基于多模型协同的文档目录错误修复方法及系统

本发明提供基于多模型协同的文档目录错误修复方法及系统，包括将文档构建为图结构，每个段落作为节点并提取语义、格式和位置特征；使用三层图卷积神经网络处理图结构获得融合全局信息的节点表示；筛选置信度超过阈值的节点作为候选标题；提取候选标题的文本和视觉特征；对过滤后的候选进行二分类判别，形成真实标题集合；检测标题错误并构建包含上下文的输入序列，对长文档使用自适应滑动窗口处理；生成多个候选并评分选优；匹配新旧标题；最小化格式一致性和序号连续性代价。本发明对于格式不规范或缺少明显标记的标题，也能通过其在图中的结构特征准确识别，大幅提升了标题识别的召回率和准确率。