机器人外文翻译毕业论文

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现如今，随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动，能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ，希望能对大家有所帮助！工业机器人技术论文范文篇一：《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词：工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业，常用于焊接，喷漆，上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能，它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命，或不安全因素很大而不宜由人去做的作业，用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人，核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的，只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料，点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现，机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业，点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000～4000个焊点，其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上，服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求：安装面积小，工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm )，以确保焊接质量;持重大(490～980N ) ，以便携带内装变压器的焊钳;示教简单，节省工时。 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺，绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广，除汽车行业外，在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统，而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求：在弧焊作业中，要求焊枪跟踪工件的焊道运动，并不断填充金属形成焊道。因此，运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标，一般情况下，焊接速度约取5～50 mm/s ，轨迹精度约为.2 ～ ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响，因此希望在跟踪焊道的同时，焊枪姿态的可调范围尽量大。此外，还有一些其他性能要求，这些要求包括：设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测，焊道跟踪)的接口功能。 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点： (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动，途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上，边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展，搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中，物料、工辅量具的装卸和储运，可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置，或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明，装配劳动量占产品生产劳动量的50%～60%，在有些场合，这一比例甚至更高。例如，在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中，装配劳动量占产品生产劳动量的70 %～80%。因此，用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后，引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序，随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品，如电机、水泵齿轮箱等，特别适应于中小批量生产的装配，可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心，并有诸多周边设备，如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合，此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多，整个系统将过于庞大，效率降低，这是不可取的。在机器人柔性装配系统中，机器人的数量可根据产量选定，而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此，和装配线比较，产量越少，机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础，融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的，多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展，工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二：《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前，机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表，这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域，这是目前，是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成，因此，它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看，工业机器人的应用范围越来越广泛，同时在技术操作中，他也变得越来越标准化、规范化，提高工业机器人的安全性。另一方面，工业机器人发展越来越微型化、智能化，在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求，工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面，工业机器人被广泛应用于工业生产中，代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业，例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上，同时还应用于原子能工业等高危险的部门，这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面，工业机器人在其他的领域应用也比较多，随着科学技术的飞速发展，提高了工业机器人的使用性能和安全性能，其应用的范围越来越广泛，应用的范围已经突破了工业，尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人，一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年，美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统，从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人，带有外部传感器，可进行离线编程。能在传感系统支持下，具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人，正在各国研制和发展。它不但具有感知功能，还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚，从“七五”开始国家投入资金，对工业机器及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期，经过30多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起，中国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展，工业机器人市场也已经成熟，应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有：第一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等;第三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化;器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄，工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段，虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人，但是技术力量不足与西方国家的技术封锁，对此，在发展过程中，存在着比较多的问题。细分起来，有如下几点： 首先，我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显，因此造成关键零部件的进口，影响了我国机器人的价格竞争力。 第二，我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发，但是都没有形成较大的规模，缺乏市场的品牌认知度，在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价，吸引国内企业购买，而在后续的维护备件费用很高的策略，逐步占领中国市场。 第三，认识不到位，在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平，代表了一个国家的制造业水平，我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性，这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献： [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学，2006年. [2]钟新华，蔡自兴，邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版)，2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学，2005年. [4]李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人，2002年05期. [5]杜玉红，李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动，2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学，2005年. 工业机器人技术论文范文篇三：《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动，对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说，工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段，第一代工业机器人智能化程度较低，只能通过预设的程序进行简单的重复动作，无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展，在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元，从而进行一些适应性的工作，这种机器人虽然智能化程度较低，但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天，第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升，其可以通过强大的传感原件收集信息数据，并根据实际情况作出类似于人脑的判断，因此可以在多种环境下进行独立作业，但成本较高，在一定程度上限制了实际应用。 分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的，是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥，由于其强大的功能和安全性，使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级，通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等，同时，随着测控技术的不断发展与创新，分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能，成为一种集测、控、管于一体的综合系统，具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点，因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力，使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力，可大幅提升工业生产过程的自动化程度，甚至实现真正的无人值守，对于降低人力成本，提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前，人工智能已经不只是停留在概念上，因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点，但在工业生产中，使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件，因此，将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中，操作人员需要在车间内来回走动，对设备的状态进行掌握，并对机床的操作面板进行操作，通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议，并通过光纤等介质实现信息数据的传递，即可实现远程监视和操作，降低工人的劳动量，并且各种控制系统功能的实现，理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 环保化。 在人类社会发展的最近几十年里，虽然经济得到了迅猛的发展，人们生活水平得到了显著的提高，然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染，因此，在可持续发展战略提出的今天，发展任何技术都应当以对环境友好作为前提，否则就是没有前途的，故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中，通过对资源的高效利用，并在制造过程中做到达标排放甚至零排放，产品在使用过程中对生态环境不造成影响，即便报废后也可对其进行有效回收利用，这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式，符合可持续发展的要求。 模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多，为降低系统升级改造的成本，并为维修提供便利，模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造，可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换，即便出现故障，只需将损害的模块进行更换即可，工作效率极高，通用性的增强为企业节约了大量的成本。 自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高，如果没有充足的电能供应就会影响生产效率，甚至由于停电造成数据的丢失等，因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应，使系统运行更流畅。 3结语 综上所述，机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高，在当前工业生产中具有较大的技术优势，相信随着科技的发展，机电一体化技术水平也会不断提高，为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢： 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文

With the development of science ,more and more people are confused that whether it is good or bad to make roborts going to take place of human coin has two can be good to our society and the same time,it also have some bad effect on our my opinion,the advantages of robort are much more than the disadvantage of make our life more can do many thing that we didn't have the ability to do in the past by using makes our life more can be used in industry can reduce the cost of prodution by using do not need to eat and they will not be 's very good for producing can save more people when disaster they can't feel pain and they can save more people without feeling a word,the world is changing .We should also change our thought to accept roborts to become part of our life .That can make our life more colorful.随着科技的发展，越来越多的人都感到困惑，是好是坏机器人，机器人将取代人类。每个硬币都有两面。机器人可以很好的对我们的社会和生活。同时，它对我们的生活也有不好的影响。在我看来，对机器人的优点远大于缺点的机器人。首先，机器人使得我们的生活更加方便。我们能做的，我们没有做过去用机器人的能力，很多事情，使我们的生活更有效。其次，机器人可以用于工业生产。工厂可以降低生产成本通过使用机器人，机器人不需要吃饭，他们不会生病。这是生产商品很好。第三，机器人可以挽救更多的人，当灾害发生的时候，因为他们感觉不到疼痛，可以救更多的人而不觉得累。总之，世界在变化，我们也应该改变我们的思想，接受机器人成为我们生活的一部分，可以使我们的生活更加丰富多彩。

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机器翻译论文综述

With the development of society, the robot has penetrated the needs of our life, work and economic aspects, and play a very significant role. Robot research and development of our economic development has a lot of influence. This article mainly elaborated through welding robot in architecture machinery industry, the importance of robot in the development of some countries, let the reader know for social development in the future development of the robot, this paper also wrote the importance of our present investigation and the robot, in the understanding of the existing in the development of robots, and some influencing factors of robot using some of the field.

漏译的原因是什么，如何解决这个问题？这方面有很多工作，下面我就从几个方面去讲一下。我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。左边的例子，S1对应3种不同的翻译，（s1,t1) (s1,t2) (s1, t3 t4)，它的熵就比较大。我们把所有对应的翻译统一替换为一个特殊词『stoken4s1』，以降低词语翻译的熵值。右边呢是我们提出来的三种方法，去改善翻译结果，包括pre-training, multitask learning, two-pass decoding。大家有兴趣的话，可以去看论文。从实验结果来看，相比Transformer，在中英翻译质量上有显著提高，高熵值词语的漏译比例显著下降。数据稀疏第二个挑战就是数据稀疏。相比于统计机器翻译，这个问题对神经网络翻译而言，更严重。实验表明，神经网络对于数据量更敏感。针对数据稀疏问题，我们提出了一个多任务学习的多语言翻译模型。在进行多语言翻译的时候，源语言共享编码器，在解码端，不同的语言，使用不同的解码器。这样在源语言端就会共享编码器的信息，从而缓解数据稀疏问题。后来，加拿大蒙特利尔大学、Google等在此方向上陆续开展了多个工作。实验表明，我们的方法收敛更快，翻译质量也明显提高。更多细节，请阅读论文。这篇论文是2018年EMNLP上的best paper，提出了一个统一的框架。A)里面蓝色的点和红色的点分别代表两种不同的语言句子。如何通过两种语言的单语数据构建翻译系统呢？首先我要做一个初始化，B）是初始化。首先构建一个词典，把这两种语言之间的词做一下对齐。C）是语言模型，基于单语数据，可以训练语言模型，用来衡量这个语言的流利度。那么D）是什么? D）是一个称作Back Translation的技术，是目前大家常用的一个用于增强数据的方法。用B）初始化后构建的一个词典，就可以从一种语言翻译为另外一种语言，哪怕是先基于词的翻译。然后，用另外一种语言的语言模型去对译文进行衡量。然后把得分高的句子挑出来，再翻译回去，这一过程称作Back Translation，然后再用原来那种语言的语言模型去衡量这个句子好还是不好。这样一轮一轮的迭代，数据就会变得越来越好，系统翻译质量也会越来越好。引入知识第三个挑战就是引入知识，如何将更多丰富的知识引入翻译模型是机器翻译长期面临的挑战。这个例子中，中文句子中『横流』对应到目标语言端是没有翻译出来的，用一个特殊的记号叫UNK（Unknown Word）来标记。那么我们做一个什么样的工作呢？我们引入了几种知识，第一种就是叫短语表或者叫词表。如果发现『横流』这个词没有被翻译出来，我们就去查这个词典，这个词典就作为一个外部知识被引入进来了。同时，那我们还引入了一个语言模型，语言模型去衡量目标语言的这个句子是不是流畅。同时，我们引入一个长度奖励特征去奖励长句子。因为句子越长，可能漏掉的信息就越少。这个工作首次将统计机器翻译中的特征引入神经网络翻译，可以作为引入知识的一个框架。但是目前来说，引入知识还是比较表层的。知识的引入，还需要更多更深入的工作。比如说这个例子， 这个句子是存在歧义的。『中巴』 在没有给上下文的时候，是无法判断『巴』是哪个国家的简称。但是下面的句子，有一个限定，“金砖框架”。这个时候，人们就知道该如何翻译了。但是，机器能不能知道？大家可以去翻译引擎上去验证。因为人是知道中国跟哪些国家是金砖国家，但是机器没有这个知识。怎么把这个知识交给机器去做，这是一个非常挑战的问题。还有一个挑战，是可解释性：神经网络翻译到底是神还是神经？虽然人们可以设计和调整网络结构，去优化系统，提高质量。但是对于该方法还缺乏深入的理解。也有很多工作去试图研究网络内部工作机理。清华大学有一篇文章从注意力的角度去进行研究。比如左边的例子，出现了一个UNK，那个UNK是怎么产生的，它虽然没有被翻译出来，但是出现在正确的位置，占了一个位置。通过Attention对应关系，可以看到这个UNK对应到『债务国』。右边例子是一个重复翻译的现象。神经网络机器翻译除了经常漏翻译之外，还会经常重复翻译。比如说出现了两个“history”。那么通过这个对应关系我们就可以看到，第6个位置上的“history”是重复出现的，它的出现不仅跟第一个位置“美国人”和第二个位置“历史”相关，还跟第5个位置“the”相关。因为产生了一个定冠词“the”，模型认为这个地方应该出现一个“history”，这篇文章对这样的例子进行了大量的分析，并且给出了一些分析结果和解决方案。如需进一步了解，可以看原始论文。还有第五个挑战 ，是机器翻译长期以来面临的挑战，语篇翻译。大部分的翻译系统现在所使用的翻译方法都是基于句子，以句子作为单位，一个句子一个句子的进行翻译。单看这三个句子翻译还可以接受。但是连起来看就觉得生硬不连贯。语篇翻译还有第五个挑战 ，是机器翻译长期以来面临的挑战，语篇翻译。大部分的翻译系统现在所使用的翻译方法都是基于句子，以句子作为单位，一个句子一个句子的进行翻译。单看这三个句子翻译还可以接受。但是连起来看就觉得生硬不连贯。我们的方法输出的结果。可以看到，定冠词、代词的加入提升了句子间的连贯性。我们提出了一个两步解码的方法。在第一轮解码中单独生成每个句子的初步翻译结果，在第二轮解码中利用第一轮翻译的结果进行翻译内容润色，并且提出使用增强式学习模型来奖励模型产生更流畅的译文。这是我们系统输出的一个结果，整体上，流畅度提高了。原文链接：打开CSDN，阅读体验更佳机器翻译技术的瓶颈提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言概述一、机器翻译的瓶颈在哪里？二、是否存在第四代机器翻译？三、自然语言处理的可解释性研究之争四、观众问答环节Q1：如何加入先验知识，引入外部知识或融合专业术语是不是一种途径？Q2：有没有可能现在已经出现了一些能超过 Transformer 的模型，但是这种WMT数据加上 BLEU 值的评测手段不能体现出其优势，未来应该设计怎样的评测手段，从而更好地推动机器翻译的发展？Q3：非常认同张民老师认为「翻译是再创造过程」的观点，其实从规继续访问ACL 2018 | TA-NMT：利用大语种语料，提升小语种神经机器翻译能力编者按：随着神经机器翻译的快速发展，英语、法语等大语种之间的翻译任务已经能够达到良好的翻译效果，而小语种的翻译仍然是一个难题。与大语种丰富的语料数据相比，小语种机器翻译面临的主要挑战是语料的稀疏性问题。为了更好地解决这一问题，微软亚洲研究院自然语言计算组提出了一个呈三角结构的神经机器翻译模...继续访问EMNLP 2019 | 大规模利用单语数据提升神经机器翻译BDTC大会官网：作者 | 吴郦军、夏应策来源 | 微软研究院AI头条（ID:MSRAsia）编者按：目前，目标语言端的无标注单语数据已被广泛应用于在机器翻译任务中。然而，目标语言端的无标注数据一旦使用不当，反而会给模型结果带来负面影响。为了有效利用大规模源语言端和目标语言端的单语数据，微软亚洲研究院在 EMNLP 2019 上发表的论文中，提出一...继续访问腾讯AI Lab涂兆鹏：如何提升神经网络翻译的忠实度 | 附PPT + 视频本文为 1 月 4 日，腾讯 AI Lab 高级研究员——涂兆鹏在第 22 期 PhD Talk 中的直播分享实录。机器翻译是自然语言处理的经典任务之一，涉及到自然语言处理的两个基本问题：语言理解和语言生成。这两个问题的建模直接对应译文的两个评价指标：忠实度（是否表达原文的完整意思）和流利度（译文是否流畅）。近几年来，神经网络机器翻译取得了巨大进展，成为了主流模型。神经网络由于能缓解数据稀疏性及捕继续访问干货 | 关于机器翻译，看这一篇就够了作者简介俞谦，携程度假大数据研发部算法工程师，主要负责机器翻译的研究与应用，目前专注于自然语言处理在垂域下的成熟解决方案。机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言...继续访问人工神经网络的算法原理,人工神经网络算法实例人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。..继续访问神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧文章目录神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧组合解码单语数据应用重排序领域适配参考文献 神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧 本节介绍提升机器翻译系统效果的常见手段。这些手段有些实际上是深度学习的通用技巧，有些在神经翻译出现后不久就被人提出，经过若干发展沿用至今，有些甚至在统计翻译时代就已出现。无论如何，这些手段独立于模型架构存在，都不仅能够增强模型效果，还展现了顽强的生命力以及良好的通用性 本节参考了Koehn的NMT综述、、三小节的内容，并根据个人喜好作了继续访问从冷战到深度学习，一文看懂机器翻译发展史点击上方“CSDN”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！CSDN编者友情提示：完成本篇阅读至少需要消耗一周能量，请提前收藏~~~图片来源于网络通常来讲，我打开Google翻译的次数是Facebook的两倍，对我来说即时翻译不再是“赛博朋克”专属的情节，它已经成为我们现实生活的一部分。很难想象，经过一个世纪的努力机器翻译的算法竟得以实现，期间甚至有一半的时间我们都觉察不到这项科技的发展。从搜继续访问机器翻译的局限一、多义性识别上的困难多义性指的是人们交际中所发出的信息在不同的语境下可以表现出多种不同的意义。这是机器翻译要解决的最基本的，也是最难解决的一个问题。如，今天是星期六对丈夫说，可能表示提醒孩子对父母说，可能表示这个孩子想放松，想要出去玩。老板对打工者说，可能表示今天上班算加班。从疲劳过度的学生口中说出来，可能表示今天向睡个懒觉。以上所局还可能有更多的例子，但是单单是这些继续访问神经网络机器翻译技术及应用（上）何中军，百度机器翻译技术负责人。本文根据作者2018年12月在全球架构师峰会上的特邀报告整理而成。 本报告分为以下5个部分： 机器翻译基本原理，介绍机器翻译原理、主要挑战、发展历程，及评价方法 神经网络机器翻译，介绍近年来迅速崛起的神经网络机器翻译 技术挑战，尽管神经网络机器翻译取得一系列较大的进展，但是仍然面临诸多挑战； 典型应用，机器翻译在生产、...继续访问论机器翻译之浅薄翻译 | shawn编辑 | 波波、费棋【AI科技大本营导读】尽管机器翻译明显玩不转备受期待的长篇内容，但我们得承认，在快速获知单词含义层面，它确实为人们提供了一定便利。可奇怪的是，无论媒体报道还是行业中都似乎营造了一种机器翻译马上要取代人类译者的气氛，这给了人们一种快要成了的错觉。有人要揭开盲目乐观的面纱，因《哥德尔、埃舍尔、巴赫》一书而获得普利策奖的美国学者侯世达是其中之一。他以自己亲身体继续访问机器翻译技术现状评述与展望 | 行业观察今天，你AI了没？关注：决策智能与机器学习，每天学点AI干货正文共：2497字7图预计阅读时间：7分

机器翻译基本工作原理和基本分类机器翻译（Machine Translation，MT）是建立在多学科基础上的综合学科，现代理论语言学的发展，计算机科学的进步，信息学和概率统计学的应用，对机器翻译的发展和演变产生了重要影响。机器翻译的基本思想是利用计算机对自然语言进行翻译，而各种机器翻译系统采用的技术和理念不尽相同；面对各种各样的机器翻译系统，文献上有各种分类方式。本文根据所应用的基本工作原理对机器翻译系统分类作一综述。1. 基本类型的机器翻译系统：现有的机器翻译系统按照其基本工作原理，可以分为基于规则的（Rule-Based）机器翻译，基于实例的（Example-Based）机器翻译和统计型的（Statistical）机器翻译这三种基本类型。. 基于规则的机器翻译系统（Rule-Based Machine Translation, RBMT）：其基本工作原理基于一个假设，即语言无限的句子可以由有限的规则推导出来。基于这个假设的机器翻译方法又可以分为三类：直接翻译法（Direct Translation），中间语言法（Interlingual Approach），和转换法（Transfer Approach）。它们都需要用到大规模的双语词典，需要用到源语言推导规则，语言转换规则和目标语言生成规则；其不同点在于对语言进行的分析深度不同。如直译法几乎不需要进行语言分析，中间语言法和转换法需要对源语言和目标语言进行某种程度的语言分析。直接翻译法（Direct Translation）：这种翻译方法直接对源文字中的字词进行逐个翻译，译后文字顺序按照原文顺序进行排列。这是基于规则的机器翻译的最早的工作方法。这种译法简单、直观，其弊端也是明显的：由这种方法得到的翻译结果质量很不令人满意。人们已经逐渐不再使用这种直接翻译法。中间语言法（Interlingual Approach）：这种翻译方法对源语言文字进行透彻的语言分析，将其转化为一种中间语言表达形式，进而由这种中间语言（Interlingua）进一步生成和输出符合目标语言语法规则的文字。这种中间语言是一种非自然语言，即不是任何国家地区人们使用的语言；而且它是一种没有歧义的表达方式。此外，中间语言不是唯一的，不同的系统采用不同的中间语言。任意一种语言经由中间语言译为其它任意一种语言，理论上这种中间语言法是最有效率的一种翻译方式。假定世界上总共有n种自然语言，使用中间语言法，只需2n个模块就可以解决所有自然语言之间的互译问题。不使用中间语言，这些语言间的互译则需要n(n-1)个模块。当n大于3时，2n小于n(n-1)。我们知道，世界上的自然语言种类远大于3，因此2n个模块的数量远小于n(n-1)个模块的数量。 转换法（Transfer Approach）：这种翻译方法先对源语言文字进行一定程度的语言分析，去除语法的因素，生成源语言的中间表达方式，然后经由转换，生成目标语言的中间表达方式，再由目标语言的中间表达方式生成和输出符合目标语言语法规则的文字。目前来说，转换法的语言分析和实现方法在三种方法中最为复杂，得到的翻译质量在三种方法中也是最好的，是目前商业上最常使用的翻译方法，在商业上最为成功。在许多基于规则的机器翻译系统中，由语言学家辅助编写一系列关于源语言和目标语言的语法规则，以及将源语言数据转换为目标语言数据的转换规则。然而使用全人工来制作这些规则非常昂贵、费时，而且易于出错。一个解决方法便是将以往的历史翻译结果作为资源库，其中的源语言文字和它对应的目标语言译文作为例子，从中尝试提取出恰当的规则。方法之一是对源文字和目标语言译文作人工标记以示关联。Sato言和Nagao[1]研发出一个系统，用“平面依赖关系树”来表示源语言文字和目标语言文字。这种关系树型数据结构是计算机高效识别的一种形式。通常用两个层次代表源语言和目标语言之间的关联：第一层次依赖于文字的表面形式（如字、词顺序），用于源语言的分析和目标语言的生成；第二层次依赖于字词间的语义关联，用于从源语言向目标语言的转换。这种机器翻译系统在基于规则的机器翻译基础上，利用了实例库的优势。随着大量历史翻译结果的积累，出现了基于实例的机器翻译系统，人们将这些已经完成的翻译结果作为资源库，利用到机器翻译中来。. 基于实例的机器翻译（Example-Based Machine Translation，EBMT）：其基本工作原理是基于类比（Analogy）的原则，从实例库中匹配出与源文字片段最相似的文字片段，取出实例文字片段对应的目标语言翻译结果，进行适当的改造，最终得出完整的翻译结果。基于实例的机器翻译其核心思想最早由MakonNagao 提出，他提出：人们在翻译简单句子时并不作深层语言分析，而是翻译。首先把源句子分解成若干片段，然后将这些片段译为目标语言，每个片段的翻译都是通过与例句做匹配以类比的原则得到的，最后将这些译后句子组合成一个长句子。. 实例库的构成：实例库也称为语料库（Corpus），由已经完成的翻译结果构成。这些现成的翻译结果也称为语料，包括人工翻译的结果和经过人工编辑的机器翻译结果。语料库由双语对构成，包括源语言文字片段和目标语言译文文字片段两部分。这些翻译结果要先经过拆分和对齐处理，才可以成为语料库中的可用语料。因此语料库也称为平行双语语料库（Parallel的 Corpus）。拆分和对齐目前有多种形式，如句子水平的对齐和短语水平的对齐。对齐的文字片段大小的选择，会直接影响匹配的效率和翻译结果。. 语料拆分的碎片化问题：Nirenburg等（1993）指出，在基于实例的机器翻译系统（EBMT） 中，实例语料存在一个文字片段长度和相似度之间的一个矛盾。文字片段越长，越不易得到一个相似度高的匹配；文字片段越短，越可能得到一个大致匹配，但是得到低质量翻译结果的风险也越大。比如由段落划分边界产生的重叠问题以及不恰当的划分导致的翻译质量下降。直观上似乎是选择以句子为单位划分得到的语料对比较好，有诸多优势如：句子的边界划分清楚，一些简单句子的结构清晰。然而在实际应用中，以句子为单位并不是最恰当的方式。实践证明匹配和重组过程需要使用更加短小的片段。（当然，这些研究结果是以欧美语系语言之间的翻译研究结果为基础的。）. 实例库定制：实例语料的的范围和质量影响着基于实例的机器翻译系统（EBMT）的翻译质量水平。在某特定领域获取高质量语料可以大大提高机器翻译在此领域的翻译质量，称为语料（实例）库的定制。. 统计型机器翻译系统(Statistical MT)：IBM公司的Brown在1990年首先将统计模型用于法-英机器翻译。其基本思想是：把机器翻译问题看成是一个噪声信道问题，然后用信道模型来进行解码。翻译过程被看作是一个解码的过程，进而变成寻求最优翻译结果的过程。基于这种思想的机器翻译重点是定义最合适的语言概率模型和翻译概率模型，然后对语言模型和翻译模型的概率参数进行估计。语言模型的参数估计需要大量的单语语料，翻译模型的参数估计需要大量平行双语语料。统计机器翻译的质量很大程度上取决于语言模型和翻译模型的性能，此外，要找到最优的译文，还需要有好的搜索算法。简单说，统计机器翻译首先建立统计模型，然后使用实例库中的实例对统计模型进行训练，得到需要的语言模型和翻译模型用于翻译。统计型机器翻译，除了基于噪声信道理论的系统以外，还有基于最大熵方法的系统。博格（）在1996年 提出自然语言处理中“最大熵方法”（Maximum Entropy Approach）。德国人奥赫 （Franz Joseph Och）等发现， 把IBM公司的统计机器翻译基本方程式中的翻译模型转变为反向翻译模型，总体的翻译正确率并没有降低，由此，他们提出基于最大熵方法的机器翻译模型。统计型机器翻译取得了一定的成绩，然而纯统计设计却不能解决所有困难。统计型的方法不考虑语言的语义、语法因素，单纯用数学的方法来处理语言问题，有着巨大的局限性。于是人们开始探索基于统计方法和其它翻译方法的联合应用。如统计的和基于实例的机器翻译系统，统计的和基于规则的机器翻译系统，等等。2. 综合类型的机器翻译系统：以上三个基本机器翻译系统各有优势和长处，同时又不可避免的具有某种缺陷和局限性。如基于规则的机器翻译系统（RBMT）可以准确的描述语言学特征和规律，然而制定适用和完备的语言规则却不是一件容易的事；基于实例的机器翻译系统（EBMT）可以充分利用已有的翻译结果，但是实例库的维护需要大量的人工和费用；统计型的机器翻译（Statistical以MT）可以缓解知识获取的瓶颈问题，但是纯数学的方法难于完全解决语言中的复杂问题。为进一步提高机器翻译系统的翻译水平，人们综合以上几个基本类型的优势，又发明了混合型机器翻译系统（Hybrid器MT），多引擎机器翻译系统（Multi-Engine MT）和提出了基于知识的机器翻译系统（Knowledge-Based MT）的理论。 混合型机器翻译系统（Hybrid MT）：翻译过程使用两种或以上机器翻译原理。比如：基于规则的机器翻译方法的核心是构造完备的、适应性较强的规则系统。如何得到完备和适应性强的规则系统成为研究焦点。使用传统的方法，语法规则库的建立需要大量的人力、物力，大量的语言语法规则之间往往存在着不可避免的冲突，规则的完备性和适应性不能得到保证。随着人们翻译工作的进行，生成大量已完成的翻译结果，形成大量语料。人们想到了使用统计方法从现有语料中自动提取我们需要的语言语法信息。从实例中抽取语言转换规则，将基于实例的机器翻译作为研究技术来建立语言规则基础，而不是单纯用来进行类比翻译。通过一个归纳的过程，从大量例句中提出抽象的规则 。这样传统的基于规则的机器翻译方法发展成为以规则为基础，语料库为辅助的机器翻译方法。这种翻译模型可以称之为混合型机器翻译系统（Hybrid MT）。 多引擎机器翻译系统（Multi-Engine MT）：这种机器翻译系统的基本思想是几架机器翻译引擎同时进行并行翻译，并行翻译的这几架翻译引擎分别基于不同的工作原理，给出多个翻译结果，然后通过某种机制或算法筛选并生成最优翻译结果进行输出。多引擎机器翻译系统的一种工作方式如：接收到源文字后，先将文字转化为若干文字片段，由多个机器翻译引擎进行并行翻译，型各个文字片段均得到多个翻译结果， 通过某种机制选择最优的翻译片段组成最优组合，最后输出最优的翻译结果。或者是接收到源文字后，由多个机器翻译引擎进行并行翻译，得到多个翻译结果，然后对各个翻译结果进行字词的比较，通过某种假设检验和算法，选择适当的字词翻译组成最优翻译结果输出。. 基于知识的机器翻译系统（Knowledge-Based MT）：在机器翻译研究中，人们越来越发现在翻译过程中正确的理解、领会源语言的重要性。语言有着其复杂性。其中语言的模糊性是各种机器翻译系统所面对的最顽固的难题。语言的模糊性指语言文字同一表层结构对应着两种或两种以上的深层结构，简单说就是一种形式对应着两种或两种以上的解释，必须通过上下文内容的提示和综合知识背景、常识才可能做出正确的诠释。受人工智能，知识工程的发展影响，人们开始强调对源语言更为彻底的理解，提出不仅需要进行深层语言分析，还需要进行世界知识的积累和处理，建立知识库，以助于理解语言。通过对世界知识的了解，解决机器翻译中遇到的语言模糊问题。为了从根本上彻底的解决机器翻译所面对的语言的模糊性问题，人们提出了基于知识的机器翻译系统。 基于语义网的机器翻译（Semantic Web based Machine Translation, SWMT）：是基于知识的机器翻译系统的一种实现方式。语义网（Semantic Web），指通过某种技术，将现有网络上的知识内容转化为机器可以辨识的内容，成为机器翻译的“世界知识库”。这些理论基于Tim Berners-Lee提出的观点“知识一旦经定义和形式化后，便可以通过任意方式访问”。万维网最初的设计是希望它简单，去中心化并且尽可能的易于互动。网络的发展证明它是一个巨大的成功。然而，网络上面的信息都是面向人类大脑的。为了让计算机也能够接受和利用这些信息资源，在新的世纪一种扩展和补充性质的技术出现了,分称为W3C，Semantic Web3 （三维语义网）。三维语义网络的基础技术是数据格式的“资源描述构架”（ ‘Resource Description Framework’，RDF）, 它定义了一种结构，用一种自然的方式来描述计算机处理的巨大量的数据[8]。目前人们已经 在尝试将现有的机器翻译系统整合入语义网，以充分利用世界知识/专家知识, 提高机器翻译质量。3．语音翻译（Speech Translation）：语音翻译是与文字翻译相对应的一种机器翻译分类，与前面的分类有着不同。但是有着广泛的应用，如日常交谈、电话通话、会议讲话等对语音交流内容的自动翻译，在实际应用中非常重要。语音翻译在翻译之前增加了一个语言识别（SpeechB Recognition）过程，形成正确的文字内容输入，并且在翻译过程完成后增加了一个语音合成（Speech Synthesis）过程，形成一个正确的语音内容输出。其中语音识别技术和语音合成技术都有着专门研究，这里不再赘述。作者姓名：洪洁工作单位：传神语联网网络科技股份有限公司 多语工程中心作者姓名：洪雷工作单位：中国科学院大学 外语系

AbstractWith the social development needs, the robot has infiltrated our lives, work and economic aspects, and has played a significant role. Robotics research and development of our economic development have a lot of impact. This piece of paper mainly expounds the welding robot in the construction machinery industry, the importance of robots in various countries on the development of some of the overview for readers to understand the future development of robots the importance of social development, the article I also wrote to the China Machine were a number of investigations and understanding of the status quo views of the robot in the Development of a number of factors, there are a number of field of use of robots : Robot; welding robot; construction machinery; Outlook;

毕业论文外文人工翻译

在google在线翻译中找，里面没有就找北京译顶科技，人工翻译反而更好

即将拿到毕业证，论文答辩在，答辩时老师指出了格式上的问题，整理后在系统提交了最终稿，现在需要存档，但导出的文档有些问题需要继续改，脑壳痛痛我学姐推荐的北京译顶科技那边做的不错，你可以考虑一下。知道更多可以加速去知道了解下。

毕业论文外文翻译：将外文参考文献翻译成中文版本。翻译要求：1、选定外文文献后先给指导老师看，得到老师的确认通过后方可翻译。2、选择外文翻译时一定选择外国作者写的文章，可从学校中知网或者外文数据库下载。3、外文翻译字数要求3000字以上，从外文文章起始处开始翻译，不允许从文章中间部分开始翻译，翻译必须结束于文章的一个大段落。参考文献是在学术研究过程中,对某一著作或论文的整体的参考或借鉴.征引过的文献在注释中已注明,不再出现于文后参考文献中。外文参考文献就是指论文是引用的文献原文是国外的，并非中国的。 原文就是指原作品,原件，即作者所写作品所用的语言。如莎士比亚的《罗密欧与朱丽叶》原文是英语。译文就是翻译过来的文字，如在中国也可以找到莎士比亚《罗密欧与朱丽叶》的中文版本，这个中文版本就称为译文。扩展资料：外文翻译需要注意的问题1、外文文献的出处不要翻译成中文，且写在中文译文的右上角（不是放在页眉处）；会议要求：名称、地点、年份、卷（期），等 。2、作者姓名以及作者的工作单位也不用必须翻译。3、abstract翻译成“摘要”，不要翻译成“文章摘要”等其他词语。4、Key words翻译成“关键词” 。5、introduction 翻译成“引言”(不是导言)。6、各节的标号I、II等可以直接使用，不要再翻译成“第一部分”“第二部分”，等。 7、注意排版格式，都是单排版，行距，字号小4号，等（按照格式要求）。8、里面的图可以拷贝粘贴，但要将图标、横纵指标的英文标注翻译成中文。 9、里面的公式、表不可以拷贝粘贴，要自己重新录入、重新画表格。

毕业论文外文翻译：将外文参考文献翻译成中文版本。

翻译要求：

1、选定外文文献后先给指导老师看，得到老师的确认通过后方可翻译。

2、选择外文翻译时一定选择外国作者写的文章，可从学校中知网或者外文数据库下载。

3、外文翻译字数要求3000字以上，从外文文章起始处开始翻译，不允许从文章中间部分开始翻译，翻译必须结束于文章的一个大段落。

外文翻译需要注意的问题

1、外文文献的出处不要翻译成中文，且写在中文译文的右上角（不是放在页眉处）；会议要求：名称、地点、年份、卷（期），等 。

2、作者姓名以及作者的工作单位也不用必须翻译。

3、abstract翻译成“摘要”，不要翻译成“文章摘要”等其他词语。

4、Key words翻译成“关键词” 。

5、introduction 翻译成“引言”(不是导言)。