惑いかねない。したがって、関係しない画像は除去される。各候補画像について、そのテキスト記述が現在のコンテキストと比較される。意味的関連性が、現在のテレビクローズドキャプションと画像記述との間の関連性を測るために使用できる。次いで、ステップ440で、すべての画像が、現在のコンテキストとの意味的距離に従ってランク付けされる。意味的に関係した画像が上位にランク付けされる。上位にランク付けされる画像は現在のテレビコンテキストに意味的に関係している。しかしながら、それらの画像は、画像品質、視覚効果、解像度などのため、ユーザーにとっては関心の度合いが異なることがある。したがって、意味的に関係した画像がすべてユーザーにとって関心があるものではない。よって、ステップ440は、これら意味的に関連する画像のさらなるランク付けを含む。第一のランク付けアプローチは、意味的に関係した画像のそれぞれについて、レギュラーユーザーによってなされたコメントを使うことである。画像についてのコメントの数はしばしば画像の人気の高さを示す。より多くのコメントが画像についているほど、興味深いものであることがある。これは、大半のコメントが肯定的である場合に特に真である。最も単純なアプローチは、画像をランク付けするためにコメントの数を使うというものである。しかしながら、コメントの大半が否定的なものである場合には、満足のいくランク付けは達成できない。各コメントの方向性を考慮に入れる必要がある。各コメントについて、そのユーザーが肯定的であるか否定的であるかを見出すために、感情分析を使うことができる。人気のある画像は何百ものコメントがついている可能性が高く、一方、人気のない画像は高々数コメントしかついていないことがありうる。構成設定可能な数、たとえば100が評価を測るための閾値として指定されることができる。肯定的な評価だけが計数され、スコアは0から1までの間の範囲に制限される。それは次式によって定義される。もう一つのランク付けアプローチは、写真家の平均的な評価を使うことである。写真家の評価が高いほど、ユーザーがその写真家の他の画像を好む可能性が高くなる。写真家の評価は、その写真家が撮影した画像すべてを平均することによって計算されることができる。ウェブサイトがユーザーコメントを許可していないため、あるいはアップロードされたばかりで多くのユーザーの目に触れていないために、いくつかの画像が既知の写真家をもたず、コメントをもたないことがありうる。第三のランク付けアプローチは、画像色ヒストグラム分布を使うことである。人間の目は色の変化に対してより敏感だからである。第一に、人気のある画像のグループが選出され、その色ヒストグラム情報が抽出される。次いで、これらの画像の過半数の共通の属性が見出される。新たに発見された画像について、その共通属性からの距離が計算される。次いで、最も類似した画像が推薦のために選択される。多様化現在のコンテキストにマッチする上位N個の画像が互いにきわめて似通っている可能性がある。たいていのユーザーは、単一の型よりは多様な画像を好む。結果を多様にするため、ステップ450において、画像は、互いとの類似性に基づいてクラスター分類され、各クラスターからの最高ランクの画像が推薦される。画像のクラスター分類は記述テキストを使ってできる。それにより、非常に似通った記述をもつ画像は同じクラスターに入れられる。パフォーマンスの考慮画像のランク付けは、データセット全体に対する膨大な処理を必要とする。しかしながら、いくつかの特徴は頻繁には変化しない。たとえば、プロの写真家がすでに高く評価されている場合、その評価は、毎回再計算することなく、キャッシュすることができる。ある写真がすでに多くのコメント、たとえば100を超えるコメントにより高く評価されている場合、その評価もキャッシュされることができる。さらに、新たにアップロードされた写真または新しい写真家については、その評価が定期的に更新され、結果がキャッシュされることができる次いで、ステップ460において、選択された代表画像がユーザーに対して呈示される。この時点で、図4に描かれた方法は終了するステップ470。図5は、上記の方法を実行するために使用できるコンポーネントの簡略化された構成のブロック図500を描いている。これらのコンポーネントは、コントローラ510およびメモリ515、ディスプレイインターフェース520、通信インターフェース530、キーワード抽出モジュール540、トピック変化検出モジュール550および画像発見モジュール560および画像推薦モジュール570を含む。これらのそれぞれについて下記でより詳細に論じる。コントローラ510は他のすべてのコンポーネントと通信しており、他のコンポーネントを制御するはたらきをする。コントローラ510は、図3に関して述べたのと同じコントローラ314、コントローラ314のサブセットまたは全く別個のコントローラであることができる。メモリ515は、コントローラ510によって使用されるデータや他のコンポーネントを制御するためにコントローラ510によって実行されるコードを記憶するよう構成される。メモリ510は図3に関して述べたのと同じメモリ320、メモリ320のサブセットまたは全く別個のメモリであることができる。ディスプレイインターフェース520はユーザーへの画像推薦の出力を扱う。よって、それは、図4のステップ460の実行に関わる。ディスプレイインターフェース520は、図3に関して述べたのと同じディスプレイインターフェース316、ディスプレイインターフェース316のサブセットまたは全く別個のディスプレイインターフェースであることができる。通信インターフェース530は、コントローラの、インターネットおよびユーザーとの通信を扱う。通信インターフェース530は、図3に関して述べた入力信号受信器302またはユーザーインターフェース316、両者の組み合わせ、いずれかのサブセットまたは全く別個の通信インターフェースであることができる。キーワード抽出モジュール540は、図4のステップ420および425との関連で述べた機能を実行する。キーワード抽出モジュール540はソフトウェア、ハードウェアまたは両者の組み合わせで実装できる。トピック変化検出モジュール550は、図4のステップ410および415との関連で述べた機能を実行する。トピック変化検出モジュール550はソフトウェア、ハードウェアまたは両者の組み合わせで実装できる。画像発見モジュール560は、図4のステップ430との関連で述べた機能を実行する。画像発見モジュール560はソフトウェア、ハードウェアまたは両者の組み合わせで実装できる。画像推薦モジュール570は、図4のステップ440および450との関連で述べた機能を実行する。画像推薦モジュール570はソフトウェア、ハードウェアまたは両者の組み合わせで実装できる。図6は、表示されている番組620のトピックに関係した、発見された画像610を表示する例示的な画面キャプチャ600を描いている。この実施例では、画像610は、複数の見出された関連画像の画像クラスターの代表画像である。画面キャプチャ600に見られるように、表示されている番組620は、ゴルフ選手タイガーウッズについてのCNNリポートである。よって、推薦される見出された画像610はゴルフ関係のものである。本願の原理のこれらおよびその他の特徴および利点は、本稿の教示に基づいて当業者には容易に見きわめられるであろう。本願の原理の教示はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊目的プロセッサまたはそれらの組み合わせのさまざまな形で実装されうることは理解しておくべきである。最も好ましくは、本願の原理の教示はハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして実装される。さらに、ソフトウェアは、プログラム記憶ユニット上に具体的に具現されたアプリケーションプログラムとして実装されてもよい。該アプリケーションプログラムはいかなる好適なアーキテクチャを有する機械にアップロードされ、該機械によって実行されてもよい。好ましくは、前記機械は、一つまたは複数の中央処理ユニットCPU、ランダムアクセスメモリRAMおよび入出力IOインターフェースといったハードウェアをもつコンピュータプラットフォーム上で実装される。前記コンピュータプラットフォームはまた、オペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードをも含みうる。本稿に記載されたさまざまなプロセスおよび機能はマイクロ命令コードの一部もしくはアプリケーションプログラムの一部またはそれらの任意の組み合わせであってよく、CPUによって実行されてよい。さらに、追加的なデータ記憶ユニットおよび印刷ユニットといったさまざまな他の周辺ユニットがコンピュータプラットフォームに接続されていてもよい。付属の図面に描かれている構成システムコンポーネントおよび方法のいくつかは好ましくはソフトウェアにおいて実装されるので、システムコンポーネントまたはプロセス機能ブロックの間の実際の接続は、本願の原理がプログラムされる仕方に依存して異なることがありうる。本稿の教示を与えられれば、当業者は、本願の原理のこれらおよび同様の実装または構成を考えることができるであろう。本稿では例示的な実施形態が付属の図面を参照して記載されてきたが、本願の原理はそうした厳密な実施形態に限定されるものではなく、当業者は本願の原理の範囲や精神から外れることなくそれにさまざまな変更および修正を実施しうることは理解されるものである。そのようなすべての変更および修正は付属の請求項に記載される本願の原理の範囲内に含まれることが意図されている。