JP2003108483A - Supporting system for generating mail, method of controlling supporting system for generating mail, system for distributing mail, control program, and recording medium - Google Patents

Supporting system for generating mail, method of controlling supporting system for generating mail, system for distributing mail, control program, and recording medium

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JP2003108483A
JP2003108483A JP2001298559A JP2001298559A JP2003108483A JP 2003108483 A JP2003108483 A JP 2003108483A JP 2001298559 A JP2001298559 A JP 2001298559A JP 2001298559 A JP2001298559 A JP 2001298559A JP 2003108483 A JP2003108483 A JP 2003108483A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
mail
topic
support device
email
generation support
Prior art date
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Pending
Application number
JP2001298559A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tatsuya Hosoda
達矢 細田
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Seiko Epson Corp
Original Assignee
Seiko Epson Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by Seiko Epson Corp filed Critical Seiko Epson Corp
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To easily generate and transmit an electronic mail beneficial to both a mail receiver and a mail transmitter, by conducting individualization processing fit to the receiver of the electronic mail, while reducing time and labor in a transmitter side and a load in a facility such as a server therein. SOLUTION: A subject analyzing engine 23 analyzes the mail text of a mail document using natural language processing, an individualization engine 24 controls a standardization engine 26 and a word selection engine 28, and edits the mail text using the natural language processing while corresponding to the each mail receiver, based on personal information corresponding to the each mail receiver, preliminarily set personal information and an analyzed result of the mail text, so as to generate the individualized mail text.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、メール生成支援装
置、メール生成支援装置の制御方法、メール配信システ
ム、制御プログラムおよび記録媒体に係り、特にダイレ
クトメールをメール受信者の嗜好などに合わせて編集し
(個人化し)、配信するための技術に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a mail generation support device, a mail generation support device control method, a mail delivery system, a control program, and a recording medium, and in particular, edits a direct mail according to the taste of a mail recipient. It relates to technology for personalization and distribution.

【0002】[0002]

【従来の技術】特開2000−270013号公報記載
の電子メール中継装置においては、受信者の要望、嗜好
を反映して電子メールに変換処理を施し、利用者が興味
を持つ広告を掲載する技術について開示している。上記
電子メール中継装置は、個人の電子メールに対し、広告
の挿入、漢字−かな変換などの方法を各個人の嗜好など
に合わせる個人化処理を行っている。しかしながら、ど
のような個人化処理を行うかは、利用者個人が設定する
構成を採っていた。また、実際の個人化処理に対するメ
ンテナンスは、メール送信側が行うこととなっていた。
また、具体的な個人化処理の手法としては、情報の付
加、情報の言い換えおよび情報の削除を行うだけであっ
た。
2. Description of the Related Art In the electronic mail relay device described in Japanese Patent Laid-Open No. 2000-270013, a technology for converting an electronic mail to reflect the request and preference of the recipient and posting an advertisement in which the user is interested. Is disclosed. The e-mail relay device performs a personalization process on an individual e-mail, such as a method of inserting an advertisement and a kanji-kana conversion method, according to the taste of each individual. However, what kind of personalization processing is performed is set by the individual user. In addition, the maintenance of the actual personalization process was supposed to be performed by the mail sending side.
Further, as a specific personalization processing method, only addition of information, paraphrase of information, and deletion of information have been performed.

【0003】また、情報提供者が作成した紹介情報を流
通させるためのネットワークシステムとしてNTTみら
いねっと研究所の提唱した「SION」が知られてい
る。このネットワークシステムは、ユーザと情報提供者
が互いの存在を知らない状況において、紹介情報を取得
したり、告知できる照合ネットワークとして構築されて
いる。これによりユーザは、ネットワーク上に分散する
膨大な情報の中から、当該ユーザの興味、属性(性別、
年齢層、職種など)、環境に合致する情報を特定した
り、ユーザである情報提供者が自身の情報を提供するに
ふさわしい他のユーザを特定することが可能となってい
た。
Also, as a network system for distributing introduction information created by an information provider, "SION" proposed by NTT Mirai Net Laboratories is known. This network system is constructed as a collation network that can acquire introduction information and make announcements when the user and the information provider do not know each other's existence. This allows the user to select his / her interests and attributes (gender,
It has become possible to identify information that matches the age group, occupation, etc.) and environment, and to identify other users who are suitable for providing their own information by the information provider who is the user.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の技術においては、個人に配信する電子メールあるい
は情報を当該個人の嗜好に合わせて異ならせようとする
場合には、複数の電子メール本文あるいは複数の情報を
メール送信側あるいは情報配信側で用意する必要があっ
た。従って、例えば、ダイレクトメールを送信しようと
した場合に、各メール受信者毎に個人化処理を施した電
子メールを送信者側で用意するのは現実的ではなく、必
ずしもメール受信者側では有意義な情報を得ることはで
きず、またメール送信者側では思った広告効果を上げる
ことはできないという問題点があった。そこで、本発明
の目的は、送信者側の手間およびサーバなどの設備の負
荷を低減しつつ、各電子メールの受信者に合わせて個人
化処理を施すことにより、メール受信者およびメール送
信者の双方に有益な電子メールを容易に生成して配信す
ることが可能なメール生成支援装置、メール生成支援装
置の制御方法、メール配信システム、制御プログラムお
よび記録媒体を提供することにある。
However, in the above-mentioned conventional technique, when the e-mail or information to be delivered to an individual is to be varied according to the taste of the individual, a plurality of e-mail texts or a plurality of e-mail texts are used. It was necessary to prepare the above information on the mail transmitting side or the information distributing side. Therefore, for example, when trying to send a direct mail, it is not realistic for the sender side to prepare the personalized e-mail for each mail receiver, and it is not always meaningful for the mail receiver side. There was a problem that information could not be obtained, and that the sender of the email could not achieve the desired advertising effect. Therefore, an object of the present invention is to reduce the burden on the sender side and the load on equipment such as a server, while performing personalization processing according to the recipient of each e-mail, thereby An object is to provide a mail generation support device, a mail generation support device control method, a mail distribution system, a control program, and a recording medium that can easily generate and distribute an electronic mail useful for both parties.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、複数のメール受信者に配信すべきメールの生成支援
を行うメール生成支援装置において、メール原稿のメー
ル本文を自然言語処理を用いて解析する解析部と、各前
記メール受信者に対応する個人情報、予め設定されてい
る個人化情報および前記解析の結果に基づいて各前記メ
ール受信者に対応させて前記メール本文を自然言語処理
を用いて編集して個人化メール本文を生成する編集部
と、を備えたことを特徴としている。上記構成によれ
ば、解析部は、メール原稿のメール本文を自然言語処理
を用いて解析する。編集部は、各メール受信者に対応す
る個人情報、予め設定されている個人化情報およびメー
ル本文の解析結果に基づいて各前記メール受信者に対応
させてメール本文を自然言語処理を用いて編集して個人
化メール本文を生成する。
[Means for Solving the Problems] In order to solve the above problems, in a mail generation support device that supports generation of mails to be delivered to a plurality of mail recipients, the mail body of a mail manuscript is analyzed using natural language processing. An analysis unit, personal information corresponding to each of the mail recipients, preset personalization information, and a natural language process for the mail text corresponding to each of the mail recipients based on the result of the analysis. And an editing unit for generating a personalized mail text by editing. According to the above configuration, the analysis unit analyzes the mail text of the mail manuscript using natural language processing. The editing unit edits the mail text using natural language processing for each mail recipient based on the personal information corresponding to each mail recipient, preset personalization information, and the analysis result of the mail text. Then, the personalized mail text is generated.

【0006】この場合において、前記個人情報および前
記個人化情報に基づいて複数の前記メール受信者を複数
のグループのいずれかに属するようにグループ化するグ
ループ化部を備え、前記編集部は、前記グループ毎に前
記個人化メール本文を生成するようにしてもよい。ま
た、前記解析部は、前記メール本文を構成する複数の段
落毎に話題を解析する話題解析部を備え、前記編集部
は、解析された前記話題および各前記メール受信者の話
題に対する興味の有無に基づいて前記メール本文を構成
する段落の順番を入れ替えて前記個人化メール本文の段
落の順番を定める順番入れ替え部を備えるようにしても
よい。
In this case, a grouping unit for grouping the plurality of mail recipients into one of a plurality of groups based on the personal information and the personalized information is provided, and the editing unit is the The personalized mail body may be generated for each group. Further, the analysis unit includes a topic analysis unit that analyzes a topic for each of a plurality of paragraphs forming the email body, and the editing unit has an interest in the analyzed topic and each email recipient's topic. Based on the above, the order of the paragraphs forming the mail body may be changed to include an order changing unit that determines the order of the paragraphs of the personalized mail text.

【0007】さらに、前記解析部は、前記メール本文を
構成する複数の段落毎に話題を解析する話題解析部を備
え、前記編集部は、解析された前記話題および各前記メ
ール受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記メ
ール本文に含まれる段落を構成する文を要約して前記個
人化メールを構成する段落を生成する要約部を備えるよ
うにしてもよい。さらにまた、前記編集部は、前記編集
の処理として、予め設定された条件に基づいて前記メー
ル本文の少なくとも一部の表現を変更する表現変更部を
備えるようにしてもよい。また、前記表現変更部は、前
記メール受信者の性別を前記条件として、前記メール本
文を構成する文の語尾変更を行うようにしてもよい。さ
らに前記表現変更部は、予め指定された地域を前記条件
として、当該地域で地方的に用いられていることばに基
づいて前記メール本文を構成する文の語句変更を行うよ
うにしてもよい。さらにまた、前記表現変更部は、予め
指定された前記メール受信者の学年を前記条件として、
前記学年毎に前記メール本文に含まれる漢字の漢字表記
を変更するようにしてもよい。
Further, the analysis unit includes a topic analysis unit that analyzes a topic for each of a plurality of paragraphs forming the mail body, and the editing unit responds to the analyzed topic and the topic of each mail recipient. A summarizing section may be provided for summarizing sentences forming paragraphs included in the mail body based on presence or absence of interest to generate paragraphs forming the personalized mail. Furthermore, the editing unit may include, as the editing process, an expression changing unit that changes the expression of at least a part of the mail text based on a preset condition. Further, the expression changing unit may change the ending of a sentence forming the mail body, with the gender of the mail recipient as the condition. Further, the expression changing unit may change the phrase of the sentence forming the mail body based on a word locally used in the area, with the area specified in advance as the condition. Furthermore, the expression changing unit may have a predetermined grade of the mail recipient as the condition,
The kanji notation of the kanji included in the mail body may be changed for each grade.

【0008】また、複数のメール受信者に配信すべきメ
ールの生成支援を行うメール生成支援装置の制御方法に
おいて、メール原稿のメール本文を自然言語処理を用い
て解析する解析過程と、各前記メール受信者に対応する
個人情報、予め設定されている個人化情報および前記解
析の結果に基づいて各前記メール受信者に対応させて前
記メール本文を自然言語処理を用いて編集して個人化メ
ール本文を生成する編集過程と、を備えたことを特徴と
している。この場合において、前記個人情報および前記
個人化情報に基づいて複数の前記メール受信者を複数の
グループのいずれかに属するようにグループ化するグル
ープ化過程を備え、前記編集過程は、前記グループ毎に
前記個人化メール本文を生成するようにしてもよい。
Further, in the control method of the mail generation support device for supporting the generation of the mail to be delivered to a plurality of mail recipients, an analysis process of analyzing the mail text of the mail manuscript using natural language processing, and each of the mails. Based on the personal information corresponding to the recipient, preset personalization information, and the result of the analysis, the email text is edited by using natural language processing so as to correspond to each email recipient, and the personalized email text is created. And an editing process for generating. In this case, a grouping process for grouping the plurality of mail recipients into one of a plurality of groups based on the personal information and the personalized information is provided, and the editing process is performed for each group. The personalized email body may be generated.

【0009】また、前記解析過程は、前記メール本文を
構成する複数の段落毎に話題を解析する話題解析過程を
備え、前記編集過程は、解析された前記話題および各前
記メール受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前
記前記メール本文を構成する段落の順番を入れ替えて前
記個人化メール本文の段落の順番を定める順番入れ替え
過程を備えるようにしてもよい。さらに前記解析過程
は、前記メール本文を構成する複数の段落毎に話題を解
析する話題解析過程を備え、前記編集過程は、解析され
た前記話題および各前記メール受信者の話題に対する興
味の有無に基づいて前記メール本文に含まれる段落を構
成する文を要約して前記個人化メールを構成する段落を
生成する要約過程を備えるようにしてもよい。
Further, the analysis step includes a topic analysis step of analyzing a topic for each of a plurality of paragraphs forming the mail text, and the editing step relates to the analyzed topic and the topic of each mail recipient. A step of changing the order of paragraphs forming the body of the mail to determine the order of paragraphs of the body of the personalized mail may be provided based on whether the person is interested or not. Further, the analysis step includes a topic analysis step of analyzing a topic for each of a plurality of paragraphs forming the email body, and the editing step determines whether there is interest in the analyzed topic and the topic of each mail recipient. A summarization process of summarizing sentences forming paragraphs included in the mail body to generate paragraphs forming the personalized mail may be provided.

【0010】さらにまた、前記編集過程は、前記編集の
処理として、予め設定された条件に基づいて前記メール
本文の少なくとも一部の表現を変更する表現変更過程を
備えるようにしてもよい。また、前記表現変更過程は、
前記メール受信者の性別を前記条件として、前記メール
本文を構成する文の語尾変更を行うようにしてもよい。
さらに前記表現変更過程は、予め指定された地域を前記
条件として、当該地域で地方的に用いられていることば
に基づいて前記メール本文を構成する文の語句変更を行
うようにしてもよい。さらにまた、前記表現変更過程
は、予め指定された前記メール受信者の学年を前記条件
として、前記学年毎に前記メール本文に含まれる漢字の
漢字表記を変更するようにしてもよい。
Further, the editing process may include an expression changing process for changing the expression of at least a part of the mail text based on a preset condition as the editing process. In addition, the expression change process,
The ending of the sentence forming the mail body may be changed under the condition of the sex of the mail recipient.
Further, in the expression changing process, the words and phrases of the sentence forming the mail body may be changed based on a word locally used in the area, with the area specified in advance as the condition. Furthermore, the expression changing process may change the Kanji notation of the Kanji included in the mail body for each grade, with the grade of the mail recipient designated in advance as the condition.

【0011】また、メール配信システムは、メール原稿
のメール本文、各メール受信者に対応する個人情報、予
め設定した個人化情報を送信するメール送信端末と、受
信した前記個人情報、前記個人化情報および前記メール
本文並びに前記メール本文を解析することにより得られ
る解析結果に基づいて各前記メール受信者に対応させて
前記メール本文を自然言語処理を用いて編集して個人化
メール本文を生成する個人化サーバと、前記個人化サー
バから受信した前記個人情報および前記個人化メール本
文に基づいて各前記メール受信者に対応させて個人化メ
ールを生成してネットワークを介して前記メール受信者
に対応する端末に対して配信するメールサーバと、を備
えたことを特徴としている。上記構成によれば、メール
送信端末は、メール原稿のメール本文、各メール受信者
に対応する個人情報、予め設定した個人化情報を個人化
サーバに送信する。個人化サーバは、受信した個人情
報、個人化情報およびメール本文並びに前記メール本文
を解析することにより得られる解析結果に基づいて各メ
ール受信者に対応させてメール本文を編集して個人化メ
ール本文を生成してメールサーバに送信する。メールサ
ーバは、個人化サーバから受信した個人情報および個人
化メール本文に基づいて各メール受信者に対応させて個
人化メールを生成してネットワークを介してメール受信
者に対応する端末に対して配信する。
Further, the mail delivery system includes a mail body of a mail manuscript, personal information corresponding to each mail recipient, a mail transmitting terminal for transmitting preset personalized information, the received personal information, and the personalized information. And an individual who creates a personalized email body by editing the email body using natural language processing so as to correspond to each email recipient based on the email body and the analysis result obtained by analyzing the email body. Personalization server and personalized mail corresponding to each of the mail recipients based on the personal information and the personalized mail text received from the personalization server and corresponding to the mail recipients via a network A mail server for delivering to the terminal is provided. According to the above configuration, the mail sending terminal sends the mail text of the mail original, personal information corresponding to each mail recipient, and preset personalization information to the personalization server. The personalization server edits the mail text corresponding to each mail recipient based on the received personal information, personalization information, the mail text, and the analysis result obtained by analyzing the mail text to personalize the mail text. Is generated and sent to the mail server. The mail server generates a personalized mail corresponding to each mail recipient based on the personal information and the body of the personalized mail received from the personalization server and delivers it to the terminal corresponding to the mail recipient via the network. To do.

【0012】また、コンピュータを複数のメール受信者
に配信すべきメールの生成支援を行うメール生成支援装
置として機能させるための制御プログラムは、メール原
稿のメール本文を自然言語処理を用いて解析させ、各前
記メール受信者に対応する個人情報、予め設定されてい
る個人化情報および前記解析の結果に基づいて各前記メ
ール受信者に対応させて前記メール本文を編集させて個
人化メール本文を生成させる、ことを特徴としている。
この場合において、前記個人情報および前記個人化情報
に基づいて複数の前記メール受信者を複数のグループの
いずれかに属するようにグループ化させ、前記グループ
毎に前記個人化メール本文を生成させるようにしてもよ
い。また、前記メール本文を構成する複数の段落毎に話
題を解析させ、解析された前記話題および各前記メール
受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記前記メ
ール本文を構成する段落の順番を入れ替えさせて前記個
人化メール本文の段落の順番を定めさせるようにしても
よい。
Further, a control program for causing a computer to function as a mail generation support device for supporting the generation of a mail to be delivered to a plurality of mail recipients analyzes the mail text of the mail manuscript using natural language processing, Based on the personal information corresponding to each of the mail recipients, preset personalization information, and the result of the analysis, the mail text is edited corresponding to each of the mail recipients to generate a personalized mail text. , Is characterized.
In this case, based on the personal information and the personalized information, the plurality of mail recipients are grouped so as to belong to any one of a plurality of groups, and the personalized mail text is generated for each group. May be. Also, the topic is analyzed for each of a plurality of paragraphs forming the mail text, and the order of the paragraphs forming the mail text is changed based on the analyzed topic and the interest of each mail recipient in the topic. Alternatively, the order of the paragraphs of the personalized mail body may be determined.

【0013】さらに前記メール本文を構成する複数の段
落毎に話題を解析させ、解析された前記話題および各前
記メール受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前
記メール本文に含まれる段落を構成する文を要約させて
前記個人化メールを構成する段落を生成させるようにし
てもよい。さらにまた、前記編集の処理として、予め設
定された条件に基づいて前記メール本文の少なくとも一
部の表現を変更させるようにしてもよい。また、前記メ
ール受信者の性別を前記条件とし、前記表現の変更とし
て前記メール本文を構成する文の語尾変更を行わせるよ
うにしてもよい。さらに予め指定された地域を前記条件
とし、前記表現の変更として当該地域で地方的に用いら
れていることばに基づいて前記メール本文を構成する文
の語句変更を行わせるようにしてもよい。さらにまた、
予め指定された前記メール受信者の学年を前記条件と
し、前記表現の変更として前記学年毎に前記メール本文
に含まれる漢字の漢字表記を変更させるようにしてもよ
い。また、上記各制御プログラムを記録媒体に記録する
ようにしてもよい。
Further, a topic is analyzed for each of a plurality of paragraphs constituting the mail text, and the paragraphs included in the mail text are constructed based on the analyzed topic and the interest of each of the mail recipients in the topic. The sentences may be summarized to generate the paragraphs that compose the personalized mail. Furthermore, as the editing process, the expression of at least a part of the mail text may be changed based on a preset condition. Further, the sex of the mail recipient may be set as the condition, and the ending of the sentence forming the mail body may be changed as the expression change. Further, a previously designated area may be used as the condition, and the phrase of the sentence constituting the mail body may be changed based on a word locally used in the area as the change of the expression. Furthermore,
The grade of the mail recipient designated in advance may be used as the condition, and the Kanji notation of the Kanji included in the mail body may be changed for each grade as the change of the expression. Further, each of the above control programs may be recorded in a recording medium.

【0014】[0014]

【発明の実施の形態】次に本発明の好適な実施の形態に
ついて図面を参照して説明する。 [1]メール配信システムの概要構成 図1に実施形態のメール配信システムの概要構成ブロッ
ク図を示す。メール配信システム10は、大別すると、
複数の移動体端末11-1、11-2と、無線基地局12
と、パーソナルコンピュータシステム13と、一般公衆
回線網14と、インターネット15と、メール送信端末
16と、個人化サーバ17と、メールサーバ18と、を
備えている。移動体端末11-1、11-2は、無線通信機
能を有し、無線を介して受信したメールをディスプレイ
上に表示するメール受信端末として機能している。具体
的には、移動体端末11-1、11-2は、携帯電話端末、
PHS(登録商標)端末、通信機能付PDA(Personal
Digital Assistant)等により実現される。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Next, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. [1] Schematic Configuration of Mail Delivery System FIG. 1 shows a block diagram of a schematic configuration of the mail delivery system of the embodiment. The mail delivery system 10 is roughly divided into
A plurality of mobile terminals 11-1, 11-2 and a radio base station 12
1, a personal computer system 13, a general public line network 14, the Internet 15, a mail transmission terminal 16, a personalization server 17, and a mail server 18. Each of the mobile terminals 11-1 and 11-2 has a wireless communication function and functions as a mail receiving terminal for displaying a mail received via wireless on a display. Specifically, the mobile terminals 11-1 and 11-2 are mobile phone terminals,
PHS (registered trademark) terminal, PDA (Personal
Digital Assistant) and the like.

【0015】無線基地局12は、移動体端末11-1、1
1-2と一般公衆回線網14との間のインターフェース機
能を提供している。パーソナルコンピュータシステム1
3は、メールを含む各種情報を表示する図示しないディ
スプレイ、各種データを入力するためのキーボードなど
の図示しない入力装置、各種情報を出力するためのプリ
ンタなどの図示しない出力装置と、一般公衆回線網14
あるいはインターネット15を介して通信を行うための
モデム、ターミナルアダプタ、等の図示しない通信装置
と、を備えている。一般公衆回線網14は、一般電話回
線網などにより構成されている。インターネット15
は、複数のコンピュータネットワークにより構成されて
いる。メール送信端末16は、移動体端末11-1、11
-2あるいはパーソナルコンピュータシステム13に配信
するための配信メールを生成させるための原稿メール
(主として原稿メール本文)を作成するとともに、原稿
メールを個人化して配信メールを生成させるための個人
化情報を入力し、個人化サーバ17に送信する機能を提
供する。個人化サーバ17は、メール送信サーバ16に
より送信された原稿メールおよび個人化情報に基づいて
実際に各個人に配信する配信メールを生成し、メールサ
ーバ18に送信する機能を提供する。
The radio base station 12 comprises mobile terminals 11-1 and 1-1.
It provides an interface function between 1-2 and the general public network 14. Personal computer system 1
Reference numeral 3 denotes a display (not shown) for displaying various information including mail, an input device (not shown) such as a keyboard for inputting various data, an output device (not shown) such as a printer for outputting various information, and a general public network. 14
Alternatively, a communication device (not shown) such as a modem or a terminal adapter for performing communication via the Internet 15 is provided. The general public line network 14 is composed of a general telephone line network or the like. Internet 15
Is composed of a plurality of computer networks. The mail sending terminal 16 is the mobile terminal 11-1, 11
-2 Or create a manuscript mail (mainly the manuscript mail text) for generating a distribution mail to be distributed to the personal computer system 13 and input personalization information for personalizing the manuscript mail and generating a distribution mail Then, the function of transmitting to the personalization server 17 is provided. The personalization server 17 provides a function of generating a distribution mail to be actually distributed to each individual based on the original mail and the personalization information transmitted by the mail transmission server 16 and transmitting it to the mail server 18.

【0016】メールサーバ18は、個人化サーバから送
信された配信メールをインターネット15および一般公
衆回線網14を介して移動体端末11-1、11-2あるい
はパーソナルコンピュータシステム13に配信する機能
を提供する。この場合において、メール送信端末16、
個人化サーバ17、メールサーバ18は、実際的には、
図示しないマイクロプロセッサユニット(MPU)、R
OM、RAM、外部記憶装置、入出力装置、表示装置な
どを備えたコンピュータにより構成されている。また、
メール送信端末16、個人化サーバ17、メールサーバ
18の機能は、各サーバに対応するマイクロプロセッサ
ユニットで実行可能なプログラムによって実現される。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、CD−
ROMなどの記録媒体から直接実行してもよい。また、
外部記憶装置に予めプログラムインストールして実行す
ることも可能である。
The mail server 18 provides a function of distributing the distribution mail transmitted from the personalization server to the mobile terminals 11-1, 11-2 or the personal computer system 13 via the Internet 15 and the general public line network 14. To do. In this case, the mail sending terminal 16,
The personalization server 17 and the mail server 18 are actually
Microprocessor unit (MPU), R not shown
The computer includes an OM, a RAM, an external storage device, an input / output device, and a display device. Also,
The functions of the mail transmission terminal 16, the personalization server 17, and the mail server 18 are realized by a program executable by a microprocessor unit corresponding to each server.
In addition, such a program can be stored in a semiconductor memory, a CD-
It may be directly executed from a recording medium such as a ROM. Also,
It is also possible to install the program in an external storage device in advance and execute it.

【0017】[2]個人化サーバの概要構成 図2に個人化サーバ17の概要構成ブロック図を示す。
個人化サーバ17は、大別すると、グループ化エンジン
21と、シソーラスデータベース22と、話題解析エン
ジン23と、個人化エンジン24と、標準化データベー
ス25と、標準化エンジン26と、用語データベース2
7と、用語選択エンジン28と、を備えている。グルー
プ化エンジン21は、メール送信端末16から送信され
た個人情報、個人化項目情報および個人化方法情報並び
にシソーラスデータベース22から読み出したシソーラ
ス(thesaurus)に基づいて、個人情報が対応する複数
のメール受信者を複数のグループにグループ分けする。
この場合において、個人情報は、性別、年齢層、住所、
勤務先、嗜好(趣味、興味の対象など)等の複数の項目
を含んでいる。
[2] Schematic Configuration of Personalization Server FIG. 2 shows a schematic configuration block diagram of the personalization server 17.
The personalization server 17 is roughly classified into a grouping engine 21, a thesaurus database 22, a topic analysis engine 23, a personalization engine 24, a standardization database 25, a standardization engine 26, and a terminology database 2.
7 and a term selection engine 28. The grouping engine 21 receives a plurality of mails corresponding to the personal information based on the personal information transmitted from the mail transmission terminal 16, the personalization item information and the personalization method information, and the thesaurus read from the thesaurus database 22. Group people into multiple groups.
In this case, personal information includes gender, age group, address,
It includes multiple items such as work location, tastes (hobbies, objects of interest, etc.).

【0018】また、個人化項目情報は、個人情報に含ま
れる項目のうち、どの項目に基づいてグループ分けを行
うかを指定するための情報である。さらに個人化方法情
報は、個人情報を構成する複数の項目のうち、個人化項
目上法により指定された項目についてどのようにメール
の個人化を行うかを指定するための情報である。具体的
には、以下のような個人化が考えられる。 メールを要約するか否か。要約するならばどの程度
要約するか。 学年別の漢字表記のように表記の変更を行うか否
か。表記の変更を行うならばどのように行うか。 別の語への言い換えを行うか否か。すなわち、多少
意味が違ったとしても、より簡単な表現を用いるか否
か。
Further, the personalized item information is information for designating which of the items included in the personal information the grouping is based on. Further, the personalization method information is information for designating how to personalize the mail for the items designated by the personalization item law above, out of the plurality of items constituting the personal information. Specifically, the following personalization can be considered. Whether to summarize the email or not. If so, how much do you want to summarize? Whether to change the notation like the Kanji notation for each grade. How would you like to change the notation? Whether to paraphrase into another word. In other words, whether to use a simpler expression, even if it has a slightly different meaning.

【0019】シソーラスデータベース22は、意味分類
を表すシソーラスを格納しており、このシソーラスは、
各個人の興味分野に基づいてメール受信者をグループ化
する場合に、興味分野に関連する単語などに基づいて類
似度(興味分野の近さに相当)を算出する際にグループ
化エンジン21により使用される。また、このシソーラ
スは、原稿メールに含まれる複数の話題について、各話
題の内容を分野毎に分類するために話題解析エンジン2
3により使用される。さらに形態素解析済みの単語がシ
ソーラス上のどの意味に属するかを判別するためにも用
いられる。
The thesaurus database 22 stores a thesaurus that represents a semantic classification. This thesaurus is
Used by the grouping engine 21 when calculating the degree of similarity (corresponding to the closeness of the interest field) based on the words related to the interest field when grouping the mail recipients based on the interest field of each individual To be done. The thesaurus also includes a topic analysis engine 2 for classifying the content of each topic into a plurality of topics included in the manuscript mail.
Used by 3. It is also used to determine which meaning on the thesaurus the morphologically analyzed word belongs to.

【0020】図3にシソーラスデータベース22の概念
構造の説明図を示す。シソーラスデータベース22は、
シソーラス上の意味の上位レベルまたは下位レベルの関
係を表す木(tree)構造となっており、各レベルに
は、当該レベルの意味に属する単語あるいはテーブルが
割り当てられている。例えば、図3においては、3層構
造の木構造でシソーラスデータベース22を表現した場
合を示しており、最上位のシソーラス上の意味には「趣
味」、「政治関連」がある。また中位のシソーラス上の
意味には、「趣味」の下位のシソーラス上の意味とし
て、「スポーツ」、「ファッション」、「車」がある。
また、「政治関連」の下位のシソーラス上の意味とし
て、「政治」がある。さらに下位のシソーラス上の意味
には、上位側のシソーラス上の意味に属する単語がテー
ブルTB1、TB2として格納されている。具体的に
は、「スポーツ」の下位のシソーラス上の意味に属する
単語として、「野球」、「サッカー」、「陸上競技」、
……がテーブルTB1として格納されている。また「フ
ァッション」の下位のシソーラス上の意味に属する単語
として、「和服・着物」、「ジーンズ」、……がテーブ
ルTB2として格納されている。
FIG. 3 is an explanatory view of the conceptual structure of the thesaurus database 22. The thesaurus database 22
It has a tree structure representing the relationship between the upper level and the lower level of the meaning on the thesaurus, and each level is assigned a word or a table belonging to the meaning of the level. For example, FIG. 3 shows a case where the thesaurus database 22 is expressed by a tree structure of three layers, and the meanings on the highest thesaurus include “hobby” and “political relation”. The meanings on the middle thesaurus include "sports", "fashion", and "cars" as the lower thesaurus meanings of "hobby".
Also, "politics" is a subordinate thesaurus of "politics-related". In the meaning on the lower thesaurus, words belonging to the meaning on the upper thesaurus are stored as tables TB1 and TB2. Specifically, the words that belong to the meaning of the thesaurus below "sports" are "baseball", "soccer", "athletics",
... is stored as a table TB1. Further, as the words belonging to the meaning of the thesaurus lower than "fashion", "Japanese clothes / kimono", "jeans", ... Are stored as a table TB2.

【0021】話題解析エンジン23は、原稿メールの見
た目の段落構成ばかりでなく、シソーラスデータベース
22に格納されているシソーラスに基づいて原稿メール
に含まれる複数の話題を分野毎に分類し、話題毎に原稿
メールを複数のブロックに分割する処理を行う。この場
合において、話題解析には、形態素解析および構文解析
も行っている。個人化エンジン24は、標準化エンジン
26および用語選択エンジン28を制御し、グループ化
情報に基づいて、話題解析された原稿メールのメール本
文の個人化を行う。標準化エンジン26は、標準化デー
タベース25、個人化項目情報および個人化方法情報に
基づいて原稿メールの表記の変更処理を行う。また、用
語選択を行う際には、必要ならば前処理として表記のゆ
れを吸収すべく標準化を行う。用語選択エンジン28
は、用語データベース27に基づいて、メール本文に対
して標準化エンジン26における文書標準化だけでは行
えない処理、例えば、フリガナ付け、説明文付加、語句
選択などの処理を行う。
The topic analysis engine 23 classifies a plurality of topics included in the manuscript mail into fields based on the thesaurus stored in the thesaurus database 22 as well as the appearance of the paragraph structure of the manuscript mail, and classifies the topics into topics. Performs processing to divide the original mail into multiple blocks. In this case, the topic analysis also includes morphological analysis and syntactic analysis. The personalization engine 24 controls the standardization engine 26 and the term selection engine 28 to personalize the mail body of the subject analyzed original mail based on the grouping information. The standardization engine 26 changes the notation of the original mail based on the standardization database 25, the personalization item information, and the personalization method information. In addition, when selecting terms, standardization is performed as a preprocessing to absorb fluctuations in the notation, if necessary. Term selection engine 28
On the basis of the term database 27, performs processing that cannot be performed only by document standardization in the standardization engine 26, for example, processing such as adding readings, adding descriptive text, and selecting words.

【0022】[3]個人化メール配信処理の概要 次に実施形態のメール配信システム10における個人化
メール配信処理の概要について図4の全体処理フローチ
ャートを参照して説明する。まず、メールの個人化に先
立って、メール送信元であるメール送信端末16のオペ
レータは、個人化に必要な各種情報の設定を行う(ステ
ップS1)。次に個人化の対象となるメール(原稿メー
ル)のメール本文を個人化サーバ17に送信する(ステ
ップS2)。一方、個人化サーバ17は、設定された情
報に基づいてメール受信者であるユーザのグループ化を
行う(ステップS3)。これと並行して個人化サーバ1
7は、メール本文の形態層解析(ステップS4)および
メール本文の話題解析(ステップS5)を行って、メー
ル本文の個人化処理を実行する(ステップS6)。そし
て個人化サーバ17は、個人化処理を施したメール本文
と、各メール受信者に対応するメールアドレス等の個人
情報と、グループ化情報と、をメールサーバ18に送信
する(ステップS7)。この結果、メールサーバ18
は、各メール受信者に対し、メールを送信することとな
る(ステップS8)。以下、上記ステップS1〜S8の
処理について詳細に説明する。
[3] Outline of Personalized Mail Delivery Process Next, an outline of the personalized mail delivery process in the mail delivery system 10 of the embodiment will be described with reference to the overall process flowchart of FIG. First, prior to personalization of a mail, the operator of the mail transmission terminal 16 which is the mail transmission source sets various information necessary for personalization (step S1). Then, the mail text of the mail (original mail) to be personalized is transmitted to the personalization server 17 (step S2). On the other hand, the personalization server 17 groups users who are mail recipients based on the set information (step S3). In parallel with this, personalization server 1
7 performs a morphological layer analysis of the email body (step S4) and a topic analysis of the email body (step S5), and executes personalization processing of the email body (step S6). Then, the personalization server 17 transmits the personalized mail text, personal information such as a mail address corresponding to each mail recipient, and grouping information to the mail server 18 (step S7). As a result, the mail server 18
Will send a mail to each mail recipient (step S8). Hereinafter, the processes of steps S1 to S8 will be described in detail.

【0023】[3.1]メール個人化用設定;ステップ
S1 まず原稿メールの個人化に先立って、メール送信元であ
るメール送信端末16のオペレータは、メール個人化に
ついての各種設定を行う(ステップS1)。この場合に
おいて、メールを送信するための個人情報が必要である
が、個人情報はメール送信端末16のユーザが個別に用
意しても良いし、個人化サーバの運営管理者側が予め用
意した個人情報を利用するように構成してもよい。用意
すべき個人情報としては、氏名、メールアドレス、年齢
(あるいは生年月日)、性別、趣味情報、嗜好情報等が
挙げられる。この場合において、趣味情報あるいは嗜好
情報については、それぞれ複数用意するのが好ましい。
また、シソーラスデータベース22に格納されているシ
ソーラスと同一の単語を用いて表す。また、個人化の手
法は様々定義可能であるが、予めメニューの中から設定
を指示するように構成することも可能である。
[3.1] Settings for Personalizing Mail; Step S1 First, prior to personalizing the original mail, the operator of the mail transmitting terminal 16 which is the sender of the mail makes various settings for personalizing the mail (step S1). S1). In this case, personal information for transmitting the mail is required, but the personal information may be prepared individually by the user of the mail transmission terminal 16 or personal information prepared in advance by the operation manager of the personalization server. May be configured to be used. Examples of personal information to be prepared include name, email address, age (or date of birth), sex, hobby information, preference information, and the like. In this case, it is preferable to prepare a plurality of pieces of hobby information or taste information.
In addition, the same word as the thesaurus stored in the thesaurus database 22 is used. In addition, various personalization methods can be defined, but it is also possible to configure the settings in advance from a menu.

【0024】[3.1.1]個人化方法設定のメニュー
画面 図5に個人化方法設定のメニュー画面の一例を示す。図
5の個人化方法設定のメニュー画面は、個人化方法とし
て、以下の〜の5項目を設定する場合の例である。 学年別漢字: 学年に応じて漢字表記の制御を行うか
否かを指示する項目である。選択可能な項目としては、
例えば、漢字表記を制御しない「しない」、学年毎に漢
字表記の制御を行う「学年毎制御」、小学校以下または
中学校以上のいずれかに基づいて漢字表記の制御を行う
「小学校以下・中学校以上のみ制御」の3項目がある。
実際的には、後述する漢字表記選択用データベースに従
って語の言い換えを行うこととなる。
[3.1.1] Personalization Method Setting Menu Screen FIG. 5 shows an example of the personalization method setting menu screen. The personalization method setting menu screen of FIG. 5 is an example of setting the following five items as personalization methods. Kanji by grade: It is an item to instruct whether to control the kanji notation according to the grade. As selectable items,
For example, do not control Kanji notation, control Kanji notation for each grade "Control by grade", control Kanji notation based on either elementary school or lower or junior high school or higher There are three items of "control".
Practically, the words are paraphrased according to the Kanji notation selection database described later.

【0025】性別による語尾変更: 性別により文章
の語尾を変更するか否かを指示する項目である。現在一
般的には、男女の言葉遣いにあまり差がないため、語尾
を変更する場合には、さらにくだけた表現を行うか否か
についても指示する項目となっている。選択可能な項目
としては、性別による語尾変更を行わない「しない」
と、性別による語尾変更を行う「する」と、がある。さ
らに性別による語尾変更を行う「する」を選択した場合
にはくだけた表現を許容する「くだけ」が選択可能な項
目として追加される。実際的には、後述する性別言い換
え用データベースに従って語の言い換えを行うこととな
る。
Word ending change by sex: This is an item for instructing whether or not the word ending of a sentence is changed according to gender. Generally, since there is not much difference in wording between men and women, when changing the ending, it is also an item to instruct whether or not to express further. As a selectable item, the ending is not changed according to gender.
And, "do" to change the ending by gender. Further, when "Yes" is selected to change the ending depending on the gender, "Ku" is allowed as a selectable item, which allows a loose expression. Practically, the words are paraphrased according to the sex paraphrasing database described later.

【0026】出身地による語句変更: 出身地により
文章の語句を変更するか否かを指示する項目である。す
なわち、出身地に対応する方言を用いて語句変更を行う
か否かについても指示する項目である。選択可能な項目
としては、出身地による語句変更を行わない「しない」
と、性別による語句変更を行う「する」と、がある。実
際的には、後述する方言言い換え用データベースに従っ
て語句の言い換えを行うこととなる。なお、出身地に限
らず、メール受信者が希望する場合や、メール送信者が
希望する場合にも同様の語句変更処理を行わせるように
することも可能である。
Change of phrase according to place of birth: This is an item for instructing whether to change the phrase of a sentence depending on the place of birth. That is, it is also an item for instructing whether to change the phrase using the dialect corresponding to the place of birth. As a selectable item, do not change the phrase depending on where you are from
And, "do" to change the phrase based on gender. Practically, the paraphrase is paraphrased according to a dialect paraphrase database described later. It should be noted that it is possible to perform the same word / phrase changing process not only in the place of origin but also in the case where the mail recipient desires or the mail sender desires.

【0027】嗜好による要約: 各メール受信者の嗜
好情報に基づいて要約を行うか否かを指示する項目であ
る。選択可能な項目として要約を行わない「しない」
と、要約を行う「する」と、がある。さらに要約を行う
「する」を選択した場合には、該当するメール受信者が
興味を持っていない話題についてどの程度まで要約(文
章の圧縮)を行うかの要約率を設定することが可能とな
っている。
Summary by preference: This is an item for instructing whether or not to summarize based on the preference information of each mail recipient. Do not summarize as a selectable item "No"
There is "do" to summarize. If you select "Yes" to further summarize, it is possible to set the summarization rate to how much (compressing the text) is summarized for topics that the relevant mail recipient is not interested in. ing.

【0028】嗜好による段落変更: 各メール受信者
の嗜好情報に基づいて段落の順番を変更するか否かを指
示する項目である。選択可能な項目として段落の順番の
変更を行わない「しない」と、段落の順番の変更を行う
「する」と、がある。
Paragraph change by preference: This is an item for instructing whether to change the order of paragraphs based on the preference information of each mail recipient. The selectable items include “No”, which does not change the paragraph order, and “Yes”, which changes the paragraph order.

【0029】[3.2]メール本文データの送信;ステ
ップS2 次にメール送信端末16のユーザは、メール本文に対応
するメール本文データをインターネット15を介して個
人化サーバ17へ送信する(ステップS2)。実際的に
は、メール送信端末16のユーザは、メール送信端末1
6およびインターネット15を介して、メール個人化の
依頼とともに、メール本文データを個人化サーバ17に
送信することとなる。送信方法としては、プロトコルと
してFTP(File Transfer Protocol)を用い、メール
本文データなどをファイル形式で送信したり、SMTP
(Simple Mail Transfer Protocol)を用いて電子メー
ル形式で送信することが可能である。
[3.2] Transmission of mail body data; step S2 Next, the user of the mail transmission terminal 16 transmits the mail body data corresponding to the mail body to the personalization server 17 via the Internet 15 (step S2). ). Practically, the user of the mail sending terminal 16 is
6 and the Internet 15, the mail body data is transmitted to the personalization server 17 together with the request for personalization of the mail. As a transmission method, FTP (File Transfer Protocol) is used as a protocol, and the mail body data and the like are transmitted in a file format, or SMTP.
It is possible to send in electronic mail format using (Simple Mail Transfer Protocol).

【0030】[3.3] ユーザのグループ化処理 次に個人化サーバ17のグループ化エンジン21は、ユ
ーザのグループ化処理を行う(ステップS3)。以下、
ユーザのグループ化処理について図6のユーザグループ
化処理フローチャートを参照して説明する。まずグルー
プ化エンジン21は、メール送信端末16から個人化サ
ーバ17が受信した個人化項目、個人化方法、個人情
報、グループ化情報の読み込みを行う(ステップS1
1)。次にグループ化エンジン21は、個人情報のう
ち、個人化項目に含まれる要素をベクトル空間で表す
(ステップS12)、そしてベクトル空間上でクラスタ
リング技術によりグループ化する(ステップS13)。
[3.3] User Grouping Process Next, the grouping engine 21 of the personalization server 17 performs a user grouping process (step S3). Less than,
The user grouping process will be described with reference to the user grouping process flowchart of FIG. First, the grouping engine 21 reads the personalization item, the personalization method, the personal information, and the grouping information received by the personalization server 17 from the mail transmission terminal 16 (step S1).
1). Next, the grouping engine 21 represents the elements included in the personalization item in the personal information in the vector space (step S12), and groups the elements in the vector space by the clustering technique (step S13).

【0031】具体的には、グループ化エンジン21は、
個人化項目の各項目を軸とした多次元ベクトル空間に、
メールの受信者であるユーザー一人一人の個人情報をも
とに個人の特徴をベクトル化する。次にベクトル化され
た個人の特徴を、空間内の要素の自動分類を行うための
既存のクラスタリング技術を用いて、類似の特徴を有す
る複数のユーザを一つのグループにまとめ、複数のグル
ープにユーザを分けることとなる。この場合に、個人化
サーバ17の管理を行うオペレータは生成するグループ
数を設定することも可能である。
Specifically, the grouping engine 21 is
In a multi-dimensional vector space with each item of personalized items as the axis,
Vectorize individual characteristics based on the personal information of each user who is the recipient of the mail. Next, using the existing clustering technology for automatic classification of elements in space, vectorized individual characteristics are combined into a group of multiple users with similar characteristics, and the users are grouped into multiple groups. Will be divided. In this case, the operator who manages the personalization server 17 can set the number of groups to be generated.

【0032】次にグループ化エンジン21は、生成した
各グループ内の個人情報を分析して各グループの特徴を
決定する(ステップS14)。ここで、グループ化エン
ジン21におけるグループの特徴の決定について具体的
に説明する。この場合において、同一グループに所属す
るユーザーがどのような特徴を持っているかについて
は、個人情報に対応するしきい値を予め決めておき、そ
の値を越えている場合には、その特徴を有していると判
断する。例えば、特徴決定のためのしきい値としては、
以下のように設定する。 年齢:しきい値を80[%]と設定した場合には、当該
グループにおいて80[%]以上の個人が属する年齢層
を、当該グループの特徴を表す年齢層として扱う。 性別:しきい値を80[%]と設定した場合には、当該
グループにおいて80[%]以上の個人が属する性別
を、当該グループの特徴を表す性別として扱う。 嗜好:しきい値を50[%]と設定した場合には、当該
グループにおいて50[%]以上の個人が属する嗜好性
を、当該グループの特徴を表す嗜好性として扱う。
Next, the grouping engine 21 analyzes the generated personal information in each group to determine the characteristics of each group (step S14). Here, the determination of the group feature in the grouping engine 21 will be specifically described. In this case, regarding the characteristics of users belonging to the same group, a threshold value corresponding to personal information is determined in advance, and if the threshold value is exceeded, the characteristics are determined. Judge that you are doing. For example, as a threshold for determining a feature,
Set as follows. Age: When the threshold value is set to 80 [%], the age group to which 80 [%] or more individuals belong to the group is treated as the age group representing the characteristics of the group. Gender: When the threshold is set to 80 [%], the gender to which 80 [%] or more individuals belong to the group is treated as the gender representing the feature of the group. Preference: When the threshold is set to 50 [%], the preference to which 50 [%] or more individuals belong to the group is treated as the preference indicating the feature of the group.

【0033】上記しきい値を用いて、クラスタリングに
より自動作成されたグループAに属するユーザーの特徴
の判別について説明する。この場合において、グループ
Aに属する全ユーザー数を1,000人とする。また、
グループAに属するユーザの個人情報に基づく特徴決定
のための情報は以下の通りであるとする。 年齢:20才未満=820人、30才未満=100人、
30才以上=80人 性別: 男性=600人、女性=400人 嗜好: 野球に興味がある=600人 この場合には、グループAの特徴としては、「年齢的特
徴は、10代、嗜好的特徴は野球」であると判断され
る。なお、性別については、男性あるいは女性のいずれ
も性別のしきい値=80[%]を越えていないのでグル
ープの特徴としては抽出されない。そして以上の処理に
よりメール受信者の属するグループの特徴が判断され
る。
Discrimination of the characteristics of the users belonging to the group A automatically created by clustering using the above threshold will be described. In this case, the total number of users belonging to group A is 1,000. Also,
The information for determining the characteristics based on the personal information of the users belonging to the group A is as follows. Age: under 20 years old = 820 people, under 30 years old = 100 people,
30 years old or older = 80 people Gender: 600 people, women = 400 people Preference: 600 people interested in baseball In this case, the characteristics of group A are "age characteristics are teens, tasteful. The feature is judged to be baseball. As for gender, neither male nor female exceeds the gender threshold = 80 [%], and therefore is not extracted as a group feature. The characteristics of the group to which the mail recipient belongs are determined by the above processing.

【0034】[3.4]メール本文の形態素解析 次にメール本文の形態素解析を行い、メール本文を文、
単語単位に分割する(ステップS4)。この場合におけ
る形態素解析の手法としては、既知の様々な手法が適用
可能である。 [3.5]メール本文の話題解析;ステップS5 そして、個人化サーバ17は、メール本文の話題解析を
行う(ステップS5)。まず、話題解析の概要処理につ
いて説明する。図7に話題解析の概要処理フローチャー
トを示す。個人化サーバ17の話題解析エンジン23
は、例えば、特開平11−259521号公報に開示さ
れているような既存の「意味段落解析、自動判別」の手
法を用い、文を話題の段落毎にブロック化する(ステッ
プS21)。次に話題解析エンジン23は、話題のブロ
ック毎に重要な単語を決定する(ステップS22)。そ
して話題解析エンジン23は、話題ブロック中の単語に
ついてシソーラスに基づいて意味づけを行う(ステップ
S23)。さらに話題解析エンジン23は、単語の重要
度により重み付けを行い、重要度の高い単語に基づいて
話題ブロックがどの分野であるかを決定する(ステップ
S24)。
[3.4] Morphological analysis of mail text Next, morphological analysis of the mail text is performed to convert the text of the mail into sentences,
Divide into words (step S4). As the morphological analysis method in this case, various known methods can be applied. [3.5] Topic analysis of email body; step S5 Then, the personalization server 17 performs topic analysis of the email body (step S5). First, the outline processing of topic analysis will be described. FIG. 7 shows a general processing flowchart of topic analysis. Topic analysis engine 23 of personalization server 17
Uses the existing method of "semantic paragraph analysis, automatic discrimination" as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 11-259521, for example, to block the sentence into blocks for each topic (step S21). Next, the topic analysis engine 23 determines an important word for each topic block (step S22). Then, the topic analysis engine 23 gives meaning to the words in the topic block based on the thesaurus (step S23). Further, the topic analysis engine 23 performs weighting according to the degree of importance of the word, and determines which field the topic block belongs to based on the word having the high degree of importance (step S24).

【0035】ここで、話題の判別方法について詳細に説
明する。ステップS21における話題の段落の自動判別
により、複数の文に分割した後、各文についてシソーラ
スデータベース22を参照して単語のシソーラス上にお
ける意味を調べる。この場合にTFIDF法による単語
の重要度を重み付けに用いている。図8に話題の判別対
象となる文の一例を示す。まず、図8に示す文に含まれ
る単語、各単語の出現頻度、log(IDF)および各
単語のシソーラスにおける意味(話題に相当)を求め
る。一例を挙げると、以下の通りとなる。 単語 出現頻度 log(IDF) 意味 スポーツ 1 0 スポーツ 話題 1 0 (なし) メジャーリーグ 2 0.91 野球 イチロー 1 0 野球 …… …… …… …… 活躍 2 0.91 (なし) …… …… …… …… ここで、単語頻度閾値は2(回)であるので、話題検出
のための計算対象となる単語は、「メジャーリーグ」と
「活躍」の二つのみとなる。次に話題検出のための計算
対象となる単語について対応する話題の重要度を算出す
る。この場合において重要度は、次式により与えられ
る。 重要度=単語のlog(IDF)×単語の出現頻度 上述の例の場合、算出結果は以下の通りとなる。 単語 意味(シソーラス) 重要度 メジャーリーグ 野球 1.82 活躍 (なし) 1.82
Here, a method of discriminating a topic will be described in detail. After being divided into a plurality of sentences by the automatic discrimination of the topic paragraph in step S21, the thesaurus database 22 is referred to for each sentence to check the meaning of the word on the thesaurus. In this case, the importance of words by the TFIDF method is used for weighting. FIG. 8 shows an example of a sentence to be a subject of discrimination. First, the words included in the sentence shown in FIG. 8, the frequency of appearance of each word, log (IDF), and the meaning (corresponding to topic) in the thesaurus of each word are obtained. An example is as follows. Word Frequency log (IDF) Meaning Sports 1 0 Sports Topic 10 (none) Major League 2 0.91 Baseball Ichiro 10 Baseball ………………………… Activity 2 0.91 (none) ……………… .. Here, the word frequency threshold value is 2 (times), so there are only two words to be calculated for topic detection: "major league" and "active". Next, the degree of importance of the topic corresponding to the word to be calculated for topic detection is calculated. In this case, the importance is given by the following equation. Importance = Word log (IDF) × Word appearance frequency In the above example, the calculation result is as follows. Word Meaning (Thesaurus) Importance Major League Baseball 1.82 Active (None) 1.82

【0036】ところで、上記例の場合、意味を持ってい
る単語は「メジャーリーグ」のみであり、対応する意味
は「野球」であるので、図8に示す文の話題の属する分
野は「野球」であると判別される。同様にして複数の話
題が存在すると判別された場合には、最も重要度の高い
話題を当該文の話題と判別することとなる。また、同一
の意味を有する単語が複数ある場合には、同一の意味を
有する複数の単語の重要度の和を話題の重要度とする。
例えば、話題の重要度の算出結果が以下のようなもので
ある場合について説明する。 単語 意味(シソーラス上) 重要度 メジャーリーグ 野球 1.82 イチロー 野球 1.53 この場合には、話題の属する分野「野球」の重要度は、 1.82+1.53=2.35 となる。
By the way, in the above example, since the only word having a meaning is "major league" and the corresponding meaning is "baseball", the field to which the topic of the sentence shown in FIG. 8 belongs is "baseball". It is determined that there is. Similarly, when it is determined that a plurality of topics exist, the topic having the highest degree of importance is determined to be the topic of the sentence. Further, when there are a plurality of words having the same meaning, the sum of the degrees of importance of the plurality of words having the same meaning is set as the topic importance.
For example, a case where the calculation result of the degree of importance of a topic is as follows will be described. Word Meaning (on thesaurus) Importance Major league baseball 1.82 Ichiro baseball 1.53 In this case, the importance of the field "baseball" to which the topic belongs is 1.82 + 1.53 = 2.35.

【0037】また、メール本文には、挨拶文が含まれる
ことが多い。そこで、挨拶文によく出てくる単語(季
節、時候を表す単語、挨拶において決まった言い回し
等)には、意味(シソーラス上)として「挨拶」を割り
当てている。そして話題の判別対象の文に属する単語の
意味(シソーラス上)として、「挨拶」の重要度が他の
単語に対応する意味(シソーラス上)の重要度が高けれ
ば、すなわち、挨拶である度合いが高ければ、当該判別
対象の文は挨拶文であると判断される。そして、原稿メ
ールにおいてメール本文の先頭部分あるいは末尾部分に
存在する挨拶文については、その位置を固定し、後述す
る文の順番入れ替えの対象から除外し、その位置を保持
することとなる。
The text of the mail often includes a greeting. Therefore, "greeting" is assigned as the meaning (on the thesaurus) to words that often appear in greetings (words that indicate the season, the time of day, phrases used in greetings, etc.). As for the meaning (on the thesaurus) of the words belonging to the sentence of which the topic is to be discriminated, if the significance of "greeting" is high on the meaning corresponding to other words (on the thesaurus), that is, the degree of greeting is If it is high, the sentence to be discriminated is judged to be a greeting. Then, the position of the greeting text existing at the beginning or the end of the mail body in the original mail is fixed, the greeting is excluded from the target for rearranging the order of the sentences to be described later, and the position is held.

【0038】[3.6]メール本文の個人化処理;ステ
ップS6 次にメール本文の個人化処理について、図9のメール本
文の個人化処理フローチャートを参照して説明する。メ
ール本文の個人化処理(ステップS5)においては、個
人化エンジン24は、話題解析エンジン23から形態素
解析、話題分け済みのメール本文を受け取る(ステップ
S31)。続いて個人化エンジン24は、各話題のブロ
ックに対応する話題と、ユーザグループの特徴(話題に
対する興味)を比較する(ステップS32)。すなわ
ち、各話題のブロックに対応する話題が各ユーザグルー
プの興味のある話題と一致するか否かを判別することと
なる。
[3.6] Personalization Processing of Email Body; Step S6 Next, the personalization processing of the email body will be described with reference to the flowchart of personalization processing of email body in FIG. In the personalization processing of the mail body (step S5), the personalization engine 24 receives the morpheme-analyzed and topic-divided mail body from the topic analysis engine 23 (step S31). Subsequently, the personalization engine 24 compares the topic corresponding to each topic block with the characteristics of the user group (interest in the topic) (step S32). That is, it is determined whether the topic corresponding to each topic block matches the topic of interest of each user group.

【0039】次に個人化エンジン24は、話題のブロッ
クの文を必要に応じて要約する(ステップS33)。す
なわち、各ユーザグループの興味のない話題について
は、詳細に記述しても興味を持って読んでもらえないの
で、要約を行うこととなる。ここで、文の要約処理につ
いて詳細に説明する。この場合において、要約は、基本
的には、文単位での要約、すなわち、重要文の抽出によ
り行っている。要約を行う場合には、まず、文単位で、
どの文がより重要であるか、すなわち、要約前の文全体
の文意に対してより近い意味を有する文をTFIDF重
み付け法により計算する。次にこの計算の結果に基づい
て重要とされる文を順に選択する。そして選択した文全
体の文字数の要約前の文全体の文字数に対する比率が所
望の要約比率に最も近くなるようにし、当該選択した文
を要約済み文章としている。
Next, the personalization engine 24 summarizes the sentence of the topic block as needed (step S33). In other words, for topics that are not of interest to each user group, even if they are described in detail, they cannot be read with interest, so a summary will be given. Here, the sentence summary process will be described in detail. In this case, the summarization is basically performed by the sentence unit, that is, the important sentence is extracted. When summarizing, first, in sentence units,
Which sentence is more important, that is, a sentence having a meaning closer to the meaning of the whole sentence before summarization is calculated by the TFIDF weighting method. Next, based on the result of this calculation, the sentences considered important are selected in order. Then, the ratio of the number of characters of the entire selected sentence to the number of characters of the entire sentence before the summarization is set to be closest to the desired summarization ratio, and the selected sentence is set as the summarized sentence.

【0040】より具体的には、形態素解析済みの文につ
いて、TFIDF重み付け法を用いて、文の各単語の重
要度を決める。TFIDF重み付けを用いた計算方法は
様々提案されているが、以下の具体例においては、下記
の〜を前提条件として処理を行った場合について説
明する。 複数の文で構成される要約前の文全体と、各文との
ユークリッド距離による類似度の比較処理を行う。 単語頻度閾値未満の出現頻度の単語は計算対象とし
ないとし、この単語頻度閾値を2(回)とする。 要約率を50[%]とする。図10に要約前の文全
体の一例を示す。まず、要約を行う場合には、要約前の
文全体に対し、形態素解析を行い、文および単語単位に
分割する。図11に、図10の要約前の文全体を文およ
び単語単位に分割した分割結果を示す。本具体例の場
合、第1文〜第4文の4つの文に分割されている。
More specifically, the importance of each word of the sentence is determined by using the TFIDF weighting method for the sentence whose morpheme has been analyzed. Although various calculation methods using TFIDF weighting have been proposed, in the following specific examples, a case will be described in which processing is performed under the following preconditions. The similarity between the whole sentence before summarization consisting of multiple sentences and each sentence is compared by the Euclidean distance. Words with an appearance frequency less than the word frequency threshold are not to be calculated, and this word frequency threshold is set to 2 (times). The summarization rate is 50 [%]. FIG. 10 shows an example of the entire sentence before being summarized. First, when summarizing, morphological analysis is performed on the entire sentence before the summarization, and the sentence is divided into sentences and words. FIG. 11 shows a division result obtained by dividing the entire pre-summarization sentence of FIG. 10 into sentence and word units. In the case of this specific example, it is divided into four sentences, that is, the first sentence to the fourth sentence.

【0041】次に第1文〜第4文の各文についてTFI
DF重み付け法を適用し、文全体に対する類似度を算出
する。図12に分割後の各文についてTFIDF重み付
け法を適用して得られた文全体に対する類似度を示す。
図12に示すように、第1文の類似度(スコア)は0.
26、第2文の類似度は0.23、第3文の類似度は
0.27、第4文の類似度は0.08となった。この場
合において、類似度の値が小さいほど要約前の文全体の
文意に対してより近い意味を有する文であるから、重要
な度合いで並べると、以下の通りとなる。第4文→第2
文→第1文→第3文
Next, for each sentence of the first sentence to the fourth sentence, TFI
The DF weighting method is applied to calculate the similarity to the entire sentence. FIG. 12 shows the similarity to the whole sentence obtained by applying the TFIDF weighting method to each sentence after division.
As shown in FIG. 12, the similarity (score) of the first sentence is 0.
26, the similarity of the second sentence was 0.23, the similarity of the third sentence was 0.27, and the similarity of the fourth sentence was 0.08. In this case, the smaller the similarity value is, the closer the meaning is to the meaning of the whole sentence before summarization. Therefore, the meanings are arranged as follows. 4th sentence → 2nd
Sentence → 1st sentence → 3rd sentence

【0042】ここで、要約前の文全体の文字数と、各文
の文字数は以下の通りとなった。 要約前の文全体の文字数: 141(文字) 第4文の文字数 : 58 第2文の文字数 : 28 第1文の文字数 : 16 第3文の文字数 : 39 次に生成可能な要約文の要約率を求めると、以下の通り
となった。 文字数(文字) 要約率(%) 第4文を選択 : 58 41 第4文、第2文を選択 : 86 60 第4文、第2文、第1文を選択: 102 72 全文を選択 : 141 100 上記結果より、要約率が設定された要約率50[%]を
越え、最も近い場合を要約結果として選択することとす
ると、要約結果として選択される文は、第4文および第
2文となる。
Here, the number of characters of the whole sentence before the summary and the number of characters of each sentence are as follows. Number of characters in the whole sentence before summarization: 141 (characters) Number of characters in the fourth sentence: 58 Number of characters in the second sentence: 28 Number of characters in the first sentence: 16 Number of characters in the third sentence: 39 Summarization rate of the next summary sentence that can be generated The result is as follows. Number of characters (characters) Summary rate (%) Select the 4th sentence: 58 41 Select the 4th sentence and the 2nd sentence: 86 60 Select the 4th sentence, the 2nd sentence and the 1st sentence: 102 72 Select the entire sentence: 141 100 From the above result, if the summarization rate exceeds the set summarization rate of 50 [%] and the closest case is selected as the summarization result, the sentences selected as the summarization result are the fourth sentence and the second sentence. Become.

【0043】しかし、この時点では、要約率が50
[%]を越えているので、選択された第4文および第2
文中の単語であって、省略可能な単語について用語選択
エンジンが用語データベースに含まれる省略可能語/言
い換え語データベースを用いて判別を行う。
However, at this point, the summarization rate is 50.
[%] Exceeded, so selected 4th sentence and 2nd sentence
Regarding the words in the sentence, which can be omitted, the term selection engine makes a determination using the omissible word / paraphrase word database included in the term database.

【0044】図13に省略可能語/言い換え語データベ
ースの一例を示す。図13に示すように、省略可能語/
言い換え可能語データベース30は、大別すると、言い
換え元データ31、言い換え先データ32、言い換え先
品詞データ33および言い換えレベルデータ34を備え
ている。言い換え元データ31は、要約対象文章に含ま
れ得る単語であって、言い換え可能な単語が格納されて
いる。言い換え先データ32は、言い換え元データ31
に対応する単語の言い換え語の単語を格納している。な
お、言い換え語の単語が(NULL)と表記されている
部分は、言い換え時に削除する旨を表している。具体的
には、「いつも」、「ほとんど」、「かなり」という単
語は言い換え後には削除される単語である。また、「す
ぐさま」という単語は言い換え後には「すぐ」となる。
FIG. 13 shows an example of an abbreviation word / paraphrase word database. As shown in FIG. 13, optional words /
The paraphrasable word database 30 roughly includes paraphrase source data 31, paraphrase destination data 32, paraphrase destination part-of-speech data 33, and paraphrase level data 34. The paraphrase source data 31 is a word that can be included in the summary target sentence and stores a paraphrasable word. The paraphrase destination data 32 is the paraphrase source data 31.
The word of the paraphrase of the word corresponding to is stored. In addition, the part in which the word of the paraphrase is written as (NULL) indicates that the word is deleted at the time of paraphrase. Specifically, the words “always”, “almost”, and “pretty” are words that are deleted after paraphrasing. Also, the word "immediately" becomes "immediately" after being paraphrased.

【0045】言い換え語の単語が(NULL)と表記さ
れている場合には、言い換え元の単語に対応して記載さ
れていた活用語尾、助詞などは削除される。言い換え先
品詞データ33は、言い換え後の単語が存在する場合
に、言い換え元の単語に対応して記載されていた活用語
尾、助詞などは削除し、言い換え後の単語に置き換えた
後に、活用語尾、助詞などを言い換え後の単語に併せて
自動的に変更するために用いられる。言い換えレベルデ
ータ34は、同じ文中に複数個の省略可能語あるいは言
い換え可能語が存在するいずれの単語を優先的に省略
し、あるいは、言い換えるかを表す言い換えレベルを格
納しているデータである。すなわち、要約結果として選
択された文(上述の例の場合、第4文および第2文)全
体を対象として言い換えレベルが高い(本実施形態では
数値の大きい)ものから順に削除あるいは言い換えを行
い、削除後あるいは言い換え後の要約結果文の文字数が
要約率に相当する文字数よりも少なくならない範囲で言
い換えを行っている。
When the word of the paraphrase is written as (NULL), the inflection ending, particle, etc. described corresponding to the word of the paraphrase are deleted. The paraphrase target part-of-speech data 33 deletes the inflection endings, particles, and the like described corresponding to the rewording source word when the reworded word is present, replaces it with the rephrased word, and then It is used to automatically change particles, etc. according to the word after paraphrase. The paraphrase level data 34 is data that stores a paraphrase level that indicates which word in which a plurality of eliminable words or paraphrasable words exist in the same sentence is preferentially omitted or paraphrased. That is, the whole sentence selected as the summary result (the fourth sentence and the second sentence in the above example) is deleted or paraphrased in descending order of paraphrase level (large numerical value in this embodiment), Paraphrasing is performed within a range in which the number of characters in the summary result sentence after deletion or paraphrasing does not become smaller than the number of characters corresponding to the summarization rate.

【0046】さらに各単語の削除あるいは言い換え後の
文について、形態素解析を行い、語および品詞の情報に
基づいて接続チェックをし、接続チェックの結果が妥当
でなければ削除あるいは言い換えを行わないようにして
いる。これらの結果、上述の例の場合得られた要約文
は、以下の通りとなる。 「暑い季節に着るものといえば浴衣。このごろは、浴衣
ファッションが変わってきています。」 この第4文および第2文により生成した要約結果文の文
字数の合計は83文字となり、要約率は59[%]とな
る。従って、この要約率は設定された要約率50[%]
以上であるという要件を満たしているため、得られた要
約結果文は要約文として採用されることとなる。
Further, the sentence after deletion or paraphrasing of each word is subjected to morphological analysis, connection check is performed based on the information of the word and part of speech, and if the result of the connection check is not valid, deletion or paraphrase is not performed. ing. As a result, the summary sentence obtained in the above example is as follows. “Yukata is something to wear in the hot season. The yukata fashion is changing these days.” The total number of characters in the summary sentences generated by the 4th and 2nd sentences is 83, and the summarization rate is 59 [ %]. Therefore, this summary rate is the set summary rate 50 [%].
Since the above requirement is satisfied, the obtained summary result sentence will be adopted as the summary sentence.

【0047】次に個人化サーバ17は、メール(タイト
ルおよびメール本文など)で用いる用語の選択を行う
(ステップS34)。例えば、ステップS1の設定処理
において、性別による語尾変更の制御を行うが選択され
ていた場合には、図14に示す性別毎言い換え用データ
ベース40に従って語の言い換えを行うこととなる。具
体的には、図14に示す性別毎言い換え用データベース
40を用いた場合には、タイトル、メール本文などのメ
ールの一部に「〜です。」という助動詞終止形が用いら
れていれば、メール受信者が小学生男子あるいは中学生
男子である場合には、「〜だよ。」に言い換える。ま
た、メール受信者が小学生女子あるいは中学生女子であ
る場合には、「〜ですね。」に言い換える。
Next, the personalization server 17 selects terms used in the mail (title, mail body, etc.) (step S34). For example, in the setting process of step S1, when the control of ending change by sex is selected, the word is paraphrased according to the sex paraphrase database 40 shown in FIG. Specifically, when the gender-based paraphrase database 40 shown in FIG. 14 is used, if the auxiliary verb ending form “... is.” When the recipient is an elementary school boy or a junior high school boy, paraphrase it to "... In addition, when the mail recipient is an elementary school girl or a junior high school girl, it is paraphrased as "... is it?".

【0048】また、タイトル、メール本文などのメール
の一部に「〜ましょう。」という助動詞終止形が用いら
れていれば、メール受信者が小学生男子である場合に
は、「〜ようね。」に言い換える。また、メール受信者
が中学生男子〜大学以上(成人)の男性である場合に
は、「〜よう。」に言い換える。また、メール受信者が
小学生女子あるいは中学生女子である場合には、「〜よ
うね。」に言い換える。また、ステップS1の設定処理
において、出身地による語句変更の制御を行う、すなわ
ち、出身地に対応する方言を用いて語句変更を行うが選
択されていた場合には、図15に示す各方言毎に設けら
れている方言言い換え用データベース50に従って語句
の言い換えを行うこととなる。
If a part of the mail such as the title and the text of the mail has the auxiliary verb ending form "... Let's do.", If the mail recipient is a boy in elementary school, "... In other words. In addition, when the mail recipient is a junior high school boy to a man of university or above (adult), it is paraphrased as “to yo”. If the mail recipient is an elementary school girl or a junior high school girl, it is paraphrased as "... In addition, in the setting process of step S1, in the case where it is selected that the phrase change according to the place of birth is controlled, that is, the phrase change using the dialect corresponding to the place of birth is selected, it is determined for each dialect shown in FIG. Paraphrases are paraphrased according to the dialect paraphrasing database 50 provided in.

【0049】具体的には、図15に示す広島地域用方言
言い換え用データベース50を用いた場合には、タイト
ル、メール本文などのメールの一部に「私」という単語
(人称代名詞)が用いられていれば、「わし」に言い換
える。また「ありがとうございました」という単語(慣
用句)が用いられていれば、「ありがとさんじゃった」
に言い換えることとなる。次に個人化エンジン24は、
標準化エンジン26を制御し、標準化データベースを参
照させて漢字表記の変更を行う(ステップS35)。
Specifically, when the Hiroshima area dialect paraphrase database 50 shown in FIG. 15 is used, the word "I" (personal pronoun) is used in a part of the mail such as the title and mail text. If so, translate it into "I". If the word "thank you" (idiomatic phrase) is used, "Thank you"
In other words, Next, the personalization engine 24
The standardization engine 26 is controlled to refer to the standardization database to change the Kanji notation (step S35).

【0050】すなわち、ステップS1の設定処理におい
て、漢字表記の制御を行う、すなわち、学年毎に漢字表
記の制御を行う「学年毎制御」あるいは小学校以下また
は中学校以上のいずれかに基づいて漢字表記の制御を行
う「小学校以下・中学校以上のみ制御」が選択されてい
た場合には、標準化データベース25に含まれる図16
に示す漢字表記選択用データベース60に基づいて標準
化エンジン26により語の言い換えを行うこととなる。
具体的には、「学年毎制御」が選択された場合には、タ
イトル、メール本文などのメールの一部に「活躍」とい
う単語が用いられている場合に、小学1年生がメール受
信者である場合には、「かつやく」という単語に言い換
える。同様に小学2年生〜小学6年生であれば「活や
く」という単語に言い換えることとなる。しかし、中学
生以上であれば言い換えを行わず、そのまま「活躍」と
表記することとなる。また、「小学校以下・中学校以上
のみ制御」が選択された場合には、学年別による制御は
行わず、メール受信者が小学6年生以下であれば同一の
言い換えを行うこととなる。
That is, in the setting process of step S1, the Kanji notation is controlled, that is, the Kanji notation is controlled for each grade, or the Kanji notation is set based on either the elementary school or lower or the junior high school or higher. When “Control only elementary school and below / junior high school and above” is selected, which is included in the standardized database 25 shown in FIG.
The standardization engine 26 paraphrases words based on the Kanji notation selection database 60 shown in FIG.
Specifically, if "Control by grade" is selected and the word "Activity" is used in a part of the email such as the title and email text, the first grader is the email recipient. In some cases, it is translated into the word "Katsuyaku". Similarly, in the second grade to the sixth grade in elementary school, the word "lively" is used. However, if you are a junior high school student or older, you will not be paraphrased and will be written as "active". Further, when "control only below elementary school / junior high school" is selected, control according to grade is not performed, and the same paraphrasing is performed if the mail recipient is in sixth grade or lower.

【0051】次に個人化サーバ17は、全話題ブロック
に対する処理が終了したか否かを判別する(ステップS
36)。ステップS36の判別において、全話題ブロッ
クに対する処理が終了していない場合には(ステップS
36;No)、処理をステップS32に移行し、次の話
題ブロックを取得して同様の処理を繰り返すこととな
る。ステップS36の判別において、全話題ブロック
(全段落)に対する処理が終了した場合には(ステップ
S36;Yes)、処理対象のユーザグループの嗜好に
沿って話題ブロック(段落)の順番を変更する(ステッ
プS37)。ここで、話題ブロック(段落)の順番変更
処理について具体例を挙げて説明する。
Next, the personalization server 17 determines whether or not the processing for all topic blocks has been completed (step S).
36). If it is determined in step S36 that the processing for all topic blocks has not been completed (step S36).
36; No), the process moves to step S32, the next topic block is acquired, and the same process is repeated. In the determination of step S36, when the processing for all the topic blocks (all paragraphs) is completed (step S36; Yes), the order of the topic blocks (paragraphs) is changed according to the preference of the user group to be processed (step). S37). Here, the process of changing the order of topic blocks (paragraphs) will be described with a specific example.

【0052】図17に順番変更前の4つの話題ブロック
(段落)により構成されるメール本文の一例を示す。メ
ール本文は、図17に示すように、一般的な挨拶文であ
る第1段落、ファッションを話題とする第2段落、スポ
ーツを話題とする第3段落および一般的な挨拶文である
第4段落からなっている。ここで、メール受信者のグル
ープとして以下の二つのグループA、Bを想定する。グ
ループAは、スポーツに興味のあるグループであり、小
学校で習う漢字以外は、仮名表記に変更あるいはフリガ
ナをふるなどの処理を行う旨の設定がなされているもの
とする。この場合には興味のあるスポーツに関する話題
は、先頭方向に移動するものとし、興味のない話題(上
記例の場合、ファッションの話題)については、50
[%]の要約を行うものとする。
FIG. 17 shows an example of the mail text composed of four topic blocks (paragraphs) before the order change. As shown in FIG. 17, the mail body has a general greeting, the first paragraph, a fashion topic, a second paragraph, a sports topic, a third paragraph, and a general greeting message, the fourth paragraph. It consists of Here, the following two groups A and B are assumed as groups of mail recipients. Group A is a group that is interested in sports, and it is assumed that settings other than kanji learned in elementary school are set to change to kana notation or to perform processing such as wiggling. In this case, topics related to sports that are of interest should move toward the beginning, and topics that are not of interest (in the case of the above example, topics of fashion) should be 50.
[%] Shall be summarized.

【0053】図18にグループAに対応して順番変更お
よび表記の変更を行ったメール本文を示す。図18に示
すように、スポーツを話題とする第3段落は、新たな第
2段落とされている。また、ファッションを話題とする
第2段落は、新たな第3段落とされるとともに、50
[%]の要約がなされている。また、「大魔人」という
単語には用語データベースを参照した用語選択エンジン
28によりフリガナがふられ、標準化データベースを参
照した標準化エンジン26により「活躍」という単語は
小学生の学習漢字に合わせて「活やく」に置き換えられ
ている。一方、グループBは、興味のある話題はなく、
表記の変更も行わない旨の設定がなされているものとす
る。この場合にも、興味のない話題(上記例の場合、ス
ポーツおよびファッションの話題)については、50
[%]の要約を行うものとする。
FIG. 18 shows the mail text with the order changed and the notation changed corresponding to group A. As shown in FIG. 18, the third paragraph on sports is a new second paragraph. In addition, the second paragraph on the topic of fashion will be a new third paragraph, and
[%] Is summarized. Further, the word "great devil" is spelled out by the term selection engine 28 which refers to the term database, and the word "active" is indicated by the standardization engine 26 which refers to the standardization database according to the learning kanji of elementary school children. Has been replaced by Yaku. On the other hand, Group B has no topics of interest,
It is assumed that the notation is not changed. Also in this case, for topics that are not of interest (in the above example, topics of sports and fashion), 50
[%] Shall be summarized.

【0054】図19にグループBに対応し処理を行った
メール本文を示す。図19に示すように、ファッション
を話題とする第2段落およびスポーツを話題とする第3
段落は、ともに50[%]の要約がなされている。次に
個人化サーバ17は、全ユーザグループについての処理
が終了したか否かを判別する(ステップS38)。ステ
ップS38の判別において、全ユーザグループについて
の処理が終了していないと判別された場合には(ステッ
プS38;No)、処理をステップS32に移行し、以
下同様の処理を繰り返す。
FIG. 19 shows the mail text that has been processed for group B. As shown in FIG. 19, the second paragraph on the topic of fashion and the third paragraph on the topic of sports
The paragraphs are both summarized by 50 [%]. Next, the personalization server 17 determines whether or not the processing has been completed for all user groups (step S38). In the determination of step S38, when it is determined that the processing has not been completed for all user groups (step S38; No), the process proceeds to step S32, and the same process is repeated thereafter.

【0055】[3.7]メールサーバへの送信処理;ス
テップS7 ステップS38の判別において、全ユーザグループにつ
いてのメール個人化処理が終了したと判別された場合に
は(ステップS38;Yes)、メールサーバへ個人化
終了後のメール本文、個人情報およびいずれの個人がど
のグループに属するのかを表すグループ化情報をメール
サーバ18へと送信する(ステップS7)。
[3.7] Process of Sending to Mail Server; Step S7 If it is determined in the determination of step S38 that the mail personalization process for all user groups is completed (step S38; Yes), the mail is sent. The mail body after personalization, personal information, and grouping information indicating which individual belongs to which group are transmitted to the server (step S7).

【0056】[3.8]メール配信;ステップS8 これにより、メールサーバ18は、受信した個人化終了
後のメール本文、個人情報およびグループ化情報に基づ
いて、各グループ毎に対応するメール本文および宛先情
報等を含むメールを生成し、メール受信者の端末である
移動体端末11-1、11-2、パーソナルコンピュータ1
3に向けて配信することとなる。
[3.8] Mail delivery; step S8 As a result, the mail server 18 receives the mail body corresponding to each group based on the received mail body after personalization completion, personal information and grouping information. A mail including address information and the like is generated, and mobile terminals 11-1 and 11-2, which are terminals of the mail recipient, personal computer 1
It will be distributed to 3

【0057】[4]実施形態の効果 個人化処理の際には、標準化、用語選択などの自然言語
処理を行うことにより、より自然できめ細やかな個人化
を行った文章にすることができる。話題解析を行ってか
らメールの個人化を行っているので、メール本文全体ば
かりでなく、各段落(話題)毎に細かな個人化を行うこ
とができる。メール受信者をグループ化し、個人化サー
バからはグループ毎のメール本文、個人情報およびどの
ようにグループ化がなされたのかを表すグループ化情報
の送信しかメールサーバに対して行わないので、個人化
サーバ−メールサーバ間の通信量を削減することができ
る。また、このグループ化により一人一人に対してのメ
ールの個人化を行わないので、個人化サーバの負担を軽
減しつつ、有効なメールの個人化が行える。
[4] Effects of the Embodiments In personalization processing, natural language processing such as standardization and term selection is performed, so that the text can be made more natural and finely personalized. Since the email is personalized after the topic analysis, it is possible to perform detailed personalization not only for the entire email text but also for each paragraph (topic). Since the mail recipients are grouped and only the mail body of each group, personal information and grouping information indicating how the grouping is performed are sent from the personalization server to the mail server, the personalization server -The amount of communication between mail servers can be reduced. In addition, since personalization of mail is not performed for each person by this grouping, effective personalization of mail can be performed while reducing the load on the personalization server.

【0058】また、メールの個人化は個人化サーバ側で
行い、メール送信端末にはメールの個人化機能を持たせ
る必要がないので、メール送信端末のユーザは、設備投
資、メンテナンスなどの心配をすることなく容易にメー
ルの個人化を利用することができる。一方、メールの受
信者側は、メール個人化のための処理は一切必要がな
く、既に登録された個人情報に基づいて当該個人の嗜好
などに対応したメールを受信することができ、より必要
とする情報を得ることが可能となる。
Further, since the personalization of the mail is performed on the personalization server side and the mail transmission terminal does not need to have the personalization function of the mail, the user of the mail transmission terminal may be concerned about capital investment, maintenance and the like. You can easily take advantage of email personalization without having to. On the other hand, the recipient of the email does not need to perform any processing for personalizing the email, and can receive the email corresponding to the taste of the individual based on the personal information already registered. It becomes possible to obtain the information to do.

【0059】[5]実施形態の変形例 [5.1]第1変形例 以上の説明においては、メールの個人化の対象であるグ
ループ数については詳しく延べなかったが、各グループ
のグループ分けの条件をさらに増やし、より多くのグル
ープを構成すれば、より各グループに属する個人に適し
たメールの個人化を行うことができる。
[5] Modification of Embodiment [5.1] First Modification In the above description, the number of groups to be personalized for mail could not be extended in detail. If the number of conditions is further increased and more groups are formed, it is possible to personalize the mail more suitable for individuals belonging to each group.

【0060】[5.2]第2変形例 以上の説明においては、メールの個人化は、各グループ
毎に行っていたが、さらに個人化がなされたメールに対
し、グループに依存しない個人化情報(氏名、誕生日な
ど)を予め個人化サーバあるいはメールサーバに送信し
ておき、個人化メールサーバにおいて各メール毎にメッ
セージを付加したり、あるいはメールサーバにおいてメ
ールタイトルを変更したり、サブタイトルを付加した
り、所定の添付ファイルを添付するように構成すること
も可能である。例えば、サブタイトルとして「今月お誕
生日を迎える○○さんへのお知らせ」を付加することも
可能である。
[5.2] Second Modification In the above description, mails are personalized for each group, but personalized information that does not depend on groups for mails that are further personalized (Name, birthday, etc.) is sent to the personalization server or mail server in advance, and a message is added to each mail in the personalization mail server, or the mail title is changed in the mail server, and a subtitle is added. Alternatively, it can be configured to attach a predetermined attachment file. For example, it is possible to add "Notice to Mr. XX who is celebrating his birthday this month" as a subtitle.

【0061】[5.3]第3変形例 以上の説明においては、メールの個人化を各グループ毎
に行ったが、グループ構成員を1人とすれば、個人毎に
メールの個人化を行うことも同様の手法により可能であ
る。
[5.3] Third Modification In the above description, personalization of mail was performed for each group. However, if there is only one group member, personalization of mail is performed for each individual. This is also possible by the same method.

【0062】[5.4]第4変形例 以上の説明においては、メールサーバ、個人化サーバお
よびメール送信端末はそれぞれ独立して設けられていた
が、メールサーバとメール送信端末とが同一の企業など
に属するように構成することも可能である。
[5.4] Fourth Modification In the above description, the mail server, the personalization server, and the mail transmission terminal are provided independently of each other, but the mail server and the mail transmission terminal are the same company. It is also possible to configure so as to belong to.

【0063】[5.5]第5変形例 以上の説明においては、性別、学年および(出身)地方
に基づいて語尾変更あるいは語句変更を行う場合につい
て説明した。しかしながら、さまざまな言換え用データ
ベースを予め設ければ様々な処理が可能である。すなわ
ち、編集の処理として、予め設定された条件に基づいて
メール本文の少なくとも一部の表現を変更(語句の置
換、語句の表記方法の変更、語尾の変更、およびこれら
の組み合わせなど)するように構成することも可能であ
る(表現変更過程)。この場合において、ランダムにあ
る確率で表現変更を行ったり、メール受信者の希望設定
により表現変更を禁止したり、様々な設定が可能であ
る。表現変更の例としては、カタカナ語について言語表
記を行ったり、フォントや色を変更したり、メール受信
者の専門分野により専門用語の言い換えを行ったり、理
解可能な範囲で特定の単語の一部を伏せ字としたりする
ことが可能である。
[5.5] Fifth Modification In the above description, the case where the ending or the phrase is changed based on the sex, the grade, and the region where the student is born is described. However, various processes can be performed if various paraphrase databases are provided in advance. That is, as an editing process, at least a part of the expression of the mail body is changed based on a preset condition (replacement of a phrase, change of notation of a phrase, change of ending, and combination thereof). It is also possible to configure (expression change process). In this case, various settings are possible, such as changing the expression at random with a certain probability, prohibiting the expression change depending on the desired setting of the mail recipient. Examples of expression changes include katakana language notation, changing fonts and colors, paraphrasing technical terms depending on the field of expertise of the mail recipient, and substituting specific words within a range that can be understood. It is possible to turn the character into a flat character.

【0064】[0064]

【発明の効果】本発明によれば、メール送信者側の負担
および設備負荷を軽減しつつ、メール受信者に対応させ
てメール本文を自然言語処理を用いて編集して個人化
し、配信することが可能となる。この場合において、自
然言語処理を用いているためより自然できめの細かい個
人化を行うことができるので、メール送信者およびメー
ル受信者の双方に有意義なメールを生成し、配信するこ
とができる。また、話題解析を行って話題毎に細かな個
人化を行うことができる。さらに個人化サーバとメール
サーバとを別個に構成することができるので、各サーバ
のメンテナンスが容易となる。
According to the present invention, while reducing the burden and equipment load on the mail sender side, the mail text is edited and personalized using natural language processing so as to correspond to the mail recipient, and the mail is delivered. Is possible. In this case, since natural language processing is used, more natural and detailed personalization can be performed, so that a meaningful email can be generated and delivered to both the email sender and the email recipient. Further, topic analysis can be performed to make detailed personalization for each topic. Furthermore, since the personalization server and the mail server can be separately configured, maintenance of each server becomes easy.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 実施形態のメール配信システムの概要構成ブ
ロック図である。
FIG. 1 is a schematic configuration block diagram of a mail delivery system according to an embodiment.

【図2】 個人化サーバの概要構成ブロック図である。FIG. 2 is a schematic configuration block diagram of a personalization server.

【図3】 シソーラスデータベースの概念構造の説明図
である。
FIG. 3 is an explanatory diagram of a conceptual structure of a thesaurus database.

【図4】 個人化メール配信処理の全体処理フローチャ
ートである。
FIG. 4 is an overall processing flowchart of personalized mail delivery processing.

【図5】 個人化方法設定のメニュー画面の一例を示す
図である。
FIG. 5 is a diagram showing an example of a menu screen for personalization method setting.

【図6】 ユーザグループ化処理フローチャートであ
る。
FIG. 6 is a user grouping process flowchart.

【図7】 話題解析の概要処理フローチャートである。FIG. 7 is a schematic processing flowchart of topic analysis.

【図8】 話題の判別対象となる文の一例を示す図であ
る。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a sentence that is a target of a topic determination.

【図9】 メール本文の個人化処理フローチャートであ
る。
FIG. 9 is a flowchart of a personalization process of a mail body.

【図10】 要約前の文全体の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an entire sentence before being summarized.

【図11】 図10の要約前の文全体を文および単語単
位に分割した分割結果を説明するための図である。
FIG. 11 is a diagram for explaining a division result obtained by dividing the entire sentence before the summarization in FIG. 10 into sentence and word units.

【図12】 分割後の各文についてTFIDF重み付け
法を適用して得られた文全体に対する類似度を説明する
ための図である。
FIG. 12 is a diagram for explaining the similarity to the entire sentence obtained by applying the TFIDF weighting method to each sentence after division.

【図13】 省略可能語/言い換え語データベースの一
例を説明するための図である。
FIG. 13 is a diagram for explaining an example of an abbreviation word / paraphrase word database.

【図14】 性別毎言い換え用データベースの説明図で
ある。
FIG. 14 is an explanatory diagram of a sex paraphrase database.

【図15】 方言言い換え用データベースの説明図であ
る。
FIG. 15 is an explanatory diagram of a dialect paraphrase database.

【図16】 漢字表記選択用データベースの説明図であ
る。
FIG. 16 is an explanatory diagram of a Chinese character notation selection database.

【図17】 順番変更前の4つの話題ブロック(段落)
により構成されるメール本文の一例を説明する図であ
る。
FIG. 17: Four topic blocks (paragraphs) before the order change
It is a figure explaining an example of the mail text comprised by.

【図18】 図17に示すメール本文に対し、グループ
Aに対応して順番変更および表記の変更を行ったメール
本文の説明図である。
FIG. 18 is an explanatory diagram of a mail body obtained by changing the order and the notation of the mail body shown in FIG. 17 in correspondence with group A.

【図19】 図17に示すメール本文に対し、グループ
Bに対応して順番変更を行ったメール本文の説明図であ
る。
FIG. 19 is an explanatory diagram of a mail body obtained by changing the order of the mail body shown in FIG. 17 corresponding to group B.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10……メール配信システム 11-1、11-2……移動体端末 13……パーソナルコンピュータシステム 14……一般公衆回線網 15……インターネット 16……メール送信端末 17……個人化サーバ 18……メールサーバ 21……グループ化エンジン 22……シソーラスデータベース 23……話題解析エンジン(解析部) 24……個人化エンジン(編集部) 25……標準化データベース 26……標準化エンジン(編集部) 27……用語データベース 28……用語選択エンジン(編集部) 40……性別毎言い換え用データベース 50……広島地域用方言言い換え用データベース 60……漢字表記選択用データベース 10 …… Mail delivery system 11-1, 11-2 ... Mobile terminal 13 ... Personal computer system 14 ... General public network 15 ... Internet 16 …… Email sending terminal 17 ... Personalization server 18: Mail server 21 ... Grouping engine 22 ... Thesaurus database 23 ... Topic analysis engine (analysis part) 24 ... Personalization engine (editing department) 25 ... Standardized database 26: Standardization engine (editing department) 27 ... Term database 28 ... Term selection engine (Editor) 40 ... Database for paraphrasing by gender 50 ... Hiroshima dialect paraphrase database 60 …… Kanji notation selection database

Claims (26)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数のメール受信者に配信すべきメール
の生成支援を行うメール生成支援装置において、 メール原稿のメール本文を自然言語処理を用いて解析す
る解析部と、 各前記メール受信者に対応する個人情報、予め設定され
ている個人化情報および前記解析の結果に基づいて、各
前記メール受信者に対応させて前記メール本文を自然言
語処理を用いて編集して個人化メール本文を生成する編
集部と、 を備えたことを特徴とするメール生成支援装置。
1. A mail generation support device for supporting generation of a mail to be delivered to a plurality of mail recipients, an analysis unit for analyzing a mail text of a mail manuscript using natural language processing, and each of the mail recipients. Based on the corresponding personal information, preset personalization information, and the result of the analysis, the email body is edited using natural language processing for each email recipient to generate a personalized email body. An e-mail generation support device, comprising:
【請求項2】 請求項1記載のメール生成支援装置にお
いて、 前記個人情報および前記個人化情報に基づいて複数の前
記メール受信者を複数のグループのいずれかに属するよ
うにグループ化するグループ化部を備え、 前記編集部は、前記グループ毎に前記個人化メール本文
を生成することを特徴とするメール生成支援装置。
2. The mail generation support device according to claim 1, wherein a grouping unit that groups the plurality of mail recipients into one of a plurality of groups based on the personal information and the personalized information. The mail generation support device, wherein the editing unit generates the personalized mail body for each group.
【請求項3】 請求項1または請求項2記載のメール生
成支援装置において、 前記解析部は、前記メール本文全体の中における話題の
転換点を検出し、前記メール本文に含まれる話題を解析
する話題解析部を備え、 前記編集部は、解析された前記話題および各前記メール
受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記メール
本文を構成する段落の順番を入れ替えて前記個人化メー
ル本文の段落の順番を定める順番入れ替え部を備えた、 ことを特徴とするメール生成支援装置。
3. The mail generation support device according to claim 1, wherein the analysis unit detects a turning point of a topic in the entire email body and analyzes a topic included in the email body. A topic analysis unit is provided, and the editing unit changes the order of the paragraphs forming the email body based on the analyzed topic and presence / absence of interest in the topic of each of the email recipients, and paragraphs of the personalized email body. An email generation support device, comprising: an order changing unit that determines the order of.
【請求項4】 請求項1または請求項2記載のメール生
成支援装置において、 前記解析部は、前記メール本文全体の中における話題の
転換点を検出し、前記メール本文に含まれる話題を解析
する話題解析部を備え、 前記編集部は、解析された前記話題および各前記メール
受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記メール
本文に含まれる段落を構成する文を要約して前記個人化
メールを構成する段落を生成する要約部を備えた、 ことを特徴とするメール生成支援装置。
4. The mail generation support device according to claim 1, wherein the analysis unit detects a turning point of a topic in the entire email body and analyzes a topic included in the email body. A topic analysis unit, wherein the editing unit summarizes sentences forming paragraphs included in the email body based on the analyzed topic and presence or absence of interest in the topic of each of the email recipients to personalize the email. An email generation support device, comprising: a summarization unit that generates paragraphs that compose the.
【請求項5】 請求項1または請求項2記載のメール生
成支援装置において、 前記編集部は、前記編集の処理として、予め設定された
条件に基づいて前記メール本文の少なくとも一部の表現
を変更する表現変更部を備えた、 ことを特徴とするメール生成支援装置。
5. The mail generation support device according to claim 1, wherein the editing unit changes at least a part of the expression of the mail text based on a preset condition as the editing process. An email generation support device, comprising:
【請求項6】 請求項5記載のメール生成支援装置にお
いて、 前記表現変更部は、前記メール受信者の性別を前記条件
として、前記メール本文を構成する文の語尾変更を行う
ことを特徴とするメール生成支援装置。
6. The mail generation support device according to claim 5, wherein the expression changing unit changes the ending of a sentence forming the mail body under the condition that the gender of the mail recipient is the condition. Mail generation support device.
【請求項7】 請求項5記載のメール生成支援装置にお
いて、 前記表現変更部は、予め指定された地域を前記条件とし
て、当該地域で地方的に用いられていることばに基づい
て前記メール本文を構成する文の語句変更を行うことを
特徴とするメール生成支援装置。
7. The mail generation support device according to claim 5, wherein the expression changing unit sets the mail text based on a word that is locally used in the area with a predetermined area as the condition. A mail generation support device characterized by changing words of a constituent sentence.
【請求項8】 請求項5記載のメール生成支援装置にお
いて、 前記表現変更部は、予め指定された前記メール受信者の
学年を前記条件として、前記学年毎に前記メール本文に
含まれる漢字の漢字表記を変更することを特徴とするメ
ール生成支援装置。
8. The e-mail generation support device according to claim 5, wherein the expression changing unit uses the kanji of the kanji included in the mail body for each of the grades, with the grade of the mail recipient specified in advance as the condition. A mail generation support device characterized by changing notation.
【請求項9】 複数のメール受信者に配信すべきメール
の生成支援を行うメール生成支援装置の制御方法におい
て、 メール原稿のメール本文を自然言語処理を用いて解析す
る解析過程と、 各前記メール受信者に対応する個人情報、予め設定され
ている個人化情報および前記解析の結果に基づいて各前
記メール受信者に対応させて前記メール本文を自然言語
処理を用いて編集して個人化メール本文を生成する編集
過程と、 を備えたことを特徴とするメール生成支援装置の制御方
法。
9. A method of controlling a mail generation support device for supporting the generation of a mail to be delivered to a plurality of mail recipients, the analysis process of analyzing a mail text of a mail manuscript using natural language processing, and each of the mails. Based on the personal information corresponding to the recipient, preset personalization information, and the result of the analysis, the email text is edited by using natural language processing so as to correspond to each email recipient, and the personalized email text is created. A method of controlling a mail generation support device, comprising: an editing process for generating a mail.
【請求項10】 請求項9記載のメール生成支援装置の
制御方法において、 前記個人情報および前記個人化情報に基づいて複数の前
記メール受信者を複数のグループのいずれかに属するよ
うにグループ化するグループ化過程を備え、 前記編集過程は、前記グループ毎に前記個人化メール本
文を生成することを特徴とするメール生成支援装置の制
御方法。
10. The control method for a mail generation support device according to claim 9, wherein a plurality of the mail recipients are grouped into one of a plurality of groups based on the personal information and the personalized information. A method of controlling a mail generation support device, comprising: a grouping process, wherein the editing process generates the personalized mail body for each group.
【請求項11】 請求項9または請求項10記載のメー
ル生成支援装置の制御方法において、 前記解析過程は、前記メール本文全体の中における話題
の転換点を検出し、前記メール本文に含まれる話題を解
析する話題解析過程を備え、 前記編集過程は、解析された前記話題および各前記メー
ル受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記メー
ル本文を構成する段落の順番を入れ替えて前記個人化メ
ール本文の段落の順番を定める順番入れ替え過程を備え
た、 ことを特徴とするメール生成支援装置の制御方法。
11. The control method for a mail generation support device according to claim 9 or 10, wherein the analysis step detects a turning point of a topic in the entire body of the mail, and a topic included in the body of the mail. And a step of analyzing the topic, wherein the editing step changes the order of the paragraphs forming the mail text based on the analyzed topic and the interest of each of the mail recipients in the personalized mail. A method of controlling a mail generation support device, comprising: an order changing process that determines the order of paragraphs in the text.
【請求項12】 請求項9または請求項10記載のメー
ル生成支援装置の制御方法において、 前記解析過程は、前記メール本文全体の中における話題
の転換点を検出し、前記メール本文に含まれる話題を解
析する話題解析過程を備え、 前記編集過程は、解析された前記話題および各前記メー
ル受信者の話題に対する興味の有無に基づいて前記メー
ル本文に含まれる段落を構成する文を要約して前記個人
化メールを構成する段落を生成する要約過程を備えた、 ことを特徴とするメール生成支援装置の制御方法。
12. The control method of the mail generation support device according to claim 9, wherein the analysis step detects a turning point of a topic in the entire email body, and a topic included in the email body. A topic analysis step of analyzing the above, wherein the editing step summarizes sentences constituting the paragraphs included in the email body based on whether the analyzed topic and each email recipient have an interest in the topic, and A control method for a mail generation support device, comprising: a summarization process for generating paragraphs constituting a personalized mail.
【請求項13】 請求項9または請求項10記載のメー
ル生成支援装置の制御方法において、 前記編集過程は、前記編集の処理として、予め設定され
た条件に基づいて前記メール本文の少なくとも一部の表
現を変更する表現変更過程を備えた、 ことを特徴とするメール生成支援装置の制御方法。
13. The control method for a mail generation support device according to claim 9 or 10, wherein in the editing process, at least a part of the mail text is edited based on a preset condition as the editing process. A method of controlling a mail generation support device, comprising: an expression changing process for changing an expression.
【請求項14】 請求項13記載のメール生成支援装置
の制御方法において、 前記表現変更過程は、前記メール受信者の性別を前記条
件として、前記メール本文を構成する文の語尾変更を行
うことを特徴とするメール生成支援装置の制御方法。
14. The method of controlling a mail generation support device according to claim 13, wherein the expression changing step changes the ending of a sentence forming the mail body, with the gender of the mail recipient as the condition. A control method of a characteristic mail generation support device.
【請求項15】 請求項13記載のメール生成支援装置
の制御方法において、 前記表現変更過程は、予め指定された地域を前記条件と
して、当該地域で地方的に用いられていることばに基づ
いて前記メール本文を構成する文の語句変更を行うこと
を特徴とするメール生成支援装置の制御方法。
15. The method of controlling a mail generation support device according to claim 13, wherein the expression changing process is based on a word locally used in the area, with a predetermined area as the condition. A method of controlling a mail generation support device, characterized in that a phrase of a text constituting a mail body is changed.
【請求項16】 請求項13記載のメール生成支援装置
の制御方法において、 前記表現変更過程は、予め指定された前記メール受信者
の学年を前記条件として、前記学年毎に前記メール本文
に含まれる漢字の漢字表記を変更することを特徴とする
メール生成支援装置の制御方法。
16. The method of controlling a mail generation support device according to claim 13, wherein the expression changing process is included in the mail text for each of the grades, with the grade of the mail recipient specified in advance as the condition. A method for controlling a mail generation support device, characterized by changing the kanji representation of kanji.
【請求項17】 メール原稿のメール本文、各メール受
信者に対応する個人情報、予め設定した個人化情報を送
信するメール送信端末と、 受信した前記個人情報、前記個人化情報および前記メー
ル本文並びに前記メール本文を解析することにより得ら
れる解析結果に基づいて各前記メール受信者に対応させ
て前記メール本文を自然言語処理を用いて編集して個人
化メール本文を生成して送信する個人化サーバと、 前記個人化サーバから受信した前記個人情報および前記
個人化メール本文に基づいて各前記メール受信者に対応
させて個人化メールを生成してネットワークを介して前
記メール受信者に対応する端末に対して配信するメール
サーバと、 を備えたことを特徴とするメール配信システム。
17. A mail text of a mail manuscript, personal information corresponding to each mail recipient, a mail sending terminal for sending preset personalization information, the received personal information, the personalization information and the mail text, and A personalization server that edits the email body using natural language processing in correspondence with each of the email recipients based on an analysis result obtained by analyzing the email body to generate and send a personalized email body. And a personalized mail corresponding to each of the mail recipients based on the personal information and the body of the personalized mail received from the personalization server, and a terminal corresponding to the mail recipient via a network. A mail delivery system characterized by having a mail server for delivery to the user.
【請求項18】 コンピュータを複数のメール受信者に
配信すべきメールの生成支援を行うメール生成支援装置
として機能させるための制御プログラムにおいて、 メール原稿のメール本文を自然言語処理を用いて解析さ
せ、 各前記メール受信者に対応する個人情報、予め設定され
ている個人化情報および前記解析の結果に基づいて各前
記メール受信者に対応させて前記メール本文を編集させ
て個人化メール本文を生成させる、 ことを特徴とする制御プログラム。
18. A control program for causing a computer to function as a mail generation support device for supporting the generation of a mail to be delivered to a plurality of mail recipients, wherein the mail text of a mail manuscript is analyzed using natural language processing, Based on the personal information corresponding to each of the mail recipients, preset personalization information, and the result of the analysis, the mail text is edited corresponding to each of the mail recipients to generate a personalized mail text. , A control program characterized by the following.
【請求項19】 請求項18記載の制御プログラムにお
いて、 前記個人情報および前記個人化情報に基づいて複数の前
記メール受信者を複数のグループのいずれかに属するよ
うにグループ化させ、 前記グループ毎に前記個人化メール本文を生成させる、 ことを特徴とする制御プログラム。
19. The control program according to claim 18, wherein a plurality of the mail recipients are grouped into one of a plurality of groups based on the personal information and the personalized information, and each of the groups is grouped. A control program for generating the personalized mail body.
【請求項20】 請求項18または請求項19記載の制
御プログラムにおいて、 前記メール本文全体の中における話題の転換点を検出さ
せ、前記メール本文に含まれる話題を解析させ、 解析された前記話題および各前記メール受信者の話題に
対する興味の有無に基づいて前記メール本文を構成する
段落の順番を入れ替えさせて前記個人化メール本文の段
落の順番を定めさせる、 ことを特徴とする制御プログラム。
20. The control program according to claim 18 or 19, wherein a turning point of a topic in the entire email body is detected, a topic included in the email body is analyzed, and the analyzed topic and A control program, characterized in that the order of the paragraphs of the personalized mail body is determined by changing the order of the paragraphs forming the mail body based on whether each of the mail recipients is interested in the topic.
【請求項21】 請求項18または請求項19記載の制
御プログラムにおいて、 前記メール本文全体の中における話題の転換点を検出さ
せ、前記メール本文に含まれる話題を解析させ、 解析された前記話題および各前記メール受信者の話題に
対する興味の有無に基づいて前記メール本文に含まれる
段落を構成する文を要約させて前記個人化メールを構成
する段落を生成させる、 ことを特徴とする制御プログラム。
21. The control program according to claim 18 or 19, wherein a turning point of a topic in the entire email body is detected, a topic included in the email body is analyzed, and the analyzed topic and A control program, characterized in that paragraphs included in the mail body are summarized to generate paragraphs forming the personalized mail based on whether each mail recipient has an interest in the topic.
【請求項22】 請求項18または請求項19記載の制
御プログラムにおいて、 前記編集の処理として、予め設定された条件に基づいて
前記メール本文の少なくとも一部の表現を変更させる、 ことを特徴とする制御プログラム。
22. The control program according to claim 18 or 19, wherein, as the editing processing, at least a part of the expression of the mail body is changed based on a preset condition. Control program.
【請求項23】 請求項22記載の制御プログラムにお
いて、 前記メール受信者の性別を前記条件とし、前記表現の変
更として前記メール本文を構成する文の語尾変更を行わ
せることを特徴とする制御プログラム。
23. The control program according to claim 22, wherein the sex of the mail recipient is used as the condition, and the ending of a sentence forming the mail body is changed as the expression is changed. .
【請求項24】 請求項22記載の制御プログラムにお
いて、 予め指定された地域を前記条件とし、前記表現の変更と
して当該地域で地方的に用いられていることばに基づい
て前記メール本文を構成する文の語句変更を行わせるこ
とを特徴とする制御プログラム。
24. The control program according to claim 22, wherein a text that composes the mail text is based on a word that is locally used in the area as a change of the expression, with the area designated in advance as the condition. A control program characterized by changing the phrase.
【請求項25】 請求項22記載の制御プログラムにお
いて、 予め指定された前記メール受信者の学年を前記条件と
し、前記表現の変更として前記学年毎に前記メール本文
に含まれる漢字の漢字表記を変更させることを特徴とす
る制御プログラム。
25. The control program according to claim 22, wherein the grade of the mail recipient designated in advance is used as the condition, and the Kanji notation of the Kanji included in the mail text is changed for each grade as the expression is changed. A control program characterized by:
【請求項26】 請求項18ないし請求項25のいずれ
かに記載の制御プログラムを記録したことを特徴とする
記録媒体。
26. A recording medium on which the control program according to any one of claims 18 to 25 is recorded.
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