用于管理具有交互式評論流的評論網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本公開內(nèi)容的領(lǐng)域總體上涉及用于管理具有交互式評論流的評論網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)和方法，更具體地但非排他地涉及用于采集和分析電子評論數(shù)據(jù)的系統(tǒng)和方法。一種用于分析電子評論數(shù)據(jù)的方法，包括以下步驟：接收電子評論數(shù)據(jù)，其中，所述評論數(shù)據(jù)包括自然語言詞匯；將所述評論數(shù)據(jù)映射成統(tǒng)一評論對象，所述統(tǒng)一評論對象提供為受控自然語言；以及提供具有與至少一個(gè)所述統(tǒng)一評論對應(yīng)的至少一個(gè)部分的呈現(xiàn)。在可替代實(shí)施方式中，所述方法還包括對評論圖中的統(tǒng)一評論對象進(jìn)行分級以生成按用戶的關(guān)聯(lián)性。
【專利說明】用于管理具有交互式評論流的評論網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)和方法
[0001]相關(guān)申請的交叉引用
[0002]本申請請求如下申請的優(yōu)先權(quán):于2011年8月15日提交的美國臨時(shí)申請序列號為61/523，823;于2012年4月17日提交的美國臨時(shí)申請序列號為61/625，560 ;于2012年5月22日提交的美國臨時(shí)申請序列號為61/650,240。本申請明確要求這些臨時(shí)申請的優(yōu)先權(quán)，各個(gè)臨時(shí)申請的公開內(nèi)容及其所有目的通過引用全部合并到本文中。
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0003]本公開內(nèi)容總體上涉及用于管理具有交互式評論流的評論網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)和方法，更具體地但非排他地涉及用于采集和分析電子評論數(shù)據(jù)的系統(tǒng)和方法。
【背景技術(shù)】
[0004]網(wǎng)基系統(tǒng)和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)例如通過對網(wǎng)基內(nèi)容(例如網(wǎng)頁)的貢獻(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)日志(“博客”)及在線論壇等向用戶提供交互式體驗(yàn)，使得用戶能夠通過創(chuàng)建/編輯其他用戶可訪問的Web內(nèi)容來相互交流。該Web內(nèi)容中的一大部分反映了用戶對各個(gè)對象(例如電子商品、政治和名人)的觀點(diǎn)/評論。為了便于理解數(shù)量日益增加的觀點(diǎn)/評論數(shù)據(jù)，通常使用評論挖掘(或觀點(diǎn)分析)來處理并提取來自數(shù)據(jù)的主觀信息。
[0005]評論挖掘、聚合和觀點(diǎn)分析的方法傳統(tǒng)上試圖對較大塊的文本執(zhí)行廣泛的觀點(diǎn)分析。這些方法將文本分類作為首要目的，并努力識別總體的觀點(diǎn)偏向性，通常在對象容易識別的評論網(wǎng)站中獲得最佳結(jié)果。這些傳統(tǒng)方法嚴(yán)重依賴于特定主觀性關(guān)鍵詞的“詞袋”統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性和在先偏向性標(biāo)記?！霸~袋”模型將例如從句子或文檔提取的文本量化為視覺詞的無序集合。偏向性標(biāo)記包括將特定文本分類為肯定、否定或中立的。相似的方法已被應(yīng)用
于博客和新聞文章或微博平臺(例如Twitter?等)，結(jié)果不同。
[0006]這些傳統(tǒng)方法的一個(gè)缺點(diǎn)是對作為評論對象的實(shí)體或概念進(jìn)行識別時(shí)缺乏準(zhǔn)確性。有些傳統(tǒng)方法使用三角測量法計(jì)算主觀性關(guān)鍵詞與文本內(nèi)的已知實(shí)體的接近度。這些方法在識別關(guān)于特定對象的觀點(diǎn)時(shí)更成功，但會(huì)限制對實(shí)際評論的理解。例如，術(shù)語“大”未必具有相關(guān)聯(lián)的在先偏向性，然而可能通過特定上下文發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法不能捕獲的含義。其他傳統(tǒng)方法限于手工注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，它們很快過時(shí)了。
[0007]鑒于前述原因，需要一種用于評論挖掘、聚合和觀點(diǎn)分析的改進(jìn)型評論網(wǎng)絡(luò)和方法，以努力克服現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)中的前述障礙和不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本公開內(nèi)容的【技術(shù)領(lǐng)域】總體上涉及用于管理具有交互式評論流(opinion flow)的評論網(wǎng)絡(luò)(opinion networks)的系統(tǒng)和方法,更具體地但非排他地涉及用于采集和分析電子評論數(shù)據(jù)(opinion data)的系統(tǒng)和方法。在一個(gè)實(shí)施方式中，分析評論數(shù)據(jù)的方法包括以下步驟:接收電子評論數(shù)據(jù)，其中所述評論數(shù)據(jù)包括自然語言詞匯；將所述評論數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一評論對象(opinion object)，所述統(tǒng)一評論對象提供為受控自然語言；以及提供一個(gè)呈現(xiàn)，該呈現(xiàn)具有與至少一個(gè)所述統(tǒng)一評論對應(yīng)的至少一個(gè)部分。
[0009]在可替代實(shí)施方式中，所述方法還包括對評論(opinion)圖中的統(tǒng)一評論對象進(jìn)行分級以生成對每個(gè)用戶的關(guān)聯(lián)性。
[0010]本
【發(fā)明內(nèi)容】
用以介紹本申請公開的主題內(nèi)容，但并不意在標(biāo)識所要求保護(hù)的主題內(nèi)容的實(shí)質(zhì)特征，也不意在用于確定所要求保護(hù)的主題內(nèi)容的保護(hù)范圍。對本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言通過閱讀以下附圖和詳細(xì)描述時(shí)，本公開內(nèi)容的其它系統(tǒng)、方法、特征和優(yōu)點(diǎn)等將被明顯說明或成為顯而易見。本申請意在將所有這樣的附加系統(tǒng)、方法、特征和優(yōu)點(diǎn)包括在本說明書內(nèi)，包括在本公開內(nèi)容的范圍內(nèi)并且通過所附權(quán)利要求進(jìn)行保護(hù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0011]為更好地理解如何獲得本公開內(nèi)容的上述優(yōu)點(diǎn)和其它優(yōu)點(diǎn)以及如何實(shí)現(xiàn)本公開內(nèi)容的目的，現(xiàn)將通過參考在附圖中示出的【具體實(shí)施方式】呈現(xiàn)以上簡要描述的實(shí)施方式的更加具體的描述。應(yīng)當(dāng)注意，附圖中的部件未必是按照比例的，重點(diǎn)在于示出本公開內(nèi)容的原理。另外，在附圖中，相同的附圖標(biāo)記在不同視圖表示對應(yīng)的相同部件。然而，相同的部件不總是具有相同的附圖標(biāo)記。另外，所有視圖均意在表達(dá)概念，其中相關(guān)尺寸、形狀和其它詳細(xì)屬性可能是示意性示出，而不是按照字面意義或精確地示出。
[0012]圖1示出了根據(jù)本公開內(nèi)容的優(yōu)選實(shí)施方式示例性的基于評論網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算環(huán)境的不意圖；
[0013]圖2描繪了根據(jù)本公開內(nèi)容的一個(gè)實(shí)施方式的圖1中所示的示例性評論捕獲服務(wù)器的方面的示意圖；
[0014]圖3A是根據(jù)本公開內(nèi)容的一個(gè)實(shí)施方式對如圖1所示的示例性評論捕獲服務(wù)器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步詳細(xì)描述的示意圖；
[0015]圖3B是進(jìn)一步詳細(xì)描述圖1所示的示例性評論捕獲服務(wù)器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的另一個(gè)示意圖；
[0016]圖4是描繪示例性評論編碼處理方面的功能圖；
[0017]圖5是描繪根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式的示例性實(shí)體定位和消歧處理方面的功能圖；
[0018]圖6是描繪根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式建模的示例性評論圖方面的示意圖；
[0019]圖7是描繪根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式示例性的使用語義關(guān)系評論聚合方面的示意圖；
[0020]圖8是示出了根據(jù)本公開內(nèi)容的實(shí)施方式的示例性分級處理方面的示意圖；以及
[0021]圖9A至圖1OD是描繪根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式的用于參與交互式評論網(wǎng)絡(luò)流的示例性圖形用戶界面方面的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022]根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式，可以使用基于網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算系統(tǒng)來維護(hù)并分析豐富的評論網(wǎng)絡(luò)。隨著評論網(wǎng)絡(luò)的增長，使用戶能夠表達(dá)其思想、將其連接至相關(guān)用戶、內(nèi)容和評論的更廣泛的團(tuán)體并提供互動(dòng)平臺的方法可以使團(tuán)體運(yùn)行起來并影響更廣泛的世界。根據(jù)在本文中公開的一個(gè)實(shí)施方式，該結(jié)果可以通過如圖1所示的基于評論網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算系統(tǒng)100來實(shí)現(xiàn)。
[0023]基于評論網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算系統(tǒng)100包括被配置成訪問多種因特網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101，例如萬維網(wǎng)(“Web”)-因特網(wǎng)上的公知的數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)。該Web通常用于使用應(yīng)用Web瀏覽器訪問電子內(nèi)容。作為示例，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101可以包括一個(gè)或更多個(gè)相互連接的局域網(wǎng)(“LAN”)、廣域網(wǎng)(“WAN”)(例如因特網(wǎng)協(xié)議(“IP”)網(wǎng)絡(luò))和/或移動(dòng)/蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)。與網(wǎng)絡(luò)101的通信/數(shù)據(jù)交換可以通過任何共同的高級協(xié)議(例如傳輸控制協(xié)議(“TCP”)/IP、用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議(“UDP”)等)來進(jìn)行，且可以包括經(jīng)由適當(dāng)網(wǎng)關(guān)連接的不同協(xié)議的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)。所述通信/數(shù)據(jù)交換支持有線連接和無線連接。
[0024]Web服務(wù)用戶105可以使用用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N訪問在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101上的各種網(wǎng)絡(luò)資源-例如Web服務(wù)102、評論捕獲服務(wù)器103和評論增強(qiáng)Web服務(wù)104。在一個(gè)實(shí)施方式中，Web服務(wù)102和評論增強(qiáng)Web服務(wù)104代表網(wǎng)頁，每個(gè)網(wǎng)頁可以通過統(tǒng)一資源定位器(“URL”)來唯一地標(biāo)識，使用任何共同聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(例如超文本傳輸協(xié)議(“HTTP”)、HTTP安全協(xié)議(“HTTPS”)、傳輸層安全協(xié)議(“TLS”)和安全套接層協(xié)議(“SSL”))請求進(jìn)行訪問。
[0025]用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N優(yōu)選地為基于因特網(wǎng)的通信系統(tǒng)，且包括但不限于臺式計(jì)算機(jī)、膝上型計(jì)算機(jī)、移動(dòng)電話、個(gè)人數(shù)字助理(“PDA”)、多媒體播放器、機(jī)頂盒和其它可編程消費(fèi)電子產(chǎn)品、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)和分布式計(jì)算環(huán)境等。
[0026]如上討論的，評論挖掘、聚合和分析的傳統(tǒng)方法對較大塊的文本執(zhí)行廣泛的觀點(diǎn)分析，嚴(yán)重依賴于“詞袋”統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性和在先偏向性標(biāo)記，使用三角測量方法計(jì)算主觀性詞匯與已知實(shí)體的接近度等。盡管這些方法對容易識別的對象、實(shí)體或概念可能有效，但是這些技術(shù)在識別非結(jié)構(gòu)化的評論對象和變化實(shí)體時(shí)仍然缺乏準(zhǔn)確性。局限于手動(dòng)注釋數(shù)據(jù)來充分理解評論數(shù)據(jù)的方法很快過時(shí)了。相應(yīng)地，圖2提供了被配置成解決這些問題的評論捕獲服務(wù)器103的一個(gè)實(shí)施方式。
[0027]轉(zhuǎn)向圖2，其更詳細(xì)地示意性示出了評論捕獲服務(wù)器103。圖2所示的子系統(tǒng)經(jīng)由系統(tǒng)總線202互聯(lián)。作為示例，評論捕獲服務(wù)器103包括固定硬盤208和耦接至顯示適配器212的監(jiān)視器210。輸入設(shè)備/鍵盤206也耦接至系統(tǒng)總線202以接收至服務(wù)器103的用戶輸入。外圍和附加輸入/輸出(“I/O”)設(shè)備耦接至I/O控制器214，且可通過本領(lǐng)域中任意數(shù)量的已知裝置(例如串行接口 216)連接至服務(wù)器103。例如，串行接口 216或外部接口 218將服務(wù)器103與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101相連或與其它未示出的設(shè)備/系統(tǒng)(例如鼠標(biāo)、掃描器等)相連?？蛇x打印機(jī)204也被示為連接至系統(tǒng)總線202。經(jīng)由系統(tǒng)總線202的相互連接使得一個(gè)或更多個(gè)處理器220能夠與每個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行通信、控制可存儲在系統(tǒng)存儲器222和/或固定硬盤208中的指令的執(zhí)行以及在子系統(tǒng)之間交換信息。
[0028]系統(tǒng)存儲器222和固定硬盤208均可以做為計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的具體實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，系統(tǒng)存儲器222和固定硬盤208還可以是任意類型的大容量存儲設(shè)備或存儲介質(zhì)，例如磁性硬盤、軟盤、云存儲、光盤(例如CD-ROM)、閃存存儲器、DRAM以及設(shè)備集成(例如獨(dú)立磁盤冗余陣列(“RAID”))。盡管在圖2中被示為存在于僅一個(gè)計(jì)算設(shè)備上，相似地應(yīng)理解存儲器222和硬盤208可以存在于相互通信的不同計(jì)算設(shè)備上。
[0029]圖3A示出了響應(yīng)于電子評論數(shù)據(jù)301的服務(wù)器103的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)。服務(wù)器103包括具有定位和消歧引擎32B，還包括用于將輸入數(shù)據(jù)301組織到特定主題領(lǐng)域中的簡易信息聚合(“RSS”)饋送聚合器32A的離線處理模塊302C。離線處理模塊302C還可以包括用于存儲從評論中提取的多個(gè)實(shí)體的實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C。在優(yōu)選實(shí)施方式中，數(shù)據(jù)庫32C被組織為面向?qū)ο蟮年P(guān)系數(shù)據(jù)庫(例如MySQL)，但是應(yīng)當(dāng)理解可以使用任何其它的層級式數(shù)據(jù)庫模型或基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫模型。服務(wù)器103還包括數(shù)據(jù)庫302B。與實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C相似，數(shù)據(jù)庫302B被安排為面向?qū)ο蟮年P(guān)系數(shù)據(jù)庫(例如MySQL)，但是應(yīng)當(dāng)相似地理解可以使用任何其它的層級式數(shù)據(jù)庫模型或基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫模型。還應(yīng)當(dāng)理解，實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C和數(shù)據(jù)庫302B可以存在于同一設(shè)備或相互通信的不同計(jì)算設(shè)備上。
[0030]在本文中描述的用于處理電子評論數(shù)據(jù)301的系統(tǒng)、裝置、方法、處理過程和操作均可由一套指令的形式整體或部分地實(shí)施，所述一套指令可由一個(gè)或更多個(gè)已編程的計(jì)算機(jī)處理器(例如處理器220)執(zhí)行，包括中央處理單元(“CPU”)或微處理器。所述一套指令可以存儲在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，例如存儲器222或固定硬盤208上。例如，圖3B示出了與圖3A相似地存儲在服務(wù)器103上的一套指令的另一樣本結(jié)構(gòu)。
[0031]返回圖3A，服務(wù)器103被示為處理至少兩類電子輸入數(shù)據(jù)301:(I)評論數(shù)據(jù)301A ;以及(2)內(nèi)容數(shù)據(jù)301B。Web服務(wù)用戶105可以經(jīng)由網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、書簽和/或其用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N上的小工具主動(dòng)地提交包括評論在內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)301 (即評論數(shù)據(jù)301A和內(nèi)容數(shù)據(jù)301B)。例如，書簽工具使得用戶105能對專門選擇的實(shí)體貢獻(xiàn)評論，或?qū)τ赪eb上的任何網(wǎng)頁的貢獻(xiàn)評論。該書簽工具動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)所選擇的網(wǎng)頁，通過自然語言處理組織文本內(nèi)的實(shí)體，并允許用戶對實(shí)體、媒體對象或文章內(nèi)的文本章節(jié)貢獻(xiàn)評論。用戶105可以相似地在現(xiàn)有平臺例如社交網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表評論。在現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表評論蔓延性地促進(jìn)評論網(wǎng)絡(luò)的增長。
[0032]此外，電子輸入數(shù)據(jù)301包括自然語言(例如英語)詞匯、自然語言的句子節(jié)段、句子以及與自然語言詞匯對應(yīng)的圖形/視頻/音頻。在本文中使用的“自然語言詞匯”應(yīng)當(dāng)被理解成包括自然語言的短語(例如“在月球上”)。針對與自然語言詞匯對應(yīng)的圖形/視頻/音頻，可以使用公知的圖形處理、光學(xué)字符識別、音頻處理(例如語音識別和語音文本分析)和視頻處理來將各種評論數(shù)據(jù)翻譯成電子輸入數(shù)據(jù)301。
[0033]評論捕獲服務(wù)器103經(jīng)由應(yīng)用編程接口(“API”)將電子輸入數(shù)據(jù)301傳送給核心服務(wù)引擎302。該接口使得用戶105能迅速并容易地為精確的數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確聚合創(chuàng)建評論結(jié)構(gòu)。API描述了執(zhí)行特定任務(wù)的方式，且是作為通過軟件部件之間相互通信的接口規(guī)范。API可以包括程序、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、對象類和變量的規(guī)范。每個(gè)規(guī)范都可以包括完整的接口、單一功能或一組API。API的使用已成為本領(lǐng)域技術(shù)人員公知，并已被本領(lǐng)域技術(shù)人員掌握。
[0034]由于輸入數(shù)據(jù)301包括來自各種源的評論，用戶105通常以多種結(jié)構(gòu)提供輸入數(shù)據(jù)301。例如，輸入數(shù)據(jù)301可以是高度結(jié)構(gòu)化的(例如經(jīng)由Last, fm的評論)；然而，在其
它情況下，輸入數(shù)據(jù)301缺乏一致的結(jié)構(gòu)(例如經(jīng)由Twittei*?的評論)。在一個(gè)實(shí)施方式
中，受控自然語言界面可以引導(dǎo)用戶105以結(jié)構(gòu)化的機(jī)器可讀形式捕獲并模型化作為輸入數(shù)據(jù)301的人類評論。自然語言界面從輸入數(shù)據(jù)301中提取評論的精華，而不使其內(nèi)容貶值或?qū)ζ浔磉_(dá)性施加顯著的約束。用戶105可以根據(jù)自然語言界面或通過使用預(yù)定義的語法通過引導(dǎo)輸入流主動(dòng)構(gòu)建其評論。
[0035]在一個(gè)示例中，用戶105通過他們的用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N上的Web瀏覽器將評論(comment)提交給服務(wù)器103。服務(wù)器103提供包含有預(yù)測性文本和/或“自動(dòng)完成”技術(shù)的評論輸入界面。用戶105可以在網(wǎng)頁上或在移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用中的文本輸入框中鍵入開始的若干字母。作為響應(yīng)，可以呈現(xiàn)包括存儲的實(shí)體和評論詞匯組合的自動(dòng)完成選項(xiàng)。用戶105然后可以決定完成詞匯或使用自動(dòng)完成建議。作為具體示例，如果用戶105輸入實(shí)體詞(例如“火車”)，則服務(wù)器103將需要評論詞(例如“愛”或“恨”)應(yīng)用于實(shí)體。服務(wù)器103從與該實(shí)體結(jié)合使用的前5個(gè)熱門評論詞或者用戶105頻繁使用的評論提供自動(dòng)完成建議。相似地，如果用戶105輸入了評論詞，需要服務(wù)器103為此提供實(shí)體，服務(wù)器103將從用戶的評論圖中選擇與該評論詞一起使用的前5個(gè)熱門主題(例如，在用戶105的評論圖中，當(dāng)用戶105輸入“愛”字時(shí)，呈現(xiàn)影片和相機(jī))，以下將參照圖6對此進(jìn)行進(jìn)一步討論。相應(yīng)地，引導(dǎo)用戶輸入提供了可以直接饋送給評論圖并連接至相關(guān)實(shí)體、用戶105和評論的評論結(jié)構(gòu)。
[0036]為了創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化的評論數(shù)據(jù)，服務(wù)器103的一個(gè)示例性評論輸入界面可以捕獲每種評論的以下因素:
[0037]對象:這是評論表達(dá)的實(shí)體。這些對象在實(shí)體圖中被唯一標(biāo)識并彼此相關(guān)。對象鏈接至公開的數(shù)據(jù)集例如Freebase (因而鏈接至鏈接公開數(shù)據(jù)圖)，從而被持續(xù)更新和擴(kuò)展。該對象也可以為地理位置(例如城市或鄰近區(qū)域)或場所(例如飯店、咖啡店、酒吧、公園、景點(diǎn)等)。此外，用戶105可以上傳隨后變成數(shù)據(jù)庫302B中的對象的照片或視頻，或者用戶105可由超鏈接(例如文章、視頻、網(wǎng)頁等)引用Web上的現(xiàn)有資源。
[0038]主體:即評論給出者(即用戶105)。服務(wù)器103可以從社交媒體平臺上的評論給出者的現(xiàn)有簡檔、Web上的動(dòng)作、位置和簡檔信息中提取數(shù)據(jù)，以將關(guān)聯(lián)性/細(xì)節(jié)添加到所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)中的用戶105可以為個(gè)人、團(tuán)體、組織或公司。
[0039]感情:評論內(nèi)的主觀性內(nèi)容(即評論詞的含義)。服務(wù)器103可以捕獲該詞和相關(guān)詞的語義含義(例如同義詞、反義詞和上位詞)。在一個(gè)實(shí)施方式中，感情源自詞匯數(shù)據(jù)庫(例如WordNet)的鏈接，該詞匯數(shù)據(jù)庫對概念進(jìn)行語義性地聚類并使所述概念與上位分類學(xué)相關(guān)聯(lián)。例如，感情可以引用一個(gè)或更多個(gè)同義詞組。同義詞組是一組同義的或具有足夠相似含義的評論詞。
[0040]強(qiáng)度:即評論表達(dá)的強(qiáng)度。強(qiáng)度在向服務(wù)器103輸入評論時(shí)通過作為評論輸入用戶界面(“Π”)一部分的強(qiáng)度滑動(dòng)條捕獲或通過文本的自然語言分析來捕獲。包括固有強(qiáng)度的詞被標(biāo)記在功能表中，但是更一般的情況是強(qiáng)度源自特定修飾語(例如“很”)，該特定修飾語沿著強(qiáng)度譜映射其功能。
[0041]偏向性:這是指當(dāng)與各個(gè)評論詞比較時(shí)作為整體考慮否定和修飾語的評論本身的觀點(diǎn)偏向性。所有功能均存儲在數(shù)據(jù)庫中并用在先偏向性進(jìn)行標(biāo)記(即，所有功能包含例如來自手動(dòng)注釋的數(shù)據(jù)集的固有觀點(diǎn)數(shù)據(jù))。然而，服務(wù)器103還可以基于使用的修飾語或與其相關(guān)的實(shí)體來改正評論的整體偏向性。
[0042]上下文:這是指在Web上表達(dá)評論的位置。上下文可以為網(wǎng)頁或在Web上標(biāo)識的文章/媒體項(xiàng)。上下文還包括對另外評論的反應(yīng)。上下文可以形成評論圖內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，以使得用戶105能夠看見哪些評論被所述特定網(wǎng)頁提示。
[0043]條件:評論可以使用隨后跟隨自然陳述語言的修飾觸發(fā)詞(例如“因?yàn)椤被颉爱?dāng)”)，用來為評論添加額外元數(shù)據(jù)。[0044]原因:這是指附加至評論以提供附加理由或?qū)λ磉_(dá)評論解釋的自然語言評價(jià)(comment)。用戶105可以表達(dá)支持一個(gè)評論的多個(gè)原因。
[0045]評論輸入界面還提供隨著時(shí)間對圍繞某一觀點(diǎn)的討論進(jìn)行建模的能力。例如，服務(wù)器103在用戶105對另一個(gè)用戶105作出反應(yīng)時(shí)檢測他們持相同還是不同意見及評論反應(yīng)和由此產(chǎn)生的所采取的動(dòng)作。服務(wù)器103隔離提示評論變化的時(shí)刻，并將該時(shí)刻附加至含義，而不是跟蹤來自Web的特定字符串的頻率。這便于形成關(guān)于談話的根莖評論網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100，其智能隨時(shí)間增長并具有廣泛用途。
[0046]如以上提及的，可以設(shè)置受控自然語言界面在輸入評論時(shí)引導(dǎo)用戶并強(qiáng)制特定結(jié)構(gòu)。在優(yōu)選實(shí)施方式中，該受控自然語言在資源描述框架(RDF)三元組上進(jìn)行建模。RDF是Web上進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)模型，容易學(xué)習(xí)和理解。通過示例，受控自然語言界面可以將評論編碼成各種形式，包括但不限制于:
[0047]狀態(tài):[用戶105]:[形容詞]
[0048]例如高興”[0049]狀態(tài)形式捕獲用戶的情緒或自身感受。這類表達(dá)包括單個(gè)詞，該單個(gè)詞通常具有“我感覺……”的前綴，并通常之后跟隨狀態(tài)形容詞。
[0050]意圖:[用戶105]:[動(dòng)詞]:[名詞短語]
[0051]例如:“愛:沙拉三明治”
[0052]意圖形式捕獲用戶105關(guān)于對象的意圖的表達(dá)，并通常包括表示感情的動(dòng)詞例如“愛”或“恨”。
[0053]屬性:[用戶105]:[名詞短語]:[形容詞]
[0054]例如:“倫敦:令人敬畏的”
[0055]當(dāng)用戶105將屬性或描述賦予對象時(shí)生成屬性形式。
[0056]聯(lián)系:[用戶105]:[名詞短語]:[動(dòng)詞]:[名詞短語]
[0057]例如，“核電站:降低:全球變暖”
[0058]例如，“George Bush:摧毀:伊拉克”
[0059]例如，“Obama:應(yīng)當(dāng)贏得:美國選舉”
[0060]當(dāng)用戶105使用動(dòng)詞聯(lián)系兩個(gè)對象時(shí)即生成聯(lián)系形式，從而使得所述聯(lián)系形式支持的陳述成立。
[0061]這些基本結(jié)構(gòu)是可擴(kuò)展的，并響應(yīng)于用戶105的動(dòng)作而不斷演化。例如，用戶105可以使用觸發(fā)詞將條件添加至其評論，該觸發(fā)詞被預(yù)定義或以解析方式提供圍繞這些陳述的附加信息。這可包括對評論(例如，“討厭:下雨時(shí)的倫敦”)或評論原因(例如“討厭:多雨的倫敦”)的有效性的時(shí)間限制或地理限制。如果特定(即未知)的觸發(fā)詞變得在統(tǒng)計(jì)上顯著，則服務(wù)器103則提升觸發(fā)詞，關(guān)于觸發(fā)詞的相似條件被聚合，使得修飾詞通過用戶105的交互不斷演化。
[0062]用戶105還可以對評論的單個(gè)成分施加修飾詞(例如，“討厭:緩慢的火車”或“紅色的iPod:閃耀”)。附加的評論結(jié)構(gòu)包括從屬或者起協(xié)調(diào)作用的連詞，該連詞將多個(gè)評論
結(jié)合在一起或相互依賴。
[0063]可替代地，當(dāng)用戶105不通過受控自然語言界面引導(dǎo)時(shí)，評論捕獲服務(wù)器103被配置成將非結(jié)構(gòu)化的自然語言輸入數(shù)據(jù)301翻譯成前述結(jié)構(gòu)。因此，所述核服務(wù)引擎302包括用于將電子輸入數(shù)據(jù)301翻譯成統(tǒng)一模型(例如借助于受控自然語言界面的約束)的評論編碼模塊302A。
[0064]在一優(yōu)選實(shí)施方式中，圖4示出了用于翻譯可以由評論編碼模塊302A執(zhí)行的輸入數(shù)據(jù)301的處理4000。如圖所示，評論編碼模塊302A接收通常包含自由格式文本的輸入數(shù)據(jù)301 (動(dòng)作框4001)。將輸入數(shù)據(jù)301進(jìn)行令牌解析以獲得單個(gè)詞匯、短語、符號或其它令牌元素(動(dòng)作框4002)。一旦被令牌解析，對令牌進(jìn)行歸類使得評論編碼模塊302A可以將不同詞匯形式映射為結(jié)構(gòu)化的詞典(動(dòng)作框4003)。相關(guān)地，歸類后的令牌通過部分發(fā)言(“P0S”)標(biāo)記器運(yùn)行以識別關(guān)鍵的動(dòng)詞、形容詞以及施加所述動(dòng)詞、形容詞的實(shí)體(例如名詞)等(動(dòng)作框4004)。從評論提取的實(shí)體(例如名詞短語)(動(dòng)作框4009)通過上下文消歧引擎32B運(yùn)行，以基于領(lǐng)域識別和在所述領(lǐng)域內(nèi)的詞匯的統(tǒng)計(jì)頻率對詞或?qū)嶓w的正確定義進(jìn)行分級(動(dòng)作框4010)。將這些分級后的實(shí)體映射為實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C(動(dòng)作框4011)。
[0065]根據(jù)POS標(biāo)記器(動(dòng)作框4004)，動(dòng)詞/副詞/形容詞一起結(jié)合到它們修飾的適當(dāng)POS (動(dòng)作框4005)。在一個(gè)實(shí)施方式中，詞干分析器隨后將每個(gè)動(dòng)詞/副詞/形容詞簡化為其詞根(例如“fishing”、“fished”和“fishes “均簡化為“fish”)，以便于對每個(gè)詞的變型進(jìn)行映射(動(dòng)作框4006)。然后將每個(gè)詞根映射到在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101上可訪問的數(shù)據(jù)庫(例如，數(shù)據(jù)庫302B或第三方數(shù)據(jù)庫，例如Freebase)(動(dòng)作框4007)。映射至第三方數(shù)據(jù)庫為Web上的相似主題提供了即時(shí)引用，從而向用戶105提供與評論主題相關(guān)的附加資源的即時(shí)訪問。使得多個(gè)評論結(jié)合在一起或彼此依賴的連詞(從屬或并列的)(動(dòng)作框4008)也反應(yīng)在由此生成的結(jié)構(gòu)化的評論中(結(jié)束塊4012)。
[0066]作為附加輸入301源，來自Web上其它地方的結(jié)構(gòu)化評論可以被翻譯成網(wǎng)站內(nèi)的
特定評論并由用戶105所主張。例如，用戶105可以將來自“digg.com”的Faeebeok?
“喜歡”(“l(fā)ikes”)或“挖掘”(“dig”ed)的文章轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的評論。用戶105向服務(wù)器103提供身份憑證(例如用戶名和密碼)以訪問用戶105的“喜歡”或“挖掘”的項(xiàng)。一旦被解
析和標(biāo)示后，定位和消歧引擎32B即識別實(shí)體、消歧并基于對應(yīng)網(wǎng)頁(例如r%eeb_k?
的網(wǎng)頁或wi_edia(g).項(xiàng))將評論實(shí)體映射為Freebase主題?？梢曰谙绶椒▽γ總€(gè)
識別的實(shí)體維持置信度。然后使用置信閾值濾除置信低的輸入評論?？蛇x地，可將建議的評論呈現(xiàn)給用戶105，進(jìn)行手工濾除/選擇?？梢葬槍谥黝}的服務(wù)提供相似機(jī)制，其中用
戶105可以輸入肯定或否定的等級，例如消費(fèi)媒體/產(chǎn)品評價(jià)(例如last, fm，Netflix?
和Amazon?>這樣使用戶105能夠在一個(gè)位置集中觀看在多個(gè)平臺和多個(gè)網(wǎng)絡(luò)上表達(dá)的、被他們收集的評論。
[0067]回到圖3A，可以從各個(gè)網(wǎng)頁(例如新聞流)提取內(nèi)容數(shù)據(jù)301B以做相似處理。內(nèi)容數(shù)據(jù)301B填充實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C在全球且以每特定領(lǐng)域建立各個(gè)實(shí)體的熱門度分級?？梢栽陔x線處理模塊302C中執(zhí)行本分析。在一個(gè)實(shí)施方式中，可以使用多種API服務(wù)執(zhí)行此離線處理，包括Freebase、Extractomatic和定位引擎32B (例如CASE)。
[0068]定位和消歧引擎32B采用統(tǒng)計(jì)方法及語言解析器識別輸入數(shù)據(jù)301中的相關(guān)實(shí)體，并基于找到給定術(shù)語的上下文來選擇該給定術(shù)語的適當(dāng)消歧。定位/識別相關(guān)實(shí)體創(chuàng)建在原始源輸入(例如網(wǎng)頁或文章)之上的元數(shù)據(jù)層，其隨后使得可對各個(gè)定位的實(shí)體進(jìn)行消歧。然而，除了該基于領(lǐng)域的上下文消歧之外，消歧的關(guān)聯(lián)性還受評論圖的影響，總體上在系統(tǒng)100內(nèi)和在Web上創(chuàng)建根據(jù)實(shí)體的動(dòng)作分級的相關(guān)熱門實(shí)體詞典。相應(yīng)地，定位和消歧引擎32B可以幫助用戶105表達(dá)關(guān)于在用戶105閱讀的文章或網(wǎng)頁(例如網(wǎng)頁)中表達(dá)的主題的評論，輸入關(guān)于實(shí)體和評論的統(tǒng)計(jì)以改進(jìn)系統(tǒng)100的背景關(guān)聯(lián)性統(tǒng)計(jì)(例如，在給定時(shí)間通常世界上實(shí)體和評論詞的關(guān)聯(lián)性，而不是特定于特定用戶105或評論的上下文)，并且基于來自Web (例如新聞流)的定位實(shí)體來自動(dòng)創(chuàng)建在實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C內(nèi)的實(shí)體
隹A
口 O
[0069]還可以對與用戶105相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容(例如使用書簽工具定位的數(shù)據(jù)或在
Twitter?.上分享的“tweet”)執(zhí)行相似的分析。除了上述的文本內(nèi)容之外，內(nèi)容301B還
可以從包括以下各項(xiàng)的組中提取:機(jī)器可讀標(biāo)簽、元數(shù)據(jù)、圖像、外部數(shù)據(jù)API及其組合中提取的數(shù)據(jù)。圖5描述了非結(jié)構(gòu)化輸入數(shù)據(jù)301的示例性主題定位處理5000。
[0070]在圖5中，非結(jié)構(gòu)化輸入數(shù)據(jù)301 (起始框5001)首先通過“可讀性”風(fēng)格工具(例如CASE)進(jìn)行處理以檢測輸入301的識別數(shù)據(jù)(例如主標(biāo)題、描述、作者等)(動(dòng)作框5002)。然后輸入數(shù)據(jù)301通過自然語言處理(NLP)引擎運(yùn)行以提取關(guān)聯(lián)部分。與處理4000相似，對非結(jié)構(gòu)化輸入數(shù)據(jù)301進(jìn)行令牌解析(動(dòng)作框5003)并歸類(動(dòng)作框5004)，并將可變詞形式映射為結(jié)構(gòu)化的詞典。相結(jié)合地，服務(wù)器103使用POS標(biāo)記器(動(dòng)作框5005)識別關(guān)鍵動(dòng)詞、形容詞以及應(yīng)用所述動(dòng)詞、形容詞的實(shí)體。當(dāng)標(biāo)記后，提取識別的實(shí)體(例如名詞短語)以定位服務(wù)器103中的現(xiàn)有主題(動(dòng)作框5006)。服務(wù)器103針對識別的實(shí)體的任何匹配別名在實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C中對于每個(gè)實(shí)體運(yùn)行查詢(動(dòng)作框5007)。別名表示便于搜索或?qū)嶓w定位的實(shí)體對象詞的不同形式(例如“英式足球”可以將“足球”作為別名)。針對任意匹配(決定框5008)，將反映當(dāng)前實(shí)體的新別名存儲在數(shù)據(jù)庫32C中(動(dòng)作框5015)，并更新實(shí)體的使用頻率(動(dòng)作框5013)。然后在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101 (例如Freebase)上可訪問的(動(dòng)作框5009)可替代數(shù)據(jù)庫中搜索非匹配的別名(決定框5008)。如果在可替代數(shù)據(jù)庫中找到任何匹配(決定框5011)，則更新實(shí)體的使用頻率(動(dòng)作框5013);否則，在可替代數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫32C 二者中創(chuàng)建新項(xiàng)目(動(dòng)作框5012)。將從動(dòng)作框5002中提取的識別信息與實(shí)體相似地存儲(結(jié)束框5014)。
[0071]當(dāng)在處理5000中定位了主題后，服務(wù)器103可以使用消歧引擎32B基于檢測到的領(lǐng)域或輸入數(shù)據(jù)所屬的類別可選地對主題進(jìn)行消歧。具體地，為了檢測領(lǐng)域或類別，整個(gè)網(wǎng)頁的實(shí)體根據(jù)文章的關(guān)聯(lián)性按順序分級，以下對此進(jìn)行進(jìn)一步描述。如前提及的，基于關(guān)聯(lián)主題/領(lǐng)域的持續(xù)反饋會(huì)隨時(shí)間增強(qiáng)消歧結(jié)果。
[0072]在將輸入數(shù)據(jù)301翻譯成統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化模型后，可以將從該模型提取的節(jié)點(diǎn)插入核服務(wù)引擎302內(nèi)的數(shù)據(jù)庫302B中。如討論的，這些評論結(jié)構(gòu)可以對應(yīng)于受控自然語言，創(chuàng)建評論分析的框架和詞匯表。在評論分析的一個(gè)實(shí)施方式中，捕獲圍繞評論上下文和語義數(shù)據(jù)使得服務(wù)器103能夠填充并導(dǎo)航評論圖。評論圖是由主觀性陳述連接的實(shí)體網(wǎng)絡(luò)。該評論圖可以包括到Web上相似的關(guān)聯(lián)主題的映射，從而覆蓋例如來自鏈接公開數(shù)據(jù)的發(fā)展中的結(jié)構(gòu)化Web的實(shí)體。鏈接公開數(shù)據(jù)項(xiàng)目指用于結(jié)合云計(jì)算公布和連接Web上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一組公知最佳實(shí)踐。[0073]可以從評論圖內(nèi)的任意節(jié)點(diǎn)的角度來有利地研究評論圖，任意節(jié)點(diǎn)的角度包括用戶105、功能、實(shí)體、觀點(diǎn)、上下文和強(qiáng)度。在一個(gè)實(shí)施方式中，評論圖包含3個(gè)子圖:(1)包含用戶105間的關(guān)系(例如好友的好友)的社交圖；(2)包含相關(guān)詞間鏈接的功能圖；以及
(3)包含實(shí)體之間的語義關(guān)系以及接到鏈接公開數(shù)據(jù)云的鏈接的實(shí)體圖。評論圖600提供了用戶105和實(shí)體之間的方向關(guān)系的附加優(yōu)點(diǎn)(例如，將評論應(yīng)用于實(shí)體)。以這種方式定義關(guān)系使得便于分析評論(例如對相似用戶進(jìn)行聚類等)。圖6示出了根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式的樣本評論圖600。
[0074]如圖所不，評論圖600 (即，結(jié)構(gòu)化的評論“Helen:愛:Barack Obama”)包含3個(gè)子圖:社交圖601、功能圖602和實(shí)體圖603。社交圖601為從用戶105 “跟隨”或“贊成”系統(tǒng)100內(nèi)的其他用戶105時(shí)創(chuàng)建的異步關(guān)系得出的社交網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)用戶105加入系統(tǒng)100時(shí)，他們還可以選擇引出/輸入來自各種社交網(wǎng)絡(luò)平臺的關(guān)系。已知的社交網(wǎng)絡(luò)平臺的示
例包括但不限于 Faeebook?、Twittei?% Linkedln?和 MySpace?.圖 6 描述了具有別名“Helen”的用戶105的社交圖。
[0075]功能圖602是按照語義類別由詞匯的豐富聚類組成的內(nèi)置詞典。功能圖鏈接至詞匯數(shù)據(jù)庫(例如WordNet)，該詞匯數(shù)據(jù)庫提供了功能間的連接以與其它語言(例如“愛”)等價(jià)詞匯之間的連接。功能及其等價(jià)詞匯提供了使得能夠聚合評論的語義聚類。每個(gè)功能均存儲在數(shù)據(jù)庫302B中并如上所述(當(dāng)適用時(shí))使用偏向性和強(qiáng)度得分對其進(jìn)行標(biāo)記。
[0076]實(shí)體圖603示出了應(yīng)用評論的所提取的實(shí)體(例如“Obama”)之間的關(guān)系。每個(gè)實(shí)體通過表達(dá)它們的評論來連接。如前提及的，實(shí)體在服務(wù)器103中被唯一標(biāo)示并鏈接至在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)101 (例如Freebase)上可訪問的公知數(shù)據(jù)庫中的等價(jià)實(shí)體。這提供了對鏈接的公開數(shù)據(jù)圖中的對象之間的豐富語義鏈接的訪問，并且其可被持續(xù)更新。除了結(jié)構(gòu)化關(guān)系之外，對實(shí)體進(jìn)行分類使得例如可以示出給定實(shí)體的配偶、出生地或職業(yè)。實(shí)體圖603不僅將“Obama”結(jié)構(gòu)化地鏈接至反應(yīng)“愛”的評論，而且基于職業(yè)和配偶來對Obama進(jìn)行分類。可以利用這些關(guān)系激活建議引擎并添加至關(guān)聯(lián)性的計(jì)算。
[0077]實(shí)體圖603還可以反應(yīng)從Web提取的趨向性主題。RSS聚合器32A提供了消歧引擎32B，主題從Web提取(例如RSS饋送)。引擎32B通過統(tǒng)計(jì)按每個(gè)領(lǐng)域?qū)?shí)體進(jìn)行的分級，以提供用于給定實(shí)體的特定消歧的基本關(guān)聯(lián)性，從而使得能夠分離熱門組的實(shí)體。分析從RSS聚合器32A提取的數(shù)據(jù)使得用戶能夠研究源自查詢實(shí)體圖和來自RSS聚合器32A的統(tǒng)計(jì)分析二者的實(shí)體集合。例如，實(shí)體集合可以包括“在倫敦當(dāng)前流行的書”或“在政治上最受歡迎的人”。最終，用戶105可以通過將任何查詢表達(dá)到評論圖中來生成集合(例如“最激烈爭論的電影”)。
[0078]因?yàn)檩斎霐?shù)據(jù)301包括來自上述多個(gè)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)的大范圍的評論，所以服務(wù)器103被配置成為得到準(zhǔn)確和全面的評論概要聚合跨多個(gè)平臺的相似評論。用戶105可以向任意網(wǎng)絡(luò)發(fā)表評論結(jié)構(gòu)和相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，增加系統(tǒng)100增長的范圍。根據(jù)相似思想聚集的用戶105的團(tuán)體被稱為“cosm”，其中包括為所述評論做出貢獻(xiàn)的所有用戶105。當(dāng)用戶105發(fā)表評論時(shí)，他們與所述“cosm”的其他成員一起的進(jìn)入一個(gè)隱含的組。評論圖600示出了一個(gè)“macro-cosm”604,其為對給定實(shí)體的所有相似態(tài)度(例如都喜歡Obama的用戶105)的聚類或是所有相似類型的對象/實(shí)體的聚類。相反，“micro-cosm”可以示為包括針對給定評論表達(dá)的所有特定原因。用戶105還可以選擇將特定的“cosm”分享至選擇的用戶105或在另一個(gè)“cosm”內(nèi)的用戶105，以結(jié)構(gòu)化地鏈接非相關(guān)的評論。隨著時(shí)間的推移，創(chuàng)建了包含具有大體相似的觀點(diǎn)用戶105的“cosm網(wǎng)絡(luò)”，根據(jù)該“cosm網(wǎng)絡(luò)”形成了其他社交團(tuán)體。相應(yīng)地，服務(wù)器103提供了如下附加優(yōu)點(diǎn):圖形分析，以及容易地對來自不同平臺的大量評論數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航。
[0079]例如，任何組織、政黨、團(tuán)體或個(gè)人可以組成“cosm網(wǎng)絡(luò)”以拓寬他們的支持基礎(chǔ)或向特定目標(biāo)利益團(tuán)體宣揚(yáng)其競選活動(dòng)。其他用戶105可以圍繞特定觀點(diǎn)聚集，并基于表達(dá)的評論采取集體或個(gè)人行動(dòng)。廣告商相似地可以根據(jù)關(guān)于他們自己的產(chǎn)品、服務(wù)、興趣范圍等的評論等來創(chuàng)建或選擇特定的“cosm網(wǎng)絡(luò)”，以直接與具有特定相似興趣的聽眾群體進(jìn)行溝通。可以進(jìn)一步根據(jù)聽眾群體的各個(gè)成員的地理位置、特定評論或人口統(tǒng)計(jì)信息(例如年齡或性別)來篩選該聽眾群體。以這種方式，廣告商可以選擇向例如對滑雪陳述了肯定評論并居住在英國的聽眾群體的所有成員展示廣告。在一個(gè)實(shí)施方式中，用戶105必須選擇參加“cosm網(wǎng)絡(luò)”。
[0080]因?yàn)槊總€(gè)評論均被聚合到“cosm”，服務(wù)器103還被配置成(例如經(jīng)由電子郵件、移動(dòng)設(shè)備、應(yīng)用等)通知其評論被聚合的相應(yīng)用戶105:他們的評論已經(jīng)被計(jì)數(shù)并發(fā)表。在一個(gè)實(shí)施方式中，該通知包括發(fā)表的聚合評論的位置鏈接，使得用戶能夠觀看他們提交的評論的相關(guān)影響。因此，對用戶105的該持續(xù)反饋提供了如下優(yōu)點(diǎn):將新用戶吸引至新位置(例如網(wǎng)頁)，以增強(qiáng)評論被聽到的機(jī)會(huì)并建立新的關(guān)聯(lián)聽眾。
[0081]為了計(jì)算評論相似度一例如為生成“cosm”，服務(wù)器103可以利用存儲在服務(wù)器103處的評論詞匯的語言理解及使用模型的統(tǒng)計(jì)分析(例如數(shù)據(jù)庫302B或32C)。將存儲在服務(wù)器103處的詞匯映射為詞典數(shù)據(jù)庫(例如WordNet)以提供詞匯間的語義關(guān)系。例如，圖7示出了根據(jù)本公開內(nèi)容的至少一個(gè)實(shí)施方式的示例性語義關(guān)系700。語義關(guān)系700包括反義詞701、同義詞702、上位詞703、下位詞(未示出)和特定詞匯的相關(guān)形式。另外，至詞典數(shù)據(jù)庫的映射還提供至其它語言的等價(jià)詞匯的鏈接以用于克服語言限制。服務(wù)器103可以沿著感情譜映射情緒詞匯，這使得用戶能夠在特定“macro-cosm”內(nèi)清楚地看見評論的范圍。隨時(shí)間流逝監(jiān)視詞的使用，以使服務(wù)器103針對給定實(shí)體來根據(jù)統(tǒng)計(jì)提供適當(dāng)建議的評論詞，如之前針對輸入數(shù)據(jù)301討論的，或響應(yīng)于另一個(gè)評論詞。
[0082]服務(wù)器103還可以基于用戶105的動(dòng)作來學(xué)習(xí)。如果一個(gè)未知詞重復(fù)地作為對另一詞聚類的反應(yīng)或結(jié)合該另一詞聚類重復(fù)使用，則服務(wù)器103可以推斷詞匯之間具有可以作為聚合基礎(chǔ)的強(qiáng)鏈接。以這種方式，新詞被持續(xù)地采納入服務(wù)器103的數(shù)據(jù)庫(例如數(shù)據(jù)庫302B、32C)，且內(nèi)置詞典可以與系統(tǒng)100外部的自然語言趨向一樣有機(jī)地演化。
[0083]在可替代實(shí)施方式中，服務(wù)器103可以基于評論對象內(nèi)的詞匯的共現(xiàn)性使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)來改進(jìn)詞匯聚類和語義關(guān)系的準(zhǔn)確性。例如，詞A和詞B通常一起使用(例如通過用戶形成的評論)。如果詞A和詞C被相似地一起使用，則服務(wù)器103可以推斷出詞B與C之間存在一定關(guān)系。然而，可以使用在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi)公知的針對聚類和聚合的任何相似的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。相似地本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，該處理可以應(yīng)用于例如表示較長時(shí)間段內(nèi)的較長討論的、至服務(wù)器103的用戶提交評論數(shù)據(jù)和從文本及網(wǎng)頁的語料庫中推導(dǎo)出的評論數(shù)據(jù)。
[0084]而在另一個(gè)可替代實(shí)施方式中，詞匯和觀點(diǎn)/偏向性得分之間的關(guān)系推導(dǎo)可以包括手動(dòng)分級和樣本集處理。多個(gè)手動(dòng)分級得分被平均以計(jì)算出“群體智慧”。為了便于該處理，可以使用在Web服務(wù)方案中的公知的人工智能，例如來自Amazon?的土耳其機(jī)器人。
[0085]存儲在數(shù)據(jù)庫302B、32C中的評論詞匯還可以被緊密地結(jié)合至產(chǎn)生于特定“cosm”的建議動(dòng)作。用戶105能夠建議與評論相關(guān)的動(dòng)作，使得用戶105能夠根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)激發(fā)并表達(dá)的觀點(diǎn)來行動(dòng)。在一個(gè)示例中，用戶105可以為組織或公司，其可以“贊助”被建議到特定“cosm”的動(dòng)作。服務(wù)器103通過統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)器1033內(nèi)外的詞匯使用模型以指示可以結(jié)合至評論的潛在動(dòng)作。
[0086]在可替代實(shí)施方式中，當(dāng)基于領(lǐng)域識別(即經(jīng)由消歧引擎32B)對結(jié)構(gòu)化的評論分級并圖示(例如圖5)后，服務(wù)器103被配置成向特定用戶105建議/推薦適當(dāng)?shù)膬?nèi)容和評論。關(guān)聯(lián)性分級還使得用戶105能夠針對結(jié)構(gòu)化的評論搜索實(shí)體、評論、評論關(guān)鍵詞以及其他用戶105。具體地，關(guān)聯(lián)性引擎303包括在服務(wù)器103中，用以計(jì)算特定詞匯與實(shí)體(例如圖的節(jié)點(diǎn))彼此的關(guān)聯(lián)性以及與特定用戶105的關(guān)聯(lián)性。關(guān)聯(lián)性引擎303針對其一般的關(guān)聯(lián)性或與系統(tǒng)100中的活躍用戶105的特定關(guān)聯(lián)性檢查被插入數(shù)據(jù)庫302B、32C中的每個(gè)統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化節(jié)點(diǎn)。該處理可以應(yīng)用于實(shí)體、cosm、評論、評價(jià)(comment)、用戶105、媒體、內(nèi)容等。用戶105輸入還可以針對特定領(lǐng)域或應(yīng)用定制關(guān)聯(lián)性參數(shù)。
[0087]在一個(gè)實(shí)施方式中，基于 用戶特定網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作來計(jì)算每個(gè)用戶105的關(guān)聯(lián)性。例如，關(guān)聯(lián)性可以基于以上創(chuàng)建“cosm網(wǎng)絡(luò)”反應(yīng)用戶105的思想?；谶@種關(guān)聯(lián)性的推薦通常以用戶105的社交圖601為中心。如上所述，用戶105還可以從各個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺引出/輸入關(guān)系，這最終使得用戶105能夠在集中位置中接收來自多個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺的推薦。
[0088]針對系統(tǒng)100中的每個(gè)用戶105，關(guān)聯(lián)性引擎303隔離它們的評論圖600內(nèi)的節(jié)點(diǎn)以根據(jù)η維矩陣計(jì)算各個(gè)得分，其中每個(gè)維度表示不同的關(guān)聯(lián)性參數(shù)。這些參數(shù)包括但不限于實(shí)體的類型/領(lǐng)域，“Soc分級”(即基于由用戶105的社交網(wǎng)絡(luò)作出的評論在社交圖中的權(quán)重)，“Cosm分級”(即基于由用戶在過去作出的評論在評論圖中的權(quán)重)，“網(wǎng)頁分級”(即基于以下文章中的文本的匹配，用從手動(dòng)輸入或第三方數(shù)據(jù)庫得到的實(shí)體描述對該文章給出評論，以創(chuàng)建用戶評論的基于文本的表示)，“地理空間分級”(即基于作出評論的地理位置)，“趨勢分級”(即將來自跟隨者和影響者的評論/實(shí)體節(jié)點(diǎn)分為高于其他評論的級另IJ)，“跟蹤分級”(即當(dāng)用戶可選地進(jìn)行跟隨/跟蹤時(shí)將特定用戶、實(shí)體和類別分為更高級別)，將相關(guān)實(shí)體和類別分級，以及“評論動(dòng)作分級”(即更高分級反應(yīng)更大動(dòng)作，例如響應(yīng))。還可以使用用戶105的輸入將分級參數(shù)指定至服務(wù)器103。在優(yōu)選實(shí)施方式中，向前述參數(shù)中的每個(gè)分配在ι-?ο內(nèi)的數(shù)值范圍上的權(quán)重。
[0089]在一個(gè)實(shí)施方式中，關(guān)聯(lián)性引擎303在用戶105交互的點(diǎn)處以離線處理方式計(jì)算關(guān)聯(lián)性得分。可以針對新參數(shù)添加任意數(shù)量的得分，例如新參數(shù)是基于新關(guān)系或時(shí)間信息的數(shù)據(jù)。圖8示出了當(dāng)關(guān)聯(lián)性計(jì)算的離線處理800被添加至在評論圖600中的特定節(jié)點(diǎn)的分級時(shí)用戶105交互的各個(gè)點(diǎn)。
[0090]在可替代實(shí)施方式中，緊接著用戶105提交新評論后，關(guān)聯(lián)性引擎303從評論圖600中檢索關(guān)聯(lián)性節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)被聚合作為“評論結(jié)果”呈現(xiàn)給用戶105。直接由于當(dāng)前提交的評論，“評論結(jié)果”向用戶示出在評論網(wǎng)絡(luò)中跟隨的許多連接和值得關(guān)注的路徑。這些連接和路徑可以包括但不限于關(guān)聯(lián)實(shí)體、用戶、評論、動(dòng)作、文章或其組合。
[0091]如已討論的，電子輸入數(shù)據(jù)301包括一般性/全球性的主題801、用戶提交的信息802和各個(gè)評論流803。通過分析在新聞/遍及Web (例如經(jīng)由RSS新聞提供者)中的文章801A，處理800從文本定位實(shí)體，填充實(shí)體詞典數(shù)據(jù)庫32C，且根據(jù)實(shí)體在全球熱門的程度來對每領(lǐng)域中的各個(gè)實(shí)體進(jìn)行分級(例如使用定位和消歧引擎32B)。相似地，服務(wù)器103對
一般性/全球性類型的流行實(shí)體801B (例如流行的主題)進(jìn)行解析和消歧，以
計(jì)算出基于全球趨勢的分級得分。
[0092]還針對如下用戶105提交的信息802進(jìn)行關(guān)聯(lián)性計(jì)算，包括:用戶提交的URL802A(即用戶105在特定網(wǎng)站上直接表示他們興趣的地方);用戶共享的URL802B(S卩，用戶105與其社交網(wǎng)絡(luò)的其他用戶105分享鏈接的地方);從Web上的其它賬戶提取的用戶105的動(dòng)作
803C (例如，在Last, fm上播放的痕跡、在Amazon,.eom?.上購買的書或來自NetfllX?
的電影)。服務(wù)器103對這些實(shí)體進(jìn)行匹配以生成背景關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)。
[0093]當(dāng)用戶105在服務(wù)器103內(nèi)主動(dòng)地創(chuàng)建實(shí)體802D時(shí)，服務(wù)器103還被配置成生成可能與用戶105具有關(guān)聯(lián)性的相關(guān)實(shí)體，例如通過語義關(guān)系。用戶105還可以激活文章或發(fā)帖上的書簽802E以使得服務(wù)器103記錄上下文(即領(lǐng)域名)并相應(yīng)地添加分級。文章801A、用戶提交的URL802A、用戶分享的URL802B和書簽802E文章通過定位和消歧引擎32B來運(yùn)行(動(dòng)作框704)以基于上下文識別相關(guān)實(shí)體并進(jìn)行消歧。
[0094]另外，圖8描述了在評論流輸入803期間獲得的關(guān)聯(lián)性計(jì)算，其中包括用戶表達(dá)情緒的主題、在用戶105的社交網(wǎng)絡(luò)上流行的主題和評論以及在用戶的104 “cosm”網(wǎng)絡(luò)上流行的主題和評論。因此，關(guān)聯(lián)性引擎303不僅生成在單個(gè)網(wǎng)站內(nèi)的建議，而且基于生成的評論圖600計(jì)算特定類型的推斷出的興趣和關(guān)聯(lián)實(shí)體。在用戶105交互的每個(gè)點(diǎn)處，分級計(jì)算創(chuàng)建了包括關(guān)于評論圖600中的節(jié)點(diǎn)的適當(dāng)元數(shù)據(jù)(例如位置和時(shí)間戳)的得分的全矩陣805。該矩陣805可以在用戶105的用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N上向用戶105顯示以被進(jìn)一步檢查從而修改各個(gè)被對處理實(shí)體計(jì)算出的關(guān)聯(lián)性得分(動(dòng)作框806)。對關(guān)聯(lián)性得分的任何修改均反饋給服務(wù)器103以適于用戶105的特定偏好。例如，如果用戶105選擇忽略或“罐裝”在他建議的主題/評論中出現(xiàn)的實(shí)體，則服務(wù)器103利用相關(guān)數(shù)據(jù)降低相似的建議/分級項(xiàng)的等級。相應(yīng)地，僅向特定用戶105本人定向顯示關(guān)聯(lián)實(shí)體/評論/主題807。通過以這種方式捕獲評論和數(shù)據(jù)，服務(wù)器103幫助人們實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化的Web評論驅(qū)動(dòng)的關(guān)聯(lián)性。
[0095]基于所計(jì)算的關(guān)聯(lián)性得分，用戶105還可以瀏覽并發(fā)現(xiàn)還未建議的新的關(guān)聯(lián)內(nèi)容。當(dāng)用戶105在文章的上下文中進(jìn)行評論時(shí)，例如，服務(wù)器103可以向用戶105提供針對唯一關(guān)聯(lián)內(nèi)容建議作出評論的其它源(例如，文章和其它上下文)。相反，用戶105可以相似地瀏覽特定內(nèi)容提示的其它評論。
[0096]在一個(gè)實(shí)施方式中，當(dāng)用戶105查看關(guān)于實(shí)體的特定信息或評論時(shí)，可以顯示有可能也符合用戶興趣(即基于關(guān)聯(lián)性得分)的相關(guān)聯(lián)的和相關(guān)的實(shí)體。相應(yīng)地，從一個(gè)實(shí)體到另一個(gè)實(shí)體的關(guān)聯(lián)可以來自多個(gè)源，例如上述的文本匹配。然而，可以根據(jù)手工監(jiān)護(hù)的關(guān)聯(lián)(例如監(jiān)護(hù)人或管理面板)來編譯兩個(gè)或更多個(gè)實(shí)體的關(guān)聯(lián)。基于在先提交的評論的上下文形成兩個(gè)或更多個(gè)實(shí)體的一些關(guān)聯(lián)，這形成了兩個(gè)或更多個(gè)實(shí)體之間的雙向關(guān)系(例如，關(guān)于主題“足球”的新聞文章評論將形成“足球”與文章之間的雙向關(guān)系)。雖然如此，可以響應(yīng)于不同主題的評論形成實(shí)體間的關(guān)聯(lián)，從而形成雙向關(guān)系(例如，如果關(guān)于“蛋糕”的評論收到“油炸圈餅”是“更好的”的評論響應(yīng)，將創(chuàng)建“油炸圈餅”與“蛋糕”之間的雙向關(guān)系)。這些關(guān)聯(lián)是基于流行度、語義等來得分和分級的。在一個(gè)實(shí)施方式中，可以在實(shí)體圖603中可反應(yīng)關(guān)聯(lián)。
[0097]當(dāng)輸入數(shù)據(jù)301被翻譯成統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化模型、成圖并根據(jù)關(guān)聯(lián)性得分進(jìn)行分級時(shí)，生成的評論網(wǎng)絡(luò)使得用戶105可以與大量的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。用戶105能夠更好地理解團(tuán)體對于來自跨Web的多個(gè)平臺的特定實(shí)體、產(chǎn)品、商標(biāo)或議題所說的內(nèi)容。更具體地，用戶105可以選擇理解來自具有相似興趣的想法相似的用戶的評論/推薦，這可以增加購買傾向并促進(jìn)消費(fèi)交易。作為另一個(gè)示例，捕獲結(jié)構(gòu)化的豐富評論數(shù)據(jù)使得公司能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)于在各個(gè)等級聚合處被映射和組織的具有相關(guān)聯(lián)原因的其產(chǎn)品或商標(biāo)的特定評論。因此，可識別出各個(gè)評論給出者和趨勢，包括關(guān)鍵影響者和評論領(lǐng)導(dǎo)者，而用戶和公司可以直接與支持者、客戶和批評者合作。
[0098]在一個(gè)實(shí)施方式中，該數(shù)據(jù)可以在用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N上向用戶105顯示。具體地，用戶105可以訪問來自他們的用戶設(shè)備105A、105B、105C和105N的Web服務(wù)102。Web服務(wù)102可以包括各種網(wǎng)站例如社交網(wǎng)絡(luò)平臺、媒體網(wǎng)頁、博客和電子商務(wù)網(wǎng)站。然而，諸如由評論捕獲服務(wù)器103處理的評論數(shù)據(jù)使得用戶105能夠體驗(yàn)作為評論增強(qiáng)的Web服務(wù)104的Web服務(wù)102。用戶105請求訪問評論增強(qiáng)的Web服務(wù)104 (例如經(jīng)由Web瀏覽器)以觀看評論圖600、瀏覽社交網(wǎng)絡(luò)、接收推薦的評論和產(chǎn)品(例如目標(biāo)廣告)、分析認(rèn)知/語言數(shù)據(jù)等。
[0099]除了瀏覽豐富的評論網(wǎng)絡(luò)之外，評論增強(qiáng)Web服務(wù)104提供了跟蹤命題、辯解、響應(yīng)、決定和響應(yīng)于評論采取的動(dòng)作的談話模型。作為具體示例，可以以辯論的形式來呈現(xiàn)評論。當(dāng)對于使用來自兩個(gè)或更多個(gè)相反詞集(例如具有相反含義的詞集)的功能詞的特定實(shí)體存在至少預(yù)定義(即可配置)閾值數(shù)量的評論時(shí)，識別出辯論?？梢杂脕碜耘c實(shí)體相關(guān)聯(lián)的每個(gè)詞集中的被頻繁使用的評論詞匯來命名辯論的不同方?？梢詫⑥q論通知給對所識別的辯論作出評論的用戶105。
[0100]鼓勵(lì)用戶105與評論增強(qiáng)Web服務(wù)104進(jìn)行交互(例如參加評論網(wǎng)絡(luò)的交互流)以促進(jìn)系統(tǒng)100的增長。在一個(gè)實(shí)施方式中，用戶105可以邀請好友和其他用戶參加他們的社交網(wǎng)絡(luò)并參加一個(gè)或更多個(gè)評論流。例如，當(dāng)看見某一評論時(shí)，用戶105可以選擇以如下至少三種方式對評論作出響應(yīng):(1)同意/不同意；(2)問“為什么”以及(3)評論。如果用戶105選擇同意或不同意，則還提供生成新評論選項(xiàng)。該新評論維持與原評論的鏈接(例如存儲在數(shù)據(jù)庫302B中并反應(yīng)在評論圖600中的同意/不同意關(guān)系)。針對原評論詞，以上討論的受控自然語言界面提示同義詞(即在同意的情況下)、反義詞(即在不同意的情況下)或自由形式評論指導(dǎo)(即在以“問為什么”來響應(yīng)的情況下)，來幫助用戶105為他們創(chuàng)建新評論提供結(jié)構(gòu)化的輸入?？梢允褂盟x擇的評論詞來闡明與原評論詞的語義關(guān)系(例如同義/反義)的置信度。然后通知原評論的作者:另外的用戶105已經(jīng)回復(fù)了他們的評論。
[0101]相似地，可以在用戶105中分享特定評論。例如，用戶105A選擇對特定實(shí)體分享評論或征求評論。用戶105A選擇與用戶105B分享評論。分享通道包括但不限于社交網(wǎng)絡(luò)平臺、電子郵件和短消息服務(wù)(“SMS”)通信。例如經(jīng)由電子郵件、SMS通信、向用戶設(shè)備105B送達(dá)通知或根據(jù)用戶105B的隨后對評論增強(qiáng)Web服務(wù)104的請求來向用戶105B發(fā)送通知。用戶105B包括使用服務(wù)器103注冊的用戶以及未使用服務(wù)器103注冊的用戶。用戶105B然后(例如經(jīng)由超鏈接)跟隨通知，服務(wù)器103維護(hù)用戶105A成功提示用戶105B訪問評價(jià)增強(qiáng)Web服務(wù)104的歷史。用戶105B可以按上述方式對用戶105A的評論進(jìn)行類似響應(yīng)。
[0102]為了進(jìn)一步激勵(lì)用戶105與評論網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互且輸入評論，用戶105可以因其參與獲得獎(jiǎng)勵(lì)。這些獎(jiǎng)勵(lì)包括特別成就、影響分值和獲得狀態(tài)角色。用戶105無論何時(shí)達(dá)到特定里程標(biāo)則接收成就。成就意在針對特定動(dòng)作鼓勵(lì)用戶。一些示例包括:第一個(gè)針對給定主題發(fā)表評價(jià)的用戶成就；用戶詳細(xì)闡述創(chuàng)建的評價(jià)而不慫恿其他用戶參與的“單方辯論”成就；用戶參與辯論的“辯論”成就；各個(gè)閾值的“評論計(jì)數(shù)里程標(biāo)”(例如針對單個(gè)用戶提交的評論數(shù)量達(dá)到10、25、100等)；針對特定實(shí)體/類別的各個(gè)評論閾值的“類別里程標(biāo)”;產(chǎn)生包括超過各個(gè)閾值的響應(yīng)的評論的“原因里程標(biāo)”；當(dāng)閾值比率(例如為90%)的對于實(shí)體的評論同意用戶評論時(shí)的“偏向性同意”成就；當(dāng)閾值比率(例如為10%)的對于實(shí)體的評論同意用戶評論時(shí)的“偏向性不同意”成就；如以下將詳細(xì)描述的當(dāng)用戶評論不同意思想領(lǐng)導(dǎo)者的評論時(shí)的“思想領(lǐng)導(dǎo)者比較”成就；當(dāng)用戶評論不同意針對特定實(shí)體的在他們的社交圖內(nèi)的另外用戶的評論時(shí)的“好友比較”成就。
[0103]相似地，使用影響得分來量化在系統(tǒng)100中的特定用戶的影響。在一個(gè)實(shí)施方式中，表1示出了確定影響得分的累加點(diǎn)數(shù):
【權(quán)利要求】
1.一種用于分析電子評論數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)實(shí)施方法，所述方法包括以下步驟: 接收電子評論數(shù)據(jù)，其中，所述電子評論數(shù)據(jù)包括自然語言詞匯； 將所述電子評論數(shù)據(jù)映射成統(tǒng)一評論對象，其中，所述統(tǒng)一評論對象提供為受控自然語言，且所述統(tǒng)一評論對象包括實(shí)體對象、評論詞對象和主體對象，所述評論詞對象中的每一個(gè)對至少一個(gè)所述實(shí)體對象進(jìn)行描述并表示至少一個(gè)所述主體對象的評論；以及 提供呈現(xiàn)，該呈現(xiàn)具有與至少一個(gè)所述統(tǒng)一評論對象對應(yīng)的至少一個(gè)部分。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，還包括對評論圖中的所述統(tǒng)一評論對象進(jìn)行分級，其中，所述評論圖表示所述主體對象與所述實(shí)體對象之間的方向關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述評論圖包括社交圖、功能圖和實(shí)體圖。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述呈現(xiàn)包括評論結(jié)果集合，其中，所述評論結(jié)果集合是根據(jù)所述評論圖的分級的相關(guān)統(tǒng)一評論對象的集合進(jìn)行聚合而成的。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述分級的相關(guān)統(tǒng)一評論對象與所述統(tǒng)一評論對象共同地具有實(shí)體對象、主體對象和評論詞對象中的至少一個(gè)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，還包括接收來自所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備的響應(yīng)，其中，所述響應(yīng)基于所述評論結(jié)果集合。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，還包括基于統(tǒng)一評論對象的聚合來確定Cosm0
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述cosm是根據(jù)所述統(tǒng)一評論對象的結(jié)構(gòu)而構(gòu)造的。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述統(tǒng)一評論對象具有選自包括以下結(jié)構(gòu)的組:(I)狀態(tài)結(jié)構(gòu)；(2)意圖結(jié)構(gòu)；(3)屬性結(jié)構(gòu)；以及(4)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，將所述電子評論數(shù)據(jù)映射成所述統(tǒng)一評論對象的步驟還包括識別所述電子評論數(shù)據(jù)中的動(dòng)詞、形容詞、連詞和名詞短語。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述自然語言為英語。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述電子評論數(shù)據(jù)包括所述自然語言的句子的節(jié)段。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述評論數(shù)據(jù)是從多個(gè)基于Web的社交網(wǎng)絡(luò)平臺接收的。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述接收電子評論數(shù)據(jù)的步驟還包括掃描至少一個(gè)網(wǎng)頁，以及其中，所述映射所述電子評論數(shù)據(jù)的步驟還包括基于所述電子評論數(shù)據(jù)的上下文對所述至少一個(gè)網(wǎng)頁上的實(shí)體對象進(jìn)行定位。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中，所述電子評論數(shù)據(jù)選自包含以下各項(xiàng)的組:(I)統(tǒng)一資源定位器(“URL”);(2)圖形文件；(3)視頻文件；以及(4)音頻文件。
16.一種用于分析評論網(wǎng)絡(luò)中電子評論數(shù)據(jù)的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，包括: 評論捕獲服務(wù)器，所述評論捕獲服務(wù)器可通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訪問； 一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備，所述一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備被配置成可訪問所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的評論增強(qiáng)Web服務(wù)；計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可操作地耦接至所述評論捕獲服務(wù)器，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品具有計(jì)算機(jī)可用介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可用介質(zhì)具有當(dāng)被處理器執(zhí)行時(shí)使得所述處理器執(zhí)行分析電子評論數(shù)據(jù)的處理的指令序列，所述處理包括: 從所述一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備接收電子評論數(shù)據(jù)，其中，所述電子評論數(shù)據(jù)包括自然語言詞匯； 將所述電子評論數(shù)據(jù)映射成統(tǒng)一評論對象，其中，所述統(tǒng)一評論對象提供為受控自然語言，且所述統(tǒng)一評論對象包括實(shí)體對象、評論詞對象和主體對象，所述評論詞對象中的每一個(gè)對至少一個(gè)所述實(shí)體對象進(jìn)行描述并表示至少一個(gè)所述主體對象的評論；以及 向所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的所述一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備提供呈現(xiàn)，其中所述呈現(xiàn)包括與至少一個(gè)所述統(tǒng)一評論對象對應(yīng)的至少一個(gè)部分。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括對評論圖中的所述統(tǒng)一評論對象進(jìn)行分級，其中，所述評論圖表示所述主體對象與所述實(shí)體對象之間的方向關(guān)系。
18.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括從所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的所述一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備接收對于所述電子評論數(shù)據(jù)的響應(yīng)。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述響應(yīng)選自包括下列各項(xiàng)的組:(O同意；(2)不同意；(3)提問；以及(4)評價(jià)。
20.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象選自預(yù)定義評論詞對象的建議集合。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述預(yù)定義評論詞對象的建議集合基于所述統(tǒng)一評論對象的聚合進(jìn)行個(gè)性化處理。
22.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，還包括通過可操作地耦接至所述評論捕獲服務(wù)器的自然語言處理器，其中，所述自然語言處理器被配置成從所述統(tǒng)一評論對象中識別所述評論詞對象和實(shí)體對象。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述自然語言處理器被配置成基于所述電子評論數(shù)據(jù)的上下文來識別所述評論詞對象和實(shí)體對象。
24.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述呈現(xiàn)包括基于所述電子評論數(shù)據(jù)建議的統(tǒng)一評論對象。
25.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括基于所述統(tǒng)一評論對象的聚合來確定cosm。
26.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品對應(yīng)于儀表板工具。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述呈現(xiàn)包括基于所述評論詞對象和所述實(shí)體對象對所述主體對象的自然語言描述。
28.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有最平均的肯定評論詞對象或最平均的否定評論詞對象的所述實(shí)體對象的分組。
29.根據(jù)權(quán)利要求26所 述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有至少預(yù)定義數(shù)量的肯定評論詞對象和否定評論詞對象的所述實(shí)體對象。
30.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有至少預(yù)定義數(shù)量的肯定評論詞對象和否定評論詞對象的所述實(shí)體對象，并且其中所述肯定評論詞對象的數(shù)量以偏向性計(jì)數(shù)閾值超過所否定評論詞對象的數(shù)量。
31.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有至少預(yù)定數(shù)量的肯定評論詞對象和否定評論詞對象的所述實(shí)體對象，并且其中所述否定評論詞對象的數(shù)量以偏向性計(jì)數(shù)閾值超過所述肯定評論詞對象的數(shù)量。
32.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有最多數(shù)量的肯定評論詞對象和否定評論詞對象的所述實(shí)體對象。
33.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括從所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備接收至少一個(gè)對于所述電子評論數(shù)據(jù)的響應(yīng)，以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有最多數(shù)量的所述至少一個(gè)響應(yīng)的所述電子評論數(shù)據(jù)的實(shí)體對象。
34.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述呈現(xiàn)包括最頻繁使用的評論詞對象和其描述的對應(yīng)實(shí)體對象。
35.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括從所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備接收至少一個(gè)對于所述電子評論數(shù)據(jù)的響應(yīng)，所述一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備各自對應(yīng)于一個(gè)主體對象；其中，所述至少一個(gè)響應(yīng)選自包含下列各項(xiàng)的組:(O同意；(2)不同意；(3)提問；以及(4)評價(jià)；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有最多同意的所述主體對象。
36.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述評論詞對象被表征為肯定、否定或中立的；以及其中，所述呈現(xiàn)包括具有針對單個(gè)主體對象的肯定評論詞對象和否定評論詞對象的所述實(shí)體對象。
37.根據(jù)權(quán)利要求26所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述儀表板工具布置在第三方網(wǎng)站。
38.根據(jù)權(quán)利要求37所述的基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述處理還包括當(dāng)所述評論對象在第三方網(wǎng)站公開時(shí)，通知所述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的一個(gè)或更多個(gè)用戶設(shè)備。
【文檔編號】G06F17/00GK103917968SQ201280040125
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2012年8月14日 優(yōu)先權(quán)日:2011年8月15日
【發(fā)明者】亞歷山大·阿薩利, 馬克·阿薩利, 蘇姆亞迪普·保羅, 丹尼爾·克里斯托弗·哈維, 斯潘塞·卡梅倫·凱利, 海倫·路易斯·弗拉特利, 菲利普·詹姆斯·愛德華·格里本 申請人:平等傳媒有限公司