1. 实际应用场景描述

在企业、科研、法律、教育等领域，我们经常需要处理大量的 Word 报告、论文、合同等长文档。

- 领导或客户要求快速了解报告的核心内容和结构。

- 法务人员需要快速定位合同条款。

- 研究人员需要从多篇论文中提取研究框架。

如果有一个智能程序，能够 批量读取 Word 文档，自动提取 标题层级 和 关键句，并生成 结构化大纲，就能大幅提升文档梳理的效率。

2. 痛点分析

1. 人工翻阅耗时：长文档翻页查找重点非常低效。

2. 结构不清：标题层级混乱时，难以把握整体逻辑。

3. 批量处理难：一次只能处理一份文档，无法快速对比多篇。

4. 关键句提取难：重要内容散落在各处，不易捕捉。

3. 核心逻辑讲解

3.1 读取 Word 文档

- 使用

"python-docx" 库解析

".docx" 文件，获取段落、样式、字体大小等信息。

3.2 标题识别

- 根据 样式名称（如“标题 1”、“标题 2”）或 字体大小 判断标题层级。

- 可扩展为 NLP 模型识别语义上的标题（即使样式不规范）。

3.3 关键句提取

- 使用 规则（如每段首句、包含特定关键词的句子）或 TextRank 算法 提取关键句。

- 可结合 TF-IDF 计算句子重要性。

3.4 大纲生成

- 按标题层级构建树形结构，并在每个标题下附加关键句。

- 输出为 Markdown 或纯文本大纲，方便阅读和进一步处理。

3.5 批量处理

- 遍历指定文件夹，批量读取所有 Word 文档并生成对应大纲。

4. 模块化代码（Python）

# doc_outline_extractor.py

import os

from docx import Document

class DocOutlineExtractor:

def __init__(self):

pass

def is_heading(self, paragraph):

"""判断是否为标题（根据样式名）"""

style = paragraph.style.name.lower()

return 'heading' in style or '标题' in style

def heading_level(self, paragraph):

"""获取标题级别（数字）"""

style = paragraph.style.name.lower()

if '标题 1' in style or 'heading 1' in style:

return 1

elif '标题 2' in style or 'heading 2' in style:

return 2

elif '标题 3' in style or 'heading 3' in style:

return 3

return None

def extract_key_sentence(self, paragraph):

"""提取关键句（简单规则：取首句）"""

text = paragraph.text.strip()

if not text:

return ""

# 取第一句话

sentences = text.split('。')

return sentences[0] + '。' if sentences else ""

def process_doc(self, file_path):

"""处理单个 Word 文档"""

doc = Document(file_path)

outline = []

for para in doc.paragraphs:

if self.is_heading(para):

level = self.heading_level(para)

if level:

outline.append({

'level': level,

'title': para.text.strip(),

'key_sentence': self.extract_key_sentence(para)

})

return outline

def generate_markdown_outline(self, outline, title):

"""生成 Markdown 格式大纲"""

md = f"# {title}\n\n"

for item in outline:

indent = " " * (item['level'] - 1)

md += f"{indent}- **{item['title']}**\n"

if item['key_sentence']:

md += f"{indent} - {item['key_sentence']}\n"

return md

def batch_process(self, folder_path, output_folder):

"""批量处理文件夹内所有 .docx 文件"""

if not os.path.exists(output_folder):

os.makedirs(output_folder)

for filename in os.listdir(folder_path):

if filename.endswith('.docx'):

file_path = os.path.join(folder_path, filename)

outline = self.process_doc(file_path)

md_content = self.generate_markdown_outline(outline, filename.replace('.docx', ''))

output_file = os.path.join(output_folder, filename.replace('.docx', '.md'))

with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:

f.write(md_content)

print(f"已生成大纲：{output_file}")

def main():

extractor = DocOutlineExtractor()

folder = input("请输入 Word 文档所在文件夹路径：").strip()

output = input("请输入大纲输出文件夹路径：").strip()

extractor.batch_process(folder, output)

print("批量处理完成！")

if __name__ == "__main__":

main()

5. README 文件

# Word 文档大纲自动生成工具

基于 Python + python-docx，批量处理 Word 文档，提取标题和关键句，自动生成 Markdown 格式大纲。

## 功能

- 批量读取 .docx 文件

- 识别标题层级

- 提取关键句

- 生成结构化大纲（Markdown）

## 安装依赖

bash

pip install python-docx

## 使用

bash

python doc_outline_extractor.py

输入 Word 文档所在文件夹路径和大纲输出文件夹路径。

## 示例

输入文件夹中有 `report.docx`，输出 `report.md`：

report

- 引言

- 本报告旨在探讨...

- 方法

- 我们采用问卷调查法...

6. 使用说明

1. 安装

"python-docx"。

2. 将所有待处理的 Word 文档放在同一文件夹。

3. 运行脚本，输入输入文件夹和输出文件夹路径。

4. 程序会为每个 Word 文档生成一个 Markdown 大纲文件。

5. 可用 Typora、VS Code 等工具查看和编辑大纲。

7. 核心知识点卡片

知识点 说明

python-docx 读取和操作 Word 文档

标题识别 根据样式名或字体大小判断标题层级

关键句提取 规则截取或 TextRank/TF-IDF 算法

Markdown 生成 结构化输出，便于阅读和分享

批量处理 遍历文件夹，自动化流水线

8. 总结

本项目展示了如何用 Python + python-docx + 规则/NLP 快速实现一个 Word 文档大纲自动生成工具，解决了长文档梳理逻辑的痛点。

- 优点：自动化程度高、可批量处理、输出结构化。

- 未来可引入 深度学习标题识别模型（如 LayoutLM）和 GPT 关键句提取，提升对复杂版式和非规范文档的处理能力。

- 适合作为 AI 方法与技术课程 的实践案例，涵盖文档解析、信息抽取、结构化输出等内容。

如果你愿意，可以升级为 LayoutLM 版本，支持扫描版 PDF 转 Word 后再提取大纲，让它能处理更多类型的文档。

利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！