Python 載入 Word 檔案與內容提取技術

Python 提供多種方式處理 Word 檔案，例如使用 python-docx 函式庫可以直接讀取檔案中的段落文字，合併成單一字串方便後續處理。更進一步，unstructured 函式庫的 partition_docx 函式則能將 Word 檔案分解成結構化元素，區分標題、段落、表格等不同型別，方便針對特定內容進行分析。兩種方法各有優劣，python-docx 適合簡單的文字提取，unstructured 則更適合需要處理檔案結構的應用。

載入 Word 檔案的步驟

1. 匯入函式庫：匯入 python-docx 或 unstructured 函式庫。
2. 載入檔案：使用 docx.Document() 函式載入 Word 檔案。
3. 提取文字：從檔案中提取文字並將其轉換為單一字串。
4. 分解檔案：使用 partition_docx 函式將檔案分解為結構化元素。

示例程式碼

import os
from docx import Document

file_path = "../datasets/word_files/2023_Jan_7_Feature_Engineering_Techniques.docx"
doc = Document(file_path)

text = ""
for paragraph in doc.paragraphs:
    text += paragraph.text

# 或使用 unstructured 函式庫
from unstructured.partition.docx import partition_docx
import os
import pandas as pd

elements = partition_docx(file_path)
element_dict = {}
for element in elements:
    element_dict[element.type] = element.text

從檔案匯入到結構化元素萃取，本文深入探討了載入 Word 檔案的關鍵步驟。分析程式碼範例可以發現，python-docx 函式庫提供了便捷的 Document() 函式直接載入檔案，並能逐段提取文字，組裝成完整字串，適合需要全文處理的應用場景。而 unstructured 函式庫的 partition_docx 函式則更進一步，能將 Word 檔案分解成結構化元素，方便後續針對不同元素型別進行處理，例如標題、段落、表格等，更利於資訊的精細化分析和運用。然而，兩種方法都存在潛在的效能瓶頸：對於大型 Word 檔案，python-docx 的逐段提取可能耗時較長；unstructured 函式庫雖然提供了結構化分解，但其底層仍需解析整個檔案，同樣可能面臨效能挑戰。未來，更有效率的 Word 檔案解析技術將聚焦於如何在兼顧結構化資訊提取的同時，最小化資源消耗，例如利用串流處理或非同步載入機制。對於需要處理大量 Word 檔案的應用，建議技術團隊評估不同函式庫的效能表現，並根據實際需求選擇合適的策略。玄貓認為，針對特定元素型別的提取和分析，結合索引和快取機制將是提升效率的關鍵方向。