Exemple d’étude de cas : l’utilisation d’un langage d’entreprise
Nous expliquons comment l’équipe SAE a fait évoluer ses techniques de traitement du langage naturel pour analyser le langage d’une entreprise, dans le but d’aider à analyser les prévisions de l’entreprise.
En quoi le ton de l’avis aux investisseurs (avis 8-K) diffère-t-il de celui du communiqué de presse ?
Avis 8-K (annonce aux investisseurs aux États-Unis)
La société est en profond désaccord avec le contenu de la lettre de démission de X et regrette qu’il ait ressenti le besoin d’écrire une telle lettre. Nous croyons savoir que X a récemment subi un grave traumatisme crânien. Espérons qu’en se rétablissant, il reprenne ses esprits. Toutefois, s’il persiste dans son comportement et ses affirmations, l’entreprise se défendra vigoureusement dans tout litige qui en résulterait.
COMMUNIQUÉ DE PRESSE
Le conseil d’administration a pris conscience de certaines divergences de vues avec X concernant le positionnement, le financement et les orientations de l’entreprise. Le conseil en profitera pour recentrer la direction sur des objectifs essentiels à court terme, comme l’amélioration des ventes, les relations avec la clientèle et la progression des bénéfices. Nous souhaitons à X réussite et bonheur dans ses projets.
Sentiment positif contre sentiment négatif
Les premiers travaux ont porté sur l’évaluation du sentiment dans les rapports des courtiers et les déclarations des sociétés, et ont consisté à compter les occurrences de mots positifs (p. ex., « amélioration », « croissance », « opportunité ») et négatifs (p. ex., « déclassement », « menace », « concurrence ») prédéfinis par les chercheurs de l’équipe SAE.
À titre indicatif uniquement.
Conclusions issues de l’association du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique
Les conférences téléphoniques d’entreprise et les remarques des PDG ont tendance à être plus positives et plus préparées, de sorte qu’il s’est constamment avéré plus utile de se concentrer sur les remarques du directeur financier et sur les séances de questions et réponses.
Comparer le sentiment des informations transmises au marché et celui des informations fournies à un régulateur peut également aider à distinguer les manœuvres de communication d’une entreprise des faits réels.
En résumé
L’innovation de l’équipe SAE ne repose plus sur la nécessité pour les chercheurs de programmer un ensemble de mots prédéfinis.
En appliquant des algorithmes d’apprentissage, la technologie apprend en effet de façon évolutive à identifier les mots les plus importants pour prévoir les performances futures et les fondamentaux d’un titre donné.
