3.4.3.2. Aplicación del modelo a una entrada de una unidad léxica especializada

Tomamos de Frawley (1988: 203) la descripción del término "masa" en los aspectos sintáctico, semántico y léxico.

(11)
Mass: noun
X = 1 Y = 2 Z = 3
N N N
A body’s, X’s, ratio of force, Y, to acceleration, Z.
Funciones léxicas:

(12) Anti Ao (mass) = massless
(13) Anti(mass) = zero mass
(14) Centr(mass) = center of mass
(15) Cont Oper₀(mass) = conserve
(16) Cont S₀(mass) = equation of continuity
(17) Culm(mass) = point mass
(18) Excess(mass) = mass excess
(19) Fact₀ S_med(mass) = pair creation
(20) Fin S₀ (mass) = annihilation, conversion [into energy]
(21) Func₀(mass) = circulate
(22) Func₂(mass) = react to, determine
(23) Labor₁₂(mass) = determine
(24) Labor₂₁(mass) = change [motion of], accelerate
(25) Labor₂₃(mass) = produce
(26) Magn(mass) = density
(27) Minus Func_o(mass) = decrease
(28) Mult(mass) = crystal
(29) Oper₁(mass) = have, be characterized by, possess
(30) Plus Func_o(mass) = increase
(31) Pred(mass)= be
(32) Propt(mass)= because of, out of, from
(33) S₁(mass)=body, particle
(34) S₂(mass)= force
(35) S₃(mass)= acceleration
(36) S_res(mass) = weight
(37) Sympt(mass) = manifestations of
(38) Syn(mass) = energy
(39) Ver(mass) = rest mass, proper mass

Las ventajas de esta representación incluyen la inclusión de todas las co-ocurrencias del término mass que, por ejemplo, dan cuenta del número limitado de verbos que coaparecen con el término. También vemos cómo mass activa, dentro de sus relaciones paradigmáticas, sinónimos y antónimos. Se observan las posibilidades de derivación del término. Además, puesto que el modelo está basado en redes relacionales, es útil para la informatización del lexicón.

Las desventajas del modelo derivan de la extensión de las entradas, poco práctica para el soporte de libro, y la dificultad de comprensión del metalenguaje utilizado, que precisa instrucción para su uso.

Las aplicaciones del modelo a la lexicografía especializada son claras. Por un lado se evita la vaguedad en las definiciones y además se hace uso real del experto como informador. El ECD muestra las colocaciones que acompañan a cada entrada, es decir las colocaciones reales. En este sentido, su aplicación en lexicografía especializada implica la atribución de colocaciones de uso entre especialistas para las entradas de uso entre especialistas. No se contempla la adaptación del diccionario a una audiencia lega, puesto que el diccionario emplea un metalenguaje universal. Sin embargo, puesto que la transmisión de conocimiento de especialista a lego es más que deseable, sería interesante profundizar en formas de representación que adaptasen el conocimiento especializado al lego. Hay autores que ponen en duda la viabilidad de esta empresa. En este sentido, Frawley (1988: 199) afirma:

A specialized dictionary for specialists is a very different thing from a specialized dictionary for laymen. The former is easier to write since the terms are restricted; the latter is very difficult to write since it is not really a dictionary at all, but a translation manual from specialized language to ordinary language, and in that translation, as in every translation, there is no assurance that specialized meaning will be preserved since the very purpose of specialized language is to differentiate specialized meaning from ordinary meaning.

El autor abunda aún más diciendo:

That is why specialized dictionaries for laymen seem banal and popularizing, and why a specialized dictionary for both the specialist and the layman seems a useless hybrid.

Con respecto a estas afirmaciones tenemos varios puntos que comentar:

(a)  En el proceso de "traducción" de lenguaje especializado a lenguaje ordinario, no hay razón para pensar que el contenido especializado, la carga semántica no pueda mantenerse. Existen magníficas traducciones con cambio de registro que transmiten la carga especializada del discurso a destinatarios legos.
(b)  En nuestra opinión, es precisamente este "híbrido" entre diccionario destinado a expertos y diccionario destinado al público general lo que sería de gran utilidad para el traductor que, podría beneficiarse, como no-experto, de definiciones sencillas y asequibles a la vez que podría acceder a datos distintivos de distintas situaciones de comunicación, aplicables a sus diferentes encargos de traducción.

En este sentido, es más que deseable trabajar con el experto para la elaboración de entradas con información pragmática para los distintos contextos. En la aplicación del modelo del ECD se ha trabajado también adaptando las entradas de un diccionario convencional a la descripción del modelo. Sin embargo, este procedimiento no es deseable para la descripción fraseológica, ya que dejaría fuera información contextual recogida de córpora.

La aplicación del modelo desde el análisis de córpora es deseable, es decir el procedimiento "de abajo-arriba", del macrotexto a las entradas del diccionario. Además el procedimiento puede ser entendido a la inversa, "de arriba-abajo"; es decir también la información recogida en las entradas forma un pequeño esquema para la creación de textos (Frawley 1988: 354). Ambos procedimientos son viables y válidos; será el enfoque y las necesidades del proyecto en cuestión lo que determine la elección de uno u otro.

A continuación ilustramos con un ejemplo la forma en la que el texto se convierte en una entrada léxica, y subrayamos la validez de este enfoque para la atribución de relaciones en modelos de traducción automática.

El texto trata sobre neurociencia; numeramos las oraciones para la siguiente referencia.

(40)
(1)We know that cortisol, norepinephrine, dopamine and serontin are found in the brains of humans. (2)Cortisol has been found in higher concentrations in brain tissue than in blood (400ug/100mg brain and 15 ug/100ml of blood: Touchstone, 1966). (3)In rats isotypically labeled cortisol, when injected intravenously, enters brain tissue" [McClure and Cleghorn 1969, 533].

Para reducir este texto a sus funciones léxicas, Frawley procede a eliminar todas las marcas de discurso y sintaxis de modo que sólo quede la información puramente léxica. Tras eliminar dicha información irrelevante, las funciones léxicas que nos quedan son las siguientes:

Oración (1)
Cortisol-find (= found)
Norepinephrine-find (= found) (41) Oper₀(c,n,d,s) = find
Dopamine-find (= found)
Serontin-find (found)
Cortisol-in brain
Norepinephrine-in brain
Dopamine-in brain (42) Loc_in+S_loc(c,n,d,s) = in brain
Serontin-in brain
Brain-human (43) S₁(brain) = human

Oración (2)
Cortisol-find ( = found) (44) Oper_o(c) = find
Cortisol-in higher concentrations (45)Manif+Plus+Mult(c) = in higher concentrations.
Concentrations-in brain tissue (46) Loc_in+ S_loc(con) = in brain tissue
Concentrations- in blood (47) Loc_in+ S_loc(con) = in blood

Oración (3)
Cortisol-enters (48) Func₂(c)= enter
Cortisol-injected (49) Oper₁(c)= inject
Injected-intravenously (50) Adv₁(inject)=intravenously
Cortisol-labeled (51) Oper₁(c)= label
Labeled-isotypically (52) Adv₁(label) = isotypically
Injected-in rats (53) Loc_in+S_loc(inject) = in rats

De este breve análisis se desprende la utilidad del modelo del ECD en la descripción del léxico especializado. El modelo, a través de las funciones léxicas, permite las relaciones entre términos, dando cuenta de la información semántica y colocacional y permitiendo poner de relieve las lagunas léxicas y terminológicas.

Antes de comenzar a analizar las unidades fraseológicas (UF), profundizaremos en el porqué del tema escogido y expondremos la composición de nuestro corpus.

Tal y como hemos venido defendiendo a lo largo de los capítulos I, II, III y IV, nuestro interés se centra en el análisis fraseológico desde las necesidades del traductor, por lo que analizaremos las UF desde una perspectiva pragmática con la vista puesta en la presencia de distintas UF según el tipo de texto y condicionadas por la situación de comunicación. Pensamos que sólo con esta visión podremos encontrar formas de ofrecer al traductor herramientas que le ayuden a llevar a cabo distintos encargos de traducción.

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