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基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径
Accurate English Translation Teaching and Implementation Path Based on Big Data

中的汉英段落翻译为例，具体应用流程如下。
①认知和建构核心句

在翻译实践中对核心句的认知，主要是认知承载句子主干意义的“主谓”核
心结构。如：
SVP———京剧是（中国的）国粹——Peking Opera is the quintessence（of
China）.

SVP——服饰、脸谱很受（观众）欢迎——The costumes and masks are very
popular（among the audience）.
SVP——精致的面部化妆和华丽的服饰是京剧的两个特色——The elaborate

facial makeup and gorgeous costumes are two distinguished characteristics of Peking
Opera.
SVO——不同服饰类型反映（不同人物的）身份特征——Different style of
costumes are used to reflect the identity（of different characters）.

SVP——脸谱是（京剧中塑造人物形象的）重要手段——The masks are very
important way.(to shape the characters in Peking Opera)
SVOC——脸谱的颜色让人一看便知善恶——The color of the masks may

enable people to tell whether the hero is a hero from a villain.
②产出附加成分的译文
附加成分主要是指不影响句子的核心主谓结构和核心意义的修饰性词汇及

短语、非谓语动词、插入语及从句。英语中的这类附加成分都有明确的区分度，
一般独立于核心句而存在。然而，在汉语中的此类附加成分一般都是融于整句中
共存。因此，在汉译英过程中，要通过认真研读原文本来认知其中的核心句部

分及附加成分，再进行语际间的功能转换。“中国的”“自 18 世纪 70 年代‘徽
剧’入京后发展而成”“作为一门古老的艺术”“京剧中塑造人物形象的”“它
是用不同的颜色在脸上勾画出来的”等修饰性附加成分，可通过介词短语“of
China，as a traditional art”，定语从句“which came into being...，which is painted

with different colors...，”动词不定式“to shape the characters”等修饰性短语及从
句进行翻译转换。

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