一、技术选型与核心工具解析

在Java生态中实现文档文字识别，核心依赖两大类工具：PDF解析库与Word处理库。针对PDF文档，Apache PDFBox与iText是主流选择，前者为Apache基金会开源项目，提供完整的PDF文档解析能力，支持文本提取、表单处理等功能；后者作为商业级解决方案，在性能与功能完整性上表现优异，但需注意开源版本与商业版本的差异。

对于Word文档（.docx格式），Apache POI是Java处理Microsoft Office文档的标杆工具，其XWPF组件专门针对Word 2007+的OOXML格式设计，可精准提取段落、表格、图片等元素。若需处理旧版.doc格式，则需借助HWPF组件，但功能支持相对有限。

1.1 PDF文字识别实现路径

以PDFBox为例，文字识别流程可分为三步：加载文档、解析页面、提取文本。关键代码如下：

import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
public class PdfTextExtractor {
    public static String extractText(String filePath) throws IOException {
        try (PDDocument document = PDDocument.load(new File(filePath))) {
            PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
            return stripper.getText(document);
        }
    }
}

此代码通过PDDocument.load()加载PDF文件，PDFTextStripper自动处理页面布局，按文档顺序提取文本。对于复杂布局（如多列排版），可通过重写writeString()方法自定义提取逻辑。

1.2 Word文档处理方案

使用Apache POI提取Word文本的示例如下：

import org.apache.poi.xwpf.usermodel.*;
public class WordTextExtractor {
    public static String extractText(String filePath) throws IOException {
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try (XWPFDocument document = new XWPFDocument(new FileInputStream(filePath))) {
            for (XWPFParagraph paragraph : document.getParagraphs()) {
                text.append(paragraph.getText()).append("\n");
            }
            for (XWPFTable table : document.getTables()) {
                for (XWPFTableRow row : table.getRows()) {
                    for (XWPFTableCell cell : row.getTableCells()) {
                        text.append(cell.getText()).append("\t");
                    }
                    text.append("\n");
                }
            }
        }
        return text.toString();
    }
}

该代码同时处理段落与表格内容，通过getParagraphs()和getTables()遍历文档结构，确保文本完整性。对于页眉页脚等特殊区域，需额外调用getHeaderList()与getFooterList()方法。

二、性能优化与异常处理策略

2.1 大文件处理优化

处理超大型文档时，内存消耗成为主要瓶颈。PDFBox提供setSortByPosition(true)方法优化文本提取顺序，同时建议采用流式处理：

PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper() {
    @Override
    protected void writeString(String text, List<TextPosition> textPositions) throws IOException {
        // 自定义处理逻辑，如按块处理
    }
};
stripper.setStartPage(1);
stripper.setEndPage(10); // 分页处理

Word文档处理中，可通过XWPFDocument.close()及时释放资源，或使用OPCPackage.open()的内存映射模式减少内存占用。

2.2 异常处理机制

文档解析可能因文件损坏、加密或格式不兼容而失败。建议实现分层异常处理：

public class DocumentParser {
    public static String parseDocument(String filePath) {
        try {
            if (filePath.endsWith(".pdf")) {
                return PdfTextExtractor.extractText(filePath);
            } else if (filePath.endsWith(".docx")) {
                return WordTextExtractor.extractText(filePath);
            } else {
                throw new IllegalArgumentException("Unsupported file format");
            }
        } catch (EncryptedDocumentException e) {
            log.error("Document is encrypted: {}", filePath);
            return decryptAndRetry(filePath); // 自定义解密逻辑
        } catch (IOException e) {
            log.error("Failed to read document: {}", filePath, e);
            return handleCorruptedFile(filePath); // 损坏文件处理
        }
    }
}

三、进阶功能实现

3.1 格式保留与结构化输出

若需保留原始格式（如字体、颜色），PDFBox的PDFTextStripperByArea可实现区域化提取，结合TextPosition对象获取坐标信息。Word文档处理中，可通过XWPFRun获取字体、大小等样式属性：

for (XWPFParagraph paragraph : document.getParagraphs()) {
    for (XWPFRun run : paragraph.getRuns()) {
        String text = run.getText(0);
        String font = run.getFontFamily();
        int size = run.getFontSize();
        // 结构化存储
    }
}

3.2 多语言支持

PDFBox默认支持Unicode，但需注意字体嵌入问题。对于CJK字符，建议指定中文字体：

PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper() {
    @Override
    protected void writeString(String text, List<TextPosition> positions) {
        // 处理中文字符
    }
};
stripper.setFont(PDType0Font.load(document, new File("simsun.ttf")));

Word文档中，可通过XWPFRun.setFontFamily("SimSun")直接设置中文字体。

四、行业应用场景

1. 金融领域：银行流水PDF自动识别，提取交易时间、金额等关键字段，结合正则表达式实现结构化数据入库。
2. 法律行业：合同文档关键条款提取，通过NLP技术识别违约责任、付款方式等条款。
3. 教育行业：试卷OCR识别，自动批改选择题与填空题，提升阅卷效率。

五、部署与运维建议

1. 容器化部署：将解析服务封装为Docker镜像，通过Kubernetes实现弹性伸缩，应对高峰期请求。
2. 监控告警：集成Prometheus监控解析耗时、成功率等指标，设置阈值告警。
3. 日志追溯：详细记录解析失败的文件路径、错误类型，便于问题定位。

通过合理选型、性能优化与异常处理，Java可高效完成PDF与Word文档的文字识别任务。实际开发中，建议结合具体业务场景进行定制化开发，如添加预处理模块清理扫描件噪声，或集成后处理模块进行语义分析。随着OCR技术的演进，未来可探索深度学习模型与规则引擎的混合架构，进一步提升复杂场景下的识别准确率。