雖然過去對於辨識縮寫詞已有不少研究，但其研究範圍並未包含概括縮詞，此外，面對不斷增長及變化的詞彙，已成為資訊檢索及詞庫維護最大的問題。有別於過去以統計方式處理，本研究以維基百科的內文組成結構為基礎，提出數項創新且輕量級同義詞配對識別法。由於同義詞並沒有絕對客觀的標準答案可資核對，為驗證本研究所提出方法是否有效，我們進行兩階段包含主客觀方式評量。實驗結果顯示本研究所提出的方法，除了能有效萃取出縮寫詞、異形同義及同形異義詞之外，還能夠識別出過去研究無法解決的概括縮詞。在第一階段評量平均精確率為 72%、召回率 82%，其中縮寫詞的精確率高達 92%，概括縮詞的召回率為 90%。第二階段評量結果，使用者接受度亦達 91%。在效率方面，平均找出 1組同義詞只需要 0.01 秒。