МОДЕЛІ УКРАЇНСЬКОГО ПЕРЕКЛАДУ МОВНИХ ЗАСОБІВ В АНГЛІЙСЬКОМОВНИХ НОВИННИХ ЗАГОЛОВКАХ: ПОЗИЦІЯ УТРИМУВАННЯ УВАГИ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2410-0927-2022-17-3Ключові слова:
риторика, диспозиція, новинний заголовок, позиція утримування уваги заголовка, моделі перекладу заголовків, конструкціїАнотація
Мета розвідки – виокремити і обґрунтувати доцільність використання моделей перекладу мовних засобів у позиції утримування уваги на матеріялі українських тлумачень англійськомовних заголовків. Позиція утримування уваги, співвідносна з присудком або групою присудка, характеризує референт, названий на початку заголовка. Задля досягнення поставленої мети залучено методологію риторичного аналізу з особливою увагою до канону диспозиції, під час якого референційний зміст заголовка розподіляється по позиціях привернення, утримування та спрямовування уваги читачів. Метод контекстуального аналізу застосовано для виявлення специфіки функціонування мовних засобів, які заповнюють позиції утримування уваги заголовків оригіналу й перекладу. У статті вперше виділено та схарактеризовано моделі перекладу мовних засобів у позиції утримування уваги заголовків BBC News. Виявлено, що мовні засоби з позиції утримування уваги англійськомовних заголовків передають українською за чотирма головними парадигматичними моделями: еквівалентною; специфікаційною; інтерпретаційною; граматикалізованими, які охоплюють інфінітивні, термінальні, модальні, складносурядні та складнопідрядні. Крім того, синтагматична модель поєднує два простіші різновиди: модальний і транзитивний. За еквівалентної моделі перекладу мовні засоби в позиції утримування уваги оригіналу відтворюють з урахуванням ідентичности значення або форми і значення. Специфікаційні моделі перекладу уточнюють значення мовних засобів у позиції утримування уваги оригіналу завдяки розрізненню рівнів категоризації позначуваних референтів і конкретизації зображуваних подій. Інтерпретаційна модель залучає додаткові мовні засоби для розтлумачення українським читачам дій суб’єкта граматикалізованою транзитивною конструкцією в позиції утримування уваги перекладу.
Посилання
Aristotle. Poetics. Nick Hern Books. 2020. 60 р. URL: https://www.perlego.com/book/1421171/poetics-pdf (дата звернення: 30.11.2022).
Croft, W. Morphosyntax: Constructions of the World’s Languages: Cambridge Textbooks in Linguistics. Cambridge : Cambridge University Press, 2022. 340 р. DOI: doi:10.1017/9781316145289
Dordevic, J. P. Translation in Serbian media discourse: the discursive strategy of argumentation as an adaptation technique. Perspectives. 2019. 28(3). Р. 454–468. DOI: https://doi.org/10.1080/0907676x.2019.1595068
Goldberg A. Constructions at Work: The Nature of Generalization in Language. Oxford : Oxford University Press, 2006. 280 с.
Goldberg A. The nature of generalization in language. Cognitive Linguistics. 2009. Vol. 20. № 1. С. 93–127.
Hagar N., Diakopoulos N., DeWilde B. Anticipating Attention: On the Predictability of News Headline Tests, Digital Journalism. 2022. 10:4. Р. 647–668. DOI: 10.1080/21670811.2021.1984266
Harris G. K., Stevenson C., Joyner H. Taking an Attention-Grabbing “Headlines First!” Approach to Engage Students in a Lecture Setting. Journal of Food Science Education. 2015. 14(4). Р. 136–141. DOI: https://doi.org/10.1111/1541-4329.12068
Hilpert M. Ten Lectures on Diachronic Construction Grammar. Leiden, The Netherlands : Brill, 2021. DOI: https://doi.org/10.1163/9789004446793
Hoffmann T. Construction Grammar (Cambridge Textbooks in Linguistics). Cambridge : Cambridge University Press, 2022. 336 р. DOI:10.1017/9781139004213
Iwama K. & Kano Y. Multiple News Headlines Generation using Page Metadata. ACLWeb: Association for Computational Linguistics, 2019. Р. 101–105, DOI: https://doi.org/10.18653/v1/W19-8612
Liao Y., Meng K., Zhang J., Liu G. Unleashing the Potential of Attention Model for News Headline Generation. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. Р. 1–8. DOI: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207206.
Mishra R., Zhang, Sh., POSHAN: Cardinal POS Pattern Guided Attention for News Headline Incongruence. In Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ’21), 2021. Р. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1145/3459637.3482376
Nordquist R. Construction Grammar. URL: https://www.thoughtco.com/what-is-construction-grammar-1689794 (30.11.2022).
Oakley, T. From Attention to Meaning: Explorations in Semiotics, Linguistics, and Rhetoric (new ed.). Pieterlen, Switzerland : Verlag Peter Lang, 2009. 268 р.
Potapenko S. Globalising and localising translation strategies from rhetorical perspective: Rendering English headlines into Ukrainian. SHS Web of Conferences. 105, 02001. 2021. DOI: https://doi.org/10.1051/shsconf/202110502001.
Rosch, E. Principles of categorization. In Allan Collins, Edward E. Smith (eds.). Readings in Cognitive Science, a Perspective From Psychology and Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers. 1978. Р. 312–322.
Saburova N., Fedorova C., Radnaeva L. (2020). Headline as a Means of Drawing Readers’ Attention in Modern English-Language Entertainment Media. Integrating Engineering Education and Humanities for Global Intercultural Perspectives. Springer: Cham. 2020. Vol. 131. Р. 1066–1072. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-47415-7_114
Schäffner C. Language, interpreting, and translation in the news media. In Malmkjær K., ed., The Routledge Handbook of Translation Studies and Linguistics. Abingdon and New York : Routledge, 2018. Р. 327–341.
Talavira N. English orientating constructions denoting location: classification and article use. Lingua Posnaniensis. 2017. 59(2). Р. 101–120. DOI: https://doi.org/10.1515/linpo-2017-0015
Tomasello M. First steps toward a usage-based theory of language acquisition. Cognitive Linguistics. 2000. Vol. 11. № 1/2. Р. 61–82.
Ueding G. Moderne Rhetorik von der Aufklärung bis zur Gegenwart. München: Beck, 2009. 135 р.
Xie J., Wang X., Wang X., Pang G., Qin X. An eye-tracking attention-based model for abstractive text headline. Cognitive Systems Research, 2019. 58, Р. 253–264. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2019.07.003
