NLP용 Python: PDF 파일에서 키워드를 자동으로 추출하는 방법은 무엇입니까?
자연어 처리(NLP)에서는 키워드 추출이 중요한 작업입니다. 텍스트에서 가장 대표적이고 유익한 단어나 문구를 식별할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 PDF 파일에서 키워드를 추출하고 특정 코드 예제를 첨부하는 방법을 소개합니다.
종속 라이브러리 설치
시작하기 전에 몇 가지 필수 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 라이브러리는 PDF 파일을 처리하고 키워드 추출을 수행하는 데 도움이 됩니다. 필요한 라이브러리를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
pip install PyPDF2 pip install nltk
라이브러리 및 모듈 가져오기
코드 작성을 시작하기 전에 필요한 라이브러리와 모듈을 가져와야 합니다. 다음은 가져와야 하는 라이브러리 및 모듈의 샘플 코드입니다.
import PyPDF2 from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist
PDF 파일 읽기
먼저 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 PDF 파일을 읽어야 합니다. 다음은 PDF 파일을 읽고 텍스트로 변환하는 샘플 코드입니다.
def extract_text_from_pdf(file_path): pdf_file = open(file_path, 'rb') reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) num_pages = reader.numPages text = "" for page in range(num_pages): text += reader.getPage(page).extract_text() return text
텍스트 데이터 처리
키워드를 추출하기 전에 텍스트 데이터에 대한 일부 전처리를 수행해야 합니다. 여기에는 불용어 제거, 단어 분할, 발생 빈도 계산 등이 포함됩니다. 다음은 샘플 코드입니다.
def preprocess_text(text): stop_words = set(stopwords.words('english')) tokens = word_tokenize(text.lower()) filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words] fdist = FreqDist(filtered_tokens) return fdist
키워드 추출
이제 전처리된 텍스트 데이터를 사용하여 키워드를 추출할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
def extract_keywords(file_path, top_n): text = extract_text_from_pdf(file_path) fdist = preprocess_text(text) keywords = [pair[0] for pair in fdist.most_common(top_n)] return keywords
코드를 실행하고 결과를 인쇄하세요.
마지막으로 코드를 실행하고 추출된 키워드를 인쇄할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.
file_path = 'example.pdf' # 替换为你的PDF文件路径 top_n = 10 # 希望提取的关键词数量 keywords = extract_keywords(file_path, top_n) print("提取到的关键词:") for keyword in keywords: print(keyword)
위 단계를 통해 Python을 사용하여 PDF 파일에서 키워드를 자동으로 추출하는 데 성공했습니다. 필요에 따라 코드를 조정하고 키워드를 더 많거나 더 적게 추출할 수 있습니다.
위는 Python을 사용하여 PDF 파일에서 키워드를 자동으로 추출하는 방법에 대한 간략한 소개와 코드 예제입니다. 이 글이 NLP의 키워드 추출에 도움이 되기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든지 저에게 문의해 주세요.
위 내용은 NLP용 Python: PDF 파일에서 키워드를 자동으로 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!