So verwenden Sie Sprachmodelle, um Text aus PDFs und Bildern zu extrahieren

Im digitalen Zeitalter ist das Extrahieren von Text aus PDFs und Bildern zu einer alltäglichen Aufgabe geworden. Diese Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum, z. B. das Extrahieren von Informationen aus gescannten Dokumenten, das Extrahieren von Text aus Bildern usw. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie Sprachmodelle verwenden, um dieses Ziel zu erreichen.

1. Text aus PDF extrahieren

PDF ist ein gängiges Dokumentformat, das normalerweise zum Speichern großer Text- und Bildmengen verwendet wird. Das Extrahieren von Text aus PDF ist eine wichtige Aufgabe, die uns dabei helfen kann, schnell an die Informationen im Dokument zu gelangen. Hier sind die Schritte zum Extrahieren von Text aus PDF: 1. Öffnen Sie die PDF-Datei mit einer professionellen PDF-Reader-Software. 2. Suchen Sie das Werkzeug „Text auswählen“ in der Software-Symbolleiste und verwenden Sie es, um den zu extrahierenden Text auszuwählen. 3. Kopieren Sie den ausgewählten Text in die Zwischenablage. 4. Öffnen Sie eine Textbearbeitungssoftware wie Microsoft Word oder Notepad und fügen Sie den Text in die Zwischenablage ein. 5. Formatieren und bearbeiten Sie es nach Bedarf. Mit diesen einfachen Schritten

Schritt 1: PDF-Parsing-Bibliothek installieren

Um Text aus PDF zu extrahieren, müssen Sie eine PDF-Parsing-Bibliothek wie PyPDF2 oder pdfminer installieren. Wählen Sie eine Parsing-Bibliothek, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Schritt 2: PDF-Datei öffnen

Öffnen Sie die PDF-Datei mit der PDF-Parsing-Bibliothek. Für diese Aufgabe können Sie die Programmiersprache Python verwenden. Hier ist ein Beispielcode:

import PyPDF2

pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

Schritt 3: Textinhalt abrufen

Sobald die PDF-Datei geöffnet ist, können Sie eine PDF-Parsing-Bibliothek verwenden, um Text daraus zu extrahieren. Hier ist ein Beispielcode:

page = pdf_reader.getPage(0)
text = page.extractText()
print(text)

Der obige Code extrahiert die erste Seite der PDF-Datei und gibt ihren Textinhalt auf dem Bildschirm aus.

2. Text aus Bildern extrahieren

Das Extrahieren von Text aus Bildern ist eine relativ neue Technologie und erfolgt normalerweise mithilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition). Hier sind die Schritte zum Extrahieren von Text aus Bildern:

Schritt 1: OCR-Bibliothek installieren

Um Text aus Bildern zu extrahieren, müssen Sie eine OCR-Bibliothek installieren. Zu den häufig verwendeten OCR-Bibliotheken gehören Tesseract, OCRopus usw. Sie können je nach Ihren Anforderungen eine OCR-Bibliothek auswählen, die am besten zu Ihnen passt.

Schritt 2: Lesen Sie die Bilddatei

Lesen Sie die Bilddatei mit der Programmiersprache Python. Hier ist ein Beispielcode:

import cv2

image = cv2.imread('example.jpg')

Schritt 3: Text mit der OCR-Bibliothek extrahieren

Text mit der OCR-Bibliothek aus dem Bild extrahieren. Hier ist ein Beispielcode:

import pytesseract

text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

Der obige Code extrahiert den Text aus dem Bild und gibt ihn auf dem Bildschirm aus.

Das Extrahieren von Text aus PDFs und Bildern mithilfe von Sprachmodellen ist eine sehr nützliche Technik. Das Extrahieren von Text aus PDF kann uns helfen, schnell Informationen im Dokument zu erhalten, und das Extrahieren von Text aus Bildern kann uns dabei helfen, handgeschriebenen oder gedruckten Text in bearbeitbaren Text umzuwandeln. In praktischen Anwendungen sollten wir die PDF-Parsing- und OCR-Bibliothek auswählen, die unseren Anforderungen entspricht, und sie entsprechend der spezifischen Situation anpassen und optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Sprachmodelle, um Text aus PDFs und Bildern zu extrahieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!