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！

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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。

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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

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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)

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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：

• 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）

• 多语言字段识别（例如同时支持“Name”、“姓名”、“Nom”）

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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。

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六、产品体验地址

你可以访问我们的网站，一键体验：

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

只需：

1. 上传 空表格Word ：提取字段

2. 筛选字段；

3. 上传待处理数据文件：下载结构化的 Excel 文件！

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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：

• 自动识别 Word 表格字段和值；

• 多种结构兼容处理；

• 批量文件支持；

• 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：

• 图像表格识别（PDF、图片中表格）

• 更复杂字段匹配算法

• 表单式模板自定义

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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。

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