[发明专利]视听素材评价方法、视听素材评价系统及程序在审
申请号: | 201680042712.7 | 申请日: | 2016-12-22 |
公开(公告)号: | CN107851119A | 公开(公告)日: | 2018-03-27 |
发明(设计)人: | 西本伸志;西田知史;柏冈秀纪;矢野亮;前田直哉;角将高;萩原一平;茨木拓也 | 申请(专利权)人: | 国立研究开发法人情报通信研究机构;株式会社NTT数据;株式会社恩梯梯数据经营研究所 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司72001 | 代理人: | 何欣亭,闫小龙 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视听 素材 评价 方法 系统 程序 | ||
技术领域
本发明涉及视听素材评价方法、视听素材评价系统及程序。
本申请基于在2016年1月18日在日本申请的特愿2016-7307号主张优先权,并将其内容引入于此。
背景技术
一直以来,在评价商业广告(以下,称为CM)等的视听素材的情况下,例如,进行利用调查等的评价等主观且定性的评价。另外,另一方面已知这样的技术:通过计测收看动画时等的自然知觉下的被试验者的脑活动,对计测的信息进行解析,从而推定被试验者察觉到的知觉的意思内容(例如,专利文献1)。在该专利文献1记载的技术中,从名词、动词、形容词各自的词类推定概率高的单词,能够得到客观性的指标。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特愿2015-077694号。
发明内容
发明要解决的课题
然而,在利用专利文献1记载的技术来评价CM的情况下,例如,输出“高级”这一推定结果的情况下,判定对CM制作者的意图进行何种评价是有困难的。这样,现有的视听素材评价方法中,难以客观且定量地评价视听素材。
本发明想要解决上述问题而成,其目的在于提供能够客观且定量地评价视听素材的视听素材评价方法、视听素材评价系统及程序。
用于解决课题的方案
为了解决上述问题,本发明的一种方式的视听素材评价方法,包含:脑活动计测部计测收看视听素材后的被试验者的脑活动的脑活动计测步骤;第1矩阵生成部基于通过所述脑活动计测步骤计测的计测结果,生成推定所述被试验者的知觉的意思内容的第1矩阵的第1矩阵生成步骤;第2矩阵生成部对表示所述视听素材的计划意图的文章信息进行自然语言处理,生成第2矩阵的第2矩阵生成步骤;以及相似度算出部算出所述第1矩阵与所述第2矩阵的相似度的相似度算出步骤。
另外,本发明的一种方式的视听素材评价方法,在上述视听素材评价方法中的所述第2矩阵生成步骤中,所述第2矩阵生成部将分割所述文章信息的单词的每一个转换为表示既定维数的意思空间中的位置的矩阵,生成表示该矩阵的重心的所述第2矩阵。
另外,本发明的一种方式的视听素材评价方法,在上述视听素材评价方法中,所述文章信息包含有表示所述视听素材的故事板(storyboard)所包含的每个分镜(cut)的计划意图的分镜文章信息,在所述第1矩阵生成步骤中,所述第1矩阵生成部按每个所述分镜生成所述第1矩阵,在所述第2矩阵生成步骤中,所述第2矩阵生成部生成与所述分镜文章信息对应的所述第2矩阵,在所述相似度算出步骤中,所述相似度算出部按每个所述分镜算出所述相似度。
另外,本发明的一种方式的视听素材评价方法,在上述视听素材评价方法中,所述文章信息包含有表示所述视听素材所包含的每个场景(scene)的计划意图的场景文章信息,在所述第1矩阵生成步骤中,所述第1矩阵生成部按每个所述场景生成所述第1矩阵,在所述第2矩阵生成步骤中,所述第2矩阵生成部生成与所述场景文章信息对应的所述第2矩阵,在所述相似度算出步骤中,所述相似度算出部按每个所述场景算出所述相似度。
另外,本发明的一种方式的视听素材评价方法,在上述视听素材评价方法中的所述脑活动计测步骤中,所述脑活动计测部按每个既定时间间隔计测所述被试验者的脑活动,在所述第1矩阵生成步骤中,所述第1矩阵生成部按每个所述既定时间间隔生成所述第1矩阵,在所述相似度算出步骤中,所述相似度算出部算出与所述文章信息对应的期间中的表示所述第1矩阵的平均的平均第1矩阵与所述第2矩阵的相似度。
另外,本发明的一种方式的视听素材评价方法,在上述视听素材评价方法中,所述文章信息包含有表示所述视听素材的整体的计划意图的整体意图文章信息,在所述脑活动计测步骤中,所述脑活动计测部按每个既定时间间隔计测所述被试验者的脑活动,在所述第1矩阵生成步骤中,所述第1矩阵生成部按每个所述既定时间间隔生成所述第1矩阵,在所述第2矩阵生成步骤中,所述第2矩阵生成部生成与所述整体意图文章信息对应的所述第2矩阵,在所述相似度算出步骤中,所述相似度算出部算出按每个所述既定时间间隔生成的所述第1矩阵与和所述整体意图文章信息对应的所述第2矩阵的相似度。
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