小さなフォントのテキストを含む PDF ファイルを Python for NLP で処理するにはどうすればよいですか?

NLP 用 Python を使用して、小さなフォントのテキストを含む PDF ファイルを処理するにはどうすればよいですか?

自然言語処理 (NLP) の分野では、小さなフォントのテキストを含む PDF ファイルの処理が一般的な問題です。小さなフォントのテキストは、学術論文、法律文書、財務報告書など、さまざまなシナリオで表示されることがあります。この記事では、Python を使用して PDF ファイルを処理する方法と具体的なコード例を紹介します。

まず、2 つの Python ライブラリ、つまり PyPDF2 と pdfminer.six をインストールする必要があります。これらは、それぞれ PDF ファイルの解析とテキスト コンテンツの抽出に使用されます。 pip コマンドを使用してインストールできます。

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six

次に、PyPDF2 ライブラリを使用して PDF ファイルを解析し、pdfminer.six ライブラリを使用してテキスト コンテンツを抽出します。以下は簡単なコード例です:

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)

上記のコードは、extract_text_from_pdf と extract_text_from_pdf_with_pdfminer の 2 つのメソッドを定義します。これら 2 つのメソッドは、それぞれ PyPDF2 ライブラリと pdfminer.six ライブラリを使用して PDF ファイルを解析し、テキスト コンテンツを抽出します。このうち、extract_text_from_pdf メソッドは PyPDF2 ライブラリによって提供される関数を直接使用し、extract_text_from_pdf_with_pdfminer メソッドは pdfminer.six ライブラリを使用し、解析されたテキスト コンテンツを TextConverter クラスを通じてメモリに保存します。 。

テスト コードのセクションでは、「Small font text.pdf」という名前の PDF ファイルを指定し、テキストの抽出にこれら 2 つの方法を使用しました。最後に、抽出したテキストの内容を出力することで、コードが正しいことを確認できます。

各 PDF ファイルの構造とレイアウトが異なるため、上記のコードでは小さなフォントのテキストを完全に正確に抽出できない場合があることに注意してください。実際の PDF ファイルを扱う場合、特定の状況に基づいていくつかの調整が必要になる場合があります。

要約すると、小さなフォントのテキストを含む PDF ファイルの NLP 処理に Python を使用することが可能です。 PyPDF2 や pdfminer.six などのライブラリを使用すると、PDF ファイルを簡単に解析し、NLP 処理の次のステップのためにテキスト コンテンツを抽出できます。上記のコードがお役に立てば幸いです。

以上が小さなフォントのテキストを含む PDF ファイルを Python for NLP で処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。