JP2012068857A - Information processor, email reply sentence extraction method and program therefor - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enhance convenience of a mail function by setting an optimum searching range for a received mail text to improve extraction accuracy of reply sentence candidates.SOLUTION: An information processor comprising an email creation function divides a received mail text into a plurality of substrings by a division function unit (8). For one or all of a plurality of consecutive substrings, the information processor selects a received sentence candidate identical with or most similar to the substring(s) as a received sentence by referring to a storage unit (12). The storage unit (12) stores the received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive substrings and reply sentence information associated with the received sentence candidate. Then, the information processor sets a combination of received sentences which makes all divided substrings to become continuous substrings and is most similar to the mail text as a searching range, and based on the searching range, extracts the reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit (12).

Description

本発明は、電子メールの送受信を行う情報処理装置に関し、返信文の作成に際し、受信した電子メールの内容に応じて、データベース等に記憶された返信文の候補を抽出し、表示する情報処理装置、電子メールの返信文抽出方法及びそのプログラムに関する。
The present invention relates to an information processing apparatus that transmits and receives an electronic mail, and extracts and displays a reply sentence candidate stored in a database or the like according to the content of the received electronic mail when creating a reply sentence. The present invention relates to an e-mail reply sentence extraction method and a program thereof.

携帯電話機等に搭載された電子メール機能を利用したコミュニケーションは必須のものとなっており、受信したメールに対してすぐに返信するべきと考える利用者は多い。また、メールを送信する利用者側でも、受信者側からの迅速な返信を期待することが多い。   Communication using an electronic mail function installed in a cellular phone or the like is indispensable, and many users think that they should reply immediately to received mail. Also, the user side who sends the mail often expects a quick reply from the receiver side.

受信したメールに対する応答を迅速化するには、メールの作成を簡易に行えるようにすることが考えられ、例えば、受信メールの内容に応じて返信メールの文書を自動的に用意し、利用者が文書を入力する手間を減らすものがある。   In order to speed up the response to received mail, it may be possible to easily create mail. For example, a reply mail document is automatically prepared according to the contents of the received mail, and the user can Some reduce the time and effort of inputting a document.

このような返信メールを自動的に作成し、送信するものとして、予めキーワードと返信メッセージを登録しておき、受信したメールにキーワードが含まれている場合に、登録されたメッセージを返信したり、登録された転送先に転送するものがある(例えば、特許文献1)。また、過去の受信メールとその返信メールとを関連させて蓄積しておき、新たにメールを着信した場合、類似した過去のメールの文書を検索キーとして検索する。類似度が高いと判断されれば、検索したメールの全部又は一部を自動返信したり、回答者に提示し、又は検索されたメールの類似度に応じて、回答者がコメントを追加したりするものがある(例えば、特許文献2)。   In order to automatically create and send such a reply email, register a keyword and reply message in advance, and if the received email contains a keyword, reply the registered message, Some transfer to a registered transfer destination (for example, Patent Document 1). Further, past received mails and their reply mails are stored in association with each other, and when a new mail arrives, a similar past mail document is searched as a search key. If it is determined that the similarity is high, all or part of the searched email will be automatically replied, or the respondent will add a comment depending on the similarity of the searched email. (For example, patent document 2).

ユーザ名や問い合わせのキーワードを含むメールを受信すると、ユーザ分類テーブルを参照してユーザの特定やキーワードを元に問い合わせ内容を分類し、分類結果に基づいて関連する事例を一括して検索して、回答を自動的に返信するものがある(例えば、特許文献3)。また、製品カタログやWWW等による情報提供内容に関し、受信した質問内容を自動的に解読し、蓄積された回答の中から該当する回答を自動的に返信し、蓄積された回答の中に適した回答がない場合には、回答者に通知して新回答を蓄積させるものがある(例えば、特許文献4)。   When an email containing a user name or inquiry keyword is received, the inquiry content is classified based on the user identification or keyword with reference to the user classification table, and related cases are collectively searched based on the classification result. There is one that automatically replies an answer (for example, Patent Document 3). In addition, regarding the information provided by product catalogs, WWW, etc., the received question content is automatically decoded, the corresponding answer is automatically returned from the accumulated answers, and it is suitable for the accumulated answers When there is no answer, there is one that notifies the respondent and accumulates a new answer (for example, Patent Document 4).

問い合わせに対する回答情報を蓄積し、問い合わせ内容の解析結果に基づいてキーワードを検索して回答情報を検索する。そして、回答情報の回答精度を測定し、所定値を超える場合は自動的に回答を作成し、所定値以下の場合は回答が正しいか否かの判断の入力を促すものがある(例えば、特許文献5)。また、受信メールに対する構文解析結果から特徴情報を抽出し、この特徴情報を抽出ルールに対照して、返信テンプレートを用いて返信メールを生成する。また、特徴情報に対して文例が複数ある場合に、いずれを選択するかの入力の受け付け機能も有し、疑問文である旨の特徴情報に対しては、その疑問文に対する肯定文と否定文とを生成する返信テンプレートを利用するものがある(例えば、特許文献6)。
The answer information for the inquiry is accumulated, and the keyword is searched based on the analysis result of the inquiry content to find the answer information. Then, the answer accuracy of the answer information is measured, and if it exceeds a predetermined value, an answer is automatically created, and if it is less than the predetermined value, there is a type that prompts an input of whether or not the answer is correct (for example, patent Reference 5). Also, feature information is extracted from the syntax analysis result for the received mail, and a reply mail is generated by using the reply template in contrast to the feature information. In addition, when there are multiple sentence examples for feature information, it also has a function to accept which one to select. For feature information that is a question sentence, an affirmative sentence and a negative sentence for the question sentence (For example, Patent Document 6).

特開平2−241241号公報JP-A-2-241241 特開平11−275137号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-275137 特開2000−20541号公報JP 2000-20541 A 特開2000−57066号公報JP 2000-57066 A 特開2002−132661号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2002-132661 特開2002−49564号公報JP 2002-49564 A

ところで、携帯電話機等では、筐体の小型化等により、例えば、一つの操作ボタンに複数の文字が割当てられ又は操作ボタンの小型化により押し辛い等、文字の入力操作に労力が掛り、応答メール文の作成を迅速に行うのは困難である。   By the way, in a cellular phone or the like, due to downsizing of the casing, for example, a plurality of characters are assigned to one operation button, or it is difficult to press down due to downsizing of the operation button. It is difficult to create a sentence quickly.

また、受信したメール本文に対して、予め記憶した返信文等を提示する場合、例えば、メール本文の文体が口語体等で作成された場合は、返信文候補との参照の仕方により、適切な応答候補が挙げられない場合もある。例えば、メール本文に対し、部分的に単語等が一致していても、文書全体の内容では、異なった意味に捉えられる等の事態が生じる恐れがある。   In addition, when presenting previously stored reply text, etc. for the received mail text, for example, when the text of the mail text is created in colloquial style, etc., an appropriate response can be made depending on how to refer to the reply text candidate. There are cases where no candidate is listed. For example, even if a word or the like partially matches the mail text, there is a possibility that the content of the entire document may be captured in a different meaning.

斯かる要求や課題について、特許文献1〜6にはその開示や示唆はなく、それを解決する構成等についての開示や示唆はない。   Regarding such demands and problems, Patent Documents 1 to 6 do not disclose or suggest them, and do not disclose or suggest a configuration or the like for solving them.

そこで、本開示の情報処理装置、電子メールの返信文抽出方法、又はそのプログラムの目的は、受信したメール本文に対して、検索範囲設定処理の最適化により、記憶されている返信文候補の抽出精度を上げることを目的とする。   Therefore, the purpose of the information processing apparatus, the e-mail reply sentence extraction method, or the program thereof of the present disclosure is to extract a stored reply sentence candidate by optimizing the search range setting process for the received mail body. The purpose is to increase accuracy.

また、本開示の情報処理装置、電子メール返信文抽出方法、又はそのプログラムの他の目的は、受信したメール本文に対して適切な返信文候補を提示することで、メール機能の利便性を高めることにある。
Another object of the information processing apparatus, e-mail reply sentence extraction method, or program thereof according to the present disclosure is to improve the convenience of the mail function by presenting appropriate reply sentence candidates to the received mail text. There is.

上記目的を達成するため、本開示の情報処理装置は、分割機能部と、記憶部と、受信文選択部と、検索範囲設定部と、返信文抽出部とを備える。分割機能部は、受信したメール本文を複数の部分文字列に分割する。記憶部は、1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶する。受信文選択部は、1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択する。検索範囲設定部は、分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定する。返信文抽出部は、前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出する。斯かる構成により、上記目的が達成される。   In order to achieve the above object, an information processing apparatus according to the present disclosure includes a division function unit, a storage unit, a received text selection unit, a search range setting unit, and a reply text extraction unit. The division function unit divides the received mail body into a plurality of partial character strings. The storage unit stores received sentence candidates corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidates. The received sentence selection unit selects, as the received sentence, the received sentence candidate that matches or is most similar to each of one or a plurality of consecutive partial character strings. The search range setting unit sets, as a search range, a combination of the received texts in which all of the divided partial character strings are continuous and most similar to the mail text. The reply sentence extraction unit extracts reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit based on the search range. With this configuration, the above object is achieved.

上記目的を達成するため、本開示の電子メールの返信文抽出方法は、情報処理装置の電子メールの返信文抽出方法であって、分割処理と、記憶処理と、受信文選択処理と、検索範囲設定処理と、返信文情報抽出処理とを含む。分割処理は、受信したメール本文を複数の部分文字列に分割する。記憶処理は、1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶する。受信文選択処理は、1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択する。検索範囲設定処理は、分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定する。返信文情報抽出処理は、前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出する。斯かる構成により、上記目的が達成される。   In order to achieve the above object, an e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure is an e-mail reply sentence extraction method of an information processing apparatus, which includes a division process, a storage process, a received sentence selection process, and a search range. A setting process and a reply sentence information extraction process are included. The dividing process divides the received mail body into a plurality of partial character strings. In the storage process, a received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidate are stored in the storage unit. In the received sentence selection process, the received sentence candidate that matches or is most similar to all of one or a plurality of consecutive partial character strings is selected as a received sentence. In the search range setting process, all of the divided partial character strings are continuous, and the combination of the received text that is most similar to the mail body is set as the search range. The reply text information extraction process extracts reply text information corresponding to the received text stored in the storage unit based on the search range. With this configuration, the above object is achieved.

上記目的を達成するため、本開示の電子メールの返信文抽出プログラムは、コンピュータに実行させる電子メールの返信文抽出プログラムであって、コンピュータに、分割機能と、記憶機能と、受信文選択機能と、検索範囲設定機能と、返信文情報抽出機能を実行させる。分割機能は、受信したメール本文を複数の部分文字列に分割する。記憶機能は、1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶させる。受信文選択機能は、1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択させる。検索範囲設定機能は、分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定する。返信文情報抽出機能は、前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出する。斯かる構成により、上記目的が達成される。
In order to achieve the above object, an e-mail reply sentence extraction program of the present disclosure is an e-mail reply sentence extraction program to be executed by a computer, wherein the computer has a division function, a storage function, and a received sentence selection function, The search range setting function and the reply sentence information extraction function are executed. The division function divides the received mail body into a plurality of partial character strings. The storage function causes the storage unit to store received sentence candidates corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidates. The received sentence selection function selects the received sentence candidate that is the same or most similar as the received sentence for all of one or a plurality of consecutive partial character strings. The search range setting function sets a combination of the received texts that is the most similar to the mail text as a search range in which all the divided partial character strings are continuous. The reply text information extraction function extracts reply text information corresponding to the received text stored in the storage unit based on the search range. With this configuration, the above object is achieved.

本開示の情報処理装置、電子メールの返信文抽出方法、又はそのプログラムによれば、以下に示すいずれかの効果が得られる。   According to the information processing apparatus, e-mail reply sentence extraction method, or program thereof of the present disclosure, any of the following effects can be obtained.

(1) メール本文と、記憶された受信文候補とが最も近い内容になるように、検索範囲を設定することで、適切な返信文候補を抽出でき、メール本文の内容に沿った応答メールを作成することができる。   (1) By setting the search range so that the mail body and the stored received sentence candidate are the closest to each other, it is possible to extract appropriate reply sentence candidates and send a response mail that matches the contents of the mail body. Can be created.

(2) メール本文の内容に沿った適切な返信文候補が抽出されることで、利用者は、選択操作のみで応答メールを作成でき、文字入力操作の労力を軽減し、且つ迅速な応答メールの作成を行うことができる。   (2) By extracting appropriate reply sentence candidates according to the contents of the mail body, the user can create a response mail with only a selection operation, reducing the labor of character input operation, and prompt response mail Can be made.

(3) メール本文に記載された文面に沿って、その内容に対する返信文候補を抽出して表示させるので、メールの送信者の記載内容に対して漏れなく応答することができる。
(3) Since the reply sentence candidate for the content is extracted and displayed along the text described in the mail text, it is possible to respond to the written contents of the sender of the mail without omission.

そして、本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付図面及び各実施の形態を参照することにより、一層明確になるであろう。
Other objects, features, and advantages of the present invention will become clearer with reference to the accompanying drawings and each embodiment.

第1の実施の形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. 受信メールに対して最も類似する受信文候補の組み合わせの抽出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction principle of the combination of the received sentence candidate most similar with respect to a received mail. 設定した検索範囲に基づいて返信文候補を抽出する原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the principle which extracts a reply sentence candidate based on the set search range. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. 第2の実施の形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the information processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 携帯電話機の外観構成例を示す図である。It is a figure which shows the external appearance structural example of a mobile telephone. 携帯電話機のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of a mobile telephone. 受信メールの分割処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the division | segmentation process of a received mail. 受信文候補の抽出処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction process of a received sentence candidate. 受信文・返信文データベースの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a received sentence / reply sentence database. 受信文抽出処理の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of a received sentence extraction process. 類似度算出による部分文字列連続の組み合わせ抽出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the combination extraction principle of the partial character string continuous by similarity calculation. 部分文字列連続の類似度累計の算出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the calculation principle of the partial character string continuous similarity total. 部分文字列連続の類似度累計を利用した先行部分文字列の抽出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction principle of a prior | preceding partial character string using the partial similarity accumulation of a partial character string continuous. 部分文字列連続の類似度累計を利用した先行部分文字列の抽出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction principle of a prior | preceding partial character string using the partial similarity accumulation of a partial character string continuous. 部分文字列連続の類似度累計を利用した先行部分文字列の抽出原理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction principle of a prior | preceding partial character string using the partial similarity accumulation of a partial character string continuous. 部分文字列連続の組み合わせの決定処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the determination process of the partial character string continuous combination. 返信文候補の抽出処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extraction process of a reply sentence candidate. 返信文が選択された状態の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the state as which the reply sentence was selected. 受信メールの表示状態の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display state of a received mail. 分割した受信メール及び抽出した返信文候補の表示状態の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display state of the division | segmentation received mail and the extracted reply sentence candidate. 返信メールの作成画面の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the preparation screen of a reply mail. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. データベース検索処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a database search process. 部分文字列連続の組み合わせ決定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the combination determination process of a partial character string continuous. 部分文字列連続の組み合わせ決定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the combination determination process of a partial character string continuous. 第3の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the reply mail preparation function structural example which concerns on 3rd Embodiment. 受信文・返信文データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a received sentence / reply sentence database. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. 第4の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of a reply mail preparation function structure based on 4th Embodiment. 作成された返信メールの表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the produced reply mail. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. 第5の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the reply mail preparation function structural example which concerns on 5th Embodiment. 受信文・返信文データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a received sentence / reply sentence database. 特定情報の抽出及び置換処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of extraction and replacement processing of specific information. 返信メール作成処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a reply mail preparation process. 返信メール作成処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a reply mail preparation process. 第6の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the reply mail preparation function structural example which concerns on 6th Embodiment. 表現置換文字列テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an expression replacement character string table. 表現置換処理及びデータベース検索処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an expression substitution process and a database search process. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. 第7の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the reply mail preparation function structural example which concerns on 7th Embodiment. 受信文・返信文データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a received sentence / reply sentence database. 返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a reply mail preparation process. 他の実施の形態に係るPDAの外観構成例を示す図である。It is a figure which shows the external appearance structural example of PDA which concerns on other embodiment.

〔第1の実施の形態〕 [First Embodiment]

第1の実施の形態について、図1、図2及び図3を参照する。図1は、第1の実施の形態に係るメール作成機能構成例を示す図、図2は、受信メールに対して最も類似する受信文候補の組み合わせの抽出原理の一例を示す図、図3は、設定した検索範囲に基づいて返信文候補を抽出する原理の一例を示す図である。図1〜図3に示す構成は一例であって、これに限定されない。   The first embodiment will be described with reference to FIG. 1, FIG. 2, and FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a mail creation function configuration according to the first embodiment, FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an extraction principle of a combination of received sentence candidates most similar to a received mail, and FIG. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a principle of extracting reply sentence candidates based on a set search range. The configuration illustrated in FIGS. 1 to 3 is an example, and the present invention is not limited to this.

情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、受信した電子メールに対する返信メールの作成において、その電子メール本文の記載内容に対応した返信文の候補を提供するメール作成装置4が構成されている。このメール作成装置4では、受信メール6の記載内容に対し、データベースに記憶された複数の受信文候補から、一致した又は最も類似した受信文を抽出する。そして、抽出した受信文に対して関連付けされた返信文候補の提示を行う。受信メール6の全体の内容に対応した受信文の抽出を行うため、このメール作成装置4では、受信文候補の抽出を行うための最適な検索範囲の設定を行う。   The information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure, and in creating a reply mail for a received electronic mail, a mail creation apparatus 4 that provides a reply sentence candidate corresponding to the description content of the text of the electronic mail Is configured. In this mail creation device 4, the received sentence that matches or is most similar to the contents of the received mail 6 is extracted from a plurality of received sentence candidates stored in the database. Then, a reply sentence candidate associated with the extracted received sentence is presented. In order to extract a received sentence corresponding to the entire contents of the received mail 6, the mail creating apparatus 4 sets an optimum search range for extracting a received sentence candidate.

そこで、このメール本文に対する検索範囲の設定、最適な受信文候補の抽出及び返信文候補の抽出等の機能を備えるメール作成装置4は、受信メール6を分割機能部8で部分文字列に分割する。そして、受信文選択部10は、1又は連続する複数の部分文字列に対し、記憶部12にある受信文候補から一致し又は類似する受信文を選択する。検索範囲設定部14では、メール本文全体に対して、一致し又は類似する、1又は連続する複数の部分文字列の組み合わせを検索範囲に設定し、返信文抽出部16において、返信文候補の抽出を行う。   Therefore, the mail creating apparatus 4 having functions such as setting a search range for the mail text, extracting an optimum received sentence candidate, and extracting a reply sentence candidate divides the received mail 6 into partial character strings by the dividing function unit 8. . Then, the received sentence selection unit 10 selects a received sentence that matches or is similar to the received sentence candidates in the storage unit 12 for one or a plurality of consecutive partial character strings. The search range setting unit 14 sets a combination of one or a plurality of partial character strings that match or are similar to the entire mail body as a search range, and the reply sentence extraction unit 16 extracts reply sentence candidates. I do.

分割機能部8は、受信メール6を取り込み、メール本文について所定の単位毎に構成した部分文字列に分割する手段の一例である。メール本文は、例えば、メール本文中に含まれる句読点や絵文字、顔文字等を基準にしてもよく、又は、単語毎、文節毎等、所定の文字数や長さを単位として部分文字列に分割する。このメール分割処理は、例えば、図2のAに示すように、所定の長さの文字列で構成されたメール本文に対し、所定の単位を基準に、図2のBに示すように、例えば、部分文字列S0〜S3に分割する。ここで、図2のAに示すメール本文は、例えば、所定の長さを持つ一段落の場合を示しているが、これに限られない。例えば、メールの内容等に基づいて短文毎に段落を下げた複数の段落からなるメールでも同様に分割処理を行えばよく、又は、段落毎に部分文字列を設定してもよい   The division function unit 8 is an example of a unit that takes the received mail 6 and divides the mail body into partial character strings configured for each predetermined unit. The mail text may be based on, for example, punctuation marks, pictograms, emoticons, etc. included in the mail text, or divided into partial character strings in units of a predetermined number of characters or length, such as for each word or each phrase. . For example, as shown in FIG. 2A, for example, as shown in FIG. 2B, the mail division processing is performed on a mail text composed of a character string of a predetermined length as shown in FIG. The character strings are divided into partial character strings S0 to S3. Here, the mail text shown in A of FIG. 2 shows, for example, the case of one paragraph having a predetermined length, but is not limited thereto. For example, a division process may be performed in a similar manner even for an email composed of a plurality of paragraphs with paragraphs lowered for each short sentence based on the contents of the email, or a partial character string may be set for each paragraph.

受信文選択部10は、1又は連続する複数の部分文字列について、記憶部12に記憶した受信文候補から最も類似する受信文を選択し、抽出する検索機能の一例である。この受信文選択部10は、図2のCに示すように、分割された部分文字列S0〜S3について、単独又は連続する複数の部分文字列で構成された様々な長さの部分文字列連続を検索範囲に設定して、データベースから最も類似する受信文を検索する。そして、この検索の結果、それぞれの検索範囲における受信文について、例えば、記憶部12に記憶させておく。この場合、例えば、それぞれの検索において類似か否かを判断した算出値や類似情報等も併せて記憶させてもよい。   The received sentence selection unit 10 is an example of a search function that selects and extracts the most similar received sentence from the received sentence candidates stored in the storage unit 12 for one or a plurality of consecutive partial character strings. As shown in FIG. 2C, the received sentence selection unit 10, for the divided partial character strings S <b> 0 to S <b> 3, has a partial character string sequence of various lengths composed of a single partial character string or a continuous partial character string. Is set as the search range, and the most similar received sentence is searched from the database. As a result of this search, for example, the received text in each search range is stored in the storage unit 12. In this case, for example, a calculated value, similarity information, or the like that is determined whether or not each search is similar may be stored together.

記憶部12は、受信文とそれに対応付けられた1個以上の返信文情報とが記憶された記憶手段の一例であって、例えば、データベースで構成されている。この記憶部12には、1又は連続する複数の部分文字列に対応して様々な内容の受信文候補が記憶されている。この記憶部12に記憶される受信文候補は、1又は連続する複数の部分文字列の内容に対して、一つの返信文が期待される文字列であり、1文で構成される場合に限られず、複数の文から構成されていてもよい。また、文節等の1フレーズで構成されてもよい。   The memory | storage part 12 is an example of the memory | storage means in which the received sentence and one or more reply sentence information matched with it were memorize | stored, Comprising: For example, it is comprised with the database. The storage unit 12 stores received sentence candidates having various contents corresponding to one or a plurality of continuous partial character strings. The received sentence candidate stored in the storage unit 12 is a character string in which one reply sentence is expected with respect to the content of one or a plurality of consecutive partial character strings, and is limited to the case where it is composed of one sentence. Instead, it may be composed of a plurality of sentences. Moreover, you may be comprised by 1 phrases, such as a clause.

検索範囲設定部14は、分割した全ての部分文字列が連続し、且つ、メール本文の内容に対して最も類似する受信文の組み合わせを検索範囲として設定する手段の一例である。この検索範囲の設定では、例えば、図2のCに示すように、様々な長さの部分文字列連続に対する検索結果に基づき、メール本文全体に対して類似する部分文字列の組み合わせを決定する。部分文字列の組み合わせ決定処理では、各部分文字列連続の類似度を参照するとともに、メール本文に対して、分割した部分文字列が連続している組み合わせを選択する。図3のDに示すように、選択された組み合わせについて、部分文字列S0〜S3が連続するように部分文字列連続を決定する。そして、設定した検索範囲に基づいて、部分文字列連続毎に最も類似する受信文を抽出し、本メールの検索結果として設定する。   The search range setting unit 14 is an example of a unit that sets, as a search range, a combination of received sentences in which all divided partial character strings are continuous and most similar to the content of the mail text. In this search range setting, for example, as shown in FIG. 2C, a combination of partial character strings similar to the entire mail body is determined based on search results for consecutive partial character strings of various lengths. In the partial character string combination determination process, the similarity between consecutive partial character strings is referred to, and a combination in which the divided partial character strings are continuous is selected for the mail body. As shown in FIG. 3D, for the selected combination, the partial character string continuation is determined so that the partial character strings S0 to S3 are continuous. Based on the set search range, the most similar received sentence is extracted for each successive partial character string and set as the search result of this mail.

返信文抽出部16は、設定した検索範囲に基づいて、記憶部12に記憶した受信文に対応する返信文情報を抽出する手段の一例であり、図3のEに示すように、抽出された返信文候補をユーザに提示する。複数の返信文候補がある場合には、その一覧を提示して、その中から1文を選択するように促す。提示する返信文候補は、記憶部12に記憶された順序で提示すればよい。また、例えば、使用頻度やメール本文の送信者等に応じて、提示順序や提示数を変更させてもよい。   The reply sentence extraction unit 16 is an example of a means for extracting reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit 12 based on the set search range. As shown in E of FIG. The reply sentence candidate is presented to the user. When there are a plurality of reply sentence candidates, the list is presented to prompt the user to select one sentence. The reply sentence candidates to be presented may be presented in the order stored in the storage unit 12. Further, for example, the presentation order and the number of presentations may be changed according to the usage frequency, the sender of the mail text, or the like.

次に、返信メール作成処理について、図4を参照する。図4は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。図4に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。   Next, FIG. 4 is referred with respect to a reply mail creation process. FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process. The processing content, processing procedure, and the like shown in FIG. 4 are examples and are not limited to these.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、受信メールに対して、最適な内容の返信文を抽出する検索範囲を設定する処理を含む。   This reply e-mail creation process is an example of an e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure and a program thereof, and includes a process of setting a search range for extracting a reply sentence having an optimum content for a received mail. .

そこで、返信メール作成処理では、受信メール6を所定の単位毎の部分文字列に分割する(ステップS11)。そして、分割した部分文字列について、1又は連続する複数を組み合わせた部分文字列連続毎に記憶部12の受信文候補を検索し、それぞれ最も類似する受信文を選択する(ステップS12)。   Therefore, in the reply mail creation process, the received mail 6 is divided into partial character strings for each predetermined unit (step S11). Then, for the divided partial character strings, the received sentence candidates in the storage unit 12 are searched for each successive partial character string obtained by combining one or a plurality of consecutive character strings, and the most similar received sentence is selected (step S12).

様々な長さの部分文字列連続に対して選択した受信文について、メール本文全体に対して類似する部分文字列連続の組み合わせを決定し、この組み合わせを記憶部12に対する検索範囲として設定する(ステップS13)。設定した検索範囲に基づいて記憶部12から返信文候補を抽出して表示させる(ステップS14)。   For the received text selected for partial character string continuations of various lengths, a combination of similar partial character string continuations is determined for the entire mail body, and this combination is set as a search range for the storage unit 12 (step S13). Based on the set search range, reply sentence candidates are extracted from the storage unit 12 and displayed (step S14).

斯かる構成によれば、メール本文と、記憶された受信文候補とが最も近い内容になるように検索範囲を設定することで、適切な返信文候補を抽出でき、メール本文の内容に沿った応答メールを作成することができる。また、メール本文の内容に沿った適切な返信文候補が抽出されることで、利用者は、選択操作のみで応答メールを作成できるので、文字入力操作の労力を軽減でき、且つ迅速な応答メールの作成を行うことができる。また、メール本文に記載された文面に沿って、その内容に対する返信文候補を抽出して表示させるので、メールの送信者の記載内容に対して漏れなく応答することができる。   According to such a configuration, an appropriate reply sentence candidate can be extracted by setting the search range so that the mail text and the stored received sentence candidate are closest to each other, and according to the contents of the mail text Response mail can be created. In addition, by extracting appropriate reply sentence candidates according to the content of the mail text, the user can create a response mail only with the selection operation. Can be made. In addition, since reply sentence candidates for the contents are extracted and displayed along the text described in the mail text, it is possible to respond to the contents described by the sender of the mail without omission.

〔第2の実施の形態〕 [Second Embodiment]

次に、第2の実施の形態について、図5を参照する。図5は、第2の実施の形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す図である。図5に示す構成は一例であって、これに限定されない。また、図5において、図1と同等な構成については、同一符号を付し、その説明を省略する。   Next, FIG. 5 is referred about 2nd Embodiment. FIG. 5 is a diagram illustrating a functional configuration example of the information processing apparatus according to the second embodiment. The configuration shown in FIG. 5 is an example, and the present invention is not limited to this. In FIG. 5, the same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、既述のメール作成装置4を備えており、記憶部に記憶された受信文候補に対する最適な検索範囲を設定し、この検索範囲に基づいて抽出した返信文候補を利用者に提示する。そして、全ての検索範囲に対して、提示した返信文候補の中から特定の返信文が選択されることで、受信メール6に対する返信メールを自動的に作成することができる。   This information processing device 2 is an example of the information processing device of the present disclosure, and includes the above-described mail creation device 4, and sets an optimal search range for the received sentence candidate stored in the storage unit. The reply sentence candidates extracted based on the search range are presented to the user. And a reply mail with respect to the received mail 6 can be automatically created by selecting a specific reply sentence from the presented reply sentence candidates for all search ranges.

そこで、このメール作成装置4は、例えばメール分割部20、検索部22、受信文・返信文データベース24、返信文結合部26とともに、既述の返信文抽出部16等により、検索範囲設定機能や返信文の抽出機能等を実現することができる。また、情報処理装置2は、このメール作成装置4とともに、返信文候補表示部28や選択入力部30等が構成されている。   Therefore, this mail creation device 4 includes, for example, the search range setting function and the like by the reply sentence extraction part 16 as well as the mail division part 20, the search part 22, the received sentence / reply sentence database 24, and the reply sentence combining part 26. A reply sentence extraction function or the like can be realized. The information processing apparatus 2 includes a reply sentence candidate display section 28, a selection input section 30, and the like together with the mail creation apparatus 4.

メール分割部20は、メール本文を所定の単位毎の部分文字列に分割する手段の一例であって、既述の分割機能部8を構成する。受信メール6に含まれる文字列に対し、例えば、句読点毎や単語毎、文節毎等に基づいて、分割処理を行う。   The mail dividing unit 20 is an example of means for dividing the mail body into partial character strings for each predetermined unit, and constitutes the above-described dividing function unit 8. The character string included in the received mail 6 is divided on the basis of, for example, each punctuation mark, each word, or each phrase.

検索部22は、分割された部分文字列に対して、単独の場合から複数の部分文字列の連続まで、様々な長さで、データベースから類似する受信文を検索する手段の一例である。また、この検索部22は、例えば、既述の受信文選択部10及び検索範囲設定部14を構成しており、受信文・返信文データベース24に対する最適な検索範囲を設定する。受信文選択部10は、例えば、受信メール6を分割した部分文字列と、受信文・返信文データベース24にある受信文候補に含まれる文字列との類似度を算出する類似度算出部23を備えている。   The search unit 22 is an example of a unit that searches a similar received sentence from a database with various lengths from a single case to a continuation of a plurality of partial character strings with respect to the divided partial character strings. The search unit 22 includes, for example, the received text selection unit 10 and the search range setting unit 14 described above, and sets an optimal search range for the received text / reply text database 24. The received sentence selection unit 10 includes, for example, a similarity calculation unit 23 that calculates a similarity between a partial character string obtained by dividing the received mail 6 and a character string included in a received sentence candidate in the received sentence / reply sentence database 24. I have.

受信文・返信文データベース24は、分割した1又は連続する複数の部分文字列に対して検索される受信文候補やその受信文候補に関連付けられた返信文候補が格納されており、既述の記憶部12を構成する。   The received sentence / reply sentence database 24 stores received sentence candidates to be searched for one or a plurality of divided partial character strings and reply sentence candidates associated with the received sentence candidates. The storage unit 12 is configured.

返信文結合部26は、提示された返信文候補に対し、利用者が選択した返信文を連結して返信メールを作成する手段の一例である。   The reply sentence combining unit 26 is an example of a means for creating a reply mail by connecting the reply sentences selected by the user to the presented reply sentence candidates.

また、返信文候補表示部28は、例えば、情報処理装置2の表示画面等に抽出された返信文候補の一覧を提示して、利用者に選択を促す手段の一例である。この返信文候補の提示は、表示画面を利用する場合に限られず、例えば、音声による提示等を行ってもよい。   The reply sentence candidate display unit 28 is an example of a unit that presents a list of reply sentence candidates extracted on the display screen of the information processing apparatus 2 and prompts the user to select. Presentation of the reply sentence candidate is not limited to using the display screen, and for example, presentation by voice may be performed.

選択入力部30は、提示された返信文候補の一覧に対し、利用者が選択した返信文候補の決定入力操作を行う手段の一例であって、例えば、情報処理装置2のカーソルキーや決定キー、又は操作部と表示部とを一体的に構成したタッチパネル表示手段で構成してもよい。そして、選択操作を行った結果に基づいて、返信文結合部26において返信メール31が作成される。   The selection input unit 30 is an example of means for performing a decision input operation for a reply sentence candidate selected by the user on the presented list of reply sentence candidates, and includes, for example, a cursor key and a decision key of the information processing apparatus 2 Or you may comprise with the touchscreen display means which comprised the operation part and the display part integrally. Then, based on the result of the selection operation, the reply message combining unit 26 creates a reply mail 31.

次に、情報処理装置の構成例について、図6及び図7を参照する。図6は、携帯電話機の外観構成例を示す図、図7は、携帯電話機のハードウェア構成例を示す図である。図6、図7に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, a configuration example of the information processing apparatus will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a diagram illustrating an external configuration example of a mobile phone, and FIG. 7 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the mobile phone. The configuration shown in FIGS. 6 and 7 is an example, and the present invention is not limited to this.

この携帯電話機40は、本開示の情報処理装置の一例であって、既述の電子メール送受信機能や返信メール作成機能等を備える電子メール装置を構成する。この携帯電話機40は、例えば、操作側筐体部42と表示側筐体部44とをヒンジ部46によって開閉可能に連結している。   The mobile phone 40 is an example of an information processing apparatus according to the present disclosure, and constitutes an electronic mail apparatus having the electronic mail transmission / reception function and the reply mail creation function described above. In the cellular phone 40, for example, an operation-side housing unit 42 and a display-side housing unit 44 are connected by a hinge unit 46 so as to be opened and closed.

操作側筐体部42には、例えば、操作入力部48が構成され、カーソルキーや決定キー、文字や数字等が割当てられたキーボードを備えており、既述の選択入力部30として機能すればよい。   For example, the operation-side housing unit 42 includes an operation input unit 48 and includes a keyboard to which cursor keys, determination keys, letters, numbers, and the like are assigned, and functions as the selection input unit 30 described above. Good.

表示側筐体部44は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)等で構成した表示部50を備えており、受信メールの表示機能や既述の返信文候補表示部28として機能すればよい。   The display-side housing unit 44 includes, for example, a display unit 50 configured by an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and may function as a received mail display function or the above-described reply sentence candidate display unit 28.

なお、本開示の情報処理装置の一例として、携帯電話機40を示したが、図6に示す構成に限られず、例えば、操作側筐体部42と表示側筐体部44とが一体で構成されるものや、上下に積層しスライド動作可能に構成するものでもよい。また、操作側筐体部42と表示側筐体部44とが分離する構成でもよい。   Although the mobile phone 40 is shown as an example of the information processing apparatus of the present disclosure, the configuration is not limited to the configuration illustrated in FIG. 6. For example, the operation-side casing unit 42 and the display-side casing unit 44 are integrally configured. It may be configured so that it can be slid and stacked on top and bottom. Moreover, the structure which the operation side housing | casing part 42 and the display side housing | casing part 44 isolate | separated may be sufficient.

また、この携帯電話機40のハードウェア構成は、図7に示すように、例えば、プロセッサ52、無線通信部54、RAM(Random Access Memory)56、記憶部58、表示制御部66、音声入出力部68とともに、操作入力部48等で構成すればよい。   As shown in FIG. 7, the hardware configuration of the cellular phone 40 includes, for example, a processor 52, a wireless communication unit 54, a RAM (Random Access Memory) 56, a storage unit 58, a display control unit 66, a voice input / output unit. 68 and the operation input unit 48 or the like.

プロセッサ52は、記憶部58に記憶されているOS(Operating System)やメール作成プログラム等の制御プログラムの演算処理を行う手段の一例であって、情報処理装置である携帯電話機40の制御部の一部として機能する。このプロセッサ52は、例えば、CPU(Central Processing Unit) で構成すればよい。そして、メール作成プログラム等の演算実行により、既述のように、メール分割処理や類似する受信文の抽出処理、適切な検索範囲の設定処理、返信文候補の抽出処理等を実行可能にする。   The processor 52 is an example of a unit that performs arithmetic processing of a control program such as an OS (Operating System) and a mail creation program stored in the storage unit 58, and is an example of a control unit of the mobile phone 40 that is an information processing apparatus. It functions as a part. The processor 52 may be configured by a CPU (Central Processing Unit), for example. Then, as described above, it is possible to execute mail division processing, similar received sentence extraction processing, appropriate search range setting processing, reply sentence candidate extraction processing, and the like by executing operations such as a mail creation program.

無線通信部54は、電子メール機能の他、音声通話通信や、Web(World Wide Web)ページ等のデータ通信を行う通信手段であって、アンテナ55を備えて基地局との無線通信を行う。即ち、この無線通信部54を備えることにより、携帯電話機40は、電話機能や通信機能を実行可能にする。   The wireless communication unit 54 is a communication unit that performs voice communication and data communication such as a Web (World Wide Web) page in addition to an electronic mail function, and includes an antenna 55 to perform wireless communication with a base station. That is, by providing the wireless communication unit 54, the cellular phone 40 can execute a telephone function and a communication function.

RAM56は、記憶部58に記憶したメール作成プログラム等を実行させるためのワークエリアを構成しており、プロセッサ52により制御プログラムの演算処理を行うことで、既述のメール分割部20、検索部22、返信文抽出部16、返信文結合部26等として機能する。   The RAM 56 constitutes a work area for executing a mail creation program stored in the storage unit 58, and the processor 52 performs arithmetic processing of the control program, whereby the mail division unit 20 and the search unit 22 described above. , Function as the reply sentence extraction unit 16, reply sentence combination unit 26, and the like.

記憶部58は、携帯電話機40の記憶手段又は記録手段の一例であって、例えば、制御プログラムを記憶するためのプログラム記憶部60や、取得したデータやデータベースを格納するデータ記憶部62で構成されている。   The storage unit 58 is an example of a storage unit or a recording unit of the mobile phone 40 and includes, for example, a program storage unit 60 for storing a control program, and a data storage unit 62 for storing acquired data and a database. ing.

プログラム記憶部60は、携帯電話機40のOSやメール作成プログラム等の制御プログラムを記憶する手段の一例であって、例えば、ROM(Read Only Memory )で構成すればよい。   The program storage unit 60 is an example of a unit that stores a control program such as the OS of the mobile phone 40 and a mail creation program. For example, the program storage unit 60 may be configured by a ROM (Read Only Memory).

データ記憶部62は、例えば、受信文・返信文データベース24を格納している。その他、例えば、1又は連続する複数の部分文字列毎について、受信文・返信文データベース24から抽出した受信文候補情報やその類似度情報等、また、ユーザによって選択された返信文情報等を記憶しておく抽出情報バッファ64等を備えている。このデータ記憶部62は、例えば、ROMやフラッシュメモリ等で構成すればよい。   The data storage unit 62 stores, for example, the received sentence / reply sentence database 24. In addition, for example, received sentence candidate information extracted from the received sentence / reply sentence database 24, similarity information thereof, etc., or reply sentence information selected by the user, for each one or a plurality of consecutive partial character strings An extraction information buffer 64 or the like is provided. The data storage unit 62 may be composed of, for example, a ROM or a flash memory.

なお、このプログラム記憶部60やデータ記録部62は、例えば、電気的に内容を書き換えることができるEEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory )等で構成されてもよい。   The program storage unit 60 and the data recording unit 62 may be configured by, for example, an EEPROM (Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory) that can electrically rewrite the contents.

また、上記のメール作成プログラムは、プログラム記憶部60やデータ記憶部62等に記憶されたものに限られない。例えば、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク光磁気ディスク等のコンピュータで読出し可能な記録媒体に記憶されているものを利用してもよい。さらに、ネットワーク上にあるサーバやデータベース等からプログラム等を読み込んで利用してもよい。   The mail creation program is not limited to those stored in the program storage unit 60, the data storage unit 62, or the like. For example, you may utilize what is memorize | stored in the recording medium which can be read by computers, such as a magnetic disk, a flexible disk, and an optical disk magneto-optical disk. Furthermore, a program or the like may be read from a server or database on the network and used.

操作入力部48は、携帯電話機40に対する入力操作を検出し、その検出結果をプロセッサ52に通知して文字入力等を行う手段の一例であって、既述の選択入力部30を構成する。この操作入力部48は、例えば、キーボードや操作ボタン等で構成すればよい。   The operation input unit 48 is an example of a unit that detects an input operation on the mobile phone 40 and notifies the processor 52 of the detection result to perform character input or the like, and constitutes the selection input unit 30 described above. The operation input unit 48 may be configured with, for example, a keyboard and operation buttons.

表示制御部66は、LCD等で構成された表示部50に受信メールや返信文候補の一覧、選択した返信文、作成した返信メール等を表示させる手段の一例であって、例えば、既述の返信文候補表示部28を構成する。また、例えば、表示制御部66と操作入力部48とを一体で構成し、表示部50に対して接触することで操作を行う、所謂タッチパネルを利用してもよい。   The display control unit 66 is an example of a unit that displays a list of received mails and reply sentence candidates, a selected reply sentence, a created reply mail, and the like on the display unit 50 configured by an LCD or the like. The reply sentence candidate display unit 28 is configured. In addition, for example, a so-called touch panel in which the display control unit 66 and the operation input unit 48 are integrally configured and operated by touching the display unit 50 may be used.

音声入出力部68は電話音声等を入力し又は出力する手段の一例であって、マイクロフォン70を通して音声信号が入力され、無線通信部54で受信した無線信号から音声信号をレシーバ72から出力する。   The voice input / output unit 68 is an example of a means for inputting or outputting a telephone voice or the like. The voice signal is input through the microphone 70, and the voice signal is output from the receiver 72 from the radio signal received by the radio communication unit 54.

次に、受信メールに対する検索範囲の設定処理について、図8、図9、図10、図11、図12、図13、図14、図15、図16及び図17を参照する。図8は、受信メールの分割処理の一例を示す図、図9は、受信文候補の抽出処理の一例を示す図、図10は、受信文・返信文データベースの一例を示す図、図11は、受信文抽出処理の具体例を示す図である。また、図12は、類似度算出による部分文字列連続の組み合わせ抽出原理の一例を示す図、図13は、部分文字列連続の類似度累計の算出原理の一例を示す図、図14、図15、図16は、部分文字列連続の類似度累計を利用した先行部分文字列の抽出原理の一例を示す図である。また、図17は、部分文字列連続の組み合わせの決定処理の一例を示す図である。図8〜図17に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。   Next, the search range setting process for the received mail will be described with reference to FIGS. 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, and 17. FIG. 8 is a diagram showing an example of received mail division processing, FIG. 9 is a diagram showing an example of received text candidate extraction processing, FIG. 10 is a diagram showing an example of a received text / reply text database, and FIG. FIG. 10 is a diagram illustrating a specific example of received sentence extraction processing. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a partial character string continuous combination extraction principle based on similarity calculation, FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a partial character string continuous similarity accumulation calculation principle, and FIGS. FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the extraction principle of the preceding partial character string using the similarity accumulation of partial character strings continuous. FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a process for determining a combination of consecutive partial character strings. The processing contents, processing procedures, and the like shown in FIGS. 8 to 17 are examples, and are not limited to these.

まず、設定された検索範囲に基づいてデータベースから受信文候補及び返信文候補を抽出する処理の一例について示す。   First, an example of processing for extracting a received sentence candidate and a reply sentence candidate from the database based on the set search range will be described.

(a) 受信メール分割処理   (a) Incoming mail split processing

受信メール6に対する分割処理では、図8のAに示すように、例えば、複数の文で構成された受信メール6に対し、文程度の長さの部分文字列に分割する。この分割処理では、例えば、句点「。」、感嘆符「!」、疑問符「?」や、絵文字や顔文字等の配置位置を手掛かりに実行する。これらの記号や文字は、文末に表記される場合が多いものであり、例えば、受信メールを所定の意味毎に分割するのに適している。その他、文末に表記される文字、記号等を設定してもよい。   In the dividing process for the received mail 6, as shown in FIG. 8A, for example, the received mail 6 composed of a plurality of sentences is divided into partial character strings having a length of about a sentence. In this division process, for example, the arrangement position of a punctuation mark “.”, An exclamation mark “!”, A question mark “?”, A pictograph, an emoticon, etc. is executed as a clue. These symbols and characters are often written at the end of a sentence, and are suitable, for example, for dividing a received mail into predetermined meanings. In addition, you may set the character, symbol, etc. which are described at the end of a sentence.

そして、係る分割基準に基づいて分割処理を行うと、図8のBに示すように、受信メール6は、例えば、0番〜4番までの5個の部分文字列に分割される。   Then, when division processing is performed based on such division criteria, the received mail 6 is divided into, for example, five partial character strings from No. 0 to No. 4 as shown in FIG. 8B.

なお、受信メール6の分割方法は、この基準に限定されず、メール本文の内容を正確に分割させることができるものであれば、受信メールの任意の位置や一文字ずつ分割してもよい。   Note that the method of dividing the received mail 6 is not limited to this standard, and the received mail may be divided at any position or character by character as long as the contents of the mail body can be accurately divided.

(b) 受信文候補の選択処理   (b) Received sentence candidate selection process

次に、設定された検索範囲に基づいて、受信文・返信文データベース24から類似する受信文を検索する。ここでは、検索を行う部分文字列連続として、例えば、部分文字列1番と2番をまとめて一つの検索範囲(部分文字列連続)に設定し、部分文字列0番、3番、4番は、単独で検索範囲とした場合を示す。   Next, similar received texts are searched from the received text / reply text database 24 based on the set search range. Here, as the partial character string continuation to be searched, for example, partial character strings No. 1 and No. 2 are collectively set as one search range (partial character string continuation), and partial character strings No. 0, No. 3, No. 4 are set. Indicates a case where the search range is used alone.

この受信文・返信文データベース24は、図9に示すように、例えば、1文毎や文節毎、又は単語毎に設定された受信文候補を格納した受信文欄80や、各受信文に対して、対応付けられた複数種類の返信文を格納した返信文候補欄82で構成されている。そして、メール作成処理では、利用者に対して返信文候補を提示するため、検索範囲として設定された部分文字列連続毎の受信メールの内容に適合した受信文候補を選択し、抽出する。   As shown in FIG. 9, the received sentence / reply sentence database 24 has, for example, a received sentence column 80 storing received sentence candidates set for each sentence, each phrase, or each word, and each received sentence. The reply message candidate field 82 stores a plurality of types of associated reply sentences. In the mail creation process, in order to present a reply sentence candidate to the user, a received sentence candidate that matches the contents of the received mail for each successive partial character string set as the search range is selected and extracted.

この受信文候補の抽出では、部分文字列連続に含まれる文字と受信文候補に含まれる文字の類似度を算出する。この類似度は、検索範囲設定部14の類似度算出部23で算出すればよい。この算出方法には様々なものがあるが、例えば、山下達雄等『翻訳支援に有効な訳例検索の類似度計算方式と検索結果提示方式』(言語処理学会第9回年次大会予稿集)に示すものを利用してもよい。この方法では、類似度の一例として、一致率の算出を行う。この一致率は、以下に示すように、
一致率=(A×2)/(B+C) ・・・(1)
となる。この式(1) において、Aは、2つの文で一致した文字数を表し、Bは、検索キーとなる文の文字数を表し、Cは、データベース中の文の文字数を表す。なお、類似度の計算方法はこれに限定されるものではない。
In this received sentence candidate extraction, the similarity between the characters included in the partial character string sequence and the characters included in the received sentence candidate is calculated. This similarity may be calculated by the similarity calculation unit 23 of the search range setting unit 14. There are various calculation methods. For example, Tatsuo Yamashita et al. “Similarity calculation method and search result presentation method effective for translation support” (Procedure of the 9th Annual Conference of the Association for Natural Language Processing) You may use what is shown in. In this method, the coincidence rate is calculated as an example of the similarity. This match rate is:
Match rate = (A × 2) / (B + C) (1)
It becomes. In this formula (1), A represents the number of characters matched in two sentences, B represents the number of characters of a sentence serving as a search key, and C represents the number of characters of a sentence in the database. Note that the method of calculating the similarity is not limited to this.

この式(1) によって求められる類似度(一致率)を利用することで、図9に示すように各部分文字列連続に対して、最も類似した受信文を抽出することができる。   By using the similarity (matching rate) obtained by the equation (1), the most similar received sentence can be extracted for each partial character string sequence as shown in FIG.

ここで、部分文字列連続に含まれる文字に対する受信文・返信文データベースの検索処理の一例について示す。   Here, an example of the search process of the received sentence / reply sentence database for characters included in the partial character string sequence will be described.

この受信文・返信文データベース24は、例えば、図10に示すように、インデックス部24Aとデータ部24Bとで構成されている。インデックス部24Aは、検索対象の見出し文字を含む見出し欄84と、この見出し文字が含まれるデータ番号を示すデータ番号欄86とで構成されている。また、データ部24Bは、既述の受信文欄80、返信文候補欄82とともに、そのデータ番号を表すデータ番号欄88が構成されている。インデックス部24Aのデータ番号欄86に提示されたデータ番号は、データ部24Bのデータ番号欄88に対応している。   The received sentence / reply sentence database 24 includes, for example, an index section 24A and a data section 24B as shown in FIG. The index section 24A includes a heading column 84 that includes a heading character to be searched, and a data number column 86 that indicates a data number that includes the heading character. Further, the data section 24B is configured with a data number column 88 representing the data number together with the received text column 80 and the reply text candidate column 82 described above. The data number presented in the data number column 86 of the index portion 24A corresponds to the data number column 88 of the data portion 24B.

そこで、検索対象に、例えば、「映」という文字が含まれる場合、インデックス部24Aを参照すると、斯かる文字が含まれるデータは、データ部24Bのデータ番号「00501」や「00502」であることが示されている。   Therefore, for example, if the search target includes the characters “movie”, referring to the index portion 24A, the data including such characters is the data number “00501” or “00502” of the data portion 24B. It is shown.

検索対象の部分文字列に対し、例えば、含まれる全ての文字について受信文・返信文データベース24のインデックス部24Aを調べ、そこに記載されたデータ番号のデータを抽出して、検索対象の部分文字列との類似度を計算する。例えば、図11に示すように、検索対象の部分文字列(S1+S2)が「映画見たいのがあるんだ。明日どう?」である場合、先頭文字「映」を含むデータ番号「00501」、「00502」をインデックス部24Aから獲得し、そのデータをデータ部24Bから獲得して類似度を計算する。   For the partial character string to be searched, for example, the index part 24A of the received sentence / reply sentence database 24 is checked for all the included characters, the data of the data number described therein is extracted, and the partial character to be searched Calculate similarity to a column. For example, as shown in FIG. 11, when the search target partial character string (S1 + S2) is “I want to watch a movie. How about tomorrow?”, The data number “00501” including the first character “movie”, “00502” is obtained from the index part 24A, the data is obtained from the data part 24B, and the similarity is calculated.

そして、例えば、データ番号「00501」の受信文候補は、類似度が32〔%〕であり、データ番号「00502」の受信文候補は、類似度が47〔%〕である。同様に、文字「画」に対しても同様に、インデックス部24Aを調べてその文字を含むデータを求める。ここで、既に類似度計算を行ったデータに関しては再度計算を行うことはせずにスキップする。このようにして、検索対象の部分文字列の全ての文字に対してインデックス部24Aを調べ、その文字を含むデータを獲得し、類似度計算を行う。   For example, the received sentence candidate with the data number “00501” has a similarity of 32 [%], and the received sentence candidate with the data number “00502” has a similarity of 47 [%]. Similarly, for the character “picture”, the index portion 24A is similarly examined to obtain data including the character. Here, the data already calculated for the similarity is skipped without being calculated again. In this way, the index part 24A is examined for all characters of the partial character string to be searched, data including the character is obtained, and similarity calculation is performed.

そして、獲得した全てのデータにおいて、類似度が最大となったデータを検索結果として決定する。ここでは、データ番号「00502」の場合に、類似度が47〔%〕で検索結果として決定されている。ここで算出した類似度のデータは、例えば、抽出情報バッファ64に記憶させて、比較処理を行ってもよい。   Then, in all acquired data, the data having the maximum similarity is determined as a search result. Here, in the case of the data number “00502,” the similarity is determined as a search result with 47%. The similarity data calculated here may be stored, for example, in the extraction information buffer 64 and subjected to comparison processing.

なお、図10に示す例では、1文字を見出しとする場合を示したが、複数文字からなる文字列を見出しとしてもよい。見出しの文字列を長くすると、一つの見出しに対するデータ数が絞られるため、検索が高速になる一方で、インデックスのサイズが大きくなるという特徴がある。   In the example shown in FIG. 10, the case where one character is used as a heading is shown, but a character string composed of a plurality of characters may be used as a heading. If the character string of the headline is lengthened, the number of data for one headline is narrowed down, so that the speed of search is increased while the size of the index is increased.

(c) 検索範囲設定処理   (c) Search range setting process

上記の受信文候補の抽出処理では、分割した部分文字列に対し、例えば、1番と2番とを組み合わせて検索範囲に設定することで、最適な受信文を抽出している。部分文字列への分割は、特定の記号を手がかりにしており、必ずしも、一つの返信文を必要とするような意味的な切れ目で分割されているとは限らない。そこで、1個以上の部分文字列を組み合わせた可変長の文字列でデータベースを検索することにより、より適切な単位で返信文を抽出することを目的としている。   In the received sentence candidate extraction process described above, an optimum received sentence is extracted by combining the divided partial character strings with, for example, No. 1 and No. 2 in the search range. The division into partial character strings is based on a specific symbol, and is not necessarily divided at a semantic break that requires one reply sentence. Therefore, an object is to extract a reply sentence in a more appropriate unit by searching a database with a variable-length character string combining one or more partial character strings.

例えば、受信メール6中の「おつかれさ〜ん(^^)/」と、受信文・返信文データベース24中の「おつかれさま。」のように、1個の部分文字列に対してデータベースの1個の受信文が対応している場合もある。また、例えば、部分文字列S1の「映画見たいのがあるんだ。」と、部分文字列S2の「明日どう?」の2個の部分文字列に対して、データベース24中の「明日、映画見に行かない?」が対応している場合もある。   For example, “Otsukasesa-n (^^) /” in the received mail 6 and “Otsukase-sama” in the received sentence / reply sentence database 24, 1 of the database for one partial character string. There may be cases where one received sentence corresponds. Further, for example, two partial character strings “How do you want to see a movie?” In the partial character string S1 and “How tomorrow?” In the partial character string S2, “Tomorrow, Can you go to see a movie? "

そこで、この検索範囲の設定処理では、1個以上の連続する部分文字列(部分文字列連続)に対して類似度が最大になる受信文を受信文・返信文データベース24から求め、その類似度の合計が最大になるような組み合わせの設定を行う。   Therefore, in this search range setting process, a received sentence having the maximum similarity with respect to one or more consecutive partial character strings (partial character string continuous) is obtained from the received sentence / reply sentence database 24, and the similarity is obtained. Set a combination that maximizes the total of

受信メール6を部分文字列S0〜S3に分割した場合は、例えば、図12のAに示すように、1個以上の部分文字列からなる部分文字列連続Tnの組み合わせは、n=0〜9までの10パターンがある。このnは、受信メール6の文頭から部分文字列Sを並べた部分文字列連続Tの組み合わせパターンのカウンタを示している。   When the received mail 6 is divided into partial character strings S0 to S3, for example, as shown in A of FIG. 12, the combination of partial character string sequences Tn composed of one or more partial character strings is n = 0-9. There are 10 patterns. This n represents a counter of a combination pattern of partial character string continuation T in which partial character strings S are arranged from the head of the received mail 6.

図12のBに示すように、カウンタn=0〜9までの部分文字列連続Tnの各パターンについて、それぞれデータベース24の検索を行い、抽出した類似度最大の受信文データに対する類似度C(Tn) を算出する。この類似度が最大となる受信文データの抽出は、既述の受信文候補の抽出処理を利用して行えばよい。   As shown in FIG. 12B, the database 24 is searched for each pattern of the partial character string continuation Tn from the counter n = 0 to 9, and the similarity C (Tn) for the extracted received sentence data with the maximum similarity is extracted. ) Is calculated. The extraction of the received sentence data that maximizes the similarity may be performed using the received sentence candidate extraction process described above.

ここで、式(1) の一致率を利用した類似度の算出では、それぞれの類似度C(Tn)が最大100〔%〕となる。部分文字列連続Tnとデータベース24との検索処理では、例えば、より長い文字列で検索する方がより正確に受信文の抽出が行える。例えば、短い単語等を基準にデータベースを検索すれば類似度は高くなるが、受信メール6に含まれる内容に対して適切な受信文が抽出されるとは限らない。そこで、より多くの部分文字列Sを含む部分文字列連続Tが優先されるように、複数の部分文字列からなる部分文字列連続の場合には、例えば、含まれる部分文字列の数を乗じて重み付けをする。   Here, in the calculation of the similarity using the coincidence ratio of the expression (1), each similarity C (Tn) is 100 [%] at the maximum. In the search processing of the partial character string continuation Tn and the database 24, for example, the received sentence can be extracted more accurately by searching with a longer character string. For example, if the database is searched based on short words or the like, the degree of similarity increases, but an appropriate received sentence is not always extracted for the content included in the received mail 6. Therefore, in the case of partial character string continuation composed of a plurality of partial character strings so that priority is given to partial character string continuation T including more partial character strings S, for example, the number of partial character strings included is multiplied. To weight.

そして、全ての部分文字列連続Tnについて類似度C(Tn)を求める。   Then, the similarity C (Tn) is obtained for all the partial character string continuations Tn.

算出した各部分文字列連続Tnに対する類似度に対し、受信メール6の全体について類似度の合計として、類似度の累積値Ctotal(Tn)が最大となる部分文字列連続Tの組み合わせを決定する。即ち、この組み合わせが、受信メール6の本文に対して最も類似する受信文の組み合わせを抽出可能な検索範囲である。また、類似度の合計が最大となる部分文字列Tの組み合わせの決定では、全ての部分文字列連続Tに対し、先行することが可能な部分文字列連続Tか否かの判断を行う。この判断では、受信メール6に対して、全ての部分文字列Sが連続しており、且つ重複して選択されないように、部分文字列連続Tが組み合わせられていることを条件としている。   For the calculated similarity to each partial character string sequence Tn, the combination of partial character string sequences T that maximizes the cumulative similarity Ctotal (Tn) is determined as the total similarity for the entire received mail 6. That is, this combination is a search range in which a combination of received sentences that is most similar to the body of the received mail 6 can be extracted. Further, in determining the combination of the partial character strings T that maximizes the similarity, it is determined whether or not the partial character string continuation T can be preceded with respect to all the partial character string continuations T. This determination is based on the condition that all the partial character strings S are continuous with the received mail 6 and that the partial character string continuous T is combined so that they are not selected redundantly.

類似度の合計が最大になる部分文字列連続の組み合わせを求めるには、例えば、ビタビアルゴリズム(Viterbi algorithm )を利用した決定方法を使用してもよい。   In order to obtain a combination of consecutive partial character strings having the maximum similarity, for example, a determination method using a Viterbi algorithm may be used.

この類似度の累計値Ctotal(Tn)の算出では、例えば、全ての部分文字列連続について、先行することが可能な部分文字列連続に対し、その部分文字列の類似度の累計値Ctotalに自身の類似度C(n)を累積する。   In the calculation of the total value Ctotal (Tn) of similarity, for example, for all partial character string continuations, the partial character string continuation that can be preceded is added to the cumulative value Ctotal of the similarity of the partial character string itself. The degree of similarity C (n) is accumulated.

ここでは、部分文字列S0、部分文字列S1+S2、部分文字列S3の組み合わせの場合に、部分文字列連続Tの類似度の合計が最大になったという場合を示す。   Here, the case where the sum of the similarities of the partial character string continuation T is maximized in the case of the combination of the partial character string S0, the partial character string S1 + S2, and the partial character string S3 is shown.

部分文字列連続T0〜T3は、図13に示すように、受信メール6の先頭の部分文字列S0を含むため、その以前の部分文字列連続がない。この場合は、先行部分文字列連続を設定せず、それぞれの部分文字列連続Tnの類似度C(Tn)×部分文字列数を類似度累積値 Ctotal(Tn) とする。つまり、T0、T1、T2、T3の類似度累積値Ctotal(T0)、 Ctotal(T1) 、 Ctotal(T2) 、Ctotal(T3)は、以下のように算出される。
Ctotal(T0) = C(T0)
Ctotal(T1) = C(T1)×2
Ctotal(T2) = C(T2)×3
Ctotal(T3) = C(T3)×4
As shown in FIG. 13, the partial character string sequence T0 to T3 includes the first partial character string S0 of the received mail 6, and therefore there is no previous partial character string sequence. In this case, the preceding partial character string continuation is not set, and the similarity C (Tn) × the number of partial character strings of each partial character string continuation Tn is set as the cumulative similarity Ctotal (Tn). That is, the similarity accumulation values Ctotal (T0), Ctotal (T1), Ctotal (T2), and Ctotal (T3) of T0, T1, T2, and T3 are calculated as follows.
Ctotal (T0) = C (T0)
Ctotal (T1) = C (T1) × 2
Ctotal (T2) = C (T2) × 3
Ctotal (T3) = C (T3) × 4

次に、図14に示すように、部分文字列連続T4〜T6には、先頭部分に部分文字列S1が含まれるので、末尾部分に部分文字列S0が含まれる部分文字列連続T0のみを先行させることができる。先行できる部分文字列連続であるか否かは、例えば、一方の部分文字列連続の末尾の部分文字列がSiのとき、他方の部分文字列連続の先頭の部分文字列がS(i+1)であることを判断すればよい。このiは、分割した部分文字列の分割順序を示すカウンタであって、この例では、i=0〜3の4つに分割した場合を示している。   Next, as shown in FIG. 14, since the partial character string sequence T4 to T6 includes the partial character string S1 at the beginning, only the partial character string sequence T0 including the partial character string S0 at the end is preceded. Can be made. For example, when the partial character string at the end of one partial character string continuation is Si, the first partial character string at the other partial character string continuation is S (i + 1). You just have to judge it. This i is a counter indicating the division order of the divided partial character strings. In this example, i is divided into four parts where i = 0 to 3.

そして、先行する部分文字列連続が決定したら、検索対象としている部分文字列連続について類似度累計値Ctoal を算出する。この場合の類似度累計値Ctoal の算出は、先行部分文字列連続の類似度累計値+各部分文字列連続の類似度×部分文字列数となる。部分文字列連続T4、T5、T6の先行部分文字列連続はT0であり、それぞれの類似度累積値Ctotal(T4), Ctotal(T5), Ctotal(T6)は、以下のようになる。
Ctotal(T4) = Ctotal(T0) + C(T4)
Ctotal(T5) = Ctotal(T0) + C(T5) ×2
Ctotal(T6) = Ctotal(T0) + C(T6) ×3
When the preceding partial character string continuation is determined, the similarity cumulative value Ctoal is calculated for the partial character string continuation to be searched. In this case, the calculation of the similarity total value Ctoal is the similarity total value of successive partial character strings continuous + similarity of consecutive partial character strings × number of partial character strings. The preceding partial character string continuation of the partial character string continuations T4, T5, and T6 is T0, and the similarity accumulation values Ctotal (T4), Ctotal (T5), and Ctotal (T6) are as follows.
Ctotal (T4) = Ctotal (T0) + C (T4)
Ctotal (T5) = Ctotal (T0) + C (T5) × 2
Ctotal (T6) = Ctotal (T0) + C (T6) × 3

同様に、図15では、部分文字列連続T7、T8について、先行部分文字列連続の特定を行う。部分文字列連続T7、T8に対する先行部分文字列は、既述のように、含まれる部分文字列Sが受信メール6に対して連続となっているかで判断すればよく、部分文字列連続T1とT4が先行可能な対象となる。そして、この部分文字列連続T1とT4について、類似度累積値Ctotal(T1)と Ctotal(T4) とを比較し、大きい値の方を部分文字列連続T7、T8の先行部分文字列連続とする。この例では、例えば、Ctotal(T1) > Ctotal(T4) であり、部分文字列連続T1が先行部分文字列連続となる。ここで、類似度累積値Ctotal(T7), Ctotal(T8)は、以下のように算出される。
Ctotal(T7) = Ctotal(T1) + C(T7)
Ctotal(T8) = Ctotal(T1) + C(T8) ×2
Similarly, in FIG. 15, the preceding partial character string continuation is specified for the partial character string continuations T7 and T8. As described above, the preceding partial character strings for the partial character string continuations T7 and T8 may be determined based on whether or not the included partial character string S is continuous with respect to the received mail 6. T4 is a target that can be preceded. Then, for these partial character string continuations T1 and T4, the similarity accumulation values Ctotal (T1) and Ctotal (T4) are compared, and the larger value is set as the partial character string continuation T7, T8 preceding partial character string continuation. . In this example, for example, Ctotal (T1)> Ctotal (T4), and the partial character string sequence T1 becomes the preceding partial character string sequence. Here, the similarity accumulation values Ctotal (T7) and Ctotal (T8) are calculated as follows.
Ctotal (T7) = Ctotal (T1) + C (T7)
Ctotal (T8) = Ctotal (T1) + C (T8) × 2

また、部分文字列連続T9に先行する部分文字列連続は、図16に示すように、同様に、例えば、部分文字列連続T2、T5、T7であり、それらの類似度累積値Ctotal(T2)、 Ctotal(T5) 、 Ctotal(T7) の内、最大のものを部分文字列連続T9の先行部分文字列連続とする。この例では、例えば、部分文字列連続T5が設定されている。この場合、部分文字列連続T9の類似度の累計値は、以下のようになる。
Ctotal(T9) = Ctotal(T5) + C(T9)
Similarly, as shown in FIG. 16, the partial character string continuation preceding the partial character string continuation T9 is, for example, partial character string continuation T2, T5, T7, and their similarity cumulative value Ctotal (T2). , Ctotal (T5), Ctotal (T7), the largest one is the partial character string continuation preceding the partial character string continuation T9. In this example, for example, partial character string continuation T5 is set. In this case, the cumulative value of the similarity of the partial character string sequence T9 is as follows.
Ctotal (T9) = Ctotal (T5) + C (T9)

なお、各部分文字列連続Tnについて算出された類似度の累計値情報は、例えば、記憶部58の抽出情報バッファ64に記憶しておき、後述の検索範囲の設定処理等に利用する。   It should be noted that the accumulated similarity value information calculated for each partial character string sequence Tn is stored, for example, in the extraction information buffer 64 of the storage unit 58 and used for the search range setting process described later.

次に、受信メール6の全体に対して、最も類似する検索範囲を決定する。この場合、例えば、類似度の累積値(合計値)Ctotalが最大となる部分文字列連続の組み合わせを選出する。   Next, the most similar search range is determined for the entire received mail 6. In this case, for example, a combination of consecutive partial character strings that maximizes the cumulative value (total value) Ctotal of similarities is selected.

この部分文字列連続の組み合わせ選出では、例えば、受信メール6の文末を構成する部分文字列S3を含む部分文字列連続Tn側から選出する。そこで、メールの末尾を含む部分文字列連続T3、T6、T8、T9の内、類似度累積値Ctotal(Tn)が最大となるものを選択する。この例では、例えば、Ctotal(T9)が最大であった場合を示す。この場合、図17のAに示すように、部分文字列連続T9から先行する部分文字列連続を辿ることで、最も類似度の高い部分文字列連続の組み合わせを設定することができる。   In this partial character string continuous combination selection, for example, the partial character string continuous Tn including the partial character string S3 that constitutes the end of the sentence of the received mail 6 is selected. Therefore, the partial character string sequence T3, T6, T8, and T9 including the end of the mail is selected so as to maximize the similarity cumulative value Ctotal (Tn). In this example, for example, a case where Ctotal (T9) is the maximum is shown. In this case, as shown in FIG. 17A, a combination of consecutive partial character strings having the highest degree of similarity can be set by following the partial character string continuation preceding partial character string continuation T9.

その結果、図17のBに示すように、部分文字列連続T0、T5、T9であって、部分文字列S0、S1+S2、S3のような組み合わせによる検索範囲を設定することができる。   As a result, as shown in FIG. 17B, it is possible to set a search range based on combinations of partial character strings S0, S1 + S2, and S3, which are partial character string sequences T0, T5, and T9.

(d) 返信文候補の抽出、表示処理   (d) Reply sentence candidate extraction and display processing

次に、設定した検索範囲に基づく返信文候補の抽出処理及び表示処理について、図18、図19、図20、図21及び図22を参照する。図18は、返信文候補の抽出処理の一例を示す図、図19は、返信文が選択された状態の一例を示す図、図20は、受信メールの表示状態の一例を示す図、図21は、分割した受信メール及び抽出した返信文候補の表示状態の一例を示す図、図22は、返信メールの作成画面の表示例を示す図である。図18〜図22に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, the reply sentence candidate extraction process and display process based on the set search range will be described with reference to FIG. 18, FIG. 19, FIG. 20, FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a reply message candidate extraction process, FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a state where a reply message is selected, and FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a display state of received mail. FIG. 22 is a diagram illustrating an example of a display state of divided received mails and extracted reply sentence candidates, and FIG. 22 is a diagram illustrating a display example of a reply mail creation screen. The configurations shown in FIGS. 18 to 22 are examples, and the present invention is not limited to these.

設定された検索範囲である部分文字列連続に基づいて、データベース24から返信文候補の抽出を行う。この返信文候補の抽出では、例えば、図18に示すように、検索範囲として設定した、類似度が最大となる部分文字列連続T毎に返信文候補を提示している。ここでは、カウンタRは、設定された部分文字列連続Tのカウンタであり、また、カウンタiはこの部分文字列連続Tに組み合わされた部分文字列Sのカウンタである。例えば、図17に示す検索範囲の設定では、部分文字列Sのカウンタiはi=0〜3が設定される。また、カウンタRは、設定された部分文字列連続Tの組み合わせに対し、文頭側からR=0〜2に設定すればよい。   A reply sentence candidate is extracted from the database 24 based on the partial character string continuation that is the set search range. In this reply sentence candidate extraction, for example, as shown in FIG. 18, a reply sentence candidate is presented for each partial character string sequence T that is set as a search range and has the maximum similarity. Here, the counter R is a counter of the set partial character string continuous T, and the counter i is a counter of the partial character string S combined with the partial character string continuous T. For example, in the search range setting shown in FIG. 17, the counter i of the partial character string S is set to i = 0-3. Further, the counter R may be set to R = 0 to 2 from the head of the sentence for the set combination of partial character strings T.

抽出した返信文候補の一覧は、抽出情報バッファ64に一時的に記憶させておけばよい。抽出された返信文候補は、例えば、「|」記号によって区切って記憶させている。そして、抽出した結果を携帯電話機40の表示部50等に対して、適切なインタフェースを用いて表示する。   The list of extracted reply sentence candidates may be temporarily stored in the extraction information buffer 64. The extracted reply sentence candidates are stored, for example, separated by a “|” symbol. Then, the extracted result is displayed on the display unit 50 of the mobile phone 40 using an appropriate interface.

携帯電話機40のユーザは、提示された返信文候補に対して、選択操作を行い、例えば、図19のAに示すように、1文ずつを選択していく。そして、選択された返信文情報を一つに結合して、図19のBに示すように、返信文90が作成される。   The user of the mobile phone 40 performs a selection operation on the presented reply sentence candidates and, for example, selects one sentence at a time as shown in FIG. Then, by combining the selected reply text information into one, a reply text 90 is created as shown in FIG. 19B.

表示部50によるメール画面表示について示す。受信メール6の表示では、図20に示すように、表示部50にメール画面92を表示させる。このメール画面92には、GUI(Graphical User Interface)として、例えば、3段の表示領域が設けられており、上段には、受信日、又は現在時刻情報や送信者情報、メールのタイトル情報等の情報表示領域94を構成している。また、中段には、受信メール6のメール本文の表示領域96を構成している。また、下段側には、「メニュー」キーや「返信」キー、「選択」キー等が操作入力部48に割当てられた機能表示領域98を構成している。そして、この機能表示領域98のうち、「返信」キー100に対して入力操作が行われると、返信メール作成機能が起動する。   The mail screen display by the display unit 50 will be described. When the received mail 6 is displayed, a mail screen 92 is displayed on the display unit 50 as shown in FIG. The mail screen 92 is provided with, for example, a three-stage display area as a GUI (Graphical User Interface), and the upper stage includes a reception date, current time information, sender information, mail title information, and the like. An information display area 94 is configured. In the middle, a mail text display area 96 of the received mail 6 is configured. On the lower side, a function display area 98 in which a “menu” key, a “reply” key, a “select” key, and the like are allocated to the operation input unit 48 is configured. When an input operation is performed on the “reply” key 100 in the function display area 98, a reply mail creation function is activated.

返信メール作成機能が起動すると、図21のAに示すように、返信メール作成画面102に切り替わる。この返信メール作成画面102は、例えば、上段側から、本文表示領域104、受信メール領域106、選択候補領域108に分割表示される。本文表示領域104は、利用者が選択した、又は直接入力した返信文を表示する領域の一例であって、確定したテキストを表示する。受信メール領域106は、受信メールの一部分を参照する領域であって、例えば、既述の原則により分割された受信メール6の分割文字列連続毎に表示する。この受信メール領域106には、例えば、図8のBに示すように、部分文字列S0の「おつかれさ〜ん」を表示している。選択候補領域108は、返信文候補の一覧を表示する領域であって、受信メール領域106に表示された部分文字列に基づいて抽出された返信文の候補を表示する。この選択候補領域108には、表示した候補に対して、ユーザが選択するための選択カーソル表示110が表示されており、例えば、操作入力部48の上下操作ボタンの操作に応じて、返信文候補の選択対象を切り替えることができる。そして、選択する返信文候補に対して選択カーソル表示110が合せられ、例えば、決定ボタン等が操作されることで、その返信文候補が選択され、図21のBに示すように、本文表示領域104にその返信文を表示させる。   When the reply mail creation function is activated, the screen is switched to the reply mail creation screen 102 as shown in FIG. For example, the reply mail creation screen 102 is divided and displayed in a body display area 104, a received mail area 106, and a selection candidate area 108 from the upper side. The text display area 104 is an example of an area for displaying a reply sentence selected by the user or directly input, and displays a confirmed text. The received mail area 106 is an area for referring to a part of the received mail, and is displayed, for example, for each successive divided character string of the received mail 6 divided according to the principle described above. In the received mail area 106, for example, as shown in FIG. 8B, “Otsukase Sa-n” of the partial character string S0 is displayed. The selection candidate area 108 is an area for displaying a list of reply sentence candidates, and displays reply sentence candidates extracted based on the partial character strings displayed in the received mail area 106. In this selection candidate area 108, a selection cursor display 110 for the user to select with respect to the displayed candidates is displayed. For example, in response to the operation of the up / down operation buttons of the operation input unit 48, reply sentence candidates The selection target can be switched. Then, the selection cursor display 110 is aligned with the reply sentence candidate to be selected, and, for example, the reply sentence candidate is selected by operating a decision button or the like. As shown in FIG. The reply message is displayed on 104.

受信メール領域106に表示した分割したメールに対する返信文が確定すると、次の分割メールの表示に切替えられる。この受信メール領域106の表示切り替えに連動して、選択候補領域108は、その分割メールに対する返信文候補に切り替わる。図21のC、Dに示すように、返信文の選択操作、受信メールの切替えは、全ての分割メールに対する返信文選択が行われるまで繰り返し行われる。   When the reply message for the divided mail displayed in the received mail area 106 is confirmed, the display is switched to the display of the next divided mail. In conjunction with the display switching of the received mail area 106, the selection candidate area 108 is switched to a reply sentence candidate for the divided mail. As shown in FIGS. 21C and 21D, the reply message selection operation and the switching of the received mail are repeated until the reply text is selected for all the divided mails.

また、この返信文候補の選択では、例えば、適切な返信文が無い場合や、返信したくない場合には、選択候補領域108に表示された「次の文章へ」の選択肢112を選択することで、その文をスキップしたメールを作成することができる。この選択肢112が選択された場合には、例えば、次の受信メール6が表示される。また、ユーザが「入力終了」の選択肢114を選択することで、例えば、入力画面に戻り、自由にテキストを編集するようにしてもよい。   In selecting a reply sentence candidate, for example, when there is no appropriate reply sentence or when it is not desired to reply, the “next sentence” option 112 displayed in the selection candidate area 108 is selected. Now you can compose an email that skips that sentence. When this option 112 is selected, for example, the next received mail 6 is displayed. In addition, when the user selects the “input end” option 114, for example, the user may return to the input screen and freely edit the text.

全ての受信メールについて、返信文の選択処理が終了すると、例えば、図22のAに示すように、本文表示領域104と機能表示領域98のメール画面に切替えられ、本文表示領域104には、選択した返信文が表示される。そして、機能表示領域98の「確定」キー116が操作されると、メール送信画面117に切り替わる。このメール送信画面117には、例えば、送信先情報やタイトル情報を表示する情報表示領域118、確定した返信文を表示する本文表示領域104、機能表示領域98で構成されている。機能表示領域98の「送信」キー120が操作されることで、返信メールの送信が行われる。   When the reply message selection processing is completed for all received mails, for example, as shown in FIG. 22A, the mail screen is switched to the text display area 104 and the function display area 98. Will be displayed. When the “confirm” key 116 in the function display area 98 is operated, the mail transmission screen 117 is displayed. The mail transmission screen 117 includes, for example, an information display area 118 for displaying transmission destination information and title information, a text display area 104 for displaying a confirmed reply text, and a function display area 98. By operating the “Send” key 120 in the function display area 98, a reply mail is sent.

次に、返信メール作成処理について、図23、図24、図25及び図26を参照する。図23は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャート、図24は、データベース検索処理の一例を示すフローチャート、図25、図26は、部分文字列連続の組み合わせ決定処理の一例を示すフローチャートである。図23〜図26に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。なお、図25、図26において、Aはフローチャート間の連結子を示す。   Next, with reference to FIG. 23, FIG. 24, FIG. 25, and FIG. FIG. 23 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process, FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of a database search process, and FIGS. 25 and 26 are flowcharts illustrating an example of a partial character string continuous combination determination process. The processing contents, processing procedures, and the like shown in FIGS. 23 to 26 are examples, and are not limited to these. In FIGS. 25 and 26, A indicates a connector between flowcharts.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、データベースに対する検索処理において、類似度の合計が最大となるように検索範囲を設定し、係る検索範囲に基づいて返信文の候補を抽出する。   This reply e-mail creation process is an example of the e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure and its program, and in the search process for the database, the search range is set so as to maximize the similarity. Reply sentence candidates are extracted based on the search range.

そこで、受信メール6に対し、例えば、句読点や顔文字、絵文字等を基準に、所定の長さの部分文字列Sに分割する(ステップS21)。1個以上の部分文字列からなる部分文字列連続について、それぞれ類似度が最大の受信文を受信文・返信文データベース24から検索し(ステップS22)、類似度合計が最大になる部分文字列連続の組み合わせを求める(ステップS23)。この部分文字列連続の組み合わせは、図17に示すように、分割した部分文字列Sについて、1又は連続する複数の部分文字列で構成され、この部分文字列連続が適切な返信文を検索する検索範囲となる。   Therefore, the received mail 6 is divided into partial character strings S having a predetermined length based on, for example, punctuation marks, emoticons, pictograms, and the like (step S21). With respect to consecutive partial character strings composed of one or more partial character strings, the received sentence having the maximum similarity is searched from the received sentence / reply sentence database 24 (step S22), and the partial character string series having the maximum similarity is maximized. Is obtained (step S23). As shown in FIG. 17, this partial character string continuation combination is composed of one or a plurality of continuous partial character strings for the divided partial character string S, and this partial character string continuation retrieves an appropriate reply sentence. Search range.

決定した類似度合計が最大となる部分文字列連続Tの個数をMに設定し(ステップS24)、この部分文字列連続Tに対するカウンタRをR=0に設定して返信文バッファを初期化する(ステップS25)。そして、データベース24から部分文字列連続T(R) 毎に返信文候補の抽出処理を行う。   The number of consecutive partial character strings T that maximizes the determined similarity sum is set to M (step S24), and a counter R for the partial character string continuous T is set to R = 0 to initialize the reply sentence buffer. (Step S25). Then, a reply sentence candidate is extracted from the database 24 every partial character string sequence T (R).

そこで、カウンタRが部分文字列連続Tの個数Mより小さい場合(ステップS26のYES)、返信文出力が未処理の部分文字列連続Tがあるとして、カウンタRが指定する部分文字列連続T(R) について、データベース24から返信文候補を抽出し、返信メール作成画面102に表示する(ステップS27)。ユーザが選択した返信文を返信文バッファに追加する(ステップS28)。この返信文バッファは、例えば、作成中の返信メール情報を保持するものであり、例えば、抽出情報バッファ64を利用してもよい。そして、カウンタRをインクリメントしながら(ステップS29)、R<Mの間、この処理を繰り返す。全ての部分文字列連続Tに対して返信文を確定したら(ステップS26のNO)、返信文バッファに格納された返信文の文字列を出力して返信メールを完成させる(ステップS30)。   Therefore, if the counter R is smaller than the number M of partial character string continuations T (YES in step S26), the partial character string continuation T ( For R), a reply sentence candidate is extracted from the database 24 and displayed on the reply mail creation screen 102 (step S27). The reply sentence selected by the user is added to the reply sentence buffer (step S28). This reply sentence buffer holds, for example, reply mail information being created. For example, the extracted information buffer 64 may be used. Then, this process is repeated while R <M while incrementing the counter R (step S29). When the reply sentence is confirmed for all the partial character string sequences T (NO in step S26), the reply sentence character string stored in the reply sentence buffer is output to complete the reply mail (step S30).

次に、ステップS22の部分文字列連続に対するデータベース検索の処理は、例えば、図24に示す処理を実行する。   Next, the database search process for partial character string continuation in step S22 executes, for example, the process shown in FIG.

このデータベース検索処理では、例えば、図12に示すように、1又は連続する複数の部分文字列Sからなる多数の部分文字列連続Tについて、それぞれ類似度が最大となる受信文を受信文・返信文データベース24から検索する。そこで、図24に示すように、分割した部分文字列Sの個数をNとし(ステップS51)、例えば、受信メールに対する分割順序に基づいて設定した部分文字列Sのカウンタをiとすると、i=0に設定して、カウンタを初期化する(ステップS52)。   In this database search process, for example, as shown in FIG. 12, a received sentence with the maximum similarity is received / replied with respect to a large number of consecutive partial character strings S composed of one or a plurality of consecutive partial character strings S. Search from the sentence database 24. Therefore, as shown in FIG. 24, if the number of the divided partial character strings S is N (step S51), for example, if the counter of the partial character string S set based on the division order for the received mail is i, i = Set to 0 to initialize the counter (step S52).

次に、1又は連続複数の部分文字列Sの組み合わせにより設定された多数の部分文字列連続Tの全てについて、データベースを検索するため、カウンタiが分割した部分文字列Sの個数Nに達するまで、iをインクリメントする(ステップS53のYES)。この場合、このカウンタiに対し、全ての部分文字列Sに対して組み合わせを設定するためのカウンタjを設定し、カウンタj=i+1に設定する(ステップS54)。即ち、部分文字列Sの分割順を示すカウンタiはi=0から1ずつインクリメントさせ、カウンタjは、j=1から1ずつインクリメントさせる。   Next, in order to search the database for all of a large number of partial character string sequences T set by a combination of one or a plurality of consecutive partial character strings S, the counter i reaches the number N of divided partial character strings S. , I is incremented (YES in step S53). In this case, a counter j for setting combinations for all the partial character strings S is set for the counter i, and the counter j is set to i + 1 (step S54). That is, the counter i indicating the division order of the partial character string S is incremented by 1 from i = 0, and the counter j is incremented by 1 from j = 1.

データベース検索処理及び類似度算出処理は、カウンタj<(N+1)の間、カウンタj=1から順に繰り返し行う(ステップS55のYES)。そこで、部分文字列Siから部分文字列Sj−1まで連続した部分文字列連続について、データベースを検索し、類似度最大となるデータとその類似度Cを求める(ステップS56)。具体的には、まずカウンタi=0の場合は、図12を参照すると、部分文字列S0が含まれる部分文字列連続Tの検出処理が行われることを示す。即ち、i=0でj=1の場合、部分文字列S0のみで構成された部分文字列連続T0を示す。さらに、カウンタjをインクリメントしていくと(ステップS57)、j=3の場合は、S0+S1+S2で構成された部分文字列連続T3となる。そして、各部分文字列連続に対して、類似度Cを算出する。そして、カウンタiをインクリメントし(ステップS58)、i=1となると、jはj=2からカウントされ、jがインクリメントされることで、S1、S1+S2、・・・の部分文字列連続Tが表される。   The database search process and the similarity calculation process are repeated in order from the counter j = 1 while the counter j <(N + 1) (YES in step S55). Therefore, the database is searched for the partial character string continuation from the partial character string Si to the partial character string Sj-1, and the data having the maximum similarity and the similarity C are obtained (step S56). Specifically, first, when the counter i = 0, referring to FIG. 12, it indicates that the detection process of the partial character string continuation T including the partial character string S0 is performed. That is, when i = 0 and j = 1, a partial character string continuous T0 composed only of the partial character string S0 is indicated. Further, when the counter j is incremented (step S57), if j = 3, the partial character string sequence T3 constituted by S0 + S1 + S2 is obtained. Then, the similarity C is calculated for each partial character string sequence. Then, the counter i is incremented (step S58). When i = 1, j is counted from j = 2, and by incrementing j, the partial character string sequence T of S1, S1 + S2,. Is done.

そして、分割された部分文字列Sについて、全ての組み合わせに対するデータベース検索処理及び類似度算出処理が行われると(ステップS53のNO)、この処理を終了する。   When the database search process and the similarity calculation process for all the combinations are performed on the divided partial character string S (NO in step S53), this process ends.

次に、ステップS23(図23)の類似度合計が最大となる部分文字列連続の組み合わせ決定処理は、例えば、図25に示す処理を実行すればよい。   Next, the partial character string continuous combination determining process that maximizes the similarity in step S23 (FIG. 23) may be performed, for example, as shown in FIG.

この部分文字列連続の組み合わせ決定処理は、例えば、ビタビアルゴリズムに基づいて行っている。この処理では、各部分文字列連続に対して、類似度の累計が最大になるような先行部分文字列連続を求める処理(処理F1)を含む。また、末尾の部分文字列連続から類似度累計が高くなるように先行部分文字列連続を辿ることによって、最適な(類似度合計が最大になる)部分文字列連続の組み合わせを得る処理(処理F2)を含む。   The partial character string continuous combination determination processing is performed based on, for example, the Viterbi algorithm. This process includes a process (process F1) for obtaining a preceding partial character string continuation that maximizes the total similarity for each partial character string continuation. In addition, the process of obtaining the optimum combination of partial character strings (the maximum similarity is maximized) is obtained by tracing the preceding partial character string continuation so that the similarity total increases from the last partial character string continuation (Process F2). )including.

そこで、処理F1では、部分文字列連続Tの個数をXに設定する(ステップS61)。この個数Xは、図12に示すように、例えば、受信メールを分割した部分文字列Sの組み合わせから算出してもよい。   Therefore, in process F1, the number of partial character string continuations T is set to X (step S61). The number X may be calculated from a combination of partial character strings S obtained by dividing the received mail as shown in FIG.

部分文字列連続Tの組み合わせ順を示すカウンタをIとして設定し、このカウンタIをI=0として初期化する(ステップS62)。このカウンタIは、例えば、図12に示す部分文字列連続Tのカウンタnと同様に設定すればよく、既述の図24のステップS56で設定される部分文字列Siから部分文字列Sj−1の抽出順序に従って設定してもよい。このカウンタIについて、部分文字列連続Tの個数Xまで繰り返しインクリメントする(ステップS63のYES)。   A counter indicating the combination order of the partial character string sequences T is set as I, and the counter I is initialized as I = 0 (step S62). This counter I may be set, for example, in the same way as the counter n of the partial character string continuation T shown in FIG. 12, and from the partial character string Si set in step S56 of FIG. 24 described above to the partial character string Sj−1. You may set according to the extraction order. The counter I is repeatedly incremented up to the number X of partial character string continuations T (YES in step S63).

ここで、部分文字列連続T(I) の類似度累積値Ctotal(T(I) ) を0に設定する(ステップS64)。また、検査対象であるカウンタIの部分文字列連続T(I) に対して先行部分文字列連続となる部分文字列連続を検出するためのカウンタJを設定し、このカウンタJをJ=0で初期化する(ステップS65)。このカウンタJは、カウンタIと同内容の部分文字列連続Tをカウントさせる。そして、このカウンタJについても部分文字列連続Tの個数Xまで繰り返しインクリメントする(ステップS66のYES)。   Here, the similarity cumulative value Ctotal (T (I)) of the partial character string sequence T (I) is set to 0 (step S64). Also, a counter J is set for detecting a partial character string continuation that is a preceding partial character string continuation with respect to a partial character string continuation T (I) of the counter I to be inspected. Initialization is performed (step S65). The counter J counts a partial character string sequence T having the same contents as the counter I. The counter J is also incremented repeatedly up to the number X of partial character string continuations T (YES in step S66).

部分文字列連続T(J) は、部分文字列連続T(I) に先行することができるかを判断し(ステップS67)、先行することができる場合(ステップS67のYES)には、類似度累積値Ctotal(T(J) ) がCtotal(T(I) ) より大きいか否かを判断する(ステップS68)。Ctotal(T(J) ) >Ctotal(T(I))の場合(ステップS68のYES)、Ctotal(T(I) ) にCtotal(T(J) ) を代入するとともに、部分文字列連続T(I) の先行部分文字列連続をT(J) に設定する(ステップS69)。   The partial character string sequence T (J) determines whether it can precede the partial character string sequence T (I) (step S67), and if it can precede (YES in step S67), the similarity is determined. It is determined whether or not the cumulative value Ctotal (T (J)) is larger than Ctotal (T (I)) (step S68). If Ctotal (T (J))> Ctotal (T (I)) (YES in step S68), Ctotal (T (J)) is substituted for Ctotal (T (I)) and substring continuous T ( The preceding partial character string sequence of I) is set to T (J) (step S69).

ここで、先行するか否かは、例えば、部分文字列連続T(J) が部分文字列連続T(I) に含まれる部分文字列Sよりも前の部分文字列を含むとともに、部分文字列連続T(J) と部分文字列連続T(I) とが連続することを判断すればよい。例えば、図14に基づいて説明する。カウンタnと同様に設定したカウンタI及びJにおいて、まず、I=0の場合、即ち、T(0) が検索対象である場合、カウンタJをインクリメントしても、T(I) に先行する部分文字列連続T(J) は無い(ステップS67のNO)。また、I=1〜3の場合も同様に先行する部分文字列T(J) はない。   Here, whether or not it precedes, for example, the partial character string continuous T (J) includes a partial character string preceding the partial character string S included in the partial character string continuous T (I), and the partial character string. It may be determined that the continuous T (J) and the partial character string continuous T (I) are continuous. For example, a description will be given based on FIG. In the counters I and J set in the same manner as the counter n, first, when I = 0, that is, when T (0) is a search target, even if the counter J is incremented, the portion preceding T (I) There is no character string sequence T (J) (NO in step S67). Similarly, when I = 1 to 3, there is no preceding partial character string T (J).

そして、例えば、I=4となった場合、対象となる部分文字列T(4) に対して先行可能な部分文字列T(J) はT(0) を示している(ステップS67のYES)。そして、この場合、Ctotal(T(I) ) =0(ステップS64)となっているので、Ctotal(T(J) ) がCtotal(T(I) ) より大きいと判断される(ステップS68のYES)。このステップS68及びステップS69の処理は、既述のように、先行可能な部分文字列連続T(J) のうち、最も類似度累積値が大きいものを選択する処理であり、カウンタJをインクリメントしていくことで、設定されたI毎に類似度累計値が大きい先行部分文字列連続を抽出することができる。   For example, when I = 4, the partial character string T (J) that can precede the target partial character string T (4) indicates T (0) (YES in step S67). . In this case, since Ctotal (T (I)) = 0 (step S64), it is determined that Ctotal (T (J)) is larger than Ctotal (T (I)) (YES in step S68). ). As described above, the processing of step S68 and step S69 is processing for selecting the one having the largest accumulated similarity value from the preceding partial character string continuation T (J), and incrementing the counter J. By doing so, it is possible to extract the preceding partial character string continuity having a large similarity cumulative value for each set I.

類似度最大の先行部分文字列連続T(J) が決定した場合には、その類似度累積値Ctotal(T(I))に、カウンタIの部分文字列連続T(I) の類似度C(T(I)) を加算して、部分文字列連続T(I) の類似度累積値Ctotal(T(I))とする(ステップS71)。ここで、ステップS71に示す「Ctotal(T(I))+=C(T(I)) 」は、「Ctotal(T(I))=Ctotal(T(I))+C(T(I)) 」を表す。そして、カウンタIをインクリメントして全てのIについて類似度累積値Ctotal(T(I))を算出する(ステップS72)。   When the preceding partial character string sequence T (J) with the maximum similarity is determined, the similarity C () of the partial character string sequence T (I) of the counter I is added to the similarity cumulative value Ctotal (T (I)). T (I)) is added to obtain a cumulative similarity Ctotal (T (I)) of the partial character string sequence T (I) (step S71). Here, “Ctotal (T (I)) + = C (T (I))” shown in step S71 is “Ctotal (T (I)) = Ctotal (T (I)) + C (T (I)))”. ". Then, the counter I is incremented to calculate the similarity cumulative value Ctotal (T (I)) for all I (step S72).

次に、カウンタI≧Xとなると(ステップS63のNO)、処理F2として、最適な部分文字列連続の組み合わせの決定処理に移行する。即ち、処理F1において、全てのIについて、類似度累積値が最大となる部分文字列連続T(I) の算出結果を参照する(ステップS73)。この組み合わせ決定処理では、既述のように、受信メール6の文末側から類似度が最大となる部分文字列連続Tを決定していく。そこで、部分文字列連続T(I) の検索結果を出力していき(ステップS74)、その部分文字列連続T(I) が受信メール6の文頭の部分文字列S0を含むまで先行部分文字列連続Tを辿って抽出し、抽出した部分文字列連続T(I) を検索結果として出力する(ステップS75、S76)。そして、先行する部分文字列連続がなくなるまでこの処理を継続する。   Next, when the counter I ≧ X (NO in step S63), the process proceeds to the process of determining the optimum combination of partial character strings as process F2. That is, in the process F1, the calculation result of the partial character string sequence T (I) having the maximum similarity accumulation value is referred to for all I (step S73). In this combination determination process, as described above, the partial character string sequence T having the maximum similarity is determined from the end of the received mail 6. Therefore, the search result of the partial character string sequence T (I) is output (step S74), and the preceding partial character string until the partial character string sequence T (I) includes the partial character string S0 at the beginning of the received mail 6. Following the continuation T, extraction is performed, and the extracted partial character string continuation T (I) is output as a search result (steps S75 and S76). This process is continued until there is no preceding partial character string continuation.

斯かる処理により、類似度が最大となる部分文字列連続の組み合わせを検索範囲として設定することができ、この検索範囲に基づいて、ステップS27(図23)の検出処理を行えばよい。   With such processing, a combination of partial character strings that maximizes the similarity can be set as a search range, and the detection process of step S27 (FIG. 23) may be performed based on this search range.

なお、この実施の形態では、ビタビアルゴリズムを用いて部分文字列連続の組み合わせ決定の方法を示したが、他の方法により類似度合計が最大になる部分文字列連続の組み合わせを決定してもよい。   In this embodiment, the Viterbi algorithm is used to determine the combination of partial character strings. However, the combination of partial character strings that maximizes the similarity may be determined by another method. .

斯かる構成によれば、受信メールに対して最適な単位でデータベースを検索して、その返信文候補を得ることが可能となる。そして、抽出された返信文候補からユーザが返信文を選択し、それらを連結して返信メールを作成するので、ユーザに対する負担を軽減することができる。また、メール本文と、記憶された受信文候補とが最も近い内容になるように、検索範囲を設定することで、適切な返信文候補を抽出でき、メール本文の内容に沿った応答メールを作成することができる。   According to such a configuration, it is possible to search the database in an optimum unit for the received mail and obtain the reply sentence candidate. And since a user selects a reply sentence from the extracted reply sentence candidates and connects them to create a reply mail, the burden on the user can be reduced. In addition, by setting the search range so that the mail body and the stored received sentence candidate are the closest contents, appropriate reply sentence candidates can be extracted, and a response mail is created according to the contents of the mail body can do.

〔第3の実施の形態〕   [Third Embodiment]

次に、第3の実施の形態について、図27及び図28を参照する。図27は、第3の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図、図28は、受信文・返信文データベースの構成例を示す図である。図27、図28に示す構成は一例であって、これに限定されない。なお、図27及び図28において、図5等と同一部分には、同一符号を付し、その説明を省略する。   Next, a third embodiment will be described with reference to FIGS. 27 and 28. FIG. FIG. 27 is a diagram illustrating a configuration example of a reply mail creation function according to the third embodiment, and FIG. 28 is a diagram illustrating a configuration example of a received text / reply text database. The configuration shown in FIGS. 27 and 28 is an example, and the present invention is not limited to this. 27 and 28, the same parts as those in FIG. 5 and the like are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、受信メール6に対して、適切な検索範囲を設定し、この検索範囲に基づく返信文候補の抽出機能とともに、自動的に返信文を決定する自動返信機能を備えるメール作成装置131が構成されている。このメール作成装置131は、既述のメール作成装置4に対応する。このメール作成装置131の自動返信機能は、設定した検索範囲において、受信メール6中に含まれる内容に対し、例えば、挨拶文に対する返信等、ユーザの判断が必ずしも必要ではないものに対して、設定した返信文を自動的に決定する。この情報処理装置2は、例えば、自動返信可否情報132を記憶した受信文・返信文データベース130や、自動選択・ユーザ選択切替部134、返信文自動選択部136等を備える。その他、既述のように、メール分割部20、受信文選択部10、検索範囲設定部14を備える検索部22、返信文抽出部16、返信文結合部26、返信文候補表示部28、選択入力部30等を備えればよい。   The information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure, and sets an appropriate search range for the received mail 6 and automatically extracts a reply sentence candidate based on the search range. A mail creating apparatus 131 having an automatic reply function for determining a reply sentence is configured. This mail creation device 131 corresponds to the mail creation device 4 described above. The automatic reply function of the mail creation device 131 is set for the contents included in the received mail 6 in the set search range, for example, a reply to a greeting or the like that does not necessarily require the user's judgment. Automatically determines the response text. The information processing apparatus 2 includes, for example, a received text / reply text database 130 that stores automatic reply availability information 132, an automatic selection / user selection switching section 134, a reply text automatic selection section 136, and the like. In addition, as described above, the mail dividing unit 20, the received text selecting unit 10, the search unit 22 including the search range setting unit 14, the reply text extracting unit 16, the reply text combining unit 26, the reply text candidate display unit 28, the selection What is necessary is just to provide the input part 30 grade | etc.,.

受信文・返信文データベース130は、検索範囲として設定された1又は連続する複数の部分文字列に対して、検索される受信文候補や、その受信文候補に関連付けられた返信文候補が格納された記憶手段の一例であって、既述の受信文・返信文データベース24に対応する。この受信文・返信文データベース130には、例えば、図28に示すように、受信文欄80に対応付けられて返信文候補を記憶した返信文候補欄82が設定されるとともに、自動返信可否情報132を含む自動返信可否欄138が設定されている。   The received sentence / reply sentence database 130 stores a received sentence candidate to be searched and a reply sentence candidate associated with the received sentence candidate for one or a plurality of continuous partial character strings set as a search range. This is an example of storage means, and corresponds to the received sentence / reply sentence database 24 described above. In this received sentence / reply sentence database 130, for example, as shown in FIG. 28, a reply sentence candidate field 82 that stores reply sentence candidates in association with the received sentence field 80 is set, and automatic reply availability information An automatic reply availability column 138 including 132 is set.

この自動返信可否情報132は、例えば、受信文の内容等に応じて自動返信が可能か否かを設定する情報である。自動返信可否欄138の設定内容は、例えば、ユーザによって設定可能にしてもよい。自動返信を可能にする受信文は、例えば、文頭に配置される可能性が高い「おつかれ!」のような挨拶文や、「返事はいらないからね」のように返信を求めない可能性が高いものが設定されればよい。このように返信文の作成において、ユーザの判断が不要となる可能性が高い受信文が検出される場合には、返信文候補による自動返信を可にする。また、例えば、「映画見に行こう!」「明日暇?」のように、ユーザによる判断を必要とする受信文が検索される場合には、自動返信を不可に設定する。   The automatic reply availability information 132 is information for setting whether or not an automatic reply is possible according to the content of the received text, for example. The setting contents of the automatic reply availability column 138 may be set by the user, for example. Received sentences that enable automatic replies, such as greetings such as “Otsukare!”, Which are likely to be placed at the beginning of the sentence, and are unlikely to ask for a reply such as “No reply needed” The thing should just be set. As described above, when a received sentence that is highly likely not to require the user's judgment is detected in creating a reply sentence, an automatic reply using a reply sentence candidate is enabled. In addition, for example, when a received sentence that requires judgment by the user is searched, such as “Let's go to see a movie!” Or “Tomorrow's free time?”, Automatic reply is set to be impossible.

その他、例えば、受信メールの送信者等に対応して自動返信可否の切替えを可能にしてもよい。   In addition, for example, it may be possible to switch whether or not automatic reply is possible in accordance with the sender of the received mail.

自動選択・ユーザ選択切替部134は、設定された自動返信可否情報132を参照し、データベース130の返信文候補から自動的に返信文を選択するか、ユーザに返信文候補を提示して選択を促すかを切り替える手段の一例である。既述のように、受信メール6に対し、検索部22において、類似度が最も高い部分文字列連続Tを組み合わせた検索範囲が設定される。そして、この検索範囲に基づいて検索された受信文、又は返信文候補に自動返信可否情報132が設定されているか否かを参照する。自動返信不可が設定されている場合には、既述のように、返信文候補表示部28に受信文・返信文データベース130にある返信文候補を表示させる。また、自動返信可能が設定されている場合には、返信文自動選択部136に対して返信文の自動選択に切替える指示を出力する。この自動選択・ユーザ選択切替機能は、例えば、プログラム記憶部60に格納されたメール作成プログラムにより実現される。   The automatic selection / user selection switching unit 134 refers to the set automatic reply availability information 132 and automatically selects a reply sentence from reply sentence candidates in the database 130 or presents a reply sentence candidate to the user for selection. It is an example of a means for switching whether to prompt. As described above, for the received mail 6, the search unit 22 sets a search range in which partial character string sequences T having the highest similarity are combined. Then, reference is made to whether or not the automatic reply availability information 132 is set in the received sentence or reply sentence candidate searched based on this search range. When automatic reply impossible is set, the reply sentence candidate in the received sentence / reply sentence database 130 is displayed on the reply sentence candidate display unit 28 as described above. If automatic reply is possible, an instruction to switch to automatic selection of reply text is output to the reply text automatic selection unit 136. This automatic selection / user selection switching function is realized by, for example, a mail creation program stored in the program storage unit 60.

返信文自動選択部136は、受信文・返信部データベース130の返信文候補欄82から自動で1又は複数の返信文を選定する手段の一例である。自動選択・ユーザ選択切替部134から自動選択への切替指示を受けると、例えば、乱数等を利用し、検索された受信文に対応付けられた返信文候補欄82から返信文を選択する。そして、選択した返信文について、返信文結合部26側に通知し、返信メール31が作成される。   The reply sentence automatic selection unit 136 is an example of means for automatically selecting one or a plurality of reply sentences from the reply sentence candidate column 82 of the received sentence / reply part database 130. When receiving an instruction to switch to automatic selection from the automatic selection / user selection switching unit 134, for example, a random number is used to select a reply sentence from the reply sentence candidate column 82 associated with the received received sentence. The selected reply message is notified to the reply message combining unit 26 side, and a reply mail 31 is created.

なお、この返信文自動選択部136は、乱数を利用する場合に限られず、例えば、返信文候補の格納順序に選択する候補を切替えてもよく、また、予めユーザがメールの受信相手等に関連付けて返信文候補を設定してもよい。   Note that the reply text automatic selection unit 136 is not limited to the case of using a random number. For example, the reply text candidate selection order may be switched according to the storage order of reply text candidates, and the user associates with a mail recipient or the like in advance. Reply sentence candidates may be set.

そして、検索範囲毎に、自動選択又はユーザ選択により選択された返信文について、返信文結合部26で結合され、返信メール31が作成される。   Then, for each search range, the reply sentences selected by the automatic selection or the user selection are combined by the reply sentence combining unit 26, and a reply mail 31 is created.

次に、返信メール作成処理について、図29を参照する。図29は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。図29に示す処理内容又は処理手順は一例であって、これに限定されない。   Next, FIG. 29 is referred to for the reply mail creation process. FIG. 29 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process. The processing content or processing procedure shown in FIG. 29 is an example, and the present invention is not limited to this.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、既述のように、受信メールに対して最適な検索範囲を設定して、対応する返信文候補を抽出する。また、この返信メール作成処理では、設定された検索範囲毎に対し、返信文の自動選択処理を含む。   This reply mail creation process is an example of the e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure and its program. As described above, an optimal search range is set for the received mail, and the corresponding reply Extract sentence candidates. The reply mail creation process includes a reply text automatic selection process for each set search range.

そこで、受信メールに対する検索範囲の設定として、受信メール分割(ステップS91)、部分文字列連続のデータベース検索(ステップS92)、類似度合計が最大となる部分文字列連続の組み合わせ決定(ステップS93)、部分文字列連続の個数をMに設定(ステップS94)は、既述の図23に示すステップS21〜ステップS24と同様に行えばよい。   Therefore, as a search range setting for the received mail, the received mail is divided (step S91), the partial character string continuous database search (step S92), the partial character string continuous combination determination that maximizes the similarity is determined (step S93), The number of consecutive partial character strings may be set to M (step S94) in the same manner as steps S21 to S24 shown in FIG.

次に、設定された部分文字列連続の組み合わせによる検索範囲毎の、返信文候補の選択処理に移行する。この場合、検索範囲に設定された部分文字列連続TのカウンタRについて初期化し(ステップS95)、このRをインクリメントすることで(ステップS102)、検索範囲毎の返信文の選択が行われる。そこで、検索された返信文候補についてユーザの判断が必要な返信かを判定する(ステップS97)。ユーザの判断が必要ではない場合(ステップS97のNO)、即ち、自動返信可能が設定されている場合には、返信文候補から1文を自動選択して(ステップS98)、選択した返信文を返信文バッファに追加する(ステップS99)、また、ユーザ判断が必要な場合(ステップS97のYES)には、既述のように、返信文候補をユーザに提示し(ステップS100)、ユーザが選択した返信文を返信文バッファに追加する(ステップS101)。   Next, the process proceeds to a reply sentence candidate selection process for each search range based on the set of consecutive partial character strings. In this case, the counter R of the partial character string continuation T set in the search range is initialized (step S95), and this R is incremented (step S102), thereby selecting a reply sentence for each search range. Therefore, it is determined whether or not the retrieved reply sentence candidate is a reply that requires user judgment (step S97). When the user's judgment is not necessary (NO in step S97), that is, when automatic reply is possible, one sentence is automatically selected from the reply sentence candidates (step S98), and the selected reply sentence is selected. If it is added to the reply sentence buffer (step S99), or if user judgment is necessary (YES in step S97), the reply sentence candidate is presented to the user as described above (step S100), and the user selects it. The reply sentence that has been added is added to the reply sentence buffer (step S101).

ステップS95、ステップS96、ステップS100〜ステップS103は、例えば、図23のステップS25〜ステップS30と同様の処理を行えばよい。   Steps S95, S96, and S100 to S103 may be performed in the same manner as steps S25 to S30 in FIG. 23, for example.

斯かる構成によれば、ユーザが返信文を選択しなければならない検索対象を減らすことができ、返信メールの作成労力を軽減でき、利便性を高められる。また、このように返信文を自動選択する構成においても、メール本文と、記憶された受信文候補とが最も近い内容になるように検索範囲が設定されるので、適切な返信文候補を抽出でき、適切な応答メールを作成することができる。   According to such a configuration, it is possible to reduce the number of search targets for the user to select a reply sentence, to reduce the labor for creating a reply mail, and to improve convenience. In addition, even in the configuration in which the reply text is automatically selected in this way, the search range is set so that the mail text and the stored received text candidate are the closest contents, so that an appropriate reply text candidate can be extracted. Can create an appropriate response email.

〔第4の実施の形態〕 [Fourth Embodiment]

次に、第4の実施の形態について、図30及び図31を参照する。図30は、第4の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図、図31は、作成された返信メールの表示例を示す図である。図30及び図31に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, a fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 30 and 31. FIG. FIG. 30 is a diagram illustrating a configuration example of a reply mail creation function according to the fourth embodiment, and FIG. 31 is a diagram illustrating a display example of the created reply mail. The configuration shown in FIGS. 30 and 31 is an example, and the present invention is not limited to this.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、既述のように、受信メールに対して適切な検索範囲を設定し、係る検索範囲に基づいて返信文候補の抽出を行うメール作成装置141を備える。また、この情報処理装置2は、作成される返信メールにおいて、検索範囲に応じて抽出した返信文候補と、その検索範囲に対応した受信文とを表示する構成である。即ち、この情報処理装置2は、用意された返信文が受信メール中のどの部分に対するものであるかを明示する機能を備えている。   This information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure. As described above, an appropriate search range is set for the received mail, and reply sentence candidates are extracted based on the search range. A mail creation device 141 is provided. The information processing apparatus 2 is configured to display a reply sentence candidate extracted according to the search range and a received sentence corresponding to the search range in the reply mail to be created. In other words, the information processing apparatus 2 has a function of clearly indicating to which part of the received mail the prepared reply sentence is.

このメール作成装置141は、例えば、図30に示すように、表示制御部140、返信文生成部142等を備えればよい。その他、既述のように、メール分割部20、受信文選択部10や検索範囲設定部14を備える検索部22、返信文抽出部16等を備えればよい。また、このメール作成装置141に対し、返信文候補表示部28や選択入力部30等が接続されている。   For example, the mail creation device 141 may include a display control unit 140, a reply sentence generation unit 142, and the like as shown in FIG. In addition, as described above, the mail dividing unit 20, the received text selecting unit 10, the search unit 22 including the search range setting unit 14, the reply text extracting unit 16, and the like may be provided. In addition, a reply sentence candidate display unit 28, a selection input unit 30, and the like are connected to the mail creation device 141.

表示制御部140は、設定された検索範囲に基づいて検索された返信文候補と、検索対象である受信メール6の部分文字列連続Tとを関連付けて返信文候補表示部28側に表示させる手段の一例である。検索部22は、所定の部分文字列Sに分割された受信メール6について、最も類似度の高い部分文字列連続Tの組み合わせを決定し、これを検索範囲として設定する。そして、表示制御部140は、この検索範囲に基づいて受信文・返信文データベース24から抽出された返信文候補やその受信文等を返信文抽出部16から受け取り、返信文候補表示部28側に対して送信する。   The display control unit 140 associates the reply sentence candidate searched based on the set search range with the partial character string continuation T of the received mail 6 to be searched and displays it on the reply sentence candidate display unit 28 side. It is an example. The search unit 22 determines a combination of partial character string sequences T having the highest similarity for the received mail 6 divided into predetermined partial character strings S, and sets this as a search range. Then, the display control unit 140 receives the reply sentence candidate extracted from the received sentence / reply sentence database 24 based on the search range, the received sentence, and the like from the reply sentence extraction unit 16, and displays the reply sentence candidate display unit 28 side. Send to.

また、返信文生成部142は、検索対象の分割メールに対して、受信文であることを識別するための識別記号を付し、検索部22から受領した分割メールと返信文情報とを関連付けて返信メールを作成する手段の一例である。   Further, the reply sentence generation unit 142 attaches an identification symbol for identifying the received sentence to the divided mail to be searched, and associates the divided mail received from the search part 22 with the reply sentence information. It is an example of a means for creating a reply mail.

この識別記号は、抽出した返信文に対応した受信メール6の一部であることを視認させる手段の一例であって、図31に示すように、返信メール画面144において、分割メールに対して、例えば文頭側に「>」の識別記号146を付す。また、この分割メールの次の段落には、この分割メールに対して検索され、選択された返信文欄148が設定されている。この返信文欄148には識別記号を付していない。そして、識別記号146を付した分割メールとそれに対する返信文とを、例えば、一つずつ表示していき返信メールを作成する。   This identification symbol is an example of a means for visually recognizing that it is a part of the received mail 6 corresponding to the extracted reply sentence. As shown in FIG. 31, on the reply mail screen 144, for the divided mail, For example, an identification symbol 146 of “>” is attached to the beginning of the sentence. In the next paragraph of the divided mail, a reply sentence column 148 searched and selected for the divided mail is set. This reply message column 148 has no identification symbol. Then, for example, the divided mails with the identification symbol 146 and the reply sentences corresponding to the divided mails are displayed one by one to create a reply mail.

なお、識別情報は、分割メールに対して付加する場合に限られず、例えば、返信文候補側に識別記号を付加してもよい。また、この実施の形態では、表示制御部140により、ユーザ側に返信候補の検索対象となった分割した受信メール6も合せて提示しているが、これに限られず、返信文候補の提示においては、分割した受信メール6を表示しなくてもよい。そして、返信文の生成が行われたら、識別記号を付した分割メールと選出した返信文とを付した返信メールを表示すればよい。   The identification information is not limited to being added to the divided mail, and for example, an identification symbol may be added to the reply sentence candidate side. In this embodiment, the display control unit 140 also presents the divided received mail 6 that has been searched for reply candidates to the user side. However, the present invention is not limited to this. May not display the divided received mail 6. When the reply message is generated, the reply mail with the divided mail with the identification symbol and the selected reply text may be displayed.

次に、返信メール作成処理について、図32を参照する。図32は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。図32に示す処理内容又は処理手順は一例であって、これに限定されない。   Next, with reference to FIG. FIG. 32 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process. The processing content or processing procedure shown in FIG. 32 is an example, and the present invention is not limited to this.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、既述のように、受信メールに対して最適な検索範囲を設定して、対応する返信文候補を抽出する。また、設定された検索範囲毎に対し、識別記号を付した分割メールと、その返信文とを合せて表示する。   This reply mail creation process is an example of the e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure and its program. As described above, an optimal search range is set for the received mail, and the corresponding reply Extract sentence candidates. In addition, for each set search range, a divided mail with an identification symbol and the reply message are displayed together.

そこで、受信メールに対する検索範囲の設定として、受信メール分割(ステップS111)、部分文字列連続のデータベース検索(ステップS112)、類似度合計が最大となる部分文字列連続の組み合わせ決定(ステップS113)、部分文字列連続の個数をMに設定(ステップS114)、カウンタRの初期化(ステップS115)は、既述の図23に示すステップS21〜ステップS25と同様に行えばよい。   Therefore, as a search range setting for the received mail, the received mail is divided (step S111), the partial character string continuous database search (step S112), the partial character string continuous combination determination that maximizes the similarity (step S113), The number of consecutive partial character strings is set to M (step S114), and the initialization of the counter R (step S115) may be performed in the same manner as steps S21 to S25 shown in FIG.

そして、返信文の選択において、部分文字列連続T(R) を受信メール6に引用して、返信文バッファに追加する(ステップS118)。その他、ステップS116〜ステップS117及びステップS119〜ステップS121は、図23のステップS26〜ステップS30と同様の処理を行えばよく、その説明を省略する。   In selecting a reply sentence, the partial character string sequence T (R) is quoted in the received mail 6 and added to the reply sentence buffer (step S118). In addition, steps S116 to S117 and steps S119 to S121 may be performed in the same manner as steps S26 to S30 in FIG.

斯かる構成によれば、受信したメール本文の内容と、そのメールに対して選択した返信文を併記させることで、返信相手に対し、より分かり易い返信メールを生成することができる。また、メール本文と、記憶された受信文候補とが最も近い内容になるように、検索範囲を設定することで、適切な返信文候補を抽出でき、メール本文の内容に沿った応答メールを作成することができる。メール本文の内容に沿った適切な返信文候補が抽出されることで、利用者は、選択操作のみで応答メールを作成でき、文字入力操作の労力を軽減でき、且つ迅速な応答メールの作成を行うことができる。さらに、メール本文に記載された文面に沿って、その内容に対する返信文候補を抽出して表示させるので、メールの送信者の記載内容に対して漏れなく応答することができる。   According to such a configuration, it is possible to generate a reply mail that is easier to understand for the reply partner by causing the contents of the received mail text and the reply text selected for the mail to be written together. In addition, by setting the search range so that the mail body and the stored received sentence candidate are the closest contents, appropriate reply sentence candidates can be extracted, and a response mail is created according to the contents of the mail body can do. By extracting appropriate reply sentence candidates according to the contents of the mail body, the user can create a response mail with only a selection operation, reduce the labor of character input operation, and create a quick response mail. It can be carried out. Furthermore, since reply sentence candidates for the contents are extracted and displayed along the text described in the mail text, it is possible to respond to the contents described by the sender of the mail without omission.

〔第5の実施の形態〕 [Fifth Embodiment]

次に、第5の実施の形態について、図33、図34及び図35を参照する。図33は、第5の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図、図34は、受信文・返信文データベースの構成例を示す図、図35は、特定情報の抽出及び置換処理の一例を示す図である。図33〜図35に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, a fifth embodiment will be described with reference to FIG. 33, FIG. 34, and FIG. FIG. 33 is a diagram showing a configuration example of a reply mail creation function according to the fifth embodiment, FIG. 34 is a diagram showing a configuration example of a received text / reply text database, and FIG. 35 is a process for extracting and replacing specific information It is a figure which shows an example. The configurations shown in FIGS. 33 to 35 are examples, and the present invention is not limited to these.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、受信メールに対する適切な検索範囲の設定機能や、受信メールに含まれる特定情報を抽出し、選択された返信文候補に、抽出した特定情報を取り込んだ返信メールを作成する機能を含むメール作成装置151を備える。この特定情報は、例えば、受信メール6に含まれる日時情報や地名、場所名の情報等である。これらの特定情報は、例えば、日時や場所等のように内容は変動するがその記載対象は同一であり、且つ、受信メールの文書及び返信メールの文書において、記載される位置が特定可能な情報である。   This information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure, and extracts an appropriate search range setting function for received mail and specific information included in the received mail, A mail creation device 151 including a function of creating a reply mail that incorporates the extracted specific information is provided. This specific information is, for example, date / time information, place name, place name information, etc. included in the received mail 6. These specific information, for example, date, place, etc. vary in content, but the description target is the same, and information that can specify the position to be described in the received mail document and the reply mail document It is.

そこで、受信メール6に含まれている日時や場所等の特定情報を検出するルールを設定し、この特定情報を抽出する。受信文・返信文データベース24には、この特定情報を挿入する位置を特定した返信文候補を格納しておく。そして、返信メールの作成では、選択された返信文ついて、抽出した特定情報を特定位置に置換する。この特定情報の置換位置には、例えば、挿入可能な特定情報の種類を識別できる置換タグを設定すればよい。   Therefore, a rule is set for detecting specific information such as date and place included in the received mail 6, and this specific information is extracted. In the received text / reply text database 24, reply text candidates that specify the position where the specific information is inserted are stored. In creating a reply mail, the extracted specific information is replaced with a specific position for the selected reply sentence. For example, a replacement tag that can identify the type of specific information that can be inserted may be set at the replacement position of the specific information.

このメール作成装置151は、例えば、特定情報抽出部150、特定情報格納部152、特定情報置換処理部154、返信文生成部156等を備える。また、既述のように、適切な検索範囲を設定するため、メール分割部20、受信文・返信文データベース24、返信文抽出部16等を備える。また、メール作成装置151に対し、返信文候補表示部28及び選択入力部30が接続されている。   The mail creation device 151 includes, for example, a specific information extraction unit 150, a specific information storage unit 152, a specific information replacement processing unit 154, a reply sentence generation unit 156, and the like. Further, as described above, in order to set an appropriate search range, the mail dividing unit 20, the received sentence / reply sentence database 24, the reply sentence extracting unit 16, and the like are provided. A reply sentence candidate display unit 28 and a selection input unit 30 are connected to the mail creation device 151.

特定情報抽出部150は、受信メール6を分割した部分文字列毎に、特定情報を抽出する手段の一例であって、例えば、予め設定された抽出ルールに従って、「日時」、「場所」、「地名」情報等を抽出する。そして、抽出した特定情報を特定情報格納部152に送信する。この抽出ルールは、例えば、日時検出ルールとして、「今日」「明日」「明後日」「今夜」「来週」「来月」「月曜」〜「金曜」等の日時を表す文字列をテーブルとして用意して照合すればよい。また、1〜12の数字の後に「月」が続く文字列や、1〜31の数字の後に「日」が続く文字列を検出したりすることで実現できる。また、場所検出ルールは、例えば、主要な駅名やランドマークをテーブルとして用意して照合すればよい。この抽出処理は、例えば、抽出ルールを利用して対象となる言葉の品詞等を解析する形態素解析法を利用してもよい。   The specific information extracting unit 150 is an example of means for extracting specific information for each partial character string obtained by dividing the received mail 6. For example, according to a preset extraction rule, the “specific date”, “location”, “ "Location name" information and the like are extracted. Then, the extracted specific information is transmitted to the specific information storage unit 152. As this extraction rule, for example, as a date and time detection rule, a character string representing a date and time such as “Today”, “Tomorrow”, “Tomorrow”, “Tonight”, “Next week”, “Next month”, “Monday” to “Friday” is prepared as a table. Can be verified. Further, it can be realized by detecting a character string in which “month” follows a number from 1 to 12 or a character string in which “day” follows a number from 1 to 31. The location detection rule may be prepared by collating the main station names and landmarks as a table, for example. This extraction process may use, for example, a morpheme analysis method that analyzes a part of speech of a target word using an extraction rule.

特定情報格納部152は、抽出した特定情報を記憶する手段の一例であって、例えばデータ記憶部62(図7)に構成すればよい。また、特定情報格納部152は、返信文の作成において、返信文に含まれるタグに対応した特定情報を提供する。   The specific information storage unit 152 is an example of a unit that stores the extracted specific information, and may be configured in the data storage unit 62 (FIG. 7), for example. In addition, the specific information storage unit 152 provides specific information corresponding to the tag included in the reply text when creating the reply text.

特定情報置換処理部154は、部分文字列に含まれる特定情報を、その種類に応じたタグに置換し、また、選択された返信文に対し、タグが含まれている場合には、そのタグを特定情報格納部152に格納された特定情報に置換する手段の一例である。既述のように、検索部22で適正な検索範囲として、設定された部分文字列連続に基づきデータベース24からタグを含む返信文候補が抽出されると、このタグに対して、対応する特定情報を置換する。この特定情報置換処理機能は、例えば、プログラム記憶部60(図7)に格納されたメール作成プログラムにより実現される。   The specific information replacement processing unit 154 replaces the specific information included in the partial character string with a tag corresponding to the type, and if a tag is included in the selected reply sentence, the tag Is an example of a means for replacing with the specific information stored in the specific information storage unit 152. As described above, when a reply sentence candidate including a tag is extracted from the database 24 based on the set partial character string continuation as an appropriate search range in the search unit 22, the corresponding specific information Is replaced. This specific information replacement processing function is realized by, for example, a mail creation program stored in the program storage unit 60 (FIG. 7).

返信文生成部156は、タグに対し、特定情報置換処理部154で日時や地名等に置換した返信文により返信メールを作成する手段の一例である。   The reply sentence generation unit 156 is an example of a means for creating a reply mail by using a reply sentence in which the specific information replacement processing unit 154 replaces a tag with a date and time or a place name.

検索部22では、既述のように、特定情報を置換した後の部分文字列と、データベース中の受信文候補との検索を行い、最も類似度が高い部分文字列連続の組み合わせを設定することで、検索範囲を設定する。   As described above, the search unit 22 searches the partial character string after the replacement of the specific information and the received sentence candidate in the database, and sets the combination of partial character strings that have the highest similarity. Then set the search range.

受信文・返信文データベース24は、例えば、図34に示すように、受信文や返信文候補に、予めメール中の日時や場所等の特定情報を挿入する位置にタグ158が設定されている。従って、受信文の類似度算出処理では、特定情報をタグに置換した部分文字列と、タグが設定された受信文との類似度を算出する。また、返信文候補の抽出においても、タグが設定された返信文が抽出される。   In the received text / reply text database 24, for example, as shown in FIG. 34, a tag 158 is set at a position where specific information such as the date and time in the mail is inserted in advance in the received text and reply text candidates. Therefore, in the received sentence similarity calculation process, the similarity between the partial character string in which the specific information is replaced with the tag and the received sentence in which the tag is set is calculated. Also, in the extraction of reply sentence candidates, reply sentences with tags set are extracted.

この部分文字列に対する特定情報の抽出処理、タグの置換処理、データベース検索処理、返信文候補の抽出処理の処理は、例えば、図35に示すように実行される。   The specific information extraction process, tag replacement process, database search process, and reply sentence candidate extraction process for the partial character string are executed, for example, as shown in FIG.

ここでは、例えば、受信メール6を分割したときに部分文字列が1個のみ生成され、この部分文字列Sが検索範囲となる場合を例示する。   Here, for example, a case where only one partial character string is generated when the received mail 6 is divided, and this partial character string S is used as a search range is illustrated.

図8のA及び図8のBに示すように、受信メール6を分割した結果、例えば、「土曜日に渋谷あたりで飲まない?」という1個の部分文字列S0が得られる(図35のA)。この部分文字列S0に対し、特定情報の抽出ルールに従って、例えば、図35のBに示すように、日時の特定情報として「土曜日」の表示160、場所の特定情報として「渋谷」の表示162を抽出し、それぞれ日時タグ164、場所タグ166に置換する。その結果、部分文字列S0は、図35のCに示すように、「<日時>に<場所>あたりで飲まない?」となる。そして、これをデータベース24で検索すると、「<日時>に<場所>で飲みましょうよ。」という受信文が、類似度が高い受信文として検索される。   As shown in FIG. 8A and FIG. 8B, as a result of dividing the received mail 6, for example, one partial character string S0 “Do not drink around Shibuya on Saturday?” Is obtained (A in FIG. 35). ). For this partial character string S0, in accordance with the extraction rules for specific information, for example, as shown in FIG. 35B, a display 160 of “Saturday” is displayed as date specific information and a display 162 of “Shibuya” is specified as location specific information. Extracted and replaced with a date tag 164 and a place tag 166, respectively. As a result, as shown in C of FIG. 35, the partial character string S0 becomes “Do not drink around <location> at <date and time>?”. Then, when this is searched in the database 24, a received sentence “Let's drink at <location> at <date and time>” is searched as a received sentence with a high degree of similarity.

検索された受信文に対して関係付けられた返信文候補は、例えば、図35のDに示すように、「ごめん、<日時>は都合悪いんだ。」のように、タグ158等を含むものがある。そして、抽出された返信文候補に、タグ158が含まれている場合には、図35のEに示すように、抽出した特定情報として「土曜日」の表示160を置換し、例えば、「ごめん、土曜日は都合悪いんだ。」という返信文候補を生成する。   For example, as shown in FIG. 35D, the reply sentence candidate related to the received received sentence includes a tag 158 or the like, such as “I'm sorry, <date and time> is inconvenient.” There is something. If the extracted reply sentence candidate includes a tag 158, as shown in E of FIG. 35, the display 160 of “Saturday” is replaced as the extracted specific information, for example, “I ’m sorry, "Saturday is inconvenient."

そして、図35のFに示すように、ユーザは特定情報を置換した返信文を選択し、図35のGに示すように、返信メールを作成する。   Then, as shown in F of FIG. 35, the user selects a reply sentence in which the specific information is replaced, and creates a reply mail as shown in G of FIG.

次に、特定情報を含む受信メールに対する返信メールの作成処理について、図36及び図37を参照する。図36及び図37は、返信メール作成処理例を示すフローチャートである。図36及び図37に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。また、図36及び図37において、Bはフローチャート間の連結子を示す。   Next, with reference to FIGS. 36 and 37, the reply mail creation process for the received mail including the specific information will be described. 36 and 37 are flowcharts showing an example of reply mail creation processing. The processing contents and processing procedures shown in FIGS. 36 and 37 are examples, and the present invention is not limited to these. In FIGS. 36 and 37, B indicates a connector between flowcharts.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、受信メールに含まれる特定情報を抽出し、その特定情報部分を内容を共通化したタグに置換して、検索範囲の設定や返信文候補の抽出処理を行う。   This reply mail creation process is an example of an e-mail reply sentence extraction method of the present disclosure and a program thereof, which extracts specific information included in the received mail and uses the specific information part as a tag with common contents. Substitution is performed, and search range setting and reply sentence candidate extraction processing are performed.

受信メール6を所定の単位毎の部分文字列に分割し(ステップS131)、この部分文字列に日時等の特定情報に該当する文字列を検出する。そして、その文字列について、日時情報を示すタグに置換する(ステップS132)。また、部分文字列中に場所等の特定情報に該当する文字列を検出し、この文字列について、場所情報を示すタグに置換する(ステップS133)。   The received mail 6 is divided into partial character strings for each predetermined unit (step S131), and a character string corresponding to specific information such as date and time is detected in this partial character string. Then, the character string is replaced with a tag indicating date and time information (step S132). Further, a character string corresponding to specific information such as a location is detected in the partial character string, and this character string is replaced with a tag indicating the location information (step S133).

特定情報に対して各種のタグに置換した部分文字列について、既述のように、データベース検索処理(ステップS134)、及び類似度合計が最大になる部分文字列連続の組み合わせの設定処理(ステップS135)を行って、検索範囲を設定する。図36のステップS134〜ステップS138の処理は、例えば、図23のステップS22〜ステップS26と同様に処理を行えばよい。   As described above, with regard to the partial character string replaced with various tags for the specific information, as described above, the database search process (step S134) and the setting process of the combination of consecutive partial character strings that maximize the similarity degree (step S135) ) To set the search range. The processes in steps S134 to S138 in FIG. 36 may be performed in the same manner as steps S22 to S26 in FIG. 23, for example.

設定した部分文字列連続を計数するカウンタRに従って部分文字列連続T(R) 毎に抽出した返信文候補中に、日時を示すタグがある場合(ステップS139のYES)、例えば、特定情報格納部152の日時の特定情報をこのタグと置換する(ステップS140)。また、抽出した返信文候補中に、場所を示すタグがある場合(ステップS141のYES)、特定情報格納部152の場所の特定情報をこのタグと置換する(ステップS142)。そして、置換処理が行われた返信文候補について、ユーザに対して提示し(ステップS143)、返信文の選択処理を行う。ステップS143〜ステップS146の処理は、図23のステップS27〜ステップS30に対応した処理を行えばよい。   When there is a tag indicating the date and time in the reply sentence candidate extracted for each partial character string continuation T (R) according to the set counter R for counting the partial character string continuations (YES in step S139), for example, a specific information storage unit The date and time specific information 152 is replaced with this tag (step S140). If there is a tag indicating the location in the extracted reply sentence candidates (YES in step S141), the location specific information in the specific information storage unit 152 is replaced with this tag (step S142). Then, the reply sentence candidate subjected to the replacement process is presented to the user (step S143), and a reply sentence selection process is performed. The processing in steps S143 to S146 may be performed corresponding to steps S27 to S30 in FIG.

なお、この実施の形態では、特定情報として、日時情報及び場所情報を例示したが、これに限られない。例えば、人名等、その他の特定情報、又はユーザが設定した特定の言葉等を特定情報に設定し、タグによる置換処理を行うようにしてもよい。また、置換タグに対して特定情報を戻す処理について、受信メールから抽出した特定情報を利用する場合に限られず、例えば、特定情報格納部152に置換用のデータを予め設定しておいてもよく、また、ユーザがタグの部分について直接入力するようにしてもよい。   In this embodiment, the date information and the location information are exemplified as the specific information, but the specific information is not limited thereto. For example, other specific information such as a person's name or a specific word set by the user may be set in the specific information, and the replacement process using a tag may be performed. Further, the process of returning the specific information to the replacement tag is not limited to the case where the specific information extracted from the received mail is used. For example, replacement data may be set in the specific information storage unit 152 in advance. In addition, the user may directly input the tag portion.

斯かる構成によれば、日時や場所が異なるだけの類似した内容のメールをデータベースから検索することが可能になり、より多様なメールに対して適切な返信文候補を抽出することが可能になる。そして、検索範囲の設定処理において、例えば、日時や場所等の特定情報が異なるが、受信文の内容は一致している受信文候補に対し、類似度の算出値が低くなるのを防止することができる。また、受信メールに対し、受信文候補に含まれる文字、単語、符号等の一致する個数が多い場合であっても、文書の内容が一致しない受信文候補が選択されるのを防止するので、検出範囲の設定精度を上げることができる。   According to such a configuration, it is possible to search from the database for mails with similar contents that differ only in date and time, and it is possible to extract appropriate reply sentence candidates for more various mails. . In the search range setting process, for example, it is possible to prevent a similarity calculation value from being lowered for a received sentence candidate in which specific information such as date and place is different but the contents of the received sentence are the same. Can do. In addition, even if there are many matching characters, words, codes, etc. included in the received text candidate for the received mail, it is possible to prevent a received text candidate that does not match the contents of the document from being selected. The detection range setting accuracy can be increased.

〔第6の実施の形態〕 [Sixth Embodiment]

次に、第6の実施の形態について、図38、図39及び図40を参照する。図38は、第6の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図、図39は、表現置換文字列テーブルの構成例を示す図、図40は、表現置換処理及びデータベース検索処理の一例を示す図である。図38〜図40に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, a sixth embodiment will be described with reference to FIGS. 38, 39, and 40. FIG. FIG. 38 is a diagram illustrating a configuration example of a reply mail creation function according to the sixth embodiment, FIG. 39 is a diagram illustrating a configuration example of an expression replacement character string table, and FIG. 40 is a diagram illustrating expression replacement processing and database search processing. It is a figure which shows an example. The configurations shown in FIGS. 38 to 40 are examples, and the present invention is not limited to these.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、受信メール6に含まれる言葉が受信文・返信文データベース24に格納されている受信文候補と同義である場合には、その言葉を置換して、検索処理を行うメール作成装置171を備える。受信メール6中の含まれる多様な表現について、例えば、データベース24により検索し易い表現、用語に置き換えることで、検索精度が向上し、適切な検索範囲が設定でき、受信メール6の内容に則した返信文候補の抽出を可能にする。この表現や用語の置換は、例えば、同一内容を指す言葉等に対し、略語や特定分野で使用される用語等に対して、表現を正規化、又は統一化させるものであればよい。   This information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure, and when the words included in the received mail 6 are synonymous with the received sentence candidates stored in the received sentence / reply sentence database 24, An e-mail creation device 171 that performs search processing by replacing the words is provided. The various expressions contained in the received mail 6 are replaced with, for example, expressions and terms that can be easily searched by the database 24, thereby improving the search accuracy and setting an appropriate search range. According to the contents of the received mail 6 Enables extraction of reply sentence candidates. This expression or term replacement may be any expression that normalizes or unifies expressions for abbreviations, terms used in a specific field, etc., for words that indicate the same content, for example.

このメール作成装置171は、例えば、表現置換部170、表現置換文字列テーブル172等を備えればよい。また、既述のように、メール分割部20や検索部22、返信文抽出部16や返信文結合部26等で構成すればよい。   This mail creation device 171 may include, for example, an expression replacement unit 170, an expression replacement character string table 172, and the like. Further, as described above, the mail dividing unit 20, the search unit 22, the reply message extracting unit 16, the reply message combining unit 26, and the like may be used.

表現置換部170は、分割された受信メール6の部分文字列中に、受信文候補としてデータベースに格納されている言葉や表現と同義であって異なる表現の言葉、単語等を抽出し、データベースに格納されている言葉や表現に置換する手段の一例である。この部分文字列に含まれる言葉の抽出では、例えば、表現置換文字列テーブル172を利用し、ここに含まれる言葉と同一である場合には、置換すべき言葉として抽出する。そして、表現置換文字列テーブル172に対応した言葉、表現に置換して、部分文字列に挿入する。この表現置換部170は、例えば、プログラム記憶部60(図7)に格納されたメール作成プログラムによって実行される。   The expression replacement unit 170 extracts words, words, etc. that are synonymous with words and expressions stored in the database as received sentence candidates and are different from the partial character strings of the received mail 6, and store them in the database. It is an example of a means for replacing with stored words and expressions. In the extraction of words included in the partial character string, for example, the expression replacement character string table 172 is used, and when it is the same as the word included therein, it is extracted as a word to be replaced. Then, it is replaced with a word or expression corresponding to the expression replacement character string table 172 and inserted into the partial character string. The expression replacement unit 170 is executed by, for example, a mail creation program stored in the program storage unit 60 (FIG. 7).

表現置換文字列テーブル172は、受信文・返信文データベース24の受信文候補に含まれる言葉、表現、単語に対し、同義であって、異なる表示がされた言葉等を対応付けて格納した格納手段の一例である。この表現置換文字列テーブル172は、例えば、図39に示すように、変換元欄174に対応付けた変換先欄175で構成されている。この変換先欄175に含まれる言葉は、受信文・返信文データベース24に格納された受信文候補に含まれる言葉が設定されている。また、変換元欄174は、変換先欄175に設定された言葉に対して、同義の表現や言葉であって、例えば、メール等でよく使われる表現形式の言葉が設定されている。この表現置換文字列テーブル172は、例えば、記憶部58のデータ記憶部62(図7)に格納されている。   The expression replacement character string table 172 is a storage unit that stores words, expressions, and words that are synonymous with and displayed differently in terms of words, expressions, and words included in the received sentence candidates of the received sentence / reply sentence database 24. It is an example. The expression replacement character string table 172 includes, for example, a conversion destination field 175 associated with the conversion source field 174 as shown in FIG. As words included in the conversion destination column 175, words included in the received sentence candidate stored in the received sentence / reply sentence database 24 are set. The conversion source column 174 is a synonymous expression or word for the word set in the conversion destination column 175, for example, a word in an expression format often used in e-mail or the like. The expression replacement character string table 172 is stored in, for example, the data storage unit 62 (FIG. 7) of the storage unit 58.

その他、このメール作成装置171では、既述のように、表現を置換した部分文字列に対して、検索部22で適切な検索範囲が設定され、返信文抽出部16において、検索範囲に基づいた返信文候補を抽出し、返信文候補表示部28で提示する。そして、選択された返信文候補を結合して、返信メール31を作成する。   In addition, as described above, in the mail creation device 171, an appropriate search range is set by the search unit 22 for the partial character string whose expression is replaced, and the reply sentence extraction unit 16 uses the search range based on the search range. A reply sentence candidate is extracted and presented on the reply sentence candidate display unit 28. Then, the reply mail 31 is created by combining the selected reply sentence candidates.

部分文字列に対する表現置換処理、及びその置換処理を行った部分文字列に対するデータベースへの検索処理は、例えば、図40に示すように実行される。   The expression replacement process for the partial character string and the database search process for the partial character string subjected to the replacement process are executed as shown in FIG. 40, for example.

この処理例では、例えば、受信メール6について、分割された部分文字列が一つの場合を示す。受信メール6を分割した結果、部分文字列S0として、例えば、「今度BBQ一緒にどう?」が得られる。そして、この部分文字列に対し、図39に示す表現置換文字列テーブル172を利用した検索処理を行うと、図40のAに示すように、例えば、「BBQ」の表示176と、「どう?」の表示178が抽出される。   In this processing example, for example, the received mail 6 has a single divided partial character string. As a result of dividing the received mail 6, for example, “How about BBQ together?” Is obtained as the partial character string S0. When a search process using the expression replacement character string table 172 shown in FIG. 39 is performed on this partial character string, for example, as shown in A of FIG. 40, a display 176 of “BBQ” and “How? ”Is extracted.

そして、表現置換部170では、図40のBに示すように、表現置換文字列テーブル172に基づき、「BBQ」の表示176を「バーベキュー」の表示180に置換し、「どう?」の表示178を「どうですか?」の表示182に置換する。   Then, as shown in FIG. 40B, the expression replacement unit 170 replaces the “BBQ” display 176 with the “barbecue” display 180 based on the expression replacement character string table 172, and displays the “how?” Display 178. Is replaced with a display 182 of “How is it?”.

そして、図40のCに示すように、置換処理を行った部分文字列S0に基づいて受信文・返信文データベース24に対する検索処理を実行する。この受信文・返信文データベース24の受信文欄80の言葉は、表現置換文字列テーブル172の変換先に設定された言葉に対応させている。この検索処理の結果、図40のDに示すように、返信文候補が抽出され、この返信文候補に対してユーザが選択した返信文に基づいて、返信メールが作成される。   Then, as shown in FIG. 40C, a search process for the received sentence / reply sentence database 24 is executed based on the partial character string S0 subjected to the replacement process. The words in the received text column 80 of the received text / reply text database 24 correspond to the words set as the conversion destination in the expression replacement character string table 172. As a result of this search processing, reply sentence candidates are extracted as shown in FIG. 40D, and a reply mail is created based on the reply sentence selected by the user for the reply sentence candidates.

この例において、変換前の部分文字列S0に示す「今度BBQ一緒にどう?」の表現では、受信文・返信データベース24に設定された「一緒にバーベキューどうですか?」に対して、同等の内容を表すにもかかわらず、文字列の類似度が低くなり、検索されないおそれがある。そこで、表現の変換処理を行うことにより、データベース中の文に対して類似度が高くなり、検索される可能性を高めることができる。   In this example, with the expression “How about BBQ together?” Shown in the partial character string S0 before conversion, the equivalent content is set for “How about BBQ together” set in the received text / reply database 24. In spite of the expression, the similarity of the character string becomes low, and there is a possibility that it is not searched. Therefore, by performing the expression conversion process, the degree of similarity is increased with respect to the sentence in the database, and the possibility of being searched can be increased.

次に、表現置換処理を含む返信メールの作成処理について、図41を参照する。図41は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。図41に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。   Next, with reference to FIG. 41, a reply mail creation process including an expression replacement process will be described. FIG. 41 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process. The processing content, processing procedure, and the like illustrated in FIG. 41 are examples and are not limited to these.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、部分文字列中に表現置換文字列テーブル172に一致する文字列に対する変換処理を含む。   This reply mail creation process is an example of an e-mail reply sentence extraction method and program thereof according to the present disclosure, and includes conversion processing for a character string that matches the expression replacement character string table 172 in the partial character string.

そこで、既述のように受信メール6を所定の単位毎の部分文字列に分割し(ステップS151)、この部分文字列に表現置換文字列テーブル172に一致する文字列が含まれていれば、置換処理を行う(ステップS152)。そして、この置換処理を施した部分文字列に対して、データベース検索や部分文字列連続の設定処理を行って、検索範囲を設定し、返信文候補を抽出する。ステップS153〜ステップS161の処理は、図23のステップS22〜ステップS30に対応している。   Therefore, as described above, the received mail 6 is divided into partial character strings for each predetermined unit (step S151), and if this partial character string includes a character string that matches the expression replacement character string table 172, A replacement process is performed (step S152). Then, a database search or a partial character string continuation setting process is performed on the partial character string subjected to the replacement process, a search range is set, and a reply sentence candidate is extracted. The processing from step S153 to step S161 corresponds to step S22 to step S30 in FIG.

なお、表現置換文字列テーブル172には、同じ意味であるのに様々な表記が可能な単語や文末表現等の様々な文字列を設定することが可能である。しかし、例えば、単純な文字列の一致により置換を行う場合や、短かすぎる文字列や類似する文字列が他に考えられる場合には、不適切な置換を回避する必要がある。そこで、例えば、形態素解析を行って部分文字列を構成する単語を特定した後、単語単位での置換を設定するような構成を取ってもよい。   In the expression replacement character string table 172, it is possible to set various character strings such as words and sentence ending expressions that have the same meaning but can be expressed in various ways. However, for example, when replacement is performed by simple character string matching, or when a character string that is too short or a similar character string is conceivable, it is necessary to avoid inappropriate replacement. Therefore, for example, after morphological analysis is performed and the words constituting the partial character string are specified, the replacement may be set in units of words.

斯かる構成によれば、受信メールに含まれる多様な表現に対して統一化等を施すことで、同じ意味を持つが表現の異なるメールをデータベースから検索できる可能性が高まり、より多様なメールに対して適切な返信文候補を抽出できるようになる。   According to such a configuration, by unifying the various expressions included in the received mail, the possibility of searching mails having the same meaning but different expressions from the database is increased. On the other hand, an appropriate reply sentence candidate can be extracted.

〔第7の実施の形態〕 [Seventh Embodiment]

次に、第7の実施の形態ついて、図42及び図43を参照する。図42は、第7の実施の形態に係る返信メール作成機能構成例を示す図、図43は、受信文・返信文データベースの構成例を示す図である。図42、図43に示す構成は一例であって、これに限定されない。   Next, the seventh embodiment will be described with reference to FIGS. 42 and 43. FIG. FIG. 42 is a diagram illustrating a configuration example of a reply mail creation function according to the seventh embodiment, and FIG. 43 is a diagram illustrating a configuration example of a received text / reply text database. The configuration shown in FIGS. 42 and 43 is an example, and the present invention is not limited to this.

この情報処理装置2は、本開示の情報処理装置の一例であって、既述のように、受信メールに対する検索範囲の設定機能の他、直前に選択した返信文に応じて、返信文候補の表示順を変更する機能を含むメール作成装置191を備える。このメール作成機能では、設定された検索範囲に基づいて抽出された返信文候補の一覧について、ユーザが選択する可能性が高い返信文をより上位に表示させる。そこで、この返信文候補を格納するデータベースにおいて、各返信文に対し属性情報に基づく分類を行い、ユーザが選択する可能性が高い分類情報に基づいて返信文候補を表示させる。   This information processing apparatus 2 is an example of the information processing apparatus of the present disclosure, and as described above, in addition to the search range setting function for received mail, the reply sentence candidate is selected according to the reply sentence selected immediately before. A mail creation device 191 including a function for changing the display order is provided. In this mail creation function, a reply sentence that is highly likely to be selected by the user is displayed higher on the list of reply sentence candidates extracted based on the set search range. Therefore, in the database storing the reply sentence candidates, the reply sentences are classified based on the attribute information for each reply sentence, and the reply sentence candidates are displayed based on the classification information that is highly likely to be selected by the user.

このメール作成装置191は、例えば、受信文・返信文データベース190や返信文候補表示調整部193等を備える。また、既述のように、メール分割部20、検索範囲を設定する検索部22、返信文抽出部16、返信文結合部26を備える。その他、この情報処理装置2は、返信文候補表示部28や選択入力部30を備えており、メール作成装置191と接続している。   The mail creation device 191 includes, for example, a received sentence / reply sentence database 190, a reply sentence candidate display adjustment unit 193, and the like. Further, as described above, the mail division unit 20, the search unit 22 for setting the search range, the reply sentence extraction unit 16, and the reply sentence combination unit 26 are provided. In addition, the information processing device 2 includes a reply sentence candidate display unit 28 and a selection input unit 30, and is connected to the mail creation device 191.

受信文・返信文データベース190は、受信メール6を分割した部分文字列に対応する受信文候補や、その受信文候補に対応付けられた返信文候補を記憶する手段の一例であって、既述の受信文・返信文データベース24に対応する。受信文・返信文データベース190は、例えば、返信文情報を分類する属性情報を記憶した属性情報記憶部192を備えている。   The received sentence / reply sentence database 190 is an example of a means for storing received sentence candidates corresponding to partial character strings obtained by dividing the received mail 6 and reply sentence candidates associated with the received sentence candidates. Corresponding to the received / reply text database 24. The received sentence / reply sentence database 190 includes, for example, an attribute information storage unit 192 that stores attribute information for classifying reply sentence information.

この受信文・返信文データベース190は、図43に示すように、各返信文候補に対して、例えば、属性欄194が設定されており、この属性情報に基づいて分類している。この属性欄194は、属性情報記憶部192の一例である。この属性情報として、例えば、「承諾」欄196、「拒否」欄198、「保留」欄200、「属性無し」欄202が設定されており、各欄毎に返信文候補が分類されている。この属性情報は、例えば、承諾か拒否かの回答を求める内容である受信文に対し、返信内容に応じて、「承諾」、「拒否」、「保留」の属性を設定している。また、回答を求める内容ではない受信文に対する返信文の属性として、「属性無し」を設定している。   In the received text / reply text database 190, as shown in FIG. 43, for example, an attribute column 194 is set for each reply text candidate, and classification is performed based on the attribute information. This attribute column 194 is an example of the attribute information storage unit 192. As this attribute information, for example, an “accept” column 196, a “reject” column 198, a “hold” column 200, and an “no attribute” column 202 are set, and reply sentence candidates are classified for each column. In this attribute information, for example, “accept”, “reject”, and “hold” attributes are set in accordance with the content of a reply for a received sentence that is a request for an answer of acceptance or rejection. In addition, “no attribute” is set as an attribute of a reply sentence with respect to a received sentence that does not require a response.

なお、ここで示した属性の種類は一例であって、これに限定されるものではない。   In addition, the kind of attribute shown here is an example, Comprising: It is not limited to this.

返信文候補表示調整部193は、既述のように、適正な検索範囲に基づいて抽出した返信文候補に対し、過去に選択された返信文の属性情報に基づいて、同一の属性に分類される返信文候補を優先的に、返信文候補表示部28で表示させる手段である。この返信文候補表示調整部193は、例えば、選択入力部30に接続しており、ユーザが返信文候補の中から返信文を選択した場合、その選択した返信文の属性情報を記憶しておき、次回の返信文候補の表示において、この属性情報に基づいて表示する順番を入れ替える。   As described above, the reply sentence candidate display adjustment unit 193 classifies the reply sentence candidates extracted based on the appropriate search range into the same attribute based on the reply sentence attribute information selected in the past. This is a means for preferentially displaying the reply sentence candidates to be displayed on the reply sentence candidate display unit 28. This reply message candidate display adjustment unit 193 is connected to the selection input unit 30, for example, and stores the attribute information of the selected reply sentence when the user selects a reply sentence from the reply sentence candidates. In the next response sentence candidate display, the display order is changed based on the attribute information.

次に、属性情報に基づく返信文候補の表示調整を含む返信メール作成処理について、図44を参照する。図44は、返信メール作成処理の一例を示すフローチャートである。図44に示す処理内容、処理手順等は一例であって、これに限定されない。   Next, with reference to FIG. 44, a reply mail creation process including display adjustment of a reply sentence candidate based on attribute information will be described. FIG. 44 is a flowchart illustrating an example of a reply mail creation process. The processing content, processing procedure, and the like shown in FIG. 44 are merely examples, and the present invention is not limited to these.

この返信メール作成処理は、本開示の電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの一例であって、最適な検索範囲の設定処理とともに、属性情報に基づく返信文候補の表示調整処理を含む。   This reply e-mail creation process is an example of an e-mail reply sentence extraction method and program thereof according to the present disclosure, and includes an optimum search range setting process and a reply sentence candidate display adjustment process based on attribute information.

そこで、受信メール6を所定の部分文字列に分割し(ステップS191)、この部分文字列に対するデータベース検索や類似度最大となる部分文字列連続の組み合わせ設定処理を行う。図44のステップS191〜ステップS195は、図23のステップS21〜ステップS25に示す処理に対応する。   Therefore, the received mail 6 is divided into predetermined partial character strings (step S191), and a database search for this partial character string and a partial character string continuous combination setting process that maximizes the similarity are performed. Steps S191 to S195 in FIG. 44 correspond to the processes shown in steps S21 to S25 in FIG.

返信文候補の提示順優先情報を「属性無し」に初期化する(ステップS196)。この提示順優先情報は、データベース190から抽出した返信文候補の提示順序の設定情報であり、「属性無し」の場合はデータベース190に格納されている順番に従って提示すればよい。そして、設定された部分文字列連続T(R) に基づき、返信文候補の抽出処理を繰り返し行う際に、設定されている提示順優先情報に従って、返信文候補の順番を入れ替えてユーザに提示する(ステップS198)。   The presentation order priority information of reply sentence candidates is initialized to “no attribute” (step S196). This presentation order priority information is the setting information of the presentation order of reply sentence candidates extracted from the database 190. In the case of “no attribute”, the presentation order priority information may be presented according to the order stored in the database 190. Based on the set partial character string continuation T (R), when the reply sentence candidate extraction process is repeated, the reply sentence candidate order is changed and presented to the user according to the set presentation order priority information. (Step S198).

ユーザが選択した返信文を返信文バッファに追加することにより(ステップS199)、選択した返信文に属性情報が設定されている場合には、その属性情報を提示順優先情報に設定する(ステップS200)。そして、次の部分文字列連続T(R) に対する返信文の抽出処理では、ここで設定された提示順優先情報に基づいて、返信文候補の提示順序の入れ替えを行う。   By adding the reply text selected by the user to the reply text buffer (step S199), when attribute information is set in the selected reply text, the attribute information is set as presentation order priority information (step S200). ). Then, in the reply sentence extraction process for the next partial character string series T (R), the presentation order of reply sentence candidates is changed based on the presentation order priority information set here.

図43の受信文・返信文データベース190を参照する。例えば、受信文「明日、映画見に行かない?」の返信文として「明日ちょっと忙しいんだ」を選択した場合、その属性である「拒否」欄198が提示順優先情報に設定される。次の部分文字列連続T(R) に対する返信文候補の抽出処理では、この提示順優先情報に基づき、「拒否」欄198にある返信文候補を優先的に先頭に提示し、それ以外の返信文を続けて提示すればよい。例えば、次の受信文が「この前のCD貸してくれない?」であれば、その返信文候補の提示においては、「拒否」欄198の返信文「また今度貸すね〜」を先頭に表示する。   Reference is made to the received / reply text database 190 of FIG. For example, when “I'm busy tomorrow tomorrow” is selected as a reply message for the received sentence “Would you like to go to the movie tomorrow?”, The “reject” column 198 that is the attribute is set as the presentation order priority information. In the reply sentence candidate extraction process for the next partial character string sequence T (R), based on this presentation order priority information, the reply sentence candidates in the “reject” column 198 are preferentially presented at the top, and other replies You can present the sentence continuously. For example, if the next received sentence is "Can you lend me the previous CD?", The reply sentence "I'll lend you again" in the "Reject" column 198 is displayed at the top when presenting the reply sentence candidate. To do.

このような表示調整は、例えば、複数の話題で構成されるメールでは、話題の間に繋がりがある場合が多く、全体に渡って同じ趣旨の返答をする可能性も高いと考えられることに基づいて行われる。   Such display adjustment is based on the fact that, for example, in emails composed of a plurality of topics, there is often a connection between topics, and there is a high possibility of replying with the same meaning throughout. Done.

なお、属性情報に基づく返信文候補の提示順の設定は、これに限られず、例えば、ユーザが予め返信する属性を設定してもよく、また、メールの返信相手等に応じて選択する属性を設定してもよい。   The setting of the reply sentence candidate presentation order based on the attribute information is not limited to this. For example, an attribute for the user to reply in advance may be set, and an attribute to be selected according to the reply partner of the mail may be set. It may be set.

斯かる構成によれば、直前に選択した返信文に応じて後続の返信文候補の表示順を変更することができ、ユーザが選択する可能性が高い返信文をより上位に表示させることが可能になる。ユーザが返信文を選択するために行うカーソル操作の数を減らすことができ、ユーザの負担をさらに軽減することができる。   According to such a configuration, the display order of the subsequent reply sentence candidates can be changed according to the reply sentence selected immediately before, and the reply sentence that is likely to be selected by the user can be displayed higher. become. The number of cursor operations performed by the user to select a reply sentence can be reduced, and the burden on the user can be further reduced.

〔第1、第2、第3、第4、第5、第6及び第7の実施の形態の利点、特徴事項及び他の実施の形態〕   [Advantages, features and other embodiments of the first, second, third, fourth, fifth, sixth and seventh embodiments]

(1) この情報処理装置は、受信文とそれに対する1個以上の返信文を組にして格納する受信文・返信文データベース格納手段や受信メールを予め定めた方法で部分文字列に分割するメール分割手段を備える。メール分割手段で分割した1個以上の部分文字列の連続について、上記受信文・返信文データベース格納手段に格納された受信文・返信文データベースから、類似する受信文を検索する検索手段を備える。検索された受信文に対して設定されている1個以上の返信文を返信文候補として抽出する返信文候補抽出手段を備える。返信文候補をユーザに提示して、返信文の選択を促す返信文候補表示手段や、ユーザの選択を入力する選択入力手段、選択された返信文を連結して返信メールを生成する返信文結合手段等を備える。   (1) This information processing device is a received sentence / reply sentence database storage means for storing a received sentence and one or more reply sentences corresponding to the received sentence and a mail that divides the received mail into partial character strings by a predetermined method. Dividing means is provided. Search means for searching for a similar received sentence from the received sentence / reply sentence database stored in the received sentence / reply sentence database storage means for a series of one or more partial character strings divided by the mail dividing means. Reply sentence candidate extracting means for extracting one or more reply sentences set for the retrieved received sentence as reply sentence candidates is provided. Reply sentence candidate display means for prompting the user to select a reply sentence, a reply sentence candidate display means for prompting the user to select a reply sentence, a selection input means for inputting the user's selection, and a reply sentence combination that combines the selected reply sentences to generate a reply mail Means and the like.

(2) 受信文・返信文データベースは、受信文とそれに対する1個以上の返信文を組にし、さらに各組に対して装置が自動的に返信文を選択することができるか否かを示す自動返信可否情報を格納する。自動選択・ユーザ選択切替部は、返信文候補について自動返信可否情報を参照し、装置が自動的に返信文を選択するか、返信文候補をユーザに提示して返信文の選択を促すかを切り替える。返信文自動選択部は、自動的に選択すると判定された返信文候補について、返信文を自動的に選択する。返信文候補表示部は、ユーザが選択すると判定された返信文候補について、返信文候補をユーザに提示して、返信文の選択を促す。返信文結合部は、自動的に選択した返信文と、ユーザによって選択された返信文を連結して、返信メールを生成する構成である。   (2) The received text / reply text database sets received text and one or more reply texts in pairs, and indicates whether the device can automatically select a reply text for each set. Stores automatic reply availability information. The automatic selection / user selection switching unit refers to the automatic reply availability information for the reply sentence candidate and determines whether the apparatus automatically selects the reply sentence or presents the reply sentence candidate to the user to prompt the user to select a reply sentence. Switch. The reply sentence automatic selection unit automatically selects reply sentences for reply sentence candidates determined to be automatically selected. The reply sentence candidate display unit presents reply sentence candidates to the user for the reply sentence candidates determined to be selected by the user, and prompts the user to select a reply sentence. The reply sentence combining unit is configured to generate a reply mail by connecting the reply sentence automatically selected and the reply sentence selected by the user.

(3) 返信文結合部は、選択された返信文とそれに対応する受信メールの部分文字列を使用して、返信メールを生成する構成である。   (3) The reply message combining unit is configured to generate a reply mail by using the selected reply text and the corresponding partial character string of the received mail.

(4) 特定情報格納部は、メール中に含まれる日時や場所を格納する。受信文・返信文データベース格納部は、受信文とそれに対する1個以上の返信文を組にし、さらに受信文や返信文の中に含まれる日時や場所を表す文字列を日時や場所であることを示すタグに置換して格納する。特定情報抽出部は。部分文字列に含まれる日時や場所を、日時・場所検出ルールに基づいて抽出する。また、特定情報置換処理部は、検索された受信文に対して設定されている1個以上の返信文を返信文候補として抽出し、返信文に日時や場所を示すタグが含まれている場合には、受信メールにおいて置換される前の日時や場所に戻す構成である。   (4) The specific information storage unit stores the date and location included in the mail. The received text / reply text database storage unit is a pair of the received text and one or more reply texts, and a character string representing the date / time and location included in the received text / reply text is the date / time Replace with the tag indicating and store. The specific information extraction unit. The date and place included in the partial character string are extracted based on the date and place detection rule. In addition, the specific information replacement processing unit extracts one or more reply sentences set for the received received sentence as reply sentence candidates, and the reply sentence includes a tag indicating the date and time and location Is configured to return to the date and time before the replacement in the received mail.

(5) 表現置換部は、メール中に含まれる特定の文字列を他の文字列に置換する構成である。   (5) The expression replacement unit is configured to replace a specific character string included in the mail with another character string.

(6) 受信文・返信文データベースは、受信文とそれに対する1個以上の返信文を組にし、さらに各返信文についてその内容に応じた属性を記憶する。返信部候補表示調整部は、ユーザが過去に選択した返信文の属性に応じて、新たに提示する返信文候補の返信文の提示順序を変更する構成である。   (6) The received text / reply text database sets the received text and one or more reply texts as a set, and further stores attributes corresponding to the contents of each reply text. A reply part candidate display adjustment part is the structure which changes the presentation order of the reply sentence of the reply sentence candidate newly shown according to the attribute of the reply sentence which the user selected in the past.

(7) 情報処理装置は、受信メールに含まれている多様な文(受信文)の内容に応じて、返信文候補を自動的にユーザに提示し、ユーザがこれを選択していくインタフェースを用意する。これにより、複数の話題が含まれる口語文で書かれた電子メールに対する返信メールを、ユーザの負担少なく生成することができる。   (7) The information processing device automatically presents reply sentence candidates to the user according to the contents of various sentences (received sentences) included in the received mail, and provides an interface for the user to select them. prepare. Thereby, a reply mail to an electronic mail written in a colloquial sentence including a plurality of topics can be generated with less burden on the user.

(8) この情報処理装置は、文程度の単位で受信文と返信文の組をデータベースに格納している。受信メールを適切な位置で文程度の長さの部分文字列に分割し、各部分文字列に対して単独の場合から複数の部分文字列の連続まで、様々な長さでデータベースから類似する受信文を検索し、その返信文候補をユーザに表示して選択させる。選択された返信文を繋ぎ合わせて返信メールを作成することで、複数の話題が含まれる口語文で書かれた電子メールに対する返信メールを生成する。   (8) This information processing apparatus stores a combination of a received sentence and a reply sentence in a database in units of sentences. Divide the received mail into partial character strings of sentence length at appropriate positions, and receive similar data from the database in various lengths, from individual cases to consecutive sub character strings for each partial character string The sentence is searched, and the reply sentence candidate is displayed and selected by the user. By creating a reply mail by connecting the selected reply sentences, a reply mail for an electronic mail written in a spoken sentence containing a plurality of topics is generated.

(9) 上記実施の形態では、返信メールの作成機能を実行する情報処理装置の一例として、携帯電話機40を示したが、これに限られない。例えば、電子メール機能を備えた情報処理装置として、例えば、図45に示すように、携帯情報端末機(PDA:Personal Digital Assistant)300を利用してもよい。このPDA300は、例えば、表示部302や操作入力部304を備えている。その他、電子メール機能を備えた情報処理装置であればどのようなものでもよい。   (9) In the above embodiment, the mobile phone 40 is shown as an example of an information processing apparatus that executes the function of creating a reply mail. For example, as an information processing apparatus having an electronic mail function, for example, as shown in FIG. 45, a personal digital assistant (PDA: Personal Digital Assistant) 300 may be used. The PDA 300 includes a display unit 302 and an operation input unit 304, for example. In addition, any information processing device having an electronic mail function may be used.

(10)上記実施の形態では、各実施の形態において、自動返信機能(図27)、返信メール表示機能(図30)、特定情報置換機能(図33)、表現置換機能(図38)、返信文表示入替機能(図42)等を個別に説明したが、これに限られない。即ち、これらの機能の複数を組み合わせて返信メールの作成を行ってもよい。   (10) In the above embodiment, in each embodiment, an automatic reply function (FIG. 27), a reply mail display function (FIG. 30), a specific information replacement function (FIG. 33), an expression replacement function (FIG. 38), a reply Although the sentence display replacement function (FIG. 42) and the like have been described individually, the present invention is not limited to this. That is, a reply mail may be created by combining a plurality of these functions.

次に、以上述べた実施例を含む実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。以下の付記に本発明が限定されるものではない。   Next, the following additional notes will be disclosed with respect to the embodiment including the above-described examples. The present invention is not limited to the following supplementary notes.

(付記1) 受信したメール本文を複数の部分文字列に分割する分割機能部と、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶する記憶部と、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択する受信文選択部と、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定する検索範囲設定部と、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出する返信文抽出部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
(Supplementary note 1) a division function unit that divides the received mail body into a plurality of partial character strings;
A storage unit that stores received sentence candidates corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings, and reply sentence information associated with the received sentence candidates;
A received sentence selection unit that selects, as a received sentence, the received sentence candidate that matches or is most similar to all of the one or a plurality of consecutive partial character strings;
A search range setting unit that sets a combination of the received texts that are the most similar to the mail text, and a search range setting unit that sets all of the divided partial character strings;
A reply sentence extraction unit that extracts reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit based on the search range;
An information processing apparatus comprising:

(付記2) 前記受信文選択部は、1又は連続する複数の前記部分文字列と前記記憶部に記憶した前記受信文候補との類似度を算出し、算出した該類似度に基づいて、前記部分文字列に対する前記受信文を選択する類似度算出部を備え、
前記検索範囲設定部は、前記部分文字列が連続し、且つ、算出した前記類似度の累計値が最大となる前記受信文の組み合わせ選択することを特徴とする、付記1に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 2) The received sentence selection unit calculates a similarity between one or a plurality of consecutive partial character strings and the received sentence candidate stored in the storage unit, and based on the calculated similarity, the A similarity calculation unit that selects the received sentence with respect to the partial character string;
The information processing apparatus according to appendix 1, wherein the search range setting unit selects the combination of the received sentences in which the partial character strings are continuous and the calculated cumulative value of the similarity is the maximum. .

(付記3) 前記受信文選択部は、前記メール本文の文字列順に従って、1又は複数の連続する前記部分文字列の全てに対して前記受信文を選択し、
前記検索範囲設定部は、前記メール本文の文字列順に従って、前記受信文を組み合わせることを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Additional remark 3) The said received sentence selection part selects the said received sentence with respect to all the one or several continuous said partial character strings according to the character string order of the said mail text,
The information processing apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the search range setting unit combines the received texts in accordance with a character string order of the mail text.

(付記4) 前記記憶部は、各受信文候補に対して設定された返信文情報を自動的に抽出させる自動応答可否情報を格納する自動応答情報格納部と、
前記返信文抽出部は、設定された前記検索範囲に基づいて抽出した前記返信文情報に対応した前記自動応答格可否情報を参照して自動応答に切替える自動応答切替部と、
を備え、前記受信文候補に自動応答が設定されている場合は、前記記憶部にある前記返信文情報を自動で抽出して表示することを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Additional remark 4) The said memory | storage part stores the automatic response information storage part which stores the automatic response availability information which makes it extract automatically the reply message information set with respect to each received sentence candidate,
The reply sentence extracting unit refers to the automatic response rating information corresponding to the reply sentence information extracted based on the set search range, and an automatic response switching unit that switches to an automatic response;
If the automatic response is set for the received sentence candidate, the reply sentence information in the storage unit is automatically extracted and displayed. apparatus.

(付記5) 前記検索範囲に設定された1又は連続する複数の前記部分文字列と、抽出された前記返信文情報とを対応させて表示させる表示制御部を備え、
前記部分文字列又は前記返信文情報の少なくとも一方に、前記部分文字列又は前記返信文情報を識別する識別記号を付して表示させることを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 5) A display control unit that displays one or a plurality of continuous partial character strings set in the search range and the extracted reply text information in association with each other,
The information processing apparatus according to appendix 1 or 2, wherein at least one of the partial character string or the reply sentence information is displayed with an identification symbol identifying the partial character string or the reply sentence information. .

(付記6) 前記部分文字列に含まれる特定情報を抽出する特定情報抽出部と、
抽出した前記特定情報を格納する特定情報格納部と、
前記部分文字列に含まれる前記特定情報を変換タグに置換するとともに、前記記憶部から抽出された前記返信文情報に含まれる変換タグを前記特定情報に置換する特定情報置換処理部と、
を備え、前記記憶部は、前記特定情報に対応する部分に前記変換タグが設定された前記返信文情報を記憶し、
前記特定情報置換処理部は、抽出した前記返信文情報に前記変換タグが設定されている場合には、該変換タグを前記特定情報に置換することを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Additional remark 6) The specific information extraction part which extracts the specific information contained in the said partial character string,
A specific information storage unit for storing the extracted specific information;
A specific information replacement processing unit that replaces the specific information included in the partial character string with a conversion tag, and replaces the conversion tag included in the reply sentence information extracted from the storage unit with the specific information;
The storage unit stores the reply sentence information in which the conversion tag is set in a part corresponding to the specific information,
The specific information replacement processing unit replaces the conversion tag with the specific information when the conversion tag is set in the extracted reply message information. Information processing device.

(付記7) 特定の文字列と同義又は類義の他の文字列とを関連させて記憶した置換文字列記憶部と、
前記部分文字列に含まれる前記特定の文字列を前記置換文字列記憶部の前記他の文字列に置換する置換部と、
を備え、前記受信文選択部は、該他の文字列に置換した前記部分文字列に基づいて前記受信文候補を選択することを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 7) A replacement character string storage unit that stores a specific character string in association with another character string having the same or similar meaning,
A replacement unit that replaces the specific character string included in the partial character string with the other character string in the replacement character string storage unit;
The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the received sentence selection unit selects the received sentence candidate based on the partial character string replaced with the other character string.

(付記8) 前記記憶部は、前記返信文情報を分類する属性情報を記憶した属性情報記憶部を備え、
過去に選択された前記返信文の前記属性情報に基づき、同一の属性に分類される前記返信文候補を優先的に表示させる返信文候補表示調整部と、
を備えることを特徴とする、付記1又は2に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 8) The storage unit includes an attribute information storage unit that stores attribute information for classifying the reply sentence information.
A reply sentence candidate display adjustment unit that preferentially displays the reply sentence candidates classified into the same attribute based on the attribute information of the reply sentence selected in the past;
The information processing apparatus according to appendix 1 or 2, characterized by comprising:

(付記9) 前記記憶部は、少なくとも1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、前記返信文情報とを関連付けたデータベースを備えることを特徴とする、付記1、2、6、7、又は8に記載の情報処理装置。 (Additional remark 9) The said memory | storage part is equipped with the database which linked | related the received sentence candidate corresponding to the said partial character string of at least 1 or several continuous, and the said reply sentence information, Additional remarks 1, 2, The information processing apparatus according to 6, 7, or 8.

(付記10) 前記記憶部は、少なくとも、各受信文候補と、前記自動応答可否情報とを関連付けたデータベースを備えることを特徴とする、付記4に記載の情報処理装置。 (Supplementary note 10) The information processing apparatus according to supplementary note 4, wherein the storage unit includes at least a database in which each received sentence candidate is associated with the automatic response availability information.

(付記11) 前記置換文字列記憶部は、少なくとも、前記特定の文字列と、前記他の文字列とを関連させたデータベースを備えることを特徴とする、付記7に記載の情報処理装置。 (Supplementary Note 11) The information processing apparatus according to Supplementary Note 7, wherein the replacement character string storage unit includes at least a database that associates the specific character string with the other character string.

(付記12) 情報処理装置の電子メールの返信文抽出方法であって、
受信したメール本文を複数の部分文字列に分割し、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶し、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択し、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定し、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出することを特徴とする電子メールの返信文抽出方法。
(Additional remark 12) It is the reply sentence extraction method of the email of information processing apparatus,
Divide the received email body into multiple substrings,
Storing a received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidate in a storage unit;
The received sentence candidate that matches or is most similar to all of one or a plurality of consecutive partial character strings is selected as a received sentence,
All of the divided partial character strings are continuous, and the combination of the received sentence that is most similar to the mail body is set as a search range,
A reply sentence extraction method for an e-mail, wherein reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit is extracted based on the search range.

(付記13) 更に、1又は連続する複数の前記部分文字列と前記記憶部に記憶した前記受信文候補との類似度を算出し、算出した該類似度に基づいて、前記部分文字列に対する前記受信文を選択し、
前記部分文字列が連続し、且つ、算出した前記類似度の累計値が最大となる前記受信文の組み合わせ選択することを特徴とする、付記12に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary note 13) Further, the similarity between one or a plurality of consecutive partial character strings and the received sentence candidate stored in the storage unit is calculated, and the partial character string is calculated based on the calculated similarity. Select the received text,
13. The method for extracting a reply message of an e-mail according to appendix 12, wherein the combination of the received texts in which the partial character strings are continuous and the calculated cumulative value of the similarity is the maximum is selected.

(付記14) 更に、前記メール本文の文字列順に従って、1又は複数の連続する前記部分文字列の全てに対して前記受信文を選択し、
前記メール本文の文字列順に従って、前記受信文を組み合わせることを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Additional remark 14) Furthermore, according to the character string order of the said mail text, the said received sentence is selected with respect to all the one or several continuous said partial character strings,
14. The method of extracting an e-mail reply sentence according to appendix 12 or 13, wherein the received sentences are combined according to a character string order of the mail body.

(付記15) 更に、各受信文候補に対して設定された返信文情報を自動的に抽出させる自動応答可否情報を前記記憶部に格納し、
設定された前記検索範囲に基づいて抽出した前記返信文情報に対応した前記自動応答格可否情報を参照して自動応答に切替え、
前記受信文候補に自動応答が設定されている場合は、前記記憶部にある前記返信文情報を自動で抽出して表示することを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary Note 15) Further, automatic response availability information for automatically extracting reply text information set for each received text candidate is stored in the storage unit,
Switch to an automatic response with reference to the automatic response rating information corresponding to the reply sentence information extracted based on the set search range,
The reply message of the e-mail according to appendix 12 or 13, characterized in that, when an automatic response is set for the received sentence candidate, the reply sentence information in the storage unit is automatically extracted and displayed. Extraction method.

(付記16) 前記検索範囲に設定された1又は連続する複数の前記部分文字列と、抽出された前記返信文情報とを対応させて表示させ、
前記部分文字列又は前記返信文情報の少なくとも一方に、前記部分文字列又は前記返信文情報を識別する識別記号を付して表示させることを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary Note 16) One or a plurality of continuous partial character strings set in the search range and the extracted reply sentence information are displayed in correspondence with each other,
14. The e-mail according to appendix 12 or 13, wherein at least one of the partial character string or the reply sentence information is displayed with an identification symbol identifying the partial character string or the reply sentence information. Reply text extraction method.

(付記17) 前記部分文字列に含まれる特定情報を抽出し、
抽出した前記特定情報を特定情報格納部に格納し、
前記部分文字列に含まれる前記特定情報を変換タグに置換するとともに、前記記憶部から抽出された前記返信文情報に含まれる変換タグを前記特定情報に置換し、
前記特定情報に対応する部分に前記変換タグが設定された前記返信文情報を前記記憶部に記憶させ、
抽出した前記返信文情報に前記変換タグが設定されている場合には、該変換タグを前記特定情報に置換することを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary Note 17) Extracting specific information included in the partial character string,
The extracted specific information is stored in a specific information storage unit,
Replacing the specific information included in the partial character string with a conversion tag, and replacing the conversion tag included in the reply sentence information extracted from the storage unit with the specific information,
Storing the reply sentence information in which the conversion tag is set in a part corresponding to the specific information in the storage unit;
14. The e-mail reply sentence extraction method according to appendix 12 or 13, wherein when the conversion tag is set in the extracted reply sentence information, the conversion tag is replaced with the specific information.

(付記18) 特定の文字列と同義又は類義の他の文字列とを関連させて置換文字列記憶部に記憶し、
前記部分文字列に含まれる前記特定の文字列を前記置換文字列記憶部の前記他の文字列に置換し、
該他の文字列に置換した前記部分文字列に基づいて前記受信文候補を選択することを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary Note 18) A specific character string and another character string having the same or similar meaning are associated with each other and stored in the replacement character string storage unit,
Replacing the specific character string included in the partial character string with the other character string in the replacement character string storage unit;
14. The e-mail reply sentence extraction method according to appendix 12 or 13, wherein the received sentence candidate is selected based on the partial character string replaced with the other character string.

(付記19) 前記返信文情報を分類する属性情報を前記記憶部に記憶させ、
過去に選択された前記返信文の前記属性情報に基づき、同一の属性に分類される前記返信文候補を優先的に表示させることを特徴とする、付記12又は13に記載の電子メールの返信文抽出方法。
(Supplementary Note 19) Attribute information for classifying the reply sentence information is stored in the storage unit,
The reply message of the e-mail according to appendix 12 or 13, wherein the reply message candidates classified into the same attribute are preferentially displayed based on the attribute information of the reply message selected in the past. Extraction method.

(付記20) 情報処理装置のコンピュータに実行させる電子メールの返信文抽出プログラムであって、コンピュータに、
受信したメール本文を複数の部分文字列に分割し、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶し、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択し、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定し、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出することを特徴とする電子メールの返信文抽出プログラム。
(Supplementary note 20) An e-mail reply sentence extraction program to be executed by a computer of an information processing apparatus,
Divide the received email body into multiple substrings,
Storing a received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidate in a storage unit;
The received sentence candidate that matches or is most similar to all of one or a plurality of consecutive partial character strings is selected as a received sentence,
All of the divided partial character strings are continuous, and the combination of the received sentence that is most similar to the mail body is set as a search range,
An e-mail reply sentence extraction program that extracts reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit based on the search range.

以上説明したように、本開示の情報処理装置、電子メールの返信文抽出方法、及びそのプログラムの好ましい実施の形態等について説明したが、本発明は、上記記載に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載され、又は発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論であり、斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
As described above, the information processing apparatus of the present disclosure, the e-mail reply sentence extraction method, and the preferred embodiment of the program thereof have been described. However, the present invention is not limited to the above description, It goes without saying that various modifications and changes can be made by those skilled in the art based on the gist of the invention described in the claims or disclosed in the embodiments for carrying out the invention. Needless to say, it is included in the scope of the present invention.

2 情報処理装置
4、131、141、151、171、191 メール作成装置
6 受信メール
8 分割機能部
10 受信文選択部
12、58 記憶部
14 検索範囲設定部
16 返信文抽出部
20 メール分割部
22 検索部
24、130、190 受信文・返信文データベース
26 返信文結合部
28 返信文候補表示部
30 選択入力部
40 携帯電話機
48 操作入力部
50 表示部
64 抽出情報バッファ
66、140 表示制御部
80 受信文欄
82 返信文候補欄
84 見出し欄
86 データ番号欄
88 データ番号欄
90 返信文
92 メール画面
106 受信メール領域
108 選択候補領域
132 自動返信可否情報
134 自動選択・ユーザ選択切替部
136 返信文自動選択部
138 自動返信可否欄
142、156 返信文生成部
150 特定情報抽出部
152 特定情報格納部
154 特定情報置換処理部
158、164、166 タグ
170 表現置換部
172 表現置換文字列テーブル
192 属性情報記憶部
193 返信文候補表示調整部
2 Information processing device 4, 131, 141, 151, 171, 191 Mail creation device 6 Received mail 8 Dividing function unit 10 Received sentence selection unit 12, 58 Storage unit 14 Search range setting unit 16 Reply sentence extracting unit 20 Mail dividing unit 22 Search unit 24, 130, 190 Received sentence / reply sentence database 26 Reply sentence combination part 28 Reply sentence candidate display part 30 Selection input part 40 Mobile phone 48 Operation input part 50 Display part 64 Extraction information buffer
66, 140 Display control section 80 Received text field 82 Reply text candidate field 84 Heading field 86 Data number field 88 Data number field 90 Reply text 92 Mail screen 106 Received mail area 108 Selection candidate area 132 Automatic reply availability information 134 Automatic selection / user Selection switching section 136 Reply sentence automatic selection section 138 Automatic reply availability column 142, 156 Reply sentence generation section 150 Specific information extraction section 152 Specific information storage section 154 Specific information replacement processing section 158, 164, 166 Tag 170 Expression replacement section 172 Expression replacement Character string table 192 Attribute information storage unit 193 Reply sentence candidate display adjustment unit

Claims (8)

受信したメール本文を複数の部分文字列に分割する分割機能部と、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶する記憶部と、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択する受信文選択部と、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定する検索範囲設定部と、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出する返信文抽出部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
A split function part that splits the received email body into multiple partial character strings;
A storage unit that stores received sentence candidates corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings, and reply sentence information associated with the received sentence candidates;
A received sentence selection unit that selects, as a received sentence, the received sentence candidate that matches or is most similar to all of the one or a plurality of consecutive partial character strings;
A search range setting unit that sets a combination of the received texts that are the most similar to the mail text, and a search range setting unit that sets all of the divided partial character strings;
A reply sentence extraction unit that extracts reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit based on the search range;
An information processing apparatus comprising:
前記記憶部は、各受信文候補に対して設定された返信文情報を自動的に抽出させる自動応答可否情報を格納する自動応答情報格納部と、
前記返信文抽出部は、設定された前記検索範囲に基づいて抽出した前記返信文情報に対応した前記自動応答格可否情報を参照して自動応答に切替える自動応答切替部と、
を備え、前記受信文候補に自動応答が設定されている場合は、前記記憶部にある前記返信文情報を自動で抽出して表示することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
The storage unit stores an automatic response information storage unit that stores automatic response availability information that automatically extracts reply message information set for each received sentence candidate;
The reply sentence extracting unit refers to the automatic response rating information corresponding to the reply sentence information extracted based on the set search range, and an automatic response switching unit that switches to an automatic response;
2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein, when an automatic response is set for the received sentence candidate, the reply sentence information in the storage unit is automatically extracted and displayed. .
前記検索範囲に設定された1又は連続する複数の前記部分文字列と、抽出された前記返信文情報とを対応させて表示させる表示制御部を備え、
前記部分文字列又は前記返信文情報の少なくとも一方に、前記部分文字列又は前記返信文情報を識別する識別記号を付して表示させることを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
A display control unit for displaying one or a plurality of continuous partial character strings set in the search range and the extracted reply sentence information in association with each other;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein at least one of the partial character string or the reply sentence information is displayed with an identification symbol identifying the partial character string or the reply sentence information.
前記部分文字列に含まれる特定情報を抽出する特定情報抽出部と、
抽出した前記特定情報を格納する特定情報格納部と、
前記部分文字列に含まれる前記特定情報を変換タグに置換するとともに、前記記憶部から抽出された前記返信文情報に含まれる変換タグを前記特定情報に置換する特定情報置換処理部と、
を備え、前記記憶部は、前記特定情報に対応する部分に前記変換タグが設定された前記返信文情報を記憶し、
前記特定情報置換処理部は、抽出した前記返信文情報に前記変換タグが設定されている場合には、該変換タグを前記特定情報に置換することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
A specific information extraction unit that extracts specific information included in the partial character string;
A specific information storage unit for storing the extracted specific information;
A specific information replacement processing unit that replaces the specific information included in the partial character string with a conversion tag, and replaces the conversion tag included in the reply sentence information extracted from the storage unit with the specific information;
The storage unit stores the reply sentence information in which the conversion tag is set in a part corresponding to the specific information,
The information according to claim 1, wherein the specific information replacement processing unit replaces the conversion tag with the specific information when the conversion tag is set in the extracted reply sentence information. Processing equipment.
特定の文字列と同義又は類義の他の文字列とを関連させて記憶した置換文字列記憶部と、
前記部分文字列に含まれる前記特定の文字列を前記置換文字列記憶部の前記他の文字列に置換する置換部と、
を備え、前記受信文選択部は、該他の文字列に置換した前記部分文字列に基づいて前記受信文候補を選択することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
A replacement character string storage unit that stores a specific character string in association with another character string having the same or similar meaning;
A replacement unit that replaces the specific character string included in the partial character string with the other character string in the replacement character string storage unit;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the received sentence selection unit selects the received sentence candidate based on the partial character string replaced with the other character string.
前記記憶部は、前記返信文情報を分類する属性情報を記憶した属性情報記憶部を備え、
過去に選択された前記返信文の前記属性情報に基づき、同一の属性に分類される前記返信文候補を優先的に表示させる返信文候補表示調整部と、
を備えることを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
The storage unit includes an attribute information storage unit that stores attribute information for classifying the reply sentence information.
A reply sentence candidate display adjustment unit that preferentially displays the reply sentence candidates classified into the same attribute based on the attribute information of the reply sentence selected in the past;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:
情報処理装置の電子メールの返信文抽出方法であって、
受信したメール本文を複数の部分文字列に分割し、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶し、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択し、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定し、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出することを特徴とする電子メールの返信文抽出方法。
An information processing apparatus e-mail reply sentence extraction method comprising:
Divide the received email body into multiple substrings,
Storing a received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidate in a storage unit;
The received sentence candidate that matches or is most similar to all of one or a plurality of consecutive partial character strings is selected as a received sentence,
All of the divided partial character strings are continuous, and the combination of the received sentence that is most similar to the mail body is set as a search range,
A reply sentence extraction method for an e-mail, wherein reply sentence information corresponding to the received sentence stored in the storage unit is extracted based on the search range.
情報処理装置のコンピュータに実行させる電子メールの返信文抽出プログラムであって、コンピュータに、
受信したメール本文を複数の部分文字列に分割し、
1又は連続する複数の前記部分文字列に対応する受信文候補と、該受信文候補に関連付けた返信文情報を記憶部に記憶し、
1又は連続する複数の前記部分文字列の全てに対して、それぞれ一致し又は最も類似する前記受信文候補を受信文として選択し、
分割した全ての前記部分文字列が連続し、且つ、前記メール本文に対して最も類似する前記受信文の組み合わせを検索範囲に設定し、
前記検索範囲に基づいて、前記記憶部に記憶した前記受信文に対応する返信文情報を抽出することを特徴とする電子メールの返信文抽出プログラム。
An e-mail reply sentence extraction program to be executed by a computer of an information processing apparatus,
Divide the received email body into multiple substrings,
Storing a received sentence candidate corresponding to one or a plurality of consecutive partial character strings and reply sentence information associated with the received sentence candidate in a storage unit;
The received sentence candidate that matches or is most similar to all of one or a plurality of consecutive partial character strings is selected as a received sentence,
All of the divided partial character strings are continuous, and the combination of the received sentence that is most similar to the mail body is set as a search range,
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