Bagaimana untuk menggunakan Python untuk NLP untuk memproses fail PDF yang mengandungi teks berulang?

Bagaimana untuk menggunakan Python untuk NLP untuk memproses fail PDF yang mengandungi teks berulang?

Abstrak:
Fail PDF ialah format fail biasa yang mengandungi sejumlah besar maklumat teks. Walau bagaimanapun, kadangkala kami menemui fail PDF yang mengandungi teks berulang, yang merupakan cabaran untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Artikel ini akan menerangkan cara menggunakan Python dan perpustakaan NLP yang berkaitan untuk mengendalikan situasi ini, dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pasang perpustakaan yang diperlukan
   Untuk memproses fail PDF, kami perlu memasang beberapa perpustakaan Python yang diperlukan. Antaranya, pustaka PyPDF2 boleh membaca dan memproses fail PDF, dan pustaka teks boleh menukar PDF kepada teks. Gunakan arahan berikut untuk memasang:

pip install PyPDF2
pip install textract

PyPDF2库可以读取和处理PDF文件，textract库可以将PDF转换为文本。使用以下命令进行安装：

import PyPDF2

def read_pdf(filename):
    with open(filename, 'rb') as file:
        pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ""
        for page_num in range(pdf.getNumPages()):
            page = pdf.getPage(page_num)
            text += page.extractText()
    return text

# 调用函数读取PDF文件
pdf_text = read_pdf('example.pdf')
print(pdf_text)

2. 读取PDF文件
   首先，我们需要读取PDF文件的内容。使用PyPDF2库的PdfFileReader类可以实现这一操作。下面是一个读取PDF文件并输出文本内容的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def preprocess_text(text):
    # 分词并删除停用词
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    stop_words = set(stopwords.words("english"))
    filtered_tokens = [word.lower() for word in tokens if word.lower() not in stop_words and word.isalpha()]
    return ' '.join(filtered_tokens)

def remove_duplicate(text):
    # 分成句子
    sentences = sent_tokenize(text)
    # 提取句子的特征向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    sentence_vectors = vectorizer.fit_transform(sentences).toarray()
    # 计算余弦相似度矩阵
    similarity_matrix = cosine_similarity(sentence_vectors, sentence_vectors)
    # 标记重复文本
    marked_duplicates = set()
    for i in range(len(similarity_matrix)):
        for j in range(i+1, len(similarity_matrix)):
            if similarity_matrix[i][j] > 0.9:
                marked_duplicates.add(j)
    # 去除重复文本
    filtered_text = [sentences[i] for i in range(len(sentences)) if i not in marked_duplicates]
    return ' '.join(filtered_text)

# 预处理文本
preprocessed_text = preprocess_text(pdf_text)
# 去除重复文本
filtered_text = remove_duplicate(preprocessed_text)
print(filtered_text)

3. 去除重复文本
   接下来，我们将使用NLP库来处理重复的文本。首先，我们可以使用nltk库来进行文本预处理，如删除停用词、标点符号、数字等。然后，使用gensim库将文本分成句子，并进行词语建模。最后，使用scikit-learn库计算文本的相似度，去除重复的文本。以下是一个示例代码：

rrreee

总结：
本文介绍了如何使用Python和相关NLP库来处理含有重复文本的PDF文件。我们首先使用PyPDF2库读取PDF文件的内容，然后使用nltk库进行文本预处理，最后使用gensim库计算文本的相似度，并使用scikit-learnBaca fail PDF

Mula-mula, kita perlu membaca kandungan fail PDF. Operasi ini boleh dicapai menggunakan kelas PdfFileReader pustaka PyPDF2. Berikut ialah contoh kod yang membaca fail PDF dan mengeluarkan kandungan teks: rrreee

🎜Alih Keluar Teks Pendua🎜Seterusnya, kami akan menggunakan perpustakaan NLP untuk memproses teks pendua . Pertama, kita boleh menggunakan perpustakaan nltk untuk melaksanakan prapemprosesan teks, seperti mengalih keluar perkataan henti, tanda baca, nombor, dsb. Kemudian, gunakan pustaka gensim untuk membahagikan teks kepada ayat dan melaksanakan pemodelan perkataan. Akhir sekali, gunakan pustaka scikit-learn untuk mengira persamaan teks dan mengalih keluar teks pendua. Berikut ialah contoh kod:

rrreee 🎜 Ringkasan: 🎜 Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python dan perpustakaan NLP yang berkaitan untuk memproses fail PDF yang mengandungi teks berulang. Kami mula-mula menggunakan pustaka PyPDF2 untuk membaca kandungan fail PDF, kemudian menggunakan pustaka nltk untuk prapemprosesan teks dan akhirnya menggunakan gensim perpustakaan untuk mengira tahap persamaan teks, dan gunakan pustaka scikit-learn untuk mengalih keluar teks pendua. Melalui contoh kod yang disediakan dalam artikel ini, anda boleh memproses fail PDF yang mengandungi teks berulang dengan lebih mudah, menjadikan tugasan NLP seterusnya lebih tepat dan cekap. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Python untuk NLP untuk memproses fail PDF yang mengandungi teks berulang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!