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運用感知形容詞中文字型推薦之設計與分析

為了解決Sum-up noun的問題，作者林佳璇 這樣論述：

人工智慧設計在傳播與相關設計領域已經逐漸受到關注，利用人工智慧、機器學習、自然語言處理技術所建構的設計代理人與自動化高速設計系統開始在一些設計與電商平台上扮演非常重要的角色。字型推薦方法的開發可為未來自動化設計提供技術基礎，有助於即時化、客製化、低成本、極大量的新形態設計趨勢需求。本研究設計一個運用感知形容詞中文字型推薦方法，以詞嵌入技術配合所收集23個特定感知形容詞的隱喻詞彙開發出短文字語句之情感分類器，使得設計內容的文字能自動運算出最符合該輸入語句的情感表達結果，之後再利用感知形容詞與字型的對應關係，最後得出該文字語句字型運用的推薦建議，並評估此字型推薦方法的有效性。研究結果顯示，運用感

知形容詞中文字型推薦方法設計中，感知形容抽取演算法輸出結果與受測者對文句語意的理解較為相符，大部分中文字型指派與文字語意的匹配呈度高，但系統輸出的第一名字型與隨機字型之間對語意的匹配度影響較小。綜上所述，本研究所設計之推薦方法具有很高的可行性，但是仍有一定程度的改進空間。

台灣鄉土小說文化詞彙翻譯研究－－意識形態、贊助人與詩學之影響

為了解決Sum-up noun的問題，作者陳怡方 這樣論述：

本研究旨在探究《殺夫》及《美人尖》兩部台灣鄉土小說文化詞彙之英譯策略差異。作者援用勒菲弗爾（André Lefevere）提出之翻譯改寫理論，進行質化分析，以審視意識形態、贊助人及詩學三要素對於兩部鄉土小說英譯策略抉擇的影響。此外，作者採用量化分析，以調查兩部英譯小說中，三種類型文化詞彙，包括：1) 專有名詞（包括人名及地名）、2) 慣用語（包括俚語、方言、俗語）及3) 文化專有詞彙（包括物品、神明、習俗等）等之翻譯策略。同時，紐馬克（Peter Newmark）的六大翻譯策略，如：1) 直譯、2) 音譯、3) 增詞、4) 中性化用詞、5) 文化替代詞，及6) 複合策略，作為分析準繩，以檢視

兩部鄉土小說英譯本之「歸化」、「異化」的程度。　　分析數據結果顯示，在專有名詞方面，《殺夫》之譯者偏用直譯策略（45%），而《美人尖》譯者偏用音譯策略（80%），此差異原因可推測為中西譯者個人意識形態不同所造成，西方譯者偏用直譯策略以表達人名或地名之指涉意義；台灣譯者則偏用音譯策略，使譯文更具異質性，藉此吸引外國讀者。在慣用語方面，《殺夫》之譯者傾向使用中性化用詞（50%）；《美人尖》譯者則偏好使用直譯策略（65%），此差異可歸因於《殺夫》之英譯本為美國出版社出版，因此譯者使用較多歸化策略，讓譯文更流暢、通順。而《美人尖》之英譯本接受台灣文學館贊助，其目的乃是宣揚台灣在地文化，故其譯者使用異化

策略，讓外國讀者更了解台灣特有的文化及表述方式。於文化專有詞彙方面，《殺夫》譯者最常使用中性化策略（65%），但《美人尖》譯者傾向使用直譯策略來翻譯（40%）。其潛在原因為台灣主流詩學的改變。《殺夫》之英譯本為1986年出版，當時台灣為國民黨執政，因此受到其語言政策的影響，譯者用字遣詞上較為自然、接近目標語文化。然而於2000年政黨輪替後，民進黨推行鄉土語言教育及多元文化，台灣意識慢慢崛起，故《美人尖》之英譯本（2015出版）使用較多異化策略，方便西方讀者了解台灣民俗文化及各種傳統儀式、禁忌。綜而言之，本研究藉由比較兩部鄉土小說文化詞彙英譯之翻譯策略，探究意識形態、贊助人及詩學三大要素與翻譯策

略之連結關係。儘管研究所收錄之樣本為數不多，但其結果有助於學生及譯者了解翻譯的語外要素與翻譯策略選擇間的密切關係，並可供文化翻譯教學及相關研究參考。