在日常工作中,我们经常会接触到大量 Word 表格——学生登记表、客户信息表、报名信息表……这些表格数据往往格式不一,但有一个共同的需求:
从中提取出“字段-值”结构,统一导入 Excel,方便后续分析处理。
传统手工操作难度大、效率低,尤其当面对几十上百份 Word 文件时,工作量更是指数级上升。那么有没有一种方式,可以借助 AI 技术,自动将 Word 表格中不同结构的字段内容提取出来,整合成标准 Excel?
答案是:当然可以!
一、项目背景:数据在 Word 表格中,但我们要的是“结构化字段”
很多 Word 表格中都记录了结构化的数据,但由于:
表格结构不一致
字段名称不统一(如“姓名”、“名字”)
存在合并单元格或空白行
一份 Word 中可能有多个表格
导致这些信息无法直接复制粘贴到 Excel 中处理。
我们开发的 栗子表格 工具,正是为了解决这个问题而生。
二、栗子表格的解决方案:字段提取 + 表格结构识别 + 批量导出
目标:
自动读取 Word 文件中的表格;
提取每个表格中的字段和值;
整理为统一结构的 Excel;
支持批量上传多个 Word 文件,一键导出汇总结果。
举个例子 👇
输入 Word 表格(可能来自问卷、登记表、试题文档):
姓名 | 张三 |
---|---|
性别 | 男 |
年龄 | 20 |
输出 Excel:
文件名 | 字段 | 值 |
---|---|---|
a.docx | 姓名 | 张三 |
a.docx | 性别 | 男 |
a.docx | 年龄 | 20 |
三、实现原理
📄 Step 1:读取 Word 表格
使用 python-docx
遍历文档,识别所有表格内容:
from docx import Document
doc = Document("example.docx")
for table in doc.tables:
for row in table.rows:
cells = [cell.text.strip() for cell in row.cells]
# 保存字段-值对
🤖 Step 2:字段对识别 + 结构判断
AI智能解析字段
特殊情况如“备注”、“说明”等字段,也可智能排除或单独处理。
📦 Step 3:结构化导出为 Excel
使用 pandas
写入标准格式 Excel 文件:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data_list, columns=["文件名", "字段", "值"])
df.to_excel("result.xlsx", index=False)
四、批量处理多个 Word 文件
支持上传整个文件夹或批量文件,逐个处理所有 Word 表格,自动合并结果导出。
我们还支持以下增强功能:
字段名标准化(比如“姓名”和“名字”归为同一列)
忽略无效表格(如空白、说明表格)
多语言字段识别(例如同时支持“Name”、“姓名”、“Nom”)
五、实际应用案例
🎓 教育场景:批量收集学生报名信息
几十份报名表通过栗子表格上传,几秒钟提取出:
姓名 | 学校 | 年龄 | 手机号 |
---|---|---|---|
张三 | XX中学 | 17 | 138xxxxxx |
李四 | YY中学 | 18 | 139xxxxxx |
无需人工录入,支持直接导入校内系统。
🏢 企业场景:客户信息回收
多份 Word 表格由销售填写客户信息,统一整理为:
客户名 | 电话 | 公司 | 联系人 |
---|
方便后续 CRM 系统对接。
六、产品体验地址
你可以访问我们的网站,一键体验:
👉 https://liziform.tophttps://liziform.top/
只需:
上传 空表格Word :提取字段
筛选字段;
上传待处理数据文件:下载结构化的 Excel 文件!
七、总结
栗子表格 是一款基于 AI 表格结构识别的自动化工具,能够实现:
自动识别 Word 表格字段和值;
多种结构兼容处理;
批量文件支持;
一键导出为 Excel;
解决了长期困扰办公人员的“人工抄表”问题。
未来,我们还将支持:
图像表格识别(PDF、图片中表格)
更复杂字段匹配算法
表单式模板自定义
欢迎试用与反馈
如果你正在处理大量 Word 表格数据,欢迎体验栗子表格工具。如果你有更复杂的场景需求,也欢迎留言交流,我们会持续打磨产品,让 AI 真正服务于办公一线。