若唐库AI未自动识别书籍类别，需检查文件格式与内容完整性，手动触发识别引擎，导入自定义规则包，利用章节结构反推类型，并校正锁定标签。
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如果您使用唐库AI拆书工具对一本电子书或扫描文档进行处理，但系统未自动识别其所属类别或未添加准确的分类标签，则可能是由于文本特征不明显、元数据缺失或格式兼容性限制所致。以下是实现书籍类型识别与分类标签添加的具体操作路径：
一、确认输入文件格式与内容完整性
唐库AI拆书工具依赖可读文本结构判断书籍性质，若源文件为图像型PDF或加密文档，将无法提取有效语义特征，进而影响类型识别结果。确保输入文件为文字可选中、无权限限制的UTF-8编码文本或标准PDF（含嵌入字体与逻辑阅读顺序）。
1、打开唐库AI拆书工具网页端或客户端，点击“上传文件”按钮。
2、选择本地文件，优先选用TXT、EPUB或带OCR文本层的PDF格式。
3、上传完成后，观察右上角状态栏是否显示“文本已解析，准备分析”；若显示“仅图像，需OCR处理”，则暂停后续步骤并启用内置OCR模块。
二、手动触发类型识别引擎
工具默认在上传后3秒内自动启动类型识别，但部分版本存在延迟响应或静默失败情况，需通过界面控件强制刷新识别流程，以激活基于BERT变体的领域分类模型。
1、在文件解析完成页面，找到右侧面板中的“内容分析”区域。
2、点击“重新识别类型”按钮（图标为两个交错的A字母）。
3、等待进度条走完，查看下方“预测类别”字段是否出现如“心理学专著”“古典小说”“大学教材”等三级标签。
三、导入自定义分类规则包
当通用模型对小众领域（如地方志、古籍影印本、内部技术手册）识别准确率偏低时，可通过加载用户预置的规则包增强判别能力。该机制基于关键词密度加权与章节标题模式匹配。
1、进入“设置”菜单，选择“分类规则管理”。
2、点击“导入规则包”，上传后缀为.rule的JSON配置文件（须含"book_type"、"trigger_keywords"、"chapter_pattern"三项字段）。
3、在当前任务页点击“应用规则包并重分类”，系统将在5秒内返回更新后的类型标签。
四、利用章节结构反推书籍属性
唐库AI支持通过检测目录层级、标题编号体系及段落缩进规律，逆向推断书籍出版年代、学科体系与读者定位。此方法不依赖全文语义，适用于残缺文本或低质量扫描件。
1、在文档预览区右侧，点击“结构分析”标签页。
2、确认是否识别出≥3级标题（如“第一章→第一节→一、”），若显示“结构完整”，则继续下一步。
3、点击“按结构推定类型”，系统将输出类似“20世纪中期高等教育用书（理工类）”的判定结果。
五、校正并锁定分类标签
识别结果支持人工干预，所有修改将写入元数据并同步至导出文件的ID3或OPF标签中，避免重复识别时被覆盖。
1、在“分类标签”输入框中，删除错误项，键入标准学科分类代码（如《中国图书馆分类法》第五版代码：I247.5代表“新体长篇小说”）。
2、从下拉菜单中选择对应大类（文学→中国文学→小说→当代小说）。
3、点击“锁定标签并保存元数据”，界面上方将弹出绿色提示条：“标签已固化，不再参与自动重识别”。
