Biomedical Named Entities (NEs) are phrases or combinations of phrases that denote specific objects or groups of objects in the biomedical literature. Research on Named Entity Recognition (NER) is one of the most disseminated activities in the automatic processing of biomedical scientific articles. We analyzed articles relevant to NER in biomedical texts, in the period from 2007 to 2009, through a systematic review. The results identify the main methods in the recognition of Biomedical NEs, features and methodologies for a NER system implementation. Aside from the tendencies identified, some gaps are detected that may constitute opportunities for new studies in the area.

No abstract

Medidas de prevenção não farmacológicas são essenciais para minimizar a circulação de vírus respiratórios. Nesse contexto, capacitar os profissionais de saúde é fundamental e desafiador. Este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma capacitação interativa na forma de serious game, que foi construído na plataforma Unity e dividido em três módulos: lavagem de mãos, utilização dos equipamentos de proteção individual (EPI) e limpeza dos ambientes. A capacitação parece suprir a carência de conhecimento entre os profissionais de saúde, percebida pelos pesquisadores. Observou -se que 85,7% dos trabalhadores consideraram o formato satisfatório e 100% dos indivíduos julgaram a capacitação útil para sua rotina.

This work presents the data model we adopted for annotating coreference. Our data model includes different levels of annotation, such as part-of-speech, syntax and discourse. We compare our encoding schemes to the abstract XML encoding being proposed as standard. We also present our tool for coreference resolution that handles our data model.