全文总字数：1895字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
命名实体识别被认为是自然语言处理应用中的核心组成技术。
它要求对名称的识别与浅层词意类型相匹配，旨在帮助用户从无结构文本数据中发现真正有意义的信息。
而生物医学研究数据信息增长迅速，以MEDLINE为例，以每月6万篇新摘要的速度在不断增长。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
工作主要包括：
1. 实体边界的识别
2. 确定实体类别
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
[1]Wang, X., et al. (2019)."Cross-type biomedical named entity recognition with deep multi-tasklearning." Bioinformatics 35(10): 1745-1752.
[2]Lee J, Yoon W, Kim S, et al. (2019). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model forbiomedical text mining. Bioinformatics. Sep 10 2019.
[3] Kaewphan S, Hakala K, Miekka N,Salakoski T, Ginter F. Wide-scope biomedical named entity recognition andnormalization with CRFs, fuzzy matching and character level modeling. Database(Oxford). Jan 1 2018;2018:1-10.
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