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JP5610634B2 - Related information distribution program, server and method for distributing related information based on keywords of public contents - Google Patents

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JP5610634B2
JP5610634B2 JP2011143134A JP2011143134A JP5610634B2 JP 5610634 B2 JP5610634 B2 JP 5610634B2 JP 2011143134 A JP2011143134 A JP 2011143134A JP 2011143134 A JP2011143134 A JP 2011143134A JP 5610634 B2 JP5610634 B2 JP 5610634B2
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和史 池田
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元 服部
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一則 松本
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智弘 小野
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Description

本発明は、公開コンテンツのキーワードに基づく関連情報を配信するべく制御する技術に関する。   The present invention relates to a technique for controlling to distribute related information based on a keyword of public content.

近年、インターネットを介して、不特定多数の第三者に対して、様々なコンテンツが公開されている。公開コンテンツは、例えば、テレビ放送コンテンツや、Webページ、音楽コンテンツ、電子書籍のような各種のメディアコンテンツであって、不特定多数の第三者からアクセス可能なコンテンツをいう。   In recent years, various contents have been released to an unspecified number of third parties via the Internet. The public contents are various media contents such as TV broadcast contents, Web pages, music contents, and electronic books, and are contents that can be accessed by an unspecified number of third parties.

例えば、テレビ放送コンテンツの場合、放送番組としての映像音声情報だけでなく、視聴者のために様々な情報が含まれる。特に、その映像音声情報に同期して表示される字幕文字情報は、通常、その放送番組の内容を要約した短い文章であって、その文章に含まれるキーワードは、その映像音声情報を適切に表す。   For example, in the case of television broadcast content, not only video / audio information as a broadcast program but also various information for viewers are included. In particular, subtitle character information displayed in synchronization with the video / audio information is usually a short sentence summarizing the contents of the broadcast program, and a keyword included in the sentence appropriately represents the video / audio information. .

一方で、インターネットを介して、ブログ(Web log)やミニブログ(mini Web log)(例えばtwitter(登録商標))のようなサイトに対して、不特定多数の第三者からのコメント文章が、活発に発信されている。このようなコメント文章は、1つの共通の話題に対して議論されていることに特徴がある。このような共通の話題としては、前述したような不特定多数の第三者に対して配信される公開コンテンツがある。   On the other hand, comment texts from an unspecified number of third parties are sent to sites such as blogs (Web log) and mini blogs (for example, twitter (registered trademark)) via the Internet. It is actively transmitted. Such comment text is characterized by being discussed on one common topic. As such a common topic, there is public content distributed to an unspecified number of third parties as described above.

ユーザは、例えば公開コンテンツを視聴しながら、その放送内容について不特定多数のユーザ間で、ミニブログ等を介して議論することができる。近年、例えばテレビ放送コンテンツを視聴しながら(例えばドラマを見ながら)、ミニブログを介して、それに対するコメント(例えばドラマのストーリーに限られない様々なメッセージ)を発信するという視聴スタイルが普及しつつある。これは、1つの公開コンテンツを、多数のユーザと共有して視聴しているという感覚が得られる。   For example, the user can discuss the broadcast content among a large number of unspecified users via a miniblog or the like while viewing the public content. In recent years, viewing styles such as watching TV broadcast contents (for example, watching a drama) and sending comments (for example, various messages not limited to a drama story) via a miniblog are becoming widespread. is there. This provides a feeling that one public content is shared with many users for viewing.

このようなサービスに関連する従来技術として、テレビ放送コンテンツにおける字幕文字情報から特徴的なキーワードを自動的に抽出し、当該キーワードを含む文章が記述されたページをWebサイトから検索し、そのページをユーザに提示するという技術がある(例えば特許文献1参照)。例えば、そのWebサイトが、そのキーワードに関連する商品を販売するオンラインショッピングのサイトであってもよい。ユーザは、そのWebページを広告情報として認識することができる。   As a conventional technique related to such a service, a characteristic keyword is automatically extracted from subtitle character information in a television broadcast content, a page in which a sentence including the keyword is described is searched from a website, and the page is searched. There is a technique of presenting to a user (see, for example, Patent Document 1). For example, the Web site may be an online shopping site that sells products related to the keyword. The user can recognize the Web page as advertisement information.

また、同一のテレビ放送コンテンツに対する多数の視聴者によって、ブログサイトに書き込まれたコメント文章から、注目されているキーワードを抽出し、そのキーワードに関連する広告情報を配信することも想定できる。これによって、視聴者が注目しているキーワードに基づく広告情報を効果的に配信することができる。   It can also be assumed that a large number of viewers for the same TV broadcast content extract a keyword of interest from comment text written on a blog site and distribute advertisement information related to the keyword. Thereby, it is possible to effectively distribute the advertising information based on the keyword that the viewer is paying attention to.

特開2010−087658号公報JP 2010-087658 A 特開2008−048297号公報JP 2008-048297 A

評判解析ソフト「うわさ」、株式会社言語工学研究所、[online]、[平成22年11月4日検索]、インターネット<URL:http://www.gengokk.co.jp/koubunnews.htm>Reputation analysis software “Uwasa”, Institute of Language Engineering, [online], [searched on November 4, 2010], Internet <URL: http://www.gengokk.co.jp/koubunnews.htm>

しかしながら、視聴者によって書き込まれるコメント文章のキーワードは、その公開コンテンツ(例えばテレビ放送コンテンツ)の内容を表すキーワードが含まれる場合が多い。広告主から見れば、ユーザのコメント文章のキーワードに基づいて検索された広告情報であっても、そのテレビ放送コンテンツの内容から予め想定できる広告情報に過ぎない場合が多い。   However, in many cases, the keyword of the comment text written by the viewer includes a keyword representing the contents of the public content (for example, television broadcast content). From an advertiser's perspective, even advertisement information searched based on keywords in a user's comment text is often only advertisement information that can be assumed in advance from the contents of the television broadcast content.

一方で、その公開コンテンツの内容からは全く想定できない話題が、ブログサイトで盛り上がって議論される場合もある。例えばドラマのテレビ放送コンテンツについて、そのストーリーとは全く関係なく、その主人公が持っているバッグに興味が持たれる場合もある。ブログサイトでは、例えば「そのバッグが欲しいけど、どこで売ってますか?」のような、やりとりがなされる。この場合、広告主としては、そのバッグに関する広告情報を視聴者に配信したいと考える。   On the other hand, there are cases where topics that cannot be assumed at all from the contents of the public content are raised and discussed on the blog site. For example, for TV broadcast content of a drama, there are cases where the main character has an interest in a bag that has nothing to do with the story. On the blog site, for example, "I want the bag, but where do you sell it?" In this case, the advertiser wants to distribute advertisement information about the bag to the viewer.

そこで、本発明は、公開コンテンツの内容からは想定できないキーワードに基づく関連情報(広告情報)を検索し且つ配信することができる関連情報配信プログラム、サーバ及び方法を提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a related information distribution program, a server, and a method capable of searching and distributing related information (advertisement information) based on a keyword that cannot be assumed from the contents of public content.

本発明によれば、不特定多数の第三者に対する公開コンテンツについて、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を配信するようにコンピュータを機能させる関連情報配信プログラムであって、
公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出するコンテンツキーワード抽出手段と、
公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を、コメントサーバから収集するコメント収集手段と、
コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出するコメントキーワード抽出手段と、
コメントキーワードの中から、コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する有効キーワード抽出手段と、
有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する関連情報検索手段と、
関連情報を、第三者に対して、公開コンテンツと共に公開する配信する配信制御手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, for a public content for an unspecified number of third parties, a related information distribution program for causing a computer to search related information for the public content and to distribute the related information,
Content keyword extraction means for extracting a plurality of content keywords included in the published content;
Comment collecting means for collecting comment sentences from a large number of viewers who have viewed public content from a comment server;
Comment keyword extraction means for extracting a plurality of comment keywords included in a comment sentence;
Effective keyword extraction means for extracting keywords other than content keywords as effective keywords from comment keywords,
Related information search means for searching related information related to effective keywords from a database;
The computer is caused to function as distribution control means for distributing related information to a third party together with the public content.

本発明の関連情報配信プログラムにおける他の実施形態によれば、
コンテンツキーワード抽出手段は、公開コンテンツに含まれる文章から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、コンテンツキーワードとして抽出し、
及び/又は、
コメントキーワード抽出手段は、多数のコメント文章から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDFによって特徴的な単語を、コメントキーワードとして抽出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the related information distribution program of the present invention,
The content keyword extracting means extracts a keyword from a sentence included in the public content by morphological analysis, and at the same time, extracts a characteristic word by TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Extracted as keywords,
And / or
The comment keyword extracting means preferably extracts a keyword from a large number of comment sentences by morphological analysis, and also causes the computer to function so as to extract a characteristic word as a comment keyword by TF-IDF.

本発明の関連情報配信プログラムにおける他の実施形態によれば、
公開コンテンツは、テレビ放送コンテンツ、Webページ、音楽コンテンツ又は電子書籍であって、コンテンツキーワードは、これらコンテンツ内に含まれるメタ情報及びテキストに基づく全てのキーワードであり、
コメント文章は、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたものであって、コメントキーワードは、多数のコメント文章内のテキストに基づく全てのキーワードである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the related information distribution program of the present invention,
The public content is a television broadcast content, a web page, a music content, or an electronic book, and the content keyword is all keywords based on meta information and text included in the content,
The comment text is posted on a mini web log server, and it is also preferable to make the computer function so that the comment keywords are all keywords based on the text in a large number of comment texts.

本発明の関連情報配信プログラムにおける他の実施形態によれば、
データベースは、キーワードに紐付けられた関連情報としての広告情報を蓄積したものであり、
関連情報検索手段は、データベースを用いて、関連情報として広告情報を検索するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the related information distribution program of the present invention,
The database is a collection of advertising information as related information linked to keywords.
The related information search means preferably uses a database to cause the computer to search for advertisement information as related information.

本発明の関連情報配信プログラムにおける他の実施形態によれば、関連情報配信制御手段は、公開コンテンツを公開するサーバに対して、当該公開コンテンツと共に関連情報が、ユーザによって操作される端末から取得できるように配信を制御することも好ましい。   According to another embodiment of the related information distribution program of the present invention, the related information distribution control means can acquire the related information together with the public content from the terminal operated by the user to the server that publishes the public content. It is also preferable to control the distribution.

本発明の関連情報配信プログラムにおける他の実施形態によれば、
有効キーワード抽出手段から出力された有効キーワードに対する前後の係り受け表現に基づいて、肯定的な評判に基づく有効キーワードのみを抽出する評判解析手段としてコンピュータを更に機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the related information distribution program of the present invention,
It is also preferable to further cause the computer to function as reputation analysis means for extracting only effective keywords based on positive reputation based on the dependency expressions before and after the effective keyword output from the effective keyword extraction means.

本発明によれば、不特定多数の第三者に対して公開コンテンツを公開するコンテンツサーバと、公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を公開するコメントサーバと、ユーザによって操作される端末と通信可能であって、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を端末へ配信する関連情報配信サーバであって、
コンテンツサーバから受信した公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出するコンテンツキーワード抽出手段と、
コメントサーバから、公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を収集するコメント収集手段と、
コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出するコメントキーワード抽出手段と、
コメントキーワードの中から、コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する有効キーワード抽出手段と、
有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する関連情報検索手段と、
関連情報を、第三者に対して、公開コンテンツと共に公開する配信する配信制御手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, a content server that publishes public content to an unspecified number of third parties, a comment server that publishes comment texts from a large number of viewers who have viewed the public content, and a user operated. A related information distribution server that is communicable with a terminal, searches related information for the public content, and distributes the related information to the terminal,
Content keyword extraction means for extracting a plurality of content keywords included in the published content received from the content server;
Comment collecting means for collecting comment sentences from a large number of viewers who have viewed public content from a comment server;
Comment keyword extraction means for extracting a plurality of comment keywords included in a comment sentence;
Effective keyword extraction means for extracting keywords other than content keywords as effective keywords from comment keywords,
Related information search means for searching related information related to effective keywords from a database;
And distribution control means for distributing the related information to a third party together with the public content.

本発明によれば、不特定多数の第三者に対して公開コンテンツを公開するコンテンツサーバと、公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を公開するコメントサーバと、ユーザによって操作される端末と、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を端末へ配信する関連情報配信サーバとを有するシステムにおける関連情報配信方法であって、
コンテンツサーバから受信した公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出する第1のステップと、
コメントサーバから、公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を収集する第2のステップと、
コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出する第3のステップと、
コメントキーワードの中から、コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する第4のステップと、
有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する第5のステップと、
関連情報を、第三者に対して、公開コンテンツと共に公開する配信する第6のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, a content server that publishes public content to an unspecified number of third parties, a comment server that publishes comment texts from a large number of viewers who have viewed the public content, and a user operated. A related information distribution method in a system having a terminal and a related information distribution server that searches related information for the published content and distributes the related information to the terminal,
A first step of extracting a plurality of content keywords included in the published content received from the content server;
A second step of collecting comment text from a large number of viewers who have viewed public content from a comment server;
A third step of extracting a plurality of comment keywords included in the comment text;
A fourth step of extracting a keyword other than the content keyword as an effective keyword from the comment keywords;
A fifth step of searching the database for related information related to the effective keyword;
And a sixth step of distributing the related information to a third party together with the public content.

本発明の関連情報配信プログラム、サーバ及び方法によれば、公開コンテンツの内容からは想定できないキーワードに基づく関連情報(広告情報)を検索し且つ配信することができる。   According to the related information distribution program, server, and method of the present invention, it is possible to search and distribute related information (advertisement information) based on keywords that cannot be assumed from the contents of public content.

本発明におけるシステム構成図である。It is a system configuration diagram in the present invention. 本発明におけるシーケンス図である。It is a sequence diagram in the present invention. 本発明における関連情報配信サーバの機能構成図である。It is a function block diagram of the related information delivery server in this invention. 図3に基づく文章情報の流れを表す説明図である。It is explanatory drawing showing the flow of the text information based on FIG.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明におけるシステム構成図である。   FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present invention.

図1によれば、コンテンツ公開サーバ2が、インターネットに接続されている。コンテンツ公開サーバ2は、不特定多数の第三者に向けて公開コンテンツを配信する。公開コンテンツは、様々なメディアコンテンツであって、例えばテレビ放送コンテンツ、Webページ、音楽コンテンツ、電子書籍であってもよい。エアを介して放送されるテレビ放送コンテンツである場合、地上波デジタル放送、ワンセグ放送、BS(Broadcast Satellite)放送等によって配信される。これら放送コンテンツは、基本的に、映像音声情報と共に字幕文字情報も含む。また、Webページ、音楽コンテンツ又は電子書籍である場合、インターネットを介して配信される。   According to FIG. 1, the content publishing server 2 is connected to the Internet. The content publishing server 2 distributes the public content to an unspecified number of third parties. The public content is various media content, and may be, for example, a television broadcast content, a web page, music content, or an electronic book. In the case of television broadcast content broadcast via the air, it is distributed by terrestrial digital broadcast, one-segment broadcast, BS (Broadcast Satellite) broadcast, or the like. These broadcast contents basically include subtitle character information as well as video / audio information. In the case of a web page, music content, or electronic book, it is distributed via the Internet.

宅内に設置されたルータ6は、アクセスネットワークを介してインターネットに接続されると共に、放送波を受信するセットトップボックスの機能を有するものであってもよい。   The router 6 installed in the house may be connected to the Internet via an access network and may have a set-top box function for receiving broadcast waves.

端末4は、公開コンテンツを再生可能な装置であって、テレビ、パーソナルコンピュータ、携帯端末、スマートフォン等であってもよい。端末4は、ルータ6を介してコンテンツ公開サーバ2から配信される公開コンテンツを受信し且つ再生する。ユーザは、端末4に再生される公開コンテンツを視聴することができる。   The terminal 4 is a device capable of reproducing public content, and may be a television, a personal computer, a mobile terminal, a smartphone, or the like. The terminal 4 receives and reproduces the public content distributed from the content public server 2 via the router 6. The user can view the public content reproduced on the terminal 4.

図1によれば、ミニブログサーバ3が、インターネットに更に接続されている。ミニブログサーバ3は、例えばtwitter(登録商標)サイトであってもよい。不特定多数の第三者のコメント投稿者は、汎用端末5を用いて、公開コンテンツを視聴しながら、ミニブログサーバ3へコメント文章を投稿し、他人のコメント文章を閲覧することができる。   According to FIG. 1, a miniblog server 3 is further connected to the Internet. The miniblog server 3 may be a twitter (registered trademark) site, for example. An unspecified number of third-party comment contributors can use the general-purpose terminal 5 to post comment text to the miniblog server 3 and view other person's comment text while viewing the public content.

本発明によれば、関連情報配信サーバ1が、インターネットに更に接続されている。関連情報配信サーバ1は、不特定多数の第三者に対する公開コンテンツについて、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、その関連情報を配信するように制御する。   According to the present invention, the related information distribution server 1 is further connected to the Internet. The related information distribution server 1 searches the related information for the public content with respect to the public content for an unspecified number of third parties, and controls to distribute the related information.

関連情報配信サーバ1は、コンテンツ公開サーバ2から公開コンテンツを受信すると共に、その公開コンテンツに関連するコメント文章をミニブログサーバ3から収集する。そして、関連情報配信サーバ1は、コメント文章に基づく関連情報(広告情報)を検索し、その広告情報をコンテンツ公開サーバ2へ送信する。コンテンツ公開サーバ2は、公開コンテンツを第三者へ配信すると共に、その広告情報も合わせて配信する。これによって、端末4を用いて公開コンテンツを視聴しているユーザに対して、その広告情報も視認させることができる。   The related information distribution server 1 receives public content from the content public server 2 and collects comment text related to the public content from the miniblog server 3. Then, the related information distribution server 1 searches for related information (advertisement information) based on the comment text, and transmits the advertisement information to the content publishing server 2. The content publishing server 2 distributes the public content to a third party and also distributes the advertisement information. Thereby, the advertisement information can also be visually recognized by the user who is viewing the public content using the terminal 4.

図2は、本発明におけるシーケンス図である。   FIG. 2 is a sequence diagram in the present invention.

(S100)コンテンツ公開サーバ2は、不特定多数の第三者へ向けて公開コンテンツを配信する。ルータ6は、エア又はネットワークを介して受信した公開コンテンツを、ホームネットワーク内の端末4(例えばパーソナルコンピュータ)へ転送する。端末4は、受信したその公開コンテンツを再生表示し、ユーザは、その公開コンテンツを視聴することができる。 (S100) The content publishing server 2 distributes the public content to an unspecified number of third parties. The router 6 transfers the public content received via the air or the network to the terminal 4 (for example, personal computer) in the home network. The terminal 4 reproduces and displays the received public content, and the user can view the public content.

(S101)関連情報配信サーバ1は、公開コンテンツから文章(文字情報)のみを分離する。特に、公開コンテンツの種別によって、分離される文章も異なる。
[公開コンテンツ] [文章情報]
テレビ放送コンテンツ 番組表、字幕文字
Webページ メタ情報、本文
音楽コンテンツ メタ情報(アーティスト、曲名)、歌詞
電子書籍 メタ情報(著者、タイトル)、文章
(S101) The related information distribution server 1 separates only text (character information) from the public content. In particular, the sentence to be separated varies depending on the type of public content.
[Public contents] [Text information]
TV broadcast content Program guide, subtitle characters Web page Meta information, text Music content Meta information (artist, song title), lyrics Electronic book Meta information (author, title), text

公開コンテンツが放送コンテンツである場合、文章情報は、例えばiEPG(internet Electronic Program Guide)のテキストであってもよい。また、番組ストリームについて、PSI/SI(Program Specific Information / Service Information)情報のEvent Information Tableに含まれるテキストであってもよい。   When the public content is broadcast content, the text information may be, for example, iEPG (internet Electronic Program Guide) text. Further, the program stream may be a text included in an event information table of PSI / SI (Program Specific Information / Service Information) information.

(S102)次に、関連情報配信サーバ1は、公開コンテンツに含まれる文章情報から、形態素解析によって複数のコンテンツキーワードを抽出する。ここで、「形態素解析」とは、文章を、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。 (S102) Next, the related information distribution server 1 extracts a plurality of content keywords from the text information included in the public content by morphological analysis. Here, “morphological analysis” refers to a technique for dividing a sentence into meaningful words and discriminating parts of speech and contents using a dictionary. The “morpheme” means the smallest unit having meaning among the elements of the sentence.

そして、関連情報配信サーバ1は、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、コンテンツキーワードとして抽出する(例えば特許文献2参照)。TF−IDFとは、各単語に重みを付けて、クエリから文書をベクトル空間で表し、文書とクエリの類似度でランク付けをする技術である。ランク付けられた値が高いほど、重要キーワードと認識される。即ち、文章情報の中に出現するキーワードの出現頻度によって、その公開コンテンツの内容が適切に表される。   Then, the related information distribution server 1 extracts a characteristic word as a content keyword by TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency: word appearance frequency-reverse appearance frequency) (see, for example, Patent Document 2). TF-IDF is a technique that weights each word, expresses a document from a query in a vector space, and ranks the documents based on the similarity between the query and the query. The higher the ranked value, the more important keywords are recognized. That is, the content of the public content is appropriately represented by the appearance frequency of the keyword appearing in the text information.

(S103)その後、同じ公開コンテンツを視聴している他のユーザが、汎用端末5を用いて、ミニブログサーバ3へ、その公開コンテンツに関連するコメント文章を投稿している。ミニブログサーバ3は、受信したコメント文章を蓄積し、不特定多数の第三者へ公開する。 (S103) Thereafter, another user who is viewing the same public content has posted a comment sentence related to the public content to the miniblog server 3 using the general-purpose terminal 5. The miniblog server 3 accumulates the received comment text and makes it available to an unspecified number of third parties.

(S104)関連情報配信サーバ1は、ミニブログサーバ3から、その公開コンテンツに関連するコメント文章を収集する。公開コンテンツに関するコメント文章を収集するために、twitterの場合、当該公開コンテンツに関するハッシュタグ(#と英字列)が付加されたコメント文章のみを収集する。同一のハッシュタグが付加されたコメント文章を、グループ化することができる。 (S104) The related information distribution server 1 collects comment text related to the public content from the miniblog server 3. In order to collect comment texts related to public content, in the case of twitter, only comment texts with hash tags (# and English character strings) related to the public content are collected. Comment sentences to which the same hash tag is added can be grouped.

(S105)次に、関連情報配信サーバ1は、コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出する。多数のコメント文章から形態素解析によってキーワードが抽出されると共に、TF−IDFによって特徴的な単語が、コメントキーワードとして抽出される。 (S105) Next, the related information distribution server 1 extracts a plurality of comment keywords included in the comment text. A keyword is extracted from a large number of comment sentences by morphological analysis, and a characteristic word is extracted as a comment keyword by TF-IDF.

(S106)有効キーワード抽出部106は、コメントキーワードの中から、コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する。この有効キーワードは、公開コンテンツの内容からは想定できないキーワードであって、コメント投稿者によって興味が持たれているキーワードである。 (S106) The effective keyword extraction unit 106 extracts keywords other than the content keyword from the comment keywords as effective keywords. This effective keyword is a keyword that cannot be assumed from the contents of the public content, and is a keyword that is interested by the comment poster.

(S107)オプション的に、有効キーワードに対する前後の係り受け表現に基づいて、肯定的な評判に基づく有効キーワードのみを抽出することも好ましい。有効キーワードであっても、否定的な評判に基づくキーワードによって広告情報を配信することは、広告主の立場から見て好ましくないためである。 (S107) Optionally, it is also preferable to extract only effective keywords based on a positive reputation based on dependency expressions before and after the effective keyword. This is because even if it is an effective keyword, it is not preferable from the standpoint of an advertiser to distribute advertising information using a keyword based on a negative reputation.

従来、評判解析ソフトウェアの技術がある(例えば非特許文献1参照)。この技術によれば、ブログや口コミサイト、アンケートのような自由記述の文章から、「係り受け関係」(キーワードとその直接関係のある単語との組み合わせ)と「良しあし、意図」をセットにした評判情報を取り出すことができる。この技術によれば、構文解析とシソーラス(類義語辞書)の組み合わせによって、分析対象の文章情報(テキスト)を高精度に解析し、「係り受け関係」と「良しあし、意図」を取り出す。例えば、以下のような例がある。
「ジャケットはダサイけど、バッグと靴はいいねえ。」
[係り自立語] [係り付属語] [受け自立語] [受け付属語] [意図]
ジャケット、 は、 ダサイ、 けど、 悪い
バッグ、 は、 いい、 ねえ、 良い
靴、 は、 いい、 ねえ、 良い
Conventionally, there is a technique of reputation analysis software (for example, see Non-Patent Document 1). According to this technology, a set of "dependency relationship" (combination of keywords and their directly related words) and "good and intent" from freely written sentences such as blogs, word-of-mouth sites, and questionnaires. Reputation information can be retrieved. According to this technology, sentence information (text) to be analyzed is analyzed with high accuracy by a combination of syntax analysis and a thesaurus (synonym dictionary), and “dependency relations” and “good and intention” are extracted. For example, there are the following examples.
“Jackets are ugly, but bags and shoes are not good.”
[Independent words] [independent words] [independent words] [independent words] [inside words] [intentions]
Jacket, is a daddy, but a bad bag, is a good, hey, good shoes, is a good, hey, good

(S108)次に、有効キーワードに関連する関連情報(広告情報)を、広告情報データベースから検索する。広告情報データベースは、キーワードに紐付けられた関連情報としての広告情報を蓄積する。広告情報は、例えば以下のようなにキーワードと紐付けられている。
[キーワード] [広告情報URL]
ジャケット http://www.kddi.com/jackets.html
バッグ http://www.kddi.com/bag.html
靴 http://www.kddi.com/shoes.html
S107の流れからは、バッグ及び靴の広告情報URLが検索される。
(S108) Next, related information (advertisement information) related to the effective keyword is searched from the advertisement information database. The advertisement information database stores advertisement information as related information associated with keywords. The advertisement information is associated with a keyword as follows, for example.
[Keyword] [Advertising Information URL]
Jacket http://www.kddi.com/jackets.html
Bag http://www.kddi.com/bag.html
Shoes http://www.kddi.com/shoes.html
From the flow of S107, advertisement information URLs for bags and shoes are searched.

(S109)そして、関連情報配信サーバ1は、その広告情報(関連情報)を、コンテンツ公開サーバ2へ送信する。 (S109) Then, the related information distribution server 1 transmits the advertisement information (related information) to the content publishing server 2.

(S110)コンテンツ公開サーバ2は、ユーザが視聴している端末4に対して、公開コンテンツを配信すると共に、その広告情報も配信する。ユーザは、公開コンテンツを視聴すると共に、その公開コンテンツの内容からは想定できないような広告情報を閲覧することもできる。 (S110) The content publishing server 2 distributes the public content to the terminal 4 being viewed by the user and also distributes the advertisement information thereof. The user can view the public content and browse advertisement information that cannot be assumed from the content of the public content.

図3は、本発明における関連情報配信サーバの機能構成図である。
図4は、図3に基づく文章情報の流れを表す説明図である。
FIG. 3 is a functional configuration diagram of the related information distribution server in the present invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing the flow of text information based on FIG.

図3によれば、関連情報配信サーバ1は、インターネットに接続された通信インタフェース部10と、広告情報データベース11と、文章情報分離部101と、コンテンツキーワード抽出部102と、コメント収集部104と、コメントキーワード抽出部105と、有効キーワード抽出部106と、評判解析部107と、関連情報検索部108と、配信制御部109とを有する。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。   According to FIG. 3, the related information distribution server 1 includes a communication interface unit 10 connected to the Internet, an advertisement information database 11, a text information separation unit 101, a content keyword extraction unit 102, a comment collection unit 104, A comment keyword extraction unit 105, an effective keyword extraction unit 106, a reputation analysis unit 107, a related information search unit 108, and a distribution control unit 109 are included. These functional components are realized by executing a program that causes a computer mounted on the server to function.

文章情報分離部101は、公開コンテンツから文章のみを分離する(前述したS101参照)。図4によれば、文章情報として「今日は・・・紹介します。」が分離されている。分離された文章情報は、コンテンツキーワード抽出部102へ出力される。   The sentence information separation unit 101 separates only sentences from the public content (see S101 described above). According to FIG. 4, “Today I will introduce…” is separated as text information. The separated text information is output to the content keyword extraction unit 102.

コンテンツキーワード抽出部102は、公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出する(前述したS102参照)。コンテンツキーワード抽出部102は、公開コンテンツに含まれる文章から形態素解析によってキーワードを抽出する。そして、コンテンツキーワード抽出部102は、TF−IDFによって特徴的な単語を、コンテンツキーワードとして抽出する。図4によれば、コンテンツキーワードとして「携帯電話」「au(登録商標)」「新ブランド」「iida(登録商標)」が抽出される。抽出されたコンテンツキーワードは、有効キーワード抽出部106へ出力される。   The content keyword extraction unit 102 extracts a plurality of content keywords included in the published content (see S102 described above). The content keyword extraction unit 102 extracts keywords from the text included in the public content by morphological analysis. And the content keyword extraction part 102 extracts a characteristic word as a content keyword by TF-IDF. According to FIG. 4, “mobile phone”, “au (registered trademark)”, “new brand”, and “ida (registered trademark)” are extracted as content keywords. The extracted content keyword is output to the effective keyword extraction unit 106.

コメント収集部104は、公開コンテンツを視聴した多数の視聴者から投稿されたコメント文章を、ミニブログサーバ3から収集する(前述したS104参照)。図4によれば、コメント文章として「iidaの携帯は・・・気に入ってます。」「私も・・・使っています」「この女優さんの肌・・・使っているのかな?」「今日のゲスト・・どこのブランド?」が収集されている。収集されたコメント文章は、コメントキーワード抽出部105へ出力される。   The comment collection unit 104 collects comment text posted from a large number of viewers who have viewed the public content from the miniblog server 3 (see S104 described above). According to Fig. 4, as comment sentences, "Iida's mobile phone ... I like it." "I use ..." "Is this actress's skin ... used?" "Guest guests ... where brands?" The collected comment text is output to the comment keyword extraction unit 105.

コメントキーワード抽出部105は、コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出する(前述したS105参照)。コメントキーワード抽出部105は、多数のコメント文章から形態素解析によって全てのキーワードを抽出すると共に、TF−IDFによって特徴的な単語を、コメントキーワードとして抽出する。図4によれば、コメントキーワードとして「iida」「au」「携帯電話」「化粧品」「ジャケット」が抽出される。抽出されたコメントキーワードは、有効キーワード抽出部106へ出力される。   The comment keyword extraction unit 105 extracts a plurality of comment keywords included in the comment text (see S105 described above). The comment keyword extraction unit 105 extracts all keywords from a large number of comment sentences by morphological analysis, and extracts characteristic words as comment keywords by TF-IDF. According to FIG. 4, “iida”, “au”, “mobile phone”, “cosmetics”, and “jacket” are extracted as comment keywords. The extracted comment keyword is output to the effective keyword extraction unit 106.

有効キーワード抽出部106は、コメントキーワードの中から、コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する(前述したS106参照)。図4によれば、有効キーワードとして「化粧品」「ジャケット」が抽出される。即ち、「携帯電話」「au」「新ブランド」「iida」は、コンテンツキーワードにも含まれているために除外される。抽出された有効キーワードは、評判解析部107へ出力される。   The effective keyword extraction unit 106 extracts keywords other than the content keyword from the comment keywords as effective keywords (see S106 described above). According to FIG. 4, “cosmetics” and “jacket” are extracted as effective keywords. That is, “mobile phone”, “au”, “new brand”, and “ida” are excluded because they are also included in the content keyword. The extracted effective keyword is output to the reputation analysis unit 107.

例えば、携帯電話機に関する特集番組の公開コンテンツに対する、視聴者のコメント文章の中で、「au」「iida」のような商品名がキーワードとして抽出できたとしても、それらキーワードは既に番組中で言及されているものである。このようなキーワードに基づく広告情報は、視聴者におけるその広告効果も高いとはいえない。   For example, even if a product name such as “au” or “ida” can be extracted as a keyword in the comment text of the viewer for the public content of a special program related to a mobile phone, those keywords are already mentioned in the program. It is what. Advertisement information based on such keywords cannot be said to have a high advertising effect on viewers.

一方で、「化粧品」「ジャケット」のようなキーワードは、番組出演者が使用している化粧品や、衣装のブランドに関する話題であって、番組で直接的に言及されていないキーワードである。このようなキーワードに基づく広告情報は、視聴者にとって興味がある商品に関するものであって、その広告効果も高いといえる。   On the other hand, keywords such as “cosmetics” and “jacket” are keywords related to cosmetics used by program performers and costume brands, and are not directly mentioned in the program. Advertising information based on such keywords is related to products that are of interest to viewers and can be said to have a high advertising effect.

評判解析部107は、有効キーワード抽出部から出力された有効キーワードに対する前後の係り受け表現に基づいて、肯定的な評判に基づく有効キーワードのみを抽出する(前述したS107参照)。ここで、「ジャケット」については、「ダサイ」のような否定的な係り受け表現が用いられている。そのために、「ジャケット」について有効キーワードから除外する。そうすると、肯定的な評判を得ている「化粧品」のみが有効キーワードとして、関連情報検索部108へ出力される。   The reputation analysis unit 107 extracts only effective keywords based on a positive reputation based on the dependency expressions before and after the effective keyword output from the effective keyword extraction unit (see S107 described above). Here, a negative dependency expression such as “Dasai” is used for “jacket”. Therefore, “jacket” is excluded from the effective keywords. Then, only “cosmetics” having a positive reputation is output to the related information search unit 108 as an effective keyword.

関連情報検索部108は、有効キーワード「化粧品」に関連する関連情報(広告情報)を、広告情報データベース11から検索する(前述したS108参照)。検索された「化粧品」に関連する広告情報は、配信制御部109へ出力される。   The related information search unit 108 searches related information (advertisement information) related to the effective keyword “cosmetics” from the advertisement information database 11 (see S108 described above). The advertisement information related to the searched “cosmetics” is output to the distribution control unit 109.

配信制御部109は、関連情報を、第三者に対して、公開コンテンツと共に公開する(前述したS109参照)。ここで、配信制御部109は、コンテンツ公開サーバに対して、当該公開コンテンツと共に関連情報が、ユーザによって操作される端末から取得できるように配信を制御する。   The distribution control unit 109 publishes the related information together with the public content to a third party (see S109 described above). Here, the distribution control unit 109 controls the distribution so that the related information can be acquired from the terminal operated by the user, together with the public content, with respect to the content public server.

以上、詳細に説明したように、本発明の関連情報配信プログラム、サーバ及び方法によれば、公開コンテンツの内容からは想定できないキーワードに基づく関連情報(広告情報)を検索し且つ配信することができる。具体的には、インターネット上のブログサイト(例えばtwitter)に投稿されたコメントキーワードの中で、当該テレビ放送の字幕文章に現れていないキーワード(直接的に言及されていないキーワード)を抽出し、そのキーワードに関連する広告情報を、ユーザに提示するように制御する。   As described above in detail, according to the related information distribution program, server, and method of the present invention, it is possible to search and distribute related information (advertisement information) based on keywords that cannot be assumed from the contents of public content. . Specifically, keywords that have not appeared in the caption text of the TV broadcast (keywords that are not directly mentioned) are extracted from comment keywords posted on blog sites on the Internet (for example, twitter) Control is performed so that advertisement information related to the keyword is presented to the user.

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。   Various changes, modifications, and omissions of the above-described various embodiments of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.

1 関連情報配信サーバ
10 通信インタフェース部
101 文章情報分離部
102 コンテンツキーワード抽出部
104 コメント収集部
105 コメントキーワード抽出部
106 有効キーワード抽出部
107 評判解析部
108 関連情報検索部
109 配信制御部
11 広告情報データベース
2 コンテンツ公開サーバ
3 ミニブログサーバ
4 端末
5 コメント投稿者用の汎用端末
6 ルータ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Related information delivery server 10 Communication interface part 101 Text information separation part 102 Content keyword extraction part 104 Comment collection part 105 Comment keyword extraction part 106 Effective keyword extraction part 107 Reputation analysis part 108 Related information search part 109 Distribution control part 11 Advertisement information database 2 Content publishing server 3 Miniblog server 4 Terminal 5 General-purpose terminal for commenter 6 Router

Claims (8)

不特定多数の第三者に対する公開コンテンツについて、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を配信するようにコンピュータを機能させる関連情報配信プログラムであって、
前記公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出するコンテンツキーワード抽出手段と、
前記公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を、コメントサーバから収集するコメント収集手段と、
前記コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出するコメントキーワード抽出手段と、
前記コメントキーワードの中から、前記コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する有効キーワード抽出手段と、
前記有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する関連情報検索手段と、
前記関連情報を、第三者に対して、前記公開コンテンツと共に公開する配信する配信制御手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする関連情報配信プログラム。
A related information distribution program for causing a computer to function to search related information for the public content and distribute the related information for the public content for an unspecified number of third parties,
Content keyword extraction means for extracting a plurality of content keywords included in the published content;
Comment collection means for collecting comment sentences from a large number of viewers who have viewed the public content from a comment server;
Comment keyword extraction means for extracting a plurality of comment keywords included in the comment sentence;
Effective keyword extraction means for extracting a keyword other than the content keyword as an effective keyword from the comment keywords;
Related information search means for searching related information related to the effective keyword from a database;
A related information distribution program for causing a computer to function as distribution control means for distributing the related information to a third party together with the published content.
前記コンテンツキーワード抽出手段は、前記公開コンテンツに含まれる文章から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、前記コンテンツキーワードとして抽出し、
及び/又は、
前記コメントキーワード抽出手段は、多数の前記コメント文章から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDFによって特徴的な単語を、前記コメントキーワードとして抽出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載の関連情報配信プログラム。
The content keyword extraction means extracts a keyword from a sentence included in the published content by morphological analysis, and extracts a characteristic word by TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). , Extracted as the content keyword,
And / or
The comment keyword extraction means causes a computer to function so as to extract a keyword from a large number of the comment sentences by morphological analysis and to extract a characteristic word as the comment keyword by TF-IDF. Item 2. A related information distribution program according to Item 1.
前記公開コンテンツは、テレビ放送コンテンツ、Webページ、音楽コンテンツ又は電子書籍であって、前記コンテンツキーワードは、これらコンテンツ内に含まれるメタ情報及びテキストに基づく全てのキーワードであり、
前記コメント文章は、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたものであって、前記コメントキーワードは、多数のコメント文章内のテキストに基づく全てのキーワードである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の関連情報配信プログラム。
The public content is a television broadcast content, a web page, a music content, or an electronic book, and the content keyword is all keywords based on meta information and text included in the content,
The comment sentence is posted on a mini Web log server, and the comment keyword is a function of the computer to be all keywords based on text in a large number of comment sentences. The related information distribution program according to claim 1 or 2.
前記データベースは、キーワードに紐付けられた関連情報としての広告情報を蓄積したものであり、
前記関連情報検索手段は、前記データベースを用いて、前記関連情報として広告情報を検索する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の関連情報配信プログラム。
The database stores advertisement information as related information associated with keywords,
The related information distribution program according to any one of claims 1 to 3, wherein the related information search means causes a computer to search for advertisement information as the related information using the database. .
前記関連情報配信制御手段は、前記公開コンテンツを公開するサーバに対して、当該公開コンテンツと共に前記関連情報が、ユーザによって操作される端末から取得できるように配信を制御することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の関連情報配信プログラム。   The said related information delivery control means controls delivery so that the said related information can be acquired from the terminal operated by the user with respect to the said public content with respect to the server which publishes the said public content. 5. The related information distribution program according to any one of 1 to 4. 前記有効キーワード抽出手段から出力された前記有効キーワードに対する前後の係り受け表現に基づいて、肯定的な評判に基づく有効キーワードのみを抽出する評判解析手段としてコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の関連情報配信プログラム。   The computer is further caused to function as reputation analysis means for extracting only effective keywords based on a positive reputation based on dependency expressions before and after the effective keyword output from the effective keyword extraction means. The related information distribution program according to any one of 1 to 5. 不特定多数の第三者に対して公開コンテンツを公開するコンテンツサーバと、前記公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を公開するコメントサーバと、ユーザによって操作される端末と通信可能であって、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を前記端末へ配信する関連情報配信サーバであって、
前記コンテンツサーバから受信した前記公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出するコンテンツキーワード抽出手段と、
前記コメントサーバから、前記公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を収集するコメント収集手段と、
前記コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出するコメントキーワード抽出手段と、
前記コメントキーワードの中から、前記コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する有効キーワード抽出手段と、
前記有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する関連情報検索手段と、
前記関連情報を、第三者に対して、前記公開コンテンツと共に公開する配信する配信制御手段と
を有することを特徴とする関連情報配信サーバ。
A content server that publishes public content to an unspecified number of third parties, a comment server that publishes comment texts from a large number of viewers who viewed the public content, and a terminal operated by the user. A related information distribution server that searches related information for the public content and distributes the related information to the terminal,
Content keyword extraction means for extracting a plurality of content keywords included in the published content received from the content server;
Comment collecting means for collecting comment texts from a large number of viewers who viewed the public content from the comment server;
Comment keyword extraction means for extracting a plurality of comment keywords included in the comment sentence;
Effective keyword extraction means for extracting a keyword other than the content keyword as an effective keyword from the comment keywords;
Related information search means for searching related information related to the effective keyword from a database;
A related information distribution server comprising: a distribution control unit that distributes the related information to a third party together with the published content.
不特定多数の第三者に対して公開コンテンツを公開するコンテンツサーバと、前記公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を公開するコメントサーバと、ユーザによって操作される端末と、当該公開コンテンツに対する関連情報を検索し、該関連情報を前記端末へ配信する関連情報配信サーバとを有するシステムにおける関連情報配信方法であって、
前記コンテンツサーバから受信した前記公開コンテンツに含まれる複数のコンテンツキーワードを抽出する第1のステップと、
前記コメントサーバから、前記公開コンテンツを視聴した多数の視聴者からのコメント文章を収集する第2のステップと、
前記コメント文章に含まれる複数のコメントキーワードを抽出する第3のステップと、
前記コメントキーワードの中から、前記コンテンツキーワード以外のキーワードを有効キーワードとして抽出する第4のステップと、
前記有効キーワードに関連する関連情報を、データベースから検索する第5のステップと、
前記関連情報を、第三者に対して、前記公開コンテンツと共に公開する配信する第6のステップと
を有することを特徴とする関連情報配信方法。
A content server that publishes public content to an unspecified number of third parties, a comment server that publishes comment texts from a large number of viewers who viewed the public content, a terminal operated by the user, and the public A related information distribution method in a system including a related information distribution server that searches related information for content and distributes the related information to the terminal,
A first step of extracting a plurality of content keywords included in the published content received from the content server;
A second step of collecting comment text from a large number of viewers who have viewed the public content from the comment server;
A third step of extracting a plurality of comment keywords included in the comment sentence;
A fourth step of extracting a keyword other than the content keyword as an effective keyword from the comment keywords;
A fifth step of searching related information related to the effective keyword from a database;
And a sixth step of distributing the related information to a third party to be disclosed together with the published content.
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