JP4885569B2 - スタイルシート生成装置及びスタイルシート生成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、スタイルシート生成装置及びスタイルシート生成プログラムに係り、特に、容易に適切なスタイルシートを生成するためのスタイルシート生成装置及びスタイルシート生成プログラムに関する。

従来、ウェブページ等におけるスタイルシート記述手法では、例えばＣＳＳ（Ｃａｓｃａｄｉｎｇ Ｓｔｙｌｅ Ｓｈｅｅｔｓ）のようにテンプレートをタグ名や属性だけで一意に選択する手法や、ＸＳＬＴ（ｅＸｔｅｎｄｅｄ Ｓｔｙｌｅｓｈｅｅｔ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ）のように二者択一や複数分岐、繰り返し処理等、テンプレートの選択にアルゴリズムを記述できるようにした手法等が知られている。

また、一般的には、スタイルシートを設計するためには上述したようなスタイルシートの記述手法や文法についての知識が必要である。そこで、従来ではスタイルシートを記述するための文法に関する知識がなくても容易にスタイルシート設計できるように、部品化したフォーム部品の候補をＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）に適合する形式で文書設計者に提示する手法がある（例えば、特許文献１参照。）。
特開２００３−３０３１８３号公報

しかしながら、従来のＣＳＳは、タグ名や属性値によってテンプレートを一意に選択するため、複雑な条件分岐やランダム選択等を記述することができなかった。また、ＸＳＬＴではアルゴリズムでｉｆ文等の条件分岐、ｆｏｒ文等の繰り返し処理等、複雑なテンプレート選択が可能である反面、アルゴリズムを人手で構築しなければならず、高度な技術が必要となる。そのため、スタイルシートの制作は非常に困難であった。

また、特許文献１では、予め用意されるフォーム部品からユーザが詳細な選択をする必要があるため、手間と時間がかかる作業となっていた。

本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、容易に適切なスタイルシートを生成するためのスタイルシート生成装置及びスタイルシート生成プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。

請求項１に記載された発明は、コンテンツの演出が記述されたスタイルシートを生成するスタイルシート生成装置において、予め蓄積された学習用のコンテンツの内容が記述された内容記述データと、前記内容記述データに対応して完成された正解データを含むスタイルシートとを用いて、前記内容記述データの各エレメントに含まれるパラメータに対応する前記正解データの部分を前記スタイルシートから抽出し、抽出された正解データを用いて少なくとも１つのテンプレートを生成する学習手段と、前記学習手段により得られるテンプレート毎に識別情報を付与し、更に前記識別情報毎に前記パラメータに対応して設定された呼び出し条件による呼び出し回数をカウントし、カウントした結果に基づいて、前記テンプレート毎の呼び出し確率を含む確率テーブルを生成する確率テーブル生成手段と、前記テンプレートと、前記確率テーブルとを蓄積する蓄積手段と、入力される未学習のコンテンツの内容が記述された内容記述データの各エレメントに含まれる少なくとも１つのパラメータを有するテンプレートの呼び出し条件を用いて、前記蓄積手段により得られる前記確率テーブルから、前記呼び出し条件に対応する１又は複数のテンプレートの識別情報を抽出し、抽出した識別情報に対応するテンプレート毎の呼び出し確率を用いて、前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択し、選択したテンプレートを用いて前記内容記述データから前記スタイルシートを生成するスタイルシート生成手段とを有することを特徴とする。

請求項１記載の発明によれば、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。また、確率テーブルを用いることで、演出表現にばらつきを持たせることができる。また、テンプレートの出現頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。更に、テンプレートの出現頻度を高精度に設定することができる。

請求項２に記載された発明は、前記確率テーブル生成手段は、前記テンプレートの呼び出し条件として、前記内容記述データに含まれる各エレメント毎のタグ名、属性値、テキスト値、表層的な呼び出し条件情報、及びコンテンツの詳細情報の各パラメータのうち、少なくとも１つを有することを特徴とする。

請求項２記載の発明によれば、それぞれの呼び出し条件に基づいて、詳細な確率テーブルを生成することができる。

請求項３に記載された発明は、前記確率テーブル生成手段は、前記呼び出し条件に対応させて少なくとも１つのテンプレートを生成することを特徴とする。

請求項３記載の発明によれば、呼び出し条件に対応させて少なくとも１つのテンプレートを生成しておくことにより、表現にばらつきを持たせることができる。また、テンプレートの出現頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。

請求項４に記載された発明は、前記学習手段は、前記テンプレートの生成時に前記内容記述データのエレメントに含まれるテキスト部分を所定の変数で置換することを特徴とする。

請求項４記載の発明によれば、汎用的なテンプレートを生成することができる。

請求項５に記載された発明は、前記スタイルシート生成手段は、前記抽出した識別情報に対応するテンプレート毎の呼び出し確率を用いて、前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択する際、前記呼び出し確率に基づいて乱数を発生させ、前記乱数により前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択することを特徴とする。

請求項５記載の発明によれば、表現にばらつきを持たせることができる。また、テンプレートの出現頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。

請求項６に記載された発明は、使用者からの指示を入力する入力手段と、前記学習用のコンテンツの内容記述データを表示する領域、前記正解データを含むスタイルシートを表示する領域、及び前記入力手段により入力された指示内容に基づいてテンプレートを生成するための編集領域のうち、少なくとも１つの領域を有する使用者操作画面を表示する表示手段とを有することを特徴とする。

請求項６記載の発明によれば、使用者により容易且つ迅速に適切なテンプレートを生成することができる。

請求項７に記載された発明は、コンピュータを、請求項１乃至６の何れか１項に記載のスタイルシート生成装置が有する各手段として機能させるためのスタイルシート生成プログラムである。

請求項７記載の発明によれば、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。また、確率テーブルを用いることで、演出表現にばらつきを持たせることができる。また、テンプレートの出現頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。また、テンプレートの出現頻度を高精度に設定することができる。更に、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易にスタイルシートを生成することができる。

本発明によれば、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。

＜本発明の概要＞
本発明は、スタイルシートの記述にアルゴリズムを記述させるのではなく、コンテンツの内容部分が記述された内容記述データ（台本データ）と理想的な変換結果（正解データ）とを照らし合わせ、学習させることによってスタイルシートを構築する。つまり、学習によってテンプレートの集合と、どのような台本データのときに、どのテンプレートが選択されたかを示す確率テーブルを生成する。また、スタイルシートの生成の際には、入力された未学習の内容記述データに基づいて確率テーブルを参照し、どのテンプレートを選択するかを確率的に決定する。これにより、より容易に適切なスタイルシートを生成することが可能となる。

以下に、上述したような特徴を有する本発明におけるスタイルシート生成装置及びスタイルシート生成プログラムを好適に実施した形態について、図面等を用いて詳細に説明する。

ここで、以下の実施形態では、ＴＶ４Ｕにおける演出スタイルシート（ＡＰＥ）の確率論的テンプレートの生成とその使用方法について説明する。ＴＶ４Ｕとは、ワープロ型のユーザインタフェースを用いて番組の台本を記述し、その台本に任意の番組制作エンジンを適用して番組を制作することができる自動番組制作ツールである。

また、本実施形態では、コンテンツの一例としてＴＶＭＬ（ＴＶ ｐｒｏｇｒａｍ Ｍａｒｋｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いた番組を例に説明するが、本発明におけるコンテンツの種類は、これに限定されることはなく、例えば、音楽や映画、画像、音声等の多種多様なコンテンツに対応することができる。

ここで、ＴＶＭＬとは、テレビ番組を制作するためのオブジェクトベース記述言語であり、テレビ番組の映像と音声等を、素材と台本とに分けて記述でき、番組台本を記述すればパソコン等で動作するソフトウェア等がこれを読取り、即座にテレビ番組として視聴（提示）することができるものである。なお、本発明は、ＴＶＭＬに限定されるものではなくＴＶＭＬ以外の表現形式を用いてもよい。

＜スタイルシート生成装置：装置構成＞
図１は、本発明におけるスタイルシート生成装置の装置構成の一例を示す図である。図１に示すスタイルシート生成装置１０は、入力装置１１と、出力装置１２と、ドライブ装置１３と、補助記憶装置１４と、メモリ装置１５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１６と、ネットワーク接続装置１７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置１１は、使用者が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、使用者からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、出力装置１２は、本発明における処理を行う装置本体を操作するために必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイや音声を出力するスピーカ等を有し、ＣＰＵ１６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示、出力することができる。

ここで、本発明において、装置本体にインストールされる実行プログラム（スタイルシート生成プログラム）は、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１８は、ドライブ装置１３にセット可能であり、記録媒体１８に含まれる実行プログラムは、記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。

補助記憶装置１４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、スタイルシート生成装置１０に設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。

ＣＰＵ１６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、メモリ装置１５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、装置全体の処理を制御して各処理を実現することができる。また、ＣＰＵ１６は、プログラムの実行中に必要な各種情報を補助記憶装置１４から取得することができ、また処理結果等を補助記憶装置１４に格納させることもできる。

ネットワーク接続装置１７は、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。

＜スタイルシート生成装置：機能構成＞
次に、スタイルシート生成装置１０の機能構成例について説明する。図２は、本発明におけるスタイルシート生成装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示すスタイルシート生成装置１０は、入力手段２１と、出力手段２２と、蓄積手段２３と、学習手段２４と、確率テーブル生成手段２５と、スタイルシート生成手段２６と、送受信手段２７と、制御手段２８とを有するよう構成されている。

入力手段２１は、使用者等からの学習実行指示や、確率テーブルの生成指示、テンプレート選択や変換等の各種処理の入力を受け付ける。また、出力手段２２は、入力手段２１により入力された指示内容や、指示内容に基づいて生成された確率テーブル、テンプレート等の内容を表示する。

蓄積手段２３は、本実施形態において必要となる各種情報を蓄積する。具体的には、蓄積手段２３には、例えば学習用台本データ３１や正解データ３２、テンプレート３３、確率テーブル３４、未学習台本データ３５、演出スタイルシート３６等が蓄積される。

学習手段２４は、蓄積手段２３に蓄積されている内容記述データとしての学習用台本データ３１と、理想的な変換結果のスタイルシートとしての正解データ（ＴＶＭＬスクリプト）３２を入力して学習を行い、テンプレートを生成する。なお、学習手段２４におけるテンプレートの生成手法の詳細については後述する。また、学習手段２４は、学習したテンプレートを蓄積手段２３に蓄積させる。

また、確率テーブル生成手段２５は、学習手段２４にて学習されたテンプレート群に識別情報を付与する。このとき、重複する内容のテンプレートは削除する。また、識別情報が付与されたテンプレートが所定の呼び出し条件に基づいて、何回呼び出されたかをカウントし、カウントした結果に基づいて確率テーブル３４を生成する。なお、確率テーブル生成手段２５におけるテーブル生成手法の詳細については後述する。また、確率テーブル生成手段２５は、識別情報が付与されたテンプレート３３と、生成された確率テーブル３４を蓄積手段２３に蓄積する。

スタイルシート生成手段２６は、上述した学習手段２４により得られたテンプレート３３及び、確率テーブル生成手段２５により生成された確率テーブル３４に基づいて、入力される未学習の内容記述データとしての未学習台本データ３５から設定されるテンプレートの呼び出し条件に対応するテンプレートを選択し、選択したテンプレートを用いて未学習台本データ３５をスタイルシートの形式に変換する。なお、スタイルシート生成手段２６におけるテンプレートの選択及び変換の詳細については後述する。また、スタイルシート生成手段２６は、上述の選択及び変換により生成された演出スタイルシート３６を蓄積手段２３に蓄積する。

また、送受信手段２７は、テンプレートの生成に必要なデータを、通信ネットワーク等を介して接続される外部装置から取得することができる。また、送受信手段２７は、生成した演出スタイルシート３６を通信ネットワークにより他の端末等に送信することができる。

制御手段２８は、使用者等の入力手段２１による指示内容等によりスタイルシート生成装置１０の各構成部全体の制御を行う。具体的には、制御手段２８は、学習手段２４によりテンプレートの学習処理を行わせたり、確率テーブル生成手段２５により確率テーブルを生成させたり、スタイルシート生成手段２６によりテンプレートの選択、変換を行わせたり、送受信手段２７により各種データの送受信を行わせる等の処理を制御する。

＜学習手段２４＞
ここで、上述した学習手段２４について説明する。学習手段２４では、学習用の内容記述データ（学習用台本データ３１）と理想的な変換結果（正解データ３２）の対を用いて学習させることでテンプレートを生成する。具体的には、内容記述データに対して正解データのどの部分が対応するかを内容記述データのエレメント（行）毎に正解を入力する。また、内容記述データの各エレメントには、タグ名、属性値、テキスト値等がパラメータとして存在するため、その組み合わせに対してどのようなテンプレートが対応するかという情報を学習によって蓄積する。

なお、学習手法においては、スタイルシート生成装置１０の出力手段２２に学習データを蓄積させるための操作画面を表示し、使用者等が入力手段２１を用いて所定の操作を行うことにより、容易且つ迅速に適切なテンプレートを生成することができる。

ここで、上述した本発明におけるテンプレート学習用の画面例について図を用いて説明する。図３は、学習データを蓄積するための操作画面の一例を示す図である。図３に示す操作画面４０は、メニュー表示領域４１と、正解データ表示領域４２と、内容記述データ表示領域４３と、編集領域４４とを有するよう構成されている。

メニュー表示領域４１は、ファイル形式の学習用台本データ３１や正解データ３２等を入力させたり、画面表示の終了等の処理を行う。正解データ表示領域４２は、予め制作された正解データであるＴＶＭＬスクリプトを表示する。つまり、制作者等が予め編集等を行い、完成しているＴＶＭＬスクリプトが正解データとして表示される。なお、正解データ表示領域４２は、編集領域４４において編集中の文章等を太字やカラー等により強調表示（例えば、図３における強調表示領域４５）にすることができる。これにより、現在の編集箇所を明確に使用者等に把握させることができる。

また、内容記述データ表示領域４３は、学習用台本データ３１に含まれる情報、例えばＴＶＭＬスクリプトに登場するＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃ）キャラクタ等による動作（ａｃｔｉｏｎ）や台詞（ｔｅｘｔ）等から、イベントタイプ（ｃｈａｒａｃｔｅｒ等）の各コマンド（ｔａｌｋ等）に対する各パラメータのタグ名（ｉｎｐｕｔ）と、台詞を言うＣＧキャラクタ等の属性値（ｎａｍｅ）と、テキスト値（ｖａｌｕｅ）とが、予め設定された記述内容を基準とした抽出条件に基づいて抽出され表示される。

また、内容記述データ表示領域４３は、編集領域４４において編集中の文章に対応する部分を強調表示（例えば、図３における強調表示領域４６）することができる。これにより、現在の編集箇所に対応するテキスト値を明確に使用者等に把握させることができる。

また、編集領域４４は、正解データ表示領域４２に表示される正解のＴＶＭＬスクリプトから編集する記述内容（エレメント）を選択し（Ｐｉｃｋｕｐ）、選択したエレメントが台詞や動作等の変数を有するものであれば、変数値であることを示す値（ＶＡＬＵＥ）に変換する。また、変換後の文章は、正解データ表示領域４２に表示される正解のＴＶＭＬスクリプトの対応する位置に置換（リプレス）される。これにより、あらゆる種類の台本データに対応可能な汎用的なテンプレートを生成することができる。

なお、編集領域４４は、上述した各処理を迅速に行うため、各種ボタン群（記述内容を選択（Ｐｉｃｋ ｕｐ）ボタン４７、ＶＡＬＵＥ変換（Ｔｈｉｓ ｉｓ Ｖａｌｕｅ）ボタン４８、置換（Ｒｅｇｉｓｔｅｒ）ボタン４９等）を設けておいてもよい。

このように、使用者等は上述した画面を用いることで、容易且つ迅速に適切なテンプレートを生成することができる。なお、図３に示す各領域の画面レイアウトについては、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えばそれぞれの領域を複数の画面を用いて表示させてもよい。

また、上述の学習手段２４におけるテンプレートの学習は、予めコマンドに対する編集内容を設定しておき、その変換規則に基づいて変換させてもよい。

＜確率テーブル生成手段２５＞
次に、確率テーブル生成手段２５における確率テーブル生成手法について説明する。確率テーブル生成手段２５は、学習手段２４により学習され、蓄積手段２３に蓄積されたテンプレート群に識別情報としてのＩＤを付与する。また、確率テーブル生成手段２５は、ＩＤを付与する際に重複する内容のテンプレートを削除する。次に、確率テーブル生成手段２５は、正解データによる呼び出し条件毎にどのテンプレートが呼ばれたか、その回数をテンプレートＩＤ毎にカウントする。

なお、テンプレートを呼び出す際の条件（パラメータ）としては、内容記述データの各エレメントのタグ名、属性値、テキスト値の他、その時点でのテンプレート呼び出しの（１〜Ｎ回）前にどのテンプレートが呼ばれたか（そのテンプレートＩＤ）等の表層的なパラメータや、その時点でどのカメラが選択されているか（撮影に用いられるカメラ名称）、直前に喋ったキャラクタの名前（キャラクタ名称）等のような番組の内容的な詳細情報もパラメータとすることができる。

したがって、確率テーブル生成手段２５は、上述した処理により、ＩＤの振られたテンプレート群と、様々な条件においてどのテンプレートが何回呼ばれたかを表す確率テーブルを生成することができる。

＜スタイルシート生成手段２６＞
次に、スタイルシート生成手段２６におけるテンプレートの選択・変換の内容について説明する。スタイルシート生成手段２６は、上述した学習手段２４により得られたテンプレート３３、及び確率テーブル生成手段２５により得られた確率テーブル３４を用いて、未学習の内容記述データである台本データ３５を入力として、スタイルシートに変換する。

具体的には、スタイルシート生成手段２６は、入力された内容記述データの条件を確率テーブル３４と照合し、パラメータが全て一致する条件があれば、その条件の下で、どのテンプレートがどれぐらいの確率で選択されているかを得ることができる。そのため、その確率に基づいて乱数を発生させ、その乱数によりテンプレートを選択し、選択したテンプレートに基づいてスタイルシートの生成処理を行う。

なお、スタイルシート生成手段２６は、一番高い確率のテンプレートを選択するのではなく、乱数によってテンプレートを選択する。これは、テレビ番組等の演出では同じ条件のとき、同じ表現をするよりは、表現にばらつきを持たせ、しかもその頻度が確率によって制御されるほうがより自然な演出となるからである。

なお、確率の高いテンプレートに他のテンプレートと比較して選択され易くするようにカウントされた値に応じて優先順位を設定してもよい。

ここで、上述した手法を用いた場合、パラメータが全て一致する条件が学習データの中にあればよいが、全てのパラメータが一致する条件が学習したデータの中には存在しない場合もある。特に、学習データが少なかったり、パラメータの種類が多かったりすると上述のようなことが頻繁に起こりうる。

そこで、そのような場合に、条件に一致するテンプレートがなくても、その条件に似た、次善のテンプレートを選択させるために以下のような手段を用いる。

例えば、条件にｔ個のパラメータを取るとき、パラメータをそれぞれＰｔ，…，Ｐ１，Ｐ０とする。このとき、添え字の数字が大きいほど重要度が高いように並べる。（重要度：Ｐｔ＞…＞Ｐ１＞Ｐ０）。次に、ｔ桁の２進数Ｓを用意し、その最大値を入力しておく（全ての桁を１にする）。ここで、条件探索の際、最初は従来通り全てのパラメータが一致するという条件で検索する。検索の結果、対応するテンプレートがなかった場合は、上述のｔ桁の２進数Ｓを−１減少（デクリメント）し、Ｓのｎ桁毎の数値により呼び出し条件となるパラメータを設定する。

つまり、また、２進数Ｓのｎ（１＜ｎ＜ｔ）桁目が１のときは、その桁に対応するパラメータＰｎを条件に含めて検索し、ｎ桁目が０のときはＰｎを条件に含めずに検索する。以上のような処理をパラメータとテンプレートの条件とが一致するまで繰り返すことにより、最初の呼び出し条件に完全に一致する条件がなくても似た条件でテンプレートを選択することができる。

＜実施例＞
次に、ＴＶＭＬを用いた本発明における処理内容について、フローチャート等を用いて説明する。

＜学習処理手順及び確率テーブル生成手順＞
図４は、本発明における学習処理手順及び確率テーブル生成手順の一例を示すフローチャートである。

まず、学習用台本データ、及び正解データとして正解ＴＶＭＬスクリプトを入力する（Ｓ０１）。ここで、図５は、学習用台本データの一例を示す図である。また、図６は、正解ＴＶＭＬスクリプトの一例を示す図である。ここで、図５及び図６の左端には説明の便宜上行番号を付与している。

次に、入力した学習用台本データに対応するテンプレートを生成する。具体的には、図５に示す学習用台本データの各エレメント（行）が図６に示す正解ＴＶＭＬスクリプトのどの部分に該当するかを入力する。ここで、図７は、学習されたテンプレートの一例を示す図である。なお、図７にも便宜上左端に行番号を付与している。

ここで、例えば、図５の（０９）行目の「＜ａｃｔｉｏｎ ｎａｍｅ＝”Ａ”＞カメラ目線＜／ａｃｔｉｏｎ＞」というエレメントは、図６における（１１）行目の「ｃｈａｒａｃｔｅｒ：ｌｏｏｋ（ｎａｍｅ＝Ａ，ｗｈａｔ＝ｃａｍｅｒａ，ｗａｉｔ＝ｎｏ）」に相当する。

そのため、その行を学習用のデータとして入力する場合、図７における（２０）〜（２２）行目に示すように「＜ｔｅｍｐｌａｔｅ ｉｎｐｕｔ＝”ａｃｔｉｏｎ” ｎａｍｅ＝”Ａ” ｖａｌｕｅ＝”カメラ目線”＞ ｃｈａｒａｃｔｅｒ：ｌｏｏｋ（ｎａｍｅ＝Ａ，ｗｈａｔ＝ｃａｍｅｒａ，ｗａｉｔ＝ｎｏ） ＜／ｔｅｍｐｌａｔｅ＞」となる。

また、図５の（１１）行目の「＜ｔｅｘｔ ｎａｍｅ＝”Ａ”＞こんにちは、アイです！＜／ｔｅｘｔ＞」というエレメントは、図６における（１３）行目の「ｃｈａｒａｃｔｅｒ：ｔａｌｋ（ｎａｍｅ＝Ａ，ｔｅｘｔ＝”こんにちは、アイです！”，ｐｉｔｃｈ＝”１”）」に相当する。

そのため、その行を学習用のデータとして入力する場合、テキスト値である台詞部分「こんにちは、アイです！」は、テンプレートの置換が可能であるため、そのことを学習データ上で明示する。

具体的には、図７の（２６）〜（２８）行目に示すように、「＜ｔｅｍｐｌａｔｅ ｉｎｐｕｔ＝”ｔｅｘｔ” ｎａｍｅ＝”Ａ”＞ ｃｈａｒａｃｔｅｒ：ｔａｌｋ（ｎａｍｅ＝Ａ，ｔｅｘｔ＝”＜ＶＡＬＵＥ／＞”，ｐｉｔｃｈ＝”１”） ＜／ｔｅｍｐｌａｔｅ＞」となる。ここで、“＜ＶＡＬＵＥ／＞”は、上述したように台本データのエレメントのテキスト値で置換可能な部分であることを示している。

以上のような処理を繰り返し、図７に示すような学習データを蓄積し、蓄積が終わるとテンプレート群に識別情報としてのＩＤが付与される（Ｓ０３）。このとき、重複するテンプレートは削除される。これにより、ＩＤが付与されたテンプレートが生成される。

ここで、図８は、ＩＤが付与されたテンプレートの一例を示す図である。なお、図８にも便宜上左端に行番号を付与している。図８に示すように、（０２）、（０６）、（１０）等には「＜ＴＥＭＰＬＥＴＥ ｉｄ＝“ ”＞」としてテンプレート毎にＩＤを有するタグが付与されている。なお、テンプレートに付与されるタグの記述内容についてはこれに限定されるものではない。

次に、ＩＤが付与されたテンプレートから予め設定された各条件に対応する確率テーブルを生成する（Ｓ０５）。具体的には、例えば、呼び出し条件（パラメータ）の組み合わせ等を条件にして学習する際、何番のテンプレートが何回呼ばれたかをカウントし、カウント結果に基づいて確率テーブルを生成することができる。ここで、図９は、確率テーブルの一例を示す図である。なお、図９にも便宜上左端に行番号を付与している。

図９に示す確率テーブルでは、パラメータとして台本データのタグ名（ｉｎｐｕｔ）、属性値（ｎａｍｅ）、テキスト値（ｖａｌｕｅ）、一つ前に何番のテンプレートが呼ばれたか（ｂｅｆｏｒｅ）という４つのパラメータを使用している。

ここで、図９に示す（４１）〜（４４）行目におけるテンプレートには、パターンテンプレート（ｐａｔｅｒｎ ｔｅｍｐｌａｔｅ）が２種類存在している。

これは、「＜ｔｅｍｐｌａｔｅ＿ｆｉｎｄｅｒ ｉｎｐｕｔ＝”ａｃｔｉｏｎ” ｖａｌｕｅ＝”絵を隠す” ｂｅｆｏｒｅ＝”７”＞」というテンプレートに対して２種類のパターンテンプレート（＜ｐａｔｅｒｎ ｔｅｍｐｌａｔｅ＿ｒｅｆ＝”１８” ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＝”２”／＞，＜ｐａｔｅｒｎ ｔｅｍｐｌａｔｅ＿ｒｅｆ＝”１２” ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＝”１”／＞）を有していることを示している。つまり、この条件では、ＩＤ＝１８のテンプレートが２回（（４２）行目）、ＩＤ＝１２のテンプレートが１回（（４３）行目）の確率で選択される。

このように、１つのテンプレートについて１つだけでなく複数のパターンのテンプレートを生成しておくことにより、表現にばらつきを持たせることができる。また、頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。なお、上述した手順により生成された確率テーブルは、テンプレートの選択・変換手順で利用するため蓄積手段２３に蓄積される。

＜テンプレート生成処理手順＞
次に、上述した処理手順により生成されたテンプレート、及び確率テーブルを用いて未学習の台本データからテンプレート選択し、変換を行うテンプレート生成処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１０は、本発明におけるテンプレート生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

図１０において、まず上述した処理手順により生成されたテンプレート群、及び確率テーブルを入力する（Ｓ１１）。次に、未学習の内容記述データとしての台本データを入力する（Ｓ１２）。なお、未学習の台本データとは、上述した学習処理手順における学習では使用されていない台本データ等を意味する。

ここで、ｔ桁分のパラメータＰ０〜Ｐｔと、２進数Ｓを用意する（Ｓ１３）。例えば、４つのパラメータ（Ｐ３＝ｉｎｐｕｔ，Ｐ２＝ｎａｍｅ，Ｐ１＝ｖａｌｕｅ，Ｐ０＝ｂｅｆｏｒｅ）と有する場合、２進数Ｓの桁数も４桁になる。次に、Ｓに最大値をセット、すなわち全ての桁に１をセットする（Ｓ１４）。なお、上述の例の場合、Ｓは４桁であるため「１１１１」となる。

次に、Ｓ１１にて入力した台本データの各エレメント（行）を読み込み、パラメータＰに代入して（Ｓ１５）、予め設定された条件（パラメータＰ）に基づいて、確率テーブルを検索してテンプレートを呼び出す（Ｓ１６）。

ここで、一致するテンプレートがあったか否かを判断し（Ｓ１７）、一致するテンプレートがない場合（Ｓ１７において、ＮＯ）、検索条件を容易且つ適切に変更するため現在のＳの値を−１する（Ｓ１８）。つまり、現在のＳが「１１１１」である場合、Ｓ＝１１１１−１＝１１１０となる。

次に、Ｓの各桁の値に基づいて検索条件の再設定を行う（Ｓ１９）。具体的には、
Ｓのｎ桁目が０か否かを判断し、ｎ桁目が０である場合は、Ｐｎを検索条件から外す。つまり、Ｓが１１１０である場合には、上述した検索条件のうち、１桁目のＰ０＝ｂｅｆｏｒｅが検索条件から外される。また、検索条件の再設定後、Ｓ１６の処理に戻り、確率テーブルの再検索を行う。

また、Ｓ１７の処理において、一致するテンプレートが存在する場合（Ｓ１７において、ＹＥＳ）、ヒットした確率テーブルの確率に基づいて乱数を発生させ、その乱数によりテンプレートを選択し（Ｓ２０）、選択したテンプレートに基づいて、Ｓ１２で入力した台本データから演出スタイルシートに変換して出力を行う（Ｓ２１）。

例えば、Ｐ３（ｉｎｐｕｔ）＝ａｃｔｉｏｎ，Ｐ２（ｎａｍｅ）＝ｎｕｌｌ（空データ），Ｐ１（ｖａｌｕｅ）＝”絵を隠す”，Ｐ０（ｂｅｆｏｒｅ）＝７であったとする。この場合、上述した図９に示す確率テーブルの（４１）行目と条件が一致する。

この条件では、ＩＤ＝１８のテンプレートが２回（（４２）行目）、ＩＤ＝１２のテンプレートが１回（（４３）行目）の確率で選択されている。したがって、ＩＤ＝１８のテンプレートが選択される確率を２／３とし、ＩＤ＝１２のテンプレートが選択される確率を１／３として乱数を発生させ、その乱数によりどちらかのテンプレートを選択する。

ここで、ＩＤ＝１２が選択された場合、上述した図８のＩＤが付与されたテンプレートのうち、（４９）〜（５２）が選択され、結果として、「ｖｉｄｅｏ：ｓｗｉｔｃｈｅｒ（ｓｏｕｒｃｅ＝ｓｔｕｄｉｏ） ｐｒｏｐ：ｖｉｓｉｂｌｅ（ｎａｍｅ＝ＳＵＢＩＭＡＧＥ，ｓｗｉｔｃｈ＝ｏｆｆ）」のような結果が得られる。

また、別の例として、例えば検索条件をＰ３（ｉｎｐｕｔ）＝ｓｕｂｉｍａｇｅ，Ｐ２（ｎａｍｅ）＝ｎｕｌｌ（空データ），Ｐ１（ｖａｌｕｅ）＝”ｐｈｏｔｏ．ｊｐｇ”，Ｐ０（ｂｅｆｏｒｅ）＝１１とし、Ｐ３〜Ｐ０の全てのパラメータを満たす条件が確率テーブルになかったとする。その場合、上述したようにＳを減少（デクリメント）して、検索条件を再設定して（例えば、Ｓ＝１１１０の場合には１桁目が０なのでＰ０を条件から外す）、再度検索を行う。

この条件では、Ｓ＝１１００のとき上述した図９に示す確率テーブルの（２９）行目と条件が一致する。そのため、上述した図８に示すテンプレートのうち（３２）〜（３９）行目が選択され、また＜ＶＡＬＵＥ／＞部分が置換されて、結果として、「ｖｉｄｅｏ：ｓｗｉｔｃｈｅｒ（ｓｏｕｒｃｅ＝ｓｔｕｄｉｏ） ｐｒｏｐ：ａｓｓｉｇｎ（ｎａｍｅ＝ＳＵＢＩＭＡＧＥ） ｐｒｏｐ：ｏｐｅｎｉｍａｇｅｐｌａｔｅ（ｎａｍｅ＝ＳＵＢＩＭＡＧＥ，ｆｉｌｅｎａｍｅ＝”ｐｈｏｔｏ．ｊｐｇ”，ｐｌａｔｅｓｉｚｅｈ＝０．９，ｐｌａｔｅｓｉｚｅｖ＝０．６） ｐｒｏｐ：ｖｉｓｉｂｌｅ（ｎａｍｅ＝ＳＵＢＩＭＡＧＥ，ｓｗｉｔｃｈ＝ｏｎ） ｐｒｏｐ：ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｎａｍｅ＝ＳＵＢＩＭＡＧＥ，ｘ＝０．０１，ｙ＝１．４１，ｚ＝−２．４０，ｐｉｔｃｈ＝０．００，ｙａｗ＝０．００，ｒｏｌｌ＝０．００，ｓｃａｌｅ＝１．４５） ｃａｍｅｒａ：ｓｗｉｔｃｈ（ｎａｍｅ＝ＣａｍＡＢ）のような結果を得ることができる。

次に、上述の処理を行ったエレメント（行）が台本データの最終行であるか否かを判断し（Ｓ２２）、最終行でない場合（Ｓ２２において、ＮＯ）、Ｓ１４に戻り、Ｓを最大値に設定した後、Ｓ１５にて台本データの次のエレメントを読み込み以降の処理を継続して行う。

また、Ｓ２２の処理において、最終行まで終了した場合（Ｓ２２において、ＮＯ）、テンプレート生成処理を終了する。

以上のような処理を台本データの各エレメント毎に行うことで、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。また、検索条件の設定に２進数を用いることで、検索条件が前の検索条件と重複することなく、適切に条件の設定を行うことができる。更に、上述したような処理を繰り返すことで、完全に一致する条件がなくても似た条件でテンプレートを選択することができる。

なお、上述した図１０に示す例では、Ｓを最大値とした上で値を減少させていったが、本発明においてはこの限りではなく、例えば最小値をＳにセットし、検索条件の設定時には、Ｓの値を１増加（インクリメント）させてもよい。この場合、桁数が０の場合は検索条件に入れ、桁数が１の場合は検索条件から外すことになる。

＜プログラム＞
ここで、本発明は、上述したスタイルシート生成装置１０の各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラム（スタイルシート生成プログラム）を生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にプログラムをインストールすることにより、本発明におけるスタイルシート生成処理を実現することができる。したがって、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易にスタイルシートを生成することができる。

上述したように本発明によれば、容易に適切なスタイルシートを生成することができる。また、確率テーブルを用いることで、演出表現にばらつきを持たせることができる。また、テンプレートの出現頻度が確率によって制御されることにより演出を自然に行うことができる。

具体的には、スタイルシートの記述にアルゴリズムを記述させるのではなく、内容部分（台本データ）と理想的な変換結果（正解データ）とを照らし合わせ、学習させることによってスタイルシートを構築する。また、学習によってテンプレートの集合と、どのような台本データがきた場合に、どのテンプレートが選択されたかを示す確率テーブルを予め生成しておく。また、変換の際には、入力された台本データから確率テーブルを参照して、どのテンプレートを選択するかを確率的に決定する。これにより、簡単で効率的に複雑な処理をするスタイルシートを制作することが可能となる。

したがって、演出スタイルシートの制作について十分な学習データがあれば、複雑なアルゴリズムを記述することなく、自然な演出を簡単に制作することが可能となる。なお、本発明は、テレビ番組をスクリプト言語で制作・記述し、コンピュータグラフィックス（ＣＧ）、音声合成等を用いて再生する分野において、広く適用することができる。また、本発明は、テレビ番組の流れを記述したスクリプトを演出部分と内容部分に分けるために、演出部分だけを分離したスタイルシートの制作編集に適用することができる。

以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

本発明におけるスタイルシート生成装置の装置構成の一例を示す図である。 本発明におけるスタイルシート生成装置の機能構成の一例を示す図である。 学習データを蓄積するための操作画面の一例を示す図である。 本発明における学習処理手順及び確率テーブル生成手順の一例を示すフローチャートである。 学習用台本データの一例を示す図である。 正解ＴＶＭＬスクリプトの一例を示す図である。 学習されたテンプレートの一例を示す図である。 ＩＤが付与されたテンプレートの一例を示す図である。 確率テーブルの一例を示す図である。 本発明におけるテンプレート生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ スタイルシート生成装置
１１ 入力装置
１２ 出力装置
１３ ドライブ装置
１４ 補助記憶装置
１５ メモリ装置
１６ ＣＰＵ
１７ ネットワーク接続装置
１８ 記録媒体
２１ 入力手段
２２ 出力手段
２３ 蓄積手段
２４ 学習手段
２５ 確率テーブル生成手段
２６ スタイルシート生成手段
２７ 送受信手段
２８ 制御手段
３１ 学習用台本データ
３２ 正解データ
３３ テンプレート
３４ 確率テーブル
３５ 未学習台本データ
３６ 演出スタイルシート
４０ 操作画面
４１ メニュー表示領域
４２ 正解データ表示領域
４３ 内容記述データ表示領域
４４ 編集領域
４５，４６ 強調表示領域
４７ 記述内容選択ボタン
４８ ＶＡＬＵＥ変換ボタン
４９ 置換ボタン

Claims (7)

1. コンテンツの演出が記述されたスタイルシートを生成するスタイルシート生成装置において、
   予め蓄積された学習用のコンテンツの内容が記述された内容記述データと、前記内容記述データに対応して完成された正解データを含むスタイルシートとを用いて、前記内容記述データの各エレメントに含まれるパラメータに対応する前記正解データの部分を前記スタイルシートから抽出し、抽出された正解データを用いて少なくとも１つのテンプレートを生成する学習手段と、
   前記学習手段により得られるテンプレート毎に識別情報を付与し、更に前記識別情報毎に前記パラメータに対応して設定された呼び出し条件による呼び出し回数をカウントし、カウントした結果に基づいて、前記テンプレート毎の呼び出し確率を含む確率テーブルを生成する確率テーブル生成手段と、
   前記テンプレートと、前記確率テーブルとを蓄積する蓄積手段と、
   入力される未学習のコンテンツの内容が記述された内容記述データの各エレメントに含まれる少なくとも１つのパラメータを有するテンプレートの呼び出し条件を用いて、前記蓄積手段により得られる前記確率テーブルから、前記呼び出し条件に対応する１又は複数のテンプレートの識別情報を抽出し、抽出した識別情報に対応するテンプレート毎の呼び出し確率を用いて、前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択し、選択したテンプレートを用いて前記内容記述データから前記スタイルシートを生成するスタイルシート生成手段とを有することを特徴とするスタイルシート生成装置。
2. 前記確率テーブル生成手段は、
   前記テンプレートの呼び出し条件として、前記内容記述データに含まれる各エレメント毎のタグ名、属性値、テキスト値、表層的な呼び出し条件情報、及びコンテンツの詳細情報の各パラメータのうち、少なくとも１つを有することを特徴とする請求項１に記載のスタイルシート生成装置。
3. 前記確率テーブル生成手段は、
   前記呼び出し条件に対応させて少なくとも１つのテンプレートを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載のスタイルシート生成装置。
4. 前記学習手段は、
   前記テンプレートの生成時に前記内容記述データのエレメントに含まれるテキスト部分を所定の変数で置換することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のスタイルシート生成装置。
5. 前記スタイルシート生成手段は、
   前記抽出した識別情報に対応するテンプレート毎の呼び出し確率を用いて、前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択する際、前記呼び出し確率に基づいて乱数を発生させ、前記乱数により前記蓄積手段に蓄積されたテンプレートから所定のテンプレートを選択することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のスタイルシート生成装置。
6. 使用者からの指示を入力する入力手段と、
   前記学習用のコンテンツの内容記述データを表示する領域、前記正解データを含むスタイルシートを表示する領域、及び前記入力手段により入力された指示内容に基づいてテンプレートを生成するための編集領域のうち、少なくとも１つの領域を有する使用者操作画面を表示する表示手段とを有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のスタイルシート生成装置。
7. コンピュータを、請求項１乃至６の何れか１項に記載のスタイルシート生成装置が有する各手段として機能させるためのスタイルシート生成プログラム。

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