


Python pour le NLP : Comment gérer les fichiers PDF contenant plusieurs colonnes de texte ?
Python pour le NLP : Comment traiter des fichiers PDF contenant plusieurs colonnes de texte ?
En traitement du langage naturel (NLP), le traitement de fichiers PDF contenant plusieurs colonnes de texte est une tâche courante. Ce type de fichier PDF est généralement créé à partir de documents papier ou électroniques numérisés, où le texte est organisé en plusieurs colonnes, ce qui pose certains défis en matière d'extraction et de traitement du texte. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Python et certaines bibliothèques couramment utilisées pour traiter ce type de fichiers PDF, et fournirons des exemples de code correspondants.
- Installer les bibliothèques dépendantes
Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques Python pour traiter les fichiers PDF et l'extraction de texte. Utilisez la commande suivante pour installer les bibliothèques requises :
pip install PyPDF2 pip install textract pip install pdfplumber
- Utilisation de la bibliothèque PyPDF2
La bibliothèque PyPDF2 est une bibliothèque populaire pour le traitement des fichiers PDF. Il fournit des fonctionnalités pratiques telles que la fusion, le fractionnement et l'extraction de texte, etc. Vous trouverez ci-dessous l'exemple de code pour extraire un fichier PDF contenant plusieurs colonnes de texte à l'aide de la bibliothèque PyPDF2 :
import PyPDF2 def extract_text_from_pdf(file_path): pdf_file = open(file_path, 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) text = '' for page in range(pdf_reader.numPages): page_obj = pdf_reader.getPage(page) text += page_obj.extract_text() return text # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
- Utilisation de la bibliothèque de textes
La bibliothèque de textes est une bibliothèque puissante qui peut être utilisée pour extraire du texte à partir de différents types de fichiers. , y compris le texte PDF. Il prend en charge plusieurs façons d'extraire du texte, y compris la technologie OCR. Voici un exemple de code permettant d'utiliser la bibliothèque de textes pour extraire un fichier PDF contenant plusieurs colonnes de texte :
import textract def extract_text_from_pdf(file_path): text = textract.process(file_path, method='pdfminer') return text.decode('utf-8') # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
- Utilisation de la bibliothèque pdfplumber
La bibliothèque pdfplumber est une bibliothèque spécialement conçue pour traiter les fichiers PDF, offrant des fonctionnalités plus riches et choix. Vous trouverez ci-dessous l'exemple de code pour extraire un fichier PDF contenant plusieurs colonnes de texte à l'aide de la bibliothèque pdfplumber :
import pdfplumber def extract_text_from_pdf(file_path): pdf = pdfplumber.open(file_path) text = '' for page in pdf.pages: text += page.extract_text() return text # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
Résumé :
Cet article montre comment utiliser Python et plusieurs bibliothèques couramment utilisées pour traiter des fichiers PDF contenant plusieurs colonnes de texte. Nous avons présenté les trois bibliothèques PyPDF2, texttract et pdfplumber et fourni des exemples de code correspondants. Ces bibliothèques fournissent toutes des fonctions pratiques qui rendent le traitement de ce type de fichiers PDF simple et efficace. J'espère que cet article vous aidera à traiter les fichiers PDF en PNL.
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!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
