本研究では、効率的なメール管理のために、メールから送信者情報(氏名・会社名・部署・役職)を抽出する重要性に着目し、送信者のメールヘッダとメール本文を入力として、質問応答によって送信者情報を抽出する手法を提案する。実験では、Transformerをベースとした複数の言語モデルの性能を比較した。結果として、モデルのアーキテクチャによって抽出性能が高い項目が異なること、GPT-4oは正解が存在しない場合も誤抽出する傾向があるがEncoder-onlyモデルより性能が高いこと、入力長による性能低下はモデルや抽出項目によって違った傾向があることがわかった。

メールから送信者情報(氏名・会社名・部署・役職)を正確に抽出できれば、送受信履歴の解析や企業間関係の把握が容易になり、メール管理の効率化に繋がる。送信者情報は、メール本文と送信者のメールヘッダ1）から抽出することができる。メールからの情報抽出の既存研究として、イベント(会議や依頼など)[1,2]や署名[3,4,5]を抽出する手法は提案されている。我々は、メール管理の効率化の観点から、メールの送信者情報に新しく着目する。また、テキストからの情報抽出手法の中で、近年では質問応答形式の有効性が示されている[6,7,8]。本研究では、送信者のメールヘッダとメール本文の二つをプロンプトに含めて入力し、質問応答形式で送信者情報(氏名・会社名・部署・役職)を抽出する手法を提案する。提案手法のイメージを図1に示した。実験では、Transformer[9]をベースと1）本稿では、メールヘッダ「From:Sansan山田太郎<yamada@sansan.com>To:Yonyon田中花子<tanaka@yonyon.com>Subject:...」のFromの部分「Sansan山田太郎<yamada@sansan.com>」を送信者のメールヘッダと呼ぶ。した複数のモデル(Encoder-only・Encoder-Decoder・Decoder-only)において性能を比較した。モデルは、長いメールを入力できるように入力可能系列長が4096トークン以上であり、かつ日本語に対応可能なものを用いた。実験の結果から、主に分かったことは以下である。•Encoder-DecoderとDecoder-onlyのそれぞれの最良モデルを比べると、macro-f1は同等だが、抽出性能が良い項目が異なった。•GPT-4oは正解が存在しない場合も誤抽出する傾向があるが、Encoder-onlyモデルよりは性能が高くなった。•入力長の増加が必ずしも性能低下を引き起こすわけではなく、モデルや抽出項目によって違った傾向が見られた。