Empirical Translation Process Research: Past and Possible Future Perspectives

要約

過去40年にわたり、経験的翻訳プロセス研究（TPR）のモデルを開発し、評価する努力がなされてきたが、包括的なフレームワークはまだ見つかっていない。本稿では、CRITT TPR-DBの伝統の中で経験的TPRの進化をたどり、深く埋め込まれた翻訳プロセスをモデル化するためのフレームワークとして、自由エネルギー原理（FEP）と能動的推論（AIF）を提案する。また、関連性理論の基本概念（関連性、sモード、iモード）を定量化するための新しいアプローチを紹介し、関連性の最大化を自由エネルギーの最小化の特別なケースとして捉え、モニターモデルとの関係を確立する。FEP/AIFは数学的に厳密な基礎を提供し、異なるタイムライン上で展開される翻訳プロセスが組み込まれた深い時間的アーキテクチャのモデリングを可能にする。このフレームワークは、予測的TPRにおける将来の研究にエキサイティングな展望を開くものであり、人間の翻訳プロセスの理解を豊かにし、翻訳研究と認知アーキテクチャの設計の広い領域に貴重な貢献をする可能性が高い。

要約(オリジナル)

Over the past four decades, efforts have been made to develop and evaluate models for Empirical Translation Process Research (TPR), yet a comprehensive framework remains elusive. This article traces the evolution of empirical TPR within the CRITT TPR-DB tradition and proposes the Free Energy Principle (FEP) and Active Inference (AIF) as a framework for modeling deeply embedded translation processes. It introduces novel approaches for quantifying fundamental concepts of Relevance Theory (relevance, s-mode, i-mode), and establishes their relation to the Monitor Model, framing relevance maximization as a special case of minimizing free energy. FEP/AIF provides a mathematically rigorous foundation that enables modeling of deep temporal architectures in which embedded translation processes unfold on different timelines. This framework opens up exciting prospects for future research in predictive TPR, likely to enrich our comprehension of human translation processes, and making valuable contributions to the wider realm of translation studies and the design of cognitive architectures.

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