中译外国家翻译实践英译文本句法复杂度研究

中译外国家翻译实践英译文本句法复杂度研究本文系中国博士后科学基金第73批面上项目“数字人文视域下中国典籍英译译出与译入文本翻译风格计量研究”（2023M730702）、国家社科基金中华学术外译项目“先秦诸子与楚国诸子学”（20WZXB016）、广东外语外贸大学翻译学研究中心项目“善译理论体系探索”（CTS202010）、上海外国语大学语言科学与多语智能应用重点实验室开放课题“中译外国家翻译实践语言计量特征研究”（KLSMAI-2023-OP-0008）、湖北省人文社科基金项目“后军运时代武汉语言环境的国际化提升研究——基于军运会语料的赛会语言服务汉英平行语料库建设与应用”（20G012）和中央高校基本科研业务青年学术创新团队项目“外国语言学的本土化路径”（CCNU20TD008）的阶段性成果。

作者电子邮箱：biyude@fudan.edu.cn（毕玉德）】

提 要：本文从句法复杂度视角对中译外国家翻译实践英译文本进行计量分析，考察中华学术外译文本的句法特征。研究发现，与原创学术文本相比，中译外学术英译文本在8个指标上的值更低，表现出简化特征，在另外6个指标上的值更高，表现出复杂化特征。研究表明，翻译中确实存在句法简化现象，并且倾向于发生在语义或句法关系更为复杂的语言结构上，而复杂化则倾向于发生在语义或句法关系不太复杂的语言结构上。鉴于此，对于学术文本中译外国家翻译实践而言，应在句法复杂度上与原创学术文本相当，既不过于简化，也不过于复杂化，操作起来就是在语义或句法关系较为复杂的语言结构上避免简化倾向，在语义或句法关系较为简单的语言结构上避免复杂化倾向。

关键词：中译外；国家翻译实践；英译文本；句法复杂度；简化倾向；复杂化倾向

中图分类号：H030 """"文献标识码：A """"文章编号：1000-0100（2024）06-0015-8

DOI编码：10.16263/j.cnki.23-1071/h.2024.06.003

A Study on the Syntactic Complexity of the English Translations

in the Context of State Translation Programs

Tan Hua Bi Yu-de

（College of Foreign Languages and Literature， Fudan University， Shanghai 200433， China/

School of Foreign Languages， Central China Normal University， Wuhan 430079， China/Key Laboratory of" Language Science and

Multilingual Artificial Intelligence， Shanghai International Studies University， Shanghai 200083， China;

College of Foreign Languages and Literature， Fudan University， Shanghai 200433， China）

The present study conducts a quantitative analysis of the English translations in the context of state translation programs translated from Chinese into foreign languages from the perspective of syntactic complexity， with a focus on the syntactic features of the English translated texts of" Chinese academic works. The research finds that the English translated texts of Chinese acade-mic works have lower values than their non-translated counterparts on 8 of 14 widely accepted indices of syntactic complexity， showing a feature of simplification， with higher values on the rest 6 indices， showing a feature of complexification. The study reveals that simplification at the sentence level does exist and tends to occur at indices related to linguistic structures or units with more complex semantic or syntactic relationships. In contrast， complexification tends to occur at indices related to linguistic structures or units with less complex relationships. In view of this， for the translation of academic texts from Chinese into foreign languages sponsored by the state translation programs， it is essential to maintain a level of syntactic complexity that is on par with native academic texts. This means neither oversimplifying nor overly complicating the structure. In practical terms， this involves avoiding a tendency to simplify in language structures with more complex semantic or syntactic relationships， and avoiding a ten-dency to complicate in language structures with simpler semantic or syntactic relationships.

Key words：translation from Chinese into foreign languages; state translation programs; English translations; syntactic complexity;" simplification; complexification

1 引言

中译外研究与实践近年来多受学界关注。不少学者（如王克非" 2021，潘文国" 2016，许方 许钧" 2014，黄友义" 2011）指出要加强中译外研究，呼吁学界关注中译外活动，支持中译外研究与实践，推动中国学派翻译学理论话语的构建与创新。有学者开始响应这些呼吁，探讨外译机制、策略、意义、现状和人才培养等宏观层面的问题（如任东升" 周忠良" 2023，任文 赵田园" 2023，高乾" 裘禾敏" 2022，贾洪伟 2019，李金梅 2017，吴赟 2015）；也有学者通过个案分析来考察中译外国家翻译实践（如赵军峰 龙新元 2024，郑丹 2021）；相比之下，微观层面的实证研究，比如中译外文本句法层面上的语言特征综合考察尚需加强，而语言层面的分析恰是翻译研究的重要内容，可以说“翻译的语言层面上的探讨是翻译研究之本”（王克非" 2014：53）。作为当代中译外国家翻译实践活动，中华学术外译项目自2010年设立以来已资助一千七百余项，其中英译项目据统计目前已出版三百余本。然而，目前鲜有学者从句法层面考察中华学术外译文本的特点。鉴于此，本文从句法层面进行考察，为中华学术外译这一国家翻译实践提供语言表达层面的操作指导，也为翻译共性假说提供更多实证数据。

句法复杂度是考察句法结构多样性及复杂性的指标。这一计量分析指标体系从多个维度进行考察，较为全面地反映文本句法层面的综合特征。本研究拟运用句法复杂度指标对151个中华学术外译英译文本进行分析，通过对比母语文本，考察其句法层面的语言计量特征，相比母语文本是否存在显著差异，在哪些指标上存在差异。

2 文献回顾

句法复杂度在二语写作研究（如Lei et al. 2023; Lu Ai" 2015; Ortega 2003）和学术写作研究（Dong et al. 2023; Casal et al. 2021; Wu et al. 2020）等领域已有广泛应用。前者发现不同水平二语者的二语写作在句法复杂度上存在显著差异，因而可以运用句法复杂度测量二语水平，后者发现学术写作的句法复杂度在不同学科之间存在显著差异，人文社科（软科学）比生命科学和物理科学等（硬科学）领域的学术写作整体上句法复杂度更高。现有研究已显示句法复杂度能够作为有效的语言计量指标反映文本在句法层面的综合特征。

近年来，句法复杂度在翻译实践研究领域中也开始运用。吴继峰等（2023）发现翻译汉语和原创汉语存在显著的句法复杂度差异。Wang等（2023）发现与非翻译的董事长英文报告相比，翻译的董事长英文报告在14项句法复杂度指标中约有一半呈现出简化倾向。Afzaal和Du（2023）发现，相比COVID-19健康宣传信息原创文本，翻译文本的句法复杂度明显偏低。Liu和Afzaal（2021）发现与FLOB英语母语语料库文本相比，汉译英语料库文本的句法复杂度总体而言偏低，但翻译小说的句法结构比非翻译小说更复杂。Xu和Li（2021）也发现翻译英语文本的句法比非翻译英语文本更复杂。现有研究表明翻译文本和原创文本的句法复杂度存在显著差异。然而，相关研究的具体结果却不一致。有研究发现翻译文本在某些指标上表现出简化倾向（Liu Afzaal 2021），也有研究观察到翻译文本中存在复杂化倾向（Liu et al. 2022）。这表明翻译文本的句法复杂度本身也是一个十分复杂的问题，须要继续深入研究。句法复杂度各指标在翻译文本和原创文本中的具体差异还有待进一步深入分析，须要使用不同的语料文本进行反复考察验证。

在中华学术外译国家翻译实践研究中，学界目前未见学者运用句法复杂度考察英译文本的句法特征。本研究拟从句法复杂度视角综合考察中华学术外译国家翻译实践英译文本的句法特征。本研究的主要目的在于，一是从句法层面考察中译外国家翻译实践英译文本特征，弥补中译外研究缺乏句法特征研究、缺乏基于大量语料对外译文本综合特征进行计量分析的不足，为中译外国家翻译实践提供语言层面的操作启示。二是为翻译文本句法复杂度研究提供更多数据验证，进一步观察翻译文本在句法复杂度上与原创文本的具体差异，从理论上探讨翻译文本在句法复杂度上呈现何种规律。

3 研究设计

3.1 理论框架

根据句法复杂度的理论框架，文本在句法层面的复杂度可以通过句子层面的语言特征进行量化。Lu将这些语言特征分为5类共14个指标，如表1（参见Lu 2010）所示。

3.2 研究语料

笔者自建中译外国家翻译实践英译语料库，语料主要来自Springer，Taylor和Francis Group等学术出版机构，共包含151个中华学术外译英译文本。我们将各文本正文前两章抽取出来作为观察语料库CCET（Corpus of Chinese English Translations）。参照语料库是BAWE（British Academic Written English Corpus）学术英语语料库（Nesi et al. 2008）。观察语料库文本涉及人文和社科领域，涵盖历史学、哲学、政治学、语言学、法学、中国文学、教育学、社会学、艺术学、理论经济、应用经济等学科。参照语料库涵盖人文艺术、生命科学、物理科学和社会科学4大类别。我们选取其中的人文和社科两大类文本作为参照语料库。观察语料库和参照语料库都涵盖人文和社科领域，涉及的具体学科相同，因而具有均衡可比性。语料库基本信息根据LancsBox 6.0统计（Brezina et al. 2021）如表2所示。

3.3 研究问题

本研究主要探讨两个问题：（1）中译外英译文本的句法复杂度与英语原创文本是否存在显著差异；（2）中译外英译文本与英语原创文本在句法复杂度上的差异有何具体表现。

3.4 研究步骤

本研究主要涉及两大步骤。第一步进行协方差分析。首先运用TAASSC1.3.8（Kyle" 2016）计算观察语料库和参照语料库的句法复杂度，统计均值和标准差，进行初步描述性分析；然后以文本长度为协变量，对句法复杂度指标结果进行协方差分析，考察消除文本长度的影响之后，两个语料库在句法复杂度上的差异。

第二步进行机器学习分析，考察哪些句法复杂度指标最能区分两个语料库。这一步参照Lei和Shi（2023）的研究。该研究考察英语课外阅读材料的句法复杂度，基于5种机器学习算法的平均性能计算出14个句法复杂度指标对不同等级英语课外阅读材料的预测力权重。受此启发，我们也运用RapidMiner Studio（RapidMiner" 2023）进行文本分类分析。鉴于每种机器学习算法都存在一定误差，可以通过选取多个算法求取平均性能来降低误差。我们选用该软件的文本二分类自动分析模式，共含9种机器学习算法：Nave Bayes（NB）， Generalized Linear Model（GLM）， Deep Learning（DL）， Support Vector Machine（SVM）， Gradient Boosted Trees（GBT）， Decision Tree（DT）， Logistic Regression（LR）， Random Forest（RF）， Fast Large Margin（FLM）。根据9种算法在14个句法复杂度指标上的机器学习性能，计算每个指标的预测力平均权重，考察哪些指标的影响较大。

4 结果与讨论

4.1 协方差分析结果

我们在协方差分析之前先对观察语料库与参照语料库的句法复杂度指标进行描述性分析，计算了平均值和标准差，如表3所示，以初步观察两个料库的句法复杂度特征。结果显示两个语料库在绝大多数句法复杂度指标上的均值差异较大，而且各指标标准差也存在较大差异，这表明观察语料库和参照语料库的句法复杂度差异明显，而且集中趋势差异明显。然而这些差异是否具有统计学意义上的显著性，需要进行统计检验。

一般而言，多变量数据差异性通过方差分析来检验。不过在语料库研究中，须要控制文本长度，否则可能会影响结果的准确性。比如，类符形符比会受文本长度影响，因而，比较不同长度文本的词汇丰富度时，须要消除文本长度的影响，通常使用标准类符形符比。对于句法复杂度分析而言，文本长度也可能存在影响，比如Afzaal和Du（2023）在比较翻译和非翻译的健康信息文本句法复杂度时，便将文本长度作为协变量，以消除文本长度的影响。本研究的观察语料库与参照语料库在文本长度上存在较大差异，为消除文本长度差异对结果的影响，我们也将其作为协变量，进行协方差分析，结果如表4所示。

表4显示，观察语料库与参照语料库在14个句法复杂度指标上都存在显著差异（plt;.05），表明两者在句子层面的语言特征差异显著。结合表3的句法复杂度描述性分析结果，可以发现，观察语料库在部分语言指标上的句法复杂度高于参照语料库，在另一部分指标上的句法复杂度低于参照语料库。具体而言，在MLC（平均小句长度）、CP/C（小句并列短语平均数）、CP/T（T-单位并列短语平均数）、T/S（T-单位与句子数之比）、CN/C（小句复杂名词结构平均数）和CN/T（T-单位复杂名词结构平均数）6个指标上，观察语料库的句法复杂度更高，呈现出复杂化倾向，在剩余的8个指标上，其句法复杂度更低，呈现出简化倾向。

复杂化倾向的6个指标中，3个属于并列结构复杂度：CP/C（小句并列短语平均数）、CP/T（T-单位并列短语平均数）和T/S（T-单位与句子数之比）；2个属于短语复杂度：CN/C（小句复杂名词结构平均数），CN/T（T-单位复杂名词结构平均数）；1个属于产出单位长度：MLS（平均句长）。这些指标与简化倾向的8个指标相比，其语义或句法关系更为简单。比如，呈现复杂化倾向的3个并列结构复杂度指标，即CP/C、CP/T和T/S，比呈现简化倾向的4个从属复杂度指标，即C/T、CT/T、DC/C和DC/T，在句法关系上更为简单。有学者通过研究发现，学习者在语言习得中先学会使用并列结构，然后才学会从属结构（Limber" 1973， Bloom 1980， Diessel 2004），这可能是因为并列结构相比从属结构而言，表达的语义关系更为简单。又如，复杂化倾向的2个短语复杂度指标，即CN/C和CN/T，都是名词相关结构，而呈现简化倾向的同类指标VP/T是动词结构。学者们在研究中发现，语言学习者对动词的习得要晚于对名词的习得（Gentner 1982，" Zobl 1982， Housen 2002， Izumi 2003），原因在于动词比名词表达的语义关系更为复杂。概括而言，观察语料库与参照语料库在句法复杂度上存在显著差异，在6个语义或句法关系更为简单的指标上表现出复杂化倾向，在8个语义或句法关系更为复杂的指标上则表现出简化倾向。从这一结果我们似乎可以发现，对于二语使用者而言，复杂的语义或句法结构使用频率低于简单的语义或句法结构。这似乎也符合认知规律，复杂的、难的结构更难学，也更难使用，因而二语使用者（译者）使用较少，低于一语使用者；简单的、容易的结构容易学，也容易使用，因而二语使用者（译者）使用较多，高于一语使用者。

4.2 机器学习结果分析

我们进一步运用机器学习对观察语料库和参照语料库的句法复杂度进行分析，以探索哪些指标能更好地区分两个语料库。表5汇报了机器学习的性能表现。由于数据集不平衡（观察语料库有151组数据，而参照语料库有1472组数据），我们以F值（F measure）为机器学习性能指标，因为F值考虑假阴性和假阳性的影响。结果显示，9个机器学习算法的性能表现优异，所有算法的F值都在0.9以上，而且有7个在0.95以上，最优的性能达到0.958。这表明，机器学习算法能够运用句法复杂度指标很好地区分出观察语料库和参照语料库，进一步佐证协方差分析的结果，即观察语料库和参照语料库在句法复杂度上存在显著差异。

根据机器学习算法的性能，我们计算每种算法的权重系数，各算法的系数由其性能决定，即单个算法性能除以各性能之和，计算公式如下（indexn为各算法的系数，pn为各算法的性能）。

根据该系数计算公式，基于9种算法的机器学习F值，得出指标预测力平均权重公式：

AWi = 0.1117*WNB+0.1117*WGLM + 0.1117*WLR+0.1125*WFLM+0.1118*WDL + 0.1105*WDT+0.1068*WRF+ 0.1118*WGBT+0.1117*WSVM

AWi指每个指标的预测力平均权重，WNB， WDL， WGLM， WFLM， WDL， WGBT， WLR， WRF和WSVM指9种算法计算的句法复杂度指标预测力权重。基于平均权重公式，我们计算了14个句法复杂度指标在区分观察语料库和参照语料库过程中的贡献力，即平均预测力权重（表6），分析两者的句法复杂度差异及其启示。

结果显示，预测力最强的指标为MLT（AWi=0.246），其次为C/T（AWi=0.190）、VP/T（AWi=0.117）、MLC（AWi=0.103）、CT/T（AWi=0.092），这些指标表现的语义或句法关系都更为复杂。预测力最弱的指标为C/S（AWi=0.028），这一指标表现的语义或句法关系相对而言更为简单。

4.3 讨论

协方差分析表明，观察语料库和参照语料库在句法复杂度上差异显著。这一结果回答了第一个研究问题，即中译外国家翻译实践学术英译文本在句法复杂度上与原创英语学术文本存在显著差异。消除文本长度的影响之后，两者在14个句法复杂度指标上都存在显著差异。其中，中译外学术英译文本在6个指标上的值高于原创英语学术文本，呈现出复杂化倾向，在另外8个指标上的值低于原创英语学术文本，呈现出简化倾向。这回答了第二个研究问题，即中译外英译文本与英语原创文本的句法复杂度差异具体体现。呈现复杂化倾向的句法复杂度指标，相对于呈现简化倾向的句法复杂度指标而言，所承载的语义或句法关系更为复杂。从语言习得尤其是二语习得，以及认知规律角度而言，语义或句法关系更简单的结构认知负荷低，更容易学习，也更容易使用，而语义或句法关系更难的结构认知负荷高，更难学习，也更难使用。中译外学术英译文本在语义或句法关系更难的结构上表现出简化倾向，相关指标的值低于原创英语学术文本，符合二语习得和认知规律。对于语义或句法关系更简单的结构，中译外学术英译文本则表现出复杂化倾向，相关指标的值高于原创英语学术文本。对于二语使用者（译者）而言，这些语义或句法关系更简单的结构容易习得，因而习得较好，在二语使用（翻译）中也使用较多，并且往往出现过度使用的倾向，导致在这些指标上的值显著高于原创英语学术文本，使得二语写作（翻译）中需要语言表达简洁、清楚的地方变得冗长、繁琐，这反而背离母语使用倡导的简练写作标准（Williams 1990， Strunk" White" 2000），影响译文可读性，偏离好译文的标准（Pinkham" 2000）。

机器学习结果表明，MLT、C/T、VP/T、MLC和CT/T在预测中译外英译文本和英语原创文本时的预测力最强，最能区分出两个语料库。剩余的指标虽然在两类语料库中存在显著差异，但在区分两者时，预测力不如前5个指标。这进一步回答了第二个研究问题。

上述研究表明句法层面的翻译简化确实存在，进一步验证了简化假说。同时我们也发现一些复杂化的倾向，这也与一些学者的发现相吻合（如Liu et al. 2022; Xu， Li" 2021）。对于作为中译外国家翻译实践的中华学术外译而言，基于上述研究发现的两种倾向，即在语义或句法关系更简单的结构上呈现复杂化特征，在语义或句法关系更难的结构上呈现简化特征，我们认为在实践中应在句法复杂度上与母语学术文本相当，既不过于简化，也不过于复杂化，操作起来就是在语义或句法关系较为复杂的语言结构上避免过多简化倾向，在语义或句法关系较为简单的语言结构上避免过多复杂化倾向。

5 结束语

本研究考察了中译外国家翻译实践学术英译文本的句法复杂度。我们发现中译外学术英译文本在句法复杂度上显著区别于原创英语学术文本，在6个指标上的值高于原创英语学术文本，在另外8个指标上的值低于原创英语学术文本。本研究还发现中译外学术英译文本在语义或句法关系更简单的语言结构上呈现出复杂化倾向，在语义或句法关系更难的语言结构上呈现出简化倾向。鉴于这些显著差异，在中译外国家翻译实践中，译者应该在句法层面避免这两种倾向，使中华学术英译文本与原创英语学术文本在句法复杂度上相近，以增加中译外学术英译文本的可读性和接受性。

本研究是基于中译外国家翻译实践译出文本语料，在译入文本语料，即不同翻译方向的译文语料中是否存在同样倾向，不同源语的英译文本语料中是否存在同样倾向，其他语言作为译文的语料是否也存在在同样倾向，这些问题还需后续研究进行佐证。

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定稿日期：2024-10-10【责任编辑 谢 群】