感谢您关注“永大英语”！文学翻译中情感词的对比研究——以Who Do You Think You Are?及其汉译为例张继东杜若凡摘要：本研究基于门罗小说Wh

文学翻译中情感词的对比研究

——以Who Do You Think You Are?及其汉译为例

张继东杜若凡

摘要：本研究以梦露小说《Who Do You Think You Are?》英汉平行语料为基础，运用文本情感分析技术，对原文、廖秀玉译文和邓若虚译.研究发现，三篇文本在情感词密度、情感词强度、情感流模式等方面均存在不同程度的差异：两译文的情感词密度均高于原文，但情感词的情感词密度均高于原文。强度低于原文，尤其是负面情感词，主要是由于两译本采用的翻译方法，如增译、弱化、漏译、多词合并、词性变换等。两种翻译的差异主要体现在负面情感词上，主要是因为两种翻译倾向于使用不同的词性或不同强度的情感词进行翻译；这三个文本在负面情绪流动模式上存在显着差异。三个文本情感词语的差异与中西文化认同、两个译者的地域背景以及两个版本的翻译策略等因素密切相关。本研究从情感词分析的角度拓展了翻译风格研究的维度。

关键词：文本情感分析；情感词密度；情绪词的强度；情绪流模型；《你以为你是谁？》

一、简介

语料库研究范式的建立为翻译风格研究提供了科学的途径和方法，有效推动了以翻译为导向的翻译风格研究的快速发展（黄立波2014:6-7）。借助文学翻译语料库，国内外学者对翻译共性和译者风格进行了细致的研究。贝克(1996)、拉维奥萨(1997、2002)、王克非(2003)、戴光荣和肖中华(2010)等学者揭示了文学翻译的简单化、明确化和规范化现象。翻译语言的共同特征。此外，Baker（2000）、Malmkjr（2004）、Olohan（2004）、刘泽全（2011）、严一丹（2011）、陆静（2014）等学者对相似符号比进行了比较分析，通过高频词、特殊词、平均句子长度、翻译策略等方面的异同来考察译者以言语和非言语形式表达的翻译风格。这些研究有力地证实了文学翻译中译文语言特征的普遍性，同时有效地反映了不同译者翻译风格的差异。然而，目前，作为翻译风格研究的重要指标之一，翻译中的情感信息主要是指译者的观点、态度或意见，具体包括译者所传达的情感倾向和强度以及所能呈现的文体特征。尚未得到学者们足够的重视。

这项研究是根据小说《你以为你是谁？》改编的。作者：诺贝尔奖获得者、加拿大女作家爱丽丝·门罗。（《你以为你是谁？》）及其两个中文译本被用作语料库。借助自然语言处理中的文本情感分析技术，我们试图比较原文和两个汉译文中情感词的分布和话语的情感流动模式，以清晰地描述文本的情感信息。译文，揭示原文与两个汉译文风格上的异同。

2.文本情感分析研究简介

目前，文本情感分析方法主要包括基于情感词典的、基于传统机器学习的和基于深度学习的三类（王挺，杨文中，2021）。基于情感词典的方法可以清晰地反映文本的结构特征，便于理解。一些研究（刘卫平，2009；Rao等，2014；Cai等，2019）表明，当情感词数量充足时，情感分类的效果更加明显。许多学者（Li et al. 2016；Yang Shuang et al. 2017）利用监督和半监督机器学习方法，通过文本情感特征的选择和不同情感分类器的组合来更有效地实现文本情感分析。深度学习方法也引起了许多学者的关注（Yang et al. 2019；Wei et al. 2020）。深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向，主要利用深度神经网络来学习数据的特征和模式，并利用这些特征和模式进行预测或决策。在文本情感信息的研究中，深度学习方法可以主动学习文本特征来掌握文本中的关键信息，如词序信息、语义信息等，从而实现情感信息的提取和分析。

以往的研究中，文本情感分析主要应用于产品评论、信息预测、舆情分析（赵艳艳等，2010:1843-1844），很少使用翻译作为目标文本。翻译中情感信息的探索主要集中在认知学、文体学、叙事学、美学等角度。潘震（2013）、陈俊杰（2022）等学者从认知语言学层面出发，比较分析了文学作品原文与译本、译本之间情感传递方式的异同。以及他们固有的认知动机；霍跃红、邓亚丽等学者(2017)从翻译文体学角度研究了文学作品中情感翻译的有效性；陈继荣(2022)等学者从情感叙事学的角度分析了文学作品翻译中情感加工的方式和方法。评价与启发。

可以看出，对于翻译中情感信息的研究，目前翻译界仍然主要依靠定性和个人情感分析（司冰月，霍跃红2014:55-60）。文本情感分析的手段和方法可以实现文学作品及其翻译中情感信息的量化处理，在一定程度上可以提高文学翻译研究的科学性和准确性。同时也符合大数据时代背景下的学科规律。翻译风格研究的交叉与数据驱动研究的范式转变具有一定的时代意义。

三、研究方法

3.1 语料库构建

你以为你是谁？《加拿大短篇小说集》（以下简称《你》）是艾丽丝·门罗于1978年出版的第四部短篇小说集。该集荣获1978年加拿大总督奖。《你》由十个既独立又相互联系的短篇故事组成。它既可以被视为短篇小说集，也可以被视为长篇小说。小说讲述了一个名叫露丝的女人的成长故事。蒙罗收集了露丝的生活片段，串成十个精彩的短篇故事，用她的生活和视角展现了这三十年来世界和女性生活的变化。这既是一本精彩的小说集，也是一部生动的女性成长史。露丝从一个小女孩成长为一个成熟女人的漫长岁月里，留下了许多难忘的回忆。欢乐、痛苦、尴尬、激情……小说中蕴含的这些丰富的情感资源对于文本情感信息的考察具有非常高的研究价值。目前《你》有两个中文译名。较早译本由台湾木马文化产业有限公司于2015年出版，译者为廖秀玉；另一译本由南京译林出版社2018年出版，译者为邓若虚。考察台湾和大陆译者的翻译风格是语料库翻译文体学值得进一步研究的切入点。

本研究构建了自建的《你》英汉平行语料库。该语料库的构建步骤如下：将采集到的语料转换为可用于编辑的.txt格式，然后进行校对和去噪，确保语料内容准确、格式规范。使用语料对齐软件ParaConc对上述三个文本进行逐段对齐。至此，语料库就完成了。其中，英文原文共有98,269个字形。廖译和邓译经过分词后，分别得到93374个字形和101586个字形。

3.2 情感词典

基于传统机器学习和深度学习的方法需要大量人工标注的训练集和测试集作为支撑，但目前仍缺乏与文学作品情感信息相关的训练集和测试集。因此，本研究主要采用“情感词典+人工”的方法，提取《你》之间的词级情感信息，即情感词，并计算情感强度。

目前，国内外较权威的情感词典有综合问询词典、SentiWordNet、知网、NTUSD、大连理工大学中文情感词汇本体库等。情感词典的构建通常是单语的，知网既包括中文又包括中文情感词典。英语。在知网中，词/词义可以用更小的语义单元来描述。这种语义单位称为“义原”，是最基本、最小的、不可进一步划分的语义单位。基于这个义原系统，知网已累计标注了数十万个词/词义的语义信息。有些情感词典在构建时会根据情感词的强度来赋值，比如SentiWordNet。 SentiWordNet 仿照WordNet 建模，并基于WordNet 中的同义词集进行扩展。它根据同义词集的积极、消极和主观性质给出了三个情感强度值。由于本研究涉及中英文双语文本中的情感词判断和强度计算，因此本研究将结合HowNet和SentiWordNet作为情感词提取和强度分配的主要依据。

3.3 研究步骤

周永梅等学者(2013)提出了一种基于HowNet和SentiWordNet构建中文情感词典(SLHS)的方法，实验结果表明该词典优于一般极性情感词典，为汉语情感词典提供了有效的词典资源。情感分析研究。因此，我们在建设过程中会借鉴SLHS采用的思路和方法。本研究的具体步骤如下：

首先，阅读《你》全文及其中文译文，观察文中是否有讽刺性的词语。通常，反讽在句子中表达与句子的表面含义相反或不一致的情感。读三段文字，没有发现任何讽刺意味。

其次，使用SentiWordNet对英文原文进行情感分析。我们通过Python中的自然语言工具包（NLTK）调用SentiWordNet，可以获得英文原文中每个单词的词性、频率和情感强度得分。由于SentiWordNet将词性分为名词、形容词、动词和副词四类，因此本研究涉及的中英文情感词将主要基于这四类词性。此外，SentiWordNet将情绪强度分为六类：weak_positive、weak_necessive、positive、necessary、strong_positive和strong_necessary。情绪强度的取值范围为[-1,1]（肖健等，2011）。在此基础上，我们根据本研究所用语料库的特点绘制了情感强度分类表（见表1）。

第三，利用知网获取两个译文中每个单词对应的英语义原。在知网中，每个词通常包含多个义原。使用Python调用知网API组件，可以获得两个译文中每个单词的英语义原集合。例如，“严格”的英语义原集是{严格、严格、严格、严格、严格、严酷、严格、严格、严、紧、严密}。

第四，借助SentiWordNet获得包含英语义原的同义词集。我们将获得的英语义原集导入SentiWordNet，就可以获得包含这些英语义原的所有同义词集及其正负情绪强度得分。例如，英语义原严格有两个同义词集（见表2）:

第五，计算两个翻译中每个单词的情感强度得分。首先，对所有同义词集中每个英语义原的得分进行加权，计算该义原的情感强度得分。然后计算每个单词所包含的所有义原的平均情感强度得分，就可以得到译文中每个单词的情感强度得分。

六、数据收集与统计。获得三篇文本中四类词语的情感强度得分后，过滤掉得分为0的非情感词，剩下的情感词根据表1进行分类统计。

1）英文原文、廖译和邓译在情感词密度上有何异同？

2）这三篇文章的情感词语强度有何异同？具体体现了哪些词性？

3）随着小说的进展，三篇文本所体现的情感流动模式有何异同？

4. 原文及汉译中情感词的定量分析

4.1 情感词密度

我们将《你》原文、廖译和邓译中情感词的出现频率和密度绘制成表3。其中，情感词密度是指每千字文本中包含的情感词数量。

总体而言，从情感词密度来看，邓译为每千字399.89字，廖译为每千字386.78字，原文为每千字207.18字。经过卡方检验，发现三者之间存在显着差异。这说明从情感词密度来看，两个译文均显着高于原文，而邓译显着高于廖译。从积极情感词的密度来看，邓译为每千字263.32字，廖译为每千字259.87字，原文为每千字135.61字。卡方检验显示原文与两个译文之间存在显着差异，但两个译文之间没有显着差异。从负面情绪词密度来看，邓译为每千字136.56字，廖译为每千字126.91字，原文为每千字71.57字。卡方检验证实三个文本之间存在显着差异。这表明，与原文相比，两个译文中积极情感词和消极情感词的密度明显更高；而两种译文中积极情感词的密度没有显着差异。从负面情绪词的密度来看，邓译文的密度较高。明显比廖译高。

为了明确原文和译文中各种情感词的密度差异，我们根据情感强度分类表绘制了表4。

可以看出，三篇文本各类情感词的总体使用趋势相同，均表现出弱型情感词密度最大、强型情感词密度最小的特点。卡方检验结果显示，两译文与原文在各种情感词的密度上存在显着差异。这进一步证实了两个译文中情感词的密度均明显高于原文。同时发现两个译文的弱负面情感词和强负面情感词的密度存在显着差异。这说明邓译中这两类负面情绪词的密度明显高于廖译。结合表3和表4的数据统计分析可以看出，两译文在情感词的使用频率和密度上与原文存在明显差异，但各种情感词的使用趋势相同。呈现一定的图案；邓译和廖译的主要区别集中在消极情感词上，特别是弱消极和强消极两类情感词。

4.2 情感词强度

通过计算文本的整体情感词强度，可以了解文本的整体情感倾向。我们将文本中积极情绪词的强度得分相加，得到积极情绪词的总体得分，同样的方法可以得到消极情绪词的总体得分。最后将两者相加即可得到文本的整体情感词强度（见表5）。

从文本整体情感词强度可以看出，三篇文本均表现出积极的情感倾向，但情感词强度存在较大差异。具体来说，差异主要体现在负面情绪词的强度上。然而，虽然三篇文本中积极情感词的强度没有显着差异，但已知两篇译文中积极情感词的密度显着高于原文，这表明平均强度两译文中积极情绪词的含量明显低于原文。三个文本在负面情绪词的强度方面存在显着差异。由于两译文中负面情绪词的密度均显着高于原文，但负面情绪词的强度却显着低于原文，这意味着两译文中负面情绪词的平均强度译文明显低于原文。此外，在两个译本中，邓译本的负面情绪词语强度明显高于廖译本。

为了更具体地了解三篇文本中情感词强度的差异，我们根据情感强度分类表（见表6）总结了各类情感词的强度。

文学翻译中情感词的比较研究——以《你以为你是谁？》为例举个例子

从三篇文本中各种情感词的强度来看，弱情感词的强度最高，中等情感词次之，强情感词最低（除《中》中的弱负面情感词外）。原文）。这种呈现模式正好符合三篇文本中各种情感词语的使用趋势。仔细观察，两译文在强、中情感词的强度上均低于原文；而在弱情感词的强度方面，两译文均高于原文。同时，与原文相比，两个译文中弱类别情感词的强度远高于强类别情感词和中类别情感词的强度。这些发现在一定程度上可以解释两个译文的情感词密度与原文没有显着差异，或者显着高于原文，但情感词的强度却显着低于原文。原文的内容。另外，在弱消极和强消极情感词的强度方面，邓译明显高于廖译。结合表5和表6的数据统计分析可以看出，两个译文中情感词的强度明显低于原文，尤其是强、中情感词需要特别关注；邓译本的负面情绪词语强度明显较低。比廖的翻译高，特别是对于弱_和强_负面情绪词。

4.3 不同词类的情感词强度

本研究关注的情感词按词类主要包括名词、形容词、动词和副词四类。我们计算了原文和两个译文中各词性的情感词强度，并绘制了表7。

观察三篇文本情感词中各词性的比例，我们发现形容词和副词的使用存在明显差异。三篇文本中，情感词语强度差异最明显的是形容词。原文是-27.75，是负值，两个翻译是26.77和18.44，都是正值。比较两个译文，虽然廖译的形容词使用频率低于邓译，但情感词的强度却高于邓译。从副词的使用来看，两个译文比原文出现的频率更高，而且两个译文中副词使用的频率与强度成反比。

4.4 情感流模型

我们以《你》中的每个故事为单位，将《你》分为十个小节，并根据每个小节的情感词强度值绘制每个文本的情感流模式图。文本的情感流动模式有助于我们理解文本整体情感意义的变化趋势。原文与两个译文的情感流模式比较如下页图1所示。

从图1可以看出，三篇文本的情感流趋势总体一致，基本呈现先上升后下降的趋势。与原文相比，两个译文的情感流动模式更加接近。而且，两译文各节的情感词强度均高于原文，尤其是第5节和第6节。从第1节到第3节，虽然三段文本的情感流向的变化趋势不同的是，由于三篇文本的情感流向都趋于平缓，所以这里表现出的情感流向差异并不明显。在第四节中，原文的情感流呈上升趋势，但这里两个译文的情感流却呈下降趋势。在第5 节和第6 节中，三个文本之间的差异最为明显。其中，廖译的情感词强度最高，邓译次之，原文的强度最低。从第7节到第10节，三篇文本的情感流程基本一致。

为了进一步探讨积极情绪词和消极情绪词对情绪流模式的影响，我们绘制了三文本积极情绪流模式图和消极情绪流模式图（参见下页图2和图3）。

5.原文及汉译中情感词的定性分析与讨论

借助情感分析技术，通过比较原文、廖译和邓译中情感词的密度、强度和情感流模式，发现三篇文本中的情感词在量化上既有共性，又有差异。至于差异，从文本的角度来看，这主要是由于两个译文与原文处理情感词的方式不同造成的。从更深层次的角度来看，这与不同语言、文化、译者身份、翻译策略等因素密切相关。

5.1 《你》及汉译情感词实例分析

仔细阅读文本发现，《你》及其两个汉译本对情感词的处理方式不同主要体现在三个方面：

首先，总体而言，两译文与原文相比，存在大量的附加翻译和情感词的弱化。这些现象在《你》的第5节和第6节中表现得尤为明显。其中，附加翻译示例如下：

(1) 原文：……他们在婴儿潮一代有热软糖圣代。

辽译：······两人去“Boomers Ice Cream”享用了额外翻译的巧克力圣代。

邓译：他们……去“甜蜜潮流店”吃巧克力圣代。

（2）原文：……他确实希望在一个骑士和淑女的世界里经营；愤怒；灵修。

辽译：······他显然想生活在一个充满侠客贵妇、行为骇人听闻、忠诚奉献的世界里。

邓译文：······他只是希望能与这个世界的侠客淑女携手并进，因恶而愤，为正义而献身。

（3）原文：乔斯林不是一个能够相信帕特里克核心的人。

廖译：乔斯林绝对无法相信帕特里克的内在善良。

邓译：乔瑟琳不是一个能相信帕特里克心的好翻译。

通常，附加翻译大多是弱、中等情感词。附加翻译主要包括两种情况，一种是用情感词翻译非情感词，如例（1）；另一种是将一个情感词翻译成两个或多个情感词，例如例（2）和（3）。弱化是指用弱情感词翻译强情感词或中情感词，或者用中情感词翻译强情感词。削弱的例子包括：

（4）原文：废话……别介意，确实是_类情感词虚荣……

廖译：那是胡说八道。别想太多。这只是一个微弱的情感词。虚弱是由虚荣心造成的……

邓译：废话，别担心。其实弱化情感的言语是虚荣的……

（5）原文：请原谅我这么不客气。或者坦白地表示敌意的strong_like情感话语。

廖译：请原谅我如此不狡猾，或者说实话，如此不仁慈和软弱。

邓译：对不起，我说得这么直接、这么直接、这么不客气、这么软弱。情感话语被削弱。

其次，在形容词负面情感词的处理上，与原文相比，两个译文还存在不少漏译、多词合并、或词性变化的情况。其中，多词合并是指用一个情感词来翻译两个或多个情感词作为一个整体。例如：

(6) 原文：当他意识到他们出去时，很快就会有一阵掩饰性的咳嗽，一阵吞咽，一阵警觉的、不寻常的沉默。

辽译：而当他意识到听到声音时，他会迅速咳嗽几声以掩盖它，咽下口水，并在一个不寻常的时刻保持沉默。

邓的翻译：当他意识到自己被偷听时，他会假装咳嗽几声，对词性的变化变得警惕，并变得异常安静。

(7)原文：这些是灰色的、腐烂的、倾斜的，掉进灌木丛、青蛙池塘、香蒲和荨麻的风景中。

廖译：它们是灰色的，腐烂的，多个词融合在一起，摇摇欲坠，成为由灌木坑、蛙池、香蒲和荨麻组成的风景。

邓译文：这些房子灰蒙蒙的，摇摇欲坠，好像要倒塌在泥坑、蛙池、香蒲和麻上。

（8）原文：她害羞。她就是这么肮脏腼腆。

廖译：虚伪，她就是这个卑鄙的假人的词性改造。

邓译：她太腼腆了，词性的改变有点下流。

第三，比较两译文，邓译中负面情绪词的密度和强度均高于廖译，尤其是形容词类弱负面情绪词、强负面情绪词和副词类弱负面情绪词。当邓译经常使用形容词类或副词类中带有较弱负面情绪的词进行翻译时，廖译有时会使用其他词类中的负面情绪词，例如例（9）和（10）；而邓的翻译则使用了形容词范畴内带有强烈负面情绪的词语。在用词上，廖译倾向于选择形容词类别为弱负面或中负面情感的词语，如(11)。

文学翻译中情感词的比较研究——以《你以为你是谁？》为例举个例子

(9) 原文：罗丝惊恐地看到它是多么斑驳、多么肮脏。

廖译：罗丝震惊地看着自己脏兮兮、长满斑点的双手。名词类别weak_否定。

邓译：露丝警惕地看着它。指甲油真的是斑驳又邋遢。形容词类别是weak_否定。

（10）原文：多萝西说得很高兴，甚至有些漫不经心……

廖译：我看到多萝西一副不假思索、很享受的样子，就说……

邓译：然后桃乐丝用轻快的语气，甚至有点随意地说，状语范畴是弱否定的……

(11) 原文：胡须卷曲在他悲伤的大脸颊上，一直延伸到他布满血丝的不祥的眼睛。

廖译：胡须向外倾斜，画在他那暗淡的形容词类别“软弱被动”的脸颊上，一直延伸到他布满血丝、不祥的眼睛。

邓的翻译：胡须从他巨大而悲伤的形容词“强负”下巴蜿蜒延伸到他布满血丝的眼睛，似乎预示着不幸。

5.2 《你》及其汉译中情感词差异原因分析讨论

经过量化和案例分析，我们发现原作与译文、译文之间的情感词存在不同程度的差异：1）情感词密度方面。两译文中都加入了大量强度较低的情感词，因此情感词的密度远高于原文。此外，在处理负面情绪词时，邓译和廖译有时会选择不同的词性进行翻译，特别是在《论形容词和副词类的负面情绪词》中； 2）从情感词语的强度来看。两译本均采用弱化翻译手法，同时对负面情绪形容词采用漏译、多词合并、词性转换等处理方法。这使得原文中的情感词语强度高于两个译文，尤其是负面情绪。字；同时，邓译和廖译在翻译形容词型负面情感词时会选择不同强度的情感词； 3）情感流模型。就整体情感词而言，两译文所呈现的积极情感倾向明显高于原文，且差异在第5节和第6节最为明显。而这种差异更多是由差异造成的。用负面情绪的话来说。原文中负面情绪流的整体强度最高，邓译次之，廖译最低。

三个文本情感词语的差异主要是由于中西文化身份、两个译者的地域背景以及两个版本的翻译策略等因素的差异造成的。鉴于此，我们将主要围绕这几点具体探讨三篇文本情感词差异的本质原因。

第一，中西文化认同的冲突。文化认同是文化主体对自身文化的确认，与文化主体所处的社会、宗教、历史等有关（唐代兴，2022）。西方文化深受古希腊思想的影响，非常重视逻辑思维和理性分析。

析，在表达情感时往往直截了当。中华文化根源于儒释道思想，看重人的悟性，强调一种“只可意会，不可言传”的美感，在表达情感时委婉含蓄。《你》的第5个故事《乞丐新娘》是整本小说集的中心，也是原文本与两译本在情感表达上差异最明显之处。《乞丐新娘》主要反映了20世纪70年代的幻灭感，这种幻灭中既有挣脱社会桎梏的欲望，也有对无法实现的目标的徒劳追求（刘文2014）。门罗擅长使用较高强度的情感词对人物、场景等进行描述，尤其是通过高强度的消极情感词来刻画人物的矛盾与妥协、场景的阴暗与萧条等，两位译者倾向使用较低强度的情感词，如例（4）中门罗用中＿类情感词really强化了露丝内心深处的虚荣感，而两译者分别采用弱＿类情感词“不过”和“其实”对之进行了弱化处理；在例（5）中门罗使用强＿类情感词hostile充分表达了露丝心中的敌意和怒气，而两译者选用弱＿类情感词“不友善”和“不友好”弱化了这一情感的表露。

(12）原文：…when she worked as a waitress in the coffee shop in Union Station, and went with her girlfriends Mavis and Irene to Centre Island…

廖译文：······当时她是联合火车站咖啡馆的女侍，会跟姊妹淘<增译>玛维丝和艾琳去湖心岛游玩······

邓译文：······那时弗洛在联合车站的一家咖啡店当服务员，跟她的女友玛维斯和艾琳到多伦多湖心岛去······

(13）原文：She hated that too, the way people hinted at things and then withdrew,that slyness.

廖译文：她也痛恨人们一副意有所指的样子，接着就拍拍屁股走人，这太卑鄙<词性转化>了。

邓译文：这事她也很讨厌，讨厌人们话语中暗示点什么，然后又把话给收回去，那狡猾劲儿。

例（12）中，廖绣玉使用了台湾常用语“姐妹淘”来翻译girl friends。实际上，“姐妹淘”有“闺中密友”的意思，属于积极情感词，而girl friends属于非情感词，因此，这里是做了增译的处理。例（13）中，邓若虚用了一个具有明显北方方言特色的词语“狡猾劲儿”翻译了slyness，而廖绣玉则是借助了台湾常用语“卑鄙”做了词性转化的处理。台湾与大陆在共同继承中华语言文化的同时，由于在不同程度上受到时间和空间的制约，因而派生出了一些带有地域特征的语言现象。

第三、两译本翻译策略的差异。整体上就翻译策略而言，廖译本偏归化，邓译本偏异化。相对来说，邓译本较廖译本更为忠实地反映着原文本的情感信息。比如例（1），原文里的had并无情感倾向，邓译文将之直译为“吃”，而廖译文借助增译的手法采纳了积极情感词“享用”。再如例（9）和例（10），原文中的grubby和negligently分别是形容词和副词，邓译文将之分别处理为“邋里邋遢的”和“漫不经心地”，而廖译文采用了词类转化的手法，分别使用名词“脏手”和形容词“不假思索的”进行了处理。又如例（11）中，邓译文用强＿消极情感词“忧愁的”翻译了同为强＿消极情感词的sad，而廖译文使用了弱＿消极情感词“暗淡的”进行翻译。通过这些实例的对比，可以看出廖译本和邓译本在翻译策略上的差异。但是需要注意的是，我们在谈及廖译本或邓译本采取归化或异化策略时，所针对的是其主导倾向。译者在翻译过程中会有意识或无意识地选择归化或异化作为自己的主导翻译策略，同时由于受到各种内外因素的影响，译者的翻译策略前后也有可能发生调整或转变（冯全功2019）。因此，邓译本在情感信息上较廖译本更贴近原文本；但又因为中西文化认同等因素的差异，邓译本的翻译策略前后也有所调整，同廖译本一样采纳了增译、弱化、漏译、词类转化等方法来翻译情感词，从而在对原文本情感信息的传达上，邓译本与廖译本虽有差异但十分接近。

6. 结语

本研究以《你》及其两汉译本为语料，采用情感分析技术，对比探究了原文本及两汉译本中的情感词及其所呈现的文体特征。研究发现，三个文本之间在情感词密度、情感词强度及情感流模式上，存在着不同程度的差异。两译本中情感词密度高于原文本，主要是增译了大量较低强度的情感词；同时，原文本的情感词强度高于两译本，尤其是消极情感词，这主要是由于两译本采纳了弱化、漏译、多词合并及词性转化等翻译方法。两译本间差异最明显之处体现在消极情感词上，尤其是形容词类和副词类消极情感词，这主要是因为两译本倾向于使用不同词类或不同强度的情感词进行翻译。在情感流模式方面，两译本较原文本呈现出更为明显的积极情感倾向，这种差异更多是由三文本消极情感流整体强度上的差异所引起。《你》的原文本、廖译本和邓译本体现在情感词上的差异与中西文化认同、两译者地域背景及两译本翻译策略等因素息息相关。本研究结合定量与定性分析，对原文本和两译本中的各类情感词及其所呈现的文体特征进行了描写与合理的解释，以期能够为后续更全面更系统的研究提供启示。

（参考文献略）