(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子メールデータを格納するメールデータ格納部と、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを前記メールデータ格納部から取得する起点メールデータ取得部と、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成する応答候補データ生成部と、
前記応答候補データ生成部によって生成された応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得する応答メールデータ取得部と、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成するメールスレッド生成部とを備える、メールスレッド抽出装置。
【請求項２】
前記応答メールデータ取得部により取得された応答メールデータが、前記メールスレッドの対象となる応答メールデータであるか否かを判定する終端判定部を備え、
前記終端判定部は、前記応答メールデータが前記メールスレッドの対象となる応答メールデータであると判定された場合に、前記応答メールデータを前記起点メールデータ取得部に入力する、請求項１に記載のメールスレッド抽出装置。
【請求項３】
コンピュータによって実行されるメールスレッド抽出方法であって、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成し、
前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する、メールスレッド抽出方法。
【請求項４】
メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成し、
前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項５】
メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成し、
前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メールのやり取り（メールスレッド）をまとめて抽出するためのメールスレッド抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子メールを共通の話題ごとに管理するための様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１（特許第５１９９４４９号）には、電子メールのスレッド表示等について、電子メールデータの分類に関するメールデータ分類装置が開示されている。このメールデータ分類装置では、電子メールに含まれる単語と、その単語に対する返答の単語である応答句を対応させて記憶しておき、分類したい電子メールに含まれる単語に関するキーワードを検索し、応答句が含まれる電子メールを抽出して、これらを同一のグループとしてまとめ、表示する。【０００３】
また、電子メールのヘッダ部の情報である「タイトル」や「宛先」等を利用して電子メールのやり取りをまとめて抽出する技術は、従来広く用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５１９９４４９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、キーワードを用いたスレッド抽出は、キーワードがうまく設定されなければ適切な抽出結果を得ることが難しいという問題がある。また、「タイトル」や「宛先」を用いたスレッド抽出では、内容的には繋がりのあるメールであっても、「タイトル」や「宛先」が異なるとスレッドとして適切にまとめられないという問題もある。さらに、最近は、人工知能（ＡＩ）の利用が現実的になりつつあり、ニューラルネットワークを利用した学習済みモデルを用いてメールの内容に応じてメールのスレッドを抽出することも、ＡＩの適用分野として想定される。【０００６】
本発明は、ニューラルネットワークを利用した学習済みモデルを用いて、メールのやり取りを漏れなく適切にメールスレッドとして抽出することが可能なメールスレッド抽出装置、メールスレッド抽出方法およびコンピュータプログラム等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】
上記の目的を達成するために、本発明のメールスレッド抽出装置は、
複数の電子メールデータを格納するメールデータ格納部と、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを前記メールデータ格納部から取得する起点メールデータ取得部と、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成する応答候補データ生成部と、
前記応答候補データ生成部によって生成された応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得する応答メールデータ取得部と、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成するメールスレッド生成部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ニューラルネットワークを利用した学習済みモデルを用いて、電子メールのやり取りを漏れなく適切にメールスレッドとして抽出することが可能なメールスレッド抽出装置、メールスレッド抽出方法およびコンピュータプログラム等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかるメールスレッド抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】文書のベクトル化の例を示す図である。
【図３】メールデータ格納部に格納されたメールデータの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態における起点メールデータおよび検索期間を指定するユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るメールスレッドの一例を示す図である。
【図６】電子メールのやり取りの一例を示す図である。
【図７】教師データとして用いるメールデータと応答メールデータの組の例を示す図である。
【図８】電子メールの対応関係を学習するためのニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態にかかるメールスレッド抽出の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態にかかるメールスレッド抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態におけるメールスレッド抽出の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態のおける起点メールデータおよび検索期間を指定するユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係るメールスレッドの一例を示す図である。
【図１４】本発明の第３の実施形態に係る応答メールデータの類似関係を学習するためのニューラルネットワークの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１１】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係るメールスレッド抽出システム１００の概略構成を示すブロック図である。メールスレッド抽出システム１００は、指定された検索条件に応じて、起点となるメールデータおよびそれに応答するメールデータを抽出し、抽出したメールデータをまとめてメールスレッドを生成する。ただし、メールスレッド抽出システム１００は、従来のメールスレッド抽出システムのように、単純に件名や本文のテキストデータに所定のキーワードが含まれるか否かによって応答メールデータを抽出してメールスレッドを生成するものではなく、大量の学習用データに基づいて生成された学習済みモデルを用いて、応答メールデータを抽出し、メールスレッドを生成する。
【００１２】
図１に示すように、メールスレッド抽出システム１００は、抽出装置１と学習器２とを備えている。抽出装置１と学習器２とは、常時接続されている必要はない。例えば、学習器２は、クラウドシステムとして構成することができる。
【００１３】
抽出装置１は、メールデータ解析部１１、メールデータ格納部１２、起点メールデータ取得部１３、応答候補データ生成部１４、応答メールデータ取得部１５、およびメールスレッド生成部１６を備えている。
【００１４】
メールデータ解析部１１は、電子メールのメールデータを形態素解析したのち、ベクトル化する。メールデータのベクトル化は、一般的に文書データの形態素とそのＩＤによって構成する辞書によって行われる。図２に文書データの辞書化について示す。文書データの辞書化は、基になるメールデータを形態素解析し、これらにユニークなＩＤを与えることで行われる。各々のＩＤが辞書によって構成される解析空間の次元を表現する。メールデータのベクトル化は、ベクトル化したいメールデータを形態素解析し、辞書の形態素と照合して、各々のＩＤに対する該当数を一次元配列（ベクトル）で表現することにより行われる。なお、基になる文書データや辞書化の手法により、ベクトル表現した結果は変化するが、本発明の実施形態を限定するものではない。
【００１５】
メールデータ格納部１２は、メールデータ解析部１１でベクトル化された全てのメールデータを格納する。図３にメールデータ格納部１２に格納されたメールデータの例を示す。メールデータ格納部１２に格納されたメールデータには、例えばメール文書、ベクトル化データおよび日時が含まれる。
【００１６】
起点メールデータ取得部１３は、指定された検索期間内におけるスレッド検索の起点になるメールデータをメールデータ格納部１２から取得する。ここで検索期間およびスレッド検索の起点となるメールデータの指定は、例えば図４に示すようなユーザインタフェースを通じてユーザによって指定される。
【００１７】
応答候補データ生成部１４は、起点メールデータに対応する応答候補データを生成する。応答候補データ生成部１４は、学習済みモデル１４ａを保持しており、起点メールデータを学習済みモデル１４ａに入力することで応答候補データが生成される。この学習済みモデル１４ａは、図１に示す学習器２で生成される。学習器２における学習済みモデル１４ａの生成については、後に詳しく説明する。
【００１８】
応答メールデータ取得部１５は、応答候補データ生成部１４で生成された応答候補データに類似したメールデータを、起点メールデータに応答する応答メールデータとしてメールデータ格納部１２から取得する。応答メールデータが複数ある場合は、複数の応答メールデータを取得する。ここで、応答候補データとメールデータ格納部１２に格納されたメールデータとの類似の判断は、応答候補データのベクトルと、メールデータ格納部１２に格納されたメールデータのベクトルとの内積として求める。なお、このベクトルを用いて類似度を判断する手法において、ベクトルの内積として類似度を求める手法は本発明の実施形態を限定するものではなく、例えばユークリッド距離による手法を用いてベクトル同士の類似度を求めてもよい。
【００１９】
メールスレッド生成部１６は、メールデータ格納部１２から取得した、起点メールデータおよび少なくとも一つの応答メールデータを組み合わせてメールスレッドを生成する。例えば、図５に示すような形でメールのやり取りがまとめられたメールスレッドが生成される。図５に示すメールスレッドの例においては、「年内最終日確認の件」と題する起点メールとそれに応答する４つの返信メールがスレッドとして表示される例を示す。
【００２０】
次に、学習器２の構成と機能について説明する。学習器２は、図１に示すようにメール学習用データ（教師データ）を入力し、学習用データ解析部２１、データセット生成部２２を経て、ＤＮＮ２３に学習させることにより、抽出装置１の応答候補データ生成部１４で用いる学習済みモデルを作成する。学習器２は、学習用データ解析部２１、データセット生成部２２、ＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）２３、および学習済みモデル格納部２４を備える。また、学習器２に入力する学習用データは、メールデータとそれに対する応答メールデータの組を教師データとして用いる。図６に質問（Ｑｕｅｓｔｉｏｎ）、応答（Ａｎｓｗｅｒ）の形でやり取りされる電子メールの例を示す。図６におけるＱｕｅｓｔｉｏｎおよびＡｎｓｗｅｒを対応付けて組として抽出し、それらの組を教師データとする。図７に教師データとして用いるメールデータとそれに対する応答メールデータの組の例を示す。
【００２１】
学習用データ解析部２１は、上述の抽出装置１に備えるメールデータ解析部１１と同様に、学習用データを形態素解析したのち、ベクトル化する。なお、学習用データ解析部２１においては、メールデータとそれに対応する応答メールデータの組を学習用データとしてベクトル化する。
【００２２】
データセット生成部２２は、教師データの入力文書をベクトル化したものと応答メールデータにラベル付けしたものをＤＮＮ２３の入力となるデータセットとして生成する。
【００２３】
ＤＮＮ２３は、入力メールデータをベクトル化したものと応答メールデータのラベルを関連付けるディープニューラルネットワークである。ＤＮＮ２３で行われる学習のイメージを図８に示す。図８に示すように、形態素解析されたＱｕｅｓｔｉｏｎメールデータと対応する正解ラベル付けされた応答メールデータをＡｎｓｗｅｒとして学習させる。例えばＱｕｅｓｔｉｏｎ１に対応する応答メールデータをＡｎｓｗｅｒ１として対応させて学習を行う。なお、ＤＮＮ２３で用いられるニューラルネットワークモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）や再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ、ＬＳＴＭ）等のニューラルネットワークモデルが適用できるが、ニューラルネットワークモデルの種類は本発明を限定するものではない。
【００２４】
次に、上述したメールスレッド抽出装置１００の動作について、フローチャートを用いて説明する。図９にメールスレッド抽出装置１００の動作フローを示す。Ｓ１０１において、起点メールが指定されたか否かを判定する。起点メールの指定は、例えば図４に示すようなユーザインタフェースを通じてユーザから起点メールおよび検索期間が指定される。メールスレッド抽出装置１００は、指定された検索期間内の起点メールデータをメールデータ格納部１２から取得する（Ｓ１０２）。次に、メールスレッド抽出装置１００は、取得した起点メールデータを応答候補データ生成部１４の学習済みモデル１４ａに入力し、応答候補データを生成する（Ｓ１０３）。そして、応答メールデータ取得部１５において、応答候補データに類似する応答メールデータをメールデータ格納部１２から取得する（Ｓ１０４）。メールデータ格納部１２から取得した起点メールデータと少なくとも一つの応答メールデータを組み合わせて、メールスレッドを生成する（Ｓ１０５）。例えば図５に示すような形で起点メールに対する応答メールデータがメールスレッドとしてまとまって出力（表示）される。図５の例では、「年内最終日確認の件」という件名で２０１８年１２月１０日の１２：００に発信されたメールに対する複数の返信メールがメールスレッドにまとめられている。図５の例では、メールスレッドの一番上に表示されたメール（アカウントａａａからの返信）が選択されており、そのメール本文である「通常通りの出退勤予定です」というテキストが、右側の欄内に表示されている。このように、本実施形態によれば、一つの起点メールに対して、少なくとも一つの応答メールをスレッドにまとめて表示することができる。
【００２５】
［第２の実施形態］
以上のとおり、本発明の具体的な実施形態を一つ説明したが、上述した実施形態は例示であって、本発明を限定するものではない。例えば、上述の第１の実施形態においては、一つの起点メールに対応する少なくとも一つの応答メールデータを取得し、メールスレッドを生成する形態を例示したが、応答メールデータに応答するメールデータを取得する形態でもよい。以下、応答メールデータに対してさらに対応する応答メールデータを取得してメールスレッドを生成する、この発明の第２の実施形態にかかるメールスレッド抽出装置について、第１の実施形態と異なる構成について説明する。
【００２６】
図１０は、本発明の第２の実施形態にかかるメールスレッド抽出システム２００の概略構成を示すブロック図である。終端判定部１７は、メールデータ格納部１２から取得した応答メールデータが、指定された検索期間内であるか否かを判定し、応答メールデータが検索期間内である場合は、起点メールデータ取得部１３に対し、応答メールデータを送る。起点メールデータ取得部１３は、受け取った応答メールデータを応答候補データ生成部１４に入力し、応答候補データ生成部１４および応答メールデータ取得部１５において、対応する応答メールデータを抽出する処理を行う。この処理は、応答メールデータが、指定された検索期間内のメールである限りにおいて行われる。
【００２７】
メールスレッド格納部１８には、起点メールデータおよび応答メールデータが格納される。終端判定部１７で応答メールデータが検索期間外であると判定された場合、終端判定部１７はメールスレッド生成部１６に終了指示を送る。終了指示を受けたメールスレッド生成部１６は、メールスレッド格納部１８に格納されている起点メールデータおよび応答メールデータを参照し、メールスレッドを生成する。なお、終端判定部１７で検索期間外と判定された応答メールデータについては、メールスレッドには反映させず、既に格納されている起点メールデータおよび応答メールデータを用いてメールスレッドを生成する。
【００２８】
図１１に、本発明の第２の実施形態にかかるメールスレッド抽出方法のフローチャートを示す。まず、検索期間および起点メールが指定されるのを待つ（Ｓ２０１）。例えば図１２に示すようなユーザインタフェースを用いてユーザから起点メールおよび検索期間が指定される。指定された検索期間内の起点メールデータをメールデータ格納部１２から入力メールデータとして取得する（Ｓ２０２）。取得した入力メールデータを応答候補データ生成部１４の学習済みモデル１４ａに入力し、応答候補データを生成する（Ｓ２０３）。そして、応答メールデータ取得部１５において、応答候補データに類似する応答メールデータをメールデータ格納部１２から取得する（Ｓ２０４）。メールデータ格納部１２から取得した応答メールデータが、指定された検索期間内のメールデータか否かを判定する（Ｓ２０５）。応答メールデータが、指定された検索期間内のメールデータの場合、入力メールデータおよび応答メールデータを組み合わせて、メールスレッドを生成し（Ｓ２０６）、メールスレッド格納部１８に格納する（Ｓ２０７）。そして、応答メールデータを次の入力メールデータとして、起点メールデータ取得部１３に送付し、Ｓ２０２からの処理を繰り返す。一方、Ｓ２０５の判定において、メールデータ格納部１２から取得した応答メールデータが指定した検索期間外であると判定された場合、メールスレッド格納部１８に既に格納されているメールスレッドを出力する（Ｓ２０８）。例えば図１３に示すような形で起点メールに対する応答メールデータがメールスレッドとしてまとまって出力（表示）される。
【００２９】
［第３の実施形態］
上述の実施形態において、応答候補データ生成部１４によって生成された応答候補データとメールデータ格納部１２に格納されたメールデータとの類似度の判断は、応答候補データおよびメールデータのベクトルの内積を用いる形態を例示したが、応答候補データの中で類似度の高いものを、さらにニューラルネットワークを用いて学習させた学習済みモデルを用いて複数抽出する形態でもよい。以下、この発明の第３の実施の形態に係るメールスレッド抽出システムについて、上述の実施形態と異なる構成について説明する。
【００３０】
図１４に、応答候補データの中で類似度の高いものを複数抽出するための類似関係学習モデルを示す。類似関係学習モデルは、応答候補データであるＡｎｓｗｅｒ１からＡｎｓｗｅｒＮについて、類似の高いものを抽出するための学習モデルである。例えば、分類モデルにより応答候補データとしてＡｎｓｗｅｒ１が抽出された場合に、類似関係学習モデルを用いてＡｎｓｗｅｒ１に類似する応答候補データを抽出することが可能となる。この類似関係学習モデルで学習された学習済モデルを応答候補データ生成部１４に用いて複数の応答候補データを生成することで、応答メールデータ取得部１５において、漏れのない応答候補データの取得が可能となる。なお、類似関係学習モデルの学習方法として、類似する応答候補データを教師データとして学習を行う教師あり学習や、教師データを用いず応答候補データのみで学習を行う教師なし学習が適用できるが、学習の方法は本発明を限定するものではない。
【００３１】
以上のとおり、本発明の具体的な実施形態を一つ説明したが、上述した実施形態は例示であって、本発明を限定するものではない。例えば、上記の実施形態では、教師あり学習による学習済みモデルの生成を例示したが、教師なし学習によって学習済みモデルを生成するようにしても良い。その場合は、ラベル付与部２４は省略される。
【００３２】
また、上記実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、プロセッサ等により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【００３３】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、メール分類システム１００を、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【００３４】
また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。また、上記実施形態における処理方法において、発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部のステップが、他のステップと並列に実行されるものであってもよい。
【００３５】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体の種類は任意である。また、上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【００３６】
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【００３７】
なお、本発明は、以下のように説明することもできる。
【００３８】
本発明の第１の構成にかかるメールスレッド抽出装置は、
複数の電子メールデータを格納するメールデータ格納部と、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを前記メールデータ格納部から取得する起点メールデータ取得部と、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成する応答候補データ生成部と、
前記応答候補データ生成部によって生成された応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得する応答メールデータ取得部と、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成するメールスレッド抽出部とを備える。
【００３９】
この第１の構成では、メール文書データを格納するメール文書データ格納部を備え、メールスレッドの起点となる起点メール文書データをメール文書データ格納部から取得する。そして、メール文書データとそれに対応する応答メール文書データとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、起点メール文書データに対応する応答候補データを生成する。さらに、応答候補データに類似する応答メール文書データをメール文書データ格納部から取得し、起点メール文書データと応答メール文書データとに基づいてメールスレッドを生成する。これにより、従来のように、所定の単語によるキーワード検索によって関係するメールを抽出しメールスレッドを生成する場合よりも、学習済みモデルを用いることによりメール本文の繋がりを基に対応するメールを網羅的に抽出することができ、メールのスレッド抽出を適切に行うことができる。
【００４０】
本発明の第２の構成にかかるメールスレッド抽出装置は、第１の構成にかかるメールスレッド抽出装置において、前記応答メールデータ取得部により取得された応答メールデータが、前記メールスレッドの対象となる応答メールデータであるか否かを判定する終端判定部を備える。
【００４１】
この第２の構成によれば、応答メールデータがメールスレッドの対象となるか否かを判定する終端判定部を備え、応答メールデータがメールスレッドの対象メールであると判定された場合に、前記応答メールデータを起点メールデータ取得部に入力し、前記応答メールデータに応答するメールデータを取得することで所望のメールスレッドを漏れなく取得できる。
【００４２】
本発明に係るメールスレッド抽出方法は、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成し、
前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する。
【００４３】
このメールスレッド抽出方法によれば、メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成する。そして、前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する。これにより、従来のように、所定の単語によるキーワード検索によって関係するメールを抽出しメールスレッドを生成する場合よりも、学習済みモデルを用いることによりメール本文の繋がりを基に対応するメールを網羅的に抽出することができ、メールのスレッド抽出を適切に行うことができる。
【００４４】
本発明にかかるプログラムは、
メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、
メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成し、
前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、
前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４５】
このプログラムによって動作するコンピュータは、メールスレッドの起点となる起点メールデータを、複数の電子メールデータが格納されたメールデータ格納部から取得し、メールデータとそれに対応する応答メールデータとの対応関係を学習した学習済みモデルを用いて、前記起点メールデータに対応する応答候補データを生成する。そして、前記応答候補データに類似する応答メールデータを前記メールデータ格納部から取得し、前記起点メールデータと前記応答メールデータとを組み合わせてメールスレッドを生成する。これにより、従来のように、所定の単語によるキーワード検索によって関係するメールを抽出しメールスレッドを生成する場合よりも、学習済みモデルを用いることによりメール本文の繋がりを基に対応するメールを網羅的に抽出することができ、メールのスレッド抽出を適切に行うことができる。
【００４６】
また、上記のプログラムを記録した記録媒体も、本発明の一つの態様である。
【符号の説明】
【００４７】
１…抽出装置、２…学習器、１１…メールデータ解析部１、１２…メールデータ格納部、１３…起点メールデータ取得部、１４…応答候補データ生成部、１５…応答メールデータ取得部、１６…メールスレッド生成部、１７…終端判定部、１８…メールスレッド格納部、２１…学習用データ解析部、２２…データセット生成部、２３…ＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）、２４…学習済モデル、１００…メールスレッド抽出システム、２００…メールスレッド抽出システム
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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