一种从文档中自动提前重要参数生成表格的算法

本发明涉及一种从文档中自动提前重要参数生成表格的算法，包括如下步骤：对需要转换表格的文档进行预处理，对文档格式进行标准化处理；使用自然语言处理技术，定位文档中的关键参数，训练机器学习模型来识别特定类型的参数或使用规则引擎匹配预定义的模式；从定位到的关键信息中提取具体数值和描述，使用正则表达式和解析算法理解文本上下文。本发明采用预训练的深度学习模型，具有强大的语义理解和上下文感知能力，能够更准确地理解文档中的复杂结构和语义关系，从而提高参数抽取的准确性和相关性，通过在大规模语料库上预训练，能够学习到丰富的语言特征和模式，即使面对新出现的文档格式或参数类型，也能保持较高的抽取精度。