Linguística de Corpus como Instrumento de Avaliação de Tradução Literária
Pretendemos mostrar, aqui, como a Linguística de Corpus pode contribuir para a avaliação da Tradução Literária. Trata-se de uma metodologia que pode explorar, inclusive pela via estatística, uma grande quantidade de textos, percebendo-lhes padrões de ocorrência (de palavras ou expressões), que pode...
| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade de São Paulo
2009-12-01
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| Series: | TradTerm |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.revistas.usp.br/tradterm/article/view/46337 |
| Summary: | Pretendemos mostrar, aqui, como a Linguística de Corpus pode contribuir para a avaliação da Tradução Literária. Trata-se de uma metodologia que pode explorar, inclusive pela via estatística, uma grande quantidade de textos, percebendo-lhes padrões de ocorrência (de palavras ou expressões), que poderiam passar despercebidas devido ao próprio tamanho dos textos analisados. Também temos a possibilidade de determinar rapidamente concordâncias, definir palavras-chave, baseando-se em frequências de ocorrência, além de outros procedimentos relevantes para a tarefa de tradução. Para tanto, utilizaremos o programa WordSmith Tools, de Mike Scott (1998, versão 3), aplicando a abordagem da Linguística de Corpus na avaliação do conto “A Mother”, um dos quinze contos de Dubliners, de James Joyce (1914), e de duas traduções, uma de Hamilton Trevisan (1964) e outra de José Roberto O’Shea (1992). Entendemos que a avaliação de um texto literário supõe dois momentos; no primeiro, acontece a análise do texto original, na busca de suas características especiais, tanto de forma como de conteúdo. No segundo, dá-se o estudo comparado do texto original e suas traduções. Procederemos dessa forma em nossa avaliação, observando escolhas e soluções dos tradutores, numa perspectiva mais descritiva do que prescritiva, mas também apontando inadequações, na tentativa de perceber suas causas e, se possível, sugerindo novas possibilidades.
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| ISSN: | 0104-639X 2317-9511 |