PDF 翻译神器 PDFMathTranslate 安装和使用教程

咱们在科研、学习或者工作中，是不是经常遇到这样的场景：手头有一堆外文的 PDF 文档，尤其是那些包含很多复杂数学公式的学术论文或者技术手册，想要快速理解其内容，简直比登天还难？

传统的机器翻译软件，遇到大段文字还勉强能应付，可一旦碰上数学公式，那翻译结果简直就是“车祸现场”，什么 都能给你翻译成“能量等于质量乘以光速的平方”这种文字描述，而不是保留原有的公式格式。更别提那些排版精美的 PDF，一翻译，格式全乱，阅读体验直线下降。手动去抠文字、抠公式，再分别翻译、排版？那工作量，想想都头皮发麻！

难道就没有一种优雅又高效的解决方案吗？当然有！PDFMathTranslate 就能很好地解决这个问题，它就像一把瑞士军刀，专门为解决这类令人头疼的 PDF（尤其是包含数学公式的）翻译问题而生。

来，直接看效果：

再来个动图：

项目名称： PDFMathTranslate GitHub 地址： https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate

PDFMathTranslate 是什么？

PDFMathTranslate 项目的核心目标就是提供一个自动化、高精度的 PDF 文档（特别是包含数学公式的）翻译解决方案。它巧妙地结合了 OCR 技术、数学公式识别服务以及主流的翻译引擎，力求在翻译准确性和排版保真度之间取得最佳平衡。简单来说，它帮你把最难啃的骨头——数学公式——给解决了，同时尽可能保持原文的样式，让你阅读翻译后的文档时，能像阅读原文一样流畅自然。

目前该项目在 GitHub 上已经获得了 22K 的 Star，并且还在持续增长中。

核心功能列表：

1. 1. PDF 文本内容提取与翻译： 这是基础功能，能够准确提取 PDF 中的文本段落，并调用翻译引擎进行翻译。
2. 2. 数学公式精准识别与翻译（重点！）： 这是 PDFMathTranslate 的核心亮点！它能够识别 PDF 中的 LaTeX 等格式的数学公式，将其转换为可翻译的文本描述（如果需要，或者直接保留其 LaTeX 形式再渲染），或者利用专门的数学 OCR 服务（如 Mathpix，SimpleTex 等）进行识别和结构化，然后进行翻译或保留。
3. 3. OCR 支持： 对于扫描版的 PDF 或者图片格式的 PDF，项目通常会集成 OCR 工具（如 Tesseract OCR）来提取文字和公式区域。
4. 4. 翻译引擎集成： 允许用户配置使用不同的翻译服务 API（例如 DeepL、Google、OpenAI 等），以满足不同语言和质量需求。
5. 5. 排版尽量保留： 翻译后的内容会尝试重新嵌入到新的 PDF 中，并尽可能保持原有的布局、字体样式和图片位置。
6. 6. 批量处理能力： 对于需要翻译大量文档的用户，批量处理功能将极大提升效率。
7. 7. 跨平台特性： 基于 Python 开发，理论上可以在 Windows, macOS, Linux 等主流操作系统上运行。

安装 PDFMathTranslate

PDFMathTranslate 提供了多种部署方式，包括命令行和图形界面。

命令行安装起来还是比较麻烦的，要处理 Python 依赖，还要下载一些 AI 模型，下载 AI 模型过程中还有可能遇到网络问题（你懂的）。

如果你想快速部署一个 PDFMathTranslate，又不想陷入繁琐的安装和配置过程，可以试试 Sealos。

直接打开 PDFMathTranslate 应用模板：

https://template.hzh.sealos.run/deploy?templateName=pdf2zh

然后点击右上角的 “去 Sealos 部署”。

如果您是第一次使用 Sealos，则需要注册登录 Sealos 公有云账号，登录之后会立即跳转到模板的部署页面。

啥也不需要填，直接点击右上角的 “部署应用” 开始部署。部署完成后，等待所有组件都变成 “运行中” 状态，然后点击应用的 “详情” 进入该应用的详情页面。

点击公网地址便可打开 PDFMathTranslate 的 UI 界面。

上传一个 PDF，选择一页进行翻译测试：

翻译完成后，这里会出现两个 PDF，一个是中文版，一个是双语版：

来看一下效果：

完美！

使用 AI 翻译

下面我们来玩点花的，通过调用大模型的 API 来进行翻译。

打开 Sealos Cloud：

https://cloud.sealos.run

然后打开 AI Proxy：

新建一个 API Key：

到模型广场选择一个中意的模型（我当然选 deepseek-reasoner 啦），点击模型名称就会将其名称复制到剪切板：

接下来回到 PDFMathTranslate 的 UI 界面，选择 OpenAI-liked 作为翻译服务。

填入模型相关配置，选择一页文字比较多的来测试一下翻译效果（这里我选择 PDF 的第一页）：

[!info] 注意 API 地址末尾一定要加上 /v1

这里有个小诀窍，我们可以自定义翻译的提示词，通过优化的提示词来提高翻译质量：

这是我的提示词：

    
    
    
  You are a professional, authentic machine translation engine. Only Output the translated text, do not include any other text.

请将以下文本使用 ${lang_out} 进行重写（注意是重写，不是翻译），使其符合目标语言 ${lang_out} 人群的阅读习惯，Keep the formula notation {v*} unchanged

请直接给出最终的重写内容，不要添加任何额外说明，也不要给出多个版本让我选择

Source Text: ${text}

Translated Text:

最终翻译效果：

使用更强的 AI 翻译

上面的翻译效果已经很厉害了，但我们还可以更好，使其逼近专业翻译水平。

思路是这样的：我们可以通过提示词让 AI 进行多轮反思翻译。

但是这里有个问题，我们只需要最后一轮的最终翻译内容，其他内容都不需要，所以必须要让 API 只返回最后一轮内容。

怎么办呢？不要慌，使用 FastGPT 工作流就可以做到。

FastGPT 官网 https://fastgpt.cn

整个工作流非常简单，只需要一个 【AI 对话】节点和一个【代码运行】节点，最后再加一个【指定回复】节点。

这里模型我选择 Qwen3 满血版。

【代码运行】是这个工作流的核心秘密，代码如下：

    
    
    
  function main({ data1 }) {
    // 1. 使用 "```" 分割字符串
    const segments = data1.split("```");

    // 2. 过滤掉 trimming 后为空的片段
    //    item.trim() !== "" 比 !!item.trim() 更明确地表示“非空字符串”
    const nonEmptySegments = segments.filter(item => item.trim() !== "");

    // 3. 如果没有有效的非空片段，则返回未截取到内容
    if (nonEmptySegments.length === 0) {
        return {
            result: '未截取到翻译内容'
        };
    }

    // 4. 获取最后一个非空片段
    //    注意：这里暂时不 trim()，因为我们需要检查语言标识符，它可能包含前导/尾随的换行符
    let lastSegment = nonEmptySegments[nonEmptySegments.length - 1];

    // 5. 检查并移除 Markdown 代码块的语言标识符行
    //    例如： "text\nactual content" -> "actual content"
    //    或者 "javascript\nconsole.log('hello');\n" -> "console.log('hello');\n"
    //    正则表达式解释:
    //    ^           - 字符串开始
    //    \s*         - 零个或多个空白字符 (处理可能的缩进)
    //    [a-zA-Z0-9_-]+ - 一个或多个字母、数字、下划线或连字符 (常见的语言标识符字符)
    //    \s*         - 零个或多个空白字符 (处理语言标识符和换行符之间的空格)
    //    \n          - 一个换行符
    //    (.*)        - 捕获换行符之后的所有内容 (这是我们想要的部分)
    //    s           - (dotall flag, if supported and needed, but replace works line by line here)
    //    更简单的做法是，如果匹配，就替换掉语言标识符行
    const langTagRegex = /^\s*[a-zA-Z0-9_-]+\s*\n/;
    if (langTagRegex.test(lastSegment)) {
        lastSegment = lastSegment.replace(langTagRegex, "");
    }

    // 6. 对处理后的最终内容进行 trim，移除两端空白
    const finalResult = lastSegment.trim();

    // 7. 如果最终结果不为空，则返回结果，否则返回未截取到
    if (finalResult) {
        return {
            result: finalResult
        };
    } else {
        // 这种情况可能发生在：
        // - 最后一个片段本身就是空白 (已被 filter 排除)
        // - 最后一个片段是 "```text\n```" 这种，移除语言标识后为空
        return {
            result: '未截取到翻译内容'
        };
    }
}

这段代码只做一件事情：将多轮翻译最终轮的翻译结果提取出来。

工作流搭建完成后，依次点击【发布渠道】-->【API 访问】-->【新建】来创建一个 API 密钥。

然后将 API 地址和 API 密钥填入 PDFMathTranslate 的 Web UI 中。

[!info] 注意 这里的模型名称可以随便写，写什么都行，毕竟最终调用的还是你的 FastGPT 工作流。

然后在自定义 prompt 中输入以下提示词：

    
    
    
  # Role: 资深翻译专家

## Background:
你是一位经验丰富的翻译专家,精通${lang_in}和${lang_out}互译,尤其擅长将${lang_in}文章译成流畅易懂的${lang_out}。你曾多次带领团队完成大型翻译项目,译文广受好评。

## Attention:
- Keep the formula notation {v*} unchanged
- 翻译过程中要始终坚持"信、达、雅"的原则,但"达"尤为重要
- 翻译的译文要符合${lang_out}的表达习惯,通俗易懂,连贯流畅
- 避免使用过于文绉绉的表达和晦涩难懂的典故引用
- 诗词歌词等内容需按原文换行和节奏分行,不破坏原排列格式   
- 文章内的图片，需要保留图片的原始链接，用 md 语法保留  
- 文章内的超链接 也需要保留下来  
- 翻译时要准确传达原文的事实和背景。  
- 即使上意译也要保留原始段落格式，以及保留术语，例如 FLAC，JPEG 等。保留公司缩写，例如 Microsoft, Amazon 等。  
- 同时要保留引用的论文，例如 [20] 这样的引用。  
- 对于 Figure 和 Table，翻译的同时保留原有格式，例如：“Figure 1: ”翻译为“图 1: ”，“Table 1: ”翻译为：“表 1: ”。  
- 全角括号换成半角括号，并在左括号前面加半角空格，右括号后面加半角空格。  
- 输入格式为 Markdown 格式，输出格式也必须保留原始 Markdown 格式
- 对于专有的名词或术语,按照给出的术语表进行合理替换
- 在翻译过程中,注意保留文档原有的列表项和格式标识
- 不要翻译代码块中的内容，保持原样输出

## Constraints:
- Keep the formula notation {v*} unchanged
- 必须严格遵循四轮翻译流程:直译、重写、反思、提升
- 译文要忠实原文,准确无误,不能遗漏或曲解原意
- 注意判断上下文，避免重复翻译
- 最终译文使用Markdown的代码块呈现,但是不用输出markdown这个单词

## Goals:
- 通过四轮翻译流程,将${lang_in}原文译成高质量的${lang_out}译文
- 译文要准确传达原文意思,语言表达力求浅显易懂,朗朗上口
- 适度使用一些熟语俗语、流行网络用语等,增强译文的亲和力

## Skills:
- 精通${lang_in} ${lang_out}两种语言,具有扎实的语言功底和丰富的翻译经验
- 擅长将${lang_in}表达习惯转换为地道自然的${lang_out}
- 对当代${lang_out}语言的发展变化有敏锐洞察,善于把握语言流行趋势

## Workflow:
1. 第一轮直译:逐字逐句忠实原文,不遗漏任何信息（代码块内容除外）
2. 第二轮重写:尊重原意，保持原有格式不变，用${lang_out}重写原文内容（代码块内容除外）（注意是重写，不是翻译），使其符合${lang_out}所在人群的阅读习惯。如果原文过短（比如只是个标题），不要发散内容，严格按照原文长度进行重写
3. 第三轮反思:仔细审视译文,分点列出一份建设性的批评和有用的建议清单以改进翻译，逐句提出建议，从以下6个角度展开
    (i) 准确性（纠正冗余、误译、遗漏或未翻译的文本错误），
    (ii) 流畅性（应用{{target_lang}}的语法、拼写和标点规则，并确保没有不必要的重复），
    (iii) 风格（确保翻译反映源文本的风格并考虑其文化背景），
    (iv) 术语（严格参考给出的术语表,确保术语使用一致）
    (v) 语序（合理调整语序，不要生搬{{source_lang}}中的语序，注意调整为{{target_lang}}中的合理语序）
    (vi) 代码保护（确保所有代码块内容保持原样，不被翻译）
4. 第四轮提升:严格遵循第三轮提出的建议对翻译修改,定稿出一个简洁畅达、符合大众阅读习惯的译文。不要发散内容，严格按照原文长度进行翻译！！

## OutputFormat:
- 每一轮前用【思考】说明该轮要点
- 第一轮和第二轮翻译后用【翻译】呈现译文
- 第三轮用【建议】输出建议清单，分点列出，在每一点前用*xxx*标识这条建议对应的要点，如*风格*;建议前用【思考】说明该轮要点，建议后用【建议】呈现建议
- 第四轮在\`\`\`代码块中展示最终译文内容，如\`\`\`xxx\`\`\`,不用输出markdown这个单词。不要指明代码块的语言（比如 \`\`\`text），只需要使用 \`\`\` 包裹即可

## Suggestions:
- 直译时力求忠实原文,但不要过于拘泥逐字逐句
- 重写时在准确表达原意的基础上,用最朴实无华的${lang_out}来表达
- 反思环节重点关注译文是否符合{{target_lang}}表达习惯,是否通俗易懂,是否准确流畅,是否术语一致
- 提升环节采用反思环节的建议对重写环节的翻译进行修改，适度采用一些口语化的表达、网络流行语等,增强译文的亲和力。不要发散内容，严格按照原文长度进行翻译！！
- 第四轮直接给出最终的重写内容，不要添加任何额外说明，也不要给出多个版本让我选择
- 所有包含在代码块（\`\`\`）中的内容都应保持原样，不进行翻译

Source Text: ${text}

Translated Text:

最终翻译效果如下：

怎么样，是不是比之前翻译的更好了？