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    譯者風(fēng)格對(duì)比描寫的多維分析途徑*

    2020-10-09 11:58:04華東師范大學(xué)趙朝永
    關(guān)鍵詞:語域譯本語料庫

    華東師范大學(xué) 趙朝永

    提 要: 語域特征是文本的一種重要屬性,譯本的語域變異由此成為譯者風(fēng)格描寫的有效參照。多維分析法(MF /MD)能有效識(shí)別譯本的語域類屬并在不同語域維度上描寫其傾向性特征,因此可用于對(duì)比基于同一原作的多譯本語域特征,以考察不同譯本的語域變異情況。譯本語域維度差異及參與計(jì)算的因子差異均可作為譯者風(fēng)格的綜合考察指標(biāo),其聚類共現(xiàn)能夠反映出譯者各自的語言風(fēng)格乃至翻譯策略。多維分析對(duì)譯本語域特征描寫和譯者風(fēng)格考察均具重要意義。

    1.引言

    譯者風(fēng)格研究是語料庫翻譯學(xué)的核心課題之一。近年來,得益于語料庫語言學(xué)和語料庫翻譯學(xué)在理論探究、工具研發(fā)和范式創(chuàng)新上的成就,基于語料庫的譯者風(fēng)格研究取得了長足進(jìn)展(胡開寶、謝麗欣,2017;黃立波,2018)?;谕辉鞯亩嘧g本對(duì)比已成為考察譯者風(fēng)格差異、揭示并解釋譯介規(guī)律的有效手段。經(jīng)典文學(xué)作品的多譯本對(duì)比成果尤為顯著,如基于語料庫的《紅樓夢》霍、楊兩譯本對(duì)比(馮慶華,2008)、邦、霍、楊三譯本對(duì)比(趙朝永,2014、2020b)以及喬、邦、霍、楊四譯本對(duì)比(劉澤權(quán)、劉超鵬、朱虹,2011;趙朝永,2019)等。此外,董琇(2016)從詞語、句子、篇章和文化四個(gè)層面對(duì)比《三國演義》羅慕士、鄧羅兩譯本的譯者風(fēng)格,黃立波(2014)則借助語料庫考察了《駱駝祥子》三個(gè)英譯本中敘述話語翻譯的譯者風(fēng)格差異。上述研究多從詞匯、句法、語義和語篇等層面,通過“一本多譯”的比照,對(duì)語料庫譯者風(fēng)格和翻譯語言特征描寫進(jìn)行了卓有成效的探索,但其不足之處也顯而易見。語料庫譯者風(fēng)格研究大多滿足于對(duì)局部譯者風(fēng)格具體表象的描述,未對(duì)譯者風(fēng)格進(jìn)行整體上的歸納(胡開寶、謝麗欣,2017: 16)。顯然,局部風(fēng)格并不等同于整體風(fēng)格,多個(gè)指標(biāo)的聚類有助于對(duì)譯者風(fēng)格進(jìn)行更為系統(tǒng)的描寫。當(dāng)前國內(nèi)語料庫翻譯學(xué)的翻譯風(fēng)格研究過于注重淺層語言特征的描寫,多維分析的復(fù)雜統(tǒng)計(jì)方法使用較少(許家金,2018: 8),未來研究亟待新視野、新方法的引介。

    2.基于語料庫的譯者風(fēng)格對(duì)比研究: 進(jìn)展與問題

    譯者風(fēng)格研究是翻譯文體研究的一個(gè)側(cè)面,從歷時(shí)角度看,其大體經(jīng)歷了修辭文體觀、語言文體觀、敘事文體觀和語料庫文體觀四個(gè)階段的變化(黃立波,2014)。每一種文體觀的變化也伴隨著理論視角、研究范式和研究手段的變革。自Baker(2000)率先提出譯者風(fēng)格的語料庫研究方法后,基于語料庫的譯者風(fēng)格研究迅速發(fā)展,較有代表性的研究有Olohan(2003)、Bosseuax(2004)、Winters(2009)、劉澤權(quán)、閆繼苗(2010)、黃立波、朱志瑜(2012)、黃立波(2014)等?;谡Z料庫的譯者風(fēng)格研究可分為類比模式和平行模式兩大類(黃立波,2018: 79),前者側(cè)重于某一譯者翻譯作品在整體上與另一譯者同類翻譯作品的差異(如Baker,2000;黃立波、朱志瑜,2012),后者則重在關(guān)注不同譯者對(duì)同一部源文本的同一目標(biāo)語中的處理差異,也即“一本多譯”或“多譯本”研究,以考察譯者對(duì)源文本中不同語言特征的規(guī)律性處理方式(如Bosseuax, 2004; Winters, 2009;劉澤權(quán)、劉超鵬、朱虹,2011;黃立波,2014;趙朝永,2020b)。此外,譯者風(fēng)格降維法分析(董琇,2014)也是對(duì)譯者風(fēng)格量化考察的有益探索。需指出的是,類比模式所考察的語言特征雖在一定時(shí)期具有穩(wěn)定性,但同時(shí)也容易受到源語文本的影響,拋開源語的對(duì)比存在一定缺陷,因此同一原作的不同譯本能夠更有效地反應(yīng)譯者風(fēng)格差異。

    基于語料庫的譯者風(fēng)格本對(duì)比既有借助單一指標(biāo)的多譯本局部對(duì)比,如報(bào)道動(dòng)詞(劉澤權(quán)、閆繼苗,2010;趙朝永,2014)、“被”字句(胡開寶,2011: 116-121)與敘述話語(黃立波,2014)等,也有融合不同指標(biāo)的多譯本綜合對(duì)比(如劉澤權(quán)、劉超鵬、朱虹,2011;趙朝永,2020b)。這兩種模式均較多使用詞匯量、詞匯密度、句子難度等某一種或多種語言手段進(jìn)行對(duì)比描寫。基于語料庫的譯者風(fēng)格描寫已取得有效進(jìn)展,語料庫規(guī)模越來越大,分析指標(biāo)越來越多,跨學(xué)科屬性越來越明顯。然而,譯者風(fēng)格并不等于若干局部風(fēng)格的簡單相加,因此譯者風(fēng)格研究更應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)總體風(fēng)格研究(global style),而不是局部風(fēng)格(local style)考察。此外,基于語料庫的譯者風(fēng)格對(duì)比不應(yīng)局限于平均詞長、平均句長、標(biāo)準(zhǔn)化類-形比等傳統(tǒng)形式參數(shù)統(tǒng)計(jì),而應(yīng)當(dāng)拓寬思路,向語義、語用、社會(huì)-文化等參數(shù)及認(rèn)知語言學(xué)等視角(金勝昔、林正軍,2016)拓展。同時(shí),需借鑒語料庫文體學(xué)、計(jì)量語言學(xué)、計(jì)算語言學(xué)等相鄰領(lǐng)域的研究方法,拓寬翻譯文體或風(fēng)格研究的范圍,使這一研究課題的方法論更加科學(xué)化和系統(tǒng)化(黃立波,2018: 77)。因此,當(dāng)前研究的局限性不言而喻: 第一,計(jì)量指標(biāo)相對(duì)單一,且僅關(guān)注譯者風(fēng)格某一側(cè)面的描寫;第二,統(tǒng)計(jì)指標(biāo)之間缺乏關(guān)聯(lián)性,聚類程度較低,缺乏多維度的定量與定性有機(jī)結(jié)合;第三,多重視原文參照,對(duì)參照目標(biāo)語規(guī)范的語域變異缺乏重視。

    Biber(1988)創(chuàng)立的多維分析法(Multidimensional Analysis,以下簡稱“多維分析”)可有效區(qū)分文本的語域(1)關(guān)于“語域”這一術(shù)語,英文中有對(duì)應(yīng)的近義詞style、genre、register,中文有“語體”“體裁”“語類”等,學(xué)界尚未就此形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。為避免術(shù)語混淆,本文暫不做區(qū)分,統(tǒng)一采用“語域”這一術(shù)語。多維分析法旨在探究“語域變異”(register variation),這也是文本采取該術(shù)語的另一原因。及語域子類,是文本語域特征對(duì)比的有效手段。多維分析的核心概念是語言特征的共現(xiàn),即不同的共現(xiàn)模式可表征不同的潛在語域變異維度。自問世以來,多維分析受到學(xué)界一致認(rèn)可,已成為語料庫語言學(xué)界話語分析的代表性方法之一(江進(jìn)林、許家金,2015)。自創(chuàng)立以來,多維分析已被用作比較口語與筆語語域特征差異(Biber, 1988; Van Rooy, 2008)、小說、論文、私人信函(Biber & Finegan, 1989)、對(duì)話、演講和學(xué)術(shù)文章(McEneryetal., 2006)、法律英語(Asgharetal., 2018)等體裁。受其影響,國內(nèi)學(xué)者借助多維分析開展實(shí)證研究,范圍涉及學(xué)術(shù)語篇(雷秀云、楊惠中,2001;武姜生,2001)、中外科技論文摘要(曹雁、肖中華,2015)、商務(wù)英語(江進(jìn)林、許家金,2015)、學(xué)習(xí)者書面語體(潘璠,2012;趙朝永、王文斌,2017)、漢語語體變異(劉艷春,2019)以及翻譯語域特征(胡顯耀,2010;趙朝永,2020a)等,多維分析已成為區(qū)別語域特征的有效手段。多維分析法不僅避免了以往單一或少數(shù)幾個(gè)語言特征可能引起的語體分析的偏頗,也實(shí)現(xiàn)了定性與定量的有效結(jié)合(劉艷春,2019: 100)。

    如上所述,基于語料庫的譯者風(fēng)格對(duì)比雖已逐漸走向深入,但依然存在指標(biāo)單一、描寫片面、重定量輕定性及缺乏對(duì)目標(biāo)語語域規(guī)范的參照等局限。因此,譯者風(fēng)格研究只有采用更為科學(xué)的計(jì)量工具和方法,才能實(shí)現(xiàn)研究手段的科學(xué)化和研究結(jié)果的可靠性(韓紅建、蔣躍、袁小陸,2019: 91)。黃立波(2018: 80)將譯者風(fēng)格描寫概括為三個(gè)視角: 翻譯學(xué)視角、敘事文體學(xué)視角和計(jì)量語言學(xué)視角,根據(jù)Biber(1988)所設(shè)立的多維分析是上述三種類別的綜合,能有效避免傳統(tǒng)研究不足,對(duì)譯者風(fēng)格進(jìn)行更為系統(tǒng)、綜合、立體的描寫。

    3.多維分析法概述

    1) 基本理念

    Biber(1988)基于英語口語語料庫(LLC, London Lund Corpus)和英語書面語語料庫(LOB,Lancaster-Oslo-Bergen),通過兩組文本的67個(gè)語言特征(如時(shí)態(tài)、體態(tài)、情態(tài)、詞性、疑問句等等),考察了口語與書面語及其10多個(gè)子語域的區(qū)別性特征。Biber的MDA分析工具首先自動(dòng)識(shí)別并統(tǒng)計(jì)出67個(gè)語言特征的頻數(shù)及每千詞標(biāo)準(zhǔn)化頻率,然后根據(jù)其在相應(yīng)語域中的共現(xiàn)情況歸納為7個(gè)維度(2)維度1為交互性與信息性(involved versus informational production);維度2為敘述性與非敘述性(narrative versus situation-narrative reference);維度3為情境獨(dú)立與情境依賴(explicit versus situation-dependent reference);維度4為顯性勸誘表述(overt expression of persuasion);維度5為信息抽象與具體程度(abstract versus non-abstract information);維度6為即席信息組織精細(xì)度(online information elaboration);維度7為學(xué)術(shù)性模糊表達(dá)(academic hedging)。。各維度一般具有兩種值,正負(fù)值表達(dá)的文本特征相反,起到區(qū)別文本特征的作用。如,維度1中的正特征因子得分越高,表明文本互動(dòng)性越強(qiáng),反之則文本信息性越強(qiáng)。維度2上的正特征因子得分越高,表示文本具有較強(qiáng)敘述性,反之亦然。由于維度7數(shù)據(jù)較少,其形成的維度與其余6個(gè)維度不具有可比性,在實(shí)際操作中通常舍棄。

    2) 分析工具

    Nini(2015)開發(fā)的多維標(biāo)注與分析工具M(jìn)ultidimensional Analysis Tagger 1.3.1(以下簡稱MAT)復(fù)制了Biber(1988)多維分析模型,可對(duì)文本進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注、特征提取和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),并參照Biber(1989)判斷出文本的語域類型。該工具運(yùn)行要求在Windows操作系統(tǒng)下運(yùn)行,須有Java環(huán)境。MAT與McEneryetal.(2006)提供的多維分析程序包不同,它使用了Biber(1988,1989)的67個(gè)語言特征和6個(gè)功能維度,且通過內(nèi)嵌的“斯坦福詞性賦碼器”(Stanford POS Tagger)進(jìn)行詞性賦碼。通過比較Nini(2015)和Biber(1988)兩種方法所得的分析結(jié)果,證實(shí)了MAT可以有效復(fù)制Biber(1988)所提出的所謂分析全過程。而McEneryetal.(2006)的程序包只能提取58個(gè)語言特征,其詞性賦碼工具也與Biber(1988)不同,因此兩者的研究結(jié)論在可比性上存在一定差距。

    3) 操作步驟

    武姜生(2001)曾對(duì)Biber(1988)的多維分析法有過詳細(xì)介紹,此不贅述。以下著重介紹采用Nini(2015)MAT多維分析軟件進(jìn)行多譯本語域變異分析的基本步驟。

    (1) 創(chuàng)建語料庫

    MAT軟件僅接受純文本格式(ANSI與UTF-8均可),若文本格式不兼容,處理過程中會(huì)報(bào)錯(cuò)。文本的識(shí)別、整理和降噪方法可參照梁茂成、李文中、許家金(2010)。譯文文本以每個(gè)獨(dú)立的章節(jié)為單位,單獨(dú)保存,整體形成一組文本,以便于后續(xù)對(duì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)與回歸分析。

    (2) 語料的自動(dòng)標(biāo)注、特征提取和語域特征計(jì)算

    MAT軟件可先標(biāo)注再分析,也可一步完成。自動(dòng)處理完數(shù)據(jù)后,MAT提供了以下基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): ① 以“Corpus_Statistics.txt”命名的所有因子原始頻次信息;② 以“Zscores.txt”命名的頻數(shù)標(biāo)準(zhǔn)分(Z分?jǐn)?shù));③ 以“Dimensions.txt”命名的各文本維度分?jǐn)?shù)(經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的Z分?jǐn)?shù));④ 標(biāo)記文本維度趨向的幾張圖表,標(biāo)識(shí)出與當(dāng)前文本最接近的語域趨向。更為詳盡的操作步驟可參見Nini(2015)MAT軟件的操作手冊(cè)2—4頁。

    (3) 語域維度的呈現(xiàn)與解釋

    MAT對(duì)語域維度的描寫以分析語言特征的“共現(xiàn)”模式為基礎(chǔ)。多維分析利用統(tǒng)計(jì)學(xué)上的因子分析(factor analysis)來推斷語域維度和共現(xiàn)特征。因子分析是一種多元統(tǒng)計(jì)方法,可將眾多的語言特征變量通過聚類,合并為某一公共因子,即MAT分析中所要呈現(xiàn)的6個(gè)“維度”。每個(gè)維度與其下屬語言特征的相關(guān)性表現(xiàn)為各語言特征在此項(xiàng)因子上的因子負(fù)荷(factor loading)。因子負(fù)荷超過 0.35 以上的“顯性” 語言特征可視為具有共現(xiàn)關(guān)系。以第1維度“交互性與信息性”為例,其部分共現(xiàn)語言特征見表1。

    表1.維度1部分共現(xiàn)因子及因子負(fù)荷

    維度1上共有34個(gè)因子參與計(jì)算,其中正值因子25個(gè),負(fù)值因子9個(gè)。對(duì)于部分參與多個(gè)維度計(jì)算的因子,當(dāng)其在其他維度上的負(fù)荷大于本維度時(shí),將不再參與本維度的計(jì)算。維度1上共有6個(gè)因子(如條件狀語從句、地點(diǎn)狀語、無施動(dòng)標(biāo)記被動(dòng)句等)在其他維度上的負(fù)荷高于本維度,因此被排除在外。此外,Nini(2015)僅采用Biber(1988: 77)Z分?jǐn)?shù)均值高于1的因子,因此維度1上實(shí)際參與計(jì)算的因子僅有24個(gè)。由表1可知,因子負(fù)荷為負(fù)值的語言特征意義比較明顯。名詞、介詞、詞長、類符與形符比等特征具有信息含量高、表達(dá)準(zhǔn)確的特點(diǎn),在以傳達(dá)信息為主的語篇(如說明性文章)中有著較高的分布頻率,而較少出現(xiàn)在以人際功能為主的口語文本中。負(fù)荷值為正值的語言特征如第二人稱代詞、動(dòng)詞的現(xiàn)在時(shí)態(tài)以及私動(dòng)詞等。這些特征體現(xiàn)了語篇人際功能的交互性,情感性等屬性,在語域中的分布規(guī)律與上述負(fù)荷值為負(fù)的語言特征正好相反,即兩者呈互補(bǔ)分布。因此,維度1代表了人際交流功能與信息傳達(dá)功能的對(duì)比。其余維度因子的共現(xiàn)可參見Biber(1988)第6章,此不贅述。

    (4) 語域變異分析

    根據(jù)MAT匯報(bào)的維度分?jǐn)?shù)可對(duì)文本語域進(jìn)行多維度的比較分析,即可描寫各個(gè)維向的功能意義,也可按照維度分?jǐn)?shù)的差異比較不同文本語域在各維度上的差異,具體可參見Biber(1988)第7章。

    (5) 顯著性檢驗(yàn)及相關(guān)性分析

    語域變異的對(duì)比分析需借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)MAT報(bào)告的維度分與Z值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),并通過多元線性回歸確定影響每個(gè)維度語域變異的共現(xiàn)因子,以深入挖掘所有67個(gè)語言因子的“共變”信息,從而更加綜合、系統(tǒng)地判斷導(dǎo)致文本語域變異的因素。線性回歸對(duì)于多譯本對(duì)比尤為重要,是發(fā)現(xiàn)及解釋譯者風(fēng)格差異的一種有效手段。

    4.案例分析: 《金瓶梅》埃譯本與芮譯本語域變異對(duì)比分析

    我們選取經(jīng)典文學(xué)作品《金瓶梅》的三個(gè)英文譯本(埃杰頓譯本、奧米爾譯本和芮效衛(wèi)譯本,以下分別簡稱“埃譯本”“米譯本”“芮譯本”)作為案例,借助Nini(2015)MAT軟件對(duì)譯本進(jìn)行多維分析,以進(jìn)一步展現(xiàn)多維分析法對(duì)多譯本風(fēng)格對(duì)比描寫的有效性。關(guān)于兩譯本和四譯本的對(duì)比范式,可參照趙朝永(2019,2020a)。

    1) 語料情況

    語料由埃譯本、米譯本、芮譯本三部分組成,其中埃譯本、芮譯本為100回全譯本,米譯本為節(jié)譯本,僅有49回。三譯本均按自然章節(jié)切分為多個(gè)文本,語料詳情如下。

    表2.語料庫構(gòu)成(3)本文在趙朝永(2020a)基礎(chǔ)上,再次對(duì)埃譯本和芮譯本的語料進(jìn)行整理與校核,對(duì)可能引起統(tǒng)計(jì)誤差的個(gè)別專有名詞拼寫方法做了統(tǒng)一處理,以最大程度較少誤差。因此,文本個(gè)別統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較之前文有微調(diào),但兩個(gè)譯本整體語域特征、維度傾向及譯本間的維度差異均保持不變。

    2) 譯本維度趨向

    根據(jù)MAT軟件匯報(bào)的維度分?jǐn)?shù),可將三譯本的維度差異轉(zhuǎn)換為圖表(見圖1),限于篇幅,軟件匯報(bào)的維度趨向圖從略。埃譯本被歸入“虛構(gòu)性敘述”(Imaginative Narrative)語域,而米譯本和芮譯本均被歸入“普通敘述說明”(general narrative exposition)語域,前者主要包括“愛情小說、普通小說、懸疑小說”等子類;后者則通常包括“新聞報(bào)道、評(píng)論、傳記”等子類,所涵蓋文本帶有非文學(xué)色彩。

    圖1.《金瓶梅》三譯本語域維度差異

    3) 譯本維度差異對(duì)比

    我們使用SPSS軟件對(duì)三個(gè)譯本的維度分?jǐn)?shù)進(jìn)行方差分析(2個(gè)譯本對(duì)比可使用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn))。結(jié)果顯示,三者在維度1上呈現(xiàn)出明顯差異,埃譯本信息性弱但交互性強(qiáng),而米譯本與芮譯本均為信息性強(qiáng)于交互性的文本,且二者的信息性程度無顯著差異。在維度2上,三者均呈現(xiàn)出較強(qiáng)的敘述性,這符合其作為小說的語域特征。其中,埃譯本的敘述性相對(duì)最強(qiáng),芮譯本與米譯本依序次之。在維度3上,埃譯本與芮譯本表現(xiàn)出情境獨(dú)立特征,而米譯本則傾向于情境依賴。在維度4上,三者均展現(xiàn)出顯性勸說特征,這與文本中存在大量對(duì)話有一定關(guān)系,該特征為所有小說文本所共有,但三者顯性勸誘的程度不同,由高到低依次為埃譯本、芮譯本和米譯本。在維度5上,芮譯本和米譯本表現(xiàn)出較高的信息抽象程度,埃譯本則表現(xiàn)出較高的信息具體程度。從維度6上的數(shù)據(jù)可知,三者表現(xiàn)出較低的即席信息組織精細(xì)度,其中米譯本相對(duì)高于另外兩個(gè)譯本,而埃譯本和芮譯本之間不存在區(qū)別。

    表3.《金瓶梅》三個(gè)英譯本語域維度差異分析

    4) 單一維度內(nèi)影響因子回歸分析

    為進(jìn)一步考察參與維度計(jì)算的因子之間的“共變”情況,我們借助SPSS軟件對(duì)每個(gè)維度對(duì)應(yīng)的變量進(jìn)行了逐步回歸,以確定三組文本在3個(gè)具有顯著差異維度上的影響因子。限于篇幅,僅選取米譯本的維度1作為案例。維度1上共有34個(gè)變量,其旨在區(qū)分文本的交互性與信息性。結(jié)果顯示,米譯本共有24個(gè)變量進(jìn)入回歸方程,其中預(yù)測強(qiáng)度最佳的5個(gè)變量為“名詞(不含名詞化及動(dòng)名詞)(NN)”“現(xiàn)在時(shí)(VPRT)”“類符 /形符比(TTR)”“平均詞長(AWL)”及“私動(dòng)詞(PRIV)”。

    表4.維度1逐步回歸模型整體效果參數(shù)表

    表5.米譯本維度1逐步回歸系數(shù)表

    由表4、表5可知,米譯本前5個(gè)變量對(duì)維度1具有良好的預(yù)測作用(R2=0.955),即五個(gè)變量的“共現(xiàn)”能解釋該維度95.5%的變異。表4顯示,“現(xiàn)在時(shí)”與“私動(dòng)詞”回歸系數(shù)為正值,“名詞(不含名詞化及動(dòng)名詞)”“類符 /形符比”與“平均詞長”回歸系數(shù)為負(fù)值,其標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為: 維度1=-2.641*NN + 5.597*VPRT-1.255*TTR-3.899* AWL + 2.511*PRIV。這表明米譯本傾向于較少使用“現(xiàn)在時(shí)”“私動(dòng)詞”這類體現(xiàn)交互性的詞,而較多使用體現(xiàn)信息性的“名詞(不含名詞化及動(dòng)名詞)”“類符 /形符比”與“平均詞長”。這一結(jié)果反映出米譯本信息性較強(qiáng),結(jié)合原文的語體特征可知,譯本相對(duì)偏離了小說文本應(yīng)有的交互性特征,呈現(xiàn)出“敘述說明”的特點(diǎn)。

    需指出的是,除上述單一維度共現(xiàn)因子的回歸分析外,還可將參與維度分計(jì)算的所有67個(gè)因子設(shè)為回歸的變量,在更大范圍內(nèi)觀察本維度以外因子的“共變”情況,以充分利用和挖掘數(shù)據(jù)。韓紅建、蔣躍、袁小陸(2019: 91)指出,文本數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)量風(fēng)格學(xué)、計(jì)算語言學(xué)和計(jì)量語言學(xué)領(lǐng)域的一些成熟算法在國內(nèi)外語料庫語言學(xué)和翻譯界尚未發(fā)揮大的作用。多維分析呈現(xiàn)的多種數(shù)據(jù)信息更是如此,有待研究者根據(jù)研究目的和文本特點(diǎn)進(jìn)行充分利用。

    5) 譯本維度差異影響因子整體分析

    為進(jìn)一步呈現(xiàn)兩譯本差異,還可通過獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),兩兩對(duì)比參與語域維度計(jì)算的67項(xiàng)語言因子。由于埃譯本和米譯本同年問世,且譯者均為英國人,可比性較強(qiáng),我們檢驗(yàn)了參與其維度計(jì)算的67個(gè)語言特征。結(jié)果顯示,二者具有顯著差異的因子多達(dá)53個(gè)(79.1%)。限于篇幅,下表僅列出差異較大的前15個(gè)因子(見表6)。

    表6.埃譯本與米譯本差異最大的15個(gè)語言因子

    結(jié)合前文分析可知,埃譯本交互性和敘事性特征更明顯,信息具體程度高,情境獨(dú)立程度高,勸誘特征明顯,相對(duì)更符合小說文本的體裁特征,且傾向于通過更為簡明、生動(dòng)的語言展現(xiàn)原文情節(jié),具體表現(xiàn)為更多使用特殊疑問句、一般過去時(shí)、公動(dòng)詞及表強(qiáng)化的副詞等(趙朝永,2020: 291)。米譯本信息性強(qiáng),解釋說明特征更為明顯,信息抽象程度高,傾向于通過更為抽象的信息轉(zhuǎn)釋原文的語言與文化,具體表現(xiàn)為多使用非限定性定語從句、多去分詞做獨(dú)立小句、各類狀語從句、并列成分以及較高的詞匯密度等。因此,總體而言,米譯本已相對(duì)偏離小說文本的體裁特征,出現(xiàn)了語域變異。需指出的是,上述差異的產(chǎn)生同譯者的翻譯目的、對(duì)待源語文化的態(tài)度及整體翻譯策略息息相關(guān)。埃杰頓以尋找心理學(xué)研究材料為目的,重在呈現(xiàn)原作的“故事性”,并不關(guān)注源語文化內(nèi)涵的傳遞,其據(jù)此制定了將原作向目標(biāo)語文體規(guī)范靠攏的策略,其譯本由此更加符合小說文本的語域特征。米奧爾譯本的目標(biāo)群體是受過教育的讀者,整體風(fēng)格偏正式,且由于是節(jié)譯本,概括性較強(qiáng),其譯文因而更較強(qiáng)的信息性和抽象性,而交互性與敘述性則相對(duì)較弱。由此可見,譯本語域特征是譯者翻譯風(fēng)格乃至譯者主體性的綜合體現(xiàn)。

    5.小結(jié)

    基于語料庫的多譯本語域變異多維分析是一種涉及類比-平行、語際-語內(nèi)的綜合分析模式。多維分析能有效區(qū)分文本的語域變異情況,且能夠?qū)⒂绊懳谋菊Z域差異的語言因素一一展現(xiàn)出來,這一方法對(duì)多譯本風(fēng)格的定量對(duì)比與定性分析均具有重要意義。多維分析方法使譯者風(fēng)格描寫從靜態(tài)轉(zhuǎn)向多譯本之間動(dòng)態(tài)對(duì)比,從局部描寫轉(zhuǎn)向整體考察,從相對(duì)于源語的譯語風(fēng)格,轉(zhuǎn)向進(jìn)入目標(biāo)語參照系統(tǒng)后的語域變異考察。限于篇幅,本文僅側(cè)重介紹基于MAT的多維分析操作,對(duì)于造成譯本在不同語域維度的具體差異及動(dòng)因,仍需根據(jù)研究目的結(jié)合定性分析深入探究。多譯本語域變異對(duì)比是參照目標(biāo)語的語域?qū)ψg本進(jìn)行描寫,而對(duì)語域變異的動(dòng)因分析則需回溯原文,并將影響譯者風(fēng)格的內(nèi)部主體性因素(如譯者翻譯動(dòng)機(jī)、目的、對(duì)待源語文化和原作的態(tài)度、個(gè)性特征等)及外部客觀因素(如時(shí)代背景、贊助人、合作人、詩學(xué)等)。就此,我們將另文探討。

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