java springboot+mybatis 将整个法典导入并进行章节以及关键词拆分，拆解完保存到数据库，支持解析word和pdf

好的，用户的问题是关于如何在Java SpringBoot和MyBatis中实现导入Word和PDF格式的法典文档，并按章节及关键词拆分后存储到数据库。我需要先理清用户的具体需求，然后逐步拆解解决方案。
首先，用户提到了法典文档的导入，格式是Word和PDF。所以第一步需要处理的是如何解析这两种文件格式。对于Word文档，常见的解析库有Apache POI，特别是XWPF用于处理.docx文件。而PDF解析的话，Apache PDFBox是一个常用的选择，或者iText，不过iText的商业许可需要注意。可能需要考虑这两个库的使用方法，以及如何处理可能出现的格式问题，比如复杂的排版或表格。
接下来是按章节拆分。法典通常有明确的章节结构，比如标题可能用“第一章”、“第一节”或者数字编号来标识。这里可能需要用到正则表达式来匹配这些标题，从而分割内容。例如，可以定义一个正则表达式模式，如“第[一二三四五六七八九十]+章”，来识别章节的起始位置。然后根据这些匹配点将文档内容分割成不同的章节部分。需要注意的是，PDF解析后的文本可能会有格式上的混乱，比如换行符或空格的不当处理，这可能会影响章节标题的识别，因此需要对解析后的文本进行预处理，比如合并换行或去除多余空格。
然后是关键词拆分。用户可能需要从每个章节中提取特定的关键词，或者根据预设的关键词列表进行匹配。这里可能需要自然语言处理的基础技术，比如分词和关键词提取。中文分词可以使用工具如HanLP、AnsjSeg或jieba分词库。同时，用户可能需要自定义关键词库，尤其是法律领域的专业术语，这需要确保分词工具能够正确识别这些术语。例如，使用HanLP时，可以加载自定义词典来增强分词的准确性。
存储到数据库部分，用户使用MyBatis作为ORM框架。需要设计合适的数据库表结构，比如主表存储法典的基本信息（名称、生效日期等），章节表存储每个章节的内容及所属法典，关键词表记录关键词及其与章节的关联。这里可能需要多表操作，使用MyBatis的Mapper接口进行数据的批量插入。考虑到数据量可能较大，特别是法典文档较大时，需要注意数据库操作的性能，比如使用批量插入而不是逐条插入，或者采用流式处理来减少内存占用。参考引用中提到的流式读取优化，可能需要考虑在写入时也进行类似的分批处理，避免内存溢出。
整合SpringBoot方面，需要创建一个REST接口来上传文件，处理上传的Word或PDF文件，然后调用解析、拆分和存储的逻辑。文件上传可以使用Spring的MultipartFile来处理，同时需要处理可能出现的异常，比如文件格式错误或解析失败。此外，事务管理也很重要，确保在插入数据库的过程中如果发生错误，能够回滚已操作的部分，保持数据一致性。
可能遇到的挑战包括PDF解析的准确性，特别是如果法典文档包含复杂的格式、表格或注释，解析后的文本可能不够干净，影响章节和关键词的识别。此外，中文分词的准确性对关键词提取至关重要，需要选择合适的工具并进行适当的配置和测试。另外，处理大文件时，内存管理和性能优化也是需要考虑的点，可能需要采用流式解析，逐段处理而不是一次性加载整个文档到内存中。
最后，需要验证整个流程，从文件上传到解析、拆分、存储，确保每个步骤都能正确执行，并处理各种边界情况，比如空章节、无匹配关键词的情况，或者文档结构不符合预期时的错误处理。日志记录和单元测试也是确保方案可靠性的重要部分。针对Java SpringBoot与MyBatis实现法典文档导入的完整方案如下：
一、技术选型

文档解析
Word文档：Apache POI（支持.doc和.docx）
PDF文档：Apache PDFBox（开源免费）或iText（注意商业许可）

文本处理
中文分词：HanLP/AnsjSeg/jieba分词库
正则表达式：用于章节分割

数据存储
Spring Data JDBC + MyBatis批量操作
数据库连接池配置优化（如HikariCP）

二、实现步骤
1. 文档解析模块
// PDF解析示例（Apache PDFBox）
public String parsePdf(MultipartFile file) throws IOException {
PDDocument document = PDDocument.load(file.getInputStream());
PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
return stripper.getText(document);
}

// Word解析示例（Apache POI）
public String parseWord(MultipartFile file) throws IOException {
XWPFDocument doc = new XWPFDocument(file.getInputStream());
return doc.getParagraphs().stream()
.map(XWPFParagraph::getText)
.collect(Collectors.joining("\n"));
}
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2. 章节分割逻辑
// 基于正则表达式的章节分割
public List<ChapterDTO> splitChapters(String content) {
Pattern pattern = Pattern.compile("第[一二三四五六七八九十]+章\\s+.*");
Matcher matcher = pattern.matcher(content);

List<ChapterDTO> chapters = new ArrayList<>();
int lastEnd = 0;
while(matcher.find()) {
if(lastEnd != 0) { // 排除首次匹配
String chapterContent = content.substring(lastEnd, matcher.start());
chapters.add(new ChapterDTO(currentTitle, chapterContent));
}
currentTitle = matcher.group();
lastEnd = matcher.end();
}
// 添加最后一章
chapters.add(new ChapterDTO(currentTitle, content.substring(lastEnd)));
return chapters;
}
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3. 关键词提取实现
// 使用HanLP进行关键词提取
public List<String> extractKeywords(String text, int topN) {
List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(text, topN);
// 添加自定义法律词典（需提前配置）
CustomDictionary.add("不当得利", "n 1024");
return keywordList.stream()
.filter(key -> key.length() > 1) // 过滤单字
.collect(Collectors.toList());
}
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4. 数据库存储设计
-- 法典主表
CREATE TABLE code_law (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
law_name VARCHAR(255) NOT NULL,
effective_date DATE
);

-- 章节表
CREATE TABLE law_chapter (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
law_id BIGINT,
chapter_title VARCHAR(255),
content TEXT,
FOREIGN KEY (law_id) REFERENCES code_law(id)
);

-- 关键词关联表
CREATE TABLE law_keyword (
chapter_id BIGINT,
keyword VARCHAR(50),
FOREIGN KEY (chapter_id) REFERENCES law_chapter(id)
);
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5. MyBatis批量操作优化
<!-- 批量插入Mapper配置 -->
<insert id="batchInsertChapters" parameterType="java.util.List">
INSERT INTO law_chapter (law_id, chapter_title, content)
VALUES
<foreach collection="list" item="item" separator=",">
(#{item.lawId}, #{item.chapterTitle}, #{item.content})
</foreach>
</insert>
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三、性能优化建议

流式处理优化对大文件采用分段解析策略，避免全量加载到内存：
// PDF分页流式读取
PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper() {
@Override
public void processPage(PDPage page) throws IOException {
// 逐页处理逻辑
}
};
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异步处理机制使用Spring的@Async实现异步处理，防止大文件阻塞请求线程：
@Async
public Future<ImportResult> processDocumentAsync(MultipartFile file) {
// 处理逻辑
}
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事务边界控制对数据库操作添加事务管理，确保数据一致性：
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED,
isolation = Isolation.READ_COMMITTED,
rollbackFor = Exception.class)
public void saveFullLawDocument(LawDocument doc) {
// 主表插入
lawMapper.insertMain(doc);
// 批量插入章节
chapterMapper.batchInsert(doc.getChapters());
}
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四、异常处理要点

格式兼容性处理
try {
// 文档解析操作
} catch (EncryptedDocumentException ex) {
throw new BusinessException("加密文档不支持解析");
} catch (IOException ex) {
throw new BusinessException("文件读取失败");
}
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章节识别容错机制添加备选正则模式：
Pattern pattern = Pattern.compile(
"(第[一二三四五六七八九十]+章|CHAPTER\\s\\d+)\\s+.*");
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五、扩展功能建议

文档版本对比：存储历史版本实现差异比对
全文检索：集成Elasticsearch实现法律条文快速检索
自动标注系统：通过NLP识别条文中的法律要件