NLP용 Python을 사용하여 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?

NLP용 Python을 사용하여 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?

소개:
자연어 처리(NLP)는 인공 지능 분야의 중요한 분야 중 하나입니다. NLP의 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 텍스트 데이터는 NLP의 핵심 자원이므로 다양한 소스에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법이 NLP의 기본 작업이 되었습니다. PDF 파일은 일반적인 문서 형식입니다. 이 기사에서는 NLP용 Python을 사용하고 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법을 소개합니다.

1단계: 종속 라이브러리 설치
먼저 PDF 파일을 처리하는 데 필요한 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 그중 가장 중요한 것은 PDF 파일을 읽고 구문 분석하는 데 도움이 되는 PyPDF2 라이브러리입니다. PyPDF2 라이브러리는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install PyPDF2

2단계: PDF 파일 읽기
시작하기 전에 데모용 샘플 PDF 파일을 준비해야 합니다. 샘플 PDF 파일 이름이 "sample.pdf"라고 가정합니다. 다음으로 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 아래와 같이 PDF 파일을 읽습니다.

import PyPDF2

filename = "sample.pdf"

# 打开PDF文件
pdf_file = open(filename, 'rb')

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

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

# 逐页提取文本
text_data = []
for page in range(num_pages):
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    text_data.append(page_obj.extractText())

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

위 코드에서는 먼저 PDF 파일을 연 다음 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 PDF 리더를 만듭니다. 그런 다음 PDF 파일의 페이지 번호를 가져오고 루프를 사용하여 페이지별로 텍스트 내용을 추출하고 추출된 텍스트 데이터를 목록에 저장합니다. 마지막으로 PDF 파일을 닫는 것을 잊지 마세요.

3단계: 텍스트 데이터 정리
PDF 파일에서 추출된 텍스트 데이터에는 다수의 공백 문자와 기타 관련 없는 특수 문자가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 따라서 다음 단계로 진행하기 전에 텍스트 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 다음은 간단한 텍스트 정리 기능의 예입니다.

import re

def clean_text(text):
    # 去除多余的空白字符
    text = re.sub('s+', ' ', text)
    
    # 去除特殊字符
    text = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', text)
    
    return text
    
# 清理文本数据
cleaned_text_data = []
for text in text_data:
    cleaned_text = clean_text(text)
    cleaned_text_data.append(cleaned_text)

위 코드에서는 먼저 정규식을 사용하여 추가 공백 문자를 제거한 다음 특수 문자를 제거합니다. 물론, 텍스트 정리 방법은 실제 상황에 따라 조정될 수 있습니다.

4단계: 텍스트 데이터 추가 처리
위 단계에서는 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하고 간단한 정리를 수행했습니다. 그러나 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 추가 텍스트 처리를 수행해야 할 수도 있습니다. 여기에서는 두 가지 일반적인 텍스트 처리 작업인 단어 빈도 통계와 키워드 추출을 간략하게 소개합니다.

단어 빈도 통계:
단어 빈도 통계는 NLP의 일반적인 작업 중 하나이며 그 목적은 각 단어가 텍스트에 나타나는 횟수를 계산하는 것입니다. 다음은 단어 빈도 통계의 간단한 예입니다.

from collections import Counter

# 将文本数据拼接为一个字符串
combined_text = ' '.join(cleaned_text_data)

# 分词
words = combined_text.split()

# 统计词频
word_freq = Counter(words)

# 打印出现频率最高的前10个词语
print(word_freq.most_common(10))

키워드 추출:
키워드 추출은 NLP에서 중요한 작업으로, 텍스트 데이터에서 가장 대표적인 키워드를 추출하는 것이 목적입니다. Python에서는 키워드 추출을 위해 textrank4zh 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 创建TextRank4Keyword对象
tr4w = TextRank4Keyword()

# 提取关键词
tr4w.analyze(text=combined_text, lower=True, window=2)

# 打印关键词
for item in tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2):
    print(item.word)

위 코드에서는 먼저 TextRank4Keyword 개체를 만든 다음 analyze() 메서드를 호출하여 키워드를 추출합니다. 그 후 get_keywords() 메소드를 통해 지정된 수의 키워드를 얻을 수 있으며 기본값은 처음 10개 키워드입니다.

결론:
이 기사에서는 자연어 처리(NLP)에 Python을 사용하고 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법을 소개합니다. 우리는 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 PDF 파일을 읽고 구문 분석한 다음 간단한 텍스트 정리 및 전처리를 수행했습니다. 마지막으로 단어 빈도 통계 및 키워드 추출 방법도 소개했습니다. 나는 이 기사의 소개를 통해 독자들이 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법을 익히고 이를 자연어 처리 작업에 적용할 수 있다고 믿습니다.

위 내용은 NLP용 Python을 사용하여 PDF 파일에서 구조화된 텍스트 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!