Python pour le NLP : Comment gérer un texte PDF contenant plusieurs titres et sous-titres ?

Python pour le NLP : Comment gérer un texte PDF contenant plusieurs titres et sous-titres ?

En traitement du langage naturel (NLP), le traitement du texte PDF est une tâche importante. Cependant, lorsqu’un PDF contient plusieurs titres et sous-titres, l’extraction et le traitement du texte deviennent plus complexes. Cet article expliquera comment utiliser Python et les bibliothèques associées pour traiter ce type de texte PDF et fournira des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous utiliserons la bibliothèque PyPDF2 pour lire des documents PDF. PyPDF2 est une bibliothèque Python de traitement de PDF qui peut facilement extraire et manipuler du texte dans des PDF. Vous pouvez installer la bibliothèque en utilisant pip.

import PyPDF2

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

# 创建一个PDF读取对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

# 获取PDF中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages

# 逐页读取文本
text = []
for page_num in range(num_pages):
    page = pdf_reader.getPage(page_num)
    text.append(page.extract_text())

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

Dans le code ci-dessus, nous avons ouvert le fichier PDF nommé example.pdf et créé un objet de lecture PDF. Nous parcourons ensuite chaque page, extrayons le texte et le stockons dans une liste.

Après avoir obtenu le texte PDF, nous pouvons utiliser des expressions régulières pour faire correspondre les titres et les sous-titres. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code qui montre comment extraire du texte en fonction de modèles de titres et de sous-titres spécifiques.

import re

# 定义标题和子标题的正则表达式
title_pattern = r'^d+.s(.+)$'  # 例如：1. 标题
sub_title_pattern = r'^d+.d+.s(.+)$'  # 例如：1.1. 子标题

# 提取标题和子标题
titles = []
sub_titles = []

for page in text:
    lines = page.split('
')
    for line in lines:
        title_match = re.match(title_pattern, line)
        sub_title_match = re.match(sub_title_pattern, line)
        
        if title_match:
            title = title_match.group(1)
            titles.append(title)
        elif sub_title_match:
            sub_title = sub_title_match.group(1)
            sub_titles.append(sub_title)

Dans le code ci-dessus, nous avons défini deux modèles d'expression régulière : l'un pour correspondre au titre et l'autre pour correspondre au sous-titre. Nous parcourons ensuite chaque page de texte, en faisant correspondre chaque ligne à ces modèles. Si la correspondance réussit, le titre ou le sous-titre est extrait et stocké dans la liste correspondante.

En utilisant le code ci-dessus, nous pouvons extraire du texte PDF contenant plusieurs titres et sous-titres. Ensuite, nous pouvons effectuer des traitements supplémentaires en fonction de nos besoins, tels que l'analyse de texte, la modélisation sémantique ou l'extraction d'informations.

J'espère que cet article pourra vous aider à utiliser Python et les bibliothèques associées lors du traitement de texte PDF contenant plusieurs titres et sous-titres. Je vous souhaite du succès dans l'application de la technologie de traitement du langage naturel !

Ce qui précède est une méthode pour gérer le texte PDF contenant plusieurs titres et sous-titres. Bien entendu, la méthode de traitement spécifique dépend de la structure du texte PDF et de vos besoins. Vous pouvez ajuster et optimiser en fonction de votre propre situation.

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!