[发明专利]用于通过使用基于事件的情绪分析来形成预测的系统和方法

说明书

在实施例中，情绪分析器识别第一事件并且访问第一消息集合。所述情绪分析器使所述第一事件与所述第一集合相关联并且分析消息以识别情绪特征集合。所述情绪特征集合被用于分析第二消息集合以形成与第二事件相关联的预测。所述预测可以被用于助于事件相关的服务。

相关申请的交叉引用

本申请要求下列权益：于2012年8月15日提交的美国临时申请No.61/683,375，通过引用方式将其全部内容清楚地并入本文中。本申请与在2013年3月15日提交的美国申请No.13/836,520相关联。

背景技术

公众心情和市场表现是相关联的以使得、比如当人们高兴、乐观并且处于好的心情时，他们更可能增加投资，这继而改善了证券市场表现。因而，由此得出结论，基于多种类型和程度的公众情绪，市场事件也许是可预测的。针对于影响公众情绪和/或被公众情绪所影响的多种类型的事件而言，相同的关联性也许是正确的。

发明内容

本发明的实施例基于在用户消息中被检测到的情绪(具体地、例如涉及这种情绪的单词或短语)，而有助于形成与事件相关联的预测。例如，本发明的实施例涉及针对表示与事件相关联的用户心情、情感、感想而在网络上提供的挖掘消息(mining message)。已经发生的事件被识别，并且在事件发生的时间周围所产生的消息与该事件相关联。这些事件可以被限定资格为，比如盈利事件(比如利息项的值增加了)或者亏损事件(该项的值减少了)。因此，发生在盈利事件的发生时间的周围处的消息可以被自动认为是表示积极情绪，并且相同的概念可以被施加到亏损事件和相关联的消息。

基于本发明的实施例的获得，这些消息可以被分析为识别可以被存储在动态词典中的情绪特征集合(比如，典型地针对盈利事件的“万岁”、“太棒了”)。这个动态词典可以随后被用于识别后续接收到的消息中的情绪，并且因此可以被用于形成与事件相关联的预测。这些预测可以被用于提供诸如、例如有价证券交易策略和建议的事件相关的服务。

具体地，本发明的一些实施例包括用于形成与事件相关联的预测的方法。在实施例中，该方法包括：访问来自事件信息源的事件信息并且基于事件标准和事件信息来识别第一事件。从消息源来访问第一消息集合，并且第一消息集合与第一事件相关联。实施例还包括基于第一事件来分析所述第一消息集合以识别情绪特征集合。所述情绪特征集合可以包括表示与所述第一事件相关联的用户情绪的至少一个文本特征。所述情绪特征的集合可以被存储在计算机存储器的动态词典中。方法的实施例还包括访问来自所述消息源的第二消息集合，并且基于所述情绪特征集合来分析所述第二消息集合以形成与第二事件相关联的预测。所述预测被存储在存储器中。

本发明的实施例包括括用于形成与事件相关联的预测的另一方法。该方法的实施例包括：访问来自消息源的消息集合并且访问存储在计算机存储器中的动态词典。所述动态词典可以包括情绪特征集合。所述情绪特征集合可以包括表示与第一事件相关联的用户情绪的至少一个文本特征。方法的实施例还包括基于所述情绪特征集合来分析所述消息集合以形成与第二事件相关联的预测并且将所述预测存储在计算机存储器中。

在实施例中，用于形成与事件相关联的预测的系统包括服务器，所述服务器构造为从消息源接收由消息用户产生的消息。所述服务器包括实例化存储在存储器中的多个软件组件。在实施例中，所述软件组件包括构造为基于第一事件分析第一消息集合来识别情绪特征集合。所述情绪分析器还可以被构造为分析第二消息集合以形成与第二事件相关联的预测。在实施例中，所述系统还包括服务组件，其构造为基于所述预测而助于事件相关的服务。

附图说明

图1是说明根据本发明实施例的操作环境(以及，在一些实施例中，本发明的方面)的框图；

图2是描述了根据本发明实施例的在图1中示出的服务器的组件的框图；

图3是描述了根据本发明实施例的形成与事件相关联的预测的示例性方法的流程图；