英汉篇章对比及翻译中的语篇意识

翻译是一个动态的过程,在翻译过程中需具备良好的语篇意识才能顺利完成翻译任务。在英汉翻译中,语篇是翻译中最大的交际单位,英语与汉语在篇章结构方面有不少相似之处和差异。就语篇范围而言,不同语篇的翻译应具有不同的特点,语篇翻译把语篇当做翻译对象和基本单位,重视语篇分析和语用意义。本文将在语篇衔接手段、段落结构以及篇章展开模式三个方面进行英汉对比分析来说明语篇分析的重要性。     

基于系统功能语言学的语篇分析模式在翻译研究和教学中的应用

基于系统功能语言学语篇分析模式将语篇看作是语言使用中的一个语义单位，认为语篇是与文化语境密切相连、受具体的情景语境促动、从一整套供选择的功能成分和语言形式中进行选择的结果。这一模式为翻译研究和教学开辟了一个全新的视角，对翻译研究和教学具有重要的理论指导作用：根据这一模式，翻译中的对等应建立在语篇层面上，语篇对等的实现可...     

概念语法隐喻视角下英语科技语篇翻译研究

在概念语法隐喻视角下,从挖掘包含于科技语篇长难句中的深层意义出发,尝试提出一个长难句翻译的模式,以描述翻译此类语篇中长难句时出现的实际情况,为科技语篇中的长难句翻译提供新的视角。笔者通过把翻译模式运用到译例后发现,这一翻译模式清晰地描述了翻译科技语篇长难句时的具体过程。     

演讲词中的人际功能语篇分析——以史蒂文森当选美国总统的演讲词为例

韩礼德语篇分析的理论框架为众多翻译研究者提供了强大的理论支持,他们将语篇分析模式引入翻译研究,取得了较大成果。个案分析显示,语篇翻译模式操作性强,对翻译过程和翻译批评有着广泛的实用价值。当然,这一理论也存在不足,需要完善,若能将语篇翻译的内部系统与更广阔的外部系统如政治、文化语境结合起来,它必将展示更旺盛的生命力。美国竞选总统的演说在美国政治舞台上扮演着不可或缺的角色。竞选词时常具有磅礴的气势,令人热血沸腾而为之感动。本文从翰礼德的功能语法出发,用人际功能的理论来对阿德莱·史蒂文森的“竞选总统演说”进行语篇分析。     

英语体育新闻语篇翻译的转喻现象探析

作为人类的一种认知模式,转喻与语言有着密不可分的关系,在词、语法以及语篇等层面上,转喻都有所表征。采用理论与实践结合的案例分析法,通过对比分析体育新闻语篇中的英汉文本,阐述转喻在英语体育新闻语篇的翻译中扮演的重要角色。研究表明,在翻译体育新闻语篇中的转喻现象时应充分考虑读者的主体地位和语篇连贯性因素,以提高翻译的质量和效率。     

基于语篇特征分析的翻译学的教学研究

语篇分析理论中的语篇特征标准适合应用于英语翻译学的教学。语篇特征分析是语篇跨语言建构的重要因素。基于语篇特征分析的翻译学的教学研究具有其理论基础、方法和内容。语言学与翻译学的教学相结合，为翻译过程包括对原文的理解，译者的作用，译文的表达以及对译作的效果评价等，提供解释和分析的依据。从语篇特征的角度把握翻译教学，优化文本分析及翻译的规律，可分析检验语言学在翻译学的教学研究中的可操作性和可应用性。     

系统功能语言学视角下的教材语篇翻译初探——Writing for Myself一文的语篇翻译

本文试图从功能语言学视角,用语篇翻译理论对几本参考书中的教材语篇的课文翻译进行分析和对比研究,以此来探索教材语篇的翻译方法和技巧。     

心理语境、逻辑与汉译英语篇

翻译研究早已关注语篇和语境,语篇翻译研究也已注重语境,但对物理语境和社交语境关注较多,对心理语境关注甚少。由于心理语境对其他语境存在深层制约作用,因此有必要分析其对翻译语篇的影响。从逻辑思维差异出发,以心理语境为中心来分析汉译英中的翻译语篇问题,是进行这方面研究的一种尝试。     

从衔接与连贯的角度评《宿建德江》的三个译本

衔接与连贯是语篇的两个基本属性。翻译过程中的原文和译文,都是作为语篇而存在的,因此都必须符合形式上的衔接和语义上的连贯这两个要求。译文是否反映原文中的衔接与连贯,是指导翻译过程的原则和评价译文质量的衡量之一。本文试以唐诗《宿建德江》的三个英译本为例,对比分析原文和译文中的衔接与连贯,并对三个英译本进行评析。     

语篇分析与翻译

作为语言学中的一个流派,语篇分析在对翻译研究的领域里发生了不小的影响。文章旨在运用对比的方法廓清翻译和语篇分析的本体,以此作为基础研究两者之间的关系,发掘翻译语篇中的深层次含义。     

融合属性信息的知识表示方法

现有的联合知识表示学习模型使用实体描述作为辅助信息来提升表示效果,忽略了互联网中大量有价值的信息。为此,提出一种融合属性信息的知识表示学习方法(AIKR)。首先抓取实体的不同属性,并通过莱文斯坦距离从语料库中匹配属性对应的说明文本;然后利用卷积神经网络对说明文本进行编码;最后将得到的实体属性表示与翻译模型生成的结构表示相结合进行联合学习。实验结果表明,相比仅利用实体描述的方法,融合属性信息的知识表示方法可以学习到更多的语义信息,取得了更好的表示效果。     

王维《鸟鸣涧》英译文的审美再现

翻译美学认为,翻译的目的是语际的审美再现。翻译审美再现遵循以下规律：对审美客体的审美构成的理解、对理解的转化、对转化结果的加工、对加工结果的再现。成功地再现在于审美主体能否将其加工的审美体验艺术地物态化于译作中,为原语找到最佳的艺术表现形式。从对王维《鸟鸣涧》的两种译文的分析,可以见出古典诗歌翻译的审美再现。     

《周易》乾卦卦辞英译再探

《周易》乾卦卦辞＂乾,元亨利贞＂文本意图以及文本表述整个意义的范型的定位将统领后面其它卦辞以及爻辞的理解,然而由于《周易》成书过程颇为复杂,译者对《周易》乾卦卦辞＂乾,元亨利贞＂定位各不相同,从而产生了不同的英译本。因此,对《周易》文本特点以及文本翻译过程特殊性的探讨,必须考虑经典形成的整个历史语境,去发现决定著者的陈述和意义赋予的语篇结构,把共时的现实平面文本还原成一个历时的立体文本,才能较为准确地了解文本意图和翻译文本的文字意义。     

英汉语篇翻译对比研究

翻译是一个以译入语再现原语内容的过程。由于两种语言的文化差异,势必在表达上存在不同。拟运用英汉对比的方式,从语篇定义入手,通过语篇特征分析,研究英汉语语篇结构的差异,探讨合适的语篇翻译策略,提高语篇翻译质量。     

融合非偏好注意力跨度的预训练语言模型

语言模型是自然语言处理领域最重要的任务之一,并以迁移学习的方式影响着机器翻译、机器阅读理解、自动文本摘要等诸多下游任务。依托多头自注意力构建的大规模预训练语言模型在特征提取和文本表征能力上相较之前的神经网络模型取得了较大提升,却也极大地增加了模型训练的时空复杂度。为此,从模糊群决策的角度出发,将毕达哥拉斯模糊非偏好函数用作多头注意力跨度范围的先验,提出一种自适应的注意力跨度调节机制,较大程度地改善了模型捕捉长距离文本依赖的能力,并使模型的整体计算复杂度相较原始Transformer结构维持在较低水平。公开语言模型数据集上的实验表明：所提方法在困惑度指标上取得了较好的性能,超越了多种以往的方法。     

翻译的准确和流畅：句子分析视角

翻译实践中要获得对原文的正确理解离不开对原文进行透彻地句子分析，包括语法结构分析和语用范畴内的实义切分。译者只有把这两种分析方法有机结合起来，深入分析英汉两种语言的句子结构特点，才能获得正确理解和流畅表达，从而使译文达到“忠实、通顺”的翻译标准。     

Machine Translation Based on Translation Corresponding Tree Structure

Introduction The construction of the bilingual knowledge base is vi- tally critical to the development of example-based ma- chine translation systems[1]. In the translation process, the application of bilingual examples is concerned with how examples are …     

基于本体的多Agent自动工艺系统

为把本体理念应用于多Agent的CAPP自动工艺系统，提出了基于本体的多Agent自动CAPP系统模型，并构造了单个Agent的基本架构；建立了该领域的零件本体库和特征本体库，采用基于RDF(S)的OIL语言对系统中的各Agent零件特征知识的语法和语义进行详细的描述与注释，并利用一阶谓词逻辑对各Agent之间本体转换规则的语法和语义加以描述；最后通过实例验证了本体的功能和转换规则的智能推理机制，从而很好地满足多Agent自动工艺系统之间零件特征知识共享、复用和互操作的需求，同时对其它领域知识信息的处理也有着很好的借鉴意义。     

论言语产出模式对翻译过程模式的解释和启示

从言语产出模式的角度对贝尔翻译过程模式进行了阐释。认为言语产出模式和翻译过程模式的实质都是信息传递。翻译过程模式的"综合步骤"也就是语义表征的实现过程,即言语产出的过程,正是翻译的表达过程。在言语产出过程中,心理词汇的提取对翻译过程中的心理词汇的提取具有一定的启示作用并能指导翻译实践。     

多状态图神经网络文本分类算法

为了提高模型在文本分类任务中的分类性能,针对图神经网络中存在的过度平滑问题,同时增强模型在处理文本特征与文本表示方面的能力,提出了一种基于多状态图神经网络的文本分类算法(multi-state graph neural network, MSGNN)。多状态图神经网络是利用网络层的多个历史状态信息对图神经网络进行强化,构建合理的文本图结构数据作为模型输入。在缓解网络层过度平滑问题的同时,结合2种改进后的不同类型的图神经网络来增强模型的特征提取与特征聚合能力。利用多头自注意力机制对文本关键词的挖掘与利用能力,从多个文本子空间来生成高质量的文本表示,进而完成文本分类。通过在几个公开的文本分类数据集上进行实验分析,相较于其他神经网络的文本分类算法,该方法取得了较好的分类准确率。