NLP 用 Python: 複数のキーワードを含む PDF テキストを処理するには?

NLP 用 Python: 複数のキーワードを含む PDF テキストを処理するには?

はじめに:
自然言語処理 (NLP) の分野では、複数のキーワードを含む PDF テキストを処理することが一般的な要件です。この記事では、Python ライブラリを使用してこの機能を実現する方法と、具体的なコード例を紹介します。

1. 準備
   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:
2. PyPDF2: PDF ドキュメントの読み取りと操作に使用します。
3. re: 正規表現のマッチングに使用されます。

これらのライブラリは、次のコマンドでインストールできます:

pip install PyPDF2

2. PDF テキストの読み取り
   まず、PDF ドキュメント内のテキストを読み取る必要があります。この機能は、PyPDF2 ライブラリを使用して簡単に実現できます。以下はサンプル コードです:

import PyPDF2

def read_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        text = ''
        for page in reader.pages:
            text += page.extract_text()
    return text

上記のコードは関数 read_pdf を定義します。この関数は PDF ファイルのパスを入力として受け取り、ファイル内のテキスト コンテンツを返します。

3. キーワードの検索
   次に、指定されたキーワードに基づいてテキストを検索する必要があります。この機能は、正規表現 (re) ライブラリを使用して実現できます。以下はサンプル コードです:

import re

def search_keywords(text, keywords):
    matches = []
    for keyword in keywords:
        pattern = re.compile(r'' + keyword + r'', re.IGNORECASE)
        matches.extend(pattern.findall(text))
    return matches

上記のコードは、テキスト文字列とキーワード リストを入力として受け取り、検索されたキーワードのテキスト リストを返す関数 search_keywords を定義します。 。

4. サンプル アプリケーション
   次に、上記の 2 つの関数を組み合わせた完全な例を見てみましょう。以下はサンプル コードです。

pdf_file = 'example.pdf'
keywords = ['Python', 'NLP', '文本处理']

text = read_pdf(pdf_file)
matches = search_keywords(text, keywords)

print("关键字搜索结果：")
for match in matches:
    print(match)

上記のコードでは、まず、処理対象の PDF ファイル example.pdf と一連のキーワード リスト (実際の状況 ）。次に、read_pdf 関数を呼び出してテキストを読み取り、search_keywords 関数を使用してテキスト内のキーワードを検索します。最後に、すべての検索結果を出力します。

結論:
PyPDF2 と re ライブラリを使用すると、複数のキーワードを含む PDF テキストを簡単に処理できます。上記の例は、実際のニーズに応じてさらに変更および拡張できる基本的なフレームワークを提供します。

注:

• PyPDF2 を使用して PDF ドキュメントを処理する場合は、いくつかの制限に注意する必要があります。たとえば、一部のドキュメントではテキストを正しく抽出できない場合があります。
• 正規表現の一致では、キーワードが異なると異なる結果が生じる可能性があり、実際の状況に応じて調整できます。

参考資料:

• PyPDF2 ドキュメント: https://pythonhosted.org/PyPDF2/index.html
• Python ライブラリ ドキュメント: https: //docs.python.org/3/library/re.html

以上がNLP 用 Python: 複数のキーワードを含む PDF 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。