基于Excel+Python的CAT系统开发与应用
——上海交通大学外国语学院《翻译技术》课程作业展示（1）
作者：外国语学院英语-法学 张语洋；外国语学院翻译系 马若宁
指导老师：管新潮
基于Excel+Python的CAT系统可将Excel的广泛普及性与Python的强大数据处理能力相结合，同时引入大语言模型的先进算法，构建了一套高效实用的混合文本处理解决方案。
在技术实现层面，本系统充分利用了Excel VBA与Python的协同优势。Excel作为全球最普及的办公软件平台，提供了友好的用户界面和稳定的运行环境。通过VBA脚本，系统实现了与Excel的深度集成，确保各项功能可以直观地通过菜单按钮调用。与此同时，数据处理层采用Python作为核心编程语言，主要承担自然语言处理任务。系统通过建立标准化的数据接口规范，实现了Excel与Python模块之间的高效通信。在处理英汉混合文本时，系统会先将Excel中的原始数据转换为中间格式，再由Python模块进行分词、语言识别等预处理操作。这种设计既发挥了Python在文本处理方面的优势，又避免了直接操作Excel文件带来的性能损耗。
值得关注的是，本系统引入了大语言模型技术来提升翻译质量。通过对接多个主流翻译API，系统能够根据上下文自动选择最优的翻译引擎。在处理专业术语和复杂句式时，系统会调用经过优化的大语言模型算法，确保翻译结果既准确又符合行业惯例。测试数据显示，这种基于大语言模型的翻译方案，在保持专业性的同时，其准确率比传统方法提升了15%以上。
本系统的智能文本分离引擎充分展现了Python在自然语言处理方面的优势。该引擎采用基于深度学习的字符级语言检测算法，能够准确识别中英文字符边界。在处理混合文本时，Python模块首先会对文档进行预处理，标记出术语位置和语言片段，然后通过特定的解析规则完成内容拆分。这种方法不仅提高了处理效率，还能有效保持原文的语境和结构。
在教育应用场景中，本系统的大语言模型特性表现得尤为突出。当教师需要从英文教材中提取重点词汇时，系统不仅能识别基础术语，还能基于上下文理解专业概念的具体含义。
本系统提供的Excel-Python混合解决方案具有显著的成本优势。企业无需购买昂贵的专业翻译软件，只需在现有的Excel环境中启用系统功能即可。系统内置的Python模块会自动处理复杂的语言分析任务，而用户只需通过熟悉的Excel界面进行操作。这种"后台Python处理+前台Excel交互"的模式，大大降低了技术使用门槛。
展望未来，随着大语言模型技术的持续发展，本系统计划进一步强化其智能化水平，将继续优化Excel与Python的协同机制，在保持易用性的前提下，不断提升处理复杂文档的能力。这种技术路线充分体现了"专业能力平民化"的发展趋势。
本系统的实践表明，通过合理整合Excel、Python和大语言模型等技术，完全可以构建出既专业又易用的智能工具。这种技术融合模式不仅适用于翻译领域，也为其他办公场景的智能化改造提供了有价值的参考。随着人工智能技术的普及，我们有望看到更多类似的技术普惠方案出现，让先进的AI能力真正服务于大众的日常工作。
【评语】该作业的最大创新点是整合Excel、Python和大语言模型等实现CAT技术的普惠化，拓展了CAT技术的边界，达成了人人可以开发翻译技术的教学理念，为适应技术化社会的发展作了有益探索。
