CNKI翻译助手和Wordnet分析中国政治词汇的英译

摘要: 文章重点介绍了WordNet和CNKI翻译助手在中国政治词汇英译中的应用。通过应用WordNet3.0英语知识库对选取词汇主要词义和使用频率进行分析,并评价CNKI翻译助手提供的译文在词汇、结构以及整体可读性和忠实性等翻译层面是否地道常用。进而证明了基于WordNet和CNKI翻译助手结合在统计机器翻译中能在政治文体中提高中文特色政治术语的译文质量。

Abstract: Focus on the application of WordNet on corpus-based translation method, this paper presents a hybrid strategy method based on CNKI translation aid and Word-Net 3.0 to make an investigation of some political terms" translation from the aspect of major meanings, grammatical feature, use frequency. Finally, the writer illustrates the authentic usages and application rules of the words and propose some measures to improve the quality of corpus-based MT in Chinese-English translation. Preliminary experiment indicates that the hybrid strategy improves the quality of the political word translation.

关键词: CNKI翻译助手;Wordnet;政治术语;翻译

Key words: CNKI translation aid;WordNet;political term;translation

中图分类号:H085 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2013)04-0322-03

0 引言

WordNet作为概念语义词典和词汇知识库已成为英汉词汇机器翻译研究中最重要,最关键的语言资源。基于WordNet的统计机器英汉翻译的研究主要有两大步骤。首先是词汇义项分,WordNet概念词典将按不同的义项和词类分别进行分类,即在义项的粒度上进行词汇概念分类;其次是句子词频和语法搭配来选择特定概念中词汇的正确义项,称为义项消歧。WordNet概念词典将义项消歧看作分类问题,使用有监督的机器学习方法进行分类。文章首先介绍了国内外应用WordNet和CNKI翻译助手在词汇翻译中的相关研究;其次分别讨论了两个个典型的政治词汇在句子层面的翻译和正确义项消歧方法;再次通过案例分析讨论实验结果;最后做出总结并展望下一阶段的工作。

1 研究背景回顾及基本概念

语言是人类最重要的交际工具,人们交际信息的基本单位是概念,理解任何信息的初始步骤都是词语的识别。人们能够顺利地进行交际是因为充分利用了词汇意义。随着语言的发展,词义的丰富,与一个词搭配而成的意义越来越多。词义搭配是确定多义词正确意义的重要手段。如何理解某一个词在句中乃至全篇文章的意义,必须要注意词义的搭配,通过上下文获得某一个词在句中的确切含义。语义的重要性正如王寅所说:“语义是思维的体现者——是语言交际过程的中心”[7]。但是对于“意义,目前尚没有一个全面的,被人们普遍接受的定义。迄今为止最为广泛接受的语义分类是英国语言学家杰弗里·利奇(G. Leech)在他的《语义学》(Semantics)一书中对“意义”所做的分类(Leech,1974)。他将最广义的“意义”划分为七种不同的类型:概念意义、内涵意义、社会意义、情感意义、反映意义、搭配意义和主题意义[4]。

1.1 WordNet介绍 Miller和Johnson-Laird(1976)提出与语言的词法元素有关的研究应该称为心理词汇学。[3]随着近十几年来语言学和心理学理论的发展,按照上述设想,Princeton大学的一组心理词汇学家和语言学家于1985年开始承担起开发一部词典数据库的任务,这就是WordNet。可以说,WordNet是一部基于心理语言学原理的词典。此外,Carroll认为,WordNet是一部能够表达概念关系的语义词典,它依据词义来组织词汇信息,利用同义词集合(Synset)代表概念(Concept),语义关系在概念之间体现。它将英语词汇组织为一个同义词集合(Synset),每个集合标明一个词汇概念,同时力图在概念间建立不同的指针,表达不同的语义关系[1]。

WordNet还提供了关于英语动词、名词、形容词、副词等主要词类的信息。其操作十分简便,使用者只需打开WordNet窗口后,键入所要查找的词语,就可立即阅读到对该词语的各个义项的释义、一些来自真实语料的例证,点击下拉菜单中的链接可查阅到该词语的同义反义词、上下位词以及该词语的使用频率情况(familiarity)[2]。WordNet数据库可全免费使用,其下载快捷,操作和使用速度快,简洁易懂是二语教学的理想辅助工具。

1.2 CNKI翻译助手简介 CNKI翻译助手与其他的网络翻译引擎有着明显的区别,主要表现在CNKI翻译助手这段网络翻译软件的依据是CNKI数据库的所有文献,这款翻译助手能够对英汉词语以及短语进行翻译和检索,这是所有的同类软件都能够做到的,但是CNKI翻译助手还能够对句子进行翻译和检索,这是它的一大优势。不但对翻译需求中的每个词给出准确翻译和解释,给出大量与翻译请求在结构上相似、内容上相关的例句,方便您参考后得到最恰当的翻译结果。

检索方法如下,首先在检索框内输入想要得到翻译结果的中文或者英文词语及短句,然后点击“搜索”或者按enter键即可显示检索结果。整个的翻译结果包括“英汉&汉英词典”、“双语短句”、“英语例句”“文摘”四部分内容。可以按个人需求来选择。

输入想要翻译的词汇,除了显示翻译的结果以外,能给出短句中包含的词的词义,短句将被自动划分成有意义词语,并单独列出给出英译词。每个相关短句下方都有可以点击的“短句来源”,点击“短句来源”可以看到文摘,文摘下方都有可以点击的“文摘来源”,直接点击,页面将跳转到该文摘的出处文章的“知网节”,即出处文章的介绍下载页面,您可通过进一步了解文献详细内容来获取更多关于这个文摘和所查词的相关信息。

1.3 统计机器翻译简介 统计机器翻译的思想最早来源于香农(Claude Shannon)和韦弗(Warren Weaver)的信息论。他认为可以通过统计方法来找出语言共性,发现共同语(Universal Language),从而为语言之间的互译提供了简便的途径,当然,他也承认共同用需要巨大的工作量(Hutchins,2000)。但随着技术的发展,计算机在速度和容量上都有了大幅提高,大量的联机语料可供使用,因此在20世纪90年代,基于统计的机器翻译又兴盛起来(冯志伟,2004)[6]。1991年,IBM的Brown等人提出了基于信源信道思想的统计。机器翻译模型Candide开始应用于英法双语的互译并且在实验中获得了初步的成功[5]。(赵铁军等,2000:327)此后从事统计机器翻译的有美国的Language Weaver,Loto等,而Google公司后来居上,通过上乘的翻译质量,为统计机器翻译赢得了荣誉和认可,也引起了科学家和公众对机器翻译的广泛关注。

2 政治词汇的特点和翻译策略

本文主要从词汇语义学的角度分析2012年《政府工作报告》的语言特点,笔者所采用的《2012年政府工作报告》文本均选自于中央政府门户网站。

网站http:///new/p356033/(英文)

2.1 政治词汇的语言特征——正式性,准确性 中国与西方的政治体制有所不同, 《政府工作报告》是对中国特色社会主义现代化建设成就和任务的总结与明确,因而不可避免地涉及到许多富有中国特色的特定政治词汇。一些涉及到我国政治体制和执政党指导思想的词汇具有很强的政治敏感性和权威性,如:“三个代表” the Three Represents’ 对于这些词语的翻译都是经过专家们广泛讨论后决定的,因此一般都有约定俗成的译法。对于这些词语,需要读者对中国的政治制度有一定的了解才能领会其内涵。

2.2 政治词汇的翻译策略 1995 年,美国翻译理论家劳伦斯·韦努蒂在其The Translator"s Invisibility一书将翻译分为“异化法”,和“归化法”。异化翻译指生成目标文本时会通过保留原文中某些异国情调的东西来故意打破目标语惯例的类型。归化翻译是指译文采用明白、流畅的风格,以使读者对外来文本的陌生感降到最低限度的一种翻译策略。政府工作报告翻译是实用翻译中的重要类别,既担负着传播方针政策的使命,又在两种语言和文化之间架起桥梁,是展示国家形象和工作情况的重要手段。当我们在政策词汇翻译过程中选择政治词汇在篇章中的最恰当的语义时,应该完成下面一系列工作:第一,判断该词所处的语境和语域;第二,了解源语言信息的主要语义功能;第三,选出最佳的语义。

3 政治词汇翻译案例——“中国特色社会主义”的英译

这一概念是由邓小平在1992次南巡讲话,邓小平说:“我们要在建设有中国特的社会主义道路上继续前进。”我们应当推进有中国特色社会主义的道路前进。此后,邓小平在党的十二大开幕式上的讲话:“马克思主义把马克思主义的普遍真理同我国的具体实际结合起来,走自己的道路,建设有中国特色的社会主义,这就是我们总结长期历史经验得出的基本结论(邓小平文选,2005)”。

我们从邓小平文选粗略地提关于“中国特色社会主义”的文献翻译。

例1:原文:“我们要在建设有中国特色的社会主义道路上继续前进。

译文:We shall push ahead along the road to Chinese-style socialism.

例 2:原文:我们搞的现代化,是中国式的现代化。我们建设的社会主义,是有中国特色的社会主义。

译文:The modernization we are striving for is modernization of a Chinese type. The socialism we are building is Chinese socialism.

除此之外文献中还有诸如:socialism with Chinese characteristics, Chinese-style socialism, Chinese socialism., socialism with Chinese features. 这些译文在形式和内容上都没有大的错误,但从用词准确,逻辑清晰,内涵相符等角度衡量以上译文有些译文仍存在一些问题。其主要原因是辨认政治词汇中核心词的词义的差异。因此我们可以借助CNKI翻译助手提供的译文检索结果和WordNet 提供的词语语义搭配频率很好地解决这一问题。

通过CNKI翻译助手检索出的相关译文三种共有1092条。其中排名前4位的是socialism with Chinese characteristics(879),Chinese characteristic socialism(161),socialism with Chinese characteristic(37) ,Chinese-style socialism,etc(12)

通过知网翻译助手提供的译文使用率,我们缩小了译文的范围从而确定译文的结构是:“Socialism with Chinese........”。需要重点对比的是“characteristic”和“feature”两个词哪个更能对应中文“特色”。然后我们可以通过WordNet对这两个词的名词词义进行检索。 WordNet3.0共为我们粗略提供了13条与“characteristic”和“feature”相关的索引行。当剔除其中有错误(语句不完整或内容重复)的记录后,我们得到10条有效索引行。为了描述和研究这些语料,首先我们依照两种词典(《柯林斯高级英汉双节词典词典》,《美国传统词典》)制定出“Characteristic”和“feature”充当名词的语义排行表。

通过借助对比WordNet提供的“characteristic”和“feature”的词义分类和使用频率的统计,我们主要分析“Characteristic”和“feature”作名词的语义。通过量化分析发现“feature”的词义较“characteristic”更丰富,“feature”的第4条语义 “a part of something that you notice because it seem important, interesting, or typical” 与“中国特色社会主义”中“特色”的内涵和外延最为匹配。 从汉语本义来讲,根据中宣部编纂的《中国特色社会主义学习读本》,中国特色社会主义“是对党的三代中央领导集体关于发展的重要思想的继承和发展,是马克思主义关于发展的世界观和方法论的集中体现,是邓小平理论的核心内容。选用“feature”更能体现这一理论的中国特色。此外,我们还可以通过检索CNKI翻译助手提供的双语例句来检查在包含“中国特色社会主义”的文献中的文体均为政治文体。从而从语域上证明了“feature”一词更符合原文的语境。

4 讨论和小结

本研究着眼于将语言学和计算机技术相结合,研究方法的主要特点在于:

①根据WordNet中词汇的特征,利用互补的多种资源进行政治词汇翻译;

②利用CNKI翻译助手检索的双语例句消歧完成政治词汇翻译;

③综合考量基于CNKI翻译助手和WordNet的翻译消歧方法。

政治文献事关国家大事,译文必须确切无误地反映原文。译者必须力求做到在语言的准确性和语言的纯正性之间的和谐与统一(王弄笙,2004:56-59)。本文仅以2012年《政府工作报告》英译本为例,运用WordNet和CNKI翻译助手并结合奈达(2001)功能对等理论探讨了政府公文现有译文中的特点和一些问题。可以预见运用WordNet和CNKI翻译助手在英语专业翻译教学与实践的各个领域中将发挥巨大作用。例如,语域分析,格式分析,修辞分析,文本分析,语用分析和文化分析。

参考文献:

[1]Carroll, D. V.1999. Psychology of Language (2nd edition). Monterey, CA:Books/Cole Publishing Co.

[2]Geer. David. 2005, Statstical Machine Translation Gains Re-spect[J]. IEE Computer, , 38 (10): 18-221.

[3]Lawrence Venuti. 2008, ,The Translator"s Invisibility .[M]. Routledge.

[4]WordNet, Http://www.cogsci.princeton.edy/~wn/

[5]赵铁军,等.机器翻译原理[M]哈尔滨: 哈尔滨工业大学出版社,2000.

[6]冯志伟.机器翻译研究[M].北京:中国对外翻译出版公司, 2004:45.

[7]王寅.语义理论与语言教学[M].上海:上海外语教育出版社,2001.

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