Я новый Python с конвертированием файлов. Я пытаюсь конвертировать PDF в CSV в этом коде, и я имею в виду это репозиторий Git: https://github.com/bhishan/PDFMiningUsingLessAndSubprocess
Я получаю сообщение об ошибке типа «не удалось выполнить файл A Test Suite for Evaluation of English-to-Korean.pdf». Все работает нормально, кроме «subprocess.Popen». Что я здесь не так делаю?
Ссылка на файл PDF (невозможно добавить вложение в git): http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.503.4016&rep=rep1&type=pdf
import subprocess
import glob
import time
import csv
csvwriter = csv.writer(file('translation.csv', 'wb'))
csvwriter.writerow(['title','contributornames','institutions','abstract'])
def parse_pdf_buffer(buffer_file):
with open(buffer_file, 'rb') as f:
all_content = f.readlines()
for each_line in all_content[0:29]:
title_part = each_line[0]
contributornames = each_line[1]
institutions = each_line[1:3]
abstract = each_line[7:27]
title_part = " ".join(desc_part.split())
contributornames_part = " ".join(withdraw_part.split())
institutions_part = " ".join(desc_part.split())
abstract_part = " ".join(desc_part.split())
csvwriter.writerow(['title','contributornames','institutions','abstract'])
def read_pdf_file(file_name):
print file_name
try:
fileptr = open('koreanenglish_extracted.txt', 'wb') #parsed it from different code
command_out = subprocess.Popen(['less', file_name], stdout=fileptr, stderr=subprocess.STDOUT) #ERROR occurs here
time.sleep(2)
parse_pdf_buffer('koreanenglish_extracted.txt') #parsed it from different code
except:
print "failed for file", file_name
def main():
for file_name in glob.glob("*.pdf"): #capture all the pdf
read_pdf_file(file_name)
if __name__ == '__main__':
main()
FortunatoScienceParsed.txt содержимое: скопировать вставить в текстовом формате. Извините, я не смог загрузить файлы в виде вложения. Я отправлю весь koreanenglish_extracted.txt в чат, если это необходимо. Помощь очень ценится !!!
A Test Suite for Evaluation of English-to-Korean Machine Translation Systems
Sungryong Koh, Jinee Maeng, Ji-Young Lee, Young-Sook Chae, Key-Sun ChoiKorea Terminology Research Center for Language and Knowledge Engineering (KORTERM)
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
Kusong-dong Yusong-gu Taejon 305-701 Korea
{koh,aphroditejin,jinny206}@world.kaist.ac.kr
, pinochae@chollian.net
, kschoi@cs.kaist.ac.kr
Abstract
This paper describes KORTERM™s test suite and their practicability.
The test-sets have been being constructed on the basis of f
ine-
grained classification of linguistic phenomena
to evaluate the technical st
atus of English-to-Korean
MT systems systematically.
They
consist of about 5000 test-sets and are growi
ng.