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Table 8 Examples of errors in recognizing biomedical entities by BioBERTv1.1(+P,Cased)

From: Deep learning with language models improves named entity recognition for PharmaCoNER

 

Error examples

Number of errors in this type

Gold:

Se solicita serología de [Anticuerpos Echinococcus]\(_{(\textit{PROTEINAS})}\)/Hemag que es POSITIVO a cifras superiores 1/2,621,440

76

Pred:

Se solicita serología de [Anticuerpos Echinococcus]\(_{(O)}\)/Hemag que es POSITIVO a cifras superiores 1/2,621,440

Gold:

A esto se añadía alteración de [enzimas hepáticas]\(_{(O)}\)

58

Pred:

A esto se añadía alteración de [enzimas hepáticas]\(_{(\textit{PROTEINAS})}\)

Gold:

... a dosis plenas (1 mg/kg/día) y [heparina]\(_{(\textit{NORMALIZABLES})}\) de bajo peso molecular, con normalización progresiva de las deposiciones .

39

Pred:

... a dosis plenas (1 mg/kg/día) y [heparina de bajo peso molecular]\(_{(\textit{NORMALIZABLES})}\), con normalización progresiva de las deposiciones

Gold:

La ecografía mostró derrame pleural loculado, administrándose en consecuencia 200,000 UI de [urokinasa]\(_{(\textit{PROTEINAS})}\) durante dos días consecutivos por el tubo de toracocentesis

9

Pred:

La ecografía mostró derrame pleural loculado, administrándose en consecuencia 200,000 UI de [urokinasa]\(_{(\textit{NORMALIZABLES})}\) durante dos días consecutivos por el tubo de toracocentesis

  1. ‘Gold’ denotes the gold standard, and ‘Pred’ denotes the prediction results. Bold represents the gold standard entities and bolditalic denotes the predicted entities. If not specified, it defaults to the ‘O’ type, which means it is not a chemical/protein entity