如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字？

如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字？

摘要：
隨著大數據時代的來臨，自然語言處理（NLP）成為了解決大量文字資料的重要手段之一。而PDF作為一種常見的文檔格式，包含了豐富的文字信息，因此如何提取和分析PDF文件中的文本成為了NLP領域的關鍵任務。本文將介紹如何使用Python程式語言和相關的NLP庫來提取和分析多個PDF文件中的文本，同時給出具體的程式碼範例。

1. 準備工作
   在開始之前，我們需要確保已經安裝了Python和以下必要的庫：PyPDF2、nltk、pandas。可以使用pip指令來安裝這些函式庫：

pip install PyPDF2
pip install nltk
pip install pandas

2. PDF文字擷取
   Python提供了許多函式庫來處理PDF文件，其中PyPDF2是一個功能強大的函式庫，可以用來從PDF中提取文字。以下是一個簡單的範例程式碼，用於提取單一PDF檔案中的文字：

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. #批次提取多個PDF檔案中的文字
   如果我們有多個PDF文件需要處理，可以使用類似的方法批次提取文字。以下是一個範例程式碼，用於提取資料夾中所有PDF文件的文本，並將結果保存到一個文本文件中：

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. 文本預處理和分析
   一旦我們提取了PDF文件中的文本，我們可以進行文本預處理和分析。以下是一個範例程式碼，用於對提取的文本進行分詞併計算詞頻：

import nltk
import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text)  # 分词
    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]  # 去除标点符号和数字，转换为小写
    return tokens

# 对提取的文本进行预处理和分析
all_tokens = []
for text in text_dict.values():
    tokens = preprocess_text(text)
    all_tokens.extend(tokens)

# 计算词频
word_freq = nltk.FreqDist(all_tokens)
df = pd.DataFrame.from_dict(word_freq, orient='index', columns=['Frequency'])
df.sort_values(by='Frequency', ascending=False, inplace=True)
print(df.head(10))

總結：
透過使用Python程式語言和相關的NLP庫，我們可以方便地提取並分析多個PDF文件中的文字。以上給出了具體的程式碼範例，希望對讀者有所幫助。讀者可以根據實際需求進行進一步的文本處理和分析，例如詞性標註、情感分析等。

以上是如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！