Makine çevirisi nedir?
Makine çevirisi, insan müdahalesi olmaksızın bir metni bir dilden başka bir dile otomatik olarak çevirmek için yapay zeka kullanma işlemidir. Çağdaş makine çevirisi basit bir motamot çevirinin ötesinde, orijinal dildeki metnin hedef dilde tam anlamıyla anlatımını ortaya çıkarır. Tüm metin öğelerini analiz eder ve sözcüklerin birbirlerini nasıl etkilediğini tanımlar.
Makine çevirisinin faydaları nelerdir?
Çevirmenler, daha hızlı ve etkili çeviriler yapabilmek için makine çevirisi hizmetlerini kullanır. Aşağıda makine çevirisinin bazı faydalarından bahsediyoruz:
Otomatik çeviri yardımı
Makine çevirisi profesyonel çevirmenlere iyi bir başlangıç noktası sağlar. Birçok çeviri yönetim sistemi bir veya daha fazla makine çevirisi modelini iş akışlarına entegre eder. Çevirileri otomatik olarak başlatmak, ardından bunları son düzenleme için çevirmenlere göndermek için gerekli ayarlara sahiplerdir.
Hız ve hacim
Makine çevirisi çok hızlı çalışır ve neredeyse anlık olarak milyonlarca sözcük çevirir. Gerçek zamanlı sohbet veya geniş ölçekli hukuki davalar gibi büyük miktarda verinin çevirisini yapabilir. Aynı zamanda yabancı dildeki dosyaları işler, uygun terimler arar ve gelecekteki uygulamalar için bu terimleri unutmaz.
Geniş dil seçeneği
Birçok büyük makine çevirisi sağlayıcı 50-100+ dilde destek sağlar. Çeviriler aynı zamanda birden çok dil için eş zamanlı gerçekleşir ve bu da küresel ürün sunumları ve belge güncellemeleri için faydalıdır.
Uygun maliyetli çeviri
Makine çevirisi pazara sürüm süresini azaltırken üretkenlik ve daha hızlı çeviri teslim etme özelliğini arttırır. Makine çevirisi hem maliyeti hem de teslimat süresini azaltan temel ancak değerli çeviriler sağladığı için daha az insan katılımı vardır. Örneğin, yüksek hacimli projelerde içeriği farklı dillere çevirmeden önce otomatik olarak etiketlemek ve düzenlemek için makine çevirisini içerik yönetim sistemlerinizle entegre edebilirsiniz.
Makine çevirisinin bazı kullanım durumları nelerdir?
Makine çevirisinin aşağıda verilenler gibi bazı kullanım durumları vardır:
İç i̇letişim
Dünya çapında farklı ülkelerde faaliyet gösteren bir şirket için iletişimi yönetmek zor olabilir. Dil becerileri çalışandan çalışana değişebilir ve bazıları şirketin resmi dilini yeterince iyi anlamayabilir. Makine çevirisi, iletişimdeki dil bariyerini azaltmaya veya ortadan kaldırmaya yardımcı olur. Kişiler, metnin çevirisini hızlı bir şekilde elde eder ve içeriğin ana mesajını anlar. Sunumları, şirket bültenlerini ve diğer yaygın iletişimlerini çevirmek için kullanabilirsiniz.
Dış iletişim
Şirketler, dış paydaşlar ve müşterilerle daha etkin şekilde iletişim kurmak için makine çevirisini kullanır. Örneğin, küresel partnerler ve müşteriler için önemli dosyaları farklı dillere çevirebilirsiniz. Eğer çevrimiçi bir mağaza birçok farklı ülkede faaliyet gösteriyorsa makine çevirisi ürün değerlendirmelerini çevirebilir ve böylece müşteriler bunları kendi dillerinde okuyabilir.
Veri analizi
Makine çevirisinin bazı türleri milyonlarca kullanıcı yorumunu işleyebilir ve kısa sürede oldukça doğru sonuçlar verebilir. Şirketler sosyal medya ve web sitelerinde her gün paylaşılan çok sayıda içeriği analiz için çevirir. Örneğin, çeşitli dillerde yazılmış müşteri görüşlerini otomatik olarak analiz edebilirler.
Çevrim içi müşteri hizmetleri
Makine çevirisi ile markalar, hangi dili konuşurlarsa konuşsunlar dünyanın her yerindeki müşterilerle etkileşime geçebilirler. Örneğin, makine çevirisini aşağıdakiler için kullanabilirler:
- Tüm dünyadan müşteri taleplerini doğru şekilde çevirme
- Canlı sohbet ve otomatik müşteri hizmetleri e-postalarının ölçeğini genişletme
- Daha fazla çalışan istihdam etmeden müşteri deneyimini geliştirme
Hukuki araştırma
Hukuk departmanı farklı ülkelerde hukuki belgeler hazırlamak için makine çevirisi kullanır. Makine çevirisiyle, işlemesi zor olabilecek farklı dillerdeki çok sayıda içerik analize uygun hale gelir.
Makine çevirisinin tarihi nedir?
İnsan dillerini, bilgisayar kullanarak otomatik olarak çevirme fikri ilk olarak 1950’lerin başlarında ortaya çıkmıştır. Fakat o dönemde, çevirinin karmaşıklığı bilgisayar bilimciler tarafından yapılan ilk tahminlere göre oldukça yüksekti. Eski cihazların kapasitelerinin üzerinde çok fazla veri işleme gücü ve alanı gerektiriyordu.
Bilgisayar yazılımı veri ve donanımı 2000’lerin başında temel makine çevirisi yapabilme kapasitesine sahip oldu. Eski geliştiriciler bilgisayarlara metin çevirmeyi öğretmek için istatistiksel dil veri tabanlarını kullandı. Bu, çok fazla el emeği ve zaman gerektiriyordu. Eklenen her bir dil bu dilin gelişimi için bir baştan başlama gerektiriyordu. O zamandan bu yana makine çevirisi hız ve kesinlikte gelişmiş ve birkaç farklı makine çevirisi stratejisi ortaya çıkmıştır.
Makine çevirisine farklı yaklaşımlar nelerdir?
Makine çevirisinde orijinal metin veya dile kaynak dil denir ve çevirmek istediğiniz dile hedef dil denir. Makine çevirisi aşağıdaki temel iki adımlı işlemle çalışır:
- Orijinal metnin kaynak dil anlamını çözümlemek
- Anlamı hedef dile aktarmak
Dil çevirisi teknolojisinin bu makine çevirisi sürecini nasıl uyguladığına dair bazı ortak yaklaşımlar sunuyoruz.
Kurala dayalı makine çevirisi
Dil uzmanları belirli endüstriler veya konular için yerleşik dil kuralları ve iki dilli sözlükler geliştirir. Kurala dayalı makine çevirisi belirli içeriği doğru bir şekilde çevirmek için bu sözlükleri kullanır. İşlemdeki adımlar bunlardır:
- Makine çevirisi yazılımı giriş metnini ayrıştırır ve bir geçiş gösterimi oluşturur
- Dil bilgisi kurallarını ve sözlüklerini referans olarak kullanarak gösterimi hedef dile dönüştürür
Artılar ve eksiler
Kurala dayalı makine çevirisi belirli bir sektör veya konuya uyarlanabilir. Öngörülebilirdir ve kaliteli çeviri sağlar. Fakat kaynak metnin hata veya dâhili sözlüklerde bulunmayan sözcükler içermesi durumunda ortaya kötü sonuçlar çıkarabilir. Bunu geliştirmenin tek yolu düzenli olarak manuel şekilde sözlükleri güncellemektir.
İstatistiksel makine çevirisi
İstatistiksel makine çevirisi dilbilimsel kurallara dayanmak yerine, bir metni çevirmek için makine öğrenimini kullanır. Makine öğrenimi algoritmaları halihazırda var olan çok sayıda insan çevirisini analiz eder ve istatistiksel modeller arar. Ardından, yazılım yeni bir kaynak metin çevirisi istendiğinde akıllıca bir tahminde bulunur. Belirli bir sözcüğün veya cümlenin hedef dilde başka bir sözcük veya cümleyle birlikte olacağına dair istatistiksel olasılık temelinde tahminlerde bulunur.
Söz dizimine dayalı makine çevirisi
Söz dizimine dayalı makine çevirisi, istatistiksel makine çevirisinin bir alt kategorisidir. Söz dizimsel birimleri çevirmek için dil bilgisel kuralları kullanır. Söz dizimi kurallarını istatistiksel çeviri modelleriyle birleştirmek için cümleleri analiz eder.
Artılar ve eksiler
İstatistiksel yöntemler her bir dil çifti için milyonlarca sözcük öğrenimi gerektirir. Ancak yeterli veri olduğunda makine çevirisi doğru sonuçlar verir.
Nöral makine çevirisi
Nöral makine çevirisi, dil öğrenmek ve sinir ağları adı verilen belirli bir makine öğrenimi yöntemini kullanarak bu bilgiyi sürekli olarak geliştirmek için yapay zeka kullanır. Genellikle istatistiksel çeviri yöntemleriyle birlikte çalışır.
Sinir ağı
Sinir ağı insan beyninden ilham alınan, birbirine bağlanmış düğümler setidir. Bu, giriş verilerinin bir çıktı yaratmak için birkaç birbirine bağlanmış düğümden geçtiği bir bilgi sistemidir. Nöral makine çevirisi yazılımı çok büyük veri kümeleriyle çalışmak için sinir ağlarını kullanır. Her düğüm, çıktı düğümü nihai sonucu verene kadar kaynak metinde hedef metne atfedilen bir değişiklik yapar.
Nöral makine çevirisi ve diğer çeviri yöntemleri
Sinir ağları, çıktı cümlesini üretirken her adımda giriş cümlesinin tamamını dikkate alır, Diğer makine çevirisi modelleri, bir giriş cümlesini sözcük ve cümlelere bölerek onları hedef dildeki bir sözcük veya cümleyle eşleştirir. Nöral makine çevirisi sistemleri, diğer yöntemlerin birçok sınırlılığını tespit edebilir ve genellikle daha kaliteli çeviriler üretir.
Hibrit makine çevirisi
Hibrit makine çevirisi araçları iki veya daha fazla makine çevirisi modelini tek parça bir yazılımda kullanır. Tekli bir çeviri modelinin etkililiğini arttırmak için hibrit yaklaşımı kullanabilirsiniz. Bu makine çevirisi işlemi yaygın olarak kurala dayalı ve istatistiksel makine çevirisi alt sistemlerini kullanır. Nihai çeviri çıktısı, tüm alt sistemlerin çıktısının bir kombinasyonudur.
Artılar ve eksiler
Hibrit makine çevirisi modelleri, tekli çeviri yöntemlerine bağlı sorunların üstesinden gelerek başarılı bir şekilde çeviri kalitesini arttırır.
Bilgisayar destekli çeviri aracı nedir?
Bilgisayar destekli çeviri (CAT) araçları, yazılı çeviriyi desteklemek amacıyla makine çevirisi yazılımlarıyla birlikte çalışır. CAT araçları düzenleme, yönetme ve saklama gibi çeviriyle ilgili görevleri otomatikleştirir. Metin, CAT yazılımına yüklenir ve sözcük öbekleri, cümleler veya paragraflar gibi segmentlere ayrılır. Yazılım, her bölümü ve çevirisini bir veri tabanına kaydederek çeviri sürecini hızlandırır ve önceki çevirilerle tutarlılığı garanti eder.
Birçok küresel şirket çeviri gerektiren projeleri otomatikleştirmek için CAT yazılım araçlarını kullanır.
Otomatik çeviri
Otomatik çeviri, tekrarlayan çeviriyle ilgili görevleri gerçekleştirmek için CAT aracında yerleşik olarak bulunan herhangi bir otomasyonu ifade eder. Otomatik çeviri, sisteme otomasyon kullanmasını söyleyen metne gömülü tetikleyicilerle çalışır. Örneğin, yaygın olarak kullanılan metni bir veri tabanından belgelere eklemek için kullanabilirsiniz.
En doğru makine çevirisi teknolojisi nedir?
Nöral makine çevirisi evrensel olarak en doğru, çok yönlü ve akıcı makine çevirisi yaklaşımı olarak kabul edilir. 2010’ların ortasındaki bulunuşundan beri nöral makine çevirisi en gelişmiş makine çevirisi teknolojisi olmuştur. İstatistiksel makine çevirisine göre, akıcılıktan genellemeye, daha doğrudur. Makine çevirisi gelişiminde artık standart olarak görülmektedir.
Bir makine çevirmeninin performansı aşağıdakileri de içeren birkaç faktöre dayanır:
- Makine çevirisi motoru veya teknolojisi
- Dil çifti
- Mevcut öğrenme verisi
- Çeviri için metin türleri. Yazılım belirli bir dil veya kaynak için daha fazla çeviri yaptıkça daha kaliteli çıktı üretir. Bir kez öğrendikten sonra sinirsel makine çevirisi daha doğru, daha hızlı ve dil eklemek daha kolay hâle gelir.
Makine çevirisi insan çevirisinin yerini alabilir mi?
Makine çevirisi mantıklı olduğu ve yüksek hacimlerde gerekli olduğu birkaç durumda insan çevirisinin yerini alabilir. Örneğin, birçok hizmete ilişkin şirket makine çevirisini anlık sohbet veya e-postalara hızlı cevap özelliği aracılığıyla müşterilere yardım etmek için kullanırlar. Ancak, web siteleri veya mobil uygulamalar gibi daha detaylı içeriklerde çeviri hatalı olabilir. Kullanılmadan önce içeriği bir insan çevirmenin düzenlemesi önemlidir.
Amazon Translate Size Nasıl Yardımcı Olabilir?
Amazon Translate; hızlı, yüksek kaliteli, uygun maliyetli ve özelleştirilebilir dil çevirisi sunan bir nöral makine çevirisi hizmetidir. Farklı kullanıcılarınız için web siteleri ve uygulamalar gibi içerikleri yerelleştirebilirsiniz, analiz için büyük hacimlerdeki metinleri kolayca çevirebilirsiniz ve farklı dilleri konuşan kullanıcılar arasında iletişimi etkili bir şekilde mümkün kılabilirsiniz. Amazon Translate kullanarak aşağıdakileri yapabilirsiniz:
- Basit bir API seçimiyle uygulamalarınıza kolayca entegre etmek
- Marka adlarınızın, model adlarınızın ve diğer benzersiz terimlerin nasıl çevrileceğini belirlemek için özel terminoloji özelliğiyle makine çevirisi çıktılarınızı özelleştirmek
- Hızlı ve güvenilir çevirilerle çeviri ihtiyaçlarınızı karşılama konusunda ölçek belirlemek
Amazon Translate’i kullanmaya başlamak için bugün bir AWS hesabı oluşturun.
AWS'de sonraki adımlar
AWS Ücretsiz Kullanımı ile ücretsiz hizmetlere anında erişim sağlayın.
