Python pour le NLP : Comment gérer un texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens ?

Python pour le NLP : Comment gérer un texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens ?

Introduction :
Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), le traitement du texte PDF est l'une des tâches courantes. Cependant, lorsque le texte PDF contient un grand nombre d’hyperliens, cela posera certains problèmes de traitement. Cet article explique comment utiliser Python pour traiter du texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Installer les bibliothèques dépendantes
   Tout d'abord, nous devons installer deux bibliothèques dépendantes : PyPDF2 et re. PyPDF2 est utilisé pour extraire du texte à partir de fichiers PDF, re est utilisé pour les opérations d'expression régulière. Vous pouvez installer les deux bibliothèques en utilisant la commande suivante :

   pip install PyPDF2
   pip install re

2. Extraire le texte et les liens
   Ensuite, nous devons écrire du code pour extraire le texte et les liens. Tout d'abord, nous importons les bibliothèques et fonctions requises :

   import PyPDF2
   import re

Ensuite, nous définissons une fonction pour extraire le texte et les liens :

def extract_text_and_links(pdf_file):
    # 打开PDF文件
    with open(pdf_file, 'rb') as file:
        pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        # 提取文本和链接
        text = ''
        links = []
        for page_num in range(pdf.numPages):
            page = pdf.getPage(page_num)
            text += page.extract_text()
            annotations = page['/Annots']
            if annotations:
                for annotation in annotations:
                    link = annotation.getObject()
                    if link['/Subtype'] == '/Link':
                        url = link['/A']['/URI']
                        links.append(url)
    return text, links

3. Nettoyer et traiter les liens
   Après avoir extrait le texte et les liens, nous devrons peut-être faire un peu de nettoyage. et le traitement. Cela inclut la suppression des liens en double, le filtrage des liens invalides, etc. Voici un exemple de fonction pour nettoyer et traiter les liens :

   def clean_and_process_links(links):
    # 去除重复链接
    unique_links = list(set(links))
    
    # 过滤无效链接
    valid_links = []
    for link in unique_links:
        # 添加你的链接过滤条件
        if re.match(r'^(http|https)://', link):
            valid_links.append(link)
   
    return valid_links

4. Exemple de code
   Voici un exemple de code complet montrant comment utiliser la fonction ci-dessus pour traiter le texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens :

   import PyPDF2
   import re
   
   def extract_text_and_links(pdf_file):
    with open(pdf_file, 'rb') as file:
        pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ''
        links = []
        for page_num in range(pdf.numPages):
            page = pdf.getPage(page_num)
            text += page.extract_text()
            annotations = page['/Annots']
            if annotations:
                for annotation in annotations:
                    link = annotation.getObject()
                    if link['/Subtype'] == '/Link':
                        url = link['/A']['/URI']
                        links.append(url)
    return text, links
   
   def clean_and_process_links(links):
    unique_links = list(set(links))
    valid_links = []
    for link in unique_links:
        if re.match(r'^(http|https)://', link):
            valid_links.append(link)
    return valid_links
   
   # 测试代码
   pdf_file = 'example.pdf'
   text, links = extract_text_and_links(pdf_file)
   valid_links = clean_and_process_links(links)
   
   print('提取到的文本：')
   print(text)
   
   print('提取到的链接：')
   for link in valid_links:
    print(link)

Résumé :
En utilisant PyPDF2 et la bibliothèque re, nous pouvons facilement traiter du texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens. Nous extrayons d’abord le texte et les liens, puis les liens peuvent être nettoyés et traités. Cela nous permet d'analyser et de traiter facilement des textes PDF contenant un grand nombre d'hyperliens.

Ce qui précède explique comment utiliser Python pour traiter du texte PDF contenant un grand nombre d'hyperliens et d'exemples de code. J'espère que cela aide!

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!