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  1. A100 文学部/人文学研究科・文学研究科・国際言語文化研究科
  2. A100b 刊行物
  3. ことばの科学
  4. 38

翻译美学视阈下ChatGPT在中日歌曲翻译中的应用研究

https://doi.org/10.18999/stul.38.101
https://doi.org/10.18999/stul.38.101
63c0178e-89af-4f76-b7f0-202c26699e1d
名前 / ファイル ライセンス アクション
2407.pdf 2407.pdf (826.3 KB)
アイテムタイプ itemtype_ver1(1)
公開日 2024-12-16
タイトル
タイトル 翻译美学视阈下ChatGPT在中日歌曲翻译中的应用研究
言語 zh-cn
その他のタイトル
その他のタイトル A Study on the Application of ChatGPT in the Translation of Chinese and Japanese Songs from the Perspective of Translation Aesthetics
言語 en
著者 文, 雪

× 文, 雪

zh-cn 文, 雪

en WEN, Xue

Search repository
张, 郑越

× 张, 郑越

zh-cn 张, 郑越

en ZHANG, ZhengYue

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
キーワード
主題Scheme Other
主題 歌曲翻译
キーワード
主題Scheme Other
主題 歌词翻译
キーワード
主題Scheme Other
主題 翻译美学
キーワード
主題Scheme Other
主題 回归树分析
キーワード
主題Scheme Other
主題 Song Translation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Lyric Translation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Translation Aesthetics
キーワード
主題Scheme Other
主題 Regression Tree
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究将ChatGPT应用于歌词翻译(Lyrics Translating)。基于翻译美学理论,依次以“词汇美”、“音韵美”、“模糊美”作为指令基准,分层级对ChatGPT进行调试,分别对两段歌词进行中译日、日译中的翻译;并对翻译成果进行了定性与定量相结合的评估。具体而言,文本分析结果显示,中译日与日译中的译文均无明显语法错误,ChatGPT能够基于前序指令成果,不断进行修正。同时,面向受众群体发放的5段式李克特量表调查问卷共获得380条样本数据(38份有效样本×10题),基于回归树分析(regression tree)方法,以“翻译方向”(日译中、中译日)及“评估维度”(词汇美、音韵美、模糊美、综合评估)为自变量,对因变量“得分”进行预测。结果显示“评估维度”变量对得分影响最大,“词汇美”维度的平均得分显著较低。“翻译方向”对“词汇美”得分具有显著影响,“日译中”的平均得分显著高于“中译日”,但未观察到“翻译方向”对“音韵美”“模糊美”“综合评估”的显著影响。
言語 zh-cn
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study applies ChatGPT to “Lyric Translation”, based on the theory of translation aesthetics. The research systematically uses "lexical beauty," "phonetic beauty," and "ambiguity beauty" as benchmarks for instruction, along with layered adjustments to ChatGPT, performing translations from Chinese to Japanese and from Japanese to Chinese for two sets of lyrics. The translation results are evaluated through a combination of qualitative and quantitative approaches. Specifically, text analysis shows that there are no significant grammatical errors in both Chinese-to-Japanese and Japanese-to-Chinese translations, indicating that ChatGPT can continuously make corrections based on prior instructions. A five-point Likert scale questionnaire distributed to the target audience yielded 380 sample responses (38 valid samples × 10 questions). This study employs regression tree analysis, using "translation direction" (Japan ese to Chinese, Chinese to Japanese) and "evaluation dimensions" (lexical beauty, phonetic beauty, ambiguity beauty, overall evaluation) as independent variables to predict the dependent variable "score." The results indicate that the "evaluation dimension " variable has the greatest impact on scores, with the average score for the "lexical beauty" dimension being significantly lower. The "translation direction" has a significant influence on the "lexical beauty" score, with the average score for "Japanese to Chinese" being significantly higher than that for "Chinese to Japanese." However, no significant effects of "translation direction" on "phonetic beauty," "ambiguity beauty," or "overall evaluation" were observed.
言語 en
出版者
出版者 名古屋大学言語文化研究会
言語 ja
言語
言語 zho
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ departmental bulletin paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
ID登録
ID登録 10.18999/stul.38.101
ID登録タイプ JaLC
収録物識別子
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1345-6156
書誌情報 ja : ことばの科学
it : STUDIA LINGUISTICA

巻 38, p. 101-115, 発行日 2024-12-25
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Ver.1 2024-12-16 06:30:50.786508
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