JP2006048723A - Device, program and method for assisting in preparing email - Google Patents

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JP2006048723A JP2005292281A JP2005292281A JP2006048723A JP 2006048723 A JP2006048723 A JP 2006048723A JP 2005292281 A JP2005292281 A JP 2005292281A JP 2005292281 A JP2005292281 A JP 2005292281A JP 2006048723 A JP2006048723 A JP 2006048723A
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栄一 内藤
Jun Ozawa
順 小澤
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically generate information regarding common terms frequently used with a partner of electronic mail by an email preparation assisting device. <P>SOLUTION: A term extraction means extracts terms from emails stored in a sent/received email storing section 11. A term use frequency calculation means 11 calculates the use frequency of each extracted term, and adds it to the use frequency of the term stored in a term use frequency storing section 14. A common term extraction means 42 calculates the use rate of the term extracted by the term extraction means 12 in past communication with the partner based upon the use frequency calculated by the term use frequency calculation means 13, and the term whose use rate is larger than a specified value is extracted as a common term with the partner from terms extracted by the term extraction means 12. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、コンピュータを代表とする情報処理装置のユーザに対して操作支援を行うユーザ支援技術に関するものであり、特に、電子メールの作成支援に好適な技術に属する。   The present invention relates to a user support technique for providing operation support to a user of an information processing apparatus represented by a computer, and particularly belongs to a technique suitable for support for creating an e-mail.

近年、電子メールや電子チャットなどの文字情報による通信コミュニケーションが一般的となっている。なかでも、パーソナルコンピュータや携帯情報端末を用いた電子メールの送受信は、現代のビジネスシーンや友人との情報交換に欠かせないものとなっている。   In recent years, communication communication using character information such as e-mail and electronic chat has become common. In particular, transmission / reception of e-mail using a personal computer or a portable information terminal is indispensable for modern business scenes and information exchange with friends.

電子メールは、電話などの音声通信とは異なり、ユーザは好きな時間に、相手に情報を送信したり、受信して閲覧したりすることができる。また、情報のメモを取る必要がないなどの利点を有している。   Unlike voice communications such as telephone calls, the user can send information to the other party or receive it for viewing at any time. In addition, there is an advantage that it is not necessary to take notes of information.

電子メールの利便性を高めるものとしてアドレス帳機能がある。アドレス帳を参照することによって、ユーザは、電子メールを送信しようとする相手のメールアドレスを容易に得ることができる。また、受信した電子メールの内容を参照して、アドレス帳に相手の情報を登録することができる。従来、ユーザの負担を軽減する目的で、受信メールから電話番号やメールアドレスを表す特定の文字列を自動的に抽出し、それをアドレス帳に登録するという技術が提案されている(たとえば、特許文献1参照)。   There is an address book function that enhances the convenience of e-mail. By referring to the address book, the user can easily obtain the mail address of the other party to whom the electronic mail is to be transmitted. Further, the information of the other party can be registered in the address book with reference to the contents of the received electronic mail. Conventionally, for the purpose of reducing the burden on the user, a technique has been proposed in which a specific character string representing a telephone number or mail address is automatically extracted from received mail and registered in an address book (for example, patents). Reference 1).

また、電子メールの本文作成支援をするものとして、ユーザが事前にメールの送信相手をカテゴリ別に分類しておくことで、電子メール作成時にそのカテゴリに適切な文章の一覧を提示するという技術が提案されている(たとえば、特許文献2参照)。
特開2000−172587号公報 特開2000−148753号公報
Also, as a way to support the creation of e-mail texts, a technique has been proposed in which a user classifies mail recipients by category in advance and presents a list of sentences appropriate for that category when e-mails are created. (For example, see Patent Document 2).
JP 2000-172587 A JP 2000-148753 A

電子メールの作成に関しては、ユーザ自らが文章を考えて手入力する必要がある。このため、相手に合わせて、適切な言い回しや装飾情報を選択しなければならないなど、ユーザにとっての入力負担が大きい。特に、携帯電話などの小型の端末では、表示画面が小さく、文字入力方法も利便性が低いため、本文入力に係るユーザの負担はより大きい。   Regarding the creation of an e-mail, the user himself / herself needs to input manually while considering the text. For this reason, an input burden on the user is heavy, for example, it is necessary to select an appropriate wording or decoration information according to the partner. In particular, in a small terminal such as a mobile phone, the display screen is small, and the character input method is not convenient.

上記問題に鑑み、本発明は、電子メールの相手との間で頻繁に用いられる語句に関する情報を自動的に生成することが可能な電子メール作成支援のための装置、コンピュータプログラムおよび方法の提供を目的とする。   In view of the above problems, the present invention provides an apparatus, a computer program, and a method for e-mail creation support that can automatically generate information about words frequently used with an e-mail partner. Objective.

上記課題を解決するために本発明が講じた手段は、電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援装置として、電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段と、前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段と、前記語句使用頻度算出手段によって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積手段とを備えたものとする。   Means taken by the present invention to solve the above problems is an electronic mail creation support apparatus for supporting creation of an electronic mail, by using a phrase from electronic character data relating to past communication with the other party to send the electronic mail. A phrase extraction means for extracting, a phrase usage frequency calculation means for calculating a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction means, and a usage frequency of the phrase calculated by the phrase usage frequency calculation means, It is assumed that each communication partner is provided with a phrase use frequency accumulation unit that accumulates in association with the phrase.

この発明によると、電子メールを送信しようとする相手との間で、当該相手との通信においてこれまでに使用された語句の使用頻度を得ることができる。そして、この語句の使用頻度は、電子メールを送信しようとする相手に応じて最適の支援を行うための基本情報とすることができる。   According to the present invention, it is possible to obtain the frequency of use of words / phrases that have been used so far in communication with the other party to which the electronic mail is to be transmitted. Then, the frequency of use of the phrase can be used as basic information for providing optimum support according to the party to whom the electronic mail is to be transmitted.

また、本発明が講じた手段は、電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援装置として、電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段と、前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段と、前記語句使用頻度算出手段によって算出された使用頻度に基づいて、前記語句抽出手段によって抽出された語句についての前記相手とのこれまでの通信における使用率を算出し、前記語句抽出手段によって抽出された語句から当該使用率が所定値以上であるものを、前記相手との共通語句として抽出する共通語句抽出手段とを備えたものとする。   Further, the means provided by the present invention is a phrase extraction means for extracting a phrase from electronic character data related to past communication with a partner to which an email is to be transmitted as an email creation support apparatus for supporting creation of an email. And a phrase usage frequency calculation means for calculating the usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction means, and the phrase extraction means based on the usage frequency calculated by the phrase usage frequency calculation means. Calculate the usage rate of the extracted word / phrase in the communication with the partner so far, and use the word / phrase extracted by the word / phrase extracting means with the usage rate being a predetermined value or more as a common word / phrase with the partner It is assumed that a common word / phrase extracting unit is provided.

具体的には、前記語句抽出手段は、前記相手との間でこれまでに送受信が行われた電子メールから語句を抽出するものとする。   Specifically, the phrase extracting unit extracts a phrase from an electronic mail that has been transmitted to and received from the partner.

また、上記の電子メール作成支援装置は、前記共通語句抽出手段によって抽出された共通語句のうち少なくとも一つを検索条件として情報の検索を行う情報検索手段を備え、前記情報検索手段は、前記検索条件による情報の検索に成功したとき、ユーザに対して前記相手に当該検索結果を通知するための電子メールの作成を提案するものであることが好ましい。   In addition, the electronic mail creation support apparatus includes an information search unit that searches for information using at least one of the common phrases extracted by the common phrase extraction unit as a search condition, and the information search unit includes the search It is preferable to propose creation of an e-mail for notifying the user of the search result when the information search by the condition is successful.

また、上記の電子メール作成支援装置は、前記語句使用頻度算出手段によって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積手段と、前記共通語句抽出手段によって抽出された共通語句を、前記共通語句抽出手段によって算出された使用率と対応付けて蓄積する共通語句蓄積手段とを備えていることが好ましい。   In addition, the electronic mail creation support apparatus includes the phrase usage frequency storage unit that stores the phrase usage frequency calculated by the phrase usage frequency calculation unit in association with the phrase for each communication partner, and the common usage It is preferable to include a common phrase storage unit that stores the common phrase extracted by the phrase extraction unit in association with the usage rate calculated by the common phrase extraction unit.

以上説明したように、本発明によると、相手との通信に係る電子文字データから、当該相手との共通の話題を表す共通語句情報を自動的に生成することができる。また、こうして生成された共通語句情報を用いることによって、電子メールを送信しようとする相手に応じて、共通話題の情報検索の支援を最適に行うことができる。また、入力文字に変換に関して、相手との通信において頻繁に使用される共通語句の使用頻度を反映させることによって、変換精度を向上させることができる。これらにより、電子メール作成に係るユーザ負担を軽減することが可能となる。   As described above, according to the present invention, it is possible to automatically generate common word / phrase information representing a topic common to the partner from the electronic character data related to the communication with the partner. In addition, by using the common phrase information generated in this way, it is possible to optimally support the information search for the common topic according to the partner to whom the electronic mail is to be transmitted. Further, regarding the conversion to input characters, the conversion accuracy can be improved by reflecting the frequency of use of common words frequently used in communication with the other party. As a result, it is possible to reduce the user burden related to the creation of the e-mail.

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

(第1の参考例)
図1は、本発明の第1の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成を示す。本参考例の電子メール作成支援装置10は、送受信された電子メールを蓄積する送受信メール蓄積部11と、送受信メール蓄積部11に蓄積された電子メールから語句を抽出する語句抽出手段12と、語句抽出手段12によって抽出された語句の使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段13と、語句使用頻度算出手段13によって算出された語句の使用頻度を蓄積する語句使用頻度蓄積部14と、上下度その他の人間関係に関する尺度の少なくとも一つによって規定される人間関係基本情報と語句との対応付けがなされた語句対応リスト15と、通信相手に係る人間関係情報を生成する人間関係情報生成手段16と、人間関係情報生成手段16によって生成された人間関係情報を蓄積する人間関係情報蓄積部17とを備えている。なお、語句抽出手段12、語句使用頻度算出手段13および人間関係情報生成手段16は、ハードウェアおよびソフトウェアのいずれでも実現可能である。
(First reference example)
FIG. 1 shows the configuration of an e-mail creation support apparatus according to a first reference example of the present invention. The e-mail creation support apparatus 10 of this reference example includes a transmission / reception mail storage unit 11 that stores transmitted / received e-mails, a phrase extraction unit 12 that extracts words from the e-mail stored in the transmission / reception mail storage unit 11, and a phrase A phrase usage frequency calculation unit 13 that calculates the usage frequency of the phrase extracted by the extraction unit 12; a phrase usage frequency storage unit 14 that stores the usage frequency of the phrase calculated by the phrase usage frequency calculation unit 13; A word / phrase correspondence list 15 in which the human relation basic information and the words / phrases associated with each other are defined by at least one of the scales relating to human relations, human relation information generating means 16 for generating human relation information related to the communication partner, A human relationship information storage unit 17 for storing the human relationship information generated by the human relationship information generation means 16; Note that the phrase extraction unit 12, the phrase usage frequency calculation unit 13, and the human relationship information generation unit 16 can be realized by either hardware or software.

送受信メール蓄積部11は、これまでにユーザが送受信を行った電子メールを、通信相手および送受信別に蓄積する。図2、図3および図4は、それぞれ、送受信メール蓄積部11が蓄積している情報の日本語、英語および中国語による例である。   The transmission / reception mail storage unit 11 stores the electronic mails that have been transmitted and received by the user so far according to the communication partner and transmission / reception. 2, 3, and 4 are examples of information stored in the transmission / reception mail storage unit 11 in Japanese, English, and Chinese, respectively.

語句抽出手段12は、送受信メール蓄積部11に蓄積されている電子メールにおいて使用されている語句を抽出するものであり、その処理は、語句抽出ステップに相当する。語句の抽出は、たとえば、形態素解析や構文解析などの一般的な方法により行うことが可能である。さらに、特定の語句が登録された必要語辞書などを用いてフィルタリングを行うことによって、後述する人間関係情報の作成に必要な語句のみを抽出することも可能である。ここでいう語句とは、必ずしも形態素ではなく、2語以上の単語から構成される句や独特の言い回し(たとえば、「いつもお世話になっております」といったビジネス上よく用いられる表現など)をも含むものである。   The phrase extraction unit 12 extracts a phrase used in the electronic mail stored in the transmission / reception mail storage unit 11, and the process corresponds to a phrase extraction step. The phrase can be extracted by a general method such as morphological analysis or syntax analysis. Furthermore, it is also possible to extract only words and phrases necessary for creating human relationship information described later by performing filtering using a necessary word dictionary in which specific words and phrases are registered. Phrases here are not necessarily morphemes, but also include phrases composed of two or more words and unique phrases (for example, expressions commonly used in business such as “I always take care of you”). It is a waste.

語句使用頻度算出手段13は、語句抽出手段12によって抽出された語句の使用頻度を算出し、語句使用頻度蓄積部14に既に蓄積されている当該語句の使用頻度に、通信相手および送受信別に累加するものであり、その処理は、語句使用頻度算出ステップに相当する。当該語句の使用履歴がなければ、新たに追加する。図5および図6は、それぞれ、語句使用頻度蓄積部14が蓄積している情報の日本語および英語による例である。各語句の使用頻度は、当該語句の使用頻度の算出を始めてから現在までの累積値である。なお、語句の使用頻度については、初期化が可能である。これにより、たとえば、ユーザと通信相手との人間関係が変化した場合、新たな語句の使用頻度を累加し、蓄積することによって、一から新たな人間関係情報を構築することができる。   The phrase usage frequency calculation unit 13 calculates the usage frequency of the phrase extracted by the phrase extraction unit 12, and accumulates the usage frequency of the word already stored in the phrase usage frequency storage unit 14 for each communication partner and transmission / reception. This process corresponds to the phrase usage frequency calculation step. If there is no usage history of the word, it is newly added. 5 and 6 are examples of information stored in the phrase usage frequency storage unit 14 in Japanese and English, respectively. The frequency of use of each word is a cumulative value from the start of calculation of the frequency of use of the word to the present. Note that the frequency of use of the phrase can be initialized. Thereby, for example, when the human relationship between the user and the communication partner changes, new human relationship information can be constructed from scratch by accumulating and accumulating the frequency of use of new words.

人間関係情報生成手段16は、語句使用頻度蓄積部14に蓄積されている語句の使用頻度と、語句対応リスト15にあらかじめ登録されている語句に対応付けられた人間関係基本情報とに基づいて、通信相手ごとに人間関係情報を作成する。図7および図8は、それぞれ、語句対応リスト15の日本語および英語による例である。ここでは、人間関係情報を、上下度、親密度およびビジネス度の3種類の尺度によって規定するものとする。   The human relationship information generating means 16 is based on the phrase usage frequency stored in the phrase usage frequency storage unit 14 and the basic human relationship information associated with the phrases registered in the phrase correspondence list 15 in advance. Create human relationship information for each communication partner. 7 and 8 are examples of the phrase correspondence list 15 in Japanese and English, respectively. Here, it is assumed that the human relationship information is defined by three kinds of scales, that is, the upper and lower degrees, the familiarity, and the business degree.

上下度は、これが高いほど通信相手がユーザよりも上位にあることを表す。親密度は、これが高いほど通信相手とユーザとが親密であることを表す。そして、ビジネス度は、これが高いほど通信相手とユーザとがビジネス上の強い関係にあることを表す。なお、これら尺度は数値化されている。   The upper and lower degrees indicate that the higher this is, the higher the communication partner is than the user. The closeness indicates that the higher this is, the closer the communication partner and the user are. The business level indicates that the higher this is, the stronger the business partner and the user have a business relationship. These scales are quantified.

人間関係情報生成手段16は、送受信メール蓄積部11に蓄積されている1回の送受信に係る電子メールごとに、語句使用頻度蓄積部14に蓄積されている語句の使用頻度と、語句対応リスト15において当該語句と一致するものに対応する人間関係基本情報との積を求め、通信相手および送受信別に当該積の平均値を求める。すなわち、抽出された語句に対応する人間関係基本情報を、当該語句の使用頻度で重み付けをし、通信相手および送受信別にその平均値を求める。そして、上下度については、相手との送信に係る上下度の平均値と受信に係る上下度の平均値との差を求め、これを当該相手との上下度とする。また、親密度とビジネス度とについては、相手との送信に係る尺度の平均値と受信に係る尺度の平均値との和を求め、これらをそれぞれ当該相手との親密度およびビジネス度とする。以上のようにして、人間関係情報生成手段16は、人間関係情報を生成する。このように、人間関係情報生成手段16が行う処理は、重み付けステップおよび人間関係情報生成ステップに相当する。   The human relationship information generation means 16 uses the phrase usage frequency stored in the phrase usage frequency storage unit 14 and the phrase correspondence list 15 for each email related to one transmission / reception stored in the transmission / reception mail storage unit 11. The product of the human relation basic information corresponding to the one that matches the word is obtained, and the average value of the product is obtained for each communication partner and transmission / reception. That is, the basic human relationship information corresponding to the extracted word is weighted by the frequency of use of the word, and the average value is obtained for each communication partner and transmission / reception. As for the vertical degree, the difference between the average value of the vertical degree related to transmission with the other party and the average value of the vertical degree related to reception is obtained, and this is set as the vertical degree with respect to the other party. In addition, for the familiarity and the business level, the sum of the average value of the scale related to transmission with the counterpart and the average value of the scale related to reception is obtained, and these are set as the closeness and the business level with the counterpart. As described above, the human relationship information generating unit 16 generates human relationship information. As described above, the processing performed by the human relationship information generation unit 16 corresponds to a weighting step and a human relationship information generation step.

人間関係情報蓄積部17は、人間関係情報生成手段16によって生成された人間関係情報を、相手ごとに蓄積する。図9および図10は、それぞれ、人間関係情報蓄積部17が蓄積している情報の日本語および英語による例である。そして、人間関係情報蓄積部17に蓄積された人間関係情報は、当該人間関係情報に係る相手と新たな通信が行われることによって更新される。また、人間関係情報は、初期化が可能である。   The human relation information accumulating unit 17 accumulates the human relation information generated by the human relation information generating unit 16 for each partner. 9 and 10 are examples of information stored in the human relationship information storage unit 17 in Japanese and English, respectively. The human relationship information stored in the human relationship information storage unit 17 is updated when new communication is performed with the partner related to the human relationship information. In addition, the human relationship information can be initialized.

以上、本参考例によると、電子メールの送受信履歴から、相手に係る人間関係情報を自動的に得ることができる。これにより、人間関係情報の登録に係るユーザの負担が軽減される。また、こうして生成された人間関係情報は、電子メールを送信しようとする相手に応じて最適の支援を行うための基本情報として利用することができる。   As described above, according to this reference example, it is possible to automatically obtain the human relationship information related to the other party from the transmission / reception history of the e-mail. Thereby, the burden on the user related to the registration of the human relationship information is reduced. In addition, the human relationship information generated in this way can be used as basic information for performing optimal support according to the other party to whom the electronic mail is to be transmitted.

なお、本参考例では、送受信を行った電子メールを対象としたが、送信メールのみ、あるいは、受信メールのみを対象としても、本発明が奏する効果を何ら損なうものではない。また、電子メールは通信相手および送受信別に蓄積しているが、さらに曜日や時間帯などで区別して蓄積してもよい。さらに、人間関係情報を生成する元となる情報源は電子メールに限られるものではない。たとえば、電話などの音声データを文字データに変換したもの、FAXなどのイメージデータを文字データに変換したもの、コンピュータ通信でリアルタイムに参加者同士が会話を行うことができるサービス、いわゆる電子チャットなど、機械可読な電子化された文字データ(電子文字データ)であればよい。   In this reference example, an e-mail that has been sent and received is targeted. However, even if only a sent mail or only a received mail is targeted, the effect of the present invention is not impaired at all. Further, although e-mails are stored for each communication partner and transmission / reception, they may be stored separately by day of the week or time zone. Furthermore, the information source from which the human relationship information is generated is not limited to e-mail. For example, voice data such as telephone converted into character data, image data such as FAX converted into character data, a service in which participants can talk in real time by computer communication, so-called electronic chat, etc. Any machine-readable digitized character data (electronic character data) may be used.

また、送受信メール蓄積部11、語句使用頻度蓄積部14、語句対応リスト15および人間関係情報蓄積部17について、電子メール作成支援装置10は必ずしもこれらを備える必要はない。これらは外部の記憶装置として構成することが可能である。さらに、送受信メール蓄積部11、語句使用頻度蓄積部14および人間関係情報蓄積部17は特になくても構わない。これらがない場合でも、1回の送受信に係る電子メールから、当該電子メールの相手との人間関係情報を生成することは可能である。   Further, regarding the transmission / reception mail storage unit 11, the phrase usage frequency storage unit 14, the phrase correspondence list 15, and the human relationship information storage unit 17, the email creation support apparatus 10 does not necessarily have to include these. These can be configured as external storage devices. Further, the transmission / reception mail storage unit 11, the phrase usage frequency storage unit 14, and the human relationship information storage unit 17 may be omitted. Even without these, it is possible to generate human relationship information with the other party of the e-mail from the e-mail related to one transmission / reception.

また、本参考例では、語句の使用頻度として累積使用回数を用いたが、単位時間当たりの使用回数やメール単位量当たりの使用回数を用いることが可能である。また、語句の使用頻度として、使用回数ではなく、tf・idf(term frequency・inverse document frequency)値など他の頻度指標を使用することが可能である。   In this reference example, the cumulative number of times of use is used as the frequency of use of the word, but the number of times of use per unit time or the number of times of use per unit amount of mail can be used. Further, as the frequency of use of the phrase, it is possible to use other frequency indicators such as tf · idf (term frequency · inverse document frequency) value instead of the number of times of use.

また、本参考例では、人間関係情報を規定する尺度として上下度、親密度およびビジネス度の3つを用いたが、恋愛関係の深さを表す恋愛度などの他の尺度を追加してもよい。また、尺度を数値化したが、数値以外にも記号によるレベル付けなどが可能である。さらに、人間関係情報は、少なくとも一つの尺度で規定することが可能であり、必ずしも複数の尺度を用いる必要はない。   Also, in this reference example, three levels of verticality, intimacy, and business level are used as the scales for defining the human relationship information. However, other scales such as a love level indicating the depth of a romantic relationship may be added. Good. In addition, although the scale is digitized, leveling with symbols is possible in addition to numerical values. Furthermore, the human relationship information can be defined by at least one scale, and it is not always necessary to use a plurality of scales.

(第2の参考例)
図11は、本発明の第2の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成を示す。本参考例の電子メール作成支援装置20は、第1の参考例に係る電子メール作成支援装置10に、ユーザからの入力を受けるとともにユーザへの表示を行うユーザ入出力部21と、人間関係情報に係る条件と定型句との対応付けがなされたものである定型句対応リスト22(付加情報対応リストに相当する)と、定型句を作成する定型句作成手段23と、語句対応リスト15と、作成された電子メールに含まれる語句の適否を判定する語句適否判定手段25と、人間関係情報に係る条件とメールに付加する装飾情報との対応付けがなされたものである装飾情報対応リスト26(付加情報対応リストに相当する)と、メールに付加する装飾情報を作成する装飾情報作成手段27と、人間関係情報蓄積部17と、人間関係情報蓄積部17から電子メールを送信しようとする相手に係る人間関係情報を抽出する人間関係情報抽出手段28とを備えたものである。このうち、定型句作成手段23、語句適否判定手段25および装飾情報作成手段27は、支援手段に相当する。また、定型句作成手段23、語句適否判定手段25、装飾情報作成手段27および人間関係情報抽出手段28は、ハードウェアおよびソフトウェアのいずれでも実現可能である。
(Second reference example)
FIG. 11 shows the configuration of an e-mail creation support apparatus according to the second reference example of the present invention. The e-mail creation support apparatus 20 of the present reference example includes a user input / output unit 21 that receives input from the user and displays the user to the e-mail creation support apparatus 10 according to the first reference example, and human relationship information A fixed phrase correspondence list 22 (corresponding to an additional information correspondence list) in which a condition and a fixed phrase are associated with each other, a fixed phrase creation means 23 for creating a fixed phrase, a phrase correspondence list 15, A phrase adequacy determination unit 25 that determines whether a phrase included in the created electronic mail is appropriate, and a decoration information correspondence list 26 in which a condition relating to the human relationship information and decoration information added to the mail are associated with each other. Corresponding to the additional information correspondence list), the decoration information creating means 27 for creating the decoration information to be added to the mail, the human relationship information storage unit 17, and the human relationship information storage unit 17 from the electronic It is obtained by a human relationship information extracting unit 28 for extracting relationships information relating to someone trying to send Lumpur. Among these, the fixed phrase creation means 23, the phrase appropriateness determination means 25, and the decoration information creation means 27 correspond to support means. Further, the fixed phrase creation means 23, the phrase appropriateness determination means 25, the decoration information creation means 27, and the human relationship information extraction means 28 can be realized by either hardware or software.

ユーザ入出力部21は、ユーザからのメール作成に係る操作を受け付ける。そして、定型句作成の要求操作があれば定型句作成手段23を動作させ、語句判定の要求操作があれば語句適否判定手段25を動作させ、そして、装飾情報作成の要求操作があれば装飾情報作成手段27を動作させる。   The user input / output unit 21 receives an operation related to mail creation from the user. Then, if there is a request for creating a fixed phrase, the fixed phrase creating means 23 is operated, if there is a request for determining a phrase, the word suitability determining means 25 is operated, and if there is a request for creating decoration information, the decoration information The creation means 27 is operated.

定型句作成手段23は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報と、定型句対応リスト22に登録されている人間関係情報に係る条件と定型句との対応付けとに基づいて、定型句を作成する。定型句作成手段23は、付加情報提案手段に相当するものであり、その処理は、付加情報提案ステップに相当する。図12は、定型句対応リスト22の例である。条件部分の“−”は任意の値でよいことを表す。なお、人間関係情報蓄積部17は、第1の参考例に係る電子メール作成支援装置10(具体的には、図1に示した人間関係情報生成手段16)によって生成された人間関係情報を蓄積したものである。これについては既に説明しているので、ここでは説明を省略する。   The fixed phrase creating means 23 is based on the human relation information extracted by the human relation information extracting means 28 and the correspondence between the conditions related to the human relation information registered in the fixed phrase correspondence list 22 and the fixed phrases. Create an AutoText entry. The fixed phrase creation means 23 corresponds to additional information proposal means, and the process corresponds to an additional information proposal step. FIG. 12 is an example of the fixed phrase correspondence list 22. “-” In the condition part indicates that an arbitrary value is acceptable. The human relation information storage unit 17 stores the human relation information generated by the e-mail creation support apparatus 10 (specifically, the human relation information generation unit 16 shown in FIG. 1) according to the first reference example. It is a thing. Since this has already been described, the description thereof is omitted here.

定型句作成手段23は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された、メールを送信しようとする相手の人間関係情報に基づいて、定型句対応リスト22において条件を満たす定型句の一覧を取り出す。たとえば、通信相手A(上下度=0.12、親密度=−0.28、ビジネス度=0.52)への電子メールを作成するときには、定型句「ますますご清栄の段お慶び申し上げます」(上下度>0、ビジネス度>0.5)を含む一覧が取り出される。一方、通信相手B(上下度=0.36、親密度=0.22、ビジネス度=0.08)への電子メールを作成するときには、定型句「お元気ですか?」(親密度>0.2、ビジネス度<0.1)を含む一覧が取り出される。そして、定型句作成手段23は、ユーザ入出力部21を通じて定型句の一覧をユーザに表示し、ユーザによって選択された定型句を作成中の電子メールに挿入する。   The fixed phrase creation unit 23 extracts a list of fixed phrases that satisfy the conditions in the fixed phrase correspondence list 22 based on the human relationship information of the partner to whom the mail is to be transmitted, extracted by the human relationship information extraction unit 28. For example, when composing an e-mail to communication partner A (vertical degree = 0.12, intimacy = −0.28, business degree = 0.52), thank you ”(Up / down degree> 0, business degree> 0.5) is extracted. On the other hand, when creating an e-mail to the communication partner B (verticality = 0.36, familiarity = 0.22, business degree = 0.08), the fixed phrase “How are you?” (Intimacy> 0 .2. A list containing business degrees <0.1) is retrieved. Then, the fixed phrase creation unit 23 displays a list of fixed phrases to the user through the user input / output unit 21 and inserts the fixed phrase selected by the user into the e-mail being created.

語句適否判定手段25は、語句対応リスト15から、作成された(作成中も含む)電子メールに含まれるそれぞれの語句に対応付けられた人間関係基本情報を取り出す。そして、取り出した人間関係基本情報と、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報との距離を算出する。このように、語句適否判定手段25が行う処理は、語句適否判定ステップおよび距離算出ステップに相当する。なお、語句対応リスト15は、第1の参考例において説明したものと同様のものであるので、ここでは説明を省略する。   The phrase adequacy determination unit 25 extracts basic human relationship information associated with each phrase included in the created (including during creation) e-mail from the phrase correspondence list 15. Then, the distance between the extracted human relationship basic information and the human relationship information extracted by the human relationship information extracting means 28 is calculated. Thus, the processing performed by the phrase suitability determination unit 25 corresponds to a phrase suitability determination step and a distance calculation step. Note that the word / phrase correspondence list 15 is the same as that described in the first reference example, and a description thereof will be omitted here.

本参考例では、人間関係情報間の距離として、上下度、親密度およびビジネス度の3つの尺度ごとのユークリッド距離を用いる。そして、算出した距離が所定の閾値を超える場合には、作成された電子メールに含まれる語句が適切でないと判定され、ユーザ入出力部21を通じてこの旨がユーザに表示される。たとえば、通信相手A(上下度=0.12、親密度=−0.28、ビジネス度=0.52)に「君」(上下度=−0.2、親密度=0.1、ビジネス度=0.1)という呼びかけを用いた場合には、「君」は不適切であるとの旨のメッセージが表示される。   In this reference example, the Euclidean distance for each of the three scales of verticality, familiarity, and business degree is used as the distance between the human relationship information. If the calculated distance exceeds a predetermined threshold, it is determined that the phrase included in the created e-mail is not appropriate, and this is displayed to the user through the user input / output unit 21. For example, the communication partner A (vertical degree = 0.12, familiarity = −0.28, business degree = 0.52) is assigned to “you” (vertical degree = −0.2, familiarity = 0.1, business degree. = 0.1), a message that “you” is inappropriate is displayed.

装飾情報作成手段27は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報と、装飾情報対応リスト26に登録されている人間関係情報に係る条件と装飾情報との対応付けとに基づいて、電子メールに付加する装飾情報を作成する。装飾情報作成手段27は、付加情報提案手段に相当するものであり、その処理は、付加情報提案ステップに相当する。装飾情報は、電子メールの表現力を高めるための情報であり、静止画や動画や音声やキャラクタなどの付加的な情報や、文字の大きさや色を変えるなどの装飾に係る情報を含む。ここでは静止画を添付する例で説明する。図13は、装飾情報対応リスト26の例を示す。装飾情報対応リスト26は、人間関係情報に係る条件とそれに対応する装飾情報として静止画のファイル名との対応付けがなされたものである。条件部分の“−”は任意の値でよいことを表す。また、図14は、対応する静止画の例を示す。   The decoration information creation means 27 is based on the human relation information extracted by the human relation information extraction means 28 and the correspondence between the condition related to the human relation information registered in the decoration information correspondence list 26 and the decoration information. Create decoration information to be added to e-mail. The decoration information creation unit 27 corresponds to an additional information proposal unit, and the process corresponds to an additional information proposal step. The decoration information is information for enhancing the expressiveness of e-mail, and includes additional information such as still images, moving images, voices, characters, and the like, and information related to decorations such as changing the size and color of characters. Here, an example in which a still image is attached will be described. FIG. 13 shows an example of the decoration information correspondence list 26. The decoration information correspondence list 26 is a list in which conditions relating to the human relationship information are associated with file names of still images as decoration information corresponding thereto. “-” In the condition part indicates that an arbitrary value is acceptable. FIG. 14 shows an example of a corresponding still image.

装飾情報作成手段27は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された、メールを送信しようとする相手の人間関係情報に基づいて、装飾情報対応リスト26において条件を満たす装飾情報の一覧を取り出す。たとえば、通信相手A(上下度=0.12、親密度=−0.28、ビジネス度=0.52)への電子メールを作成するときには、付加情報“a.gif” (上下度>0.1、親密度<0.4、ビジネス度>0.3)を含む一覧が取り出される。一方、通信相手B(上下度=0.36、親密度=0.22、ビジネス度=0.08)への電子メールを作成するときには、付加情報“b.gif”(親密度>0.4、ビジネス度<0)を含む一覧が取り出される。そして、装飾情報作成手段27は、ユーザ入出力部21を通じて装飾情報の一覧をユーザに表示し、ユーザによって選択された装飾情報を作成中の電子メールに添付し、あるいは、当該装飾情報で電子メールに装飾を施す。なお、人間関係情報抽出手段28が行う処理は、人間関係情報抽出ステップに相当する。   The decoration information creation means 27 extracts a list of decoration information that satisfies the condition in the decoration information correspondence list 26 based on the person relation information of the other party to whom the mail is to be transmitted, extracted by the person relation information extraction means 28. For example, when creating an e-mail to the communication partner A (vertical degree = 0.12, familiarity = 0.0.28, business degree = 0.52), additional information “a.gif” (vertical degree> 0. 1, a list including intimacy <0.4, business degree> 0.3) is retrieved. On the other hand, when creating an e-mail to the communication partner B (verticality = 0.36, familiarity = 0.22, business degree = 0.08), additional information “b.gif” (intimacy> 0.4 , A list including business degree <0) is retrieved. Then, the decoration information creation means 27 displays a list of decoration information to the user through the user input / output unit 21, and attaches the decoration information selected by the user to the e-mail being created, or uses the decoration information as an e-mail. Decorate with. The process performed by the human relationship information extraction unit 28 corresponds to a human relationship information extraction step.

以上、本参考例によると、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報に基づいて、電子メールを送信しようとする相手に応じて、適切な電子メール作成支援を行うことができる。これにより、電子メールの作成に係るユーザの負担が軽減される。   As described above, according to the present reference example, it is possible to perform appropriate e-mail creation support in accordance with the person to whom the e-mail is to be transmitted, based on the human relationship information extracted by the human relationship information extracting unit 28. Thereby, the burden on the user related to the creation of the e-mail is reduced.

なお、定型句対応リスト22、語句対応リスト15、人間関係情報蓄積部17および装飾情報対応リスト26について、電子メール作成支援装置20は必ずしもこれらを備える必要はない。これらは、外部の記憶装置として構成することが可能である。   Note that the e-mail creation support apparatus 20 does not necessarily need to include the fixed phrase correspondence list 22, the phrase correspondence list 15, the human relationship information storage unit 17, and the decoration information correspondence list 26. These can be configured as external storage devices.

また、本参考例では、電子メールに付加する付加情報として、定型句および装飾情報の2つについて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。上記と同様の方法で、その他の付加情報を付加することができる。   Further, in this reference example, two fixed phrases and decoration information have been described as additional information added to an e-mail, but the present invention is not limited to this. Other additional information can be added in the same manner as described above.

また、定型句作成手段23、語句適否判定手段25および装飾情報作成手段27について、電子メール作成支援装置20は必ずしもこれらをすべて備える必要はない。これらは、必要に応じて適宜省略が可能であり、たとえ省略しても、本発明が奏する効果を何ら損なうものではない。   Further, regarding the fixed phrase creation means 23, the phrase suitability determination means 25, and the decoration information creation means 27, the electronic mail creation support apparatus 20 does not necessarily have to include all of them. These can be omitted as appropriate, and even if omitted, the effect of the present invention is not impaired.

(第1の実施形態)
図15は、本発明の第1の実施形態に係る電子メール作成支援装置の構成を示す。本実施形態の電子メール作成支援装置30は、第1の参考例に係る電子メール作成支援装置10に、ユーザからの入力を受けるとともにユーザへの表示を行うユーザ入出力部31と、人間関係情報に係る条件と変換辞書との対応付けがなされた変換辞書対応リスト32と、変換辞書対応リスト32に登録された変換辞書のうち所定の条件を満たすものを選択する辞書選択手段33と、蓄積語句リスト34と、入力された文字に対して変換候補を出力する入力文字変換手段35と、人間関係情報蓄積部17と、人間関係情報蓄積部17から電子メールを送信しようとする相手に係る人間関係情報を抽出する人間関係情報抽出手段28とを備えたものである。なお、辞書選択手段33および入力文字変換手段35は、ハードウェアおよびソフトウェアのいずれでも実現可能である。また、人間関係情報抽出手段28は、第2の参考例において説明したものと同様である。
(First embodiment)
FIG. 15 shows the configuration of the e-mail creation support apparatus according to the first embodiment of the present invention. The e-mail creation support apparatus 30 according to the present embodiment includes a user input / output unit 31 that receives input from a user and displays the user to the e-mail creation support apparatus 10 according to the first reference example, and human relationship information A conversion dictionary correspondence list 32 in which the conditions related to the conversion dictionary are associated with each other, a dictionary selection means 33 for selecting a conversion dictionary registered in the conversion dictionary correspondence list 32 that satisfies a predetermined condition, and an accumulated phrase List 34, input character conversion means 35 for outputting conversion candidates for the input characters, human relationship information storage unit 17, and human relationship related to the other party to whom an email is to be transmitted from human relationship information storage unit 17 It is provided with human relationship information extraction means 28 for extracting information. The dictionary selection means 33 and the input character conversion means 35 can be realized by either hardware or software. The human relationship information extracting unit 28 is the same as that described in the second reference example.

ユーザ入出力部31は、ユーザからのメール作成に係る操作を受け付ける。そして、文字入力がされた場合には入力文字変換手段35を動作させる。一方、終了要求がされた場合にはメール作成作業を終了する。   The user input / output unit 31 receives an operation related to mail creation from the user. When a character is input, the input character conversion means 35 is operated. On the other hand, when the termination request is made, the mail creation work is terminated.

辞書選択手段33は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報と、変換辞書対応リスト32に登録されている人間関係情報に係る条件と変換辞書との対応付けとに基づいて、入力文字変換手段35によって使用されるべき変換辞書を選択するものであり、支援手段に相当する。また、辞書選択手段33が行う処理は、辞書選択ステップに相当する。図16は、変換辞書対応リスト32の例を示す。変換辞書対応リスト32は、人間関係情報に係る条件とそれに対応する変換辞書のファイル名との対応付けがなされたものである。条件部分の“−”は任意の値でよいことを表す。   The dictionary selection unit 33 is input based on the human relationship information extracted by the human relationship information extraction unit 28 and the correspondence between the condition related to the human relationship information registered in the conversion dictionary correspondence list 32 and the conversion dictionary. The conversion dictionary to be used by the character conversion unit 35 is selected and corresponds to the support unit. The processing performed by the dictionary selection unit 33 corresponds to a dictionary selection step. FIG. 16 shows an example of the conversion dictionary correspondence list 32. The conversion dictionary correspondence list 32 is a list in which conditions relating to human relationship information are associated with file names of conversion dictionaries corresponding thereto. “-” In the condition part indicates that an arbitrary value is acceptable.

辞書選択手段33は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された、メールを送信しようとする相手の人間関係情報に基づいて、変換辞書対応リスト32において条件を満たす変換辞書を選択する。たとえば、通信相手A(上下度=0.12、親密度=−0.28、ビジネス度=0.52)への電子メールを作成するときには、変換辞書“c.dic” (上下度>0.1、ビジネス度>0.5)が選択される。一方、通信相手B(上下度=0.36、親密度=0.22、ビジネス度=0.08)への電子メールを作成するときには、変換辞書“d.dic”(親密度>0.2、ビジネス度<0.1)が選択される。なお、人間関係情報蓄積部17は、第1の参考例に係る電子メール作成支援装置10(具体的には、図1に示した人間関係情報生成手段16)によって生成された人間関係情報を蓄積したものである。これについては既に説明しているので、ここでは説明を省略する。   The dictionary selection unit 33 selects a conversion dictionary that satisfies the condition in the conversion dictionary correspondence list 32 based on the human relationship information of the partner to whom the mail is to be transmitted, extracted by the human relationship information extraction unit 28. For example, when creating an e-mail to the communication partner A (vertical degree = 0.12, familiarity = −0.28, business degree = 0.52), the conversion dictionary “c.dic” (vertical degree> 0. 1, business degree> 0.5) is selected. On the other hand, when creating an e-mail to the communication partner B (verticality = 0.36, familiarity = 0.22, business degree = 0.08), the conversion dictionary “d.dic” (intimacy> 0.2) , Business degree <0.1) is selected. The human relation information storage unit 17 stores the human relation information generated by the e-mail creation support apparatus 10 (specifically, the human relation information generation unit 16 shown in FIG. 1) according to the first reference example. It is a thing. Since this has already been described, the description thereof is omitted here.

入力文字変換手段35は、辞書選択手段33によって選択された変換辞書を用いて、ユーザが入力する文字または文字列を所望の文字または文字列に変換する。すなわち、入力文字変換手段35は、ある「読み」が与えられた場合、その「読み」に先頭一致する文字または文字列を変換候補として選択する、いわゆる入力予測変換を行う。このとき、作成中の電子メールの相手に関して、蓄積語句リスト34に蓄積された語句の使用頻度を反映させて、当該相手とのメールの送受信において相対的に使用頻度の高い語句が相対的に上位に来るようにする。そして、ユーザは、入力文字変換手段35によってユーザ入出力部31を通じて表示された変換候補のうち、所望のものを選択することによって、変換文字列を確定して、作成中の電子メールに挿入することができる。なお、蓄積語句リスト34は、第1の参考例において説明した語句使用頻度蓄積部(語句使用頻度蓄積手段に相当)14に蓄積されている情報と同様のものである。   The input character conversion means 35 converts the character or character string input by the user into a desired character or character string using the conversion dictionary selected by the dictionary selection means 33. That is, when a certain “reading” is given, the input character conversion means 35 performs a so-called input predictive conversion in which a character or a character string matching the head of the “reading” is selected as a conversion candidate. At this time, with respect to the other party of the e-mail being created, the frequency of use of the words stored in the stored word list 34 is reflected, and the words with higher frequency of use are relatively higher in the transmission / reception of mail with the other party. To come to. Then, the user selects a desired conversion candidate from among the conversion candidates displayed through the user input / output unit 31 by the input character conversion means 35, thereby confirming the conversion character string and inserting it into the e-mail being created. be able to. The stored phrase list 34 is the same as the information stored in the phrase usage frequency storage unit (corresponding to the phrase usage frequency storage means) 14 described in the first reference example.

図17は、入力文字変換手段35が表示する変換候補の例である。この例は、ユーザが入力した文字「よ」に対する、通信相手A(上下度=0.12、親密度=−0.28、ビジネス度=0.52)および通信相手B(上下度=0.36、親密度=0.22、ビジネス度=0.08)に係る変換候補を示している。通信相手Aのときの変換候補においては「よろしくお願いします」が先頭に位置する。一方、通信相手Bのときの変換候補においては「ヨロシク」が先頭に位置する。また、それぞれの相手に係る変換候補の上位に、当該相手との間で頻繁に使用される語句が上位に位置している。   FIG. 17 is an example of conversion candidates displayed by the input character conversion means 35. In this example, the communication partner A (vertical degree = 0.12, familiarity = −0.28, business degree = 0.52) and communication partner B (vertical degree = 0.0) for the character “yo” input by the user. 36, conversion candidates according to closeness = 0.22 and business degree = 0.08). In the conversion candidate at the time of communication partner A, “Thank you very much” is at the top. On the other hand, in the conversion candidate for the communication partner B, “Yoroshiku” is positioned at the head. Further, words frequently used with the partner are positioned above the conversion candidates related to each partner.

以上、本実施形態によると、人間関係情報蓄積部17に蓄積された人間関係情報に基づいて、電子メールを送信しようとする相手に応じて、最適な変換辞書を選択することができる。また、蓄積語句リスト34に蓄積された語句の使用頻度を反映させて、電子メールを送信しようとする相手に応じて、より頻繁に使用する語句を変換候補の上位にすることができる。これにより、文字列変換の精度が向上するとともに、電子メールの作成に係るユーザの負担、特に、文字入力に係るユーザの負担が軽減される。   As described above, according to the present embodiment, an optimal conversion dictionary can be selected based on the human relationship information stored in the human relationship information storage unit 17 in accordance with the other party to whom the electronic mail is to be transmitted. In addition, by reflecting the frequency of use of the words stored in the stored word list 34, words that are used more frequently can be made higher in the conversion candidates depending on the party to whom the e-mail is to be transmitted. As a result, the accuracy of character string conversion is improved, and the burden on the user related to the creation of the e-mail, particularly the burden on the user related to character input, is reduced.

なお、変換辞書対応リスト32、人間関係情報蓄積部17および蓄積語句リスト34について、電子メール作成支援装置30は必ずしもこれらを備える必要はない。これらは、外部の記憶装置として構成することが可能である。   Note that the e-mail creation support apparatus 30 does not necessarily have to include the conversion dictionary correspondence list 32, the human relation information storage unit 17, and the stored word list 34. These can be configured as external storage devices.

また、辞書選択手段33および入力文字変換手段35について、電子メール作成支援装置30は必ずしもこれらをすべて備える必要はない。これらは、必要に応じて適宜省略が可能であり、たとえ省略しても、本発明が奏する効果を何ら損なうものではない。また、入力文字変換手段35は、電子メールを作成するときだけではなく、たとえば、所定の相手に係る文書を作成するときにも、その効果を奏するものである。また、通信相手と変換辞書とが1対1に対応付けられていてもよい。   Further, regarding the dictionary selection means 33 and the input character conversion means 35, the e-mail creation support apparatus 30 does not necessarily have to include all of them. These can be omitted as appropriate, and even if omitted, the effects of the present invention are not impaired. Further, the input character conversion means 35 is effective not only when creating an e-mail but also when creating a document relating to a predetermined partner, for example. Further, the communication partner and the conversion dictionary may be associated with each other on a one-to-one basis.

また、第2の参考例および第1の実施形態に係る電子メール作成支援装置20,30は、第1の参考例に係る電子メール作成支援装置10に新たな構成要素を追加した形態をしているが、電子メール作成支援装置10に相当する構成要素は、特に備えなくてもよい。すなわち、人間関係情報蓄積部17に蓄積された人間関係情報は、電子メール作成支援装置10以外によって生成されたものであってもよいし、もちろん、ユーザ自ら入力したものであってもよい。また、人間関係情報は、「上司」や「友人」などの項目別に分類してもよい。   The e-mail creation support apparatuses 20 and 30 according to the second reference example and the first embodiment have a form in which new components are added to the e-mail creation support apparatus 10 according to the first reference example. However, the components corresponding to the electronic mail creation support apparatus 10 do not have to be particularly provided. That is, the human relationship information stored in the human relationship information storage unit 17 may be generated by a device other than the e-mail creation support apparatus 10, or of course, input by the user himself / herself. Further, the human relationship information may be classified according to items such as “boss” and “friend”.

また、第2の参考例および第1の実施形態において説明した定型句作成手段23、語句適否判定手段25、装飾情報作成手段27および辞書選択手段33は、人間関係情報抽出手段28によって抽出された人間関係情報に基づいて電子メールの作成に係る支援を行うという本発明の支援手段を説明するために例として挙げたに過ぎない。したがって、本発明の支援手段は、上記の各手段に限定されるものではない。   Further, the fixed phrase creation means 23, the phrase appropriateness determination means 25, the decoration information creation means 27, and the dictionary selection means 33 described in the second reference example and the first embodiment are extracted by the human relationship information extraction means 28. It is merely given as an example to explain the support means of the present invention for providing support related to creation of an e-mail based on human relationship information. Therefore, the support means of the present invention is not limited to the above means.

(第2の実施形態)
図18は、本発明の第2の実施形態に係る電子メール作成支援装置の構成を示す。本実施形態の電子メール作成支援装置40は、ユーザからの入力を受けるとともにユーザへの表示を行うユーザ入出力部41と、送受信された電子メールを蓄積する送受信メール蓄積部11と、送受信メール蓄積部11に蓄積された電子メールから語句を抽出する語句抽出手段12と、語句抽出手段12によって抽出された語句の使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段13と、語句使用頻度算出手段13によって算出された語句の使用頻度を蓄積する語句使用頻度蓄積部14と、語句使用頻度蓄積部14に蓄積された語句の使用頻度から通信相手との共通語句を抽出する共通語句抽出手段42と、共通語句抽出手段42によって抽出された共通語句を蓄積する共通語句蓄積部(共通語句蓄積手段に相当)43と、共通語句蓄積部43に蓄積された語句を用いて電子メール作成支援装置40の内部または外部に蓄積された情報を検索する情報検索手段44とを備えている。このうち、共通語句抽出手段42および情報検索手段44は、ハードウェアおよびソフトウェアのいずれでも実現可能である。なお、送受信メール蓄積部11、語句抽出手段12、語句抽出手段13および語句使用頻度蓄積部14は、第1の参考例のものと同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
(Second Embodiment)
FIG. 18 shows the configuration of an e-mail creation support apparatus according to the second embodiment of the present invention. The electronic mail creation support apparatus 40 according to the present embodiment includes a user input / output unit 41 that receives input from a user and displays the input to the user, a transmission / reception mail storage unit 11 that stores transmitted / received emails, and transmission / reception mail storage. Calculated by the phrase extraction means 12 for extracting a phrase from the e-mail stored in the unit 11, the phrase usage frequency calculation means 13 for calculating the usage frequency of the phrase extracted by the phrase extraction means 12, and the phrase usage frequency calculation means 13 A phrase usage frequency storage unit 14 that stores the usage frequency of the phrase that has been generated, a common phrase extraction unit 42 that extracts a common phrase with the communication partner from the usage frequency of the phrase stored in the phrase usage frequency storage unit 14, and a common phrase The common phrase storage unit (corresponding to the common phrase storage unit) 43 that stores the common phrase extracted by the extraction unit 42 and the common phrase storage unit 43 And an information retrieval means 44 for retrieving information stored in the internal or external e-mail creation supporting device 40 using the by phrase. Of these, the common phrase extraction means 42 and the information search means 44 can be realized by either hardware or software. The transmission / reception mail storage unit 11, the phrase extraction unit 12, the phrase extraction unit 13, and the phrase usage frequency storage unit 14 are the same as those in the first reference example, and thus detailed description thereof is omitted here.

共通語句抽出手段42は、語句使用頻度蓄積部14に蓄積された語句使用頻度に基づいて、通信相手ごとに送信メールおよび受信メールにおいて共通に使用された語句の使用頻度を、当該送信メールおよび受信メールから抽出された語句の使用頻度の総数で除した値を、その語句の使用率、すなわち共通度として求める。そして、共通度が所定値以上である語句を共通語句として共通語句蓄積部43に蓄積する。図19は、共通語句蓄積部43が蓄積している情報の例である。なお、共通語句抽出手段42が行う処理は、共通語句抽出ステップに相当する。   Based on the phrase usage frequency accumulated in the phrase usage frequency storage unit 14, the common phrase extraction unit 42 calculates the usage frequency of the phrase commonly used in the transmission mail and the reception mail for each communication partner, from the transmission mail and the reception. A value obtained by dividing the usage frequency of the word extracted from the mail by the total number is obtained as the usage rate of the word, that is, the common degree. Then, phrases having a common degree equal to or greater than a predetermined value are stored in the common phrase storage unit 43 as common phrases. FIG. 19 is an example of information stored in the common phrase storage unit 43. The process performed by the common phrase extraction unit 42 corresponds to a common phrase extraction step.

ユーザ入出力部41は、ユーザからのメール作成に係る操作を受け付ける。そして、ユーザから、電子メールを送信しようとする相手が興味を示すであろう情報の検索の要求を受けると、情報検索手段44を動作させる。   The user input / output unit 41 receives an operation related to mail creation from the user. When the user receives a request for searching for information that the person to whom the e-mail is to be sent will be interested in, the information search means 44 is operated.

情報検索手段44は、共通語句蓄積部43から、電子メールを送信しようとする相手に係る共通語句を取り出し、共通語句の一つまたは複数の組み合わせを検索条件として、ネットワーク(不図示)を通じて外部のニュースサイトの検索を行う。共通語句は、ユーザおよび電子メールを送信しようとする相手が頻繁に使用する語句であり、当該相手が興味を示すであろう事柄を反映していると考えることができるからである。そして、情報検索手段44は、検索の結果、何らかの情報を得たならば、ユーザ入出力部41を介してユーザに検索結果を表示する。なお、情報検索手段44が行う処理は、情報検索ステップに相当する。   The information search means 44 retrieves a common word / phrase relating to the other party to whom the e-mail is to be transmitted from the common word / phrase accumulating unit 43, and uses one or more combinations of the common words / phrases as a search condition through an external network (not shown). Search news sites. This is because the common word / phrase is a word / phrase frequently used by the user and the other party to whom the electronic mail is to be transmitted, and can be considered to reflect a matter that the other party will be interested in. When the information search unit 44 obtains some information as a result of the search, the information search unit 44 displays the search result to the user via the user input / output unit 41. The process performed by the information search means 44 corresponds to an information search step.

また、ユーザ入出力部41は、ユーザから通常の情報検索の要求を受けると、情報検索手段44を動作させる。この場合、情報検索手段44は、ユーザ自身が入力した検索条件で、ネットワーク(不図示)を通じて外部のニュースサイトの検索を行う。そして、検索の結果得られた情報に、共通語句蓄積部43に蓄積された共通語句が含まれているとき、情報検索手段44は、当該共通用語を頻繁に使用するユーザにその情報を通知するための電子メールの作成を提案する。図20は、ユーザ入出力部41の電子メール作成提案時の表示例である。ユーザは、図20に示したボタン「Bさんに知らせる」を選択することによって、相手Bに検索結果を通知するための電子メールを作成することができる。なお、電子メール作成の提案タイミングは、検索結果を得たタイミングでもよいし、検索結果を得た後にユーザが別の画面に切り替えたタイミングでもよい。   The user input / output unit 41 operates the information search unit 44 when receiving a normal information search request from the user. In this case, the information search means 44 searches for an external news site through a network (not shown) under the search conditions input by the user. When the information obtained as a result of the search includes a common phrase stored in the common phrase storage unit 43, the information search unit 44 notifies the user who frequently uses the common term. Propose to create an email for. FIG. 20 is a display example when the user input / output unit 41 proposes to create an email. The user can create an e-mail for notifying partner B of the search results by selecting the button “notify Mr. B” shown in FIG. The proposal timing for creating the e-mail may be the timing when the search result is obtained, or may be the timing when the user switches to another screen after obtaining the search result.

以上、本実施形態によると、電子メールを送信しようとする通信との共通語句から、共通の話題に関する情報を簡単に得ることができ、さらに、当該情報を生かした電子メール本文の作成支援を行うことができる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to easily obtain information on a common topic from a common word / phrase with a communication to send an e-mail, and further to support creation of an e-mail text utilizing the information. be able to.

なお、本実施形態では、情報の検索範囲は外部のニュースサイトであるとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。レシピ情報や書籍情報など他の情報を検索するようにしてもよい。また、外部ではなく電子メール作成支援装置50の内部におけるデータベースを検索するようにしてもよい。   In the present embodiment, the information search range is an external news site, but the present invention is not limited to this. Other information such as recipe information and book information may be searched. Further, a database inside the electronic mail creation support apparatus 50 may be searched instead of outside.

また、本実施形態では、送信メールおよび受信メールにおいて共通に使用された語句の使用頻度を共通語句の共通度としたが、送信メールおよび受信メールのいずれか一方に頻出する語句を共通用語として取り扱うようにしてもよい。送信メールおよび受信メールのいずれか一方に頻出する語句は、メールをやりとりする当事者にとって頻繁に目にする語句であり、そういう点において、当事者に共通する語句であると考えることができるからである。   In the present embodiment, the frequency of use of words / phrases that are commonly used in sent mail and received mail is used as the common word / phrase, but words that frequently appear in either sent mail or received mail are handled as common terms. You may do it. This is because a phrase that frequently appears in one of the transmitted mail and the received mail is a phrase that is frequently seen by the parties that exchange mail, and in that respect, can be considered as a phrase that is common to the parties.

また、共通語句の共通度の算出に、通信相手からのレスポンス率やレスポンスタイムを加味してもよい。たとえば、レスポンス率を加味する場合には、レスポンス率が高いほど、そして、レスポンスタイムが短いほど共通度を高くするようにする。これにより、共通語句の共通度の精度をより高くすることができる。   Moreover, you may consider the response rate and response time from a communication other party in calculation of the common degree of a common word / phrase. For example, when the response rate is taken into account, the higher the response rate and the shorter the response time, the higher the degree of commonality. Thereby, the precision of the common degree of a common phrase can be made higher.

(第3の参考例)
図21は、本発明の第3の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成を示す。本参考例の電子メール作成支援装置50は、ユーザからの入力を受けるとともにユーザへの表示を行うユーザ入出力部51と、送受信された電子メールを蓄積する送受信メール蓄積部11と、送受信メール蓄積部11に蓄積された電子メールから、当該電子メール作成支援装置50が使用する辞書に登録されていない独自語句を抽出する独自語句抽出手段52と、独自語句抽出手段52によって抽出された独自語句の使用頻度を算出する独自語句使用頻度算出手段53と、独自語句使用頻度算出手段53によって算出された語句の使用頻度を蓄積する独自語句使用頻度蓄積部54と、入力された文字に対して変換候補を出力する入力文字変換手段55とを備えている。このうち、独自語句抽出手段52、独自語句使用頻度算出手段53および入力文字変換手段55は、ハードウェアおよびソフトウェアのいずれでも実現可能である。なお、送受信メール蓄積部11は、第1の参考例のものと同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
(Third reference example)
FIG. 21 shows the configuration of an e-mail creation support apparatus according to the third reference example of the present invention. The e-mail creation support apparatus 50 of this reference example includes a user input / output unit 51 that receives input from a user and displays the input to the user, a transmission / reception mail storage unit 11 that stores transmitted / received e-mails, and transmission / reception mail storage A unique word / phrase extracting unit 52 for extracting a unique word / phrase that is not registered in the dictionary used by the electronic mail creation support device 50 from the electronic mail stored in the unit 11, and a unique word / phrase extracted by the unique word / phrase extracting unit 52. A unique word / phrase usage frequency calculating unit 53 for calculating the usage frequency, a unique word / phrase usage frequency accumulating unit 54 for accumulating the usage frequency of the word / phrase calculated by the unique word / phrase usage frequency calculating unit 53, and conversion candidates for the input characters. And an input character converting means 55 for outputting. Among these, the unique word / phrase extraction means 52, the unique word / phrase use frequency calculation means 53, and the input character conversion means 55 can be realized by either hardware or software. The transmission / reception mail storage unit 11 is the same as that of the first reference example, and thus detailed description thereof is omitted here.

ユーザ入出力部51は、ユーザからのメール作成に係る操作を受け付ける。そして、文字入力がされた場合には入力文字変換手段55を動作させる。   The user input / output unit 51 receives an operation related to mail creation from the user. When a character is input, the input character conversion means 55 is operated.

独自語句抽出手段52は、図1に示した語句抽出手段12とは異なり、送受信メール蓄積部11に蓄積されている電子メールにおいて、電子メール作成支援装置50が使用する辞書に登録されていない独自語句を抽出する。独自語句の抽出は、たとえば、形態素解析や構文解析などの一般的な方法により語句を抽出する際に、解析用の辞書に存在しないために未定義語として扱われる語句を抽出することにより行う。なお、独自語句抽出手段52が行う処理は、独自語句抽出ステップに相当する。   Unlike the word extraction unit 12 shown in FIG. 1, the unique word / phrase extraction unit 52 is an original email that is not registered in the dictionary used by the email creation support device 50 in the email stored in the transmission / reception mail storage unit 11. Extract words. For example, when extracting a phrase by a general method such as morphological analysis or syntax analysis, the unique phrase is extracted by extracting a phrase that is treated as an undefined word because it does not exist in the analysis dictionary. Note that the processing performed by the unique word / phrase extraction means 52 corresponds to a unique word / phrase extraction step.

独自語句使用頻度算出手段53は、独自語句抽出手段52によって抽出された独自語句の使用頻度を算出し、独自語句使用頻度蓄積部54に既に蓄積されている当該独自語句の使用頻度に累加するものであり、その処理は、独自語句使用頻度算出ステップに相当する。当該独自語句の使用履歴がなければ、新たに追加する。図22は、独自語句使用頻度蓄積部54が蓄積している情報の例である。各独自語句の使用頻度は、当該独自語句の使用頻度の算出を始めてから現在までの累積値である。なお、独自語句の使用頻度については、初期化が可能である。これにより、たとえば、ユーザと通信相手との人間関係が変化した場合、新たな独自語句の使用頻度を累加し、蓄積することによって、一から新たな独自語句情報を構築することができる。   The unique word / phrase usage frequency calculation means 53 calculates the usage frequency of the unique word / phrase extracted by the unique word / phrase extraction means 52 and accumulates the usage frequency of the unique word / phrase already accumulated in the unique word / phrase usage frequency accumulation unit 54. The process corresponds to a unique phrase usage frequency calculation step. If there is no usage history of the unique phrase, it is newly added. FIG. 22 is an example of information stored in the unique word / phrase usage frequency storage unit 54. The usage frequency of each unique phrase is a cumulative value from the start of calculation of the usage frequency of the unique phrase. It should be noted that the usage frequency of the unique phrase can be initialized. Thereby, for example, when the human relationship between the user and the communication partner changes, new unique word / phrase information can be constructed from scratch by accumulating and accumulating the frequency of use of new unique words / phrases.

独自語句挿入手段55は、独自語句使用頻度蓄積部54を参照して、ユーザが入力する文字または文字列を所望の文字または文字列に変換する。すなわち、入力文字変換手段55は、ある「読み」が与えられた場合、その「読み」に先頭一致する文字または文字列を変換候補として選択する、いわゆる入力予測変換を行う。このとき、作成中の電子メールの相手に関して、独自語句使用頻度蓄積部54に蓄積された独自語句の使用頻度を反映させて、当該相手とのメールの送受信において相対的に使用頻度の高い独自語句が相対的に上位に来るようにする。そして、ユーザは、入力文字変換手段55によってユーザ入出力部51を通じて表示された変換候補のうち、所望のものを選択することによって、変換文字列を確定して、作成中の電子メールに独自語句を挿入することができる。   The unique word / phrase insertion means 55 refers to the unique word / phrase usage frequency storage unit 54 and converts a character or character string input by the user into a desired character or character string. That is, when a certain “reading” is given, the input character conversion means 55 performs a so-called input predictive conversion in which a character or a character string matching the head of the “reading” is selected as a conversion candidate. At this time, with respect to the other party of the e-mail being created, the unique word / phrase having a relatively high use frequency in the transmission / reception of the mail with the other person is reflected by reflecting the use frequency of the unique word / phrase accumulated in the unique word / phrase use frequency accumulation unit To be relatively higher. Then, the user selects a desired conversion candidate displayed among the conversion candidates displayed through the user input / output unit 51 by the input character conversion means 55, thereby confirming the conversion character string and adding a unique phrase to the e-mail being created. Can be inserted.

以上、本参考例によると、電子メール作成における入力文字変換に関して、辞書には登録されていないが、電子メールを送信しようとする相手との間で頻繁に使用される独自語句を、その変換候補とすることができる。これにより、従来手間がかかっていた独自語句の入力を容易に行うことができる。   As described above, according to this reference example, the input character conversion in the e-mail creation is not registered in the dictionary, but the unique word / phrase frequently used with the other party to send the e-mail is converted into the conversion candidate. It can be. As a result, it is possible to easily input a unique word / phrase that has conventionally been troublesome.

なお、本発明に係る電子メール作成支援装置は、電子メール作成支援プログラムを、たとえば、CD−ROMなどの記録媒体やインターネットなどの伝送媒体を介してコンピュータなどにインストールすることによって、実現することができる。   The e-mail creation support apparatus according to the present invention can be realized by installing an e-mail creation support program on a computer or the like via a recording medium such as a CD-ROM or a transmission medium such as the Internet. it can.

また、上記各参考例および実施形態について、一人の相手への電子メール通信を例に挙げて説明したが、本発明に係る電子メール作成支援装置は、一度に多数の人に同様の内容を送るような、たとえば、案内状、年賀状およびダイレクトメールなどにも応用することができる。この場合、本発明に係る電子メール作成支援装置は、ユーザが入力した文章を相手に応じて適切な文体に変換する。これにより、文体変換に係るユーザの手間を軽減することができる。   In addition, each of the above reference examples and embodiments has been described by taking e-mail communication to one person as an example. However, the e-mail creation support apparatus according to the present invention sends the same contents to many people at once. For example, it can be applied to a guide letter, a New Year's card, direct mail, and the like. In this case, the e-mail creation support apparatus according to the present invention converts the text input by the user into an appropriate style according to the partner. Thereby, the user's effort concerning style conversion can be reduced.

以上のように、本発明に係る電子メール作成支援装置、プログラムおよび方法は、電子メール作成に係るユーザ負担を軽減するといった効果を有し、特に、文字入力の利便性が低い携帯電話や携帯端末で電子メールを作成する場合に有用である。   As described above, the e-mail creation support apparatus, program, and method according to the present invention have the effect of reducing the burden on the user related to e-mail creation, and in particular, cellular phones and portable terminals with low convenience for character input. This is useful when composing emails.

本発明の第1の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成図である。It is a block diagram of the electronic mail preparation assistance apparatus which concerns on the 1st reference example of this invention. 送受信メール蓄積部が蓄積している情報の日本語による例である。This is an example in Japanese of information stored in a transmission / reception mail storage unit. 送受信メール蓄積部が蓄積している情報の英語による例である。It is an example in English of the information which the transmission / reception mail storage part has stored. 送受信メール蓄積部が蓄積している情報の中国語による例である。It is an example in Chinese of the information which the transmission / reception mail storage part has stored. 語句使用頻度蓄積部が蓄積している情報の日本語による例である。This is an example of information stored in the phrase usage frequency storage unit in Japanese. 語句使用頻度蓄積部が蓄積している情報の英語による例である。This is an example in English of information stored in the phrase usage frequency storage unit. 語句対応リストの日本語による例である。This is an example in Japanese of the phrase correspondence list. 語句対応リストの英語による例である。It is an example in English of a word corresponding list. 人間関係情報蓄積部が蓄積している情報の日本語による例である。This is an example of information stored in the human relation information storage unit in Japanese. 人間関係情報蓄積部が蓄積している情報の英語による例である。This is an example of information stored in the human relationship information storage unit in English. 本発明の第2の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成図である。It is a block diagram of the electronic mail preparation assistance apparatus which concerns on the 2nd reference example of this invention. 定型句対応リストの例である。It is an example of a fixed phrase correspondence list. 装飾情報対応リストの例である。It is an example of a decoration information corresponding list. 装飾情報対応リストに登録されたファイル名に対応する静止画の例である。It is an example of a still picture corresponding to a file name registered in a decoration information correspondence list. 本発明の第1の実施形態に係る電子メール作成支援装置の構成図である。It is a block diagram of the electronic mail preparation assistance apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 変換辞書対応リストの例である。It is an example of a conversion dictionary corresponding list. 入力文字変換手段が表示する変換候補の例である。It is an example of the conversion candidate which an input character conversion means displays. 本発明の第2の実施形態に係る電子メール作成支援装置の構成図である。It is a block diagram of the electronic mail preparation assistance apparatus which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 共通語句蓄積部が蓄積している情報の例である。It is an example of the information which the common word accumulation | storage part accumulate | stores. ユーザ入出力部の電子メール作成提案時の表示例である。It is an example of a display at the time of e-mail preparation proposal of a user input / output part. 本発明の第3の参考例に係る電子メール作成支援装置の構成図である。It is a block diagram of the electronic mail preparation assistance apparatus which concerns on the 3rd reference example of this invention. 独自語句使用頻度蓄積部が蓄積している情報の例である。It is an example of the information which the original phrase usage frequency storage part has accumulated.

符号の説明Explanation of symbols

30,40 電子メール作成支援装置
12 語句抽出手段
13 語句使用頻度算出手段
14 語句使用頻度蓄積部(語句使用頻度蓄積手段)
42 共通語句抽出手段
43 共通語句蓄積部(共通語句蓄積手段)
44 情報検索手段
30, 40 E-mail creation support device 12 Phrase extraction unit 13 Phrase usage frequency calculation unit 14 Phrase usage frequency storage unit (Phrase usage frequency storage unit)
42 common phrase extraction means 43 common phrase storage unit (common phrase storage means)
44 Information retrieval means

Claims (9)

電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援装置であって、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段と、
前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段と、
前記語句使用頻度算出手段によって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積手段とを備えた
ことを特徴とする電子メール作成支援装置。
An email creation support apparatus for supporting creation of email,
A phrase extracting means for extracting a phrase from electronic character data related to past communication with a partner who is going to send an e-mail;
A phrase usage frequency calculation unit that calculates a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction unit;
An e-mail creation support apparatus, comprising: a phrase usage frequency accumulating unit that accumulates the usage frequency of the phrase calculated by the phrase usage frequency calculating unit in association with the phrase for each communicating party.
電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援装置であって、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段と、
前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段と、
前記語句使用頻度算出手段によって算出された使用頻度に基づいて、前記語句抽出手段によって抽出された語句についての前記相手とのこれまでの通信における使用率を算出し、前記語句抽出手段によって抽出された語句から当該使用率が所定値以上であるものを、前記相手との共通語句として抽出する共通語句抽出手段とを備えた
ことを特徴とする電子メール作成支援装置。
An email creation support apparatus for supporting creation of email,
A phrase extracting means for extracting a phrase from electronic character data related to past communication with a partner who is going to send an e-mail;
A phrase usage frequency calculation unit that calculates a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction unit;
Based on the usage frequency calculated by the phrase usage frequency calculation means, the usage rate in the previous communication with the partner for the phrase extracted by the phrase extraction means is calculated and extracted by the phrase extraction means An e-mail creation support apparatus comprising: a common word / phrase extracting unit that extracts a word / phrase having a usage rate equal to or higher than a predetermined value as a common word / phrase with the partner.
請求項2に記載の電子メール作成支援装置において、
前記語句抽出手段は、前記相手との間でこれまでに送受信が行われた電子メールから語句を抽出するものである
ことを特徴とする電子メール作成支援装置。
The electronic mail creation support apparatus according to claim 2,
2. The e-mail creation support apparatus according to claim 1, wherein the phrase extracting unit extracts a phrase from an e-mail that has been transmitted to and received from the partner.
請求項2に記載の電子メール作成支援装置において、
前記共通語句抽出手段によって抽出された共通語句のうち少なくとも一つを検索条件として情報の検索を行う情報検索手段を備え、
前記情報検索手段は、前記検索条件による情報の検索に成功したとき、ユーザに対して前記相手に当該検索結果を通知するための電子メールの作成を提案するものである
ことを特徴とする電子メール作成支援装置。
The electronic mail creation support apparatus according to claim 2,
An information search means for searching for information using at least one of the common phrases extracted by the common phrase extraction means as a search condition;
The information search means proposes creation of an e-mail for notifying the user of the search result when the information search by the search condition is successful. Creation support device.
請求項2に記載の電子メール作成支援装置において、
前記語句使用頻度算出手段によって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積手段と、
前記共通語句抽出手段によって抽出された共通語句を、前記共通語句抽出手段によって算出された使用率と対応付けて蓄積する共通語句蓄積手段とを備えた
ことを特徴とする電子メール作成支援装置。
The electronic mail creation support apparatus according to claim 2,
A phrase usage frequency accumulating unit for storing the usage frequency of the phrase calculated by the phrase usage frequency calculating unit in association with the phrase for each communicating party;
An e-mail creation support apparatus, comprising: a common phrase storage unit that stores the common phrase extracted by the common phrase extraction unit in association with the usage rate calculated by the common phrase extraction unit.
電子メールの作成を支援するためにコンピュータを、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段、
前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段、および、
前記語句使用頻度算出手段によって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積手段、
として機能させるための電子メール作成支援プログラム。
Computer to help create emails,
A phrase extraction means for extracting a phrase from electronic character data related to past communication with a partner who is going to send an e-mail;
A phrase usage frequency calculation unit that calculates a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction unit; and
A phrase usage frequency accumulating unit that accumulates the usage frequency of the phrase calculated by the phrase usage frequency calculating unit in association with the phrase for each communicating party;
E-mail creation support program to function as.
電子メールの作成を支援するためにコンピュータを、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出手段、
前記語句抽出手段によって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出手段、および、
前記語句使用頻度算出手段によって算出された使用頻度に基づいて、前記語句抽出手段によって抽出された語句についての前記相手とのこれまでの通信における使用率を算出し、前記語句抽出手段によって抽出された語句から当該使用率が所定値以上であるものを、前記相手との共通語句として抽出する共通語句抽出手段、
として機能させるための電子メール作成支援プログラム。
Computer to help create emails,
A phrase extraction means for extracting a phrase from electronic character data related to past communication with a partner who is going to send an e-mail;
A phrase usage frequency calculation unit that calculates a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction unit; and
Based on the usage frequency calculated by the phrase usage frequency calculation means, the usage rate in the previous communication with the partner for the phrase extracted by the phrase extraction means is calculated and extracted by the phrase extraction means A common word / phrase extracting unit that extracts a word / phrase having a usage rate equal to or higher than a predetermined value as a common word / phrase with the partner;
E-mail creation support program to function as.
電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援方法であって、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出ステップと、
前記語句抽出ステップによって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出ステップと、
前記語句使用頻度算出ステップによって算出された語句の使用頻度を、通信した相手ごとに、当該語句と対応付けて蓄積する語句使用頻度蓄積ステップとを備えた
ことを特徴とする電子メール作成支援方法。
An email creation support method for supporting creation of email,
A phrase extraction step of extracting a phrase from electronic character data related to past communication with the other party to send the e-mail;
A phrase usage frequency calculation step of calculating a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction step;
An e-mail creation support method, comprising: a phrase usage frequency storage step of storing the phrase usage frequency calculated in the phrase usage frequency calculation step in association with the phrase for each communication partner.
電子メールの作成支援を行う電子メール作成支援方法であって、
電子メールを送信しようとする相手との過去の通信に係る電子文字データから語句を抽出する語句抽出ステップと、
前記語句抽出ステップによって抽出された語句について前記電子文字データにおける使用頻度を算出する語句使用頻度算出ステップと、
前記語句使用頻度算出ステップによって算出された使用頻度に基づいて、前記語句抽出ステップによって抽出された語句についての前記相手とのこれまでの通信における使用率を算出し、前記語句抽出ステップによって抽出された語句から当該使用率が所定値以上であるものを、前記相手との共通語句として抽出する共通語句抽出ステップとを備えた
ことを特徴とする電子メール作成支援方法。
An email creation support method for supporting creation of email,
A phrase extraction step of extracting a phrase from electronic character data related to past communication with the other party to send the e-mail;
A phrase usage frequency calculation step of calculating a usage frequency in the electronic character data for the phrase extracted by the phrase extraction step;
Based on the usage frequency calculated by the phrase usage frequency calculation step, the usage rate in the previous communication with the partner for the phrase extracted by the phrase extraction step is calculated and extracted by the phrase extraction step A method for supporting the creation of an e-mail, comprising: a common word / phrase extraction step for extracting a word / phrase having a usage rate equal to or higher than a predetermined value as a common word / phrase with the partner.
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