(57)【要約】【課題】メールや文書を自動的に分類する際に、使われない分類が設定されることがないようにする【解決手段】本発明によるコンテンツ情報管理システムは、コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置を備え、管理装置は、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段と、分布算出手段が算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段と、分布比較手段が算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段とを含むことを特徴とする。【選択図】図１２
2010066938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置を備え、
前記管理装置は、
コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と前記母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段と、
前記分布算出手段が算出した前記母集団における関連情報の分布と、前記集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段と、
前記分布比較手段が算出した前記類似度が所定の分類閾値以下である場合、前記集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段とを含む
ことを特徴とするコンテンツ情報管理システム。
【請求項２】
分類管理手段が新たな分類を設定する場合において、新たな分類が含む情報を所定数含む既存の分類が存在すると、
分布算出手段は、前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布とを算出し、
分布比較手段は、前記分布算出手段が算出した前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布との類似度を算出し、
分類管理手段は、前記分類比較手段が算出した前記類似度が所定の統合閾値以上である場合、前記新たな分類と前記既存の分類とを統合する
請求項１記載のコンテンツ情報管理システム。
【請求項３】
文書ファイル又は電子メールを含むコンテンツ情報を重み情報又は関係人物を示す情報とともに管理し、管理されたコンテンツ情報を自動的に分類する分類手段を含み、
前記分類手段は、分類時に関係人物情報又は関係時間情報を含むコンテンツの付加情報の分布度合いの母集団との類似度に基づいて分類の適切さを判断することによって、適切な分類以外を排除するとともに、似た分類を統合する
ことを特徴とする電子メール及び文書ファイル管理システム。
【請求項４】
分類手段は、分類に関係する時間情報又は人物情報を含むコンテンツの付加情報の分布度合いに基づいて分類間の類似度を算出し、類似している分類を統合することによって、同一又は類似した意味を持つ分類を自動的に統合する
請求項３記載の電子メール及び文書ファイル管理システム。
【請求項５】
分類内のコンテンツが増加すると、自動的に分類内のコンテンツをさらに細かい分類に再分類する処理を実行する再分類手段を含み、
前記再分類手段は、再分類時に細かい分類と元分類との関係時間情報又は関係人物情報の分布度合いの類似度に基づいて分類の適切さを判断する
請求項３または請求項４記載の電子メール及び文書ファイル管理システム。
【請求項６】
分類手段は、場所情報、関係組織情報、天候情報、及び生体情報の分布類似度を用いて分類間の類似度を求める
請求項３から請求項５のうちのいずれか１項に記載の電子メール及び文書ファイル管理システム。
【請求項７】
コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と前記母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出ステップと、
算出した前記母集団における関連情報の分布と、前記集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較ステップと、
算出した前記類似度が所定の分類閾値以下である場合、前記集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理ステップとを含む
ことを特徴とするコンテンツ情報管理方法。
【請求項８】
分類管理ステップで新たな分類を設定する場合において、新たな分類が含む情報を所定数含む既存の分類が存在すると、
分布算出ステップで、前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布とを算出し、
分布比較ステップで、算出した前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布との類似度を算出し、
分類管理ステップで、算出した前記類似度が所定の統合閾値以上である場合、前記新たな分類と前記既存の分類とを統合する
請求項７記載のコンテンツ情報管理方法。
【請求項９】
電子メール又は文書ファイルの分類を行う方法であって、
分類の適切さを判断する際に、母集団と分類候補とにそれぞれ関係する電子メール又は文書ファイルのコンテキスト情報の分布の類似度に基づいて分類の適切さを判断する分類ステップを含む
ことを特徴とする電子メール及び文書ファイル分類方法。
【請求項１０】
電子メール又は文書ファイルの分類を行う方法であって、
２つの分類があるときに、それぞれに関係する電子メール又は文書ファイルのコンテキスト情報の分布の類似度に基づいて統合するか否かを判断し、判断した結果に基づいて前記２つの分類を統合する統合ステップを含む
ことを特徴とする電子メール及び文書ファイル分類方法。
【請求項１１】
コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置であって、
コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と前記母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段と、
前記分布算出手段が算出した前記母集団における関連情報の分布と、前記集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段と、
前記分布比較手段が算出した前記類似度が所定の分類閾値以下である場合、前記集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段とを
備えたことを特徴とするコンテンツ情報管理装置。
【請求項１２】
分布算出手段は、分類管理手段が新たな分類を設定する場合において、新たな分類が含む情報を所定数含む既存の分類が存在すると、前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布とを算出し、
分布比較手段は、前記分布算出手段が算出した前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布との類似度を算出し、
分類管理手段は、前記分類比較手段が算出した前記類似度が所定の統合閾値以上である場合、前記新たな分類と前記既存の分類とを統合する
請求項１１記載のコンテンツ情報管理装置。
【請求項１３】
コンテンツ管理部と、
コンテンツ記憶部と、
人物情報記憶部と、
分類情報記憶部と、
分類情報の判断及び登録を行う分類管理部と、
分類内の電子メール又は文書ファイルの関係人物を示す情報又は時間情報の分布を算出する分布算出部と、
２つの分類の関係人物分布又は関係時間分布の類似度を算出する分布比較部とを
備えたことを特徴とするサーバ。
【請求項１４】
コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理するためのプログラムであって、
コンピュータに、
コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と前記母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出処理と、
算出した前記母集団における関連情報の分布と、前記集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較処理と、
算出した前記類似度が所定の分類閾値以下である場合、前記集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理処理とを
実行させるためのコンテンツ情報管理用プログラム、
【請求項１５】
コンピュータに、
分布算出処理で、分類管理処理で新たな分類を設定する場合において、新たな分類が含む情報を所定数含む既存の分類が存在すると、前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布とを算出させ、
分布比較処理で、算出した前記新たな分類の分布と前記既存の分類の分布との類似度を算出させ、
分類管理処理で、算出した前記類似度が所定の統合閾値以上である場合、前記新たな分類と前記既存の分類とを統合する処理を実行させる
請求項１４記載のコンテンツ情報管理用プログラムシステム。
【請求項１６】
コンピュータに、
コンテンツの特徴語を算出し、算出した前記特徴語を記憶する処理と、
前記コンテンツの関係人物情報又は関係時間情報を抽出し、抽出した前記関係人物情報又は前記関係時間情報に基づいて前記関係人物情報又は前記関係時間情報の分布を算出する処理と、
算出した前記分布の類似度を算出する処理と、
算出した前記分布の類似度に基づいて新規に分類を作成するとともに、分類を細分化したりする処理とを
実行させるための電子メール及び文書ファイル分類用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットに代表されるコンピュータネットワーク環境において、電子メールや文書ファイルを自動的に分類し、使いやすい単位でユーザに提供するコンテンツ情報管理システム、コンテンツ情報管理方法、コンテンツ情報管理装置、及びコンテンツ情報管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ上で電子メール（以下、単にメールという）や文書ファイル（以下、単に文書という）を分類する方法は、ユーザの操作に委ねられており、例えば、メールを分類する場合には、分類ルールをユーザが作成することが通常の分類方法である。
【０００３】
これら分類を自動的に行う技術の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された方法では、メールや文書に含まれる文字の共起性から類似メール群を推定し、分類フォルダを自動的に作成してメールや文書を自動分類することができる。
【０００４】
また、特許文献２にも、自動的に分類を行うシステムが記載されている。特許文献２に記載されたシステムでは、自動的に分類される分類を優先度と共に管理し、有用な分類に優先的に到達することができる。
【０００５】
また、特許文献３にも、自動的に分類を行うシステムが記載されている。特許文献３に記載されたシステムでは、自動的に分類される分類先が複数自動的に生成されることにより、メールや文書への到達方法を増加させることができる。
【０００６】
【特許文献１】特開平７−０７８１８６号公報
【特許文献２】特開平９−３０５５０５号公報
【特許文献３】特開２００８−９７７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記特許文献１，２，３に記載されたシステムでは、一定数のメールや文書に含まれる特徴語であっても、一般語などユーザにとって意味のない特徴語である場合があるため、使われない分類ができてしまうといった課題がある。例えば、あるユーザにおいて、「本日の」という言葉が含まれるメールが一定数蓄積されたとき、「本日の」という意味のない言葉を含むメールリストを同一のフォルダに格納する分類を自動的に行ってしまう。
【０００８】
そこで、本発明は、メールや文書を自動的に分類する際に、使われない分類が設定されることがないコンテンツ情報管理システム、コンテンツ情報管理方法、コンテンツ情報管理装置、及びコンテンツ情報管理プログラム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】
【０００９】
本発明によるコンテンツ情報管理システムは、コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置を備え、管理装置は、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段と、分布算出手段が算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段と、分布比較手段が算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段とを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明によるコンテンツ情報管理システムは、コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置を備え、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出ステップと、算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較ステップと、算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明によるコンテンツ情報管理装置は、コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理する管理装置であって、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段と、分布算出手段が算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段と、分布比較手段が算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明によるコンテンツ情報管理用プログラムは、コンテンツ情報と当該コンテンツ情報の関連情報とを管理するプログラムであって、コンピュータに、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出処理と、算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較処理と、算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、メールや文書を自動的に分類する際に、使われない分類が設定されることをなくすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明によるコンテンツ情報管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、サーバ１００は、演算装置１１０と、記憶装置１２０とを含む。
【００１５】
サーバ１００は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータなどの情報処理装置によって実現される。演算装置１１０は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインターフェース部によって実現される。記憶装置１２０は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置などの記憶装置によって実現される。
【００１６】
図１に示すように、サーバ１００の演算装置１１０は、通信部１１１と、分類管理部１１２と、分布算出部１１３と、分布比較部１１４と、コンテンツ管理部１１５とを含む。また、サーバ１００の記憶装置１２０は、文書情報記憶部１２１と、メール情報記憶部１２２と、人物情報記憶部１２３と、分類情報記憶部１２４とを含む。
【００１７】
また、図１に示すように、コンテンツ情報管理システムは、サーバ１００の他に、表示部１３１を搭載しているサーバまたはクライアント１３０を含む。また、図１に示すように、サーバ１００は、文書やメールを管理するメーラや文書共有システムなど他システムである外部メーラまたは文書管理システム１４０と連携することを想定するが、本発明の範囲ではない。また、サーバ１００と、サーバまたはクライアント１３０と、外部メーラまたは文書管理システム１４０とは、ＬＡＮやインターネットなどの通信ネットワークを介して相互に接続されている。
【００１８】
次に、記憶装置１２０の各部が管理（記憶）する情報の構成を説明する。文書情報記憶部１２１は、文書のＩＤや名前などを記憶する。文書情報記憶部１２１は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置などの記憶装置によって実現される。
【００１９】
図２は、文書情報記憶部１２１が記憶する情報の構成の一例である。図２に示すように、文書情報記憶部１２１が管理（記憶）する情報は、文書ＩＤ２０１と、文書名２０２と、作成者２０３と、作成日時２０４と、閲覧者２０５と、特徴語２０６とを最低限含む。その他に、文書情報記憶部１２１は、更新日時、情報のアクセス権、及び外部メーラまたは文書管理システム１４０内の文書のＵＲＬなどを記憶していてもよい。また、文書情報記憶部１２１は、閲覧者や閲覧日時など一部の情報を別の表に用意して管理（記憶）してもよい。
【００２０】
メール情報記憶部１２２は、メールのＩＤや件名などを記憶する。メール情報記憶部１２２は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置などの記憶装置によって実現される。
【００２１】
図３は、メール情報記憶部１２２が記憶する情報の構成の一例である。図３に示すように、メール情報記憶部１２２が管理（記憶）する情報は、メールＩＤ３０１と、件名３０２と、送信者３０３と、受信者３０４と、送信日時３０５と、特徴語３０６とを最低限含む。その他に、メール情報記憶部１２２は、ＣＣ、ＢＣＣ、添付ファイルのＩＤ、返信メールの元メールのＩＤ、及び転送メールの元メールのＩＤなどを記憶していてもよい。
【００２２】
人物情報記憶部１２３は、人物の名前やメールアドレスなどを記憶する。人物情報記憶部１２３は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置などの記憶装置によって実現される。
【００２３】
図４は、人物情報記憶部１２３が記憶する情報の構成の一例である。図４に示すように、人物情報記憶部１２３が管理（記憶）する情報は、人物ＩＤ４０１と、人物名４０２と、メールアドレス４０３とを最低限含む。その他に、人物情報記憶部１２３は、所属組織名、得意分野や好みなどのテキスト情報、及び年齢や体重などの数値情報などを記憶していてもよい。
【００２４】
分類情報記憶部１２４は、メールや文書を分類するルールや、分類されたメール・文書リストなどを記憶する。分類情報記憶部１２４は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置などの記憶装置によって実現される。
【００２５】
図５は、分類情報記憶部１２４が記憶する情報の構成の一例である。図５に示すように、分類情報記憶部１２４が管理（記憶）する情報は、分類ＩＤ５０１と、分類名５０２と、親分類ＩＤ５０３と、所属メールＩＤ５０４と、所属文書ＩＤ５０５と、分類特徴語５０６と、作成者ＩＤ５０７とを最低限含む。その他に、分類情報記憶部１２４は、作成日時などを記憶していてもよい。
【００２６】
次に、演算装置１１０の各部について説明する。通信部１１１は、外部メーラまたは文書管理システム１４０ががが送信したメール・文書を受信し、コンテンツ管理部１１５に送信する機能を備えている。また、通信部１１１は、表示部１３１から受信した要求（例えば、分類名やメール・文書名）に基づいて、コンテンツ管理部１１５や分類管理部１１２に情報の検索（抽出）要求を送信する機能を備えている。また、通信部１１１は、前述の送信した要求に対して、コンテンツ管理部１１５や分類管理部１１２から検索（抽出）結果を受信すると、受信した検索（抽出）結果を表示部１３１に送信する機能を備えている。
【００２７】
分類管理部１１２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。分類管理部１１２は、コンテンツ管理部１１５を特徴語に基づいて検索（抽出）し、検索（抽出）結果を分布算出部１１３に送信し、分布算出部１１３から分布算出情報を受信する機能を備えている。さらに、分類管理部１１２は、受信した分布算出情報を分布比較部１１４に送信し、分布比較部１１４から受信した比較結果に応じて分類情報記憶部１２４に新規分類情報を送信し、新規分類情報を記憶させる機能を備えている。なお、分類管理部１１２は、本処理を、サーバ１００が一定数メール・文書を蓄積した後に実行する。また、分類管理部１１２は、本処理を、その後一定時間経過ごとに実行する。
【００２８】
また、分類管理部１１２は、分布比較部１１４や通信部１１１から受信した要求に基づいて分類の特徴語、分布情報、所属メール、及び所属文書を分類情報記憶部１２４から検索（抽出）する機能を備えている。また、分類管理部１１２は、前述の受信した要求に基づいて検索（抽出）した情報を分布比較部１１４や通信部１１１に送信する機能を備えている。
【００２９】
分布算出部１１３は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。分布算出部１１３は、分類管理部１１２が送信した分類情報とコンテンツ情報リストとに基づいて、分類内のコンテンツに関係する人物分布や時間分布など分布情報を算出し、算出した分布情報を分類管理部１１２に送信する機能を備えている。
【００３０】
分布比較部１１４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。分布比較部１１４は、分類管理部１１２が送信した分類・分布リストに基づいて、分類間の類似度を算出し、算出した類似度を分類管理部１１２に送信する機能を備えている。
【００３１】
コンテンツ管理部１１５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。コンテンツ管理部１１５は、通信部１１１が送信したコンテンツ情報に基づいて、特徴語を算出し、算出した特徴語を文書情報記憶部１２１やメール情報記憶部１２２に送信する機能を備えている。ここで、コンテンツ情報とは、文書情報とメール情報とを想定する。また、コンテンツ管理部１１５は、特徴語を算出するために、メール件名・本文や文書タイトル・内容の情報に基づいた形態素解析機能と特徴語抽出機能とを備えている。
【００３２】
形態素解析機能の実現例として、ｃｈａｓｅｎ（例えば、http://chasen.naist.jpに記載されている）や、Ｍｅｃａｂ（例えば、http://mecab.sourceforge.netに記載されている）などを用いることを想定するが、他の形態素解析機を用いてもよい。また、特徴語抽出機能の実現例として、ＴＦ／ＩＤＦ法（例えば、http://ja.wikipedia.org/wiki/Tf-idf、http://www.forest.dnj.ynu.ac.jp/~ohmori/Paper/NL121/node6.htmlに記載されている）を用いた演算を行うことを想定するが、他の方法を用いてもよい。特徴語抽出機能を用いて演算した結果は、あらかじ設定しておく送信件数分に基づいて、スコア上位の特徴語に絞りこむ。
【００３３】
また、コンテンツ管理部１１５は、分類管理部１１２や通信部１１１からコンテンツ情報要求を受信したときに、文書情報記憶部１２１やメール情報記憶部１２２を検索し、検索結果を送信する機能を備えている。
【００３４】
次に、サーバまたはクライアント１３０内の表示部１３１について説明する。表示部１３１は、具体的には、プログラムに従って動作するＣＰＵ、ネットワークインターフェース部、及びディスプレイ装置などの表示装置によって実現される。表示部１３１は、ユーザもつ分類情報を表示する機能と、分類内のメール・文書を表示する機能とを最低限備えている。また、表示部１３１は、通信部１１１に分類情報やメール・文書の要求を送信することで、分類情報やメール・文書を取得（受信）し、取得（受信した）分類情報やメール・文書を表示する機能を備えている。
【００３５】
次に、動作について説明する。図６は、コンテンツ情報管理システムが実行する処理例を示すフローチャートである。
【００３６】
まず、サーバ１００は、メール記憶部１２２や文書情報記憶部１２１が一定数のコンテンツを蓄積すると、初期処理を実行する（ステップＳ６０１）。ここで、一定数とは、設定情報としてあらかじめ定義しておくことを想定するが、その値はいくつでもよい。
【００３７】
初期処理を実行すると、サーバ１００は、新しいメールまたは文書を受信するまで待機する（ステップＳ６０２）。そして、サーバ１００は、メーラや文書共有システムなど外部システムである外部メーラまたは文書管理システム１４０が、新しいメールまたは文書を、通信部１１１を介してコンテンツ管理部１１５に送信すると、追加処理を実行する（ステップＳ６０３）。
【００３８】
図７は、初期処理（ステップＳ６０１）を示すフローチャートである。初期処理は、分類管理部１１２が実行する。まず、分類管理部１１２は、コンテンツ管理部１１５に、全コンテンツの関係人物リスト要求を送信する。
【００３９】
コンテンツ管理部１１５は、全コンテンツの関係人物リスト要求を受信すると、メール情報記憶部１２２及び文書情報記憶部１２１が記憶しているメール・文書の関係人物リストを検索（抽出）する。ここで、関係人物とは、メール情報記憶部１２２においては、図３に示す送信者・受信者・ｃｃなど全ての人物であり、文書情報記憶部１２１においては、図２に示す登録者・閲覧者などである。コンテンツ管理部１１５は、検索（抽出）した結果の人物リストを、該当メール件名・文書名と共に分類管理部１１２に送信する（ステップＳ７０１）。
【００４０】
次に、分類管理部１１２は、コンテンツ管理部１１５に全コンテンツの日時リスト要求を送信する。コンテンツ管理部１１５は、全コンテンツの日時リスト要求を受信すると、メール情報記憶部１２２及び文書情報記憶部１２１が記憶しているメール・文書の関係日時を検索（抽出）する。ここで、関係日時とは、メール情報記憶部１２２においては、図３に示す送信日時であり、文書情報記憶部１２１においては、図２に示す登録日時・更新日時など全ての時間情報である。コンテンツ管理部１１５は、検索（抽出）した結果の日時リストを分類管理部１１２に送信する（ステップＳ７０２）。
【００４１】
次に、分類管理部１１２は、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２で受信した検索（抽出）情報を分布算出部１１３に送信する。分布算出部１１３は、分類管理部１１２から受信した検索（抽出）情報から分布を算出し、算出した分布情報を分類管理部１１２に送信する（ステップＳ７０３）。分布算出部１１３における分布算出方法については、図８を用いて後に説明する。
【００４２】
次に、分類管理部１１２は、分布算出部１１３から受信した分布情報を分類情報記憶部１２４に送信し、分類情報記憶部１２４に分布情報を記憶させる（ステップＳ７０４）。次に、分類管理部１１２は、新規分類作成処理を実行する（ステップＳ７０５）。そして、分類管理部１１２は、分類情報記憶部１２４に新規分類作成した新規分類を記憶させる。新規分類作成処理方法については、図９を用いて後に説明する。
【００４３】
以上のように、図７に示す初期処理を実行することで、メールや文書を適切な特徴語に基づいて分類することができる。
【００４４】
図８は、分布算出部１１３における分布算出処理（ステップＳ７０３）を示すフローチャートである。まず、分布算出部１１３は、分類管理部１１２から受信した人物リスト・日時リストについて、同一人物・同一月ごとの重複件数をカウントする（ステップＳ８０１）。
【００４５】
次に、分布算出部１１３は、人物分布の場合にはＩＤ順、時間分布の場合には月順に、リストの並べ替えを行う（ステップＳ８０２）。次に、分布算出部１１３は、受信したメール・文書数の合計値で各重複件数を除算する（ステップＳ８０３）。この除算結果が各人物・各月ごとの分布度合いであり、分布算出部１１３は、人物ＩＤや月名と共に配列として除算結果を分類管理部１１２に送信する（ステップＳ８０４）。
【００４６】
例えば、メール１０通の日時が２００８年１月に送信したメールが７通、２００８年２月に送信したメールが３通である場合、図８に示す分布算出処理の実行後の時間分布は、［２００８年１月，０．７  ２００８年２月，０．３］となる。
【００４７】
図９は、分類管理部１１２における新規分類作成処理（ステップＳ７０５）を示すフローチャートである。ここで、実行回数管理のために変数ｎ（初期値1）と、分類登録数管理のために変数ｍ（初期値1）とを用意する。
【００４８】
まず、分類管理部１１２は、ｎ番目に多く重複する特徴語を検索する（ステップＳ９０１）。次に、分類管理部１１２は、コンテンツ管理部１１５がメール情報記憶部１２２及び文書情報記憶部１２１を検索した検索結果を集計することで、重複数の集計を実行する。ここで、検索した特徴語を特徴語ｘとする。
【００４９】
次に、分類管理部１１２は、特徴語ｘに関係するメール・文書要求を関係人物・関係日時のリスト要求と共にコンテンツ管理部１１５に送信し、コンテンツ管理部１１５から検索（抽出）結果を取得（受信）する（ステップＳ９０２）。
【００５０】
次に、分類管理部１１２は、取得（受信）したコンテンツ（前述の検索（抽出）結果）のリストを分布算出部１１３に送信し、分布算出部１１３から人物分布・時間分布の算出結果を受信する（ステップＳ９０３）。
【００５１】
次に、分類管理部１１２は、分類情報記憶部１２４から全コンテンツの分布情報を検索し、取得（抽出）する（ステップＳ９０４）。
【００５２】
次に、分類管理部１１２は、ステップＳ９０４で取得（抽出）した全コンテンツの分布情報及びＳ９０３で算出した特徴語ｘに関係するコンテンツの分布情報を分布比較部１１４に送信する。そして、分布比較部１１４は、分類管理部から受信した全コンテンツの分布情報と特徴語ｘに関係するコンテンツの分布情報とに基づいて、分布比較処理を実行する（ステップＳ９０５）。分布比較部１１４における分布比較処理については、図１０を用いて後に説明する。分布比較結果に関しては、人物分布類似度及び時間分布類似度として送信することを想定する。
【００５３】
次に、分類管理部１１２は、分布比較部１１４が送信した分布比較結果に基づいて、２つの分布に差がある場合には、特徴語ｘを分類として適当とみなす（分類ｘと呼ぶ）（ステップＳ９０６）。分布の差に関しては、人物分布類似度と日時分布類似度との値があらかじめ設定しておいた閾値以上か否かで判定することを想定する。
【００５４】
次に、分類管理部１１２は、分類ｘ内のメール・文書を一定数含む分類を既に分類情報記憶部１２４が記憶している否かを検索する（ステップＳ９０７）。ここで、一定数とは、分類ｘ内のメールの１割〜３割程度を想定するが、設定情報としてあらかじめ定めておき、自由に変更できるものとする。
【００５５】
次に、分類管理部１１２は、分類ｘ内のメール・文書を一定数含む分類を既に分類情報記憶部１２４が記憶している場合、その分類（分類ｙとする）の分布情報を分類情報記憶部１２４から取得（抽出）する。次に、分類管理部１１２は、分類ｘの分布情報と分類ｙの分布情報とを分布比較部１１４に送信し、分布比較部１１４は、受信した分類ｘの分布情報と分類ｙの分布情報とを比較する（ステップＳ９０８）。
【００５６】
次に、分類管理部１１２は、分布比較部１１４から比較結果を受信し、２つの分布の類似度が高い場合（ステップＳ９０９）は、分類ｘと分類ｙとを統合する（ステップＳ９１０）。統合に際しては、分類情報記憶部１２４内の分類ｙの所属メール・文書に分類ｘのメール・文書を追加する。そして、分布算出部１１３は、統合された分類のメール・文書に基づいて分布情報を再計算し、分類情報記憶部１２４に分布情報を更新させる。
【００５７】
また、上記ステップＳ９０９において、分類ｘと類似度の低い分類が存在しない場合、または、ステップＳ９０７において、一定数のメール・文書を含む分類が存在しない場合には、分類管理部１１２は、分類ｘは新規分類情報として適当であるとみなし、分類情報記憶部１２４に所属メール・文書や人物分布・日時分布と共に記憶させる（ステップＳ９１１）。
【００５８】
上記ステップＳ９０１からステップＳ９１１までの処理は、分類登録数mが、母集団のコンテンツ数ｗの一定の割合まで達するまで繰り返す（ステップＳ９１２）。
【００５９】
図１０は、分布比較部１１４における分布比較処理（ステップＳ９０５）を示すフローチャートである。まず、分布比較部１１４は、分類管理部１１２から人物分布・時間分布を２つずつ取得（受信）する（ステップＳ１００１）。
【００６０】
次に、分布比較部１１４は、分布情報の類似度を計算する。類似度の計算は、分布情報をベクトルに変換し（ステップＳ１００２）、ベクトルの類似度を計算する（ステップＳ１００３）ことによって行う。
【００６１】
類似度の計算は、ベクトルの内積を計算する方法を基本とするが、ベクトルの距離を算出したり、さらに詳細な類似度を計算するために人物と日時の行列を生成し行列間の各要素の差の二乗平均値とするなど他の方法を用いてもよい。また、ベクトルの変換とは、人物分布の場合には、人物ＩＤを次元名とする多次元ベクトルを求めることであり、時間分布の場合には、月名を次元名とする多次元ベクトルを求めることである。また、類似度の算出においては、人物分布・時間分布に分けて類似度を計算する。
【００６２】
最後に、分布比較部１１４は、算出した人物分布類似度・日時分布類似度を分類管理部１１２に送信する（ステップＳ１００４）。ここで、前述のベクトルの内積値を用いた類似度計算の場合には、類似度は1が最高値で、０が最低値である。
【００６３】
図１１は、新規コンテンツの追加処理（ステップＳ６０３）を示すフローチャートである。
【００６４】
まず、コンテンツ管理部１１５は、受信したコンテンツ（コンテンツｚとする）の特徴語を算出する。そして、コンテンツ管理部１１５は、メール情報記憶部１２２や文書情報記憶部１２１に算出した特徴語をコンテンツ名や関連人物と共に記憶させる（ステップＳ１１０１）。また、コンテンツ管理部１１５は、分類管理部１１２に算出した特徴語を送信する。このとき、コンテンツ管理部１１５は、メールアドレスを元に、人物情報記憶部１２３から該当する人物を検索（抽出）し、該当する人物が存在すれば、メールアドレスに対応付けられた人物ＩＤを取得（抽出）する。また、人物情報記憶部１２３が該当する人物を記憶していない場合には、新規に人物ＩＤを生成する。
【００６５】
次に、分類管理部１１２は、コンテンツｚの特徴語と同一の特徴語を分類特徴語とする分類を分類情報記憶部１２４が記憶しているか否かを検索する（ステップＳ１１０２）。
【００６６】
分類情報記憶部１２４が該当する分類を記憶している場合、分類管理部１１２は、該当する分類（分類ｖとする）の所属メールまたは所属文書にコンテンツｚを追加する（ステップＳ１１０３）。
【００６７】
次に、分類ｖの所属メールまたは所属文書が一定数を超える場合（ステップＳ１１０４）には、分類管理部１１２は、内部を細分化する処理を行う（ステップＳ１１０５）。この処理は、図７に示す初期処理と同様の処理である。ただし、図７の初期処理と異なり、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０３において用いられる分類前元データは、全コンテンツではなく分類ｖに所属するメール・文書に限定される。つまり、分類ｖに所属するメールを母集団として、全メールを対象に実施した初期分類処理と同様の処理を実行することになる。また、分類管理部１１２は、細分化処理において新規分類作成した分類を分類情報記憶部１２４に分類ｖの子分類として記憶させる。本ステップを実行することで、分類ｖ内のコンテンツが多すぎる場合には、さらに細かい分類を実施することができる。
【００６８】
また、ステップＳ１１０２において該当の特徴語を分類特徴語とする分類がない場合、分類管理部１１２は、該当の特徴語が含まれるメール・文書の保存件数の取得（抽出）要求をコンテンツ管理部１１５に送信する（ステップＳ１１０６）。
【００６９】
コンテンツ管理部１１５から受信した結果件数が一定数（設定値）以上である場合、分類管理部１１２は、その特徴語を新規分類とするか否かを判断する処理を開始する（ステップＳ１１０７）。この処理は、図９に示すステップＳ９０１〜ステップＳ９１１と同様の処理である。
【００７０】
以上のように、本実施形態によれば、メールや文書のコンテキスト情報の分布の類似度から、分類軸がユーザにとって意味があるかどうかを判断する。そのため、一定数のメールや文書に含まれる特徴語であってもユーザにとって意味のない分類である場合には分類されず、適切な分類のみで管理することができる。
【００７１】
また、メールや文書の分類方法によっては、同じ意味だが表現が異なる単語が別の分類になってしまう課題がある。例えば、「ハンガー」と「えもんかけ」とは同じ意味の言葉であるが、別の分類として設定される。このような同意語は辞書を持つことにより一部解決されるが、固有名詞やプロジェクト名、一部の仲間内で使われる略語などを辞書で管理することはできない。
【００７２】
しかし、本実施形態によれば、メールや文書のコンテキスト情報の分布の類似度から、各分類の意味的な類似性を判断することによって、同義語の分類を自動的に統合することができる。そのため、ユーザが分類を参照する際の手間を減少することができる。
【００７３】
なお、本実施形態では、分類間の類似度を求める際に、人物情報や関係情報の分布類似度を用いたが、場所情報、関係組織情報、天候情報、生体情報等の分布類似度を用いてもよい。
【００７４】
次に、本発明によるコンテンツ情報管理システムの最小構成について説明する。図１２は、コンテンツ情報管理システムの最小の構成例を示すブロック図である。図１２に示すように、コンテンツ情報管理システムは、最小の構成要素として、サーバ１００を含む。また、サーバ１００は、演算装置１１０を含み、演算装置１１０は、分類処理を行う分類管理部１１２と、分類内のメールや文書のコンテキスト情報の分布度合を算出する分布算出部１１３と、分類ごとの分布の類似度を比較する分布比較部１１４とを含む。
【００７５】
図１２に示す最小構成のコンテンツ情報管理システムによれば、分布算出手段１１３は、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する。そして、分布比較手段１１４は、分布算出手段が算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する。そして、分類管理手段１１２は、分布比較手段が算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う。
【００７６】
つまり、図１２に示す最小構成のコンテンツ情報管理システムは、コンテキスト情報の分布の類似度を用いて、分類軸がユーザにとって意味があるか否かを判断して分類を設定している。そのため、一定数含まれる特徴語であってもユーザにとって意味のない分類である場合には分類せず、適切な分類でコンテンツ情報を管理することができる。
【００７７】
なお、本実施形態では、以下の（１）〜（５）に示すようなコンテンツ情報管理システムの特徴的構成が示されている。
【００７８】
（１）コンテンツ情報管理システムは、コンテンツ情報（例えば、メールや文書）と当該コンテンツ情報の関連情報（例えば、分類情報や人物情報）とを管理する管理装置（例えば、サーバ１００によって実現される）を備え、管理装置は、コンテンツ情報の母集団における関連情報の分布情報と母集団から抽出した集合における関連情報の分布とを算出する分布算出手段（例えば、分類算出部１１３によって実現される）と、分布算出手段が算出した母集団における関連情報の分布と、集合における関連情報の分布とを比較し、類似度を算出する分布比較手段（例えば、分類比較部１１４によって実現される）と、分布比較手段が算出した類似度が所定の分類閾値以下である場合、集合における分布を新たな分類として設定する処理を行う分類管理手段（例えば、分類管理部１１２）とを含むことを特徴とする。
【００７９】
（２）コンテンツ情報管理システムは、分類管理手段が新たな分類を設定する場合において、新たな分類（例えば、分類ｘ）が含む情報を所定数含む既存の分類（例えば、分類ｙ）が存在すると、分布算出手段は、新たな分類の分布と既存の分類の分布とを算出し、分布比較手段は、分布算出手段が算出した新たな分類の分布と既存の分類の分布との類似度を算出し、分類管理手段は、分類比較手段が算出した類似度が所定の統合閾値以上である場合、新たな分類と既存の分類とを統合するように構成されていてもよい。
【００８０】
（３）コンテンツ情報管理システムは、文書ファイル又は電子メールを含むコンテンツ情報を重み情報又はや関係人物を示す情報とともに管理し、管理されたコンテンツ情報を自動的に分類する分類手段を含み、分類手段は、分類時に関係人物情報又は関係時間情報を含むコンテンツの付加情報の分布度合いの母集団との類似度に基づいて分類の適切さを判断することによって、適切な分類以外を排除するとともに、似た分類を統合することを特徴とする。
【００８１】
（４）コンテンツ情報管理システムにおいて、分類手段は、分類に関係する時間情報又は人物情報を含むコンテンツの付加情報の分布度合いに基づいて分類間の類似度を算出し、類似している分類を統合することによって、同一または類似した意味を持つ分類を自動的に統合するように構成されていてもよい。
【００８２】
（５）コンテンツ情報管理システムは、分類内のコンテンツが増加すると、自動的に分類内のコンテンツをさらに細かい分類に再分類する処理を実行する再分類手段を含み、再分類手段は、再分類時に細かい分類と元分類との関係時間情報又は関係人物情報の分布度合いの類似度に基づいて分類の適切さを判断するように構成されていてもよい。
【００８３】
（６）コンテンツ情報管理システムにおいて、分類手段は、場所情報、関係組織情報、天候情報、及び生体情報の分布類似度を用いて分類間の類似度を求めるように構成されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明は、グループウェアやメール管理システムや文書共有システムやコンテンツマネージメントシステムに適用可能であるがこれに限らない。他の例として、ナレッジマネジメントシステムやソーシャルネットワーク管理システムやタスク管理システムといった用途にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明によるコンテンツ情報管理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】文書情報記憶部１２１が記憶する情報の構成の一例である。
【図３】メール情報記憶部１２２が記憶する情報の構成の一例である。
【図４】人物情報記憶部１２３が記憶する情報の構成の一例である。
【図５】分類情報記憶部１２４が記憶する情報の構成の一例である。
【図６】コンテンツ情報管理システムが実行する処理例を示すフローチャートである。
【図７】初期処理（ステップＳ６０１）を示すフローチャートである。
【図８】人分布算出部１１３における分布算出処理（ステップＳ７０３）を示すフローチャートである。
【図９】分類管理部１１２における新規分類作成処理（ステップＳ７０５）を示すフローチャートである。
【図１０】分布比較部１１４における分布比較処理（ステップＳ９０５）を示すフローチャートである。
【図１１】新規コンテンツの追加処理（ステップＳ６０３）を示すフローチャートである。
【図１２】コンテンツ情報管理システムの最小の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８６】
１００  サーバ
１１０  演算装置
１１１  通信部
１１２  分類管理部
１１３  分布算出部
１１４  分布比較部
１１５  コンテンツ管理部
１２０  記憶装置
１２１  文書情報記憶部
１２２  メール情報記憶部
１２３  人物情報記憶部
１２４  分類情報記憶部
１３０  外部サーバまたはクライアント
１３１  表示部
１４０  外部メーラまたは文書管理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010066938.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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