首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >DTranNER: biomedical named entity recognition with deep learning-based label-label transition model
【2h】

DTranNER: biomedical named entity recognition with deep learning-based label-label transition model

机译:DTranNER:具有基于深度学习的标签-标签转换模型的生物医学命名实体识别

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Biomedical named-entity recognition (BioNER) automatically identifies specific mentions of interest such as chemicals, diseases, drugs, genes, DNAs, proteins, viruses etc. in biomedical literature. As the fundamental step for various downstream linguistic tasks, e.g., adverse drug event extraction [ ], bacteria biotope task [ ], drug-drug interaction [ ], and protein-protein interaction detection [ ], the performance of BioNER is crucial in the overall biomedical knowledge discovery process [ ].
机译:生物医学命名实体识别(BioNER)可自动识别生物医学文献中感兴趣的特定提及,例如化学物质,疾病,药物,基因,DNA,蛋白质,病毒等。作为各种下游语言任务(例如不良药物事件提取[],细菌生物群落任务[],药物-药物相互作用[]和蛋白质-蛋白质相互作用检测[])的基本步骤,BioNER的性能在总体上至关重要生物医学知识发现过程[]。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号