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英翻中再翻英,Maxie你哪位?

人名的翻譯多半採用「音譯」,再翻回原始語文的時候,一定要回復原文。再舉個例子,到郵局的網站使用「中文地址英譯」功能,查詢新北市淡水區的馬偕街,發現英文翻譯為「Maxie St.」,這條街應該是為了紀念馬偕博士(George Leslie Mackay),不過卻沒有回復原文,外國人應該很難聯想到Maxie和Mackay的關係,幸好馬偕紀念醫院(Mackay Memorial Hospital)忠實地使用了原文。其他類似的例子還有臺北市的逸仙路(Yixian Rd. )以及國立中山大學(National Sun Yat-Sen University)。不過同樣是外國人名,羅斯福路就翻譯成「Roosevelt Rd.」,情況還是有差異。或許路名相對之下比較不重要,不過國立中正大學的英文是「National Chung Cheng University」,並不是「National Chiang Kai-Shek University」,和蔣介石的連結就少了許多。

 

翻譯有三種,要對症下藥

翻譯主要分成音譯、直譯和意譯三種。音譯顧名思義,就是不管意思,直接用拼音文字翻譯成目標語言。對於一些不用管意思的名詞雖然可以這樣用,但是該翻譯的時候還是不能偷懶。網路上有個笑話,來源已經不可考。據說某處工地的變電箱前面,貼了一張告示「YOU DIAN WEI XIAN」這樣的公告老外看得懂才怪。而思果先生在《翻譯研究》一書中提到:「翻譯就是翻譯。好的翻譯裡有直譯,有意譯;可直譯則直譯,當意譯則意譯」。所謂的直譯,就是直接翻譯成目標語言中對應的文字,比較不顧及隱含的意思,並且保留文章的結構。

例如「John went to school.」可以直接翻譯成「約翰去上學」。

 

含有隱喻的句子,一定要意譯

而意譯則傾向將原文中的文化意涵、隱含意義(例如俚語、諷刺或是幽默)標示出來,必要的時候得調整句子結構以符合語法。

例如:「John cherry-picks evidence in his favor with the aid of his lawyer.」
X「約翰櫻桃挑選的證據,有利於他與他的律師的幫助」
O「在他律師的幫助下,約翰專門挑對自己有利的證據」

這時候如果翻譯成「約翰櫻桃挑選的證據,有利於他與他的律師的幫助」(以上是Google翻譯),這樣的翻譯就很不適當。因為所謂的「cherry-pick」表示「to choose or select what to one’s advantage」,也就是「挑軟柿子」,而且為了符合中文習慣,句子的結構也得調整,所以要翻譯成「在他律師的幫助下,約翰專門挑對自己有利的證據」。

 

擺脫「蝌蝌啃蠟」,可口可樂一翻成經典

翻譯不僅是門學問,更是藝術。好的翻譯除了看起來賞心悅目,還有巨大的商業價值。許多人在國中歷史課本中,都有讀過《門羅宣言》。這是美國第五任總統詹姆斯·門羅(James Monroe, 1758-1831)於1823年發表的。而瑪麗蓮·夢露(Marilyn Monroe, 1926-1962)則是20世紀最著名的電影女演員之一,也是家喻戶曉的性感女星。兩個看起來毫無關係的人,其實他們的姓氏卻是相同的。但是透過巧妙的翻譯,一個穩重可靠、一個清麗脫俗,給人的感覺完全不同。另外,大家都知道Coca-Cola是可口可樂公司的註冊商標。不過這種飲料剛傳入中國的時候,被翻譯成「蝌蝌啃蠟」,意即「bite the wax tadpole」,會咬蠟的蝌蚪。想當然耳,這種不知所云又怪裡怪氣的飲料,自然銷售不佳。我們現在所熟知的「可口可樂」,則是蔣彝教授的妙譯,這也是最知名的翻譯行銷案例之一。

 

不懂上下文,機器翻譯起先碰了壁

最後我們來談一下機器翻譯。根據麥爾荀伯格和庫基耶的《大數據》一書,在1954年,IBM的研究人員,在一台電腦上儲存了250組英俄雙語詞彙配對,以及6條文法規則,成功地翻譯了60個俄文短句。雖然這是好的開始,但卻不是成功的一半。因為到了1966年,研究人員不得不承認失敗。原因是語言中的「例外」實在太多,而且很多詞彙必須依照上下文或情境來翻譯。例如說「function」這個字,可能翻譯成「功能」、「作用」或是「函數」。

 

80年代讓機器向人類學習,獲得進展

所幸到了1980年代末期,IBM研究人員又有了新想法。這一次他們放棄將字典或是文法輸入電腦,而是讓電腦利用統計和機器學習的方法,去計算來源語言的某個詞彙,最有可能對應到目標語言的哪一個詞彙。在1990年代,他們把加拿大國會十年間的英法雙語文件輸入電腦。這些文件大約包含300萬個詞彙配對,而且因為是官方文件,所以翻譯的品質十分良好。這樣的翻譯方式,成效很不錯,總算讓機器翻譯的品質有了巨大的進展。

 

Google用全球網頁做資料庫,翻得更精準

谷歌在2006年也跨進這個領域,他們採用了全球數十億的網頁當成資料庫。雖然這些網頁的品質高下不一,不過谷歌發現與其「質精量少」,不如「質差量多」,只要用「簡單的模型加上大量的資料,就可以打敗複雜但是資料較少的模型」。因此谷歌翻譯,對於較多人使用的語言,例如中文、英文、西班牙文……都已經有不錯的翻譯品質。一些較少人使用的語言,能收集到的網頁資料當然比較少,如果要直接對譯或許有困難,這時候就得仰賴中間語言,例如英文,來當成媒介。而在微軟的機器翻譯部門,甚是還流傳一個諷刺的老笑話:「每當有語言學家離開的時候,就表示翻譯的品質要提高了」。

或許機器翻譯已經有了長足的進步,但是寫文章的是人,看文章的也是人,很多感覺和美感是電腦翻譯不出來的。只是翻譯工作者也必須拿出專業,至少目前的機器翻譯已經不會把常見的中國人名誤譯了。

 


 

文/ 李政崇

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英語科學家 -- 作者:李政崇
資訊工程博士,現就讀音樂所碩士班。資料科學家以及業餘男中音,曾從事科普書籍翻譯,喜歡自己的方式學英文和看世界。