NLP 用の Python: PDF ファイルから本文と引用テキストを抽出して分析するにはどうすればよいですか?

NLP 用 Python: PDF ファイルから本文と引用テキストを抽出して分析するにはどうすればよいですか?

はじめに:
テキスト データの量が増加することで、さまざまな分野で自然言語処理 (NLP) の重要性が高まっています。現在、多くの学術研究や業界プロジェクトでは、主要なテキスト ソースとして PDF ファイルが使用されています。したがって、PDF ファイルから本文および引用テキストを抽出して分析することが非常に重要になります。この記事では、Python を使用してこれを実現する方法を説明し、詳細なコード例を示します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインストールする
始める前に、一般的に使用される 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。 pip コマンドを使用して簡単にインストールできます。コマンド ライン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ます。

pip install PyPDF2
pip install nltk

ステップ 2: PDF ファイルをロードする
Python では、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。以下のコードは、「sample.pdf」という名前の PDF ファイルをロードする方法を示しています。

import PyPDF2

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

# 创建一个PDF阅读器对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

# 获取PDF文件中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages

# 遍历每一页并获取文本内容
text_content = ""
for page in range(num_pages):
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    text_content += page_obj.extract_text()

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

ステップ 3: 本文と引用テキストを抽出する
PDF ファイルが正常に読み込まれたら、次のタスクは本文と引用テキストをそこから抽出することです。この例では、正規表現を使用して本文と引用テキストを照合します。また、テキスト処理には nltk ライブラリを使用します。

rree

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