CONSTRUÇÃO DE CORPUS BILÍNGUE PORTUGUÊS-INGLÊS COM MARCAÇÃO XML DE ITENS CULTURAIS-ESPECÍFICOS EM TRADUÇÃO INTERLINGUAL
DOI:
https://doi.org/10.48075/rt.v18i45.29291Palavras-chave:
Vidas Secas, Barren Lives, Tradução Interlingual, Corpus BilingueResumo
Este trabalho visa apresentar a utilização de marcação em eXtensible Markup Language (XML) para anotação de Itens culturais específicos na construção de um corpus bilíngue no par português-inglês. Para tanto, delimitam-se os seguintes objetivos específicos: i) Apresentar os estágios iniciais da construção de um corpus bilingue com marcação XML; ii) Apresentar uma proposta de lógica de anotação de Itens culturais específicos no corpus; e iii) Fazer anotações de itens cultuais específicos no corpus com marcação XML. Os textos utilizados para a construção do corpus apresentado neste trabalho correspondem aos capítulos Mudança e Fabiano, da obra Vidas Secas, de Graciliano Ramos, e suas respectivas traduções por Ralph Edward Dimmick em Barren Lives, intituladas A New Home e Fabiano, respectivamente. Metodologicamente realiza-se um estudo experimental, orientado aos estudos de corpora construindo um corpus bilíngue, apontando os critérios de anotação, a construção e a orientação do corpus para os interesses de pesquisa no campo dos Estudos da Tradução, a partir de um recorte inicial da obra estudada e sua respectiva tradução. Como fundamentação teórica, parte-se dos estudos de Hardie (2014), Aixelá (2013), Magalhães (2001), entre outros autores que discutem os Estudos da Tradução, Linguística de corpus e Itens Culturais-específicos. Com a marcação XML busca-se realizar anotações identificando itens culturais específicos do sertão nordestino para observar o tratamento dado às especificidades no processo de tradução. Os resultados destacam que a utilização da marcação XML possibilita a identificação de padrões na tradução para lidar com itens culturais específicos do sertão nordestino, permitindo quantificar traduções, estrangeirizações e domesticações, possibilitando tornar a análise mais eficiente.
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