Wie verarbeite ich PDF-Dateien mit kleinem Schrifttext mit Python für NLP?

Wie verarbeite ich PDF-Dateien mit kleinem Schrifttext mit Python für NLP?

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Verarbeitung von PDF-Dateien mit Text in kleiner Schrift ein häufiges Problem. Kleinschrifttext kann in verschiedenen Szenarien erscheinen, z. B. in wissenschaftlichen Arbeiten, juristischen Dokumenten, Finanzberichten usw. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zum Verarbeiten von PDF-Dateien vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Zuerst müssen wir zwei Python-Bibliotheken installieren, nämlich PyPDF2 und pdfminer.six. Sie werden zum Parsen von PDF-Dateien bzw. zum Extrahieren von Textinhalten verwendet. Es kann mit dem pip-Befehl installiert werden:

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six

Als Nächstes verwenden wir die PyPDF2-Bibliothek zum Parsen der PDF-Datei und die pdfminer.six-Bibliothek zum Extrahieren des Textinhalts. Das Folgende ist ein einfaches Codebeispiel:

import PyPDF2
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO

def extract_text_from_pdf(file_path):
    text = ''
    with open(file_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
            page_obj = pdf_reader.pages[page_num]
            page_text = page_obj.extract_text()
            text += page_text
    return text

def extract_text_from_pdf_with_pdfminer(file_path):
    text = ''
    rsrcmgr = PDFResourceManager()
    sio = StringIO()
    codec = 'utf-8'
    laparams = LAParams()
    laparams.all_texts = True
    converter = TextConverter(rsrcmgr, sio, codec=codec, laparams=laparams)
    interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, converter)

    with open(file_path, 'rb') as file:
        for page in PDFPage.get_pages(file):
            interpreter.process_page(page)

        text = sio.getvalue()

    converter.close()
    sio.close()

    return text

# 测试代码
pdf_file = '小字体文本.pdf'
extracted_text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
print(extracted_text)

extracted_text_with_pdfminer = extract_text_from_pdf_with_pdfminer(pdf_file)
print(extracted_text_with_pdfminer)

Der obige Code definiert zwei Methoden: Die extract_text_from_pdf和extract_text_from_pdf_with_pdfminer。这两个方法分别使用了PyPDF2和pdfminer.six库来解析PDF文件并提取文本内容。其中，extract_text_from_pdf方法直接使用了PyPDF2库提供的功能，而extract_text_from_pdf_with_pdfminer-Methode verwendet die Bibliothek pdfminer.six und speichert den analysierten Textinhalt über die TextConverter-Klasse im Speicher.

Im Testcode-Abschnitt haben wir eine PDF-Datei mit dem Namen „Small Font Text.pdf“ angegeben und diese beiden Methoden zur Textextraktion verwendet. Schließlich können wir durch Drucken des extrahierten Textinhalts die Richtigkeit des Codes überprüfen.

Es ist zu beachten, dass der obige Code aufgrund der unterschiedlichen Struktur und des unterschiedlichen Layouts jeder PDF-Datei möglicherweise nicht in der Lage ist, Text in kleinen Schriftarten vollständig genau zu extrahieren. Beim Umgang mit realen PDF-Dateien können je nach Situation einige Anpassungen erforderlich sein.

Zusammenfassend ist es möglich, Python für die NLP-Verarbeitung von PDF-Dateien mit Text in kleiner Schriftart zu verwenden. Durch die Verwendung von Bibliotheken wie PyPDF2 und pdfminer.six können wir PDF-Dateien einfach analysieren und Textinhalte für den nächsten Schritt der NLP-Verarbeitung extrahieren. Ich hoffe, der obige Code kann Ihnen helfen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verarbeite ich PDF-Dateien mit kleinem Schrifttext mit Python für NLP?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!