Python for NLP：如何自動擷取PDF檔案中的關鍵字？

Python for NLP：如何自動擷取PDF檔案中的關鍵字？

在自然語言處理（NLP）中，關鍵字提取是一項重要的任務。它能夠從文本中識別最具代表性和資訊價值的單字或短語。本文將介紹如何使用Python提取PDF文件中的關鍵字，並附上具體的程式碼範例。

1. 安裝依賴函式庫
   在開始之前，我們需要安裝幾個必要的Python函式庫。這些庫將幫助我們處理PDF文件和進行關鍵字提取。請在終端機中執行以下命令安裝所需的庫：

   pip install PyPDF2
   pip install nltk

2. 導入庫和模組
   在開始編寫程式碼之前，我們需要導入所需的庫和模組。以下是需要導入的庫和模組的範例程式碼：

   import PyPDF2
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.probability import FreqDist

3. 讀取PDF檔案
   首先，我們需要用PyPDF2庫讀取PDF檔案。以下是讀取PDF檔案並將其轉換為文字的範例程式碼：

   def extract_text_from_pdf(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        text += reader.getPage(page).extract_text()
    return text

4. 處理文字資料
   在提取關鍵字之前，我們需要對文字資料進行一些預處理。這包括去除停用詞、分詞和計算出現頻率等。以下是範例程式碼：

   def preprocess_text(text):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words]
    fdist = FreqDist(filtered_tokens)
    return fdist

5. 提取關鍵字
   現在，我們可以使用預處理後的文字資料來提取關鍵字了。以下是範例程式碼：

   def extract_keywords(file_path, top_n):
    text = extract_text_from_pdf(file_path)
    fdist = preprocess_text(text)
    keywords = [pair[0] for pair in fdist.most_common(top_n)]
    return keywords

6. 運行程式碼並列印結果
   最後，我們可以運行程式碼並列印提取到的關鍵字。以下是範例程式碼：

   file_path = 'example.pdf'  # 替换为你的PDF文件路径
   top_n = 10  # 希望提取的关键词数量
   
   keywords = extract_keywords(file_path, top_n)
   print("提取到的关键词：")
   for keyword in keywords:
    print(keyword)

透過上述步驟，我們成功地使用Python自動擷取了PDF檔案中的關鍵字。你可以根據自己的需求調整程式碼並提取出更多或更少的關鍵字。

以上是關於如何使用Python自動擷取PDF檔案中的關鍵字的簡短介紹和程式碼範例。希望本文對你在NLP中進行關鍵字提取有所幫助。如有任何問題，請隨時向我提問。

以上是Python for NLP：如何自動擷取PDF檔案中的關鍵字？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！