业务系统中的数据很笼统的分可以分为两大类，一个是结构化的，通常用关系型数据库来存储管理；一个是非结构化的，在这类数据中，可能最多、价值密度最大的就是文档。如何更便捷高效的生成或分析文档，就是业务系统通常关注的结构化数据生成非结构化的文档，以及非结构化的文档提取为结构化数据。

一般业务系统做这两类事儿的时候，常常会用到POI，这是个利器，可以在服务端不打开文档的情况下，做文档的内容生成和数据提取，但也有不少局限性，例如在设置一些格式上就不够直观和精细，那WPS现在通过jsapi暴露了全能力后，这类场景有哪些「好玩儿」的新姿势呢？今天奉上几个小例子，给大家开阔下思路。

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事前设计——「挖空儿」

把文字文件通过模板事前将关键元素（待提取的）做Key-Value设计，常见的方法可通过「书签」、「公文域」、「内容控件」和「自定义XML标签」，这样虽然这还是一篇非结构化数据，但是对于业务系统而言，这已经就是一个「大表单」了，就可以很轻松的对文档中的内容做双向同步了。

下图的Demo就是通过「内容控件」做的，针对内容控件，再通过业务系统将人员信息做结合，即可完成更加丰富的使用场景。例如让某个内容控件只能某些人可编辑、可查看等。

此Demo的托管地址。

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事前设计——「打标签」

在表格操作中，一般会有根据后台模板，填充相应的数据到指定的单元格的需求，且该单元格位置无论是否被修改，都能够正确定位到。由于表格中是没有书签的，所以对于单元格的定位且可以使用表格的Names属性，在表格的模板中，可以使用名称管理器来为单元格或者选区添加添加Name属性，也可以通过jsapi中选区或者单元格的Name属性来添加。

下图的Demo就是通过设置单元格的Names来建立与业务系统的关联。

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事后分析——「分段」

对于一篇再普通不过的文档，没有书签、公文域、内容控件等，可不可以做分析，当然可以，那就用普通的API做内容提取呗。这个Demo提供的思路就是将文档的文字内容按照段落逐一提取出来，业务系统就能拿到这些数据做分析。当然可以获取的信息还可以更多，包括文档中的各类元素，通过jsapi做操作即可。

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事后分析——「智能目录」

一篇文档的骨架就是目录，但是如果这篇文档没有事前做好目录（标题样式和段落层级），那文档是很难生成目录（TOC域），WPS2019具备「智能目录识别」能力，就是针对这类「无目录文档」，根据内容的特征去猜目录。正确率还是很可以的哟。利用这个功能，其实业务系统是可以对非结构化文字文档做关键内容提取的哟。

此Demo的托管地址。

这只是解锁了几个新姿势，更多的使用场景，欢迎大家持续挖掘，也希望能和我们互动起来哟。