一、技术选型与核心库分析

1.1 PDF文字识别方案

针对PDF文档的文字识别，Apache PDFBox和iText是Java生态中最具代表性的开源库：

• PDFBox：Apache基金会维护的纯Java库，提供完整的PDF解析能力。其PDFTextStripper类可逐页提取文本内容，支持加密文档处理。
• iText：商业级PDF处理库，提供更高效的文本提取API。社区版（iText 7 Core）免费使用，但需注意LGPL协议限制。

1.2 Word文档处理方案

Microsoft Office文档（.docx）处理推荐以下方案：

• Apache POI：支持.docx格式的完整解析，通过XWPFDocument类可逐段落读取文本内容。
• docx4j：基于XML的Word处理库，适合需要精细控制文档结构的场景，但学习曲线较陡。

1.3 混合文档处理架构

建议采用分层架构设计：

public interface DocumentParser {
    String extractText(File document);
}
public class PdfParser implements DocumentParser {
    @Override
    public String extractText(File pdfFile) {
        try (PDDocument document = PDDocument.load(pdfFile)) {
            PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
            return stripper.getText(document);
        } catch (IOException e) {
            throw new DocumentProcessingException("PDF解析失败", e);
        }
    }
}
public class WordParser implements DocumentParser {
    @Override
    public String extractText(File wordFile) {
        try (InputStream is = new FileInputStream(wordFile);
             XWPFDocument doc = new XWPFDocument(is)) {
            StringBuilder text = new StringBuilder();
            for (XWPFParagraph p : doc.getParagraphs()) {
                text.append(p.getText()).append("\n");
            }
            return text.toString();
        } catch (IOException e) {
            throw new DocumentProcessingException("Word解析失败", e);
        }
    }
}

二、核心实现与优化策略

2.1 PDF文本提取优化

2.1.1 大文件分块处理

对于超过50MB的PDF文件，建议采用流式处理：

public String extractLargePdf(File file, int chunkSize) throws IOException {
    PDDocument document = PDDocument.load(file);
    PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for (int page = 1; page <= document.getNumberOfPages(); page++) {
        stripper.setStartPage(page);
        stripper.setEndPage(page);
        if (page % chunkSize == 0 || page == document.getNumberOfPages()) {
            result.append(stripper.getText(document));
        }
    }
    document.close();
    return result.toString();
}

2.1.2 特殊格式处理

• 扫描件PDF：需结合OCR技术（如Tesseract）进行图像文字识别
• 加密文档：使用LoadParams设置密码参数

  LoadParams params = new LoadParams(password);
  PDDocument.load(file, params);

2.2 Word文档深度解析

2.2.1 表格内容提取

public List<List<String>> extractTables(File wordFile) throws IOException {
    List<List<String>> tables = new ArrayList<>();
    try (XWPFDocument doc = new XWPFDocument(new FileInputStream(wordFile))) {
        for (XWPFTable table : doc.getTables()) {
            List<String> rowData;
            List<List<String>> tableData = new ArrayList<>();
            for (XWPFTableRow row : table.getRows()) {
                rowData = new ArrayList<>();
                for (XWPFTableCell cell : row.getTableCells()) {
                    rowData.add(cell.getText());
                }
                tableData.add(rowData);
            }
            tables.add(tableData);
        }
    }
    return tables;
}

2.2.3 样式保留策略

通过XWPFStyle类可获取段落样式信息，实现格式化输出：

for (XWPFParagraph p : doc.getParagraphs()) {
    CTPPr ppr = p.getCTP().getPPr();
    if (ppr != null && ppr.getPStyle() != null) {
        String styleId = ppr.getPStyle().getVal();
        // 根据styleId处理不同样式段落
    }
}

三、性能优化与异常处理

3.1 内存管理策略

• 对象复用：创建PDFTextStripper实例池
• 流式关闭：确保所有IO资源在finally块中释放

  public String safeExtract(File file, DocumentParser parser) {
    try {
        return parser.extractText(file);
    } catch (Exception e) {
        log.error("文档处理异常", e);
        throw new DocumentProcessingException("处理失败", e);
    } finally {
        // 资源清理逻辑
    }
  }

3.2 多线程处理方案

使用ExecutorService实现并发处理：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
List<Future<String>> futures = new ArrayList<>();
for (File file : documentFiles) {
    DocumentParser parser = getParser(file); // 根据文件类型选择解析器
    futures.add(executor.submit(() -> safeExtract(file, parser)));
}
List<String> results = new ArrayList<>();
for (Future<String> future : futures) {
    results.add(future.get());
}
executor.shutdown();

四、高级应用场景

4.1 文档比对系统

实现PDF与Word内容比对的核心逻辑：

public double compareDocuments(String pdfText, String wordText) {
    // 使用余弦相似度算法
    Set<String> allWords = new HashSet<>();
    allWords.addAll(Arrays.asList(pdfText.split("\\s+")));
    allWords.addAll(Arrays.asList(wordText.split("\\s+")));
    Map<String, Integer> pdfVec = createVector(pdfText, allWords);
    Map<String, Integer> wordVec = createVector(wordText, allWords);
    return cosineSimilarity(pdfVec, wordVec);
}

4.2 自动化工作流集成

结合Spring Batch实现批量处理：

@Bean
public Job documentProcessingJob() {
    return jobBuilderFactory.get("docJob")
        .start(fileInputStep())
        .next(processingStep())
        .next(outputStep())
        .build();
}
@Bean
public Step processingStep() {
    return stepBuilderFactory.get("processStep")
        .<File, ProcessedResult>chunk(10)
        .reader(documentReader())
        .processor(documentProcessor())
        .writer(resultWriter())
        .build();
}

五、最佳实践建议

1. 异常处理：建立三级异常体系（参数校验、业务异常、系统异常）
2. 日志记录：记录文档处理耗时、成功/失败统计
3. 性能基准：对不同大小文档建立处理时间基准表
4. 版本兼容：测试不同Office版本生成的文档兼容性

典型项目配置建议：

• JVM参数：-Xms512m -Xmx2g（根据文档大小调整）
• 依赖管理：使用Maven的dependencyManagement控制版本

  <dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.poi</groupId>
            <artifactId>poi</artifactId>
            <version>5.2.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
            <artifactId>pdfbox</artifactId>
            <version>2.0.27</version>
        </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

通过上述技术方案，开发者可以构建稳定高效的文档文字识别系统，满足从简单文本提取到复杂文档分析的各种需求。实际应用中，建议结合具体业务场景进行功能扩展和性能调优。