在日常工作中，我們經常會接觸到大量 Word 表格——學生登記表、客戶信息表、報名信息表……這些表格數據往往格式不一，但有一個共同的需求：

從中提取出“字段-值”結構，統一導入 Excel，方便后續分析處理。

傳統手工操作難度大、效率低，尤其當面對幾十上百份 Word 文件時，工作量更是指數級上升。那么有沒有一種方式，可以借助 AI 技術，自動將 Word 表格中不同結構的字段內容提取出來，整合成標準 Excel？

答案是：當然可以！

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一、項目背景：數據在 Word 表格中，但我們要的是“結構化字段”

很多 Word 表格中都記錄了結構化的數據，但由于：

• 表格結構不一致

• 字段名稱不統一（如“姓名”、“名字”）

• 存在合并單元格或空白行

• 一份 Word 中可能有多個表格

導致這些信息無法直接復制粘貼到 Excel 中處理。

我們開發的 栗子表格 工具，正是為了解決這個問題而生。

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二、栗子表格的解決方案：字段提取 + 表格結構識別 + 批量導出

目標：

• 自動讀取 Word 文件中的表格；

• 提取每個表格中的字段和值；

• 整理為統一結構的 Excel；

• 支持批量上傳多個 Word 文件，一鍵導出匯總結果。

舉個例子 👇

輸入 Word 表格（可能來自問卷、登記表、試題文檔）：

姓名	張三
性別	男
年齡	20

輸出 Excel：

文件名	字段	值
a.docx	姓名	張三
a.docx	性別	男
a.docx	年齡	20

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三、實現原理

📄 Step 1：讀取 Word 表格

使用 python-docx 遍歷文檔，識別所有表格內容：

from docx import Documentdoc = 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-值對

🤖 Step 2：字段對識別 + 結構判斷

AI智能解析字段

特殊情況如“備注”、“說明”等字段，也可智能排除或單獨處理。

📦 Step 3：結構化導出為 Excel

使用 pandas 寫入標準格式 Excel 文件：

import pandas as pddf = pd.DataFrame(data_list, columns=["文件名", "字段", "值"])
df.to_excel("result.xlsx", index=False)

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四、批量處理多個 Word 文件

支持上傳整個文件夾或批量文件，逐個處理所有 Word 表格，自動合并結果導出。

我們還支持以下增強功能：

• 字段名標準化（比如“姓名”和“名字”歸為同一列）

• 忽略無效表格（如空白、說明表格）

• 多語言字段識別（例如同時支持“Name”、“姓名”、“Nom”）

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五、實際應用案例

🎓 教育場景：批量收集學生報名信息

幾十份報名表通過栗子表格上傳，幾秒鐘提取出：

姓名	學校	年齡	手機號
張三	XX中學	17	138xxxxxx
李四	YY中學	18	139xxxxxx

無需人工錄入，支持直接導入校內系統。

🏢 企業場景：客戶信息回收

多份 Word 表格由銷售填寫客戶信息，統一整理為：

客戶名	電話	公司	聯系人

方便后續 CRM 系統對接。

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六、產品體驗地址

你可以訪問我們的網站，一鍵體驗：

👉 https://liziform.tophttps://liziform.top/

只需：

1. 上傳 空表格Word ：提取字段

2. 篩選字段；

3. 上傳待處理數據文件：下載結構化的 Excel 文件！

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七、總結

栗子表格 是一款基于 AI 表格結構識別的自動化工具，能夠實現：

• 自動識別 Word 表格字段和值；

• 多種結構兼容處理；

• 批量文件支持；

• 一鍵導出為 Excel；

解決了長期困擾辦公人員的“人工抄表”問題。

未來，我們還將支持：

• 圖像表格識別（PDF、圖片中表格）

• 更復雜字段匹配算法

• 表單式模板自定義

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歡迎試用與反饋

如果你正在處理大量 Word 表格數據，歡迎體驗栗子表格工具。如果你有更復雜的場景需求，也歡迎留言交流，我們會持續打磨產品，讓 AI 真正服務于辦公一線。

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