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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请的实施例提供了一种同义词的挖掘方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该方法包括：获取问答语料和问答语料中包含的实体词，并确定问答语料所属的类别；生成与问答语料对应的问答语料节点以及与实体词对应的实体词节点；在多个节点之间添加具有权值的边，得到第一问答实体词图；根据第一问答实体词图和各问答语料所属的类别对原始图神经网络进行训练，得到目标图神经网络；基于目标图神经网络提取第二问答实体词图中各实体词节点对应的向量表示，并根据向量表示挖掘出同义词。本申请实施例可以提高同义词挖掘的高效性、准确性和覆盖的全面性。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。
主权项：1.一种同义词的挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个问答语料和各问答语料中包含的实体词，并根据所述问答语料所在页面内的信息确定所述问答语料所属的类别，所述问答语料为医疗问答语料，所述问答语料所属的类别为医疗问答语料所属的科室或疾病；生成与每个问答语料对应的问答语料节点以及与每个实体词对应的实体词节点；通过如下方式在多个所述节点之间添加具有权值的边，得到第一问答实体词图：根据目标实体词属于目标问答语料，在所述目标实体词对应的实体词节点与所述目标问答语料对应的问答语料节点之间添加边；根据第一实体词所属的第一问答语料和第二实体词所属的第二问答语料属于同一类别，在所述第一实体词对应的实体词节点和所述第二实体词对应的实体词节点之间添加边；确定各节点之间的相关性作为各节点之间的边的权值，所述权值用于衡量具有所述权值的边所连接的两个节点之间的相关性；根据所述第一问答实体词图和各问答语料所属的类别对用于文本分类的原始图神经网络进行有监督地训练，得到用于文本分类的目标图神经网络；基于所述用于文本分类的目标图神经网络提取第二问答实体词图中各实体词节点对应的向量表示，并根据各实体词节点对应的向量表示挖掘出同义词；当接收到查询信息，在挖掘出的同义词中确定出与所述查询信息中的词匹配的目标同义词；确定包含所述目标同义词的目标语料，并将所述目标语料返回给所述查询信息的发送方。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 同义词的挖掘方法、装置、计算机可读介质及电子设备
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