java springboot+mybatis 将整个法典导入并进行章节以及关键词拆分，拆解完保存到数据库，支持解析word和pdf，请生成代码并提供代码所需要的以来包

<think>嗯，用户的问题是关于在SpringBoot和MyBatis中实现法典导入，拆分章节和关键词，并将解析后的内容存储到数据库。他们需要示例代码、依赖包以及处理Word和PDF文件的解析方法。首先，我需要整理相关的技术点。 首先，用户提到需要导入法典，这可能涉及到文件上传功能，所以Spring MVC的上传支持是必要的。然后是解析Word和PDF文件。对于Word文档，Apache POI是一个常用的库，而PDF解析可能需要使用Apache PDFBox或者iText。不过需要注意iText的许可证问题，可能推荐PDFBox。 接下来是拆分章节和提取关键词。拆分章节可能需要根据文本中的特定模式，比如“第一章”、“Article 1”等，使用正则表达式来分割。关键词提取可能需要一些自然语言处理的基础，比如分词，这里可以使用HanLP或者其他中文分词库。 数据库存储方面，用户可能需要设计合适的表结构，比如主表存储法典的基本信息，章节表存储各个章节的内容，关键词表记录关键词及其关联。这里需要MyBatis的Mapper接口和XML文件来处理数据库操作。 依赖包方面，Maven项目需要添加Spring Boot Starter Web、MyBatis Starter、MySQL驱动，以及POI和PDFBox的依赖。同时，如果需要多数据源，可能需要参考用户提供的引用[4]中的配置，处理多个数据源的问题，但用户的问题可能暂时不需要，除非法典存储在不同的数据库里。 代码示例部分，需要展示文件上传的Controller，解析文件的工具类，比如用POI读取Word，PDFBox读取PDF，然后处理文本，拆分章节，提取关键词，最后调用MyBatis的Mapper进行存储。此外，需要配置MyBatis的XML路径和别名，如引用[2]和[3]中的配置。 可能需要注意的问题包括文件解析的性能，特别是大文件处理，以及数据库事务的管理，确保数据的一致性。此外，关键词提取的准确性依赖于分词工具的选择和配置，可能需要用户根据具体需求调整。 用户提供的引用[4]提到多数据源的配置问题，特别是需要主数据源和XML文件的加载方式，这可能与当前问题无关，但如果用户需要将数据存储到多个数据库，则需要考虑这些配置。不过当前问题可能只需单数据源，所以可以暂时忽略。 总结步骤：配置依赖，设计数据库表，实现文件上传和解析，拆分章节，提取关键词，存储到数据库。需要确保每个部分的代码示例正确，并引用相关的配置信息，比如application.yml中的数据库连接和MyBatis设置。</think>### 分步解决方案与代码示例 #### 一、依赖配置（Maven） ```xml <!-- SpringBoot基础依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <!-- 文件解析依赖 --> <dependency> <!-- Word解析 --> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>5.2.2</version> </dependency> <dependency> <!-- PDF解析 --> <groupId>org.apache.pdfbox</groupId> <artifactId>pdfbox</artifactId> <version>2.0.27</version> </dependency> <!-- 中文分词（关键词提取） --> <dependency> <groupId>com.hankcs</groupId> <artifactId>hanlp</artifactId> <version>portable-1.8.4</version> </dependency> ``` #### 二、数据库配置（application.yml） ```yaml spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/law_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver mybatis: mapper-locations: classpath:mapper/*.xml type-aliases-package: com.example.model ``` #### 三、数据库表设计 ```sql CREATE TABLE law_document ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255), file_type VARCHAR(10), content LONGTEXT ); CREATE TABLE law_chapter ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, law_id INT, chapter_title VARCHAR(255), content TEXT, FOREIGN KEY (law_id) REFERENCES law_document(id) ); CREATE TABLE law_keyword ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, chapter_id INT, keyword VARCHAR(50), FOREIGN KEY (chapter_id) REFERENCES law_chapter(id) ); ``` #### 四、核心代码实现 1. **文件上传控制器** ```java @RestController public class LawImportController { @Autowired private LawService lawService; @PostMapping("/upload") public String uploadLaw(@RequestParam("file") MultipartFile file) { try { String content = FileParser.parse(file); lawService.processAndSave(content, file.getOriginalFilename()); return "导入成功"; } catch (Exception e) { return "导入失败: " + e.getMessage(); } } } ``` 2. **文件解析工具类** ```java public class FileParser { public static String parse(MultipartFile file) throws Exception { String filename = file.getOriginalFilename(); if (filename.endsWith(".docx")) { return parseWord(file.getInputStream()); } else if (filename.endsWith(".pdf")) { return parsePDF(file.getInputStream()); } throw new UnsupportedOperationException("不支持的文件类型"); } private static String parseWord(InputStream is) throws Exception { XWPFDocument doc = new XWPFDocument(is); return doc.getParagraphs().stream() .map(p -> p.getText()) .collect(Collectors.joining("\n")); } private static String parsePDF(InputStream is) throws Exception { PDDocument doc = PDDocument.load(is); PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper(); return stripper.getText(doc); } } ``` 3. **业务处理逻辑** ```java @Service public class LawService { @Autowired private LawMapper lawMapper; @Transactional public void processAndSave(String content, String title) { // 保存主文档 LawDocument doc = new LawDocument(title, content); lawMapper.insertDocument(doc); // 拆分章节（示例正则） String[] chapters = content.split("第[一二三四五六七八九十百]+章"); for (String chap : chapters) { LawChapter chapter = new LawChapter(doc.getId(), chap); lawMapper.insertChapter(chapter); // 提取关键词（示例使用HanLP） List<String> keywords = HanLP.extractKeyword(chap, 5); keywords.forEach(kw -> lawMapper.insertKeyword(chapter.getId(), kw)); } } } ``` #### 五、MyBatis映射文件示例（lawMapper.xml） ```xml <insert id="insertDocument" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"> INSERT INTO law_document(title, content) VALUES(#{title}, #{content}) </insert> <insert id="insertChapter"> INSERT INTO law_chapter(law_id, content) VALUES(#{lawId}, #{content}) </insert> <insert id="insertKeyword"> INSERT INTO law_keyword(chapter_id, keyword) VALUES(#{chapterId}, #{keyword}) </insert> ``` ### 关键点说明 1. **文件解析**：使用Apache POI处理Word文档，PDFBox解析PDF文件，注意处理大文件时需要分段读取 2. **章节拆分**：通过正则表达式$第[章节].*$识别章节分割点，实际需根据法典具体格式调整正则表达式 3. **关键词提取**：采用HanLP的TF-IDF算法，可通过调整`extractKeyword`参数控制提取数量 4. **事务管理**：使用`@Transactional`注解保证数据操作的原子性[^3] 5. **性能优化**：建议添加分页处理逻辑，避免大文件一次性加载内存