Currently, computer-aided machine translation (MT) processes play a significant role in natural language processing used to translate a specified language into another language like English to Spanish, Latin to French. During the translation process, and particularly during phrase composition, MT systems may exhibit several issues, including failure to produce high quality translations, increased time consumption, diminished linguistic precision and complexity. This research introduces an optimized cognitive assisted statistical MT process that is intended to reduce these difficulties. This process uses a supervised machine learning technique (OCSMT-SMT) for natural language processing that is intended to translate phrases with a higher degree of precision than other Support Vector Machine, Linear Regression, Decision Trees, Naïve Bayes, and K-Nearest Neighbor MT techniques. The method introduced here uses semantic operations to examine the collected messages that are processed in network and obtained results have been stored in the memory to get the exact translation which helps to learn phrase semantics using MT. The OCSMT-SMT approach enables smarter, faster decision making regarding phrase translations, which greatly reduces translation time. The efficiency of this approach is evaluated using the bilingual evaluation understudy (BLEU) and Better Evaluation as Ranking (BEER) metrics for English language phrase datasets in English language. This ensures the high precision while performing the MT process.

中文翻译：

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一种用于自然语言处理的优化认知辅助机器翻译方法

目前，计算机辅助机器翻译 (MT) 过程在用于将指定语言翻译成另一种语言（如英语到西班牙语、拉丁语到法语）的自然语言处理中发挥着重要作用。在翻译过程中，特别是在短语组合过程中，MT 系统可能会出现几个问题，包括无法产生高质量的翻译、增加的时间消耗、降低的语言精度和复杂性。本研究引入了一种优化的认知辅助统计 MT 过程，旨在减少这些困难。该过程使用监督机器学习技术 (OCSMT-SMT) 进行自然语言处理，旨在以比其他支持向量机、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、和 K-Nearest Neighbor MT 技术。这里介绍的方法使用语义操作来检查在网络中处理的收集到的消息，并将获得的结果存储在内存中，以获得准确的翻译，这有助于使用 MT 学习短语语义。OCSMT-SMT 方法可实现更智能、更快速的短语翻译决策，从而大大缩短翻译时间。这种方法的效率是使用双语评估研究 (BLEU) 和更好的评估作为排名 (BEER) 指标对英语语言短语数据集进行评估的。这确保了在执行 MT 过程时的高精度。这里介绍的方法使用语义操作来检查在网络中处理的收集到的消息，并将获得的结果存储在内存中，以获得准确的翻译，这有助于使用 MT 学习短语语义。OCSMT-SMT 方法可实现更智能、更快速的短语翻译决策，从而大大缩短翻译时间。这种方法的效率是使用双语评估研究 (BLEU) 和更好的评估作为排名 (BEER) 指标对英语语言短语数据集进行评估的。这确保了在执行 MT 过程时的高精度。这里介绍的方法使用语义操作来检查在网络中处理的收集到的消息，并将获得的结果存储在内存中，以获得准确的翻译，这有助于使用 MT 学习短语语义。OCSMT-SMT 方法可实现更智能、更快速的短语翻译决策，从而大大缩短翻译时间。这种方法的效率是使用双语评估研究 (BLEU) 和更好的评估作为排名 (BEER) 指标对英语语言短语数据集进行评估的。这确保了在执行 MT 过程时的高精度。这大大减少了翻译时间。这种方法的效率是使用双语评估研究 (BLEU) 和更好的评估作为排名 (BEER) 指标对英语语言短语数据集进行评估的。这确保了在执行 MT 过程时的高精度。这大大减少了翻译时间。这种方法的效率是使用双语评估研究 (BLEU) 和更好的评估作为排名 (BEER) 指标对英语语言短语数据集进行评估的。这确保了在执行 MT 过程时的高精度。