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python-docx实战：从Word试卷解析到自动化组卷全流程

非结构化文档处理是办公自动化的核心难题，Word文档作为最常见载体，其解析与生成能力直接影响教育、金融等行业的数字化效率。Python生态提供的python-docx库为.docx格式提供了细粒度的操作接口，通过遍历段落、表格和样式，可准确识别题型与题目结构。结合正则表达式、OMML数学公式提取、图片资源映射等技术，能够将杂乱试卷转化为结构化题库。在此基础上，利用分层随机抽样算法按知识点和题型自动组卷，并一键生成规范格式的Word试卷。配合LibreOffice命令行实现批量PDF转换与字体嵌入，解决了从解

QQ三国谋士大赛试题库的结构化处理与知识建模

游戏策略题库是典型半结构化文本，其核心价值在于从非标准Word文档中提取可计算的知识单元。本文围绕中文.doc格式解析、题型逻辑识别、游戏实体抽取与关联建模展开，融合自然语言处理与轻量图谱思想，解决OCR残留、标点混乱、语义歧义等工程痛点。通过pandoc+python-docx桥接方案实现跨平台稳定解析，结合正则驱动的题干-选项模式识别，将原始试题转化为带实体标签、难度属性和因果关系的结构化知识。该方法适用于MMORPG社区语料治理、游戏AI训练语料构建及智能组卷系统开发，为三国题材问答机器人与策略陪练B

自动化项目计划书结构化解析与可校验骨架生成

在工业自动化与非标设备集成领域，项目计划书常因文档格式导致数据分散、版本难控。通过解析docx结构，将章节、财务指标与风险条目抽取为JSON等结构化数据，可实现项目WBS映射、甘特图驱动与一致性校验。这一方法将文档转化为可diff、可校验的数据源，适用于自动化项目立项、融资与工程排期，有效对齐商业计划与技术实施。

实验报告实验二贪心算法题目.docx

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