生物实体名称识别是从生物医学文献中提取信息的关键步骤。 本文提出了一种基于字典的生物实体名称识别方法。 该方法通过缩写定义识别算法扩展了生物实体名称词典，通过改进的编辑距离算法提高了查全率，并采用了一些后处​​理方法，包括关键字前和关键字后扩展，词性扩展，相邻的生物实体名称以及对上下文提示的利用，以进一步提高性能。 实验结果表明，使用这种方法，即使是基于内部字典的系统也可以实现相当好的性能。

为了从大量的生物医学文献中提取有关生物实体的生物医学信息，第一步是识别文献中的生物实体名称，由于生物实体命名法的不规范和含混不清，这仍然是一项艰巨的任务。 当前，最流行的方法，机器学习技术的性能仍有很大的改进空间。 本文提出了一种基于条件随机场的生物实体名称识别方法，并研究了通过利用上下文提示和其他后处理方法来提高性能的方法。 实验结果表明，这些方法提高了基于条件随机场的识别性能。

为了从大量的生物医学文献中提取有关生物实体的生物医学信息，第一步是在这些文献中识别它们的名称，由于生物实体命名法的不规范和含混不清，这仍然是一项艰巨的任务。 当前流行的方法（机器学习技术）的识别性能仍有很大的改进空间。 本文提出了一种基于条件随机场的方法，该方法用于识别包括基因，蛋白质，细胞类型，细胞系在内的生物实体的名称，并研究通过利用包括括号对，启发式语法在内的上下文线索来提高性能的方法结构和互动词提示。 在JNLPBA2004和BioCreative2004任务1A数据集上的实验结果表明，