1.一种软件开发包的翻译方法，其特征在于，应用于软件开发系统，所述方法至少包括：获待挖掘计算机语言数据，并对所述待挖掘计算机语言数据进行分类，得到不少于两个所述计算机语言数据标签；

对所述计算机语言数据标签进行重要内容识别，得到所述计算机语言数据标签的标签知识向量，所述标签知识向量为所述计算机语言数据标签的执行行为知识向量；

结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，获得所述计算机语言数据标签的计算机语言数据对应的行为数据，所述指定样本行为知识向量为指定的用于对所述待挖掘计算机语言数据中目标行为进行行为解析操作，所述计算机语言数据对应的行为数据为各个所述计算机语言数据标签对所述待挖掘计算机语言数据中目标行为进行执行的数据；

结合所述标签知识向量，确定所述计算机语言数据标签之间的标签匹配数据，所述标签匹配数据为所述待挖掘计算机语言数据的计算机语言数据标签之间存在联系的数据；

将所述计算机语言数据对应的行为数据和所述标签匹配数据进行翻译操作，得到原始翻译后行为数据；结合所述原始翻译后行为数据，读取出所述待挖掘计算机语言数据中的重要信息翻译结果。

2.根据权利要求1所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，获得所述计算机语言数据标签的计算机语言数据对应的行为数据，包括：结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，确定各个计算机语言数据标签的待定知识向量置信度；

结合所述指定样本行为知识向量，从所述待定知识向量置信度挑选出各个计算机语言数据标签的知识向量置信度；

将各个计算机语言数据标签的所述知识向量置信度视为各个计算机语言数据标签的计算机语言数据对应的行为数据。

3.根据权利要求2所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，确定各个计算机语言数据标签的待定知识向量置信度，包括：结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，确定所述待挖掘计算机语言数据的不少于两个原始重要数据；

对所述原始重要数据进行翻译操作，得到所述各个计算机语言数据标签的待定知识向量置信度。

4.根据权利要求1所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述结合所述标签知识向量，确定所述计算机语言数据标签之间的标签匹配数据，包括：所述结合所述标签知识向量和指定样本行为知识向量，确定所述计算机语言数据标签之间的待定匹配系数；

结合所述标签知识向量，从所述待定匹配系数中挑选匹配系数；

结合所述匹配系数，生成所述计算机语言数据标签之间的标签匹配数据。

5.根据权利要求1所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述将所述计算机语言数据对应的行为数据和所述标签匹配数据进行翻译操作，得到原始翻译后行为数据，包括：根据计算机语言数据对应的行为数据对标签匹配数据进行拼接处理，得到拼接后行为数据；根据拼接后行为数据，确定原始翻译后行为数据。

6.根据权利要求1所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述原始翻译后行为数据包括若干原始翻译后行为数据；所述结合所述原始翻译后行为数据，读取出所述待挖掘计算机语言数据中的重要信息翻译结果，包括：将所述若干原始翻译后行为数据进行翻译操作，得到目标翻译后行为数据；结合所述目标翻译后行为数据，读取出所述待挖掘计算机语言数据中的重要信息翻译结果。

7.根据权利要求6所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述结合所述目标翻译后行为数据，读取出所述待挖掘计算机语言数据中的重要信息翻译结果，包括：结合所述目标翻译后行为数据，确定所述待挖掘计算机语言数据对应的目标定位计算机语言数据；结合所述目标定位计算机语言数据，读取出所述待挖掘计算机语言数据中的重要信息翻译结果。

8.根据权利要求1所述的软件开发包的翻译方法，其特征在于，所述标签知识向量为采用配置后计算机语言数据处理线程进行重要内容识别得到的重要数据；所述对所述计算机语言数据标签进行重要内容识别之前，所述方法还包括：获得计算机语言数据范例簇，所述计算机语言数据范例簇包括不少于一个记录类型指示的计算机语言数据范例；

采用待配置计算机语言数据处理线程对计算机语言数据范例进行衍生，得到衍生后范例重要数据；

结合所述衍生后范例重要数据，对所述计算机语言数据范例进行回归分析，得到所述计算机语言数据范例的回归分析结果；

结合所述回归分析结果和所述类型指示，对所述待配置计算机语言数据处理线程的线程系数进行反馈，得到配置后计算机语言数据处理线程。

9.一种软件开发包的翻译方法及软件开发系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求

1‑8任一项所述的方法。