我有一些 pdf 文件,使用 pdfbox 我已将它们转换为文本并存储到文本文件中,现在从我要删除的文本文件中
- 超链接
- 所有特殊字符
- 空行
- pdf文件的页眉页脚
- “1)”、“2)”、“a)”、“子弹”等。
我想像这样逐行获取有效的文本:
我们提出了 OntoGain,这是一种从纯文本中提取的多词概念术语进行本体学习的方法。OntoGain 遵循由不同处理层定义的本体学习过程。在普通术语提取的基础上,通过对提取的概念进行聚类来形成概念层次结构。派生的术语分类然后用非分类关系丰富。已经研究了几种不同的最先进的方法来实现每一层。OntoGain 基于多词术语概念,因为多词或复合词比普通的单个词具有更坚实和独特的语义。我们选择了层次聚类方法和形式概念分析 (FCA) 算法来构建术语分类。此外,应用关联规则算法来揭示非分类关系。还实现了一种尝试在关系的概念之间执行最合适的泛化级别的方法。为了展示概念证明,实现了系统原型。OntoGain 允许使用 Jena Semantic Web Framework1 将派生的本体转换为 OWL。OntoGain 应用于医学和计算机语料库这两个独立的数据源,并将其结果与最先进的本体学习方法 Text2Onto 获得的类似结果进行比较。对 11.5 CCD1.1 结果的分析表明,OntoGain 在提取更正确概念的精度方面优于 Text2Onto,而在更选择性地提取更少但更合理的概念方面表现更好。实现了系统原型。OntoGain 允许使用 Jena Semantic Web Framework1 将派生的本体转换为 OWL。OntoGain 应用于医学和计算机语料库这两个独立的数据源,并将其结果与最先进的本体学习方法 Text2Onto 获得的类似结果进行比较。对 11.5 CCD1.1 结果的分析表明,OntoGain 在提取更多正确概念的精度方面比 Text2Onto 表现更好,而更有选择性地提取更少但更合理的概念。实现了系统原型。OntoGain 允许使用 Jena Semantic Web Framework1 将派生的本体转换为 OWL。OntoGain 应用于医学和计算机语料库这两个独立的数据源,并将其结果与最先进的本体学习方法 Text2Onto 获得的类似结果进行比较。对 11.5 CCD1.1 结果的分析表明,OntoGain 在提取更多正确概念的精度方面比 Text2Onto 表现更好,而更有选择性地提取更少但更合理的概念。一种最先进的本体学习方法。对 11.5 CCD1.1 结果的分析表明,OntoGain 在提取更多正确概念的精度方面比 Text2Onto 表现更好,而更有选择性地提取更少但更合理的概念。一种最先进的本体学习方法。对 11.5 CCD1.1 结果的分析表明,OntoGain 在提取更多正确概念的精度方面比 Text2Onto 表现更好,而更有选择性地提取更少但更合理的概念。
我怎样才能做到这一点?