基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法

本申请实施例提供一种基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法，涉及智能信息提取技术领域，所述方法包括：获取设定数量的答卷图片；基于设定的分块规则分别对答卷图片进行分块，得到分块结果；对分块结果经过卷积神经网络变换得到的设定向量，进行归一化处理，得到节点特征图；根据设定的划分区域，对节点特征图进行标注后，得到标注结果；基于设定的答卷构建规则，结合标注结果，训练得到图注意力模型；采用训练好的图注意力模型对新的答卷进行预测；无需标注大量的类别信息，自动、精准地提取答卷上的全局结构信息，同时适用于后续各种类别试卷的处理，提高了泛化能力，对噪声和复杂排版的适应能力强。