论文目录是论文的重要组成部分，它可以指引读者快速了解论文的结构和内容。传统的目录生成方式需要手动操作，费时费力且容易出错。论文目录自动生成技术的研究旨在解决这一问题，但目前仍存在不完整性的问题。
文档结构复杂性
- 文档结构复杂时，目录生成器可能难以识别和提取所有章节、小节等结构元素。
- 多级嵌套文档和不规则的文本布局也会增加自动生成目录的难度。
- 不同文档格式（如 PDF、Word）的结构差异也带来挑战。
标注文法模糊性
- 标注文法模糊时，目录生成器难以确定文本中哪些部分属于标题。
- 隐式标题（如标题中不包含章节号）和非标准字体格式的标题可能被忽视。
- 缩写、数字和符号的使用也会导致标注文法不明确。
章节编号不规范
- 论文中章节编号不规范会影响目录自动生成。
- 如未按顺序对章节编号，或使用非连续的章节号，目录生成器可能无法正确提取章节信息。
- 缺失或错误的章节编号也会导致目录不完整。
标题提取算法缺陷
- 标题提取算法的性能决定了目录生成器的准确性和完整性。
- 算法效率低或识别准确率不高，会导致遗漏标题或提取错误标题。
- 不同语言的标题提取算法也需要考虑语言差异带来的挑战。
文本语义理解不足
- 目录自动生成本质上是文本理解任务。
- 为了准确提取标题，目录生成器需要理解文本的语义。
- 对于含有多义词、同义词和复杂句式的文本，语义理解将变得更加困难。
辅助信息忽视
- 论文中除了标题之外，还可能包含其他辅助信息，如作者、日期、关键词等。
- 目录自动生成器需要能够提取和处理这些辅助信息，以生成完整的目录。
- 忽视辅助信息会影响目录的完整性和美观性。
