Comment traiter des fichiers PDF contenant du texte en petites polices avec Python pour NLP ?

Comment traiter des fichiers PDF contenant du texte en petites polices avec Python pour le NLP ?

Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), le traitement de fichiers PDF contenant du texte en petites polices est un problème courant. Le texte en petites polices peut apparaître dans divers scénarios, tels que des articles universitaires, des documents juridiques, des rapports financiers, etc. Cet article explique comment utiliser Python pour traiter des fichiers PDF et fournit des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous devons installer deux bibliothèques Python, à savoir PyPDF2 et pdfminer.six. Ils sont utilisés respectivement pour analyser les fichiers PDF et extraire le contenu du texte. Il peut être installé à l'aide de la commande pip :

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six

Ensuite, nous utiliserons la bibliothèque PyPDF2 pour analyser le fichier PDF et la bibliothèque pdfminer.six pour extraire le contenu du texte. Voici un exemple de code simple :

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)

Le code ci-dessus définit deux méthodes : La méthode 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 utilise la bibliothèque pdfminer.six et stocke le contenu du texte analysé en mémoire via la classe TextConverter.

Dans la section code de test, nous avons spécifié un fichier PDF nommé "Small Font Text.pdf" et utilisé ces deux méthodes pour l'extraction de texte. Enfin, en imprimant le contenu textuel extrait, nous pouvons vérifier l'exactitude du code.

Il convient de noter qu'en raison de la structure et de la disposition différentes de chaque fichier PDF, le code ci-dessus peut ne pas être en mesure d'extraire avec une précision totale le texte en petites polices. Lorsqu'il s'agit de fichiers PDF réels, certains ajustements peuvent être nécessaires en fonction de la situation spécifique.

En résumé, il est possible d'utiliser Python pour le traitement NLP de fichiers PDF contenant du texte en petites polices. Grâce à l'utilisation de bibliothèques telles que PyPDF2 et pdfminer.six, nous pouvons facilement analyser les fichiers PDF et extraire le contenu textuel pour la prochaine étape du traitement NLP. J'espère que le code ci-dessus pourra vous aider !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!