Я хочу выделить шаблон регулярного выражения в файлах docx в папке, используя python-docx. Я могу добиться этого с помощью обычного кода регулярного выражения ниже.
Проблема возникает, когда я хочу добиться того же с помощью spacy nlp.
from docx import Document
from docx.enum.text import WD_COLOR_INDEX
import pandas as pd
import os
import re
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
path = r"/home/coder/Documents/"
doc1 = Document('test.docx')
doc = nlp(doc1)
#re_highlight = re.compile(r"[1-9][0-9]*|0") # This one works.
re_highlight = [token for token in doc if tok.like_num == "TRUE"]
for filename in os.listdir(path):
if filename.endswith(".docx"):
file = "/home/writer/Documents/" + filename
print(file)
for para in doc.paragraphs:
text = para.text
if len(re_highlight.findall(text)) > 0:
matches = re_highlight.finditer(text)
para.text = ''
p3 = 0
for match in matches:
p1 = p3
p2, p3 = match.span()
para.add_run(text[p1:p2])
run = para.add_run(text[p2:p3])
run.font.highlight_color = WD_COLOR_INDEX.YELLOW
para.add_run(text[p3:])
doc.save(file)
Ошибка:
поднять ValueError(Ошибки.E1041.format(type=type(doc_like)))
ValueError: [E1041] В качестве входных данных ожидалась строка, документ или байты, но получено: <class 'docx.document.Document'>
Я понимаю, что в документе нет doc.paragraphs, являющегося элементом nlp. Как решить эту проблему?
Пожалуйста, помогите.
Вы не можете сделать nlp(doc1)
с doc1
объектом Document
, вы должны извлечь текстовые части и работать с ними. Вместо этого я бы предложил что-то вроде следующего (работает здесь для примера файла):
import re
from pathlib import Path
import spacy
from docx import Document
from docx.enum.text import WD_COLOR_INDEX
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def highlight(text):
tokens = (token.text for token in nlp(text) if token.like_num)
return re.compile("|".join(sorted(tokens, key=len, reverse=True)))
path_in = Path("/home/coder/Documents/") # Input folder
path_out = Path("/home/writer/Documents/") # Output folder
for file in path_in.glob("*.docx"):
print(f"Processing file '{file}' ... ", end = "")
doc = Document(file)
for para in doc.paragraphs:
text = para.text
para.text = ""
p3 = 0
for match in highlight(text).finditer(text):
p1 = p3
p2, p3 = match.span()
para.add_run(text[p1:p2])
run = para.add_run(text[p2:p3])
run.font.highlight_color = WD_COLOR_INDEX.YELLOW
para.add_run(text[p3:])
doc.save(path_out / file.name)
print("done.")
Есть вероятность случайного выделения. Если это произойдет, вы можете попробовать использовать
def highlight(text):
tokens = (token.text for token in nlp(text) if token.like_num)
pat = r"\b(?:" + "|".join(sorted(tokens, key=len, reverse=True)) + r")\b"
return re.compile(pat)
вместо.