Comparative Studies on English Translation of the Four Main Characters’ Titles in “Xiyouji”
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to compare Anthony C. Yu’s and W. J. F. Jenner’s translations of the four main characters’ titles in “Xiyouji.” By categorizing the main characters’ titles using a statistical methodology and determining what the characters’ personalities are embodied in the main titles, the study analyzes which translation is more appropriate from the perspective of cultural communication. The most frequently used titles for “孙悟空(Sun Wukong)” are “(孙)行者(Pilgrim/Moneky)” and “(齐天)大圣(Great Sage),” accounting for 48% and 14% of his 119 titles. For “唐玄奘(Tang Xuanzang),” the predominant titles are “师父(Mater)” and “三藏(Sanzang/Tripitaka),” making up 40% and 25% of his 17 titles. “猪悟能(Zhu Wuneng)” is most commonly called “(猪)八戒(Eight Rules/Pig)” and “呆子(Idiot),” constituting 73% and 18 % of his 11 titles. As for “沙悟净(Sha Wujing),” the prevalent titles are “沙和尚(Sha Monk)” and “悟净 (Wujing),” encompassing 90% and 7% of his seven titles. Whether Sun Wukong’s justice, braveness and supernatural ability and his role as the crisis solver of the pilgrimage, Tang Sanzang’s wisdom, leadership and enlightenment and role as the leader, Zhu Wuneng’s transgressive nature and role as the rule breaker or Sha Wujing’s devoutness and role as the follower, their titles reflect their personalities and positions in the narrative. By comparing Yu’s and Jenner’s translations of these titles, the paper observes that Yu’s translation conveys the implied meanings. In contrast, Jenner’s translation is straightforward and simplified. Yu’s translation is more beneficial for the target language readers to understand Chinese Culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».