質問応答によるメールからの送信者情報抽出

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。