2021-03-23

论文阅读：

《Knowledge-enhanced biomedical named entity recognition and normalization: application to proteins and genes》

• 动机：

由于实体名称的变化和模糊性，一个生物医学实体可能有多个变体，一个变体可以表示多个不同的实体标识符。而这些情况都可能会导致最后实体识别的结果出错，因此作者为了解决这些问题，提出了一种新的知识增强系统，用于蛋白质/基因的命名实体识别和实体规范化。一方面，从生物医学知识库中提取大量的实体名称知识来识别更多的实体变量，另一方面，提取实体的结构知识并将其编码为标识符（ID）嵌入，然后将其用于实体规范化。

存在的两个典型问题

• 贡献：

1.将Elmo应用于实体识别和规范化
2.将实体的结构知识集成到ID嵌入中，有利于解决PNEN所面临的实体歧义问题
3.实体名称知识，可以用于更好地解决名称变化问题的前向线索，也被应用到系统中