# 本体定义生成

生物医学本体需要不断为新类补写文本定义，而大模型写出的定义即使读起来流畅、与参考定义接近，也可能引用本体中不存在的实体或违反逻辑约束。为此，一套智能体质检流程把定义生成改为迭代过程：先写定义，再抽取谓词—对象公理，检查实体能否在本体中落地，并用推理机检验逻辑一致性，失败则带着诊断信息重写。在疾病本体DO 2024上，Qwen2.5-14B基础模型经存在性修复循环后，实体错误率从67.0%降到37.8%，而文本相似度指标基本持平。

生物医学本体需要不断为新类补写文本定义，而大模型写出的定义即使读起来流畅、与参考定义接近，也可能引用本体中不存在的实体或违反逻辑约束。为此，一套智能体质检流程把定义生成改为迭代过程：先写定义，再抽取谓词—对象公理，检查实体能否在本体中落地，并用推理机检验逻辑一致性，失败则带着诊断信息重写。在疾病本体DO 2024上，Qwen2.5-14B基础模型经存在性修复循环后，实体错误率从67.0%降到37.8%，而文本相似度指标基本持平。