ARGUS poursuit l’enrichissement de sa veille médiatique
ARGUS der Presse AG a développé en étroite collaboration avec l’institut de linguistique informatique (« Institut fu?r Computerlinguistik », ICL) de l’Université de Zurich une solution innovante pour l’évaluation automatique d’articles de presse. L’analyse des sentiments permet de déterminer automatiquement l’humeur des médias imprimés, des nouvelles en ligne (Online) et des médias sociaux. Cette fonctionnalité, qui est intégrée dans la plateforme « tout-en-un » (« all-in-one ») ARGUSavenue, est disponible dès maintenant pour tous les clients.
Durant une année, ARGUS a développé en collaboration avec l’ICL une solution pour l’évaluation automatique des contenus des textes en français, allemand et anglais. Avec cette solution, ARGUS étend son offre dans le domaine « Media Intelligence » et permet au client d’obtenir un aperçu rapide de l’humeur des nouvelles. L’analyse fait une distinction entre « positif », « neutre », « négatif » et « controverse ». Outre l’évaluation de l’article complet, l’analyse peut être limitée à des mots-clés propres au client (évaluation des détails). Cette évaluation automatique est intégrée dans la nouvelle plateforme tout-en-un (« all-in-one ») ARGUSavenue. En combinaison avec le module de newsletter, des alertes automatiques en cas de rapports négatifs peuvent être configurées, afin de réagir en temps réel aux risques de réputation.
L’analyse des sentiments est déjà très avancée pour l’anglais, mais des améliorations seront nécessaires pour l’allemand et le français. Un objectif important du projet d’ARGUS et de l’ICL est de combler cette lacune. « En tant qu’entreprise suisse, nous tenons à nous concentrer d’abord sur l’analyse automatique de textes en allemand, français et anglais. Avec l’Université de Zurich, nous avons trouvé le partenaire idéal pour nous faire avancer dans ce domaine », explique Linard Campell, responsable du développement des produits et des affaires chez ARGUS.
Manfred Klenner, chef de projet chez ICL : « La création d’une analyse des sentiments multilingue était au centre du développement. Nous voulions développer un système capable de faire une distinction plus différenciée qu’une simple évaluation positive ou négative comme d’habitude. Des nouvelles fonctions de filtrage devraient permettre de distinguer, d’un côté, entre des faits positifs et négatifs et, de l’autre côté, la cadence morale et émotive. »
