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龙图腾网获悉中绍宣科技集团有限公司申请的专利一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统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：CN121257476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511448524.1，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统是由王艳;崔从俊;朱冠臣设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统，涉及人工智能技术领域，包括文档预处理单元，用于对输入的每一页文档进行预处理和对齐，生成初始多模态特征向量；图结构构建单元，用于利用欧几里得距离公式计算提取的每一个节点之间的距离，构建图结构；阅读顺序预测单元，利用预先配置的图神经网络模型将每个节点的初始多模态特征向量依次进行特征分解和拼接融合；阅读顺序矫正单元，用于利用预先配置的深度学习模型进行全局关系推理，预测最终节点嵌入之间的直接后继关系；进行全局序列优化，生成优化后的正确文本顺序。本发明将文档元素及其关系建模为图，使得模型能够学习到元素间的长距离依赖和非局部关系。

本发明授权一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的文档阅读顺序矫正与优化系统，其特征在于，包括： 文档预处理单元，用于对输入的每一页文档进行预处理和对齐，生成初始多模态特征向量； 图结构构建单元，用于利用欧几里得距离公式计算提取的每一个节点之间的距离，并通过近邻算法建立边，基于编码节点之间的空间关系和几何特征，构建图结构； 阅读顺序预测单元，用于基于图结构，利用预先配置的图神经网络模型将每个节点的初始多模态特征向量依次进行特征分解和拼接融合，得到拼接后的融合向量；通过多层感知器对融合向量进行变换，生成用于阅读顺序预测的最终节点嵌入； 阅读顺序矫正单元，用于利用预先配置的深度学习模型进行全局关系推理，预测最终节点嵌入之间的直接后继关系；通过列表级优化损失函数对直接后继关系进行全局序列优化，生成优化后的正确文本顺序；包括： 通过版面分析结果将文档元素划分为不同类型的节点，并通过定义空间、逻辑及语义关系类型在节点间建立连接边，生成异构文档图结构； 基于直接后继关系重新定义任务目标，将异构文档图输入深度学习模型，生成有向无环图； 利用预先配置的深度学习模型深度理解文档的复杂关系，生成信息丰富的节点表示； 利用列表级最大似然估计损失函数对深度学习模型进行优化，通过最大化预测序列生成真实排序列表的对数似然，生成优化后的正确文本顺序。

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