Python pour le NLP : Comment extraire et analyser le corps et le texte des citations à partir de fichiers PDF ?

Python pour le PNL : Comment extraire et analyser le corps et le texte des citations à partir de fichiers PDF ?

Introduction : 
La quantité croissante de données textuelles rend le traitement du langage naturel (NLP) de plus en plus important dans divers domaines. Aujourd'hui, de nombreux projets de recherche universitaire et industriels utilisent les fichiers PDF comme source de texte principale. Par conséquent, l’extraction et l’analyse du texte principal et cité à partir de fichiers PDF deviennent très critiques. Cet article explique comment y parvenir à l'aide de Python et fournit des exemples de code détaillés.

Étape 1 : Installez les bibliothèques nécessaires
Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques Python couramment utilisées. Ils peuvent être facilement installés à l’aide de la commande pip. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande pour installer les bibliothèques requises :

pip install PyPDF2
pip install nltk

Étape 2 : Charger le fichier PDF
En Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque PyPDF2 pour lire les fichiers PDF. Le code ci-dessous montre comment charger un fichier PDF nommé « sample.pdf ».

import PyPDF2

# 打开PDF文件
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')

# 创建一个PDF阅读器对象
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

# 获取PDF文件中的页数
num_pages = pdf_reader.numPages

# 遍历每一页并获取文本内容
text_content = ""
for page in range(num_pages):
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    text_content += page_obj.extract_text()

# 关闭PDF文件
pdf_file.close()

Étape 3 : Extraire le corps et citer le texte
Une fois que nous avons chargé avec succès le fichier PDF, la tâche suivante consiste à en extraire le corps et à en citer le texte. Dans cet exemple, nous utiliserons des expressions régulières pour faire correspondre le corps et le texte des citations. Nous utiliserons également la bibliothèque nltk pour le traitement de texte.

import re
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize

# 定义一个函数来提取正文和引用文本
def extract_text_sections(text_content):
    # 根据正则表达式匹配正文和引用文本
    pattern = r'([A-Za-z][^
.,:]*(.(?!.))){10,}'
    match_text = re.findall(pattern, text_content)

    # 提取引用文本

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!