JPWO2021119064A5 - - Google Patents

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Claims (18)

1つ以上のプロセッサに動作を実行させるプログラムであって、前記動作は、
電子メール情報を第1の電子メールクライアントから受信するステップを含み、前記電子メール情報は、前記第1の電子メールクライアントから第2の電子メールクライアントに送信される電子メールメッセージに関連付けられ、前記動作はさらに、
前記電子メール情報に基づいてハッシュキーを生成するステップを含み、前記ハッシュキーは前記電子メールメッセージを一意に識別し、前記動作はさらに、
前記電子メール情報をモデルに提供するステップを含み、前記モデルは、使用可能なタグのセットについてのスコアを生成し、前記モデルは、前記使用可能なタグのセットが前記電子メール情報に対してどれほど密接に相関しているかに基づいて前記使用可能なタグのセットについてのスコアを生成するように訓練されており、前記動作はさらに、
予測タグのセットを、前記スコアに少なくとも一部に基づいて、前記使用可能なタグのセットのサブセットとして識別するステップと、
前記ハッシュキーをハッシュキーのハッシュマップに格納するステップとを含み、前記ハッシュマップ内のハッシュキーは、前記予測タグのセットの一部ではない前記使用可能なタグのセットのサブセットを表すデータ構造を参照し、前記動作はさらに、
前記予測タグのセットを前記第1の電子メールクライアントに送信するステップを含み、前記予測タグのセットから選択されたタグのセットが、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージとともに送信される、プログラム
A program that causes one or more processors to perform an operation , the operation comprising:
receiving email information from a first email client, the email information being associated with an email message sent from the first email client to a second email client; Furthermore,
generating a hash key based on the email information, the hash key uniquely identifying the email message, the operations further comprising:
providing the email information to a model, the model generating a score for the set of available tags, and the model determining how the set of available tags corresponds to the email information. trained to generate a score for the set of available tags based on how closely correlated the operations further include:
identifying a set of predicted tags as a subset of the set of available tags based at least in part on the score;
storing the hash keys in a hash map of hash keys, wherein the hash keys in the hash map are data structures representing a subset of the set of available tags that are not part of the set of predicted tags. Referring to, the operation further includes:
sending the set of predicted tags to the first email client , the set of tags selected from the set of predicted tags being used to send the email message to the second email client; a program that is sent with said e-mail message when
前記選択されたタグのセットは、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージのヘッダに埋め込まれている、請求項1に記載のプログラム 2. The program product of claim 1, wherein the selected set of tags is embedded in a header of the email message when the email message is sent to the second email client. ユーザから受信された新規タグのプレフィックスを含む要求を前記第1の電子メールクライアントから受信するステップと、
前記プレフィックスで始まる前記使用可能なタグのセットにおけるオートコンプリートタグのセットを識別するステップと、
前記オートコンプリートタグのセットを前記第1の電子メールクライアントに送信するステップとをさらに含む、請求項1に記載のプログラム
receiving a request from the first email client that includes a prefix of a new tag received from a user;
identifying a set of autocomplete tags in the set of available tags starting with the prefix;
2. The program of claim 1, further comprising: sending the set of autocomplete tags to the first email client.
前記予測タグのセットのうちの未選択タグのセットも、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージとともに送信される、請求項1に記載のプログラム2. The program product of claim 1, wherein a set of unselected tags of the set of predicted tags is also sent with the email message when the email message is sent to the second email client. 前記予測タグのセットのうちのユーザタグのセットも、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージとともに送信され、前記ユーザタグのセットは前記予測タグのセットと異なる、請求項1に記載のプログラムA set of user tags of the set of predictive tags is also sent with the email message when the email message is sent to the second email client, and the set of user tags is one of the predictive tags. The program according to claim 1, different from the set. 前記第1の電子メールクライアントは、前記予測タグのセットを含む電子メールヘッダのディスプレイを含むユーザインターフェイスを生成するように構成される、請求項1に記載のプログラム2. The program product of claim 1, wherein the first email client is configured to generate a user interface that includes a display of an email header that includes the set of predictive tags. 前記データ構造は、重み付けされたプレフィックスのトライを含む、請求項に記載のプログラム2. The program product of claim 1 , wherein the data structure includes weighted prefix tries. 前記動作は、
前記第1の電子メールクライアントからプレフィックスと前記電子メール情報とを受信するステップと、
前記電子メール情報を用いて前記ハッシュキーを再生成するステップと、
前記ハッシュキーを用いて前記電子メールメッセージについてのデータ構造を参照するステップと、
前記プレフィックスを完成させる前記使用可能なタグのセット内の1つ以上のタグを前記データ構造から取り出すステップとをさらに含む、請求項に記載のプログラム
The said operation is
receiving a prefix and the email information from the first email client;
regenerating the hash key using the email information;
referencing a data structure for the email message using the hash key;
2. The program product of claim 1 , further comprising retrieving from the data structure one or more tags in the set of available tags that complete the prefix.
前記動作は、前記選択されたタグのセットを電子メールサーバから受信するステップをさらに含み、前記電子メールメッセージは前記電子メールサーバを通して送信される、請求項1に記載のプログラム2. The program product of claim 1, wherein the operations further include receiving the selected set of tags from an email server, and wherein the email message is sent through the email server. 前記動作は、前記選択されたタグと異なるユーザタグのセットを前記電子メールサーバから受信するステップをさらに含む、請求項に記載のプログラム10. The program product of claim 9 , wherein the operations further include receiving a set of user tags different from the selected tag from the email server. 前記動作は、前記ユーザタグのセットを用いて前記モデルを再訓練するステップをさらに含む、請求項10に記載のプログラム11. The program product of claim 10 , wherein the operations further include retraining the model using the set of user tags. 前記モデルは複数のモデルから選択され、前記複数のモデルのうちの各モデルは異なるユーザグループに関連付けられる、請求項1に記載のプログラム2. The program product of claim 1, wherein the model is selected from a plurality of models, and each model of the plurality of models is associated with a different user group. 異なる各ユーザグループは予め定められたメーリングリストに対応する、請求項12に記載のプログラム 13. The program product of claim 12 , wherein each different user group corresponds to a predetermined mailing list. 前記動作は、
第2の電子メール情報を電子メールサーバから受信するステップをさらに含み、前記電子メールサーバを通して第2の電子メールメッセージが前記第1の電子メールクライアントから送信され、前記動作はさらに、
前記第2の電子メール情報を前記モデルに提供することにより、前記使用可能なタグのセットから予測タグの第2のセットを識別するステップと、
前記予測タグの第2のセットを前記電子メールサーバに送信するステップとを含み、前記予測タグの第2のセットは、前記第2の電子メールメッセージとともに前記第2の電子メールクライアントに送信される、請求項1に記載のプログラム
The said operation is
The operations further include receiving second email information from an email server through which a second email message is sent from the first email client;
identifying a second set of predicted tags from the set of available tags by providing the second email information to the model;
sending the second set of predictive tags to the email server, the second set of predictive tags being sent to the second email client along with the second email message. , The program according to claim 1.
前記動作は、
前記第2の電子メールクライアントが前記電子メールメッセージを受信した後に、前記選択されたタグのセットに対する変更または新規ユーザタグを前記第2の電子メールクライアントから受信するステップと、
前記電子メール情報と、前記第2の電子メールクライアントからの前記選択されたタグのセットに対する前記変更または前記新規タグとを用いて、前記モデルを再訓練するステップとをさらに含む、請求項1に記載のプログラム
The said operation is
receiving changes to the selected set of tags or new user tags from the second email client after the second email client receives the email message;
retraining the model using the email information and the changes to the selected set of tags or the new tags from the second email client. Programs listed.
前記モデルは、
前記電子メール情報を用いてポピュレートされた単語埋め込み行列と、
異なるウィンドウサイズを有する複数の畳み込みフィルタと、
前記複数の畳み込みフィルタからの結果を使用する最大値プーリング演算とを含む、請求項1に記載のプログラム
The model is
a word embedding matrix populated using the email information;
multiple convolutional filters with different window sizes;
and a maximum pooling operation using results from the plurality of convolution filters.
電子メールシステムにおいてエンドツーエンド電子メールタグを自動的に生成する方法であって、前記方法は、
電子メール情報を第1の電子メールクライアントから受信するステップを含み、前記電子メール情報は、前記第1の電子メールクライアントから第2の電子メールクライアントに送信される電子メールメッセージに関連付けられ、前記方法はさらに、
前記電子メール情報に基づいてハッシュキーを生成するステップを含み、前記ハッシュキーは前記電子メールメッセージを一意に識別し、前記方法はさらに、
前記電子メール情報をモデルに提供するステップを含み、前記モデルは、使用可能なタグのセットについてのスコアを生成し、前記モデルは、前記使用可能なタグのセットが前記電子メール情報に対してどれほど密接に相関しているかに基づいて前記使用可能なタグのセットについてのスコアを生成するように訓練されており、前記方法はさらに、
予測タグのセットを、前記スコアに少なくとも一部に基づいて、前記使用可能なタグのセットのサブセットとして識別するステップと、
前記ハッシュキーをハッシュキーのハッシュマップに格納するステップとを含み、前記ハッシュマップ内のハッシュキーは、前記予測タグのセットの一部ではない前記使用可能なタグのセットのサブセットを表すデータ構造を参照し、前記方法はさらに、
前記予測タグのセットを前記第1の電子メールクライアントに送信するステップを含み、前記予測タグのセットから選択されたタグのセットが、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージとともに送信される、方法。
A method of automatically generating end-to-end email tags in an email system, the method comprising:
receiving email information from a first email client, the email information being associated with an email message sent from the first email client to a second email client; Furthermore,
generating a hash key based on the email information, the hash key uniquely identifying the email message, the method further comprising:
providing the email information to a model, the model generating a score for the set of available tags, and the model determining how the set of available tags corresponds to the email information. trained to generate a score for the set of available tags based on how closely correlated the method further comprises:
identifying a set of predicted tags as a subset of the set of available tags based at least in part on the score;
storing the hash keys in a hash map of hash keys, wherein the hash keys in the hash map are data structures representing a subset of the set of available tags that are not part of the set of predicted tags. Reference is made to the method further comprising:
sending the set of predicted tags to the first email client , the set of tags selected from the set of predicted tags being used to send the email message to the second email client; the method, the method being sent with said e-mail message when
システムであって、
1つ以上のプロセッサと、
前記1つ以上のプロセッサによって実行されると前記1つ以上のプロセッサに動作を実行させる命令を含む1つ以上のメモリデバイスとを備え、前記動作は、
電子メール情報を第1の電子メールクライアントから受信するステップを含み、前記電子メール情報は、前記第1の電子メールクライアントから第2の電子メールクライアントに送信される電子メールメッセージに関連付けられ、前記動作はさらに、
前記電子メール情報に基づいてハッシュキーを生成するステップを含み、前記ハッシュキーは前記電子メールメッセージを一意に識別し、前記動作はさらに、
前記電子メール情報をモデルに提供するステップを含み、前記モデルは、使用可能なタグのセットについてのスコアを生成し、前記モデルは、前記使用可能なタグのセットが前記電子メール情報に対してどれほど密接に相関しているかに基づいて前記使用可能なタグのセットについてのスコアを生成するように訓練されており、前記動作はさらに、
予測タグのセットを、前記スコアに少なくとも一部に基づいて、前記使用可能なタグのセットのサブセットとして識別するステップと、
前記ハッシュキーをハッシュキーのハッシュマップに格納するステップとを含み、前記ハッシュマップ内のハッシュキーは、前記予測タグのセットの一部ではない前記使用可能なタグのセットのサブセットを表すデータ構造を参照し、前記動作はさらに、
前記予測タグのセットを前記第1の電子メールクライアントに送信するステップを含み、前記予測タグのセットから選択されたタグのセットが、前記電子メールメッセージが前記第2の電子メールクライアントに送信されるときに前記電子メールメッセージとともに送信される、システム。
A system,
one or more processors;
one or more memory devices containing instructions that, when executed by the one or more processors, cause the one or more processors to perform operations, the operations comprising:
receiving email information from a first email client, the email information being associated with an email message sent from the first email client to a second email client; Furthermore,
generating a hash key based on the email information, the hash key uniquely identifying the email message, the operations further comprising:
providing the email information to a model, the model generating a score for the set of available tags, and the model determining how the set of available tags corresponds to the email information. trained to generate a score for the set of available tags based on how closely correlated the operations further include:
identifying a set of predicted tags as a subset of the set of available tags based at least in part on the score;
storing the hash keys in a hash map of hash keys, wherein the hash keys in the hash map are data structures representing a subset of the set of available tags that are not part of the set of predicted tags. Referring to, the operation further includes:
sending the set of predicted tags to the first email client , the set of tags selected from the set of predicted tags being used to send the email message to the second email client; system.
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