


Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak ringkasan fail PDF secara automatik?
Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak ringkasan fail PDF secara automatik?
Abstrak:
Dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP), mengekstrak ringkasan daripada sejumlah besar data teks adalah tugas biasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ringkasan fail PDF secara automatik. Kami akan menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk menghuraikan fail PDF dan menjana ringkasan menggunakan algoritma ringkasan teks.
-
Pasang perpustakaan PyPDF2:
PyPDF2 ialah perpustakaan Python untuk memproses fail PDF. Anda boleh memasangnya menggunakan arahan berikut:pip install PyPDF2
- Import perpustakaan dan modul yang diperlukan:
Pada permulaan kod, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan. Kami akan menggunakan kelas PdfReader daripada perpustakaan PyPDF2 untuk membaca fail PDF dan menjana ringkasan teks menggunakan fungsi ringkasan daripada perpustakaan gensim. Sila pastikan anda telah memasang kedua-dua perpustakaan.
import PyPDF2 from gensim.summarization import summarize
- Buka fail PDF dan baca kandungannya:
Menggunakan perpustakaan PyPDF2, kami boleh membuka fail PDF dan membaca kandungannya dengan mudah. Berikut ialah contoh kod yang membuka fail PDF dan membaca kandungannya:
def read_pdf(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file) text = '' for page in pdf_reader.pages: text += page.extract_text() return text
Fungsi ini menerima laluan ke fail PDF sebagai parameter dan mengembalikan kandungan teks fail PDF.
- Jana ringkasan teks:
Menggunakan fungsi ringkasan perpustakaan gensim, kita boleh menjana ringkasan kandungan teks. Fungsi ini adalah berdasarkan algoritma TextRank dan menjana ringkasan dengan mengekstrak ayat penting yang penting. Berikut ialah contoh kod untuk menjana ringkasan teks:
def generate_summary(text): summary = summarize(text) return summary
Fungsi ini menerima rentetan sebagai parameter dan mengembalikan ringkasan teks yang terdiri daripada ayat penting.
- Kod sampel penuh:
Berikut ialah kod contoh lengkap yang akan membaca fail PDF dan menjana ringkasan fail: #🎜 🎜#rreee# 🎜🎜#Sila simpan kod sampel di atas sebagai fail Python dan gantikan laluan fail PDF dengan laluan fail PDF yang anda ingin ekstrak ringkasan. Selepas menjalankan kod, anda akan melihat ringkasan output fail pada konsol.
Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ringkasan fail PDF. Kami menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membaca fail PDF, dan kemudian menggunakan fungsi ringkasan perpustakaan gensim untuk menjana ringkasan fail. Kaedah mengekstrak ringkasan secara automatik ini boleh menjimatkan banyak masa dan kerja, dan sangat berguna untuk memproses sejumlah besar data teks. Semoga artikel ini dapat membantu anda mencapai matlamat tersebut.Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak ringkasan fail PDF secara automatik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

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.


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual