Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF?

Python untuk NLP: Cara mengekstrak dan menganalisis nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF

Pengenalan:
Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) ialah hala tuju penyelidikan penting dalam bidang sains komputer dan kecerdasan buatan. Sebagai format dokumen biasa, fail PDF sering ditemui dalam aplikasi praktikal. Artikel ini menerangkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak dan menganalisis nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF untuk menyediakan maklumat teks yang lebih komprehensif untuk tugasan NLP. Artikel akan diperkenalkan dengan contoh kod tertentu.

1. Pasang dan import perpustakaan berkaitan
Untuk melaksanakan fungsi mengekstrak nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF, kami perlu memasang dan mengimport beberapa perpustakaan Python yang berkaitan. Butirannya adalah seperti berikut:

pip install PyPDF2
pip install pdfminer.six
pip install nltk

Import perpustakaan yang diperlukan:

import PyPDF2
from pdfminer.high_level import extract_text
import nltk
nltk.download('punkt')

2 Ekstrak teks PDF
Pertama, kita perlu mengekstrak teks biasa daripada fail PDF untuk pemprosesan seterusnya. Ini boleh dicapai menggunakan perpustakaan PyPDF2 atau perpustakaan pdfminer.six. Berikut ialah contoh kod menggunakan dua perpustakaan ini:

# 使用PyPDF2库提取文本
def extract_text_pypdf2(file_path):
    pdf_file = open(file_path, 'rb')
    pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
    num_pages = pdf_reader.numPages
    text = ""
    for page in range(num_pages):
        page_obj = pdf_reader.getPage(page)
        text += page_obj.extractText()
    return text

# 使用pdfminer.six库提取文本
def extract_text_pdfminer(file_path):
    return extract_text(file_path)

3. Ekstrak nota kaki dan nota hujung
Secara umumnya, nota kaki dan nota hujung ditambah dalam buku kertas untuk menambah atau menerangkan kandungan teks utama. Dalam fail PDF, nota kaki dan nota hujung biasanya muncul dalam bentuk yang berbeza, seperti di bahagian bawah atau sisi halaman. Untuk mengekstrak maklumat tambahan ini, kita perlu menghuraikan struktur dan gaya dokumen PDF.

Dalam contoh sebenar, kami menganggap bahawa nota kaki berada di bahagian bawah halaman. Hanya analisis teks biasa dan cari kandungan di bahagian bawah teks.

def extract_footnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    footnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9')):
                footnotes += token + "
"
    return footnotes

def extract_endnotes(text):
    paragraphs = text.split('

')
    endnotes = ""
    for paragraph in paragraphs:
        tokens = nltk.sent_tokenize(paragraph)
        for token in tokens:
            if token.endswith(('i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v', 'vi', 'vii', 'viii', 'ix')):
                endnotes += token + "
"
    return endnotes

4 Contoh Demonstrasi
Saya memilih buku PDF dengan nota kaki dan nota hujung sebagai contoh untuk menunjukkan cara menggunakan kaedah di atas untuk mengekstrak dan menganalisis nota kaki dan nota hujung. Berikut ialah kod contoh lengkap:

def main(file_path):
    text = extract_text_pdfminer(file_path)
    footnotes = extract_footnotes(text)
    endnotes = extract_endnotes(text)
    print("脚注：")
    print(footnotes)
    print("尾注：")
    print(endnotes)

if __name__ == "__main__":
    file_path = "example.pdf"
    main(file_path)

Dalam contoh di atas, kami mula-mula mengekstrak teks biasa daripada fail PDF melalui fungsi extract_text_pdfminer. Kemudian, ekstrak nota kaki dan nota hujung melalui fungsi extract_footnotes dan extract_endnotes. Akhir sekali, kami mencetak nota kaki dan nota hujung yang diekstrak.

Kesimpulan:
Artikel ini menerangkan cara mengekstrak nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF menggunakan Python dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Melalui kaedah ini, kami dapat memahami kandungan teks dengan lebih komprehensif dan memberikan maklumat yang lebih berguna untuk tugasan NLP. Saya harap artikel ini akan membantu anda semasa memproses fail PDF!

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengekstrak dan menganalisis nota kaki dan nota hujung daripada fail PDF?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!