处理法律 PDF 中的非标准格式需要结合强大的文本提取、结构分析和后处理能力。法律文档通常包含扫描页面、不一致的布局、手写笔记或嵌入表格，这些都会破坏标准的解析工具。第一步是使用 PyPDF2、pdfplumber 或 Tesseract OCR（用于扫描文本）等库来提取原始内容。例如，PDF 可能混合文本层和图像，需要 OCR 处理扫描部分，同时对数字文本使用传统方法。开发人员还必须处理文本定位问题——法律条款可能会跨列或跨页分割，需要基于坐标的分析来重建正确的顺序。
接下来，分析文档结构以识别页眉、页脚、章节标记和其他重复元素。法律文档通常使用非标准的章节编号（例如，“§ 1.2(a)(iii)”）或将关键术语放在页边空白处。正则表达式可以帮助检测“条款 X”或“条款 5”等模式，但可能需要使用 PDFMiner 或 Apache PDFBox 等基于布局的工具来映射文本坐标。对于表格或表单，可以使用 Camelot 或 Tabula 等工具提取结构化数据，但可能需要定制逻辑来处理合并单元格或不一致的格式。例如，租赁协议可能在具有不同行高的表格中列出义务，需要迭代检查以正确对齐数据。
最后，验证和规范化提取的数据。法律文本通常会引用其他章节或附录，因此将提取的内容与已知模板或模式进行交叉检查可以确保完整性。像 spaCy 或定制的基于规则的系统这样的工具可以标记异常情况——例如，缺失的签名块或不匹配的条款引用。例如，解析的合同可能由于分页符而遗漏某个子章节，需要使用上下文（例如，“接第 12 页”）来拼接拆分的章节。后处理步骤，如删除重复的页眉/页脚（通过重复文本或固定坐标识别）和标准化日期格式（例如，将“12th March 2023”转换为“2023-03-12”），可以提高可用性。使用多种类型的样本（例如，宣誓书、专利或法院判决书）进行测试有助于完善处理流程以应对边缘情况。