Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis teks daripada berbilang fail PDF dengan Python untuk NLP?

Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis teks daripada berbilang fail PDF dengan Python untuk NLP?

Abstrak:
Dengan kemunculan era data besar, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah menjadi salah satu cara penting untuk menyelesaikan data teks besar-besaran. Sebagai format dokumen biasa, PDF mengandungi maklumat teks kaya, jadi cara mengekstrak dan menganalisis teks dalam fail PDF telah menjadi tugas utama dalam bidang NLP. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python dan perpustakaan NLP yang berkaitan untuk mengekstrak dan menganalisis teks dalam berbilang fail PDF, sambil memberikan contoh kod khusus.

1. Persediaan
   Sebelum kita bermula, kita perlu memastikan bahawa Python dan perpustakaan yang diperlukan berikut telah dipasang: PyPDF2, nltk, panda. Pustaka ini boleh dipasang menggunakan arahan pip:

pip install PyPDF2
pip install nltk
pip install pandas

2. PDF text extraction
   Python menyediakan banyak perpustakaan untuk memproses fail PDF, antaranya PyPDF2 adalah yang berkuasa Perpustakaan yang boleh digunakan untuk mengekstrak teks daripada PDF. Berikut ialah contoh kod mudah untuk mengekstrak teks daripada satu fail PDF:

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ""
        for page_num in range(pdf_reader.numPages):
            page = pdf_reader.getPage(page_num)
            text += page.extractText()
        return text

pdf_file_path = "example.pdf"
text = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
print(text)

3. Batch ekstrak teks daripada berbilang fail PDF
   Jika kami Jika anda mempunyai berbilang PDF fail untuk diproses, anda boleh menggunakan kaedah yang sama untuk mengekstrak teks dalam kelompok. Berikut ialah contoh kod untuk mengekstrak teks semua fail PDF dalam folder dan menyimpan hasilnya ke fail teks:

import os

def extract_text_from_folder(folder_path):
    text_dict = {}
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(".pdf"):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            text = extract_text_from_pdf(file_path)
            text_dict[file_name] = text
    return text_dict

pdf_folder_path = "pdf_folder"
text_dict = extract_text_from_folder(pdf_folder_path)

output_file_path = "output.txt"
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    for file_name, text in text_dict.items():
        file.write(file_name + "
")
        file.write(text + "
")

4. Prapemprosesan dan Analisis Teks
   Sebaik sahaja kami mengekstrak teks daripada fail PDF, kami boleh melakukan prapemprosesan dan analisis teks. Di bawah ialah contoh kod untuk pembahagian perkataan bagi teks yang diekstrak dan mengira kekerapan perkataan: Ekstrak dan analisis teks daripada berbilang fail PDF dengan mudah. Di atas memberikan contoh kod khusus, saya harap ia akan membantu pembaca. Pembaca boleh melakukan pemprosesan dan analisis teks selanjutnya berdasarkan keperluan sebenar, seperti penandaan sebahagian daripada ucapan, analisis sentimen, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis teks daripada berbilang fail PDF dengan Python untuk NLP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!