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平成21年度では、同一場面映像間の同一性に基づいて、字幕(Closed Caption、CC)データにおける話題関連性評価の最適化、同一映像断片とテキスト情報との共起パターンマイニング、ならびにニュース話題の追跡を実現した。
同一場面映像検出によって得られた映像断片の組は、同一ニュース話題のものである可能性が極めて高く、それを仮定として前提し、字幕データ間の関連性評価を統計的に最適化する検討を行った。話題の関連性評価と視覚的類似性を基準とするページランク(PageRank)重要度判定によって、同一映像断片とテキスト情報との共起パターンマイニングを実現し、疑似的関連フィードバックを用いた質問拡張手法を提案した。これによって、より正確的かつ完全なニュース話題追跡を実現することが可能となった。
同一場面映像が繰り返して放送されることは、該当映像が人間社会のより代表的な出来事を記録したものであり、もしくはある話題に関してより重要な役割を果たす場面である等の理由が考えられる。追跡されたニュース話題スレッドの意味的要約を実現するには、頻繁に放送された同一場面映像に着目する。このような映像断片群に対して、ページランクによって判定された複数断片の相対的重要度だけでなく、映像が異なったテレビ局や番組等に横断的に放送される度合いも考慮に入れ、まったく新たな原理に基づいたニュース話題追跡・要約を実現した。
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