OntologyAligner：生物医学本体归一化框架
原文标题：OntologyAligner: Ontology-Aligned Retrieval and Hierarchy-Guided Large Language Model Reranking for Biomedical Ontology Normalization
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生物医学本体归一化面临词汇变异与层级概念细微差异的挑战。论文提出OntologyAligner三阶段框架，结合本体对齐检索、LLM候选重排与选择性层级引导精炼，并构建含13,390样本的PhenoNormBench基准。在HPO归一化上取得88.78%宏Top-1准确率，超最强基线4.85个百分点，并验证了对MONDO、MEDIC、NCBITaxon等本体的可移植性。
- 问题
- 生物医学自由文本映射到标准本体概念时，词汇变异与层级概念细微差异导致边界模糊。
- 方法
- 三阶段框架：本体对齐检索、LLM候选重排、选择性层级引导精炼，并建统一基准。
- 结果
- HPO归一化88.78%宏Top-1，超最强基线4.85个点；可迁移到MONDO、MEDIC、NCBITaxon。
- 影响
- 做医疗数据集成或临床NLP的团队可直接复用该框架与基准，省去自建评测。
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