预训练语言模型赋能生物医学事件抽取：方法探索与效能剖析

一、引言

1.1研究背景

随着生物医学技术的飞速发展，生物医学领域的研究成果呈爆炸式增长。每年都有海量的生物医学文献、临床记录、实验数据等文本信息被产生，这些数据蕴含着丰富的生物学知识和医学信息，如疾病的发病机制、药物的作用靶点、基因与疾病的关联等。然而，如此庞大的数据量也给信息的有效利用带来了巨大的挑战。如何从这些海量的非结构化文本数据中快速、准确地提取出有价值的知识，成为了生物医学信息学领域亟待解决的关键问题。

事件抽取作为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）中的一项重要任务，旨在从文本中识