@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00021700,
 author = {加藤, 光佑 and 井手, 一郎 and 出口, 大輔 and 村瀬, 洋 and KATO, Kosuke and IDE, Ichiro and DEGUCHI, Daisuke and MURASE, Hiroshi},
 issue = {474},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎},
 month = {Mar},
 note = {ニュース映像は資料的な価値が高く,アーカイビングが重要視されている.アーカイブされたニュース映像を資料として活用する際,話題の流れを追跡し,内容を総合的に理解することが重要である.これに関して,強く関連するニュースストーリを時系列に連鎖したトピックスレッド構造を抽出する手法が提案されている.この構造では,起点となるストーリから関連するストーリを辿ってその顛末を知ることができる.しかし,多様なトピックのストーリが含まれる場合,利用者はトピックスレッド構造中のストーリを逐一視聴する必要があり,負荷が高い.そこで我々は,トピックスレッド構造における主要なストーリ遷移を推定する手法を提案する.ストーリ自身から得られる特徴に加えて,トピックスレッド構造から得られる特徴を組み合わせ,推定に用いる.被験者に主要だと思われるトピックスレッドに投票してもらい,得られた得票を真値として評価した結果,提案手法の有効性を確認した., Archiving news videos is regarded as important since they are valuable sources of important social information. When exploiting archived news videos as information sources, it is important to track the flow of topics to understand their contents comprehensively. Concerning it, a method that structures the chronological semantic relations between news stories; the "topic thread structure" has been proposed. It allows the understanding of the circumstance of topics by tracking related stories one after another from the initial story. However, this imposes a user to watch many stories along the structure when it contains various topics. Thus, we propose a method that estimates the representative story transition in a topic thread structure. In the proposed method, features obtained from a story and those from the topic thread structure are used for the estimation. We confirmed the effectiveness of the proposed method by comparing it with a representative topic thread obtained from votes by subjects., IEICE Technical Report;IMQ2012-77,IEICE Technical Report;IE2012-181,IEICE Technical Report;MVE2012-138,IEICE Technical Report;WIT2012-87},
 pages = {239--244},
 title = {ニューストピックの時系列意味構造における主要なストーリ遷移の推定},
 volume = {112},
 year = {2013}
}