[发明专利]用于提供以评论为中心的新闻阅读器的系统和方法

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

在计算设备处接收与由源系统产生的内容项相关联的信息，所述内容项能被其他所述计算设备经由网络访问；

在所述计算设备处接收与所述内容项相关联的评论，所述评论由所述其他计算设备中的一个产生；

响应于接收所述信息和所述评论，在所述计算设备处至少基于与所述内容项和所述评论相关联的细节来预测要链接到所接收到的评论的所述内容项的子部分；以及

使得与所述内容项的所预测的子部分相关联的信息对请求访问所述内容项的其他计算设备可用；

其中预测包括：

标识所述评论和相关联的内容项的每个句子的对；

比较所标识的对；以及

通过至少基于所标识的对的比较确定所述对是否是最佳匹配来预测要与所述评论链接的所述内容项的所述句子。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，其中比较所标识的对包括：

标识每个对的所述评论和所述句子的词汇级特征；

标识每个对的所述评论和所述句子的实体级特征；

标识每个对的所述评论和所述句子的主题向量；

至少基于所标识的词汇级特征、实体级特征和主题向量来创建特征向量；以及

比较所创建的特征向量。

3.如权利要求2所述的计算机实现的方法，其特征在于，其中比较所创建的特征向量包括：

使用基于来自多个不同来源的内容项的评论和句子的样本集合训练的分类器来分析所创建的特征向量。

4.如权利要求3所述的计算机实现的方法，其特征在于，其中所述分类器包括：

与来自多个不同来源的内容项的评论和句子的所述样本集合相关联地从下面创建的多个特征向量：

每个对的所述评论和所述句子的词汇级特征；

每个对的所述评论和所述句子的实体级特征；

每个对的所述评论和所述句子的主题向量；以及

至少基于所标识的词汇级特征的特征向量，

其中所述分类器的所述多个特征向量中的每一个包括基于被手动指派的链接值信息的权重值。

5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括使用支持向量机来生成所述分类器。

6.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，其中与所述内容项相关联的所述信息包括关于在接收所述评论期间所述内容项的什么部分被呈现的信息。

7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：

从另一计算设备接收对所述内容项的请求；以及

将至少与所述内容项的所预测的子部分相关联的所述信息传送到发起对所述内容项的所述请求的所述计算设备。

8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：

从另一计算设备接收对所述内容项的请求；

传送所请求的内容项；以及

将与所述内容项的所预测的子部分相关联的所述信息传送到发起对所述内容项的所述请求的所述计算设备。

9.如权利要求8所述的计算机实现的方法，其特征在于，其中所产生的内容项包括包含新文章的网站。