更新于：2024-12-02
一、引言
在现代文档处理系统中，文档结构化是非常重要的一环，尤其是在处理复杂文档（如学术论文、报告或书籍等）时。文档结构化的核心目标是将文档内容按照一定的层级关系进行归类和标识，以便于后续的处理、索引、检索和展示。标题层级的正确识别是文档结构化中的关键问题之一。然而，传统的基于版面布局（Layout）的方法通常无法准确区分标题元素的层级，导致标题信息的丢失或错误识别，因此，需要通过后续步骤处理来解决这一问题。
二、等级识别的难点
基于布局的文档识别通常依赖于图像处理和文本框分析，通过检测页面上的不同区域、文字大小、字体样式和其他版面特征来推断文本内容的结构。然而，这种方法往往依赖于静态的视觉特征，无法准确捕捉文本的语义信息。特别是在标题识别上，布局分析无法清晰地区分不同层次的标题，例如：
- 标题与正文的区别：标题通常会比正文字体更大或使用粗体，但不同标题级别可能具有相似的视觉特征，难以区分。
- 样式不一致：文档中可能存在标题样式不一致的情况，例如不同章节的标题使用不同的字体或字号。
- 嵌套结构：标题可能存在嵌套结构，例如一个二级标题下可能包含多个三级标题。
- 干扰元素：文档中可能存在其他干扰元素，如页眉、页脚、插图等，这些元素可能与标题具有相似的样式特征。
因此，单纯依赖版面识别的方式无法准确区分标题的等级关系，尤其是在复杂的文档布局中。
三、等级识别方案
为了有效解决版面布局识别无法准确区分标题层级的问题，后处理成为了解决这一问题的关键。后处理通常是在初步的布局分析之后，结合文本内容的语义结构和上下文信息，对标题的层级进行进一步的推断和修正。
1. 基于文本内容的语义分析
可以结合自然语言处理（NLP）技术，通过分析标题文本的内容来推测其层级。例如，通常一级标题（如章节标题）可能包含较为宏观的主题，而二级标题或三级标题则多为该章节或小节的子话题。通过对标题内容进行语义分析，结合常见的标题模式（如“第X章”、“1.1 小节”等），可以更准确地推断出标题的层级。处理复杂的版面文档时，基于标题的布局特征（区域高度）也是一个不错的识别方案。
import re
class GenTitleLevel:
def __init__(self, strategy, title_patterns=None):
if strategy not in ("rule", "style"):
raise f"not support {strategy}"
self.strategy = strategy
title_patterns = title_patterns or []
if strategy == "rule" and (not title_patterns):
raise "not set title_patterns param"
self.title_reg_list = [re.compile(p) for p in title_patterns]
def gen_title_level(self, title_list):
if self.strategy == "style":
"""基于标题区域的高度来调整标题等级"""
title_char_size_dict = {}
for title in title_list:
char_height = int(title["height"])
if not title_char_size_dict.get(char_height):
title_char_size_dict[char_height] = []
title_char_size_dict[char_height].append(title)
for i, char_height in enumerate(sorted(title_char_size_dict)[::-1]):
for title in title_char_size_dict[char_height]:
title["level"] = i + 1
else:
"""基于设置的规范等级来设置标题等级"""
for title in title_list:
for i, reg in enumerate(self.title_reg_list):
if len(reg.findall(title["text"])) >= 1:
title["level"] = i + 1
break
else:
title["level"] = len(self.title_reg_list) + 1
self._recursively_allocate_priority([title_list])
def _recursively_allocate_priority(self, title_list, cur_priority=1):
if not title_list:
return
tmp_title_list = []
for titles in title_list:
if titles:
tmp_title_list += self._allocated_first_priority(titles, cur_priority)
cur_priority += 1
self._recursively_allocate_priority(tmp_title_list, cur_priority)
def _allocated_first_priority(self, title_list, cur_priority):
unallocated_title_list = []
first_order_origin_priority = self._get_primary_title_priority(title_list)
tmp_title_list = []
for title in title_list:
if title["level"] != first_order_origin_priority:
tmp_title_list.append(title)
else:
title["level"] = cur_priority
if tmp_title_list:
unallocated_title_list.append(tmp_title_list)
tmp_title_list = []
if tmp_title_list:
unallocated_title_list.append(tmp_title_list)
return unallocated_title_list
def _get_primary_title_priority(self, title_list):
primary_title_priority = -1
if self.strategy == "style":
max_height = 0
for title in title_list:
title_height = round(title["height"], 1)
if title_height > max_height:
max_height = title_height
primary_title_priority = title["level"]
else:
primary_title_priority = title_list[0]["level"]
return primary_title_priority
if __name__ == '__main__':
test_title_patterns = [
r'^第.+章',
r'^第.+节',
r'^第.+点',
]
test_title_list = [
{"text": "关于大河发展", "height": 20, "level": 9},
{"text": "第一章、如", "height": 16, "level": 9},
{"text": "第一节、关", "height": 12, "level": 9},
{"text": "第二章、当", "height": 16, "level": 9},
{"text": "第一节、这", "height": 12, "level": 9},
]
gen_title_level = GenTitleLevel("style")
gen_title_level.gen_title_level(test_title_list)
print(test_title_list)
2. 基于文本排序和缩进信息
另一个有效的后处理策略是通过分析标题的排序和缩进模式。通常，标题的层级关系在文档中是有一定规律可循的。一级标题通常出现在文档的较前部分，并且没有缩进；二级标题可能有轻微的缩进，三级标题则可能有更多缩进。通过对这些布局特征的分析，可以通过后处理自动调整标题的层级，确保文档结构的一致性。（不推荐）
3. 基于模型进行标题识别
近年来，基于机器学习的方法也逐渐成为解决标题层级识别问题的有效工具。通过训练深度学习模型，特别是基于序列标注的模型（如LSTM、Transformer等），可以自动从文档的内容中学习标题层级的模式。这些模型可以根据文档中的文本内容、上下文信息、格式特征等多维度的信息，进行更为准确的标题层级判断。
4. 方案小结
尽管后处理方法能够有效地解决版面布局识别中标题等级识别的问题，但仍然面临一些挑战：
- 多样化的标题格式：不同文档在标题的表示方式上可能存在较大差异，如何处理这些多样化的格式是一个难题。
- 复杂的文档结构：有些文档结构非常复杂，可能存在多级标题、嵌套标题、无序标题等情况，这对后处理方法提出了更高的要求。
- 上下文依赖性：在一些情况下，标题层级可能依赖于前文和后文的内容，如何准确捕捉这些上下文信息对后处理方法提出了挑战。
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来的后处理方法有望更加智能化和自动化，能够更好地解决不同文档结构化过程中遇到的挑战，提高文档处理的效率和准确性。
- 基于规则的后处理：根据文档的特定规则或模板，定义标题等级的识别规则。例如，可以根据标题的字体、字号、位置等特征来确定其等级。
- 机器学习后处理：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，对标题进行分类。通过训练模型，使其能够根据标题的特征自动识别其等级。
- 深度学习后处理：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对标题进行特征提取和分类。深度学习模型能够自动学习标题的特征表示，从而提高标题等级识别的准确性。
- 上下文分析：结合标题的上下文信息，如标题与正文的关系、标题之间的层次结构等，来辅助判断标题的等级。例如，如果一个标题下包含多个子标题，那么该标题很可能是一个高等级标题。
- 用户反馈：允许用户对自动识别的标题等级进行反馈和修正。通过收集用户的反馈数据，可以不断改进标题等级识别的准确性和鲁棒性。
四、目录构建
标题等级识别完成后，通过目录展示，客户可以更直观地感受到文档结构的清晰性，如果再对其设置目录跳转功能则效果更佳。下面提供一段代码，基于上节内容标题等级处理后转换成目录结构。
class GenCatalogue:
def gen_catalogue_by_title(self, title_list, max_level=3):
catalogue_line_list = []
for idx, title in enumerate(title_list):
if title["level"] <= max_level:
toc_line_item = {
"text": title["text"],
"level": title["level"],
"children": [],
}
catalogue_line_list.append(toc_line_item)
return self._assigning_child_title(catalogue_line_list)
@staticmethod
def _assigning_child_title(toc_line_item_list):
tmp_stack = []
contents_tree = []
for contents_item in toc_line_item_list:
if not tmp_stack:
contents_tree.append(contents_item)
tmp_stack.append(contents_item)
else:
if contents_item["level"] > tmp_stack[-1]["level"]:
tmp_stack[-1]["children"].append(contents_item)
else:
while tmp_stack and contents_item["level"] <= tmp_stack[-1]["level"]:
tmp_stack.pop(-1)
if tmp_stack:
tmp_stack[-1]["children"].append(contents_item)
else:
contents_tree.append(contents_item)
tmp_stack.append(contents_item)
return contents_tree
gen_catalogue = GenCatalogue()
catalogue = gen_catalogue.gen_catalogue_by_title(test_title_list)
五、总结
文档结构化处理是一个复杂的过程，尤其是在标题等级识别方面。虽然版面识别技术在一定程度上可以辅助识别标题元素，但在实际应用中，后处理技术仍然是解决标题等级识别问题的关键。通过版面分析、标题识别与分类、逻辑层级构建以及结构化数据输出等一系列后处理步骤，可以有效地提高文档结构化处理的准确性和效率。随着技术的发展，未来可能会有更多先进的算法和模型被开发出来，以更好地解决这一问题。
