기존 생물의학용어 개체명 인식 시스템은 비생물의학 용어의 오인식, 중의성 및 미등재 용어 인식 불가와 같은 한계를 가지고 있습니다. 이러한 문제로 인해 정확한 의료 정보 분석에 어려움이 있었습니다. 본 기술은 이러한 기존 시스템의 한계를 극복하고 생물의학 분야의 정확한 정보 추출을 가능하게 하는 생물의학용어 개체명 인식 시스템 및 방법을 제안합니다. 언레이블드 데이터 기반 자질과 부트스트래핑 기법을 활용하여, 자동 레이블링된 학습 데이터를 구성하고, 이를 통해 모호하거나 인식되지 않던 생물의학용어 개체명의 정확도를 획기적으로 높입니다. 본 발명은 생물의학 문서 내 핵심 용어를 정밀하게 식별하여 의료 및 바이오 연구 분야의 데이터 분석 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다.