In this study, how idiomatic expressions in the movie "Slumberland" released by Netflix are translated from English into Turkish by human translators and machine translation tools, and the differences between them are analysed grammatically, contextually, and theoretically with Peter Newmark's Translation Methods and Strategies. It aims to determine to what extent machine translation applications can translate compared to human translators, and whether they can make translations suitable for contextual meaning. As a result, when the findings obtained in the study are evaluated, the dubbing and subtitle translations made by the human translator are grammatically and contextually appropriate and completely target-language oriented. When evaluated theoretically, functional, cultural, and descriptive equivalent procedures are used. When the Turkish translations of machine translation tools are evaluated, Google Translation can make accurate translations in accordance with contextual meaning with a success rate of 63% and other translation applications with a success rate of 54%. Translations suitable for contextual meaning can be explained by functional, cultural, and descriptive equivalent procedures, and translations not suitable for contextual meaning can be explained by the literal translation procedure. As a result, the success rates of machine translation applications are not yet at the desired level when compared to human translators.
Audio-visual translation comparative analysis machine translation idiomatic expressions translation
Bu çalışmada, Netflix bünyesinde vizyona giren “Hayaller Diyarı” filminde bulunan deyimsel ifadelerin insan çevirmenler ve makine çevirisi uygulamaları tarafından İngilizceden Türkçeye nasıl çevrildikleri ve aralarındaki farklar dilbilgisel, bağlamsal ve Peter Newmark`ın Çeviri Yöntem ve Stratejileri ile kuramsal açıdan incelenerek, makine çevirisi uygulamalarının insan çevirmen karşısında ne ölçüde çeviri yapabildiklerinin, bağlamsal anlama uygun çeviriler yapıp yapamadıklarının belirlenmesi amaçlanmaktadır. Kaynak kültürde kullanılan deyimsel ifadeler, insan çevirmen tarafından yapılan altyazı ve dublaj çevirilerindeki karşılıkları, makine çevirisi uygulamalarından “Google Çeviri, Yandex Çeviri, Microsoft Bing Çeviri ve Apple Çeviri” çıktıları çalışmanın örneklemini oluşturmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler nitel araştırma yöntemleri bünyesinde doküman incelemesi yani karşılaştırmalı ve betimsel analiz yönteminden faydalanılarak incelenmiştir. Sonuç olarak çalışmada elde edilen bulgular değerlendirildiğinde insan çevirmen tarafından yapılan dublaj ve altyazı çevirilerinin dilbilgisel ve bağlamsal açıdan uygun ve tamamen erek dil odaklı oldukları söylenebilir. Kuramsal açıdan değerlendirildiklerinde, çoğunlukla işlevsel ve kültürel eşdeğerlik süreci olmak üzere betimsel eşdeğerlik sürecinden yararlanıldığı da söylenebilir. Makine çevirisi uygulamalarının Türkçe çevirileri değerlendirildiğinde Google Çeviri %63, diğer çeviri uygulamaları ise %54 başarı oranıyla bağlamsal anlama uygun çeviri sunmaktadır. Bağlamsal anlama uygun çeviriler işlevsel, kültürel ve betimsel eşdeğerlik süreçleriyle, bağlamsal anlama uygun olmayan çeviriler ise sözcüğü sözcüğüne çeviri süreciyle açıklanabilir. Sonuç olarak, makine çevirisi uygulamalarının başarı oranları insan çevirmenle kıyaslandığında henüz beklentiyi karşılamamaktadır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Linguistics (Other) |
Journal Section | MAKALELER |
Authors | |
Publication Date | July 31, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Issue: 18 |