On sait que depuis le rachat de Datops par Lexis Nexis, l'agrégateur propose une offre intégrée, notamment le service "RiskMetrix" en mode alerte push mail activé dès que la tonalité d'un corpus de sources surveillées change anormalement.

Toujours dans le domaine de l'analyse linguistique et sémantique, l'éditeur Lingway propose quant à lui une offre à destination des institutions financières à partir d'une bibliothèque de termes spécifiques au secteur. Les opinions sont "traquées" dans les pages surveillées pour en extraire les éléments de langage qui expriment une tonalité ensuite analysée.

L'éditeur Temis a quant à lui construit autour de sa technologie de text-mining une application pour l'analyse de contenus générés par les consommateurs et clients de grandes marques : Luxid® for Sentiment Analysis.

L'actualité récente (voir plus bas les ressources de ce billet) ouvre une nouvelle voie de la réflexion sur le Traitement Automatisé du Langage : peut-on envisager le développement de modèles prédictifs à partir de l'analyse des sentiments et des opinions ?

Il n'est pas sûr que le traitement automatisé du langage puisse s'affranchir des structures de la langue qui évoluent entre un discours normé comme la communication financière et des modalités d'expression plus "libres" comme le développement des espaces de conversations plus spontanées tels les réseaux sociaux, le micro-blogging. Ce qui revient à souligner les limites d'une telle démarche : une lecture "à plat" d'un texte donné efface toute pertinence à l'analyse ; on perd ainsi nombre d'informations qui permettent de lier le contenu à un contexte lui-même porteur de sens (la nature de l'émetteur, ses motivations, la nature du destinataire visé, l'objet du message, ...)


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Ressources :

L'analyse sémantique devient sentimentale (in 01net.com - 03/07/2008)
 
Une étude de vocabulaire débusque les PDG qui mentent sur leurs résultats (in La Dépêche - 20/10/2010)

Twitter mood predicts the stock market (Université de Bloomington, Indiana - 14/10/2010)