技术摘要：
本公开的实施例提供了一种医疗术语向量表示方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：从病历数据中提取多个医疗术语；确定每一医疗术语与其他医疗术语之间的关系，并根据每一医疗术语与其他医疗术语之间的关系生成网络拓扑图；根据图卷积模型和所述网络拓扑图，确  全部
背景技术：
知识向量表示方法又称知识嵌入embedding表示方法，可以将真实世界中的知识 信息，通过一定算法，表示成一维向量的方法。在自然语言处理、图像处理等技术领域，知识 嵌入表示一类重要的学习技术，可以将无结构化的、半结构化的知识表示成维度对齐的向 量，可以作为后续机器学习任务的输入，参与模型训练。 目前，在医疗领域，各种基于病历文本的人工智能模型，都是以医疗数据的 embedding向量表示作为模型的输入，因而如何生成医疗数据的向量表示一个热点问题。相 关技术中的生成数据的向量的表示方法存在着生成的向量不准确的问题。 因此，需要一种新的医疗术语向量表示的方法、装置、存储介质及电子设备，便捷 的实现对医疗术语的多维、全面的向量表示，提升医疗术语向量表示的准确性。 需要说明的是，在上述
技术实现要素：
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理 解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。