Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis badan dan memetik teks daripada fail PDF?

Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis kandungan dan memetik teks daripada fail PDF?

Pengenalan:
Jumlah data teks yang semakin meningkat menjadikan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) semakin penting dalam pelbagai bidang. Hari ini, banyak penyelidikan akademik dan projek industri menggunakan fail PDF sebagai sumber teks utama. Oleh itu, mengekstrak dan menganalisis teks utama dan petikan daripada fail PDF menjadi sangat kritikal. Artikel ini menerangkan cara untuk mencapai ini menggunakan Python dan menyediakan contoh kod terperinci.

Langkah 1: Pasang perpustakaan yang diperlukan
Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan Python yang biasa digunakan. Mereka boleh dipasang dengan mudah menggunakan arahan pip. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk memasang perpustakaan yang diperlukan:

pip install PyPDF2
pip install nltk

Langkah 2: Muatkan fail PDF
Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membaca fail PDF. Kod di bawah menunjukkan cara memuatkan fail PDF bernama "sample.pdf".

import PyPDF2

# 打开PDF文件
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')

# 创建一个PDF阅读器对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

# 获取PDF文件中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages

# 遍历每一页并获取文本内容
text_content = ""
for page in range(num_pages):
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    text_content += page_obj.extract_text()

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

Langkah 3: Ekstrak isi dan teks petikan
Setelah kami berjaya memuatkan fail PDF, tugas seterusnya ialah mengekstrak kandungan dan memetik teks daripadanya. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan kandungan dan petikan teks. Juga, kami akan menggunakan perpustakaan nltk untuk pemprosesan teks.

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis badan dan memetik teks daripada fail PDF?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!