用于知识问答系统的双流解码器表格结构化知识加工方法

本发明的用于知识问答系统的双流解码器表格结构化知识加工方法，该方法通过构造训练表格图像数据的背景二值图像；通过神经网络对背景二值图像进行提取，构建双流解码器模型处理提取后的二值图像数据，获取预测可见线图、不可见线图和表格单元格顶点；根据可见线图、不可见线图和表格单元格顶点设计损失函数，优化双流解码器的参数；通过优化后的双流解码器模型生成最终表格。本发明在Tracetable方法基础上优化，通过语义分割的方式直接预测表格单元格的多种属性图。并通过双流解码器分别预测可见行列线图和不可见行列线图、顶点图。同时，本发明通过Focal Loss和根据表格特点改造后的SegLoss结合训练来降低类别不平衡的影响，更加关注区域结构的完整性。