PrionNER朊病毒文献命名实体集
PrionNER朊病毒文献命名实体集 是真实公开或可申请访问的数据资源，包含文本数据、临床变量、标签或随访信息。该数据集适合朊病毒病相关的CJD/朊病毒病文本抽取、分子机制、快速进展性痴呆鉴别和临床表型筛选，也便于复现基准实验、训练模型和开展跨队列验证。
基本信息
资源简介
PrionNER朊病毒文献命名实体集 包含 PubMed 摘要中朊病毒病临床实体的人工标注语料，可用于朊病毒病相关研究中的CJD/朊病毒病文本抽取、分子机制、快速进展性痴呆鉴别和临床表型筛选。
下载信息
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使用方式
数据集说明
PrionNER朊病毒文献命名实体集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2605.28375
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Prion diseases are rare, rapidly progressive, and fatal neurodegenerative disorders that remain difficult to diagnose, particularly in their early stages because of nonspecific clinical presentations. However, to our knowledge, there is no publicly available prion-disease-focused dataset designed to capture a broad range of clinically relevant entities from the biomedical literature. We introduce PrionNER, a manually annotated named entity recognition dataset for prion disease clinical information in PubMed abstracts. The current release comprises 317 abstracts, 2,943 sentences, and 6,955 text-bound entity annotations spanning 15 coarse-grained and 31 fine-grained clinically oriented entity types covering diseases, symptoms, diagnostics, findings, anatomy, treatments, and temporal and statistical evidence. Inter-annotator agreement reaches 81.78 exact-match F1, indicating strong annotation consistency. We benchmark supervised BERT baselines, W2NER, and zero-shot extractors on PrionNER. W2NER is the strongest supervised model, and Gemma-4-31B is the strongest zero-shot model, but the benchmark remains challenging, especially for structurally complex mentions and fine-grained clinically adjacent label distinctions. PrionNER provides a clinically grounded benchmark for prion-disease information extraction and supports research on rare-disease biomedical NLP under low-resource, fine-grained, and non-flat extraction conditions. The dataset, annotation guidelines, and evaluation scripts are available at this https URL.
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