Affiliation:
1. Ondokuz Mayıs Üniversitesi
Abstract
Günümüzde gelişen teknolojiden etkilenmeyen bir alandan bahsetmek neredeyse olanaksızdır. Çeviribilim alanı da teknolojik gelişmelerden kayda değer oranda etkilenmiştir. Bu etkiyi farklı açılardan olumlu ya da olumsuz olarak değerlendirmek mümkündür. Bir taraftan güncel makine çevirisi sistemleri tarafından sunulan kolaylık faktörü cezbedici bir unsur olarak değerlendirilebilirken diğer taraftan bu gelişmelerin çevirmenlik mesleği açısından ciddi bir tehdit teşkil edebileceği çıkarımında bulunulabilir. Makine çevirisi yazılımlarının bugünkü durumunu genel olarak incelediğimizde yapay zeka destekli nöral sistemlerin hafife alınamayacak derecede iyi sonuçlar verebildiğini gösteren çalışmalar mevcuttur. Bu çalışma yapay zeka destekli nöral ağlar kullanan DeepL Translate ve Google Translate çeviri sistemlerinin teknik özelliklerini ve güncel performanslarını karşılaştırmalı olarak ele almayı amaçlamaktadır. Karşılaştırma İngilizce-Türkçe ve Türkçe-İngilizce dilleri arasında her iki yazılıma da verilen aynı çeviri görevleri üzerinden yapılmıştır. Sağlıklı sonuç elde edebilmek için çeviri görevlerinde farklı metin türleri kullanılmıştır. Ortaya çıkan çeviriler standart bir dereceli puanlama anahtarı çerçevesinde üç farklı uzmanın kanısı alınarak değerlendirilmiştir. Söz konusu iki makine çevirisi yazılımının karşılaştırmalı çeviri performansı üzerinden elde edilen bulgular ışığında makine çevirisinin ilgili alanda ve sektörde gelecekti muhtemel rolü üzerine değerlendirmeler ortaya konmuştur.
Reference26 articles.
1. Barut, E. (2022). İstatistiksel Makine Çevirisi ile Nöral Makine Çevirisinin Dilbilimsel Parametrelerle Karşılaştırılması: Google Translate. Akdeniz Havzası ve Afrika Medeniyetleri Dergisi, 4(1), 103-118.
2. Banerjee, S. and Lavie, A. (2005). “METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments”. Proceedings of the ACL 2005 Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for MT and/or Summarization, 65-72.
3. Chan, S. W. (2014). “The development of translation technology: 1967–2013”. Routledge Encyclopedia of Translation Technology (s. 41-69). Routledge.
4. Çetiner, C. (2019). Makine çevirisi sonrası düzeltme işlemine (post-editing) yönelik kapsamlı bir inceleme. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, 6, 462-472. DOI:10.29000/rumelide.649333
5. Dreyer, M. and Marcu, D. (2012). “HyTER: Meaning-Equivalent Semantics for Translation Evaluation”. Proceedings of NAACL 2012 Seventh Workshop on Statistical Machine Translation, 162-171.