Bagaimana untuk memproses teks PDF yang mengandungi berbilang perenggan menggunakan Python untuk NLP?

Bagaimana untuk menggunakan Python untuk NLP untuk memproses teks PDF yang mengandungi berbilang perenggan?

Abstrak:
Natural language processing (NLP) ialah satu bidang yang pakar dalam memproses dan menganalisis bahasa manusia. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa digunakan secara meluas untuk pemprosesan dan analisis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan beberapa perpustakaan popular untuk memproses teks PDF yang mengandungi berbilang perenggan untuk pemprosesan bahasa semula jadi.

Import perpustakaan:
Pertama, kami perlu mengimport beberapa perpustakaan untuk membantu kami memproses fail PDF dan melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi. Kami akan menggunakan perpustakaan berikut:

• PyPDF2: untuk membaca dan memproses fail PDF.
• NLTK: Kit alatan pemprosesan bahasa semula jadi, menyediakan banyak fungsi dan algoritma yang berguna.
• re: Untuk pemadanan ungkapan biasa dan pemprosesan teks.

Anda boleh memasang perpustakaan ini menggunakan arahan pip:

pip install PyPDF2
pip install nltk

Baca fail PDF:
Kami mula-mula menggunakan perpustakaan PyPDF2 untuk membaca fail PDF. Berikut ialah coretan kod contoh yang menggambarkan cara membaca teks PDF yang mengandungi berbilang perenggan:

import PyPDF2

def read_pdf(file_path):
    text = ""
    
    with open(file_path, "rb") as file:
        pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        num_pages = pdf.getNumPages()
        
        for page in range(num_pages):
            page_obj = pdf.getPage(page)
            text += page_obj.extract_text()

    return text

Kod di atas akan membaca fail PDF dan mengekstrak teks setiap halaman dan menggabungkannya menjadi rentetan .

Segmentasi:
Menggunakan perpustakaan NLTK, kita boleh membahagikan teks kepada perenggan. Berikut ialah contoh coretan kod yang menggambarkan cara membahagikan teks kepada perenggan menggunakan NLTK:

import nltk

def split_paragraphs(text):
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    paragraphs = []
    current_paragraph = ""
    
    for sentence in sentences:
        if sentence.strip() == "":
            if current_paragraph != "":
                paragraphs.append(current_paragraph.strip())
                current_paragraph = ""
        else:
            current_paragraph += " " + sentence.strip()
    
    if current_paragraph != "":
        paragraphs.append(current_paragraph.strip())

    return paragraphs

Kod di atas akan menggunakan fungsi nltk.sent_tokenize untuk membahagikan teks kepada ayat dan ayat kepada perenggan berdasarkan baris kosong . Akhirnya senarai yang mengandungi semua perenggan dikembalikan.

Pemprosesan teks:
Seterusnya, kami akan menggunakan ungkapan biasa dan beberapa teknik pemprosesan teks untuk membersihkan teks. Berikut ialah coretan kod contoh yang menggambarkan cara menggunakan ungkapan biasa dan NLTK untuk memproses teks: . Kemudian, tukarkan teks kepada huruf kecil dan alih keluar perkataan henti (seperti "a", "the", dsb. yang tidak mempunyai makna sebenar). Seterusnya, gunakan algoritma pembiakan Porter untuk mengekstrak batang. Akhirnya, perkataan itu dicantumkan semula ke dalam teks.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python dan beberapa perpustakaan popular untuk memproses teks PDF yang mengandungi berbilang perenggan untuk pemprosesan bahasa semula jadi. Kami membaca fail PDF melalui pustaka PyPDF2, menggunakan pustaka NLTK untuk memisahkan teks kepada perenggan dan menggunakan ungkapan biasa dan pustaka NLTK untuk membersihkan teks. Pembaca boleh menjalankan pemprosesan dan analisis selanjutnya mengikut keperluan mereka sendiri.

Rujukan:

dokumentasi PyPDF2: https://pythonhosted.org/PyPDF2/

#🎜🎜:#NLTK dokumentasi:#NLTK //www.nltk.org/
• re dokumentasi: https://docs.python.org/3/library/re.html

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