[发明专利]用于使用数据和情绪分析来生成绿色分数的方法及系统有效

专利信息
申请号: 201280070735.0 申请日: 2012-12-26
公开(公告)号: CN104137128B 公开(公告)日: 2018-12-14
发明(设计)人: S.L.安德鲁斯;P.达姆;D.弗雷内特;S.乔扈里;R.罗德里格斯;A.加纳帕姆;F.施尔德;J.L.莱德纳 申请(专利权)人: 汤姆森路透社全球资源无限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q40/08;G06Q50/00
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 谢攀;陈岚
地址: 瑞士*** 国省代码: 瑞士;CH
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 用于 使用 源于 社交 媒体 数据 情绪 分析 生成 企业 绿色 分数 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种计算机实现的方法,包括:

(a)通过计算机标识将向其指派绿色分数的实体;

(b)对与所标识的实体相关的第一社交媒体信息集执行情绪分析,所述情绪分析包括第一社交媒体信息集的基于文本的情绪分析;

(c)通过计算机至少部分地基于包括所述基于文本的情绪分析的所执行的情绪分析来确定情绪分数;

(d)通过计算机至少部分地基于所确定的情绪分数和应用于所确定的情绪分数的预测性模型来计算第一绿色分数,并且其中所述第一绿色分数表示第一绿色情绪分数;

(e)通过计算机传送所述绿色分数;

(f)随后对与所标识的实体相关的第二社交媒体信息集执行情绪分析,所述情绪分析包括第一社交媒体信息集的基于文本的情绪分析;

(g)通过计算机至少部分地基于包括所述基于文本的情绪分析的所执行的情绪分析来确定第二情绪分数;

(h)通过计算机至少部分地基于所确定的第二情绪分数和应用于所确定的第二情绪分数的预测性模型来计算第二绿色分数,并且其中所述第二绿色分数表示第二绿色情绪分数;以及

(i)基于其重要性来对所述第一绿色情绪分数和所述第二绿色情绪分数进行加权,并对经加权的情绪分数进行聚合以提供绿色分数。

2.根据权利要求1的方法,其中,所述社交媒体信息集与所标识的实体相关联,所述实体与交易证券相关联,所述社交媒体信息集表示关系到所述实体的绿色信息,并且所述第一或第二绿色分数表示所述实体的环境影响。

3.根据权利要求1的方法,还包括:通过计算机基于附加的社交媒体信息集随时间修改所述绿色分数,以及传送经修改的绿色分数。

4.根据权利要求1的方法,其中,通过计算机计算绿色分数包括:

通过计算机在从社交媒体集接收的内容集中标识文本,所述文本被标识为表示所述实体;

通过计算机至少部分地基于所标识的文本的基于文本的情绪分析来确定情绪分数;并且

其中所述绿色分数表示绿色情绪分数。

5.根据权利要求1的方法,还包括:至少部分地基于所述绿色分数将所述实体认证为绿色合规的。

6.根据权利要求1的方法,还包括:通过计算机针对第二所标识的实体执行步骤(a)-(c)导致第二绿色分数,并且其中传送绿色分数包括通过计算机传送包括反映所述绿色分数和第二绿色分数的数据的数据馈送。

7.根据权利要求1的方法,还包括:通过计算机至少部分地基于所计算的绿色分数的值来生成关系到所述实体的警报信号。

8.根据权利要求1的方法,其中,通过计算机标识实体还包括通过计算机在从社交媒体集接收的内容集中标识文本,所述文本被标识为表示所述实体,并且还包括通过计算机从所述内容集提取被标识为表示与所述实体的环境影响相关的情绪的另外的文本。

9.根据权利要求8的方法,其中,通过计算机标识内容集中的文本包括以下各项中的一个或多个:通过计算机标识所嵌入的元数据或其他描述符;通过计算机处理文本、词语、短语;通过计算机应用自然语言语言学分析;通过计算机应用贝叶斯技术。

10.根据权利要求1的方法,其还包括通过计算机聚合来自多个源的内容集,所述多个源包括至少一个社交媒体源和来自包括以下项的组中的至少一个附加的源:新闻网站;在线论坛;政府机构的网站;学术机构、政党的网站;在线杂志网站;博客网站;微博网站;社交和专业人士联网站点;在线宣传和筹款网站;Facebook;Twitter;以及信息聚合商,其中所述信息聚合商从来自多个源的源集聚合内容,所述内容集包括所述社交媒体信息集。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于汤姆森路透社全球资源无限公司,未经汤姆森路透社全球资源无限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201280070735.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top