化学实体识别

化学实体识别（Chemical Entity Recognition, CER）是生物医学文本挖掘和自然语言处理中的基础任务，旨在从科学文献等文本数据中识别和分类化学实体，涵盖化学化合物、药物、元素、离子或功能基团等概念。该任务对大语言模型的挑战性在于化学命名法的复杂性和多样性，其性能表现能够反映模型在生物医学领域的整体能力。