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基于BioBERT的生物医学命名实体识别：技术、应用与优化.docx

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基于BioBERT的生物医学命名实体识别：技术、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今生物医学领域，随着生命科学研究的不断深入和信息技术的飞速发展，生物医学文本数据呈现出爆炸式增长。国际权威生物医学文献数据库MEDLINE，截至2024年，已收录超过2000万篇生物医学文摘，且仍以每年约70万篇的速度持续递增。这些海量的文本数据蕴含着丰富的生物医学知识，如疾病的发病机制、药物的作用靶点、基因与蛋白质的相互关系等。但从如此庞大的数据中快速、准确地获取有价值的信息，成为了生物医学研究人员面临的巨大挑战。

命名实体识别（NamedEntityRecognition，N

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