(57)【要約】【課題】  不適切な電子メールの交換を防止し、誤解が生じたり、誤送信によるトラブルの発生を防止するための技術を提供すること。【解決手段】  通信ネットワークを介して外部のサーバからの電子メールを受信する電子メール受信装置であって、通信ネットワークに接続して電子メールを受信するメール受信処理手段２０１と、受信した電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理手段２０２と、少なくとも該挨拶文に含まれる語句情報を用いて、該挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理手段２０３と、電子メールと共に、判定された該挨拶文の語感種類情報を出力する受信メール出力処理手段２０４とを備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークを介して外部のサーバからの電子メールを受信する電子メール受信装置であって、
該通信ネットワークに接続して電子メールを受信するメール受信処理手段と、
受信した電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理手段と、
少なくとも該挨拶文に含まれる語句情報を用いて、該挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理手段と、
該電子メールと共に、判定された該挨拶文の語感種類情報を出力する受信メール出力処理手段と
を備えたことを特徴とする電子メール受信装置。
【請求項２】
前記挨拶文抽出処理手段において、
電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を予め格納した挨拶文規則データベースと、
該挨拶文データベースを参照して、該テキスト情報と該電子メールに含まれるテキストとの比較処理により関連する挨拶文を抽出するか、該電子メールに含まれるテキストから該出現箇所情報に従って挨拶文を抽出する挨拶文規則抽出部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電子メール受信装置。
【請求項３】
前記挨拶文抽出処理手段において、
電子メール中のどの部分が挨拶文であるかを予め定義した教師データを用い、該教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文学習データベースと、
前記受信した電子メールを入力して、該挨拶文学習データベースを参照して機械学習処理により挨拶文を抽出する挨拶文機械学習抽出部と
を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子メール受信装置。
【請求項４】
前記挨拶文語感判定処理手段において、
電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベースと、
前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文と、該挨拶文語感規則データベースとの比較処理又は所定の演算処理により挨拶文語感種類を判定する挨拶文語感規則判定部と
を備えたことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の電子メール受信装置。
【請求項５】
前記挨拶文語感判定処理手段において、
電子メール中の挨拶文から判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、該教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文語感学習データベースと、
少なくとも前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文を入力して、該挨拶文語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する挨拶文語感機械学習判定部と
を備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の電子メール受信装置。
【請求項６】
前記電子メール受信装置において、
前記メール受信処理手段が受信した電子メールにおいて、少なくとも電子メールの送信者の情報と、その電子メールに係る語感種類情報とを記憶手段に格納する過去履歴格納処理手段と、
電子メールの受信時又は所定の契機に、受信した電子メールと、送信者の情報が一致する過去履歴を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出手段と、
少なくとも該受信した電子メールと共に該履歴又は変化を出力する過去履歴出力手段と
を備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の電子メール受信装置。
【請求項７】
前記電子メール受信装置において、
少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、該テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、
該電子メール語感判定処理手段が、
複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、
該テキストに含まれる語句と、該極性辞書データベースとの比較処理又は所定の演算処理により該テキストの語感種類を判定する電子メール語感規則判定部と
を備え、
前記受信メール出力処理手段において、該テキスト又は該テキストの語感種類を出力する
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の電子メール受信装置。
【請求項８】
前記電子メール受信装置において、
少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、該テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、
該電子メール語感判定処理手段が、
複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、
電子メールから判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、該教師データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した電子メール語感学習データベースと、
少なくとも受信した前記電子メールを入力して、該電子メール語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する電子メール語感機械学習判定部と
を備え、
前記受信メール出力処理手段において、該テキスト又は該テキストの語感種類を出力する
ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の電子メール受信装置。
【請求項９】
通信ネットワークを介して外部のサーバに向けて電子メールを送信する電子メール送信装置であって、
送信する電子メールを入力する送信メール入力処理手段と、
送信する電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理手段と、
少なくとも該挨拶文に含まれる語句情報を用いて、該挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理手段と、
判定された該挨拶文の語感種類情報を出力する語感出力処理手段と、
該通信ネットワークに接続して指定された宛先に向けて電子メールを送信するメール送信処理手段と
を備えたことを特徴とする電子メール送信装置。
【請求項１０】
前記挨拶文抽出処理手段において、
電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を予め格納した挨拶文規則データベースと、
該挨拶文データベースを参照して、該テキスト情報と該電子メールに含まれるテキストとの比較処理により関連する挨拶文を抽出するか、該電子メールに含まれるテキストから該出現箇所情報に従って挨拶文を抽出する挨拶文規則抽出部と
を備えたことを特徴とする請求項９に記載の電子メール送信装置。
【請求項１１】
前記挨拶文抽出処理手段において、
電子メール中のどの部分が挨拶文であるかを予め定義した教師データを用い、該教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文学習データベースと、
前記送信する電子メールを入力して、該挨拶文学習データベースを参照して機械学習処理により挨拶文を抽出する挨拶文機械学習抽出部と
を備えたことを特徴とする請求項９又は１０に記載の電子メール送信装置。
【請求項１２】
前記挨拶文語感判定処理手段において、
電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベースと、
前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文と、該挨拶文語感規則データベースとの比較処理又は所定の演算処理により挨拶文語感種類を判定する挨拶文語感規則判定部と
を備えたことを特徴とする請求項９ないし１１のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１３】
前記挨拶文語感判定処理手段において、
電子メール中の挨拶文から判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、該教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文語感学習データベースと、
少なくとも前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文を入力して、該挨拶文語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する挨拶文語感機械学習判定部と
を備えたことを特徴とする請求項９ないし１２のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１４】
前記電子メール送信装置において、
前記送信メール入力処理手段が入力した電子メールにおいて、少なくとも電子メールの送信者の情報と、その電子メールに係る語感種類情報とを記憶手段に格納する過去履歴格納処理手段と、
電子メールの送信時又は所定の契機に、送信する電子メールと、受信者の情報が一致する過去履歴を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出手段と、
少なくとも該送信する電子メールと共に該履歴又は変化を出力する過去履歴出力手段と
を備えたことを特徴とする請求項９ないし１３のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１５】
前記電子メール送信装置において、
少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、該テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、
該電子メール語感判定処理手段が、
複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、
該テキストに含まれる語句と、該極性辞書データベースとの比較処理又は所定の演算処理により該テキストの語感種類を判定する電子メール語感規則判定部と
を備え、
前記語感出力処理手段において、該テキスト又は該テキストの語感種類を出力する
ことを特徴とする請求項９ないし１４のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１６】
前記電子メール送信装置において、
少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、該テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、
該電子メール語感判定処理手段が、
複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、
電子メールから判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、該教師データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した電子メール語感学習データベースと、
少なくとも受信した前記電子メールを入力して、該電子メール語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する電子メール語感機械学習判定部と
を備え、
前記語感出力処理手段において、該テキスト又は該テキストの語感種類を出力する
ことを特徴とする請求項９ないし１５のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１７】
前記電子メール送信装置において、
送信する電子メールに付加すべき挨拶文を自動的に提示する挨拶文提示処理手段を備える構成であって、
該挨拶文提示処理手段が、
前記過去履歴格納処理手段の過去履歴を参照し、送信する電子メールの少なくとも受信者の情報と一致する過去履歴における挨拶文を抽出する過去履歴挨拶文抽出処理部と
抽出された挨拶文の一部又は全部を提示する挨拶文提示処理部と
を備えたことを特徴とする請求項１４ないし１６のいずれかに記載の電子メール送信装置。
【請求項１８】
クライアント端末からのメールデータを受信して、該メールデータに含まれる宛先アドレスに向けて該メールを送信するメール送信サーバであって、
前記請求項９ないし１７に記載の電子メール送信装置を備えると共に、
前記語感出力処理手段又は過去履歴出力手段、挨拶文提示処理手段の少なくともいずれかの手段からの出力結果の全部又は所定の条件に該当する一部を該クライアント端末又は所定の管理用端末に通知し、少なくとも電子メールを宛先に送信するか否かを照会する端末照会処理手段を備え、
該電子メール送信装置のメール送信処理手段が、該照会結果に従って、電子メールの送信処理を行う
ことを特徴とするメール送信サーバ。
【請求項１９】
通信ネットワークを介して外部のサーバからの電子メールを受信するコンピュータの電子メール受信方法であって、
メール受信処理手段が、該通信ネットワークに接続して電子メールを受信するメール受信処理ステップ、
挨拶文抽出処理手段が、受信した電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理ステップ、
挨拶文語感判定処理手段が、少なくとも該挨拶文に含まれる語句情報を用いて、該挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理ステップ、
受信メール出力処理手段が、該電子メールと共に、判定された該挨拶文の語感種類情報を出力する受信メール出力処理ステップ
を有することを特徴とする電子メール受信方法。
【請求項２０】
通信ネットワークを介して外部のサーバに向けて電子メールを送信するコンピュータの電子メール送信方法であって、
送信メール入力処理手段が、送信する電子メールを入力する送信メール入力処理ステップ、
挨拶文抽出処理手段が、送信する電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理ステップ、
挨拶文語感判定処理手段が、少なくとも該挨拶文に含まれる語句情報を用いて、該挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理ステップ、
語感出力処理手段が、判定された該挨拶文の語感種類情報を出力する語感出力処理ステップ
を有することを特徴とする電子メール送信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータによる電子メールの送受信に係る技術に関し、特に電子メールに含まれる語感を自動的に判定する技術に関わる。
【背景技術】
【０００２】
日常の連絡手段として電子メールの利用が普及し、企業等における業務上の連絡や、個人間の私的なメールの交換が行われている。
電子メールはごく簡単な操作で送受信が行え、相手方に即時に送達する特徴があるため、ちょっとした連絡でも電子メールを利用したり、会話と同じように頻繁にメールを交換する場合が増えている。
【０００３】
一方、電子メールを使って連絡をとる問題点も少なくない。例えば、添付するファイルを間違えて誤った宛先に機密情報を送信してしまう問題や、手軽に情報を送信できるため会社から不正に情報を送信してしまうケースも発生している。
また、気軽に送信ができる反面、文章をよく吟味せずに送信したために誤解が生じ、人間関係が損なわれることもある。すなわち、手紙であれば送ること自体が手間がかかるために文章をよく吟味して送るのが一般的であるし、電話であれば相手の反応を確かめながら話をするため、大きな誤解を生じることは少ない。
しかし、電子メールの場合には、極端な場合、「はい」か「いいえ」だけを答えるような文章を送ることもあり、正確にニュアンスや真意が相手に伝わらず、感情的な行き違いに発展することがある。
【０００４】
さらに、同姓の相手にメールを送信する場合に、不注意で別の相手にメールを送信してしまうことがある。特に相手が目上の重要な人物の場合などに、友人宛のメールを送って不快な思いをさせてしまうこともある。
【０００５】
相手方からメールを受信する場合にも、普段からどのようなメールを書く相手なのかを把握することで、相手の心情に変化が生じているのかを知ることができるが、従来は毎回の相手の書き方を記憶し、記憶に基づいて判断せざるを得なかった。
相手方が多数になった場合には、すべてを把握することは不可能であり、相手の微妙な心情の変化を察知することが難しく、円滑なコミュニケーションの障害になっていた。
【０００６】
従来、誤送信を防止するための技術はいくつか提案されている。
例えば、特許文献１によれば、電子メールの宛先と件名の組み合わせ、あるいは宛先とキーワードの組み合わせとが一致した場合に、警告を出力する技術が提案されている。
この方法は、宛先とキーワードの一致だけをルールベースで比較するだけであるから、誤った相手に別件のメールを送付するのを防止するにとどまり、上述したような、メールの書き方が不適当である、といったことまで検出できるものではない。
【０００７】
本件発明に関連する技術として、本件発明者らにより、非特許文献１〜４の技術が開示されている。
非特許文献１は、日本語の副詞について、その単語がもつ肯定・否定・中立の３種類の極性を評価極性として付与した副詞辞書の作成について述べている。
非特許文献２は、Ｗｅｂテキストについて意見ごとに分類する分類タグを付与する技術について述べている。
非特許文献３は、日本語の副詞について、話者の表現意図を種類によって分類し、副詞辞書を構築すると共に、機械学習を利用して副詞を自動分類する技術について述べている。
非特許文献４は、新聞記事について機械学習を用いて肯定・否定・中立で意見を分類する方法について述べている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−０８３９１７号
【０００９】
【非特許文献１】金丸  敏幸，  村田  真樹，  井佐原  均  「評価極性付き副詞辞書の作成と評価」言語処理学会第１３回年次大会，龍谷大学．  ２００７年３月２０日．
【非特許文献２】金丸  敏幸，村田真樹，井佐原  均  「言語資源と分類タグ付与技術を利用したＷｅｂテキスト分析システムの開発」言語処理学会第１４回年次大会ｐ．２１３−２１６，東京大学駒場キャンパス，２００８年  ３月．
【非特許文献３】金丸  敏幸，村田  真樹，井佐原  均  「話者の意図に関わる副詞辞書の構築」、言語処理学会  第１２回年次大会併設ワークショップ  （Ｗ１）「感情・評価・態度と言語」慶應義塾大学．２００６年．
【非特許文献４】Ｔｏｓｈｉｙｕｋｉ  Ｋａｎａｍａｒｕ，  Ｍａｓａｋｉ  Ｍｕｒａｔａ，  ａｎｄ  Ｈｉｔｏｓｈｉ  Ｉｓａｈａｒａ，  ”Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ｎｅｗｓｐａｐｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍａｃｈｉｎｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ”，  Ｔｈｅ  ６ｔｈ  ＮＴＣＩＲ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ＮＩＩ，  Ｔｏｋｙｏ，  ２００７年５月．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上記従来技術の有する問題点に鑑みて創出されたものであり、不適切な電子メールの交換を防止し、誤解が生じたり、誤送信によるトラブルの発生を防止するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上記課題の解決のために次のような手段を用いる。
請求項１に記載の発明は、通信ネットワークを介して外部のサーバからの電子メールを受信する電子メール受信装置を提供する。この電子メール受信装置には、通信ネットワークに接続して電子メールを受信するメール受信処理手段と、受信した電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理手段と、少なくとも挨拶文に含まれる語句情報を用いて、挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理手段と、電子メールと共に、判定された挨拶文の語感種類情報を出力する受信メール出力処理手段とを備える。
【００１２】
請求項２に記載の発明によれば、前記挨拶文抽出処理手段において、電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を予め格納した挨拶文規則データベースと、挨拶文データベースを参照して、テキスト情報と電子メールに含まれるテキストとの比較処理により関連する挨拶文を抽出するか、電子メールに含まれるテキストから出現箇所情報に従って挨拶文を抽出する挨拶文規則抽出部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項３に記載の発明によれば、前記挨拶文抽出処理手段において、電子メール中のどの部分が挨拶文であるかを予め定義した教師データを用い、教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文学習データベースを備える。そして、前記受信した電子メールを入力して、挨拶文学習データベースを参照して機械学習処理により挨拶文を抽出する挨拶文機械学習抽出部を備えた電子メール受信装置を提供する。
【００１４】
請求項４に記載の発明によれば、前記挨拶文語感判定処理手段において、電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベースと、前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文と、挨拶文語感規則データベースとの比較処理又は所定の演算処理により挨拶文語感種類を判定する挨拶文語感規則判定部とを備えた電子メール受信装置を提供することができる。
【００１５】
請求項５に記載の発明によれば、前記挨拶文語感判定処理手段において、電子メール中の挨拶文から判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文語感学習データベースを用いる。
そして、少なくとも前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文を入力して、挨拶文語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する挨拶文語感機械学習判定部を備えた電子メール受信装置を提供する。
【００１６】
請求項６に記載の発明によれば、前記電子メール受信装置において、前記メール受信処理手段が受信した電子メールにおいて、少なくとも電子メールの送信者の情報と、その電子メールに係る語感種類情報とを記憶手段に格納する過去履歴格納処理手段と、電子メールの受信時又は所定の契機に、受信した電子メールと、送信者の情報が一致する過去履歴を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出手段と、少なくとも受信した電子メールと共に履歴又は変化を出力する過去履歴出力手段とを備えた電子メール受信装置を提供することができる。
【００１７】
請求項７に記載の発明によれば、前記電子メール受信装置において、少なくとも電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、電子メール語感判定処理手段が、複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、テキストに含まれる語句と、極性辞書データベースとの比較処理又は所定の演算処理によりテキストの語感種類を判定する電子メール語感規則判定部とを備える。
本構成において、受信メール出力処理手段において、テキスト又はテキストの語感種類を出力することを特徴とする。
【００１８】
請求項８に記載の発明によれば、前記電子メール受信装置において、少なくとも電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える。
本構成において、電子メール語感判定処理手段が、複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、電子メールから判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、教師データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した電子メール語感学習データベースと、少なくとも受信した前記電子メールを入力して、電子メール語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する電子メール語感機械学習判定部とを備える。そして、前記受信メール出力処理手段において、テキスト又はテキストの語感種類を出力することを特徴とする。
【００１９】
請求項９に記載の発明によれば、通信ネットワークを介して外部のサーバに向けて電子メールを送信する電子メール送信装置を提供することもできる。
本装置には、送信する電子メールを入力する送信メール入力処理手段と、送信する電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理手段と、少なくとも挨拶文に含まれる語句情報を用いて、挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理手段と、判定された挨拶文の語感種類情報を出力する語感出力処理手段とを備えたことを特徴とする。
本装置には、上記の他に、通信ネットワークに接続して指定された宛先に向けて電子メールを送信する公知のメール送信処理手段を備える。
【００２０】
請求項１０に記載の発明によれば、前記挨拶文抽出処理手段において、電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を予め格納した挨拶文規則データベースと、挨拶文データベースを参照して、テキスト情報と電子メールに含まれるテキストとの比較処理により関連する挨拶文を抽出するか、電子メールに含まれるテキストから出現箇所情報に従って挨拶文を抽出する挨拶文規則抽出部とを備えた電子メール送信装置を提供することができる。
【００２１】
請求項１１に記載の発明によれば、前記挨拶文抽出処理手段において、電子メール中のどの部分が挨拶文であるかを予め定義した教師データを用い、教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文学習データベースを用いる。
そして、前記送信する電子メールを入力して、挨拶文学習データベースを参照して機械学習処理により挨拶文を抽出する挨拶文機械学習抽出部を備える。
【００２２】
請求項１２に記載の発明によれば、前記挨拶文語感判定処理手段において、電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベースと、挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文と、挨拶文語感規則データベースとの比較処理又は所定の演算処理により挨拶文語感種類を判定する挨拶文語感規則判定部とを備えた電子メール送信装置を提供することができる。
【００２３】
請求項１３に記載の発明によれば、前記挨拶文語感判定処理手段において、電子メール中の挨拶文から判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した挨拶文語感学習データベースを用いる。
そして、少なくとも前記挨拶文抽出処理手段で抽出された挨拶文を入力して、挨拶文語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する挨拶文語感機械学習判定部とを備える。
【００２４】
請求項１４に記載の発明によれば、前記電子メール送信装置において、送信メール入力処理手段が入力した電子メールにおいて、少なくとも電子メールの送信者の情報と、その電子メールに係る語感種類情報とを記憶手段に格納する過去履歴格納処理手段と、電子メールの送信時又は所定の契機に、送信する電子メールと、受信者の情報が一致する過去履歴を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出手段と、少なくとも送信する電子メールと共に履歴又は変化を出力する過去履歴出力手段とを備えた電子メール送信装置を提供することができる。
【００２５】
請求項１５に記載の発明によれば、前記電子メール送信装置において、少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える構成であって、電子メール語感判定処理手段が、複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、テキストに含まれる語句と、極性辞書データベースとの比較処理又は所定の演算処理によりテキストの語感種類を判定する電子メール語感規則判定部とを備え、前記語感出力処理手段において、テキスト又はテキストの語感種類を出力することを特徴とする。
【００２６】
請求項１６に記載の発明によれば、電子メール送信装置において、少なくとも前記電子メールのテキストに含まれる語句情報を用いて、テキストが含む語感の種類を判定する電子メール語感判定処理手段を備える。
本構成において、電子メール語感判定処理手段が、複数の語句に対応する語感種類情報を予め格納した極性辞書データベースと、電子メールから判定されるべき語感の種類情報を予め定義した教師データを用い、教師データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の少なくともいずれかを素性として機械学習し、その結果を格納した電子メール語感学習データベースを用いる。
そして、少なくとも受信した前記電子メールを入力して、電子メール語感学習データベースを参照して機械学習処理により語感種類情報を判定する電子メール語感機械学習判定部とを備え、前記語感出力処理手段において、テキスト又はテキストの語感種類を出力することを特徴とする。
【００２７】
請求項１７に記載の発明によれば、前記電子メール送信装置において、送信する電子メールに付加すべき挨拶文を自動的に提示する挨拶文提示処理手段を備える構成であって、挨拶文提示処理手段が、前記過去履歴格納処理手段の過去履歴を参照し、送信する電子メールの少なくとも受信者の情報と一致する過去履歴における挨拶文を抽出する過去履歴挨拶文抽出処理部と抽出された挨拶文の一部又は全部を提示する挨拶文提示処理部とを備えることができる。
【００２８】
請求項１８に記載の発明によれば、クライアント端末からのメールデータを受信して、メールデータに含まれる宛先アドレスに向けてメールを送信するメール送信サーバを提供することもできる。
本サーバには、前記請求項９ないし１７に記載の電子メール送信装置を備え、上記の語感出力処理手段又は過去履歴出力手段、挨拶文提示処理手段の少なくともいずれかの手段からの出力結果の全部又は所定の条件に該当する一部をクライアント端末又は所定の管理用端末に通知し、少なくとも電子メールを宛先に送信するか否かを照会する端末照会処理手段を備えたことを特徴とする。
【００２９】
請求項１９に記載の発明によれば、通信ネットワークを介して外部のサーバからの電子メールを受信するコンピュータの電子メール受信方法を提供することができる。
本方法において、メール受信処理手段が、通信ネットワークに接続して電子メールを受信するメール受信処理ステップ、挨拶文抽出処理手段が、受信した電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理ステップ、挨拶文語感判定処理手段が、少なくとも挨拶文に含まれる語句情報を用いて、挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理ステップ、受信メール出力処理手段が、電子メールと共に、判定された挨拶文の語感種類情報を出力する受信メール出力処理ステップを有することを特徴とする。
【００３０】
請求項２０に記載の発明によれば、通信ネットワークを介して外部のサーバに向けて電子メールを送信するコンピュータの電子メール送信方法を提供することができる。
本方法において、送信メール入力処理手段が、送信する電子メールを入力する送信メール入力処理ステップ、挨拶文抽出処理手段が、送信する電子メールから挨拶文を抽出する挨拶文抽出処理ステップ、挨拶文語感判定処理手段が、少なくとも挨拶文に含まれる語句情報を用いて、挨拶文が含む語感の種類を判定する挨拶文語感判定処理ステップ、語感出力処理手段が、判定された挨拶文の語感種類情報を出力する語感出力処理ステップを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明は、上記構成を備えることにより次のような効果を奏する。
請求項１又は１９に記載の発明によると、受信した電子メールから挨拶文を抽出し、その語感の種類を判定してユーザに示すことができるので、ユーザはそれが丁寧なメールなのか、形式的なメールなのか、親しげなメールなのか、といった電子メールの語感を客観的に把握することができ、読み手の意図を正確に知ることに寄与する。
特に、本発明は比較的パターンに分類しやすく、送信者と受信者との関係を表すことの多い挨拶文に着目することで、語感を効率的に判定することを特徴とする。
【００３２】
請求項２に記載の発明によると、挨拶文抽出処理において、あらかじめユーザが定義したルールベースによる抽出を行うことができるので、簡易な抽出方法を実現することができる。また、ルールベースを用いることで、確実に語感を表現する語句を含む電子メールについては正確に判定することができる。
【００３３】
請求項３に記載の発明によると、機械学習モジュールを用い、その素性として、挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な挨拶文の抽出に寄与する。
特に、挨拶文が出現する箇所は一般に文頭、文末が多いことや、挨拶文に使われる語句、構文、品詞などの文法的情報を素性として用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から挨拶文を含みやすいかどうかに影響する場合もあり、これを素性とすることもできる。
【００３４】
請求項４に記載の発明によると、挨拶文語感判定処理手段において挨拶文語感規則データベースを用い、ルールベースによる語感の判定を行うことができる。
挨拶文は定型的な文章、語句が多く、ルールベースによっても比較的良好な判定を行うことができ、簡易、高速な判定手法を実現できる。
特に、複数の送信ユーザの電子メールを本装置を介して送信する構成では、ルールベースで機械的に不適切な内容のメールを検出することができる。
【００３５】
請求項５に記載の発明によると、機械学習モジュールを用い、その素性として、挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な語感の判定に寄与する。
特に、挨拶文が出現する箇所や、回数、挨拶文に使われる語句、構文、品詞などの文法的情報を素性として用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から送信者と受信者の関係が現れることもあるためこれを素性とすることもできる。
【００３６】
請求項６に記載の発明によると、受信したメールの過去履歴を格納しておくことができるので、電子メールを受信した時や、ユーザが指定した時などの所定の契機に、同じ送信者の過去の語感などを参照することができる。例えば、同じ差出人からのメールが来た際に過去にもらったメールと比較してその差出人の態度（親密になった。そっけなくなった。怒っているなど）を判定してユーザにその態度を示すことができる。
これにより、大量のメールを受信を行っているユーザでも、手軽にメールの語感の変化をくみ取ることができ、円滑なコミュニケーションに寄与する。
【００３７】
請求項７に記載の発明によれば、上記の挨拶文以外のテキスト、例えばメールの本文や題名などについても、その語感を判定することができる。
その際に、従来技術で述べた極性辞書等を利用し、その辞書に登録された語句とテキストとの比較処理や所定の演算処理で判定することで、複数の文章を含むテキストを対象にしてもコンピュータを用いて容易に当該電子メールの語感を判定することができる。
【００３８】
請求項８に記載の発明によれば、機械学習モジュールを用い、その素性として、学習データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な語感の判定に寄与する。
特に、電子メールに含まれている文章や語句などのテキスト情報を用いたり、極性辞書にある語句を含むかどうか、あるいはその語感種類情報を用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から送信者と受信者の関係が現れることもあるためこれを素性とすることもできる。
【００３９】
請求項９又は２０に記載の発明によると、送信する電子メールから挨拶文を抽出し、その語感の種類を判定してユーザに示すことができるので、ユーザは送信前、あるいは送信後に、電子メールが適切なものであったのか客観的に把握することができる。これにより、第三者との無用のトラブルを防止することができる。さらに、メールの受信者を勘違いして不適切な語感のメールを送信してしまうことを防ぐことにも寄与する。
特に、本発明は比較的パターンに分類しやすく、送信者と受信者との関係を表すことの多い挨拶文に着目することで、語感を効率的に判定することを特徴とする。
【００４０】
請求項１０に記載の発明によると、挨拶文抽出処理において、あらかじめユーザが定義したルールベースによる抽出を行うことができるので、簡易な抽出方法を実現することができる。また、ルールベースを用いることで、確実に語感を表現する語句を含む電子メールについては正確に判定することができる。
特に、複数の送信ユーザの電子メールを本装置を介して送信する構成では、ルールベースで機械的に不適切な内容のメールを検出することができる。
【００４１】
請求項１１に記載の発明によると、機械学習モジュールを用い、その素性として、挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な挨拶文の抽出に寄与する。
特に、挨拶文が出現する箇所は一般に文頭、文末が多いことや、挨拶文に使われる語句、構文、品詞などの文法的情報を素性として用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から挨拶文を含みやすいかどうかに影響する場合もあり、これを素性とすることもできる。
【００４２】
請求項１２に記載の発明によると、挨拶文語感判定処理手段において挨拶文語感規則データベースを用い、ルールベースによる語感の判定を行うことができる。
挨拶文は定型的な文章、語句が多く、ルールベースによっても比較的良好な判定を行うことができ、簡易、高速な判定手法を実現できる。
【００４３】
請求項１３に記載の発明によると、機械学習モジュールを用い、その素性として、挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な語感の判定に寄与する。
特に、挨拶文が出現する箇所や、回数、挨拶文に使われる語句、構文、品詞などの文法的情報を素性として用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から送信者と受信者の関係が現れることもあるためこれを素性とすることもできる。
【００４４】
請求項１４に記載の発明によると、メール送信装置に入力したメールの過去履歴を格納しておくことができるので、電子メールを送信する時や、ユーザが指定した時などの所定の契機に、同じ受信者に送信した過去の電子メールの語感などを参照することができる。例えば、同じ差出人に対してメールする際に過去に送ったメールと同程度の挨拶文を作成して送信することに役立つ。
挨拶文が異なる場合は、異なり具合に応じた注意喚起をうながすメッセージを出すようにすることもできる。
【００４５】
請求項１５に記載の発明によれば、上記の挨拶文以外のテキスト、例えばメールの本文や題名などについても、その語感を判定することができる。
その際に、従来技術で述べた極性辞書等を利用し、その辞書に登録された語句とテキストとの比較処理や所定の演算処理で判定することで、複数の文章を含むテキストを対象にしてもコンピュータを用いて容易に当該電子メールの語感を判定することができる。
【００４６】
請求項１６に記載の発明によれば、機械学習モジュールを用い、その素性として、学習データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を使うことで高精度な語感の判定に寄与する。
特に、電子メールに含まれている文章や語句などのテキスト情報を用いたり、極性辞書にある語句を含むかどうか、あるいはその語感種類情報を用いることで良好に判定することができる。さらに、電子メールのドメイン名から送信者と受信者の関係が現れることもあるためこれを素性とすることもできる。
【００４７】
請求項１７に記載の発明によれば、挨拶文提示処理手段を設けて送信する電子メールに付加すべき挨拶文を自動的に提示することができるので、必要かつ適切な挨拶文を簡便に電子メールに付加することができる。
また、前回の挨拶文と同程度の語感の文章を加えたり、言い回しだけ異なる挨拶文を入れることなどにより円滑なコミュニケーションに寄与する。
【００４８】
請求項１８に記載の発明によれば、クライアント端末において送信しようとする電子メールを本発明の電子メール送信装置において受信して、そのメールに含まれる挨拶文が適切か否かを判定することができる。請求項９ないし１３、１５、１６に記載の電子メール送信装置を組み込む場合には、語感種類情報をクライアント端末や、会社等において社員の送信メールを管理するための管理用端末などに通知することができる。これにより、メールを送信しようとした本人や、管理者等があらかじめ不適切なメールを知り、送信をとりやめる等の対応をとることができる。
【００４９】
また、請求項１４に記載の電子メール送信装置を組み込む場合には、過去履歴をクライアント端末や管理用端末に送信することができる。
請求項１７に記載の発明によれば、以前送信したときの挨拶文を、クライアント端末や管理用端末に送信することができる。
これにより、以前の挨拶文と比較したり、以前の挨拶文を利用して同程度の挨拶文を付加することができ、円滑なコミュニケーションに寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
本発明の実施形態を、図面に示す実施例を基に説明する。なお、実施形態は下記に限定されるものではない。本発明は、電子メールの受信装置、送信装置を提供するが、これらは別々に構成してもよいし、１個のコンピュータにより構成してもよい。
【実施例１】
【００５１】
実施例１に係る構成は、図１に示すように１台の端末（１０）内に受信装置（１１）と、メール送信装置（１２）とを形成する。このような構成は、一般的なパーソナルコンピュータの電子メールアプリケーションソフト（以下、メールソフト）と同様であり、本実施例の構成はメールソフトの機能として実装するものである。
周知のようにメールソフトには受信機能と送信機能とがあり、インターネットを通して外部の送信サーバ、受信サーバと通信する。
【００５２】
以下、メールの受信機能について、受信装置（１１）の構成を、メールの送信機能について、メール送信装置（１２）の構成としてそれぞれ説明する。各構成を明らかにするために別の図に示すが、同一の処理を行う処理部は適宜共用することができる。
【００５３】
本発明の請求項１、２、４及び１９に係る受信装置（１１）の構成と処理方法を説明する。
図２は本発明に係る電子メール受信装置（以下、受信装置と呼ぶ）（１１）の構成図である。本装置における処理のフローチャートを図３に示す。本発明は公知のパーソナルコンピュータにより容易に実現することが可能であり、演算処理や機械学習、テキスト処理などを司るＣＰＵ（２０）によって本発明の各ステップを実行処理する。ＣＰＵ（２０）は周知のようにメモリ（図示しない）と協働して動作し、キーボードやマウス（２１）などの入力手段の他、出力結果を表示するモニタ（２２）、ハードディスク等の外部記憶装置（２３）などを備えている。
また、インターネット等のネットワークと接続するネットワークアダプタ（２４）を備えて入出力データを入力することができる。
【００５４】
そして、ＣＰＵ（２０）にはメール受信処理部（２０１）、挨拶文抽出処理部（２０２）、挨拶文語感判定処理部（２０３）、受信メール出力部（２０４）が設けられている。
そして、公知のプログラミング言語によって記載されたプログラムがＣＰＵ（２０）及びそれと連動するハードウェアを動作させて、以下に説述する各部（２０１）〜（２０４）の機能が実現される。
【００５５】
外部記憶装置（２３）には、電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を格納した挨拶文規則データベース（２３１）と、電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベース（２３２）とを記録している。
【００５６】
本実施例では、規則に基づいて（ルールベース）、挨拶文の抽出処理や挨拶文の語感を判定する処理を行う構成について説明する。
以下、図３に示す処理フローチャートを用いて、本発明の各処理を詳細に説述する。
まずメール受信処理部（２０１）がネットワークアダプタ（２４）を通して送られてくるメールデータを受信する。（メール受信処理ステップ：Ｓ１０）ＣＰＵ（２０）において実行されているのがメールクライアントソフトの場合には、ユーザ名とパスワードの認証によりメールサーバにログインして、該メールサーバからデータが送られてくる。ＣＰＵ（２０）で実行されているのがメール受信サーバソフトである場合には、送信者のメール送信サーバから送られてくるメールのデータが、本処理（Ｓ１０）によってユーザ用の記憶領域に格納される。
【００５７】
受信したメールのテキストデータから挨拶文抽出処理部（２０２）が挨拶文抽出処理（Ｓ１１）を実行処理する。
本実施例ではここでルールベースによる挨拶文の抽出処理を行う。すなわち、挨拶文規則データベースに、表１又は表２のようなデータテーブルを格納する。
【００５８】
【表１】
2010056682.tif 000003
【００５９】
【表２】
2010056682.tif 000004
【００６０】
表１では、一般的に見られる挨拶文を登録しており、挨拶文抽出処理部（２０２）ではこれらの挨拶文の文字列と、受信したメールのテキストデータの文字列とを比較し、一致するものを抽出する。例えば、番号２の「いつも大変お世話になっております」を参照し、テキストデータから同一又は類似の文章（これらを関連する文章と呼ぶ）を抽出する。
類似する場合とは、例えば漢字を用いるかどうかの表記のぶれ、句読点の位置の違い、一部の語句の加除などを含む。
【００６１】
「いつも大変お世話になっております」であれば、「いつもお世話になっております」「いつもお世話になっています」「大変おせわになっております」などのようなものは全て関連する文章に該当する。これらは予め漢字と読みを定義したり、加除される可能性のある語句を定義しておいて、表記のぶれに対応できるようにしてもよい。
【００６２】
関連する文章であるかどうかは、挨拶文規則データベースに登録された文を含む１文のうち、何文字が一致しているかによって判定することもできる。例えば、挨拶文規則データベースに「いつも大変お世話になっております」という１６文字の挨拶文が登録されていたときに、受信した電子メールのテキストデータを順に調べていくと「平素皆様には大変お世話になっております」という１文（１９文字）があったとする。
両者で重なる文字列は「大変お世話になっております」の１３文字であるから、両者の類似度は全文字数を分母、共通する文字数を分子とした分数同士を積算して
（１３／１６）×（１３／１９）＝０．４６８
と計算することもできる。
また、全文字数同士の和を分母、共通する文字数同士の和を分子として、
（１３＋１３）／（１６＋１９）＝０．７４３
と計算することもできる。
【００６３】
上記では文字数によって類似度を計算したが、公知の技術で形態素解析を行い、一致する形態素の数や割合から類似度を求め、それが閾値以上のときに類似すると判定してもよい。
このような類似度の計算方法は多様なものが知られているが、そのいずれを用いてもよい。そして、このような類似度の演算を行って、所定の閾値を超える場合に、その一文を挨拶文として抽出することができる。
【００６４】
また、表２では挨拶文の出現位置により挨拶文を抽出する構成を示している。すなわち、番号７のように電子メールの先頭、具体的にはメールの本文の第１文を挨拶文と規定おき、どのような文であったとしても挨拶文であると定義することができる。
この場合、第１文はとにかく挨拶文として抽出されるため、挨拶文であれば支障なく語感の判定ができるし、全く挨拶にならない文章であっても後段の挨拶文語感判定処理において、不適切な語感を含むメールと判断されるため十分良好に作用する。
【００６５】
その他、番号５の「ありがとうございます」のような語句の場合、本文の先頭や末尾付近に出現するときには挨拶文である可能性が高く、それ以外は具体的な内容に関しての謝辞である可能性が高いため、出現位置を限定しておくことで、挨拶文を効果的に抽出することができる。
【００６６】
出現位置は、表２のように文字数で定義する他、行数で定義する方法、本文全体の中の割合、例えば文頭から５％以内、といったように定義することもできる。もちろん、文頭から２０％〜５０％の範囲というように中間の範囲を定義することもできる。
【００６７】
次に、挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）について説明する。
本実施例では、語感の判定についても挨拶文語感規則データベース（２３２）を用いてルールベースで判定する方法を示す。挨拶文語感規則データベース（２３２）の例を表３に示す。
【００６８】
【表３】
2010056682.tif 000005
【００６９】
挨拶文語感規則データベース（２３２）には、挨拶文と、それに対応する語感が定義されている。語感としては、単に全体的な印象で、「肯定」「中立」「否定」というように語感種類を定義してもよい。
本実施例では、語感をいくつかの尺度で分類して定義する例を示した。すなわち、番号Ａの挨拶文は、肯定的な印象を持ち、喜びを表し、外部者に対する挨拶文であることを示す。同様にＢの挨拶文は中立的な印象、恐縮を表す。Ｃの挨拶文は共感を関係者に対して示すものである。Ｄの挨拶文は中立的な印象で恐縮を関係者に示している。
【００７０】
このような語感種類は、非特許文献２でも述べているように表４のような分類方法を用いることもできる。
本発明の語感種類情報としては、これらの語感種類を適宜組み合わせて用いてもよい。
【００７１】
【表４】
2010056682.tif 000006
【００７２】
挨拶文語感判定処理部（２０３）は、挨拶文抽出処理部（２０２）が抽出した挨拶文と、挨拶文語感規則データベース（２３２）の内容とを比較して対応する語感種類を決定する。例えば、挨拶文として「お疲れ様です」が抽出されたとき、挨拶文語感判定処理部（２０３）は「肯定・共感・関係者」を語感種類と判定する。
【００７３】
挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）でも、上記挨拶文抽出処理（Ｓ１１）と同様に、語感の判定を類似文まで拡張することもできる。この場合も類似度を計算し、類似した挨拶文の語感を判定できるようにしてもよい。
【００７４】
最後に、受信メール出力部（２０４）の処理によって、判定された語感種類をユーザに対してモニタ（２２）から表示する。（受信メール出力処理：Ｓ１３）
ユーザは表示された語感種類を見て、受け取ったメールが客観的にどのようなニュアンス、文意をもつものであるのかを把握することができる。
【００７５】
出力方法としては、モニタ（２２）において表示してもよいし、外部記憶装置（２３）にログとして記録するだけでもよい。ログを定期的に、所定の管理者に送信するようにしてもよい。
【実施例２】
【００７６】
実施例２として、本発明の請求項６に係る受信装置（１１）の構成と処理方法を説明する。すなわち、図４に示すように受信装置（１１）に電子メールの送信者や語感種類情報を外部記憶装置（２３）の過去履歴テーブル（２３３）に格納する過去履歴格納処理部（２０５）、受信した電子メールと送信者の情報が一致する過去履歴（２３３）を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出部（２０６）と、受信した電子メールと共に過去履歴（２３３）や語感種類情報の変化を出力する過去履歴出力部（２０７）を備えている。
【００７７】
図５は本実施例の処理の流れ図であり、実施例１の挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）の後に、過去履歴格納処理部（２０５）が判定された語感種類情報をメールの送信者の情報、例えばメールアドレスや氏名などと共に過去履歴テーブル（２３３）として格納する。（過去履歴格納ステップ：Ｓ１４）
過去履歴テーブル（２３３）の例は表５の通りである。
【００７８】
【表５】
2010056682.tif 000007
【００７９】
ここでは、過去履歴テーブル（２３３）に、受信日時や挨拶文そのものも一緒に格納している。そして、次に電子メールの受信処理（Ｓ１０）を行った時に、過去履歴検出部（２０６）が過去履歴テーブル（２３３）から同一の送信者の過去履歴を検出する。
具体的には、メール受信処理部（２０１）で受信したテキストデータから、送信者欄のメールアドレスを抽出し、過去履歴テーブルの送信者欄で一致するデータを抽出する。
検出されるデータは、過去のメールにおける挨拶文とその語感である。
【００８０】
そして、受信メール出力処理（Ｓ１３）と同時に、過去履歴の出力処理（Ｓ１６）も行う。ユーザは受信メールや判定された語感の表示を見ながら、同じ送信者からの挨拶文や語感を表示して比較することができる。
多量のメールを受信するユーザにとって、すべての送信者の過去のメールがどのようなニュアンスで書かれていたかを覚えておくことは難しいが、本発明によればそれが比較可能な形で表示されることにより、送信者の心情の変化を明確に把握することができる。
【００８１】
このような構成に加えて、過去履歴検出部（２０６）で語感の変化を検出するようにしてもよい。この場合、挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）で判定した語感を過去履歴検出部（２０６）に入力（図５における一点鎖線）し、過去履歴テーブル（２３３）の内容と比較する。
そして、例えば語感「肯定・喜び・外部」のうち、いずれか一つでも変化した場合には変化があったとして過去履歴出力ステップ（Ｓ１６）に進む。
【００８２】
あるいは特定の尺度について変化があったときにだけ出力するようにしてもよい。すなわち、同じ送信者に対して視点の尺度が変化することは不自然であるから、視点が変化した時に過去履歴を出力するようにしてもよい。
【００８３】
また、態度の尺度においては、各語感種類間に距離を設定しておき、その距離が閾値を超えた変化があったとき過去履歴を出力してもよい。例えば、距離閾値を５として、「喜び」と「怒り」の距離の値が１０であったときに、「喜び」であった送信者の心情が、「怒り」に変化したとして、その変化をユーザに警告することができる。
【００８４】
さらに、挨拶文同士を比較することも可能である。
挨拶文を比較する場合には、少しでも変化すれば出力する方法と、一致度に基づいてある程度異なる場合に出力する方法とがある。
【００８５】
文字列が完全に一致しているかどうかは一致度を算出しなくても単純な文字列の比較処理で済む。また、挨拶文の場合には意味としては同じでもわずかな言葉の変化でニュアンスが変わることが多い。
例えば、表５の上段の例で「いつも大変お世話になっております」の過去履歴があるときに、受信した挨拶文が「いつもお世話になっております」の場合には一致度はかなり高いが、少しニュアンスに変化がある。
【００８６】
上述したのと同様の方法により、受信したメールから抽出された挨拶文と、過去履歴テーブル（２３３）から抽出した挨拶文との一致度を比較し、一致度が一定以上離れたときに、過去履歴出力処理（Ｓ１６）を行っても良い。
【００８７】
このとき、同義表現辞書をあらかじめ用意し、同義な表現については一致するものとして一致度の計算をする。また、特別表現辞書をあらかじめ用意し、その辞書にある表現が不一致の場合は特に一致度が下がるように計算する。については一致するものとして一致度の計算をすることもできる。
【００８８】
一致度に応じて、警告の態様を変化させてもよい。例えば、一致度が比較的高い場合には、「注意：挨拶文の語感が変化しています」と表示する一方、一致度が低い場合には、「警告：語感が大きく変化しています。対応に注意が必要です」と表示し、ユーザにより注意を促すことができる。
【００８９】
語感が変化したかどうかを上記のような所定の演算や規則に基づいて検出する方法に限らず、後述する機械学習によって検出することもできる。この場合、挨拶文又は語感種類の組み合わせと、その組み合わせの場合に検出すべきか否かを付与した結果を教師データとして用意する。素性には挨拶文の文字列又は語感種類を用いる。
過去履歴検出部（２０６）に備えた機械学習モジュールによりまず機械学習を行い、その学習結果は外部記憶装置（２３）に格納しておく。
次に過去履歴検出処理（Ｓ１５）を実行する際には、該学習結果を参照し、機械学習モジュールが所定の演算を行うことで、検出処理を行う。このような機械学習を用いること
【００９０】
素性には、送信者の情報を用いてもよい。この場合、送信者によって、変化が検出されやすいかどうかに差を設けることができ、特に注意の必要な送信者と、変化してもそれほど注意を要しない送信者を区別して検出することができる。
【実施例３】
【００９１】
実施例３として、本発明の請求項１、３、５に係る受信装置（１１）の構成と処理方法を説明する。本実施例は機械学習を用いて、挨拶文抽出処理（Ｓ１１）や挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）を行うものである。
図６は本実施例における挨拶文抽出処理部（２０２）の詳細構成図、図７は挨拶文抽出処理（Ｓ１１）において機械学習を用いる場合の処理流れ図、図８は挨拶文語感判定処理部（２０３）の詳細構成図、図９は挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）において機械学習を用いる場合の処理流れ図である。
【００９２】
最初に挨拶文抽出処理について図６及び図７を用いて説明する。メール受信処理（Ｓ１０）の後、そのテキストデータから機械学習の演算に用いる素性を抽出する。（素性抽出ステップ：Ｓ１１ａ）
素性については後述の機械学習処理の詳細において説明するが、例えば形態素解析によりデータ内容のテキストを形態素に分割し、所定の素性を抽出する。この素性抽出は、機械学習の際にも同様の処理を行っている。
【００９３】
機械学習処理部（２０２３）は予め用意されている外部記憶装置（２３）の挨拶文学習結果（２０２５）を用い、素性抽出部で抽出された素性を入力として挨拶文機械学習抽出処理（Ｓ１１ｂ）を実行する。挨拶文学習結果（２０２５）は用いる機械学習モデルによってデータ形式は異なるが、例えば学習過程で動的に変化したパラメータの集合である。
【００９４】
この結果抽出された挨拶文を次の挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）で用いる。
次に挨拶文語感判定処理について図８及び図９を用いて説明する。受信したメールのテキストデータから機械学習の演算に用いる素性を抽出する。（素性抽出ステップ：Ｓ１２ａ）この素性抽出に関して、上記挨拶文抽出処理（Ｓ１１）でも機械学習を用いる場合には、上記の素性抽出処理（Ｓ１１ａ）において同時に素性を抽出しておいてもよい。
【００９５】
機械学習処理部（２０３３）は予め用意されている外部記憶装置（２３）の語感学習結果（２０３５）を用い、素性抽出部で抽出された素性を入力として挨拶文語感機械学習判定処理（Ｓ１２ｂ）を実行する。語感学習結果（２０３５）は用いる機械学習モデルによってデータ形式は異なるが、例えば学習過程で動的に変化したパラメータの集合である。
【００９６】
以上の２つの処理によって受信メール出力処理（Ｓ１３）に進む。
本実施例では、挨拶文抽出処理（Ｓ１１）と挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）の両方で機械学習処理を用いる構成を示すが、いずれか１つはルールベースによるものでもよい。また、例えばルールベースによる方法と共に実行処理し、まずルールベースによって処理を行った後に、残りのテキストデータに対して再び機械学習による処理を行ってもよい。
【００９７】
次に、本発明の実施において用いることのできる機械学習方法について主に挨拶文抽出処理を例に説明する。
本実施例における挨拶文抽出処理部では教師データ入力部（２０２１）、解−素性対抽出部（２０２２）、機械学習処理部（２０２３）、抽出部（２０２４）がそれぞれ設けられる。
【００９８】
機械学習の手法は公知の機械学習モジュールにおける学習過程と、それを用いた解の推定過程とが一体的に成り立つものである。本発明の実施において、学習過程は必ずしも必須ではなく外部記憶装置（２３）には機械学習の結果形成された挨拶文学習結果（２０２５）を備えておくだけでもよい。その場合には、挨拶文抽出処理部（２０２）に必要なのは各機械学習手法に従って順序を判定する抽出部（２０２４）だけである。
【００９９】
機械学習の手法は、様々なものが公知であるが、ここでは各手法を簡単に説明する。問題−解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう問題のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときも解を推測できるようにする方法である（例えば、下記の非特許文献５〜非特許文献７参照）。  
【０１００】
【非特許文献５】村田真樹，機械学習に基づく言語処理，龍谷大学理工学部．招待講  演．２００４．  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ２．ｎｉｃｔ．ｇｏ．ｊｐ／ｘ／ｘ１６１／ｍｅｍｂｅｒ／ｍｕｒａｔａ／ｐｓ／ｋｏｕｇｉ−ｍｌ−ｓｉｒｙｏｕ−ｎｅｗ２．ｐｄｆ
【非特許文献６】サポートベクトルマシンを用いたテンス・アスペクト・モダリティの日英翻訳，村田真樹，馬青，内元清貴，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会  ＮＬＣ２０００−７８  ，２００１年．
【非特許文献７】ＳＥＮＳＥＶＡＬ２Ｊ辞書タスクでのＣＲＬの取り組み，村田真樹，内山将夫，内元清貴，馬青，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会  ＮＬＣ２００１−４０  ，２００１年．
【０１０１】
どういう問題のときに、という問題の状況を機械に伝える際に、素性（解析に用いる情報で問題を構成する各要素）が必要になる。問題を素性によって表現するのである。例えば、日本語文末表現の時制の推定の問題において、
問題：「彼が話す。」−−−解「現在」
が与えられた場合に、素性の一例は、「彼が話す。」「が話す。」「話す。」「す。」「。」となる。  
【０１０２】
すなわち、機械学習の手法は、素性の集合−解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう素性の集合のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときもその問題から素性の集合を取り出し、その素性の場合の解を推測する方法である。  
【０１０３】
機械学習処理は、図１０のように分散したテキストデータをどのように分類するのか、その分類結果（解）を得る。本発明では、入出力データに分散するテキストデータ中の形態素を素性とすれば、それらからデータ種類の分類を行うことになる。すなわち、分類先が判定するデータ種類である。
機械学習処理部（２０２３）における機械学習の手法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法を用いる。
【０１０４】
ｋ近傍法は、最も類似する一つの事例のかわりに、最も類似するｋ個の事例を用いて、このｋ個の事例での多数決によって分類先（解）を求める手法である。ｋは、あらかじめ定める整数の数字であって、一般的に、１から９の間の奇数を用いる。  
【０１０５】
シンプルベイズ法は、ベイズの定理にもとづいて各分類になる確率を推定し、その確率値が最も大きい分類を求める分類先とする方法である。  
【０１０６】
シンプルベイズ法において、文脈ｂで分類ａを出力する確率は、以下の数１で与えられる。  
【０１０７】
【数１】
2010056682.tif 000008
【０１０８】
【数２】
2010056682.tif 000009
【０１０９】
ただし、ここで文脈ｂは、あらかじめ設定しておいた素性ｆｊ  （∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）の集合である。ｐ（ｂ）は、文脈ｂの出現確率である。ここで、分類ａに非依存であって定数のために計算しない。Ｐ（ａ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）とＰ（ｆｉ｜ａ）は、それぞれ教師データから推定された確率であって、分類ａの出現確率、分類ａのときに素性ｆｉを持つ確率を意味する。Ｐ（ｆｉ｜ａ）として最尤推定を行って求めた値を用いると、しばしば値がゼロとなり、数２の値がゼロで分類先を決定することが困難な場合が生じる。そのため、スームージングを行う。ここでは、以下の数３を用いてスームージングを行ったものを用いる。
【０１１０】
【数３】
2010056682.tif 000010
【０１１１】
ただし、ｆｒｅｑ（ｆｉ，ａ）は、素性ｆｉを持ちかつ分類がａである事例の個数、ｆｒｅｑ（ａ）は、分類がａである事例の個数を意味する。  
【０１１２】
決定リスト法は、素性と分類先の組とを規則とし、それらをあらかじめ定めた優先順序でリストに蓄えおき、検出する対象となる入力が与えられたときに、リストで優先順位の高いところから入力のデータと規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその入力の分類先とする方法である。  
【０１１３】
決定リスト方法では、あらかじめ設定しておいた素性ｆｊ（  ∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）のうち、いずれか一つの素性のみを文脈として各分類の確率値を求める。ある文脈ｂで分類ａを出力する確率は以下の数４によって与えられる。  
【０１１４】
（数４）
ｐ（ａ｜ｂ）＝ｐ（ａ｜ｆｍａｘ  ）  
ただし、ｆｍａｘ  は以下の数５によって与えられる。  
【０１１５】
【数５】
2010056682.tif 000011
【０１１６】
また、Ｐ（ａｉ｜ｆｊ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、素性ｆｊを文脈に持つ場合の分類ａｉの出現の割合である。  
【０１１７】
最大エントロピー法は、あらかじめ設定しておいた素性ｆｊ  （１≦ｊ≦ｋ）の集合をＦとするとき、以下所定の条件式（数６）を満足しながらエントロピーを意味する数７を最大にするときの確率分布ｐ（ａ，ｂ）を求め、その確率分布にしたがって求まる各分類の確率のうち、最も大きい確率値を持つ分類を求める分類先とする方法である。
【０１１８】
【数６】
2010056682.tif 000012
【数７】
2010056682.tif 000013
【０１１９】
ただし、Ａ、Ｂは分類と文脈の集合を意味し、ｇｊ（ａ，ｂ）は文脈ｂに素性ｆｊ  があって、なおかつ分類がａの場合１となり、それ以外で０となる関数を意味する。また、Ｐ（ａｉ｜ｆｊ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、既知データでの（ａ，ｂ）の出現の割合を意味する。
【０１２０】
数６は、確率ｐと出力と素性の組の出現を意味する関数ｇをかけることで出力と素性の組の頻度の期待値を求めることになっており、右辺の既知データにおける期待値と、左辺の求める確率分布に基づいて計算される期待値が等しいことを制約として、エントロピー最大化（  確率分布の平滑化）  を行なって、出力と文脈の確率分布を求めるものとなっている。最大エントロピー法の詳細については、以下の非特許文献８に記載されている。  
【０１２１】
【非特許文献８】Ｅｒｉｃ  Ｓｖｅｎ  Ｒｉｓｔａｄ，  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｅｎｔｒｏｐｙ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，（ＡＣＬ／ＥＡＣＬ  Ｔｕｔｏｒｉａｌ  Ｐｒｏｇｒａｍ，  Ｍａｄｒｉｄ，  １９９７
【０１２２】
サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより、二つの分類からなるデータを分類する手法である。図１１にサポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す。図１１において、白丸は正例、黒丸は負例を意味し、実線は空間を分割する超平面を意味し、破線はマージン領域の境界を表す面を意味する。図１１（Ａ）は、正例と負例の間隔が狭い場合（スモールマージン）の概念図、図１１（Ｂ）は、正例と負例の間隔が広い場合（ラージマージン）の概念図である。
【０１２３】
このとき、二つの分類が正例と負例からなるものとすると、教師データにおける正例と負例の間隔（マージン）  が大きいものほどオープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、図１１（Ｂ）に示すように、このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行う。
【０１２４】
基本的には上記のとおりであるが、通常、教師データにおいてマージンの内部領域に少数の事例が含まれてもよいとする手法の拡張や、超平面の線形の部分を非線型にする拡張（カーネル関数の導入）  がなされたものが用いられる。
【０１２５】
この拡張された方法は、以下の識別関数（数８）を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって二つの分類を判別することができる。
【０１２６】
【数８】
2010056682.tif 000014
【０１２７】
ただし、ｘは識別したい事例の文脈（素性の集合）  を、ｘｉとｙｊ  （ｉ＝１，．．．，ｌ，ｙｊ∈｛１，−１｝）は教師データの文脈と分類先を意味し、関数ｓｇｎは、  
ｓｇｎ（ｘ）＝１（ｘ≧０）  
−１（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ  ）  
であり、また、各αｉは数１０と数１１の制約のもと数９を最大にする場合のものである。
【０１２８】
【数９】
2010056682.tif 000015
【数１０】
2010056682.tif 000016
【数１１】
2010056682.tif 000017
【０１２９】
また、関数Ｋはカーネル関数と呼ばれ、様々なものが用いられるが、本形態では以下の多項式のものを用いる。  
【０１３０】
（数１２）
Ｋ（ｘ，ｙ）＝（ｘ・ｙ＋１）ｄ
Ｃ、ｄは実験的に設定される定数である。例えば、Ｃはすべての処理を通して１に固定した。また、ｄは、１と２の二種類を試している。ここで、αｉ＞０となるｘｉ  は、サポートベクトルと呼ばれ、通常、数８の和をとっている部分は、この事例のみを用いて計算される。つまり、実際の解析には教師データのうちサポートベクトルと呼ばれる事例のみしか用いられない。
【０１３１】
なお、拡張されたサポートベクトルマシン法の詳細については、以下の非特許文献９および非特許文献１０に記載されている。  
【０１３２】
【非特許文献９】Ｎｅｌｌｏ  Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ  ａｎｄ  Ｊｏｈｎ  Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ，  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ｋｅｒｎｅｌ−ｂａｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄｓ，（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，２０００）
【非特許文献１０】Ｔａｋｕ  Ｋｕｄｏｈ，  Ｔｉｎｙｓｖｍ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅｓ，（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｏｒｇ／〜ｔａｋｕ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／ＴｉｎｙＳＶＭ／，２００２年）
【０１３３】
サポートベクトルマシン法は、分類の数が２個のデータを扱うものである。したがって、分類の数が３個以上の事例を扱う場合には、通常、これにペアワイズ法またはワンＶＳレスト法などの手法を組み合わせて用いることになる。
【０１３４】
ペアワイズ法は、ｎ個の分類を持つデータの場合に、異なる二つの分類先のあらゆるペア（ｎ（ｎ−１）／２個）を生成し、各ペアごとにどちらがよいかを二値分類器、すなわちサポートベクトルマシン法処理モジュールで求めて、最終的に、ｎ（ｎ−１）／２個の二値分類による分類先の多数決によって、分類先を求める方法である。
【０１３５】
ワンＶＳレスト法は、例えば、ａ、ｂ、ｃという三つの分類先があるときは、分類先ａとその他、分類先ｂとその他、分類先ｃとその他、という三つの組を生成し、それぞれの組についてサポートベクトルマシン法で学習処理する。そして、学習結果による推定処理において、その三つの組のサポートベクトルマシンの学習結果を利用する。推定するべき候補が、その三つのサポートベクトルマシンではどのように推定されるかを見て、その三つのサポートベクトルマシンのうち、その他でないほうの分類先であって、かつサポートベクトルマシンの分離平面から最も離れた場合のものの分類先を求める解とする方法である。例えば、ある候補が、「分類先ａとその他」の組の学習処理で作成したサポートベクトルマシンにおいて分離平面から最も離れた場合には、その候補の分類先は、ａと推定する。
【０１３６】
以上のような機械学習処理方法の機械学習モデルを備えて本発明は挨拶文の抽出を行う。すなわち、受信した電子メールの文章について、挨拶文であるか否かを順に判定し、挨拶文と判定されたものを抽出する。
機械学習モデルの結果としては、挨拶文であるか否かの２種類に分類する、あるいは挨拶文である確率を求めることができる。
また、挨拶文の語感の種類に分類する場合には、表４に示したような多数の語感種類に分類する問題となる。
【０１３７】
このような言語処理における機械学習モデルとしては、サポートベクトルマシンや最大エントロピー法による分類成果が比較的良いことが知られており、本発明でも機械学習モデルにサポートベクトルマシン、あるいは最大エントロピー法を用いても良い。
【０１３８】
図１２に示すように作成された挨拶文学習結果（２０２５）を用いて抽出部（２０２４）の演算処理により分類先の例えば確度が算出される。
その場合、いずれか１つの判定結果を出力するために外部記憶装置（２３）に定義しておく所定閾値（２０２７）を参照して抽出部（２０２４）が閾値比較処理を行い、閾値を超えた最大の分類先を判定結果として出力する。
【０１３９】
図示しないが、挨拶文語感機械学習判定処理（１２ｂ）についても、上記と同様の処理を行っている。
【０１４０】
次に、挨拶文の学習の過程について図７を用いてさらに詳述する。
学習の際には教師データ入力部（２０２１）が予め用意してある教師データを入力する。教師データは、外部記憶装置等に格納しておけばよい。教師データには、予めデータ種類の分かっているテキストが含まれており、解として挨拶文である、挨拶文でないとする。解の定め方は機械学習方法や必要となる結果に応じて適宜設計することができる。
その上で、上記した機械学習方法のいずれかによって解の求め方は次のように異なる。
【０１４１】
例えば、本発明の実施の形態において、機械学習の手法としてｋ近傍法を用いる場合、教師データ入力部（２０２１）で入力した教師データから解−素性対抽出部（２０２２）で素性を抽出（Ｓ２０）する。機械学習処理部（２０２３）が抽出された素性の集合のうち重複する素性の割合（同じ素性をいくつ持っているかの割合）にもとづく事例同士の類似度を定義（Ｓ２１）して、前記定義した類似度と事例とを学習結果情報として挨拶文学習結果（２０２５）に記憶（Ｓ２２）しておく。  
【０１４２】
そして、抽出部（２０２４）は、電子メールのテキストデータから素性抽出部が抽出したデータについて、挨拶文学習結果（２０２５）において定義されたデータ種類の確率と、素性とを参照して、そのデータが正解である可能性が高い順にｋ個の素性を挨拶文学習結果（２０２５）の事例から選択し、選択したｋ個の素性での多数決によって最も確からしい分類先（挨拶文か、挨拶文でないか）を解として推定する。
【０１４３】
すなわち、抽出部（２０２４）では、抽出された各データに対して、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを、選択したｋ個の素性での多数決の票数、ここではある挨拶文か、挨拶文でないかという分類が獲得した票数とする。
【０１４４】
また、機械学習手法として、シンプルベイズ法を用いる場合には、機械学習処理部（２０２３）が機械学習処理（Ｓ２１）として、教師データの事例について、前記事例の解と素性の集合との組を学習結果情報として挨拶文学習結果（２０２５）に記憶する。
【０１４５】
そして、抽出部（２０２４）は、メール受信処理部（２０１）がデータ内容を受信（Ｓ１０）したときに、挨拶文学習結果（２０２５）の学習結果情報の解と素性の集合との組をもとに、ベイズの定理にもとづいて素性抽出部で取得した素性の集合について、挨拶文か、挨拶文でないかの分類になる確率を算出して、その確率の値が最も大きい分類を、そのデータについての素性の分類（解）と推定する。
【０１４６】
すなわち、抽出部（２０２４）では、抽出されたデータについての素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは挨拶文か、挨拶文でないかという分類になる確率とする。
【０１４７】
機械学習手法として決定リスト法を用いる場合には、機械学習処理部（２０２３）が機械学習処理（Ｓ２１）として、教師データの事例について、素性と分類先との規則を所定の優先順序で並べたリストを挨拶文学習結果（２０２５）に記憶する。そして、メール受信処理部（２０１）がデータ内容を受信（Ｓ１０）したときに、抽出部（２０２４）は、挨拶文学習結果（２０２５）のリストの優先順位の高い順に、抽出された表現対の候補の素性と規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその候補の分類先（解）として推定する。
【０１４８】
すなわち、抽出部（２０２４）では、抽出されたデータについてその素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、所定の優先順位またはそれに相当する数値、尺度、ここでは挨拶文か、挨拶文でないかという分類になる確率のリストにおける優先順位とする。  
【０１４９】
また、機械学習手法として最大エントロピー法を使用する場合には、機械学習処理部（２０２３）は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、所定の条件式を満足しかつエントロピーを示す式を最大にするときの素性の集合と解となりうる分類の二項からなる確率分布を求めて挨拶文学習結果（２０２５）に記憶する。そして、メール受信処理部（２０１）がデータ内容を受信（Ｓ１０）したときに、抽出部（２０２４）は、挨拶文学習結果（２０２５）の確率分布を利用して、抽出されたファイルについてその素性の集合についてその解となりうる分類の確率を求めて、最も大きい確率値を持つ解となりうる分類を特定し、その特定した分類をその候補の解と推定する。すなわち、抽出部（２０２４）では、抽出されたデータについてその素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは挨拶文か、挨拶文でないかという分類になる確率とする。  
【０１５０】
機械学習手法としてサポートベクトルマシン法を使用する場合には、機械学習処理部（２０２３）は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、分類を正例と負例に分割して、カーネル関数を用いた所定の実行関数にしたがって事例の素性の集合を次元とする空間上で、その事例の正例と負例の間隔を最大にし、かつ正例と負例を超平面で分割する超平面を求めて挨拶文学習結果（２０２５）に記憶する。
【０１５１】
そしてメール受信処理部（２０１）がデータ内容を受信（Ｓ１０）したときに、抽出部（２０２４）は、挨拶文学習結果（２０２５）の超平面を利用して、抽出されたデータについての素性の集合が超平面で分割された空間において正例側か負例側のどちらにあるかを特定し、その特定された結果にもとづいて定まる分類を、その候補の解と推定する。
【０１５２】
すなわち、抽出部（２０２４）では、抽出されたデータについてその素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、分離平面からの正例（出現順が正しいデータ）の空間への距離の大きさとする。より詳しくは、挨拶文である場合を正例、挨拶文でない場合を負例とする場合に、分離平面に対して正例側の空間に位置するデータが挨拶文と判断され、その事例の分離平面からの距離をそのデータが挨拶文である度合いとする。
【０１５３】
さらに、本発明では機械学習の手法として、公知のニューラルネットワークによる方法、重回帰分析による方法を用いることもできる。
例えば、求める分類が２種類であれば重回帰分析を利用することができる。重回帰分析をコンピュータ上で実行する方法については、非特許文献１１に詳しい。
【０１５４】
【非特許文献１１】「Ｅｘｃｅｌで学ぶ時系列分析と予測」３章，オーム社
【０１５５】
重回帰分析の場合は、素性の数だけ説明変数ｘを用意し、素性のありなしを、その説明変数ｘの値を１，０で表現する。目的変数（被説明変数）は、ある分類の場合を値１、他の分類の場合を値０として求めればよい。
【０１５６】
以上に説述した通り、本発明は公知の任意の機械学習手法を備えた機械学習モジュールを用いることで、挨拶文学習結果（２０２５）を生成した上で、抽出部（２０２４）が、データの種類を的確に判定する。
【０１５７】
図８及び図９に示す挨拶文語感判定処理についても上記と同様であり、図６の教師データ入力部（２０２１）を教師データ入力部（２０３１）に、解ー素性対抽出部（２０２２）を解ー素性対抽出部（２０３２）に、機械学習処理部（２０２３）を機械学習処理部（２０３３）に、抽出部（２０２４）を判定部（２０３４）にそれぞれ読み替えることで上記説明が妥当する。図７の素性抽出処理（Ｓ２０）〜学習結果出力（Ｓ２２）、教師データ（２０２６）、挨拶文学習結果（２０２５）が、それぞれ図９の（Ｓ３０）〜学習結果出力（Ｓ３２）、教師データ（２０３６）、挨拶文学習結果（２０３５）に対応する。
図１２に示した所定閾値（２０２７）を、挨拶文語感判定処理（Ｓ１２ｂ）においても外部記憶装置（２３）に備えてもよい。
【０１５８】
本発明では、素性として教師データにおける挨拶文の出現箇所情報、テキスト情報、品詞、あらかじめ挨拶に用いる語句を備えた挨拶表現辞書に含まれる単語か否か、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句の一部又は全部を用いることができる。
【０１５９】
挨拶文の出現箇所情報を素性に用いる場合とは、挨拶文抽出処理においては、前記したように挨拶文が特定の場所に偏って出現しやすいことに着目したものである。挨拶文語感判定処理においては、同じ語句であっても、出現箇所によってそのニュアンスが異なる場合があることに着目している。
【０１６０】
挨拶文のテキスト情報、品詞を素性に用いる場合とは、挨拶文抽出処理においては、挨拶文がある程度定型的な語句によって構成されていることに着目し、語句やその品詞を素性とすることで挨拶文を抽出することに寄与する。また、挨拶文語感判定処理においては、語句によってまさに語感が決まることに由来し、さらに同じ文字列であっても品詞によって意味、語感が異なることに着目している。
電子メールの件名についても同様のことが言える。
【０１６１】
挨拶表現辞書に含まれる単語か否かを素性に用いる場合とは、挨拶文抽出処理においては、挨拶文がある程度定型的な語句によって構成されていることに着目し、特に挨拶表現以外には用いられない語句を辞書として登録しておくことで、そのキーワードが入っていれば確実に挨拶文と言えるようなものを簡便に抽出することができる。
また、挨拶文語感判定処理においても、語句によって語感が決まることに由来している。
【０１６２】
電子メールの送信者又は受信者の情報を素性に用いる場合とは、挨拶文抽出処理においては、送信者がどういった人物であるか、送信者と受信者の関係などによって挨拶文と言えるかどうかが変化することに着目している。例えば、介護関係の話題を頻繁に話し合っている相手とは、「お世話」などの文言が入っていても、挨拶文ではないと判定すべきである。送信者、受信者の情報を用いることでこうした判定も可能となる。
挨拶文語感判定処理においては、特に送信者と受信者の関係が重要である。同じ「ありがとうございます」でも送信者が上司、受信者が部下の関係にあるときには、強い感謝の意味を持つが、送信者が販売店、受信者が顧客の場合には、一般的な挨拶となる。
【０１６３】
本発明は、以上のような各素性に着目して、機械学習処理を行うことで高精度な処理を図るものである。
なお、各素性はいずれか１つを用いればよいが、特に挨拶文のテキスト情報と品詞が重要であり、それに加えて出現箇所情報を組み合わせてもよい。本発明はこれらの素性を中心として実施することが好ましい。
【０１６４】
（１）固有表現抽出のために機械学習を用いる手法  
上記のような素性を抽出する際に、予め人手により定義しなくても次のような固有表現の抽出技術を用いることで、自動的に抽出処理を行うことができる。
機械学習を用いて固有表現を抽出する手法がある（例えば、以下の非特許文献１２参照）。  
【０１６５】
【非特許文献１２】浅原正幸，松本裕治，日本語固有表現抽出における冗長的な形態素解析の利用情報処理学会自然言語処理研究会  ＮＬ１５３−７  ２００２年
【０１６６】
まず、例えば、「日本の首相は小泉さんです。」という文を、各文字に分割し、分割し  た文字について、以下のように、  Ｂ−ＬＯＣＡＴＩＯＮ、  Ｉ−ＬＯＣＡＴＩＯＮ等の正解タグを付与することによって、正解を設定する。以下の一列目は、分割された各文字であり、各文字の正解タグは二列目である。  
日  Ｂ−ＬＯＣＡＴＩＯＮ  
本  Ｉ−ＬＯＣＡＴＩＯＮ  
の  Ｏ  
首  Ｏ  
相  Ｏ  
は  Ｏ  
福  Ｂ−ＰＥＲＳＯＮ  
田  Ｉ−ＰＥＲＳＯＮ  
さ  Ｏ  
ん  Ｏ  
で  Ｏ  
す  Ｏ  
。  Ｏ
上記において、Ｂ−？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まりを意味するタグである。例えば、  Ｂ−ＬＯＣＡＴＩＯＮは、地名という固有表現の始まりを意味しており、Ｂ−ＰＥＲＳＯＮは、人名という固有表現の始まりを意味している。また、Ｉ−？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まり以外を意味するタグであり、Ｏ  はこれら以外である。従って、例えば、文字「日」は、地名という固有表現の始まりに該当する文字であり、文字「本」までが地名という固有表現である。
【０１６７】
このように、各文字の正解を設定しておき、このようなデータから学習し、新しいデータでこの正解を推定し、この正解のタグから、各固有表現の始まりと、どこまでがその固有表現かを認識して、固有表現を推定する。
【０１６８】
この各文字に設定された正解のデータから学習するときには、システムによってさまざまな情報を素性という形で利用する。例えば、
日  Ｂ−ＬＯＣＡＴＩＯＮ  
の部分は、  
日本−Ｂ  名詞−Ｂ    
などの情報を用いる。日本−Ｂ  は、日本という単語の先頭を意味し、名詞−Ｂは、名詞の先頭を意味する。単語や品詞の認定には、例えば前述したＣｈａｓｅｎによる形態素解析を用いる。上述したＣｈａｓｅｎは各単語の品詞も推定することができるので、「学校へ行く」を入力すると以下の結果を得る。
【０１６９】
学校    ガッコウ    学校    名詞−一般  
へ      ヘ          へ      助詞−格助詞−一般  
行く    イク        行く    動詞−自立    五段・カ行促音便    基本形  
ＥＯＳ
このように各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。  
【０１７０】
なお、例えば、上記の非特許文献１２では、素性として、入力文を構成する文字の、文字自体（例えば、「小」という文字）、字種（例えば、ひらがなやカタカナ等）、品詞情報、タグ情報（例えば、「Ｂ−ＰＥＲＳＯＮ」等）を利用している。  
【０１７１】
これら素性を利用して学習する。タグを推定する文字やその周辺の文字にどういう素性が出現するかを調べ、どういう素性が出現しているときにどういうタグになりやすいかを学習し、その学習結果を利用して新しいデータでのタグの推定を行なう。機械学習には、例えばサポートベクトルマシンを用いる。  
【０１７２】
固有表現抽出には、上記の手法の他にも種々の手法がある。例えば、最大エントロピーモデルと書き換え規則を用いて固有表現を抽出する手法がある（非特許文献１３参照）。  
【０１７３】
【非特許文献１３】内元清貴，馬青，村田真樹，小作浩美，内山将夫，井佐原均，最大エ  ントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出，言語処理学会誌，  Ｖｏｌ．７，  Ｎｏ．２，  ２０００年
【０１７４】
また、例えば、以下の非特許文献１４に、サポートベクトルマシンを用いて日本語固有  
表現抽出を行う手法について記載されている。  
【０１７５】
【非特許文献１４】山田寛康，工藤拓，松本裕治，Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅを用いた日本語固有表現抽出，情報処理学会論文誌，  Ｖｏｌ．４３，  Ｎｏ．１”，  ２００２年
【０１７６】
（２）作成したルールを用いる手法  
人手でルールを作って固有表現を取り出すという方法もある。  
例えば、  
名詞＋「さん」だと人名とする  
名詞＋「首相」だと人名とする  
名詞＋「株式会社」だと企業名とする
名詞＋「町」だと地名とする  
名詞＋「市」だと地名とする
などである。  
【０１７７】
以上の方法によって固有表現を抽出し、抽出された表現のうち、例えば人名や企業名などを解−素性対抽出部（２０２２）において抽出することができる。
【０１７８】
実施例１ではルールベースを用いる方法、実施例２では過去の履歴を参照してユーザに提示する方法、実施例３では機械学習による方法をそれぞれ説明した。本発明では実施例２を実施例３に組み合わせて利用することももちろん可能である。
また、ルールベースによる方法と機械学習による方法は、同時に実装してユーザがオプション指定により選択、併用することもできる。
ルールベースで抽出された挨拶文を、機械学習の教師データとして加入して機械学習処理を行い、それによって学習結果の充実を図ることもできる。
【実施例４】
【０１７９】
本発明の受信装置（１１）は以上のように挨拶文の語感を判定することで、送信者の心情などを理解し、コミュニケーションの円滑を図ろうとするものであるが、請求項７又は８に記載されるように挨拶文以外の本文の語感も考慮することで、さらに精度の高い語感の判定を行うことができる。以下、実施例を示す。
【０１８０】
図１３は本実施例における受信装置（１１）の構成図である。ＣＰＵ（２０）に電子メール語感判定処理部（２０８）と、外部記憶装置（２３）に極性辞書データベース（２３４）を備える以外の構成は上記と同様である。
【０１８１】
ここで、極性辞書データベースには、本件発明者らが非特許文献１で提案しているような評価極性付き副詞辞書を用いることもできる。
例えば、表６のように副詞について肯定・否定・中立で評価付けを行っている。
【０１８２】
【表６】
2010056682.tif 000018
【０１８３】
副詞に着目することによって、文の評価が可能になる例について述べる。表６の「すっきり」について、「光源を厚み２０  ｍｍのパネル枠にすっきり収納しました」という例の場合、副詞「すっきり」がなければ、単に事実を述べただけとして、「中立」の評価として受け取れる文である。
しかし、この文に「すっきり」という副詞が使われていることによって、この文の話者が、文の表している事態を肯定的に評価していると判断することができる。
【０１８４】
次に、副詞以外の文要素による評価と副詞の評価が相関している例について述べる。これは、副詞以外の文要素だけで評価が定まるような文の場合である。「セット間のカルポリ監督の喝が効いたのか、４セット目はきっちり勝ちました。」という例の場合、この文では「きっちり」という副詞がなくても、「勝ちました」という部分から、肯定的な評価と判断することができる。
【０１８５】
逆に、「この時毛髪内部では程度の差こそあれ、どうしてもダメージを受けてしまいます。」という例の場合、この文では「どうしても」という副詞がなくても、「ダメージを受ける」という部分から、否定的な評価と判断することができる。この時、文の評価値と文中の副詞の評価値が同じであれば、副詞に注目するだけで文の評価を分類することが可能となる。
【０１８６】
以上のように極性辞書データベースに副詞辞書を用いることで、電子メール語感判定処理部（２０８）の図示しない規則判定部により、電子メール全文から副詞辞書と一致する文言を抽出し、含まれる副詞の評価極性から電子メールの語感判定を行うことができる。
例えば、複数の副詞が含まれていた場合には、多数決で肯定評価が多ければその電子メールの語感は「肯定」と出力する構成でもよい。
あるいは、副詞ごとに肯定の程度を示す値を定義しておき、演算によって平均値を求め、それが適当な閾値を用いて肯定寄りならば「肯定」、中間値に近ければ「中立」、否定寄りならば「否定」と出力する構成でもよい。
【０１８７】
さらに、前記した挨拶文語感判定処理部（２０３）の判定に加えて、電子メール語感判定処理部（２０８）の判定を加味して、総合的な判定を行ってもよい。この場合、数値により語感の種類を表している場合には、合計値等により演算することもできる。また、それぞれに重みを定義して、重み付けに応じた総合判定を行ってもよい。
【０１８８】
電子メール語感判定処理部（２０８）の判定に、機械学習を用いることもできる。図１４は本処理に関わる処理流れ図である。
機械学習の手法については上記の実施例と同様であるから省略するが、電子メール語感判定処理（Ｓ１４）における素性抽出処理（Ｓ１４ａ）は図７のＳ１１ａと対応し、メール語感学習結果（電子メール語感学習データベース）によって判定するメール語感機械学習判定処理（Ｓ１４ｂ）は図７のＳ１１ｂと対応する。
また、挨拶文学習結果（２０２５）と教師データ（２０２６）は、メール語感学習結果（２０４５）、教師データ（２０４６）に、素性抽出処理（Ｓ２０）〜学習結果出力処理（Ｓ２２）は、素性抽出処理（Ｓ４０）〜学習結果出力処理（Ｓ４２）に対応する。
上記教師データには、電子メールから判定されるべき語感の種類情報を予め定義しておく。
【０１８９】
本実施例では、素性として、教師データにおけるテキスト情報、極性辞書にある語句を含むか否か又はその語感種類情報、電子メールの送信者又は受信者の情報、電子メールの件名の語句を用いる。
【０１９０】
テキスト情報を素性に用いる場合とは、電子メールの本文中の任意の語句を素性として、それらの語句がどのように、いくつ出現するか等の情報によって語感を判断する方法であり、言葉通りにその電子メールの語感を判定することになる。
【０１９１】
極性辞書にある語句を含むか否かを素性に用いる場合は、ルールベースでの判定方法に近いが、上記したような多数決や平均値ではなく、他の素性と合わせて機械学習により判定する方法である。極性辞書が語句ごとに極性を定義するのではなく、例えば「肯定」を示す辞書の場合には、「極性辞書にある語句を含むか否か」だけを素性とすることができる。
そして、表６のように語感種類情報も含む辞書の場合には、その語感種類情報をも素性に用いる必要がある。
【０１９２】
電子メールの送信者又は受信者の情報と電子メールの件名の語句を素性に用いる場合は、前記挨拶文語感判定処理における意義と同様である。
【０１９３】
電子メール本文の語感種類判定により、メール本文の種類分けを行って、受信メール出力処理でユーザに提示してもよい。
すなわち、本文内容から、緊急の回答が必要なメールであるかどうか、メール受信者に対する注意事項が記載されているメールかどうか、お礼のメールか、クレームのメールかなどを上記の語感と同様の方法によって機械学習し、その学習結果を用いてユーザに提示することができる。
【０１９４】
緊急の回答が必要なメールであるかどうかを機械学習する場合には、学習データベースには緊急の回答が必要なメールと、必要のないメールとを用い、分類先は「緊急の回答が必要」「緊急の回答が必要ない」の２種類になる。分類先を複数にして緊急の回答が必要な程度を示す値、例えば５段階に分類する構成でもよい。
【０１９５】
同様に、注意事項が記載されているメールかどうかの場合にも、学習データベースには注意事項が記載されているメールと、記載されていないメールとを用い、分類先は「注意事項が記載されている」「注意事項が記載されていない」の２種類になる。分類先を複数にして注意事項の程度を５段階で分類してもよい。
【０１９６】
お礼のメールかどうか、クレームのメールかどうかについても同様であり、学習データベースにはお礼のメールとそれ以外のメール、クレームのメールとそれ以外のメールをそれぞれ用いて機械学習してもよい。また、お礼のメールとクレームのメールは対極にあるため、「お礼のメール」「クレームのメール」「それ以外のメール」により学習して、３つの分類先に分類する構成でもよい。
【０１９７】
これらの場合の素性には、メール本文の単語列、文字列、メールの送受信者の情報、メールの件名の単語、文字列を利用することが好ましい。
また、それぞれの課題に応じた重要表現を、カイ二乗検定などの特徴分析により抽出しておき、その表現も素性に利用することができる。
【実施例５】
【０１９８】
上記実施例１において、本発明は１台のパーソナルコンピュータに受信装置（１１）とメール送信装置（１２）とを一体で構成できることを述べた。
実施例５として、本発明の請求項９、１０、１２及び２０に係るメール送信装置（１２）の構成と処理方法を説明する。
図１５は本発明に係る電子メール送信装置（以下、送信装置と呼ぶ）（１２）の構成図である。本装置における処理のフローチャートを図１６に示す。本発明は公知のパーソナルコンピュータにより容易に実現することが可能であり、受信装置（１１）同様、ＣＰＵ（３０）、キーボードやマウス（３１）などの入力手段、出力結果を表示するモニタ（３２）、ハードディスク等の外部記憶装置（３３）、ネットワークアダプタ（３４）を備える。
【０１９９】
そして、ＣＰＵ（３０）には送信メール入力処理部（３０１）、挨拶文抽出処理部（３０２）、挨拶文語感判定処理部（３０３）、語感出力処理部（３０４）、メール送信処理部（３０５）が設けられている。
そして、公知のプログラミング言語によって記載されたプログラムがＣＰＵ（３０）及びそれと連動するハードウェアを動作させて、以下に説述する各部（３０１）〜（３０５）の機能が実現される。
【０２００】
外部記憶装置（３３）には、電子メール中の挨拶文のテキスト情報又は出現箇所情報を格納した挨拶文規則データベース（３３１）と、電子メール中の挨拶文のテキスト情報について各挨拶文に対応する語感種類情報を予め格納した挨拶文語感規則データベース（３３２）とを記録している。
【０２０１】
本実施例では、規則に基づいて（ルールベース）、挨拶文の抽出処理や挨拶文の語感を判定する処理を行う構成について説明する。
以下、図１６に示す処理フローチャートを用いて、本発明の各処理を詳細に説述する。
まず送信メール入力処理部（３０１）がユーザがキーボード（３１）を用いて入力した電子メールや、ネットワークアダプタ（２４）を通してユーザ端末から送られてくるメールデータを取得し、ＣＰＵ（３０）における処理に用いる。（送信メール入力処理ステップ：Ｓ５０）
【０２０２】
受信したメールのテキストデータから挨拶文抽出処理部（３０２）が挨拶文抽出処理（Ｓ５１）を実行処理する。
本実施例では実施例１と同様に、ルールベースにより挨拶文の抽出処理を行う。ここで用いる挨拶文規則データベース（３３１）は実施例１の同データベース（２３１）と同様の構成であり、受信装置（１１）と一体構成の場合には共用してもよい。
【０２０３】
次の挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）についても実施例１の同処理（Ｓ１２）と同様であり、挨拶文語感規則データベース（３３２）は受信装置（１１）の同データベース（２３２）と共用することができる。
【０２０４】
そして、送信装置においては、語感出力処理部（３０４）から判定された語感をユーザに向けて出力（Ｓ５３）する。出力形態は任意であるが、例えばユーザが入力して送信使用としている電子メールの画面上に、語感情報をあわせて表示することができる。
また、挨拶文の箇所に着色したり、反転表示したりして、挨拶文がどの部分であるかを
明示すると共に、その語感情報を提示してもよい。
【０２０５】
送信装置（１２）として、メール送信処理部（３０５）は、公知の方法により入力された電子メールを指定された宛先に送信処理（Ｓ５４）する。図１６では、語感出力処理（Ｓ５３）と同時に行う構成を示しているが、後述するように語感出力処理（Ｓ５３）の
後に行ってもよいし、所定の条件を満たすときに送信するようにしてもよい。
【実施例６】
【０２０６】
実施例６として、本発明の請求項１４に係る送信装置（１２）（図１７に示す）の構成と処理方法を説明する。すなわち、送信装置（１２）に電子メールの受信者や語感種類情報を外部記憶装置（３３）の過去履歴テーブル（３３３）に格納する過去履歴格納処理部（３０５）、送信する電子メールと送信者の情報が一致する過去履歴（３３３）を参照して、語感種類情報の履歴又は変化を検出する過去履歴検出部（３０７）と、過去履歴（３３３）や語感種類情報の変化を出力する過去履歴出力部（３０８）を備えている。
【０２０７】
図１８は本実施例の処理の流れ図であり、挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）の後に、過去履歴格納処理部（３０５）が判定された語感種類情報をメールの受信者（宛先）の情報、例えばメールアドレスや氏名などと共に過去履歴テーブル（３３３）として格納する。（過去履歴格納ステップ：Ｓ５５）
過去履歴テーブル（３３３）の例は表７の通りである。
【０２０８】
【表７】
2010056682.tif 000019
【０２０９】
ここでは、過去履歴テーブル（３３３）に、送信日時や挨拶文そのものも一緒に格納している。そして、次に送信メール入力処理（Ｓ５０）が行われた時に、過去履歴検出部（３０７）が過去履歴テーブル（３３３）から同一の送信者の過去履歴を検出する。
具体的には、送信メール入力処理部（３０１）で取得したテキストデータから、宛先（Ｔｏ，Ｃｃ，Ｂｃｃ）欄のメールアドレスを抽出し、過去履歴テーブルの受信者欄で一致するデータを抽出する。
検出されるデータは、過去のメールにおける挨拶文とその語感である。
【０２１０】
そして、語感出力処理（Ｓ５３）と同時に、過去履歴の出力処理（Ｓ５７）も行う。ユーザは自分が送ろうとしている送信メールに付した挨拶文が、過去の挨拶文と同程度であるか、変化がついているか、などを把握することができる。
また、仮に宛先を間違えて送ろうとした場合でも、立場の異なる相手に付す挨拶文は異なることが多いため、挨拶文が大きく異なっていることから気がつきやすい。これにより誤送の防止にも寄与する。
【０２１１】
このような構成に加えて、過去履歴検出部（３０７）で語感の変化を検出するようにしてもよい。この場合、挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）で判定した語感を過去履歴検出部（３０７）に入力（図１８における一点鎖線）し、過去履歴テーブル（３３３）の内容と比較する。（過去履歴検出ステップ：Ｓ５６）
そして、例えば語感「肯定・喜び・外部」のうち、いずれか一つでも変化した場合には変化があったとして過去履歴出力ステップ（Ｓ５７）に進む。
【０２１２】
あるいは特定の尺度について変化があったときにだけ出力するようにしてもよい。すなわち、同じ宛先に対して視点の尺度が変化することは不自然であるから、視点が変化した時に過去履歴を出力するようにしてもよい。
【０２１３】
また、態度の尺度においては、各語感種類間に距離を設定しておき、その距離が閾値を超えた変化があったとき過去履歴を出力してもよい。例えば、距離閾値を５として、「喜び」と「怒り」の距離の値が１０であったときに、「喜び」であったユーザの心情が、「怒り」に変化したとして、ユーザに警告し、冷静なメールの作成を促すことにも寄与する。
【０２１４】
挨拶文同士を比較する構成、同義表現辞書を用いる構成、一致度に応じて警告の態様を変化させる構成、機械学習により語感の変化を検出する構成など、いずれも受信装置（１１）と同様の構成をとることができる。
送信装置（１２）においては、特に挨拶文の過去履歴を出力する構成は有用である。上述したように、挨拶文はわずかな変化でも相手への印象を左右することがある。しかし、多数の相手先に送っていると、前にどのような挨拶文を書いたのかを忘れ、前回よりも丁寧でない文言に変えてしまう場合がある。そこで送信装置（１２）では過去履歴を抽出し、完全に一致しない場合には警告する構成が好ましい。また、本構成は誤字脱字を見つける場合にも好適である。
【０２１５】
本発明の請求項１７に記載のように、送信装置（１２）において、挨拶文提示処理手段として作用する過去履歴出力部（３０８）が、ユーザに対して付加するのに適当な挨拶文を提示する構成ととってもよい。
すなわち、過去履歴検出部（３０７）において、挨拶文が含まれていないと検出された場合や、語感に大きな変化があり不適切と判断された場合に、図示しない過去履歴挨拶文抽出処理部が同一の宛先の挨拶文を抽出し、図示しない挨拶文提示処理部からユーザに対して過去履歴を提示する。この提示の方法は、直接モニタ（３２）で表示する構成でも、ネットワークを通じてユーザ端末に表示させる構成でもよい。
ユーザが入力手段等から選択した場合には挨拶文を本文中に挿入する。
【０２１６】
さらに、ユーザに選択を促さず、すべてのメールについて自動的に挨拶文を付加する構成でもよい。その場合、過去履歴出力処理（Ｓ５７）は当該メールに挨拶文を加入する処理となる。
【０２１７】
図１８に示すように、本実施例では語感出力処理（Ｓ５３）や過去履歴出力処理（Ｓ５７）の後にメール送信処理（Ｓ５４）を行う。この方法では、上記挨拶文提示処理部の処理によって、適切な挨拶文を選択した後に、メール送信を行うこともできる。
【実施例７】
【０２１８】
実施例７として、本発明の請求項９、１１、１３に係る送信装置（１２）の構成と処理方法を説明する。本実施例は機械学習を用いて、挨拶文抽出処理（Ｓ１１）や挨拶文語感判定処理（Ｓ１２）を行うものである。
図６は本実施例における挨拶文抽出処理部（３０２）の詳細構成図は図６と同様、挨拶文語感判定処理部（３０３）の詳細構成図は図８と同様である。また、挨拶文抽出処理（Ｓ５１）は、図７の挨拶文抽出処理（Ｓ１１）及び素性抽出処理（Ｓ２０）〜学習結果出力処理（Ｓ２２）の処理と同様であるから、図示を省略する。挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）も、図９の挨拶文抽出処理（Ｓ１２）及び素性抽出処理（Ｓ３０）〜学習結果出力処理（Ｓ３２）の処理と同様であるから、図示を省略する。
【０２１９】
最初に挨拶文抽出処理について図６及び図７を用いて説明する。送信メール入力処理（Ｓ５０）の後、そのテキストデータから機械学習の演算に用いる素性を抽出する。（素性抽出ステップ：Ｓ１１ａ）
機械学習処理部（２０２３）は予め用意されている外部記憶装置（２３）の挨拶文学習結果（２０２５）を用い、素性抽出部で抽出された素性を入力として挨拶文機械学習抽出処理（Ｓ１１ｂ）を実行する。挨拶文学習結果（２０２５）は用いる機械学習モデルによってデータ形式は異なるが、例えば学習過程で動的に変化したパラメータの集合である。
【０２２０】
この結果抽出された挨拶文を次の挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）で用いる。
次に挨拶文語感判定処理について図８及び図９を用いて説明する。送信するメールのテキストデータから機械学習の演算に用いる素性を抽出する。（素性抽出ステップ：Ｓ１２ａ）この素性抽出に関して、上記挨拶文抽出処理（Ｓ１１）でも機械学習を用いる場合には、上記の素性抽出処理（Ｓ１１ａ）において同時に素性を抽出しておいてもよい。
【０２２１】
機械学習処理部（２０３３）は予め用意されている外部記憶装置（２３）の語感学習結果（２０３５）を用い、素性抽出部で抽出された素性を入力として挨拶文語感機械学習判定処理（Ｓ１２ｂ）を実行する。語感学習結果（２０３５）は用いる機械学習モデルによってデータ形式は異なるが、例えば学習過程で動的に変化したパラメータの集合である。
【０２２２】
以上の２つの処理によって語感出力処理（Ｓ５３）に進む。
本実施例では、挨拶文抽出処理（Ｓ５１）と挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）の両方で機械学習処理を用いる構成を示すが、いずれか１つはルールベースによるものでもよい。また、例えばルールベースによる方法と共に実行処理し、まずルールベースによって処理を行った後に、残りのテキストデータに対して再び機械学習による処理を行ってもよい。
【実施例８】
【０２２３】
本発明の送信装置（１２）は以上のように挨拶文の語感を判定することで、メールを送信するユーザに対して、不適切なメールを送信することを抑制させ、コミュニケーションの円滑を図ろうとするものであるが、請求項１５又は１６に記載されるように挨拶文以外の本文の語感も考慮することで、さらに精度の高い語感の判定を行うことができる。
該技術については受信装置（１１）の実施例４の構成と同様であるから説明を省略する。
【０２２４】
以上、説明してきたように本発明は、電子メールの挨拶文や本文から文章の語感を検出して、ユーザに提示することを特徴とするものである。本発明でいう「語感」とは言葉のもつ微妙な印象、主観的印象であって、語感により文章のニュアンスや、文章の種類、文意などが分類できるものである。
受信時においては送信者の意図を知り、電子メールの種類（緊急の回答が必要かどうか、お礼のメールか、など）を受信者であるユーザに明示することができる。送信時においても、送信者であるユーザに客観的な評価を伝え、支障のないメール送信を促すことができる。
【実施例９】
【０２２５】
本発明は、上記実施例５ないし８に示したような送信装置（１２）を備えたメール送信サーバ（請求項１８）として提供することもできる。
すなわち、図１９に示すように、送信装置（１２）を内部に備えたメール送信サーバ（４０）を配置し、クライアント端末（４１）から送信されるメールを送信装置（１２）の送信メール入力処理部（３０１）（図１５参照）が入力し、挨拶文抽出処理（Ｓ５１）、挨拶文語感判定処理（Ｓ５２）等（図１６参照）の各処理を実行する。そして、語感出力処理部（３０４）から出力された語感種類情報を、端末照会処理部（４０１）からクライアント端末（４１）や管理用端末（４２）に送信する。
【０２２６】
これらの各端末（４１）（４２）はいずれも公知のパーソナルコンピュータで構成することができ、クライアント端末（４１）では周知のメールソフトウェアが実行される。このようなクライアント端末（４１）とメール送信サーバ（４０）の動作は一般的なインターネットのメール送信処理として公知であるから詳述しない。
【０２２７】
端末照会処理部（４０１）の動作としては、判定された語感種類情報の全部を通知するようにしてもよいし、所定の条件に該当する語感種類情報の場合だけを通知してもよい。所定の条件の例としては語感種類が「否定」の場合や、語感種類が変化した場合などを用いることもできる。
クライアント端末（４１）には常に送信する一方で、管理用端末（４２）には「否定」の語感のときだけ送信するといった構成でもよい。
このクライアント端末（４１）や管理用端末（４２）に、このままメールを送信してよいかどうかを照会し、その結果を受信する。送信してよい場合にはメール送信処理部（３０５）から宛先にメールを送信する。
【０２２８】
このように、本発明のメール送信サーバ（４０）は所定の条件に応じてクライアント端末から送信しようとした電子メールの送信を中断して、語感出力処理部（３０４）からユーザ端末に判定結果を送信し、ユーザの確認を求めることもできる。この構成は例えば企業のメール送信サーバに本装置を実装し、社員が不適切なメールを送信することを防止するのに役立つ。
【０２２９】
クライアント端末（４１）において、例えば「そのまま送信」「修正」などを選んで、前者の場合には端末照会処理部（４０１）にその旨の指示信号を送信して、メール送信装置（１２）から外部ＰＣ（４３）に向けてメールを送信する。後者の場合には修正した送信メールを再び語感を判定する。
語感種類情報に限らず、端末照会処理部（４０１）からは過去履歴出力部（３０８）から出力された過去履歴や、過去の挨拶文などが送信される構成でもよい。
過去の挨拶文が送信された場合、クライアント端末（４１）ではその提示に従って、挨拶文を選択できるようにしてもよい。
【０２３０】
次に、上記各実施例の処理において利用可能な技術を挙げる。適用例を例示する他、設計事項の範囲内で適宜各技術を用いることができる。
【０２３１】
（類似文書の検索技術）
まず、挨拶文抽出処理において挨拶文規則に格納された挨拶文と、抽出しようとする挨拶文の関連性を判定する際や、過去履歴検出処理において、過去履歴テーブルから類似のメールデータを検出する際に、類似文書の検索技術を用いることができる。
データ収集の後、収集されたデータ形態素解析を行ってからそれによって得られた該データを構成する単語群Ａ（本発明において、単語群は単数又は複数の単語を言う。）を、多く含む類似情報データの抽出方法を説明する。
【０２３２】
（１）  基本的な方法  （ＴＦ・ＩＤＦ  法）  の説明  
（数１３）
ｓｃｏｒｅ（Ｄ）  ＝  Σ  （  ｔｆ（ｗ，Ｄ）  ＊  ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））  ）    
ｗ  ∈Ｗ  で加算  
Ｗはキーワードの集合、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は収集されたデータでのｗの出現回数、ｄｆ（ｗ）は全文書でＷが出現した文書の数、Ｎは文書の総数
数１３に示す式において、ｓｃｏｒｅ（Ｄ）  が高い文書データを類似した類似情報データとして出力する。  
【０２３３】
（２）  Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ  らの  Ｏｋａｐｉ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇの説明  
本方法は、非特許文献１５に記載されている。
【０２３４】
【非特許文献１５】村田真樹，馬青，内元清貴，小作浩美，内山将夫，井佐原均”位置情報と分野情報を用いた情報検索”自然言語処理（言語処理学会誌）  ２０００年  ４月，７  巻，２  号，  ｐ．１４１  〜  ｐ．１６０  該非特許文献１５における数１４が性能がよいことが知られている。    そして、Σで積を取る前の  ｔｆ  項とｉｄｆ  項の積が  Ｏｋａｐｉのウェイティング法になって、この値を単語の重みに使う。
【０２３５】
Ｏｋａｐｉ  の式なら
（数１４）
ｓｃｏｒｅ（Ｄ）  ＝  Σ  （  ｔｆ（ｗ，Ｄ）／（ｔｆ（ｗ，Ｄ）  ＋  ｌｅｎｇｔｈ／ｄｅｌｔａ）  ＊  ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））  ）  
ｗ  ∈Ｗ  で加算  
ｌｅｎｇｔｈはデータＤの長さ、ｄｅｌｔａ  はデータの長さの平均、データの長さは、データのバイト数、また、データに含まれる単語数などを使う。
【０２３６】
さらに、以下の情報検索を行うこともできる。
（Ｏｋａｐｉ  の参考文献）
非特許文献１６，１７に開示されるようなＯｋａｐｉの式、ＳＭＡＲＴの式を用いることもできる。より高度な情報検索の方法として、ｔｆ・ｉｄｆ  を使うだけの式でなく、これらの  ＯｋａｐｉのＳＭＡＲＴの式を用いてもよい。  
【０２３７】
【非特許文献１６】Ｓ．  Ｅ．  Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ，  Ｓ．  Ｗａｌｋｅｒ，  Ｓ．  Ｊｏｎｅｓ，  Ｍ．  Ｍ．  Ｈａｎｃｏｃｋ−Ｂｅａｕｌｉｅｕ，  ａｎｄ    Ｍ．  Ｇａｔｆｏｒｄ  Ｏｋａｐｉ  ａｔ  ＴＲＥＣ−３，  ＴＲＥＣ−３，  １９９４年
【非特許文献１７】Ａｍｉｔ  Ｓｉｎｇｈａｌ  ＡＴ＆Ｔ  ａｔ  ＴＲＥＣ−６，  ＴＲＥＣ−６，  １９９７  年
【０２３８】
これらの方法では、ｔｆ・ｉｄｆ  だけでなく、記事の長さなども利用して、より高精度な情報検索を行うことができる。  
【０２３９】
今回の、単語群Ａをより多く含む記事の抽出方法では、さらに、Ｒｏｃｃｈｉｏ’ｓ  ｆｏｒｍｕｌａ  （非特許文献１８）を使うことができる。  
【０２４０】
【非特許文献１８】Ｊ．  Ｊ．  Ｒｏｃｃｈｉｏ，Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｉｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，Ｔｈｅ  ＳＭＡＲＴ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ，  Ｅｄｉｔｅｄ  ｂｙ  Ｇ．  Ｓａｌｔｏｎ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｉｎｃ．，ｐａｇｅ  ３１３−３２３，  １９７１年
【０２４１】
この方法は、ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））のかわりに、  
（数１５）
｛Ｅ（ｔ）  ＋  ｋ＿ａｆ  ＊  （ＲａｔｉｏＣ（ｔ）  −  ＲａｔｉｏＤ（ｔ））｝  ＊ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））  
を使う。  
【０２４２】
Ｅ（ｔ）  ＝  １  （元の検索にあったキーワード）    
＝  ０  （それ以外）    
ＲａｔｉｏＣ（ｔ）  はデータ群Ｂでのｔ  の出現率  
ＲａｔｉｏＤ（ｔ）  は記事群Ｃでのｔ  の出現率  
ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））を上式でおきかえた式でｓｃｏｒｅ（Ｄ）を求めて、その値が大きいものほど単語群Ａをより多く含む記事として取り出すものである。  
【０２４３】
ｓｃｏｒｅ（Ｄ）のΣの加算の際に足す単語ｗの集合Ｗは、元のキーワードと、単語群Ａの両方とする。ただし、元のキーワードと、単語群Ａは重ならないようにする。  
【０２４４】
また、他の方法として、ｓｃｏｒｅ（Ｄ）のΣの加算の際に足す。単語ｗの集合Ｗは、単語群Ａのみとする。ただし、元のキーワードと、単語群Ａは重ならないようにする。  
【０２４５】
ここでは  ｒｏｃｃｉｏ  の式で複雑な方法をとったが、単純に、単語群Ａの単語の出現回数の和が大きいものほど、単語群Ａをより多く含む記事として取り出すようにしてもよいし、また、単語群Ａの出現の異なりの大きいものほど、単語群Ａをより多く含む記事として取り出すようにしてもよい。  
【０２４６】
次に、収集されたデータ群Ｂの類似文章を抽出する方法を説明する。  
記事同士の類似度を定義する。この類似度は、ｔｆ・ｉｄｆ  や  ｏｋａｐｉや  ｓｍａｒｔを使うとよい。ｔｆ・ｉｄｆ  や  ｏｋａｐｉや  ｓｍａｒｔなどにおける、記事Ｄとクエリを比較する二つの記事ｘとｙとするとしてよい。そして、ｘ、ｙの両方に含まれる単語をｗとするとよい。  
【０２４７】
各単語を次元と、各単語のスコアを要素とするベクトルを作成し、記事ｘのベクトルを記事ｘに含まれる単語を使ってベクトル（ｖｅｃｔｏｒ  ＿ｘ）にし、また、記事ｙのベクトルを記事ｙに含まれる単語を使ってベクトル（ｖｅｃｔｏｒ  ＿ｙ）にし、それらベクトルの余弦（ｃｏｓ（ｖｅｃｔｏｒ  ＿ｘ，ｖｅｃｔｏｒ＿ｙ））  の値を記事の類似度としてもよい。各単語のスコアの算出には、ｔｆ・ｉｄｆ  やｏｋａｐｉ  やｓｍａｒｔ  を用いるとよい。
【０２４８】
それらの式のΣの後ろの部分の式がスコアの算出の式となる。その式の値が各単語のスコアとなる。  
【０２４９】
ｔｆ・ｉｄｆ  だと  ｔｆ（ｗ，Ｄ）  ＊  ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））  
ｏｋａｐｉ  だと  ｔｆ（ｗ，Ｄ）／（ｔｆ（ｗ，Ｄ）  ＋  ｌｅｎｇｔｈ／ｄｅｌｔａ）  ＊  ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））    
がその式となる。  
【０２５０】
また、単語群Ａをより多く含む記事の抽出においてもこのベクトルの余弦（ｃｏｓ（ｖｅｃｔｏｒ＿ｘ，ｖｅｃｔｏｒ＿ｙ））  の値を求め、この値が大きい記事ほど単語群Ａをより多く含む記事と判断してもよい。この場合は、単語群Ａに含まれる単語を使ってベクトル（ｖｅｃｔｏｒ  ＿ｘ）にし、記事に含まれる単語を使ってベクトル（ｖｅｃｔｏｒ  ＿ｙ）にして求める。  
【０２５１】
データ群Ｂと記事情報データｘの類似度には、次の方法などがある。  
（１）データ群Ｂのうち記事情報データｘと最も類似するデータと、記事情報データｘの類似度をその類似度とする方法
（２）データ群Ｂのうち記事情報データｘと最も類似しない記事と、記事情報データｘの類似度をその類似度とする方法
（３）データ群Ｂのすべての記事と記事情報データｘの類似度の平均をその類似度とする方法  
他の方法でもよいが、このようにして、データ群Ｂと記事情報データｘの類似度を求めて、その類似度が大きいものを類似記事として取り出すことができる。  
【０２５２】
なお、他の方法としては、データ群Ｂに偏って出現する単語を先の方法で取り出し、そして、その単語も利用して、Ｒｏｃｃｈｉｏ’ｓ  ｆｏｒｍｕｌａ  に基づく  Ｓｃｏｒｅ（Ｄ）  を計算し、Ｓｃｏｒｅ（Ｄ）の大きいものを類似データとして取り出してもよい。  
【０２５３】
この方法により、類似する文章を取り出すことができ、本発明ではこれを類似のメール群として抽出してもよい。
なお、上述した単語群Ａを含む記事を抽出による方法と、ここで説明した類似記事を取り出す方法とを両方実行してそれぞれ記事を抽出してもよい。
【０２５４】
ここで、単語群Ａを含む記事を抽出による方法の場合には、正規化が必要になる。正規化としては、入力のキーワード群とまったく同じキーワード群の文書があると仮定し、その文書のスコアを算出する。そしてそのスコアで、類似度を割ることにより、正規化した類似度を算出することができる。なお、正規化の方法は任意である。
【０２５５】
また、非特許文献１９に開示される言い換え技術を用いて、類似判定を行うこともできる。本方法では、まず同義語の言い換えの変形規則をたくさん用意し、これを用いて文章の言い換えを行う。類似度の大きくなる言い換えを行っていき、最も類似度の高くなった文同士で類似度を求める。類似度は、例えばある文章に含まれる複数のキーワードとその周辺に出現するパターンが、他方の文章でどれだけ抽出されるか、その総数をスコアとして算出することができるが、これに限らず周知の方法によって類似度は算出することができる。
この言い換えは、類似度を求める両方の文を言い換えても良い。
【０２５６】
このように言い換えを行ってから類似度を求める方が、文同士が似た状態になるため、より正確に文同士の類似度を算出することができる。
【０２５７】
【非特許文献１９】村田真樹，井佐原  均、「言い換えの統一的モデル  −尺度に基づく変形の利用」、自然言語処理、１１巻，５号，ｐ．１１３−１３３，言語処理学会、２００４年  １０月
【０２５８】
（関連する挨拶文の抽出に機械学習を用いる方法）
次に、挨拶文規則抽出部で関連する挨拶文の抽出に機械学習を用いる方法もある。
上記では、関連するかどうかは、予め漢字の読みなどを定義しておき、ルールベースで関連する挨拶文を抽出していたが、この抽出自体に機械学習モデルを用いて抽出の妥当性を判断することもできる。
【０２５９】
ＣＰＵ（２０）には上記の挨拶文の類似度を算出する手法を備えた類似度算出部（図示しない）と、機械学習モデルにより類似挨拶文としての妥当性を評価する類似挨拶文評価部（図示しない）とを設ける。
そして予め似挨拶文評価部に含む機械学習モジュールでは次のようにして機械学習を行い、その結果を機械学習結果データとしてハードディスクに格納しておく。
【０２６０】
機械学習のために、挨拶文抽出処理部（２０２）で抽出されたデータと、挨拶文規則データベース（２３１）のデータ群を大量に用意し、これを機械学習モジュールに入力する学習用の入力データとする。
挨拶文抽出処理部（２０２）で抽出されたデータが本当に挨拶文として妥当か否かを人手によって判定し、その結果を学習用の出力データとする。
【０２６１】
同時に、類似度算出部において、学習用挨拶文及び該学習用挨拶文規則データベース中の文章の類似度を算出する。この類似度の算出方法は上記の通りであり、類似度として類似する、しないの２値の結果でもよいし、類似の度合いを示す数値でもよい。
そして、機械学習における素性として、入力データの取得データを構成する単語列と、記事データ群を構成する単語列と共に、類似度とを用いる。
【０２６２】
このような類似挨拶文評価部を備え、挨拶文規則データベース（２３１）から抽出される挨拶文群と、関連性ありと判定されたデータとを入力して該挨拶文群が抽出する対象として妥当か否かを判定する。判定結果に応じて挨拶文抽出部（２０２）が出力する。
機械学習モジュールにおける機械学習の方法は上述した様々な方法のいずれかを用いることができ、このときの判定結果は、「妥当である」「妥当でない」と出力される場合と、妥当である確率が出力される場合がある。前者の場合には「妥当である」記事データ群を出力すればよく、後者の場合には所定の閾値を超える確率の場合に出力すればよい。
【０２６３】
（言い換えを行った上で、類似度により抽出する方法）
本発明ではさらに、ＣＰＵに上記言い換えの技術を備えた単語列置換部（図示しない）と上記類似度算出部を設けて、該単語列置換部において電子メールから抽出された挨拶文に含まれる単語列を順次置換しながら、挨拶文規則データベース（３３１）の文章との類似度を類似度算出部で算出する。そして、常に類似度が高まるように単語列を置換していき、もっとも類似度が高くなるときの類似度が所定の閾値を超えたときに挨拶文として抽出することもできる。
【０２６４】
（出力の方法）
本発明では、語感を出力処理する際や、過去の挨拶文として出力処理する際に、次のような技術を提供することができる。
その１つは、クラスタリング処理により、語感や挨拶文同士をまとめて出力することである。
【０２６５】
（Ａ）クラスタリングの説明
クラスタリングにはさまざまな方法がある。一般的なものを以下に記述する。  
【０２６６】
（階層クラスタリング（ボトムアップクラスタリング）の説明）  
最も近い成員同士をくっつけていき、クラスターを作る。クラスターとクラスター同士  
も（クラスターと成員同士も）、最も近いクラスター同士をくっつける。
クラスター間の距離の定義は様々あるので以下に説明する。  
【０２６７】
・クラスターＡとクラスターＢの距離を、クラスターＡの成員とクラスターＢの成員の  
距離の中で最も小さいものをその距離とする方法  
・クラスターＡとクラスターＢの距離を、クラスターＡの成員とクラスターＢの成員の  
距離の中で最も大きいものをその距離とする方法  
・クラスターＡとクラスターＢの距離を、すべてのクラスターＡの成員とクラスターＢ  
の成員の距離の平均をその距離とする方法  
・クラスターＡとクラスターＢの距離を、すべてのクラスターＡの成員の位置の平均を  
そのクラスターの位置とし、すべてのクラスターＢの成員の位置の平均をそのクラスター  
の位置とし、その位置同士の距離の平均をその距離とする方法  
【０２６８】
・ウォード法と呼ばれる方法もある。以下、ウォード法の説明をする。  
（数１６）
Ｗ  ＝  Σ  Σ  （ｘ（ｉ，ｊ）  −  ａｖｅ  ＿ｘ（ｉ））  ＾  ２  
＾は指数を意味する。  
【０２６９】
一つ目の  
Σは  ｉ＝１からｉ＝ｇ  までの加算  
二つ目の  
Σは  ｊ＝１からｊ＝ｎｉまでの加算  
ｘ（ｉ，ｊ）は  ｉ番目のクラスターの  ｊ番目の成員の位置  
ａｖｅ  ＿ｘ（ｉ）は  ｉ番目のクラスターのすべての成員の位置の平均
クラスター同士をくっつけていくと、Ｗの値が増加するが、ウォード法では、Ｗの値が  なるべく大きくならないようにクラスター同士をくっつけていく。  
【０２７０】
成員の位置は、記事から単語を取り出し、その単語の種類をベクトルの次元とし、各単語のベクトルの要素の値を、単語の頻度やその単語のｔｆ・ｉｄｆ  （すなわち、ｔｆ（ｗ，Ｄ）  ＊  ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ）））  、その単語のＯｋａｐｉ  の式  （すなわち、  ｔｆ（ｗ，Ｄ）／（ｔｆ（ｗ，Ｄ）＋ｌｅｎｇｔｈ／ｄｅｌｔａ）＊ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ）））  としたベクトルを作成し、それをその成員の位置とする。
【０２７１】
（トップダウンクラスタリング（非階層クラスタリング）の説明）  
以下、トップダウンのクラスタリング（非階層クラスタリング）の方法を説明する。  
【０２７２】
（最大距離アルゴリズムの説明）
ある成員をとる。次にその成員と最も離れた成員をとる。これら成員をそれぞれのクラスターの中心とする。それぞれのクラスター中心と、成員の距離の最小値を、各成員の距  離として、その距離が最も大きい成員をあらたなクラスターの中心とする。これを繰り返す。あらかじめ定めた数のクラスターになったときに、繰り返しをやめる。また、クラスター間の距離があらかじめ定めた数以下になると繰り返しをやめる。また、クラスターの良さをＡＩＣ情報量基準などで評価してその値を利用して繰り返しをやめる方法もある。各成員は、最も近いクラスター中心の成員となる。  
【０２７３】
（Ｋ平均法の説明）  
あらかじめ定めた個数ｋ個にクラスタリングすることを考える。ｋ個成員をランダムに選ぶ、それをクラスターの中心とする。各成員は最も近いクラスター中心の成員となる。クラスター内の各成員の平均をそれぞれのクラスターの中心とする。各成員は最も近いクラスター中心の成員となる。また、クラスター内の各成員の平均をそれぞれのクラスターの中心とする。これらを繰り返す。そして、クラスターの中心が移動しなくなると繰り返しをやめる。又は、あらかじめ定めた回数だけ繰り返してやめる。その最終的なクラスター中心のときのクラスター中心を使ってクラスターを求める。各成員は最も近いクラスター中心の成員となる。  
【０２７４】
（単語群によるクラスタリングの説明）
クラスタリングに類似する文書分類の方法として、あらかじめ分類先毎に単数又は複数の単語群を定義しておき、入力された情報に該単語群が含まれるか否かにより分類先に分類する方法がある。該文書分類方法についても本発明ではクラスタリングに含まれる。
入力された情報の中で複数の分類先の単語群が含まれる場合には、含まれる数が多い単語群の分類先に分類してもよいし、各単語群に重みの値をつけておき、その重みが大きい単語群の分類先に分類するようにしてもよい。
【０２７５】
このようにして、クラスタリングをする。クラスタリングの方法は、これら以外にも様々な方法が公知であるので、それらを利用してもよい。  
【０２７６】
本発明では、過去履歴出力部（２０７）においてモニタ（２２）から出力する際の表示態様を次のように変化させることもできる。すなわち、送受信するメールの一部又は全部について、送受信日と語感種類とをそれぞれ座標軸にとり、分布をグラフ表示することができる。
【０２７７】
例えば、受信日の時系列を横軸、縦軸に肯定の度合いが高いメールほど大にプロットすると、時系列に従って、肯定評価がどのように推移するのかが可視化できる。多量にメールを受信する企業などにおいて、消費者の反応を概要として把握することが容易になる。
【０２７８】
グラフの表示方法としては、プロットによる点の集合で表示する他、肯定件数の推移を示す折れ線グラフ、肯定の度合いを高度とした等高線グラフ、バブルチャートによる表示方法などを用いることができる。
【０２７９】
（有意差検定を利用する説明）  
上記各実施例で、所定の閾値を用いる場合の閾値の設定方法や、挨拶文・挨拶表現などを抽出する際に、それが特徴的な語句であるかを判定する際には、有意差検定を用いることもできる。以下、これを説明する。
・二項検定の場合の説明  
ＡのＣの出現数をＮとする。ＡのＢでの出現数をＮ１とする。  
Ｎ２＝Ｎ−Ｎ１とする。  
【０２８０】
ＡがＣに現れたときにそれがＢ中に現れる確率を０．５と仮定して、Ｎの総出現のうち、  Ｎ２回以下、ＡがＣに出現してＢに出現しなかった確率を求める。  
【０２８１】
この確率は、  
Ｐ１  ＝  Σ  Ｃ（Ｎ１＋Ｎ２，ｘ）  ＊  ０．５  ＾（ｘ）  ＊  ０．５  ＾（Ｎ１＋Ｎ２−ｘ）    
（ただし、Σは、ｘ  ＝  ０  から  ｘ  ＝  Ｎ２  の和）  
（ただし、Ｃ（Ａ，Ｂ）は、Ａ個の異なったものからＢ個のものを取り出す場合の数）    
（ただし、＾は、指数を意味する）  
で表され、この確率の値が十分小さければ、Ｎ１とＮ２は等価な確率でない、すなわち、  Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいことと判断できる。  
【０２８２】
５％検定なら  
Ｐ１が５％よりも小さいこと、１０％検定ならＰ１が１０％よりも小さいこと、が有意に大  
きいかどうかの判断基準になる。  
【０２８３】
Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいと判断されたものを記事群Ｂに偏って出現する単語とする。また、Ｐ１が小さいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。  
【０２８４】
・カイ二乗検定の場合の説明  
Ｂ中のＡの出現回数をＮ１、Ｂ中の単語の総出現数をＦ１、
ＣにあってＢにない、Ａの出現回数をＮ２、
ＣにあってＢにない、単語の総出現数をＦ２とする。
【０２８５】
Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２として、  
カイ二乗値  ＝  （Ｎ  ＊  （Ｆ１  ＊  （Ｎ２  −  Ｆ２）  −  （Ｎ１  −  Ｆ１）  ＊  Ｆ２  ）＾２  ）／（（Ｆ１  ＋  Ｆ２）＊（Ｎ  −  （Ｆ１  ＋  Ｆ２））  ＊  Ｎ１  ＊  Ｎ２）    
を求める。  
【０２８６】
そして、このカイ二乗値が大きいほどＲ１とＲ２は有意差があると言え、カイ二乗値が  
３．８４  よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、カイ二乗値が  ６．６３  よりも大  
きいとき危険率１％の有意差があると言える。  
【０２８７】
Ｎ１  ＞  Ｎ２  でかつ、カイ二乗値が大きいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。  
【０２８８】
・比の検定、正確に言うと、比率の差の検定の説明  
ｐ  ＝  （Ｆ１＋Ｆ２）／（Ｎ１＋Ｎ２）
ｐ１  ＝  Ｒ１
ｐ２  ＝  Ｒ２    
として、  
Ｚ  ＝  ｜  ｐ１  −  ｐ２｜  ／  ｓｑｒｔ  （  ｐ  ＊  （１  −  ｐ）  ＊  （１／Ｎ１  ＋  １／Ｎ２）  ）    
を求め、（ただし  ｓｑｒｔ  はルートを意味する）  そして、Ｚが大きいほど、Ｒ１とＲ２は有意差があると言え、Ｚが  １．９６  よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、Ｚが  ２．５８  よりも大きいとき危険率１％の有意差があると言える。  
Ｎ１＞Ｎ２  で、かつＺが大きいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。  
【０２８９】
これら三つの検定の方法と、先の単純に、Ｂ中のＡの出現率／Ｃ中のＡの出現率を求めて判定する方法を組み合わせてもよい。  
【０２９０】
例えば、危険率５％以上有意差があるもののうち、Ｂ中のＡの出現率／Ｃ中のＡの出現率の値が大きいものほど記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。
【０２９１】
本実施例において、機械学習を用いた判定の際に、確率が最も高いものや、高い方から順に所定の個数を取り出すことができる。また、ある閾値を設定して、その閾値以上のものを抽出することもできる。所定の閾値以上のもので、かつ確率が高い方から所定の個数だけを抽出してもよい。このようにデータをどのような基準で抽出するかは本発明において任意である。
閾値や所定の個数は予め本装置に備えて固定してもよいし、ユーザが変更できるようにしてもよい。
【０２９２】
（複数の言語への対応）
本発明の電子メールの言語はいかなる言語でもよい。公知の翻訳ソフトをメール受信処理部（２０１）等に備えて機械翻訳しデータ内容として日本語で取得できるようにしてもよい。例えば英語の電子メールを翻訳ソフトによって日本語に翻訳したあとに本発明処理を行うことができる。また、本発明処理は対象を日本語に限定するものではないので、英語のまま処理を行ってもよい。
挨拶文を抽出した段階で翻訳処理して語感の判定を行う構成でもよい。このようにすると、日本語と英語の両方の言語でメールを送受信している場合にも、前の日本語メールの語感を、後の英語メールの語感との比較に用いてもよい。
【０２９３】
複数の言語で出力する場合には、翻訳結果を表示してもよいし、語感の判定結果のみを表示してもよい。
高度な翻訳ソフトを用いず、単に辞書を照合して単語を置き換えるだけでもよい。
特に、挨拶文は外国語のメールにおいても定型的である場合が多く、単語又は文章による置き換えでも十分に本発明の効果を奏する。
【０２９４】
本発明において電子メール本文の語感を検出する際に、要約処理を行ってから検出処理することもできる。すなわち、長文のメールであって、様々な話題が含まれているときに、全体としての語感を的確に検出することが難しくなる。そこで、要約処理を行った後にその語感を検出することで、重要な部分の語感を検出することができるようになる。
【０２９５】
まず、要約処理は公知の様々な手法が知られているが、例えば本発明者らによる特許文献２及び特許文献３の方法に開示される要約手法を用いることができる。
すなわち、特許文献２の方法によれば、要約装置として、文章およびその要約結果である問題と前記要約結果に対する評価を示す複数の分類先である解との組からなる解データを記憶する解データ記憶手段と、解データの問題である文章および要約結果から、例えば要約結果の文のなめらかさを示す情報および要約結果が文章の内容を表示しているかどうかを示す情報を含む所定の情報を素性として抽出する。
【０２９６】
そして、その解と素性の集合との組を生成する解−素性対抽出手段と、解と前記素性の集合との組を学習結果として学習結果記憶手段に記憶する機械学習手段と、解−素性対抽出手段により抽出される情報を素性とし、入力されたテキストから前記素性の集合を抽出する素性抽出手段と、学習結果である前記解と前記素性の集合との組をもとに、ベイズの定理にもとづいて前記素性抽出手段から得た前記テキストの素性の集合の場合の各分類になる確率を求め、前記確率の値が最も大きい分類を、求める推定解とする評価推定手段とを備える。
【０２９７】
また、特許文献３に記載の方法は、機械学習法によりテキストを自動要約する処理で用いる解データを編集する解データ編集処理装置であって、テキストの要約結果を表示装置に表示する要約表示処理手段と、前記要約結果に対する評価の入力を受け付けて前記要約結果の評価とする評価付与処理手段と、前記テキストおよび前記要約結果を問題とし前記評価を解とする解データを出力する解データ出力処理手段とを備える。
【０２９８】
【特許文献２】特許第３６８２５２９号
【特許文献３】特開２００３−２４８６７６号
【０２９９】
以上にあげた方法は、いずれも公知の要約方法に対して、それを評価し、又はその結果をフィードバックすることにより機械学習の精度の向上を図るものであり、これによって効果的な要約方法に寄与する。
もちろん、ここで用いる機械学習方法はシンプルベイズ法に限らず、ｋ近傍法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法、ニューラルネットワーク法などいかなるモデルを用いても良い。
【０３００】
なお、本発明における要約処理は、機械学習による方法に限らず、公知の任意の要約方法を用いることができる。
例えば、文書の位置、タイトルの単語を含んでいる個数、その文に出現する単語のｔｆｉｄｆの値  のそれぞれの情報を用いて、各文のスコアを求め、そのスコアの大きいものを要約結果とする方法がある。
また、一般にタイトルの単語は重要なため、タイトルの単語を多く含む文を抽出してその文を要約結果とすることができる。
より単純に、文書の第一文など、最初の方を要約文としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０３０１】
【図１】本発明の実施例１の構成を説明する説明図である。
【図２】実施例１に係る電子メール受信装置の構成図である。
【図３】同、処理方法の処理フローチャートである。
【図４】実施例２に係る電子メール受信装置の構成図である。
【図５】同、処理方法の処理フローチャートである。
【図６】実施例３に係る挨拶文抽出処理部の詳細構成図である。
【図７】挨拶文抽出処理において機械学習を用いる際の処理フローチャートである。
【図８】実施例３に係る挨拶文語感判定処理部の詳細構成図である。
【図９】挨拶文語感判定処理において機械学習を用いる際の処理フローチャートである。
【図１０】分散したテキストデータをどのように分類するのかを説明する説明図である。
【図１１】サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念図である。
【図１２】挨拶文機械学習抽出処理の処理フローチャートである。
【図１３】実施例４に係る電子メール受信装置の構成図である。
【図１４】電子メール語感判定処理部の判定に、機械学習を用いる場合の処理フローチャートである。
【図１５】実施例５に係る電子メール送信装置の構成図である。
【図１６】同、処理方法の処理フローチャートである。
【図１７】実施例６に係る電子メール送信装置の構成図である。
【図１８】同、処理方法の処理フローチャートである。
【図１９】実施例９に係るメール送信サーバの構成図である。
【符号の説明】
【０３０２】
１１  メール受信装置
２０  ＣＰＵ
２０１  メール受信処理部
２０２  挨拶文抽出処理部
２０３  挨拶文語感判定処理部
２０４  受信メール出力部
２１  キーボード・マウス
２２  モニタ
２３  外部記憶装置
２３１  挨拶文規則データベース
２３２  挨拶文語感規則データベース
２４  ネットワークアダプタ
【図１】
2010056682.tif 000020
【図２】
2010056682.tif 000021
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2010056682.tif 000025
【図７】
2010056682.tif 000026
【図８】
2010056682.tif 000027
【図９】
2010056682.tif 000028
【図１０】
2010056682.tif 000029
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2010056682.tif 000032
【図１４】
2010056682.tif 000033
【図１５】
2010056682.tif 000034
【図１６】
2010056682.tif 000035
【図１７】
2010056682.tif 000036
【図１８】
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【図１９】
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