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文档简介

一种基于图神经网络的多模态文档信息抽本发明公开了一种基于图神经网络的多模矩阵和簇表示对图节点的最终表示进行更新；2步骤S5：图深度编码：根据步骤S4中各个阶段的分在所述步骤S3中，E代表节点间的边，是由各文本块间的空间关系以及语义相似度定在所述步骤S4中，通过将图节点分配到不同的簇来实现图划分息交互和图节点分配矩阵学习NxN*c，分配完成后输入到另外的第二图卷积网络进行簇时将层次化分块信息和局部阅读顺序融入到图节点表3[0007]3)对2)中提取的不同维度特征，通过多模态融合技术对候选文本块进行融合编利用NER技术进行实体识别，通过对候选文本框两两组合形成的三元组(加入相对位置信4[0014]应用于上述各个技术方案，所述的基于图神经网络的多模态文档信息抽取方法[0015]应用于上述各个技术方案，所述的基于图神经网络的多模态文档信息抽取方法[0016]应用于上述各个技术方案，所述的基于图神经网络的多模态文档信息抽取方法交互和图节点分配矩阵学习NxN*c，分配完成后输入到另外的第二图卷积网络进行簇之[0017]应用于上述各个技术方案，所述的基于图神经网络的多模态文档信息抽取方法[0018]应用于上述各个技术方案，所述的基于图神经网络的多模态文档信息抽取方法5c确定下一层簇的个数N*c，利用第一图卷积网络进行信息交互和图节点分配矩阵学习Nx6下一层簇的个数N*c，利用图卷积网络(GAT_1)进行信息交互和节点分配矩阵学习(

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