Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata?

Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata?

Dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP), memproses teks PDF adalah tugas penting. Walau bagaimanapun, apabila PDF mengandungi berbilang tajuk dan sari kata, mengekstrak dan memproses teks menjadi lebih kompleks. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan perpustakaan yang berkaitan untuk memproses jenis teks PDF ini dan memberikan contoh kod khusus.

Pertama, kami akan menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membaca dokumen PDF. PyPDF2 ialah perpustakaan Python untuk memproses PDF yang boleh mengekstrak dan memanipulasi teks dengan mudah dalam PDF. Anda boleh memasang perpustakaan menggunakan pip.

import PyPDF2

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

# 创建一个PDF读取对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

# 获取PDF中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages

# 逐页读取文本
text = []
for page_num in range(num_pages):
    page = pdf_reader.getPage(page_num)
    text.append(page.extract_text())

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

Dalam kod di atas, kami membuka fail PDF bernama example.pdf dan mencipta objek bacaan PDF. Kami kemudian mengulangi setiap halaman, mengekstrak teks dan menyimpannya dalam senarai.

Selepas mendapat teks PDF, kami boleh menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tajuk dan sari kata. Di bawah ialah contoh kod yang menunjukkan cara mengekstrak teks berdasarkan corak tajuk dan sub-tajuk tertentu.

import re

# 定义标题和子标题的正则表达式
title_pattern = r'^d+.s(.+)$'  # 例如：1. 标题
sub_title_pattern = r'^d+.d+.s(.+)$'  # 例如：1.1. 子标题

# 提取标题和子标题
titles = []
sub_titles = []

for page in text:
    lines = page.split('
')
    for line in lines:
        title_match = re.match(title_pattern, line)
        sub_title_match = re.match(sub_title_pattern, line)
        
        if title_match:
            title = title_match.group(1)
            titles.append(title)
        elif sub_title_match:
            sub_title = sub_title_match.group(1)
            sub_titles.append(sub_title)

Dalam kod di atas, kami menentukan dua corak ungkapan biasa: satu untuk memadankan tajuk dan satu lagi untuk memadankan sari kata. Kami kemudian mengulangi setiap halaman teks, memadankan setiap baris dengan corak ini. Jika perlawanan itu berjaya, tajuk atau sari kata diekstrak dan disimpan dalam senarai yang sepadan.

Menggunakan kod di atas, kami boleh mengekstrak teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata. Seterusnya, kita boleh melakukan pemprosesan selanjutnya mengikut keperluan kita, seperti analisis teks, pemodelan semantik atau pengekstrakan maklumat.

Semoga artikel ini dapat membantu anda menggunakan Python dan perpustakaan berkaitan semasa memproses teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata. Saya doakan anda berjaya menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi!

Di atas ialah kaedah untuk mengendalikan teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata. Sudah tentu, kaedah pemprosesan khusus bergantung pada struktur teks PDF dan keperluan anda. Anda boleh melaraskan dan mengoptimumkan mengikut situasi anda sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan teks PDF yang mengandungi berbilang tajuk dan sari kata?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!