Entity İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Entity İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Entity Nedir?

Entity, genellikle bir metin veya belgedeki anlamlı öğeleri tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Yapay zeka, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve bilgi yönetimi gibi alanlarda sıkça kullanılmaktadır. Bir varlık, gerçek dünyada mevcut bir nesne, kişi, yer veya şey olabilir veya soyut bir kavram, tarih veya sayısal veri gibi şeyleri temsil edebilir.

Örnek cümleler:

1. The article discusses the recognition of named entities in text. (Makale, metindeki isimli varlıkların tanınmasını ele alıyor.)
2. The software is designed to extract entities from unstructured text data. (Yazılım, yapılandırılmamış metin verilerinden varlıkları çıkarmak için tasarlanmıştır.)
3. The company’s new database includes information about various entities. (Şirketin yeni veritabanı çeşitli varlıklar hakkında bilgi içeriyor.)
4. The algorithm identifies entities and their relationships in the text. (Algoritma, metindeki varlıkları ve aralarındaki ilişkileri tanımlar.)
5. The entity recognition model can be trained using machine learning techniques. (Varlık tanıma modeli, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak eğitilebilir.)
6. The system can identify multiple entities in a single sentence. (Sistem, tek bir cümlede birden çok varlığı tanımlayabilir.)
7. The entity resolution process helps to remove ambiguity in the text. (Varlık çözümleme süreci, metindeki belirsizliği gidermeye yardımcı olur.)
8. The entity extraction tool can be used to populate a knowledge graph. (Varlık çıkarma aracı, bir bilgi grafiği doldurmak için kullanılabilir.)
9. The entity linking process connects entities to external knowledge bases. (Varlık bağlama işlemi, varlıkları harici bilgi kaynaklarına bağlar.)
10. The named entity recognition system has achieved high accuracy on test data. (İsimli varlık tanıma sistemi, test verilerinde yüksek doğruluk sağlamıştır.)
11. The system can handle entity types such as organizations, people, and locations. (Sistem, organizasyonlar, insanlar ve yerler gibi varlık tiplerini işleyebilir.)
12. The entity disambiguation module disambiguates entities with multiple meanings. (Varlık belirsizliği giderme modülü, birden fazla anlama sahip olan varlıkları belirsizlikten çıkarır.)
13. The entity recognition task is an important component of many natural language processing applications. (Varlık tanıma görevi, birçok doğal dil işleme uygulamasının önemli bir bileşenidir.)
14. The system uses machine learning to improve entity recognition accuracy. (Sistem, varlık tanıma doğruluğunu artırmak için makine öğrenimini kullanır.)
15. The named entity recognizer can identify dates, times,

and numerical quantities as well as named entities. (İsimli varlık tanımlayıcı, tarihleri, saatleri ve sayısal nicelikleri de isimli varlıklar gibi tanımlayabilir.)
16. The system can recognize named entities in multiple languages. (Sistem, birden fazla dilde isimli varlıkları tanıyabilir.)

17. The entity extraction process can be used for sentiment analysis of customer feedback. (Varlık çıkarma işlemi, müşteri geri bildirimlerinin duygu analizi için kullanılabilir.)
18. The named entity recognition task can be challenging when dealing with ambiguous or rare entities. (İsimli varlık tanıma görevi, belirsiz veya nadir varlıklarla uğraşırken zorlayıcı olabilir.)
19. The system uses contextual information to disambiguate entities with multiple possible meanings. (Sistem, birden çok olası anlama sahip varlıkları belirsizlikten çıkarmak için bağlamsal bilgi kullanır.)
20. The entity linking process can enrich data by connecting entities to external sources of information. (Varlık bağlama işlemi, varlıkları harici bilgi kaynaklarına bağlayarak verileri zenginleştirebilir.)