Python for NLP：如何自動整理和分類PDF檔案中的文字？

Python for NLP：如何自動整理和分類PDF檔案中的文字？

摘要：
隨著網路的發展和資訊的爆炸性成長，我們每天面臨大量的文字資料。在這個時代中，自動整理和分類文字變得越來越重要。本文將介紹如何使用Python和其強大的自然語言處理（NLP）功能，自動從PDF文件中提取文本，並進行整理和分類。

1.安裝必要的Python庫

在開始之前，我們需要確保已經安裝了以下Python庫：

• pdfplumber：用於從PDF中提取文字.
• nltk：用於自然語言處理。
• sklearn：用於文字分類。
  可以使用pip指令進行安裝。例如：pip install pdfplumber

2.提取PDF檔案中的文字

首先，我們需要使用pdfplumber庫從PDF檔案中提取文字。

import pdfplumber

def extract_text_from_pdf(file_path):
    with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
        text = ""
        for page in pdf.pages:
            text += page.extract_text()
    return text

以上程式碼中，我們定義了一個名為extract_text_from_pdf的函數，用於從給定的PDF檔案中提取文字。該函數接受一個文件路徑作為參數，並使用pdfplumber庫開啟PDF文件，然後透過循環迭代每一頁，並使用extract_text()方法提取文字。

3.文字預處理

在進行文字分類之前，我們通常需要對文字進行預處理。這包括去除停用詞、標記化、詞幹提取等步驟。在本文中，我們將使用nltk函式庫來完成這些任務。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import SnowballStemmer

def preprocess_text(text):
    # 将文本转换为小写
    text = text.lower()
    
    # 分词
    tokens = word_tokenize(text)
    
    # 移除停用词
    stop_words = set(stopwords.words("english"))
    filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
    
    # 词干提取
    stemmer = SnowballStemmer("english")
    stemmed_tokens = [stemmer.stem(word) for word in filtered_tokens]
    
    # 返回预处理后的文本
    return " ".join(stemmed_tokens)

在上述程式碼中，我們先將文字轉換為小寫，然後使用word_tokenize()方法將文字分詞。接下來，我們使用stopwords函式庫來移除停用詞，以及使用SnowballStemmer來進行詞幹擷取。最後，我們將預處理後的文字傳回。

4.文本分類

現在，我們已經從PDF文件中提取了文本，並對其進行了預處理，接下來我們可以使用機器學習演算法對文本進行分類。在本文中，我們將使用樸素貝葉斯演算法作為分類器。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def classify_text(text):
    # 加载已训练的朴素贝叶斯分类器模型
    model = joblib.load("classifier_model.pkl")
    
    # 加载已训练的词袋模型
    vectorizer = joblib.load("vectorizer_model.pkl")
    
    # 预处理文本
    preprocessed_text = preprocess_text(text)
    
    # 将文本转换为特征向量
    features = vectorizer.transform([preprocessed_text])
    
    # 使用分类器预测文本类别
    predicted_category = model.predict(features)
    
    # 返回预测结果
    return predicted_category[0]

在上述程式碼中，我們首先使用joblib庫載入已訓練的樸素貝葉斯分類器模型和詞袋模型。然後，我們將預處理後的文字轉換為特徵向量，接著使用分類器對文字進行分類。最後，我們傳回文本的預測分類結果。

5.整合程式碼並自動處理PDF文件

現在，我們可以將上述程式碼整合起來，並自動處理PDF文件，提取文字並進行分類。

import os

def process_pdf_files(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith(".pdf"):
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            
            # 提取文本
            text = extract_text_from_pdf(file_path)
            
            # 分类文本
            category = classify_text(text)
            
            # 打印文件名和分类结果
            print("File:", filename)
            print("Category:", category)
            print("--------------------------------------")

# 指定待处理的PDF文件所在文件夹
folder_path = "pdf_folder"

# 处理PDF文件
process_pdf_files(folder_path)

上述程式碼中，我們先定義了一個名為process_pdf_files的函數，用於自動處理PDF資料夾中的檔案。然後，使用os庫的listdir()方法遍歷資料夾中的每個文件，提取PDF文件的文字並進行分類。最後，我們列印檔案名稱和分類結果。

結論

使用Python和NLP功能，我們可以輕鬆地從PDF檔案中提取文字並進行整理和分類。本文提供了一個範例程式碼，幫助讀者了解如何自動處理PDF文件中的文本，但是具體的應用場景可能有所不同，需要根據實際情況進行調整和修改。

參考文獻：

• pdfplumber官方文件：https://github.com/jsvine/pdfplumber
• nltk官方文件：https://www.nltk .org/
• sklearn官方文件：https://scikit-learn.org/

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以上是Python for NLP：如何自動整理和分類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！