1.一种图文关键信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文档进行预处理，获得由图片和词语组成的图文信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图文信息关系包括词语关系和词图关系，所述以文档中的图文信息作为节点，以图文信息关系作为边，构建图网络模型，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于词语的特征向量和图片的特征向量，计算图网络模型中节点的权重分数，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图文关键信息包括关键图片和关键词；所述将权重分数top-n的节点对应的图文信息作为所述文档的图文关键信息，包括：
6.根据权利要求1所述的图文关键信息提取方法，其特征在于，所述词向量提取模型为elmo模型，elmo模型由双向的lstm网络结构组成。
7.根据权利要求1所述的图文关键信息提取方法，其特征在于，所述图向量提取模型为卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型由依次相连的卷积层、池化层和全连接层组成。
8.一种图文关键信息提取装置，其特征在于，包括：文档处理模块、特征向量提取模块、图网络模型构建模块、权重计算单元模块和图文关键信息提取模块；
9.一种图文关键信息提取设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在图文关键信息提取设备上运行时，使得图文关键信息提取设备执行如权利要求1-7任意一项所述的图文关键信息提取方法的操作。