使用Python实现基于模板的批量文档批注功能

基于模板的批量文档批注功能可以用于批量处理文档并进行相似性分析、关键词提取以及批注标注等操作。下面是一个使用Python实现基于模板的批量文档批注功能的示例。

首先，我们需要安装Python的相关库，包括docx、nltk和gensim。可以使用以下命令安装这些库：

pip install python-docx nltk gensim

接下来，我们需要准备一个模板文件，用于批注文档。模板文件可以是一个包含占位符的文本文件，例如：

该段落中存在 [关键词] 部分，需要进一步批注。

然后，我们可以使用以下代码来实现基于模板的批量文档批注功能：

import os
from docx import Document
from nltk.corpus import stopwords
from gensim.summarization import keywords

# 加载停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))


def annotate_documents(template_file, input_folder, output_folder):
    # 打开模板文件
    with open(template_file, 'r') as file:
        template = file.read()

    # 遍历输入文件夹中的所有文档
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if not filename.endswith('.docx'):
            continue

        input_filepath = os.path.join(input_folder, filename)
        output_filepath = os.path.join(output_folder, filename)

        # 打开输入文档
        document = Document(input_filepath)

        # 获取文档内容
        text = ' '.join([paragraph.text for paragraph in document.paragraphs])

        # 提取关键词
        keywords_list = [word for word in keywords(text).split() if word not in stop_words]

        # 根据模板进行批注
        annotated_text = template.replace('[关键词]', ', '.join(keywords_list))

        # 创建新文档并保存批注结果
        annotated_document = Document()
        annotated_document.add_paragraph(annotated_text)
        annotated_document.save(output_filepath)


if __name__ == '__main__':
    template_file = 'template.txt'
    input_folder = 'input_docs'
    output_folder = 'annotated_docs'

    annotate_documents(template_file, input_folder, output_folder)

在上述示例代码中，我们首先加载停用词列表，以便过滤掉文档中的无关词汇。然后，我们打开模板文件并读取其内容。接下来，我们遍历输入文件夹中的所有文档，在每个文档中提取关键词并根据模板进行批注。最后，我们创建一个新的文档并保存批注结果。

要运行以上代码，需要创建一个包含多个.docx文档的input_docs文件夹，并在当前目录下创建一个template.txt文件，其中包含用于模板的文本。然后，在运行代码时，将模板文件、输入文件夹和输出文件夹的路径传递给annotate_documents函数。

这样，代码就可以自动处理文件夹中的所有文档，并在输出文件夹中保存批注结果的文档。这些文档将根据模板进行批注，并将关键词部分替换为提取的关键词列表。