Python für NLP: Wie extrahiere ich Schlüsselwörter automatisch aus PDF-Dateien?

Python für NLP: Wie extrahiert man automatisch Schlüsselwörter aus PDF-Dateien?

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Schlüsselwortextraktion eine wichtige Aufgabe. Es ist in der Lage, die repräsentativsten und informativsten Wörter oder Phrasen aus Texten zu identifizieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python Schlüsselwörter aus PDF-Dateien extrahieren und spezifische Codebeispiele anhängen.

1. Abhängige Bibliotheken installieren
   Bevor wir beginnen, müssen wir mehrere notwendige Python-Bibliotheken installieren. Diese Bibliotheken helfen uns bei der Verarbeitung von PDF-Dateien und der Schlüsselwortextraktion. Bitte führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:

   pip install PyPDF2
   pip install nltk

2. Bibliotheken und Module importieren
   Bevor wir mit dem Schreiben von Code beginnen, müssen wir die erforderlichen Bibliotheken und Module importieren. Das Folgende ist der Beispielcode der Bibliotheken und Module, die importiert werden müssen:

   import PyPDF2
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.probability import FreqDist

3. Lesen von PDF-Dateien
   Zuerst müssen wir PDF-Dateien mit der PyPDF2-Bibliothek lesen. Hier ist der Beispielcode, um eine PDF-Datei zu lesen und in Text umzuwandeln:

   def extract_text_from_pdf(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        text += reader.getPage(page).extract_text()
    return text

4. Textdaten verarbeiten
   Bevor wir Schlüsselwörter extrahieren, müssen wir die Textdaten vorverarbeiten. Dazu gehört das Entfernen von Stoppwörtern, das Segmentieren von Wörtern und das Berechnen der Häufigkeit des Auftretens usw. Das Folgende ist der Beispielcode:

   def preprocess_text(text):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words]
    fdist = FreqDist(filtered_tokens)
    return fdist

5. Schlüsselwörter extrahieren
   Jetzt können wir die vorverarbeiteten Textdaten verwenden, um Schlüsselwörter zu extrahieren. Hier ist der Beispielcode:

   def extract_keywords(file_path, top_n):
    text = extract_text_from_pdf(file_path)
    fdist = preprocess_text(text)
    keywords = [pair[0] for pair in fdist.most_common(top_n)]
    return keywords

6. Führen Sie den Code aus und drucken Sie die Ergebnisse aus
   Schließlich können wir den Code ausführen und die extrahierten Schlüsselwörter drucken. Das Folgende ist der Beispielcode:

   file_path = 'example.pdf'  # 替换为你的PDF文件路径
   top_n = 10  # 希望提取的关键词数量
   
   keywords = extract_keywords(file_path, top_n)
   print("提取到的关键词：")
   for keyword in keywords:
    print(keyword)

Durch die oben genannten Schritte haben wir Python erfolgreich verwendet, um Schlüsselwörter automatisch aus PDF-Dateien zu extrahieren. Sie können den Code anpassen und je nach Bedarf mehr oder weniger Schlüsselwörter extrahieren.

Das Obige ist eine kurze Einführung und ein Codebeispiel für die Verwendung von Python zum automatischen Extrahieren von Schlüsselwörtern aus PDF-Dateien. Ich hoffe, dieser Artikel wird Ihnen bei der Schlüsselwortextraktion im NLP hilfreich sein. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne an mich wenden.

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