Wie extrahiere und analysiere ich Text aus mehreren PDF-Dateien mit Python für NLP?

Wie extrahiere und analysiere ich Text aus mehreren PDF-Dateien mit Python für NLP?

Zusammenfassung:
Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu einem wichtigen Mittel zur Lösung großer Textdaten geworden. Als gängiges Dokumentformat enthält PDF Rich-Text-Informationen. Daher ist das Extrahieren und Analysieren von Text in PDF-Dateien zu einer Schlüsselaufgabe im Bereich NLP geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Programmiersprache Python und verwandte NLP-Bibliotheken zum Extrahieren und Analysieren von Text in mehreren PDF-Dateien verwenden, und es werden konkrete Codebeispiele gegeben.

1. Vorbereitung
   Bevor wir beginnen, müssen wir sicherstellen, dass Python und die folgenden erforderlichen Bibliotheken installiert sind: PyPDF2, nltk, pandas. Diese Bibliotheken können mit dem pip-Befehl installiert werden:

pip install PyPDF2
pip install nltk
pip install pandas

2. PDF-Textextraktion
   Python bietet viele Bibliotheken zum Verarbeiten von PDF-Dateien, darunter PyPDF2, eine leistungsstarke Bibliothek, die zum Extrahieren von Text aus PDFs verwendet werden kann. Unten finden Sie einen einfachen Beispielcode zum Extrahieren von Text aus einer einzelnen PDF-Datei:

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ""
        for page_num in range(pdf_reader.numPages):
            page = pdf_reader.getPage(page_num)
            text += page.extractText()
        return text

pdf_file_path = "example.pdf"
text = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
print(text)

3. Text stapelweise aus mehreren PDF-Dateien extrahieren
   Wenn wir mehrere PDF-Dateien verarbeiten müssen, können wir eine ähnliche Methode zum Stapelextrahieren von Text verwenden. Hier ist ein Beispielcode, um den Text aller PDF-Dateien in einem Ordner zu extrahieren und die Ergebnisse in einer Textdatei zu speichern:

import os

def extract_text_from_folder(folder_path):
    text_dict = {}
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(".pdf"):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            text = extract_text_from_pdf(file_path)
            text_dict[file_name] = text
    return text_dict

pdf_folder_path = "pdf_folder"
text_dict = extract_text_from_folder(pdf_folder_path)

output_file_path = "output.txt"
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    for file_name, text in text_dict.items():
        file.write(file_name + "
")
        file.write(text + "
")

4. Textvorverarbeitung und -analyse
   Sobald wir den Text aus den PDF-Dateien extrahiert haben, führen wir die Textvorverarbeitung und Analyse durchgeführt werden kann. Nachfolgend finden Sie einen Beispielcode für die Wortsegmentierung und die Berechnung der Worthäufigkeit des extrahierten Textes:

import nltk
import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text)  # 分词
    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]  # 去除标点符号和数字，转换为小写
    return tokens

# 对提取的文本进行预处理和分析
all_tokens = []
for text in text_dict.values():
    tokens = preprocess_text(text)
    all_tokens.extend(tokens)

# 计算词频
word_freq = nltk.FreqDist(all_tokens)
df = pd.DataFrame.from_dict(word_freq, orient='index', columns=['Frequency'])
df.sort_values(by='Frequency', ascending=False, inplace=True)
print(df.head(10))

Zusammenfassung:
Mithilfe der Programmiersprache Python und verwandter NLP-Bibliotheken können wir problemlos Text in mehreren PDF-Dateien extrahieren und analysieren. Das Obige enthält spezifische Codebeispiele. Ich hoffe, dass es den Lesern hilfreich sein wird. Leser können je nach tatsächlichem Bedarf eine weitere Textverarbeitung und -analyse durchführen, z. B. Wortart-Tagging, Stimmungsanalyse usw.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere und analysiere ich Text aus mehreren PDF-Dateien mit Python für NLP?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!