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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 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 pddf = 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：
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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）
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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.top
https://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：
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自动识别 Word 表格字段和值；
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多种结构兼容处理；
-
批量文件支持；
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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：
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图像表格识别（PDF、图片中表格）
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更复杂字段匹配算法
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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。