생의학 자연어처리에서 개체명 인식(named entity recognition, NER)과 개체명 정규화(named entity normalization, NEN)는 급속도로 증가하는 생의학 문헌에서 생의학적 개체(예: 질환과 약물)를 자동으로 추출할 수 있게 해주는 핵심 과제이다. 본 논문에서는 다중 과업 NER 모델과 신경망 기반 NEN 모델을 사용하여 기존의 신경망 기반 NER 도구를 개선함으로써 훨씬 더 빠르고 정확한 추론을 달성하는 도구인 BERN2(Advanced Biomedical Entity Recognition and Normalization)를 소개한다. 본 도구가 생의학 지식 그래프 구축과 같은 다양한 과업을 위해 대규모 생의학 텍스트를 주석 처리하는 데 도움이 되기를 기대한다. 이용 가능성과 구현: BERN2의 웹 서비스는 http://bern2.korea.ac.kr 에서 공개되어 있다. 또한 https://github.com/dmis-lab/BERN2 에서 BERN2의 로컬 설치도 제공한다. 보충 정보: 보충 데이터는 Bioinformatics 온라인에서 제공된다.

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