随着计算机应用技术与在线教育、在线考试相关理论和方法的发展与结合,计算机已经逐步成为教育环节中需要使用的常用辅助工具。考试成为教学环节中具有重要影响作用的组成部分,在考试过程中试卷发挥着重要的作用。以往考试多采用线下的纸质试卷进行,编写试卷主要使用Word等文本编辑软件进行,这样就现存了大量的试题文档文件。在线考试逐步发展起来,很多考试使用计算机作为考试工具。试卷如果仍然采用传统的手工录入方式就难以满足题库系统的发展速度,因此如何利用计算机技术将大量的现存的试题文档中的试题内容准确、快速的导入到题库系统中成为在线考试系统发展过程中需要面对的重要研究课题。论文主要研究了将以Word文件格式保存的试题文档中的试题文本信息进行智能抽取、识别并导入试题库系统的技术和理论。论文首先介绍了试题文档的结构,以及Java相关技术获取文档内容的方式。根据试题文档的结构特点,使用规则引擎Drools进行试题内容结构分析,将不同试题部分内容抽取出来,再抽取出来的试题信息内容形成符合QTI标准的XML文件供题库系统灵活调用。使用Drools规则引擎,可以将复杂多变的试题解析规则的业务逻辑从编码工作中分离出来,从而实现比较智能的、具有自适应试题内容变化的试题识别、提取功能,减少试题识别时人工输入的劳动量。最后在将功能应用于原有考试系统的J2EE框架中。经过系统的测试使用,达到良好的试题内容的提取和导入效果。