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R语言提取PDF文件文本内容

有时候我们想提取PDF文本不得不借助一些转化软件,本次教程给大家介绍一下如何简单从pdf文件中提取文本R包。 安装R包: install.packages("pdftools")。 读取文本命令: txt=pdf_txt(“文件路径”)。 获取每页内容,命令:txt[n] 获取第n页内容。 获取pdf文件目录: doc=pdf_toc(“文件路径”)。 当然doc变量目录还不是标准化格式,那么我们需要一个通用json格式,需要安装R包jsoblite。 文本转换命令:json=toJSON(toc, auto_unbox = TRUE, pretty = TRUE)。再利用函数fromJSON(json),我们就会把目录转化成为向量。 也就拿到了文档整个目录。 综上步骤,我们便可以随便获取任意章节任意内容。那么接下来就是对这些文字应用,各位集思广益吧。

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    文本或代码 n 和 r 区别

    \r\n"); 那你知道这些 \n 和 \r 区别吗? 一、关于 \n 和 \r 在 ASCII 码,我们会看到有一类不可显示字符,叫控制字符,其中就包含\r 和 \n 等控制字符。 ? 这就是"换行"和"回车"来历,它们英语名字上也可以看出一二。 二、\n 和 \r 差异 后来,计算机发明了,这两个概念也就被搬到了计算机上。 在微软 MS-DOS 和 Windows ,使用“回车 CR('\r')”和“换行 LF('\n')”两个字符作为换行符; Windows 系统里面,每行结尾是 回车+换行(CR+LF),即“\r\ 在不同平台间使用 FTP 软件传送文件时, 在 ascii 文本模式传输模式下, 一些 FTP 客户端程序会自动对换行格式进行转换. 经过这种传输文件字节数可能会发生变化。 一个程序在 windows 上运行就生成 CR/LF 换行格式文本文件,而在 Linux 上运行就生成 LF 格式换行文本文件。

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    ceph对象中提取RBD指定文件

    前言 之前有个想法,是不是有办法找到rbd文件与对象关系,想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂,在fs 层东西对ceph来说是透明,并且对象大小是4M,而文件很小,可能在fs层进行了合并,应该很难找到对应关系 ,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取作用个人觉得最大好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备文件系统一旦破坏 这个就像个map一样,需要把这个关系给找到,一个sector区间对应到objectmap,这里我用python写个简单方法来做查询,也可以自己用其他语言来实现 首先查询到rbd对象数目 [root ,大小为10G分成两个5G分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台对象把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2 设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是对象提取: dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector

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    Jmeter 正则表达式提取括号文本内容

    介绍      jmeter里接口请求结束后,如果后续接口请求想要获取本次返回结果内容,就需要正则表达式提取器来获取参数,当然也可以用json path extractor来提取(这个简单一些)。 不过Jmeter里很多地方约束条件和断言都是需要正则表达式来匹配,所以大家还是要学习一下正则表达式语法,以便更好更效率完成测试内容。下面简单介绍一下常用语法,这次先写一半,下次再补另一半。 那这里我就直接字符匹配语法来进行实例讲解了,可以下载网站里正则表达式测试工具,直接在工具里体验。 下面列举元字符语法: 1. \b : 匹配单词开始和结束 12. ^ : 匹配字符串开始 13. $ : 匹配字符串结束, 例: ^\d{2,5}$ 表示输入数字必须是2位(包含)到5位(包含)之间 14. \ : 转义字符 实际栗子   1、提取文本如下: { "code": "0", "args": null, "message": null, "value": "顺丰(SF)" }   需求:提取括号文本

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    Python如何提取文本所有数字,原来这问题这么难

    前言 你可能会遇到过各种文本处理,文本其他所有数值,初看起来没有啥特别难度。 但是,数据经常让你"喜出望外"。 今天我们使用各种方式文本提取有效数值: 普通方式 正则表达式 ---- Python内置方法 为了方便对比各种实现方式,我们把待验证文本与正确结果写入 excel 表格: 为了简化调用,我封装了一系列流程 ,我们只需要定义一个处理函数即可: 行2:逻辑非常简单,按空格分列,然后通过字符串方法 isdigit 就能判断是否为数值 这个方式非常好,因为直观简单。 但是验证结果可以看到,大部分数据都没能通过 接下来就要使用核武器 ---- 正则表达式 简单正则表达式还是挺好弄: 行2:表达式 "\d" 表示一个数字,"\d+" 表示1个或多个数字。 整个意思是 "加号或减号可能没有,也可能有一个" 没有多大改进,只是多通过了一行 看了第二行大概就能知道,我们没有考虑小数: 行4:因为正则表达式 "."

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    简单入门PHP多字节字符串操作

    简单入门PHP多字节字符串操作 什么是多字节字符串操作呢?其实不少同学可能都已经使用过了,但我们还是要从最基础问题说起。 一个字符占几个字节并不是我们表面上看到那样。 不过如果是牵涉到多字节相关问题,在 mb_ 函数库还是只有 ereg 这类函数可以使用。 字符串编码转换 就像我们之前学习过 iconv() 函数一样,mb_ 库也提供了字符编码转换函数。 测试代码: [https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202011/source/10.简单入门PHP多字节字符串操作.php ][https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202011/source/10.简单入门PHP多字节字符串操作.php] 参考文档

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    2017,那些出现在日记的人:简单文本挖掘

    二、提取人名 首先为了获取文本中出现的人名,根据这篇文章《天龙八部小说衍生出google语义分析与gephi社交网络》里提供思路,用jieba中文分词Python库尝试日记文本提取出TF/IDF 每个人因其不同缘故而被记录,并得以拼凑出这一年度印记。 ? 三、提取人物关系 除了文本提取人名,本次还基于共现提取出日记中人物网络关系,并运用gephi进行可视化。 引用一段对共现网络基本原理介绍:“实体间共现是一种基于统计信息提取。关系紧密的人物往往会在文本多段内同时出现,可以通过识别文本已确定实体(人名),计算不同实体共同出现次数和比率。 本文虽然只是简单文本挖掘,没有深入研究,但对自己来说,还是蛮新颖探索过程,也借此粗浅回顾下自己2017一些人与事,最后再留个谜语,按下图打一个综艺节目吧,欢迎评论猜谜。 ? 四、相关阅读 jieba中文分词库-github网址 《天龙八部小说衍生出google语义分析与gephi社交网络》 Text Cooccurrence Example(文本共现网络提取示例) 《Python

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