在人工智能，尤其是大語言模型（LLM, Large Language Models）的應用落地過程中，數據質量與處理流程的重要性正逐漸被各行各業所認識。無論是企業內部構建知識庫、自動化文檔審核，還是面向用戶提供智能問答服務，高質量的數據都是驅動模型準確理解與高效推理的“燃料”。而文檔預處理正是把海量、復雜的原始文檔數據轉化為模型可直接利用的信息的關鍵環節。
非結構化數據的挑戰
根據《福布斯》技術委員會預測，企業數據中高達 80% 為非結構化數據——這些數據通常以 PDF、掃描件、Office 文檔、HTML 頁面、圖片等形式存在，包含文本、表格、公式、圖片、手寫字符等復雜元素。這類數據的問題在于：
- 格式多樣且不規范，無法直接被大模型高效解析；
- 信息分布復雜，關鍵信息可能隱藏在表格單元格、段落中或特定版面位置；
- 噪聲與冗余信息多，如掃描誤差、重復頁、無關圖示等。
如果將未經處理的文檔直接輸入大模型，往往會導致識別錯誤甚至產生所謂的“大模型幻覺”（Hallucination），影響模型回答的準確性與可靠性。
文檔預處理的核心作用
1. 文檔解析：將非結構化數據轉化為結構化數據
文檔解析是文檔預處理的核心步驟，其目標是自動將各種復雜文檔內容結構化。例如：
- 識別并保留標題層級、段落順序；
- 將表格轉換為機器可讀的結構化表格（如 Markdown 表格）；
- 提取圖片、公式、手寫字符等特殊元素；
- 保留原始版面信息，便于溯源和驗證。
這一步為大模型理解文檔打下基礎，使其可以像閱讀數據庫一樣準確抓取信息。
> 案例：合合信息旗下的 TextIn 文檔解析工具，支持多模態解析（PDF、掃描件、Office、HTML、圖像等），并具備百頁 PDF ≤ 1.5 秒的批量解析性能，能夠有效處理跨行合并、嵌套表格等復雜場景。
2. 數據清洗與規范化：提高數據質量
來自 CSDN、人人文庫等專業資料的總結表明，數據預處理首先要解決的是數據清理和格式規范化：
- 刪除或修正缺失值、異常值、重復值，減少不確定性和噪聲干擾；
- 統一度量單位與格式，消除量綱差異帶來的偏差；
- 通過標準化、歸一化等操作，使不同特征在訓練中權重相當，提升模型穩定性。
這些處理不僅對結構化數據有效，對文本類任務同樣適用。例如，文本清理可以去除無意義符號、停用詞，統一大小寫，確保模型聚焦在關鍵信息上。
3. 特征工程與數據增強：提升模型可理解性
在機器學習和自然語言處理（NLP）中，特征工程是將原始數據轉換為更具預測能力的特征的過程：
- 對分類數據進行編碼（如 One-Hot、Word2Vec）；
- 提取關鍵詞、n-gram 特征；
- 使用數據增強方法（如回譯、同義替換）擴充樣本規模，提升泛化能力。
對大模型而言，這些操作能顯著減少幻覺、提升問答準確率。
4. 數據規約與整合：減少冗余、加快處理
文檔預處理還包括數據整合與規約：
- 將不同來源的數據合并成統一格式，避免重復和沖突；
- 去除冗余特征，降低數據維度，提高處理速度；
- 對長文本進行智能分塊，確保上下文連貫性的同時，適配模型的輸入限制。
