10月8日上午，以“基于降维分类模型的译者风格研究——以Silent Spring五译本为案例”为主题的讲座在立德楼C117会议室顺利举办。本次讲座由中南大学外国语学院副院长仲文明博士主讲，四川外国语大学翻译学院副院长杨志亭主持。
在ChatGPT技术出现后，传统语料库受到冲击，中国众多学者尝试、探索并搭建了各种分析模型，仲教授就是其中一位。以此为引，仲教授用风趣幽默的语言深入浅出地对风格参数和研究方法两个概念进行了一系列介绍。接下来，仲教授向大家展示了他和团队的研究设计。他和团队从Silent Spring的众多译本中，通过综合考量译者身份、出版时间、出版机构和译本影响力等因素，选取了五个代表性译本作为原语料，后利用SVM二分类模型，突破传统语料库的语言参数范围，确立了多个风格参数。研究结果表明各指标之间存在较好的线性相关性。这表明三组译者在降维提取的主成分中表现出良好的稳定性，得出结论——SVM可以较好识别三组译者的风格差异。仲教授又具体展示了不同研究对象的不同风格参数，即他们在词汇层面、标点符号、修辞层面上的差异，并对三组的风格成因进行了个人因素与社会因素的阐释和分析。他强调，文本切分需要充足的样本量，文本分类器的评估不能将准确度作为唯一判断标准，还应结合定性分析综合考量。最后，仲教授对本次讲座进行总结，并得出结论“译者风格的差异与变迁主要受译者个人因素、出版社、编辑要求、对象读者的阅读期待及目的语规范影响”。
杨志亭副院长对讲座进行点评，他指出仲文明教授所采用的模型辅助研究方法对将来结合定性分析综合评价模型效果、深度研究重译、复译和自译等具有启示意义，也有利于构建技术与人文深度融合的跨学科研究路线。
供稿：科研处
