La reconnaissance d'entités nommées est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) et constitue une technique de traitement automatique du langage naturel (TALN) qui permet d'identifier, de marquer et de classer des entités nommées dans des catégories de données telles que des villes, des célébrités, des marques, etc. Cette technique reconnaît et catégorise également le type de nom qu'une entité représente, comme un emplacement géographique, une personne ou une entreprise, ce qui facilite le regroupement par sujets.

En se basant sur la reconnaissance d'entités nommées, un modèle d'apprentissage automatique peut identifier des mots écrits différemment ou mal orthographiés, de façon à ce qu'ils ne soient pas exclus lors du marquage. Par exemple, la reconnaissance d'entités nommées permet aux logiciels de listening dédiés aux réseaux sociaux de comprendre que les termes Faceb00k et FB font tous deux référence à Facebook et les marquent en tant que réseau social.

Les algorithmes de reconnaissance d'entités nommées utilisent des modèles statistiques pour comprendre les mots de manière sémantique et contextuelle. Les graphes de connaissances permettent de reconnaître plus précisément la relation entre les entités et fournissent une compréhension globale des données. Cette fonctionnalité fait de la reconnaissance d'entités nommées une technique essentielle dans le cadre de l'analyse des sentiments.

Lorsque les algorithmes d'analyse des sentiments calculent le sentiment dans les données de la voix du client, ils peuvent attribuer une valeur de sentiment à chaque entité identifiée par la reconnaissance d'entités nommées. Ces informations exploitables aident les marques à apporter des améliorations ciblées à leurs stratégies (création de contenus attrayants, rationalisation des réponses du service client, création d'annonces mieux ciblées et plus encore).