Şarkı Çevirisi ve ChatGPT

Abstract

OpenAI şirketinin Python programlama diliyle yazdığı yapay zekâ sohbet robotu ChatGPT 30 Kasım 2022’de hayatlarımıza girdiğinden beri, hemen her alanda kullanılmaya başlanmıştır. Farklı dil ve kültürlerle yalnızca bir mesaj ya da e-posta aracılığıyla iletişime geçebildiğimiz şu günlerde, ChatGPT’nin en yaygın kullanıldığı alanların başında çevirinin geldiğini söylemek de herhalde şaşırtıcı olmayacaktır. Elinizdeki çalışma çevirinin çok ilgi çekici, son derece yaygın, ancak çeviribilimin ilgisini yalnızca çeyrek yüzyıldır çekmekte olan bir alanıyla, yani şarkı çevirisiyle, ChatGPT’nin nasıl bir ortak paydada buluşabileceğini anlamak amacıyla kaleme alınmıştır. Çalışmanın cevabını aradığı başlıca soru şudur: ChatGPT şarkı çevirebilir mi? Şarkı çevirisi, bilindiği gibi, kendi alt alanlarına sahip bir çeviri türüdür. Bir dizide söylenen şarkının ya da sahnelenen operanın erek dilde alt ya da üst yazı olarak çevrilmesi şarkı çevirisi olarak tanımlanabileceği gibi, A dilinde söylenen bir şarkının B diline de söylenebilir şekilde çevrilmesi yine şarkı çevirisinin bir alt alanıdır. Bu alt alanda da anlam odaklı, ses odaklı [phonemic] ve kaynak şarkının melodisi üzerine erek dilde yepyeni sözler yazma gibi alt alanlar bulunmaktadır. Bu son üç alt alana sırasıyla I Will Survive-Bambaşka Biri, Ola Se Thimizioun-Olmasa Mektubun, C’est Ecrit Dans Le Ciel-Bak Bir Varmış Bir Yokmuş kaynak-erek şarkı çiftleri örnek gösterilebilir. Çalışmanın kuramsal çerçevesini Peter Low’un pentatlon yaklaşımından yola çıkarak geliştirdiğim tetratlon yaklaşımı oluşturmaktadır: ChatGPT-3.5’tan sırasıyla “anlam,” “hece sayısı”, “kafiye”, ve “yerelleştirme” odaklı çeviriler yapması istenmiştir. Çalışmada kültüre özgü ögelerin sıklıkla gözlendiği bir şarkı olan Je Veux tercih edilmiş, ChatGPT’nin her adımda yaptığı Türkçe çeviriler incelenmiş, en son adımdaki çevirisi ise şarkının insan tarafından yapılmış çevirisiyle karşılaştırılmıştır. Çalışmada yöntem olarak benimsenen ve ilk kez uygulanan tetratlon yaklaşımı makine çevirisi alanında yapılacak betimleyici şarkı çevirisi incelemelerine de katkı sağlamaktadır.

Keywords

• Şarkı çevirisi
• ChatGPT
• OpenAI
• Python
• Çeviri Teknolojileri
• Çeviribilim
• Yapay Zekâ

Song Translation and ChatGPT

Abstract

Since the artificial intelligence chatbot ChatGPT, written in the Python programming language by the OpenAI company, entered our lives on November 30, 2022, it has been used in almost every field. This study is written to understand how ChatGPT can converge with the field of song translation, a very interesting and widely practiced form of translation that attracted the attention of translation studies only for the past quarter century. The main question that the study seeks to answer is whether ChatGPT can translate songs. Song translation is a translation genre with its own subfields. Translating a song sung or staged in a series into the target language as subtitles can be defined as song translation. Similarly, translating a song so that it can be sung in the target language is another subfield of song translation. In this subfield, there are also sub-areas such as meaning-focused song translation, sound-focused (phonemic) song translation, as well as writing entirely new lyrics in the target language. The theoretical framework of the study is based on the tetrathlon approach based on Peter Low's pentathlon approach: ChatGPT 3.5 has been asked to perform translations focused on "meaning," "syllable count," "rhyme," and "localization" in sequence. The song Je Veux has been selected since it is replete with cultural-specific elements, a real challenge for all song translators. Turkish translations made by ChatGPT at each step are examined, and its final translation is compared with the translation made by a real person in the last step. The innovative tetrathlon approach aims to contribute to the intersection of descriptive song translation studies and machine translation.

Keywords

• Song translation
• ChatGPT
• OpenAI
• Python
• Translation Technologies
• Translation Studies
• AI

References

1. Franzon, J. (2008). Choices in song translation. In Susam-Sarajeva, S. (Ed.), The translator: translation and music (s. 343-399). St. Jerome.
2. Guo, F. vd. (2022). Automatic song translation for tonal languages. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL (s. 729–743). Association for Computational Linguistics.
3. Kaindl, K. (2005). The plurisemiotics of pop song translation: words, music, voice and image. In Gorlée, D. (Ed.), Song and significance: virtues and vices of vocal translation (s. 235-262). Rodopi.
4. Lefevere, A. (1992). Translation, rewriting, and the manipulation of literary fame. Routledge.
5. Lefevere, A. (1975). Translating poetry: seven strategies and a blueprint. Assen.
6. Low, P. (2017). Translating song: lyrics and texts. Routledge.
7. Low, P. (2005). The pentathlon approach to singing songs. In Gorlée, D. (Ed.), Song and significance: virtues and vices of vocal translation (s. 185-212). Rodopi. Meriç, M. (2006). Pop dedik: Türkçe sözlü hafif batı müziği. İletişim.
8. OpenAI. (2023). ChatGPT-3.5 (November 14 Version) [Large language model].

9. OpenAI. (2024). ChatGPT-3.5 (January 4 Version) [Large language model].
10. Özkaya Marangoz, E. (2023). The transformative role of artificial intelligence and machine learning in interpreting and language services. Rumeli Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (36), s. 1591-1598. https://doi.org/10.29000/rumelide.1372500.
11. Pesen, A. (2010). Aranjman: rewriting foreign pop songs for the Turkish cultural repertoire. [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi] Boğaziçi Üniversitesi.
12. Pesen, A. (2011). Aşk neşe. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=mh_dWQyiSFw
13. Pesen, A. (2021). Aşk neşe. Arpej Yapım.
14. https://open.spotify.com/track/0jxnylldqxuaw4So6rIlCB?si=b63072cdbe954e9e
15. Pesen, A. (2022a). Singability and naturalness in opera translation. İstanbul Üniversitesi Çeviribilim Dergisi, (17), 1-18. https://doi.org/10.26650/iujts.2022.1182388
16. Pesen, A. (2022b). Müzik kültürümüzde aranjman: pop müzik nasıl (Tür)küyerelleşti? In Sayın, G. (Ed.) Kültürel alanda küyerelleşme (s. 49-63). Bilim Kültür Sanat.
17. Schleiermacher, F. (2012). On the different methods of translating. In Venuti, L. (Ed.) Bernofsky, S. (Çev.) The translation studies reader (s. 43-62). Routledge.
18. Susam-Sarajeva, S. (2008). Translation and music: changing perspectives, frameworks and significance. In Susam-Sarajeva (Ed.) The translator: translation and music (s. 187-200). Routledge.
19. Şahin, M. (2013). Çeviri ve teknoloji. İzmir Ekonomi Üniversitesi Yayınları.
20. Şahin, M. (2023). Yapay çeviri. Çeviribilim Yayınları.
21. Tanış Polat, N. (2023). Yapay zekâ ve çeviri: Mütercim-tercümanlık alanında yeni bir paradigma. Diyalog Interkulturelle Zeitschrift Für Germanistik, 11(2), 482-487.
22. Yıkar, G. (2023). Farsça dil eğitiminde yapay zekâ (Al) destekli çeviri ve metin üretme üzerine bir değerlendirme. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (36), 1204-1221. https://doi.org/10.29000/rumelide.1369151
23. Yirmibeşoğlu, Z., Dursun, O., Dallı H., Şahin, M., Hodzik, E., Gürses, S., Güngör, T. (2023). Incorporating human translator style into English-Turkish literary machine translation. 24th Annual Conference of the European Association of Machine Translation (EAMT), June 2023, Tampere, Finland. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.11457
24. Zaz. (2011). Je veux. Sony Music. https://open.spotify.com/track/734dz1YaFITwawPpM25fSt?si=90b00b75f77f4280