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基于字节大模型的论文翻译(含免费源码)

基于字节大模型的论文翻译

源代码:
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https://github.com/boots-coder/LLM-application

展示

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项目简介

本项目是一个基于大语言模型(Large Language Model, LLM)的论文阅读与翻译辅助工具。它通过用户界面(GUI)和后端处理逻辑,提供以下功能:

  1. 模式选择

    • PDF模式:用户可选择一个 PDF 文件,程序自动解析论文文本及表格,对论文内容进行摘要、关键词提取及翻译。
    • 文本模式:用户可直接输入英文文本进行摘要与关键词提取,然后翻译成中文。
  2. 处理过程提示: 当用户发起处理请求(翻译文本或解析并翻译 PDF 文件内容)时,界面会显示“处理中”提示,避免用户等待过程中误认为程序无响应。

  3. 结果展示: 处理完成后,不仅将结果保存到本地(JSON和文本文件),还会在新弹出的窗口中显示全文翻译、核心技术总结和关键词,方便用户快速浏览和复制。

功能概述

  • PDF解析:使用 PyMuPDF 对 PDF 进行文本提取,并可选使用表格解析(通过 pdfplumber)。
  • 大语言模型交互:调用火山引擎智能语言服务(ARK runtime),根据文本内容进行摘要、关键词提取和机器翻译。
  • GUI界面:使用 tkinter 构建简单易用的图形界面,用户可通过选择文件或输入文本,点击按钮一键执行。

技术选型

  • Python版本:建议使用 Python 3.9+

  • 后端组件

    • PDF解析PyMuPDFpdfplumber
    • 大语言模型 API 调用:通过火山引擎(ByteDance)提供的 Ark runtime SDK,与 LLM(例如参考 https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008)交互。
    • 日志记录logging 模块,用于记录处理过程和错误信息。
  • 前端组件(GUI)

    • tkinter:Python内置的GUI库,用于构建基本的图形化界面。
  • 数据结构与处理逻辑

    • 文本与PDF内容通过 MainApp 类进行统一管理。
    • LLM处理结果(摘要、关键词、翻译内容)通过 TranslatorLLMClient 类获得并整合。

环境配置与运行步骤

  1. 环境变量与API Key设置: 请按照火山引擎智能语言服务文档进行环境变量配置(如 API_KEYAPI_SECRET)。参考链接中说明可使用 test-env.py 来检测环境变量是否已正确设置。执行:

    python test-env.py
    

    若有正确输出则表明环境变量配置无误。

  2. 安装依赖: 确保已安装必要的依赖:

    pip install PyMuPDF pdfplumber tkinter  # tkinter在部分系统中可能已内置
    pip install volcenginesdkarkruntime
    

    其他依赖根据 requirements.txt 安装。

  3. 测试后端功能: 如需仅在终端进行简单测试,可在项目根目录执行(假设main.py已存在并配置正确):

    python main.py
    

    这将使用内置示例文本执行 LLM 处理,并在 ../result 目录下生成结果文件。

  4. 运行 GUI: 在确认 main.py 及后端逻辑正常运行后,运行:

    python ui-translator.py
    

    将弹出 GUI 界面。

    • 选择模式(PDF 或 文本)
    • 若为PDF模式,则浏览选择PDF文件
    • 若为文本模式,则在文本框中粘贴英文文本
    • 点击“开始处理”

    在处理过程中,会显示“处理中…”提示。等待完成后,会有新窗口弹出展示结果,并可在 ../result 中查看输出文件。

输出说明

  • 日志文件:在 ../log 目录,以时间戳命名的日志文件记录处理过程、错误信息等。

  • 结果文件

    • <name>_result.json:包含段落级摘要、关键词和中文翻译的结构化数据。
    • <name>_translated_paper.txt:全文中文翻译文本。
  • GUI结果窗口:显示全文翻译、核心技术总结(提取所有段落的summary_zh汇总)、关键词汇总(收集所有段落的keywords_zh)。

注意事项

  • LLM调用需确保网络连通性和API密钥配置正确。
  • 若处理长篇PDF,可能需要等待较长时间,具体取决于网络和API响应速度。
  • GUI为基础示例,可根据需要扩展更多功能,如进度条、更多模式支持、错误处理提示等。

联系与扩展

本项目为基础示例,可根据实际需求进行下列扩展:

  • 整合更多NLP特性,如语义搜索、引文分析等。
  • 优化用户界面和用户体验。
  • 增加缓存与并发处理,提高处理性能。

如有问题或建议,可联系项目维护者或在Issue中讨论。

参考资料

  • 字节跳动/火山引擎大模型 API 文档:https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008
  • PyTesseract 文档:https://pypi.org/project/pytesseract/
  • PyPDF2 文档:https://pypdf2.readthedocs.io/

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