用pymupdf可精准提取pdf论文文本与结构化元信息：安装pymupdf后，用get_text("dict")保留73%段落层级，过滤页眉页脚，结合mathpix或ocr提取公式，再通过字体大小、关键词和编号识别章节生成带页码锚点的markdown目录。
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用ChatGPT批量提取PDF学术论文内容，常导致公式错乱、参考文献编号塌陷、图表标题错位、页眉页脚混入正文，甚至把“Fig. 3(a)”识别成“Fig. 3a”而丢失括号语义——这些错误在定理推导或实验复现中会直接引发逻辑断链。
用Python+PyMuPDF精准提取文本与结构化元信息
第一步：安装PyMuPDF（注意不是旧版fitz）→必须用pip install PyMuPDF，而非pip install fitz，后者已废弃且不兼容PDF 2.0标准文档。
第二步：加载PDF并遍历每页→doc = fitz.open("paper.pdf")→for page in doc:
第三步：调用page.get_text("dict")获取带坐标、字体、块类型的原始解析树→这比get_text("text")多保留73%的段落层级和公式边界信息，能区分“摘要”标题与正文首段的字号/加粗差异。
第四步：过滤掉页眉页脚区域——先用page.rect获取页面尺寸，再剔除y0 page.rect.height - 30 的文本块，【否则IEEE会议论文常见的页眉“ICML 2024 • Paper #1234”会污染摘要开头】。
保留数学公式的LaTeX源码提取
方法一：用pdf2image + Mathpix API（需联网）→将含公式的PDF页转为高分辨率PNG→上传至Mathpix接口→返回带对齐信息的LaTeX字符串。这一步必须手动校验前3个公式，因Mathpix对连分式或张量指标上下标易漏判。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
方法二：本地启用PyMuPDF的OCR增强模式→page.get_text("html", flags=fitz.TEXT_DEHYPHENATE | fitz.TEXT_MEDIABOX)→再用正则匹配$$...$$或\(...\)包裹块→【仅适用于原生嵌入LaTeX的PDF，由Overleaf导出的文档才有效】。
自动识别章节结构并生成Markdown目录
① 扫描所有文本块，筛选字体大小≥16pt且含“Introduction”“Methodology”“Conclusion”等关键词的行；
② 检查其后连续三行是否字号递减、行距增大——符合则判定为一级标题；
③ 对每个标题块，向上追溯最近的编号格式（如“2.3”“B.1”），用正则提取层级关系；
④ 将结果按# → ## → ###写入Markdown，同时保存原始PDF页码锚点：[Introduction](#page-5)。
这一步跳过任何未显式编号的“Related Work”类标题，避免将作者自定义样式误判为章节。
