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基于字节大模型的论文翻译

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

在这里插入图片描述

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：

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。
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。
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。

Python版本：建议使用 Python 3.9+
后端组件

：
- PDF解析：PyMuPDF，pdfplumber
- 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 Translator 和 LLMClient 类获得并整合。

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_KEY、API_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。

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。

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。
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。

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）。

本项目为基础示例，可根据实际需求进行下列扩展：

如有问题或建议，可联系项目维护者或在Issue中讨论。