تتناول التحديات المتعلقة بحل المشكلات الهندسية تلقائيًا في الذكاء الاصطناعي (AI) فهم المعلومات متعددة الأوضاع والرياضيات. تعاني الأساليب الحالية من صعوبة في تفسير الرسومات الهندسية بدقة، مما يعيق حل المشكلات بشكل فعال. لمعالجة هذه المشكلة، نقدم نموذج حل المشكلات الهندسية مع وصف بلغة طبيعية (GOLD). يعمل النموذج GOLD على تحسين استخراج العلاقات الهندسية من خلال معالجة الرموز والعناصر الهندسية الأساسية في الرسم البياني بشكل منفصل. ثم يقوم بتحويل العلاقات المستخرجة إلى وصف بلغة طبيعية، مستفيدًا بكفاءة من النماذج اللغوية الكبيرة لحل المشكلات الرياضية الهندسية. أظهرت التجارب أن نموذج GOLD يتفوق على نموذج Geoformer، وهو أفضل طريقة سابقة على مجموعة بيانات UniGeo، حيث حقق تحسينات في الدقة بنسبة 12.7% و42.1% في مجموعتي الحساب والإثبات. بالإضافة إلى ذلك، يتفوق على أفضل النماذج السابقة في مجموعتي بيانات PGPS9K وGeometry3K، وهما PGPSNet، بتحقيق تحسينات في الدقة بنسبة 1.8% و3.2% على التوالي.