Python für NLP: Wie gehe ich mit PDF-Text um, der mehrere Schlüsselwörter enthält?

Python für NLP: Wie verarbeite ich PDF-Text mit mehreren Schlüsselwörtern?

Einführung:
Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Verarbeitung von PDF-Texten mit mehreren Schlüsselwörtern eine häufige Anforderung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Python-Bibliothek zum Erreichen dieser Funktion verwenden, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Vorbereitung
   Bevor wir beginnen, müssen wir einige notwendige Python-Bibliotheken installieren:
2. PyPDF2: zum Lesen und Bearbeiten von PDF-Dokumenten.
3. re: für den Abgleich regulärer Ausdrücke.

Diese Bibliotheken können über den folgenden Befehl installiert werden:

pip install PyPDF2

2. PDF-Text lesen
   Zuerst müssen wir den Text im PDF-Dokument lesen. Diese Funktionalität kann einfach mit der PyPDF2-Bibliothek erreicht werden. Das Folgende ist ein Beispielcode:

import PyPDF2

def read_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        text = ''
        for page in reader.pages:
            text += page.extract_text()
    return text

Der obige Code definiert eine Funktion read_pdf, die den Pfad einer PDF-Datei als Eingabe akzeptiert und den Textinhalt in der Datei zurückgibt. read_pdf，该函数接受一个PDF文件的路径作为输入，并返回该文件中的文本内容。

3. 搜索关键字
   接下来，我们需要根据给定的关键字来搜索文本。使用正则表达式(re)库可以实现这一功能。以下是一个示例代码：

import re

def search_keywords(text, keywords):
    matches = []
    for keyword in keywords:
        pattern = re.compile(r'' + keyword + r'', re.IGNORECASE)
        matches.extend(pattern.findall(text))
    return matches

上面的代码定义了一个函数search_keywords，该函数接受一个文本字符串和一个关键字列表作为输入，并返回在文本中找到的关键字列表。

4. 示例应用
   现在让我们看一个完整的示例，将上面的两个函数结合起来。以下是一个示例代码：

pdf_file = 'example.pdf'
keywords = ['Python', 'NLP', '文本处理']

text = read_pdf(pdf_file)
matches = search_keywords(text, keywords)

print("关键字搜索结果：")
for match in matches:
    print(match)

上面的代码首先指定了一个要处理的PDF文件example.pdf和一组关键字列表（可以根据实际情况进行修改）。然后，它调用read_pdf函数读取文本，并使用search_keywords

Nach Schlüsselwörtern suchen

Als nächstes müssen wir den Text anhand der angegebenen Schlüsselwörter durchsuchen. Diese Funktionalität kann mithilfe der regulären Ausdrucksbibliothek (re) erreicht werden. Hier ist ein Beispielcode:


rrreee

Der obige Code definiert eine Funktion search_keywords, die eine Textzeichenfolge und eine Liste von Schlüsselwörtern als Eingabe akzeptiert und die in der Textliste gefundenen Schlüsselwörter zurückgibt.

Beispielanwendung
• Schauen wir uns nun ein vollständiges Beispiel an, das die beiden oben genannten Funktionen kombiniert. Das Folgende ist ein Beispielcode:
• rrreee
Der obige Code gibt zunächst eine zu verarbeitende PDF-Datei example.pdf und eine Reihe von Schlüsselwortlisten an (kann entsprechend der tatsächlichen Situation geändert werden). Anschließend ruft es die Funktion read_pdf auf, um den Text zu lesen, und verwendet die Funktion search_keywords, um nach Schlüsselwörtern im Text zu suchen. Abschließend werden alle Suchergebnisse ausgedruckt.

Fazit:

Durch die Verwendung von PyPDF2 und der Re-Bibliothek können wir problemlos PDF-Text verarbeiten, der mehrere Schlüsselwörter enthält. Das obige Beispiel bietet ein Grundgerüst, das je nach tatsächlichem Bedarf weiter modifiziert und erweitert werden kann.

• Hinweise:
• Wenn Sie PyPDF2 zum Verarbeiten von PDF-Dokumenten verwenden, müssen Sie einige Einschränkungen beachten, z. B. kann es sein, dass einige Dokumente Text nicht korrekt extrahieren.

🎜Der Abgleich mit regulären Ausdrücken kann aufgrund unterschiedlicher Schlüsselwörter zu unterschiedlichen Ergebnissen führen und kann entsprechend der tatsächlichen Situation angepasst werden. 🎜🎜🎜Referenzen: 🎜🎜🎜PyPDF2-Dokumentation: https://pythonhosted.org/PyPDF2/index.html 🎜🎜Python-RE-Bibliotheksdokumentation: https://docs.python.org/3/library/re.html🎜 🎜

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