该文综述生物医学命名实体识别与关系抽取研究，涵盖HunFlair、BioALBERT、CancerBERT等模型，以及众包标注、多任务学习和大语言模型的应用。研究指出，基于Transformer的模型（如PubMedBERT）在小型不平衡数据上表现更优，F1值最高达0.92。