基于 SCI 論文語料庫的中醫涉新冠疫情術語調查及英譯分析

丘曉媛　譚珍珍　劉帥帥

摘 要：本研究建立了涵蓋3007篇關于新冠感染SCI論文摘要的語料庫，通過自然語言處理工具Sketch Engine， 根據詞目、詞匯密度及詞匯覆蓋率等多維量化指標，找出中醫SCI語料庫區別于西醫SCI語料庫的高頻術語并進行詞匯特點和英譯分析，從受眾角度考量海外讀者在理解相關中醫學術譯文方面是否存在問題，存在什么問題，以及如何在未來的中醫英譯實踐中改進這些問題，以進一步提升中醫海外傳播的實效性。

關鍵詞：中醫英譯；中醫術語；中醫術語英譯；新冠感染；中醫語料庫

中圖分類號：R278；H315.9文獻標識碼：ADOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2023.03.009

Abstract：Two corpora covering 3007 abstracts of academic texts on Corona Virus Disease 2019 were established and compared using Sketch Engine by their lemmas， lexical density and coverage to identify， in the corpus of English on Chinese medicine， lemmas of high frequency but at the same time of rare occurrence in the other one written from Western medical approach. Through analyzing how eligible lemmas were rendered into English from Chinese， we aim to detect problems， if any， that hinder target readers from sufficient comprehension of those translated terminologies on Chinese medicine and provide solutions accordingly.

Keywords： English translation on Chinese Medicine；Chinese Medicine Terminology; English translation on Chinese Medical Terminology; COVID19；Corpus of English on Chinese Medicine

收稿日期：2022-12-02修回日期：2023-03-07

基金項目：2022年廣東省本科高校教學質量與教學改革工程建設項目“數據驅動學習在高階《醫學英語》教學中的探索與實踐”（粵教高函【2023】4號）；廣東省哲學社會科學“十三五”規劃2020年度學科共建項目“粵港澳大灣區中醫文化外譯與疫后傳播研究：基于健康醫學的文化互聯”（GD20XWY15）；廣東省哲學社會科學“十三五”規劃 2020 年度學科共建項目“19世紀來華傳教士中醫譯介活動及其影響研究”（GD20XWY20）

0 引言

中醫藥文化是中華文化的優秀代表，進一步推進“一帶一路”走出去倡議，迫切需要帶動中醫藥海外創新發展[1]，截至“十三五”期間，中醫藥已傳播至196個國家和地區[2]，國際上建立了至少1000 多個中醫藥機構和民間學術組織[3]，學術交流活動日益頻繁。2020年1月30日起，隨著世界衛生組織宣告新冠疫情上升為國際事件，中醫藥海外傳播的重要性上升到全新的歷史高度。疫情傳播至 200 多個國家和地區，多國一度尋求中國的幫助，希望中國分享抗疫經驗[4]。臨床證據表明，在疫苗投入使用之前，中醫藥在預防、治療和康復等環節中發揮了重要作用[5]。這些寶貴的經驗及成果存在巨大的國際學術交流需求與價值。

翻譯是對外傳播的基本途徑，也是國家對外宣傳的必要手段。而翻譯的實效如何，海外讀者能否正確理解和接受，直接決定中醫科學在海外傳播的廣度與深度。只有傳播信息到達受眾并被受眾接受， 傳播才有效果和意義[6]。離開讀者，任何文本都無實際意義可言，更談不上文本的接受和效應[7]。因此，研究中醫英譯語料庫的受眾考量，具有重要時代意義。

1 文獻綜述與研究設計

文獻調查顯示，目前國內中醫翻譯領域的研究存在以下特點與不足：研究內容的主要載體是中醫典籍英譯文本[8]；研究語料主要來自《黃帝內經》和《傷寒雜病論》兩部典籍[9]；研究主題側重翻譯技巧（占比75.75%），僅少數研究對醫學英語翻譯進行了錯誤分析（占比6.06%）[10]；研究對象涉及語料庫的研究僅占1.23%[11]；雙語平行語料庫建設研究匱乏[12]。此外，受眾角度分析中醫翻譯實效性的研究不多，有學者從全球圖書館館藏量、被引頻次、海外讀者評論等維度調查中醫典籍的海外接受現狀[13-14]，發現“中醫藥典籍的國內譯本在海外的接受現狀不容樂觀”[13]，另有學者進行了中醫藥對外傳播的受眾研究，亦得出“中醫藥走出國門提升了中國的國際影響力，但‘走出去的程度仍不盡徹底”[15]等相似的宏觀結論。因此，本研究擬結合文本與讀者的緊密關系，以當下具有代表性和權威性的中醫抗新冠疫情SCI論文摘要語料庫為載體，以提高中醫對外傳播的受眾效果為目的，及時找出目前中醫英譯實踐中的迫切問題并提出具體的改進措施。

詞匯是語言產出的基本驅動單位。詞匯量越大，語言輸出效果越好[16-17]。大數據表明，隨著文本長度和難度的增加，詞匯量是不斷增長的，然而當詞匯量到達4000左右的時候，核心詞匯量的變化就不大了[18]。因此，從文本分析角度研究翻譯的實效性，只要探討核心詞匯的翻譯基準即可。

語言學史上出現過兩個關于詞匯的基本單位，分別是詞族（word family，包括頭詞及其屈折形式和派生變化）[19]與詞目（lemma，僅包括頭詞及其屈折形式）。基于語義在翻譯研究中的重要地位，本研究以詞目為基準。詞匯密度是語義的重要體現，詞匯密度即文本中實詞所占的比例[20]，實詞指所有攜帶意義的單詞。

關于核心詞匯的確定，本研究遵循詞頻為先、詞匯覆蓋率為主的原則。詞頻即詞目在語料庫中出現的頻率，分為絕對頻率和相對頻率。相對頻率也叫平均降頻（average reduced frequency，ARF），計算詞目在語料庫不同文本中平均出現的頻率，比絕對頻率更能體現詞目在語料庫中的價值。詞匯覆蓋率指“一組代表語料庫的基于頻率的單詞列表覆蓋文本所有單詞的比率”[21]。當詞匯覆蓋率到達95%/98%時，讀者才能基本/充分理解目標文本[22]。

2 研究方法

2.1 檢索方法及納排標準

在三大英文數據庫PubMed、EMBASE、Web of Science中檢索主題為“Chinese medicine”和“covid19”的文獻，起止時間為建庫至2022年4月30日。排除重復文獻后設置語種為英語，中國作者（第一作者名字為拼音）共發表文獻1007篇，選其摘要文本（共包含238 946英文字數）作為研究文本。另外在Web of Science中， 檢索主題詞為“covid19”，設定作者為英美作者（來自Harvard University/London University），選出前2000篇熱點核心論文（共包含741 486英文字數）的摘要，作為參照文本。

2.2 數據提取及分析

應用Sketch Engine數據分析工具對以上摘要語料庫的研究文本和參照文本進行交叉對比分析，“摘要是對一篇論文的精練總結，與主題相關性最強，涵蓋了一篇論文最核心的詞匯，選擇摘要庫作為聚焦語料庫可使檢索出的備選詞目更具相關性，減少人工篩選的工作量”[23]。

通過Sketch Engine 的關鍵詞（Keywords）功能對研究文本和參照文本進行交叉對比，將“focus on”設置為保持系統默認值1，即檢索的詞將聚焦在參照文本中罕有或幾乎不使用的詞匯，該設置一般用于術語提取，這里用于提取研究文本中的高頻但同時卻是參照文本中完全不使用或罕見的術語級詞匯進行系統分析；按照98%詞匯覆蓋率設定最低頻率為5，單詞術語以詞目（lemma）形式顯示。

接下來，對從以上操作獲得的3229條詞目進行逐一人工檢查，包括但不限于排除語料庫工具自動識別產生的少量錯誤和無關詞匯，如地名（China， Wuhan等）；合并多詞表達中部分因短語分割等錯誤形成的詞目，如Artemisia和annua兩個詞目合并為“青蒿素”同一含義；歸類近義詞的不同英譯，如麻黃有ephedra、Ephedra sinica、ephedrae等不同詞目。不確定詞目通過Sketch Engine 檢索結果頁面的索引行，查看詞目在研究文本中的上下文，并通過檢索參照文本的相關詞目上下文進行對比分析。

3 結果與討論

3.1 中醫抗新冠疫情SCI論文摘要高頻術語的詞匯特征

通過上述研究，可以發現（見表1），新冠感染主題下研究文本的詞匯密度即實詞所占比例（48.89%）比參照文本的詞匯密度（44%）高4.89%，尤其是前者的詞目、名詞、形容詞密度（4.96%、3.06%、1.10%），均明顯高于后者（1.85%、1.06%、0.53%）。雖然早期研究認為，當詞匯覆蓋率達到 95%時，讀者對文本的理解可以得到顯著提高[24]，但若要顯著提高對學術文本的理解，詞匯覆蓋率需要達到98%[16]。詞匯覆蓋率指的是所有單詞的比率，而研究文本僅在實詞詞目覆蓋率方面就比參照文本高了4.89%，若算上虛詞及同一個詞目的屈折和派生變化，這個數字至少要高幾倍。這個結果意味著，盡管是具有豐富的同主題背景知識的目標讀者，亦面臨詞匯覆蓋率不足的困境，難以完全理解研究文本中的中醫學術內容。國外有學者認為，因為中醫某些內容無法被西方理解，因此不被認同[25]。理解是傳播的基礎，要進行有意義的中醫國際傳播，則有必要對這些影響目標讀者充分理解中醫學術文本的高頻詞目進行定性分析，通過分析這些詞目的英譯特點及問題， 進一步提高中醫學術文本的翻譯質量，從而提升中醫的海外影響力。

3.2 中醫抗新冠疫情SCI論文摘要高頻術語的英譯特征

研究發現，納入詞目中占比最多的是中成藥名、中藥方名，共占26%。在對以上名稱進行英譯時，大部分譯者（68.57%）采取了音譯+意譯的方式。

譯者把中成藥名分為：（1）藥物通用名稱部分，用拼音進行音譯；（2）劑型部分，通過描述藥物用途或制劑性狀，進行意譯。如喜炎平注射液（Xiyanping Injection），玉屏風散（Yupingfeng Powder），疏風解毒膠囊（Shufeng Jiedu Capsule），逍遙丸（Xiaoyao pills），復方銀花解毒顆粒（FufangYinhuaJiedu Granules）。中藥劑型詞匯的高頻英譯（按ARF高低排序）見表2。

在翻譯中藥方名時，亦是首先音譯方名，然后用意譯來描述中醫術語“方”的內涵，如化濕敗毒方譯作Huashi Baidu Formula/Recipe等。

在中醫英譯實踐中采用音譯+意譯來翻譯中成藥名與中藥方名，有利于推進中醫藥的全球化發展。“比照西醫、求同存異”，牛喘月教授提出了這一中醫翻譯原則[26]。參考西醫醫藥體系，藥物包括：（1）通用名稱“generic name”，為藥物的化學名稱；（2）商品名稱“brand name”，為廠商的注冊商標名稱[27]。目前我國對西藥通用名稱的翻譯廣泛使用音譯，如阿司匹林（aspirin），布洛芬（ibuprofen），阿奇霉素（azythromycin）等。音譯藥物的通用名稱能快速實現藥品名稱的規范統一，杜絕出現同一種藥物多種譯名的混亂現象。因此將連花清瘟這個通用名稱進行音譯，具有較好的“回譯性”[28]， 便于中醫藥的國際傳播與交流；將中醫特有的中藥劑型進行意譯，有利于促進中醫藥文化的推廣與傳播。

3.3 中醫抗新冠疫情SCI論文摘要高頻術語的英譯問題

然而，研究文本中仍然存在“長期以來影響中醫翻譯健康發展的用詞不統一”[29]問題，不利于中醫用語英譯的國際標準化發展，亦影響中醫學術的傳播質量。

首先存在的英譯問題為用詞不統一。如舌苔的英譯有coating（ARF=4.06， F=24）和fur（ARF=2.33， F=10）。中醫術語“方”的英譯亦出現了分化（見表3）。

其中formula詞族中的屈折變化有兩個，分別是formulas（33.33%， 52/156）和formulae（19.87%， 31/156）。按照醫學英語名詞性后綴的相應規律，以a結尾的單詞復數應為ae，但實踐中也常寫作不規范的formulas。Formulation是formula的派生變化，兩者區別猶如urination（排尿）和urine（尿液），前者指過程，后者指成品。

根據《傳統醫學名詞術語國際標準》《中醫基本名詞術語中英對照國際標準》，“方劑”這一中醫術語的標準英譯應為formula[30-31]，prescription和recipe均為該術語定義的解釋/描述[29]。兩個標準均未出現formulae這個復數形式。

根據韋氏字典，formula的涵蓋范圍更廣，既有prescription的意思，也有recipe之意，從字典給出的例句還可看出，formula比recipe更具科學性，如奶粉配方milk formula，菜譜則為recipe。

研究數據亦表明，統一用formula翻譯“方劑”這一術語是大勢所趨。表3顯示formula詞族的絕對頻率值與平均降頻率值均遠大于其他詞匯。進一步分析發現，文本中以上詞匯出現的上下文還出現以下規律：用于翻譯某種特定的中成藥方、中藥成方或名方的時候，如連花清瘟方、化濕敗毒方等，formula（F=45）的頻率遠遠高于prescription（F=3）、recipe（F=2）或formulation（F=1）。而在表達方劑總稱的時候，formula和prescription經常替換使用，如TCM formulae/prescription，herbal formulae/prescriptions等。

第二個英譯問題為音譯不統一。研究發現，當音譯的中文字數大于等于4時，音譯出現分化。如連花清瘟的音譯有Lianhua Qingwen（71次），Lianhuaqingwen（17次），LianhuaQingwen，Lian Hua Qing Wen，LianhuaQingwen，LHQW，LH，LQ，LQC。當音譯的中文數量小于4時，音譯都能實現基本統一，如血必凈注射液（Xuebijing injection），逍遙丸（Xiaoyao Pills）等。中醫名詞英譯應遵循唯一標準[32]，無論音譯的源語數量出現任何變化，標準都不能變。若要統一標準，這里應該用Lianhuaqingwen（LHQW）。和Lianhua Qingwen相比，同是拼音，對于目標讀者來說都是生詞，無非是一個生詞和兩個生詞的區別，縮略語四個字母可提高藥名的辨識度，并且可以對其全稱進行音節區分，因此是較為合理的選擇，同時也是目前中醫翻譯實踐中需做較大改進的地方。

第三方面，研究中還發現存在少量誤譯現象，包括高頻術語的誤譯（見表4）。

首先，中藥劑型（湯劑、顆粒、膠囊）的完全音譯會使目標讀者無法通過拼音認識到中藥炮制的先進工藝，不利于中醫藥的國際傳播。Nigel Wiseman指出用greasy來翻譯膩（苔）是錯誤的，“greasy 是油脂、油滑的意思，slimy 才正確”[33]。最后，湯劑譯作soup、連花清瘟譯成lotus clearing plague等，均不利于中醫知識的正確傳播。連花指的是連翹、金銀花，而不是蓮花（lotus）。湯劑的標準譯名應為decoction[30-31]，該詞的ARF為70.03，而tang的ARF僅10.11，說明在中醫藥的對外傳播過程中，劑型術語的英譯較為接近規范化、統一化的目標。而中藥名的英譯則譯法較多，有學者調查國內外《方劑學》教材中出現的英譯方劑名稱發現，國內的翻譯注重方劑內涵（意譯），但回譯性差；國外的翻譯則側重方名的字面意義（直譯），出現很多語義偏離現象[34]，而本研究對象中連花清瘟的翻譯則是大部分（92.86%）采用音譯，其中Lianhua Qingwen占比72.45%，回譯性強，且容易實現用詞統一。

4 結語

本文從語料庫語言學視角出發，運用自然語言處理技術，構建了同一主題下中醫學術英語和西醫學術英語語料庫進行交叉對比的語料庫，總結當前新冠疫情背景下中醫學術傳播實踐中的不同高頻術語英譯版本，分析其詞匯和英譯特點，并提出問題與相應的改進措施，以促進中醫學術傳播的實效。

李照國教授呼吁，“用詞不統一，解釋不一致等弊端到了非解決不可的時候了”[28]。本研究進一步用語料庫數據說明，“用詞不統一”不僅阻礙英譯中醫用語在國外的標準化發展，還會影響目標讀者對中醫學術的充分理解，影響中醫在海外的傳播質量。

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作者簡介：丘曉媛（1983—），碩士，廣州中醫藥大學講師，研究方向為中醫翻譯與傳播、醫學英語教學。主持省部級項目1項，主編教材2本，發表期刊論文4 篇。通信方式：summersnow@gzucm.edu.cn。