DocGraphLM es un modelo de lenguaje de gráfico de documentos para la extracción de información y la respuesta a preguntas. Emplea tecnología avanzada de comprensión de documentos enriquecida visualmente, combinando modelos de lenguaje preentrenados y semántica de gráficos. Su singularidad reside en la propuesta de una arquitectura de codificador conjunto para representar documentos, y en el uso de un novedoso método de predicción de enlaces para reconstruir el gráfico de documentos. DocGraphLM predice la dirección y la distancia entre nodos mediante una función de pérdida conjunta convergente, priorizando la recuperación de vecindades y reduciendo el peso de la detección de nodos distantes. Los experimentos en tres conjuntos de datos SotA demuestran que el uso de características de gráficos permite una mejora consistente en las tareas de extracción de información y respuesta a preguntas. Además, se informa que el uso de características de gráficos acelera la convergencia durante el proceso de entrenamiento, a pesar de que estas características se construyen únicamente mediante la predicción de enlaces.