NLP 用 Python: PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出して分析するにはどうすればよいですか?

NLP 用 Python: PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出して分析する方法

はじめに:
自然言語処理 (NLP) は、コンピューター サイエンスを組み合わせたものです。と人工知能 知能分野における重要な研究方向。一般的な文書形式として、PDF ファイルは実際のアプリケーションで頻繁に使用されます。この記事では、Python を使用して PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出および分析し、NLP タスクのためのより包括的なテキスト情報を提供する方法について説明します。記事では具体的なコード例を交えて紹介します。

1. 関連ライブラリのインストールとインポート
PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出する機能を実装するには、いくつかの関連する Python ライブラリをインストールしてインポートする必要があります。詳細は次のとおりです:

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six
pip install nltk

必要なライブラリをインポートします:

import PyPDF2
from pdfminer.high_level import extract_text
import nltk
nltk.download('punkt')

2. PDF テキストの抽出
まず、後続の処理のために PDF ファイルからプレーン テキストを抽出する必要があります。これは、PyPDF2 ライブラリまたは pdfminer.six ライブラリを使用して実現できます。以下は、これら 2 つのライブラリを使用したサンプル コードです:

# 使用PyPDF2库提取文本
def extract_text_pypdf2(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = pdf_reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        page_obj = pdf_reader.getPage(page)
        text += page_obj.extractText()
    return text

# 使用pdfminer.six库提取文本
def extract_text_pdfminer(file_path):
    return extract_text(file_path)

3. 脚注と文末脚注の抽出
一般的に、脚注と文末脚注は、主要なテキスト コンテンツを補足または説明するために紙の書籍に追加されます。 PDF ファイルでは、脚注と文末脚注は通常、ページの下部や側面など、さまざまな形式で表示されます。この追加情報を抽出するには、PDF ドキュメントの構造とスタイルを解析する必要があります。

実際の例では、脚注がページの下部にあると想定しています。プレーンテキストを分析して、テキストの下部にあるコンテンツを見つけるだけです。

def extract_footnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    footnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9')):
                footnotes += token + "
"
    return footnotes

def extract_endnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    endnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v', 'vi', 'vii', 'viii', 'ix')):
                endnotes += token + "
"
    return endnotes

4. デモの例
上記の方法を使用して脚注と文末脚注を抽出および分析する方法を示すために、例として脚注と文末脚注を持つ PDF 書籍を選択します。以下は完全なサンプル コードです:

def main(file_path):
    text = extract_text_pdfminer(file_path)
    footnotes = extract_footnotes(text)
    endnotes = extract_endnotes(text)
    print("脚注：")
    print(footnotes)
    print("尾注：")
    print(endnotes)

if __name__ == "__main__":
    file_path = "example.pdf"
    main(file_path)

上記の例では、最初に extract_text_pdfminer 関数を通じて PDF ファイルからプレーン テキストを抽出します。次に、extract_footnotes 関数と extract_endnotes 関数を使用して脚注と文末脚注を抽出します。最後に、抽出した脚注と文末脚注を印刷します。

結論:
この記事では、Python を使用して PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出する方法を紹介し、対応するコード例を示します。これらの方法を通じて、テキストの内容をより包括的に理解し、NLP タスクにより役立つ情報を提供することができます。この記事が PDF ファイルを処理する際のお役に立てば幸いです。

以上がNLP 用 Python: PDF ファイルから脚注と文末脚注を抽出して分析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。