NLP 用 Python: 複数のタイトルとサブタイトルを含む PDF テキストを処理するには?
自然言語処理 (NLP) では、PDF テキストの処理は重要なタスクです。ただし、PDF に複数のタイトルとサブタイトルが含まれている場合、テキストの抽出と処理はより複雑になります。この記事では、Python と関連ライブラリを使用してこのタイプの PDF テキストを処理する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。
まず、PyPDF2 ライブラリを使用して PDF ドキュメントを読み取ります。 PyPDF2 は、PDF 内のテキストを簡単に抽出して操作できる PDF 処理用の Python ライブラリです。 pip を使用してライブラリをインストールできます。
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()
上記のコードでは、example.pdf という名前の PDF ファイルを開き、PDF 読み取りオブジェクトを作成しました。次に、各ページをループしてテキストを抽出し、リストに保存します。
PDF テキストを取得したら、正規表現を使用してタイトルとサブタイトルを一致させることができます。以下は、特定の見出しと小見出しのパターンに基づいてテキストを抽出する方法を示すサンプル コードです。
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)
上記のコードでは、2 つの正規表現パターンを定義しています。1 つはタイトルと一致し、もう 1 つはサブタイトルと一致します。次に、テキストの各ページを繰り返し、各行をこれらのパターンと照合します。照合が成功すると、タイトルまたはサブタイトルが抽出され、対応するリストに保存されます。
上記のコードを使用すると、複数のタイトルとサブタイトルを含む PDF テキストを抽出できます。次に、必要に応じて、テキスト分析、セマンティックモデリング、情報抽出などのさらなる処理を実行できます。
この記事が、複数のタイトルやサブタイトルを含む PDF テキストを処理する際に Python および関連ライブラリを使用する際に役立つことを願っています。自然言語処理技術の応用が成功することを祈っています。
上記は複数のタイトルとサブタイトルを含むPDFテキストを処理する方法です。もちろん、具体的な処理方法は PDF テキストの構造とニーズによって異なります。ご自身の状況に応じて調整し、最適化することができます。
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