来源：arXiv

作者：Nankai Wu、Fan Gao、Jiacheng Tang等

单位：东京大学、山东师范大学，中国药科大学

发表时间：2025年03月

一、论文介绍

背景：传统中医与西医在术语体系上的根本差异导致跨系统交流障碍，现有AI技术因语义失真和文化隔阂难以准确解析中医隐喻（如”肝火”被误译为”肝脏炎症”），进而影响临床决策和科研合作。

核心：基于上述背景，论文提出Perceptual-CoT框架，通过实体拆分、感知分析和隐喻推理，构建逻辑推理链，实现中医隐喻的准确理解和中西医概念的映射。

二、论文核心

1.不同方法辅助理解中医隐喻的对比

（a）传统LLM方法 ：展示传统大型语言模型直接对中医隐喻进行理解和生成解释的流程。传统LLM基于已有文本模式和语义相似性生成解释，缺乏深度推理。例如对“肝火上炎”，仅根据词汇表面含义和常见搭配生成浅层解释，无法准确联系中医理论体系与西医病理生理概念。
（b）使用CoT的LLM方法 ：展示使用链式思考的LLM理解中医隐喻的过程。模型先初步理解隐喻，再通过多步推理挖掘含义并关联概念。“肝火上炎”示例中，模型先理解中医理论中“肝”的概念和功能、“火”的象征意义，依中医理论推导病理状态，尝试与西医炎症等概念初步映射。
（c）Perceptual-CoT方法 ：进一步增强CoT方法，引入感知信息或更复杂推理机制理解中医隐喻。如结合患者症状、舌象、脉象等多模态信息及中医经典文献描述，进行细致推理，更准确把握“肝火上炎”含义，与西医概念精准映射。

2.展示中医与道家、儒家在隐喻使用上的联系和区别，说明中医隐喻的文化和哲学背景，帮助理解中医隐喻的多维度意义。

3.Perceptual-COT 框架

通过实体拆分、感知分析和隐喻推理，逐步构建完整推理链，深入理解中医隐喻，为中西医概念映射提供依据。

（a）实体映射与拆分层：
功能：对输入的中医语句进行初步处理，识别并拆分出关键的中医术语和概念。
示例：对于“热邪引动肝风”，将其拆分为“热邪”、“引动”、“肝风”等关键实体；对于“风寒侵袭糟粕”，拆分为“风寒”、“侵袭”、“糟粕”等实体。
作用：为后续的推理过程提供基本的实体单元，确保推理能够聚焦于具体的中医概念。
（b）感知层：
功能：对拆分后的实体进行感知和初步理解，结合中医知识图谱（KG）的子集来分析每个实体的特征和含义。
内容：包括对实体的熟悉度（Familiarity）、情感价值（Emotional Valence）、情感唤起（Emotional Arousal）和语义准确性（Semantic Accuracy）等方面的分析。
作用：通过感知层的处理，能够初步评估每个中医实体在中医理论中的特性和可能的关联，为深入的推理提供基础。
（c）隐喻理解层：
功能：对中医隐喻进行深入的推理和理解，基于感知层的分析结果，结合中医理论和经典文本，推导出隐喻背后的病理机制和逻辑关系。
内容：包括推理过程（Reasoning）和最终评估（Final Evaluation）。
作用：通过详细的推理过程，解释中医隐喻的实际含义和其在中医诊断中的应用，同时对推理结果进行评估，确保其准确性和合理性。

三、实验

1.构建的隐喻数据集

2.不含COT的TCM数据集的结果和使用Perceptual-COT的TCM数据集结果，以此证明框架在中医数据集的有效性

3..不含COT的WM数据集的结果和使用Perceptual-COT的WM数据集结果，以此证明框架在西医数据集的有效性

4.TCM结果可视化：COT与Perceptual-COT和WM结果可视化：COT与Perceptual-COT

四、论文总结和启发

1.论文总结

• 核心技术：提出 Perceptual-CoT 框架，通过实体拆分、感知分析和隐喻推理构建逻辑推理链。
• 关键方法：利用 CoT 机制详细记录推理过程，确保每一步都可解释、可验证，提升推理透明度和可靠性。
• 主要应用：实现中医隐喻的准确理解和中西医概念的精准映射，为临床决策和科研合作提供更准确、高效的跨学科知识融合与推理。

2.论文启发

Perceptual-CoT框架技术启示：

• 逻辑推理链构建方法： 分别构建中医经络思维链和西医免疫思维链。从中医理论出发，如以 “肝火上炎” 为起点，推导其对免疫的潜在影响；同时从西医免疫角度，分析相关免疫反应机制，为后续融合打下基础。
• 融合思维链实现知识衔接：参考论文中的多维语义表示模型，将中医和免疫概念转化为高维向量，结合符号逻辑、模糊逻辑和贝叶斯网络，对两条思维链进行融合，实现经络和免疫知识的无缝衔接，构建完整的经络 – 免疫因果链。