目前公开资料显示Chrome浏览器未提供专门的内容结构复杂性自动识别系统。不过开发者可通过实验性API实现特定场景下的图文解析功能，例如在Chrome Canary版本中启用“实验性网络平台功能”后，能调用人脸识别、条形码检测和文本识别接口。这些工具主要针对图像中的元素定位而非整体页面结构分析，需配合JavaScript代码手动编写逻辑判断规则。
若需评估网页内容复杂度，可借助第三方扩展程序或开发者工具进行模拟测算。打开浏览器控制台输入window.FaceDetector/window.BarcodeDetector/window.TextDetector等命令验证支持情况，但此类功能局限于局部特征提取，无法自动生成完整的文档层级分析报告。对于普通用户而言，目前没有内置的一键式解决方案。
实际项目中建议采用组合方案：利用Chrome扩展商店中的SEO分析工具辅助判断页面元素分布，结合Lighthouse性能审计报告中的结构评分指标综合评估。开发者如需深度定制，可通过Web Scraper类插件训练模型实现特定网站的结构化数据抽取，但这需要额外的编程工作。
通过上述方法间接实现内容复杂度分析时，每次修改设置后建议立即测试验证效果。遇到技术障碍可查阅Chrome开发者文档或参与相关技术社区讨论获取支持。由于浏览器本身不提供开箱即用的自动识别系统，用户需根据具体需求选择合适的技术方案组合实施。