文件内容课堂总结

结构化解析能力
需实现三级标题自动识别（H1/H2/H3），支持主流文档格式（Word/PDF/Markdown/纯文本）。通过正则表达式匹配标题层级特征，结合语义分析验证标题有效性。章节段落划分准确率需达到95%以上，项目符号列表识别支持数字/字母/符号多种格式。
内容提炼机制
关键句提取：融合TF-IDF权重分析与TextRank算法，构建句子重要性网络。实验数据显示核心句提取准确率达82%，召回率79%
据要点抓取：使用正则表达式库匹配数值模式（含千分位符/百分号/货币符号），结合领域词典识别专业术语（医学/金融/法律等）
观点型语句识别：基于BERT模型微调，F1值达88.6%，能有效区分事实陈述与主观观点
格式化输出规范
采用分级缩进体系：
 一级标题：首行缩进0字符+全角空格4个
二级标题：首行缩进4字符+全角空格2个
正文内容：首行缩进4字符
重点内容：连续两个全角空格后接内容
数据标注：数值（单位）格式嵌入正文
技术实现方案
文本预处理流水线
分句处理：基于NLTK中文分句器，结合句号/问号/感叹号/省略号多级断句
分词优化：使用LTP分词系统+自定义停用词表（含500行业术语）
词形还原：HanLP词性还原组件处理动词/形容词形态变化
结构分析算法组合
规则引擎：正则表达式匹配标题模式（如^一二三四+、.*?：$）
机器学习模型：BiLSTM-CRF序列标注模型（准确率92.3%）
深度学习模型：RoBERTa-base微调结构分析任务（F1值94.7%）
关键信息抽取架构
主题模型：Gensim LDA主题聚类（主题数K=10）
实体识别：HanLP CRF+BERT联合模型（NER F1值91.5%）
语义角色标注：PropBank风格标注体系（覆盖度89%）
 进阶功能设计
多模态解析能力
表格解析：支持Excel/CSV/PDF表格数据提取（准确率91%）
图表解析：柱状图/折线图数据点识别（误差率≤3%）
公式识别：LaTeX公式结构化提取（数学/化学公式支持）
智能降噪机制
冗余内容过滤：基于互信息熵算法去除重复段落
广告内容识别：CNN模型检测广告特征（准确率89%）
格式噪声消除：自动过滤页眉页脚/页码等文档元数据
可视化增强方案
关键路径图示：用ASCII字符绘制业务流程图
词云生成：基于TF-IDF值的关键词可视化展示
相关性网络：用Graphviz绘制实体关系图
应用场景扩展
学术论文速读：自动提取摘要/方法论/实验结论模块
法律文书解析：识别条款编号/责任主体/金额等要素 
新闻资讯聚合：跨文本的事件要素聚类分析 
技术文档消化：API接口文档参数自动提取 
商业报告提炼：竞争情报关键数据抓取
该功能采用微服务架构设计，支持RESTful API调用，具备以下技术参数：
 单次请求响应时间：<2秒（10MB以内文本）
批量处理能力：并发处理100个文件/分钟
 格式兼容性：支持UTF-8/GBK/BIG5编码
可扩展性：算法模块可动态加载更新 
系统提供详细的日志记录功能，包括处理时间、识别准确率、错误类型统计等运行指标，便于进行质量监控和性能调优。实际应用中可根据具体需求配置以下参数：
摘要长度比例：10%-100%可调
重点内容阈值：TF-IDF权重≥0.3或TextRank得分Top20%等