请给出我相关代码
时间: 2024-02-28 17:52:53 浏览: 22
以下是一个简单的Python代码示例,演示如何使用pdfminer库提取PDF文件中的文本内容,并进行基本的数据清理操作:
```python
import re
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from io import StringIO
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
"""
从PDF文件中提取文本内容
"""
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
codec = 'utf-8'
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams)
with open(pdf_path, 'rb') as fp:
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
password = ""
maxpages = 0
caching = True
pagenos = set()
for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password,caching=caching, check_extractable=True):
interpreter.process_page(page)
text = retstr.getvalue()
device.close()
retstr.close()
return text
def clean_text(text):
"""
清理文本内容
"""
# 去除页码和页眉页脚
text = re.sub(r'^\d+.*\n?', '', text, flags=re.MULTILINE)
text = re.sub(r'^\s*([A-Z]+\s*)+\n?', '', text, flags=re.MULTILINE)
# 分割和标准化
paragraphs = [p.strip() for p in text.split('\n\n') if p.strip()]
paragraphs = [re.sub(r'[^\w\s]', '', p) for p in paragraphs]
paragraphs = [p.lower() for p in paragraphs]
# 去除停用词
stopwords = ['the', 'and', 'of', 'to', 'in', 'a', 'is', 'that', 'for', 'it', 'with', 'an', 'be', 'on', 'by', 'as', 'this', 'which', 'at', 'from', 'or', 'not', 'are', 'but', 'will', 'if', 'has', 'they', 'was', 'all', 'its', 'their', 'than', 'had', 'have', 'some', 'other', 'been', 'can', 'when', 'then', 'out', 'up', 'into', 'so', 'there', 'more', 'his', 'her', 'our', 'we', 'your', 'my', 'me', 'you']
paragraphs = [[w for w in p.split() if w not in stopwords] for p in paragraphs]
# 词干提取和词形还原
# 这里使用NLTK库的PorterStemmer和WordNetLemmatizer
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
stemmer = PorterStemmer()
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
paragraphs = [[stemmer.stem(lemmatizer.lemmatize(w)) for w in p] for p in paragraphs]
return paragraphs
# 测试代码
pdf_path = 'sample.pdf'
text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
paragraphs = clean_text(text)
print(paragraphs[:10])
```
在以上代码中,我们使用pdfminer库提取PDF文件中的文本内容,并进行了一些基本的数据清理操作:
- 去除页码和页眉页脚:使用正则表达式去除以数字或大写字母开头的文本行。
- 分割和标准化:将文本按照双换行符分割成段落,并去除标点符号,转换为小写字母。
- 去除停用词:使用NLTK库中的停用词表去除常见的停用词。
- 词干提取和词形还原:使用NLTK库中的PorterStemmer和WordNetLemmatizer对单词进行词干提取和词形还原。
这个示例代码只是一个简单的演示,实际需要进行的数据清理操作可能更加复杂和具体。