英语抒情诗歌汉译中应用概念域和理想化认知模式的可能性 ——以《抒情歌谣集》中译本为例

论文摘要

湖畔派诗人华兹华斯与科勒律治合著的《抒情歌谣集》作为英国浪漫主义诗歌是具有划时代意义的开篇之作。歌谣集中的诗篇以农村下层人民的生活为题材,用纯朴的语言、真实的情感、清新的风格竖起了英国浪漫主义诗歌的新风。其诗歌的独特魅力也受中国读者的欢迎,这就使《抒情歌谣集》的英译汉工作显得尤为重要。产生于20世纪70年代的认知语言学为语言研究提供了一个新的视角。认知语义学主要观点有:经验观、概念观、象似观、意象图式观、认知模型观和激活理论观等。这种理论具有强大的生命力,它着重研究人类语言、体验思维与世界三者之间的关系。它基于体验哲学的哲学基础之上,主张将语言研究扩展到语言外部,比如:作为语言使用者的认知结构、社会百科知识结构和动态语境的概念识解等,可见,人(原作者、译者、读者)的主体性地位在语言研究方面不容忽视。1987年认知语言学的领军人物George Lakoff在《范畴》一书中提出核心内容是理想化认知模式,“语言使用”建构于“理想化认知模型”(Idealized cognitive models下文简称ICM)。可见,语言使用者的认知、概念结构以人的身体经验为基础,只有当表达形式与人们的认知结构相互作用时才能产生意义,又凭借人类思维的创造力和想像力扩展,从而在不同概念域( Conceptual Domain下文简称CD)之间激活、联系、建构我们的知识网络,凭借饱满的百科式的ICM集的有机概念体架起诗人与读者之间心智联通的桥梁。本文具体研究问题包括:第一,ICM和CD认知理论背景及其模式。第二,ICM和CD认知理论对翻译研究的解释力。第三,译本中的隐喻、转喻以及意象图式转换背后的认知理论基础。不同民族的文化差异并未阻隔人类共享的相类似的生活体验,因而,本文试将ICM和CD认知分析应用到英国抒情诗歌语篇翻译中去,探讨译者如何进行原概念域中的ICM及CM子模型分析,凭借ICM集中的任一CM子模型的激活来理顺整个诗歌语篇概念域的意旨和内涵实质,把诗歌语篇中的概念和情感鲜活地传达给中国读者,从而找到翻译的突破口、切入点。使英文诗歌语篇翻译更贴切、更真实。本课题从认知语言学的视角提出一种新的具有科学性的翻译英文浪漫抒情诗歌的方法,这正是本课题研究的意义以及创新所在。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• Chapter One Introduction
• 1.1 Background of the Present Study
• 1.2 Research Questions
• 1.3 The Structure of the Thesis
• Chapter Two Literature Review
• 2.1 Idealized Cognitive Models
• 2.1.1 The propositional model
• 2.1.2 The image-schema model
• 2.1.3 The metaphorical model
• 2.1.4 The metonymic model
• 2.2 Conceptual Domain
• 2.3 ICM, CD and Poetry Translation
• Chapter Three Lyrical English Poetry
• 3.1 Introduction of the Background of Lyrical Ballads
• 3.1.1 Poetry: definition and theme
• 3.1.2 Introduction of the Background of Lyrical Ballads
• 3.2 Style of Lyrical Ballads
• 3.3 Lyrical characteristics of Lyrical Ballads
• 3.4 Chinese versions of Lyrical Ballads
• Chapter Four The possibility of ICM and CD in Analysis of Chinese Translation of Lyrical Ballads
• 4.1 Analysis of Chinese Translation of “We are Seven”
• 4.1.1 Background and Interpretations of “We Are Seven”
• 4.1.2 Mental Coherence realized in Chinese Translation of “We are Seven”
• 4.2 Analysis of Chinese Translation of “I Wandered Lonely as a Cloud”
• Chapter Five Conclusion
• 5.1 Major Finding
• 5.2 Limitations and suggestions for further study
• References
• Appendix A Publications
• Acknowledgements