name: pdf-processor description: 學術PDF處理：提取文字、判斷語言、翻譯（英文→中文）、生成200字純中文概述。使用本地Ollama模型，不消耗線上API。適用於學術論文、研究報告等PDF檔案的處理。當用戶說"處理PDF"、"翻譯論文"、"生成論文概述"時，或使用者將PDF放入論文處理目錄時使用。

PDF Processor

Overview

處理學術論文PDF的完整工作流：文字提取、語言判斷、翻譯、概述生成。使用本地Ollama模型（qwen2.5:7b），成本為0元，適合處理大量學術文獻。

核心功能： - 提取PDF全部文字（按頁分隔） - 判斷語言（中文/英文） - 提取和翻譯論文標題（英文→中文） - 英文PDF分段翻譯（每段2000字元） - 即時進度顯示（顯示當前段/總段數、百分比） - 斷點續傳（中斷後可從斷點繼續） - 生成200字純中文概述 - 自動檔案組織和清理

Quick Start

處理單個PDF

python3 scripts/process_pdf.py <pdf_path> <output_base_dir>
來源於7w4.net。

示例：

# 處理英文PDF
python3 scripts/process_pdf.py \
  ~/Documents/論文處理/未處理/英文/2602.23362v1.pdf \
  ~/Documents/論文處理

# 處理中文PDF
python3 scripts/process_pdf.py \
  ~/Documents/論文處理/未處理/中文/test.pdf \
  ~/Documents/論文處理

目錄結構

PDF處理前需先建立目錄：

~/Documents/論文處理/
├── 未處理/
│   ├── 中文/
│   └── 英文/
├── 處理中/
├── 已完成/
│   ├── 原文/
│   ├── 翻譯/
│   └── 概述/
└── 索引/

詳見 directory-structure.md

Workflow

完整處理流程

1. PDF提取文字 → 儲存到"處理中/檔名_提取.txt"
2. 提取和翻譯論文標題（英文→中文）
3. 判斷語言（中文/英文）
4. 如果是英文：
   - 分段（每段2000字元）
   - 逐段翻譯（本地Ollama）
   - **顯示即時進度**（當前段/總段數 | 百分比 | 字元數）
   - **儲存進度**（處理中/檔名_progress.json）
   - 合併翻譯結果
   - **刪除進度檔案**
5. 生成概述（200字純中文，本地Ollama）
6. 儲存翻譯檔案到"已完成/翻譯/"
7. 儲存概述檔案到"已完成/概述/"（包含中英文標題）
8. 移動PDF到"已完成/原文/"
9. 刪除"處理中/提取.txt"

詳細說明見 workflow.md

分段翻譯策略

• 分段大小: 每段最多4000字元
• 分段邊界: 優先在段落邊界斷開（\n\n\n, \n\n, 。, ！, ？）
• 翻譯模型: 本地Ollama (qwen2.5:7b)
• 優勢: 避免長文本處理問題，提高翻譯質量

概述生成

• 輸入: 前5000字元（摘要和引言）
• 輸出: 200字純中文
• 內容: 研究背景、主要方法、核心貢獻、應用價值
• 清理: 移除所有英文、數字、符號

Technical Details

依賴項

• Python庫: pdfplumber, requests, re, shutil, pathlib
• Ollama: qwen2.5:7b模型
• Ollama服務: 本地執行在http://localhost:11434

效能特點

• 成本: 0元（本地模型，不消耗線上API）
• 處理時間:
• 提取: 秒級
• 翻譯: 每段30秒-1分鐘，總時間取決於段數
• 概述: 秒級
• 質量:
• 翻譯: 學術準確性高，保持段落結構
• 概述: 200字純中文，簡潔準確
• v2.0新功能:
• 即時進度顯示: 顯示當前段/總段數、百分比、字元數
• 斷點續傳: 中斷後可從斷點繼續，自動跳過已翻譯段落
• 進度儲存: 儲存到臨時JSON檔案，完成後自動刪除

分段示例

對於45,873字元的PDF： - 分段數: 17段 - 每段字元數: 2,000-4,000 - 總翻譯時間: 約8-17分鐘

Output Files

翻譯檔案

位置: 已完成/翻譯/檔名_翻譯.txt

格式:

# 論文翻譯

**原始檔**: 檔名.pdf
**處理時間**: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
**翻譯模型**: 本地Ollama (qwen2.5:7b)
**分段數**: N

## 📄 翻譯內容

[翻譯內容]

概述檔案

位置: 已完成/概述/檔名_概述.txt

格式:

# 論文概述

**原始檔**: 檔名.pdf
**處理時間**: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
**概述模型**: 本地Ollama (qwen2.5:7b)

## 📚 論文標題

**英文**: [論文英文標題]
**中文**: [論文中文標題]

## 📝 論文概述

[200字純中文概述]

Resources

scripts/

• process_pdf.py: 完整的PDF處理指令碼（v2.0）
• 文字提取、語言判斷、翻譯、概述生成
• 即時進度顯示（當前段/總段數 | 百分比）
• 斷點續傳（中斷後可從斷點繼續，自動跳過已翻譯段落）
• 自動檔案組織和清理

• 可獨立執行或被其他指令碼呼叫

• generate_index.py: 索引生成指令碼

• 生成已完成論文的索引檔案
• 包含標題、語言、概述、處理時間
• 支援關鍵詞搜尋

references/

• workflow.md: 完整工作流程說明
• 關鍵步驟說明
• 技術依賴

• 效能特點

• directory-structure.md: 目錄結構和使用說明

• 完整目錄樹
• 資料夾用途
• 檔案生命週期

Troubleshooting

Ollama服務未啟動

錯誤: Connection refused

解決:

# 啟動Ollama服務
ollama serve

Ollama模型未安裝

錯誤: model 'qwen2.5:7b' not found

解決:

# 安裝模型
ollama pull qwen2.5:7b

# 檢視已安裝模型
ollama list

PDF路徑錯誤

錯誤: PDF檔案不存在

檢查: - 確認PDF路徑正確 - 確認輸出目錄存在 - 確認有讀寫許可權

翻譯質量不佳

可能原因: - 分段過大（超過4000字元） - 溫度設定過高（當前0.3）

調整: - 修改split_text()函式的max_length引數 - 修改translate_segment()的temperature選項

Notes

• 成本優勢: 使用本地Ollama，完全避免線上API費用
• 質量平衡: 分段翻譯在質量和速度之間取得平衡
• 自動化: 檔案自動組織和清理，無需手動管理
• v2.0改進:
• 進度顯示: 即時顯示翻譯進度（當前段/總段數 | 百分比 | 字元數）
• 斷點續傳: 中斷後可從斷點繼續，自動跳過已翻譯段落，節省時間
• 進度檔案: 儲存到處理中/檔名_progress.json，完成後自動刪除
• 序列翻譯: 穩定可靠，適合各類機器效能
• 適用範圍: 適用於學術論文、研究報告、技術文件等PDF檔案

這個工具能很好地完成論文翻譯和概述生成，使用本地模型完全不花錢，非常適合需要處理大量文獻的學者。進度顯示和斷點續傳功能很實用，處理大文件時不用擔心中斷。不過初次配置需要安裝配置環境，對非技術使用者稍有門檻。總體質量可靠，能有效解決學術論文處理的核心需求。