(わかち書き)、%Hは品詞の表示を表す。tab、\nは改行である。ChaSenに比べると軽いが、わかち書きの精度はChaSenの方がいい。kakasiのわかち書きは文章を語句毎に分けてくれないことがある。前から旧校舎は立ち入り禁止です。”前”、”から”と分かれて欲しいのに、”前か”、”ら”と分かれてしまう。正しく分かれてくれる。ChaSenの方がいいと考えられる。2つ目の方法ではあらかじめ語尾等の一部の語句に点数をつけてデータベースに格納しておかなければならないが、語句の点数を入れたデータベースを作成することが難しく断念した。データベースを作成する時、語尾等の一部の語句のみでも語句は大量にあるので難しい。語句への点数の付け方にも問題がある。語句に点数を付ける基準がないので、プログラムの作成者の勝手な基準で点数を付けることになってしまう。成者の勝手な基準で決めた点数ではよい結果が出力できるとは考えられないので断念した。同様に、1つ目の方法でも同じ問題が発生する。3つ目の方法で文章の解析を行うことにした。指標について本研究に使用する指標を示す前に過去にメールの文章を調査したレポートがあったので、そちらを紹介する。“文章の長さは何に関連しているか3)”というレポートがあった。70通のメールについて、総文字数・一文の長さ・句読点等区切り相当部分文字数の長さに年齢・性別などで異なった傾向が見られるかどうかを調査したものである。このレポートでは以下の点を傾向を調査する際の指標としている。(名前、メールアドレス、電話番号など)を引いたもの。本文の全ての文字の数。(句読点と記号類!、?、「」なども含む)で文章が区切れていると考えられる部分の文字数をそれぞれ数え、区切の数で割った、区切り内の文字数平均。つき文章にいくつ区切れがあるかの平均値。30才を境として傾向が別れているという結果がでたようである。1は全体の平均に比べ「多い」「少ない」を出したものである。1の表だけでは分かりづらいので下に文章のイメージを載せる。この調査結果はあくまで平均のため、全ての人に当てはまるわけではないことに注意しなくてはならない。“文章の長さは何に関連しているか”のレポートでは年齢性別がバラバラの多数の人間の文章から調査している。本研究とはメールの文章を解析するという点で同じなため参考にした。メールの文章は全く同じ文章でも人によって込められた感情が違う。そのため相手の喜怒哀楽の絶対評価はできない。本研究では、送信者の過去の文章との相対的評価で過去のメールの文章とどのように違っているのかを考える。プログラムでメールの文章を読み込みその文章を数量化したものを保存する。次に、過去のメールの文章を数量化したものと比較する。全ての数量化した値から平均や標準偏差を求め、今回のメールの文章の偏差値を求める。偏差値の値でメールの文章の内容が今までに比べどうだったのかを調査する。“文章の長さは何に関連しているか”のレポートの指標を参考として本研究では以下のものをメールの文章を解析し数量化する際の指標とする。文の数メールの文章の文の数を数え記録する。メール全体の文字数メールの文章全体の文字の数を数え記録する。文中の漢字の数メールの文章全体の漢字の数を数え記録する。文中の平仮名の数メールの文章全体の平仮名の数を数え記録する。文中の片仮名の数メールの文章全体の片仮名の数を数え記録する。文中の区切り文字の数メールの文章全体の区切り文字の数を数え記録する。“.”,“「”,“」”,“!”,“?”等の記号である。12メール文書からの感情等の特徴抽出についてこれらの指標から何が判るのかはメールの文章を書く人により変わる。普段よりメールの文章が短いと怒っている人や、普段よりメールの文章が長いと怒っている人など、人によりかなり差があるので偏差値が高いからこの人は怒っている、とは言い切れない。メールの文章が短いと事務的な用件のみの文章が多く、メールの文章が長いと発信者の心情や近況を述べるものが多いという非常に大雑把な傾向はある。他の指標として顔文字がある。顔文字を調べれば相手の感情を簡単に知ることが出来るが、本研究では顔文字を判断材料にはしない。人間が目で見て判るようなものをコンピュータに解析させても意味がない。顔文字を指標に入れてしまうと顔文字の有無で結果がかなり変わってしまうし、顔文字の点数をつけたデータベースを作っておかなければならなくなる。20000種類以上あり、現在も増え続けているので完全なデータベースを作るのは、ほぼ無理である。他の指標として敬体であるかないか、と言うものもあったが本稿ではこの指標は本稿では考えない。敬体とは語尾がですます調になっている文のことである。下に本実験の進め方を示す。Perlというプログラミング言語を使用する。