Python for NLP：如何自動整理和分類PDF檔案中的文字？
摘要：
隨著網路的發展和資訊的爆炸性成長，我們每天面臨大量的文字資料。在這個時代中，自動整理和分類文字變得越來越重要。本文將介紹如何使用Python和其強大的自然語言處理（NLP）功能，自動從PDF文件中提取文本，並進行整理和分類。
在開始之前，我們需要確保已經安裝了以下Python庫：
首先，我們需要使用pdfplumber庫從PDF檔案中提取文字。
import pdfplumber
def extract_text_from_pdf(file_path):
with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
text = ""
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text()
return text以上程式碼中，我們定義了一個名為extract_text_from_pdf的函數，用於從給定的PDF檔案中提取文字。該函數接受一個文件路徑作為參數，並使用pdfplumber庫開啟PDF文件，然後透過循環迭代每一頁，並使用extract_text()方法提取文字。
在進行文字分類之前，我們通常需要對文字進行預處理。這包括去除停用詞、標記化、詞幹提取等步驟。在本文中，我們將使用nltk函式庫來完成這些任務。
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import SnowballStemmer
def preprocess_text(text):
# 将文本转换为小写
text = text.lower()
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 移除停用词
stop_words = set(stopwords.words("english"))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
# 词干提取
stemmer = SnowballStemmer("english")
stemmed_tokens = [stemmer.stem(word) for word in filtered_tokens]
# 返回预处理后的文本
return " ".join(stemmed_tokens)在上述程式碼中，我們先將文字轉換為小寫，然後使用word_tokenize()方法將文字分詞。接下來，我們使用stopwords函式庫來移除停用詞，以及使用SnowballStemmer來進行詞幹擷取。最後，我們將預處理後的文字傳回。
現在，我們已經從PDF文件中提取了文本，並對其進行了預處理，接下來我們可以使用機器學習演算法對文本進行分類。在本文中，我們將使用樸素貝葉斯演算法作為分類器。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
def classify_text(text):
# 加载已训练的朴素贝叶斯分类器模型
model = joblib.load("classifier_model.pkl")
# 加载已训练的词袋模型
vectorizer = joblib.load("vectorizer_model.pkl")
# 预处理文本
preprocessed_text = preprocess_text(text)
# 将文本转换为特征向量
features = vectorizer.transform([preprocessed_text])
# 使用分类器预测文本类别
predicted_category = model.predict(features)
# 返回预测结果
return predicted_category[0]在上述程式碼中，我們首先使用joblib庫載入已訓練的樸素貝葉斯分類器模型和詞袋模型。然後，我們將預處理後的文字轉換為特徵向量，接著使用分類器對文字進行分類。最後，我們傳回文本的預測分類結果。
現在，我們可以將上述程式碼整合起來，並自動處理PDF文件，提取文字並進行分類。
import os
def process_pdf_files(folder_path):
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith(".pdf"):
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
# 提取文本
text = extract_text_from_pdf(file_path)
# 分类文本
category = classify_text(text)
# 打印文件名和分类结果
print("File:", filename)
print("Category:", category)
print("--------------------------------------")
# 指定待处理的PDF文件所在文件夹
folder_path = "pdf_folder"
# 处理PDF文件
process_pdf_files(folder_path)上述程式碼中，我們先定義了一個名為process_pdf_files的函數，用於自動處理PDF資料夾中的檔案。然後，使用os庫的listdir()方法遍歷資料夾中的每個文件，提取PDF文件的文字並進行分類。最後，我們列印檔案名稱和分類結果。
使用Python和NLP功能，我們可以輕鬆地從PDF檔案中提取文字並進行整理和分類。本文提供了一個範例程式碼，幫助讀者了解如何自動處理PDF文件中的文本，但是具體的應用場景可能有所不同，需要根據實際情況進行調整和修改。
參考文獻：
以上是Python for NLP：如何自動整理和分類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！
