ＡＩ機能・テレビ映像の知識化
日々移ろい消えていくテレビ番組をアーカイブし、さらに知識処理を施すことで、映像情報は新たな意味を獲得し、これまでにない価値ある活用へ扉を開きます。
たとえば…
- 意味を持ったテレビ映像の検出
- 認識技術を活用し、テレビ映像・音声を抄録文に纏める
- その抄録文の分析とキーワードとなる単語辞書の構築、およびメンテナンス
- 抄録文の知識データベース化
- キーワードが異なるが同じターゲットの記事を同一クラスターに分類
- 抄録文の時系列的特徴を検出
- 特徴の意味検出
等々多岐にわたります。
ＪＣＣが平成１５年（２００３年）７月１１日に特許出願しましたＲＣＮ（リアルクロック・ナビゲーション：タイムコード等を埋め込んだ文章ファイルから特定映像を一瞬で再生する技術）が、平成２０年１２月５日に特許庁により特許として登録されました。ＪＣＣでは特許戦略として、この他にも画期的な新技術に関わる特許を数多く取得、或いは出願しております。
本システムは、テレビ番組が放送されるとほぼ同時にその映像に関する情報をテキスト化します。テキスト化された文章は、分かりやすいように内容が抄録されます。
抄録文は「知識処理」され、データベース化されます。これにより多角的な検索・検証などの活用場面が広がります。
ただしこの段階では、いわば1本づつの木を知ることまでで、全体像を理解するにはいたりません。森という全体像を理解するためには、クラスタリングやデータベースの再構築、特徴抽出、分析などが必要となります。このため、この段階で再び「知識処理技術」と統計的手法を活用します。
抄録文は「知識処理」され、データベース化されます。これにより多角的な検索・検証などの活用場面が広がります。
ただしこの段階では、いわば1本づつの木を知ることまでで、全体像を理解するにはいたりません。森という全体像を理解するためには、クラスタリングやデータベースの再構築、特徴抽出、分析などが必要となります。このため、この段階で再び「知識処理技術」と統計的手法を活用します。
映像・音声の認識から始まり、抄録をテキスト化し、知識データベースやクラスタリングされたデータベースに整理する。その結果、ひとつひとつの情報の分類や、情報の集合体の特徴抽出、および分析を通じて、私たちが本当に知りたい知識・知恵としての情報を捉えることが可能になったのです。
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