CN102971730B - 从社交网络消息中提取事实 - Google Patents

从社交网络消息中提取事实 Download PDF

Info

Publication number
CN102971730B
CN102971730B CN201180032286.6A CN201180032286A CN102971730B CN 102971730 B CN102971730 B CN 102971730B CN 201180032286 A CN201180032286 A CN 201180032286A CN 102971730 B CN102971730 B CN 102971730B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fact
message
user
true
theme
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201180032286.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102971730A (zh
Inventor
S·W·伊克曼
P·A·金塞尔
N·P·罗伯顿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Microsoft Technology Licensing LLC
Original Assignee
Microsoft Technology Licensing LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Microsoft Technology Licensing LLC filed Critical Microsoft Technology Licensing LLC
Publication of CN102971730A publication Critical patent/CN102971730A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102971730B publication Critical patent/CN102971730B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2457Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24575Query processing with adaptation to user needs using context

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

在社交网络中,用户可提交各种类型的消息,诸如给其他用户的私人消息以及与所有相关联的用户共享的状态消息。虽然这些消息通常与诸如意见和个人情绪等高度私人的信息相关,但这些消息还可包括关于特定主题的一个或多个事实,诸如特定位置在特定时间的天气状况的报告。这些事实可以在各种消息中标识,并且可被存储在事实存储中,以使得当用户提交指定主题的查询时,该用户可以从事实存储接收到响应于该查询的主题的一个或多个事实。另外,可设计用户界面并将其提供给提交这些消息的用户,例如以便减少歧义并改进从消息中的对事实的可靠提取。

Description

从社交网络消息中提取事实
背景
计算领域内,许多场景涉及社交网络的各方面,其中用户可建立表示与其他用户的关系的关联,并可与全部或某些相关联的用户共享感兴趣的数据。在该上下文中,用户可建立社交简档,该社会简档包括向相关联用户标识该用户的各方面的数据,如人口统计信息、诸如业余爱好或专业技能之类的一组兴趣、以及该用户感兴趣的一组资源。用户可同意共享他的或她的社交简档的某些方面;例如用户可生成最初仅可由与该用户相关联的用户访问的消息(例如个人状态、关于某一主题的注释、或被定向到另一用户的消息),但可允许某一相关联的用户转贴该消息供与该相关联的用户相关联的所有用户访问(如用户的朋友可被允许获得该用户的消息并转贴它以向朋友的朋友授权访问)。以此方式,在社交网络上共享的数据(以及尤其是包括用户的社交简档的数据)可经社交网络以选择的方式传播给其他人。
概述
提供本概述以便以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键因素或必要特征,也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。
社交网络中发布的消息通常与高度私人的、琐碎的或短暂的主题相关(例如,意见、反映和情绪),但还可包括客观事实(例如,观察结果和发现)。用户可发布关于旅行经历的消息,诸如“假期过的真好!”和“天气真好!”。虽然该消息主要与这个人的私人经历相关,但该消息还可被视作对若干事实的私人报告,诸如这个人在特定时间的位置以及在该位置处观察到的天气。
社交网络可被配置成除了接收和交换这些消息之外,还标识每一条消息中所表达的事实,并且收集消息中的用户的所报告的经历和观察结果。例如,每一个事实都可以与一主题相关联,诸如特定位置的天气状况,并且可评估消息以标识主题的指示以及与该主题相关联的事实。这些收集到的事实可根据社交网络中的用户被存储在诸如数据库等的事实存储中,该事实存储包括与主题相关联的事实主体。这些事实然后可被用来以方便的方式回答社交网络中的用户的关于这些主题的查询。回答还可指示该回答的可靠程度(例如,基于生成回答的用户的可靠性或者对从更新中提取的事实的无歧义性的置信度)。基于这些和其他技术,可将社交网络中的用户的集体知识和观察结果聚集成可查询数据集。另外,社交网络可配置有附加特征,例如促进以无歧义的方式贡献事实的用户界面、阻止标识事实贡献者的标识的匿名技术、和/或事实请求和奖励系统,社交网络可通过该系统接受来自用户的关于所需事实的请求并且可奖励社交网络中的提供这些事实的用户。
为实现上述内容和相关目的,以下描述和附图阐述了各个说明性方面和实现。这些方面和实现仅指示可以使用一个或多个方面的各种方式中的一些。结合附图阅读以下详细描述,则本公开的其他方面、优点、以及新颖特征将变得显而易见。
附图说明
图1是表征包括具有社交简档并与相关联的用户交换消息的一组用户的社交网络的示例性场景的图示。
图2是表征根据本文提出的技术来从社交网络中交换的用户消息中提取事实的示例性场景的图示。
图3是示出呈现从社交网络中的用户生成的消息中所提取的事实的示例性方法的流程图。
图4是示出用于呈现从社交网络中的用户生成的消息中所提取的事实的示例性系统的组件框图。
图5是包括被配置成实现本文中所述的措施中的处理器可执行指令的示例性计算机可读介质的图示。
图6是表征根据事实架构来标识社交网络中的消息中所包括的事实的示例性场景的图示。
图7是表征被配置成方便用户在社交网络中的消息中包括事实的用户界面的示例性场景的图示。
图8是表征以地图的形式呈现从社交网络中的消息中提取的事实的示例性场景的图示。
图9是表征响应于社交网络中的第一用户的邀约来向社交网络中的第二用户请求事实的示例性场景的图示。
图10示出其中可实现本文中所述的一个或多个原理的示例性计算环境。
详细描述
现在参考附图来描述所要求保护的主题,所有附图中使用相同的附图标号来指代相同的元素。在以下描述中,为解释起见,阐明了众多具体细节以提供对所要求保护的主题的全面理解。然而,很明显,所要求保护的主题可以在没有这些具体细节的情况下实施。在其他情况下,以框图形式示出了各个结构和设备以便于描述所要求保护的主题。
在计算领域内,许多场景涉及社交网络,其中用户可生成社交简档形式的个人表示,例如关于用户的身份、教育和职业背景、以及个人兴趣的一组个人描述信息。用户还可形成与社交网络的其他用户的关联,其中这些关联可表示家庭关系、朋友关系、交往关系、教育和职业联系、以及共享的兴趣。用户还可通过肯定地邀请相关联的用户查看某一特定数据项或简单地通过准许这些其他用户访问社交简档来同意与相关联的用户共享社交简档的内容,并且可查看相关联的用户的社交简档。社交网络的用户还可通过传递各种类型的消息来通信,例如发送到一个或多个相关联的用户的私人消息或与全部相关联的用户共享的公开消息。
图1展示了表征包括一组用户14的社交网络12的示例性场景10。在社交网络12内,每个用户14可创建社交简档16,如描述人口统计学信息、教育和职业技能、以及用户14的兴趣的一组数据项。用户14还可建立与其他用户14的关联18,其中这些关联18可表示各种类型的关系,例如家庭联系、朋友关系、交往关系、过去的和当前的教育或职业关联、共享的兴趣、或组中的联合的成员关系。用户14可因此建立与一组相关联的用户20的关联18,代表用户14在社交网络12内的社交联系,并可允许相关联的用户20查看用户12的某些或全部社交简档16。例如,在图1的示例性场景10中,第二用户12可建立与包括社交网络12的第一用户14和第三用户14的一组相关联的用户20的关联18,但可能不具有与社交网络12中的具有与第三用户14的关联18的第四用户14的关联18。因此,第二用户14的社交简档16对于作为第二用户14的相关联的用户20的第一用户14和第三用户14来说是可访问的,但是对于第四用户14是不可访问的。
在社交网络12中,用户14可生成许多类型的消息22。例如,第二用户14可生成被定向至第一用户14的私人消息22,该私人消息可由社交网络12以各种方式递送(例如,作为消息22的公开发布、作为诸如电子邮箱等队列中保存的私人消息22、或者作为被迅速递送给第一用户14的即时消息22)。第二用户14还可生成私人状态消息22,该状态消息可由与用户14具有关联18的所有相关联的用户20查看,但不可由诸如第四用户14等其他用户14查看。以此方式,用户14可指定对消息22的公开分发的有限控制。
在社交网络12中,可交换许多类型的这样的消息22。这些消息22可包括许多类型的信息,诸如用户14的个人意见、情绪、主意和观察结果(例如,“我假期过得真好!”和“我爱这里的好天气!”)。常规社交网络12被配置成存储消息22并以各种方式将它们送到消息22的接收者,并且还可执行对消息22的有限评估,例如通过标识消息22中所讨论的一个或多个主题以选择和呈现涉及这些主题的针对性广告,或者通过索引消息22的内容以准许快速搜索。这些消息22在本质上通常是偶然或短暂的(例如,私人状态消息22只有在其他用户14诸如通过查看消息22或对其进行评论来展示对消息22的兴趣的情况下才对状态消息22的作者有价值,并且用户14可能对社交网络12在长持续时间内保存该消息22不感兴趣)。因此,常规社交网络12通常将消息22作为琐碎数据来处理,并且可以在用户感知到的消息22的价值很可能已经过期后处置消息22。
然而,虽然在社交网络12中交换的许多消息22主要只对消息22的作者和一些相关联的用户20(诸如消息22所针对的或提及的用户14)有价值,但这些消息22中的许多消息还可包含可具有更普遍的兴趣的一些事实项。作为第一示例,用户14可发布两条消息,写的是:“我假期过的真好!”和“我爱这里的好天气!”。虽然关于用户14的经历的这些消息22可能只对对用户14的经历感兴趣的相关联的用户20(诸如朋友和家庭成员)有直接价值,但可以从这些消息22中提取特定事实。例如,第一消息22可包括指示用户14在生成消息22时在哪里的地理标签(诸如维度和经度坐标的组合),由此建立用户14在创作第一消息22时在该位置的在场。类似地,第二消息22可指示在第二消息22的时间在该位置天气“好”(假定第二消息22在与第一消息22相同的时间左右生成并暗示用户14位于相同地方)。天气的“好”质量可以与关于以下内容的信息进行比较:在社交网络12的用户14中什么类型的天气被认为是“好”的或甚至具体而言什么类型的天气被生成消息22的用户14认为是“好”的,以推断关于该位置的可能天气报告。
图2呈现了表征可以与其他用户14建立关联18的社交网络12中的一组用户14的示例性场景30。在该示例性场景30中,用户14可生成可被评估以提取事实的消息22。例如,第二用户14可以与包括第一用户14和第三用户14在内的两个相关联的用户20建立关联18。第二用户14然后可以从第一用户14接收到询问第二用户度过的假期的状态的第一私人消息22,并且第二用户14可以用指示以下内容的第二私人消息22来回复:第二用户14想要拜访的博物馆在生成第二消息20的那天关闭了。这些消息22可能只可由第一用户14和第二用户14查看,或者可能只可由与第一用户14和/或第二用户14具有关联的相关联的用户14(诸如第三用户14)查看,或者可能可以公开地被社交网络12中的所有用户14查看。第二用户14还可生成指示第二用户14的当前位置处的天气好的状态消息22。该状态消息22可能还可由与第二用户14具有关联18的相关联的用户20查看,或者可能公开地可由任何用户14查看。以此方式,用户14可生成将被递送至社交网络12中的其他用户14的消息22。
如在图2的示例性场景30中进一步示出的,社交网络12可被配置成根据通信通道(例如,电子邮件消息收发、即时消息收发或聊天消息收发)和所附隐私参数来递送消息22。然而,社交网络12还可被配置成评估这些消息22以标识并提取消息22的内容中所指示的一个或多个事实。作为第一示例,第二用户14的状态消息22(“这里的天气真好”)可能难以单独解释,但状态消息22可以与以下各项相关联:指示第二用户14的位置处的天气何时被观察到是“好”的时间32以及指示第二用户14在创作状态消息22时的位置的地理标签34(诸如维度和经度坐标对)。地理标签34可以与地理位置数据库42进行比较以标识第二用户14在状态消息22中所指的位置(诸如巴黎),并因此可推断出该位置的天气被认定为如状态消息22的时间32那样好。此外,基于常规术语使用(例如,用户14通常认为“好”天气是落在70度到79度的温度范围内且有极少或没有云覆盖的)或者基于生成消息22的用户14的特殊偏好,可将“好”认定映射到关于第二用户14的位置的一组特定且推断出的状况。以此方式,社交网络14可根据第二用户14的状态消息22来推断出巴黎在特定日期和时间的天气是在特定的天气状况范围内。该推断可被评估为主题36(例如,“巴黎在特定日期的天气”)和事实38(例如,被定性地描述为好或被预测为具有温度和云覆盖的定量特性)。作为第二示例,第二用户14生成的第二私人消息22(“艺术博物馆今天关闭”)无法独立揭示显著事实。然而,第二消息22可以与指示艺术博物馆关闭的日期的时间32相关联,并且如果第二消息22的时间32接近状态消息22的时间32,则状态消息22的地理标签34还可归因于私人消息22以暗示在第二消息22中提到的特定艺术博物馆(例如,可能是卢浮宫)。该第二消息22中的信息(补充有来自状态消息22的信息)可暗示第一主题36(例如,第二用户14在特定时间32的位置)和第一事实38(例如,法国巴黎),以及第二主题36(例如,法国巴黎的艺术博物馆(可能是卢浮宫)在特定时间32的状态)和第二事实38(例如,艺术博物馆关闭)。
以此方式,社交网络12可被配置成评估各用户14生成的消息22并提取与各种主题36相关联的事实38。这些主题36和事实38可被存储在事实存储44中,可就特定主题36和与其相关联的事实38查询该事实存储。例如,第四用户14可以向社交网络12提交关于特定主题36的一个或多个查询46(例如,关于法国巴黎的艺术博物馆在特定时间32的状态的第一查询46以及关于法国巴黎在特定时间32的天气的第二查询46)。社交网络12可以对事实存储44应用这些查询46并且可检索存储在事实存储44中的与查询46中标识的主题36相关的任何事实38。例如,基于第二用户14的消息22,事实存储44可存储响应于第一查询46的主题36和事实38,并且社交网络12可通过向第四用户14发送指示第一查询46中提及的艺术博物馆在所提及的时间32是关闭的第一回复48来满足第一查询46。类似地,事实存储44可存储响应于第二查询46的主题36和事实38,并且社交网络12可通过向第四用户14发送指示法国巴黎在所提及的时间32的天气是晴天(这已经从在第二用户14的状态消息22中被描述为“好”的天气中推断出)的第二回复48来满足第二查询46。社交网络12还可利用其他特征来满足这些查询46(例如,因为第四用户14与第二用户14没有关联18,所以社交网络12只可使用并非是第二用户14私人的或被肯定地匿名的主题36和事实38来满足第四用户14的查询46,而与第二用户14具有关联18的相关联的用户20可被准许提交涉及是第二用户14私人的主题36和事实38的查询46)。
图3呈现了这些技术的第一实施例,其被示为呈现与至少一个主题相关联且从社交网络12中提取的事实38的示例性方法50。示例性方法50可被例如实现为一组软件指令,该组软件指令在易失性或非易失性存储器设备(诸如系统存储器、硬盘驱动器、固态存储设备或者光盘或磁盘)上编码并且可以在具有事实存储44的设备的处理器上执行。该示例性方法50始于52,并且涉及在处理器指令上执行54被配置成执行本文提出的技术的指令。具体而言,这些指令被配置成当从用户14接收56到社交网络12中的消息22时,在该消息22中标识58与至少一个主题36相关联的至少一个事实38,并将与该主题36相关联的事实38存储60在事实存储44中。这些指令还被配置成当从用户14接收62到涉及主题36的查询46时,从事实存储44中选择64与该主题36相关联的至少一个事实38,并向用户14呈现66该至少一个事实38。在通过呈现从社交网络12的消息22中提取的事实38来满足查询46后,示例性方法50在68处结束。
图4呈现了这些技术的第二实施例,其被示为被配置成呈现从社交网络12中提取的事实38的示例性系统76。该示例性系统76在具有处理器74的设备72中操作,并且可包括例如被实现为存储在设备72的存储器中的硬件设备和/或软件指令的一组组件。示例性系统76包括被配置成存储与至少一个主题36相关联的至少一个事实38的事实存储44(例如,将一组主题36和事实38存储为键/值对的数据库)。示例性系统76还包括事实存储组件78,该组件被配置成当从用户14接收到社交网络12中的消息22时,在该消息22中标识与至少一个主题36相关联的至少一个事实38,并将与该主题36相关联的事实38存储在事实存储44中。示例性系统76还包括事实呈现组件80,该组件被配置成当从用户14接收到涉及主题36的查询46时,从事实存储44中选择与该主题36相关联的至少一个事实38,并向用户14呈现该至少一个事实38(例如,在呈现82中,作为诸如网页等人类可读文档,或者作为诸如根据可扩展标记语言(XML)架构来格式化的数据集等机器可读文档)。以此方式,示例性系统76的各个相互操作的组件实现从社交网络12的消息22中对与主题36相关联的事实38的提取。
又一实施例涉及包括被配置成应用此处所呈现的技术的处理器可执行指令的计算机可读介质。可以这些方式设计的一种示例性计算机可读介质在图5中示出,其中实现90包括其上编码有计算机可读数据94的计算机可读介质92(例如,CD-R、DVD-R、或硬盘驱动器的盘)。该计算机可读数据94又包括被配置成根据此次阐述的原理来操作的一组计算机指令96。在一个这样的实施例中,处理器可执行指令96可以被配置成执行一种呈现从社交网络中的用户生成的消息中提取的事实的方法,诸如图3的示例性方法50。在另一这样的实施例中,处理器可执行指令96可以被配置为实现用于呈现从社交网络中的用户生成的消息中提取的事实的系统,诸如图4的示例性系统76。此计算机可读介质的一些实施例可包括非临时性计算机存储介质(例如,硬盘驱动器、光盘、或闪存设备),它被配置成存储以此方式配置的处理器可执行指令。本领域普通技术人员可设计被配置成根据此处所呈现的技术来操作的许多此类计算机可读介质。
此处所讨论的技术可被设计成在许多方面具有变型,并且一些变型可呈现出相对于这些以及其他技术的其他变型的附加优点和/或减少缺点。此外,一些变型可组合实现,并且一些组合可表征通过相互协作而得到的附加优点和/或减少的缺点。各种变型可被合并到各实施例(例如,图3的示例性方法50和图4的示例性系统76)中,以向这些实施例赋予单独和/或相互促进的优点。
可在这些技术的实施例之间变化的第一方面涉及其中可利用这些技术的场景。作为第一示例,这些技术可用于从许多类型的社交网络12中提取事实38,社交网络12包括表示家庭关联的谱系社交网络、表示学术关联(诸如同班同学或学生/老师关系)的学术社交网络、表示浪漫联系的约会社交网络以及表示队友和对手联系的游戏社交网络。作为该第一方面的第二示例,这些技术可适用于从在社交网络12上交换的许多类型的消息22中提取事实38,消息22包括文本消息、图像、音频或视频记录和许多类型的数据对象(诸如引用用户14感兴趣的web资源的统一资源标识符(URI))。另外,这些技术可用于检查通过社交网络12中的许多类型的通信通道来交换的消息22,这些通信通道包括即时消息和被迅速递送的其他聊天消息、排队的消息(诸如像电子邮件通信系统)以及新闻馈源或公告板通信系统。本领域普通技术人员可以设计其中可实现此处所提出的技术的许多情形。
可在这些技术的各实施例之间变化的第二方面涉及各种实现的体系结构。作为第一示例,这些技术的实施例可以在社交网络12中操作,例如作为与社交网络12的消息接收和递送系统的逻辑集成的组件。或者,这些技术的实施例可以在社交网络12之外操作,例如作为接收社交网络12中发布的消息22的馈源并试图从中提取事实38的外部系统。在一个这样的实施例中,社交网络12的用户14操作的客户机可包括这些技术的实施例,例如用于创建用户14遇到的消息22中所表达的事实的事实数据库。作为该第二方面的第二示例,这些技术的体系结构可以在数量、配置和组件交互方面不同。在第一个这样的变化中,虽然图3的示例性方法50包括这些技术的示例性实施例,但还可设想其他示例性方法;例如,可能在从用户14接收到关于与这样的事实38相关联的主题36的查询46之后从社交网络12的各种消息22中提取这些事实38。在第二个这样的变化中,图4的示例性场景70中的示例性系统76的组件可以在数量、配置和互操作方面不同;例如,事实存储44可被实现为被配置成存储消息22的消息存储的一部分,并且这些技术的系统实施例可省略单独的事实存储44并且可以简单地注释存储在消息存储中的消息22。本领域的普通技术人员可设想可以充分地实现本文提出的技术的许多合适的体系结构。
可在这些技术的各实施例之间变化的第三方面涉及标识社交网络14中的消息22中的主题36和事实38的方式。作为第一示例,消息22可使用自然语言配对技术并且可能利用诸如对话上下文等语言概念来在语义上评估每一条消息22,以理解消息22的语义并标识和提取其中包含的任何事实38。基于图像和基于视频的消息22可以类似地通过应用机器视觉技术来评估,而语音识别技术可适用于评估基于音频的消息22。然而,这些方法在计算上可以是密集的,并且无法针对在社交网络12上接收到的消息22的量来良好地伸缩。
作为该第三方面的第二示例,可基于消息22中的信息的格式化来标识一些主题36和事实38。作为第一变化,消息22可包含可以按可检测方式良好地格式化的日期或时间的实例(例如,日期通常可根据诸如“dd/mm/yyyy”或“mm/dd/yyyy”等标准化格式来写,而时间通常可根据诸如“hh:mm”或“hh:mm:ss”等标准化格式来写,并且这些格式可以在可与消息22的文本部分进行匹配的对应正则表达式中指定)。一实施例因此可被配置成在消息22中标识与事实38相关联的时间,并将与主题36和消息22中指定的时间相关联的事实38存储在事实存储44中。另外,该实施例可接受指定时间的查询46(例如,“法国巴黎在2009年9月1日6:00的天气”),而从事实存储44中选择64事实38以满足查询46可以只选择与查询46中指定的时间相关联的事实38。作为第二个这样的变化,消息22可包含对一个或多个位置的引用,诸如适当的名称(例如,“法国巴黎”)或可识别的昵称(例如,“不夜城”)、地址或地理标签,诸如一组维度和经度坐标。这些对位置的应用还可被自动标识,并且一实施例可被配置成在消息22中标识与事实38相关联的位置,并将与主题36和消息22中指定的位置相关联的事实38存储在事实存储44中。另外,该实施例可接受指定位置的查询46(例如,“法国巴黎在2009年9月1日6:00的天气”),而从事实存储44中选择64事实38以满足查询46可以只选择与查询46中指定的位置相关联的事实38。可标识许多其他类型的可自动检测到的事实38,并且各实施例可被配置成以该自动化方式检测许多类型的事实38。
作为该第三方面的第三示例,这些技术的实施例可利用事实架构,其中一组主题36连同可以与其相关联的一组事实38一起被定义。用户14可以在生成消息22的同时在消息22中根据事实架构(例如,在事实架构中包括与关联于主题36的事实38相关联的特定标识符)来指定至少一个事实38,并且该实施例可检测该包括并由此标识出消息22涉及事实38。该示例可以是有利的,例如用于标准化在消息22中指定主题36和事实38的方式以及用于准许用户14以无歧义的方式做出这样的指定。
图6呈现了表征事实架构102的示例性场景100,该事实架构被定义为主题36和与其相关联的一组事实38的分层组织。例如,第一主题36可涉及消息22中提及的天气状况(该消息可包括诸如元数据等将主题进一步细化为涉及特定位置在特定时间的天气状况),并且与主题36相关联的事实38可描述该天气状况(例如,热、晴、多云和下雨)。第二主题36可涉及位置状态(例如,公园和建筑物的情况报告)并且可包括事实38,诸如“开放”、“关闭”、“拥挤”和“空旷”。当用户14在社交网络12中生成消息22时,用户14可创作消息22的主体作为文本评论,但还可包括主题36和相关联的事实38的一个或多个标识符。例如,第一消息22可包括用户14正在拜访海滩并且正享受美好时光的报告,但还可包括用事实架构102定义的第一主题36和第一相关联事实38(例如,将该海滩处的天气状况指定为“晴”),以及用事实架构102定义的第二主题36和第二相关联事实38(例如,将该海滩的位置状态指定为“空旷”)。这些技术的实施例可检测到包括主题36和事实38对,并且可以从社交网络12的消息22中提取这些事实38。以此方式,事实架构102可被用来促进各主题36和各事实38之间的结构、消息22中的主题36和事实38的指定的标准化以及从消息22中的事实38的方便提取。
作为该第三方面的第四示例,主题36和事实38可根据较不结构化的方式来在社交网络12中的消息22中标识,诸如检测与各种主题36和/或事实38相关联的关键字。例如,一实施例可存储与各种主题36相关联的一组主题关键字和/或与各种事实38相关联的一组事实关键字,并且可通过检测对应的主题关键字和事实关键字的存在来在消息22中标识主题36和事实38。该示例可能通过将术语“天气”指定为主题关键字并且通过将术语“热”、“温暖”、“晴”、“多云”和“下雨”指定为与主题关键字“天气”相关联的事实关键字来适用于图6的示例性场景100中的消息22。消息22可被假定由于包括这些关键字而涉及该主题36和这些事实38。该变换可以是有利的,例如作为相当简单的自然语言处理技术,该技术可从各种各样的消息22中提取事实38而不涉及专门格式化(诸如根据事实架构102)且不消耗大量计算资源。然而,该变化可展示大量假否定(例如,用户误拼关键字,诸如“hot whether today(今天天很热)”或对关键字使用同义词,诸如“scorching weather today(今天被天烤焦了)”)和/或假肯定(例如,消息22包括关键字但可能未向人类读者暗示对应的事实38,例如“hot tea is great for this weather(热茶对于这天气是极好的)”)。
作为该第三方面的第四示例,这些技术的实施例可以向用户14呈现促进主题36和事实38与消息22的关联的用户界面。例如,用户界面可允许社交网络12的用户14输入消息22的文本评论,但然后可帮助用户选择与该消息22相关的一个或多个主题36,以及与所选主题36相关联的一个或多个事实38。该用户界面可利用事实架构102,例如作为可填充用户界面内的控件和/或方便存储所选主题36和事实38的主题36和事实38的内部表示。另选地或另外地,该用户界面可利用各种预测技术来预测与消息22相关联的主题36和事实38(例如,通过检测消息22中的主题关键字和/或事实关键字),并且可使用这些预测来向用户22建议相关主题36和事实38以提高该用户界面的效率。该用户界面还可将关于事实38的提交告知用户14;例如,如果用户14提交包括非常见主题关键字和非常见事实关键字(例如,偶尔但极少用来标识特定主题36或事实38的术语)的消息22,则该用户界面可以向用户14建议其他用户更频繁地使用(或许具有较少歧义)的常见主题关键字或常见事实关键字来指代相同的主题36或事实38。
图7呈现了表征帮助用户14生成与主题36和事实38相关联的消息22的用户界面112的示例性场景。在该示例性场景的第一时间110,用户界面112可呈现被配置成从用户14接受消息22的文本评论的文本框。在第二时间点114,用户界面112可允许用户14选择主题36(例如,通过加载有可能如在事实架构102中表示的主题36的名称的第一下拉列表用户控件)。用户界面112还可基于对文本评论的词法评估来预测与消息22相关联的主题36,并且可以例如通过预先加载具有所预测的主题36的主题用户控件来向用户建议该主题36。在第三时间点116,在用户14选择与文本消息22相关联的主题36之后,用户界面112可呈现可以与主题36和消息22相关联的事实38的列表(例如,作为加载有与所选主题36相关联的事实38的名称的第二下拉列表用户控件)。用户界面112还可基于对文本评论的词法评估来预测与消息22和主题36相关联的事实38,并且可以例如通过预先加载具有所预测的事实38的事实用户控件来向用户建议该事实38。以此方式,用户界面112可方便用户14生成与主题36和事实38相关联的消息22。此外,该上下文中的用户14的输入对于用户14和主存用户界面112的设备的计算资源而言是相当高效的。
该第三方面的第五示例涉及从用户14的消息22中的事实38的提取的不可靠性的可能性。许多因素可使得从消息22中的事实38的提取不可靠。例如,消息22可能并非旨在是事实性的,而是虚构或讽刺的;用户14可能想要消息22报告关于事实38是被误读或不真实的事实38;或者对消息22的解析可能由于打字错误、歧义、缺少上下文或不完美的自然语言评估技术而不准确。然而,事实38的可靠性可鉴于许多用户14的许多消息22中的事实38的大量报告而提高。因此,这些技术的实施例可被配置成只在接收到包括不同的用户14在社交网络12中提交的各自包括事实38的至少两条消息22的消息集后才标识事实38并在事实存储44中记录事实38,而不是基于一个用户14所写的一条消息22来在事实存储44中记录事实38。例如,一实施例可根据由一组不同的用户22提交的报告事实38的消息22的数量、种类和无歧义性来跟踪对事实38的预测置信度,并且只在超过指定置信度阈值后才将事实38记录在事实存储44中。该示例还可呈现附加优点,即通过从许多源聚集事实38来匿名化事实38。
该第三方面的该第五示例的另一变化可解决各用户14报告的事实38之间的矛盾。例如,第一用户14可提交指示关于特定主题36的第一事实38的第一消息22,而第二用户14可提交指示关于同一主题36的与第一事实38矛盾的第二事实38的第二消息(例如,在特定区域的在一天中的特定时间的天气状况是“热”和“冷”的矛盾报告)。这些矛盾可以例如由于以下原因而出现:从一个或多个消息22中提取事实38时的错误、用户14之间的意见不同、事实架构104中的限制(例如,来自在具有本地化天气变化的区域中报告的若干消息22的对一位置的单个天气报告的归并)、或用户14(或甚至可能是一大群用户14)在事实存储44中放置假或不准确信息的工作。在这些情况下,这些技术的实施例可被配置成当检测到消息集中的各消息22中的就特定主题36报告的两个或更多事实38之间的矛盾时,选择要存储在事实存储44中的特定事实38并丢弃矛盾的事实38。该选择可基于许多因素,诸如对从消息22中的相应事实38的提交的置信度、用户22之间的意见一致、相应事实38的似然性以及矛盾的事实38中所涉及的用户22先前所报告的事实38的过去可靠性。一实施例还可寻求验证,例如通过要求社交网络12中的其他用户14(可能是随机选择的或者在可靠用户14的池中选择)验证事实38或在矛盾的事实38中进行选择,或者通过寻求来自社交网络12之外的数据源的独立验证。以此方式,该实施例可寻求减少存储在事实存储44中的事实38之间的矛盾并提高其中包含的信息的可靠性。本领域的普通技术人员可在实现本文提出的技术的同时设想从社交网络12的各用户14提交的消息22中提取事实38的许多方式。
可在这些技术的各实施例之间变化的第四方面涉及响应于从社交网络12的用户14接收到的各种查询46来呈现事实38的方式。作为第一示例,关于特定主题36的查询46可由用户14提交(例如,“法国巴黎在2010年9月10日的天气状况如何?”),该主题可以与事实存储44中的事实38相关联,并且事实38可被简单地呈现给用户14。事实38的呈现82还可标识提交事实38的用户14,并且用户14甚至可被准许在查询46中请求诸如与提交查询46的用户14具有关联18的相关联的用户20的集合等特定用户14指定的事实38。或者,这些技术的实施例可试图匿名化事实38,并基于存储在事实存储44中的事实38来向用户14呈现匿名化事实38。
作为该第四方面的第二示例,事实38的呈现82可以按除了简单地呈现单个报告事实38之外的其他方式呈现。作为该第二示例的第一变化,查询46可请求关于特定位置在特定时段内的天气状况的事实38。一实施例可从事实存储44中选择包括该位置在所指定的时段内的若干时间的天气报告的若干事实38,并且可以响应于查询46来生成和呈现该时段期间的天气趋势的图形表示(诸如温度波动)。
图8呈现了表征该第四方面的第二示例的第二变化,其中用户14提交请求关于由社交网络12的各个用户14针对特定时间报告的全美天气状况的信息的查询46。一实施例可标识针对该特定时间的为美国的各个位置(诸如各个城市)指定的若干这样的事实38,并且可生成并向用户14发送呈现82,该呈现包括具有表示响应于查询46的事实38的特定位置的各种指示符的美国地图122。用户14然后可选择一个指示符并且可被呈现描述由社交网络12的至少一个用户14在查询46中指定的时间为所选位置报告的天气状况的对应事实38。以此方式,该实施例可实现响应于查询46而选择的事实38的有用呈现82。本领域的普通技术人员可以在实现本文提出的技术的同时设想接收和评估查询46以及呈现被标识为响应于查询的事实38的许多方式。
可以在这些技术的各实施例之间变化的第五方面涉及请求社交网络12的用户14提交包含一个或多个所需事实的消息22。在第一场景,社交网络12可标识事实存储44中缺失的所需事实,诸如从另外包括完整趋势线的一组事实38中缺失的事实38。作为第二场景,用户14可提交请求不存在于事实存储44中的事实38的查询46。在这些场景中,这些技术的一实施例可被配置成向社交网络12的一个或多个用户14发送对包括所需事实的消息22的请求。作为第一个这样的变化,社交网络12能够标识社交网络12中的可能知道所需事实的一个或多个特定用户14(例如,如果所需事实包括特定位置在特定时间的天气状况,则社交网络可标识在该时间该位置处存在或存在过的一个或多个用户14),并且可以专门向这些特定用户14发送请求。作为第二个这样的变化,社交网络12可以在请求中包括对给提交事实38的奖励的邀约,例如,将用户14确认为是所需事实的报告者、微支付奖励、点数系统中的点数奖励、或接收并广播来自首先提供所需事实的用户14的类似查询46的邀约。该奖励可由社交网络12来选择(例如,标准点数值或微支付或基于所需事实的提交的迅速性、细节或可靠性的分级奖励系统),或者可由提交对所需事实的查询46的用户14来指定(例如,作为投标系统,其中用户14可以为更迅速地提交的或具有更多细节或可靠性的消息22指定较高的奖励)。在任一种情况下,该实施例可被配置成当从社交网络12的用户14接收到包括所需事实的消息22时,将指定奖励递送给用户14。
图9呈现了表征提交查询46的第一用户14指定关于特定位置的位置状态的主题36的示例性场景130的图示。在社交网络12中操作的这些技术的实施例可检查事实存储44以检索与主题36相关联的一个或多个事实38,但可能无法找到任何这样的事实44。该实施例因此可以向社交网络12的一个或多个其他用户14(包括第二用户14)发送对所需事实的请求132。当接收到来自第二用户14的包括事实38的消息22时,该实施例可将该事实38存储在事实存储44中,并且可以响应于查询46来向第一用户14呈现事实38。另外,社交网络12可以向第二用户14发送对提供所需事实的奖励134,诸如可兑换社交网络12中的各种服务的微支付或一个或多个点数。以此方式,该实施例可以向社交网络12的用户14请求所需事实以响应与关联于所需事实的主题36相关联的查询46,并且可奖励用户14在消息22中提交所需事实38。本领域的普通技术人员可以在实现本文提出的技术的同时设想请求所需事实和奖励提交这些事实38的用户14的许多方式。
尽管用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本主题,但可以理解,所附权利要求书中定义的主题不必限于上述具体特征或动作。更确切而言,上述具体特征和动作是作为实现权利要求的示例形式公开的。
如在本申请中所使用的,术语“组件”、“模块”、“系统”、“接口”等一般旨在表示计算机相关的实体,该实体可以是硬件、硬件和软件的组合、软件、或者执行中的软件。例如,组件可以是,但不限于是,在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行码、执行的线程、程序和/或计算机。作为说明,运行在控制器上的应用程序和控制器都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行线程中,并且组件可以位于一个计算机内和/或分布在两个或更多计算机之间。
此外,所要求保护的主题可使用产生控制计算机以实现所公开的主题的软件、固件、硬件、或其任意组合的标准编程和/或工程技术来实现为方法、装置、或制品。如此处所使用的术语“制品”旨在涵盖可从任何计算机可读设备、载体、或介质进行访问的计算机程序。当然,本领域的技术人员应当认识到,在不背离所要求保护的主题的范围或精神的情况下可对该配置作出许多修改。
图10和以下讨论提供了对实现本文所阐述的一个或多个原理的实施例的合适计算环境的简要、概括描述。图10的操作环境只是合适的操作环境的一个示例,而不旨在对该操作环境的使用范围或功能提出任何限制。示例计算设备包括但不限于,个人计算机、服务器计算机、手持式或膝上型设备、移动设备(诸如移动电话、个人数字助理(PDA)、媒体播放器等)、多处理器系统、消费电子产品、小型计算机、大型计算机、包括任何以上系统或设备中的任一个的分布式计算环境等。
虽然并非必需,但是实施例在由一个或多个计算设备执行的“计算机可读指令”的一般上下文中进行描述。计算机可读指令可经由计算机可读介质来分发(在下文中讨论)。计算机可读指令可被实现为执行特定任务或实现特定抽象数据类型的程序模块,诸如函数、对象、应用程序编程接口(API)、数据结构等等。通常,计算机可读指令的功能可按需在各个环境中组合或分布。
图10示出包括被配置成实现此处所提供的一个或多个实施例的计算设备142的系统140的示例。在一种配置中,计算设备142包括至少一个处理单元146和存储器148。取决于计算设备的确切配置和类型,存储器148可以是易失性的(例如诸如RAM)、非易失性的(例如诸如ROM、闪存等)、或两者的一些组合。该配置在图10中由虚线144示出。
在其他实施例中,设备142可包括附加特征和/或功能。例如,设备142还可包括附加存储(例如,可移动和/或不可移动),包括但不限于磁存储、光存储等。此类附加存储在图10中由存储150示出。在一个实施例中,实现此处所提供的一个或多个实施例的计算机可读指令可位于存储150中。存储150还可储存实现操作系统、应用程序等其他计算机可读指令。可将计算机可读指令加载到存储器148中,以供例如处理单元146执行。
如此处所使用的术语“计算机可读介质”包括计算机存储介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令或其他数据之类的信息的任何方法或技术来实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。存储器148和存储150都是计算机存储介质的示例。计算机存储介质包括但不限于,RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、或者可用于存储所需信息且可由设备142访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质都可以是设备142的一部分。
设备142还可包括允许该设备142与其他设备进行通信的通信连接156。通信连接156可包括但不限于,调制解调器、网络接口卡(NIC)、集成网络接口、射频发射机/接收机、红外线端口、USB连接、或用于将计算设备142连接到其他计算设备的其他接口。通信连接156可包括有线连接或无线连接。通信连接156可发送和/或接收通信媒体。
术语“计算机可读介质”可包括通信介质。通信介质通常以诸如载波或其他传输机制之类的“已调制数据信号”来体现计算机可读指令或其他数据,并且包括任何信息传送介质。术语“已调制数据信号”可包括以对信号中的信息进行编码的方式设置或改变其一个或多个特征的信号。
设备142可包括输入设备154,诸如键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备、红外相机、视频输入设备、和/或任何其他输入设备。在设备142中还可包括输出设备152,诸如一个或多个显示器、扬声器、打印机、和/或任何其他输出设备。输入设备154和输出设备152可经由有线连接、无线连接、或其任何组合连接到设备142。在一个实施例中,来自另一计算设备的输入设备或输出设备可用作计算设备142的输入设备154或输出设备152。
计算设备142的组件可通过多种互连来连接,例如总线。这样的互连可以包括诸如PCI Express之类的外围部件互连(PCI)、通用串行总线(USB)、火线(IEEE1394)、光学总线结构等等。在另一实施例中,计算设备142的组件可通过网络来互连。例如,存储器148可包括位于通过网络互连的不同物理位置的多个物理存储器单元。
本领域技术人员应当认识到,用于存储计算机可读指令的存储设备可分布在网络上。例如,可经由网络158访问的计算设备160可存储实现此处所提供的一个或多个实施例的计算机可读指令。计算设备142可访问计算设备160,并且下载部分或全部计算机可读指令以供执行。替换地,计算设备142可按需下载计算机可读指令的片断,或者一些指令可在计算设备142处执行,而一些指令则可在计算设备160处执行。
本文提供了各实施例的各种操作。在一个实施例中,所描述的操作中的一个或多个可以组成存储在一个或多个计算机可读介质上的计算机可读指令,这些指令如果由计算设备执行则使得计算设备执行所描述的操作。所描述的一些或所有操作的顺序不应该被解释为暗示这些操作一定是依赖于顺序的。从本说明书获益的本领域技术人员将认识到替换顺序。此外,应该理解,并非所有的操作都一定存在于本文所提供的每一个实施例中。
此外,本文中所使用的词语“示例性”意指用作示例、实例或说明。在本文中描述为“示例性”的任何方面或设计并不一定被解释为比其他方面或设计有利。相反,使用词语“示例性”旨在以具体的方式呈现各个概念。如本申请中所使用的,术语“或”意指包括性“或”而非互斥性“或”。即,除非另有指定或从上下文中清晰可见,否则“X使用A或B”意指任何自然的包括性排列。即,如果X使用A;X使用B;或X使用A和B两者,则在任何以上情况下,都满足“X使用A或B”。另外,本申请中和所附权利要求书中所使用的冠词“一”和“一个”一般可被解释为意指“一个或多个”,除非另有指定或从上下文中清晰可见是指单数形式。
同样,虽然参考一个或多个实现示出并描述了本公开,但本领域技术人员基于对本说明书和附图阅读和理解,可以想到各种等效更改和修改。本发明包括所有这样的修改和更改,并且仅由所附权利要求的范围来限定。具体来说,对于由上述组件(例如,元素、资源等等)执行的各种功能,除非另外指明,否则用于描述这些组件的术语旨在对应于执行所描述的执行此处在本公开的示例性实现中所示的功能的组件的指定功能(例如,功能上等效)的任何组件,即使这些组件在结构上不等效于所公开的结构。此外,尽管可相对于若干实现中的仅一个实现来公开本公开的一个特定特征,但这一特征可以如对任何给定或特定应用所需且有利地与其他实现的一个或多个其他特征相组合。此外,就在说明书或权利要求书中使用术语“包含”、“具有”、“含有”和“带有”及其变体而言,此类术语旨在以与术语“包括”相似的方式为包含性的。

Claims (15)

1.一种在具有处理器和事实存储的设备上呈现从社交网络中提取的事实的方法,所述事实与至少一个主题相关联,所述方法包括:
在所述处理器上执行指令,所述指令被配置成:
当从所述社交网络中的用户接收到表达个人意见的消息时:
在所述消息中标识与所述个人意见相关联的主题的指示;
自动在所述消息中标识与至少一个主题相关联且隐含在所述消息中的至少一个事实,隐含在所述消息中的所述至少一个事实是根据创作所述消息的时间以及创作所述消息的用户的位置推断出的;以及
将与所述主题相关联的所述至少一个事实存储在所述事实存储中;以及
当从用户接收到涉及一主题的查询时:
从所述事实存储中选择与该主题相关联的所述至少一个事实;以及
向所述用户呈现所述至少一个事实。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
标识所述至少一个事实包括:标识与所述事实相关联的时间;
将所述事实存储在所述事实存储中包括:将与所述主题相关联且与所述时间相关联的事实存储在所述事实存储中;并且
从所述事实存储中选择所述至少一个事实包括:从所述事实存储中选择与所述主题相关联且与关联于所述查询的时间相关联的至少一个事实。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
标识所述至少一个事实包括:标识与所述事实相关联的至少一个位置;
将所述事实存储在所述事实存储中包括:将与所述主题相关联且与所述至少一个位置相关联的事实存储在所述事实存储中;并且
从所述事实存储中选择所述至少一个事实包括:从所述事实存储中选择与所述主题相关联且与关联于所述查询的位置相关联的至少一个事实。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述呈现包括:呈现包括选自所述事实存储的所述至少一个事实的所述位置的地图,所述地图用在所述地图上根据与所述事实相关联的所述位置来定位的至少一个事实来覆盖。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述事实存储定义指定所述主题和所述事实的组织结构的事实架构;并且
标识所述至少一个事实包括:在所述消息中标识至少一个事实架构标识符,所述至少一个事实架构标识符标识所述主题以及与所述主题相关联的所述事实中的至少一个。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,标识所述至少一个事实包括:通过在所述消息中检测与所述主题相关联的至少一个主题关键字来标识所述消息中的所述主题。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,标识所述至少一个事实包括:通过在所述消息中检测与所述事实相关联的至少一个事实关键字来标识所述消息中的所述事实。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述指令被配置成向提交所述消息的用户呈现用户界面,所述用户界面被配置成接收包括与至少一个主题相关联的至少一个事实的消息;并且
所述消息通过所述用户界面来接收。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于:
所述消息有歧义地在至少两个可能的事实中指定至少一个预期事实;
所述用户界面被配置成当接收到所述消息时:询问所述用户以便在所述至少两个可能的事实中选择至少一个预期事实;并且
从所述事实存储中选择所述至少一个事实包括:当从所述用户接收到对所述至少两个可能的事实中的至少一个预期事实的选择时,选择由所述用户选择的所述至少一个预期事实。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,标识所述至少一个事实包括:当接收到包括至少两个消息的消息集时,标识与所述消息集中的消息的主题相关的所述事实,各个消息由用户在所述社交网络中提交并且包括与主题相关联的所述至少一个事实。
11.如权利要求10所述的方法,其特征在于:
所述消息集中的第一事实包括关于所述主题的第一事实;
所述消息集中的第二事实包括关于所述主题的与所述第一事实矛盾的第二事实;并且
标识所述至少一个事实包括:在所述消息集中的消息中所包括的关于所述主题的所述事实中选择一个事实。
12.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述指令被配置为:
标识与至少一个主题相关联的所需事实;以及
向所述社交网络中的用户发送对包括所述所需事实的消息的请求;并且
所述消息响应于所述请求而从所述用户处接收到。
13.如权利要求12所述的方法,其特征在于,所述发送包括:
当标识出所需事实时,标识所述社交网络中的可能知道所述所需事实的至少一个用户;以及
向所述至少一个用户发送对关于所述所需事实的消息的请求。
14.如权利要求12所述的方法,其特征在于:
提交所述查询的用户指定对所述所需事实的奖励;并且
所述指令被配置成当从所述用户接收到包括所述所需事实的消息时,向所述用户递送来自提交所述查询的用户的奖励。
15.一种被配置成呈现从社交网络中提取的事实的系统,所述系统包括:
被配置成存储与至少一个主题相关联的至少一个事实的事实存储;
事实存储组件,所述事实存储组件被配置成当从所述社交网络中的用户接收到表达个人意见的消息时:
在所述消息中标识与所述个人意见相关联的主题的指示;
自动在所述消息中标识与至少一个主题相关联且隐含在所述消息中的至少一个事实,隐含在所述消息中的所述至少一个事实是根据创作所述消息的时间以及创作所述消息的用户的位置推断出的;以及
将与所述主题相关联的所述至少一个事实存储在所述事实存储中;以及
事实呈现组件,所述事实呈现组件被配置成当从用户接收到与主题相关的查询时:
从所述事实存储中选择与该主题相关联的所述至少一个事实;以及
向所述用户呈现所述至少一个事实。
CN201180032286.6A 2010-06-30 2011-06-23 从社交网络消息中提取事实 Active CN102971730B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/827,070 2010-06-30
US12/827,070 US8775400B2 (en) 2010-06-30 2010-06-30 Extracting facts from social network messages
PCT/US2011/041584 WO2012012080A2 (en) 2010-06-30 2011-06-23 Extracting facts from social network messages

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102971730A CN102971730A (zh) 2013-03-13
CN102971730B true CN102971730B (zh) 2017-08-11

Family

ID=45400516

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201180032286.6A Active CN102971730B (zh) 2010-06-30 2011-06-23 从社交网络消息中提取事实

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8775400B2 (zh)
EP (1) EP2589015A4 (zh)
CN (1) CN102971730B (zh)
WO (1) WO2012012080A2 (zh)

Families Citing this family (107)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8874477B2 (en) 2005-10-04 2014-10-28 Steven Mark Hoffberg Multifactorial optimization system and method
US9990674B1 (en) 2007-12-14 2018-06-05 Consumerinfo.Com, Inc. Card registry systems and methods
US8312033B1 (en) 2008-06-26 2012-11-13 Experian Marketing Solutions, Inc. Systems and methods for providing an integrated identifier
US8060424B2 (en) 2008-11-05 2011-11-15 Consumerinfo.Com, Inc. On-line method and system for monitoring and reporting unused available credit
US8943145B1 (en) * 2010-02-08 2015-01-27 Intuit Inc. Customer support via social network
US8775400B2 (en) 2010-06-30 2014-07-08 Microsoft Corporation Extracting facts from social network messages
US7921156B1 (en) 2010-08-05 2011-04-05 Solariat, Inc. Methods and apparatus for inserting content into conversations in on-line and digital environments
US8917855B1 (en) * 2010-08-17 2014-12-23 8X8, Inc. Systems, methods, devices and arrangements for unified messaging
US9319227B2 (en) * 2010-09-28 2016-04-19 T-Mobile Usa, Inc. Automatic content creation based on group collaboration spaces
US10304066B2 (en) * 2010-12-22 2019-05-28 Facebook, Inc. Providing relevant notifications for a user based on location and social information
JP2012203668A (ja) * 2011-03-25 2012-10-22 Sony Corp 情報処理装置、物体認識方法、プログラム及び端末装置
US8185448B1 (en) 2011-06-10 2012-05-22 Myslinski Lucas J Fact checking method and system
US9087048B2 (en) 2011-06-10 2015-07-21 Linkedin Corporation Method of and system for validating a fact checking system
US9176957B2 (en) 2011-06-10 2015-11-03 Linkedin Corporation Selective fact checking method and system
US8768782B1 (en) 2011-06-10 2014-07-01 Linkedin Corporation Optimized cloud computing fact checking
US9015037B2 (en) 2011-06-10 2015-04-21 Linkedin Corporation Interactive fact checking system
US9116984B2 (en) 2011-06-28 2015-08-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Summarization of conversation threads
US20130007137A1 (en) * 2011-06-28 2013-01-03 Microsoft Corporation Electronic Conversation Topic Detection
US9483606B1 (en) 2011-07-08 2016-11-01 Consumerinfo.Com, Inc. Lifescore
US8838581B2 (en) 2011-08-19 2014-09-16 Facebook, Inc. Sending notifications about other users with whom a user is likely to interact
US9591090B2 (en) 2011-08-22 2017-03-07 Salesforce.Com, Inc. Computer implemented methods and apparatus for sharing data of an information feed of an online social network
US9928485B2 (en) 2011-09-07 2018-03-27 Elwha Llc Computational systems and methods for regulating information flow during interactions
US9491146B2 (en) 2011-09-07 2016-11-08 Elwha Llc Computational systems and methods for encrypting data for anonymous storage
US9747561B2 (en) 2011-09-07 2017-08-29 Elwha Llc Computational systems and methods for linking users of devices
US10523618B2 (en) 2011-09-07 2019-12-31 Elwha Llc Computational systems and methods for identifying a communications partner
US10606989B2 (en) 2011-09-07 2020-03-31 Elwha Llc Computational systems and methods for verifying personal information during transactions
US10546306B2 (en) 2011-09-07 2020-01-28 Elwha Llc Computational systems and methods for regulating information flow during interactions
US20130060868A1 (en) * 2011-09-07 2013-03-07 Elwha LLC, a limited liability company of the State of Delaware Computational systems and methods for identifying a communications partner
US10074113B2 (en) 2011-09-07 2018-09-11 Elwha Llc Computational systems and methods for disambiguating search terms corresponding to network members
US10198729B2 (en) 2011-09-07 2019-02-05 Elwha Llc Computational systems and methods for regulating information flow during interactions
US9195848B2 (en) 2011-09-07 2015-11-24 Elwha, Llc Computational systems and methods for anonymized storage of double-encrypted data
US9690853B2 (en) 2011-09-07 2017-06-27 Elwha Llc Computational systems and methods for regulating information flow during interactions
US9167099B2 (en) 2011-09-07 2015-10-20 Elwha Llc Computational systems and methods for identifying a communications partner
US9432190B2 (en) 2011-09-07 2016-08-30 Elwha Llc Computational systems and methods for double-encrypting data for subsequent anonymous storage
US9106691B1 (en) 2011-09-16 2015-08-11 Consumerinfo.Com, Inc. Systems and methods of identity protection and management
US8738516B1 (en) 2011-10-13 2014-05-27 Consumerinfo.Com, Inc. Debt services candidate locator
US9466071B2 (en) * 2011-11-16 2016-10-11 Yahoo! Inc. Social media user recommendation system and method
US9021056B2 (en) 2011-12-13 2015-04-28 Facebook, Inc. Metadata prediction of objects in a social networking system using crowd sourcing
US9306878B2 (en) * 2012-02-14 2016-04-05 Salesforce.Com, Inc. Intelligent automated messaging for computer-implemented devices
JP5911335B2 (ja) * 2012-02-27 2016-04-27 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation ソーシャル・メデイアに基づいてロケーションを推定する方法、コンピュータ・プログラム、コンピュータ。
US20130254290A1 (en) * 2012-03-21 2013-09-26 Niaterra News Inc. Method and system for providing content to a user
US9853959B1 (en) 2012-05-07 2017-12-26 Consumerinfo.Com, Inc. Storage and maintenance of personal data
US9412136B2 (en) * 2012-07-09 2016-08-09 Facebook, Inc. Creation of real-time conversations based on social location information
EP2880551B1 (en) * 2012-07-30 2018-12-05 Google LLC Restricting a scope of a post in a social networking service
US9390091B2 (en) 2012-08-14 2016-07-12 Nokia Corporation Method and apparatus for providing multimedia summaries for content information
US20140052647A1 (en) * 2012-08-17 2014-02-20 Truth Seal Corporation System and Method for Promoting Truth in Public Discourse
US9654541B1 (en) 2012-11-12 2017-05-16 Consumerinfo.Com, Inc. Aggregating user web browsing data
US9916621B1 (en) 2012-11-30 2018-03-13 Consumerinfo.Com, Inc. Presentation of credit score factors
US9483159B2 (en) 2012-12-12 2016-11-01 Linkedin Corporation Fact checking graphical user interface including fact checking icons
US9894114B2 (en) 2013-01-14 2018-02-13 International Business Machines Corporation Adjusting the display of social media updates to varying degrees of richness based on environmental conditions and importance of the update
CN104956363B (zh) * 2013-02-26 2019-06-11 企业服务发展公司有限责任合伙企业 联合社会媒体分析系统及其方法、存储介质
US9386107B1 (en) * 2013-03-06 2016-07-05 Blab, Inc. Analyzing distributed group discussions
US9406085B1 (en) 2013-03-14 2016-08-02 Consumerinfo.Com, Inc. System and methods for credit dispute processing, resolution, and reporting
US10102570B1 (en) 2013-03-14 2018-10-16 Consumerinfo.Com, Inc. Account vulnerability alerts
US10685398B1 (en) 2013-04-23 2020-06-16 Consumerinfo.Com, Inc. Presenting credit score information
EP3031030A1 (en) * 2013-08-10 2016-06-15 Greeneden U.S. Holdings II, LLC Methods and apparatus for determining outcomes of on-line conversations and similar discourses through analysis of expressions of sentiment during the conversations
US10007954B2 (en) * 2013-08-23 2018-06-26 International Business Machines Corporation Managing an initial post on a website
US10333882B2 (en) * 2013-08-28 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate demographics of users employing social media
US10169424B2 (en) 2013-09-27 2019-01-01 Lucas J. Myslinski Apparatus, systems and methods for scoring and distributing the reliability of online information
US20150095320A1 (en) 2013-09-27 2015-04-02 Trooclick France Apparatus, systems and methods for scoring the reliability of online information
US9477737B1 (en) 2013-11-20 2016-10-25 Consumerinfo.Com, Inc. Systems and user interfaces for dynamic access of multiple remote databases and synchronization of data based on user rules
US10078489B2 (en) * 2013-12-30 2018-09-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Voice interface to a social networking service
US9342597B1 (en) 2013-12-31 2016-05-17 Google Inc. Associating an event attribute with a user based on a group of electronic messages associated with the user
US20180357303A1 (en) * 2013-12-31 2018-12-13 Google Inc. Determining feature scores for message features
US9552560B1 (en) 2013-12-31 2017-01-24 Google Inc. Facilitating communication between event attendees based on event starting time
US9571427B2 (en) 2013-12-31 2017-02-14 Google Inc. Determining strength of association between user contacts
US9424247B1 (en) 2013-12-31 2016-08-23 Google Inc. Associating one or more terms in a message trail with a task entry
US9304974B1 (en) 2013-12-31 2016-04-05 Google Inc. Determining an effect on dissemination of information related to an event based on a dynamic confidence level associated with the event
US9548951B2 (en) 2013-12-31 2017-01-17 Google Inc. Providing additional information related to a vague term in a message
US9606977B2 (en) 2014-01-22 2017-03-28 Google Inc. Identifying tasks in messages
US9436755B1 (en) 2014-01-26 2016-09-06 Google Inc. Determining and scoring task indications
US9497153B2 (en) 2014-01-30 2016-11-15 Google Inc. Associating a segment of an electronic message with one or more segment addressees
US8990234B1 (en) 2014-02-28 2015-03-24 Lucas J. Myslinski Efficient fact checking method and system
US9972055B2 (en) 2014-02-28 2018-05-15 Lucas J. Myslinski Fact checking method and system utilizing social networking information
US9643722B1 (en) 2014-02-28 2017-05-09 Lucas J. Myslinski Drone device security system
US20150262264A1 (en) * 2014-03-12 2015-09-17 International Business Machines Corporation Confidence in online reviews
US9606711B2 (en) 2014-04-15 2017-03-28 International Business Machines Corporation Evaluating portions of content in an online community
US9887952B2 (en) 2014-07-17 2018-02-06 International Business Machines Corporation Intelligently splitting text in messages posted on social media website to be more readable and understandable for user
US9652530B1 (en) 2014-08-27 2017-05-16 Google Inc. Generating and applying event data extraction templates
US9563689B1 (en) 2014-08-27 2017-02-07 Google Inc. Generating and applying data extraction templates
US9189514B1 (en) 2014-09-04 2015-11-17 Lucas J. Myslinski Optimized fact checking method and system
CN104268167A (zh) * 2014-09-10 2015-01-07 北京优特捷信息技术有限公司 一种处理时间序列数据的方法及装置
US9785705B1 (en) 2014-10-16 2017-10-10 Google Inc. Generating and applying data extraction templates
US9906478B2 (en) 2014-10-24 2018-02-27 International Business Machines Corporation Splitting posts in a thread into a new thread
US20160171122A1 (en) * 2014-12-10 2016-06-16 Ford Global Technologies, Llc Multimodal search response
US20160171110A1 (en) * 2014-12-16 2016-06-16 Yahoo, Inc. Personalized content based upon user perception of weather
US10216837B1 (en) 2014-12-29 2019-02-26 Google Llc Selecting pattern matching segments for electronic communication clustering
US11100285B2 (en) * 2015-01-23 2021-08-24 Conversica, Inc. Systems and methods for configurable messaging with feature extraction
US10178056B2 (en) * 2015-02-17 2019-01-08 International Business Machines Corporation Predicting and updating availability status of a user
US10325212B1 (en) 2015-03-24 2019-06-18 InsideView Technologies, Inc. Predictive intelligent softbots on the cloud
US10860389B2 (en) 2015-11-24 2020-12-08 Social Sentinel, Inc. Systems and methods for identifying relationships in social media content
US20170199897A1 (en) * 2016-01-07 2017-07-13 Facebook, Inc. Inferring qualities of a place
US10958614B2 (en) * 2016-05-26 2021-03-23 International Business Machines Corporation Co-references for messages to avoid confusion in social networking systems
US10620812B2 (en) * 2016-06-10 2020-04-14 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for managing electronic communications
US10789310B2 (en) * 2016-06-30 2020-09-29 Oath Inc. Fact machine for user generated content
US10320726B2 (en) 2016-08-10 2019-06-11 International Business Machines Corporation Predictive message personalization
RU2640718C1 (ru) 2016-12-22 2018-01-11 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Продакшн" Верификация атрибутов информационных объектов
GB201713817D0 (en) * 2017-08-29 2017-10-11 Factmata Ltd Fact checking
CN110321012A (zh) * 2018-03-30 2019-10-11 北京金山安全软件有限公司 一种空上文词预测方法、装置及电子设备
US11115360B2 (en) * 2018-07-30 2021-09-07 Slack Technologies, Inc. Method, apparatus, and computer program product for categorizing multiple group-based communication messages
US11265324B2 (en) 2018-09-05 2022-03-01 Consumerinfo.Com, Inc. User permissions for access to secure data at third-party
US11315179B1 (en) 2018-11-16 2022-04-26 Consumerinfo.Com, Inc. Methods and apparatuses for customized card recommendations
US11238656B1 (en) 2019-02-22 2022-02-01 Consumerinfo.Com, Inc. System and method for an augmented reality experience via an artificial intelligence bot
US11941065B1 (en) 2019-09-13 2024-03-26 Experian Information Solutions, Inc. Single identifier platform for storing entity data
CN111369396A (zh) * 2020-02-29 2020-07-03 重庆百事得大牛机器人有限公司 用于法律咨询机器人的法律事实采集系统及方法
US20230196815A1 (en) * 2021-12-16 2023-06-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Computing system for detecting and updating stale information
CN116319643A (zh) * 2023-02-17 2023-06-23 北京奇艺世纪科技有限公司 消息存储和消息展示方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101257512A (zh) * 2008-02-02 2008-09-03 黄伟才 用于问答系统的问答匹配方法及问答方法和系统

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8380796B2 (en) 1997-11-02 2013-02-19 Amazon Technologies, Inc. Social networking system
US7379963B1 (en) * 2000-07-14 2008-05-27 Knownow-Delaware Delivery of any type of information to anyone anytime anywhere
KR20020010226A (ko) 2000-07-28 2002-02-04 정명수 자연어로 입력된 사용자의 질문을 인공지능 시스템이분석하여 인터넷에 존재하는 정보를 효과적으로 제시하는서비스에 대한방법
US20030018520A1 (en) * 2001-07-19 2003-01-23 Adam Rosen Juror research
US7257530B2 (en) 2002-02-27 2007-08-14 Hongfeng Yin Method and system of knowledge based search engine using text mining
US7908554B1 (en) * 2003-03-03 2011-03-15 Aol Inc. Modifying avatar behavior based on user action or mood
US7389324B2 (en) 2003-11-07 2008-06-17 Plaxo, Inc. Viral engine for network deployment
US20060010029A1 (en) * 2004-04-29 2006-01-12 Gross John N System & method for online advertising
US7281022B2 (en) * 2004-05-15 2007-10-09 International Business Machines Corporation System, method, and service for segmenting a topic into chatter and subtopics
US7769579B2 (en) * 2005-05-31 2010-08-03 Google Inc. Learning facts from semi-structured text
US7599918B2 (en) 2005-12-29 2009-10-06 Microsoft Corporation Dynamic search with implicit user intention mining
US20070294230A1 (en) * 2006-05-31 2007-12-20 Joshua Sinel Dynamic content analysis of collected online discussions
KR100878293B1 (ko) 2006-10-30 2009-01-13 정우진 사이버 브레인 시스템
US20080255929A1 (en) * 2007-04-13 2008-10-16 Mouton Robert W Method for Obtaining Customer Feedback Through Text Messaging
US20090132581A1 (en) * 2007-05-29 2009-05-21 Christopher Ahlberg Information service for facts extracted from differing sources on a wide area network
WO2009030972A1 (en) 2007-09-06 2009-03-12 Chin San Sathya Wong Method and system of generating and presenting search results
WO2009055712A1 (en) * 2007-10-26 2009-04-30 Accoona Corp Apparatuses, methods and systems for a forum ferreting system
US7809664B2 (en) 2007-12-21 2010-10-05 Yahoo! Inc. Automated learning from a question and answering network of humans
US7506263B1 (en) * 2008-02-05 2009-03-17 International Business Machines Corporation Method and system for visualization of threaded email conversations
US8078197B2 (en) * 2008-02-20 2011-12-13 Agere Systems Inc. Location-based search-result ranking for blog documents and the like
GB2463515A (en) * 2008-04-23 2010-03-24 British Telecomm Classification of online posts using keyword clusters derived from existing posts
US20090307003A1 (en) * 2008-05-16 2009-12-10 Daniel Benyamin Social advertisement network
US9002820B2 (en) 2008-06-05 2015-04-07 Gary Stephen Shuster Forum search with time-dependent activity weighting
US8635248B2 (en) 2008-06-23 2014-01-21 Microsoft Corporation Providing localized individually customized updates from a social network site to a desktop application
EP2297685A1 (en) 2008-07-04 2011-03-23 Yogesh Chunilal Rathod Methods and systems for brands social networks (bsn) platform
US20100070593A1 (en) * 2008-09-18 2010-03-18 Craig Peter Sayers Visualizing features of messages communicated between users
US20110055017A1 (en) * 2009-09-01 2011-03-03 Amiad Solomon System and method for semantic based advertising on social networking platforms
US20110238762A1 (en) * 2010-02-09 2011-09-29 Google Inc. Geo-coded comments in a messaging service
US20110238763A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-29 Momo Networks, Inc. Social Help Network
US20110238608A1 (en) * 2010-03-25 2011-09-29 Nokia Corporation Method and apparatus for providing personalized information resource recommendation based on group behaviors
US20110270517A1 (en) * 2010-04-29 2011-11-03 Nokia Corporation Method and apparatus for providing personalized presentations based on navigation information
US8560530B2 (en) * 2010-05-17 2013-10-15 Buzzmetrics, Ltd. Methods, apparatus, and articles of manufacture to rank web site influence
US8775400B2 (en) 2010-06-30 2014-07-08 Microsoft Corporation Extracting facts from social network messages

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101257512A (zh) * 2008-02-02 2008-09-03 黄伟才 用于问答系统的问答匹配方法及问答方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP2589015A2 (en) 2013-05-08
WO2012012080A3 (en) 2012-04-05
US8775400B2 (en) 2014-07-08
US20120005221A1 (en) 2012-01-05
WO2012012080A2 (en) 2012-01-26
CN102971730A (zh) 2013-03-13
EP2589015A4 (en) 2017-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102971730B (zh) 从社交网络消息中提取事实
Dores Cruz et al. An integrative definition and framework to study gossip
Meng et al. Extending the theory of planned behaviour: Testing the effects of authentic perception and environmental concerns on the slow-tourist decision-making process
US9473584B2 (en) Contribution filtering for online community advocacy management platform
TWI494881B (zh) 使用於社群網路系統的聲明資訊的可適性檢閱者群組取得聲明資訊的可存取性及隱私權控制設定的方法
Deshpande et al. Web 2.0: Could it help move the health system into the 21st century?
US20140180786A1 (en) Customer reward correlation for online community advocacy management platform
US10075407B2 (en) Method of aggregating business and social networks
Tang All I get is an emoji: Dating on lesbian mobile phone app Butterfly
US9736253B2 (en) Populating ghost identities for online community advocacy management platform
US9015605B2 (en) Cross-platform content management for online community advocacy management platform
TW201214176A (en) Method and apparatus for conducting a search based on context
WO2016164343A1 (en) Anonymous content posting
US20110264596A1 (en) Social referral networks
JP5893050B2 (ja) ソーシャル・メデイアにおけるコミュニティを検出する方法、コンピュータ・プログラム、コンピュータ
Gruss et al. Community building as an effective user engagement strategy: A case study in academic libraries
Diwakar ‘It’s complicated’: The construction of Indian middle-class teens in social media
JP5881396B2 (ja) 識別情報管理支援システム、識別情報管理支援方法およびプログラム
CN102523174A (zh) 一种即时通讯客户端群组成员关联标识方法
JP2003288351A (ja) 情報提示システムと情報提示方法
CN103827777B (zh) 社交网络报告
Gurman Back to basics: Improving the conceptualization and operationalization of programmatic exposure in social and behavior change communication through conceptual models
US10343063B2 (en) System and method for playing a game
EP3131057A1 (en) Method and system for providing support regarding offline activity to users in online social network to promote both online social activity and offline activity, and computer-readable recording medium
Chitac et al. Ethi (cs) quette of (Re) searching with E-friends: Clicking Towards a Social Media-driven Research Agenda

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1181157

Country of ref document: HK

ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC

Free format text: FORMER OWNER: MICROSOFT CORP.

Effective date: 20150727

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20150727

Address after: Washington State

Applicant after: Micro soft technique license Co., Ltd

Address before: Washington State

Applicant before: Microsoft Corp.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: GR

Ref document number: 1181157

Country of ref document: HK