汉英同声传译中数据中心词的陌生程度对数据翻译的影响和应对策略

• 作 者: 张湘龙
• 发表日期: 2014年01期
• 关键词: 同声传译 数字 数据 中心词

汉英同传中涉及到的困难环节和因素很多,其中就包括数字处理,究其原因一是英汉两种语言在表达法上的巨大差异性；其二是口译临场实践中的多任务性。这就导致英汉口译的数字处理成为了一个瓶颈。对业外人士来说,他们也许还没有意识到其中的难度,但是对于口译员来说,这却是一个难以逾越的障碍。由于数字本身的独立性,数字信息与一般语义信息的口译相比,对译员的负荷加大,从而导致难度和错误率也随之增加,历来都是翻译中的一项难题。但是口译研究对数字处理的问题多关注与数字本身的翻译质量,并没有特别重视和数字连接密切的中心信息词。而本研究在数字同传的基础上提出了数据同传这一概念,目的是将重心从对纯粹数字的关注转移到语境内数字与信息的结合。实验就试图观察分析数据中非数字信息对整体数据翻译有何具体影响,以及面对陌生专业的数据时,译员会采取哪些策略。本文实证研究的基本理论依据是由Gile(1995)提出的著名口译模型——认知负荷模型。该模型有两大假设,即口译中脑力是有限的,负荷过重会使得脑力用尽,翻译质量就会下降。在评价译员译文是否翻译准确时,评判标准具体包括6种错误类型。实验还试图观察译员会采取哪些策略应对不利局面。研究发现大部分译员会选择调整EVS、语句重组、只翻概数或总结概括几种策略,希望能对数字翻译的教学有一定建议和启示。