Nov, 2022

AIONER：基于深度学习的全能式方案的生物医学命名实体识别

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TL;DR本研究提出了一种使用外部标记资源来改善泛化能力的全新生物医学命名实体识别方案，基于深度学习的 AIONER 工具比多任务学习等现有方法更为有效、稳健，能够识别训练数据中未出现的实体类型，并具有大规模处理生物医学文本的优势。
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发现论文，激发创造
  • 深度多任务学习的交叉类型生物医学命名实体识别

    本文提出了一个多任务学习框架，可以用于对生物医学命名实体进行识别并提高性能。该模型在 15 个基准生物医学命名实体识别数据集上的实验表明，它比现有的命名实体识别系统和基线序列标注模型都要好，此外，性能提升大部分来源于在不同的标注数据之间共享生物医学实体相关的字符和单词级别的信息。

    Jan, 2018

  • BioALBERT: 一种简单而有效的预训练语言模型，用于生物医学命名实体识别

    提出一种在大规模生物医学语料库上训练的具有生物医学上下文依赖命名实体识别能力的领域特定语言模型 —— 生物医学 ALBERT，并在 8 个不同的医学 NER 基准数据集上展现出极高的性能表现，该模型可供未来研究使用。

    Sep, 2020

  • BioMNER：用于生物医学方法实体识别的数据集

    本研究提出了一个新的生物医学方法实体识别数据集，利用自动化的生物医学方法实体识别和信息检索系统来辅助人工注释。此外，我们全面探索了一系列传统和现代的面向开放领域的命名实体识别方法，包括针对我们数据集进行定制的最新大规模语言模型（LLMs）的使用。我们的实证研究发现，令人惊讶的是，语言模型的大参数数量阻碍了与生物医学方法相关的实体提取模式的有效吸收。显著地，结合条件随机场（CRF），利用体积适中的 ALBERT 模型（仅 11MB），取得了最先进的性能（SOTA）。

    Jun, 2024

  • 检测和匹配的生物医学实体识别

    本研究提出了一种新的生物医学命名实体识别框架 DMNER，其通过利用现有的实体表示模型 SAPBERT，将 BNER 分解为实体边界检测和生物医学实体匹配两个步骤，并表现出在不同 NER 情景下的适用性和有效性。

    Jun, 2023

  • 大规模生物医学命名实体识别

    通过在 Apache Spark 之上重新实现 Bi-LSTM-CNN-Char 深度学习架构，我们提出了一个单可训练的命名实体识别（NER）模型，该模型在七个公共生物医学基准测试中获得了新的最优结果，而不使用像 BERT 这样的重​​型上下文嵌入。该模型在生产级别代码库中作为开源 Spark NLP 库的一部分免费提供，并且可以扩展以支持其他人类语言，而不需要更改代码。

    Nov, 2020

  • CollaboNet：深度神经网络协作的生物医学命名实体识别

    提出一种基于 CollaboNet 的深度学习方法来解决生物医学命名实体识别领域中数据稀缺和实体类型混淆等问题，其利用多个实体识别模型相互协作，可以有效减少假阳性和实体分类错误，更具有很高的性能表现.

    Sep, 2018

  • NanoNER：利用专家知识和远程监督进行纳米生物学的命名实体识别

    NanoNER 是基于本体知识和远程监督学习的专业领域命名实体识别模型，在 Nano 生物学领域检测先前已知实体的识别准确性为 0.98，并展示了发现新实体的能力（精确度为 0.77 至 0.81），该方法对外部资源的依赖性和 30% 的识别减弱引发的重新发现能力得到了验证。该研究为未来专业领域命名实体识别研究提供了有价值的方法和重要发现，并能推广到其他专业领域，并减少人力资源占用。

    Jan, 2024

  • BERN2：一种先进的神经生物医学实体识别和规范化工具

    BERN2 是一种用于生物医学实体识别和归一化的工具，采用多任务命名实体识别模型和神经网络归一化模型，能更快、更准确地进行推理，帮助构建生物医学知识图谱。

    Jan, 2022

  • 你的生物医学命名实体识别模型如何推广到新实体？

    本文系统地分析了生物识别模型的三种识别能力：记忆，同义词泛化和概念泛化，并发现现有模型在识别同义词和新的生物概念方面存在局限性，这表明他们的泛化能力被高估了。作者调查了模型的失败案例，并确定了识别未见过的生物词汇的几个困难。最后，作者采用基于统计的去偏置方法作为简单的补救方法，显示出对未见过的提及的泛化改进。希望本文的分析和发现能够促进对 NER 模型泛化能力的进一步研究。

    Jan, 2021

  • 通过多粒度嵌入和增强标注进行多级生物医学命名实体识别

    本文提出了一种集成多种模型的混合方法，以解决生物医学实体识别中的局限性，并在 i2b2/2010 数据集上评估，得到了 90.11 的 F1 分数。

    Dec, 2023