Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userAudience Design from a Translator’s Perspective
مخطط الجمهور من منظور المترجم
1148
0 4
0
(
0
)
Authors
سلمى حداد( باحث )
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
يؤكد هذا البحث الذي بين أيدينا أن الثقافات المختلفة تتميز بأعراف مختلفة تفرضها نوعيات النصوص. و تتضمن هذه الأعراف تلك الضوابط التي يفرزها مخطط الجمهور. و يدرس هذا البحث تهنئات الزواج التي تظهر في الصحف السورية، و إعلانات الزواج و تهنئات الزواج التي تظهر في الصحف البريطانية و ذلك من منظور المخاطب الأحادي/الثنائي. كما يتحقق من عمل اللغة الأحادي/الثنائي، و الأدوار التي يؤديها المشاركون بشكل ثابت/تعاقبي، فضلاً عن الجمهور الخاص/العام.
This paper maintains that different cultures have different generic conventions, including those related to audience design. It examines the Syrian newspaper marriage congratulation (SNMC), the British newspaper marriage announcement (BNMA), the British newspaper marriage congratulation/announcement (BNMC/A), and the British newspaper marriage congratulation (BNMC) from a monoaddressee/ twin-addressee perspective. It also investigates monofunction/ twin-function language, the roles played constantly/in rotation by the participants, and the general/special audience.
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية التي أعدتها الدكتورة سلمى حداد الفروقات الثقافية في تصميم الجمهور بين الصحف السورية والبريطانية فيما يتعلق بإعلانات وتهاني الزواج. تركز الدراسة على أربعة أنواع رئيسية من النصوص: تهنئة الزواج في الصحف السورية (SNMC)، إعلان الزواج في الصحف البريطانية (BNMA)، إعلان وتهنئة الزواج في الصحف البريطانية (BNMC/A)، وتهنئة الزواج في الصحف البريطانية (BNMC). تشير الباحثة إلى أن الترجمة الحرفية غالبًا ما تكون غير كافية عند التعامل مع النصوص التي تتبع معايير جنسية مختلفة، وتؤكد على ضرورة تعديل النصوص المترجمة لتتوافق مع معايير الجنس الأدبي للغة الهدف. تتضمن الدراسة تحليلًا لدور الجمهور العام (GA) والجمهور الخاص (SA) في هذه النصوص، وتوضح كيف يمكن أن يلعب الجمهور أدوار المرسل والمستمع بالتناوب. كما تقدم الورقة اقتراحات لترجمة نصوص التهنئة البريطانية إلى العربية السورية مع الحفاظ على هوية النصوص الموجهة لجمهور مزدوج الوظيفة.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا عميقًا ومفصلًا للفروقات الثقافية في تصميم الجمهور بين الصحف السورية والبريطانية، وتسلط الضوء على أهمية التكيف مع معايير الجنس الأدبي للغة الهدف عند الترجمة. ومع ذلك، يمكن القول أن الدراسة تفتقر إلى بعض الأمثلة العملية التي توضح كيفية تطبيق هذه التعديلات بشكل فعلي في النصوص المترجمة. بالإضافة إلى ذلك، كان من الممكن أن تتناول الدراسة تأثير هذه التعديلات على فهم الجمهور المستهدف للنصوص المترجمة بشكل أوسع. بشكل عام، تعتبر الدراسة إضافة قيمة إلى مجال دراسات الترجمة، ولكنها تحتاج إلى مزيد من الأمثلة العملية والتطبيقية لتعزيز الفهم.
Questions related to the research
-
ما هي الأنواع الأربعة الرئيسية للنصوص التي تناولتها الدراسة؟
الأنواع الأربعة هي تهنئة الزواج في الصحف السورية (SNMC)، إعلان الزواج في الصحف البريطانية (BNMA)، إعلان وتهنئة الزواج في الصحف البريطانية (BNMC/A)، وتهنئة الزواج في الصحف البريطانية (BNMC).
-
لماذا تعتبر الترجمة الحرفية غير كافية عند التعامل مع النصوص التي تتبع معايير جنسية مختلفة؟
تعتبر الترجمة الحرفية غير كافية لأنها لا تأخذ في الاعتبار الفروقات الثقافية والمعايير الجنسية للغة الهدف، مما قد يؤدي إلى نصوص غير مفهومة أو غير ملائمة للجمهور المستهدف.
-
ما هو دور الجمهور العام (GA) والجمهور الخاص (SA) في النصوص المدروسة؟
يلعب الجمهور العام (GA) دور المرسل الذي يأتي للنص للحصول على المعلومات، بينما يلعب الجمهور الخاص (SA) دور المستمع الذي يأتي للنص لتلقي التهاني. يمكن أن يتبادل الجمهوران الأدوار بالتناوب في النصوص.
-
ما هي التعديلات المقترحة لترجمة نصوص التهنئة البريطانية إلى العربية السورية؟
تشمل التعديلات المقترحة تحويل النص من نص موجه لجمهور واحد إلى نص موجه لجمهور مزدوج، وتعديل اللغة من لغة ذات وظيفة واحدة إلى لغة ذات وظيفتين، بالإضافة إلى تعديلات هيكلية ونحوية أخرى لتتناسب مع معايير الجنس الأدبي للغة الهدف.
References used
Al-Mahadin, S. (1995). The Notion of Audience as a Contextual Determiner of Variation in Texts: an English/Arabic Discourse Perspective. Unpublished Ph.D. thesis. Heriot-Watt University
Bell, A. (1984). “Language Style as Audience Design”. Language in Society 13, PP. 145-204
Blanchard, K & C. Root (1997). Ready to Write More. From Paragraph to Essay. New York: Longman
rate research
Read More
Zero-shot translation, directly translating between language pairs unseen in training, is a promising capability of multilingual neural machine translation (NMT). However, it usually suffers from capturing spurious correlations between the output lan
guage and language invariant semantics due to the maximum likelihood training objective, leading to poor transfer performance on zero-shot translation. In this paper, we introduce a denoising autoencoder objective based on pivot language into traditional training objective to improve the translation accuracy on zero-shot directions. The theoretical analysis from the perspective of latent variables shows that our approach actually implicitly maximizes the probability distributions for zero-shot directions. On two benchmark machine translation datasets, we demonstrate that the proposed method is able to effectively eliminate the spurious correlations and significantly outperforms state-of-the-art methods with a remarkable performance. Our code is available at https://github.com/Victorwz/zs-nmt-dae.
In recent years, automatic speech-to-speech and speech-to-text translation has gained momentum thanks to advances in artificial intelligence, especially in the domains of speech recognition and machine translation. The quality of such applications is
commonly tested with automatic metrics, such as BLEU, primarily with the goal of assessing improvements of releases or in the context of evaluation campaigns. However, little is known about how the output of such systems is perceived by end users or how they compare to human performances in similar communicative tasks. In this paper, we present the results of an experiment aimed at evaluating the quality of a real-time speech translation engine by comparing it to the performance of professional simultaneous interpreters. To do so, we adopt a framework developed for the assessment of human interpreters and use it to perform a manual evaluation on both human and machine performances. In our sample, we found better performance for the human interpreters in terms of intelligibility, while the machine performs slightly better in terms of informativeness. The limitations of the study and the possible enhancements of the chosen framework are discussed. Despite its intrinsic limitations, the use of this framework represents a first step towards a user-centric and communication-oriented methodology for evaluating real-time automatic speech translation.
Relative position embedding (RPE) is a successful method to explicitly and efficaciously encode position information into Transformer models. In this paper, we investigate the potential problems in Shaw-RPE and XL-RPE, which are the most representati
ve and prevalent RPEs, and propose two novel RPEs called Low-level Fine-grained High-level Coarse-grained (LFHC) RPE and Gaussian Cumulative Distribution Function (GCDF) RPE. LFHC-RPE is an improvement of Shaw-RPE, which enhances the perception ability at medium and long relative positions. GCDF-RPE utilizes the excellent properties of the Gaussian function to amend the prior encoding mechanism in XL-RPE. Experimental results on nine authoritative datasets demonstrate the effectiveness of our methods empirically. Furthermore, GCDF-RPE achieves the best overall performance among five different RPEs.
This paper introduces data on translation trainees' perceptions of the MTPE process and implications on training in this field. This study aims to analyse trainees' performance of three MTPE tasks the English-Polish language pair and post-tasks inter
views to determine the need to promote machine translation post-editing skills in educating translation students. Since very little information concerning MTPE training is available, this study may be found advantageous.
The field of NLP has made substantial progress in building meaning representations. However, an important aspect of linguistic meaning, social meaning, has been largely overlooked. We introduce the concept of social meaning to NLP and discuss how insights from sociolinguistics can inform work on representation learning in NLP. We also identify key challenges for this new line of research.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
