JP5810240B1 - E-mail erroneous transmission determination device, e-mail transmission system, and program - Google Patents

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Abstract

【課題】宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止する。【解決手段】メール誤送信判定装置30は、送信対象の電子メールの内容に関するメール本文特徴ベクトルを生成するメール本文特徴ベクトル生成部35と、メール本文特徴ベクトルと電子メールのアドレスとを対応付けて蓄積するメール本文特徴ベクトル蓄積部36と、蓄積されたアドレス毎に、当該アドレスに対応付けられて蓄積されているメール本文特徴ベクトルと、アドレスとは異なる任意のアドレスに対応づけられて蓄積されているメール本文特徴ベクトルと、に基づいて、判定基準となる類似度モデルを生成するメール本文類似度モデル生成部37と、送信対象の電子メールの内容に関するメール本文特徴ベクトルと、送信対象の電子メールの送信先に関する類似度モデルと、に基づいて、送信対象の電子メールの送信先の信頼度を算出する信頼度算出部39と、を備えている。【選択図】図4An error in a destination address is prevented and erroneous transmission of an electronic mail is prevented with high accuracy. An email mistransmission determination device 30 associates an email body feature vector with an email address in association with an email body feature vector generation unit 35 that generates an email body feature vector related to the content of an email to be transmitted. The mail body feature vector storage unit 36 to be stored, the mail body feature vector stored in association with the address for each stored address, and stored in association with an arbitrary address different from the address. A mail body similarity model generating unit 37 that generates a similarity model to be a determination criterion based on the mail body feature vector, a mail body feature vector relating to the content of the email to be transmitted, and an email to be transmitted Based on the similarity model for the destination of the email, and the trust in the destination of the email to be sent And a, a reliability calculating unit 39 for calculating a. [Selection] Figure 4

Description

本発明は、電子メール誤送信判定装置、電子メール送信システム及びプログラムに関する。   The present invention relates to an erroneous email transmission determination device, an email transmission system, and a program.

従来、電子メールの誤送信を防止する技術が開示されている(特許文献1及び特許文献2参照)。
特許文献1には、電子メールの本文における所定の語彙の出現頻度と、当該電子メールの送信先と同一の送信先に過去に送信された電子メール本文における当該語彙の出現頻度との比較に基づいて、当該電子メールを送信するか、送信を保留するかを制御する技術が記載されている。
Conventionally, a technique for preventing erroneous transmission of an e-mail has been disclosed (see Patent Document 1 and Patent Document 2).
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-151867 is based on a comparison between the appearance frequency of a predetermined vocabulary in the body of an e-mail and the appearance frequency of the vocabulary in an e-mail body previously transmitted to the same destination as the destination of the e-mail. A technique for controlling whether to send the electronic mail or to hold the transmission is described.

さらに、特許文献1には、当該電子メール本文の丁寧度及び当該電子メール本文に付与される署名の有無に基づいて、誤送信か否かの判定を支援する技術が記載されている。   Further, Patent Document 1 describes a technology that supports the determination of whether or not there is an erroneous transmission based on the politeness of the email text and the presence or absence of a signature attached to the email text.

特許文献2には、ユーザが作成した送信メールの宛先アドレスの妥当性を、送信済みメール記憶手段に記憶された過去のすべての送信済みメールの文書データに基づいて解析する解析手段と、その結果を表示する表示手段と、それを閲覧したユーザの送信指示を受け付けて、前記送信メールの送信を実行する送信実行手段と、を有する技術が記載されている。   Patent Document 2 discloses an analysis unit that analyzes the validity of a destination address of a transmission mail created by a user based on document data of all past transmitted mails stored in a transmitted mail storage unit, and a result thereof. Is described, and a transmission execution means for receiving a transmission instruction of a user who has viewed it and executing transmission of the transmitted mail is described.

そして特許文献2では、その解析手段として、文書データの類似度に基づいてクラスタリング手段が構成した送信済みメールの類似グループの内、当該送信メールが属する類似グループに含まれる宛先アドレス群の各々と、送信メールの宛先アドレスとの類似度を算出し、当該類似度が最も高い送信済みメールの宛先アドレスを宛先アドレスの修正候補として提案することが記載されている。   And in patent document 2, each of the destination addresses included in the similar group to which the transmission mail belongs among the similar groups of the transmitted mail configured by the clustering means based on the similarity of the document data as the analysis means, It is described that the similarity with the destination address of the transmitted mail is calculated, and the destination address of the transmitted mail with the highest similarity is proposed as a destination address correction candidate.

特許第3663844号公報Japanese Patent No. 3663844 特許第4817952号公報Japanese Patent No. 4817952

特許文献1の技術は、電子メール本文における所定語彙の出現頻度に基づく宛先アドレスの妥当性判定において、その比較対象として、単に過去に同一の宛先アドレスに送信した電子メール本文における所定語彙の出現頻度しか勘案されていない。この結果、当該妥当性が精度よく判定できない問題がある。   In the technique of Patent Document 1, in the validity determination of the destination address based on the appearance frequency of the predetermined vocabulary in the e-mail body, the appearance frequency of the predetermined vocabulary in the e-mail body that was simply transmitted to the same destination address in the past as a comparison target. It is only taken into account. As a result, there is a problem that the validity cannot be accurately determined.

さらに特許文献1の技術は、当該電子メール本文の丁寧度及び当該電子メール本文に付与される署名の有無に基づいて宛先アドレスの妥当性判定を支援しているが、これらは単に送信者と送信先の相手との社会的な関係を示唆するに留まり、当該宛先アドレスの妥当性を判定するには甚だ不十分である。   Furthermore, the technique of Patent Document 1 supports the validity determination of the destination address based on the politeness of the e-mail body and the presence or absence of a signature attached to the e-mail body. It only suggests a social relationship with the other party, and is far from sufficient to determine the validity of the destination address.

また、特許文献2の技術は、当該送信メールのメール本文との類似度が高い送信済みメール群を過去のすべての送信済みメールの中から抽出し、それに基づいて宛先アドレスの修正候補を提案しているため、大規模な計算量が必要となる。さらに本技術は、過去に送信したところの、メール本文の内容が類似している送信メールの宛先アドレス内での取り違いのみを想定しているが、これが、アドレス帳などから選択した宛先アドレスの単純な取り違いに直結するとは言い難い。   Further, the technique of Patent Document 2 extracts a sent mail group having a high similarity to the mail text of the sent mail from all past sent mails, and proposes correction candidates for the destination address based on the extracted mail group. Therefore, a large amount of calculation is required. Furthermore, this technology assumes only mistakes in the destination addresses of outgoing emails that have been sent in the past and the contents of the email texts are similar. It is hard to say that it is directly connected to a simple mistake.

本発明は、このような実情を鑑みて提案されたものであり、宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止できる電子メール誤送信判定装置、電子メール送信システム及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been proposed in view of such circumstances, and an erroneous e-mail transmission determination device, an e-mail transmission system, and a program that can prevent erroneous transmission of an e-mail with high accuracy by preventing an error in a destination address. The purpose is to provide.

本発明に係る電子メール誤送信判定装置は、送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備えている。 An erroneous email transmission determination device according to the present invention includes: feature information generating means for generating feature information relating to the content of an email to be transmitted; feature information relating to the content of a sent email; and a destination of the email. Accumulating means for storing in association, transmission destination candidate selecting means for selecting a transmission destination candidate similar to the transmission destination of the e-mail to be transmitted from among transmission destinations of the transmitted e-mail, and accumulation in the accumulation means For each of the transmission destinations, the feature information stored in the storage unit in association with the transmission destination is stored in the storage unit in association with another transmission destination different from the transmission destination. and the feature information have, based on the number of words included in the e-mail in a word space and dimensionality, the word spatial region characteristic information associated with the destination, to the other destination Been made to separate the words spatial domain response Tagged characteristic information, the characteristic information about the contents of any e-mail, whether belonging to the word spatial region feature information associated with the destination Similarity model generation means for generating a similarity model as a determination criterion, feature information regarding the content of the e-mail to be transmitted generated by the feature information generation means, and the similarity model generation means Based on the similarity model regarding the transmission destination of the transmission target email and the similarity model regarding the transmission destination candidate generated by the similarity model generation unit, the transmission destination of the transmission target email and Reliability calculation means for calculating each reliability of the destination candidate.

本発明に係る電子メール送信システムは、送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する電子メール誤送信判定装置と、前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留する送信手段と、を備えている。   An e-mail transmission system according to the present invention includes: an e-mail creating unit that creates an e-mail to be transmitted with a specified destination; and an error regarding the transmission destination of the e-mail to be transmitted created by the e-mail creating unit An e-mail erroneous transmission determination device that determines whether or not there is a high possibility of the e-mail, and the e-mail to be transmitted when the e-mail erroneous transmission determination device determines that there is no high possibility of an error for the destination And transmitting means for deferring transmission of the e-mail to be transmitted when it is determined that there is a high possibility of an error for the transmission destination.

本発明に係る電子メール送信システムは、送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する電子メール誤送信判定装置と、前記電子メール誤送信判定装置の前記選択手段により選択された送信先候補を表示する表示手段と、前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留し、送信の保留中に前記表示手段により表示された前記送信先候補の1つが指定されたときに、指定された送信先候補に前記送信対象の電子メールを送信する送信手段と、を備えている。   An e-mail transmission system according to the present invention includes: an e-mail creating unit that creates an e-mail to be transmitted with a specified destination; and an error regarding the transmission destination of the e-mail to be transmitted created by the e-mail creating unit An e-mail erroneous transmission determination device that determines whether or not there is a high possibility, a display unit that displays a destination candidate selected by the selection unit of the e-mail erroneous transmission determination device, and an e-mail erroneous transmission determination The apparatus transmits the e-mail to be transmitted when it is determined by the apparatus that the possibility of error is not high, and the e-mail to be transmitted when it is determined that the possibility of error is high for the destination When one of the transmission destination candidates displayed by the display means is specified while the transmission of the mail is suspended, the transmission destination is designated as the transmission destination candidate. And a transmitting means for transmitting the e-mail Shin target.

本発明に係る電子メール送信プログラムは、コンピュータを前記電子メール誤送信判定装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
また、本発明に係る電子メール送信プログラムは、コンピュータを前記電子メール送信システムの各手段として機能させるためのプログラムである。
The e-mail transmission program according to the present invention is a program for causing a computer to function as each unit of the e-mail erroneous transmission determination device.
An e-mail transmission program according to the present invention is a program for causing a computer to function as each unit of the e-mail transmission system.

本発明は、宛先アドレスの誤りを防止して電子メールの誤送信を高精度に防止できる。   The present invention can prevent an erroneous transmission of an e-mail with high accuracy by preventing an error in a destination address.

電子メール送信システムの概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of an electronic mail transmission system. メールクライアントの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of a mail client. メールクライアントのメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the mail transmission processing routine of a mail client. メール誤送信判定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a mail mistransmission determination apparatus. メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a mail text feature vector generation routine. 名詞辞書を示す図である。It is a figure which shows a noun dictionary. メール本文特徴ベクトルを示す図である。It is a figure which shows a mail text feature vector. メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a mail text similarity model production | generation routine. 所定の宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the mail text similarity model regarding a predetermined destination address. 誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an erroneous transmission determination processing routine. メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the calculation method of the reliability using a mail text similarity model.

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
[第1実施形態]
図1は、電子メール送信システム1の概略構成を示す図である。
Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[First embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an e-mail transmission system 1.

電子メール送信システム1は、メール文書の作成及び送信処理を行うメールクライアント10と、メールクライアント10により作成された電子メールの誤送信の可能性を判定するメール誤送信判定装置30と、メールクライアント10から送信されるメール文書を宛先アドレスへ送信するメールサーバ50と、を備えている。   The e-mail transmission system 1 includes a mail client 10 that performs mail document creation and transmission processing, a mail error transmission determination device 30 that determines the possibility of erroneous transmission of an email created by the mail client 10, and a mail client 10 And a mail server 50 for transmitting a mail document transmitted from the mail address to a destination address.

図2は、メールクライアント10の構成を示す図である。
メールクライアント10は、ユーザの操作が行われる操作部11と、表示部12と、外部との間でデータの通信処理を行う通信部13と、各部の動作制御を行う制御部14と、を備えている。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the mail client 10.
The mail client 10 includes an operation unit 11 that is operated by a user, a display unit 12, a communication unit 13 that performs data communication processing with the outside, and a control unit 14 that controls operation of each unit. ing.

操作部11は、ユーザの操作に応じた情報、例えば、入力メール文書、送信指示、選択指示等の情報を出力する。
表示部12は、操作部11からの情報、通信部13が外部から受信した情報、制御部14からの制御情報等を表示する。例えば、表示部12は、入力メール文書、候補宛先アドレス、その他ユーザの判断を仰ぐために必要な情報を表示する。
The operation unit 11 outputs information according to a user operation, for example, information such as an input mail document, a transmission instruction, and a selection instruction.
The display unit 12 displays information from the operation unit 11, information received by the communication unit 13 from the outside, control information from the control unit 14, and the like. For example, the display unit 12 displays an input mail document, a candidate destination address, and other information necessary for seeking a user's judgment.

通信部13は、制御部14の制御に基づいて、メール誤送信判定装置30又はメールサーバ50との間で通信する。通信部13は、例えば、メールサーバ50に認証データを送信し、メールサーバ50から認証された旨の認証データを受信する。通信部13は、メール誤送信判定装置30に送信予定のメール文書を送信し、メール誤送信判定装置30からメール誤送信の可能性を示す判定結果などを受信する。さらに、通信部13は、メール誤送信の可能性が小さい場合には、メール文書をメールサーバ50へ送信する。   The communication unit 13 communicates with the erroneous mail transmission determination device 30 or the mail server 50 based on the control of the control unit 14. For example, the communication unit 13 transmits authentication data to the mail server 50 and receives authentication data indicating that authentication has been performed from the mail server 50. The communication unit 13 transmits a mail document to be transmitted to the erroneous email transmission determination device 30 and receives a determination result indicating the possibility of erroneous email transmission from the erroneous email transmission determination device 30. Further, the communication unit 13 transmits a mail document to the mail server 50 when the possibility of erroneous mail transmission is small.

以上のように構成されたメールクライアント10は、次の手順に従って、メール文書をメールサーバ50へ送信する。
図3は、メールクライアント10のメール送信処理ルーチンを示すフローチャートである。
The mail client 10 configured as described above transmits a mail document to the mail server 50 according to the following procedure.
FIG. 3 is a flowchart showing a mail transmission processing routine of the mail client 10.

ステップS1では、メールクライアント10は、メールサーバ50へ認証データを送信し、メールサーバ50から認証された旨の認証データを受信すると、ステップS2に進む。
ステップS2では、メールクライアント10は、メール誤送信判定装置30に送信予定のメール文書を送信して、ステップS3へ進む。
In step S1, when the mail client 10 transmits authentication data to the mail server 50 and receives authentication data indicating that the mail server 50 has been authenticated, the process proceeds to step S2.
In step S2, the mail client 10 transmits the mail document scheduled to be transmitted to the mail error transmission determination device 30, and proceeds to step S3.

ステップS3では、メールクライアント10は、メール誤送信判定装置30から誤送信の可能性を示す判定結果を受信するまで待機し、判定結果を受信すると、ステップS4へ進む。なお、メール誤送信判定装置30は、メールクライアント10に対して、誤送信の可能性が大きい旨の判定結果を送信する場合は、併せて、宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスも送信することができる。   In step S3, the mail client 10 stands by until a determination result indicating the possibility of erroneous transmission is received from the erroneous mail transmission determination device 30, and when the determination result is received, the process proceeds to step S4. Note that the erroneous email transmission determination device 30 can also transmit a candidate destination address in place of the destination address when transmitting a determination result indicating that there is a high possibility of erroneous transmission to the email client 10. .

ステップS4では、メールクライアント10は、判定結果を分析して誤送信の可能性が大きいか否かを判定し、肯定判定の場合(誤送信の可能性が大きい場合)はステップS5に進む、否定判定の場合はステップS10へ進む。   In step S4, the mail client 10 analyzes the determination result to determine whether there is a high possibility of erroneous transmission. If the determination is affirmative (if the possibility of erroneous transmission is large), the process proceeds to step S5. In the case of determination, the process proceeds to step S10.

ステップS5では、メールクライアント10は、ユーザによる強制送信の操作が行われた場合にはステップS10へ進み、ユーザによる強制送信の操作が行われていない場合にはステップS6へ進む。   In step S5, the mail client 10 proceeds to step S10 when the forced transmission operation is performed by the user, and proceeds to step S6 when the forced transmission operation is not performed by the user.

ステップS6では、メールクライアント10は、メール誤送信判定装置30から送信された候補宛先アドレスがあるかを判定し、候補宛先アドレスがある場合はステップS7へ進み、候補宛先アドレスがない場合はステップS9へ進む。   In step S6, the mail client 10 determines whether there is a candidate destination address transmitted from the erroneous mail transmission determination device 30, and if there is a candidate destination address, the process proceeds to step S7, and if there is no candidate destination address, step S9. Proceed to

ステップS7及びステップS8では、メールクライアント10は、候補宛先アドレスを表示して待機すると共に、候補宛先アドレスが選択されると、ステップS5へ戻る。   In steps S7 and S8, the mail client 10 displays the candidate destination address and waits. When the candidate destination address is selected, the mail client 10 returns to step S5.

また、ステップS9では、メールクライアント10は、メール文書の強制送信が指示されず、かつ、候補宛先アドレスがない状態であるので、当該メール文書を破棄して、本ルーチンを終了する。   In step S9, since the mail client 10 is not instructed to forcibly send the mail document and there is no candidate destination address, the mail client 10 discards the mail document and ends this routine.

ステップS10では、メールクライアント10は、誤送信の可能性が小さい又は強制送信の指示があったので、メールサーバ50へメール文書を送信して、本ルーチンを終了する。そして、メールサーバ50は、メールクライアント10から送信されたメール文書を、所定のプロトコルに従って、宛先アドレスに送信する。   In step S10, the mail client 10 transmits a mail document to the mail server 50 because the possibility of erroneous transmission is small or there is an instruction for forced transmission, and this routine ends. Then, the mail server 50 transmits the mail document transmitted from the mail client 10 to the destination address according to a predetermined protocol.

図4は、メール誤送信判定装置30の構成を示すブロック図である。
メール誤送信判定装置30は、メールクライアント10から送信されたメール文書を解析するメール文書解析部31と、送信されたメール文書の宛先アドレスを記憶する記憶部であるアドレス帳32と、アドレス帳32に記憶されたアドレスから宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスを選択する候補宛先アドレス選択部33と、名詞を記憶する記憶部である名詞辞書34と、メール文書の特徴ベクトルを生成するメール本文特徴ベクトル生成部35と、を備えている。
FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of the erroneous mail transmission determination device 30.
The mail mistransmission determination device 30 includes a mail document analysis unit 31 that analyzes a mail document transmitted from the mail client 10, an address book 32 that is a storage unit that stores a destination address of the transmitted mail document, and an address book 32. A candidate destination address selection unit 33 for selecting a candidate destination address in place of the destination address from the address stored in the address, a noun dictionary 34 which is a storage unit for storing a noun, and a mail body feature vector generation for generating a feature vector of a mail document Part 35.

なお、ユーザは、アドレス帳32に記憶させるアドレスを選択することもできる。つまり、アドレス帳32に記憶されたアドレスは、送信済みのメール文書のすべての宛先アドレスであってもよいし、当該すべての宛先アドレスのうちのユーザによって選択されたものであってもよい。   The user can also select an address to be stored in the address book 32. That is, the addresses stored in the address book 32 may be all the destination addresses of the sent mail document, or may be one selected by the user among all the destination addresses.

メール誤送信判定装置30は、さらに、メール本文特徴ベクトルを蓄積するメール本文特徴ベクトル蓄積部36と、メール本文類似度モデルを生成するメール本文類似度モデル生成部37と、メール本文類似度モデルを蓄積するメール本文類似度モデル蓄積部38と、信頼度を算出する信頼度算出部39と、宛先アドレスの妥当性を判定する宛先アドレス妥当性判定部40と、を備えている。   The erroneous email transmission determination device 30 further includes an email body feature vector storage unit 36 that stores email body feature vectors, an email body similarity model generation unit 37 that generates an email body similarity model, and an email body similarity model. A mail body similarity model accumulating unit 38 for accumulating, a reliability calculating unit 39 for calculating the reliability, and a destination address validity determining unit 40 for determining the validity of the destination address are provided.

図5は、メール本文特徴ベクトル生成ルーチンを示すフローチャートである。
ステップS11では、メール文書解析部31は、メール文書からメール本文を抽出して、さらに、メール文書から宛先アドレスを抽出して、ステップS12に進む。なお、抽出された宛先アドレスがアドレス帳32に記憶されていない場合、当該宛先アドレスがアドレス帳32に書き込まれる。
FIG. 5 is a flowchart showing a mail text feature vector generation routine.
In step S11, the mail document analysis unit 31 extracts a mail text from the mail document, further extracts a destination address from the mail document, and proceeds to step S12. If the extracted destination address is not stored in the address book 32, the destination address is written in the address book 32.

ただし、宛先アドレスが所定の特徴を持つ、例えば宛先アドレスが送信者のドメインと同じドメインを持つなどの場合、当該宛先アドレスはアドレス帳32に書き込まれない場合もある。つまり、例えば送信者のドメインと異なるドメインに送信される電子メールのみを誤送信の判定対象にする、などとしてもよい。   However, when the destination address has predetermined characteristics, for example, when the destination address has the same domain as the sender's domain, the destination address may not be written in the address book 32. In other words, for example, only e-mails sent to a domain different from the sender's domain may be determined for erroneous transmission.

ステップS12では、メール文書解析部31は、メール本文について形態素解析を行い、名詞辞書を用いて、メール本文に含まれるすべての名詞を抽出する。ここで抽出される名詞は、例えば、サ変接続名詞、一般名詞、固有名詞などが好適である。サ変接続名詞、一般名詞及び固有名詞の各々の出現頻度は、メール本文の内容に依存して大きく異なるからである。また、メール文書解析部31は、名詞以外の品詞であっても、メール本文の内容を特徴付ける単語であれば、その単語を抽出してもよい。
ステップS13では、メール文書解析部31は、抽出したすべての名詞の中から、最初の名詞を選択して、ステップS14に進む。
In step S12, the mail document analysis unit 31 performs morphological analysis on the mail text, and extracts all nouns included in the mail text using a noun dictionary. The nouns extracted here are preferably, for example, savory connection nouns, general nouns, proper nouns, and the like. This is because the appearance frequency of each of the S-variant connection noun, the general noun, and the proper noun varies greatly depending on the contents of the mail text. Further, the mail document analysis unit 31 may extract a word even if it is a part of speech other than a noun as long as it is a word that characterizes the content of the mail text.
In step S13, the mail document analysis unit 31 selects the first noun from all the extracted nouns, and proceeds to step S14.

ステップS14では、メール文書解析部31は、選択中の名詞が名詞辞書34に登録済みであるか否かを判定し、登録済みでない場合はステップS15に進み、登録済みである場合はステップS16に進む。   In step S14, the mail document analysis unit 31 determines whether the noun being selected has been registered in the noun dictionary 34. If it has not been registered, the process proceeds to step S15. If it has been registered, the process proceeds to step S16. move on.

図6は、名詞辞書34を示す図である。名詞辞書34には、名詞、及び当該名詞に1対1に対応付けられたインデックスである対応インデックスが登録されている。対応インデックスは、名詞を特定するための値であり、本実施形態では、当該名詞が登録された順番(0から始まる連番)とする。   FIG. 6 is a diagram showing the noun dictionary 34. In the noun dictionary 34, nouns and correspondence indexes that are one-to-one correspondences with the nouns are registered. The correspondence index is a value for specifying a noun, and in this embodiment, the corresponding index is the order in which the noun is registered (serial number starting from 0).

なお、対応インデックスは、名詞辞書34の名詞を一意に特定することができる値であれば、登録された順番に限らず、例えばUUID(Universally Unique IDentifier)、あるいは当該名詞のハッシュ値(文字列を入力としたハッシュ関数により導出された数値)などでもよい。UUIDあるいは当該ハッシュ値を用いた場合、当該対応インデックスは大域的一意となる。この結果、複数の名詞辞書34をまとめて一つの名詞辞書34にしたり、一つの名詞辞書34を複数のメールクライアントユーザで共有したりすることが可能になる。   The correspondence index is not limited to the order of registration as long as it is a value that can uniquely identify a noun in the noun dictionary 34, for example, UUID (Universally Unique IDentifier), or a hash value (character string of the noun). It may be a numerical value derived from a hash function as an input). When the UUID or the hash value is used, the corresponding index is globally unique. As a result, a plurality of noun dictionaries 34 can be combined into one noun dictionary 34, or a single noun dictionary 34 can be shared by a plurality of mail client users.

ステップS15では、メール文書解析部31は、選択中の名詞が名詞辞書34に登録されていないので、当該名詞について新たな対応インデックスを生成し、当該名詞と,当該名詞に対応づけて生成された対応インデックスとをペアにした上で名詞辞書34に登録して、ステップS16へ進む。   In step S15, the mail document analysis unit 31 generates a new correspondence index for the noun because the noun being selected is not registered in the noun dictionary 34, and is generated by associating the noun with the noun. The corresponding index is paired and registered in the noun dictionary 34, and the process proceeds to step S16.

ステップS16では、メール文書解析部31は、選択中の名詞の対応インデックスを名詞辞書34から抽出して、ステップS17へ進む。   In step S16, the mail document analysis unit 31 extracts the correspondence index of the currently selected noun from the noun dictionary 34, and proceeds to step S17.

ステップS17では、メール文書解析部31は、抽出した対応インデックスの出現頻度カウンタをインクリメントして、ステップS18へ進む。したがって、メール本文から1つの名詞が抽出される毎に、当該名詞(対応インデックス)の出現頻度カウンタが1つ増加する。   In step S17, the mail document analysis unit 31 increments the appearance frequency counter of the extracted corresponding index, and proceeds to step S18. Therefore, every time one noun is extracted from the mail text, the appearance frequency counter of the noun (corresponding index) increases by one.

ステップS18では、メール文書解析部31は、ステップS12で抽出されたすべての名詞のうち未選択の名詞があるかを判定し、未選択の名詞がある場合はステップS19へ進み、未選択の名詞がない場合はステップS20へ進む。   In step S18, the mail document analysis unit 31 determines whether there is an unselected noun among all the nouns extracted in step S12. If there is an unselected noun, the process proceeds to step S19, where an unselected noun. If not, the process proceeds to step S20.

ステップS19では、メール文書解析部31は、未選択の名詞の中から次の名詞を選択して、ステップS14へ戻る。そして、ステップS12で抽出されたすべての名詞について、対応インデックスの出現頻度カウンタがインクリメントされるまで、ステップS14からステップS19までの処理が繰り返される。   In step S19, the mail document analysis unit 31 selects the next noun from unselected nouns, and returns to step S14. Then, for all nouns extracted in step S12, the processing from step S14 to step S19 is repeated until the appearance frequency counter of the corresponding index is incremented.

ステップS20では、メール文書解析部31は、メール本文に含まれるすべての名詞についての対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアをメール本文特徴ベクトル生成部35へ出力する。メール本文特徴ベクトル生成部35は、メール文書解析部31から出力された対応インデックス及び出現頻度カウンタを所定の順に配列することで、メール本文特徴ベクトルを生成する。   In step S <b> 20, the mail document analysis unit 31 outputs a pair of correspondence indexes and appearance frequency counters for all nouns included in the mail body to the mail body feature vector generation unit 35. The mail body feature vector generation unit 35 generates a mail body feature vector by arranging the corresponding indexes and appearance frequency counters output from the mail document analysis unit 31 in a predetermined order.

図7は、メール本文特徴ベクトルを示す図である。メール本文特徴ベクトルは、同図に示すように、対応インデックス及び出現頻度カウンタのペアが所定の順に配列されたものである。メール本文特徴ベクトル生成部35により生成されたメール本文特徴ベクトルは、宛先アドレスに対応付けられて、メール本文特徴ベクトル蓄積部36に蓄積される。   FIG. 7 is a diagram showing a mail text feature vector. As shown in the figure, the mail body feature vector is a pair of correspondence indexes and appearance frequency counters arranged in a predetermined order. The mail body feature vector generated by the mail body feature vector generation unit 35 is stored in the mail body feature vector storage unit 36 in association with the destination address.

このように、メール誤送信判定装置30に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルは、メール本文特徴ベクトル蓄積部36に逐次蓄積される。そして、本ルーチンが終了する。   As described above, the mail body feature vectors of all mail documents transmitted to the mail erroneous transmission determination device 30 are sequentially stored in the mail body feature vector storage unit 36. Then, this routine ends.

なお、メール本文特徴ベクトル蓄積部36は、送信済みのすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルを蓄積し続けるのではなく、現時点から所定期間前までに送信されたメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。つまり、メール本文特徴ベクトル蓄積部36は、現時点から所定期間前よりも古いメール本文特徴ベクトルを消去してもよい。   Note that the mail body feature vector storage unit 36 does not continue to store the mail body feature vectors of all the mail documents that have been sent, but stores only the mail body feature vectors transmitted from the present time to a predetermined period before. Also good. In other words, the mail text feature vector storage unit 36 may delete the mail text feature vector that is older than a predetermined period from the current time.

また、メール本文特徴ベクトル蓄積部36は、送信済みのすべてのメール文書ではなく、アドレス帳32の各アドレスを宛先アドレスとしたメール文書のメール本文特徴ベクトルのみを蓄積してもよい。   Further, the mail body feature vector storage unit 36 may store only the mail body feature vector of the mail document having each address in the address book 32 as the destination address, instead of all the mail documents that have been sent.

図8は、メール本文類似度モデル生成ルーチンを示すフローチャートである。本ルーチンは、一定時間毎、例えば24時間毎にバッチ処理される。
ステップS21では、メール本文類似度モデル生成部37は、アドレス帳32から最初のアドレスを選択して、ステップS22へ進む。最初のアドレスとは、例えば、アドレス帳32に最初に登録された宛先アドレスが該当するが、これに限定されるものではなく、アドレス帳32に登録された任意のアドレスでよい。
FIG. 8 is a flowchart showing a mail text similarity model generation routine. This routine is batch-processed at regular intervals, for example, every 24 hours.
In step S21, the mail text similarity model generation unit 37 selects the first address from the address book 32, and proceeds to step S22. The first address corresponds to, for example, the destination address first registered in the address book 32, but is not limited to this, and may be any address registered in the address book 32.

ただし、アドレス帳32から選択されるアドレスは、登録済みのすべてのアドレスではなく、更新すべきメール本文類似度モデルに関するアドレスに限定してもよい。更新すべきメール本文類似度モデルとは、メール本文類似度モデルに関するアドレス宛てに新たに電子メールが送信されたにもかかわらず、そのことが反映されていない当該アドレスに関するメール本文類似度モデルが該当する。   However, the addresses selected from the address book 32 may be limited to addresses related to the mail text similarity model to be updated, instead of all registered addresses. The email body similarity model to be updated corresponds to the email body similarity model for the address that is not reflected even though a new email is sent to the address related to the email body similarity model To do.

ステップS22では、メール本文類似度モデル生成部37は、メール本文特徴ベクトル蓄積部36から、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルを抽出して、ステップS23へ進む。   In step S22, the mail body similarity model generation unit 37 extracts all mail body feature vectors having the selected address as the destination address from the mail body feature vector storage unit 36, and proceeds to step S23.

ステップS23では、メール本文類似度モデル生成部37は、メール本文特徴ベクトル蓄積部36から、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルをランダムに抽出して、ステップS24に進む。なお、本ステップで抽出されるメール本文特徴ベクトルの数は、ステップS22で抽出されるメール本文特徴ベクトルの数と同じである。   In step S23, the mail body similarity model generation unit 37 randomly extracts a mail body feature vector having a destination address other than the currently selected address from the mail body feature vector accumulation unit 36, and proceeds to step S24. . The number of mail text feature vectors extracted in this step is the same as the number of mail text feature vectors extracted in step S22.

ステップS23において、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトルが「ランダム」に抽出されるのは、当該メール本文特徴ベクトル群が、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトルのグループとしての特徴(ばらつきの傾向)を保持するためである。また、当該メール本文特徴ベクトルが、ステップS22と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール本文類似度モデルに対して、選択中のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、選択中のアドレス以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群からの寄与と、を同等にするためである。   In step S23, the mail body feature vector having an address other than the currently selected address as the destination address is extracted “randomly” because the mail body feature vector group has an address other than the currently selected address as the destination address. This is for retaining the characteristics (variation tendency) as a group of all the mail body feature vectors. In addition, the number of “same” number of the mail text feature vectors extracted from step S22 is the contribution from the mail text feature vector group having the selected address as the destination address with respect to the mail text similarity model. This is because the contribution from the mail body feature vector group with the address other than the selected address as the destination address is made equal.

つまり、ステップS23において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップS22と「同じ」数だけ抽出されるのは、メール誤送信判定を高精度に行うことを可能とするメール本文類似度モデルを生成するためである。ただし、ステップS23において、メール本文特徴ベクトルが「ランダム」に、かつ、ステップS22と「同じ」数だけ抽出されるのは必須ではない。つまり、このような条件を満たさなくても、メール誤送信判定に必要なメール本文類似度モデルは生成可能である。   That is, in step S23, the mail body feature vector is extracted “randomly” and “same” as in step S22, so that the mail body similarity can be determined with high accuracy. This is to generate a model. However, in step S23, it is not essential to extract the mail body feature vector “randomly” and “same” as in step S22. That is, even if such a condition is not satisfied, a mail text similarity model necessary for mail mistransmission determination can be generated.

ステップS24では、メール本文類似度モデル生成部37は、ステップS22及びS23で抽出されたメール本文特徴ベクトル群を用いて、選択中のアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成する。メール本文類似度モデルは、例えばSVM(Support Vector Machine)を用いて生成される。   In step S24, the mail text similarity model generation unit 37 uses the mail text feature vector group extracted in steps S22 and S23 to generate a mail text similarity model related to the selected address. The mail text similarity model is generated using, for example, SVM (Support Vector Machine).

SVMでは、すべての電子メールのメール本文で使用されるすべての名詞の数を次元数とする単語空間を仮定した場合、1通の電子メールのメール本文から抽出されたメール本文特徴ベクトルは、当該単語空間内の1つのデータ点として表される。当該単語空間内において、ステップS22で抽出された、あるアドレスを宛先アドレスとしたすべてのメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、ステップS23で抽出された、それ以外のアドレスを宛先アドレスとしたメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点と、を分離する最適な超平面が生成できれば、当該超平面によって、当該単語空間内における任意のデータ点を分類することが可能になる。 In SVM, assuming a word space whose dimension is the number of all nouns used in the email body of all emails, the email body feature vector extracted from the email body of one email is Represented as one data point in the word space. Within the word space, the data points represented by all the mail body feature vector groups extracted at step S22 as a destination address and the mails extracted at step S23 as the destination address. If an optimum hyperplane that separates the data points represented by the text feature vector group can be generated, it is possible to classify any data point in the word space by the hyperplane.

そこで、メール本文類似度モデル生成部37は、当該超平面として、SVMを用いて、メール本文類似度モデルを生成する。そして、メール本文類似度モデル生成部37は、当該メール本文類似度モデルをメール本文類似度モデル蓄積部38に蓄積して、ステップS25に進む。   Therefore, the mail text similarity model generation unit 37 generates a mail text similarity model using SVM as the hyperplane. Then, the mail text similarity model generation unit 37 stores the mail text similarity model in the mail text similarity model storage unit 38, and proceeds to step S25.

ステップS25では、メール本文類似度モデル生成部37は、アドレス帳32に登録されたアドレスの中で選択対象となるアドレスのうち未選択のアドレスがあるか否かを判定し、未選択のアドレスがある場合はステップS26に進み、未選択のアドレスがない場合は本ルーチンを終了する。   In step S25, the mail text similarity model generation unit 37 determines whether there is an unselected address among the addresses to be selected among the addresses registered in the address book 32, and the unselected address is determined. If there is, the process proceeds to step S26, and if there is no unselected address, this routine is terminated.

ステップS26では、メール本文類似度モデル生成部37は、未選択のアドレスを選択して、ステップS22に戻る。そして、ステップS22からステップS26までの処理を繰り返すことにより、メール本文類似度モデル生成部37は、アドレス帳32に登録されたアドレスの中で選択対象となるすべてのアドレスに関するメール本文類似度モデルを生成して、メール本文類似度モデル蓄積部38に蓄積する。これにより、メール本文類似度モデル蓄積部38には、アドレス帳32に登録されているすべてのアドレスに関する最新のメール本文類似度モデルが蓄積される。   In step S26, the mail text similarity model generation unit 37 selects an unselected address and returns to step S22. Then, by repeating the processing from step S22 to step S26, the mail text similarity model generation unit 37 calculates the mail text similarity model for all the addresses to be selected from the addresses registered in the address book 32. It is generated and stored in the mail text similarity model storage unit 38. As a result, the latest mail text similarity model for all addresses registered in the address book 32 is stored in the mail text similarity model storage unit 38.

図9は、所定のアドレス(A宛アドレス)に関するメール本文類似度モデルの一例を示す図である。ここでは、メール本文に含まれる名詞が「XYZ社」と「斉藤」だけの2次元単語空間とする。メール本文類似度モデルは、図9の破線として表現される。図9において、白丸印は、A宛アドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。また黒丸印は、A宛アドレス以外のアドレスを宛先アドレスとした送信済みメール本文のメール本文特徴ベクトル群が表すデータ点である。そしてA宛アドレスに関するメール本文類似度モデルは、当該2次元単語空間内において、白丸印が存在する領域と黒丸印が存在する領域を最も高い蓋然性でもって分離する超平面(この場合は直線)として表現される。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a mail text similarity model relating to a predetermined address (address A). Here, it is assumed that the noun included in the mail text is a two-dimensional word space having only “XYZ company” and “Saito”. The mail text similarity model is expressed as a broken line in FIG. In FIG. 9, white circles are data points represented by the mail body feature vector group of the transmitted mail body with the address A as the destination address. A black circle is a data point represented by a mail body feature vector group of a sent mail body having an address other than the address A as a destination address. The mail body similarity model for the address addressed to A is a hyperplane (in this case, a straight line) that separates the area where the white circle mark exists from the area where the black circle mark exists with the highest probability in the two-dimensional word space. Expressed.

図10は、誤送信判定処理ルーチンを示すフローチャートである。
ステップS31では、信頼度算出部39は、送信予定メールの宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部39は、メール本文特徴ベクトル生成部35で生成された宛先アドレスのメール本文特徴ベクトルと、メール本文類似度モデル蓄積部38に蓄積された当該宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、宛先アドレスの信頼度を算出する。
FIG. 10 is a flowchart showing an erroneous transmission determination processing routine.
In step S31, the reliability calculation unit 39 calculates the reliability for the destination address of the planned outgoing mail. Specifically, the reliability calculation unit 39 includes the mail body feature vector of the destination address generated by the mail body feature vector generation unit 35 and the mail body relating to the destination address stored in the mail body similarity model storage unit 38. The reliability of the destination address is calculated based on the similarity model.

図11は、メール本文類似度モデルを用いた信頼度の算出方法を説明するための図である。白及び黒の三角印は、送信予定の二つのメール文書のメール本文特徴ベクトルである。信頼度は、メール本文類似度モデル(破線)から信頼度の算出対象としたメール本文特徴ベクトル(例えば各々の三角印)までの距離に相当する。つまり、その距離が長ければ長いほど、当該メール本文特徴ベクトルがその領域に属する信頼性は高くなる。   FIG. 11 is a diagram for explaining a reliability calculation method using the mail text similarity model. White and black triangles are the mail body feature vectors of the two mail documents to be transmitted. The reliability corresponds to the distance from the mail text similarity model (broken line) to the mail text feature vector (for example, each triangle mark) for which the reliability is calculated. In other words, the longer the distance is, the higher the reliability that the mail body feature vector belongs to the region.

図11において、白三角印は、白丸印の領域内の奥にあり、メール本文類似度モデルからの距離が長い。黒三角印は、黒丸印の領域内にあるが、メール本文類似度モデルの近くに存在し、メール本文類似度モデルからの距離が短い。よって、白三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はA宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールと推定でき、その信頼性は高い。一方、黒三角印に対応するメール本文特徴ベクトルをもつメール本文はA宛アドレスを宛先アドレスとした送信メールでないと推定できるが、その信頼性は低い。   In FIG. 11, the white triangle mark is in the back of the area of the white circle mark, and the distance from the mail text similarity model is long. The black triangle mark is within the area of the black circle mark, but exists near the mail text similarity model, and the distance from the mail text similarity model is short. Therefore, the mail body having the mail body feature vector corresponding to the white triangle mark can be estimated as a transmission mail with the address addressed to A as the destination address, and its reliability is high. On the other hand, although it can be estimated that the mail body having the mail body feature vector corresponding to the black triangle mark is not a transmission mail with the address addressed to A as the destination address, its reliability is low.

ステップS32では、候補宛先アドレス選択部33は、アドレス帳32に登録されているすべてのアドレスの中から、メール文書解析部31で抽出された宛先アドレスに代わる1つ以上の候補宛先アドレスを選択する。候補宛先アドレス選択部33は、例えば、レーベンシュタイン法又はn−gram法などを用いて、アドレス帳32のアドレスから、当該宛先アドレスに似た字面のアドレスである候補宛先アドレスを選択する。   In step S <b> 32, the candidate destination address selection unit 33 selects one or more candidate destination addresses to replace the destination address extracted by the mail document analysis unit 31 from all the addresses registered in the address book 32. . The candidate destination address selection unit 33 selects a candidate destination address that is a character address similar to the destination address from the addresses in the address book 32 using, for example, the Levenshtein method or the n-gram method.

候補宛先アドレス選択部33は、例えばn−gram法を用いて、宛先アドレスのドメインを除いたローカル部(ユーザ名)と、アドレス帳に登録された各アドレスのローカル部とを対比し、アドレス帳32のアドレス毎に、それが宛先アドレスに類似する指標であるところのアドレス類似度(0〜100%)を演算する。そして候補宛先アドレス選択部33は、アドレス帳32のアドレス毎に求められたアドレス類似度のうち、閾値(例えば50%)以上のアドレス類似度となるアドレスを、候補宛先アドレスとして選択する。   The candidate destination address selection unit 33 compares the local part (user name) excluding the domain of the destination address with the local part of each address registered in the address book using, for example, the n-gram method, For each of the 32 addresses, the address similarity (0 to 100%), which is an index similar to the destination address, is calculated. Then, the candidate destination address selection unit 33 selects an address having an address similarity equal to or higher than a threshold value (for example, 50%) among the address similarities obtained for each address in the address book 32 as a candidate destination address.

なお、候補宛先アドレス選択部33は、メールアドレスのローカル部に限らず、メールアドレスのコメント部を含めて、宛先アドレスとアドレス帳32の各アドレスとを対比させてもよい。   Note that the candidate destination address selection unit 33 may compare the destination address with each address in the address book 32, including not only the local part of the mail address but also the comment part of the mail address.

例えば、“新宿 太郎”<shinjuku.tarou@example.co.jp>の場合、コメント部は“新宿 太郎”である。候補宛先アドレス選択部33は、アドレス帳32に含まれるアドレスのローカル部だけでなく、そのコメント部を使用すれば、宛先アドレスに対して、より類似度の高い候補宛先アドレスを選択することができる。
そして、信頼度算出部39は、候補宛先アドレス選択部33で選択された1つ以上の候補宛先アドレスの中から、任意の候補宛先アドレスを選択して、ステップS33に進む。
For example, in the case of “Taro Shinjuku” <shinjuku.tarou@example.co.jp>, the comment part is “Taro Shinjuku”. The candidate destination address selection unit 33 can select a candidate destination address having a higher similarity to the destination address by using not only the local part of the address included in the address book 32 but also the comment part. .
Then, the reliability calculation unit 39 selects an arbitrary candidate destination address from one or more candidate destination addresses selected by the candidate destination address selection unit 33, and proceeds to step S33.

ステップS33では、信頼度算出部39は、選択中の候補宛先アドレスに対する信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部39は、最初に、メール本文類似度モデル蓄積部38から、選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルを読み出す。信頼度算出部39は、次に、メール本文特徴ベクトル生成部35で生成された送信予定メールのメール本文特徴ベクトルと、読み出された選択中の候補宛先アドレスに関するメール本文類似度モデルと、に基づいて、選択中の候補宛先アドレスの信頼度を算出して、ステップS34に進む。   In step S33, the reliability calculation unit 39 calculates the reliability for the selected candidate destination address. Specifically, the reliability calculation unit 39 first reads the mail text similarity model related to the selected candidate destination address from the mail text similarity model storage unit 38. Next, the reliability calculation unit 39 receives the email body feature vector of the email to be transmitted generated by the email body feature vector generation unit 35 and the email body similarity model regarding the read candidate destination address being selected. Based on this, the reliability of the selected candidate destination address is calculated, and the process proceeds to step S34.

ステップS34では、宛先アドレス妥当性判定部40は、選択中の「候補宛先アドレスに対する信頼度」が「宛先アドレスに対する信頼度」よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合はステップS35に進み、否定判定の場合はステップS36へ進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部40は、否定判定の場合であっても、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、ステップS35に進んでもよい。   In step S34, the destination address validity determination unit 40 determines whether or not the “reliability with respect to the candidate destination address” being selected is greater than the “reliability with respect to the destination address”. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S35. If the determination is negative, the process proceeds to step S36. Even if the destination address validity determination unit 40 makes a negative determination, the destination address validity determination unit 40 may proceed to step S35 if the reliability of the destination address is lower than a predetermined threshold.

ステップS35では、宛先アドレス妥当性判定部40は、送信予定のメール文書について誤送信の可能性があると判定し、選択中の候補宛先アドレスをメールクライアント10に提示すべき候補宛先アドレスに設定して、ステップS36に進む。なお、宛先アドレス妥当性判定部40は、ステップS34で否定判定の場合であり、かつ、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値より低い場合には、当該候補宛先アドレスの設定を行ってもよい。   In step S35, the destination address validity determination unit 40 determines that there is a possibility of erroneous transmission for the mail document to be transmitted, and sets the selected candidate destination address as the candidate destination address to be presented to the mail client 10. Then, the process proceeds to step S36. Note that the destination address validity determination unit 40 may set the candidate destination address when a negative determination is made in step S34 and the reliability of the destination address is lower than a predetermined threshold.

ステップS36では、宛先アドレス妥当性判定部40は、未選択の候補宛先アドレスがあるかを判定し、未選択の候補宛先アドレスがある場合はステップS37に進み、未選択の候補宛先アドレスがない場合はステップS38へ進む。   In step S36, the destination address validity determination unit 40 determines whether there is an unselected candidate destination address. If there is an unselected candidate destination address, the process proceeds to step S37, and if there is no unselected candidate destination address. Advances to step S38.

ステップS37では、宛先アドレス妥当性判定部40は、未選択の候補宛先アドレスを選択して、ステップS33に戻る。そして、ステップS33からステップS37までが繰り返し実行されることにより、「宛先アドレスに対する信頼度」と、「候補宛先アドレスに対する信頼度」と、のすべての組み合わせがそれぞれ比較されて、ステップS38に進む。   In step S37, the destination address validity determination unit 40 selects an unselected candidate destination address and returns to step S33. Then, by repeatedly executing steps S33 to S37, all combinations of “reliability with respect to destination address” and “reliability with respect to candidate destination address” are respectively compared, and the process proceeds to step S38.

ステップS38では、宛先アドレス妥当性判定部40は、判定結果をメールクライアント10へ送信する。具体的には、宛先アドレス妥当性判定部40は、「宛先アドレスに対する信頼度」がすべての「候補宛先アドレスに対する信頼度」よりも高かった場合は、誤送信の可能性が低い旨の判定結果をメールクライアント10に送信する。   In step S38, the destination address validity determination unit 40 transmits the determination result to the mail client 10. Specifically, the destination address validity determination unit 40 determines that the possibility of erroneous transmission is low when the “reliability with respect to the destination address” is higher than all the “reliabilities with respect to candidate destination addresses”. Is sent to the mail client 10.

また、宛先アドレス妥当性判定部40は、「宛先アドレスに対する信頼度」よりも高い「候補宛先アドレスに対する信頼度」があった場合は、誤送信の可能性が高い旨の判定結果と共に、ステップS35で設定された候補宛先アドレスを、メールクライアント10に提示すべき候補宛先アドレスとしてメールクライアント10に送信する。また、宛先アドレス妥当性判定部40は、複数の候補宛先アドレスが存在する場合には、複数の候補宛先アドレスと共に、候補宛先アドレスの優先順位(信頼度の順位)をメールクライアント10に送信してもよい。   In addition, when there is a “reliability with respect to the candidate destination address” higher than the “reliability with respect to the destination address”, the destination address validity determination unit 40, together with the determination result that the possibility of erroneous transmission is high, in step S35. The candidate destination address set in (1) is transmitted to the mail client 10 as a candidate destination address to be presented to the mail client 10. Further, when there are a plurality of candidate destination addresses, the destination address validity determination unit 40 transmits the priority order (reliability order) of the candidate destination addresses to the mail client 10 together with the plurality of candidate destination addresses. Also good.

この結果、メールクライアント10は、メール誤送信判定装置30にメール文書を送信すると、誤送信か否かの可能性を示した判定結果を受信する。
また、メールクライアント10は、誤送信の可能性が高い判定結果と共に、当初の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをメール誤送信判定装置30から受信することができる。さらに、メールクライアント10は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、候補宛先アドレスの優先順位を受信できる。
As a result, when the mail client 10 transmits the mail document to the mail error transmission determination device 30, the mail client 10 receives a determination result indicating the possibility of erroneous transmission.
Further, the mail client 10 can receive from the mail erroneous transmission determination device 30 a candidate destination address that replaces the original destination address, together with a determination result that has a high possibility of erroneous transmission. Further, the mail client 10 can receive the priority order of candidate destination addresses when there are a plurality of candidate destination addresses.

そして、メールクライアント10は、誤送信の可能性が低い場合には、送信対象の電子メールを、メールサーバ50を介して送信し、誤送信の可能性が高い場合には、送信対象の電子メールの送信を保留する。
メールクライアント10は、電子メールの送信を保留する際には、現在の宛先アドレスに代わる候補宛先アドレスをユーザに提示して、ユーザに注意を喚起することができる。また、メールクライアント10は、複数の候補宛先アドレスがある場合には、優先順位の高い候補宛先アドレスから(例えば、優先順位のより高い候補宛先アドレスをドロップダウンリストの上位にして)、ユーザに提示することもできる。
The mail client 10 transmits the e-mail to be transmitted via the mail server 50 when the possibility of erroneous transmission is low, and the e-mail to be transmitted when the possibility of erroneous transmission is high. Suspend sending
When the mail client 10 suspends transmission of the e-mail, the mail client 10 can present the candidate destination address in place of the current destination address to the user to alert the user. In addition, when there are a plurality of candidate destination addresses, the mail client 10 presents them to the user from the candidate destination addresses with the highest priority (for example, the candidate destination address with the higher priority is higher in the drop-down list). You can also

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された事項の範囲内で設計変更されたものにも適用可能である。
例えば、図1では、メール誤送信判定装置30は、メールクライアント10又はメールサーバ50と独立して構成されているが、メールクライアント10又はメールサーバ50に組み込まれた構成でもよい。
In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, It can apply also to what was changed in the design within the range of the matter described in the claim.
For example, in FIG. 1, the erroneous email transmission determination device 30 is configured independently of the email client 10 or the email server 50, but may be configured to be incorporated in the email client 10 or the email server 50.

上述した実施形態では、図4に示すメール誤送信判定装置30に送信されたすべてのメール文書から宛先アドレスが抽出され、抽出されたすべての宛先アドレスがアドレス帳32に登録されている。しかし、この例に限らず、メール誤送信の判定結果を経て送信された電子メールの宛先アドレスのみが、アドレス帳32に登録されてもよい。   In the embodiment described above, destination addresses are extracted from all mail documents transmitted to the erroneous mail transmission determination device 30 shown in FIG. 4, and all the extracted destination addresses are registered in the address book 32. However, the present invention is not limited to this example, and only the destination address of the electronic mail transmitted through the result of the erroneous mail transmission determination may be registered in the address book 32.

また、図4に示すメール文書解析部31は、メール本文のみについて形態素解析を行ったが、電子メールに含まれているテキスト情報であれば、メールヘッダ、その他の情報を含めて形態素解析してもよい。   In addition, the mail document analysis unit 31 shown in FIG. 4 performs morphological analysis on only the mail body. If the text information is included in the e-mail, the mail document analysis unit 31 performs morphological analysis including the mail header and other information. Also good.

メール本文類似度モデルは、SVMに限定されるものではなく、メール本文が特定の宛先アドレスに関するものであることの確からしさを統計的に示すものであれば、特に限定されるものではない。メール本文類似度モデルは、例えば、ナイーブベイズ、決定木(CART)、最大エントロピー(ME)モデルなどを用いてもよい。   The mail text similarity model is not limited to SVM, and is not particularly limited as long as it statistically indicates the certainty that the mail text is related to a specific destination address. As the mail text similarity model, for example, a naive Bayes, a decision tree (CART), a maximum entropy (ME) model, or the like may be used.

本実施形態のメール本文類似度モデルは、メール誤送信判定装置30に送信されたすべてのメール文書のメール本文特徴ベクトルに基づいて、最初から、逐次更新されたものである。但し、メール本文類似度モデルは、過去の所定時点に生成されたものをベースにして、例えば、本日分のメール文書のメール本文特徴ベクトルとの差分を反映したものでもよい。   The mail body similarity model of the present embodiment is sequentially updated from the beginning based on the mail body feature vectors of all mail documents transmitted to the mail erroneous transmission determination device 30. However, the mail text similarity model may reflect, for example, a difference from the mail text feature vector of today's mail document based on the one generated at a predetermined point in the past.

また、図4に示した宛先アドレス妥当性判定部40は、メール誤送信判定装置30ではなく、メールクライアント10に設けられてもよい。この場合、メール誤送信判定装置30の信頼度算出部39は、宛先アドレス及び候補宛先アドレスに対する各信頼度をメールクライアント10へ送信すればよい。
一方、図2に示したメールクライアント10の制御部14は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部40の機能を有しており、メール誤送信判定装置30から送信された各信頼度を用いて、図10に示したステップS34〜S37の処理を繰り返し実行する。このように、メールクライアント10が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。
Further, the destination address validity determination unit 40 illustrated in FIG. 4 may be provided in the mail client 10 instead of the mail erroneous transmission determination device 30. In this case, the reliability calculation unit 39 of the erroneous mail transmission determination device 30 may transmit the reliability for the destination address and the candidate destination address to the mail client 10.
On the other hand, the control unit 14 of the mail client 10 shown in FIG. 2 has the function of the destination address validity determination unit 40 as described above, and uses each reliability transmitted from the mail erroneous transmission determination device 30. Thus, the processes of steps S34 to S37 shown in FIG. 10 are repeatedly executed. In this way, the mail client 10 may make a final determination as to whether or not the mail is erroneously transmitted.

[第2実施形態]
本発明の第2実施形態に係るメール誤送信判定装置30は、候補宛先アドレスを生成することなく、送信対象の電子メールについて誤送信であるかを判定する。この場合、図10に示す誤送信判定処理ルーチンにおいて、ステップS32の候補宛先アドレスの選択処理、ステップS33、S36及びS37が省略される。また、ステップS34では、第1の実施形態と異なり、次の処理が実行される。
[Second Embodiment]
The erroneous email transmission determination device 30 according to the second embodiment of the present invention determines whether an email to be transmitted is erroneously transmitted without generating a candidate destination address. In this case, in the erroneous transmission determination processing routine shown in FIG. 10, the candidate destination address selection processing in steps S32 and steps S33, S36, and S37 are omitted. Further, in step S34, unlike the first embodiment, the following processing is executed.

ステップS34では、宛先アドレス妥当性判定部40は、「宛先アドレスに対する信頼度」が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、肯定判定の場合は誤送信の可能性が低いと判定し、否定判定の場合は誤送信の可能性が高いと判定し、この判定結果をメールクライアント10へ送信する。   In step S34, the destination address validity determination unit 40 determines whether or not the “reliability with respect to the destination address” is greater than a predetermined threshold value. If the determination is affirmative, the destination address validity determination unit 40 determines that the possibility of erroneous transmission is low. In the case of negative determination, it is determined that there is a high possibility of erroneous transmission, and this determination result is transmitted to the mail client 10.

メールクライアント10は、メール誤送信判定装置30による判定結果を用いて、電子メールの誤送信の可能性が低い場合には当該電子メールを送信し、電子メールの誤送信の可能性が高い場合には当該電子メールの送信を保留することができる。
なお、宛先アドレス妥当性判定部40は、メールクライアント10に対して、当該判定結果のみならず、当該信頼度も合わせて送信してもよい。メールクライアント10は、当該信頼度を例えばユーザに提示することで、メール送信の最終判断を仰ぐようにしてもよい。
The mail client 10 uses the determination result by the erroneous mail transmission determination device 30 to transmit the electronic mail when the possibility of erroneous transmission of the electronic mail is low, and when the possibility of erroneous transmission of the electronic mail is high. Can suspend the transmission of the e-mail.
The destination address validity determination unit 40 may transmit not only the determination result but also the reliability to the mail client 10. The mail client 10 may ask for the final determination of mail transmission by presenting the reliability to the user, for example.

なお、上述したメールクライアント10、メール誤送信判定装置30及びメールサーバ50は、ハードウェア構成に限らず、上述した処理を実行させるためのプログラムがインストールされた汎用コンピュータであってもよい。   The mail client 10, the mail erroneous transmission determination device 30, and the mail server 50 described above are not limited to a hardware configuration, and may be a general-purpose computer in which a program for executing the processing described above is installed.

また、図4に示した宛先アドレス妥当性判定部40は、メール誤送信判定装置30ではなく、メールクライアント10に設けられてもよい。この場合、メール誤送信判定装置30の信頼度算出部39は、算出した信頼度をメールクライアント10へ送信すればよい。   Further, the destination address validity determination unit 40 illustrated in FIG. 4 may be provided in the mail client 10 instead of the mail erroneous transmission determination device 30. In this case, the reliability calculation unit 39 of the erroneous mail transmission determination device 30 may transmit the calculated reliability to the mail client 10.

一方、図2に示したメールクライアント10の制御部14は、上述したような宛先アドレス妥当性判定部40の機能を有しており、宛先アドレスに対する信頼度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。制御部14は、信頼度が所定の閾値よりも大きい場合は誤送信の可能性が低いと判定して、電子メールを送信するように通信部13を制御する。また、制御部14は、信頼度が所定の閾値以下の場合は、電子メールの誤送信の可能性が高いと判定して、当該電子メールの送信を保留する。このように、メールクライアント10が、メール誤送信か否かの最終判断を行ってもよい。   On the other hand, the control unit 14 of the mail client 10 shown in FIG. 2 has the function of the destination address validity determination unit 40 as described above, and whether or not the reliability of the destination address is greater than a predetermined threshold value. Determine. When the reliability is greater than a predetermined threshold, the control unit 14 determines that the possibility of erroneous transmission is low, and controls the communication unit 13 to transmit an e-mail. In addition, when the reliability is equal to or lower than a predetermined threshold, the control unit 14 determines that there is a high possibility of erroneous transmission of an electronic mail and suspends transmission of the electronic mail. In this way, the mail client 10 may make a final determination as to whether or not the mail is erroneously transmitted.

10 メールクライアント
30 メール誤送信判定装置
31 メール文書解析部
32 アドレス帳
33 候補宛先アドレス選択部
34 名詞辞書
35 メール本文特徴ベクトル生成部
36 メール本文特徴ベクトル蓄積部
37 メール本文類似度モデル生成部
38 メール本文類似度モデル蓄積部
39 信頼度算出部
40 宛先アドレス妥当性判定部
50 メールサーバ

DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Mail client 30 Mail mistransmission determination apparatus 31 Mail document analysis part 32 Address book 33 Candidate destination address selection part 34 Noun dictionary 35 Mail text feature vector generation part 36 Mail text feature vector storage part 37 Mail text similarity model generation part 38 Mail Text similarity model storage unit 39 Reliability calculation unit 40 Destination address validity determination unit 50 Mail server

Claims (9)

送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報を生成する特徴情報生成手段と、
送信済の電子メールの内容に関する特徴情報と当該電子メールの送信先とを対応付けて蓄積する蓄積手段と、
前記送信対象の電子メールの送信先に類似する送信先候補を送信済みの電子メールの送信先の中から選択する送信先候補選択手段と、
前記蓄積手段に蓄積された送信先毎に、当該送信先に対応付けられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、前記送信先とは異なる他の送信先に対応づけられて前記蓄積手段に蓄積されている前記特徴情報と、に基づいて、電子メールに含まれる単語の数を次元数とする単語空間において、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、前記他の送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域と、を分離するものであって、任意の電子メールの内容に関する特徴情報が、前記送信先に対応付けられた特徴情報の単語空間領域に属するかの判定基準となる類似度モデルを生成する類似度モデル生成手段と、
前記特徴情報生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの内容に関する特徴情報と、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信対象の電子メールの送信先に関する前記類似度モデルと、前記類似度モデル生成手段により生成された前記送信先候補に関する前記類似度モデルと、に基づいて、前記送信対象の電子メールの送信先及び送信先候補の各信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備えた電子メール誤送信判定装置。
Feature information generating means for generating feature information relating to the content of the e-mail to be transmitted;
Storage means for storing the feature information related to the content of the transmitted electronic mail and the transmission destination of the electronic mail in association with each other;
A transmission destination candidate selection means for selecting a transmission destination candidate similar to the transmission destination of the e-mail to be transmitted from among transmission destinations of the transmitted e-mail;
For each transmission destination stored in the storage unit, the feature information stored in the storage unit in association with the transmission destination is associated with another transmission destination different from the transmission destination. Based on the feature information stored in the means, in a word space having the number of words included in the e-mail as a dimensional number, the word space region of the feature information associated with the destination, and the other Is separated from the word space area of the feature information associated with the transmission destination, and the feature information related to the contents of any e-mail is stored in the word space area of the feature information associated with the transmission destination. a similarity model generating means for generating a similarity model to which the genus either criterion,
Feature information related to the content of the transmission target email generated by the feature information generation unit, the similarity model regarding the transmission destination of the transmission target email generated by the similarity model generation unit, and the similarity Reliability calculation means for calculating each reliability of the transmission destination and destination candidates of the transmission target email based on the similarity model related to the transmission destination candidates generated by the degree model generation means;
An e-mail erroneous transmission determination device comprising:
前記信頼度算出手段により算出された各信頼度を比較することにより、前記送信対象の電子メールの前記送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する誤送信判定手段を更に備えた
請求項1に記載の電子メール誤送信判定装置。
It further includes an erroneous transmission determination unit that determines whether or not there is a high possibility of an error for the transmission destination of the email to be transmitted by comparing the reliability calculated by the reliability calculation unit.
The e-mail erroneous transmission determination device according to claim 1 .
前記誤送信判定手段により前記送信対象の電子メールの前記送信先について誤りの可能性が高いと判定された場合に、前記送信対象の電子メールの送信先の信頼度よりも高い信頼度の送信先候補を選択する選択手段を更に備えた
請求項2に記載の電子メール誤送信判定装置。
When the erroneous transmission determination means determines that there is a high possibility of an error for the transmission destination of the email to be transmitted, the transmission destination having a higher reliability than the reliability of the transmission destination of the email to be transmitted A selection means for selecting candidates is further provided.
The electronic mail erroneous transmission determination device according to claim 2 .
前記送信先候補選択手段は、前記送信先からドメイン部を除いたローカル部を用いて、前記送信先候補を選択する
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の電子メール誤送信判定装置。
The transmission destination candidate selection means selects the transmission destination candidate using a local part obtained by removing a domain part from the transmission destination.
The electronic mail erroneous transmission determination device according to any one of claims 1 to 3 .
前記送信先候補選択手段は、前記送信先に付加されたコメント部を更に用いて、前記送信先候補を選択する
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の電子メール誤送信判定装置。
The transmission destination candidate selection means selects the transmission destination candidate by further using a comment part added to the transmission destination.
Email wrong transmission determining apparatus according to any one of claims 1 to 4.
送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、
前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する請求項2に記載の電子メール誤送信判定装置と、
前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留する送信手段と、
を備えた電子メール送信システム。
An e-mail creation means for creating an e-mail to be sent with a specified destination;
The e-mail erroneous transmission determination device according to claim 2 , wherein it is determined whether or not there is a high possibility of an error with respect to a transmission destination of the e-mail to be transmitted generated by the e-mail generation unit,
When the e-mail erroneous transmission determination device determines that the possibility of an error is not high for the transmission destination, the e-mail to be transmitted is transmitted, and when it is determined that the error is high for the transmission destination A transmission means for deferring transmission of the e-mail to be transmitted;
E-mail transmission system equipped with.
送信先が指定された送信対象の電子メールを作成する電子メール作成手段と、
前記電子メール作成手段により作成された前記送信対象の電子メールの送信先について誤りの可能性が高いか否かを判定する請求項3に記載の電子メール誤送信判定装置と、
前記電子メール誤送信判定装置の前記選択手段により選択された送信先候補を表示する表示手段と、
前記電子メール誤送信判定装置により前記送信先について誤りの可能性が高くないと判定されたときに前記送信対象の電子メールを送信し、前記送信先について誤りの可能性が高いと判定されたときに前記送信対象の電子メールの送信を保留し、送信の保留中に前記表示手段により表示された前記送信先候補の1つが指定されたときに、指定された送信先候補に前記送信対象の電子メールを送信する送信手段と、
を備えた電子メール送信システム。
An e-mail creation means for creating an e-mail to be sent with a specified destination;
The e-mail erroneous transmission determination device according to claim 3 , wherein it is determined whether or not there is a high possibility of an error with respect to a transmission destination of the e-mail to be transmitted generated by the e-mail generation unit,
Display means for displaying the destination candidates selected by the selection means of the e-mail erroneous transmission determination device;
When the e-mail erroneous transmission determination device determines that the possibility of an error is not high for the transmission destination, the e-mail to be transmitted is transmitted, and when it is determined that the error is high for the transmission destination The transmission target electronic mail is suspended, and when one of the transmission destination candidates displayed by the display means is designated during the suspension of transmission, the transmission target electronic mail is designated as the designated transmission destination candidate. A transmission means for sending an email;
E-mail transmission system equipped with.
コンピュータを請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の電子メール誤送信判定装置の各手段として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as each unit of the erroneous e-mail transmission determination apparatus according to any one of claims 1 to 5 . コンピュータを請求項6又は請求項7に記載の電子メール送信システムの各手段として機能させるためのプログラム。 The program for functioning a computer as each means of the electronic mail transmission system of Claim 6 or Claim 7 .
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