الكيانات الطبية الحيوية المسماة معقدة، لذلك تم استخدام مطابقة تقريبية لتحسين تغطية الكيان.ومع ذلك، فإن نهج المطابقة التقريب المعتادة يجلب نتيجة مطابقة واحدة فقط، والتي غالبا ما تكون صاخبة.في هذا العمل، نقترح طريقة لنقل الطبية الحيوية التي يجلب مباريا
ت تقريبية متعددة لجملة معينة للاستفادة من أشكالها لتقدير تشابه الكيان.يستخدم النموذج تجمع لتجاهل المعلومات غير الضرورية من نتائج المطابقة الصاخبة، وتعلم كيان تشابه العبارة مع العديد من المباريات التقريبية.النتائج التجريبية على ثلاثة مجموعات بيانات معطرة من المجال الطبي الطبيعي، BC2GM، مرض NCBI، و BC4Chemd، إظهار الفعالية.يعمل نموذجنا في تحسين المتوسط بنسبة تصل إلى +0.21 نقطة مقارنة مع NER القائم على BIOBERT.
