Python for NLP:如何從PDF文件中提取並分析正文和引用文字?
分析 (analyze)
提取 (extract)
pdf文件 (pdf)
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
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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()
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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
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