Makine çevirisi çıktılarının karşılaştırmalı kalite analizi: Muvafakatname üzerine bir örnek çalışması

Abstract

Makine çevirisi programları, ilk ortaya çıktıklarından, özellikle de 20. yüzyıldan bu yana önemli ölçüde gelişmiştir. Çeviri programlarının yanı sıra, metin üretimini ve çeşitli süreçlerini desteklemek için farklı türde dil araçları da geliştirilmiştir. Başlangıçta sadece sözlük veya veri tabanı olarak kullanılan birçok dil aracı, zaman içinde farklı işlevlere sahip yazılım ve programlarla geliştirilmiştir. Tüm bu araçların desteğiyle günümüzde çevirmenler, çeviri yazılımları ve çeviri destek yazılımları ile sadece alternatif makine çevirisi çıktılarını düzenleyerek büyük bir verimlilik elde edebilmektedir. Bu tezin amacı, farklı makine çevirisi programları ve son biçimleyicilerin çıktılarının hukuk metinlerinin çevirisine ne ölçüde katkı sağlayabileceğini ve daha kaliteli makine çevirisi çıktıları elde etmenin ne derece mümkün olabileceğini araştırmaktadır. Bu tezde açık kaynak makine çevirisi araçları olarak Reverso, Systran, Yandex Translate, Google Translate ve Deep L kullanılmıştır. Bu beş makine çevirisi programının çıktıları Grammarly ve QuillBot ile test edilmiştir. Bu amaçla tez, hukuki bir metin örneği olarak bir muvafakatnameyi Türkçeden İngilizceye çevirirken mümkün olan en kaliteli sonucu elde etmeyi amaçlamaktadır. Sonuçlar, son biçimleyicilerle kontrol edildikten sonra, Eugene Nida'nın Eşdeğerlik Kuramı kapsamında ve önceden belirlenmiş hata kategorileri altında analiz edilmiştir. Sonuç olarak, hukuki metin çevirilerinde makine çevirisi ve son biçimleme kombinasyonunun nasıl daha kaliteli sonuçlar sunabileceği gözlemlenmiştir.

Machine translation programs have evolved significantly since their first creation, especially since the 20th century. In addition to translation programs, different types of language tools also have been developed to support text production and different editing processes. Many language tools that have been initially used only as dictionaries or databases have been developed over time with software and programs with different functions. With all the support of these tools, translators today are now able to achieve a great deal of efficiency by only editing alternative machine translation outputs with translation software and translation assistance software. The purpose of this thesis is to investigate to what extent the outputs of different machine translation programs and language tools can contribute to the translation of legal texts and how it is possible to obtain higher-quality machine translation outputs. In this thesis, Reverso, Systran, Yandex Translate, Google Translate, and Deep L were used as open-source machine translation tools. The outputs of these five machine translation programs were tested with Grammarly and QuillBot. For this purpose, the thesis aims to achieve the best possible quality result when translating a letter of consent from Turkish to English as an example of a legal text. The results, after being checked with post-editors, were analyzed within the scope of Eugene Nida's Equivalence Theory and under predetermined error categories. As a result, it has been observed that a combination of machine translation and post-formatting of legal text translations can offer a better-quality result.