計算機下英語文獻翻譯方法淺議
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1引言
計算機領域的權威文獻和技術資料多以英文版本提供。我國要學習借鑒國外的先進方法和經(jīng)驗，以加強在該領域的研究和發(fā)展，文獻的漢譯以及對翻譯方法的研究至關重要。但是，國內(nèi)對該領域英語文獻的研究相對較少，翻譯研究空間很大。本文將以計算機領域的經(jīng)典暢銷書DeepLearning[1]為例，著重論述該領域英語文獻的詞句特征及翻譯。
2計算機領域英語文獻的詞句特征
計算機領域的英語文獻因其內(nèi)容、使用域及語篇功能的特殊性，在詞匯和句法層面形成了獨特的語言特征，即用詞準確明晰、句法邏輯嚴密、表達力求客觀以及行文簡潔流暢等。
2.1術語特征
術語是某一學科領域所特有的詞匯，是語言的基礎。要想正確理解和傳遞句子或篇章的意義，術語是極其重要的分析對象。李亞舒教授認為，翻譯實踐中譯文質(zhì)量與術語掌握及術語規(guī)范等問題密不可分[2]。筆者整合、分析了DeepLearning一書中Index部分以及Github網(wǎng)站[3]上共1324個計算機領域的術語，結(jié)果如表1和圖1所示。由表1和圖1可知，該領域英語術語中包含大量的復合詞、縮略詞和派生詞[4]。復合詞包括合寫式、分寫式和連字符式。其中分寫式復合詞占比最多，如Bayeserror、weightspacesym⁃metry等，其次是以連字符相連的復合詞，如curve-fitting、fixed-pointarithmetic等，占比最小的是合寫式復合詞，如feedback、ei⁃genvector等；此外，術語中也會頻繁出現(xiàn)以首字母或主干語素構(gòu)成的縮略詞，如LSTM、CNN等；以及在原有詞根或單詞基礎上增加詞綴而構(gòu)成的派生詞，如agent、homogeneous等。無論是復合詞、縮略詞還是派生詞，都是以最為準確、簡潔、直觀的方式傳遞術語豐富而復雜的專業(yè)內(nèi)涵，體現(xiàn)了術語的規(guī)范性、簡明性和專業(yè)性的特征。
2.2句法特征
英語中的完全句按其結(jié)構(gòu)形式可分為簡單句和復合句[4]。簡單句只包含一個主謂結(jié)構(gòu)，且各句子成分均由詞組組成；復合句由兩個或兩個以上的分句組成，層次清楚、多層遞進、前呼后擁、嚴密規(guī)范[5]。筆者對DeepLearning一書中Chapter1(Introduction)和Chapter2(LinearAlgebra)兩部分共700個句子——其中既有對概念的論述，又有對基本的數(shù)學工具的描寫——進行分析，得到如表2和圖2所示結(jié)果：由表2和圖2可知，在計算機領域英語文獻中，(1)結(jié)構(gòu)較為復雜的長難句較多；(2)主從句結(jié)構(gòu)較多，主句與起修飾作用的從屬結(jié)構(gòu)相互獨立[6]；(3)從屬結(jié)構(gòu)多樣且出現(xiàn)頻率較高；(4)被動語態(tài)使用頻繁，著重描述客觀事實、進程與結(jié)果[7]；(5)連詞、介詞等虛詞使用較多等。因此，該領域英語呈現(xiàn)句法結(jié)構(gòu)復雜、表達正式客觀、句法邏輯嚴密以及措辭結(jié)構(gòu)嚴謹?shù)奶攸c，也可概括為句法的復雜性、客觀性及嚴謹性。
3計算機領域英語文獻的詞句翻譯
計算機領域英語文獻是關于信息、知識、觀點的交流，注重作者的思維過程[8]，涉及內(nèi)容豐富且思想深刻，文字簡樸，邏輯性強。
3.1術語的翻譯
隨著計算機領域課題研究的逐漸廣泛且深入，出現(xiàn)了許多新的術語。這些術語通常以復合詞、縮略詞或派生詞等形式存在，關涉專業(yè)知識的傳播與積淀。在術語的翻譯過程中，譯者必須要秉持嚴謹?shù)膽B(tài)度，深刻把握術語規(guī)范、簡明與專業(yè)的文體特征，將規(guī)范統(tǒng)一作為翻譯的第一要義，將專業(yè)知識的充分表達作為翻譯的核心，將簡潔明了作為翻譯的基本要求，并將“現(xiàn)有譯法”和“找譯譯法”[9]的術語翻譯方法作為翻譯的根本方法。3.1.1現(xiàn)有譯法?！艾F(xiàn)有譯法”是指：對新產(chǎn)生的、不熟悉的術語，查閱相關中文文獻后，若未找到已存在、并與之相對應的漢語術語，則可以采用直譯、意譯、音譯[10]和轉(zhuǎn)寫(移譯)等“現(xiàn)有譯法”進行翻譯，即對英語術語概念的再命名。譯文同樣應做到準確、規(guī)范且簡潔，并傳遞出完整的專業(yè)信息。表3簡要概述了“現(xiàn)有譯法”的基本實現(xiàn)方式并舉例。直譯、意譯、音譯以及轉(zhuǎn)寫的術語翻譯方法，都是在特定語境下，從分析術語原意出發(fā)，以充分、準確、規(guī)范地表達術語原意為歸宿[11]：直譯以形式與內(nèi)容的一致為目標；意譯改變形式，忠實再現(xiàn)原文內(nèi)容；音譯和轉(zhuǎn)寫看似沒有翻譯，但從深層次講，其包含了英語術語的全部含義，是最為精確的翻譯[12]。“現(xiàn)有譯法”實現(xiàn)了英漢術語在概念內(nèi)涵和語用效果上的最大等值，保證了術語的規(guī)范性、專業(yè)性與簡明性，提高了術語的翻譯質(zhì)量。3.1.2找譯譯法?！罢易g譯法”是指：對新產(chǎn)生的術語，經(jīng)過查閱相關中文文獻和技術資料，“找”到了與之相對應的漢語術語，則可直接“拿來”[13]；而非采用“現(xiàn)有譯法”進行再翻譯、再命名?！罢易g譯法”也是從術語原意出發(fā)，以準確表達術語原意為歸宿，在特定語境下，通過專業(yè)判定法、定義比對法、逐個排除法、詞義推敲法等方法，“找”到與英語術語相對應的漢語術語。例1：Sentimentanalysis情感分析Sentiment在英語中是多義詞，譯為“感情”“主題”“觀點”等。采用“現(xiàn)有譯法”，可直譯為“主題分析”“觀點分析”，也可意譯為“意見挖掘”等。但這些都不能準確地傳遞該術語的內(nèi)涵。依據(jù)Techopedia對Sentimentanalysis的定義：atypeofdataminingthatmeasurestheinclinationofpeople'sopinionsthroughnaturallanguageprocessing,computationallinguisticsandtextanal⁃ysis(一種數(shù)據(jù)挖掘類型，它通過自然語言處理、計算語言學和文本分析來衡量人們的意見傾向)，選擇原語術語的主要含義，即“衡量人的意見及態(tài)度”，根據(jù)定義比對法，故而我們在漢語中找到其對應詞“情感分析”，作為Sentimentanalysis的漢語譯文。例2：GameTheory博弈論與例1類似，若采用“現(xiàn)有譯法”，可直譯為“游戲理論”。但依據(jù)Wikipedia對Gametheory的定義：thestudyofmathemati⁃calmodelsofconflictandcooperationbetweenrationaldecision-makers(研究理性決策者之間沖突與合作的數(shù)學模型)，利用逐個排除法，因原語術語表現(xiàn)的“沖突與合作”不局限于“游戲”，更是涵蓋了一種“競爭模型”，故排除“游戲理論”的譯法。又因在中國，博弈論思想古已有之，“博弈論”中的“博弈”精確刻畫了參與者之間的競爭與沖突關系。于是根據(jù)定義比對法，最終將Gametheory譯為“博弈論”。通過“找譯譯法”得到的漢語術語，已在漢語語境下約定俗成并廣為使用，將其作為英語術語的譯名，不僅含義準確，而且更易于為漢語讀者理解和接受，由此也實現(xiàn)了英語術語與漢語術語在概念意義和語用效果上的最大等值轉(zhuǎn)換。
3.2句子的翻譯
計算機領域英語文獻因其內(nèi)容極其龐雜，加之英語本身注重結(jié)構(gòu)形式規(guī)范，因此句子呈現(xiàn)復雜性、客觀性以及嚴謹性的特點。在翻譯過程中，譯者應深刻把握上述語言特征，對具體的語言現(xiàn)象做具體、動態(tài)、多角度的分析，并按照漢語的表達習慣和邏輯順序進行翻譯。3.2.1理清關系，增加連詞。英語中從屬結(jié)構(gòu)根據(jù)其句法功能可分為名詞性從屬結(jié)構(gòu)、形容詞性從屬結(jié)構(gòu)及副詞性從屬結(jié)構(gòu)。其中副詞性從屬結(jié)構(gòu)通常由介詞詞組、非謂語動詞和狀語從句等構(gòu)成，由介詞、關系副詞等與主句分開來，從而使句子有主有次、層次分明。翻譯時，應先理清從屬結(jié)構(gòu)與主句之間的邏輯關系[14]，增加相應連詞，將其與主句結(jié)構(gòu)共同構(gòu)成漢語的因果復句、條件復句、讓步復句等。在符合漢語表達習慣的前提下，盡量體現(xiàn)原文的從屬關系。例：①Despitetheirpopularity,②symbolicmodelsweredifficulttoexplainintermsofhowthebraincouldactuallyimplementthemusingneurons.[1]譯文：盡管符號模型比較常用，但卻難以解釋大腦如何真正使用神經(jīng)元實現(xiàn)推理功能。分析：該句中①與②之間為讓步與轉(zhuǎn)折的關系，翻譯時應增加相應連詞進行連接，在一定程度上體現(xiàn)了與主句間的主次關系，層次清楚、簡潔流暢。3.2.2語態(tài)轉(zhuǎn)換，化被動為主動。英語重分析、講客觀，常常因為施事的不需要或不可能指明，或出于形合的句法要求以及信息性文體的考慮等，大量使用被動句；而漢語重整體、講主觀圓融，不注重分清施事與受事、主動與被動，大量使用主動句表達被動意義[5]。翻譯時，若英語被動句是出于上述原因使用，則應根據(jù)漢語的表達習慣，將其譯為主動句。例1：TheL2normisusedsofrequentlyinmachinelearning圖2計算機領域英語文獻的句法特征thatitisoftendenotedsimplyas||x||,withthesubscript2omitted.[1]譯文：L2范數(shù)在機器學習中出現(xiàn)極其頻繁，常略去下標2，簡化表示為||x||。例2：ItisalsocommontomeasurethesizeofavectorusingthesquaredL2normwhichcanbecalculatedsimplyasx⊤x.[1]譯文：平方L2范數(shù)可以簡單地通過點積x⊤x計算，常用來衡量向量的大小。分析：例1和例2著重描述(平方)L2范數(shù)的性質(zhì)、應用及書寫樣式。句中三個被動形式，僅是出于信息性文體敘述客觀、嚴謹[15]的需要，并不強調(diào)被動意義，因此翻譯時應譯為漢語的主動句。3.2.3先因后果，語序調(diào)整漢語行文注重時間因素，即先發(fā)生的先說，后發(fā)生的后說，句式表達往往是先因后果；而英語可以先因后果，也可以先果后因。如果英語長句的邏輯順序與表達次序與漢語行文習慣不一致，甚至完全相反時[16]，翻譯時就需要適當?shù)卣{(diào)整語序。例：①Theproblemofdeterminingthecapacityofadeeplearningmodelisespeciallydifficult②becausetheeffectivecapac⁃ityislimitedbythecapabilitiesoftheoptimizationalgorithm,③andwehavelittletheoreticalunderstanding/oftheverygeneralnon-convexoptimizationproblemsinvolvedindeeplearning.[1]譯文：因為有效容量受限于優(yōu)化算法的能力，所以很難確定深度學習模型的容量。而且對于深度學習中的一般非凸優(yōu)化問題，理論分析很少。分析：該句中①為結(jié)果，②為原因；③中介詞“of”之前為評論，后為事實。原文的邏輯表達次序與漢語的行文習慣不一致，所以應進行語序的調(diào)整，先原因后結(jié)果，先事實后評論，得出上述譯文。3.2.4邏輯梳理，形意轉(zhuǎn)換。英語為形合式語言，強調(diào)邏輯理性，語法意義和邏輯關系通常以詞的形態(tài)變化、語序和虛詞來表達，句子冗長卻不致流散；而漢語為意合式語言，強調(diào)直覺領悟，語法意義和邏輯關系常常隱含在字里行間，句式流散但形散神聚。翻譯英語長句時，應首先進行語義邏輯的梳理，若句子成分之間的關系并不密切，或具有相對獨立性[16]，則可按漢語的表達習慣，將“形合”的英語譯為“意合”的漢語。例：①Themostimportantresultsinstatisticallearningtheoryshowthat②thediscrepancybetweentrainingerrorandgeneraliza⁃tionerror/isboundedfromabove③byaquantitythatgrowsasthemodelcapacitygrowsbutshrinksasthenumberoftrainingexam⁃plesincreases.[1]譯文1：統(tǒng)計學習理論中最重要的結(jié)論闡述了訓練誤差和泛化誤差之間差異的上界隨著模型容量增長而增長，但隨著訓練樣本增多而下降。[17]譯文2：統(tǒng)計學習理論中最重要的結(jié)論是：訓練誤差和泛化誤差之間差異的上界，隨著模型容量增長而增長，但隨著訓練樣本增多而下降。分析：譯文1未進行邏輯梳理，僅按照原文的表達次序直接進行了翻譯，雖然基本傳達了原文的內(nèi)容，但顯得局促、不自然；而譯文2則考慮到②與①、②與③以及③中的兩個并列分句之間，雖有連接詞相連，但意義相對獨立，于是將原文化整為零，實現(xiàn)了形意轉(zhuǎn)換。相比之下，譯文2邏輯更合理，句子更連貫，語義更清楚，更符合漢語形散神不散的特點。
4結(jié)束語
基于計算機領域的英文文獻翻譯方法探究，從分析文獻術語和句法的語言特征出發(fā)，以譯文規(guī)范性為翻譯原則，有針對性地提出了行之有效的翻譯方法。同時，以文獻內(nèi)容為起始，以準確傳達文獻內(nèi)容為歸宿的翻譯研究方法，不僅簡明、客觀、規(guī)范地傳遞了專業(yè)信息，提高了譯文質(zhì)量，同時也為同類文本的翻譯研究提供了借鑒。
作者:李成明 康雁雁 聶國慶 單位:山東科技大學外國語學院 山東科技大學計算機科學與工程學院
