为文档的来源观点生成并提供附加内容的制作方法

技术特征：
1.一种由一个或多个处理器实现的方法，所述方法包括：识别目标电子文档；处理所述目标电子文档以确定所述目标电子文档的来源观点部分；识别所述目标电子文档的至少一个来源；基于识别所述目标电子文档的所述至少一个来源，搜索一个或多个语料库以识别作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的多个附加资源；为作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的所识别的附加资源中的每一个：处理所述附加资源中的对应的一个附加资源的对应的附加资源特征和所述来源观点部分的特征以生成对应的相关性分数；基于所述相关性分数并且从所识别的附加资源中选择作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的至少第一附加资源和第二附加资源；基于至少所述第一附加资源的第一内容和所述第二附加资源的第二内容，生成所述至少一个来源的来源观点概要；以及在生成所述至少一个来源的所述来源观点概要之后：使正在渲染所述目标电子文档的计算设备与在所述计算设备处渲染所述目标电子文档同时地渲染所述至少一个来源的所述来源观点概要。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个来源包括写作了所述目标电子文档的作者，并且其中，所述来源观点概要包括作者观点概要。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述至少一个来源的所述来源观点概要包括：分析至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容以确定所述作者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释；以及将所述作者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述解释包括在所述作者观点概要中。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述作者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述解释包括所述目标电子文档的所述来源观点部分的自然语言解释和/或所述目标电子文档的所述来源观点部分的来源观点度量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述至少一个来源的所述来源观点概要包括：基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述自然语言解释生成所述作者观点概要的第一部分；基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述来源观点度量生成所述作者观点概要的第二部分；以及将所述作者观点概要的所述第一部分和所述作者观点概要的所述第二部分两者包括在所述作者观点概要中。6.根据权利要求3至5中的任一项所述的方法，其中，作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的至少所述第一附加资源和所述第二附加资源包括由所述作者写作的其他文档、与所述作者相关联的社交媒体账户的社交媒体帖子或与所述作者相关联的所述
社交媒体账户的社交媒体交互。7.根据权利要求3至6中的任一项所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述至少一个来源的所述来源观点概要包括：基于由所述作者写作的所述其他文档的附加内容生成所述作者观点概要的第一部分；以及基于与所述作者相关联的所述社交媒体账户的社交媒体帖子和社交媒体交互生成所述作者观点概要的第二部分。8.根据权利要求2至7中的任一项所述的方法，其中，所述至少一个来源进一步包括核对了所述目标电子文档的创建者，并且其中，所述来源观点概要进一步包括单独的创建者观点概要。9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：基于识别所述至少一个来源进一步包括所述目标电子文档的创建者，搜索所述语料库中的一个或多个以识别作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的多个进一步的附加资源；为作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的所识别的进一步的附加资源中的每一个：处理所述进一步的附加资源中的对应的一个附加资源的对应的进一步的附加资源特征和所述来源观点部分的特征以生成对应的附加相关性分数；基于所述附加相关性分数并且从所识别的进一步的附加资源中选择作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的至少第三附加资源和第四附加资源；以及基于至少所述第三附加资源的第三内容和所述第四附加资源的第四内容生成所述至少一个来源的所述单独的创建者观点概要。10.根据权利要求9所述的方法，其中，至少基于至少所述第三附加资源的所述第三内容和所述第四附加资源的所述第四内容生成所述至少一个来源的所述单独的创建者观点概要包括：分析至少所述第三附加资源的所述第三内容和所述第四附加资源的所述第四内容以确定所述创建者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释；以及将所述创建者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释包括在所述单独的创建者观点概要中。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述创建者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释包括所述目标电子文档的所述来源观点部分的自然语言解释和/或所述目标电子文档的所述来源观点部分的来源观点度量。12.根据权利要求9至11中的任一项所述的方法，其中，基于至少所述第三附加资源的所述第三内容和所述第四附加资源的所述第四内容生成所述至少一个来源的所述来源观点概要包括：基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述自然语言解释生成所述单独的创建者观点概要的第一部分；基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述来源观点度量生成所述单独的创
建者观点概要的第二部分；以及将所述单独的创建者观点概要的所述第一部分和所述单独的创建者观点概要的所述第二部分两者包括在所述单独的创建者观点概要中。13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述至少一个来源的所述来源观点概要包括：将来自所述第一附加资源的第一文本和来自所述第二附加资源的第二文本包括在所述来源观点概要中。14.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，搜索所述语料库中的一个或多个以识别说明了所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述多个附加资源包括：对所识别的多个附加资源应用一个或多个去重技术以确定所识别的多个附加资源的子集；基于所识别的多个附加资源的子集的特征生成所述目标电子文档的所述来源观点部分的来源观点度量；以及将所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述来源观点度量包括在所述来源观点概要中。15.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述语料库中的一个或多个包括知识图，所述知识图具有与所述至少一个来源相对应的来源节点，所述至少一个来源节点连接到至少对应于所述多个附加资源的资源节点，并且其中，处理所述附加资源中的对应的一个附加资源的对应的附加资源特征和所述来源观点部分的特征以为作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的所识别的附加资源中的每一个生成对应的相关性分数包括：应用所述知识图作为跨图神经网络的输入以生成与所述知识图的所述来源节点和资源节点相对应的嵌入节点；以及基于所述嵌入节点中包括的信息生成所述相关性分数。16.一种由一个或多个处理器实现的方法，所述方法包括：识别目标电子文档；处理所述目标电子文档以确定所述目标电子文档的来源观点部分；识别发布了所述目标电子文档的发布者；基于识别发布了所述目标电子文档的所述发布者，搜索一个或多个语料库以识别作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释并且也是由所述发布者发布的多个附加资源；为作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的所识别的附加资源中的每一个：处理所述附加资源中的对应的一个附加资源的对应的附加资源特征和所述来源观点部分的特征以生成对应的相关性分数；基于所述相关性分数并且从所识别的附加资源中选择作为所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释的至少第一附加资源和第二附加资源；基于至少所述第一附加资源的第一内容和所述第二附加资源的第二内容生成发布者
观点概要；以及在生成所述发布者观点概要之后：使正在渲染所述目标电子文档的计算设备与在所述计算设备处渲染所述目标电子文档同时地渲染所述发布者观点概要。17.根据权利要求16所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述发布者观点概要包括：分析至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容以确定所述发布者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释；以及将所述发布者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的解释包括在所述发布者观点概要中。18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述发布者的所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述解释包括所述目标电子文档的所述来源观点部分的自然语言解释和/或所述目标电子文档的所述来源观点部分的来源观点度量。19.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于至少所述第一附加资源的所述第一内容和所述第二附加资源的所述第二内容生成所述至少一个来源的所述发布者观点概要包括：基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述自然语言解释生成所述发布者观点概要的第一部分；基于所述目标电子文档的所述来源观点部分的所述来源观点度量生成所述发布者观点概要的第二部分；以及将所述发布者观点概要的所述第一部分和所述发布者观点概要的所述第二部分两者包括在所述发布者观点概要中。20.一种系统，包括：数据库；存储器，所述存储器存储指令；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器执行存储在所述存储器中的所述指令，以使所述一个或多个处理器：识别目标电子文档；处理所述目标电子文档以确定所述目标电子文档的一个或多个来源观点部分；识别所述目标电子文档的至少一个来源；基于识别所述目标电子文档的所述至少一个来源，搜索一个或多个语料库以识别作为所述目标电子文档的所述来源观点部分中的一个或多个的解释的多个附加资源；为作为所述目标电子文档的所述来源观点部分中的一个或多个的解释的所识别的附加资源中的每一个：处理所述附加资源中的对应的一个附加资源的对应的附加资源特征和所述来源观点部分中的一个或多个的特征以生成对应的相关性分数；基于所述相关性分数并且从所识别的附加资源中选择作为所述目标电子文档的所述来源观点部分中的一个或多个的解释的至少第一附加资源和第二附加资源；基于至少所述第一附加资源的第一内容和所述第二附加资源的第二内容生成所述至
少一个来源的来源观点概要；以及在生成所述至少一个来源的所述来源观点概要之后，并且响应于从消费所述目标电子文档的用户接收到要查看所述来源观点概要的指示：使正在渲染所述目标电子文档的计算设备连同在所述计算设备处渲染所述目标电子文档一起渲染所述至少一个来源的所述来源观点概要。

技术总结
为由给定来源生成的给定文档，本文中描述的实施方式确定给定文档的内容(例如，(多个)短语、(多个)图像、(多个)段落等)的可能受到给定来源的来源观点影响的一个或多个部分。进一步地，实施方式确定与给定来源相关并且与给定文档的内容的(多个)部分相关的一个或多个附加资源。更进一步地，实施方式利用(多个)附加资源来确定为可能受来源观点影响的(多个)部分提供上下文的附加内容。能够定义(多个)附加资源与给定文档的各部分之间的关系。基于关系被定义，附加内容能够被使得在客户端设备处响应于该客户端设备访问给定文档而被渲染。应于该客户端设备访问给定文档而被渲染。应于该客户端设备访问给定文档而被渲染。


技术研发人员：维克托
受保护的技术使用者：谷歌有限责任公司
技术研发日：2020.02.10
技术公布日：2021/10/23