译者专业领域知识的多模态习得研究

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  摘 要:认知术语学认为,概念是思维对客体进行范畴化而形成的知识节点,对专业领域知识的认知即为对概念与概念关系的系统化认知。文章以认知术语学的核心方法论原则为切入点,将翻译过程描述为译者在思维、现实和符号三者之间进行循环往复式认知处理的过程,明确专业领域知识在译者知识体系中的重要地位,对多模态媒介在提高译者概念认知准确性和概念关系认知全面性中的优势进行论证,指出对本体知识库、三维知识图谱、专业类技术传播平台等相关知识资源的引介与开发是译者高效获取专业领域知识的保证。
  关键词:翻译认知过程;认知术语学;专业领域知识;多模态;概念;概念关系
  中图分类号:H083;H059  文献标识码:A  DOI:10.12339/j.issn.1673-8578.2021.03.006
  Abstract: Cognitive terminologists believe that concepts are the nodes of domain knowledge originated from the categorization of objects in thoughts, and the cognition of professional domain knowledge is the systematic connection between concepts and conceptual relations. Based on some kernel methodological principles of cognitive terminology, this article justifies the translational process as translators cognitive activities constantly cycling among thoughts, realities and signs, so as to verify the essentiality of domain knowledge in translators knowledge system and the advantages of multimodal media in upgrading the accuracy of conceptual cognition and the integrity of relational cognition. Therefore, relevant knowledgeresource patterns, like ontological knowledge bases, threedimensional knowledge graphs and domainspecific technical communication platforms are supposed to be introduced or developed to meet translators demand for efficient knowledge acquisition.
  Keywords: cognitive process of translation; cognitive terminology; domain knowledge; multimodality; concept; conceptual relation
  收稿日期:2021-03-01  修回日期:2021-04-30
  基金項目:教育部人文社会科学研究青年基金项目“翻译技术的知识化演进模式研究”(18YJC740067)阶段性成果
  引言
  认知术语学派代表学者帕米拉·法贝尔(Pamela Faber)认为:意义重构是翻译实践活动的必要环节,它要求译者在充分理解原文整体含义的同时,对原文所包含的概念关系、概念之间的相互作用以及涉及这些概念的全部行为过程进行提炼分析。因此,职业译者须熟练掌握知识的检索、管理、表示与存储[1]。欧洲翻译硕士联盟(European Master’s in Translation,EMT)发布的2017版翻译能力框架将译者能力分为语言与文化能力、翻译能力、技术能力、个人与人际能力和服务提供能力五个模块[2],同时明确地将专业领域知识习得能力纳入译者的翻译能力范畴[3]。即是说,专业领域知识已经成为信息时代译者知识能力体系的必要组成部分。但该类知识一般覆盖范围广泛,且准入壁垒与检索难度较高,这导致大多数职业译者专业知识储备不足,严重影响译前准备和现场实践的效率和质量[4]。《中国企业“走出去”语言服务蓝皮书(2016)》指出,包括信息技术与通信、工程机械、能源、传媒、医药与医疗器械、建筑、金融、咨询、船舶在内的多个行业对语言服务需求较大且呈快速增长态势,但企业选择外包语言服务公司时面临的最大问题是大多数(62.9%)语言服务公司领域知识匮乏,服务效率和质量无法保证[5]。针对这种情况,有必要整合面向特定领域的优质资源,构建专业化、系统化、可视化的多模态知识习得途径,让译者便捷、直观、高效地掌握大量背景知识和领域知识,从而减少时间损耗和翻译错误。
  1 译者思维过程的认知术语学阐析
  认知术语学认为,认知过程本质上是语言世界图景的建构过程。作为认知主体的人对认知客体进行反映,再借助语言指称对思维结果进行观念化处理,而现实、思维和语言是认知过程所包含的三个关键要素[6]。事实上,认知客体是通过符号呈现给译者的,而语言是符号的表现形式之一。符号是一个个体事物,它与另一种个体事物、概念或者事态长期相互对应,是语义的载体[7]。除语言之外,符号还可以表现为声音、图像、影像等多模态形式,上述符号形式均可以作为翻译活动的媒介。因此,翻译过程可视为一个译者在知识认知和符号转换之间,即思维世界、现实世界和符号世界之间进行循环往复式认知处理的过程。在翻译过程中(图1),译者首先对源符号(source sign,SS)进行解码,抽取符号指代的知识单元,即语义,这也是译者对原作者的意图进行思维重构的过程。需要指出的是,由于原作者的表达能力和译者的理解能力都是有限的,原文未必能够充分体现作者的原意,译者的理解也可能与原文语义存在一定偏差。所以,作者原意、原文语义、译者理解这三者一般无法保持完全一致,译者所抽取的语义实际上已经是作者原意的一个轻微变体,而源符号体系越复杂,这一点体现得就越明显。为了减少这种语义的不一致现象,译者往往要对原文的各级语言单位的语义进行反复思考、比较与提炼,从而尽可能地消除由于主观因素造成的误读、还原作者原意,在某些情况下甚至要进行必要的语义修正以弥补原文表达力的不足。   译者对源符号的解码重构是整个翻译过程中最重要的环节,其完成度与最终翻译质量成正比关系。为了提高解码的准确性,译者首先要对原文所属领域进行充分了解,掌握与原文密切相关的术语的含义、该领域的概念体系和基本概念关系,这是译前准备工作的主要内容,也是对原文有正确理解的前提条件。德国开姆尼茨工业大学(Chemnitz University of Technology)应用语言学教授安纳利·罗斯凯格尔(Annely Rothkegel)认为,两类知识与翻译的关系最为密切:一是体现客体或事态概念结构的世界知识,也称领域知识(domain knowledge);二是体现如何以声音或视觉手段传递特定领域知识内涵的文本知识(text knowledge)[8],在译者领域知识匮乏、知识解析精度较低的情况下,源符号解码将无法顺利进行,如例1所示。
  例1. Near the end of the combustion stroke the piston uncovers an exhaust port, which allows the spent gases to escape, and a further piston movement uncovers the inlet port, through which the air under pressure enters the cylinder behind the piston[9].
  这是对汽车发动机排气冲程和進气冲程相关原理的简要说明。以“behind”一词为例,如果根据语言表层信息进行对照式转换,该词将被译为“在……后面”,那么最后一个短句的译文就是“空气在压力作用下在活塞后面进入气缸”。该译文的错误之处在于:“后面”一词突出了客体之间的距离感,读者可能会误认为活塞下行一段距离后空气才进入气缸。在实际进气冲程中,活塞下行会出现气缸内部的真空空间,空气在内外压力差的作用下会即刻被吸入将空间填满,这与用针头抽水的情形相似。据此而言,可以将“behind”译为“随着”,整个短句译为“空气在压力作用下随着活塞进入气缸”。该译文既表明空气与活塞之间的无缝衔接关系,也清晰地描述了二者同步同速运行的状态,给读者以即视感。同时可知,对专业领域知识的掌握程度不仅会对源符号解码的准确性产生重要影响,也是决定目标符号(target sign,TS)转码质量高低的关键因素,只有术语使用正确、措辞符合行业规范的译文才能有效地传达原文的意义,也更容易为读者所接受。
  奥地利术语学家赫尔穆特·费尔伯(Helmut Felber)认为: “知识单位由一个基本的逻辑句子组成,一种恰当的事态与这个逻辑句子相对应,这个逻辑句子借助于一个符号句子而得以表达。陈述(statement)是与一种事态相应的逻辑句子,一个符号句子与这个逻辑句子相对。”[10] 可见,一个基本的陈述等于一个知识单位的符号表现形式。万维网联盟(W3C)推荐的资源描述框架标准(Resource Description Framework,RDF)将一个基本陈述描述为三元组(SPO)结构,即主体(subject)、谓词(predicate)与客体(object)[11]。主体指在该知识单元中被描述的概念;客体可以是主体之外的一个概念,也可以是主体的属性;谓词指两者之间的概念关系。对概念的认知主要包括对某个概念内涵意义与外延意义的理解。概念关系包括属种关系、整体部分关系、时间关系、位置关系、属性关系等。所以,译者对专业领域知识的认知主要指对概念和概念关系两部分的系统化认知,而提高专业领域知识认知效率的主要方式是让译者在单位时间内尽可能准确地理解概念内涵并掌握概念关系[12]。如例1中的“air enters the cylinder behind the piston”这个短句就包含了“air enters the cylinder”和“air behind the piston”两个三元组,分别描述了两组客体之间的位置关系,前者表明空气已经位于气缸内部,而后者表明了空气与气缸之间的相邻关系,这两组位置关系就构成了对这个短句蕴含的概念关系的正确认知。该例证同时表明,因为专业领域知识具有系统性、隐藏性和复杂性的特点,在多数情况下,仅凭文字还不足以形成对知识正确、全面的认知,多模态方法的综合运用对于提高知识的理解与习得效率至关重要。
  2 多模态资源的认知优势①
  玛丽·斯内尔-霍恩比(Mary SnellHornby)将多模态文本分为四个类型:(1)多媒体文本(multimedial),也称为视听文本。(2)多模式文本(multimodal),一般指在影视戏剧中出现的语言和非语言文本。(3)多符号文本(multisemiotic),特指画册或宣传册中出现的各类图像文本。(4)声媒文本(audiomedial),如政治演说即属于此类文本[13]。据此分类可知,多模态资源主要通过人类五感中的“视”与“听”来增强人对知识的理解,而此类文本也广泛存在于社会生产活动的各个领域中,与译者的实际工作场景紧密相关,因此译者对知识的认知效率也在很大程度上决定了翻译效率。认知术语学认为多模态符号在知识表示方面具备优势。法贝尔指出,专业实体的语言和图像描述方式是可以相互结合的,图像可以集中凸显概念的多维度特质,也可以显示专业领域中概念间的各种关系[14]。从知识单元的解析过程来看,多模态的知识传播方式能够大幅强化译者概念认知的准确性和概念关系认知的全面性。
  2.1 提高概念认知的准确性
  概念有内涵与外延之分。客体的特征包括非本质特征和本质特征。非本质特征是事物的附加特征,其增加或减少不会使事物发生质变。比如,古代的书籍用羊皮或竹简制作,当代的书籍用纸张制作,而当今电子书籍又已经大行其道,这说明“材料”属于“书籍”这个概念的非本质特征。本质特征是事物必不可少的特征,如果缺少一个本质特征,事物将发生质变。例如,如果一个客体缺少了“阅读”这个功能属性,那它一定不属于“书籍”范畴。所以,本质特征也被称为区分特征,是一个概念区别于另一个概念的判断要素,而概念的内涵就是客体本质特征的集合[15]。概念的外延是概念所对应的客体的集合,如对于“书籍”这个概念而言,《天演论》《三国演义》《语言学教程》等图书组成的集合体就是它的外延。可见,概念认知最重要的部分是对构成概念内涵的本质特征的理解,如对鸟类概念的认知主要包括对其“有喙、披羽、卵生”等本质特征与特征细节的分析。在翻译活动中,译作的产生是原著客观性与译者主体性两大要素相融合的结果,所以映射于译作中的对原客体的认知包含了原作者认知与译者认知两部分。如前文所述,原作者对于客体的认知与文字描述可能与真实情况存在偏差,而情感、经历、教育等诸多主观因素可能会导致译者在解码语言文字时产生二次认知偏差,译者在以语言文字为媒介进行原文本解析的过程中(图2),其思维要通过“他者认知滤镜”和“他者言语滤镜”才能形成对原语义(M1)的认知(M2),在双重滤镜的作用下, M2已经部分偏离M1;而在以多模态资源为媒介的认知过程中,译者能够直接接触承载原语义(M1)的客体,这样思维仅通过一层“自我认知滤镜”即可达成认知结果(M3),减少了他者认知与他者言语的干扰,即在一般情况下,M3 的误差值小于M2。以对鸟类概念的认知为例,画眉科鸟类“棕噪鹛”的百科知识介绍为,“棕噪鹛尾羽呈栗棕色,叫声悦耳且富有变化”②。如果译者对此句进行翻译,那么本例中棕噪鹛的羽毛颜色特征“栗棕色”与叫声属性“悦耳且富有变化”均会让认知结果M2 产生较大偏差,因为栗棕色本身偏深棕色,但直接观察棕噪鹛的图像资料,会发现其羽毛颜色较浅且泛红,更接近于“棕红色”或“琥珀色”;另外,在不借助音频资料的前提下,“悦耳且富有变化”这样的文字表述更是无法让译者获得对声音的真实概念。可见,通过图像、音频、视频等多模态媒介对该鸟类形成的认知M3的精确度要远高于M2。   2.2 提高概念关系认知的全面性
  和客体一样,概念不是孤立存在的,它们之间的关系称为概念关系。一个知识单元一般由两个概念和一个概念关系组成,多个知识单元相互连接构成专业领域的知识系统。概念关系可分为一般关系(general relation)和联想关系(associative relation)。一般关系是各个专业领域通用的基本概念关系,如属种关系和整体部分关系等;联想关系专属于特定领域,它依据专业领域知识的结构和特点而存在,如因果关系、时空关系、参数关系、材料关系、功能关系等。在概念关系认知层面,多模态资源能够让译者在付出较少学习精力的前提下掌握更全面的隐藏性关系。例如,某PC技术文档中关于该机型特色配置的介绍为,“Anime Matrix LED display is only available on select models.(仅特定型号配备光显矩阵屏)”③。译者无法仅凭这句话了解“光显矩阵屏”的性质及其对于这款电脑的意义,这是由于这句话缺少若干描述产品属性的概念关系:(1)空间关系(located in),即光显矩阵屏的位置。(2)外形关系(appearance of),即该显示屏的形状与颜色。(3)功能关系(function of),即该显示屏的主要功能、与电脑主显示屏的差别。如果通过文字文档来理解上述概念关系,势必造成阅读负担增加和概念认知偏差。然而,官方同时提供了该产品的视频技术文档,该视频仅用时11秒便完成了对光显矩阵屏的展示,译者可以借此清晰地了解上述概念关系的含义:光显矩阵屏位于笔记本A面,是由多个白色LED灯点组成的三角形灯光矩阵,能够展示用户定制的个性化文字、图像和动画效果。可见,多模态资源能够有效提高译者概念关系认知的全面性,降低时间成本和精力支出。
  3 译者的多模态知识习得途径
  目前,多模态知识习得途径主要指各类在线知识库平台和视频资源平台,包括本体知识库、三维知识图谱和技术传播资源等类型,该类平台一般提供多语种支持和直观的人机交互界面,且融合知识获取所必需的导航、检索、抽取等功能,具备较强的专业性、准确性和易操作性,能够为职业译者的工作和学习提供高效的解决方案。
  3.1 本体知识库
  本体知识库是以多模态方法描述特定领域概念与概念关系的专业化、共享化、知识化的翻译工具,它将零散的知识碎片集中整合,提供多语种、标准化的专业术语和框架式的知识网络系统,符合译者的认知思维模式和实际工作需求[16]。以西班牙格拉纳达大学(University of Granada)团队开发的EcoLexicon④本体知识库为例(图3),该知识库以认知术语学与框架语义学为理论基础构建环境工程领域的知识系统,并支持英语、西班牙语、法语等6种语言的术语表达和概念定义表达;同时,它允许译者调用位于知识系统底层的多语种语料库以获取词组搭配和语境等信息。更重要的是,EcoLexicon通过可视化手段实现对环境工程领域知识系统的互动式操作,译者可以在庞大的知识网络中任意抽取一部分进行专门研究,规避了信息的过量负载。如图3所示,在一词的检索结果中,用户界面的左方罗列了该术语的多语种翻译,右方则展示了这个概念衍生的相关概念和概念关系,译者能够借此获取该子领域的相关背景知识:infiltration(渗透)是hydrological cycle(水文循环)的一部分(part of),也是internal erosion(内侵蚀作用)的诱因(result of),會对subsurface runoff(地下径流)和nonpoint source pollution(面源污染)产生影响(affects),通常可以用infiltrometer(透水性测试仪)进行测量(measures)。此外,与“infiltration”关联的所有术语均可作为中心点来实现知识网络的延展,便于译者进一步获取相关知识。这种以术语为核心、以可视化关系网络为路径的学习模式有助于译者形成对该领域知识要点的形象化构建,是提升译前准备工作效率的有效途径。
  3.2 三维知识图谱
  三维知识图谱是面向专业领域应用而开发的全景型知识库资源。与传统的本体知识库相比,三维知识图谱的优势在于以三维立体图像展示真实的概念系统,能够让译者以更加直观、高效的方式进行译前准备与知识习得工作。以“Anatomy 3D Atlas(解剖学三维图谱)”⑤为例,这是由意大利的Catfish Animation Studio(鲶鱼动画工作室)制作的医学类人体结构专业3D知识图谱,总体上由4个模块组成:(1)语言模块,用户界面和相关专业术语可以在英语、拉丁语、法语、德语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、俄语、汉语、日语和韩语共11种语言间相互转换,便于译者执行术语翻译与管理工作。(2)分类模块,按照人体结构归为肌肉骨骼系统、心血管系统、神经系统、呼吸系统、消化系统等9个大类,每个大类下分多个子类,以三维图像清晰展示各个子类中包含的人体组织,译者能够直观地观察了解各组织的相关属性。(3)检索模块,译者不仅可以借助上述分类导航快速查找目标部位,还可以输入关键词进行直接检索定位。(4)知识抽取模块,用户界面支持对每个系统或组织的缩放、筛选、隐藏等操作,译者可以将经筛选的一部分知识系统进行存储并随时调用,实现了知识要点与特定知识路径的抽取,便于开展针对性学习和研究工作。随着数字化图形与影像技术的发展,三维知识图谱将在客体展示的动态化、精细化、互动化、多语种化等维度进行高速升级,覆盖的专业领域也会不断增加,这不仅会大幅拓宽职业译者获取专业知识的渠道,同时也能够为面向整个翻译产业生态的多模态语言知识系统建设提供借鉴。
  3.3 专业类技术传播平台
  专业类技术传播平台是以视频形式对产品的属性和操作方法进行描述的多媒体在线互动平台,由厂商官方或专业领域媒体负责建设和维护,一般为汽车、电子产品等消费类产品的评测与说明,相较于传统的文字类技术文档,专业类技术传播平台所提供的资源内容直观、精简、要点突出,且提供多语种字幕,能让译者在短时间内了解某类产品的详细信息。以国内规模最大的汽车消费类网站“汽车之家”⑥为例,该网站设置原创试车专栏,专栏内发布多个汽车评测视频,每个视频介绍一款汽车产品,时长为6~15分钟。笔者抽样统计⑦,平均每10分钟视频出现的双语字幕中包含英文词汇8551个,汉语词汇13 350个,其中汽车领域英汉双语术语118对⑧,涉及汽车外观内饰、动力参数、操控性、舒适性、人机模型等汽车工程子领域,为汽车术语翻译提供了全面而准确的参考。另外,视频清晰地展示了该专业领域的重要概念关系。将相关术语视为知识节点,以视频中出现的高频次术语为例,“动力总成(power train)”“发动机(engine)”和“最大扭矩(maximum torque)”共同体现了发动机的动力参数属性;“座椅(seat)”“填充物(stuffing)”和“柔软度(softness)”体现了汽车座椅和乘坐舒适性之间的因果关系。视频配有评论板块,译者可以从相关评论中检索和了解更多产品使用层面的信息。除在线方式外,专业类技术传播资源也可以通过客户或公司相关部门得到,具有易于获取、更新及时、内容前沿的特点,是译者全方位了解产品特性和相关背景知识的最直观、高效的途径。   4 结语
  认知术语学为以认知为导向的译者主体研究奠定了方法论基础。译者认知思维模式研究遵循认知术语学理论的两个核心原则:(1)术语形成的过程就是概念化的过程。(2)术语不仅是语言的范畴和单元,而且是思维、知识和认知的范畴和单元[17]。译者的认知过程始于对概念内涵的准确解析,进而拓展至对概念关系与整个知识系统的全面理解,对上述两个关键环节的系统化分析也将成为多模态认知平台构建的着眼点。总体而言,译者多模态专业领域知识习得模式需要由主客观两个层面协同共建:(1)客观层面,多模态知识平台属于语言基础设施建设范畴,目标是整合语料库、术语库、本体知识库等语言技术资源,合理配置文字、图像、音频、视频等各类资源形式,构建符合译者认知思维模式与日常使用模式的、多领域、可视化、易操作的多模态语言知识服务平台,形成有机互联的知识习得机制和译者培训体系,这也需要以政府机构、行业协会、高校、企业为有机共同体[18],进行相应的资源投入与政策支持,实现整个翻译生态系统的知识共享。(2)主观层面,译者应建立多领域学习意识,合理规划职业精力分配,将专业知识与翻译活动有机融合,在工作实践中完善自身知识体系,提升职业生涯高度。同时,译者应善于利用多模态在线资源、知识库资源与职业培训资源,强化信息检索与知识挖掘能力,实现专业领域知识的高效习得与积累,构建符合自身工作学习习惯的最优化知识习得模式。
  注释
  ① 本质上语言文字也属于多模态范畴,但为了进行区分比较,本文提及的“多模态”主要指图像、音频、视频等媒体。
  ② https://baike.baidu.com/item/棕噪鹛/610317?fr=aladdin。
  ③ https://rog.asus.com/Laptops/ROGZephyrus/ROGZephyrusG14Series。
  ④ http://ecolexicon.ugr.es/visual/index_en.html。
  ⑤ https://anatomy3datlas.com。
  ⑥ https://v.autohome.com.cn/u/19987472#pvareaid=3311240。
  ⑦ 本实验抽取评测视频6个,时长均为10分钟左右,将所包含的全部双语字幕记录为文档,分别统计英汉词汇数量总和之后取平均值。另外,鉴于各视频中术语重复率较高,为防止术语提取工具将重复术语合并而影响统计结果,该环节分别统计单个视频中术语语对后再求和取平均值得出术语语对数值。
  ⑧ 术语统计过程中以TMXMALL作为双语术语提取工具,术语提取后已做去噪处理。
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  作者简介:宁海霖(1982—),男,博士,天津商业大学外国语学院讲师,2016 年维也纳国际术语学暑期学校学员,教育部人文社会科学基金项目主持人,参与国家社会科学基金重大项目、全国翻译专业学位研究生教育研究项目各1 项,研究方向为术语翻译技术。通信方式: computerherald@163. com。
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