摘 要：由于Word格式文件數據抽取方法直接對數據自動抽取模型進行構建，沒有對數據容量進行自適應處理，因此數據抽取效果較差。本文提出基于決策樹算法的Word格式文件數據抽取方法，可對數據容量進行自適應處理，提升數據抽取的效率和準確性。并基于決策樹算法構建數據自動抽取模型，輸出文件數據抽取策略，進行Word格式文件數據抽取。試驗結果表明，該方法提高了抽取效率，降低了系統(tǒng)資源的占用率，從而降低了數據抽取開銷。

關鍵詞：決策樹算法；Word格式文件；數據抽取方法；自動化處理

中圖分類號：TP 39 " " 文獻標志碼：A

隨著信息技術飛速發(fā)展，需要對大量數據進行生成、存儲和處理。Word格式文件是一種廣泛使用的文檔格式，承載大量的文本信息[1]。然而，Word文檔通常包括多種元素，例如文本、圖片和表格等，因此數據抽取非常復雜[2]。并且不同版本和不同設置也會導致文件結構出現差異，影響數據抽取精度和效率。國外研究者注重利用自然語言處理技術和機器學習算法對Word文檔進行內容分析和抽取[3]。國內研究更注重結合實際應用場景，開發(fā)高效的數據抽取工具和方法[4]。然而，處理大規(guī)模、復雜結構的Word文檔時，仍存在抽取精度不高、效率較低等問題。

因此，本文提出了一種基于決策樹算法的Word格式文件數據抽取方法。決策樹算法是一種常用的分類和回歸方法，具有直觀易懂、計算效率高等優(yōu)點。本文結合Word文檔的結構特征和決策樹算法的優(yōu)勢，進行Word文檔數據的自動化、高精度抽取，為企業(yè)信息管理和數據挖掘等領域提供有效的技術支持。

1 基于決策樹算法的Word格式文件數據抽取方法設計

1.1 數據容量自適應處理

為了從Word數據文件中有效提取數據，通常會采用Apache POI組件的用戶模式來訪問數據文件。該模式可以二維數據表的形式提取文檔中的所有記錄數據，并對其進行處理。然而，當數據條目數量達到或超過10000時，傳統(tǒng)的處理方式通常會出現內存流錯誤。對于數據條目數超過30000的大型數據文件（即條目數gt;30000），更無法通過常規(guī)策略來成功提取這些數據。因此，本文致力于優(yōu)化現有的處理策略，以便算法能夠自適應地調整數據容量，從而有效處理大型Word文件中的數據。

如果Word數據文件中的條目數量沒有超出內存能夠處理的閾值，算法會將Word數據格式轉換為CSV數據格式，并以SAX模式對數據進行分析。該方法優(yōu)勢是無須將整個文件的所有記錄數據一次性加載到內存中并形成二維數據表，而是從記錄的數據單元中逐條讀取數據，從而可有效避免內存流錯誤。

在SAX模式下，可以靈活設置Word數據文件中的條目數。該策略賦予了算法對大容量Word數據文件的自適應處理能力，允許算法根據數據容量動態(tài)調整處理策略。數據容量的調整過程如圖1所示。

這種自適應處理機制是算法能夠高效、穩(wěn)定地處理各種規(guī)模的Word數據文件，提升了數據抽取的效率和準確性。

1.2 基于決策樹算法的數據自動抽取模型構建

決策樹算法是一種基于樹形結構的監(jiān)督學習方法，構建樹狀模型可對數據進行分類或回歸。抽取Word格式文件的數據時，決策樹算法能夠根據文件的特征和結構自動構建用于數據抽取的模型。

首先，對Word文檔進行預處理，提取出文檔中的關鍵信息。其次，基于這些信息構建特征向量，將這些特征向量作為決策樹模型輸入，利用決策樹算法訓練這些特征向量，并生成決策樹模型。在訓練過程中，算法會根據特征向量的不同取值自動選擇最優(yōu)的劃分策略，構建層次化的樹形結構。

訓練完成后可得一個可用于數據自動抽取的決策樹模型。當輸入新的Word文檔時，模型會根據文檔的特征向量，在決策樹中進行編輯，最終找到對應的抽取規(guī)則，從而實現數據的自動提取。首先，算法對Word文件進行預處理，清洗數據并轉換為數值型格式，為后續(xù)的特征提取奠定基礎。其次，算法從文本中提取關鍵詞、統(tǒng)計特征和結構特征等，這些特征共同構成了決策樹的構建基礎。構建決策樹時，算法根據特征的重要性和信息增益選擇根節(jié)點，并遞歸地構建子樹，直到達到抽取目標或預設的終止條件。再次，完成模型構建后，算法使用標注數據進行訓練，調整模型參數以優(yōu)化性能。最后，對于新的Word文件數據，算法通過遍歷決策樹，根據每個節(jié)點的特征值做出決策，并從葉節(jié)點提取出抽取結果，最終實現了Word格式文件數據的自動化精準抽取。進而不斷優(yōu)化模型，可以進一步提高抽取的準確性和效率，為實際應用提供有力支持。

在基于決策樹算法構建數據自動抽取模型的過程中，需要確保每個非結構化語義向量文檔的可能狀態(tài)能夠準確反映在當前和先前的數據聲明中。非結構化表格文檔的文檔數據應該與表格文件的結構兼容，以便能夠正確抽取信息。在GIA過程中，可以對BiRNA進行編碼，從而獲取文本先前和后續(xù)階段的信息。其中，主動單元在處理長期存儲網絡訓練過程中的不完全梯度過程中發(fā)揮了重要作用。

計算非結構化表格文檔的權重時，通常會得到一個權重向量E，包括元素e1，e2，...，em。隱藏層在特定時間段t中的權值如公式（1）～公式（3）所示。

（1）

Eh=gh⊕Eh-1+jh⊕dh " " " " " " " " " " （2）

th=Uh⊕tant（Eh） " " " " " " " " " " " " "（3）

式中：jh為輸入層；gh為遺忘門層；Uh為輸出層；dh為遺忘門權重矩陣；Eh為遺忘門隱藏狀態(tài)；th為遺忘門輸出值。

可更新的候選向量分別為d和β。每個段落的計算處理都應精確無誤，以確保數據抽取的準確性和效率。

編碼框架是文檔處理問題的常見分析形式，具有廣泛的應用。在本文中，該系統(tǒng)被應用于從非結構化表格文件中抽取數據。在將非結構化表格文檔從分類表X轉換到Y的過程中，需要指定非結構化表格文檔，并在解碼器系統(tǒng)中創(chuàng)建平均語義向量xj。

非結構化表格文檔Y包括元素y1，y2，...，yn。使用非線性變換D對文檔Y進行編碼，以描述條目Y的變換，并通過解碼器來生成x1，x2，…，xj-1，從而構建當前的平均向量輸出xj，該過程如公式（4）所示。

xj=f（D，x1，x2，…，xj-1） " " " " " " " " " " "（4）

考慮非結構化數據表中的差異，編碼框架會導出解碼器所需的平均語義向量，這些向量是模型求解所必需的。在這個過程中，編碼器會將輸入的非結構化數據轉換為內部表示，而解碼器則根據這些內部表示生成所需的輸出。該模型引入了注意力機制，能夠更準確地關注非結構化數據表中的關鍵信息，從而提高數據抽取的準確性和效率。

1.3 輸出文件數據抽取策略

考慮信息類別的多樣性和可用時間的差異，從LexisNexis數據庫中導出Word格式文件，優(yōu)化數據收集操作，并基于決策樹算法構建數據自動抽取模型。本文制定了多種Word格式文件抽取策略。

這些策略將指定磁盤上需要獲取的Word系列數據文件復制到一個工作目錄中。在子目錄結構中配置與Word數據文件相關的各種信息。根據該目錄結構獲取所有Word文件的地址信息，這些信息是由絕對路徑名和文件名組成的字符串。將每個Word文件的地址信息寫入XML文件進行存儲。

本文使用XML文件存儲的目的是為后續(xù)階段的自動讀取提供單個文件的地址信息。在數據提取的最新階段，根據需要對數據進行編碼、歸一化或標準化處理，以便模型能夠更好地學習數據的內在模式。使用提取的特征和對應的目標變量（即需要抽取的數據）來訓練決策樹模型。在訓練過程中，模型會學習如何根據特征將數據劃分為不同類別或回歸值。將訓練好的決策樹模型應用于新的Word格式文件數據，根據模型所學規(guī)則進行自動抽取。掃描完所有文件列表并處理變量選項后，即表示批量文件的自動恢復和讀取工作已經完成。

接下來需要對Word格式文件進行自動化信息抽取。開啟Word處理程序，讀取文件內容至內存，并去除其中的空行和總索引信息頭，以凈化數據。準確抽取文件的格式、時間和長度等關鍵信息，并對正文內容進行精細抽取。特別關注圖片引源信息標記和正文結束標記的搜索，確保信息的完整性和準確性。如果文件處理未結束，策略將自動返回關鍵信息抽取環(huán)節(jié)，繼續(xù)處理剩余內容。完成單個文件處理后，抽取的數據將被輸入數據處理系統(tǒng)，用于構建或更新模型，以支持后續(xù)的信息處理與分析工作。與此同時還可利用自動搜索功能連續(xù)處理多個目標文件，提升批量處理效率。

2 試驗論證

為了驗證基于決策樹算法的Word格式文件數據抽取方法的抽取效果，本文建立了一個試驗平臺，并與傳統(tǒng)方法1和傳統(tǒng)方法2進行比較，試驗如下。

2.1 試驗準備

本文采用Java編程語言進行了一系列對比試驗，為了有效管理和存儲試驗數據，利用SQL Server 2008 R2構建了一個功能強大的數據庫系統(tǒng)。同時利用Apache POI 3.17版本庫，對Word文件進行精確讀取與高效寫入，以確保數據處理的準確性。

試驗的測試環(huán)境為Windows 7（64位）操作系統(tǒng)，其穩(wěn)定、可靠的性能為試驗提供了良好的運行環(huán)境。此外，還配備了Intel Core i5 CPU和12GB內存，為試驗提供強大的計算能力和充足的數據存儲空間。

在試驗過程中，從LexisNexis數據庫中精心選取與Word文件相關的15個數據樣本，將其作為測試對象。這些樣本數據涵蓋多種類型和場景，具有廣泛的代表性。按照分類說明對這些樣本進行詳細分類，以便在后續(xù)試驗中進行有針對性的比較和分析。樣本分類見表1。

表1展示了根據分類標準對樣本文件進行分區(qū)的結果。分區(qū)信息文件是基于生產時間來分類的，以確保數據的時序性和相關性。每個示例文件包括多個消息文章，所有示例文件中的消息文章總數為2210篇。

2.2 對比試驗

在上述試驗環(huán)境構建的基礎上進行對比試驗，每個數據文件測試10次，以確保試驗結果的可靠性。試驗結果見表2，表2展示了采用3種方法抽取Word格式文件數據時的開銷對比情況。

試驗結果表明，本文設計的數據抽取方法在文件數據抽取開銷方面表現出顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)方法相比，本文方法抽取相同數量數據所需開銷明顯減少。試驗結果表明，該方法改進了數據抽取算法和流程，提高了抽取效率，降低了系統(tǒng)資源的占用率和數據抽取開銷。

3 結語

本文深入研究了基于決策樹算法的Word格式文件數據抽取方法，取得了一系列重要的研究成果。該方法不僅有效解決了Word文檔數據抽取中的諸多困境，還在實際應用中展現出了較高的抽取效率。

參考文獻

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