1. 问题背景
如果有能力阅读英文文献，最好还是直接阅读英文的文献。但中文的文献获取信息的速度更快，中文看个大概后，再去看英文版本，原本晦涩的概念就好理解多。并且英文不认识的词句还能通过对比中文的翻译进行学习(对比学习的思想)。
虽然市面上已经有许多的全文翻译的软件，能够很好的在原pdf排版基础上翻译成中文，比如小绿鲸。但是，小绿鲸对于我量子领域的文献，对公式的识别和图表的识别，效果并不好，对于狄拉克符号，或者其他符号会造成翻译错误，排版错误。于是我想，能不能有一个开源翻译软件，能满足下面这些需求：
- 在不改变排版的基础上，翻译成中文，因为要方便地对照（对比学习）
- 要对公式和图表原文有较好的保持
- 要能接入API，不同AI的翻译效果并不相同，我有免费的硅基流动API额度和gemini ai studio的API
- 要支持导入自己的术语库
于是，找到了pdf2zh-next这个项目。
2. pdf2zh-next的部署安装(linux环境)
部署，需要你了解一些conda新建环境，或者python 安装pip包的知识
我们即将要部署的是一个带有GUI界面的版本，并且选择的是wsl的linux环境。
如果你了解conda
conda create -n pdf2zh python=3.10 -y
conda activate pdf2zh
conda install pip -y
pip install -U pdf2zh-next
只需要使用上面四条，新建一个conda环境，在新环境里执行pip install -U pdf2zh-next就好了，所有安装都是自动的。
如果你没有conda
sudo apt update
sudo apt install -y python3 python3-pip
pip3 install -U pdf2zh-next
但最好建议还是用conda，这样可以单独隔离出一个环境。
3. pdf2zh-next 安装后如何启动？
上面两种方式，都能成功安装好pdf2zh-next，并且都不难，关键就是那一条指令pip install -U pdf2zh-next。同样的，启动也就只需要一条指令：
pdf2zh_next --gui
这将会启动一个GUI界面，如果GUI界面没有启动，可以手动访问浏览器http://localhost:7860/
现在项目就已经成功启动了：
4. pdf2zh-next 启动后如何配置使用？
当你成功启动这个GUI界面，现在可以拖入文件上传了，但这时候，还有几个选项要看。
上图这三个选项，如果你没用到，最好不勾选，这里用的DeepSeek3.2 ，是没有推理的模型，所以不勾选。
Rate Limit mode 我在硅基流动看到我的RPM是1000，所以我选择1000，如果你不确定，就选custom默认就好。
自动术语提取功能，"自动术语提取"就是：在你开始全文翻译前/过程中，工具会先从论文里自动找出疑似专业术语/高频短语，再用你选的"术语提取引擎"（这里选的是 SiliconFlow）去把这些术语生成一份候选的术语表（glossary），用来提升全文术语一致性。
如果你已经有自己的术语表，这里就不需要勾选，如果没有，可以先勾选后，得到一份术语表(要在下方高级选项勾选'保存自动提取的术语表')，再手动改完上传(也在高级选项中上传术语表)使用。
术语表的格式(应该是csv格式，这里用纯文本展示，一共三列，分别是source，target，tgt_lng，把 source,target,tgt_lng 作为 CSV 的第一行（表头）)
source,target,tgt_lng
quantum machine learning,量子机器学习,zh-CN
quantum computing,量子计算,zh-CN
quantum circuit,量子电路,zh-CN
别忘了点保存设置，这样设置就会被保存到本地，下次就不需要再填写。
输出选项
5.最后一步，翻译
点击翻译后，等待一段时间，就能得到一份pdf了。
翻译完后，所有产生的文件会在下方"已翻译"得到，可以把这些文件下载下来了。
6. 效果展示
提取出的术语表效果展示如下：
费用方面，翻译了一篇8页的内容，大致是0.15元(硅基流动，DeepSeek3.2)
致谢
pdf2zh-next（PDFMathTranslate-next）的 GitHub 仓库：
https://github.com/PDFMathTranslate/PDFMathTranslate-next