add blog: 用 ERNIE 4.5 与 PaddleOCR 3.0 实现文档翻译实践指南

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+title: 用 ERNIE 4.5 与 PaddleOCR 3.0 实现文档翻译实践指南
+date: 2025-08-09
+author:
+   name: 张晶
+   github: openvino-book
+category: community-activity
+---
+
+<style>
+figure {
+   text-align: center;
+}
+figcaption {
+   color: orange;
+   border-bottom: 1px solid #d9d9d9;
+   display: inline-block;
+   color: #999;
+   padding: 2px;
+}
+</style>
+
+# 用 ERNIE 4.5 与 PaddleOCR 3.0 实现文档翻译实践指南
+
+## 一、文档翻译的挑战
+
+在全球化背景下，跨语言沟通需求日益增长，文档翻译的重要性愈发凸显。尤其是随着数字化进程加速，文档图像翻译的需求持续上升，但这一任务面临着独特的挑战：
+
+- **复杂布局解析**：文档图像常包含文本、图表、表格等多种元素，传统OCR技术在处理复杂布局时难以准确提取文本并保留原始格式
+- **多语言翻译质量**：不同语言间存在语法、词汇和文化背景差异，长句和上下文依赖翻译任务对传统工具而言颇具难度
+- **格式保留**：翻译过程中如何保持文档的原始结构和格式，是用户面临的另一大痛点
+
+你是否曾因这些问题而困扰？本文将介绍如何利用[PaddleOCR 3.0](https://www.github.com/paddlepaddle/paddleocr)和[ERNIE 4.5](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE)实现高质量的文档翻译解决方案。
+
+## 二、PaddleOCR 3.0与ERNIE 4.5简介
+
+### PaddleOCR 3.0
+
+PaddleOCR 3.0是业界领先、可直接部署的 OCR 与文档智能引擎，提供从文本识别到文档理解的全流程解决方案，提供了全场景文字识别模型PP-OCRv5、复杂文档解析PP-StructureV3和智能信息抽取PP-ChatOCRv4，其中PP-StructureV3在布局区域检测、表格识别和公式识别方面能力尤为突出，还增加了图表理解、恢复多列阅读顺序以及将结果转换为Markdown文件的功能。
+
+### ERNIE 4.5
+
+ERNIE 4.5是百度发布的开源多模态和大语言系列，含10种版本，最大达424B参数，采用创新MoE架构，支持跨模态共享与专用参数，在文本与多模态任务中表现领先。**通过结合PP-StructureV3的文档分析能力和ERNIE 4.5的翻译能力，我们可以构建一个端到端的高质量文档翻译解决方案。**
+
+
+## 三、解决方案概述
+
+本文介绍的文档翻译方案基于以下核心流程：
+
+1. 使用PP-StructureV3分析文档内容，获取结构化数据表示
+2. 将结构化数据处理为Markdown格式的文档文件
+3. 利用提示工程构建提示，调用ERNIE 4.5翻译文档内容
+
+这种方法不仅能准确识别和分析复杂文档布局，还能实现高质量的多语言翻译服务，满足用户在不同语言环境下的文档翻译需求。
+
+<div align="center">
+<img src="https://github.com/raw/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/doc_translation/pp_doctranslation.png" width="800"/>
+</div>
+
+## 四、快速上手
+
+### 步骤1：环境准备
+
+首先需要安装PaddlePaddle框架和PaddleOCR：
+
+```bash
+# 安装PaddlePaddle GPU版本
+python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
+
+# 安装PaddleOCR
+pip install paddleocr
+
+# 安装OpenAI SDK用于测试模型可用性
+pip install openai
+```
+
+### 步骤2：部署ERNIE 4.5服务
+
+ERNIE大语言模型通过服务请求访问，需要部署为本地服务。可以使用FastDeploy工具部署ERNIE模型。部署完成后，测试服务可用性：
+
+```python
+# 测试ERNIE服务可用性
+# 请填写本地服务的URL，例如：http://0.0.0.0:8000/v1
+ERNIE_URL = ""
+
+try:
+    import openai
+
+    client = openai.OpenAI(base_url=ERNIE_URL, api_key="api_key")
+    question = "你是谁？"
+    response1 = client.chat.completions.create(
+        model="ernie-4.5", messages=[{"role": "user", "content": question}]
+    )
+    reply = response1.choices[0].message.content
+    print(f"测试成功！\n问题：{question}\n回答：{reply}")
+except Exception as e:
+    print(f"测试失败！错误信息：\n{e}")
+```
+
+### 步骤3：文档解析与翻译
+
+```python
+# 文档翻译示例代码
+from paddleocr import PPDocTranslation
+
+# 配置参数
+input_path = "path/to/your/document.pdf"  # 文档图像路径
+output_path = "./output/"  # 结果保存路径
+target_language = "zh"  # 目标语言（中文）
+
+# 初始化PP-DocTranslation pipeline
+translation_engine = PPDocTranslation(
+    use_doc_orientation_classify=False,  # 是否使用文档方向分类模型
+    use_doc_unwarping=False,  # 是否使用文档扭曲校正模型
+    use_seal_recognition=True,  # 是否使用印章识别模型
+    use_table_recognition=True  # 是否使用表格识别模型
+)
+
+# 解析文档图像
+visual_predict_res = translation_engine.visual_predict(input_path)
+
+# 处理解析结果
+ori_md_info_list = []
+for res in visual_predict_res:
+    layout_parsing_result = res["layout_parsing_result"]
+    ori_md_info_list.append(layout_parsing_result.markdown)
+    layout_parsing_result.save_to_img(output_path)
+    layout_parsing_result.save_to_markdown(output_path)
+
+# 如果是PDF文件，拼接多页结果
+if input_path.lower().endswith(".pdf"):
+    ori_md_info = translation_engine.concatenate_markdown_pages(ori_md_info_list)
+    ori_md_info.save_to_markdown(output_path)
+
+# 配置ERNIE服务
+chat_bot_config = {
+    "module_name": "chat_bot",
+    "model_name": "ernie-4.5",
+    "base_url": ERNIE_URL,  # 填写ERNIE服务URL
+    "api_type": "openai",
+    "api_key": "api_key"
+}
+
+# 调用ERNIE进行翻译
+print("开始翻译文档...")
+tgt_md_info_list = translation_engine.translate(
+    ori_md_info_list=ori_md_info_list,
+    target_language=target_language,
+    chunk_size=3000,  # 文本分块大小
+    chat_bot_config=chat_bot_config,
+)
+
+# 保存翻译结果
+for tgt_md_info in tgt_md_info_list:
+    tgt_md_info.save_to_markdown(output_path)
+
+print(f"翻译完成，结果保存在：{output_path}")
+```
+完成代码范例，请参见[Document Translation Practice Based on ERNIE 4.5 and PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/cookbook/notebook/document_translation_tutorial_en.ipynb)。
+## 五、运行示例翻译结果
+
+下图展示了翻译效果示例（左侧为原始英文PDF论文图像，右侧为翻译后的中文Markdown文件）：
+
+<div align="center">
+<img src="https://github.com/raw/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/doc_translation/PP-DocTranslation_demo.jpg" width="800"/>
+</div>
+
+## 六、常见问题与调试
+
+### 常见问题
+
+1. **Q**: 安装PaddlePaddle时遇到CUDA版本不匹配问题？
+   **A**: 请确保CUDA版本与PaddlePaddle版本兼容。可以参考[PaddlePaddle官方安装指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html)选择合适的版本。
+
+2. **Q**: 调用ERNIE服务时出现连接超时？
+   **A**: 检查ERNIE服务是否正常运行，网络连接是否畅通。可以尝试重启服务或增加超时设置。
+
+3. **Q**: 文档解析结果中表格格式丢失？
+   **A**: 确保`use_table_recognition`参数设置为`True`。对于复杂表格，可能需要调整表格识别模型的参数。
+
+4. **Q**: 翻译结果质量不高？
+   **A**: 尝试调整`chunk_size`参数，确保文本块大小合适。对于专业领域文档，可以提供领域词汇表作为提示的一部分。
+
+### 调试技巧
+
+1. **逐步验证**：从单页简单文档开始测试，确认每个步骤正常工作后再处理复杂文档
+2. **日志输出**：在关键步骤添加日志，记录处理时间和结果状态
+3. **版本兼容**：确保PaddlePaddle、PaddleOCR和其他依赖库的版本兼容
+4. **可视化检查**：利用`save_to_img`功能保存解析过程中的图像，直观检查问题所在
+
+## 六、总结
+
+通过本文介绍的方法，你可以快速构建一个高质量的文档翻译系统，满足不同场景下的文档翻译需求。无论是学术论文、技术文档还是商业报告，都能得到准确、流畅的翻译结果。该系统能够处理复杂的文档结构，如表格、图表等，同时保持翻译质量。
+
+
+## 下一步与资源
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+- 📚 查阅完整文档：[PaddleOCR官方文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
+- 💻 运行示例代码：[Document Translation Practice Based on ERNIE 4.5 and PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/cookbook/notebook/document_translation_tutorial_en.ipynb)
+- 🐞 报告问题或提出建议：[PaddleOCR GitHub Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues)
+- 🤝 欢迎贡献代码：[PaddleOCR贡献指南](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/community/community_contribution.md)
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