The Pattern and Translation of Chinese Address Terms in Contemporary Film Happiness Around the Corner
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the translation and classification of Chinese address terms by selecting a representative film with a range of contexts. The data for this study were collected from a Chinese comedy film Happiness Around the Corner screened in 2018 with a length of 91.34 minutes. This film was chosen firstly because it was highly rated by the Chinese mainstream media People’s Daily Overseas Edition for its conveying of positive energy in a humorous manner. Furthermore, considering a range of contexts and interlocutors in this film, the data collected from this film would be sufficient to reach the expected goals of the study. This study employs a qualitative approach to explore a proper classification of Chinese contemporary address terms. The Chinese address terms found in the selected film were classified into seven types: namely nickname, professional title, kinship terms, fictive kinship terms, professional title with surname, offensive address terms and full name. The findings show that professional title, nickname and kinship terms appeared with higher frequency than offensive address terms and full name in this film, which could be explained from the perspective of sociolinguistics. Literal plus liberal translation strategies are recommended to translate address terms using homophonic puns, and equivalent words in target language are advised in most cases. These findings could not only throw light on the classification of address terms in Chinese, but also promote translation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».