汉英文学翻译中的缩合现象研究--以鲁迅小说为例

本研究以鲁迅作品的英译本为例,考察了中国文学作品英译本中不同译者缩合的使用情况。研究选取鲁迅的10部小说源本以及杨宪益和威廉·莱尔的译本作为语料,运用了语料库的方法和对比研究法。研究发现:杨译本的缩合总频次和比例、缩合形式多样性以及每个词的缩合率都远低于莱尔的译本,比较接近翻译英语(TEC)的整体水平,而莱尔译本的各项数据更高,更加接近英语原创语言(BNC)的水平;杨译本的缩合与时态有关,而莱尔译本的缩合可能与源文本的叙事角度密切相关。文章认为:源文本的叙事视角和文体风格是影响缩合的重要因素;译者的翻译方向或是影响缩合使用的决定性因素;缩合使用与译本文体正式性有关。

中医翻译研究的现状及展望

通过对近20年间核心期刊和CSSCI期刊所载的中医翻译研究论文题目的词表分析发现,中医翻译研究遵循传统译学研究范式,集中在对译本的述评、批评、翻译方法原则和策略的探讨等定性分析。认为中医翻译研究可借助跨学科的范式和方法,向实证性研究、基于大规模自然翻译语言的描写性研究、量化与质性研究相结合的方向拓展。应加强对中医译者的关注、对中医药翻译活动本质、翻译语言文体特点、翻译行为共性和个性现象的探索。中医翻译研究要加强中医翻译理论建设,将自身发展汇入翻译学学科发展的主流。

基于Google Ngram Viewer词频统计的英语语言演化趋势的实证研究

基于新版谷歌图书语料库(Google Books Corpus),借助谷歌图书词频统计(Google Books Ngram Viewer)交互界面提供的检索功能和高级操作,采用词频统计的方法,对1800-2000年英语书面语是否经历了口语化和信息密集化的演化趋势进行考察验证。考察发现(动词的)缩约形式、疑问句和半情态动词使用频率增加,"of结构"使用频率减少,这些语言现象与口语化进程密切相关。同时,考察也发现,实词相对于虚词使用比例增加,"名词修饰名词"结构使用频率也呈上升趋势,这些现象例证了英语语言经历了信息密集化的进程。统计结果支持了英语书面语经历了口语化和密集化这两个演化趋势的假设。

基于语料库的《阿Q正传》两个英译本的风格研究

本研究基于鲁迅小说《阿Q正传》的两个译本语料建立语料库,对比了两个译本在词汇和句法两个层面上的翻译风格和翻译策略,发现两者在词汇丰富度、词汇密度、虚词密度、词语选用和语体等计量风格特征方面均有显著差异。杨译本翻译策略趋于异化,Lyell的趋于归化。杨译本翻译风格简洁、书面化、词法句法比较接近TEC语料库代表的翻译语言,具有典型的翻译语言范化的特点。Lyell译本翻译风格语体更加口语化,靠近原文本语体,且更加接近BNC语料库代表的英语原创语言,"翻译腔"不明显。差异的成因可能与不同的翻译方向,采用的不同的叙事结构、叙事角度及相应的翻译策略有关。

门采拉定律视阈下翻译文本中语句与小句关系研究——以政府工作报告英译本为例

作为一个重要的语言定律,Menzerath-Altmann定律(以下简称“门采拉定律”)描述了语言单位部分与整体之间的关系。根据该定律,一种语言结构越长,构成它的部件越短。自被发现以来,该定律已经被用于研究多种语言类型及语言单位之间的关系,定律的合理性也得到了多角度的证实。然而,翻译语言作为区别于原创语言的“第三语码”,门采拉定律对于它的适用性尚待考证,定律应用于翻译文本的研究也不多见。本研究以《政府工作报告》的英译本为对象,自建了小型语料库(2016-2018年《政府工作报告》英译本),探索这些译本语言与门采拉定律的数学模型之间的相符程度,即门采拉定律能否有效反映翻译文本中句长(以小句数计算)与小句长(以其组成词数计算)间的关系。研究结果表明,选用语料中,小句长度随句子长度增加而减小,符合该定律所描述的结构与部件之间的幂律关系。研究在一定程度上是对门采拉定律应用的一种扩展,研究结果有助于探讨翻译文本内语言单位间的层级关系,将定律内在机制的解释与翻译共性联系起来。

HPLC测定增生药膏中士的宁的含量

目的建立增生药膏中士的宁的测定方法。方法采用高效液相色谱法,色谱柱为kromasil C18柱,流动相为乙腈∶0.01 mol/L庚烷磺酸钠与0.02 mol/L磷酸二氢钾等量混合溶液(加10%磷酸调节pH值至2.8)=21∶79,检测波长260 nm,柱温30℃,流速1 mL/min。结果士的宁在0.125 6～0.471 0μg范围内,进样量与峰面积的线性关系良好(r2=0.9999),平均回收率为98.45%,RSD=0.85%。结论该方法简便快捷,重复性好,可作为增生药膏中士的宁的测定方法。

《离骚》的译入与译出:情感元素与屈原形象再造

《离骚》蕴含屈原强烈而复杂的情感,为了探索它们在翻译中的再现情况,文章基于六个英译本构建语料库,借助USAS语义标注系统,对比译入与译出译本在情感元素再现方面的差异,分析屈原形象在不同翻译方向的再造情况。研究发现:(1)译入的情感多样性超过了译出,(2)译入的情感总量不及译出,但二者的差距随着翻译年代的推近越来越小,(3)随着翻译年代的推近,译入的积极情感越来越多,同时译出的消极情感越来越少。由于情感元素的差异,译入与译出译本塑造的屈原形象也不尽相同。译入的屈原形象更具复杂性、多面性和模糊性,感染力相对不足;译出的屈原形象清晰分明,感染力更强。历时地看,译入和译出的屈原形象都更加积极和正面。研究结果表明,翻译方向确实能够影响文学作品的情感传递,进而影响文学形象的再造,最后波及文学和文化的对外传播。

译入译出文本的习语性差异研究--以短语动词的使用为例

为对比译入译出文本的习语性差异,本研究自建鲁迅小说一本多译汉英平行语料库,比较译出与译入文本中短语动词的使用情况。研究结果表明,译出文本比译入文本所使用的短语动词频次更低、种类更少、范围更局限、语义更为透明。由于短语动词的习语性特征,其使用不足或过多均可导致翻译语言之与目标读者的可读性及地道性发生变化,因此值得译者在翻译实践中予以注意。本研究有望对文学翻译实践、汉英翻译教学和译本质量评估提供启示。

机器学习算法在翻译风格研究中的应用

支持向量机是文本分析领域应用最多的机器学习算法之一,但其在翻译风格研究中的应用却并不多见。本研究基于语言计量特征,运用机器学习的方法对比王科一、张经浩两译者《傲慢与偏见》译本的翻译风格。首先,用信息增益算法获取两译者具有差异性的语言特征,然后基于这些特征构建文本分类器即支持向量机(SVM),对两译者的翻译文本进行自动分类,最后用十折交叉法对分类器的有效性进行验证。研究证明,机器学习算法分类准确率高,且具有很强的预测功能,有助于判定或预测译本或者译者的风格。与传统方法相比,该方法省时省力,过程可重复,结果精确可靠,便于处理大量陌生语料和海量特征,能发现文本间更细微的特征差异,为大数据时代的探索性翻译研究提供了便利,是翻译研究科学化的一种新的尝试。另外,本研究结合统计数据对差异性语言特征进行分析,分析结果与前期研究和研究者对文本的感受高度吻合,具有很强的可解释性。

语言计量特征在译者身份判定中的应用——以《傲慢与偏见》的两个译本为例

本研究提出将语言计量特征应用于语言风格对比及译者身份判断的方法。通过对各10万字的两个训练译本语料库中14个语言结构特征分布的统计对比,发现两个译本中5个具有显著性差异的语言计量特征。以这5个特征作为译本表征,对各10万字的两个未知译者文本作相关分析并进行译者身份识别实验,根据这5个计量特征准确地判定未知译本的译者。研究证明,将基于语料库的计量研究方法与统计学方法相结合,用语言结构的计量特征标识译本的方法有助于加强译者身份、译本的判定以及译者风格辨别的可解释性和客观科学性,有助于弥补传统的译者风格定性研究的不足,使翻译研究趋于客观、科学并具有可解释性。