关键词:
精力分配模型
英汉同声传译
数字口译
摘要:
本文旨在研究英汉同传中数字对学生译员的影响及其应对策略。为了成为职业译员,口译专业的学生需进行同传训练。在训练过程中,由于数字具有高信息性、低预测性、低冗余性等特点,且英汉计数方式不同,因此学生译员非常容易在数字密集型句式上出错。本论文以丹尼尔·吉尔(Daniel Gile)的精力分配模型为理论框架,探讨了实际英汉同传过程中不同类型数字对学生译员的影响以及有效的应对策略。本文以中国驻英大使刘晓明在“新时代大讲堂”的演讲为材料,选取了十名接受过同传训练的学生译员进行一对一的翻译实验。实验结束后与被试分别进行深度访谈以探究翻译过程中出现失误的原因以及遇到大量数字时的应对策略。通过对被试在数字及内容准确性方面的定量研究,本文得出以下结论:译员翻译序数词时准确率最高,翻译一万以上的数字时准确率最低。译员在翻译数字时最容易出现的失误为漏译。在翻译含有数字的语句时,译员出现的失误包括:数字本身的漏译、错译、译成概数以及与数字相邻语段信息的漏译和错译。通过对被试的录音分析以及与被试的深度访谈,本文发现,在翻译带有数字的语段时,容易对译员造成困难的语段特点包括:(1)数字较小但密集出现,数字之间间隔较短;(2)数字较大且频繁出现;(3)数字本身不难,但所指内容复杂多样。在以上语段中,数字会成为问题出发因素,引起失误序列。有效的应对策略包括译前策略和翻译过程中的策略。译前策略为进行定期、高强度的双语数字转换训练,以及做好充分的译前准备。翻译过程中的策略包括记笔记以减轻短期记忆压力以及将数字进行模糊化处理,保留大致数值或使用“许多”、“大量”等模糊化词语,从而使译员将更多的精力放在对信息的分析和记忆上。本文可为学生在同传训练时提供借鉴,更有针对性的进行数字口译的训练。