基于字節大模型的論文翻譯
源代碼：
👏 star ?
https://github.com/boots-coder/LLM-application
展示
項目簡介
本項目是一個基于大語言模型（Large Language Model, LLM）的論文閱讀與翻譯輔助工具。它通過用戶界面（GUI）和后端處理邏輯，提供以下功能：
-
模式選擇
：
- PDF模式：用戶可選擇一個 PDF 文件，程序自動解析論文文本及表格，對論文內容進行摘要、關鍵詞提取及翻譯。
- 文本模式：用戶可直接輸入英文文本進行摘要與關鍵詞提取，然后翻譯成中文。
-
處理過程提示： 當用戶發起處理請求（翻譯文本或解析并翻譯 PDF 文件內容）時，界面會顯示“處理中”提示，避免用戶等待過程中誤認為程序無響應。
-
結果展示： 處理完成后，不僅將結果保存到本地（JSON和文本文件），還會在新彈出的窗口中顯示全文翻譯、核心技術總結和關鍵詞，方便用戶快速瀏覽和復制。
功能概述
- PDF解析：使用
PyMuPDF對 PDF 進行文本提取，并可選使用表格解析（通過pdfplumber）。 - 大語言模型交互：調用火山引擎智能語言服務（ARK runtime），根據文本內容進行摘要、關鍵詞提取和機器翻譯。
- GUI界面：使用
tkinter構建簡單易用的圖形界面，用戶可通過選擇文件或輸入文本，點擊按鈕一鍵執行。
技術選型
-
Python版本：建議使用 Python 3.9+
-
后端組件
：
- PDF解析：
PyMuPDF，pdfplumber - 大語言模型 API 調用：通過火山引擎（ByteDance）提供的 Ark runtime SDK，與 LLM（例如參考 https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008）交互。
- 日志記錄：
logging模塊，用于記錄處理過程和錯誤信息。
- PDF解析：
-
前端組件（GUI）
：
tkinter：Python內置的GUI庫，用于構建基本的圖形化界面。
-
數據結構與處理邏輯
：
- 文本與PDF內容通過
MainApp類進行統一管理。 - LLM處理結果（摘要、關鍵詞、翻譯內容）通過
Translator和LLMClient類獲得并整合。
- 文本與PDF內容通過
環境配置與運行步驟
-
環境變量與API Key設置： 請按照火山引擎智能語言服務文檔進行環境變量配置（如
API_KEY、API_SECRET）。參考鏈接中說明可使用test-env.py來檢測環境變量是否已正確設置。執行：python test-env.py若有正確輸出則表明環境變量配置無誤。
-
安裝依賴： 確保已安裝必要的依賴：
pip install PyMuPDF pdfplumber tkinter # tkinter在部分系統中可能已內置 pip install volcenginesdkarkruntime其他依賴根據
requirements.txt安裝。 -
測試后端功能： 如需僅在終端進行簡單測試，可在項目根目錄執行（假設
main.py已存在并配置正確）：python main.py這將使用內置示例文本執行 LLM 處理，并在
../result目錄下生成結果文件。 -
運行 GUI： 在確認
main.py及后端邏輯正常運行后，運行：python ui-translator.py將彈出 GUI 界面。
- 選擇模式（PDF 或 文本）
- 若為PDF模式，則瀏覽選擇PDF文件
- 若為文本模式，則在文本框中粘貼英文文本
- 點擊“開始處理”
在處理過程中，會顯示“處理中…”提示。等待完成后，會有新窗口彈出展示結果，并可在
../result中查看輸出文件。
輸出說明
-
日志文件：在
../log目錄，以時間戳命名的日志文件記錄處理過程、錯誤信息等。 -
結果文件
：
<name>_result.json：包含段落級摘要、關鍵詞和中文翻譯的結構化數據。<name>_translated_paper.txt：全文中文翻譯文本。
-
GUI結果窗口：顯示全文翻譯、核心技術總結（提取所有段落的
summary_zh匯總）、關鍵詞匯總（收集所有段落的keywords_zh）。
注意事項
- LLM調用需確保網絡連通性和API密鑰配置正確。
- 若處理長篇PDF，可能需要等待較長時間，具體取決于網絡和API響應速度。
- GUI為基礎示例，可根據需要擴展更多功能，如進度條、更多模式支持、錯誤處理提示等。
聯系與擴展
本項目為基礎示例，可根據實際需求進行下列擴展：
- 整合更多NLP特性，如語義搜索、引文分析等。
- 優化用戶界面和用戶體驗。
- 增加緩存與并發處理，提高處理性能。
如有問題或建議，可聯系項目維護者或在Issue中討論。
參考資料
- 字節跳動/火山引擎大模型 API 文檔：https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008
- PyTesseract 文檔：https://pypi.org/project/pytesseract/
- PyPDF2 文檔：https://pypdf2.readthedocs.io/
