日文文献翻译与总结大模型——本地部署完整方案
日文文献翻译与总结大模型——本地部署完整方案
一、整体架构概览
针对扫描版日文文献的识别、翻译与总结需求，我们构建一个包含以下核心模块的本地化处理流水线：
- OCR识别模块：从扫描版PDF中提取日文文本，包含版面分析和阅读顺序恢复
- 长文档分块与文本预处理：将提取的文本按语义边界切割成适合LLM处理的片段
- 日文→中文翻译模块：使用轻量化翻译模型将日文原文翻译为中文
- 中文摘要生成模块：对翻译后的中文文本进行总结归纳，输出结构化摘要
- 主控脚本与配置：将上述模块集成为端到端的处理工具
二、OCR引擎选型与使用方案
2.1 OCR方案对比
对于几百页的扫描版日文文献，OCR需要同时满足三个条件：日文识别精度高、支持版面分析、可以本地离线运行。
Tesseract：开源经典，支持100+语言含日文(jpn)，通过pytesseract无缝集成Python，但默认模型对复杂排版识别率不足65%，需配合图像预处理提升。
Umi-OCR