本研究提出了一种MarkushGrapher方法，旨在解决化学文献中马库什结构识别不足的问题。该方法通过联合编码文本、图像和布局信息，有效识别马库什结构，并引入合成数据生成管道以应对训练数据不足。实验结果表明，该方法在多个评估中优于现有模型，具有实际应用潜力。

本研究提出了一种新方法，解决规划和强化学习中的子目标结构识别问题。通过将学习草图分解视为深度强化学习任务，克服了现有方法的局限性，实验结果表明该方法在多个领域有效优化问题解决过程。