(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書受信手段、属性獲得手段、重み係数決定手段、優先度計算手段、及び出力手段を有する装置における、電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書表示方法であって、
前記属性獲得手段が、すでに受信されランク付けされている既存の各電子化文書から、該電子化文書が有するヘッダの各フィールドあるいは本文に対応する複数種類の属性値を取得すると共に、前記優先度計算手段が、前記既存の各電子化文書に対し前記ランクに基づいて第１の優先度を計算し、
前記重み係数決定手段が、前記各属性値及び前記第１の優先度に基づいて、各属性に対する重み係数の最適値を学習しておき、
前記文書受信手段が、新規の電子化文書を受信した際には、
前記属性獲得手段が、該受信した電子化文書から前記各属性値を取得し、
前記優先度計算手段が、該受信した電子化文書に対する各属性値と前記学習した重み係数との重み付き総和を求めることにより、該受信した電子化文書の第２の優先度を決定し、
前記出力手段が、該第２の優先度に基づいてランク付け、または、優先すべき電子化文書を決定することを特徴とする文書表示方法。
【請求項２】
前記電子化文書の属性値には、
ある属性に対しその属性に該当する受信した電子化文書総数に対する返信した電子化文書数の割合である返信率、あるいは、
ある属性の内容を正規化した数値を利用する請求項１記載の文書表示方法。
【請求項３】
前記電子化文書の属性値には、
電子化文書の差出人に対する返信率、電子化文書の宛先人に対する返信率、電子化文書のトピックに対する返信率、電子化文書のタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏＤｏ）を正規化した数値、電子化文書の緊急性を正規化した数値の、いずれか１つ以上を利用する請求項２記載の文書表示方法。
【請求項４】
前記重み係数の最適値は、
重回帰分析によって決定する請求項１記載の文書表示方法。
【請求項５】
電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書表示プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記請求項１乃至４記載の文書表示方法を実現するための処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納したことを特徴とする文書表示プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、利用者自身が文書に優先度を付けるのと同様の観点によって、利用者毎の過去の操作履歴から個人性の特徴を抽出すると共に新規に受信した電子化文書から文書の重要度を抽出し、それらに応じて利用者に応じた優先度を付与するための文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の電子メール等の文書に優先度を付与する方法は、文書の属性とそれに対応する直感的な重み係数により文書の優先度を計算する方法が提案されている。一方、利用者と同じ観点による操作を実現する方法として、利用者の教示を用いることなく、操作履歴のデータのみから重み係数を学習する方法が提案されている。
【０００３】
詳しくは、ユーザの行動と属性の集合からなる状況を対応付けて記憶し、過去のすべての状況と現在の状況の差異を属性値の重み付き総和に基づき計算し、所定の閾値以上の場合に現在の状況に最も近い状況でユーザが取った行動をユーザが現在取るべき行動としてユーザに提供するための文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の電子メールにおけるユーザ適用においては、ユーザへの動的な適応のために定期的に行われる重み係数の学習のための計算が、状況を構成する属性が多いために多大な時間を要することと、状況を構成する属性はすべてヘッダの情報を用いているため、メッセージの本文に記述されている情報を考慮に入れていないという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、多数の電子メールを受信するユーザにとって重要な情報の見落としを避けるために、文書を受信する利用者の文書の属性に対する観点を反映した優先度（プライオリティ）を電子メール等の文書に付与し、ランキングするための文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
本発明（請求項１）は、文書受信手段、属性獲得手段、重み係数決定手段、優先度計算手段、及び出力手段を有する装置における、電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書表示方法であって、
属性獲得手段が、すでに受信されランク付けされている既存の各電子化文書から、該電子化文書が有するヘッダの各フィールドあるいは本文に対応する複数種類の属性値を取得すると共に、優先度計算手段が、既存の各電子化文書に対しランクに基づいて第１の優先度を計算し（ステップ１）、
重み係数決定手段が、各属性値及び第１の優先度に基づいて、各属性に対する重み係数の最適値を学習しておき（ステップ２）、
文書受信手段が、新規の電子化文書を受信した際には（ステップ３）、
属性獲得手段が、該受信した電子化文書から各属性値を取得し（ステップ４）、
優先度計算手段が、該受信した電子化文書に対する各属性値と学習した重み係数との重み付き総和を求めることにより、該受信した電子化文書の第２の優先度を決定し（ステップ５）、
出力手段が、該第２の優先度に基づいてランク付け、または、優先すべき電子化文書を決定する（ステップ６）。
【０００７】
本発明（請求項２）は、電子化文書の属性値には、ある属性に対しその属性に該当する受信した電子化文書総数に対する返信した電子化文書数の割合である返信率、あるいは、ある属性の内容を正規化した数値を利用する。
本発明（請求項３）は、電子化文書の属性値には、電子化文書の差出人に対する返信率、電子化文書の宛先人に対する返信率、電子化文書のトピックに対する返信率、電子化文書のタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏＤｏ）を正規化した数値、電子化文書の緊急性を正規化した数値の、いずれか１つ以上を利用する。
本発明（請求項４）は、電子化文書の属性値には、電子化文書の差出人に対する返信率、電子化文書の宛先人に対する返信率、電子化文書のトピックに対する返信率、電子化文書のタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏＤｏ）を正規化した数値、電子化文書の緊急性を正規化した数値の、いずれか１つ以上を利用する。
【０００８】
本発明（請求項５）は、電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書表示プログラムを格納した記憶媒体であって、請求項１乃至４記載の文書表示方法を実現するための処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体である。
【００１０】
上記のように、本発明では、まず、ユーザによる電子メール送受信履歴による個人性学習を行い、受信した電子メールのメッセージ本文内の特定の表現から重要性を抽出し、個人性と重要性から優先度を割り当てて、当該優先度に基づいて電子メールをランキングするものである。
【００１１】
例えば、電子メールに優先度を付与する場合に、電子メールを受信し、受信した電子メールの様々な属性を０〜１までの数値として獲得しておき、これまでに受信した電子メール群のランク付けに応じて、個々の電子メールに０〜１までに正規化された優先度が提示される。これにより、電子メールの属性に対する数値と提示された優先度から、重回帰分析により各属性に対応する重み係数が決定される。新規に受信した電子メールに対しては、属性の値と重み係数を用いた重み付け総和を計算することによって、新規に受信した電子メールの優先度が得られる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明の文書表示装置の構成を示す。
文書表示装置は、文書受信部１、属性獲得部２、優先度提示部３、重み係数決定部４、優先度計算部５及び出力部６から構成される。
文書受信部１は、電子メール等の電子化文書を受信し、メモリ等に格納する。
【００１３】
属性獲得部２は、電子メールから様々な属性を数値として獲得する。
優先度提示部３は、格納された文書群を対象に、予め人手によりランク付けされた、ランク付けに応じた文書の優先度を提示する。
重み係数決定部４は、属性獲得部２により取得した電子メールの属性の数値と優先度提示部３により提示されている優先度から重み係数を決定する。
【００１４】
優先度計算部５は、文書受信部１により新規に格納された電子メールに対し、属性獲得部２により取得した電子メールの属性と、重み係数決定部４により決定された電子メールの属性に対応する重み係数を用いて、重み付き総和を求めることにより、当該電子メールの優先度を計算する。
出力部６は、優先度計算部５により決定された優先度の高い順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとして決定し、その結果を出力する。
【００１５】
図３は、本発明の文書表示処理のフローチャートである。
まず、電子メールが届いているかを調べ（ステップ１０１）、届いていれば、文書受信部１において、電子メールを受信する（ステップ１０２）。電子メールのメッセージから情報を抽出し、抽出した情報の属性を調べ、各属性の数値を獲得する（ステップ１０３）。属性獲得部２において、既に格納されている電子メール群が全てランク付けされているかを調べ（ステップ１０４）、ランク付けされているならば、重み係数決定部５において、獲得された電子メールの属性の数値と提示された優先度から、重回帰分析により重み係数を決定する（ステップ１０５）。そうでなけば（新規に格納された文書である場合）、優先度計算部５において、文書の属性と決定された文書の属性に対応する重み係数を用いた重み付き総和を求めることにより電子メールの優先度を計算する（ステップ１０６）。
【００１６】
上記のようにして求められた優先度の高い順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとして決定し、出力部６において、その結果を表示する。
【００１７】
【実施例】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
最初に、優先度の定義について説明する。
電子メールに優先度を付与するためには、まず、どのようなメッセージが高い優先度を持つかを定義する。ここで、優先度が高いメッセージとは、あるユーザにとって密接な関係にある差出人からのメッセージや、そのユーザが興味を持っているトピックを含むメッセージなどである。また、ユーザに対する期限付きの依頼や、予定の通知などが電子メールの本文に含まれているメッセージも優先度が高いメッセージとすることができる。
【００１８】
本実施例では、電子メールの優先度の割り当てを行うに当たって、ユーザの個人性やメッセージの重要度を示す以下の５つの属性を考えるものとする。
・メッセージの差出人
・メッセージの対象者（ユーザ宛やメーリングリスト宛）
・メッセージトピック
・メッセージタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏＤｏ）
・予定の期日やＴｏＤｏの期限に基づく緊急性
次に、図３のフローチャートのステップ１０３における受信した電子メールのメッセージから情報を抽出する処理について説明する。
【００１９】
本実施例では、メッセージのトピックとメッセージのタイプ、緊急性を取得するために、メッセージに含まれる予定やユーザに対するＴｏＤｏを抽出する。抽出には、予定の期日、場所、タイトル、ＴｏＤｏの行動、期限等からなるテンプレートを用いてパターンマッチングによる情報抽出を行う。情報抽出は、以下の方法により行う。
・パターンマッチングに用いるパターンは、キーワードや文字種であるが、電子メールでは、誤字脱字や文法間違いなどが存在するためテキストの質が低いので、パターンマッチングの際に形態素解析は行わないものとする。
・トピックの場合は表記が異なっていても同一と見做す。
・複数のトピックが予定タイトルに存在する場合には、各トピック毎とトピックの組み合わせを割り当てる。また、存在しない場合には「その他」を割り当てる。
・メッセージタイプとして予定通知（予定日時と場所の両方が存在）、または、ユーザに対する質問と依頼を表す行動の表現（ＴｏＤｏ）が含まれるか否かを規定する。
・緊急性として予定期日、質問もしくは、依頼期限とメッセージ送信日時との差を正規化した数値を与える。
【００２０】
次に、図３のフローチャートのステップ１０３におけるユーザの個人性の学習を行う場合について説明する。
ユーザの個人性として抽出された各トピックについて、送受信履歴を参照し、返信率（属性の数値）を計算する。但し、トピックが複数存在する場合に、各トピックに対して返信率を更新し、属性として差出人・対象者に対しても同様に返信率を計算する。返信率は、各属性の値（例えば、トピックＡ）に該当する受信したメッセージの総数を分母とし、このうちのユーザが返信したメッセージの数を分子とした場合の割合を意味する。また、ユーザが新規に送信するメッセージは、ユーザの個人性を表しているので、これに対しても新規に受信したメッセージに対する返信と考えることによって返信率を更新する。
【００２１】
次に、図３のフローチャートのステップ１０６の優先度の割り当てについて説明する。
メッセージの優先度は、メッセージのトピックや差出人、対象者に対する返信率とメッセージのタイプ、メッセージの緊急性の各属性から決定される。ユーザの電子メールの送受信の履歴からの学習により、抽出されたすべてのトピックに関して最も大きい値を持つトピックの返信率と差出人に関する返信率、対象者に関する返信率が得られる。また、メッセージ本文からの情報抽出により、予定の通知ユーザに対するＴｏＤｏの有無についてのメッセージのタイプと送信日時と抽出された予定の期日または、ＴｏＤｏの期限との差異から緊急性が得られる。新規に受信したメッセージのプライオリティ（Ｐ）は、各属性の値（Ｖi ）を用いて次式により計算される。
【００２２】
【数１】
0003724270.tif 000002
【００２３】
但し、ａは定数で、ｗi は重み係数である。ユーザの個人性を反映させるためにこれらの値を可変にする。
次に、図３のフローチャートのステップ１０５における属性の重み係数の決定方法について説明する。
本実施例では、ユーザの個人性を反映させるために、ユーザがランク付けした電子メールの順序を正解とし、重回帰分析によって正解から重み係数を決定する方法を用いるものとする。ユーザによりランク付けされたメッセージの優先度（Ｐ’）は、次式により０〜１までの値に正規化される。
【００２４】
【数２】
0003724270.tif 000003
【００２５】
但し、Ｎは、メッセージの数で、Ｒはその中でのランク付けされた順位を表す。メッセージのプライオリティ（Ｐ’）と各属性の値（Ｖi ）が与えられれば、次式により定数と属性の重み係数を決定することができる。
【００２６】
【数３】
0003724270.tif 000004
【００２７】
定数（ａ）と属性の重み係数（ｗi ）は、重回帰分析により決定される。これにより決定された重み係数ｗi と定数ａとを、式（１）の新たな優先度計算に反映する。
つまり、トピック、差出人、対象者に対する返信率、メッセージタイプ、緊急性とから、新規受信メッセージの優先度（プライオリティＰ）を計算する際に、過去に受信したメッセージ群に対してランク付けを行うことによって得られるメッセージの優先度Ｐ’と各属性の値とを用いた重回帰分析により決定される属性の重み係数と定数とを新たな優先度計算に利用する。
【００２８】
このようにして求められた優先度について、優先度の高い順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとして決定する。
以下、前述の図３のフローチャートに従って、本発明の優先度付与の具体的な例を説明する。
【００２９】
図４は、本発明の一実施例の電子メールの例を示す。
優先度を付与するために用いる文書の属性として、例えば、「電子メールの差出人」、「対象者」、「トピック」に該当する各電子メールの送受信数に対する返信の割合、数値化したメッセージのタイプ、及び数値化したメッセージの緊急性を用いる。当該電子メールの差出人は、
【００３０】
【数４】
0003724270.tif 000005
【００３１】
対象者は、
【００３２】
【数５】
0003724270.tif 000006
【００３３】
で、中心となるトピックは「講習会」である。
電子メールが届いているかを判定し（ステップ１０１）、届いている場合には、図４に示す電子メールを受信し、メモリに格納する（ステップ１０２）。受信した電子メールの属性を調べ、当該属性の数値を獲得する（ステップ１０３）。この例では、差出人
【００３４】
【数６】
0003724270.tif 000007
【００３５】
に対する割合が０．８、対象者
【００３６】
【数７】
0003724270.tif 000008
【００３７】
に対する割合（属性値）が０．５、トピック「講習会」に対する割合（属性値）が０．４であると仮定する。
格納した電子メールが全てランク付けされていない場合には、（ステップ１０４）、以下の各項目毎に重み係数を決定する（ステップ１０５）。
この例では、メッセージのタイプは「依頼」であり、これを１として数値化する。緊急性を表す期限は、「１１月１４日」であり、送信日時は、ヘッダから「１９９７年１１月１２日」であるから、残り時間が「２日」である。これを数値化した結果（属性値）が０．７となる。
【００３８】
以上により求められた属性値（差出人に対する割合０．８、対象者に対する割合０．５、トピックに対する割合０．４と、重み係数０．７）を用いて、前述の（１）式を用いて優先度を決定する（ステップ１０６）。
ここで、図５に示される、格納されている電子メールの例において、優先度を付与する式（１）の例（重み係数と定数は重回帰分析により決定）に当てはめると、
0003724270.tif 000009
となる。図４に示す電子メールの例において、優先度計算した結果、このメッセージの優先度は0.75519 となる。また、当該優先度により、図５の既に格納されているメッセージ群の中の２番目と３番目の間にこのメッセージの順位付けを行ってランキングを更新することも可能である。
【００３９】
上記のようにして求められた優先度の高い順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとして決定し、その結果を出力する。なお、このようにして新規に受信した電子メールに設定された優先度は、当該電子メールの情報と共に履歴として格納される。
また、図３に示す文書表示方法のステップ１０１〜１０６及び、出力部６における電子メールのランキング処理または、優先させるべき電子メールの出力処理を加えた一連の処理をプログラムとして構築し、電子メールを扱うＰＣ等に接続されるディスク装置、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際に、イントールすることにより、容易に本発明を実現できる。
【００４０】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【００４１】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、既知の電子化文書に対する利用者の関心、嗜好による属性と仮決定された優先度とを用いて、各属性に対応する最適な重み係数を決定し、未知の電子化文書に対する優先度を算出することにより、電子化文書を受信する利用者にとっての、当該電子化文書の属性に対する重み付けを反映するため、新規に受信する電子化文書に対して、利用者が行うのと同様の観点に立って優先度を付与し、利用者に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の文書表示装置の構成図である。
【図３】本発明の文書表示処理のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例の電子メールの例である。
【図５】本発明の一実施例の格納されている電子メールの例である。
【符号の説明】
１  文書受信部
２  属性獲得部
３  優先度提示部
４  重み係数決定部
５  優先度計算部
６  出力部
【図１】
0003724270.tif 000010
【図２】
0003724270.tif 000011
【図３】
0003724270.tif 000012
【図４】
0003724270.tif 000013
【図５】
0003724270.tif 000014