A Review on the Google Translate Program: Errors in Translation of Adjective Clauses

Yıl 2024, Cilt: 23 Sayı: 92, 1525 - 1543, 08.10.2024

Meltem Sargın

https://doi.org/10.17755/esosder.1474149

Öz

For centuries, people have needed translation as a result of their communication and interaction with different cultures. Machine translation programs that have emerged in the recent past have added a new dimension to the translation activities that have continued from the past to the present. Among these programs, Google Translate is one of the most frequently used translation tools. Although Google Translate is a service that offers fast translation, there are doubts and debates about the accuracy of its translations. This study aims to examine the translation errors systematically encountered in adjective clauses when translated from English to Turkish by Google Translate. Based on the model proposed by Katherina Reiss to identify translation errors, the translations of adjective clauses from English into Turkish were analyzed using quantitative and qualitative analysis methods on a corpus composed of three text types: informative, expressive and operative. As a result, it was found that Google Translate made errors in the translation of adjective clauses, the number of errors varied according to the text type, and Google Translate was able to reduce its errors over time and produce more successful translations thanks to the Neural Machine Translation method it used.

Anahtar Kelimeler

Google Translate, Machine Translation, Translation Errors, Neural Machine Translation.

Google Çeviri Programı Üzerine Bir İnceleme: Sıfat Yantümcelerinin Çevirisindeki Hatalar

Öz

İnsanlar yüzyıllardır farklı kültürlerle kurdukları iletişim ve etkileşimler sonucunda çeviriye ihtiyaç duymuşlardır. Geçmişten günümüze dek süren çeviri etkinliklerine yakın geçmişte ortaya çıkan makine çevirisi programları yeni bir boyut kazandırmıştır. Bu programlardan Google Çeviri programı en sık başvurulan çeviri araçlarından biridir. Google Çeviri, her ne kadar hızlı çeviri yapmayı sunan bir hizmet olsa da yaptığı çevirilerin doğruluğu konusunda şüphe ve tartışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada, Google Çeviri tarafından İngilizceden Türkçeye yapılan çevirilerde, sıfat yantümcelerinde sistematik olarak karşılaşılan çeviri hatalarının incelenmesi amaçlanmıştır. Katherina Reiss’ın çeviri hatalarını saptamak için önerdiği modelden yola çıkılarak bilgilendirici, anlatımcı ve işlevsel olmak üzere üç metin türünden oluşturulan bir bütünce üzerinde sıfat yantümcelerinin İngilizceden Türkçeye çevirileri nicel ve nitel çözümleme yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Sonuç olarak, Google Çevirinin sıfat yantümcelerinin çevirisinde hatalar yaptığı, hataların sayısının metin türüne göre değiştiği belirlenmiş ve Google Çevirinin kullandığı Sinirsel Makine Çeviri yöntemi sayesinde zamanla hatalarını azaltarak daha başarılı çeviriler yapabildiği saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Google Çeviri, Makine Çevirisi, Çeviri Hataları, Sinirsel Makine Çevirisi

Kaynakça

• Kaynakça Aksan, D. (1977). Her yönüyle dil ana çizgileriyle dilbilim. Ankara: Türk Dil Kurumu Yayınları.
• Aslan, E. (2016). Geçmişten günümüze çeviri teknolojileri. Hoca Ahmet Yesevi Yılı Anısına Uluslararası Türk Dünyası Eğitim Bilimleri ve Sosyal Bilimler Kongresi’nde sunulan bildiri, Antalya. Erişim adresi: https://www.academia.edu/40264456/Ge%C3%A7mi%C5%9Ften_G%C3%BCn%C3%BCm%C3%BCze_%C3%87eviri_Teknolojileri
• Aslan, E. (2018). Otomatik çeviri araçlarının yabancı dil öğretiminde kullanımı: Google Çeviri örneği. SEFAD, 2018 (39), 87-104.
• 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, (30), 1321-1343. DOI: 10.29000/rumelide.1188804.
• Balkul, H. İ. (2015). Türkiye’de akademik çeviri eğitiminde çeviri teknolojilerinin yerinin sorgulanması: müfredat analizi ve öğretim elemanlarının konuya ilişkin görüşleri üzerinden bir inceleme (Yayımlanmamış doktora tezi). Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
• Büyükaslan, A. (2005). Bilgisayar destekli çeviri üzerine bir inceleme. V. Dil Deyişbilim Sempozyumu’nda sunulan bildiri, Marmara Üniversitesi, İstanbul. Erişim adresi: http://turcologie.ustrasbg.fr/dets/images/travaux/ali%20buyukaslan%20bilgisayar%20destekli%20ceviri.pdf.
• Durmuş, İ. (2018). Çeviri sanatının esasları. İstanbul: Akdem Yayınları.
• El-Daly, H. M. (2015). Paradigm shifts in Translation Studies: focus on Linguistic, Cultural, Social and Psychological Turns. Sino-US English Teaching, 12(5), 369-386. doi:10.17265/1539-8072/2015.05.007
• Forcada, M. L. (2017). Making sense of neural machine translation. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics, Universitat d'Alacant, E-03690 Sant Vicent del Raspeig (Spain). http://orcid.org/(0000-0003-0843-6442)
• Gambier, Y. ve van Doorslaer, L. (Ed.). (2016). Border crossings: Translation Studies and other disciplines. Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins.
• Ghasemi, H. ve Hashemian, M. (2016). A comparative study of Google Translate translations: an error analysis of English-to-Persian and Persian-to-English translations. English Language Teaching, 9(3), 13-17. doi: 10.5539/elt.v9n3p13
• Güldal, B. K. ve 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
• Hutson, M. (2017). Computer chip mimics human brain, with light beams for neurons. Science, 2017. https://www.science.org/content/article/computer-chip-mimics-human-brain-light-beams-neurons
• Ika, A. ve Darmawan, Y. (2020). A study of the translation of Google Translate. Lingua: Jurnal Ilmiah, 16, 1-21. 10.35962/lingua.v16i2.50.
• İmer, K., Kocaman, A. ve Özsoy, A. S. (2013). Dilbilim sözlüğü. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
• Kannusamy S. (2021). Reformation of culture through language and translation. The Creative Launcher, 6(4), 36-42.
• Kumar, A. ve Goyal, V. (2011). Comparative analysis of tools available for developing Statistical Approach Based Machine Translation System. Information Systems for Indian Languages. (Ed.) C. Singh, G. S. Lehal, J. Sengupta, D. V. Sharma, ve V. Goyal. International Conference, ICISIL 2011 Patiala, India, March 9-11, 2011. Proceedings. Heidelberg/Dordrecht/London/New York: Springer.
• Monguilod, L. ve Vitalaru, B. (2023). Machine translation, translation errors, and adequacy: Spanish-English vs. Spanish-Romanian. Proceedings of the First NLP4TIA Workshop, 4–12.
• Munday, J. (2001). Introducing translation studies: theories and applications. London/New York: Routledge.
• Munday, J., Ramos Pinto, S. ve Blakesley, J. (2022). Introducing Translation Studies: theories and applications. Fifth edition. London/New York: Routledge.
• Odacıoğlu, M. C. (2016). Çeviribilimde yerelleştirme paradigmasina doğru. (Yayımlanmamış doktora tezi). Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
• Odacıoğlu, M. C. ve Odacıoğlu, F. Ç. (2018). Disiplinler arası ve disiplinler ötesi bir bilim dalı olarak Çeviribilim. III. Uluslararası Multidisipliner Çalışmaları Kongresi, Kiev-Ukrayna.
• Osman, A. (2017). Definition of translation. Translation Journal. https://translationjournal.net/october-2017-issue.html (Erişim tarihi: 05.01.2023).
• Özyön, A. (2014). Çeviri sürecine kaynak metin odaklı yaklaşım. International Journal of Languages, Education and Teaching, 3(1), 17-24.
• Ramizoğlu, R. (2024). Modern makine çevirisi teknolojilerine yönelik bir karşılaştırma. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi, 13(1), 126-137.
• Reiss, K. (2000). Translation criticism: the potential and limitations (E. F. Rhodes, Trans.). Manchester: St Jerome.
• Sadıkov, T. ve Sarıgül K. (2021). Makine çeviri yöntemleri ve makine çevirisinin bugünkü durumu. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi, 10(1), 192-205. doi: 10.7884/teke.5195
• Shih, C. (2021). Re-Looking into Machine Translation errors and post-editing strategies. Compilation and Translation Review, 14(2), 125-166.
• Stevanović, I. ve Radičević, L. (2020). Comparative analysis of Machine Translation Systems. https://www.researchgate.net/publication/348402527_Comparative_Analysis_of_Machine_Translation_Systems
• Sunel, A. H. (1988). Çeviri ve bir çevirinin düşündürdükleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 3, 153-168.
• Şan, F. (2014). Disiplinlerarasılık açısından bir bilim dalı olarak Çeviribilim (Doktora Tezi). Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
• Tok, Z. (2020). Makine çevirisi ve çeviri kuramları. International Journal of Language Academy, 31, 394-403. doi:10.29228/ijla.41874.
• Tosun, E. (2023). Makine çevirisi programları ve farklı metin türü kesitlerinin makine çevirisi çıktıları üzerine bir inceleme. Söylem Filolojisi Dergisi, Çeviribilim Özel Sayısı, 499-513.
• Wikipedia. https://tr.wikipedia.org/wiki/Google_%C3%87eviri#cite_note-3
• Zengin, E. (2013). Çeviri motorlarının günümüzdeki rolü. CBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 68-77.
• Zhang, C. ve Cai, H. (2015). On technological turn of Translation Studies: evidences and influences. Journal of Language Teaching and Research, 6(2), 429-434. doi: http://dx.doi.org/10.17507/jltr.0602.25
• Zwischenberger, C. (2023). On turns and fashions in translation studies and beyond. Translation Studies, 16(1), 1-16. doi: 10.1080/14781700.2022.2052950