


Bagaimana untuk mengekstrak metadata daripada fail PDF teks dengan Python untuk NLP?
Bagaimana untuk mengekstrak metadata daripada fail PDF teks dengan Python untuk NLP?
Dengan kemunculan era data besar, pemprosesan maklumat menjadi semakin penting. Dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), mengekstrak metadata daripada data teks adalah tugas kritikal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk teknologi NLP untuk mengekstrak metadata dalam fail PDF dan menyediakan contoh kod khusus.
Python ialah bahasa pengaturcaraan popular yang ringkas, mudah dibaca dan berkuasa. Python mempunyai banyak perpustakaan NLP yang berkuasa yang boleh mengendalikan data teks dengan mudah. Untuk mengekstrak metadata daripada fail PDF, kami boleh menggunakan perpustakaan PyPDF2 Python.
Pertama, kita perlu memasang perpustakaan PyPDF2. Ia boleh dipasang dari baris arahan menggunakan arahan pip:
pip install PyPDF2
Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod.
import PyPDF2 def get_metadata(pdf_file): # 打开PDF文件 with open(pdf_file, 'rb') as file: # 使用PyPDF2打开PDF文件 reader = PyPDF2.PdfFileReader(file) # 获取PDF文件中的元数据 metadata = reader.getDocumentInfo() # 打印元数据 print(metadata) # 测试代码 pdf_file = 'example.pdf' get_metadata(pdf_file)
Dalam kod sampel, kami mula-mula mengimport perpustakaan PyPDF2. Kemudian, kami menentukan fungsi yang dipanggil get_metadata yang menerima fail PDF sebagai parameter. Dalam fungsi tersebut, kami mula-mula membuka fail PDF menggunakan fungsi terbuka dan membaca fail PDF menggunakan kaedah PdfFileReader pustaka PyPDF2. Kemudian, kami menggunakan kaedah getDocumentInfo untuk mendapatkan metadata dalam fail PDF dan mencetaknya.
Akhir sekali, kami menggunakan example.pdf sebagai fail input untuk menguji fungsi get_metadata. Anda boleh menggantikannya dengan fail PDF lain mengikut keperluan anda.
Selepas menjalankan kod, anda akan melihat metadata dalam fail PDF, seperti tajuk, pengarang, subjek, dsb.
Melalui contoh kod ringkas ini, kita dapat melihat bahawa sangat mudah untuk mengekstrak metadata daripada fail PDF menggunakan Python untuk teknologi NLP. Pustaka PyPDF2 menyediakan banyak kaedah yang fleksibel untuk memproses fail PDF, membolehkan kami mengakses dan mengekstrak metadata dengan mudah di dalamnya.
Sudah tentu, sebagai tambahan kepada perpustakaan PyPDF2, Python juga mempunyai beberapa perpustakaan lain untuk memproses fail PDF, seperti PDFMiner, slate, dll. Berdasarkan keperluan sebenar, anda boleh memilih perpustakaan yang paling sesuai untuk anda untuk pemprosesan fail PDF.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengekstrak metadata daripada fail PDF teks dengan Python untuk NLP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

VS Kod adalah nama penuh Visual Studio Code, yang merupakan editor kod dan persekitaran pembangunan yang dibangunkan oleh Microsoft. Ia menyokong pelbagai bahasa pengaturcaraan dan menyediakan penonjolan sintaks, penyiapan automatik kod, coretan kod dan arahan pintar untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. Melalui ekosistem lanjutan yang kaya, pengguna boleh menambah sambungan kepada keperluan dan bahasa tertentu, seperti debuggers, alat pemformatan kod, dan integrasi Git. VS Kod juga termasuk debugger intuitif yang membantu dengan cepat mencari dan menyelesaikan pepijat dalam kod anda.
