حل المشكلات الهندسية (GPS) هو نوع من التفكير الرياضي الرفيع المستوى الذي يتطلب قدرات الاندماج متعدد الأوضاع وتطبيق المعرفة الهندسية. حديثًا، أظهرت النماذج العصبية إمكاناتها الكبيرة في حل المشكلات الهندسية (GPS)، لكنها لا تزال تعاني من نقص في تقديم الرسوم البيانية والاندماج الوضعي. في هذا العمل، نحول الرسوم البيانية إلى بنود نصية أساسية لوصف خصائص الرسم البياني بشكل فعال، ونقترح نموذجًا عصبيًا جديدًا يُدعى PGPSNet للاندماج الفعّال للمعلومات متعددة الأوضاع. بفضل الجمع بين التدريب الأولي الهيكلي والمعنوي، وتضخيم البيانات وفك الشفرة الذاتي المحدود، يتم تزويد PGPSNet بمعرفة غنية بالنظريات الهندسية والتمثيل الهندسي، مما يعزز الفهم والتفكير الهندسي. بالإضافة إلى ذلك، لتسهيل البحث في حل المشكلات الهندسية (GPS)، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات جديدة ومكثفة للشروح الدقيقة تحت اسم PGPS9K، والتي تم تصنيفها بتفاصيل دقيقة للرسم البياني وبالبرامج الحلول القابلة للتفسير. تثبت التجارب على PGPS9K وعلى مجموعة بيانات موجودة مسبقًا باسم Geometry3K تفوق طريقتنا على أفضل النماذج العصبية الحالية. يمكن الوصول إلى كودنا ومجموعتنا من البيانات والمادة الإضافية عبر الرابط \url{https://github.com/mingliangzhang2018/PGPS}.