Elhuyar – Análisis en tiempo real de la reputación digital de empresas e instituciones, recurriendo para ello a una amplia cobertura de medios de comunicación
Elhuyar
Sector: Servicios
Business Case
La motivación detrás de los sistemas para el análisis de la reputación de empresas e instituciones en prensa radica en la necesidad de las organizaciones de gestionar y proteger su imagen pública, crucial para el éxito a largo plazo. Estos sistemas permiten monitorear y evaluar de manera continua cómo son percibidas las empresas por los medios de comunicación.
Objetivos
Automatizar el análisis en tiempo real de la reputación digital de empresas e instituciones, recurriendo para ello a una amplia cobertura de medios de comunicación. El análisis a automatizar incluye la identificación de la polarización que se esconde tras dichas opiniones o noticias, junto con la medición automática de atributos reputacionales de diferentes dimensiones para poder compararlos con los de la competencia.
Use case
Desarrollo de módulo para clasificación de polaridad y atributos reputacionales a nivel de entidad en el contexto de una noticias haciendo uso de modelos de lenguaje neuronales tanto de tipo encoder como de tipo decoder.
Infraestructura
Datasets privados de noticias que incluyen anotaciones de polaridad y atributos reputacionales a nivel de entidad.
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje automático o profundo Minería de Textos Reconocimiento de voz
Datos utilizados
Datasets privados de noticias que incluyen anotaciones de polaridad y atributos reputacionales a nivel de entidad.
Recursos utilizados
Investigadores especializados en NLP y especialmente en Information Extraction y LLMs. Infraestructura de servidores para desplegar los modelos entrenados.
Dificultades y aprendizaje
Dificultad de entrenar modelos sin establecer criterios extremadamente claros para definir los distintos atributos reputacionales a identificar en el proceso, por lo que se reforzó el proceso de anotación y definición de criterios garantizando un umbral de interagreement (interacuerdo).
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Tasas de acierto superiores al 85% en el análisis de polaridad y clasificación de atributos reputacionales Procesamiento de hasta 25.000 noticias al mes por usuario. Automatización del proceso de gestión reputacional con capacidades equivalentes a la ejecución manual.
Financiación
Financiación mixta de ayudas públicas e inversiones privadas.
Colaboradores
GNOSS
