pdf文本挖掘python代码
时间: 2023-11-08 15:50:33 浏览: 110
非常抱歉,但我无法根据提供的引用内容为您提供pdf文本挖掘的Python代码。如果您对文本挖掘感兴趣,我可以为您提供一些常用的Python库和技术,您可以使用它们来进行文本挖掘。一些常用的库包括NLTK、Scikit-learn和Gensim。您可以使用这些库来进行文本预处理、特征提取、主题建模和情感分析等任务。此外,您还可以使用Python的PDF解析库(如PyPDF2或pdfminer.six)来提取文本内容。
以下是一些示例代码,演示如何使用NLTK进行文本预处理和特征提取:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 下载停用词和词性还原器的资源
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
# 创建停用词集合
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 初始化词性还原器
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 文本预处理函数
def preprocess_text(text):
# 分词
tokens = word_tokenize(text.lower())
# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 词性还原
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]
# 连接词性还原后的词汇
processed_text = ' '.join(lemmatized_tokens)
return processed_text
# 示例文本
text = "This is an example sentence. It showcases how text preprocessing works."
# 预处理示例文本
processed_text = preprocess_text(text)
# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform([processed_text])
# 输出特征词汇和对应的频率
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
for index, feature_name in enumerate(feature_names):
print(feature_name, features
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