Birçok işletme, pazara çıkış süresini hızlandırmak ve yeni bölgelere açılmak için makine çevirisi (MT) araçlarına yöneliyor. Makine destekli çeviri kavramı uzun yıllardan beri gündemde olsa da, makine öğrenimi teknolojisi ancak yakın zamanda uygulanabilir ve geniş çapta erişilebilir hale geldi. Günümüzde yapay zekâ ve doğal dil işlemedeki ilerlemeler, bu araçların gerçek potansiyelini açığa çıkarıyor ve uygulamalarını genişletiyor.
Makine çevirisi nasıl çalışır?
.jpg)
Çeşitli türde makine çevirisi seçenekleri olmasına rağmen bunların çoğu aynı temel prensibi izler. Makine çevirisi, metin veya konuşma girdisini kaynak dilden hedef dile çevirmek için öğrenme modellerine ve gelişmiş algoritmalara dayanarak çalışır.
Sürecin ilk aşamasında kaynak metin veya konuşma filtrelenir ve düzenlenir. Daha sonra makine çevirisi hem kaynak hem de hedef dilden kapsamlı örneklerle eğitilir. Bu, makine çeviri sistemlerine metin ve konuşmadaki kalıpları ve olasılıkları kavramak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlar. Bu, sistemlerin hangi kelimelerin seçileceğini ve ifadelerin nasıl yapılandırıldığını daha iyi anlamasını sağlar.
Makine çevirisi uygulamaları daha sonra eğitimden öğrenilen bilgilere dayanarak güvenilir metin çevirisi üretebilir. Yapay zekâ tarafından desteklenen gelişmiş nöral ağlar inanılmaz derecede doğru sonuçlar sağlarken, çoğu zaman insan çevirmenlerin bazı iyileştirmelerine ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak değiştirme ve sonradan düzenleme ihtiyacı, kural tabanlı sistemlerin standart olduğu eskiye göre çok daha azalmış durumdadır.
En yaygın şekilde kullanılan 3 makine çevirisi türü
Makine çevirisinde herkese uygun tek bir yaklaşım yoktur. Bugün, içeriği bir dilden diğerine yeniden dönüştürmek istiyorsanız kullanabileceğiniz birkaç seçenek bulunmakta.
Hangi rotayı seçeceğiniz gereksinimlerinize bağlıdır. Aşağıda karşılaşacağınız en yaygın çözümlerden bazıları verilmiştir.
Kural tabanlı makine çevirisi (RBMT)
Adından da anlaşılacağı gibi kural tabanlı makine çevirisi, sonuç sağlamak için katı kurallara ve programlanmış sözlüklere dayanır. Bu sistem önceden belirlenmiş bilgi, hedef dildeki en iyi kelime veya kelime öbeğine karar vermek için orijinal metni dikkate alır. Bir RBMT uygulaması bu kararı vermek için cümle yapısını, dil kurallarını ve anlamı dikkate alır.
Kural tabanlı makine çevirisi motorları etkili olabilse de bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Birincisi, eksiksiz bir sözlüğe ihtiyaç duyulurken aynı zamanda kapsamlı dil kurallarının da mevcut olması gerekir. Bu kuralların hem kaynak hem de hedef dildeki cümle yapısına ilişkin ayrıntılı bilgileri ortaya koyması gerekmektedir. Bu tür çeviri araçlarının bir diğer büyük dezavantajı, dil değişikliklerini hesaba katmak için sürekli manuel giriş gerektirmesidir. Kullandığımız dil zaman içinde gelişir, dolayısıyla eski kurallar çevirilerin güvenilirliğini ve alaka düzeyini etkileyebilir.
İstatistiksel makine çevirisi (SMT)
.jpg)
İstatistiksel makine çevirisi, önceden çevrilmiş metni referans noktası olarak kullanan RBMT sistemlerine daha gelişmiş bir alternatiftir. SMT sistemleri, tek tek kelimeler yerine tüm cümleleri değerlendirmek için insan tarafından oluşturulan bu çevirileri kullanır. Sonuç olarak daha doğal ve doğru çeviriler elde edilir.
Ancak istatistiksel makine çevirisinde bundan daha fazlası vardır. SMT sistemleri, insanlar tarafından çevrilen cümleleri analiz etmenin yanı sıra, nispeten güvenilir sonuçlar modellemek ve üretmek için hesaplamalı dil bilimini kullanarak kaynak ve hedef dilleri kapsamlı bir şekilde analiz eder. Google Translate gibi en eski ve yaygın olarak kullanılan makine çevirisi motorlarından bazılarına öncülük eden SMT'ydi.
Bununla birlikte, bu tür makine çevirisi motorunun da sınırlamaları bulunmaktadır. SMT sistemlerinin doğru sonuçlar verebilmesi için eğitilmesi gerekir ve yalnızca bir referans noktası varsa çeviri sağlayabilir.
Bu nedenle Google Translate, Amazon Translate ve Microsoft Translator gibi makine çevirisi sağlayıcılarının tümü nöral ağının derin öğrenme potansiyelini benimsemiştir.
Nöral makine çevirisi (NMT)
Günümüzde Nöral makine çevirisi sınıfının en iyisi olarak kabul ediliyor. İstatistiksel sistemlerin ve kural tabanlı makine çevirisi motorlarının sınırlarının ötesine geçerek tamamladığı her çeviri görevinde daha rafine ve güvenilir hale gelmekte. Nöral makine çeviri sistemleri, orijinal metindeki dil kalıplarını belirleme ve bağlamı anlama konusunda çok daha beceriklidir.
Genellikle derin öğrenme olarak adlandırılan nöral makine çevirisi, yapay zekâya dayanır ve insan dilbilimcilerden herhangi bir eğitim gerektirmez. Nöral makine çeviri sistemleri, insan beynini yakından modelleyen, sürekli genişleyen bir bilgi ağı oluşturarak, mümkün olan en iyi çevirileri belirlemek için geniş veri kümelerini işleyebilir. NMT sistemlerinin tutarlılığı ve verimliliği sayesinde çeviri iş akışını önemli ölçüde hızlandırabilir ve düzene koyabilirler.
Makine çevirisinin kökeni
Birçok kişi makine çevirisinin oldukça modern bir buluş olduğunu düşünüyor. Ancak makine çevirisi teknolojisi on yıllardır kullanılmakta. Makine çevirisi kavramı, bilim adamlarının bilimsel belgelerin ve askeri iletişimlerin çevirisi için güvenilir bir yöntem bulma göreviyle 1940'larda ortaya çıktı. 1954'te Georgetown-IBM Deneyi, düzinelerce cümleyi Rusça'dan İngilizceye çeviren basit, kurala dayalı bir sistemle makine çevirisinin potansiyelini ortaya çıkardı.
Kural tabanlı makine çevirisi son birkaç on yılda gelişti. Bununla birlikte, 1980'lere kadar, en gelişmiş sistemler bile dil kurallarının karmaşıklığıyla başa çıkmakta zorlanırken, insan dilbilimcilerden gelen kapsamlı manuel girdi talebi, çeviri motorlarının çoğunu kullanışsız hale getirdi.
1990'lara gelindiğinde kurala dayalı makine çevirisinin yerini istatistiksel makine çevirisi aldı. Çevrimiçi çağın nihayet tüm hızıyla devam etmesiyle birlikte, istatistiksel modellere kelimeleri ve cümle yapısını incelemek ve olasılıkları değerlendirmek için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamak için çok sayıda dil verisine erişilebildi. Bu süre zarfında sözdizimi tabanlı sistemlere de öncülük edildi ve bu yaklaşım istatistiksel tabanlı sistemlerin eksikliklerini telafi etmek için tasarlandı.
2010'larda, nöral makine çevirisinin şafağı nihayet gelmişti. Artık teknoloji sanal nöral ağları oluşturmayı mümkün kıldığından çeviri süreci, kapsamlı eğitime ve önceden belirlenmiş dil kurallarına gerek kalmadan büyük ölçüde otomatikleştirilebiliyor. Özellikle Google Çeviri ve benzeri çeviri motorlarının ilk sürümleri güvenilir olmasa da, nöral makine teknolojisindeki gelişmeler standart olarak giderek daha güvenilir sonuçlar sunmaya başlamıştır.
Makine çevirisi nerelerde kullanılır?
Makine çevirisi yazılımı, hemen hemen her endüstri sektöründe hem kişisel kullanım hem de iş uygulamaları için geniş çapta benimsenmiştir. Aşağıda makine çevirisinin günümüzde kullanıma sunulduğu yollardan sadece birkaçı yer almaktadır.
Veri analizi için etkili bir araç
En gelişmiş makine çevirisi araçları, çok büyük miktarda veriyi işleyerek çok kısa sürede güvenilir sonuçlar sunabilir. Uluslararası şirketler, sonuçları analitik amaçlarla kullanarak, sosyal medya kanallarından ve web sitelerinden içerik çevirmek için sıklıkla makine çevirisini kullanır.
Bu sonuçlar, müşteri incelemelerinden veya birçok farklı dilde yazılan sosyal medya noktalarından bilgi toplamak için kullanılabilir ve bu da markaların pazarlama mesajlarını çeşitli pazarlarda yeniden konumlandırmasını kolaylaştırır.
Uluslararası kuruluşlarda iç iletişim için
Dahili iletişimde işletmeler birçok engelle karşı karşıya gelmektedir. Bunlardan biri iç iletişimdir. Markalar genişledikçe ve yeni bölgelerde şubeler açtıkça bağlantıda kalmak başarı için hayati önem taşımakta ancak herkesin aynı dili akıcı bir şekilde konuşacağının garantisi bulunmamaktadır.
Makine çevirisi, dil engelinin neden olduğu sorunların azaltılmasına yardımcı olabilir. İster bir CEO'dan gelen bir e-posta ister kurumsal bir haber bülteni olsun, orijinal mesajın temel anlamını yakalamak için makine çevirisi kullanılabilir.
Harici iletişimler için güvenilir sonuçlar sunar
Makine çevirisi yalnızca şirket içi iletişim için kullanılmaz. Güvenilir nöral makine çevirisinin ortaya çıkmasıyla birlikte müşteriler ve paydaşlarla diğer dillerde güvenle iletişim kurmak mümkün hale gelmiş durumda.
Önemli iş belgeleri, bir kaynak dilden birçok farklı dile dönüştürülebilir ve bu da markaların yeni bir hedef pazara ulaşmasına veya uluslararası ortaklarla bağlantı kurmasına olanak tanır. Makine çevirisi uygulamaları aynı zamanda müşteri yorumları gibi içerikleri çevirmek için de kullanılabilir ve anadili olmayan konuşmacılara, bir satın alma işlemi gerçekleştirmeden önce başkalarının ne söylediğini görme şansı verir.
Müşterileri herhangi bir dilde hedefleme
Müşteri hizmetleri, makine çevirisi kullanılarak önemli ölçüde geliştirilebilir. Makine çevirileri, nerede bulunursa bulunsun her müşterinin doğru notu almasını mümkün kılar.
Pek çok farklı dilde çok sayıda müşteri talebi rahatlıkla karşılanabilir. Bu arada, makine çevirisi canlı sohbet işlevselliğini önemli ölçüde iyileştirerek insan destek temsilcilerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir.
Makine çevirisinin faydaları nelerdir?
Nöral ağların artan potansiyeli, makine çevirisi teknolojisini benimsemek için daha iyi bir zaman olamayacağı anlamına geliyor. Şirketler, iş akışlarını desteklemek ve sonuçları daha hızlı ve verimli bir şekilde sunmak için makine çevirisine giderek daha fazla güveniyor. Hala ikna olmadınız mı? Aşağıda makine çevirisinin faydalarından sadece birkaçı yer almaktadır.
Otomasyon
İnsan çeviri ekiplerine güveniyor olsanız bile makine çevirisi etkili bir araçtır. Çeviri yönetim sistemleri genellikle iş akışlarını desteklemek için birden fazla çeviri uygulamasını kullanır. Bu hibrit makine çevirisi yaklaşımı, zorlu işlerin çoğunun otomatik hale getirilmesi, insan dilbilimcilerin üzerindeki baskının ortadan kaldırılması ve onlara düzenleme sonrası odaklanma için daha fazla zaman sağlanması anlamına gelmektedir.
Tahmine dayalı analitik
Tahmine dayalı analiz, günümüzün makine çevirisi motorlarının önemli bir parçasıdır. Ham verilerdeki temel eğilimleri ve kalıpları yakalamak için istatistiksel modellere güvenen şirketler, müşteri tercihleri ve tüketici davranışları hakkında öngörü elde etmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Bu, sattıkları ürünler ve sundukları hizmetler hakkında karar verme sürecini yönlendirmeye yardımcı olabilir.
Devamlı öğrenme
Nöral makine çevirisiyle ilgili en heyecan verici özelliklerden biri, güncel ve tutarlı bir şekilde alakalı sonuçlar sağlamak için sürekli güncellenen bir veri kümesi kullanarak sürekli öğrenmesidir. Bu, kural tabanlı sistemler gibi eski makine çevirisi modellerinin birçok eksikliğini ortadan kaldırır.
Tasarruf
Makine çevirisi araçları ister bağımsız olarak ister insan dil bilimcilerini desteklemek için kullanılıyor olsun, kuruluşlara önemli maliyet tasarrufu avantajları sağlayabilir. Teknoloji, insan çevirmenlerden oluşan ekiplerle birlikte kullanıldığında bile iş akışlarını hızlandırarak şirketlerin projeleri daha hızlı teslim etmesine olanak tanır.
Görüntü ve video analizi
Optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi, makine çevirisinin başka dillerdeki görüntü ve video içeriğini analiz etmeyi mümkün kılan başka bir öğesidir. Google Çeviri gibi hizmetler, sıradan kullanıcıların akıllı telefonlarının kamerası aracılığıyla içeriği çevirmelerine olanak tanıdığından, görüntü çevirisine artık geniş çapta erişim sağlanabilmekte. Teknoloji hâlâ oldukça sınırlı olsa da, erişim alanlarını yeni bölgelere genişletmek isteyen işletmeler için yararlı bir araç olabilmektedir.
Müşteri bilgileri
Müşteri deneyimini geliştirmek istiyorsanız öncelikle müşteri içgörürlerine erişmeniz gerekir. Ana dili İngilizce olmayan kişilerle yeni pazarlar keşfediyorsanız bu süreç zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Gelişmiş makine çevirisi araçları, tüketici duyarlılığını doğru bir şekilde incelemenize olanak tanıyarak, çok dilli pazarlama mesajlarını yeni bölgeler için yeniden konumlandırmayı kolaylaştırır.
Makine çevirisi hizmetimizden yararlanmak için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
.jpg)
.png)
.png)
