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龙图腾网获悉北京贝瑞和康生物技术有限公司申请的专利处理表格的方法、计算设备和计算机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：CN113221523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202110529807.4，技术领域涉及：G06F40/18；该发明授权处理表格的方法、计算设备和计算机可读存储介质是由钟韵山;刘蒙蒙;张钰;孙怀玉设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本处理表格的方法、计算设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种处理表格的方法、计算设备和计算机可读存储介质。该方法包括：利用目标检测模型从图片中截取一个或多个表格子图，其中每个表格子图包括一个表格；对每个表格子图进行光学字符识别以检测所述表格子图中的多个字块，其中每个字块包含一个或多个字符；利用深度神经网络模型预测所述多个字块中的任意两个字块处于同一行的行概率和处于同一列的列概率；以及基于所述多个字块中的任意两个字块处于同一行的行概率和处于同一列的列概率对所述多个字块进行结构化重组以将所述表格重建为结构化表格。

本发明授权处理表格的方法、计算设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种处理表格的方法，包括： 利用目标检测模型从图片中截取一个或多个表格子图，其中每个表格子图包括一个表格； 对每个表格子图进行光学字符识别以检测所述表格子图中的多个字块，其中每个字块包含一个或多个字符； 利用深度神经网络模型预测所述多个字块中的任意两个字块处于同一行的行概率和处于同一列的列概率；以及 基于所述多个字块中的任意两个字块处于同一行的行概率和处于同一列的列概率对所述多个字块进行结构化重组以将所述表格重建为结构化表格， 其中所述深度神经网络模型包括输入层、BioBERT网络层、第一融合向量层、GCN网络层、第二融合向量层、全连接网络层和输出层，其中利用深度神经网络模型预测所述多个字块中的任意两个字块处于同一行的行概率和处于同一列的列概率包括： 在所述输入层，针对待预测的两个字块中的第一字块和第二字块确定所述深度神经网络模型的输入数据，其中所述输入数据包括所述第一字块的第一文本ID、第一位置向量、所述第二字块的第二文本ID、第二位置向量、所述第一字块和所述第二字块之间的相对位置向量以及所述表格子图的邻接矩阵和权重矩阵； 在所述BioBERT网络层，基于所述第一字块的第一文本ID和所述第二字块的第二文本ID分别确定所述第一字块的第一特征向量和所述第二字块的第二特征向量； 在所述第一融合向量层，将所述第一字块的第一位置向量和第一特征向量进行拼接以产生所述第一字块的第一融合向量，并且将所述第二字块的第二位置向量和第二特征向量进行拼接以产生所述第二字块的第二融合向量； 在所述GCN网络层，基于所述第一字块的第一融合向量、所述第二字块的第二融合向量以及所述表格子图的邻接矩阵和权重矩阵，分别确定所述第一字块的第一卷积输出向量和所述第二字块的第二卷积输出向量； 在所述第二融合向量层，将所述第一字块和所述第二字块之间的相对位置向量、所述第一字块的第一融合向量和第一卷积输出向量以及所述第二字块的第二融合向量和第二卷积输出向量进行拼接以确定所述第一字块和所述第二字块的融合特征向量； 在所述全连接网络层，基于所述第一字块和所述第二字块的融合特征向量和第一全连接网络预测所述第一字块和所述第二字块处于同一行的行概率，并且基于所述融合特征向量和第二全连接网络预测所述第一字块和所述第二字块处于同一列的列概率；以及 在所述输出层，输出所述第一字块和所述第二字块的所述行概率和所述列概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京贝瑞和康生物技术有限公司，其通讯地址为：102299 北京市昌平区科技园区生命园路4号院5号楼8层801；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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