Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks?

Python untuk NLP: Bagaimana untuk memproses fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks?

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), memproses fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks adalah tugas biasa. Fail PDF jenis ini biasanya dibuat daripada kertas atau dokumen elektronik yang diimbas, di mana teks disusun dalam berbilang lajur, yang membawa beberapa cabaran kepada pengekstrakan dan pemprosesan teks. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan beberapa perpustakaan yang biasa digunakan untuk memproses jenis fail PDF ini, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

1. Pasang perpustakaan bergantung

Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan Python untuk mengendalikan fail PDF dan pengekstrakan teks. Gunakan arahan berikut untuk memasang perpustakaan yang diperlukan:

pip install PyPDF2
pip install textract
pip install pdfplumber

2. Menggunakan Perpustakaan PyPDF2

Pustaka PyPDF2 ialah perpustakaan popular untuk memproses fail PDF . Ia menyediakan beberapa ciri mudah seperti penggabungan, pemisahan dan pengekstrakan teks, dsb. Di bawah ialah kod sampel untuk mengekstrak fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks menggunakan perpustakaan PyPDF2:

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

    text = ''
    for page in range(pdf_reader.numPages):
        page_obj = pdf_reader.getPage(page)
        text += page_obj.extract_text()

    return text

# 调用函数并打印文本
text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf')
print(text)

3. Menggunakan perpustakaan teks

#🎜🎜 #tekstrak perpustakaan ialah fungsi Pustaka berkuasa untuk mengekstrak teks daripada pelbagai jenis fail, termasuk PDF. Ia menyokong pelbagai cara untuk mengekstrak teks, termasuk teknologi OCR. Berikut ialah kod sampel untuk menggunakan perpustakaan teks untuk mengekstrak fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks: Pustaka untuk memproses fail PDF, menyediakan ciri dan pilihan yang lebih kaya. Berikut ialah contoh kod untuk mengekstrak fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks menggunakan perpustakaan pdfplumber:

import textract

def extract_text_from_pdf(file_path):
    text = textract.process(file_path, method='pdfminer')

    return text.decode('utf-8')

# 调用函数并打印文本
text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf')
print(text)

Ringkasan:

4. Artikel ini menunjukkan cara menggunakan Python dan beberapa perpustakaan yang biasa digunakan untuk memprosesnya fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks. Kami memperkenalkan tiga perpustakaan PyPDF2, text dan pdfplumber dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Perpustakaan ini semuanya menyediakan fungsi mudah yang menjadikan pemprosesan fail PDF jenis ini mudah dan cekap. Saya harap artikel ini akan membantu anda memproses fail PDF dalam NLP.

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengendalikan fail PDF yang mengandungi berbilang lajur teks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!