本文探讨了利用无标注文本数据提升生物医学命名实体识别（NER）模型性能的方法，包括双向语言模型（BiLM）、条件随机场和负采样等技术。这些方法显著提高了模型的准确性和训练效率，尤其在处理弱类和少样本数据时表现优异。