Python for NLP：如何從PDF檔案中提取並分析正文和引用文字？
引言：
與日俱增的文本資料使得自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）在各個領域中日益重要。現在，許多學術研究和產業計畫使用PDF文件作為主要的文本來源。因此，從PDF文件中提取和分析正文和引用文字變得非常關鍵。本文將介紹如何使用Python來實現這一目標，並提供詳細的程式碼範例。
第一步：安裝必要的函式庫
在開始之前，我們需要先安裝一些常用的Python函式庫。使用pip命令可以輕鬆安裝它們。在命令列中執行以下命令來安裝所需的庫：
pip install PyPDF2 pip install nltk
第二步：載入PDF檔案
在Python中，我們可以使用PyPDF2庫來讀取PDF檔案。下面的程式碼示範如何載入一個名為「sample.pdf」的PDF檔案。
import PyPDF2
# 打开PDF文件
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')
# 创建一个PDF阅读器对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
# 获取PDF文件中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages
# 遍历每一页并获取文本内容
text_content = ""
for page in range(num_pages):
page_obj = pdf_reader.getPage(page)
text_content += page_obj.extract_text()
# 关闭PDF文件
pdf_file.close()第三步：提取正文和引用文字
一旦我們成功載入了PDF文件，接下來的任務是從中提取正文和引用文字。在本範例中，我們將使用正規表示式來匹配正文和引用文字。同時，我們將使用nltk庫來進行文字處理。
import re
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
# 定义一个函数来提取正文和引用文本
def extract_text_sections(text_content):
# 根据正则表达式匹配正文和引用文本
pattern = r'([A-Za-z][^
.,:]*(.(?!.))){10,}'
match_text = re.findall(pattern, text_content)
# 提取引用文本以上是Python for NLP：如何從PDF文件中提取並分析正文和引用文字？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
