在生物医学工程的广阔领域中，自然语言处理（NLP）技术正逐渐成为连接数据与洞见的桥梁，这一过程并非一帆风顺，其中最大的挑战之一便是如何实现“精准解读”。
生物医学文献、临床记录以及患者咨询中充斥着大量非结构化数据，这些数据往往以自由文本的形式存在，包含着丰富的语义信息但同时也充满了歧义和模糊性，NLP技术需要从这些复杂的文本中提取出关键信息，如疾病名称、症状描述、药物信息等，并准确无误地进行分析和分类。
由于医学术语的多样性和更新速度，以及不同医生、患者之间用词习惯的差异，NLP系统往往难以做到“精准解读”，这导致在疾病预测、治疗方案制定等方面可能出现偏差，影响医疗决策的准确性和有效性，如何提高NLP技术在生物医学工程中的“精准解读”能力，成为了一个亟待解决的问题。
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自然语言处理在生物医学工程中，面临精准解读复杂医疗文献的巨大挑战。
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