我正在尝试使用PDFMinerpython绑定(bind)从大量PDF中提取文本。我编写的模块适用于许多PDF，但对于一部分PDF，我遇到了这个有点神秘的错误:ipython堆栈跟踪:/usr/lib/python2.7/dist-packages/pdfminer/pdfparser.pycinset_parser(self,parser)331break332else:-->333raisePDFSyntaxError('No/Rootobject!-IsthisreallyaPDF?')334ifself.catalog.get('Type')isnotLITERAL_CATAL

我使用PDFminer的pdf2text将PDF缩减为文本。不幸的是它包含特殊字符。让我显示控制台的输出>>>a=pdf_to_text("ap.pdf")这里是它的一个样本，有点截断>>>a[5000:5500]'fonearchitect.Decades......buttore\xef\xac\x82ect\nonesetofdesignideas,thantohaveonethatcontainsmany\ngoodbutindependentanduncoordinatedideas.\n1JoshuaBloch,\xe2\x80\x9cHowtoDesignaGoodAPI

这个问题在这里已经有了答案:HowtoextracttextandtextcoordinatesfromaPDFfile?(4个答案)关闭上个月。PDFMiner的文档说:PDFMinerallowsonetoobtaintheexactlocationoftextinapage但是，我一直没能找到如何做到这一点。PDFMiner的“文档”相当稀疏，所以我不明白如何做到这一点。

一、需求相关研究表明，银行等企业的数字化转型相关特征信息更容易体现在具有总结和指导性质的年度报表中（吴非，2021）。因此，通过统计银行年报中涉及“数字化转型”的词频来刻画其转型程度，具有可行性和科学性。具体而言，本文借助Python爬虫功能对中国40家上市银行年度报表进行爬取，并采用Jieba分词模块对银行“数字化转型”相关的关键词进行分词与统计。使用Jieba的优势在于其能够精准地对中文文本进行识别与分词，同时支持用户自定义词典，可以有效提高分词的准确性。在词库方面，本文借鉴吴非（2021）的研究，将银行数字化转型细分为“底层技术”与“实践应用”两类，不仅包括了数字化转型的四种典型底层技术

一、需求相关研究表明，银行等企业的数字化转型相关特征信息更容易体现在具有总结和指导性质的年度报表中（吴非，2021）。因此，通过统计银行年报中涉及“数字化转型”的词频来刻画其转型程度，具有可行性和科学性。具体而言，本文借助Python爬虫功能对中国40家上市银行年度报表进行爬取，并采用Jieba分词模块对银行“数字化转型”相关的关键词进行分词与统计。使用Jieba的优势在于其能够精准地对中文文本进行识别与分词，同时支持用户自定义词典，可以有效提高分词的准确性。在词库方面，本文借鉴吴非（2021）的研究，将银行数字化转型细分为“底层技术”与“实践应用”两类，不仅包括了数字化转型的四种典型底层技术