生物信息学中的命名实体识别与文本分类：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今生命科学和生物技术飞速发展的时代，生物数据呈爆发式增长态势。从海量的生物医学文献到规模庞大的基因测序数据，从复杂的蛋白质结构信息到种类繁多的生物实验记录，生物领域产生的数据量不仅巨大，而且增长速度极为惊人。截至2024年，国际上知名的生物医学文献数据库PubMed已收录超过3000万篇文献，并且仍以每年近百万篇的速度持续递增；同时，随着基因测序技术的不断革新，全球范围内已产生了海量的基因序列数据，仅人类基因组计划就产生了数十亿碱基对的数据。这些数据蕴含着关于生命奥秘的丰富知识，是生物信