利用Ruta处理缩进文本文件中的信息提取

本文旨在探索使用Ruta工具从格式化的文本文件中有效提取重要数据的方法。特别地，我们关注于如何从包含借款人信息的文件中准确提取借款人的名字。在尝试过程中，遇到了一些挑战，特别是在处理缩进和关键词匹配时。

例如，给定如下文本片段：

Borrower Name: Alice Ssn: 000-00-000
Co-Borrower Name: Ssn:

我们的目标是从上述文本中准确识别并提取出“借款人姓名”。为了实现这一目标，我们首先定义了相关的关键词，并尝试构建相应的查询语句来标注这些关键词及所需提取的信息。

Document{->RETAINTYPE(SPACE)};
DECLARE BorrowerKeyword, NameKeyword, BorrowerNameKeyword;
W{REGEXP("Borrower")->BorrowerKeyword};
W{REGEXP("Name")->NameKeyword};
(SPACE BorrowerKeyword SPACE NameKeyword){-> BorrowerNameKeyword};
DECLARE SsnKeyword;
W{REGEXP("Ssn")->SsnKeyword};
DECLARE BorrowerNameLine;
Line{CONTAINS(BorrowerNameKeyword,10,100), CONTAINS(SsnKeyword,50)-> MARK(BorrowerNameLine)}; // 此处存在标注BorrowerNameLine的问题
DECLARE BorrowerName;
RETAINTYPE(SPACE);
CW.ct=="Borrower" CW.ct=="Name" COLON n:W{-> CREATE(BorrowerName, "label"="Borrower Name", "value"=n.ct)};
RETAINTYPE;

然而，在执行上述代码时遇到了困难，特别是无法正确标注和提取借款人姓名行（BorrowerNameLine）。为了解决这个问题，建议检查关键词定义的准确性以及规则设置是否合理。此外，考虑到文本的特殊格式，可能需要调整规则以更好地适应实际的数据结构。

作为进一步的改进，可以考虑使用更灵活的方法来处理类似的数据集，例如通过增加对空格和行间距的敏感度来提高提取精度。同时，对于重复项或格式不一致的情况，可以预先进行数据清理，如下面的例子所示：

Name Book Age
0 John B1 25
1 John B2 25
2 John B1 25
3 Paul B3 18
4 Paul B4 18
5 Jimmy B3 28

通过对数据进行预处理，可以有效减少后续处理中的错误，并简化规则的设计与实施过程。