(57)【要約】【課題】各振り分け先に対応する各単語の共起確率を有する共起確率情報に、未知単語を登録すること。【解決手段】図１の（１）、（２）で示すように、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語として、単語１２２である［監査］を抽出し、文脈単語として、単語１２３〜１２５である［認証，エラー，業務］を抽出する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、図１の（３）で示すように、メッセージｍ４、ｍ５の間で共通して含まれる類似用途単語を探索し、類似用途単語として単語１２６である［サーバ］を抽出する。図１の（４）で示すように、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ１１２−４の各振り分け先の共起確率に０．７５を乗じた値を、未知単語［監査］の共起確率として算出する。図１の（５）で示すように、未知単語［監査］の共起確率となるエントリ１１２−５を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
処理を実行させることを特徴とするメッセージ振り分けプログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記第２のメッセージ群から、前記第２の単語を抽出する、処理を実行させ、
前記算出する処理は、
前記複数の単語に前記第２の単語が含まれる場合、前記共起確率情報における前記第２の単語の前記各振り分け先に対応する共起確率に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【請求項３】
前記第１の単語を抽出する処理は、
前記第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる前記第１の単語の組み合わせを複数抽出し、
前記第２の単語を抽出する処理は、
抽出した前記第１の単語の複数の組み合わせの各組み合わせに対応して、前記各組み合わせに含まれる第１の単語全てとの共起確率が所定の閾値以上となる第２の単語を抽出し、
前記算出する処理は、
前記共起確率情報を参照して、前記各組み合わせに対応する前記第２の単語の前記各振り分け先に対応する共起確率と、前記各組み合わせに含まれる前記第１の単語の数と、前記複数の組み合わせのうち前記第１の単語の数が最大となる組み合わせの前記第１の単語の数とに基づいて、前記各振り分け先に対応する前記未知単語の共起確率を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語の順列のうち、前記順列における先頭の単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数が最も多い順列を、前記第１の単語の組み合わせの候補として抽出し、
抽出した当該順列に含まれる単語同士の共起確率として、当該順列における前記先頭の単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数に対する当該順列の全ての単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数の割合を算出する処理を実行させ、
前記第１の単語を抽出する処理は、
算出した当該順列に含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる場合、当該順列を前記第１の単語の組み合わせとして抽出する、
ことを特徴とする請求項３に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【請求項５】
複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
制御部を有することを特徴とするメッセージ振り分け装置。
【請求項６】
コンピュータが、
複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
処理を実行することを特徴とするメッセージ振り分け方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メッセージ振り分けプログラム、メッセージ振り分け装置、およびメッセージ振り分け方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々なメッセージを、メッセージの内容に応じて複数の振り分け先のうちの適切な振り分け先に振り分けることがある。例えば、複数の振り分け先の各振り分け先に対応して複数の単語の各単語の共起確率を有する共起確率情報から、振り分け対象メッセージの振り分け先が各振り分け先となる確率を算出し、得られた確率が最も高い振り分け先を適切な振り分け先とする技術がある。この技術は、ベイズ分類と呼ばれる。
【０００３】
関連する先行技術として、例えば、事前に与えられた学習データに基づいて、ベイズ分類を用いて入力したメッセージの転送先のサーバを決定するものがある。また、ベイズ推定を用いて、第１の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第１の単語分布に基づいて、第２の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１５３２５０号公報
【特許文献２】特開２０１３−６９１４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術によれば、振り分け対象メッセージの正しい振り分け先を特定することができない場合がある。具体的には、振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち、共起確率情報に登録されていない未知単語が一定以上あると、ベイズ分類では振り分け先が不明であるという結果を出力するため、振り分け対象メッセージの正しい振り分け先を特定することができない。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、各振り分け先に対応する各単語の共起確率を有する共起確率情報に、未知単語を登録することができるメッセージ振り分けプログラム、メッセージ振り分け装置、およびメッセージ振り分け方法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】
【０００７】
本発明の一側面によれば、複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合にメッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち未知単語が所定の割合以上存在する場合、振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、メッセージ群のうちの未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と第１の単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出し、算出した未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を、共起確率情報に登録するメッセージ振り分けプログラム、メッセージ振り分け装置、およびメッセージ振り分け方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、各振り分け先に対応する各単語の共起確率を有する共起確率情報に、未知単語を登録することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施の形態にかかるメッセージ振り分け装置１０１の動作例を示す説明図である。
【図２】図２は、メッセージ監視システム２００の構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、メッセージ振り分け装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。
【図４】図４は、メッセージ振り分け装置１０１の機能構成例を示す説明図である。
【図５】図５は、メッセージ振り分け装置１０１の各機能の処理例を示す説明図である。
【図６】図６は、メッセージログ１１１の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、教師データメッセージログ４１１の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、教師データ振り分け先情報４１２の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、振り分け対象メッセージｍｔの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２と振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３との記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、文脈情報４２１の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、類似用途単語情報４２２の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、メッセージ振り分け先情報４２３の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、振り分け先学習処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、振り分け先判別処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、単語分解処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、単語追加処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、ベイズ学習処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、振り分け先別メッセージ頻度更新処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、振り分け先別単語共起確率更新処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、未知単語スコア算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２２】図２２は、未知単語スコア算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２３】図２３は、未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、単語出現回数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、共起事象抽出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２６】図２６は、共起事象抽出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２７】図２７は、共起事象抽出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図２８】図２８は、共起確率算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２９】図２９は、共起確率算出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図３０】図３０は、文脈候補抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３１】図３１は、文脈候補抽出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図３２】図３２は、文脈候補スコア算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３３】図３３は、文脈候補スコア算出処理時における文脈情報４２１の作成例を示す説明図である。
【図３４】図３４は、文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３５】図３５は、類似用途単語情報４２２の登録例を示す説明図である。
【図３６】図３６は、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３７】図３７は、各振り分け先の共起確率の算出例と振り分け先別単語共起確率テーブル１１２への追記例とを示す説明図である。
【図３８】図３８は、ベイズ分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３９】図３９は、本実施の形態における効果の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、開示のメッセージ振り分けプログラム、メッセージ振り分け装置、およびメッセージ振り分け方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態にかかるメッセージ振り分け装置１０１の動作例を示す説明図である。メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージを振り分けるコンピュータである。メッセージ振り分け装置１０１は、例えば、サーバである。また、メッセージとは、文字列を含むデータである。文字列は、どのような言語で記載された文字列でもよく、例えば、日本語の文字列や、英語の文字列である。
【００１２】
メッセージ振り分け装置１０１が適用される技術として、例えば、大量のメッセージを、メッセージの内容に応じて、複数の振り分け先となる複数の担当部門のうちの適切な担当部門に振り分けるメッセージ監視がある。具体的には、メッセージ振り分け装置１０１は、データセンター（ＤＣ：Ｄａｔａ  Ｃｅｎｔｅｒ）における顧客システムの監視に適用される。例えば、メッセージが、ハードウェア故障等といった顧客システムを提供する側の要因を示すメッセージであれば、メッセージ振り分け装置１０１は、インフラ担当の保守要員を振り分け先として決定する。また、メッセージが、アプリケーションソフトウェアの異常終了といった顧客システムを利用する側の要因を示すメッセージであれば、メッセージ振り分け装置１０１は、顧客担当の保守要員を振り分け先として決定する。以下、アプリケーションソフトウェアは、単に、「アプリ」と称する。メッセージ振り分け装置１０１の具体的な適用例については、図２で説明する。
【００１３】
ここで、メッセージを振り分ける方法としては、メッセージ監視担当者が、メッセージの内容を振り分けることが考えられるが、メッセージが大量に通知される場合には、メッセージ監視担当者が振り分けることには限界がある。
【００１４】
また、メッセージの振り分け先を決定する技術としては、共起確率情報から、振り分け対象メッセージの振り分け先が各振り分け先となる確率を算出し、得られた確率が最も高い振り分け先を適切な振り分け先とする、ベイズ分類と呼ばれる技術がある。共起確率情報を、以下の記載では、「振り分け先別単語共起確率テーブル」と称する。ここで、振り分け先別単語共起確率テーブルは、複数の振り分け先の各振り分け先に対応する複数の単語の各単語の共起確率を有する。ここで、単語は、どのような品詞でもよく、名詞に限らず、動詞や形容詞等を含めてもよい。また、「ａ」、「ｔｈｅ」等の冠詞は、振り分け先別単語共起確率テーブルに登録する複数の単語から除いてもよい。
【００１５】
また、各単語の共起確率とは、各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に、そのメッセージに各単語が含まれる確率を示す。例えば、振り分け先「ＮＷ」に対応する単語「警告」の共起確率が０．２１である場合、振り分け先が「ＮＷ」となるメッセージには、２１％の確率で単語「警告」が含まれることを示す。
【００１６】
そして、ベイズ分類では、振り分け先をＣとし、振り分け対象メッセージに含まれる単語をｗ1、ｗ2、…、ｗnとした際に、メッセージの振り分け先がＣとなる確率ｐ（Ｃ｜ｗ1、ｗ2、…、ｗn）を、下記（１）式のように算出する。
【００１７】
【数１】
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【００１８】
ここで、αは、定数である。また、ｐ（Ｃ）は、振り分け先Ｃへのメッセージの頻度を示す。また、ｐ（ｗi｜Ｃ）は、振り分け先Ｃに対応する単語ｗiの共起確率である。
【００１９】
（１）式が示すように、ベイズ分類を用いるには、振り分け先別単語共起確率テーブルと、振り分け先へのメッセージの頻度とを、運用者等が準備することになる。この予め準備するデータを、「教師データ」と呼称する。また、教師データに基づいて、振り分け先に対応する単語の共起確率を求めることを、「ベイズ学習」と呼称する。
【００２０】
しかしながら、運用の環境では、ベイズ学習を進めにくいことがある。具体的には、ベイズ学習を行うための教師データは、運用者が準備することになるが、準備にかかる作業には手間がかかるため、運用者が教師データを十分に準備することができない場合がある。この場合、教師データの不足により、振り分け先に対応する単語の共起確率が十分に用意できない、言い換えれば、振り分け先別単語共起確率テーブルに登録される単語が充実しない、という状態となる。
【００２１】
このような状態では、振り分け対象メッセージに、振り分け先別単語共起確率テーブルに登録されていない未知単語が現れやすくなる。そして、未知単語は、振り分け先の判別に利用できないため、未知単語が一定の割合以上含まれるメッセージは、ベイズ分類では振り分けできなくなる。
【００２２】
そこで、本実施の形態では、未知単語を含むメッセージ群に未知単語と共通して含まれる文脈単語を抽出し、未知単語を含まないメッセージ群に文脈単語と共通して含まれる類似用途単語の振り分け先から、未知単語の振り分け先を登録することについて説明する。
【００２３】
図１を用いて、メッセージ振り分け装置１０１の動作例について説明する。図１では、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を決定するものとする。そして、振り分け対象メッセージｍｔには、単語１２１、１２２として［警告］、［監査］が含まれる。また、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔを、例えば、ＤＣ等から受信することにより取得するが、これに限らない。例えば、メッセージ振り分け装置１０１は、自身が動作させるアプリが発生させたメッセージを振り分け対象メッセージとして取得してもよい。
【００２４】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージログ１１１と、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２とにアクセス可能である。メッセージログ１１１は、振り分け対象メッセージｍｔより前に取得したメッセージを蓄積するログである。
【００２５】
図１に示すメッセージログ１１１は、メッセージｍ１〜ｍ６を有する。また、図１に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、エントリ１１２−１〜４を有する。そして、図１に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、複数の振り分け先の各振り分け先として、［ＮＷ］、［サーバ］、［施設］、…を有する。そして、図１に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は［ＮＷ］、［サーバ］、［施設］に対する各単語の共起確率として、［警告］、［伝票］、［会計］、［サーバ］それぞれの共起確率を有する。
【００２６】
メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を参照して、振り分け対象メッセージｍｔに含まれる単語から、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の複数の単語に含まれない未知単語を抽出する。例えば、図１の（１）で示すように、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語として、単語１２２である［監査］を抽出する。
【００２７】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち未知単語が所定の割合以上存在する場合、メッセージログ１１１のうち未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出する。この第１の単語を、「文脈単語」と称する。文脈単語は、単語数が多い方が好ましいが、１つの単語でもよい。図１では、メッセージログ１１１内の縦の破線で区切った左側の領域にあるメッセージｍ１〜ｍ３が、未知単語［監査］を含む第１のメッセージ群となる。また、未知単語を含むメッセージは、教師データ以外のメッセージとなる。
【００２８】
また、文脈単語の抽出方法として、例えば、メッセージ振り分け装置１０１は、第１のメッセージ群の各メッセージで、２単語の共起回数を集計し、２単語の共起確率を求め、共起確率が所定の閾値を超えるその２単語を、文脈候補として抽出する。さらに、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈候補となった２単語に対して、単語を１つ増やし、３単語の共起確率が所定の閾値を超えるその３単語を、文脈候補として抽出してもよい。また、文脈単語が１単語であるならば、メッセージ振り分け装置１０１は、第１のメッセージ群の各メッセージの間で所定の閾値以上出現する１単語を、文脈候補として抽出してもよい。
【００２９】
例えば、図１の（２）で示すように、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈単語として、単語１２３〜１２５である［認証，エラー，業務］を抽出する。
【００３０】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージログ１１１のうちの未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語を探索する。ここで、第２の単語と文脈単語とを含むメッセージと、未知単語と文脈単語とを含むメッセージとを比較すると、文脈単語が共通しているため、第２の単語と未知単語とは、同じ文脈で使われる単語であるとみなせる。言い換えれば、第２の単語と未知単語とは、同じ文脈で使われているため、用途が類似するともいえる。従って、第２の単語を、「類似用途単語」と称する。図１では、メッセージログ１１１内の横の破線でメッセージｍ１〜ｍ５の領域を分割することにより、類似用途単語と未知単語との用途が類似することを模式的に示す。また、未知単語と類似用途単語との関係の一例として、［ｌｏｇｉｎ］と［ログイン］というような同意語となることがある。
【００３１】
ここで、図１では、メッセージログ１１１内の破線で区切った右側の領域にあるメッセージｍ４〜ｍ６が、未知単語［監査］を含まない第２のメッセージ群となる。そして、メッセージｍ４、ｍ５は、文脈単語［認証，エラー，業務］を含む。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、図１の（３）で示すように、メッセージｍ４、ｍ５の間で共通して含まれる類似用途単語を探索する。探索した結果、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語として単語１２６である［サーバ］を抽出する。
【００３２】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を参照して、類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に基づいて、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出する。例えば、図１の（４）で示すように、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ１１２−４の各振り分け先の共起確率に、（文脈単語の単語数／文脈単語の単語数＋１）、すなわち０．７５を乗じた値を、未知単語［監査］の共起確率として算出する。各振り分け先の共起確率に乗じる値は、０から１までの間であって、文脈単語の単語数に対する単調増加となる値であればよい。以下、各振り分け先の共起確率に乗じる値を、「文脈スコア」と称する。文脈スコアについては、図４、図３２、図３３で説明する。
【００３３】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、算出した未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する。例えば、図１の（５）で示すように、未知単語［監査］の共起確率となるエントリ１１２−５を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する。
【００３４】
以上により、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語の各振り分け先に対応する適切な共起確率が得られたため、未知単語［監査］を振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録することができる。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録された単語が増えたため、振り分け対象メッセージｍｔを振り分けることができる可能性が高まる。また、メッセージ振り分け装置１０１は、少ない教師データでも、メッセージを判別できるようになる。
【００３５】
また、未知単語［監査］の共起確率を算出する方法は、図１の（３）、（４）で示す方法に限られない。例えば、メッセージ振り分け装置１０１は、第２のメッセージ群の類似用途単語と文脈単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出してもよい。例えば、図１の例では、第２のメッセージ群のうちの類似用途単語と文脈単語とを含むメッセージとしては、メッセージｍ４、ｍ５、…がある。具体的には、メッセージ振り分け装置１０１は、各振り分け先に対応する未知単語［監査］の共起確率を、（各振り分け先へのメッセージ数）／（第２のメッセージ群のうちの類似用途単語と文脈単語とを含むメッセージ数）として算出する。例えば、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先［ＮＷ］に対応する未知単語［監査］の共起確率を、（振り分け先［ＮＷ］へのメッセージ数）／（第２のメッセージ群のうちの類似用途単語と文脈単語とを含むメッセージ数）として算出する。
【００３６】
次に、メッセージ振り分け装置１０１の具体的な適用例について、図２を用いて説明する。
【００３７】
図２は、メッセージ監視システム２００の構成例を示す説明図である。図２に示すメッセージ監視システム２００は、３つの顧客システムＡ〜Ｃの監視を行うシステムである。メッセージ監視システム２００は、ＤＣ２０１と、運用部門施設２０２とを有する。ＤＣ内のコンピュータと、運用部門施設２０２のコンピュータとは、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク２０３で接続される。
【００３８】
ＤＣ２０１は、サーバやネットワーク機器などのＩＴ機器を設置、運用する施設である。図２に示すＤＣ２０１は、サーバ２１１−１〜６、ネットワーク機器２１２−１、２を有する。そして、サーバ２１１−１、２は、顧客Ａシステムを運用しており、サーバ２１１−３、４は、顧客Ｂシステムを運用しており、サーバ２１１−５、６は、顧客Ｃシステムを運用している。
【００３９】
運用部門施設２０２は、メッセージ振り分け装置１０１と、担当者端末２２１−Ａ〜Ｆとを有する。メッセージ振り分け装置１０１は、ＤＣ２０１内からのメッセージを、担当者端末２２１−Ａ〜Ｆの適切な振り分け先に送信する。担当者端末２２１−Ａ〜Ｆは、それぞれ、担当者ｕＡ〜ｕＦが使用するコンピュータである。ここで、担当者ｕＡ〜ｕＣは、顧客担当であり、それぞれ、担当者ｕＡが顧客Ａ担当であり、担当者ｕＢが顧客Ｂ担当であり、担当者ｕＣが顧客Ｃ担当である。一方、担当者ｕＤ〜ｕＦは、インフラ担当であり、それぞれ、担当者ｕＤが施設担当であり、担当者ｕＥがサーバ担当であり、担当者ｕＦがネットワーク担当である。次に、メッセージ振り分け装置１０１のハードウェア構成について、図３を用いて説明する。
【００４０】
（メッセージ振り分け装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、メッセージ振り分け装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。図３において、メッセージ振り分け装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、を含む。また、メッセージ振り分け装置１０１は、ディスクドライブ３０４およびディスク３０５と、通信インターフェース３０６と、を含む。また、ＣＰＵ３０１〜ディスクドライブ３０４、通信インターフェース３０６はバス３０７によってそれぞれ接続される。
【００４１】
ＣＰＵ３０１は、メッセージ振り分け装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。
【００４２】
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリードおよびライトを制御する制御装置である。ディスクドライブ３０４には、例えば、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどを採用することができる。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。例えばディスクドライブ３０４が磁気ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、磁気ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４が光ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、光ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４がソリッドステートドライブである場合、ディスク３０５には、半導体素子によって形成された半導体メモリ、いわゆる半導体ディスクを採用することができる。
【００４３】
通信インターフェース３０６は、ネットワークと内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する制御装置である。具体的に、通信インターフェース３０６は、通信回線を通じてネットワークを介して他の装置に接続される。通信インターフェース３０６には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４４】
また、メッセージ振り分け装置１０１の管理者が、メッセージ振り分け装置１０１を直接操作する場合、メッセージ振り分け装置１０１は、ディスプレイ、キーボード、マウスといったハードウェアを有してもよい。また、担当者端末２２１−Ａ〜Ｆは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ディスクドライブ、ディスク、通信インターフェース、ディスプレイ、キーボード、マウスを有する。
【００４５】
（メッセージ振り分け装置１０１の機能構成例）
図４は、メッセージ振り分け装置１０１の機能構成例を示す説明図である。メッセージ振り分け装置１０１は、制御部４００を有する。制御部４００は、単語分解部４０１と、ベイズ学習部４０２と、単語分解部４０３と、未知単語抽出部４０４と、文脈生成部４０５と、類似用途単語探索部４０６と、未知単語登録部４０７とを含む。制御部４００は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、各部の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、各部の処理結果は、ＣＰＵ３０１のレジスタや、ＣＰＵ３０１のキャッシュメモリ等に格納される。
【００４６】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージログ１１１と、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２とにアクセス可能である。メッセージログ１１１と、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２とは、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５といった記憶装置に格納される。また、メッセージ振り分け装置１０１は、入力データとして、振り分け対象メッセージｍｔ、教師データメッセージログ４１１と、教師データ振り分け先情報４１２とにアクセス可能である。振り分け対象メッセージｍｔと、教師データメッセージログ４１１と、教師データ振り分け先情報４１２とは、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５といった記憶装置に格納される。
【００４７】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、中間データとして、文脈情報４２１と、類似用途単語情報４２２とを生成する。文脈情報４２１と、類似用途単語情報４２２とは、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５といった記憶装置に生成される。また、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ振り分け先情報４２３を出力する。メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ振り分け先情報４２３を、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５といった記憶装置や、通信インターフェース３０６等に出力する。
【００４８】
図４の破線の矩形で囲った範囲に含まれる単語分解部４０１と、ベイズ学習部４０２とは、運用の前となる事前に実行することができる。単語分解部４０１は、教師データメッセージログ４１１の各メッセージを単語に分解する。ベイズ学習部４０２は、単語分解部４０１が分解した単語と、教師データ振り分け先情報４１２とに基づいて、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３を更新する。
【００４９】
単語分解部４０３は、振り分け対象メッセージｍｔを単語に分解する。未知単語抽出部４０４は、単語分解部４０３が分解した単語のうち、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録されている複数の単語に含まれない未知単語を抽出する。
【００５０】
文脈生成部４０５は、振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち、未知単語が所定の割合以上存在する場合、メッセージログ１１１のうち未知単語を含む第１のメッセージ群から、文脈を生成する、すなわち、文脈単語を抽出する。文脈生成部４０５による文脈単語の抽出例は、図５で示す。
【００５１】
例えば、文脈生成部４０５は、第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる文脈単語の組み合わせを複数抽出してもよい。ここで、単語同士の共起確率は、２単語であれば、（２単語のいずれか一方の単語がメッセージに出現する回数／２単語のいずれもがメッセージに出現する回数）で求めることができる。
【００５２】
また、文脈生成部４０５は、第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語の順列のうち、その順列における先頭の単語が第１のメッセージ群に含まれる回数が最も多い順列を、文脈単語の組み合わせの候補として抽出してもよい。次に、文脈生成部４０５は、その順列に含まれる単語同士の共起確率として、その順列における先頭の単語が第１のメッセージ群に含まれる回数に対するその順列の全ての単語が第１のメッセージ群に含まれる回数の割合を算出する。そして、文脈生成部４０５は、算出した順列に含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる場合、その順列を文脈単語の組み合わせとして抽出する。
【００５３】
類似用途単語探索部４０６は、メッセージログ１１１のうち未知単語を含まない第２のメッセージ群のうち文脈単語を含むメッセージを抽出し、抽出したメッセージの間で共通して含まれる類似用途単語を探索する。類似用途単語探索部４０６による類似用途単語の探索例は、図５で示す。
【００５４】
また、類似用途単語探索部４０６は、文脈単語の組み合わせが複数ある場合、複数の組み合わせの各組み合わせに対応して、各組み合わせに含まれる文脈単語全てとの共起確率が所定の閾値以上となる類似用途単語を抽出する。この所定の閾値は、文脈生成部４０５における所定の閾値と同一の値でもよいし異なってもよい。
【００５５】
未知単語登録部４０７は、探索した類似用途単語が振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の複数の単語に含まれるか判断する。類似用途単語が前述の複数の単語に含まれる場合、未知単語登録部４０７は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に基づいて、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出する。そして、未知単語登録部４０７は、算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する。
【００５６】
また、未知単語登録部４０７は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に、図１で説明した文脈スコアを乗じた値を、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率として算出してもよい。未知単語登録部４０７は、文脈スコアを、文脈単語の複数の組み合わせの各組み合わせに含まれる文脈単語の数と、複数の組み合わせのうち文脈単語の数が最大となる組み合わせの文脈単語の数ｎとに基づいて算出する。例えば、未知単語登録部４０７は、文脈スコアを、（各組み合わせに含まれる文脈単語の数／ｎ＋１）として算出してもよいし、（各組み合わせに含まれる文脈単語の数／ｎ＋１）＾２として算出してもよい。または、未知単語登録部４０７は、文脈スコアを、１より大きい値を底とするｌｏｇ（（各組み合わせに含まれる文脈単語の数／ｎ＋１）＋１）としてもよい。
【００５７】
また、未知単語登録部４０７は、文脈スコアを、類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に対して乗じる値として算出したが、類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に対して除する値として算出してもよい。この場合、未知単語登録部４０７は、前述した文脈スコアの値を逆数にすればよい。
【００５８】
ベイズ分類部４０８は、未知単語が登録された振り分け先別単語共起確率テーブル１１２と、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３とに基づいて、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先が各振り分け先となる確率を各振り分け先に対応して算出する。そして、ベイズ分類部４０８は、算出した確率が最も大きい振り分け先を、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先として決定する。ベイズ分類部４０８は、決定した振り分け先を、メッセージ振り分け先情報４２３として出力する。
【００５９】
図５は、メッセージ振り分け装置１０１の各機能の処理例を示す説明図である。図５では、文脈生成部４０５〜未知単語登録部４０７の処理をより具体的に説明する。図５に示すメッセージログ１１１は、メッセージｍ１〜ｍ７を有する。また、図５に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、エントリ５０１−１〜４を有する。そして、図５では、未知単語抽出部４０４が未知単語として［監査］を抽出したとする。図５では、未知単語［監査］を白抜きの矩形で示す。
【００６０】
図５の（１）で示すように、文脈生成部４０５は、メッセージログ１１１から、未知単語を含むメッセージｍ２〜ｍ５を抽出する。次に、図５の（２）で示すように、文脈生成部４０５は、抽出したメッセージｍ２〜ｍ５で共通する単語を文脈単語として抽出する。図５の例では、文脈生成部４０５は、文脈単語の組み合わせとして、組み合わせ５０３、５０４を抽出する。組み合わせ５０３には、文脈単語として、［認証］、［エラー］、［業務］、［管理］、［接続］が含まれる。また、組み合わせ５０４には、文脈単語として、［ログ］、［更新］、［成功］が含まれる。図５では、文脈単語となった［認証］、［エラー］、［業務］、［管理］、［接続］、［ログ］、［更新］、［成功］に対して、薄い網掛けを付与した矩形で示す。
【００６１】
そして、図５の（３）で示すように、類似用途単語探索部４０６は、メッセージログ１１１から、未知単語が含まれないメッセージから、文脈単語を含むメッセージｍ６、ｍ７を抽出する。次に、類似用途単語探索部４０６は、抽出したメッセージｍ６、ｍ７内で共通する単語を、類似用途単語として抽出する。図５の例では、類似用途単語探索部４０６は、［サーバ］、［ログイン］、［ユーザ］を類似用途単語として抽出する。また、図５では、類似用途単語となった［サーバ］、［ログイン］、［ユーザ］に、濃い網掛けを付与した矩形で示す。
【００６２】
次に、図５の（４）で示すように、未知単語登録部４０７は、類似用途単語の中に、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に含まれる単語があれば、その単語の振り分け先を、未知単語の振り分け先として活用する。図５の例では、類似用途単語［サーバ］が、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２のエントリ５０１−４として登録されているため、未知単語登録部４０７は、エントリ５０１−４に基づいて、エントリ５０１−５を登録する。次に、メッセージ振り分け装置１０１がアクセスするテーブル等の記憶内容の一例を、図６〜図１３を用いて説明する。
【００６３】
図６は、メッセージログ１１１の記憶内容の一例を示す説明図である。メッセージログ１１１は、１つのログに対して１つのエントリを有する。図６に示すメッセージログ１１１は、エントリ６０１−１〜３を有する。
【００６４】
メッセージログ１１１は、ログＩＤと、時刻と、送信元と、メッセージ内容と、というフィールドを含む。ログＩＤフィールドには、ログを識別する値が格納される。時刻フィールドには、該当のログを受信した時刻を示す値が格納される。送信元フィールドには、該当のログ送信元を識別する値が格納される。メッセージ内容フィールドには、該当のメッセージの内容を示す文字列が格納される。
【００６５】
図７は、教師データメッセージログ４１１の記憶内容の一例を示す説明図である。教師データメッセージログ４１１は、メッセージログ１１１の部分集合となる、振り分け先が決定されたエントリから、ログＩＤとメッセージ内容を抽出したものである。
【００６６】
図７に示す教師データメッセージログ４１１は、エントリ７０１−１、２を有する。例えば、エントリ７０１−１は、エントリ６０１−３から抽出したものである。
【００６７】
図８は、教師データ振り分け先情報４１２の記憶内容の一例を示す説明図である。教師データ振り分け先情報４１２は、教師データメッセージログ４１１に記憶されたメッセージに対応する振り分け先を記憶する。図８に示す教師データ振り分け先情報４１２は、エントリ８０１−１、２を有する。
【００６８】
教師データ振り分け先情報４１２は、ログＩＤと、振り分け先というフィールドを含む。ログＩＤフィールドには、ログＩＤを示す値が格納される。振り分け先フィールドには、該当のログの振り分け先を特定する文字列が格納される。例えば、エントリ８０１−１は、ログＩＤ「１３２０６０６」が、振り分け先が「ＮＷ」である、すなわち、担当者端末２２１−Ｆであることを示す。
【００６９】
図９は、振り分け対象メッセージｍｔの記憶内容の一例を示す説明図である。振り分け対象メッセージｍｔは、振り分け先を判別したいメッセージである。図９に示す振り分け対象メッセージｍｔは、エントリ９０１−１、２を有する。
【００７０】
振り分け対象メッセージｍｔは、メッセージ内容というフィールドを含む。メッセージ内容フィールドには、振り分け先を判別したいメッセージの内容を示す文字列が格納される。
【００７１】
図１０は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２と振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３との記憶内容の一例を示す説明図である。振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、１つの単語に対して１つエントリを有する。図１０に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、エントリ１００１−１〜５を有する。
【００７２】
振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、単語と、振り分け先フィールドというフィールドを含む。そして、振り分け先フィールドには、振り分け先ごとのサブフィールドを有する。図１０の例では、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、振り分け先として、「ＮＷ」、「サーバ」、「施設」、「顧客Ａ」、「顧客Ｂ」、…というサブフィールドを有する。そして、振り分け先ごとのサブフィールドには、上段と下段とに２つの値が格納される。サブフィールド内の上段に示す値は、単語フィールドに格納された単語が、その振り分け先に振り分けられたメッセージに出現した出現回数である。また、サブフィールド内の下段に示す値は、単語フィールドに登録された単語と、その振り分け先との共起確率である。
【００７３】
振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３は、エントリ１００２＿１〜３、…、エントリ１０１１を有する。そして、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３は、振り分け先と、メッセージ出現回数と、頻度というフィールドを含む。振り分け先フィールドには、振り分け先を特定する文字列が格納される。メッセージ出現回数フィールドには、その振り分け先に振り分けられたメッセージの出現回数が格納される。頻度フィールドには、その振り分け先に振り分けられたメッセージの頻度が格納される。
【００７４】
また、エントリ１０１１のメッセージ出現回数フィールドには、各振り分け先のメッセージ出現回数の合計値が格納される。同様に、エントリ１０１１の頻度フィールドには、各振り分け先の頻度の合計値が格納される。
【００７５】
例えば、「警告」と「ＮＷ」との共起確率を算出する処理１０２１において、メッセージ振り分け装置１０１は、「ＮＷ」に振り分けられたメッセージにおける「警告」の単語出現回数／「ＮＷ」に振り分けたメッセージの出現回数を計算する。図１０で示すように、「警告」の単語出現回数は、１７であり、「ＮＷ」に振り分けたメッセージの出現回数が７８であるから、メッセージ振り分け装置１０１は、「警告」と「ＮＷ」との共起確率を、１７／７８＝０．２２と算出する。
【００７６】
また、「ＮＷ」に振り分けたメッセージの頻度を算出する処理１０２２において、メッセージ振り分け装置１０１は、「ＮＷ」に振り分けたメッセージの出現回数／メッセージの出現回数合計を計算する。図１０で示すように、「ＮＷ」に振り分けたメッセージの出現回数が７８であり、メッセージの出現回数合計が２１８であるから、メッセージ振り分け装置１０１は、「ＮＷ」に振り分けたメッセージの頻度７８／２１８＝０．３６と算出する。
【００７７】
図１１は、文脈情報４２１の記憶内容の一例を示す説明図である。図１１に示す文脈情報４２１は、エントリ１１０１−１〜３を有する。
【００７８】
文脈情報４２１は、未知単語と、文脈と、文脈スコアというフィールドを含む。未知単語フィールドには、未知単語が格納される。文脈フィールドには、未知単語を含むメッセージから抽出された、分脈を形成する単語の集合が格納される。文脈スコアフィールドには、文脈スコアが格納される。
【００７９】
図１２は、類似用途単語情報４２２の記憶内容の一例を示す説明図である。図１２に示す類似用途単語情報４２２は、エントリ１２０１−１〜４を有する。
【００８０】
類似用途単語情報４２２は、未知単語と、文脈単語と、類似用途単語というフィールドを含む。未知単語フィールドには、未知単語が格納される。文脈単語フィールドには、文脈を形成する単語の集合が格納される。類似用途単語フィールドには、未知単語と同じ文脈で使用される他の単語が格納される。
【００８１】
図１３は、メッセージ振り分け先情報４２３の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３に示すメッセージ振り分け先情報４２３は、エントリ１３０１−１を有する。メッセージ振り分け先情報４２３は、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を特定する情報が格納される。
【００８２】
次に、メッセージ振り分け装置１０１が実行する処理を、図１４〜図２６、図２８、図３０、図３２、図３４、図３６、図３８を用いて説明する。また、図２７、図２９、図３１、図３３、図３５、図３７では、メッセージ振り分け装置１０１が実行する処理の途中におけるデータの状態を示す。
【００８３】
図１４は、振り分け先学習処理手順の一例を示すフローチャートである。メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先学習処理を、学習させたいメッセージが蓄積されるたびに実行する。例えば、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先学習処理を毎月の決まった時刻に行う。
【００８４】
メッセージ振り分け装置１０１は、教師データごとに、ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４の処理を繰り返す。ここで、教師データは、教師データメッセージログ４１１、教師データ振り分け先情報４１２で特定されるメッセージである。具体的には、メッセージ振り分け装置１０１は、教師データメッセージログ４１１に含まれる教師データ群となるメッセージ群から１つずつメッセージを選択し、選択したメッセージに対してステップＳ１４０２、Ｓ１４０３の処理を実行する。
【００８５】
ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、教師データメッセージログ４１１のうちの選択した教師データを対象に、単語分解処理を実行し、単語リスト１４５１を得る（ステップＳ１４０２）。単語分解処理は、図１６で説明する。また、単語リスト１４５１は、選択した教師データに含まれる単語群である。
【００８６】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１４５１を参照して、教師データ振り分け先情報４１２のうちの選択した教師データを対象に、ベイズ学習処理を実行する（ステップＳ１４０３）。ベイズ学習処理は、図１８で説明する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、ベイズ学習処理内で、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を更新する。
【００８７】
ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先学習処理を終了する。
【００８８】
図１５は、振り分け先判別処理手順の一例を示すフローチャートである。振り分け先判別処理は、振り分け対象メッセージｍｔが発生した際に実行する処理である。
【００８９】
メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔを対象に、単語分解処理を実行し、単語リスト１５５１を得る（ステップＳ１５０１）。単語リスト１５５１は、振り分け対象メッセージｍｔに含まれる単語群である。
【００９０】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１と、メッセージログ１１１とを参照して、未知単語スコア算出処理を実行する（ステップＳ１５０２）。未知単語スコア算出処理は、図２１、図２２で説明する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語スコア算出処理内で、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を更新する。
【００９１】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を参照して、ベイズ分類処理を実行し（ステップＳ１５０３）、メッセージ振り分け先情報４２３を得る。ベイズ分類処理は、図３８で説明する。ステップＳ１５０３の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先判別処理を終了する。
【００９２】
図１６は、単語分解処理手順の一例を示すフローチャートである。単語分解処理は、ステップＳ１４０２、またはＳ１５０１から呼び出される処理である。また、単語分解処理は、後述するステップＳ２４０３、Ｓ２５０１からも呼び出される。メッセージ振り分け装置１０１は、教師データメッセージログ４１１から、メッセージを１件抽出する（ステップＳ１６０１）。ここで、単語分解処理がＳ１５０１から呼び出された場合には、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔを、抽出したメッセージとして処理する。
【００９３】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、抽出したメッセージを、メッセージ１６５１としてＲＡＭ３０３等に記憶するとともに、抽出したメッセージに対応するログＩＤを、ログＩＤ１６５２としてＲＡＭ３０３等に記憶する。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、処理の位置をメッセージ１６５１の先頭文字に設定する（ステップＳ１６０２）。
【００９４】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、処理の位置がメッセージ１６５１の終端か否かを判断する（ステップＳ１６０３）。処理の位置がメッセージ１６５１の終端でない場合（ステップＳ１６０３：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ１６５１を参照して、処理の位置にある文字を取り出す（ステップＳ１６０４）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出した文字が定義されている区切り文字１６５３のいずれかと一致するか否かを判断する（ステップＳ１６０５）。
【００９５】
取り出した文字が定義されている区切り文字１６５３のいずれかと一致しない場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出した文字を単語バッファ１６５４に追記する（ステップＳ１６０６）。一方、取り出した文字が定義されている区切り文字１６５３のいずれかと一致する場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語追加処理を実行する（ステップＳ１６０７）。単語追加処理は、図１７で説明する。
【００９６】
ステップＳ１６０６、またはステップＳ１６０７の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、処理の位置を１つ進める（ステップＳ１６０８）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ１６０３の処理に移行する。
【００９７】
一方、処理の位置がメッセージの終端である場合（ステップＳ１６０３：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語追加処理を実行する（ステップＳ１６０９）。ステップＳ１６０９の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、単語分解処理を終了する。
【００９８】
図１７は、単語追加処理手順の一例を示すフローチャートである。単語追加処理は、ステップＳ１６０７、Ｓ１６０９から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、単語バッファ１６５４の文字列を読み込む（ステップＳ１７０１）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、読み込んだ文字列長が０より大きいか否かを判断する（ステップＳ１７０２）。読み込んだ文字列長が０より大きい場合（ステップＳ１７０２：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語バッファ１６５４の文字列を単語リスト１７５１に追加する（ステップＳ１７０３）。単語リスト１７５１が、単語分解処理を実行した際に得られる単語リストとなる。
【００９９】
ステップＳ１７０３の処理終了後、または、読み込んだ文字列長が０である場合（ステップＳ１７０２：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語追加処理を終了する。
【０１００】
図１８は、ベイズ学習処理手順の一例を示すフローチャートである。ベイズ学習処理は、ステップＳ１４０３から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、教師データ振り分け先情報４１２を参照して、ステップＳ１６０１の処理で得られたログＩＤに対応する振り分けを１件抽出する（ステップＳ１８０１）。メッセージ振り分け装置１０１は、抽出した振り分け先を、振り分け先１８５１としてＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１０１】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先１８５１に対して、振り分け先別メッセージ頻度更新処理を実行する（ステップＳ１８０２）。振り分け先別メッセージ頻度更新処理は、図１９で説明する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度更新処理内で、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３を更新する。
【０１０２】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１４５１に含まれる単語数分、ステップＳ１８０３〜Ｓ１８０７の処理を繰り返す。ステップＳ１８０３〜Ｓ１８０７の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１４５１から単語を１つ読み出す（ステップＳ１８０４）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先１８５１で指定される現在の振り分け先について単語の出現回数を加算する（ステップＳ１８０５）。メッセージ振り分け装置１０１は、加算結果を、振り分け先別単語出現回数１８５２として記憶する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３を参照して、振り分け先別単語共起確率更新処理を実行し（ステップＳ１８０６）、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を更新する。
【０１０３】
ステップＳ１８０３〜Ｓ１８０７の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、ベイズ学習処理を終了する。
【０１０４】
図１９は、振り分け先別メッセージ頻度更新処理手順の一例を示すフローチャートである。振り分け先別メッセージ頻度更新処理は、ステップＳ１８０２から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３内における、振り分け先１８５１のメッセージ出現回数を加算する（ステップＳ１９０１）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３内における、メッセージ出現回数の合計を更新する（ステップＳ１９０２）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ出現回数の合計に対する振り分け先の出現回数比を算出し（ステップＳ１９０３）、算出した値で振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３の頻度フィールドを更新する。
【０１０５】
ステップＳ１９０３の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度更新処理を終了する。
【０１０６】
図２０は、振り分け先別単語共起確率更新処理手順の一例を示すフローチャートである。振り分け先別単語共起確率更新処理は、ステップＳ１８０６から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３から、振り分け先のメッセージ出現回数を取得する（ステップＳ２００１）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語出現回数１８５２から、振り分け先について単語出現回数を取得する（ステップＳ２００２）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取得した単語共起確率÷取得した出現回数を共起確率として算出し（ステップＳ２００３）、算出した値で振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を更新する。
【０１０７】
ステップＳ２００３の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率更新処理を終了する。
【０１０８】
図２１は、未知単語スコア算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。また、図２２は、未知単語スコア算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。未知単語スコア算出処理は、ステップＳ１５０２から呼び出される処理である。
【０１０９】
メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語抽出部４０４によって、単語リスト１５５１のうち、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録されていない単語を未知単語として抽出する（ステップＳ２１０１）。メッセージ振り分け装置１０１は、抽出した単語を未知単語リスト２１５１に追加する。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１に占める未知単語数の割合が所定の閾値未満か否かを判断する（ステップＳ２１０２）。単語リスト１５５１に占める未知単語数の割合が所定の閾値未満である場合（ステップＳ２１０２：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、現状でも正しく振り分け先が特定できると判断し、未知単語スコア算出処理を終了する。
【０１１０】
一方、単語リスト１５５１に占める未知単語数の割合が所定の閾値以上である場合（ステップＳ２１０２：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１に含まれる単語数分、ステップＳ２１０３〜Ｓ２２０５の処理を繰り返す。ステップＳ２１０３〜Ｓ２２０５の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈生成部４０５によって、メッセージログ１１１から、未知単語を含むメッセージを抽出する（ステップＳ２１０４）。メッセージ振り分け装置１０１は、抽出したメッセージを、未知単語を含むメッセージ群２１５２としてＲＡＭ３０３等に記憶する。また、抽出するメッセージは、メッセージログ１１１のうち、未知単語を含むメッセージであるため、教師データメッセージログ４１１、教師データ振り分け先情報４１２に登録された教師データとなるメッセージ以外のメッセージとなる。
【０１１１】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈生成部４０５によって、未知単語を含むメッセージ群２１５２を参照して、未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理を実行し（ステップＳ２１０５）、文脈情報４２１を得る。未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理は、図２３で説明する。
【０１１２】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈情報４２１のエントリの数分、ステップＳ２２０１〜Ｓ２２０４の処理を繰り返す。ステップＳ２２０１〜Ｓ２２０４の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語探索部４０６によって、未知単語を含まないメッセージ群から、文脈の単語を含むメッセージを抽出する（ステップＳ２２０２）。ここで、メッセージ振り分け装置１０１は、抽出したメッセージを、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１としてＲＡＭ３０３に記憶する。また、未知単語を含まないメッセージは、メッセージログ１１１から、未知単語を含むメッセージ群２１５２を除いたメッセージである。
【０１１３】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１を参照して、文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理を実行する（ステップＳ２２０３）。文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理は、図３４で説明する。そして、メッセージ振り分け装置１０１が、ステップＳ２２０１〜Ｓ２２０４の処理の繰り返しを抜け、かつ、ステップＳ２１０３〜Ｓ２２０５の処理の繰り返しを抜けたとする。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語登録部４０７によって、未知単語リスト２１５１を参照して、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理を実行する（ステップＳ２２０６）。未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理は、図３６で説明する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理内で、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を更新する。
【０１１４】
ステップＳ２２０６の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語スコア算出処理を終了する。
【０１１５】
図２３は、未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理は、未知単語に対する共起確率の高い単語群を抽出する処理である。また、未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理は、ステップＳ２１０５から呼び出される。
【０１１６】
メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語を含むメッセージ群２１５２を対象にして、単語出現回数算出処理を実行し（ステップＳ２３０１）、単語出現回数２３５１を得る。単語出現回数算出処理は、図２４で説明する。
【０１１７】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎの初期値を１とし、増分値を１として、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理を繰り返す。さらに、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語を含むメッセージ群２１５２に含まれるメッセージの数分、ステップＳ２３０３〜Ｓ２３０６の処理を繰り返す。ステップＳ２３０３〜Ｓ２３０６の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語を含むメッセージ群２１５２から、メッセージを１件取り出す（ステップＳ２３０４）。メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したメッセージを、メッセージ２３５２としてＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１１８】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ２３５２に対して、共起事象抽出処理を実行し（ステップＳ２３０５）、共起確率表２３５３を更新する。共起事象抽出処理は、図２５、図２６で説明する。また、共起事象抽出処理を初めて実行する場合には、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象抽出処理を実行することにより、共起確率表２３５３を生成する。
【０１１９】
ステップＳ２３０３〜Ｓ２３０６の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率算出処理を実行する（ステップＳ２３０７）。共起確率算出処理は、図２８で説明する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率算出処理内で、共起確率表２３５３を更新する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈候補抽出処理を実行する（ステップＳ２３０８）。文脈候補抽出処理は、図３０で説明する。また、文脈候補抽出処理は、文脈候補抽出処理内で、共起確率表２３５３を更新する。
【０１２０】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、新たな文脈候補があるか否かを判断する（ステップＳ２３０９）。ここで、文脈候補は、共起確率表２３５３の各エントリのことである。そして、新たな文脈候補とは、ｎ回目におけるステップＳ２３０５の処理で共起確率表２３５３に追加されたエントリであって、かつ、ｎ回目におけるステップＳ２３０８の処理で削除されなかったエントリのことである。
【０１２１】
新たな文脈候補がある場合（ステップＳ２３０９：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎを１増加させて、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理の繰り返しを継続する。一方、新たな文脈候補がない場合（ステップＳ２３０９：Ｎｏ）、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理の繰り返しを抜け、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３を参照して、文脈候補スコア算出処理を実行し（ステップＳ２３１１）。文脈情報４２１を得る。ステップＳ２３１１の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語に対する高共起確率単語群抽出処理を終了する。
【０１２２】
図２４は、単語出現回数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。単語出現回数算出処理は、ステップＳ２３０１から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語を含むメッセージ群２１５２に含まれるメッセージの数分、ステップＳ２４０１〜Ｓ２４０８の処理を繰り返す。ステップＳ２４０１〜Ｓ２４０８の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語を含むメッセージ群２１５２から、メッセージを１件取り出す（ステップＳ２４０２）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したメッセージに対して、単語分解処理を実行し（ステップＳ２４０３）、単語リスト２４５１を得る。ここで、単語分解処理内のステップＳ１６０１の処理において、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したメッセージを、抽出したメッセージとして処理する。
【０１２３】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト２４５１に含まれる単語分、ステップＳ２４０４〜Ｓ２４０７の処理を繰り返す。ステップＳ２４０４〜Ｓ２４０７の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト２４５１から、単語を１つ読み出す（ステップＳ２４０５）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、読み出した単語の出現回数を加算する（ステップＳ２４０６）。メッセージ振り分け装置１０１は、加算結果を、単語出現回数算出処理の出力結果となる単語出現回数２３５１に記憶する。
【０１２４】
ステップＳ２４０４〜Ｓ２４０７の処理の繰り返しを抜け、かつ、ステップＳ２４０１〜Ｓ２４０８の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、単語出現回数算出処理を終了する。
【０１２５】
図２５は、共起事象抽出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。また、図２６は、共起事象抽出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。共起事象抽出処理は、ステップＳ２３０５で呼び出される処理である。
【０１２６】
メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ２３５２に対して、単語分解処理を実行し（ステップＳ２５０１）、単語リスト２５５１を得る。単語分解処理内のステップＳ１６０１の処理において、メッセージ振り分け装置１０１は、メッセージ２３５２を、抽出したメッセージとして処理する。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の繰り返しの処理で使用されているｎの値を取得する（ステップＳ２５０２）。メッセージ振り分け装置１０１は、取得したｎの値をＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１２７】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎが１か否かを判断する（ステップＳ２５０３）。ｎが１である場合（ステップＳ２５０３：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト２５５１内の全ての単語のペアについて、一方の単語出現回数２３５１を事前回数とし、ペアが出現するたびに共起回数を１加算するように、共起確率表２３５３を更新する（ステップＳ２５０４）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象が同じ複数のエントリがある場合、事前回数が少ないエントリを削除する（ステップＳ２５０５）。ステップＳ２５０５の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象抽出処理を終了する。
【０１２８】
ｎが１でない場合（ステップＳ２５０３：Ｎｏ）、すなわち、ｎが２以上である場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３の共起事象ごとに、ステップＳ２６０１〜Ｓ２６０８の処理を繰り返す。ステップＳ２６０１〜Ｓ２６０８の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３から、単語数がｎの共起事象を持つエントリを１つ取り出す（ステップＳ２６０２）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト２５５１に含まれる単語の数分、ステップＳ２６０３〜Ｓ２６０７の処理を繰り返す。ステップＳ２６０３〜Ｓ２６０７の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト２５５１から、単語を１つ取り出す（ステップＳ２６０４）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出した単語が共起事象のいずれかと一致するか否かを判断する（ステップＳ２６０５）。
【０１２９】
取り出した単語が共起事象のいずれかと一致しない場合（ステップＳ２６０５：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２６０１〜Ｓ２６０８の処理で対象となる共起事象を事前事象、取り出した単語を事後事象とし新たな共起事象を作成し、新たな共起事象の共起回数を１加算する（ステップＳ２６０６）。ここで、メッセージ振り分け装置１０１は、加算した新たな共起事象の共起回数を、共起確率表２３５３に書き込む。
【０１３０】
ステップＳ２６０６の処理終了後、取り出した単語が共起事象のいずれかと一致する場合（ステップＳ２６０５：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２６０３〜Ｓ２６０７の処理の繰り返しを判定する。そして、ステップＳ２６０３〜Ｓ２６０７の処理の繰り返しを抜け、かつ、ステップＳ２６０１〜Ｓ２６０８の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象が同じ複数のエントリがある場合、事前回数が少ないエントリを削除する（ステップＳ２６０９）。ステップＳ２６０９の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象抽出処理を終了する。
【０１３１】
次に、ｎ＝１、２における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を、図２７を用いて説明する。
【０１３２】
図２７は、共起事象抽出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。図２７の上部に示す共起確率表２３５３が、ｎ＝１についての処理後の状態を示し、図２７の下部に示す共起確率表２３５３が、ｎ＝２についての処理後の状態を示す。
【０１３３】
共起確率表２３５３は、共起事象と、事前事象と、事後事象と、事前回数と、共起回数と、共起確率というフィールドを含む。共起事象フィールドには、共起事象となる単語の組み合わせが格納される。事前事象フィールドには、共起事象となる単語の組み合わせのうち、前の単語、または単語の組み合わせが格納される。事後事象フィールドには、共起事象となる単語の組み合わせのうちの後の単語が格納される。事前回数フィールドには、事前事象の発生回数が格納される。共起回数フィールドには、事前事象と事後事象とが共起した回数が格納される。共起確率フィールドには、事前事象が起きた際に事後事象も共に起きる確率が格納される。具体的には、共起確率フィールドには、共起回数／事前回数が格納される。なお、エントリ２７０１−１〜４の共起確率フィールドが空欄であるが、エントリ２７０１−１〜４の共起確率は、共起確率算出処理で算出される値であり、共起事象抽出処理終了時点では、空欄となる。
【０１３４】
ｎ＝１について、図２７の上部に示す共起確率表２３５３は、エントリ２７０１−１〜４を有する。そして、太枠２７１１で示すようにエントリ２７０１−１、２の共起事象が同一であり、また、太枠２７１２で示すようにエントリ２７０１−３、４の共起事象が同一である。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２５０５の処理によって、事前回数が少ないエントリ２７０１−２、３を削除する。図２７の上部に示す共起確率表２３５３では、削除するエントリ２７０１−２、３に、網掛けを付与している。
【０１３５】
ｎ＝２について、図２７の下部に示す共起確率表２３５３は、エントリ２７０２−１〜５を有する。エントリ２７０２−１、２は、エントリ２７０１−１、４の状態から、共起確率フィールドに共起確率が格納されたエントリである。一方、エントリ２７０２−３〜５は、ｎ＝２で追加されたエントリである。
【０１３６】
例えば、ステップＳ２６０２で取り出したエントリが、エントリ２７０２−２、すなわち、エントリ２７０１−４であり、取り出した単語が、［ｆａｕｌｔ］であるとする。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起事象が［ｗｅｂ，ｓｅｒｖｅｒ，ｆａｕｌｔ］となり、事前事象が［ｗｅｂ，ｓｅｒｖｅｒ］となり、事後事象が［ｆａｕｌｔ］となるエントリを、共起確率表２３５３に追加する。さらに、メッセージ振り分け装置１０１は、追加したエントリの事前回数に、エントリ２７０１−４の共起回数である２０２を登録する。追加したエントリの共起回数については、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎ＝１と同様に、実際に数え上げる。
【０１３７】
図２８は、共起確率算出処理手順の一例を示すフローチャートである。共起確率算出処理は、ステップＳ２３０７から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理で使用されているｎの値を取得する（ステップＳ２８０１）。メッセージ振り分け装置１０１は、取得したｎの値をＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１３８】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３の共起事象ごとに、ステップＳ２８０２〜Ｓ２８０５の処理を繰り返す。ステップＳ２８０２〜Ｓ２８０５の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３から、単語数がｎ＋１の共起事象を持つエントリを１つ取り出す（ステップＳ２８０３）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、共起回数の事前回数に対する比を算出し、算出して得られた値を共起確率表２３５３内の共起確率に追記する（ステップＳ２８０４）。
【０１３９】
ステップＳ２８０２〜Ｓ２８０５の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率算出処理を終了する。
【０１４０】
図２９は、共起確率算出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。図２９に示す共起確率表２３５３は、ｎ＝２について共起確率算出処理終了時の状態を示す。図２９に示す共起確率表２３５３は、エントリ２９０１−１〜５を有する。エントリ２９０１−１、２は、エントリ２７０２−１、２と同一の状態である。そして、エントリ２９０１−３〜５について、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ２９０１−３〜５のそれぞれの共起確率を算出し、算出して得られた値をエントリ２９０１−３〜５のそれぞれに追記する。例えば、エントリ２９０１−３について、メッセージ振り分け装置１０１は、２８／８８＝約０．３２と算出する。
【０１４１】
図３０は、文脈候補抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。文脈候補抽出処理は、ステップＳ２３０８から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理で使用されているｎの値を取得する（ステップＳ３００１）。メッセージ振り分け装置１０１は、取得したｎの値をＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１４２】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３の共起事象ごとに、ステップＳ３００２〜Ｓ３００６の処理を繰り返す。ステップＳ３００２〜Ｓ３００６の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３から、単語数がｎ＋１の共起事象を持つエントリを１つ取り出す（ステップＳ３００３）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したエントリの共起確率が、メッセージ振り分け装置１０１の管理者等によって事前に決められた所定の閾値未満か否かを判断する（ステップＳ３００４）。
【０１４３】
取り出したエントリの共起確率が所定の閾値未満である場合（ステップＳ３００４：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したエントリを共起確率表２３５３から削除する（ステップＳ３００５）。ステップＳ３００５の処理終了後、または、取り出したエントリの共起確率が所定の閾値以上である場合（ステップＳ３００４：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３００２〜Ｓ３００６の処理の繰り返しを抜けるか判断する。そして、ステップＳ３００２〜Ｓ３００６の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈候補抽出処理を終了する。ステップＳ３００５の処理を行わず削除されなかったエントリが、文脈候補となる。
【０１４４】
図３１は、文脈候補抽出処理時における共起確率表２３５３の記憶内容の一例を示す説明図である。図３１に示す共起確率表２３５３は、ｎ＝２について文脈候補抽出処理終了時の状態を示す。図３１に示す共起確率表２３５３は、図２９で示した共起確率表２３５３と同一の状態であり、エントリ２９０１−１〜５を有する。
【０１４５】
図３１では、ステップＳ３００４における所定の閾値が０．５であるとする。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ２９０１−３の共起確率が０．５未満であるため、エントリ２９０１−３を削除する。また、文脈候補は、エントリ２９０１−１、２、４、５となり、ｎ＝２において新たな文脈候補は、エントリ２９０１−４、５となる。従って、この場合、新たな文脈候補が２つあるため、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０９の処理において、新たな文脈候補があると判断する。
【０１４６】
図３２は、文脈候補スコア算出処理手順の一例を示すフローチャートである。文脈候補スコア算出処理は、ステップＳ２３１１から呼び出される処理である。メッセージ振り分け装置１０１は、文脈情報４２１を作成する（ステップＳ３２０１）。文脈情報４２１の具体的な作成方法については、図３３で説明する。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理で使用されているｎの値を取得する（ステップＳ３２０２）。メッセージ振り分け装置１０１は、取得したｎの値をＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１４７】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３の共起事象ごとに、ステップＳ３２０３〜Ｓ３２０６の処理を繰り返す。ステップＳ３２０３〜Ｓ３２０６の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率表２３５３から、単語数がｎ＋１の共起事象を持つエントリを１つ取り出す（ステップＳ３２０４）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したエントリについて、共起事象の単語数の（ｎ＋１）に対する比を、取り出したエントリに対応する文脈情報４２１の文脈スコアに追記する（ステップＳ３２０５）。
【０１４８】
ステップＳ３２０３〜Ｓ３２０６の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈候補スコア算出処理を終了する。
【０１４９】
図３３は、文脈候補スコア算出処理時における文脈情報４２１の作成例を示す説明図である。図３３に示す共起確率表２３５３は、文脈候補スコア算出処理時における共起確率表２３５３の状態を示す。そして、図３３に示す共起確率表２３５３は、エントリ３３０１−１〜４を有する。エントリ３３０１−１〜４は、それぞれ、エントリ２９０１−１、２、４、５に対応する。また、図３３に示す文脈情報４２１は、エントリ３３０２−１〜７を有する。また、図３３では、ステップＳ２３０２〜Ｓ２３１０の処理で使用されるｎが３のときに、新たな文脈候補がない場合を示す。そして、図３３では、エントリ３３０２−１〜７を作成する例を説明する。
【０１５０】
ステップＳ３２０１において、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語フィールドの値をステップＳ２１０３〜Ｓ２２０５の処理で使用されている未知単語とし、文脈フィールドの値を共起確率表２３５３の共起事象としたエントリを文脈情報４２１に追加する。そして、図３３に示す共起確率表２３５３が、未知単語［監視］に対して作成されているとする。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語［監視］と、エントリ３３０１−１〜４とから、エントリ３３０１−１〜４を文脈情報４２１に追加する。同様に、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語［ｌｏｇｉｎ］と、未知単語［ｌｏｇｉｎ］に対して作成された共起確率表２３５３とから、エントリ３３０２−５等を文脈情報４２１に追加する。また、未知単語［監査］、［ｇｙｏｕｍｕ］についても、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語［ｌｏｇｉｎ］と同様に処理し、エントリ３３０２−６、７を作成する。
【０１５１】
また、ステップＳ３２０５において、メッセージ振り分け装置１０１は、単語数の（ｎ＋１）に対する比を算出する。例えば、エントリ３３０１−１では、共起事象が［ｐｉｎｇ，ｅｒｒｏｒ］であるから、共起事象の単語数が２となる。そして、ｎ＝３であるから、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈スコアを、２／（ｎ＋１）＝２／４＝０．５と算出する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ３３０１−１に対応するエントリ３３０２−１の文脈スコアフィールドに、０．５を格納する。
【０１５２】
図３４は、文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理は、ステップＳ２２０３から呼び出される処理である。
【０１５３】
メッセージ振り分け装置１０１は、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１を対象にして、文脈単語出現回数算出処理を実行し（ステップＳ３４０１）、単語出現回数３４５１を得る。ここで、文脈単語出現回数算出処理は、図２４で示した単語出現回数算出処理について、未知単語を含むメッセージ群２１５２を、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１に置き換えた処理であり、説明および図示を省略する。
【０１５４】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎの初期値を１とし、増分値を１として、ステップＳ３４０２〜Ｓ３４１０の処理を繰り返す。ステップＳ３４０２〜Ｓ３４１０の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１に含まれるメッセージの数分、ステップＳ３４０３〜Ｓ３４０６の処理を繰り返す。ステップＳ３４０３〜Ｓ３４０６の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈の単語を含むメッセージ群２２５１から、メッセージを１件取り出す（ステップＳ３４０４）。メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したメッセージを、メッセージ３４５２としてＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１５５】
次に、メッセージ３４５２に対して、共起事象抽出処理を実行し（ステップＳ３４０５）、共起確率表２３５３を更新する。ここで、共起事象抽出処理は、図２５、図２６で説明した処理であるが、ステップＳ２５０２で取得するｎの値として、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３４０２〜Ｓ３４１０の繰り返しの処理で使用されているｎの値を取得する。
【０１５６】
ステップＳ３４０３〜Ｓ３４０６の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率算出処理を実行する（ステップＳ３４０７）。共起確率算出処理は、図２８で説明した処理であるが、ステップＳ２８０１で取得するｎの値として、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３４０２〜Ｓ３４１０の繰り返しの処理で使用されているｎの値を取得する。また、メッセージ振り分け装置１０１は、共起確率算出処理内で、共起確率表２３５３を更新する。
【０１５７】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語候補抽出処理を実行する（ステップＳ３４０８）。類似用途単語候補抽出処理は、文脈候補処理と実質同一であるため、説明および図示を省略する。異なる点としては、文脈候補処理では、ステップＳ３００５の処理を行わず削除されなかったエントリが、文脈候補となったが、類似用途単語候補抽出処理では、ステップＳ３００５相当の処理を行わず削除されなかったエントリが、類似用途単語候補となる。また、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語候補抽出処理内で、共起確率表２３５３を更新する。
【０１５８】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、新たな類似用途単語候補があるか否かを判断する（ステップＳ３４０９）。ここで、新たな類似用途単語候補とは、ｎ回目におけるステップＳ３４０５の処理で共起確率表２３５３に追加されたエントリであって、かつ、ｎ回目におけるステップＳ３４０８の処理で削除されなかったエントリのことである。
【０１５９】
新たな類似用途単語候補がある場合（ステップＳ３４０９：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ｎを１増加させて、ステップＳ３４０２〜Ｓ３４１０の処理の繰り返しを継続する。一方、新たな類似用途単語候補がない場合（ステップＳ３４０９：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語情報４２２を登録する（ステップＳ３４１１）。類似用途単語情報４２２の具体的な登録例については、図３５で説明する。ステップＳ３４１１の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈単語に対する高共起確率単語群抽出処理を終了する。
【０１６０】
図３５は、類似用途単語情報４２２の登録例を示す説明図である。ステップＳ３４１１において、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語フィールドの値をステップＳ２１０３〜Ｓ２２０５の処理で使用されている未知単語としたエントリを、類似用途単語情報４２２に追加する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、そのエントリの文脈単語、類似用途単語フィールドのそれぞれに、共起確率表２３５３の事前事象、事後事象の値を格納する。
【０１６１】
図３５に示す共起確率表２３５３は、類似用途単語候補抽出処理が終了した状態の記憶内容の一例を示す。図３５に示す共起確率表２３５３は、エントリ３５０１−１を有する。そして、図３５に示す共起確率表２３５３が、未知単語［監視］に対して作成されているとする。この場合、ステップＳ３４１１において、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語［監視］と、エントリ３５０１−１とから、エントリ３５０２−１を類似用途単語情報４２２に追加する。同様に、未知単語［ｌｏｇｉｎ］、［監査］、［ｇｙｏｕｍｕ］についても、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語［監査］と同様に処理し、エントリ３５０２−２〜４を作成する。
【０１６２】
図３６は、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理手順の一例を示すフローチャートである。未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理は、ステップＳ２２０６から呼び出される。メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語情報４２２に含まれる類似用途単語ごとに、ステップＳ３６０１〜Ｓ３６０８の処理を繰り返す。ステップＳ３６０１〜Ｓ３６０８の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語情報４２２から、エントリを１つ取り出す（ステップＳ３６０２）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の単語フィールドから、取り出したエントリの類似用途用語に一致する単語を探索する（ステップＳ３６０３）。
【０１６３】
そして、メッセージ振り分け装置１０１は、一致する単語があったか否かを判断する（ステップＳ３６０４）。一致する単語があった場合（ステップＳ３６０４：Ｙｅｓ）、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈情報４２１から、取り出したエントリと同一の未知単語を有するエントリであって、取り出したエントリの文脈情報と同一の文脈を有する文脈スコアを取得する（ステップＳ３６０５）。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２内の一致する単語の各振り分け先の共起確率に、取得した文脈スコアを乗じた値を、取り出したエントリの未知単語に対する各振り分け先の共起確率として算出する（ステップＳ３６０６）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、算出した各振り分け先の共起確率を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する（ステップＳ３６０７）。各振り分け先の共起確率を算出して、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２へ登録する一例については、図３７で説明する。
【０１６４】
ステップＳ３６０６の処理終了後、または、一致する単語がない場合（ステップＳ３６０４：Ｎｏ）、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３６０１〜Ｓ３６０８の処理を抜けるか判断する。ステップＳ３６０１〜Ｓ３６０８の処理を抜ける場合、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理を終了する。
【０１６５】
図３７は、各振り分け先の共起確率の算出例と振り分け先別単語共起確率テーブル１１２への追記例とを示す説明図である。図３７に示す類似用途単語情報４２２は、図３５に示した類似用途単語情報４２２と同一であり、エントリ３５０２−１〜４を有する。また、図３７に示す文脈情報４２１は、図３３に示す文脈情報４２１と同一であるが、図面の都合上、エントリ３３０２−６、７を示す。また、図３７に示す振り分け先別単語共起確率テーブル１１２は、図１０で示したエントリ１００１−１〜５に加え、未知単語振り分け先別単語共起確率算出処理によって追記されるエントリ３７０１−１を有する。図３７では、エントリ３７０１−１について説明する。
【０１６６】
メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３６０３の処理において、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２から、取り出したエントリの類似用途用語に一致する単語を探索する。図３７の例では、エントリ３５０２−３の類似用途用語［サーバ］が、エントリ１００１−４の単語［サーバ］に一致する。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ３６０４：Ｙｅｓと判断し、エントリ３３０２−６の文脈スコアである０．７５を取得する。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ１００１−４の各振り分け先の共起確率に、０．７５を乗じた値をそれぞれ算出する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、算出した各値を、単語［監査］に対する共起確率としたエントリ３７０１−１を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に追記する。
【０１６７】
ここで、文脈情報４２１には、類似用途単語情報４２２の未知単語と同一の未知単語を有するエントリが複数ある場合がある。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、同一の未知単語を有する複数のエントリの文脈スコアのうち、より大きい文脈スコアを取得すればよい。
【０１６８】
また、類似用途単語情報４２２には、同一の未知単語を有するエントリが複数ある場合がある。従って、ある未知単語の類似用途単語が複数あり、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２には、複数ある類似用途単語のそれぞれに対応するエントリがある場合がある。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、各振り分け先の共起確率に文脈スコアを乗じた値がより大きい方を、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２の追記するエントリに登録すればよい。
【０１６９】
例えば、図３７で示す状態に加えて、類似用途単語情報４２２には、未知単語［監査］に対して、［エラー］という類似用途単語を有するエントリがあるとする。そして、そのエントリの文脈情報には、２つの単語が登録されており、文脈情報４２１内の対応する文脈スコアが、０．５であるとする。この場合、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ３７０１−１を登録した後、エントリ１００１−５の各振り分け先の共起確率に０．５を乗じた値が、エントリ３７０１−１の各振り分け先の共起確率より大きければ、その乗じた値で上書きしてもよい。例えば、［施設］に対する［エラー］の共起確率は、０．３２であり、０．５を乗じた値は、０．１６となるため、メッセージ振り分け装置１０１は、エントリ３７０１−１の［施設］に対する共起確率を、０．１６で更新する。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、登録するエントリに、より関係が高い単語を反映することができる。
【０１７０】
図３８は、ベイズ分類処理手順の一例を示すフローチャートである。ベイズ分類処理は、ステップＳ１５０３から呼び出される。メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先ごとに、ステップＳ３８０１〜Ｓ３８０８の処理を繰り返す。ステップＳ３８０１〜Ｓ３８０８の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３から、現在対象の振り分け先に対応するメッセージ頻度を取り出す（ステップＳ３８０２）。メッセージ振り分け装置１０１は、取り出したメッセージ頻度を、メッセージ頻度３８５１としてＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１７１】
次に、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１に含まれる単語数分、ステップＳ３８０３〜Ｓ３８０６の処理を繰り返す。ステップＳ３８０３〜Ｓ３８０６の処理の繰り返しの内部処理として、メッセージ振り分け装置１０１は、単語リスト１５５１から単語を１つ読み出す（ステップＳ３８０４）。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２から、各振り分け先について、読み出した単語の共起確率を取得する（ステップＳ３８０５）。メッセージ振り分け装置１０１は、取得した単語の共起確率を、単語の共起確率３８５２としてＲＡＭ３０３等に記憶する。
【０１７２】
ステップＳ３８０３〜Ｓ３８０６の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、単語の共起確率３８５２から、（１）式を用いて、振り分け先について確率を算出する（ステップＳ３８０７）。メッセージ振り分け装置１０１は、算出した確率を、ＲＡＭ３０３等にある振り分け先別の確率３８５３に格納する。
【０１７３】
ステップＳ３８０１〜Ｓ３８０８の処理の繰り返しを抜けた場合、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け先別の確率３８５３のうち、確率が最も高い振り分け先を、メッセージ振り分け先情報４２３として出力する（ステップＳ３８０９）。ステップＳ３８０９の処理終了後、メッセージ振り分け装置１０１は、ベイズ分類処理を終了する。次に、本実施の形態における効果を、図３９を用いて説明する。
【０１７４】
図３９は、本実施の形態における効果の一例を示す説明図である。図３９の左側に示す装置３９０１は、振り分け先別単語共起確率テーブル３９０２と、振り分け先別メッセージ頻度テーブル３９０３とを有する。ここで、振り分け先別単語共起確率テーブル３９０２は、振り分け先別単語共起確率テーブル１１２と同様の記憶内容を有するテーブルである。また、振り分け先別メッセージ頻度テーブル３９０３は、振り分け先別メッセージ頻度テーブル４１３と同様の記憶内容を有するテーブルである。装置３９０１は、未知単語を、振り分け先別単語共起確率テーブル３９０２に登録しない。
【０１７５】
そして、装置３９０１は、図３９で示す振り分け対象メッセージｍｔを受け付けたとする。この際、装置３９０１は、振り分け対象メッセージｍｔを、単語３９１１〜３９１７に分解する。図３９の例では、単語３９１１である［警告］だけが振り分け先別単語共起確率テーブル３９０２に登録されているとする。この場合、装置３９０１は、ベイズ分類を行っても未知の単語が多数あるために振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を判別することができない。
【０１７６】
これに対し、図３９の右側に示すメッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔを受け付けた場合、メッセージログ１１１を参照して、未知単語スコア算出処理を実行する。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、単語３９１３〜３９１５である［監査］、［システム］、［接続］を振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録する。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、振り分け対象メッセージｍｔのように、未知単語が多数含まれるメッセージでも、より多くの単語のスコアに基づき、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を判別することができる。
【０１７７】
以上説明したように、メッセージ振り分け装置１０１は、第１のメッセージ群に未知単語と共通して含まれる文脈単語を抽出し、第２のメッセージ群に文脈単語と共通して含まれる類似用途単語の振り分け先から、未知単語の振り分け先を登録する。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、教師データと完全に一致しないメッセージであっても適切な振り分け先を判別できるようになり、少ない教師データでも、大量のメッセージを適切に振り分けることができるようになる。
【０１７８】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、第２のメッセージ群のうちの類似用途単語と文脈単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出してもよい。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語が振り分け先別単語共起確率テーブル１１２に登録されてなくとも、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出することができる。
【０１７９】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、類似用途単語の各振り分け先に対応する共起確率に文脈スコアを乗じることにより、未知単語の各振り分け先に対応する共起確率を算出してもよい。ここで、文脈スコアは、０から１までの間であって、文脈単語の単語数に対する単調増加となる値であるから、文脈単語の単語数が多い程共起確率の算出結果が大きくなる。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、文脈単語の単語数が多く、文脈単語との用途がより類似していると予想される類似用途単語の共起確率を、未知単語の共起確率として採用することができる。
【０１８０】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語の順列のうち、その順列における先頭の単語が第１のメッセージ群に含まれる回数が最も多い順列を、文脈単語の組み合わせの候補として抽出してもよい。次に、メッセージ振り分け装置１０１は、その順列に含まれる単語同士の共起確率として、その順列における先頭の単語が第１のメッセージ群に含まれる回数に対するその順列の全ての単語が第１のメッセージ群に含まれる回数の割合を算出する。そして、メッセージ振り分け装置１０１は、算出した順列に含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる場合の順列を文脈単語の組み合わせとして抽出する。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、算出する共起確率を小さくすることができる。従って、メッセージ振り分け装置１０１は、所定の閾値未満となる確率を増やすことができるため、文脈単語の組み合わせを速く検出することができる。フローチャートで示すと、メッセージ振り分け装置１０１は、ステップＳ２３０９：Ｎｏになり易くすることができる。
【０１８１】
また、メッセージ振り分け装置１０１は、未知単語の共起確率を登録した振り分け先別単語共起確率テーブル１１２を用いて、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を決定してもよい。これにより、メッセージ振り分け装置１０１は、より多くの単語のスコアに基づき、振り分け対象メッセージｍｔの振り分け先を判別することができる。
【０１８２】
なお、本実施の形態で説明したメッセージ振り分け方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本メッセージ振り分けプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本メッセージ振り分けプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１８３】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１８４】
（付記１）コンピュータに、
複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージの振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
処理を実行させることを特徴とするメッセージ振り分けプログラム。
【０１８５】
（付記２）前記コンピュータに、
前記第２のメッセージ群から、前記第２の単語を抽出する、処理を実行させ、
前記算出する処理は、
前記複数の単語に前記第２の単語が含まれる場合、前記共起確率情報における前記第２の単語の前記各振り分け先に対応する共起確率に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出する、
処理を実行させることを特徴とする付記１に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【０１８６】
（付記３）前記第１の単語を抽出する処理は、
前記第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる前記第１の単語の組み合わせを複数抽出し、
前記第２の単語を抽出する処理は、
抽出した前記第１の単語の複数の組み合わせの各組み合わせに対応して、前記各組み合わせに含まれる第１の単語全てとの共起確率が所定の閾値以上となる第２の単語を抽出し、
前記算出する処理は、
前記共起確率情報を参照して、前記各組み合わせに対応する前記第２の単語の前記各振り分け先に対応する共起確率と、前記各組み合わせに含まれる前記第１の単語の数と、前記複数の組み合わせのうち前記第１の単語の数が最大となる組み合わせの前記第１の単語の数とに基づいて、前記各振り分け先に対応する前記未知単語の共起確率を算出する、
ことを特徴とする付記２に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【０１８７】
（付記４）前記コンピュータに、
前記第１のメッセージ群の各メッセージに含まれる単語の順列のうち、前記順列における先頭の単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数が最も多い順列を、前記第１の単語の組み合わせの候補として抽出し、
抽出した当該順列に含まれる単語同士の共起確率として、当該順列における前記先頭の単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数に対する当該順列の全ての単語が前記第１のメッセージ群に含まれる回数の割合を算出する処理を実行させ、
前記第１の単語を抽出する処理は、
算出した当該順列に含まれる単語同士の共起確率が所定の閾値以上となる場合、当該順列を前記第１の単語の組み合わせとして抽出する、
ことを特徴とする付記３に記載のメッセージ振り分けプログラム。
【０１８８】
（付記５）前記コンピュータに、
前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を登録した前記共起確率情報を参照して、前記振り分け対象メッセージの振り分け先が前記各振り分け先となる確率を前記各振り分け先に対応して算出し、
算出した前記確率が最も大きい振り分け先を、前記振り分け対象メッセージの振り分け先として決定する、
処理を実行させることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載のメッセージ振り分けプログラム。
【０１８９】
（付記６）複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージ（ｍ４、ｍ５）の振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
制御部を有することを特徴とするメッセージ振り分け装置。
【０１９０】
（付記７）コンピュータが、
複数の振り分け先の各振り分け先に対応して、前記各振り分け先にメッセージが振り分けられる場合に前記メッセージに複数の単語の各単語が含まれる確率を示す前記各単語の共起確率を有する共起確率情報を参照して、取得した振り分け対象メッセージに含まれる単語から、前記複数の単語に含まれない未知単語を抽出し、
前記振り分け対象メッセージに含まれる単語のうち前記未知単語が所定の割合以上存在する場合、前記振り分け対象メッセージより前に取得したメッセージ群のうちの前記未知単語を含む第１のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第１の単語を抽出し、
前記メッセージ群のうちの前記未知単語を含まない第２のメッセージ群の各メッセージの間で共通して含まれる第２の単語と前記第１の単語とを含むメッセージ（ｍ４、ｍ５）の振り分け先に基づいて、前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を算出し、
算出した前記未知単語の前記各振り分け先に対応する共起確率を、前記共起確率情報に登録する、
処理を実行することを特徴とするメッセージ振り分け方法。
【符号の説明】
【０１９１】
１０１  メッセージ振り分け装置
１１１  メッセージログ
１１２  振り分け先別単語共起確率テーブル
４００  制御部
４０１  単語分解部
４０２  ベイズ学習部
４０３  単語分解部
４０４  未知単語抽出部
４０５  文脈生成部
４０６  類似用途単語探索部
４０７  未知単語登録部
４０８  ベイズ分類部
４１１  教師データメッセージログ
４１２  教師データ振り分け先情報
４１３  振り分け先別メッセージ頻度テーブル
４２１  文脈情報
４２２  類似用途単語情報
４２３  メッセージ振り分け先情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
2018049310.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
2018049310.tif 000009
【図７】
2018049310.tif 000010
【図８】
2018049310.tif 000011
【図９】
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【図１０】
2018049310.tif 000013
【図１１】
2018049310.tif 000014
【図１２】
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【図１３】
2018049310.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2018049310.tif 000021
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
2018049310.tif 000029
【図２７】
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【図２８】
2018049310.tif 000031
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
2018049310.tif 000037
【図３５】
2018049310.tif 000038
【図３６】
2018049310.tif 000039
【図３７】
2018049310.tif 000040
【図３８】
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【図３９】
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