يعرف تطبيق المتخصص في مجال التعرف على الكيان المسمى (ner) باسم الطيوميدي (Bioner)، الذي يهدف إلى تحديد وتصنيف المفاهيم الطبية الحيوية التي تهم الباحثين، مثل الجينات والبروتينات والمركبات الكيميائية والمخدرات والطفرات والأمراض ، وما إلى ذلك وهلم جرا.
تشبه المهمة Bioner إلى حد كبير عام NER ولكن الاعتراف بالكيانات الطبية الحيوية المسماة (BNES) أكثر تحديا من الاعتراف بالأسماء المناسبة من الصحف بسبب خصائص التسميات الطبية الحيوية. من أجل معالجة التحديات التي تطرحها Bioner، تم تنفيذ سبع نماذج تعليمية في سبع آلات مقارنة نهج تعلم النقل بناء على برت ضبط صقل مع النماذج العصبية التي تعتمد عليها BI-LSTM وطراز CRF يستخدم كناسما أساسيا. تم استخدام الدقة والتذكر و F1-Score نظرا لأن درجات الأداء التي تقوم بتقييم النماذج على اثنين من الأطباق الطبية الحيوية المعروفة: Jnlpba و Biocreative IV (BC-IV). تعتبر مطابقة صارمة جزئية معايير تقييم. تشير النتائج المبلغ عنها إلى أن نهج التعلم عبر النقل يعتمد على بيرت المصنفات التي تم ضبطها تتفوق جميع أساليب الآخرين على تحقيق أعلى درجات لجميع المقاييس على كلا الشريعة.
يعد التعرف على الكيان المسمى مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية للكشف عن الكيانات وتصنيفها إلى فئات محددة سلفا. كيان هو كلمة ذات معنى، أو عبارة تشير إلى الأسماء المناسبة. تلعب الكيانات المسماة دورا مهما في مهام NLP المختلفة مثل استخراج المعلومات، و
الرد على الأسئلة والترجمة الآلية. في الترجمة الآلية، غالبا ما تسبب الكيانات المسماة فشل الترجمة بغض النظر عن السياق المحلي، مما يؤثر على جودة الإخراج للترجمة. التعليق الكيانات المسماة هي عملية تستغرق وقتا طويلا ومكلفة خاصة لغات الموارد المنخفضة. أحد الحلول لهذه المشكلة هو استخدام طرق محاذاة Word في شركة موازية ثنائية اللغة تم تفاحها جانب واحد فقط. الهدف هو استخراج الكيانات المسماة في اللغة المستهدفة باستخدام Corpus المشرف من لغة المصدر. في هذه الورقة، قارنا أداء اثنين من أساليب المحاذاة، واللبسائع التناظرية المتناثرة-Diag-Final-Final وتقاطع التناظر، لاستغلال الإسقاط التوضيحي للبرتغالية البرتغالية الإنجليزية البرازيلية للكشف عن الكيانات المسماة في البرتغالية البرازيلية. يتم استخدام نموذج NER الذي تم تدريبه على البيانات المشروحة المستخرجة من أساليب المحاذاة، لتقييم أداء المحاذاين. تظهر النتائج التجريبية أن التعايدة بين التقاطعات قادرة على تحقيق درجات أداء فائقة مقارنة مع النمو - النهائي والنهائي والمشي في البرتغالية البرازيلية.
