NLP 用 Python: PDF ファイルからキーワードを自動的に抽出するにはどうすればよいですか?
NLP 用 Python: PDF ファイルからキーワードを自動的に抽出するにはどうすればよいですか?
自然言語処理 (NLP) では、キーワードの抽出は重要なタスクです。テキストから最も代表的で有益な単語やフレーズを識別できます。この記事では、Pythonを使ってPDFファイルからキーワードを抽出する方法と、具体的なコード例を紹介します。
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依存ライブラリのインストール
始める前に、必要な Python ライブラリをいくつかインストールする必要があります。これらのライブラリは、PDF ファイルの処理やキーワード抽出の実行に役立ちます。ターミナルで次のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールしてください:pip install PyPDF2 pip install nltk
ログイン後にコピー ライブラリとモジュールのインポート
コードを書き始める前に、必要なライブラリとモジュールをインポートする必要があります。以下は、インポートする必要があるライブラリとモジュールのサンプル コードです。import PyPDF2 from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist
ログイン後にコピーPDF ファイルの読み取り
まず、PyPDF2 ライブラリを使用して PDF ファイルを読み取る必要があります。以下は、PDF ファイルを読み取ってテキストに変換するサンプル コードです。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
ログイン後にコピーテキスト データの処理
キーワードを抽出する前に、テキスト データの前処理を行う必要があります。 。これには、ストップワードの削除、単語の分割、出現頻度の計算などが含まれます。サンプル コードは次のとおりです。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
ログイン後にコピーキーワードの抽出
これで、前処理されたテキスト データを使用してキーワードを抽出できます。サンプル コードは次のとおりです。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
ログイン後にコピーコードを実行して結果を出力します
最後に、コードを実行して、抽出されたキーワードを出力します。以下はサンプル コードです: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)
ログイン後にコピー
上記の手順により、Python を使用して PDF ファイルからキーワードを自動的に抽出することに成功しました。必要に応じてコードを調整し、抽出するキーワードの数を増減できます。
上記は、Python を使用して PDF ファイルからキーワードを自動的に抽出する方法の簡単な紹介とコード例です。この記事が NLP でのキーワード抽出に役立つことを願っています。ご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
以上がNLP 用 Python: PDF ファイルからキーワードを自動的に抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。
