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试卷智能解析:基于文档解析 + 大模型的试卷抽取搭建思路(附GitHub项目地址)
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试卷智能解析:基于文档解析 + 大模型的试卷抽取搭建思路(附GitHub项目地址)
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修改于 2026-08-13 17:56:02
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概述
项目介绍: 这是一个面向题库自动化的试卷智能解析工具。支持上传 PDF、扫描件及手机拍照的试卷,可自动处理选择题、填空题、阅读理解、数学大题、听力题等多种题型,抽取题组结构、共享题干、小题、选项、分值及来源页码,并输出统一结构的 JSON 格式。具备跨页题组拼接、表格保留、图片归位、异常格式兼容及原文坐标溯源能力。适用于题库建设、作业批改、学情分析和教辅数字化等场景。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系
cloudcommunity@tencent.com
删除。
人工智能
#文档解析
#智能解析
目录
1. 为什么试卷抽取不能只靠 OCR
2. 一条更适合题库场景的技术路径
3. 文档解析工具在这条链路里解决了什么
4. 一个可落地的流程方案
5. 关键难点与实现方式
5.1 难点一:共享题干和小题关系很难靠规则恢复
5.2 难点二:长试卷一次性抽取太长,跨页又容易断
5.3 难点三:图片、表格、公式很容易在抽取时失真
5.4 难点四:模型输出天然不稳定,不能直接给下游系统
5.5 难点五:长任务需要让用户看到进度
6. 一套可以直接入库的试卷数据结构
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