大型带注释语料库的生物医学命名实体（识别）本体,通过文本嵌入揭示了有意义的关联

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由芝加哥大学医学部的研究人员开发的 NERO（命名实体识别本体）本体旨在专门描述生物医学文本中的文本实体，它解释了不同程度的歧义，连结了分子生物学、遗传学、生物化学和医学的科学子语言，可以促进对生物医学文献进行更强大和准确的大规模文本挖掘。NERO 是一个知识图谱，可以解决与上下文相关的歧义水平。图神经网络可以利用人类专家的这种先验知识来学习生物医学实体的嵌入，这将使原始文献中的语义含义和人类专家的领域知识得以保留。