Little happiness matters?蒙牛新广告语英文翻译引争议

蒙牛推出新广告语“只为点滴幸福”,英文版为“little happiness matters”,引发争议。专家和外籍人士普遍认为该英文表述有误,可能导致负面理解,与品牌初衷相悖。蒙牛坚持无误,但调查结果表明,该广告语可能误导公众,尤其是在英语学习者中产生错误示范。

9月20日晚,蒙牛在北京发布了全新的品牌广告及产品包装,这是13年来蒙牛首次切换形象,并打出“只为点滴幸福”的全新广告语,对应的英文广告语为“little happiness matters”。

随后的这段时间,包含上述中英文广告语等内容的蒙牛全新形象视频宣传片在各个网站、微博中广泛传播,甚至还登上了中央电视台的屏幕。

这个广告语乍看起来感觉翻译的不错,尤其是“matter”这个词用得比较到位、恰当,符合蒙牛想表达的意义。然而,考虑到little这个单词的含义,蒙牛的广告语真的正确吗?

在记者提出疑问后,蒙牛坚持认为该英文广告语没有问题。那么,蒙牛13年来首次切换形象主打的广告语究竟有没有错呢?记者为此进行了多轮调查,在先后采访30余位中国和外籍专家后,他们均表示,蒙牛的英文广告语错误明显。

 

蒙牛英文广告语是否存在错误或歧义?

带着疑问,记者首先查阅《牛津高阶英汉双语词典》和《朗文当代英语大辞典》等专业词典,并请教了两位十几年从事英语方面工作的专家,他们认为蒙牛的英文广告语是错误的。

a little/little的含义和用法:little表示少的,或者基本没有,相当于否定的意思;a little:一点儿,少量,表示还是有的,是肯定的意思。

蒙牛的英文广告语想表达的意思是“一点点的幸福也是重要的,也是有意义的”,这才与“只为点滴幸福”的含义相符。

然而,按照a little/little(不定冠词)指代的含义,“little happiness matters”应该翻译为“几乎没什么幸福是重要的”,或者“几乎没什么幸福是有意义的”;此外,还可以有另外一种理解,即little为副词作状语前置,整句是一个倒置句,还原过来为“happiness matters little”,翻译过来是“幸福并不重要”,“幸福没什么价值”(记者的后续问卷调查显示,很大一部分外国人认为此句是倒置用法)。

以上两种常见的理解不论哪一个,都与蒙牛想表达的意思截然相反了。

9月24日下午,记者将上述看法形成文字发给蒙牛公司,希望他们对这句广告语重新斟酌。当晚蒙牛集团公关总监给记者回复短信,表达了以下态度:

广告设计公司(麦肯光明)称这是英国谚语用法,该广告语也找了美国英国等多名专家确认过。关于“little”的中文解释,我们(麦肯光明)查阅了常用的权威词典(记者注:他们列举的词典为有道词典、爱词霸、金山词霸),认为little作为形容词呈现的时候,是表现“小的”、“细微的”,而只有作为名词使用的时候才会有“否定”的“少许”的意思。我们的这个口号中是little的用法是形容词,所以没有否定的意思。

针对蒙牛的上述答复,记者当晚在进一步调查的基础上回复对方:在讨论这样一个涉及到对与错、进而涉及到企业形象的严肃问题时,对方没有把那么多的专业词典纳入视线,仅仅查阅了网上词典就作为回复的依据,这是很不严肃的;而且,一直不使用网上词典的记者随后查阅有道词典,却发现了与蒙牛所说“little的用法是形容词,所以没有否定的意思”截然相反的证据。

little表示“否定”的“微量”、“少许”的含义时,其词性不只是名词,还包括形容词、副词,这已经推翻了蒙牛上面的回复;而记者查阅《牛津高阶英汉双语词典》和《朗文当代英语大辞典》等专业词典后确认,little 作为不定冠词和不定代词时,更是含有否定意味。因此,在“little happiness matters”中,不论little是用作形容词、不定冠词、或是副词,该广告语表达的意思都是否定的。

 

调查:27位外籍人士全部认为蒙牛英文广告语错误

本着对蒙牛英文广告语科学、负责任的态度,记者又请教了几位在大学专门从事英语教学工作的老师。

对外经贸大学英语学院商务英语学系朱晓姝教授的回答直截了当:在这句广告语中little是“几乎没有”的意思,与广告想表达的意境正好相反。

北京第二外国语学院吕和发教授多年从事跨文化交际和营销传播的研究,他认为,首先,litle使得这句广告语表达了否定的意思;其次,蒙牛的主要市场在国内,因此英文广告语在整个广告中只是一个补充成分,意义不大。不过对于英文广告语是否成功,他表示最好由母语为英语的人来评价,看他们能否接受。为此,他建议在母语为英语的人群中开展调查,看他们对这句广告语的看法。

记者随后遵从吕和发教授的建议,历时一周左右的时间,采取多种方式,在北京、伦敦、华盛顿等不同地点,对母语为英语者进行了调查。本次共调查外籍人士27人,其中英国和美国共25人(有5人是英语教师),1人为德国籍,另一人为荷兰籍。虽然后面两位人士母语不是英语,但是其中一人为英语硕士,并且二人均在美国工作生活多年,二人自我评价英语水平“as good as native speakers”(与母语为英语的人水平一样好),因此暂时也把这二人视作母语为英语者。

调查结果显示:27位外籍人士无一例外地认为“little happiness matters”的用法是错误的,它表达的含义是“幸福并不重要”,“幸福没什么意义”,完全是负面的意思。

有受调查者看后表示,这句广告语告诉我们,这家公司“并不关心我们的幸福”。还有两位外籍人士认为,该英文广告语是典型的Chinglish(中国式英语),看起来是根据中文广告语翻译过去的。(详细调查情况附后)

吕和发教授指出,好的广告语一般是先形成英文版,后选择中文版配对,因为英文广告语的难度要大得多。

 

短评:企业广告应考虑到教育责任

说实话,这次调查的结果让记者既略感意外,也不意外。略感意外的是,27位外籍人士全部认为该广告语有错误,而蒙牛一直坚称“该广告语已经多位英美专家确认过”,记者原本预期会有人支持该广告语;不意外的是,有问题就是有问题,大家的眼睛都是雪亮的。

可能蒙牛公司对这句广告语还有不同的理解和解释,但是记者认为,蒙牛应该认真考虑一下上述外籍人士的看法。一个连外国人都看不懂、甚至认为是错误的广告语,其存在的意义是什么呢?

广告是一个具有公共属性的产品,在如此多的媒体上刊发、播放,其受众群体是巨大的。对于广告主来说,广告需要实现其宣传的目的,但是同时也应该履行传播正确、传播美的义务,因此,不论广告的一部分在整体广告中的作用有多大,重要性有多大,都不应该存在错误,有歧义、有争议的东西也应尽量避免。

身为教师的英国人Michael Becker 指出,大公司肩负着很多责任,其中包括教育责任(educational responsibility),这是社会责任的一种。现在中国无数的孩子在学习英语,蒙牛这样的广告大面积投放后,会给孩子们一个印象:这句广告语在电视上播出,应该是很好的,是正确的。孩子们可能在无形中就学习它,并在以后使用它。然而,实际上它是错误的。

2006年,为迎接奥运会,北京市专门用了近一年的时间纠正公共场所错误英语标识。参与这一工作的一位专家说:“在翻译标识的过程中,我们发现了一些出错率非常高的情况,归根结底就是在翻译过程中没有把受众,即到中国来访的外国人放在中心位置,从他们的思维习惯和角度出发进行翻译,而是仍然从中国人的角度和思考方式来翻译。这就导致了很多问题,让外国人觉得莫名其妙,不知所云,甚至闹出笑话。”

“只为点滴幸福”——蒙牛的汉语广告语很好,以“幸福”为题眼,给人一种美好的感觉,而“点滴”可以让人很容易联想到牛奶,符合蒙牛企业的特性。但是英文广告语是极大的败笔,“little”在不严谨思考的情况下也许可以符合一小部分中国人的理解,然而在真正的英语中,它不仅不能表达出小、少量、点点滴滴的含义,反而使整个意思完全背离。

为了改变近一段时间以来负面缠身的不利状况,蒙牛下大决心、甩大手笔、花费大量资金进行了13年来首次形象切换,但迈出的第一步就出现了如此低级的错误,令人遗憾

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### Key Components and Concepts in Transformers Architecture Transformers rely heavily on self-attention mechanisms, which constitute a critical part of their design[^1]. Self-attention allows models to weigh the significance of different words within a sentence relative to every other word. This mechanism enables more effective processing of sequential data without being constrained by fixed-length context windows. The architecture also incorporates multi-head attention layers that permit the model to jointly attend to information from different representation subspaces at various positions. Each head learns distinct patterns leading to richer representations overall. Positional encodings are added to the input embeddings since the self-attention layer does not inherently capture positional relationships between tokens. These encodings provide necessary ordering information about sequences so that the network can understand where each element appears in relation to others. Normalization techniques such as Layer Normalization play an essential role too; they stabilize training dynamics across multiple stacked transformer blocks ensuring consistent performance throughout deep networks. Feed-forward neural networks follow after normalization steps providing non-linearity required for learning complex mappings between inputs and outputs. ```python import torch.nn as nn class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion): super(TransformerBlock, self).__init__() self.attention = MultiHeadAttention(embed_size, heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size) self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size) self.feed_forward = nn.Sequential( nn.Linear(embed_size, forward_expansion * embed_size), nn.ReLU(), nn.Linear(forward_expansion * embed_size, embed_size), ) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, value, key, query, mask): attention = self.attention(value, key, query, mask) # Add & Norm x = self.dropout(self.norm1(attention + query)) forward = self.feed_forward(x) out = self.dropout(self.norm2(forward + x)) return out ```
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