候補提示装置、方法及びプログラム
【課題】従来よりも適切に候補を提示することにより、映像等のコンテンツの検索を容易にする技術を提供する。
【解決手段】メタデータ記憶部１には、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されている。言語処理部２が、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する。抽出された予測変換候補語は予測変換候補語記憶部３に記憶される。露出度計算部５が、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各予測変換候補語の露出度を計算する。予測変換候補語抽出部７が、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部から抽出する。候補語ソート部８が、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する。
【解決手段】メタデータ記憶部１には、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されている。言語処理部２が、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する。抽出された予測変換候補語は予測変換候補語記憶部３に記憶される。露出度計算部５が、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各予測変換候補語の露出度を計算する。予測変換候補語抽出部７が、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部から抽出する。候補語ソート部８が、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザによるコンテンツの検索を補助する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが検索窓にキーワードの入力を始めると、他のユーザの検索内容に基づいて検索の対象となるキーワードの候補を予測し、表示する技術が非特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】［online］、［平成２３年２月２２日検索］、インターネット＜URL=”http://www.google.com/support/websearch/bin/answer.py?hl=jp&answer=106230”＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載された技術は、映像、音楽等のコンテンツの検索には特化されていない。このため、適切ではない候補が提示されることがある。
【０００５】
この発明の課題は、映像、音楽等のコンテンツの検索において、従来よりも適切に候補を提示する候補提示装置、方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の一態様による候補提示装置は、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているメタデータ記憶部と、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理部と、予測変換候補語が記憶される予測変換候補語記憶部と、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算部と、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出部と、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソート部と、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
コンテンツについての情報であるメタデータに基づいて予測変換候補語及びこれらを提示する順序を決定するため、従来よりも適切に候補を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態の候補提示装置の構成を説明するためのブロック図。
【図２】実施形態の候補提示方法の処理を説明するためのフローチャート。
【図３】実施形態の候補提示方法の処理を説明するためのフローチャート。
【図４】メタデータの例を示す図。
【図５】拡張されたメタデータの例を示す図。
【図６】露出度の例を示す図。
【図７】ユーザに提示される画面の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照してこの発明の一実施形態を説明する。
【００１０】
図１に例示するように、候補提示装置０は、メタデータ記憶部１、言語処理部２、予測変換候補語記憶部３、露出度計算部５、露出度記憶部６、変換サーバ９、メタデータ提供部１２、クロールサーバ１３、クロールデータ記憶部１４、メタデータ拡張部１５、検索ログ収集部１６を備える。変換サーバ９は、予測変換候補語抽出部７、候補語ソート部８、タイトル抽出部１０、タイトルソート部１１を備える。
【００１１】
メタデータ記憶部１には、各コンテンツのメタデータが記憶されている。コンテンツは、例えば映画、ＴＶ番組等の映像や音楽である。メタデータとは、コンテンツについての情報である。
【００１２】
放送型のサービスでは、放送時間、放送チャンネルの一覧、各番組のタイトル、概要、出演者等のコンテンツについての情報がＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）に記載されている。また、ＶＯＤ（Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）等のオンデマンド型のサービスでは、タイトル、出演者名、内容に加えて映像の属するジャンル、キーワード、配信可能期間等のコンテンツについての情報がコンテンツに付与されている。これらのコンテンツについての情報が、メタデータの例である。メタデータの例を、図４に示す。
【００１３】
言語処理部２は、メタデータ記憶部１からメタデータを読み込み、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する（ステップＳ１）。抽出された予測変換候補語は、予測変換候補語記憶部３に記憶される。
【００１４】
そのために、まず、言語処理部２の形態素解析部２１は、メタデータ記憶部１から読み込んだ各メタデータを形態素解析して、形態素に分割する。言語処理部２のデータ処理部２２は、所定のルールに基づいて、形態素を選択、削除、結合等することにより文字列を生成する。この文字列が予測変換候補語として出力され、予測変換候補語記憶部３に記憶される。所定のルールは、例えば名詞の形態素又は固有名詞の形態素のみを出力するというルールである。また、所定のルールは、コンテンツの「タイトル」についてはそのまま出力するというルールであってもよい。
【００１５】
露出度計算部５は、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、予測変換候補語記憶部３から読み込んだ各予測変換候補語の露出度を計算する（ステップＳ２）。計算された露出度は、露出度記憶部６に記憶される。
【００１６】
コンテンツに関連する所定のデータとは、例えばメタデータ記憶部１に記憶されたメタデータである。この場合には、露出度計算部５は、予測変換候補語がメタデータ記憶部１に記憶されたメタデータに現れる回数をカウントして、その回数をその予測変換候補語の
メタデータ記憶部１に記憶されたメタデータについての露出度とする。
【００１７】
後述するように、同一の予測変換候補語について複数の露出度が計算される場合がある。この場合の露出度記憶部６に記憶された複数の露出度の例を図６に示す。
【００１８】
予測変換候補語抽出部７は、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部３から抽出する（ステップＳ３）。抽出された予測変換候補語は、候補語ソート部８に送信される。
【００１９】
ユーザは例えば、ＴＶ等の映像視聴端末であるクライアント装置４に対して赤外線のリモコン装置で、視聴したいコンテンツを検索するための文字列を入力する。クライアント装置４は、入力された文字列を予測変換候補語抽出部７に送信する。ひらがなから漢字への変換前の未確定の文字列が送信されてもよいし、変換後の確定された文字列が送信されてもよい。ＴＶ等の映像視聴端末において、例えば図７の一番左の表示がされる。
【００２０】
候補語ソート部８は、露出度記憶部６を参照して、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する（ステップＳ４）。出力された予測変換候補語は、クライアント装置４に送信され、露出度が高い順にユーザに提示される。例えば、図７の左から２番目の表示がされる。この際、クライアント装置４の表示スペースに限りがある等の場合には、露出度が高い順に所定の数の予測変換候補語をユーザに提示してもよい。 予測変換候補語抽出部７において抽出された予測変換候補語が１つである場合には、候補語ソート部８の処理は行われずに、その１つの予測変換候補語がクライアント装置４に送信されユーザに提示される。
【００２１】
ユーザは、提示された予測変換候補語の中から１つの予測変換候補語を選択する。クライアント装置４は、選択された予測変換候補語をタイトル抽出部１０に送信する。
【００２２】
タイトル抽出部１０は、メタデータ記憶部１を参照して、ユーザによって選択された予測変換候補語をメタデータとして含むコンテンツのタイトルを抽出する（ステップＳ５）。抽出されたタイトルは、タイトルソート部１１に送信される。
【００２３】
例えば、図４の例において、出演者であるＡの名前がユーザにより予測変換候補語として選択された場合には、Ａをメタデータとして含むコンテンツのコンテンツＩＤは１１１１１１１１Ａとなる。このため、コンテンツＩＤが１１１１１１１１Ａであるコンテンツの「タイトル１」が、抽出される。
【００２４】
タイトルソート部１１は、露出度記憶部６を参照して、抽出されたタイトルを露出度が高い順に出力する（ステップＳ６）。出力されたタイトルは、クライアント装置４に送信され、露出度が高い順にユーザに提示される。例えば、図７の左から３番目の表示がされる。
【００２５】
ユーザは、提示されたタイトルの中から１つのタイトルを選択する。クライアント装置４は、選択されたタイトルをメタデータ提供部１２に送信する。
【００２６】
メタデータ提供部１２は、選択されたタイトルに対応するメタデータをメタデータ記憶部１から読み込み、クライアント装置４に送信する。クライアント装置４は、選択されたタイトルに対応するメタデータをユーザに提示する。例えば、図７の一番右の表示がされる。
【００２７】
ユーザはそのメタデータを見て、そのコンテンツを視聴するか否かを決定する。
【００２８】
なお、ユーザにタイトルを提示するときに、そのタイトルに対応するメタデータも一緒にユーザに提示してもよい。
【００２９】
このように、コンテンツについての情報であるメタデータに基づいて予測変換候補語及びこれらを提示する順序を決定するため、従来よりも適切に候補を提示することができる。
【００３０】
また、予測候補文字列をメタデータから生成し選択された予測候補文字列を含むタイトルをユーザに提示することにより、ユーザは必ずコンテンツのタイトルに到達することができるという有利な効果がある。
【００３１】
［変形例等］
露出度計算部５は、予測変換候補語のメタデータについての露出度に代えて、各予測変換候補語のクロールデータについての露出度を計算して、その各予測変換候補語の露出度としてもよい。ここで、クロールデータとは、コンテンツについての他の情報であり、クロールサーバ１３により生成され、クロールデータ記憶部１４に記憶されている。
【００３２】
クロールサーバ１３は、外部サーバから、コンテンツに関連する公開された所定のデータをダウンロードして、クロールデータとしてクロールデータ記憶部１４に記憶する。コンテンツに関連する公開された所定のデータとは、例えば、ＤＶＤを販売するＷｅｂサイト、ＶＯＤサービスを提供しているＷｅｂサイト、ＷＩＫＩＰＥＤＩＡ（登録商標）等のオンライン百科事典・辞書、ブログ、インターネットのポータルサイトに掲載されているニュース、よく検索される検索キーワードの一覧であるいわゆるホットキーワードである。コンテンツに関連する公開された所定のデータは、これらのデータのいくつかを合わせたデータであってもよい。例えば、同じジャンルの２以上のクロールデータを組み合わせることにより、ひとつのクロールデータが構成されていてもよい。
【００３３】
露出度計算部５は、予測変換候補語のメタデータについての露出度と、予測変換候補語のクロールデータとの両方を考慮して、その予測変換候補語の露出度を決定してもよい。また、クロールデータが複数ある場合には、露出度計算部５は、クロールデータごとに各予測変換候補語の露出度を計算し、これらの計算された複数の露出度を考慮してその各予測変換候補語の露出度を決定してもよい。
【００３４】
例えば、予測変換候補語のメタデータについての露出度をＸ０とし、ｎ＝１，…，Ｎ−１として、予測変換候補語の第ｎのクロールデータについての露出度をＸｎとする。また、αｎをユーザが設定可能な重み付き係数、βｎを他のユーザが設定したαｎの平均値、γｎをサービス提供者等の第三者が設定する重み付き係数、０≦ｐ，ｑ，ｒ≦１をｐ＋ｑ＋ｒ＝１の関係を満たす実数とする。このとき、露出度計算部５は、Ｎ個の露出度は次式に基づいて統合して、予測変換候補語の露出度として露出度記憶部６に記憶させる。
露出度＝Σｎ＝０Ｎ（ｐαｎ＋ｑβｎ＋ｒγｎ）Ｘｎ
【００３５】
このようにして、露出度計算部５は、各予測変換候補語のメタデータ記憶部１に記憶されているメタデータについての露出度と、各予測変換候補語のクロールデータ記憶部１４に記憶されているクロールデータについての露出度とを重み付き加算して、各予測変換候補語の露出度としてもよい。
【００３６】
露出度計算部５は、時間帯、ユーザの視聴履歴、行動履歴、ユーザ属性等に基づいて、ｐ，ｑ，ｒを動的に変化させてもよい。
【００３７】
また、検索ログ収集部１６が、ユーザによって選択された予測変換候補語及びタイトルをカウントして、その予測変換候補語及びタイトルの露出度としてもよい。この露出度は、メタデータについての露出度、クロールデータについての露出度と同様に露出度記憶部６に記憶され重み付き加算される。
【００３８】
候補提示装置０は、メタデータ記憶部１に記憶されたメタデータを補充するメタデータ拡張部１５を備えていてもよい。メタデータ拡張部１５は、例えばクロールデータ記憶部１４に記憶されたクロールデータに基づいて、既存のメタデータを補充する。すなわち、クロールデータに存在するが、既存のメタデータに存在しないデータ（例えば、タイトルの読み仮名等）を補充して新たなメタデータとする。この拡張されたメタデータに基づいて上記の実施形態と同様の処理が行われる。図４のメタデータを拡張したメタデータの例を図５に示す。この図５の例では、タイトルの略称と、別の概要と、コンテンツＩＤが１１１２５１３５Ｃのコンテンツの出演者についての情報が補充されている。
【００３９】
候補提示装置０の各部間のデータのやり取りは直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。
【００４０】
その他、この発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【００４１】
また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００４２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００４３】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００４４】
０ 候補提示装置
１ メタデータ記憶部
２ 言語処理部
３ 予測変換候補語記憶部
４ クライアント装置
５ 露出度計算部
６ 露出度記憶部
７ 予測変換候補語抽出部
８ 候補語ソート部
９ 変換サーバ
１０ タイトル抽出部
１１ タイトルソート部
１２ メタデータ提供部
１３ クロールサーバ
１４ クロールデータ記憶部
１５ メタデータ拡張部
１６ 検索ログ収集部
２１ 形態素解析部
２２ データ処理部
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザによるコンテンツの検索を補助する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが検索窓にキーワードの入力を始めると、他のユーザの検索内容に基づいて検索の対象となるキーワードの候補を予測し、表示する技術が非特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】［online］、［平成２３年２月２２日検索］、インターネット＜URL=”http://www.google.com/support/websearch/bin/answer.py?hl=jp&answer=106230”＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載された技術は、映像、音楽等のコンテンツの検索には特化されていない。このため、適切ではない候補が提示されることがある。
【０００５】
この発明の課題は、映像、音楽等のコンテンツの検索において、従来よりも適切に候補を提示する候補提示装置、方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の一態様による候補提示装置は、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているメタデータ記憶部と、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理部と、予測変換候補語が記憶される予測変換候補語記憶部と、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算部と、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出部と、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソート部と、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
コンテンツについての情報であるメタデータに基づいて予測変換候補語及びこれらを提示する順序を決定するため、従来よりも適切に候補を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態の候補提示装置の構成を説明するためのブロック図。
【図２】実施形態の候補提示方法の処理を説明するためのフローチャート。
【図３】実施形態の候補提示方法の処理を説明するためのフローチャート。
【図４】メタデータの例を示す図。
【図５】拡張されたメタデータの例を示す図。
【図６】露出度の例を示す図。
【図７】ユーザに提示される画面の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照してこの発明の一実施形態を説明する。
【００１０】
図１に例示するように、候補提示装置０は、メタデータ記憶部１、言語処理部２、予測変換候補語記憶部３、露出度計算部５、露出度記憶部６、変換サーバ９、メタデータ提供部１２、クロールサーバ１３、クロールデータ記憶部１４、メタデータ拡張部１５、検索ログ収集部１６を備える。変換サーバ９は、予測変換候補語抽出部７、候補語ソート部８、タイトル抽出部１０、タイトルソート部１１を備える。
【００１１】
メタデータ記憶部１には、各コンテンツのメタデータが記憶されている。コンテンツは、例えば映画、ＴＶ番組等の映像や音楽である。メタデータとは、コンテンツについての情報である。
【００１２】
放送型のサービスでは、放送時間、放送チャンネルの一覧、各番組のタイトル、概要、出演者等のコンテンツについての情報がＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）に記載されている。また、ＶＯＤ（Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）等のオンデマンド型のサービスでは、タイトル、出演者名、内容に加えて映像の属するジャンル、キーワード、配信可能期間等のコンテンツについての情報がコンテンツに付与されている。これらのコンテンツについての情報が、メタデータの例である。メタデータの例を、図４に示す。
【００１３】
言語処理部２は、メタデータ記憶部１からメタデータを読み込み、メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する（ステップＳ１）。抽出された予測変換候補語は、予測変換候補語記憶部３に記憶される。
【００１４】
そのために、まず、言語処理部２の形態素解析部２１は、メタデータ記憶部１から読み込んだ各メタデータを形態素解析して、形態素に分割する。言語処理部２のデータ処理部２２は、所定のルールに基づいて、形態素を選択、削除、結合等することにより文字列を生成する。この文字列が予測変換候補語として出力され、予測変換候補語記憶部３に記憶される。所定のルールは、例えば名詞の形態素又は固有名詞の形態素のみを出力するというルールである。また、所定のルールは、コンテンツの「タイトル」についてはそのまま出力するというルールであってもよい。
【００１５】
露出度計算部５は、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、予測変換候補語記憶部３から読み込んだ各予測変換候補語の露出度を計算する（ステップＳ２）。計算された露出度は、露出度記憶部６に記憶される。
【００１６】
コンテンツに関連する所定のデータとは、例えばメタデータ記憶部１に記憶されたメタデータである。この場合には、露出度計算部５は、予測変換候補語がメタデータ記憶部１に記憶されたメタデータに現れる回数をカウントして、その回数をその予測変換候補語の
メタデータ記憶部１に記憶されたメタデータについての露出度とする。
【００１７】
後述するように、同一の予測変換候補語について複数の露出度が計算される場合がある。この場合の露出度記憶部６に記憶された複数の露出度の例を図６に示す。
【００１８】
予測変換候補語抽出部７は、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を予測変換候補語記憶部３から抽出する（ステップＳ３）。抽出された予測変換候補語は、候補語ソート部８に送信される。
【００１９】
ユーザは例えば、ＴＶ等の映像視聴端末であるクライアント装置４に対して赤外線のリモコン装置で、視聴したいコンテンツを検索するための文字列を入力する。クライアント装置４は、入力された文字列を予測変換候補語抽出部７に送信する。ひらがなから漢字への変換前の未確定の文字列が送信されてもよいし、変換後の確定された文字列が送信されてもよい。ＴＶ等の映像視聴端末において、例えば図７の一番左の表示がされる。
【００２０】
候補語ソート部８は、露出度記憶部６を参照して、抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する（ステップＳ４）。出力された予測変換候補語は、クライアント装置４に送信され、露出度が高い順にユーザに提示される。例えば、図７の左から２番目の表示がされる。この際、クライアント装置４の表示スペースに限りがある等の場合には、露出度が高い順に所定の数の予測変換候補語をユーザに提示してもよい。 予測変換候補語抽出部７において抽出された予測変換候補語が１つである場合には、候補語ソート部８の処理は行われずに、その１つの予測変換候補語がクライアント装置４に送信されユーザに提示される。
【００２１】
ユーザは、提示された予測変換候補語の中から１つの予測変換候補語を選択する。クライアント装置４は、選択された予測変換候補語をタイトル抽出部１０に送信する。
【００２２】
タイトル抽出部１０は、メタデータ記憶部１を参照して、ユーザによって選択された予測変換候補語をメタデータとして含むコンテンツのタイトルを抽出する（ステップＳ５）。抽出されたタイトルは、タイトルソート部１１に送信される。
【００２３】
例えば、図４の例において、出演者であるＡの名前がユーザにより予測変換候補語として選択された場合には、Ａをメタデータとして含むコンテンツのコンテンツＩＤは１１１１１１１１Ａとなる。このため、コンテンツＩＤが１１１１１１１１Ａであるコンテンツの「タイトル１」が、抽出される。
【００２４】
タイトルソート部１１は、露出度記憶部６を参照して、抽出されたタイトルを露出度が高い順に出力する（ステップＳ６）。出力されたタイトルは、クライアント装置４に送信され、露出度が高い順にユーザに提示される。例えば、図７の左から３番目の表示がされる。
【００２５】
ユーザは、提示されたタイトルの中から１つのタイトルを選択する。クライアント装置４は、選択されたタイトルをメタデータ提供部１２に送信する。
【００２６】
メタデータ提供部１２は、選択されたタイトルに対応するメタデータをメタデータ記憶部１から読み込み、クライアント装置４に送信する。クライアント装置４は、選択されたタイトルに対応するメタデータをユーザに提示する。例えば、図７の一番右の表示がされる。
【００２７】
ユーザはそのメタデータを見て、そのコンテンツを視聴するか否かを決定する。
【００２８】
なお、ユーザにタイトルを提示するときに、そのタイトルに対応するメタデータも一緒にユーザに提示してもよい。
【００２９】
このように、コンテンツについての情報であるメタデータに基づいて予測変換候補語及びこれらを提示する順序を決定するため、従来よりも適切に候補を提示することができる。
【００３０】
また、予測候補文字列をメタデータから生成し選択された予測候補文字列を含むタイトルをユーザに提示することにより、ユーザは必ずコンテンツのタイトルに到達することができるという有利な効果がある。
【００３１】
［変形例等］
露出度計算部５は、予測変換候補語のメタデータについての露出度に代えて、各予測変換候補語のクロールデータについての露出度を計算して、その各予測変換候補語の露出度としてもよい。ここで、クロールデータとは、コンテンツについての他の情報であり、クロールサーバ１３により生成され、クロールデータ記憶部１４に記憶されている。
【００３２】
クロールサーバ１３は、外部サーバから、コンテンツに関連する公開された所定のデータをダウンロードして、クロールデータとしてクロールデータ記憶部１４に記憶する。コンテンツに関連する公開された所定のデータとは、例えば、ＤＶＤを販売するＷｅｂサイト、ＶＯＤサービスを提供しているＷｅｂサイト、ＷＩＫＩＰＥＤＩＡ（登録商標）等のオンライン百科事典・辞書、ブログ、インターネットのポータルサイトに掲載されているニュース、よく検索される検索キーワードの一覧であるいわゆるホットキーワードである。コンテンツに関連する公開された所定のデータは、これらのデータのいくつかを合わせたデータであってもよい。例えば、同じジャンルの２以上のクロールデータを組み合わせることにより、ひとつのクロールデータが構成されていてもよい。
【００３３】
露出度計算部５は、予測変換候補語のメタデータについての露出度と、予測変換候補語のクロールデータとの両方を考慮して、その予測変換候補語の露出度を決定してもよい。また、クロールデータが複数ある場合には、露出度計算部５は、クロールデータごとに各予測変換候補語の露出度を計算し、これらの計算された複数の露出度を考慮してその各予測変換候補語の露出度を決定してもよい。
【００３４】
例えば、予測変換候補語のメタデータについての露出度をＸ０とし、ｎ＝１，…，Ｎ−１として、予測変換候補語の第ｎのクロールデータについての露出度をＸｎとする。また、αｎをユーザが設定可能な重み付き係数、βｎを他のユーザが設定したαｎの平均値、γｎをサービス提供者等の第三者が設定する重み付き係数、０≦ｐ，ｑ，ｒ≦１をｐ＋ｑ＋ｒ＝１の関係を満たす実数とする。このとき、露出度計算部５は、Ｎ個の露出度は次式に基づいて統合して、予測変換候補語の露出度として露出度記憶部６に記憶させる。
露出度＝Σｎ＝０Ｎ（ｐαｎ＋ｑβｎ＋ｒγｎ）Ｘｎ
【００３５】
このようにして、露出度計算部５は、各予測変換候補語のメタデータ記憶部１に記憶されているメタデータについての露出度と、各予測変換候補語のクロールデータ記憶部１４に記憶されているクロールデータについての露出度とを重み付き加算して、各予測変換候補語の露出度としてもよい。
【００３６】
露出度計算部５は、時間帯、ユーザの視聴履歴、行動履歴、ユーザ属性等に基づいて、ｐ，ｑ，ｒを動的に変化させてもよい。
【００３７】
また、検索ログ収集部１６が、ユーザによって選択された予測変換候補語及びタイトルをカウントして、その予測変換候補語及びタイトルの露出度としてもよい。この露出度は、メタデータについての露出度、クロールデータについての露出度と同様に露出度記憶部６に記憶され重み付き加算される。
【００３８】
候補提示装置０は、メタデータ記憶部１に記憶されたメタデータを補充するメタデータ拡張部１５を備えていてもよい。メタデータ拡張部１５は、例えばクロールデータ記憶部１４に記憶されたクロールデータに基づいて、既存のメタデータを補充する。すなわち、クロールデータに存在するが、既存のメタデータに存在しないデータ（例えば、タイトルの読み仮名等）を補充して新たなメタデータとする。この拡張されたメタデータに基づいて上記の実施形態と同様の処理が行われる。図４のメタデータを拡張したメタデータの例を図５に示す。この図５の例では、タイトルの略称と、別の概要と、コンテンツＩＤが１１１２５１３５Ｃのコンテンツの出演者についての情報が補充されている。
【００３９】
候補提示装置０の各部間のデータのやり取りは直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。
【００４０】
その他、この発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【００４１】
また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００４２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００４３】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００４４】
０ 候補提示装置
１ メタデータ記憶部
２ 言語処理部
３ 予測変換候補語記憶部
４ クライアント装置
５ 露出度計算部
６ 露出度記憶部
７ 予測変換候補語抽出部
８ 候補語ソート部
９ 変換サーバ
１０ タイトル抽出部
１１ タイトルソート部
１２ メタデータ提供部
１３ クロールサーバ
１４ クロールデータ記憶部
１５ メタデータ拡張部
１６ 検索ログ収集部
２１ 形態素解析部
２２ データ処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているメタデータ記憶部と、
上記メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理部と、
上記予測変換候補語が記憶される予測変換候補語記憶部と、
予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各上記予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算部と、
ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を上記予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出部と、
上記抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソート部と、
を含む候補提示装置。
【請求項２】
請求項１の候補提示装置において、
ユーザによって選択された予測変換候補語をメタデータとして含むコンテンツのタイトルを抽出するタイトル抽出部と、
上記抽出されたタイトルを露出度が高い順に出力するタイトルソート部と、
を更に含む候補提示装置。
【請求項３】
請求項１又は２の候補提示装置において、
コンテンツに関連する他の情報であるクロールデータが記憶されているクロールデータ記憶部を更に含み、
上記露出度計算部は、上記各予測変換候補語の上記メタデータ記憶部に記憶されているメタデータについての露出度と、上記各予測変換候補語の上記クロールデータ記憶部に記憶されているクロールデータについての露出度とを重み付き加算して、上記各予測変換候補語の露出度とすることを特徴とする、
候補提示装置。
【請求項４】
メタデータ記憶部には、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているとし、
予測変換候補語記憶部には、予測変換候補語が記憶されるとし、
言語処理部が、上記メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理ステップと、
露出度計算部が、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各上記予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算ステップと、
予測変換候補語抽出部が、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を上記予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出ステップと、
候補語ソート部が、上記抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソートステップと、
を含む候補提示方法。
【請求項５】
請求項１から３の候補提示装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１】
コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているメタデータ記憶部と、
上記メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理部と、
上記予測変換候補語が記憶される予測変換候補語記憶部と、
予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各上記予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算部と、
ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を上記予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出部と、
上記抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソート部と、
を含む候補提示装置。
【請求項２】
請求項１の候補提示装置において、
ユーザによって選択された予測変換候補語をメタデータとして含むコンテンツのタイトルを抽出するタイトル抽出部と、
上記抽出されたタイトルを露出度が高い順に出力するタイトルソート部と、
を更に含む候補提示装置。
【請求項３】
請求項１又は２の候補提示装置において、
コンテンツに関連する他の情報であるクロールデータが記憶されているクロールデータ記憶部を更に含み、
上記露出度計算部は、上記各予測変換候補語の上記メタデータ記憶部に記憶されているメタデータについての露出度と、上記各予測変換候補語の上記クロールデータ記憶部に記憶されているクロールデータについての露出度とを重み付き加算して、上記各予測変換候補語の露出度とすることを特徴とする、
候補提示装置。
【請求項４】
メタデータ記憶部には、コンテンツについての情報をメタデータとして、各コンテンツのメタデータが記憶されているとし、
予測変換候補語記憶部には、予測変換候補語が記憶されるとし、
言語処理部が、上記メタデータを構成する文字列を予測変換候補語として抽出する言語処理ステップと、
露出度計算部が、予測変換候補語がコンテンツに関連する所定のデータに現れる頻度についての情報をその予測変換候補語のその所定のデータについての露出度として、各上記予測変換候補語の露出度を計算する露出度計算ステップと、
予測変換候補語抽出部が、ユーザによって入力された文字列を含む予測変換候補語を上記予測変換候補語記憶部から抽出する予測変換候補語抽出ステップと、
候補語ソート部が、上記抽出された予測変換候補語を露出度が高い順に出力する候補語ソートステップと、
を含む候補提示方法。
【請求項５】
請求項１から３の候補提示装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１２−１７８００１（Ｐ２０１２−１７８００１Ａ）
【公開日】平成２４年９月１３日（２０１２．９．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３９８７１（Ｐ２０１１−３９８７１）
【出願日】平成２３年２月２５日（２０１１．２．２５）
【出願人】（３９９０３５７６６）エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 (321)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１３日（２０１２．９．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月２５日（２０１１．２．２５）
【出願人】（３９９０３５７６６）エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 (321)
【Ｆターム（参考）】
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