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复旦大学外文学院教授陆谷孙先生,最近不幸因病医治无效而辞世。我不是学习英语专业的,但因为关心与机器翻译相关的人工智能哲学问题,故而平素也较为留意陆先生发表的一些真知灼见。 陆先生于2015年发表过一篇讨论翻译技巧的短文。文中指出,翻译要讲求做到“飞跃”与“抵达”,即飞跃源语言与目标语言之间的文化隔阂,准确抵达目标语言中相应文化气场中的那个“着陆点”。因为不同的待译文本具有各自的文化气场,所以译者就需要根据语境的变化机敏地选择最恰当的“飞跃路线”,在译文生成过程的终端实现最顺当的“文化软着陆”。 陆先生举过一个案例,来说明这种“飞跃”与“抵达”。某出版社曾咨询陆先生,如何为一篇题目为《租界》的中文小说,安上一个妥贴的英文标题。直译当然是“The Concession”,但陆先生读完小说发现,作者说的是发生在旧上海法租界的故事,所以就译为了“IntheFrenchConcession”,并用“in”强调了租界本身只是故事发生的场所,而非小说的真正描述对象。尔后,出版社又改了主意,觉得题目应当换成小说主人公的名字,即“中国排骨”。这又怎么译成英文呢?陆先生觉得,若直接译为“Chineseribs”,洋人肯定会误认为这是菜谱,而“排骨”在汉语语境中所具有的“纤弱秀气”意思就全丢净了。或许其意思更接近于“BonyGreen Knight”吧,但此词带有中世纪色彩,放置到小资味浓郁的上海租界语境中,有点关公战秦琼的违和感了;翻译为“BonyShe-Man”则脂粉气过浓。根据陆先生的描述,他就像直升机一样在作为对象语言的英语领地上空盘旋,为寻找一处最佳的着陆点而费心烦神。 可见,面对此类高度复杂的翻译任务,译者需要付出极大的心智努力才有可能呈现信、达、雅的译作。其间的脑力付出,有时甚会至远远超出用母语进行思想原创。面对如此艰巨的脑力任务,做人工智能研究的工程师或许会“想入非非”:倘若能够根据陆先生的翻译精神编制一种程序,让机器自动进行文本翻译,该有多好啊? 凡事都是“说易行难”。现有机器翻译的主流思路,分为“符号进路”与“统计进路”两种。很可惜,这两种进路都无法忠实地落实关于“飞跃与抵达”的翻译经验谈。 先来看“符号进路”。按此进路,在机器翻译中可以先做一个巨型双语语料库,并凭借现有的双语翻译词典,搭架起一座桥梁。更精细的建模工作,甚至还要求对个别词汇进行语义框架构建。譬如,“排骨”这词的框架,就自带有与诸如“猪皮”“高汤”“蹄髈”之类词汇相关的推理关系表征。这样,系统一旦触发一个特定词汇,就会形成与之相关的语义框架,并由此使得一些简单的语义推理成为可能。 (责任编辑：admin) |