基于決策樹算法的Word格式文件數(shù)據(jù)抽取方法

摘 要：由于Word格式文件數(shù)據(jù)抽取方法直接對數(shù)據(jù)自動抽取模型進(jìn)行構(gòu)建，沒有對數(shù)據(jù)容量進(jìn)行自適應(yīng)處理，因此數(shù)據(jù)抽取效果較差。本文提出基于決策樹算法的Word格式文件數(shù)據(jù)抽取方法，可對數(shù)據(jù)容量進(jìn)行自適應(yīng)處理，提升數(shù)據(jù)抽取的效率和準(zhǔn)確性。并基于決策樹算法構(gòu)建數(shù)據(jù)自動抽取模型，輸出文件數(shù)據(jù)抽取策略，進(jìn)行Word格式文件數(shù)據(jù)抽取。試驗(yàn)結(jié)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(shù)據(jù)抽取開銷。

關(guān)鍵詞：決策樹算法；Word格式文件；數(shù)據(jù)抽取方法；自動化處理

中圖分類號：TP 39 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，需要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)抽取非常復(fù)雜[2]。并且不同版本和不同設(shè)置也會導(dǎo)致文件結(jié)構(gòu)出現(xiàn)差異，影響數(shù)據(jù)抽取精度和效率。國外研究者注重利用自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對Word文檔進(jìn)行內(nèi)容分析和抽取[3]。國內(nèi)研究更注重結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，開發(fā)高效的數(shù)據(jù)抽取工具和方法[4]。然而，處理大規(guī)模、復(fù)雜結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)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(jì)算效率高等優(yōu)點(diǎn)。本文結(jié)合Word文檔的結(jié)構(gòu)特征和決策樹算法的優(yōu)勢，進(jìn)行Word文檔數(shù)據(jù)的自動化、高精度抽取，為企業(yè)信息管理和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域提供有效的技術(shù)支持。

1 基于決策樹算法的Word格式文件數(shù)據(jù)抽取方法設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理

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

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

在SAX模式下，可以靈活設(shè)置Word數(shù)據(jù)文件中的條目數(shù)。該策略賦予了算法對大容量Word數(shù)據(jù)文件的自適應(yīng)處理能力，允許算法根據(jù)數(shù)據(jù)容量動態(tài)調(diào)整處理策略。數(shù)據(jù)容量的調(diào)整過程如圖1所示。

這種自適應(yīng)處理機(jī)制是算法能夠高效、穩(wěn)定地處理各種規(guī)模的Word數(shù)據(jù)文件，提升了數(shù)據(jù)抽取的效率和準(zhǔn)確性。

1.2 基于決策樹算法的數(shù)據(jù)自動抽取模型構(gòu)建

決策樹算法是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建樹狀模型可對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。抽取Word格式文件的數(shù)據(jù)時，決策樹算法能夠根據(jù)文件的特征和結(jié)構(gòu)自動構(gòu)建用于數(shù)據(jù)抽取的模型。

首先，對Word文檔進(jìn)行預(yù)處理，提取出文檔中的關(guān)鍵信息。其次，基于這些信息構(gòu)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(xùn)練這些特征向量，并生成決策樹模型。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)特征向量的不同取值自動選擇最優(yōu)的劃分策略，構(gòu)建層次化的樹形結(jié)構(gòu)。

訓(xùn)練完成后可得一個可用于數(shù)據(jù)自動抽取的決策樹模型。當(dāng)輸入新的Word文檔時，模型會根據(jù)文檔的特征向量，在決策樹中進(jìn)行編輯，最終找到對應(yīng)的抽取規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動提取。首先，算法對Word文件進(jìn)行預(yù)處理，清洗數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為數(shù)值型格式，為后續(xù)的特征提取奠定基礎(chǔ)。其次，算法從文本中提取關(guān)鍵詞、統(tǒng)計(jì)特征和結(jié)構(gòu)特征等，這些特征共同構(gòu)成了決策樹的構(gòu)建基礎(chǔ)。構(gòu)建決策樹時，算法根據(jù)特征的重要性和信息增益選擇根節(jié)點(diǎn)，并遞歸地構(gòu)建子樹，直到達(dá)到抽取目標(biāo)或預(yù)設(shè)的終止條件。再次，完成模型構(gòu)建后，算法使用標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能。最后，對于新的Word文件數(shù)據(jù)，算法通過遍歷決策樹，根據(jù)每個節(jié)點(diǎn)的特征值做出決策，并從葉節(jié)點(diǎn)提取出抽取結(jié)果，最終實(shí)現(xiàn)了Word格式文件數(shù)據(jù)的自動化精準(zhǔn)抽取。進(jìn)而不斷優(yōu)化模型，可以進(jìn)一步提高抽取的準(zhǔn)確性和效率，為實(shí)際應(yīng)用提供有力支持。

在基于決策樹算法構(gòu)建數(shù)據(jù)自動抽取模型的過程中，需要確保每個非結(jié)構(gòu)化語義向量文檔的可能狀態(tài)能夠準(zhǔn)確反映在當(dāng)前和先前的數(shù)據(jù)聲明中。非結(jié)構(gòu)化表格文檔的文檔數(shù)據(jù)應(yīng)該與表格文件的結(jié)構(gòu)兼容，以便能夠正確抽取信息。在GIA過程中，可以對BiRNA進(jìn)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(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的不完全梯度過程中發(fā)揮了重要作用。

計(jì)算非結(jié)構(gòu)化表格文檔的權(quán)重時，通常會得到一個權(quán)重向量E，包括元素e1，e2，...，em。隱藏層在特定時間段t中的權(quán)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(quán)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(jì)算處理都應(yīng)精確無誤，以確保數(shù)據(jù)抽取的準(zhǔn)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(yīng)用。在本文中，該系統(tǒng)被應(yīng)用于從非結(jié)構(gòu)化表格文件中抽取數(shù)據(jù)。在將非結(jié)構(gòu)化表格文檔從分類表X轉(zhuǎn)換到Y(jié)的過程中，需要指定非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(jìn)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(gòu)建當(dāng)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表中的差異，編碼框架會導(dǎo)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為內(nèi)部表示，而解碼器則根據(jù)這些內(nèi)部表示生成所需的輸出。該模型引入了注意力機(jī)制，能夠更準(zhǔn)確地關(guān)注非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表中的關(guān)鍵信息，從而提高數(shù)據(jù)抽取的準(zhǔn)確性和效率。

1.3 輸出文件數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出Word格式文件，優(yōu)化數(shù)據(jù)收集操作，并基于決策樹算法構(gòu)建數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)文件復(fù)制到一個工作目錄中。在子目錄結(jié)構(gòu)中配置與Word數(shù)據(jù)文件相關(guān)的各種信息。根據(jù)該目錄結(jié)構(gòu)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(jìn)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(shù)據(jù)提取的最新階段，根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便模型能夠更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式。使用提取的特征和對應(yīng)的目標(biāo)變量（即需要抽取的數(shù)據(jù)）來訓(xùn)練決策樹模型。在訓(xùn)練過程中，模型會學(xué)習(xí)如何根據(jù)特征將數(shù)據(jù)劃分為不同類別或回歸值。將訓(xùn)練好的決策樹模型應(yīng)用于新的Word格式文件數(shù)據(jù)，根據(jù)模型所學(xué)規(guī)則進(jìn)行自動抽取。掃描完所有文件列表并處理變量選項(xiàng)后，即表示批量文件的自動恢復(fù)和讀取工作已經(jīng)完成。

接下來需要對Word格式文件進(jìn)行自動化信息抽取。開啟Word處理程序，讀取文件內(nèi)容至內(nèi)存，并去除其中的空行和總索引信息頭，以凈化數(shù)據(jù)。準(zhǔn)確抽取文件的格式、時間和長度等關(guān)鍵信息，并對正文內(nèi)容進(jìn)行精細(xì)抽取。特別關(guān)注圖片引源信息標(biāo)記和正文結(jié)束標(biāo)記的搜索，確保信息的完整性和準(zhǔn)確性。如果文件處理未結(jié)束，策略將自動返回關(guān)鍵信息抽取環(huán)節(jié)，繼續(xù)處理剩余內(nèi)容。完成單個文件處理后，抽取的數(shù)據(jù)將被輸入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，用于構(gòu)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(biāo)文件，提升批量處理效率。

2 試驗(yàn)論證

為了驗(yàn)證基于決策樹算法的Word格式文件數(shù)據(jù)抽取方法的抽取效果，本文建立了一個試驗(yàn)平臺，并與傳統(tǒng)方法1和傳統(tǒng)方法2進(jìn)行比較，試驗(yàn)如下。

2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

本文采用Java編程語言進(jìn)行了一系列對比試驗(yàn)，為了有效管理和存儲試驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用SQL Server 2008 R2構(gòu)建了一個功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。同時利用Apache POI 3.17版本庫，對Word文件進(jìn)行精確讀取與高效寫入，以確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。

試驗(yàn)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(yàn)提供了良好的運(yùn)行環(huán)境。此外，還配備了Intel Core i5 CPU和12GB內(nèi)存，為試驗(yàn)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和充足的數(shù)據(jù)存儲空間。

在試驗(yàn)過程中，從LexisNexis數(shù)據(jù)庫中精心選取與Word文件相關(guān)的15個數(shù)據(jù)樣本，將其作為測試對象。這些樣本數(shù)據(jù)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(jìn)行詳細(xì)分類，以便在后續(xù)試驗(yàn)中進(jìn)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(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)對樣本文件進(jìn)行分區(qū)的結(jié)果。分區(qū)信息文件是基于生產(chǎn)時間來分類的，以確保數(shù)據(jù)的時序性和相關(guān)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(shù)為2210篇。

2.2 對比試驗(yàn)

在上述試驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建的基礎(chǔ)上進(jìn)行對比試驗(yàn)，每個數(shù)據(jù)文件測試10次，以確保試驗(yàn)結(jié)果的可靠性。試驗(yàn)結(jié)果見表2，表2展示了采用3種方法抽取Word格式文件數(shù)據(jù)時的開銷對比情況。

試驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)抽取方法在文件數(shù)據(jù)抽取開銷方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。與傳統(tǒng)方法相比，本文方法抽取相同數(shù)量數(shù)據(jù)所需開銷明顯減少。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法改進(jìn)了數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)抽取開銷。

3 結(jié)語

本文深入研究了基于決策樹算法的Word格式文件數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)抽取中的諸多困境，還在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出了較高的抽取效率。

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