JPH1098655A - Program retrieval device - Google Patents
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- JPH1098655A JPH1098655A JP8252119A JP25211996A JPH1098655A JP H1098655 A JPH1098655 A JP H1098655A JP 8252119 A JP8252119 A JP 8252119A JP 25211996 A JP25211996 A JP 25211996A JP H1098655 A JPH1098655 A JP H1098655A
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- program
- word
- search
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- database
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、番組検索装置に関
し、テレビ、CATV、文字放送、ラジオ番組などの番
組検索やビデオ録画予約に用いられものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a program search device, which is used for searching for programs such as television, CATV, teletext, and radio programs, and for video recording reservation.
【0002】[0002]
【従来の技術】テレビ、CATV、文字放送、ラジオ番
組を視聴する場合、またビデオでこれらの番組の録画予
約を行う場合、新聞やテレビ情報誌等で番組の時間やチ
ャンネルを調べる必要がある。また、どのような番組が
放送されているかも、これら情報誌を調べる必要があ
る。2. Description of the Related Art When watching television, CATV, teletext, and radio programs, and when making a recording reservation for these programs by video, it is necessary to check the program time and channel in newspapers, television information magazines, and the like. In addition, it is necessary to check these information magazines for what programs are being broadcast.
【0003】近年、テレビ放送も地上波放送以外に、B
S放送やCS放送が視聴できるようになり、多チャンネ
ル化が進んでおり、CATVや文字放送ではさまざまな
番組を視聴することができる。このように、番組数が増
えると目的の番組を探すのに手間が掛かり、情報誌を調
べるのに時間も掛かることになる。また、これらの放送
をビデオに録画予約をする場合、情報誌を見ながら手で
入力を行うので、予約内容の入力間違いを生ずる場合が
ある。[0003] In recent years, television broadcasting has become more popular than terrestrial broadcasting.
S broadcasts and CS broadcasts can be viewed, and the number of channels has been increased, and various programs can be viewed in CATV and teletext. As described above, when the number of programs increases, it takes time to search for a target program, and it takes time to check an information magazine. Further, when making a reservation for recording these broadcasts on a video, the user inputs the contents manually while looking at the information magazine.
【0004】このような番組を探す従来の技術(従来技
術1)として、特開平3ー32285号公報に記載され
ているように、ビデオ番組情報のデータベースを持た
せ、各番組のデータに検索用のキーワードを付けておく
ことによって、利用者が入力したキーワードを検索して
ビデオ番組を探すことができるビデオ番組検索装置があ
る。As a conventional technique for searching for such a program (Prior Art 1), a database of video program information is provided as described in JP-A-3-32285, and the data of each program is used for searching. There is a video program search device that can search for a video program by searching for a keyword input by a user by attaching a keyword of the video program.
【0005】また、他の番組を探す従来の技術(従来技
術2)として、特開平3ー88159号公報に記載され
ているように、番組情報データベースを作成する時に、
各番組にスポーツやバラエティ等のジャンルコードを付
けておくことによって、番組を検索したい時に、利用者
がジャンルコードを指定することによって、目的の予約
したい番組を絞ることができる番組予約システムがあ
る。As a conventional technique for searching for another program (Prior Art 2), as described in JP-A-3-88159, when a program information database is created,
There is a program reservation system that allows a user to specify a genre code when searching for a program by attaching a genre code such as sports or variety to each program, thereby narrowing down the program desired to be reserved.
【0006】さらに、他の番組を探す従来の技術(従来
技術3)として、特開平7ー143463号公報に記載
されているように、番組を検索する際、入力したキーワ
ードと番組のジャンル名やタイトル名とが一致しなかっ
た場合でも、ファジー推論用のプログラムを設けること
によって、検索を可能にしている文字放送番組検索装置
がある。Further, as a conventional technique for searching for another program (Prior Art 3), as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-144633, when searching for a program, the input keyword and the genre name of the program are used. Even if the title name does not match, there is a teletext program search device that enables a search by providing a fuzzy inference program.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来技術1で
は、キーワード検索であるので、入力したキーワードが
完全に一致していなければ検索ができないという問題が
ある。また、従来技術2では、ジャンルコードを設定す
るだけでは十分に番組を絞り込むことはできず、目的の
番組を十分に絞り込むためにはジャンルコードを細かく
設定する必要があり、利用者が望む範囲での検索は難し
いという問題がある。However, in the prior art 1, since the keyword search is performed, there is a problem that the search cannot be performed unless the input keywords completely match. Further, in the prior art 2, it is not possible to sufficiently narrow down programs by simply setting a genre code, and it is necessary to finely set a genre code in order to sufficiently narrow down a target program. There is a problem that search is difficult.
【0008】さらに、従来技術3では、ファジー推論を
行うために、番組データベース中の全ての番組につい
て、各キーワードに対するファジー値を計算する必要が
あり、このファジー値の計算量が莫大になるという問題
がある。つまり、番組データベース中の番組数がn、検
索キーワード数をmとすると、n×m回のファジー値計
算が必要になる。また、新たな番組データをデータベー
スに付け加える度にm回のファジー値計算が必要にな
る。番組数を1000、キーワード数を10000とす
ると、1つの番組に対するファジー値計算回数が100
00回、データベース全体に対しては10000000
回となる。Further, in the prior art 3, in order to perform fuzzy inference, it is necessary to calculate a fuzzy value for each keyword for all programs in a program database, and the amount of calculation of the fuzzy value becomes enormous. There is. That is, assuming that the number of programs in the program database is n and the number of search keywords is m, n × m fuzzy value calculations are required. Also, every time new program data is added to the database, m fuzzy value calculations are required. Assuming that the number of programs is 1000 and the number of keywords is 10,000, the number of fuzzy value calculations for one program is 100.
00 times, 100,000,000 for the whole database
Times.
【0009】本発明の目的は、テレビ、CATV、文字
放送、ラジオ番組などの番組検索やビデオ録画予約を簡
単に行うことができ、検索キーワードが完全に一致して
いない場合でも検索を行うことができ、検索のための計
算量も小さい、番組検索装置を提供するものである。[0009] An object of the present invention is to make it easy to search for programs such as television, CATV, teletext, and radio programs and to reserve video recording, and to search even when search keywords do not completely match. It is an object of the present invention to provide a program search device capable of performing a search with a small amount of calculation.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】請求項1に記載の番組検
索装置は、所望の番組に関連する単語を入力する入力手
段と、単語と該単語の特徴単語との意味的な結合関係を
示す特徴ベクトルとを組にして記憶された単語辞書と、
番組データの単語と該単語の特徴単語との意味的な結合
関係を示す特徴ベクトルとを組にして記憶されたデータ
ベースと、上記入力手段から入力された単語から上記単
語辞書を参照して対応する特徴ベクトルを生成するベク
トル生成手段と、該ベクトル生成手段により生成された
特徴ベクトルと上記データベースの特徴ベクトルとの距
離を計算する検索手段と、上記距離に基づいて番組デー
タを出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided a program search apparatus for inputting a word associated with a desired program and showing a semantic connection between the word and a characteristic word of the word. A word dictionary stored as a set of feature vectors,
A database stored as a set of a word of program data and a feature vector indicating a semantic connection relationship between the feature word of the word and a database corresponding to the word input from the input means with reference to the word dictionary. Vector generating means for generating a feature vector, search means for calculating a distance between the feature vector generated by the vector generating means and the feature vector in the database, and output means for outputting program data based on the distance. It is characterized by having.
【0011】請求項2に記載の番組検索装置は、請求項
1に記載の番組検索装置において、上記番組データは、
番組の日付、開始時刻、終了時刻、チャンネル、番組
名、番組内容等からなり、上記番組データを上記データ
ベースに記憶させるデータ入力手段をさらに備えたこと
を特徴とする。According to a second aspect of the present invention, there is provided the program search apparatus according to the first aspect, wherein the program data is
The system further comprises a data input means comprising a program date, a start time, an end time, a channel, a program name, a program content, etc., and for storing the program data in the database.
【0012】請求項3に記載の番組検索装置は、請求項
1に記載の番組検索装置において、上記番組データは、
番組の日付、開始時刻、終了時刻、チャンネル、番組
名、番組内容等からなり、番組設定や変更、またはビデ
オ録画予約のために用いられることを特徴とする。According to a third aspect of the present invention, there is provided the program search device according to the first aspect, wherein the program data includes:
It comprises a program date, a start time, an end time, a channel, a program name, a program content, and the like, and is characterized by being used for program setting and changing, or for video recording reservation.
【0013】[0013]
【発明の実施の形態】本発明の番組検索装置は、特徴ベ
クトルを用いた検索装置を利用している。その特徴ベク
トルを用いた番組検索装置の構成を図1に示す。この番
組検索装置は、所望の番組の内容に意味的に近い内容の
質問文を利用者が入力するキーボードやタブレットやマ
イクからなる入力手段1と、番組データと各番組データ
に対応する特徴ベクトルとが組になって記憶されている
データベース2と、検索結果を出力するCRTやプリン
タからなる出力手段3と、単語と各単語に対応する特徴
ベクトルとが組になって記憶されている単語辞書4と、
入力手段1から入力された単語と単語辞書4とからベク
トル生成を行うベクトル生成手段5と、ベクトル生成手
段5からのベクトル生成結果とデータベース2とから所
定の演算を行う検索手段6とから構成される。検索装置
7は、汎用のコンピュータやメモリや外部記憶装置で構
成される。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The program search device of the present invention utilizes a search device using a feature vector. FIG. 1 shows a configuration of a program search device using the feature vector. This program search apparatus includes an input unit 1 composed of a keyboard, a tablet, and a microphone for a user to input a question sentence that is semantically similar to the content of a desired program, program data and a feature vector corresponding to each program data. Is stored as a set, output means 3 such as a CRT or a printer for outputting a search result, and a word dictionary 4 in which words and feature vectors corresponding to each word are stored as a set When,
A vector generation unit 5 that generates a vector from the word input from the input unit 1 and the word dictionary 4, and a search unit 6 that performs a predetermined operation from the vector generation result from the vector generation unit 5 and the database 2. You. The search device 7 includes a general-purpose computer, a memory, and an external storage device.
【0014】まず、特徴ベクトルについて説明する。特
徴ベクトルとは、文章中の単語が持つ概念と文脈との関
係を示したものであり、多数の特徴単語との意味的な結
合関係の程度をベクトル表現したものである。本発明の
特徴ベクトルは、(社)電子情報通信学会発行の信学技
法AI92−99(1993ー1)「大規模データベー
スからの連想検索」での文脈ベクトルによる文書検索技
術を用いる。つまり、本実施の形態での「特徴ベクト
ル」は上記「文脈ベクトル」にそのまま対応する。First, the feature vector will be described. The feature vector indicates a relationship between a concept and a context of a word in a sentence, and is a vector representation of a degree of a semantic coupling relationship with many feature words. The feature vector of the present invention uses a document search technique based on a context vector in "Associative search from a large-scale database" in the IEICE AI-92-99 (1993-1) issued by IEICE. That is, the “feature vector” in the present embodiment directly corresponds to the above “context vector”.
【0015】k個の概念分類を特徴単語とすると、k次
元ベクトルの各要素の値を一つ一つの特徴単語に対応さ
せることになる。単語iの文脈ベクトルXi=(xi
1,xi2,…,xik)の各要素の値は、0≦xij
≦Emとなる。Emは、正の定数である。単語iと特徴
単語jとの間に関係がない場合には、xij=0になり
関係がある場合には、その関係の程度に応じて大きい値
をとる。例えば、特徴ベクトルが5つの特徴単語 (自然,都会,騒音,動物,緑)から成り立っていると
し、それぞれの要素の値が0か1の2値である場合に
は、単語「山」の特徴ベクトルを、 (1,0,0,1,1)などと表すことができる。Assuming that k concept classifications are feature words, the value of each element of the k-dimensional vector corresponds to each feature word. Context vector Xi = (xi) of word i
1, xi2,..., Xik) is 0 ≦ xij
≤ Em. Em is a positive constant. When there is no relation between the word i and the characteristic word j, xij = 0, and when there is a relation, a large value is taken according to the degree of the relation. For example, if the feature vector is composed of five feature words (natural, urban, noise, animal, and green), and the value of each element is binary 0 or 1, the feature of the word "mountain" The vector can be represented as (1,0,0,1,1) and so on.
【0016】次に、番組検索の手順について説明する。
入力手段1から利用者が所望の番組の内容に意味的に近
い内容の質問文を入力する。質問文は、単語を含んでい
れば、単語ごとに入力しても文章や自然言語で入力して
も良い。図7に示すように、ベクトル生成手段5によ
り、入力された質問文が文章等であれば個々の単語が抽
出され、単語辞書4からそれぞれの単語に対応する特徴
ベクトルを読み出し、それらのベクトルの和を計算して
各ベクトルを正規化する。検索手段6では、このベクト
ルの和とデータベース2中の各番組データに対応する特
徴ベクトルとの距離を計算し、最も距離の近い特徴ベク
トルを持つ番組データから順に、それらの番組データを
検索結果として出力手段3に出力する。Next, the procedure of a program search will be described.
From the input means 1, the user inputs a question sentence having a content meaningfully similar to the content of the desired program. The question sentence may be input for each word, sentence, or natural language as long as it includes words. As shown in FIG. 7, if the input question sentence is a sentence or the like, individual words are extracted by the vector generation means 5, a feature vector corresponding to each word is read from the word dictionary 4, Compute the sum and normalize each vector. The search means 6 calculates the distance between the sum of the vectors and the feature vectors corresponding to the respective program data in the database 2, and uses those program data as search results in order from the program data having the closest feature vector. Output to output means 3.
【0017】具体的に、検索手段6での距離計算につい
て説明する。本発明では、距離の計算のために内積計算
を行っている。2つのベクトルをX=(x1,x2,
…,xm)、Y=(y1,y2,…,ym)とすると、
内積X・Yは、 X・Y=x1×y1+x2×y2+…+xm×ym となる。この内積値が大きいほど距離が近いことにな
る。例えば、質問文qの特徴ベクトルQが、 Q=(3,5,4,2,4,5,2,1) で、データベース2中のデータs,tの特徴ベクトル
S,Tが、 S=(4,5,4,1,4,5,0,1) T=(5,0,4,6,3,1,3,2) とすると、 Q・S=3×4+5×5+4×4+2×1+4×4+5×5+2×0+1×1 =97 Q・T=3×5+5×0+4×4+2×6+4×3+5×1+2×3+1×2 =68 となり、質問文qは、データtよりデータsの方に距離
が近いことになる。The distance calculation by the search means 6 will be specifically described. In the present invention, inner product calculation is performed for calculating the distance. X = (x1, x2,
, Xm) and Y = (y1, y2,..., Ym)
The inner product XY is expressed as XY = x1 * y1 + x2 * y2 + ... + xm * ym. The larger the inner product value, the closer the distance. For example, the feature vector Q of the question sentence q is Q = (3,5,4,2,4,5,2,1), and the feature vectors S and T of the data s and t in the database 2 are S = (4,5,4,1,4,5,0,1) If T = (5,0,4,6,3,1,3,2), QS = 3 × 4 + 5 × 5 + 4 × 4 + 2 × 1 + 4 × 4 + 5 × 5 + 2 × 0 + 1 × 1 = 97 Q · T = 3 × 5 + 5 × 0 + 4 × 4 + 2 × 6 + 4 × 3 + 5 × 1 + 2 × 3 + 1 × 2 = 68. The distance will be short.
【0018】[0018]
【実施例】図2に、本発明の実施例に係る番組検索装置
を示す。ここで、図1と同一部には同一符号を付す。図
1と比較して、検索装置7に、データベース2へのデー
タを入力するためのデータ入力手段8と、被制御機器1
0を制御したり番組データを送るための有線あるいは無
線の通信手段9と、被制御機器10とが付加されてい
る。被制御機器10は、テレビ、CATV受像機、文字
放送受像機、ラジオ等の受像機あるいは受信機、あるい
はビデオである。検索装置7は、出力手段3に出力され
た検索結果の番組データの候補から入力手段1により選
択された番組データの全部または一部を通信手段9を介
して被制御機器10に出力する。FIG. 2 shows a program search apparatus according to an embodiment of the present invention. Here, the same parts as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. As compared with FIG. 1, a data input unit 8 for inputting data to the database 2 and a controlled device 1
Wired or wireless communication means 9 for controlling 0 and transmitting program data, and a controlled device 10 are added. The controlled device 10 is a receiver or a receiver such as a television, a CATV receiver, a teletext receiver, a radio, or a video. The search device 7 outputs all or a part of the program data selected by the input unit 1 from the program data candidates of the search result output to the output unit 3 to the controlled device 10 via the communication unit 9.
【0019】検索装置7には、データ入力手段8から各
番組の日付、開始時刻、終了時刻、チャンネル、番組
名、番組内容、出演者等の番組データが入力され、デー
タベース2に記憶されている。この番組データのデータ
構成例を図3に示す。The search device 7 receives program data such as date, start time, end time, channel, program name, program contents, performers, etc. of each program from the data input means 8, and stores them in the database 2. . FIG. 3 shows a data configuration example of the program data.
【0020】次に、データベース2の番組データベース
の作成について説明する。データ入力手段8からの入力
は、キーボードからの入力、OCR入力、音声入力、パ
ソコン通信等のオンラインデータからの入力、文字放送
データ受信等による。入力された番組データは、番組デ
ータごとに特徴ベクトルに変換され、番組データと特徴
ベクトルとが組になってデータベース2に記憶される。
ここでの、特徴ベクトルの生成は、ベクトル生成手段5
の働きにより番組データから個々の単語を抽出し、単語
辞書4からそれぞれの単語に対応する特徴ベクトルを読
み出し、それらのベクトルの和を計算し、ベクトルの大
きさが一定になるように正規化することで行う。Next, the creation of the program database of the database 2 will be described. The input from the data input means 8 includes input from a keyboard, OCR input, voice input, input from online data such as personal computer communication, reception of teletext data, and the like. The input program data is converted into a feature vector for each program data, and the program data and the feature vector are stored in the database 2 as a set.
Here, generation of the feature vector is performed by the vector generation unit 5.
, An individual word is extracted from the program data, a feature vector corresponding to each word is read from the word dictionary 4, the sum of the vectors is calculated, and the vector is normalized so that the size of the vector is constant. Do it by doing.
【0021】具体的に、この番組データを特徴ベクトル
に置き換える処理について説明する。この処理は、単語
から特徴ベクトルを生成する処理と同様である。ここ
で、番組データの内容が図4、単語辞書4の内容の一部
が図5である場合を考える。ここで、番組データから番
組名、番組内容、その他のデータの部分を取り出し、助
詞を取り除いて各単語を抽出する。ここでは、「ニュー
ス」、「今日」、「特集」、「春」、「話題」が抽出さ
れる。次に、これらの単語の特徴ベクトルを、単語辞書
4から読み出して、これらのベクトルの和Vsを計算す
る。単語Xの特徴ベクトルをV(X)で表すとすると、 Vs=V(ニュース)×2+V(今日)+V(特集)+
V(春)+V(話題) となる。「ニュース」は2箇所で抽出されているので2
倍されている。図5の特徴ベクトルの値を代入してみる
と、 Vs=(3,5,0,4,2,…,3) となる。次に、このベクトルを正規化する。正規化され
たベクトルをVnとすると、 Vn=a×Vs/│Vs│ で計算される。ここで、aは正規化された後のベクトル
の大きさ、│Vs│はベクトルVsの大きさで正の値を
取り、Vs=(v1,v2,…,vm)とすると、 │Vs│2=|v1|2+|v2|2+…+|vm|2 である。ここでは、a=10として正規化を行ってい
る。このようにして正規化された特徴ベクトルと番組デ
ータとが組になってデータベース2の中に記憶される。Specifically, a process of replacing the program data with a feature vector will be described. This process is similar to the process of generating a feature vector from a word. Here, it is assumed that the contents of the program data are shown in FIG. 4 and a part of the contents of the word dictionary 4 is shown in FIG. Here, the program name, program contents, and other data portions are extracted from the program data, and the words are extracted by removing the particles. Here, “news”, “today”, “special feature”, “spring”, and “topic” are extracted. Next, the feature vectors of these words are read from the word dictionary 4, and the sum Vs of these vectors is calculated. If the feature vector of the word X is represented by V (X), Vs = V (news) × 2 + V (today) + V (special feature) +
V (spring) + V (topic). "News" is extracted in two places, so
Has been doubled. When the value of the feature vector in FIG. 5 is substituted, Vs = (3, 5, 0, 4, 2,..., 3). Next, this vector is normalized. Assuming that the normalized vector is Vn, it is calculated as Vn = a × Vs / │Vs│. Here, the magnitude of the vector after a is the normalized, │Vs│ takes a positive value in the magnitude of the vector Vs, Vs = (v1, v2 , ..., vm) and when, │Vs│ 2 = | v1 | 2 + | v2 | 2 + ... + | a 2 | vm. Here, normalization is performed with a = 10. The feature vector and the program data thus normalized are stored in the database 2 as a set.
【0022】図6は、番組検索の処理のフローチャート
である。まず、入力手段1から検索したい番組内容に意
味的に近い番組名や番組内容等の検索条件の質問文を入
力する(S1)。検索装置7により、データベース2中
の番組データの検索を行う(S2)。ここで行われる検
索は連想検索であるので、番組データ中に完全に一致す
るデータが存在しなくても、意味的に近い内容の番組デ
ータを検索することができる。検索装置7の検索結果を
出力手段3に出力して(S3)、検索内容の確認および
選択を行う(S4)。選択は、例えばCRTに表示され
た番組データの候補から所望の番組データを入力手段1
で指定することにより行う。そして、検索結果の中から
選択された番組データの内、必要な番組データが通信手
段9を介して被制御機器10に送られる。チャンネル設
定や変更の場合(S5)は、被制御機器10に番組デー
タ中のチャンネルのデータが送信され、受け取ったチャ
ンネルに基づいて被制御機器10のチャンネルの設定や
変更をする。また、番組がまだ始まっていない場合に
は、番組データ中の日付、開始時刻、必要であれば終了
時刻のデータを送信して被制御機器10に設定する。一
方、ビデオ録画予約の場合(S5)は、被制御機器10
にビデオ録画予約したい番組データ中のチャンネル、日
付、開始時刻、必要であれば終了時刻のデータが送信さ
れ、受け取ったデータに基づいて被制御機器10のビデ
オ録画予約の設定をする。ビデオ録画予約時に、番組デ
ータを出力手段3に出力することによって、番組内容の
確認を行うことができるので、ビデオ録画予約内容に間
違いがないかを確認することができる。FIG. 6 is a flowchart of a program search process. First, a question sentence of a search condition such as a program name or a program content that is semantically similar to the program content to be searched is input from the input unit 1 (S1). The search device 7 searches for program data in the database 2 (S2). Since the search performed here is an associative search, even if there is no completely matching data in the program data, it is possible to search for program data having semantically similar contents. The search result of the search device 7 is output to the output means 3 (S3), and the content of the search is confirmed and selected (S4). The selection is performed by inputting desired program data from among the program data candidates displayed on the CRT, for example.
This is done by specifying. Then, necessary program data among the program data selected from the search results is transmitted to the controlled device 10 via the communication means 9. In the case of setting or changing the channel (S5), the data of the channel in the program data is transmitted to the controlled device 10, and the channel of the controlled device 10 is set or changed based on the received channel. If the program has not started yet, the data of the date, start time and, if necessary, end time in the program data are transmitted and set in the controlled device 10. On the other hand, in the case of the video recording reservation (S5), the controlled device 10
The data of the channel, date, start time and, if necessary, end time in the program data to be reserved for video recording is transmitted, and video recording reservation of the controlled device 10 is set based on the received data. By outputting the program data to the output means 3 at the time of the video recording reservation, the program contents can be confirmed, so that it is possible to confirm whether the video recording reservation contents are correct.
【0023】検索装置7は特徴ベクトルを用いた検索を
行うので、意味的な検索を行って番組を探し出すことが
可能である。例えば、「お笑い番組」と入力手段1から
入力した場合には、番組データの中に「お笑い番組」が
含まれているもの以外にも、「コメディ」や「漫才」、
「落語」等のデータの含まれた番組も検索することがで
きる。このように、目的の番組の内容を具体的に入力し
なくても、意味的に近い内容の番組を検索することがで
きる。さらに、日付、曜日、時刻、出演者、チャンネル
等の条件を加えることによって、検索結果を絞ることが
でき、目的の番組を探し出すことができる。Since the search device 7 performs a search using a feature vector, it is possible to search for a program by performing a semantic search. For example, when "comedy program" is inputted from the input means 1, "comedy", "comic", "comedy",
Programs including data such as "rakugo" can also be searched. As described above, it is possible to search for a program having a semantically similar content without specifically inputting the content of the target program. Further, by adding conditions such as date, day of the week, time, performer, channel, and the like, the search results can be narrowed down, and a target program can be found.
【0024】また、ファジー推論を利用したものと比較
して、連想検索の計算量は小さくなっている。データベ
ースの番組データを特徴ベクトルに書き換えるのには、
1つの番組に対しては、その番組データに含まれている
単語の特徴ベクトルを単語辞書から読み出して、その番
組データに対する特徴ベクトルを計算するだけなので、
特徴ベクトルの計算回数は1回、データベース全体に対
しては、データベース中の番組数をnとすると、n回に
なる。番組数を1000とすると、データベース全体に
対する特徴ベクトル計算回数は1000回となり、単語
辞書中の単語数には関係がない。Also, the amount of calculation for the associative search is smaller than that using fuzzy inference. To rewrite the program data in the database to the feature vector,
For one program, the feature vector of the word included in the program data is read from the word dictionary, and the feature vector for the program data is calculated.
The number of times of calculation of the feature vector is one, and the number of programs in the database is n, where n is the number of programs in the database. Assuming that the number of programs is 1000, the number of feature vector calculations for the entire database is 1000, which is irrelevant to the number of words in the word dictionary.
【0025】[0025]
【発明の効果】本発明の番組検索装置によれば、番組検
索に特徴ベクトルを用いた意味的な検索を行っているの
で、目的の番組の内容を具体的に指定しなくても、意味
的に近い内容を入力すれば、目的の番組を簡単に検索す
ることができ、番組設定の場合には、番組設定や変更を
確実にし、ビデオ録画予約の場合には、予約間違いを防
ぐことができる。According to the program search apparatus of the present invention, a semantic search using a feature vector is performed in a program search, so that a semantic search can be performed without specifically specifying the contents of a target program. You can easily search for the desired program by entering a content similar to that in the case of program setting, ensuring program settings and changes in the case of program settings, and preventing mistakes in the case of video recording reservation .
【図1】本発明の番組検索装置の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of a program search device of the present invention.
【図2】本発明の実施例の構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram of an embodiment of the present invention.
【図3】本発明の実施例の番組データの構成図である。FIG. 3 is a configuration diagram of program data according to the embodiment of the present invention.
【図4】本発明の実施例の番組データの具体例である。FIG. 4 is a specific example of program data according to the embodiment of the present invention.
【図5】本発明の実施例の単語辞書の一部を示す図であ
る。FIG. 5 is a diagram showing a part of the word dictionary according to the embodiment of the present invention.
【図6】本発明の実施例の検索のフローチャートであ
る。FIG. 6 is a flowchart of a search according to the embodiment of the present invention.
【図7】本発明の特徴ベクトル化のフローチャートであ
る。FIG. 7 is a flowchart of feature vectorization according to the present invention.
1 入力手段 2 データベース 3 出力手段 4 単語辞書 5 ベクトル生成手段 6 検索手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input means 2 Database 3 Output means 4 Word dictionary 5 Vector generation means 6 Search means
Claims (3)
力手段と、 単語と該単語の特徴単語との意味的な結合関係を示す特
徴ベクトルとを組にして記憶された単語辞書と、 番組データの単語と該単語の特徴単語との意味的な結合
関係を示す特徴ベクトルとを組にして記憶されたデータ
ベースと、 上記入力手段から入力された単語から上記単語辞書を参
照して対応する特徴ベクトルを生成するベクトル生成手
段と、 該ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルと上
記データベースの特徴ベクトルとの距離を計算する検索
手段と、 上記距離に基づいて番組データを出力する出力手段とを
備えたことを特徴とする番組検索装置。An input means for inputting a word related to a desired program, a word dictionary stored as a set of a word and a feature vector indicating a semantic connection relationship between the word and a feature word of the word, A database stored as a set of a word of data and a feature vector indicating a semantic connection relationship between the feature word of the word and a feature corresponding to the word input from the input means by referring to the word dictionary Vector generating means for generating a vector; searching means for calculating a distance between the feature vector generated by the vector generating means and the feature vector in the database; and output means for outputting program data based on the distance. A program search device characterized in that:
刻、終了時刻、チャンネル、番組名、番組内容等からな
り、上記番組データを上記データベースに記憶させるデ
ータ入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1
に記載の番組検索装置。2. The program data comprises a program date, a start time, an end time, a channel, a program name, a program content, and the like, and further comprising data input means for storing the program data in the database. Claim 1
2. The program search device according to 1.
刻、終了時刻、チャンネル、番組名、番組内容等からな
り、番組設定や変更、またはビデオ録画予約のために用
いられることを特徴とする請求項1に記載の番組検索装
置。3. The program data includes a program date, a start time, an end time, a channel, a program name, a program content, and the like, and is used for program setting and changing, or for video recording reservation. The program search device according to claim 1.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8252119A JPH1098655A (en) | 1996-09-25 | 1996-09-25 | Program retrieval device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8252119A JPH1098655A (en) | 1996-09-25 | 1996-09-25 | Program retrieval device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1098655A true JPH1098655A (en) | 1998-04-14 |
Family
ID=17232743
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8252119A Pending JPH1098655A (en) | 1996-09-25 | 1996-09-25 | Program retrieval device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1098655A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000250591A (en) * | 1999-02-25 | 2000-09-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Automatic retrieval system for television program |
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-
1996
- 1996-09-25 JP JP8252119A patent/JPH1098655A/en active Pending
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