[发明专利]表格结构的还原方法、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种表格结构的还原方法，其特征在于，所述表格结构的还原方法包括：

构建待识别表格中各表格节点的节点特征；

调用预设的表格识别模型，以供所述表格识别模型根据所述节点特征输出各所述表格节点相互之间的节点关系，其中，所述表格识别模型预先基于图卷积网络训练得到；

针对所述节点关系进行后处理以还原所述待识别表格的表格结构。

2.如权利要求1所述的表格结构的还原方法，其特征在于，所述图卷积网络包括但不限于两层图卷积网络，在所述调用预设的表格识别模型，以供所述表格识别模型根据所述节点特征输出各所述表格节点相互之间的节点关系的步骤之前，所述方法还包括：

构建训练数据并利用所述训练数据针对两层图卷积网络进行训练以得到预设的表格识别模型。

3.如权利要求2所述的表格结构的还原方法，其特征在于，所述训练数据包括训练样本表格和训练测试表格，

所述构建训练数据并利用所述训练数据针对两层图卷积网络进行训练以得到预设的表格识别模型的步骤，包括：

获取公开表格数据并针对所述公开表格数据进行预处理以构建得到所述训练样本表格和所述训练测试表格；

构建所述训练样本表格中各表格节点的第一节点特征，并将所述第一节点特征输入两层图卷积网络进行训练得到待确认表格识别模型；

构建所述训练测试表格中各表格节点的第二节点特征，并将所述第二节点特征输入所述待确认表格识别模型，以针对所述待确认表格识别模型进行测试并确定测试结果；

若所述测试结果符合预设的模型识别条件，则将所述待确认表格识别模型作为训练完成的表格识别模型。

4.如权利要求3所述的表格结构的还原方法，其特征在于，在所述构建所述训练测试表格中各表格节点的第二节点特征，并将所述第二节点特征输入所述待确认表格识别模型，以针对所述待确认表格识别模型进行测试并确定测试结果的步骤之后，还包括：

若所述测试结果不符合预设的模型识别条件，则构建新的训练样本表格对所述两层图卷积网络重新进行训练。

5.如权利要求1所述的表格结构的还原方法，其特征在于，所述构建待识别表格中各表格节点的节点特征的步骤，包括：

建立所述待识别表格中各所述表格节点的单元格特征；

分别提取各所述表格节点各自邻近表格节点的单元格特征形成单元格特征集；

针对所述单元格特征集进行聚合运算以得到各所述表格节点各自的节点特征。

6.如权利要求1所述的表格结构的还原方法，其特征在于，所述表格识别模型存储于区块链中，所述节点关系包括但不限于水平、垂直和不相关，

所述调用预设的表格识别模型，以供所述表格识别模型根据所述节点特征输出各所述表格节点相互之间的节点关系的步骤，包括：

从所述区块链中提取所述表格识别模型；

将所述待识别表格中各所述表格节点各自的所述节点特征输入所述表格识别模型，以供所述表格识别模型基于所述节点特征进行训练计算后，输出各所述表格节点相互两个表格节点之间水平、垂直或者不相关的节点关系。

7.如权利要求1所述的表格结构的还原方法，其特征在于，所述针对所述节点关系进行后处理以还原所述待识别表格的表格结构的步骤，包括：

利用预设的极大团算法针对所述节点关系进行后处理以还原所述待识别表格的表格结构得到完整的表格。

8.一种表格结构的还原系统，其特征在于，所述表格结构的还原系统包括：

构建模块，用于构建待识别表格中各表格节点的节点特征；

识别模块，用于调用预设的表格识别模型，以供所述表格识别模型根据所述节点特征输出各所述表格节点相互之间的节点关系，其中，所述表格识别模型预先基于图卷积网络训练得到；

还原模块，用于针对所述节点关系进行后处理以还原所述待识别表格的表格结构。