Python for NLP：如何處理包含特定關鍵字的PDF文字？

Python for NLP：如何處理包含特定關鍵字的PDF文字？

摘要：自然語言處理（NLP）是人工智慧領域的一個重要研究領域。本文將使用Python語言，介紹如何處理包含特定關鍵字的PDF文字。文章將包括從PDF中提取文本，使用正規表示式進行關鍵字匹配和如何使用Python庫進行PDF處理的程式碼範例。

引言：
PDF（Portable Document Format）是一種常見的電子檔案格式，廣泛應用於各種文件的閱讀、分享和列印。在NLP中，處理PDF文字是一項常見的任務，特別是從大量的PDF文件中提取關鍵資訊。本文將介紹如何使用Python處理PDF文本，以及如何解析PDF文件中的文本資料並進行關鍵字配對。

步驟1：安裝依賴函式庫
在開始之前，請確保已經安裝了所需的依賴函式庫。在本文的程式碼範例中，我們將使用以下Python庫：

• PyPDF2：用於解析和操作PDF檔案
• re：用於正規表示式匹配

可以使用以下指令來安裝這些函式庫：

pip install PyPDF2

步驟2：擷取PDF文字
首先，我們需要使用PyPDF2函式庫來擷取PDF文件中的文字。下面是一個範例程式碼，從一個名為sample_pdf.pdf的PDF檔案中提取文字。

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(pdf_filename):
    pdf_file = open(pdf_filename, '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()

    pdf_file.close()

    return text

對於上述程式碼範例，首先我們開啟PDF檔案並建立一個PdfFileReader物件。然後，我們使用getNumPages方法來取得PDF的總頁數，並建立一個空字串text來儲存提取的文字。接下來，我們使用getPage方法來提取每一頁的文本，並將其添加到text字串中。最後，我們關閉PDF文件並返回提取的文字。

步驟3：使用正規表示式來匹配關鍵字
一旦我們提取了PDF文本，我們可以使用Python的正規表示式模組（re）來匹配關鍵字。下面是一個範例程式碼，該程式碼使用正規表示式來匹配文字中包含特定關鍵字的部分。

import re

def match_keywords(text, keywords):
    keyword_matches = []
    for keyword in keywords:
        matches = re.findall(r'' + keyword + r'', text, flags=re.IGNORECASE)
        keyword_matches.append((keyword, len(matches)))
    
    return keyword_matches

在上述程式碼範例中，我們使用re.findall函數來尋找文字中所有符合給定關鍵字的實例。使用 表示單字的邊界，flags=re.IGNORECASE表示忽略大小寫。我們將找到的匹配結果儲存在一個清單中，並傳回符合的關鍵字及其對應的匹配次數。

步驟4：應用到PDF文字處理
現在我們已經定義了從PDF中提取文字和匹配關鍵字的函數，我們可以將它們應用到我們的PDF文字處理任務中。以下是一個範例程式碼，該程式碼示範如何從一個名為sample_pdf.pdf的PDF檔案中提取文本，並匹配包含特定關鍵字的部分，如NLP和Python。

pdf_filename = 'sample_pdf.pdf'
keywords = ['NLP', 'Python']

text = extract_text_from_pdf(pdf_filename)
matches = match_keywords(text, keywords)

for keyword, count in matches:
    print(f'关键词 "{keyword}" 在PDF中出现了 {count} 次.')

對於上述程式碼範例，我們首先指定要處理的PDF檔案的檔案名，並定義了一個包含特定關鍵字的關鍵字清單。然後，我們使用extract_text_from_pdf函數從PDF中提取文本，並將結果儲存在一個名為text的變數中。接下來，我們使用match_keywords函數來匹配關鍵字，並將結果儲存在一個名為matches的變數中。最後，我們遍歷matches列表，並列印每個關鍵字及其在PDF文字中的出現次數。

結論：
本文介紹如何使用Python處理包含特定關鍵字的PDF文字。我們透過使用PyPDF2庫從PDF中提取文本，並使用正規表示式匹配關鍵字的方式，示範如何實現此功能。這些技術可以用於各種NLP任務，包括從大量PDF文件中提取有用的信息。

參考文獻：

1. https://pypi.org/project/PyPDF2/
2. https://docs.python.org/3/library/ re.html

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