Python pour le NLP : Comment extraire automatiquement des mots-clés des fichiers PDF ?

Python pour le NLP : Comment extraire automatiquement des mots-clés des fichiers PDF ?

Dans le traitement du langage naturel (NLP), l'extraction de mots clés est une tâche importante. Il est capable d’identifier les mots ou expressions les plus représentatifs et informatifs du texte. Cet article expliquera comment utiliser Python pour extraire des mots-clés à partir de fichiers PDF et joindra des exemples de code spécifiques.

1. Installer les bibliothèques dépendantes
   Avant de commencer, nous devons installer plusieurs bibliothèques Python nécessaires. Ces bibliothèques nous aideront à traiter les fichiers PDF et à effectuer l'extraction de mots clés. Veuillez exécuter la commande suivante dans le terminal pour installer les bibliothèques requises :

   pip install PyPDF2
   pip install nltk

2. Importer des bibliothèques et des modules
   Avant de commencer à écrire du code, nous devons importer les bibliothèques et modules requis. Voici l'exemple de code des bibliothèques et des modules qui doivent être importés :

   import PyPDF2
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.probability import FreqDist

3. Lecture de fichiers PDF
   Tout d'abord, nous devons lire les fichiers PDF avec la bibliothèque PyPDF2. Voici l'exemple de code pour lire un fichier PDF et le convertir en texte :

   def extract_text_from_pdf(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        text += reader.getPage(page).extract_text()
    return text

4. Traitement des données texte
   Avant d'extraire des mots-clés, nous devons effectuer un prétraitement sur les données texte. Cela inclut la suppression des mots vides, la segmentation des mots et le calcul de la fréquence des occurrences, etc. Voici l'exemple de code :

   def preprocess_text(text):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words]
    fdist = FreqDist(filtered_tokens)
    return fdist

5. Extraire des mots-clés
   Maintenant, nous pouvons utiliser les données textuelles prétraitées pour extraire des mots-clés. Voici l'exemple de code :

   def extract_keywords(file_path, top_n):
    text = extract_text_from_pdf(file_path)
    fdist = preprocess_text(text)
    keywords = [pair[0] for pair in fdist.most_common(top_n)]
    return keywords

6. Exécutez le code et imprimez les résultats
   Enfin, nous pouvons exécuter le code et imprimer les mots-clés extraits. Voici l'exemple de code :

   file_path = 'example.pdf'  # 替换为你的PDF文件路径
   top_n = 10  # 希望提取的关键词数量
   
   keywords = extract_keywords(file_path, top_n)
   print("提取到的关键词：")
   for keyword in keywords:
    print(keyword)

Grâce aux étapes ci-dessus, nous avons utilisé avec succès Python pour extraire automatiquement des mots-clés des fichiers PDF. Vous pouvez ajuster le code et extraire plus ou moins de mots-clés selon vos besoins.

Ce qui précède est une brève introduction et un exemple de code sur la façon d'utiliser Python pour extraire automatiquement des mots-clés à partir de fichiers PDF. J'espère que cet article vous sera utile pour l'extraction de mots clés en PNL. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me les poser.

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!