Web情報からのメディア特徴量分類によるメタデータ抽出手法(SNS,ユーザモデル)
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概要
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近年、広帯域NWの普及に伴い、動画共有サイトを始めとするメディア系Webサービスの利用が拡大しており、ライフログやコンテクストアウェアサービスの分野においても映像、音声を用いたツールの研究が盛んに行われている。映像や音声などのメディアデータは非常に情報量の多いデータであるが、そのままでは単なる信号情報であるため、これまでに様々な意味情報を抽出する認識手法が提案されてきていた。しかし、これらの手法では教師付き学習が一般的に用いられており、そのための膨大な訓練データを人手で作成しなければならないことが問題であった。本稿では、上記の動画共有サイト上のメディアコンテンツとコメントを用いてメディアデータの特徴量を分類し、その分類毎にコメントの中に含まれる語との対応を取ることで、任意のメディアデータから適切にメタデータを抽出可能とする手法について提案する。
- 2009-02-24
著者
-
近藤 悟
日本電信電話株式会社nttネットワークサービスシステム研究所
-
小川 猛志
日本電信電話株式会社nttネットワークサービスシステム研究所
-
近藤 悟
NTTネットワークサービスシステム研究所
-
小川 猛志
NTTネットワークサービスシステム研究所
-
小川 猛志
Ntt交換システム研究所
-
小川 猛志
東大教養
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