NLP용 Python을 사용하여 반복되는 텍스트가 포함된 PDF 파일을 처리하는 방법은 무엇입니까?
요약:
PDF 파일은 많은 양의 텍스트 정보가 포함된 일반적인 파일 형식입니다. 그러나 때때로 반복되는 텍스트가 포함된 PDF 파일을 접하게 되는데, 이는 자연어 처리(NLP) 작업에 어려운 일입니다. 이 기사에서는 Python 및 관련 NLP 라이브러리를 사용하여 이러한 상황을 처리하는 방법을 설명하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
PyPDF2
라이브러리는 PDF 파일을 읽고 처리할 수 있으며, text
라이브러리는 PDF를 텍스트로 변환할 수 있습니다. 설치하려면 다음 명령을 사용하세요. pip install PyPDF2 pip install textract
PyPDF2
库可以读取和处理PDF文件,textract
库可以将PDF转换为文本。使用以下命令进行安装:import PyPDF2 def read_pdf(filename): with open(filename, 'rb') as file: pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file) text = "" for page_num in range(pdf.getNumPages()): page = pdf.getPage(page_num) text += page.extractText() return text # 调用函数读取PDF文件 pdf_text = read_pdf('example.pdf') print(pdf_text)
PyPDF2
库的PdfFileReader
类可以实现这一操作。下面是一个读取PDF文件并输出文本内容的示例代码:import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import sent_tokenize from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def preprocess_text(text): # 分词并删除停用词 tokens = nltk.word_tokenize(text) stop_words = set(stopwords.words("english")) filtered_tokens = [word.lower() for word in tokens if word.lower() not in stop_words and word.isalpha()] return ' '.join(filtered_tokens) def remove_duplicate(text): # 分成句子 sentences = sent_tokenize(text) # 提取句子的特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() sentence_vectors = vectorizer.fit_transform(sentences).toarray() # 计算余弦相似度矩阵 similarity_matrix = cosine_similarity(sentence_vectors, sentence_vectors) # 标记重复文本 marked_duplicates = set() for i in range(len(similarity_matrix)): for j in range(i+1, len(similarity_matrix)): if similarity_matrix[i][j] > 0.9: marked_duplicates.add(j) # 去除重复文本 filtered_text = [sentences[i] for i in range(len(sentences)) if i not in marked_duplicates] return ' '.join(filtered_text) # 预处理文本 preprocessed_text = preprocess_text(pdf_text) # 去除重复文本 filtered_text = remove_duplicate(preprocessed_text) print(filtered_text)
nltk
库来进行文本预处理,如删除停用词、标点符号、数字等。然后,使用gensim
库将文本分成句子,并进行词语建模。最后,使用scikit-learn
库计算文本的相似度,去除重复的文本。以下是一个示例代码:总结:
本文介绍了如何使用Python和相关NLP库来处理含有重复文本的PDF文件。我们首先使用PyPDF2
库读取PDF文件的内容,然后使用nltk
库进行文本预处理,最后使用gensim
库计算文本的相似度,并使用scikit-learn
PDF 파일 읽기
PyPDF2
라이브러리의 PdfFileReader
클래스를 사용하여 수행할 수 있습니다. 다음은 PDF 파일을 읽고 텍스트 내용을 출력하는 샘플 코드입니다. rrreeenltk
라이브러리를 사용하여 중지 단어, 구두점, 숫자 제거 등과 같은 텍스트 전처리를 수행할 수 있습니다. 그런 다음 gensim
라이브러리를 사용하여 텍스트를 문장으로 분할하고 단어 모델링을 수행합니다. 마지막으로 scikit-learn
라이브러리를 사용하여 텍스트의 유사성을 계산하고 중복된 텍스트를 제거합니다. 다음은 샘플 코드입니다. PyPDF2
라이브러리를 사용하여 PDF 파일의 내용을 읽은 다음 텍스트 전처리를 위해 nltk
라이브러리를 사용하고 마지막으로 gensim
을 사용합니다. 라이브러리를 사용하여 텍스트 정도의 유사성을 계산하고 scikit-learn
라이브러리를 사용하여 중복 텍스트를 제거합니다. 이 기사에 제공된 코드 예제를 통해 반복되는 텍스트가 포함된 PDF 파일을 더 쉽게 처리할 수 있으므로 후속 NLP 작업이 더 정확하고 효율적이 됩니다. 🎜위 내용은 NLP용 Python을 사용하여 반복되는 텍스트가 포함된 PDF 파일을 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!