Оценочность академического дискурса в переводческой перспективе: возможности цифровых технологий
Водяницкая Альбина Александровна
Московский городской педагогический университет
Дата поступления рукописи в редакцию: 06.04.2020
Аннотация. В статье рассматриваются особенности анализа текстов авторской благодарности в переводческой перспективе. Цель исследования состоит в выявлении потенциала современных цифровых технологий при анализе эмоциональной составляющей текстов при переводе с английского языка на русский. Научная новизна работы заключается в применении современных цифровых технологий при анализе перевода. Полученные результаты показали, что цифровые методы анализа оценочных высказываний как жанрообразующего фактора авторской благодарности расширяют возможности семантического анализа текста, позволяют достичь объективности при анализе соответствия текста оригинала тексту перевода, оптимизируют процессы предпереводческого и постпереводческого анализа.
Ключевые слова и фразы: академический дискурс, цифровые методы анализа текста, оценочные значения, авторская благодарность, перевод, academic discourse, digital methods of text analysis, evaluative meanings, author’s acknowledgement, translation
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать .
Список литературы:
Водяницкая А. А. Передача языковых единиц с оценочной семантикой в переводе с английского языка на русский // Вестник Московского государственного лингвистического университета. 2012. № 642. С. 107-118.
Водяницкая А. А. Роль субъективного фактора при переводе оценочных значений с английского языка на русский // Проблемы языка: сб. науч. ст. по материалам Первой конф.-школы "Проблемы языка: взгляд молодых ученых" / отв. ред. Е. М. Девяткина. М.: Ин-т языкознания РАН, 2012. С. 29-39.
Грамматические аспекты перевода: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений, обучающихся по специальности "Перевод и переводоведение" и направлению подготовки бакалавров и магистров "Лингвистика" (профиль "Перевод и переводоведение") / сост. О. А. Сулейманова, Н. Н. Беклемешева, К. С. Карданова, Н. В. Лягушкина, В. И. Яременко. Изд-е 2-е, испр. М.: Академия, 2012. 240 с.
Петрова И. М. Потенциал поисковой системы Google при проведении исследований в рамках когнитивной корпусной лингвистики // Теоретическая и прикладная лингвистика. 2019. Т. 5. № 3. С. 127-142.
Пинкер С. Язык как инстинкт / пер. с англ. Е. Кайдаловой. М.: URSS, 2009. 456 с.
Проект ВААЛ [Электронный ресурс]. URL: http://www.vaal.ru/index.php (дата обращения: 01.04.2020).
Сулейманова О. А. Семантический эксперимент: новые возможности в системе координат big data // Когнитивные исследования языка. 2019. № 36. С. 427-432.
Сулейманова О. А., Демченко В. В. Использование bigdata в экспериментальных лингвокогнитивных исследованиях: анализ семантической структуры глагола shudder // Когнитивные исследования языка. 2018. № 33. С. 466-472.
Тарева Е. Г. Развитие лингвообразовательных практик: оптимистичная проекция // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия "Филология. Теория языка. Языковое образование". 2015. № 2 (18). С. 75-85.
Федорова Е. Л. Музейные тексты как объекты редактирования в предпереводческой деятельности // Медицинский музей и медицинская коммуникация: сб. материалов IV Всеросс. науч.-практ. конф. "Медицинские музеи России: состояние и перспективы развития". М.: Магистраль, 2017. С. 124-127.
Хутыз И. П. Академический дискурс. Культурно-специфичная система конструирования и трансляции знаний. М.: Флинта; Наука, 2015. 176 с.
Шевченко Н. Л. Языковая реализация мелиоративной и пейоративной оценки в текстах музыкальной критики // Диалог культур. Культура диалога: в поисках передовых социогуманитарных практик: материалы Первой междунар. конф. / под общ. ред. Е. Г. Таревой, Л. Г. Викуловой. М.: Языки народов мира, 2016. C. 593-597.
Coyne E., Smit J., G?ner L. Sentiment analysis for Amazon.com reviews [Электронный ресурс] // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/332622380_Sentiment_analysis_for_Amazoncom_reviews (дата обращения: 01.04.2020).
Culpeper J., Findlay A., Cortese B., Thelwall M. Measuring Emotional Temperatures in Shakespeare’s Drama [Электронный ресурс] // English Text Construction. 2018. Vol. 11. Iss. 1. P. 10-37. URL: https://www.jbe-platform.com/ content/journals/10.1075/etc.00002.cul (дата обращения: 01.04.2020).
DeSteno D., Bartlett M., Wormwood J., Williams L., Dickens L. Gratitude as Moral Sentiment: Emotion-Guided Cooperation in Economic Exchange // Emotion. 2010. № 10. P. 289-293.
Dodds P. S., Harris K. D., Kloumann I. M., Bliss C. A., Danforth Ch. M. Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter [Электронный ресурс] // PLOS ONE. URL: https://journals.plos. org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0026752 (дата обращения: 01.04.2020).
Fredrickson B. L. Gratitude, Like Other Positive Emotions, Broadens and Builds // Series in affective science. The psychology of gratitude / ed. by R. A. Emmons, M. E. McCullough. Oxford: Oxford University Press, 2004. P. 145-166.
Hyland K. Academic Publishing: Issues and Challenges in the Construction of Knowledge. Oxford: Oxford University Press, 2015. 239 p.
Hyland K. Dissertation Acknowledgments: The Anatomy of a Cinderella Genre // Written Communication. 2003. Vol. 20. Iss. 3. P. 242-268.
Labov W. Sociolinguistic Patterns. Pennsylvania: University of Pennsylvania Press, 1972. 362 p.
McGregor S. L. T. Understanding and Evaluating Research: A Critical Guide. Thousand Oaks: Sage Publications, 2017. XXIX+569 p.
Pinker S. The Language Instinct: How the Mind Creates Language. N. Y.: Harper Perennial Modern Classics, 2007. XV+526 p.
Thelwall M., Buckley K. Topic-based sentiment analysis for the Social Web: The role of mood and issue-related words // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2013. Vol. 64. Iss. 8. P. 1608-1617.
English
