在学术研究和论文管理中，自动化处理论文格式是一个极具挑战性但非常有价值的任务。无论是提取论文的关键信息，还是批量修改格式，都需要一个强大的内容识别系统作为基础。本文将结合两份代码（paper_parser.py 和 paper_analyzer.py），深入分析它们如何实现论文内容的识别，并探讨如何将其扩展为一个完整的批量论文格式修改系统。
一、代码功能与实现细节
1.1 PaperParser：基础解析器的核心功能
PaperParser 是整个系统的基石，它通过正则表达式和文档格式特征，识别论文中的关键内容。以下是其核心功能和实现细节：
✓ 成功解析: 论文初稿.docx -> 论文初稿_parsed.json
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文件: 论文初稿.docx
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标题: 基于Spark的风车功率预测设计与实现【中文摘要】: 未找到
【中文关键词】: 风电功率预测, 风力发电, LSTM, GRU, 相关性分析, 性能分析, 深度学习
【英文摘要】: 未找到
【英文关键词】: Wind power prediction, wind energy, LSTM, GRU, correlation analysis, performance analysis, deep learning
【文档结构】
# 基于Spark的风车功率预测设计与实现
# Design and Implementation of Wind Turbine Power Prediction Based on Spark
# 1 引言
## 1.1 研究背景和意义
## 1.2 国内外研究现状
### 1.2.1 国内研究现状
### 1.2.2 国外研究现状
### 1.2.3 发展趋势
## 1.3 研究目标
# 2 相关技术理论介绍
## 2.1 大数据处理技术
### 2.1.1 Spark
### 2.1.2 Spark在风电功率预测中的应用
## 2.2 数据预处理技术
## 2.3 机器学习算法
### 在风电功率预测中，机器学习算法的选择和应用至关重要。不同于传统的统计模型和物理模型，机器学习算法能够通过自动学习和识别数据中的模式和规律，实现高效和精准的预测。本文主要讨论长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）两种常用的循环神经网络（RNN）模型。这两种模型在处理时间序列数据方面具有显著优势，能够捕捉数据中的时间依赖关系和复杂的动态变化。
### 2.3.1 LSTM模型原理
### 2.3.2 GRU模型原理
# 3. 预测模型实现
## 3.1 数据收集与预处理
## 3.2 特征工程
### 3.2.1 特征提取
### 3.2.2 特征选择
## 3.3 模型构建与训练
### 3.3.1 LSTM模型简介
### 3.3.2 模型训练与调优
## 3.4 模型评估与优化
### 3.4.1 评估指标
### 3.4.2 模型优化策略
# 4 系统实现
## 4.1系统架构设计
## 4.2 功能实现
# 图4-1 前端界面
