自動再構成を行うマルチメディアニュース推薦システム
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概要
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本稿ではTVニュースの自動再構成を行う推薦システムを提案する. TVニュースを見るのは時間がかかるため, 我々は再生時間の異なるダイジェストモード, リラックスモード, ノーマルモードという三種類のプレゼンテーションスタイルを提供する. このようなプレゼンテーションを行うために, TVニュースの内容を解析しシーン単位に分割してデータベースに蓄積する. システムは再生時に利用者のプロファイルに基づいて必要とされるニュースを取り出し, プレゼンテーションのために合成する. 利用者のプロファイルとして,キーワードベクトルとカテゴリーベクトルを用いる. システムは利用者の操作が最小限で済むように設計されている. そのため, 利用者は普通にTVを見ているのと同じような感覚でニュースを見ることができ, ビデオのような操作も行うことができる. システムは, そのような操作の情報を集めて利用者のプロファイルを更新する. 本稿では, また基礎的な実験の結果についても示している.
- 1999-02-15
著者
-
宮原 秀夫
大阪大学 大学院基礎工学研究科 情報数理系専攻
-
鎌原 淳三
神戸商船大学情報処理センター
-
香取 啓志
朝日放送
-
下條 真司
大阪大学 大型計算機センター
-
西尾 章治郎
大阪大学 工学研究科情報システム工学専攻
-
鎌原 淳三
神戸大学海事科学部
-
香取 啓志
朝日放送株式会社
-
香取 啓志
朝日放送(株)
-
宮原 秀夫
大阪大学 大型計算機センター
-
下條 真司
大阪大学 サイバーメディアセンター
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