基于层次分析的英译本质量评估——以《关雎》五个英译本为例

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1、基于层次分析的英译本质量评估一一以《关雎》五个英译本为例孙晓笛陈国庆西华大学外国语学院西华大学经济学院摘要:针对译本翻译质量评价标准的不确定性问题,该文通过定性与定量相结合的方法,构建层次分析模型,对《关雎》的五个英文译本进行量化评价分析。结合评价系统的相关指标确定影响译文质量的因素,通过多层次分析的计算,得出五个译木的质量排序。关键词:《关雎》;译本质量;层次分析法;MATLAB;作者简介:孙晓笛(1992—),女,河南鹤壁人,西华大学外国语学院硕士研究生,研究方向为翻译理论与实践;作者简介:陈国庆(1993—),男,安徽马鞍山人,西华大学经济学院硕士研究生,研究方向为数学建模。收稿日

2、期:2017-05-05基金:西华大学研究生创新基金项R:云端漫步一大数据时代翻译新生态的构建(ycjj2016015)Received:2017-05-051概述翻译质量评估问题源自1959年在德国召开的第三届世界翻译大会,从此以后,迅速引发学者的关注。经过多年的研究探索,取得了丰硕的成果,其中,在这方面研究成果具有极大影响力的两位女学者为莱斯和豪斯。何三宁(2009)高度评价了翻译质量评估的价值和意义,指出翻译质量评估有利于规范翻译动机和行为,提高翻译教学质量。现在的研究仅仅局限于框架的搭建和案例的分析,缺乏系统的理论基础和实证检验。因此,对这一理论的研究探索仍然需要广大学者投入更多

3、的精力。对一篇译本的评价绝不仅限于好与坏的断言,这是不科学的。为了对译木更加科学的评价,木文釆用定量与定性相结合的方法,构建层次分析模型,使得评价更加客观准确。本文以《诗篇》的第一篇《关雎》为例,对《关雎》的五个英文译本进行量化评价分析。2译本评估参数本文选取《关雎》的五个英译本表1所示,为了方便叙述,五个译本下面用简称描述。从评价系统的三个方面(态度、介入和级差)对《关雎》的五个译本进行简单的评价,并为层次分析法的指标选取做好准备。表1《关雎》的五个英译本下载原表编号译本年份简豹1Legge19602Waley1960Wai3汪榕培&任秀华1995汪盲4杨宪益&戴乃迭2001杨盲5许渊

4、冲2009许苜态度系统可分为情感、判断和鉴赏三个系统,情感分为正向和负向的;判断表明人的态度;鉴赏表现为一种评估行为。3译本翻译质量定量评估3.1模型建立与求解(1)建立方案评价的递阶层次结构模型该模型的最高一层为总目标A:译文质量评估第二层设计为方案评价的准则层,它包含4个准则:B1:鉴赏B2:情感B3:判断B4:语势最底层为方案层,它包含P1-P5五种方案,依次分别为Legge译、杨译、许译、Waley译和汪译,其层次结构模型图1所示。译文质呈评估图1影响译文质量因素的层次分析图下载原图根据收集到的数据1:元素aij取值的规则,我们可以得到比较判断矩阵。设以A为比较准则,B层次因素的

5、两两比较判断矩阵为A—B;类似的,以每一个Bi为比较准则,P层次各因素的两两比较判断矩阵为B-Pi,4个比较判断矩阵为:对于目标A,有A一/a/xr.b--/rvr丿—.t—综合分析估计,得到第三层相对第二层的各个比较判断矩阵,对准则Bi,有Bi=11213141B3=用MATLAB数学软件求出其最大的特征值(1)层次单排序及一致性检验根据上述各比较判断矩阵,根据和法,■••••/••••“•••••入二_乂~W~"IWi以及其对应的特征向量,将特征向量经归一化后,即得到相应的层次单排序的相对重例C要R性。权重向量,以及一致性指标n~l和一致性比和法:将判断矩阵的列向量归一化,右=0-1

6、)⑴将力战行求和得:a®nA1)nnyyn,ns八0(i-1i-1(ii)将沪归一化后,得菊乍序向量IF二1-(W).(ii)入二丄$―为最大的特征值得到数据如表2所示。矩阵层次单雕的权重曬raA-B(0.2216,0.0488,0.1281,0.6015)740B1-P(0.4032,0.2703,0.1760,0.1044,0.0461)75』B2-P(0.2675,0.4082,0.1299,0.1501,0.0444r5〕B3-P(0.2576,0453401624,0.0895,0.0370)7B4-P(0.2895,0.4085,0.18480.0.0752,0.0420)

7、丁5J由表2可见,有五个层次单排序的CR的值均小于0.1,符合满意一致性要求。(3)层次总排序已知第二层(B层相对于总目标A的排序向量为)Ww=(0.2216,0.0488,0.1281,0.6015而第三层(P层)以第二层第i个因素氏为准则时的排序向量分别为:尸i(3)二(0.4032,0.2703,0.1760,0.1044,P2⑺二(0.2675,0.40阻0.1299,0.1501A⑶=(0.2576,0.4534,0.16

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