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OntologyAligner：生物医学本体归一化框架
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…
arXiv cs.AI53 天前
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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…