KB Suite : L’automatisation par l’IA du cycle de la veille

En effet, les requêtes sont construites au format Booléen, avec les opérateurs AND, OR, NOT, mais également l’opérateur de proximité Near qui permet de définir la “distance” entre deux mots clés. Par ailleurs, il est possible d’utiliser les troncatures et le parenthésage.

Oui, le machine learning se base sur un algorithme développé par KB Crawl qui s’affranchit de la langue des contenus analysés.

Pour les requêtes de tags, comme pour les requêtes sur les sources, il est impératif de prévoir ces requêtes avec les mots clés dans la langue de la source surveillée.

3 éléments peuvent apparaitre :

• Les mots ayant servi de filtre sur la sources surveillée (le veilleur détermine s’il souhaite conserver le surlignage lors de la publication sur la plateforme).
• Les entités nommées (Noms de lieux, de personnes et d’organisations) que le lecteur peut décider de passer en surlignage lors de la lecture.
• Les tags qui peuvent eux aussi apparaitre en surlignage lors de la lecture