首頁 >後端開發 >Python教學 >如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字?

如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字?

PHPz
PHPz原創
2023-09-27 17:45:42649瀏覽

如何用Python for NLP提取并分析多个PDF文件中的文本?

如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字?

摘要:
隨著大數據時代的來臨,自然語言處理(NLP)成為了解決大量文字資料的重要手段之一。而PDF作為一種常見的文檔格式,包含了豐富的文字信息,因此如何提取和分析PDF文件中的文本成為了NLP領域的關鍵任務。本文將介紹如何使用Python程式語言和相關的NLP庫來提取和分析多個PDF文件中的文本,同時給出具體的程式碼範例。

  1. 準備工作
    在開始之前,我們需要確保已經安裝了Python和以下必要的庫:PyPDF2、nltk、pandas。可以使用pip指令來安裝這些函式庫:
pip install PyPDF2
pip install nltk
pip install pandas
  1. PDF文字擷取
    Python提供了許多函式庫來處理PDF文件,其中PyPDF2是一個功能強大的函式庫,可以用來從PDF中提取文字。以下是一個簡單的範例程式碼,用於提取單一PDF檔案中的文字:
import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        text = ""
        for page_num in range(pdf_reader.numPages):
            page = pdf_reader.getPage(page_num)
            text += page.extractText()
        return text

pdf_file_path = "example.pdf"
text = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
print(text)
  1. #批次提取多個PDF檔案中的文字
    如果我們有多個PDF文件需要處理,可以使用類似的方法批次提取文字。以下是一個範例程式碼,用於提取資料夾中所有PDF文件的文本,並將結果保存到一個文本文件中:
import os

def extract_text_from_folder(folder_path):
    text_dict = {}
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(".pdf"):
            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            text = extract_text_from_pdf(file_path)
            text_dict[file_name] = text
    return text_dict

pdf_folder_path = "pdf_folder"
text_dict = extract_text_from_folder(pdf_folder_path)

output_file_path = "output.txt"
with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    for file_name, text in text_dict.items():
        file.write(file_name + "
")
        file.write(text + "
")
  1. 文本預處理和分析
    一旦我們提取了PDF文件中的文本,我們可以進行文本預處理和分析。以下是一個範例程式碼,用於對提取的文本進行分詞併計算詞頻:
import nltk
import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text)  # 分词
    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]  # 去除标点符号和数字,转换为小写
    return tokens

# 对提取的文本进行预处理和分析
all_tokens = []
for text in text_dict.values():
    tokens = preprocess_text(text)
    all_tokens.extend(tokens)

# 计算词频
word_freq = nltk.FreqDist(all_tokens)
df = pd.DataFrame.from_dict(word_freq, orient='index', columns=['Frequency'])
df.sort_values(by='Frequency', ascending=False, inplace=True)
print(df.head(10))

總結:
透過使用Python程式語言和相關的NLP庫,我們可以方便地提取並分析多個PDF文件中的文字。以上給出了具體的程式碼範例,希望對讀者有所幫助。讀者可以根據實際需求進行進一步的文本處理和分析,例如詞性標註、情感分析等。

以上是如何用Python for NLP擷取並分析多個PDF檔案中的文字?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述:
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn