“Bu Kış Kimse Üşümeyecek” Kitabının İngilizce Çevirisinin Makine Çevirisi İle Karşılaştırılması: Google Çeviri’nin Yazın Çevirisinde Kullanılabilirliği Üzerine Bir İnceleme

Öz

Teknolojik yenilikler ve gelişmeler hayatın her alanında karşımıza çıkmakta ve bunun bir izdüşümü olarak Çeviribilim alanını da etkilemektedir. İnsan çevirmene kolaylık sağlayan Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçları ve Makine Çeviri (MÇ) sistemleri çeviri sürecini önemli ölçüde hızlandırmıştır. Çevirmenler için kendi veri tabanını ve terminolojisini oluşturabildiği BDÇ araçlarından farklı olarak, bir Nöral Makine Çeviri (NMÇ) aracı olan Google Çeviri (GÇ), ücretsiz ve basit bir kullanım ara yüzüne sahip olmasından dolayı çeviri yapmak isteyen hem amatör hem de profesyonel çevirmenler tarafından daha çok tercih edilmeye başlamıştır. Bu sebeple, son yıllarda popülerliği artan ve metin türlerine göre çeviri kalitesi gitgide iyileşen GÇ’ nin yazın çevirisi bağlamında çocuk kitaplarında kullanımını incelemek için Feridun Oral’ın “Bu Kış Kimse Üşümeyecek” kitabı, kitabın insan çevirmen tarafından yapılan İngilizce çevirisi ve GÇ tarafından yapılan İngilizce çevirisi bu çalışmanın araştırma nesneleri olarak seçilmiştir. Çeviriler dil bilgisi, bağlam ve çeviri kalitesi açısından betimsel olarak analiz edilip değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonunda makine çevirisinin yazın çevirisinde, bilhassa çocuk edebiyatı çevirisinde, kullanılabilirliğine ilişkin değerlendirmeler ve bu alanda araştırma ya da uygulama yapmak isteyen bilim insanlarına yönelik tavsiyeler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Yazın çevirisi
• çeviri çocuk edebiyatı
• makine çevirisi
• Google Çeviri

Comparing English Translation of the Book Entitled “Bu Kış Kimse Üşümeyecek” with Machine Translation Output: A Review on the Usability of Google Translate in Literary Translation

Abstract

Technological innovations and advancements appear in all areas of life, and as a reflection of this, affect the field of Translation Studies, too. Computer-Assisted Translation (CAT) tools and Machine Translation (MT) systems, which provide convenience to human translators, have significantly accelerated the translation process. Unlike CAT tools, where the translators can create their own database and terminology, Google Translate (GT), a Neural Machine Translation (NMT) system, has become more preferred by both amateur and professional translators, due to its free and simple user interface. For this reason, the use of GT, whose popularity has increased in recent years and whose translation quality has been improving according to text types, will be examined in children's books in the context of literary translation. For this purpose, the book "Bu Kış Kimse Üşümeyecek" by Feridun Oral, the English translation of the book by a human translator and the English translation by GT were chosen as the research objects of this study. Translations were analyzed and evaluated descriptively in terms of linguistic transfer, context and translation quality. At the end of the study, evaluations on the usability of machine translation in literary translation, especially in children's literature translation, and recommendations for the researchers who want to do research or practice in this field are presented.

Keywords

• Literary translation
• translation of children
• machine translation
• Google Translate

Kaynakça

1. Aksoy Arıkan, R. (2021). Lucy Maud Montgomery’nin “Yeşil’in Kızı” adlı kitabının yazın çevirisi ve makine çevirisi çerçevesinde karşılaştırmalı incelenmesi. LOTUS International Journal of Language and Translation Studies, 1(1), 01-22
2. Aksoy Arıkan, R. (2022). “İnci Küpeli Kız” adlı yapıtın edebi çeviri ve makine çevirisi açısından incelenmesi. International Journal of Languages’ Education and Teaching, 10(1), 226-239
3. Al-Batineh, M., Rabadi, R. (2019). Will the machine understand literary translation? a glimpse into the future of literary machine translation through the lenses of artificial ıntelligence. Studies in Translation, 5(1), 151-169.
4. Arnold, D., Balkan, L., Meijer, S., Humphreys, R. L., Sadler, L. (2001). Machine translation: An introductory guide.
5. Aslan, E. (2018). Otomatik çeviri araçlarının yabancı dil öğretiminde kullanımı: Google çeviri örneği. Selçuk Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, (39), 87-104.
6. Ayık Akça, T., (2022). Edebi metinlerde ve uzmanlık alan metinlerinde makine çevirisinin olanakları/olanaksızlığı: çevirmenin değişen görev tanımlarına yeniden bakmak. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi , no.30, 1321-1343.
7. Balkul, H.İ. (Ed.) (2022). Dilemmas in machine translation. Moldova: Lambert Academic Publishing.
8. Cambridge(2022).https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/shrub[Erişim Tarihi: 25.10.2022]

9. Costa-Jussà, M. R.,Farrús, M., MariñoAcebal, J. B., Fonollosa, J. A. R. (2012). Study and comparison of rule-based and statistical catalan-spanish machine translation systems. Computing and Informatics. 31(2), 245-70.
10. Cullen, A. (2020). Understanding neural machine translation how artificial ıntelligence "works" in literary translation. [Online] https://www.goethe.de/ins/in/en/kul/lak/21967556.html [Erişim Tarihi: 17.10.2022]
11. Dorr, B. J. (1993). Machine translation: A view from the lexicon. MIT press.
12. Dunđer, I.,Seljan, S., & Pavlovski, M. (2020). Automatic machine translation of poetry and a lowresource language pair. 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO),1034-1039. IEEE.
13. Ertekin, E. (2019). Çeviride cinsiyet ve kimlik. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (75) , 38-47.
14. Erten, A. (2014). Çeviri çocuk edebiyatının temel sorunları ve çözüm önerileri. Türk Dili, 107(756), 354-355.
15. Garg, A., & Agarwal, M. (2018). Machine translation: A literature review. arXivpreprint arXiv:1901.01122.
16. Genzel D.,Uszkoreit J., & Och F. (2010). “Poetic” statistical machine translation: Rhyme and Meter. Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP ’10. 158–166.
17. Giammaresi, S. & Lapalme, G. (2016). Computer science and translation: Natural languages and machine translation. In Y. Gambier& L. vanDoorslaer (Eds.), Border crossings: Translation studies and other disciplines, 205–224. Amsterdam: John Benjamins.
18. Hadley, J. (2020). Literary machine translation: Are the computers coming for our jobs? Counterpoint.
19. Humblé, P. (2019). Machine translation and poetry. The case of English and Portuguese. Ilha do Desterro, 72, 41-56.
20. Johnson, M.,Schuster, M., Le, Q. V.,Krikun, M., Wu, Y., Chen, Z. & Dean, J. (2017). Google’s multilingual neural machine translation system: Enabling zero-shot translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 339-351.
21. Koçer Güldal, B.& İşisağ, K. U. (2019). A comparative study on google translate: An error analysis of Turkish-to English translations in terms of the text typology of Katherina Reiss. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (Ö5), 367-376. DOI: 10.29000/rumelide.606217.
22. Koehn, P. (2020). Neural machine translation. Cambridge University Press.
23. Koponen, M., Salmi, L., & Nikulin, M. (2019). A product and process analysis of post-editor corrections on neural, statistical and rule-based machine translation output. Machine Translation, 33(1), 61 90.
24. Kuzman, T.,Vintar, Š., & Arcan, M. (2019). Neural machine translation of literary texts from English to Slovene. In Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation, 1-9.
25. Levent, G. (2010). Çocuk edebiyatı çevirilerinde karşılaşılan sorunlar. [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Dokuz Eylül Üniversitesi.
26. Liu, H. (2022). Research on literary translation based on the improved optimization model. Discrete Dynamics in Nature andSociety, 2022.
27. Mencía, M., Pold, S., & Portela, M. (2018). Electronic literature translation: Translation as process, experience and mediation. Electronic Book Review.
28. Mert, O., Albayrak, F., Serin N. (2013). Çeviri çocuk kitaplarının kültür aktarımı açısından incelenmesi. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 1(3), 58-73.
29. Moorkens, J.,Toral, A., Castilho, S., & Way, A. (2018). Translators’ perceptions of literary post-editing using statistical and neural machine translation. TranslationSpaces, 7(2), 240-262.
30. Odacıoğlu, M.C. (2019). Çeviri sürecinde Google Translate kullanımının değerlendirilmesi. Turkish Studies - Language and Literature. Volume 14 Issue 3. 10.29228/TurkishStudies.25324.
31. Oral, F. (2019). A warm winter. (Çalışlar, M. S. Çev.). İstanbul: Yapı Kredi Yayınları
32. Oral, F. (2020). Bu kış kimse üşümeyecek. İstanbul: Yapı Kredi Yayınları
33. Özcan, O. (2019). Yazın çevirisi incelemelerinde yorumlayıcı çeviri kuramı. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (16), 587-603. DOI: 10.29000/rumelide.619082
34. Özcan, O. (2020). Dünya klasikleri bağlamında makine çevirisi üzerine bir değerlendirme: Balzac örneği. çeviride teknoloji süreç ve uygulamalar 1. Ankara: Grafiker Yayınları.
35. Pickvance, C. (2005). The four varieties of comparative analysis: The case of environmental regulation. Paper for Conference on small and large-N comparative solutions, University of Sussex, 2223.
36. Sönmez, Ü. Ş. (2020). Çocuk edebiyatında antropomorfist tutum:" Leyla Fonten'den öyküler" de hayvanların insanlaştırılması ve toplumsal cinsiyetlendirilmesi. Monograf, (13)
37. Şirin, M.R. (2016). Edebiyat ve çocuk edebiyatı edebiyatın amacı ve işlevi. Türk Dili Dergisi, (2016/11.6): 13-31
38. Taivalkoski-Shilov, K. (2019). Ethical issues regarding machine (-assisted) translation of literary texts. Perspectives, 27(5), 689-703.
39. Toral, A., & Way, A. (2014). Is machine translation ready for literature. In Proceedings of Translating and the Computer 36.
40. Toral, A., & Way, A. (2018). What level of quality can neural machine translation attain on literary text?. In Translation Quality Assessment (263-287). Springer, Cham.
41. Toral, A., Oliver, A., & Ballestín, P. R. (2020). Machine translation of novels in the age of transformer. arXivpreprint arXiv:2011.14979.
42. Voigt, R., & Jurafsky, D. (2012). Towards a literary machine translation: The role of referential cohesion. In Proceedings of the NAACL-HLT 2012 Workshop on Computationa Linguistics for Literature, 18 25.
43. Webster, R., Fonteyne, M., Tezcan, A., Macken, L., & Daems, J. (2020). Gutenberg goes neural: Comparing features of dutch human translations with raw neural machine translation outputs in a corpus of english literary classics. In Informatics(Vol. 7, No. 3, p. 32). MDPI.
44. Zagood, M. J., Al-Nuaimi, A., & Al-Blooshi, A. (2021). Man vs machine: A comparison of linguistic, cultural, and stylistic levels in literary translation.  International Journal of Linguistics, Literature and Translation, 4(2), 70-77.