NLP 用 Python: 複数の PDF ファイルを含むテキストを処理するには?

NLP 用 Python: 複数の PDF ファイルを含むテキストを処理するには?

はじめに:
自然言語処理 (NLP) は、コンピューターと人間の言語の間の対話に関する分野です。データは増加し続けるため、大量のテキスト データを処理するときに PDF 形式のファイルに遭遇することがあります。この記事では、Python を使用して複数の PDF ファイルを含むテキストを処理する方法と具体的なコード例を紹介します。

1. 必要な Python パッケージをインストールします:
   始める前に、必要な Python パッケージをいくつかインストールする必要があります。 pip コマンドを使用して、必要なパッケージをインストールできます。

pip install PyPDF2 textract

2. 必要なライブラリのインポート:
   PDF ファイルとテキストを処理するには、いくつかの Python ライブラリをインポートする必要があります。必要なライブラリは次のとおりです:

import PyPDF2
import textract
import glob

3. PDF ファイルの取得:
   まず、複数の PDF ファイルが含まれるフォルダー パスを取得する必要があります。 glob ライブラリを使用して、すべての PDF ファイルのパスを取得し、リストに保存できます。

pdf_folder_path = "path/to/pdf/folder"
pdf_files = glob.glob(pdf_folder_path + "/*.pdf")

4. PDF ファイルの読み取り:
   次に、すべての PDF ファイルをスキャンして、その内容を読み取る必要があります。 PyPDF2 ライブラリを使用して PDF ファイルを読み取ることができます。

for pdf_file in pdf_files:
    with open(pdf_file, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        num_pages = pdf_reader.numPages
        text = ""
        for page in range(num_pages):
            page_obj = pdf_reader.getPage(page)
            text += page_obj.extractText()

5. テキスト コンテンツの抽出:
   PDF ファイルを読み込んだ後、textrac ライブラリを使用して PDF ファイル内のテキスト コンテンツを抽出できます。以下に示すように:

text = textract.process(pdf_file).decode('utf-8')

6. きれいなテキスト コンテンツ:
   通常、PDF ファイルのテキスト コンテンツには、形式が正しくないか、特殊な文字が含まれています。正規表現やその他のテキスト処理ツールを使用して、テキスト コンテンツをクリーンアップできます。簡単な例を次に示します。

import re

cleaned_text = re.sub('
', ' ', text)  # 去除换行符
cleaned_text = re.sub('s+', ' ', cleaned_text)  # 去除多余的空格
cleaned_text = re.sub('[^a-zA-Z0-9s]', '', cleaned_text)  # 去除非字母数字字符

7. テキストをファイルに保存する:
   最後に、後で使用できるように、処理されたテキストをファイルに保存できます。

output_file_path = "path/to/output/file.txt"
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(cleaned_text)

概要:
Python と対応するライブラリを使用すると、複数の PDF ファイルを含むテキストを簡単に処理できます。 PDF ファイルの内容を読み取り、テキスト内容を抽出し、クリーンアップして変換することができます。これらの処理されたテキストは、さらなる分析、マイニング、またはモデリングに使用できます。

以上、複数のPDFファイルを含むテキストを処理する方法をご紹介しましたので、お役に立てれば幸いです。

以上がNLP 用 Python: 複数の PDF ファイルを含むテキストを処理するには?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。