


Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan fail PDF yang mengandungi berbilang bab?
Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan fail PDF yang mengandungi berbilang bab?
Dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), kita selalunya perlu memproses fail PDF yang mengandungi berbilang bab. Dokumen ini selalunya adalah kertas akademik, novel, manual teknikal, dsb., dan setiap bab mempunyai format dan kandungan khusus tersendiri. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk memproses fail PDF tersebut dan memberikan contoh kod khusus.
Pertama, kami perlu memasang beberapa perpustakaan Python untuk membantu kami memproses fail PDF. Yang paling biasa digunakan ialah PyPDF2 dan pdfminer.six. Kita boleh menggunakan arahan pip untuk memasangnya:
pip install PyPDF2 pip install pdfminer.six
Seterusnya, kita boleh menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membaca fail PDF dan mendapatkan maklumat bab di dalamnya. Berikut ialah contoh kod yang membaca fail PDF dan mencetak setiap tajuk bab:
import PyPDF2 def extract_chapter_titles(file_path): pdf_file = open(file_path, 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) for page_num in range(pdf_reader.numPages): page = pdf_reader.getPage(page_num) content = page.extract_text() # 根据具体情况提取章节标题 # 例如,可以通过正则表达式来匹配章节标题 chapter_title = extract_title_using_regex(content) print("章节标题:", chapter_title) pdf_file.close() file_path = "path/to/pdf/file.pdf" extract_chapter_titles(file_path)
Dalam contoh ini, kami menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membuka fail PDF dan mencipta objek PdfFileReader. Dengan menggelung setiap halaman dan menggunakan kaedah extract_text() untuk mengekstrak kandungan halaman, kita boleh mendapatkan rentetan yang mengandungi semua kandungan teks. Seterusnya, kita boleh menggunakan kaedah seperti ungkapan biasa untuk memadankan dan mengekstrak tajuk bab.
Selain mengekstrak tajuk bab, kadangkala kita juga perlu membahagikan fail PDF kepada beberapa subfail mengikut bab. Ini membantu kami memproses kandungan setiap bab dengan lebih mudah. Berikut ialah contoh kod yang membahagikan fail PDF kepada bab dan menyimpannya sebagai berbilang subfail:
import PyPDF2 def split_pdf_by_chapter(file_path): pdf_file = open(file_path, 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) for page_num in range(pdf_reader.numPages): page = pdf_reader.getPage(page_num) content = page.extract_text() # 根据具体情况提取章节标题 # 例如,可以通过正则表达式来匹配章节标题 chapter_title = extract_title_using_regex(content) new_pdf = PyPDF2.PdfFileWriter() new_pdf.addPage(page) new_file_name = chapter_title + ".pdf" new_file_path = "path/to/output/folder/" + new_file_name with open(new_file_path, "wb") as new_file: new_pdf.write(new_file) pdf_file.close() file_path = "path/to/pdf/file.pdf" split_pdf_by_chapter(file_path)
Dalam contoh ini, kami mula-mula mencipta objek PdfFileWriter dan menambah halaman setiap bab padanya. Kemudian kami mencipta fail PDF baharu berdasarkan tajuk bab dan menulis halaman tambahan ke dalamnya.
Perlu diingat bahawa contoh di atas hanyalah contoh mudah Dalam amalan, anda mungkin perlu mengubah suai mengikut struktur fail PDF dan ciri-cirinya. Fail PDF yang berbeza mungkin mempunyai struktur dan format yang berbeza, dan anda mungkin perlu melakukan beberapa prapemprosesan atau menggunakan kaedah yang lebih kompleks untuk mengekstrak tajuk bab dan membahagikan fail PDF.
Untuk meringkaskan, menggunakan Python untuk memproses fail PDF yang mengandungi berbilang bab ialah tugas NLP biasa. Dengan menggunakan perpustakaan seperti PyPDF2, kami boleh membaca fail PDF dengan mudah dan mengekstrak tajuk dan kandungan bab daripadanya, atau membahagikan fail PDF kepada berbilang subfail mengikut bab. Saya harap contoh kod yang disediakan dalam artikel ini akan membantu kerja anda.
Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan fail PDF yang mengandungi berbilang bab?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular