摘要
多维分析法（MultidimensionalAnalysis）或多特征分析法（MultifeatureAnalysis）由Biber（1984）首创于其博士论文AModelofTextualRelationswithintheWrittenandSpokenModes，后经改编扩充以《口语及书面语间的语域变异》（Biber,1988）出版。多维分析法问世30多年，已成为语料库语言学代表性分析方法之一，2010年胡显耀首次将多维分析法应用于翻译研究之中。本研究选取《边城》五个英译本：戴乃迭译本、金隄与白英合译本、金介甫译本、项美丽和邵洵美合译本和腾讯翻译君机器译本，采用Biber的多维分析框架和Nini（2015）开发的多维标注与分析工具MultidimensionalAnalysisTagger1.3（MAT）对五个译本分别进行标注赋码、功能维度与语言特征差异分析。 研究发现，五个译本在语篇功能维度上确实存在显著差异。文章进一步讨论了导致语篇维度差异的语言特征变量。数据结果表明，项绍译本与金介甫译本更接近学术性说明文文本类型，而金白译本、戴乃迭译本、腾讯译本更接近学术性说明文文本类型。五个英译本在语篇维度上的差异主要体现在维度1)交互性与信息性表达与维度2)叙述性与非叙述性关切。造成这些语篇功能维度差异的语言特征主要体现在翻译的名词化程度、形容词的语法成分、分词独立结构、独立从属句、谓语情态动词、完成体、否定结构、一般过去时态、被动语态、时间状语从句的使用等方面。语言特征差异不仅揭示文本语篇功能维度特征，同时也反映了机器翻译在语言运用上的不足。较之人工翻译，机器翻译的语言更加直白，更关注语言字面意思的传达。机译本较少使用高级语法、syntacticnegation等，反之，机译本常使用Wh-relativeclauses，BEasmainverb，analyticnegation等。有经验的译员不仅关注字面意义的传达，同时能兼顾情感意义，灵活选词，合理调整句子结构，选择最佳表达。而机译本较为机械地从已有语料中检索词条逐字对应，远达不到人工译本的成熟程度。
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