Для использования Named Entity Recognition (NER) в PDF-файле вы можете использовать библиотеку Python PyPDF2 или textract для извлечения текстового содержимого из PDF. Затем вы можете применить NER-модель, такую как SpaCy, к извлеченному тексту, чтобы найти слова, которые находятся рядом с определенным объектом Word.
Пример использования SpaCy для NER:
1. Установите SpaCy, загрузите соответствующую NER-модель и преобразуйте текстовый контент из PDF-файла в формат, поддерживаемый SpaCy:
```python
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Получение текстового содержимого из PDF файла (используйте PyPDF2 или textract)
text = "Ваш текст из PDF"
# Преобразование текста в формат SpaCy
doc = nlp(text)
```
2. Используйте метод `ents` для извлечения именованных сущностей из документа:
```python
for entity in doc.ents:
print(entity.text, entity.label_)
```
Этот код выведет все найденные именованные сущности и их метки. Вы можете модифицировать код, чтобы фильтровать только нужные метки или выполнить дополнительные операции с найденными сущностями.
Относительно распознавания строк с фигурными скобками в файле, который изначально был в формате docx, вы можете использовать библиотеку python-docx, чтобы извлечь текст из документа и применить соответствующий регулярный выражение для поиска строк с фигурными скобками.
Пример использования python-docx:
```python
from docx import Document
doc = Document('ваш_файл.docx')
# Извлечение текста из документа
all_text = []
for para in doc.paragraphs:
all_text.append(para.text)
# Применение регулярного выражения для поиска строк с фигурными скобками
import re
pattern = r'{.*?}'
bracketed_strings = re.findall(pattern, ' '.join(all_text))
# Добавление найденных строк с фигурными скобками в список или файл
# например:
with open('bracketed_strings.txt', 'w') as f:
for string in bracketed_strings:
f.write(string + '\n')
```
Теперь у вас есть список строк с фигурными скобками, которые вы можете выполнить дополнительные операции или сохранить в другом файле. Однако, если в вашем документе имеются скрытые строки с фигурными скобками или особый форматирование, может потребоваться дополнительная обработка текста.
Надеюсь, эти советы помогут вам в вашем проекте!
