본 논문은 BioBERT의 문맥적 단어 임베딩을 사용하여 Human Phenotype Ontology(HPO)에서 후보 일치 항목을 검색하는 단순화된 검색기를 제시합니다. 이 검색기는 명시적인 용어 정의 없이도 대규모 언어 모델(LLM)의 표현형 용어 정규화 작업 정확도를 향상시킵니다. OMIM의 임상 요약에서 파생된 용어를 사용한 테스트 결과, 최첨단 LLM의 정규화 정확도가 검색기 증강 없이 62.3%에서 90.3%로 증가함을 보여줍니다. 이 방법은 다른 생의학 용어 정규화 작업에도 일반화될 수 있으며, 더 복잡한 검색 방법에 대한 효율적인 대안을 제공합니다.
