【文献copilot】调用文心一言api对论文逐段总结

文献copilot：调用文心一言api对论文逐段总结

当我读文献的时候，感觉读得太慢了，看翻译软件翻译的又觉得翻译的不好。于是我就写了个程序辅助我读文献，它可以逐段总结，输出格式是：原文+一句话总结+分段总结，每一段间用分割线分割。下面给大家看看输出结果。

输入

一个.txt文件，这个直接从论文的网页上复制粘贴到记事本里就行。我平常看nature的期刊比较多，nature的绝大多数都可以直接复制，很方便。一个小建议是鼠标通过导航栏，找到reference，然后自下而上选择一直到标题，复制粘贴即可。

大家可以用这个论文练练手：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01448-2。

这种方法其实没有那么优雅和便捷，我也想过用爬虫直接爬取，不过一是因为每个期刊网站不一样，不太方便；二是因为爬虫其实会更慢一些。我还想过通过pdf直接转txt或者直接用pdf来进行总结，这个可行，因为像chatdoc就做成功了，而且非常好（不过chatdoc也不能自动化地逐段总结，并且收费，个性化程度不高），但是难度较大，并且我觉得没太大必要，这种方法已经满足我的需求了。

运行方式

首先把输入文件和输出文件的路径确定了：

大家还需要配置一下文心一言的API_KEY、SECRET_KEY，这个网上教程很多。

import json import os import sys import requests from tqdm import tqdm from md_translator import * # 下面两行是不同的运行方式 filename = sys.argv[1] # 这是用命令行的方式 # 这是在编辑器运行的方式 # filename = "论文名字.txt" filepath = "D:/" outpath = "D:/" # 文心一言的API_KEY、SECRET_KEY API_KEY = "你的API_KEY" SECRET_KEY = "你的SECRET_KEY" 

编译器内运行

赋值filename为对应的文件名就行，要带后缀。

filename = "论文名字.txt" 

然后直接运行即可，会显示一个进度条，结束时会自动打开输出目录。

命令行运行

编译器运行比较麻烦，每次得改文件名，还得点击运行，命令行就方便多了。

直接进到程序的目录，然后改好环境，第二个参数改为文件名即可：

python .\paper_reader.py "论文名字.txt" 

输出结果

会输出一个名为总结-论文名字.md的文件。

第一行大标题，论文名字，接着用分割线来分割每一段，上面是英文，下面是用中文的一句话总结和分段总结。

源代码

paper_reader.py

import json import os import sys import requests from tqdm import tqdm from md_translator import * # 下面两行是不同的运行方式 filename = sys.argv[1] # 这是用命令行的方式 # 这是在编辑器运行的方式 # filename = "论文名字.txt" filepath = "D:/" outpath = "D:/" # 文心一言的API_KEY、SECRET_KEY API_KEY = "你的API_KEY" SECRET_KEY = "你的SECRET_KEY" f = open(outpath + '总结-' + filename.split('.')[0] + '.md', 'w', encoding='utf-8') old_out = sys.stdout sys.stdout = f def ask_Q(question): url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=" + get_access_token() payload = json.dumps({ "messages": [ { "role": "user", "content": question } ] }) headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) return response # print(response.text) def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) # %% md_origin = md_df(filepath + filename) # %% import copy md_res = copy.deepcopy(md_origin) for i_zyh in tqdm(range(md_origin.shape[0])): # for i_zyh in range(1): try: if md_origin.loc[i_zyh, 'type'] == 'text': # Input = '现在你是一个专业翻译家，一个具有生物学背景的生物信息学教授，你的目标是把生物学领域学术论文中的一段翻译成中文。请翻译时不要带翻译腔，而是要翻译得自然、流畅和地道，使用优美和高雅的表达方式。请注意，提供的段落是markdown格式的，你翻译后需要保留原格式，除了提供给我翻译后的文本，我还需要你分点帮我总结这一段的精要，并且用一句话总结。现在请翻译并总结:' + \ # md_origin.loc[i_zyh, 'content'] Input = '现在你是一个生物学教授，你的目标是把生物学领域学术论文中的一个"自然段（paragraph）"[分点总结]，并且用[一句话总结]。请注意，呈现方式为：“一句话总结\n：……；分段总结(用markdown的有序列表格式)：1. ……；2. ……；3. ……、……”，现在请总结:' + \ md_origin.loc[i_zyh, 'content'] # Input = '晚上吃什么' ans = ask_Q(Input) ans = json.loads(ans.text) md_res.loc[i_zyh, 'content'] = ans['result'] if i_zyh == 0: print('# ' + md_origin.loc[i_zyh, 'content']) else: print(md_origin.loc[i_zyh, 'content']) # print("第",i_zyh,"行") if i_zyh != 0: print(ans['result']) # f.write(ans['result']) print('') print('------') else: # print('------') print(md_res.loc[i_zyh, 'content']) print('') print('------') # f.write(md_res.loc[i_zyh, 'content']) except Exception: print('这一段报错了，不过问题不大') # 恢复原来的输出流 sys.stdout = old_out # 关闭文件 f.close() os.startfile(outpath) # print('文件输出路径：\n'+outpath + 'out' + filename) 

md_translator.py

 # 导入所需的库 import pandas as pd import re # 定义一个函数，用于读取markdown文件，并按段落分割 def read_markdown(file): # 打开文件，读取内容 with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 按换行符分割内容，得到一个列表 lines = content.split('\n') # 定义一个空列表，用于存储分割后的段落 paragraphs = [] # 定义一个空字符串，用于拼接段落 paragraph = '' # 遍历每一行 for line in lines: # 如果是空行，说明段落结束，将拼接好的段落添加到列表中，并清空字符串 if line == '': if paragraph != '': paragraphs.append(paragraph) paragraph = '' # 如果是代码块的开始或结束标志，也说明段落结束，将拼接好的段落添加到列表中，并清空字符串 elif line.startswith('```'): if paragraph != '': paragraphs.append(paragraph) paragraph = '' # 将代码块的开始或结束标志也添加到列表中 paragraphs.append(line) # 如果是图片链接，也说明段落结束，将拼接好的段落添加到列表中，并清空字符串 elif re.match(r'!\[.*\]\(.*\)', line): if paragraph != '': paragraphs.append(paragraph) paragraph = '' # 将图片链接也添加到列表中 paragraphs.append(line) # 否则，将当前行拼接到字符串中，并加上换行符 else: paragraph += line + '\n' # 如果最后还有未添加的段落，也添加到列表中 if paragraph != '': paragraphs.append(paragraph) # 返回分割后的段落列表 return paragraphs # 定义一个函数，用于识别每个段落的类型（文本、代码、图片） def identify_type(paragraph): # 如果是代码块的开始或结束标志，返回'code' if paragraph.startswith('```'): return 'code' # 如果是图片链接，返回'image' elif re.match(r'!\[.*\]\(.*\)', paragraph): return 'image' # 否则，返回'text' else: return 'text' def md_df(filepath): # 调用read_markdown函数，读取markdown文件，并按段落分割 # paragraphs = read_markdown(filepath + 'data/CellWalkR_Vignette.md') paragraphs = read_markdown(filepath) # 创建一个空的dataframe，有两列：'content'和'type' md_origin = pd.DataFrame(columns=['content', 'type']) # 遍历每个段落，识别其类型，并添加到dataframe中 for paragraph in paragraphs: type = identify_type(paragraph) md_origin = md_origin.append({'content': paragraph, 'type': type}, ignore_index=True) # 找到第二列等于"code"的行的索引 code_indices = md_origin[md_origin['type'] == 'code'].index.tolist() # 两个两个地读取索引，并设置这两个索引之间行的第二列为"code" for i in range(0, len(code_indices), 2): start_index = code_indices[i] end_index = code_indices[i + 1] if i + 1 < len(code_indices) else None # 设置这两个索引之间行的第二列为"code" md_origin.loc[start_index:end_index - 1, 'type'] = 'code' # i=0 # codes=[] # while i < md_origin.shape[0]-2: # if md_origin.loc[i,'type'] == 'code': # codes.append(1) # md_origin.loc[i+1,'type'] = 'code' # i+=2 # i+=1 # 将DataFrame保存为CSV文件 return md_origin # md_origin.to_csv('md_df.csv', index=False)