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LLM代理人策展：用大型語言模型提升表型文字對齊本體的基準評測

研究指出表型自由文字註記是跨研究整合的關鍵瓶頸。採用五款來自Anthropic與OpenAI的大型語言模型作為代理策展人，在封閉工作區內以原始出版PDF、本體與原始註記指南執行Entity–Quality註記並比對既有金標準，結果顯示所有代理人表現落在受訓人類註記者的變異範圍內且優於SemanticCharaParser。