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Python for NLP を使用して PDF テキストを編集可能な形式に変換するにはどうすればよいですか?
自然言語処理 (NLP) のプロセスでは、PDF テキストから情報を抽出する必要がよく発生します。ただし、PDF テキストは通常編集できないため、NLP 処理に課題が生じます。トラブル。幸いなことに、Python のいくつかの強力なライブラリを使用すると、PDF テキストを編集可能な形式に簡単に変換し、さらに処理することができます。この記事では、Python の PyPDF2 ライブラリと pdf2docx ライブラリを使用してこれを実現する方法について説明します。
まず、必要なライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用して、PyPDF2 ライブラリと pdf2docx ライブラリをインストールします。
pip install PyPDF2 pip install pdf2docx
インストールが完了したら、コードの記述を開始できます。まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。
import PyPDF2 from pdf2docx import Converter
次に、PDF テキストを抽出する関数を作成する必要があります。以下はサンプル関数のコードです:
def extract_text_from_pdf(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file) num_pages = len(pdf_reader.pages) text = "" for page_num in range(num_pages): page = pdf_reader.pages[page_num] text += page.extract_text() return text
この関数では、まず PDF ファイルを開いて PdfReader オブジェクトを作成します。次に、pages
メソッドを使用して PDF 内のすべてのページを取得し、extract_text
メソッドを使用して各ページのテキストを抽出します。最後に、抽出されたすべてのテキストを連結して返します。
次に、抽出したテキストを編集可能な形式 (docx など) に変換する関数を作成する必要があります。以下はサンプル関数のコードです。
def convert_to_docx(file_path): output_file_path = file_path.replace('.pdf', '.docx') cv = Converter(file_path) cv.convert(output_file_path) cv.close() return output_file_path
この関数では、まず出力ファイルのパスを定義し、それを PDF ファイルのパスと組み合わせて新しいファイルを作成します。次に、pdf2docx ライブラリの Converter クラスを使用して、抽出されたテキストを docx 形式に変換します。最後に、コンバータを閉じて、出力ファイルへのパスを返します。
上記の関数を使用すると、プロセス全体を main 関数にカプセル化できます。
def main(): pdf_file_path = 'path-to-pdf-file.pdf' text = extract_text_from_pdf(pdf_file_path) docx_file_path = convert_to_docx(pdf_file_path) print("Extracted text:") print(text) print("Converted docx file path:") print(docx_file_path) if __name__ == "__main__": main()
この main 関数では、最初に PDF ファイルのパスを定義し、次に を呼び出します。 extract_text_from_pdf
PDF テキストを抽出する関数。次に、convert_to_docx
関数を呼び出して、抽出されたテキストを docx 形式に変換し、変換されたファイル パスを出力します。
上記のコードを使用すると、PDF テキストを編集可能な形式に簡単に変換できます。変換されたテキストをさらに処理することで、単語頻度統計、キーワード抽出など、より多くの NLP タスクを実行できます。この記事が、Python for NLP を使用して PDF テキストを編集可能な形式に変換する方法を理解するのに役立つことを願っています。
以上がNLP 用 Python を使用して PDF テキストを編集可能な形式に変換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。