"コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得手段と、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定手段と、前記付加情報推定手段により推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出手段と、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出手段によって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示手段と、前記質問に対する回答を取得する回答取得手段と、前記回答取得手段によって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新手段とを備えたことを特徴とするコンテンツ認識モデル学習装置。前記質問表示手段は、前記確信度が高い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が、前記推定した付加情報に合致するか否かを問う質問のみを表示し、前記確信度が中程度の場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報を、推定した付加情報の候補の中から絞り込む質問のみを表示し、前記確信度が低い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が何であるかを問う質問を表示することを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ認識モデル学習装置。コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、コンテンツ取得手段と、付加情報推定手段と、確信度算出手段と、質問表示手段と、回答取得手段と、モデル更新手段とを備えたコンテンツ認識モデル学習装置におけるコンテンツ認識モデル学習方法であって、前記コンテンツ取得手段が、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得ステップと、前記付加情報推定手段が、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定ステップと、前記確信度算出手段が、前記付加情報推定ステップにより推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出ステップと、前記質問表示手段が、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出ステップによって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示ステップと、前記回答取得手段が、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、前記モデル更新手段が、前記回答取得ステップによって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新ステップとを有することを特徴とするコンテンツ認識モデル学習方法。前記質問表示ステップは、前記確信度が高い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が、前記推定した付加情報に合致するか否かを問う質問のみを表示し、前記確信度が中程度の場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報を、推定した付加情報の候補の中から絞り込む質問のみを表示し、前記確信度が低い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が何であるかを問う質問を表示することを特徴とする請求項3に記載のコンテンツ認識モデル学習方法。コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、コンテンツ取得手段と、付加情報推定手段と、確信度算出手段と、質問表示手段と、回答取得手段と、モデル更新手段とを備えたコンテンツ認識モデル学習装置上のコンピュータに、コンテンツ認識モデル学習処理を行わせるコンテンツ認識モデル学習プログラムであって、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得ステップと、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定ステップと、前記付加情報推定ステップにより推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出ステップと、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出ステップによって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示ステップと、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、前記回答取得ステップによって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とするコンテンツ認識モデル学習プログラム。しかしながら、非特許文献1、2の手法における映像認識では、付加情報に含まれるノイズの影響によって、学習精度が低下するという問題がある。ここで、付加情報に含まれるノイズとは、コンテンツには存在しないオブジェクトを示す単語が付加情報テキスト文章中に含まれていたり、コンテンツ中に存在するのにテキスト文章中にそれに対応する表現ラベルが存在しなかったりすることを意味する。学習精度を上げるには大量の教師データが必要となるが、上述のようなノイズが含まれないように人手で付加情報を準備するのは非常にコストがかかるという問題がある。また、非特許文献3の技術によれば、コンテンツ中でコンピュータが学習対象としたい領域に関する質問をコンピュータが自動生成し、その領域についての回答を取得しながら学習を進めるので、学習精度を高めることができるとともに、人の負担を減らすことができる。非特許文献3では、以下の3通りa~cの質問形態が提案されている。aユーザに対して、コンピュータが学習したいオブジェクト例えばboatに対応する領域がコンテンツ中のどの領域であるかを指定してもらう質問bコンピュータが認識できなかった領域不確定領域が何であるかを、コンピュータが認識できた領域確定領域との相対的な関係を用いてユーザに問う質問例えば、whatisabovewaterやwhatisbrighterthanwatercコンピュータが認識できた2つのオブジェクトの相対関係を表す語ラベルを問う質問例えば、whatistherelationbetweenboatandwater以上のように、非特許文献3の技術では、不確定領域が何であるかを特定する、What形式の質問が前提となっており、ユーザの入力できる回答の自由度が非常に高い。そのため、同じ物体不確定領域に異なるラベルが付与されたり、ラベルの種類が膨大になるなどの問題がある。本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、すでに学習した知識から得られる不確定領域の認識の確信度に基づいて、WhatだけでなくWhichやIsthis形式の質問を切り替えて使うことにより、ユーザの回答の自由度を制限し、従来技術の問題を解決しつつ、高精度な学習を行うことができるコンテンツ認識モデル学習装置、コンテンツ認識モデル学習方法及びコンテンツ認識モデル学習プログラムを提供することを目的とする。本発明は、コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得手段と、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定手段と、前記付加情報推定手段により推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出手段と、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出手段によって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示手段と、前記質問に対する回答を取得する回答取得手段と、前記回答取得手段によって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新手段とを備えたことを特徴とする。本発明は、前記質問表示手段は、前記確信度が高い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が、前記推定した付加情報に合致するか否かを問う質問のみを表示し、前記確信度が中程度の場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報を、推定した付加情報の候補の中から絞り込む質問のみを表示し、前記確信度が低い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が何であるかを問う質問を表示することを特徴とする。本発明は、コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、コンテンツ取得手段と、付加情報推定手段と、確信度算出手段と、質問表示手段と、回答取得手段と、モデル更新手段とを備えたコンテンツ認識モデル学習装置におけるコンテンツ認識モデル学習方法であって、前記コンテンツ取得手段が、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得ステップと、前記付加情報推定手段が、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定ステップと、前記確信度算出手段が、前記付加情報推定ステップにより推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出ステップと、前記質問表示手段が、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出ステップによって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示ステップと、前記回答取得手段が、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、前記モデル更新手段が、前記回答取得ステップによって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新ステップとを有することを特徴とする。本発明は、前記質問表示ステップは、前記確信度が高い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が、前記推定した付加情報に合致するか否かを問う質問のみを表示し、前記確信度が中程度の場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報を、推定した付加情報の候補の中から絞り込む質問のみを表示し、前記確信度が低い場合は、前記コンテンツデータに付与すべき付加情報が何であるかを問う質問を表示することを特徴とする。本発明は、コンテンツデータを認識するためのコンテンツ認識モデルの情報が記憶されたコンテンツ認識モデル記憶手段と、コンテンツ取得手段と、付加情報推定手段と、確信度算出手段と、質問表示手段と、回答取得手段と、モデル更新手段とを備えたコンテンツ認識モデル学習装置上のコンピュータに、コンテンツ認識モデル学習処理を行わせるコンテンツ認識モデル学習プログラムであって、音響信号または映像信号を含むコンテンツデータを取得するコンテンツ取得ステップと、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶されたコンテンツ認識モデルを用いて、前記コンテンツデータに付与すべき前記コンテンツデータに含まれる前記音響信号または映像信号の意味を示す付加情報を推定する付加情報推定ステップと、前記付加情報推定ステップにより推定された前記コンテンツデータに付与すべき付加情報の確信度を求める確信度算出ステップと、前記コンテンツデータに付与すべき前記付加情報を決定するための質問を前記確信度算出ステップによって求められた前記確信度に基づいて選択し、選択された質問を表示する質問表示ステップと、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、前記回答取得ステップによって取得された回答の情報に基づき、前記コンテンツ認識モデル記憶手段に記憶された前記コンテンツ認識モデルの情報を更新するモデル更新ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。本発明によれば、推定した付加情報の確信度に応じて質問の種類を変えることにより、単一種類の質問だけを行う場合と比較して、誤識別率を向上させることができる。また、学習の精度向上に有用な情報を引き出すための質問をシステムが自動生成するため、人の負荷を軽減することができるという効果が得られる。以下、図面を参照して、本発明の一実施形態によるコンテンツ認識モデル学習装置を説明する。図1は同実施形態の構成を示すブロック図である。以下の説明において、コンテンツとは音声信号や音響信号、あるいは、静止画像や動画像映像などのメディアデータであり、付加情報の集合はコンテンツの内容を示す情報映像の内容や構造を記述したテキスト、映像が撮影された時刻や場所に関する情報を表すテキストデータであるものとする。図1において、符号1は、予め与えられたN個のコンテンツの集合これを初期コンテンツ集合というG={g1,g2,...,gN}に対する初期コンテンツ特徴集合X={x1,x2,...,xN}の情報が記憶された初期コンテンツ特徴集合記憶部である。符号2は、初期付加情報特徴集合Y={y1,y2,...,yN}が記憶された初期付加情報特徴集合記憶部である。符号3は、初期コンテンツ集合Gに対する初期コンテンツ特徴集合Xと初期付加情報特徴集合Yから、コンテンツ認識モデルの初期値を学習する初期モデル学習部である。符号4は、コンテンツ認識モデルの情報を記憶するコンテンツ認識モデル記憶部である。符号5は、必ずしも初期コンテンツ集合Gに含まれるとは限らない新たなコンテンツgN1を取得し、その特徴xN1を計算する新コンテンツ取得部である。新コンテンツ取得部5は、新コンテンツがない場合には、処理を終了する。符号6は、新コンテンツ取得部5において取得した新コンテンツgN1と初期コンテンツg1,g2,...,gNについて、コンテンツ認識モデル記憶部4に記憶されているコンテンツ認識モデルを用いて付加情報を推定する付加情報推定部である。符号7は、新コンテンツ取得部5において取得した新コンテンツと類似する初期コンテンツ集合G中のコンテンツを近傍サンプルとし、近傍サンプルの集合^G^はGの頭に付く、以下、他の文字についても同様={^g1,^g2,...,^gH}Hは近傍サンプルの個数を抽出する近傍サンプル抽出部である。符号8は、近傍サンプル集合^Gに含まれる各近傍サンプルについて、学習済みのコンテンツ認識モデルによりラベル付加情報特徴^y1,^y2,...,^yHを推定し、推定したラベルのばらつき度合いこれを確信度というに応じて、入力された新コンテンツgN1の内容付加情報についてユーザに対して提示するべき質問を選択する質問選択部である。符号9は、質問選択部8が選択した質問情報を表示するためにディスプレイ等の表示装置で構成された表示部である。符号10は、表示部9に表示された質問に対して、その回答情報を入力するためにキーボードやマウスなどの入力装置から構成する入力部である。なお、キーボードやマウスの代わりに、音声信号やWeb情報などを取得する入力装置を用いても良い。符号9は、入力部10から入力された回答情報を取得し、得られた回答情報に基づき入力した新コンテンツgN1に対する新付加情報特徴yN1を決定し、入力した新コンテンツに対する特徴xN1を初期コンテンツ集合に加えたコンテンツ特徴集合X1=X∪{xN1}と、入力した新コンテンツに対して決定した新しい付加情報特徴YN1を加えた付加情報特徴集合Y1=Y∪{yN1}を出力する回答取得部である。ここで、X∪{xN1}は集合Xと{xN1}の和集合を表し、XとYの右肩の数字1は更新処理の繰り返し回数を表している。符号12は、回答取得部11から出力するコンテンツ特徴集合Xの情報を記憶するコンテンツ特徴集合記憶部である。号13は、回答取得部11から出力する付加情報特徴集合Yの情報を記憶する付加情報特徴集合記憶部である。符号14は、コンテンツ認識モデルを作成した時点の学習データコンテンツ特徴集合Xと付加情報特徴集合Yに対して、新たに追加された新コンテンツの数新コンテンツ特徴や新付加情報特徴の数をカウントし、追加された新コンテンツの数が所定数に達した場合には、処理を移行してコンテンツ認識モデルを更新させるモデル更新制御部である。新コンテンツの数が所定の基準を満たしていないときは、新コンテンツ取得部に処理を移行して処理を繰り返すよう制御する。符号15は、モデル更新制御部14の指示に基づき、コンテンツ特徴集合記憶部12と付加情報特徴集合記憶部13に記憶された更新後のコンテンツ特徴集合Xiと付加情報特徴集合Yiを用いて、コンテンツ認識モデル記憶部4に記憶されているコンテンツ認識モデルを更新するモデル更新部である。モデルの更新処理は、入力データが初期コンテンツ特徴集合と初期付加情報特徴集合の代わりにXiiは自然数とYiiは自然数を用いる点を除いては、初期モデル学習部3と同様の処理である。モデル更新部15の処理を終えると、新コンテンツ取得部5へ処理を移行し、新たなコンテンツについて、コンテンツ認識モデルの更新を繰り返す。なお、モデル更新制御部14は省略してもよく、省略した場合には、1つの新コンテンツが追加される毎に、逐次的にコンテンツ認識モデルの更新を行うことになる。モデル更新制御部14により、新コンテンツに対する回答がある程度集まった段階で、まとめてコンテンツ認識モデルを更新することにより、学習の回数を減らすことができるので、逐次的に行う場合も効率的に高精度なコンテンツ認識モデルを作成することができる。次に、図1に示す初期コンテンツ特徴集合記憶部1と初期付加情報特徴集合記憶部2に記憶される情報に基づき、初期モデル学習部3がコンテンツ認識モデルを学習する動作について説明する。最初のコンテンツ認識モデル学習用に予め与えられたコンテンツの集合G={g1,g2,...,gN}を初期コンテンツ集合とする。また、初期コンテンツ集合Gに含まれる各コンテンツに対応づけられた付加情報の集合A={a1,a2,...,aN}を初期付加情報集合とする。初期コンテンツ集合Gに含まれる各コンテンツについて抽出した特徴量の集合が初期コンテンツ特徴集合X={x1,x2,...,xN}となり、初期付加情報集合Aの各付加情報について抽出した特徴量の集合を初期付加情報特徴集合Y={y1,y2,...,yN}となる。対象コンテンツが画像の場合、初期コンテンツ特徴としては、例えば、色ヒストグラム、デジタルコサイン変換の任意の成分、Haarwaveletの任意の成分、高次局所自己相関特徴NOtsuandTKuritaAnewschemeforpracticalflexibleandintelligentvisionsystemsProcIAPRWorkshoponComputerVisionpp4314351988参照、任意の方法で選択した特徴点のBagofFeatures表現LiFei-Feietal.,2005.参照などの公知の特徴量を用いることができる。また、初期付加情報特徴としては、付加情報に含まれる単語ラベルの有無を表現する2値ベクトルを用いることができる。これは、取り得る単語の総数と同数の次元を持つベクトルであり、ベクトルの各次元が取り得る単語に対応するものとし、付加情報に単語iが含まれている場合には、ベクトルの第i要素の値を1とし、含まれていない場合には値を0としたものである。あるいは、付加情報に含まれる単語の出現回数を表現するベクトルwordoccurrencevectorや、あらかじめ指定しておいたトピックの数を次元数とし、各トピックの出現確率を表現するベクトルを用いることもできる。このベクトルは、probabilisticlatentsemanticanalysispLSAやlatentDirichletallocationLDAなどのトピックモデルを用いて算出することができる詳細は、NikhilRasiwasiaJoseCostaPereiraEmanueleCovielloGabrielDoyleGertRGLanckrietRogerLevyNunoVasconcelosAnewapproachtocrossmodalmultimediaretrievalACMMultimedia2010pp251260を参照。また、対象コンテンツが音響信号や映像信号の場合には、時系列アクティブ探索法TAS,特許第3065314号明細書参照や分割一致探索法DAL、特許第4327202号明細書参照などの手法を用いて抽出した音響または映像信号の特徴量を利用することができる。まず、初期モデル学習部3は、初期コンテンツ特徴集合記憶部1に記憶されている初期コンテンツ特徴集合X={x1,x2,...,xN}と、初期付加情報特徴集合記憶部2に記憶されている初期付加情報特徴集合Y={y1,y2,...,yN}を読み出し、これらの集合の情報を用いて、付加情報が未知のコンテンツに対して、その内容を表す付加情報として最もふさわしいものを決定するためのコンテンツ認識モデルを学習する。モデル学習の処理は、非特許文献1、2に記載されている公知の技術を用いれば良い。例えば、まず、特徴量の集合X,Yから潜在変数Z={z1,z2,...,zN}を生成する。潜在変数は、正準相関分析を用いる方法非特許文献1、確率的正準相関分析を用いる方法文献:中山他大規模Web画像のための画像アノテーションリトリーバル手法Web集合知からの自律的画像知識獲得へ向けて、画像の認識理解シンポジウムMIRU2009、OS2-4、2009年7月、半教師付き正準相関分析を用いる方法非特許文献2等により求めることができる。続いて、カーネル密度推定KerneldensityestimationKDE,文献:ParzenEOnestinationofaprobabilitydensityfunctionandmodeTheannualsofMathematicalStatisticsvol33No3pp106510761962、または、半教師付きカーネル密度推定SSKDE、非特許文献2を参照などによりモデル学習を行うことで、コンテンツ認識モデルを学習することができる。モデル学習とは、具体的には、潜在変数ziが与えられたときのコンテンツ特徴xの条件付生起確率px|ziと、同じく付加特徴yの条件付生起確率py|ziのモデルパラメータを求めることを意味する。z1~zNは潜在変数と呼ばれ、例えば、コンテンツの属するカテゴリラベルのようなものと捉えることができる。学習後のコンテンツ認識モデルは、与えられたコンテンツgiの特徴xiと付加情報の特徴yiを入力したとき、それに対応する潜在変数ziを返す1≦i≦N。ここでは、xiとyiはそれぞれ多次元ベクトルで表現されるので、xiとyiを用いた線形変換によりziに対応する多次元ベクトルを得ることができる。次に、図2を参照して、図1に示すコンテンツ認識モデル学習装置が、新しいコンテンツを取得した際の動作を説明する。まず、新コンテンツ取得部5は、外部から新しいコンテンツを取得してステップS1、付加情報推定部6と、近傍サンプル抽出部7へ出力する。これを請けて、付加情報推定部6は、新コンテンツ取得部5において取得した新コンテンツgN1と初期コンテンツg1,g2,...,gNについて、コンテンツ認識モデル記憶部4に記憶されているコンテンツ認識モデルを用いて付加情報を推定するステップS2。具体的には、コンテンツgN1の特徴xN1に対して、1式により付加情報特徴^yN1を推定する。ここで、Dyは、付加情報特徴yii=1,2,...,Nを表すベクトルの次元数要素数である。次に、近傍サンプル抽出部7は、新コンテンツ取得部5において取得した新コンテンツgN1に対して推定した潜在変数zN1と初期コンテンツの各々に対して推定した潜在変数zii=1,2,...,Nとの類似度を計算し、類似度が所定の閾値を超える類似度の高いもしくは類似度が上位所定順位以上の潜在変数を持つ初期コンテンツを近傍サンプルとし、近傍サンプルの集合^G={^g1,^g2,...,^gH}Hは近傍サンプルの個数を抽出するステップS3。潜在変数の類似度は、例えば、多次元ベクトル同士の距離例えば、ユークリッドL2距離、マハラノビス距離、マンハッタンL1距離の逆数により定義する。次に、質問選択部8は、近傍サンプル集合^G={^g1,^g2,...,^gH}に含まれる各近傍サンプルについて、学習済みのコンテンツ認識モデルによりラベル付加情報特徴^y1,^y2,...,^yHを推定し、推定したラベルのばらつき度合い確信度に応じて、新コンテンツ取得部5で取得した新コンテンツgN1の内容付加情報aN1についてユーザに提示する質問を生成する。新コンテンツのラベルの確信度は、新コンテンツgN1に対して推定した付加情報特徴^yN1と近傍サンプル集合^G={^g1,^g2,...,^gH}中の各要素に対して推定した付加情報特徴^yjj=1,2,...,Hがどのくらい整合しているかを表す指標である。そして、質問選択部8は、確信度が高い、中程度、低いのいずれかに該当するか否かを判定するステップS4。この判定の結果、質問選択部8は、新コンテンツの近傍に十分な数の学習データ初期コンテンツが存在し、それらの学習データの付加情報ラベルに一貫性がある場合には、確信度が高いと見なし、新コンテンツに対するラベルがAであるか否かを問う質問例えば、IsthisAを生成して、表示部9に表示するステップS5。ここで、Aは、近傍サンプル集合に対するラベルであり、一貫性があるため、ラベルは1種類Aのみとなる図3参照。また、判定の結果、確信度が中程度の場合、質問選択部8は、入力サンプルの近傍に十分な数の学習データが存在するものの、それらの学習データのラベルに十分な一貫性が見られない、すなわち、学習データのラベルの候補が複数あり、どちらが適切かをコンピュータが自動で判断することが難しい状況にあると見なして、近傍サンプル集合中の各要素に対して推定したラベルのうち、最も頻度が高いラベルをA、2番目に頻度の高いラベルをBとし、新コンテンツに対するラベルがA、Bのいずれであるかを問う質問例えば、Whichisthis,AorBを生成して、表示部9に表示するステップ6:図4参照。また、判定の結果、確信度が低い場合、質問選択部8は、入力サンプルの近傍にある学習データの数が少なく、それらの学習データのラベルの信頼性が低い、すなわち、学習データのラベルは信用できない可能性が高いと見なして、新コンテンツに対するラベルが何であるかを問う質問例えば、Whatisthisを生成して、表示部9に表示するステップS7:図5参照。なお、一般に、コンテンツには複数のオブジェクトが含まれることが多い。そのため、コンテンツに付与すべきラベルは、複数のラベルの組み合わせ各オブジェクトに対応するラベルの組み合わせとするのが望ましい。この場合、以下の手順によって質問を生成すればよい。まず、新コンテンツgN1から推定した付加情報特徴^yN1から、近傍サンプルに対応する付加情報中に存在しないラベル単語を削除する。すなわち、このラベルに対応する特徴量を0にする。そして、^yN1にラベルが一つも残っていない場合零ベクトルの場合、すなわち、^yN1の各要素に対応するラベルを近傍サンプルが一つも持っていない場合には、新コンテンツから推定した付加情報特徴が必ずしも適切ではない、あるいは、推定した付加情報特徴の信頼性が低いと判断でき、前述した確信度が低い場合に該当するため、新コンテンツに対するラベルが何であるかを問う質問例えば、Whatisthisを生成する。一方、^yN1にラベルが残っている場合零ベクトルでない場合には、新コンテンツgN1に対する潜在変数割合^ZN1と近傍サンプル集合中の各潜在変数割合^Zjj=1,2,...,Hとの平均距離を計算する。そして、平均距離が予め設定した閾値を超える場合には、入力サンプルの近傍にある学習データの数が極めて少ないと判断でき、前述した確信度が低い場合に該当するため、新コンテンツに対するラベルが何であるかを問う質問例えば、Whatisthisを生成する。平均距離が予め設定した閾値以下の場合には、近傍サンプル集合に対応する個々のラベルの取り得る組み合わせを生成する。そして、生成したラベルの組み合わせの類似度を計算する。組み合わせの類似度は、組み合わせにおける全てのラベルの組の連想度の平均により計算する。例えば、yAをラベルAに対応する付加情報特徴とし、SyA,yBをラベルの組A,Bの連想度としたとき、ABCというマルチラベルの出力の類似度は、SyA,yB,SyB,yC,SyC,yAの平均値となる。なお、SyA,yBは、ラベルyAとyBが同時に付与されているコンテンツの数である。計算した類似度を予め設定した閾値と比較し、類似度が閾値を超えた組み合わせが1つしかない場合には、前述した確信度が高い場合に該当するため、新コンテンツに対するラベルがAであるか否かを問う質問例えば、IsthisAを生成する。ここで、Aには、類似度が閾値を超えた組み合わせに含まれるラベルが入る。一方、類似度が閾値を超えた組み合わせが2つ以上ある場合には、前述した確信度が中程度の場合に該当するため、新コンテンツに対するラベルがA、Bのいずれであるかを問う質問例えば、Whichisthis,AorBを生成する。ここで、AとBには、類似度が最大の組み合わせに含まれるラベルと、類似度が2番目に大きい組み合わせに含まれるラベルがそれぞれ入る。このように、確信度が高い場合には、推定したラベルに合致しているか否かを確認する質問のみを行い、確信度が中程度である場合には、推定したラベルの候補を絞り込むような質問のみを行い、確信度が低い場合にのみ推定したラベルの情報を用いず、ラベルが何であるかを問う質問を表示するようにしたため、同じ物体もしくは同じ概念に対して異なるラベルを与えるリスクを回避し、コンテンツ認識モデルをより精緻に構築することができる。次に、回答取得部11は、表示部9に表示した質問に対して、ユーザが入力部10から入力した回答を取得し、回答に応じて修正した付加情報特徴yN1を生成する。確信度が高い場合、ラベルがAであるか否かの質問を表示したため、ユーザからの回答はYes肯定かNo否定で入力されることになる図6参照。なお、図6は表示の一例であり、YesとNoのラジオボタンを選択する形式に限らず、ユーザがYesまたはNoのラベルを直接入力することも可能である。Noの場合には、ユーザが正解のラベルを自由に入力することもできる。回答取得部11は、回答がYesかNoのいずれであるかを判定しステップS8、肯定的な回答Yesが得られた場合には、ラベルはAであると見なしてAに対応するラベルの特徴量を1とし、残りを0とする付加情報特徴yN1を生成するステップS9。一方、否定的な回答Noが得られた場合には、システムの前提知識学習済みの知識が誤っていると判断し、ユーザの回答に合わせて付加情報特徴を修正する。すなわち、ユーザから正しいラベルを取得し、そのラベルに対応する特徴量を1とし、残りを0とする付加情報特徴yN1を生成するために、ステップS7へ移行する。このとき、Noの場合にユーザ入力した正解ラベルがシステムにとって未知のラベルだった場合には、そのラベルに対応する付加情報特徴を表現するために付加情報特徴yN1の次元を増やす。また、確信度が中程度の場合、ラベルがAとBのいずれであるかの質問を表示したため、ユーザからの回答は、A、B、いずれででもない、のいずれかで入力されることになる図6参照。回答取得部11は、回答が何であったかを判定しステップS10、肯定的な回答AまたはBが得られた場合には、ラベルはAまたはBであると見なして、ユーザの選択したラベルに対応する特徴量を1とし、残りを0とする付加情報特徴yN1を生成するステップS11、S12。一方、否定的な回答どちらでもないが得られた場合には、確信度が高い場合の否定的な回答の処理と同様に、ステップS7に移行し、ユーザの回答に合わせて付加情報特徴を修正する。また、確信度が低い場合は、ラベルが何であるかの質問を表示したため、ユーザからは正しいラベルの情報テキスト情報が入力されることになる図6参照。この場合、入力部10から入力されたラベル情報に対応する特徴量を1とし、残りを0とする付加情報特徴yN1を生成するステップS13。この場合も、ユーザ入力した正解ラベルがシステムにとって未知のラベルだった場合には、そのラベルに対応する付加情報特徴を表現するために付加情報特徴yN1の次元を増やす。回答取得部11は、生成した付加情報特徴yN1を付加情報特徴集合記憶部13に追加する。また、新コンテンツgN1に対応する特徴xN1は、コンテンツ特徴集合記憶部12に追加する。次に、モデル更新部15は、モデル更新制御部14からの指示に基づき、回答取得部11により更新されたコンテンツ特徴集合と付加情報特徴集合の情報を用いて、コンテンツ認識モデル記憶部4に記憶されているコンテンツ認識モデルを更新するステップS14。この更新処理は、初期モデル学習部3と同様の処理であるため、詳細な処置動作の説明を省略する。モデル更新部15は、新しいコンテンツが存在する間は、以上の処理を繰り返すことで、コンテンツ認識モデルを更新していく。次に、図1に示すコンテンツ認識モデル学習装置を用いた実験結果について説明する。学習用のコンテンツデータ集合として、PASCALVisualObjectChallengeVOC2008、文献:MEveringhametalThePASCALVOCChallenge2008ResultshttpwwwpascalnetworkorgchallengesVOCvoc2008workshopindexhtmlの5096枚の画像データを用いた。各画像データは、人物、動物、乗り物、家具など20種類のオブジェクトのカテゴリに含まれるオブジェクトを含んでいる。このうち、3596枚の画像を初期コンテンツ集合として利用して初期モデル学習部3により、コンテンツ認識モデル記憶部4に記憶されるコンテンツ認識モデルを学習し、1000枚を新コンテンツとしてモデル更新部15によるモデルの再学習更新を行った。残りの500枚を評価実験用に用いた。本発明の手法との比較対象として、2つの方法A、Bを用いた。方法Aは、確信度に関係なく、どのような場合にもラベルが何であるかを問う質問を行う方法である。方法Bは、ランダムに質問の種類を選択して質問を行う方法である。方法A、方法B、本発明手法のそれぞれについて、評価実験用の500枚の画像に対して、学習したコンテンツ認識モデルにより推定したラベル付加情報の誤識別率とユーザコストユーザの回答入力時間を調べた結果を図7、図8に示す。横軸のIterationは、新コンテンツとして入力した画像学習サンプルの枚数を表す。学習サンプルの増加に伴い、いずれの手法においても誤識別率が向上するが、特に本発明手法の誤識別率の向上率が高い図7参照。また、ユーザコストは、ユーザの回答入力時間によって評価した。テキスト入力時間を、入力文字数/1文字あたりの平均入力時間とし、テキスト入力以外の動作クリック、マウス移動などについての時間は無視した。本発明手法は、最も少ないコストで入力が完了できることが分かる図8参照。なお、図1に示す各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりコンテンツ認識モデル学習処理を行ってもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、ホームページ提供環境あるいは表示環境を備えたWWWシステムも含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリRAMのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであってもよい。"