Python pour le NLP : Comment extraire et analyser les notes de bas de page et de fin de fichiers PDF ?

Python pour le NLP : Comment extraire et analyser les notes de bas de page et les notes de fin de fichiers PDF

Introduction :
Le traitement du langage naturel (NLP) est une direction de recherche importante dans les domaines de l'informatique et de l'intelligence artificielle. En tant que format de document courant, les fichiers PDF sont souvent rencontrés dans des applications pratiques. Cet article décrit comment utiliser Python pour extraire et analyser les notes de bas de page et les notes de fin de fichiers PDF afin de fournir des informations textuelles plus complètes pour les tâches NLP. L'article sera introduit avec des exemples de code spécifiques.

1. Installer et importer des bibliothèques associées
Pour implémenter la fonction d'extraction de notes de bas de page et de notes de fin à partir de fichiers PDF, nous devons installer et importer certaines bibliothèques Python associées. Les détails sont les suivants :

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six
pip install nltk

Importez les bibliothèques requises :

import PyPDF2
from pdfminer.high_level import extract_text
import nltk
nltk.download('punkt')

2. Extraire le texte PDF
Tout d'abord, nous devons extraire le texte brut du fichier PDF pour un traitement ultérieur. Ceci peut être réalisé en utilisant la bibliothèque PyPDF2 ou la bibliothèque pdfminer.six. Voici un exemple de code utilisant ces deux bibliothèques :

# 使用PyPDF2库提取文本
def extract_text_pypdf2(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = pdf_reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        page_obj = pdf_reader.getPage(page)
        text += page_obj.extractText()
    return text

# 使用pdfminer.six库提取文本
def extract_text_pdfminer(file_path):
    return extract_text(file_path)

3. Extraire les notes de bas de page et les notes de fin
De manière générale, les notes de bas de page et les notes de fin sont ajoutées dans les livres papier pour compléter ou expliquer le contenu principal du texte. Dans les fichiers PDF, les notes de bas de page et de fin apparaissent généralement sous différentes formes, par exemple en bas ou sur le côté de la page. Pour extraire ces informations supplémentaires, nous devons analyser la structure et le style du document PDF.

Dans l'exemple réel, nous supposons que la note de bas de page se trouve en bas de page. Analysez simplement le texte brut et recherchez le contenu au bas du texte.

def extract_footnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    footnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9')):
                footnotes += token + "
"
    return footnotes

def extract_endnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    endnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v', 'vi', 'vii', 'viii', 'ix')):
                endnotes += token + "
"
    return endnotes

4. Exemple de démonstration
J'ai choisi un livre PDF avec des notes de bas de page et des notes de fin comme exemple pour montrer comment utiliser la méthode ci-dessus pour extraire et analyser les notes de bas de page et de fin. Voici un exemple de code complet :

def main(file_path):
    text = extract_text_pdfminer(file_path)
    footnotes = extract_footnotes(text)
    endnotes = extract_endnotes(text)
    print("脚注：")
    print(footnotes)
    print("尾注：")
    print(endnotes)

if __name__ == "__main__":
    file_path = "example.pdf"
    main(file_path)

Dans l'exemple ci-dessus, nous extrayons d'abord le texte brut du fichier PDF via la fonction extract_text_pdfminer. Ensuite, extrayez les notes de bas de page et les notes de fin via les fonctions extract_footnotes et extract_endnotes. Enfin, nous imprimons les notes de bas de page et de fin extraites.

Conclusion :
Cet article explique comment extraire des notes de bas de page et des notes de fin de fichiers PDF à l'aide de Python et fournit des exemples de code correspondants. Grâce à ces méthodes, nous pouvons comprendre le contenu du texte de manière plus complète et fournir des informations plus utiles pour les tâches de PNL. J'espère que cet article vous aidera lors du traitement de fichiers PDF !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!