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| 編輯推薦： |
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本书创新点主要在于研究方法和研究范式的创新，人工智能的计算与人类智能相结合实现量化与定性结合的研究范式，将诗歌和诗歌翻译的情感研究从长期的纯思辨型分析范式推向量化定性结合的范式。
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| 內容簡介： |
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本书作者采用人工智能与人类智能相结合的方法，利用人工智能领域的分析工具NLPIR大数据语义智能分析平台，计算《莎士比亚十四行诗》译作的各种情感值，对情感值进行二次统计分析之后筛选出人工分析的对象，结合认知语言学和人文研究的质性方法，研究莎士比亚十四行诗译作的情感表现以及背后的根源。正如作者在本书前言中所陈述：“本研究创新点主要在于研究方法和研究范式的创新，人工智能的计算与人类智能的相结合实现量化与定性结合的研究范式，将诗歌和诗歌翻译的情感研究从长期的纯思辨型分析范式推向量化定性结合的范式。”
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| 關於作者： |
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陈庆，湖南湘潭人，广东外语外贸大学翻译学博士，广东外语外贸大学高级翻译学院讲师，主要研究方向为认知翻译学、文学翻译、翻译教学、语言服务等。出版译著4部，作为主要成员参与国家社科基金科研项目2项，教y部重大攻关课题1项，以及其他项目若干；在《外语教育》《中国比较文学》等期刊发表学术论文数篇。
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| 目錄：
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第一章 绪论
第一节 莎士比亚邂逅人工智能
第二节 量化定性：双重性质研究
第三节 《莎士比亚十四行诗》与梁宗岱
第二章 情感量化研究：情感计算
第一节 何为情感？
第二节 情感计算
第三章 情感定性研究：认知语言学视角
第一节 语义框架
第二节 概念隐喻
第三节 象似性
第四章 意象：诗歌情感表达的基本单位
第一节 中西诗学之意象
第二节 认知语言学的意象
第三节 意象的分类
第四节 意象与诗歌翻译情感表达
第五章 诗歌意象翻译研究
第一节 认知语义学视角
第二节 认知语法视角
第三节 认知语用学视角
第四节 帕尔默文化语言学视角
第六章 《莎士比亚十四行诗》译本情感研究设计
第一节 研究问题
第二节 研究方法
第三节 研究工具
第四节 分析框架
第五节 研究步骤
第七章 情感计算的整体分析
第一节 总体特征
第二节 正负极性均值与译诗分布
第三节 四分位值与情感整体差异性
第八章 情感计算的趋势分析
第一节 情感波动分析与梁译本的典型性
第二节 分区段统计与情感集中趋势
第三节 情感子类型分析
第九章 雄姿英发的太阳：积极情感认知分析
第一节 直接情感资源
第二节 间接情感资源
第十章 灵与肉的冲突：消极情感认知分析
第一节 直接情感资源
第十一章 时光的毒手：情感子类认知分析
第一节 直接情感资源
第二节 间接情感资源
第十二章 译作情感的追根溯源：真实译者
第一节 隐含译者与真实译者
第二节 译者的文学创作
第三节 译者的诗学思想
第四节 译者的翻译思想
第五节 译者的人格类型
参考文献
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| 內容試閱：
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序
人工智能——科技进化产生的超级造物——给这个时代带来无限可能，同时也令人焦虑不安。曾经被视高端专业的口译和笔译工作不得不直面人工智能技术 的步步紧逼，眼看着自己的领地被机器翻译占领。笔译工作已经进入人机结合的 时代，人类译员的工作越来偏重于译后审校，同声传译的金领地位也不断受到挑战。唯有文学翻译，尤其是诗歌翻译，似乎一直是技术硝烟之外的世外桃源。诗歌的本质是抒情，诗歌翻译的本质是情感再现，情感这种高度复杂主观的体验似乎无法被机器计算。
但是人工智能的情感分析能力一直在迅速发展。滥觞于上个世纪末，兴起于本世纪初的情感计算如今已俨然是整个人工智能帝国的天之骄子。从原本单一模态的文本情感分析，很快进化到到音视频信息、表情手势等多模态融合的情感识别，各种方法和技术也不断涌现，进化速度可谓日新月异。毫不夸张的说，情感计算一旦彻底成熟，人工智能的霸业就算真正稳固了。文本模态的情感分析可以根据不同文本颗粒度，对篇章、语句和词语进行分析，目前主要的应用领域是网络舆情分析和产品评论，还运用在政治选举、股票、金融市场、票房等领域的预测上，随着机器人产业的蓬勃发展，也越来越多运用于人机对话。
由此看来，情感似乎已经可以计算了，以人工智能科学家为代表的自然科学领域的专家们比人文社科领域的学者们似乎更加热衷于研究情感了。但是有趣的是以传达情感为本质的诗歌和诗歌翻译却没有被人工智能专家们纳入他们正式的研究版图，比如莎士比亚的情诗以及情诗翻译。人工智能领域，偶尔有一些针对小说等文学作品的情感分析文章，但多为吸引关注度的怡情之作。究其原因，也许是人工智能专家们对莎士比亚不感兴趣？又或许是莎士比亚的“情感”对于人工智能还很难？目前来看，答案主要是后者。
文本情感分析技术对于解析情感直白的话语已经很纯熟了，但是当解读那些表达多样，修辞手法丰富，充满了多义性和复杂情感的诗歌，人工智能还远不如人类智能。诗歌里那些看似简单的词句往往凝结着最复杂的情感，一句“行到水 穷处，坐看云起时”这样平淡的诗句，在读者心中激起的平静而愉悦的积极情感， 如果没有人特意去标注，人工智能又如何及时感受呢？何况，读者群体的集体无 意识和文化基因都是理解诗歌情感的复杂因素。当然，应该可以通过测量读者阅 读诗歌时的瞳孔变化、脑电波情况和内啡肽等激素水平，来计算诗歌的情感。不 过，那已经超出了人工智能单纯的算法逻辑了。
如果说标准化与复杂性是人工智能与人类智能最基本的矛盾，那么人工智能 与莎士比亚似乎是咫尺天涯，情感分析无法解读莎士比亚，更加难以分析莎士比 亚的译作情感。而本书所呈现的研究却尝试通过认知语言学分析将人工智能与莎士比亚的十四行诗联结起来，让人工智能走近莎士比亚。
该研究并非企图打造一个自动化的诗歌情感分析平台，而是将已有的人工 智能领域的工具应用于诗歌情感和诗歌翻译情感的分析，并基于机器的计算，结 合认知语言学的分析工具和一般人文研究的质性方法，研究莎士比亚十四行诗译 作的情感表现以及背后的根源。本研究利用到了人工智能的数据处理能力，在一定程度上解决了大规模分析诗歌译作的难题，同时又充分发挥了认知语言学的语 言解析力，弥补了人工智能解释力的不足。另外，在人工智能的帮助下，我们在研究中也发展了认知语言学，对于人工智能领域来说也有借鉴价值。
很多计算机领域的论文在评述情感分析时，总会出现类似以下的内容“我希望本书能够促使语言学家研究并建立有关观点、情感及相关概念的系统理论”。 那么该研究也算是就计算机学界对文学语言学界的友好合作倡议的呼应了，我们 也从文学翻译研究的角度做一点贡献。
布莱恩·阿瑟曾在《技术的本质》中说，有时候“创新只是解决方案的微小改进”。本研究借人工智能的一成算力试图解决诗歌翻译研究长久以来难以实现的量化问题，虽有大材小用之嫌，但这也的确是一种解决方案的改进。 也是新文科、新文学、新外语大浪潮之中一朵微创新的小浪花，希望读者们的批评、支持与帮助能让这朵小浪花化成夏日的玫瑰日渐枝繁叶茂。
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