Novičarski mediji so močan vir informacij, ki oblikuje družbeno zaznavanje in vedenje. Količina novic se dnevno povečuje, od tradicionalnih visokokakovostnih novic do manj zanesljivih vsebin v družbenih medijih. Spremljanje in analizo medijev je potrebno izvajati v realnem času: razvrščanje člankov glede na vsebino, dodajanje več kategorij metainformacij, povzemanje iz virov novic, izvajanje analiz in poročanje. Nedavni napredek na področju obdelave naravnega jezika, zlasti razvoj velikih vnaprej naučenih jezikovnih modelov, omogoča razvoj avtomatiziranih orodij, ki lahko natančno obdelujejo in kategorizirajo besedila na različne načine (npr. glede na tematiko in naklonjenost) ter ustvarjajo povzetke iz več virov. Vendar pa je treba tudi najboljša obstoječa orodij izboljšati, da se bodo lahko spoprijela s kompleksnostjo hierarhij kategorij novic, metapodatkovnih struktur, ki se uporabljajo v novičarski industriji, prilagajanjem posebnim potrebam uporabnikov in pokrivanjem več jezikov. V tem aplikativnem projektu v sodelovanju s podjetjem Kliping, d.o.o. razvijamo napredna večjezikovna orodja za analizo vsebin novic in družbenih medijev, ki bodo pomagala avtomatizirati te procese in hkrati povečala družbeno sposobnost, da razume hiter pretok razpoložljivih informacij.