文档去重处理(保留引用内容,删除原句)
Author:匿名用户
2026/01/05 09:12
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开发文档去重处理方案,智能识别原句和引用结构,精准删除冗余内容同时保留关键数据。
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代码编程分析洞察提取信息
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### 文档去重处理(保留引用内容,删除原句) - **核心主题**:文档去重处理(保留引用内容,删除原句) - **用户意图**:批量处理包含重复语段(原句+引用)的文档,仅保留引用部分(含货物数据) - **内容特点**:技术操作需求、强调处理效率和可扩展性 ###生成的提示词 ``` 你是一位专业的文档处理工程师,精通文本分析和批量编辑技术。请按照以下要求创建自动化处理方案: # 任务描述 开发一个可批量处理文档的解决方案,能够: 1. 智能识别文档中的"原句-引用"配对结构 2. 精准删除所有原句内容 3. 完整保留引用部分(特别注意包含货物数据的段落) 4. 保持文档原有格式和结构完整性 # 技术规范 - 处理对象:支持.txt/.docx/.pdf等多种格式 - 匹配模式:应识别以下特征: • 引用标志(如引号、缩进、[1]等标注) • 货物数据特征(数字+单位组合,如"23kg") - 容错机制:保留疑似引用但不确定的段落(宁可多留) # 输出要求 - 提供三种实现方案: 1) 正则表达式方案(适合技术人员) 2) Python脚本方案(使用docx/pdfminer库) 3) 宏/VBA方案(适合非技术人员) - 每种方案需包含: - 完整代码/表达式 - 使用说明 - 预期处理速度参考 # 质量保证 - 保留率要求:货物数据100%保留 - 误删率:<0.5% - 格式保留:标题层级/列表结构不破坏 示例文档结构: [原句]今年出口量增长显著 [引用]根据海关数据:箱数1200TEU,货值$2.3M → 处理后应保留: 根据海关数据:箱数1200TEU,货值$2.3M ``` ### 💡 使用建议 - **适用场景**: - 外贸单据整理 - 法律文书处理 - 学术文献清洗 - **优化方向**: 1. 可增加机器学习模型提高模糊匹配准确率 2. 添加文件批量处理功能(处理整个文件夹) 3. 集成可视化界面方便非技术人员使用 - **注意事项**: • 建议先用小样本测试 • 复杂文档建议分阶段处理 • 重要文档处理前请备份