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龙图腾网获悉深圳前海环融联易信息科技服务有限公司申请的专利表格信息的提取方法、装置、电子设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116343248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310193188.5，技术领域涉及：G06V30/413；该发明授权表格信息的提取方法、装置、电子设备及可读存储介质是由王天星设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本表格信息的提取方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种表格信息的提取方法、装置、电子设备及可读存储介质，其方法包括：对表格图像进行预处理，得到图像向量、多个目标实体分别对应的实体文本向量和实体坐标向量；基于多模态数据编码层，对图像向量、实体文本向量、以及实体坐标向量进行融合和编码，得到多模态特征向量；基于实体类型解码层，对多模态特征向量进行类型解码，得到各目标实体对应的实体类型；基于实体关系解码层，对多模态特征向量进行关系解码，得到多个目标实体形成的至少一个目标实体对的实体关系。本申请构建的模型通过学习多模态特征，可以识别表格中各实体的类别和实体之间的关系，可适用于各种样式表格的信息提取。

本发明授权表格信息的提取方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种表格信息的提取方法，其特征在于，所述方法通过表格信息提取模型实现，所述表格信息提取模型包括多模态数据编码层、实体类型解码层和实体关系解码层，其中，所述多模态数据编码层分别与所述实体类型解码层和所述实体关系解码层相连； 所述方法包括： 对表格图像进行预处理，得到图像向量、多个目标实体分别对应的实体文本向量和实体坐标向量； 基于所述多模态数据编码层，对所述图像向量、所述实体文本向量、以及所述实体坐标向量进行融合和编码，得到多模态特征向量； 基于所述实体类型解码层，对所述多模态特征向量进行类型解码，得到各所述目标实体对应的实体类型，所述实体类型包括以下至少一项：文件名称、标题、横向实体名称、横向实体内容、纵向实体名称、纵向实体内容、交叉实体内容、以及名称-内容对； 基于所述实体关系解码层，对所述多模态特征向量进行关系解码，得到所述多个目标实体形成的至少一个目标实体对的实体关系； 所述表格信息提取模型是根据下述方法训练得到的： 构建训练样本集；其中，所述训练样本集包含多组多模态数据和对应的样本标签，所述多模态数据包括文本数据、坐标数据和图像数据，所述样本标签包括实体类型标签和实体关系标签； 获取表格信息提取初始模型； 将所述训练样本集输入至所述表格信息提取初始模型，得到实体类型预测值和实体关系预测值； 基于所述实体类型预测值和所述实体类型标签，根据第一交叉熵损失函数，得到第一损失值；基于所述实体关系预测值和所述实体关系标签，根据第二交叉熵损失函数，得到第二损失值； 对所述第一损失值和所述第二损失值进行加权求和，得到总损失值； 根据所述总损失值和预设阈值，对所述表格信息提取初始模型进行多次训练，得到所述表格信息提取模型。

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