程式語言與文字分析
- Python
- spaCy
以 Python 生態系整理文字處理流程，spaCy 提供自然語言分析工具。將法規內容準備為可進行比對的資料，銜接後續版本差異處理。
技術應用情境示意
spaCyDiff-Match-PatchPandas
THE CHALLENGE
解決的問題
法規改版需要逐項追蹤新舊文字差異，並整理為方便人工檢視的資訊。
WHAT WE DELIVER
交付成果
- 01新舊法條自動比對
- 02文字變更標記
- 03法規版本對照表產出
成果與技術價值
形成法規資料處理與版本比較工具，支援變更追蹤與人工檢視。
技術架構與實作
將新舊法規文字整理為可比較的資料，結合文字分析及差異演算法，產出變更標記與法規對照資訊。
版本差異演算法
- Diff-Match-Patch
- 文字差異
以 Diff-Match-Patch 進行新舊文字的差異處理，取得新增、刪除及相異內容。將演算法結果整理為變更標記，協助使用者辨識法規版本之間的文字變化。
資料整理與對照表
- Pandas
- 對照表生成
以 Pandas 整理法條與差異相關資料，銜接對照資訊的產出。將文字處理結果轉為結構化的表格資料，方便人工檢視新舊版本。
文件處理與檢視流程
- 法規版本管理
- 變更追蹤
整合文字分析、差異比對與資料整理，支援法規改版的變更追蹤。工具提供文字差異及對照資訊，讓人工檢視可以集中在實際變更的內容。
系統運作流程
- 01
整理新舊法條
將兩個版本的文字準備為比對資料。
- 02
分析並標記差異
透過差異演算法取得文字變更內容。
- 03
生成法規對照表
將差異及條文資料整理為可檢視的表格。
案例依產業與技術成果呈現，客戶與專案識別資訊已去識別化。