通过机器翻译，打破语言隔阂，促进沟通交流，始终是NLP领域倍受关注的应用场景之一。当前，很多时候我们会以来各大厂商的在线翻译能力，翻译一些段落（至少笔者是这样）。不过，基于PaddleHub，我们可以实现自由、不首先本地的文本翻译能力，同时，这种实现方式，也为我们提供了针对自有数据集，形成更能精准匹配业务需求翻译能力的可能。

0. 引言

通过机器翻译，打破语言隔阂，促进沟通交流，始终是NLP领域倍受关注的应用场景之一。当前，很多时候我们会以来各大厂商的在线翻译能力，翻译一些段落（至少笔者是这样）。不过，基于PaddleHub，我们可以实现自由、不首先本地的文本翻译能力，同时，这种实现方式，也为我们提供了针对自有数据集，形成更能精准匹配业务需求翻译能力的可能。

那么，我们就先来看看，基于PaddleHub，如何在本地将word文档直接翻译为另一种语言，并且还能保留该word文档的标题层级等格式结构。

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1. python-docx简介

python-docx将整个文章看做是一个Document对象 最新文档 - Document，其基本结构如下：

每个Document包含许多个代表“段落”的Paragraph对象，存放在document.paragraphs中。每个Paragraph都有许多个代表"行内元素"的Run对象，存放在paragraph.runs中。

在python-docx中，run是最基本的单位，每个run对象内的文本样式都是一致的，也就是说，在从docx文件生成文档对象时，python-docx会根据样式的变化来将文本切分为一个个的Run对象。

也可以通过它来处理表格 最新文档 - 表格，基本结构如下：

python-docx将文章中所有的表格都存放在document.tables中每个Table都有对应的行table. rows、列table. columns和单元格(table. cell())单元格是最基本的单位，每个单元格又被划分成不同的Paragraph对象，具体内容同上。

参考资料：python docx 使用总结

1.1 用Python写一个word文档

参考最新文档的示例，基于python-docx，我们不需要打开Office软件，也可以用Python写一个完整的word文档，比如：

In [4]

!pip install python-docx

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Looking in indexes: https://mirror.baidu.com/pypi/simple/Collecting python-docx  Downloading https://mirror.baidu.com/pypi/packages/8b/a0/52729ce4aa026f31b74cc877be1d11e4ddeaa361dc7aebec148171644b33/python-docx-0.8.11.tar.gz (5.6MB)     |████████████████████████████████| 5.6MB 14.9MB/s eta 0:00:01Collecting lxml>=2.3.2 (from python-docx)  Downloading https://mirror.baidu.com/pypi/packages/cf/4d/6537313bf58fe22b508f08cf3eb86b29b6f9edf68e00454224539421073b/lxml-4.6.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl (5.5MB)     |████████████████████████████████| 5.5MB 15.6MB/s eta 0:00:01Building wheels for collected packages: python-docx  Building wheel for python-docx (setup.py) ... done  Created wheel for python-docx: filename=python_docx-0.8.11-cp37-none-any.whl size=184493 sha256=1e95784e743db12bb4c235313b317ef8493520b701e72280d10127fa590a7627  Stored in directory: /home/aistudio/.cache/pip/wheels/dc/ab/e8/a6413f4f5da9cbf373772fa4345e340fc5b7860fd2b7f56ac4Successfully built python-docxInstalling collected packages: lxml, python-docxSuccessfully installed lxml-4.6.3 python-docx-0.8.11

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from docx import Documentfrom docx.shared import Inchesdocument = Document()document.add_heading('Document Title', 0)p = document.add_paragraph('A plain paragraph having some ')p.add_run('bold').bold = Truep.add_run(' and some ')p.add_run('italic.').italic = Truedocument.add_heading('Heading, level 1', level=1)document.add_paragraph('Intense quote', style='Intense Quote')document.add_paragraph(    'first item in unordered list', style='List Bullet')document.add_paragraph(    'first item in ordered list', style='List Number')document.add_picture('imgs/13523736-c694e2233a8d0bb6.webp', width=Inches(1.25))records = (    (3, '101', 'Spam'),    (7, '422', 'Eggs'),    (4, '631', 'Spam, spam, eggs, and spam'))table = document.add_table(rows=1, cols=3)hdr_cells = table.rows[0].cellshdr_cells[0].text = 'Qty'hdr_cells[1].text = 'Id'hdr_cells[2].text = 'Desc'for qty, id, desc in records:    row_cells = table.add_row().cells    row_cells[0].text = str(qty)    row_cells[1].text = id    row_cells[2].text = descdocument.add_page_break()document.save('demo.docx')

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打开demo.docx可以看到效果如下：

1.2 用python-docx提取文档结构层级

在python-docx中，可以对word文档的格式进行解析。本文准备了一个简单的新闻稿word示例，如下所示：

In [15]

document = Document('新闻稿_带格式.docx')

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# 查看第1个段落的结构格式print(document.paragraphs[0].style.name)# 查看第1个段落的文本内容print(document.paragraphs[0].text)

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Title网民规模超10亿，国人的数字生活有哪些新生态

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# 查看第2个段落的结构格式print(document.paragraphs[1].style.name)# 查看第2个段落的文本内容print(document.paragraphs[1].text)

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text_align-justify截至2024年6月，我国网民规模为10.11亿，互联网普及率达71.6%……8月27日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第48次《中国互联网络发展状况统计报告》指出，我国超10亿用户接入互联网，形成了全球最为庞大、生机勃勃的数字社会。

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# 查看第4个段落的结构格式print(document.paragraphs[3].style.name)# 查看第4个段落的文本内容print(document.paragraphs[3].text)

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Heading 1数字化转型的浪潮已开启

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1.3 提取并封装文档信息

通过下面的方法，将word文档不同段落的结构和内容进行整理。

In [39]

def get_paragraphs_text(path):    """    获取所有段落的文本    :param path: word路径    :return: list类型，如：        ['Test', 'hello world', ...]    """    document = Document(path)    all_paragraphs = document.paragraphs    paragraphs_text = []    for paragraph in all_paragraphs:        # 拼接一个list,包括段落的结构和内容        paragraphs_text.append([paragraph.style.name,paragraph.text])    return paragraphs_text

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# 提取文档信息text = get_paragraphs_text('新闻稿_带格式.docx')

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# 随机查看一个封装后段落的信息text[9]

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['text_align-justify', '“短视频、直播正在成为全民新的娱乐方式。”报告指出，截至2024年6月，我国短视频用户规模为8.88亿，占网民整体的87.8%。网络直播用户规模达6.38亿，占网民整体的63.1%。其中，电商直播用户规模为3.84亿，同比增长7524万。']

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2. Paddlehub 文本-机器翻译预训练模型

在PaddleHub中，我们可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型，完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于特定场景的应用。 PaddleHub目前提供了两种机器翻译的预训练模型，分别是：

transformer_zh-entransformer_zh-en包含6层的transformer结构，头数为8，隐藏层参数为512，参数量为64M。该模型在CWMT2024的数据集进行了预训练，加载后可直接用于预测, 提供了中文翻译为英文的能力。transformer_en-detransformer_en-de包含6层的transformer结构，头数为8，隐藏层参数为512，参数量为64M。该模型在WMT'14 EN-DE数据集进行了预训练，加载后可直接用于预测，提供了英文翻译为德文的能力。

2.1 单个文档转换-中文文档转英文

In [ ]

import osimport paddlehub as hub

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text = get_paragraphs_text('新闻稿_带格式.docx')

登录后复制In [6]

model = hub.Module(name='transformer_zh-en', beam_size=5)new_document = Document()for item in text:    src_style = item[0]    src_texts = [item[1]]    print('标题层级：', src_style)    print(src_texts)    n_best = 1  # 每个输入样本的输出候选句子数量    trg_texts = model.predict(src_texts, n_best=n_best)    print(trg_texts)    if src_style == 'Title':        new_document.add_heading(trg_texts, 0)    elif src_style[:7:] == 'Heading':        new_document.add_heading(trg_texts, level=int(src_style[-1]))    else:        new_document.add_paragraph(trg_texts)new_document.save('translate_news.docx')

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转换效果：

标题层级： text_align-justify['身处数字时代的浪潮中，你我的数字生活有哪些新生态？']['In the digital age wave, what new ecology do you and I have in digital life?']标题层级： Heading 1['数字化转型的浪潮已开启']['The tide of digital transformation has started']标题层级： text_align-justify['截至2024年6月，我国网民规模为10.11亿，较2020年12月新增网民2175万，互联网普及率达71.6%。其中，我国手机网民规模为10.07亿，网民中使用手机上网的比例为99.6%。']["By June 2024, the number of China's Internet users was 1.011 billion, an increase of 21.75 million since December 2020, and 71.6 percent of the Internet population."]

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2.2 单个文档转换-英文文档转德文

In [ ]

text = get_paragraphs_text('092016_cfpb_CreditReportingDisputeLetter.docx')

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model = hub.Module(name='transformer_en-de', beam_size=5)new_document = Document()for item in text:    src_style = item[0]    src_texts = [item[1]]    print('标题层级：', src_style)    print(src_texts)    n_best = 1  # 每个输入样本的输出候选句子数量    trg_texts = model.predict(src_texts, n_best=n_best)    print(trg_texts)    if src_style == 'Title':        new_document.add_heading(trg_texts, 0)    elif src_style[:7:] == 'Heading':        new_document.add_heading(trg_texts, level=int(src_style[-1]))    else:        new_document.add_paragraph(trg_texts)new_document.save('translate_en2de.docx')

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2.3 文档批量转换

In [65]

def doc_translate(input_file, output_file, modelname):    # 提取docx文档信息    text = get_paragraphs_text(input_file)    # 指定模型    model = hub.Module(name=modelname, beam_size=5)    # 准备生成转换后的文档    new_document = Document()    for item in text:        src_style = item[0]        src_texts = [item[1]]        print('标题层级：', src_style)        print(src_texts)        n_best = 1  # 每个输入样本的输出候选句子数量        trg_texts = model.predict(src_texts, n_best=n_best)        print(trg_texts)        # 匹配转换后文档的标题层级        if src_style == 'Title':            new_document.add_heading(trg_texts, 0)        elif src_style[:7:] == 'Heading':            new_document.add_heading(trg_texts, level=int(src_style[-1]))        else:            new_document.add_paragraph(trg_texts)    new_document.save(output_file)

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word_folder = './word'files = os.listdir(word_folder)  for fi in files:    input_file = os.path.join(word_folder,fi)    output_file = os.path.join(word_folder,'translate_' + os.path.basename(input_file))    doc_translate(input_file, output_file, 'transformer_zh-en')

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从上面的转换结果可以看出，当前Paddlehub上的中文转英文预训练模型还是有提升空间的，比如空行会被翻译为No。不过，这个问题python-docx就可以先做部分处理——当然，治本之策还是需要继续finetune模型。

In [2]

'''全局内容替换请确保要替换的内容样式一致Args:    doc: 文档对象    old_text: 要被替换的文本    new_text: 要替换成的文本'''def replace_text(doc, old_text, new_text):    # 遍历每个段落    for p in doc.paragraphs:        # 如果要搜索的内容在该段落        if old_text in p.text:            # 使用 runs 替换内容但不改变样式            # 注意！runs 会根据样式分隔内容，确保被替换内容的样式一致            for run in p.runs:                if old_text in run.text:                    run.text = run.text.replace(old_text, new_text)

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# 导入from docx import Document# 从文件创建文档对象document = Document('./word/translate_赛题介绍.docx')# 显示每段的内容replace_text(document, 'No', '')# 保存清洗后的文档document.save('word/translate_clean_赛题介绍.docx')

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