The Efficiency of Neural Machine Translation Models in ArabicTurkish Translation Types: Example of ChatGPT

Öz

Artificial intelligence applications, which are gaining currency day by day due to their new features, in parallel with the development of technology, have attracted attention with the development of neural machine translation models, such as ChatGPT in the field of translation, especially in recent times, and have been regarded as a valuable phase and promising development in the translation world. With the development of ChatGPT, which is a neural machine translation model, “translation proofreading” has gained popularity in the translation industry and some changes have been made in translators’ job descriptions. Also, the question that has been a topic of discussion in the translation industry since the first years of the development of machine translation models has gained currency again: “Can machine translations replace translators?” The purpose of this study is to describe the quality of Arabic-Turkish translation outputs and the distance covered by artificial intelligence in the context of translation as a result of these developments. Artificial intelligence-based machine translation models, their development stages, and their most recent stage were included in the study, and then the ChatGPT Arabic-Turkish translation outputs were analyzed comparatively. In this study, the language of the source text has been determined to be Arabic and the language of the target text to be Turkish, and comparative analyses were carried out within the framework of ChatGPT translation outputs and human translations. Plain text, literary text, and technical texts, which were translated from Arabic into Turkish, were re-translated from Arabic into Turkish using ChatGPT, and the ChatGPT translation outputs were examined in the context of semantic and linguistic equivalence in general. The success rate achieved in the translation of different text types in the Arabic-Turkish language pair were evaluated.

Anahtar Kelimeler

• ChatGPT
• Machine Translation
• Neural Machine Translation Model
• Arabic-Turkish Translation

Arapça – Türkçe Çeviri Türlerinde Nöral Makine Çeviri Modellerinin Verimliliği: ChatGPT Örneği

Öz

Teknolojinin gelişimine paralel olarak gün geçtikçe yeni özellikleriyle gündeme gelen yapay zekâ uygulamaları, özellikle son dönemlerde çeviri alanında ChatGPT gibi nöral makine çeviri modellerinin geliştirilmesiyle dikkatleri üzerine çekmeyi başarmış, bu durum çeviri dünyasında kıymetli bir aşama ve umut verici bir gelişme olarak kabul görmüştür. Nöral makine çeviri modelleri arasında yer alan ChatGPT modelinin geliştirmesiyle çeviri sektöründe “çeviri editörlüğü” popülerlik kazanmış ve çevirmenlerin iş tanımlarında bir dizi değişiklikler yapılmıştır. Öte yandan makine çeviri modellerinin geliştirildiği ilk yıllardan beri çeviri sektöründe bir tartışma konusu olarak karşımıza çıkan; “makine çevirileri çevirmenin yerini alabilir mi?” sorusu yeniden gündeme gelmiştir. Bu gelişmeler neticesinde; Arapça-Türkçe çeviri çıktılarındaki kalitenin ve yapay zekânın çeviri bağlamında katettiği mesafenin betimlenmesi çalışmanın ereğini oluşturmuştur. Çalışmada sırasıyla, yapay zekâ tabanlı makine çeviri modellerine, gelişim evrelerine ve geldiği son aşamaya yer verilmiş, akabinde Arapça – Türkçe ChatGPT çeviri çıktılarının karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Kaynak metin dili Arapça, hedef metin dili Türkçe olarak belirlenen bu çalışmada karşılaştırılmalı analizler ChatGPT çeviri çıktıları ile insan çevirileri çerçevesinde sürdürülmüştür. Arapçadan Türkçeye çevirisi yapılan; düz metin, yazınsal metin ve teknik metinler ChatGPT ile Arapçadan Türkçeye yeniden çevrilmiş, ChatGPT çeviri çıktıları; genel olarak semantik ve dilbilimsel eşdeğerlik bağlamında incelenmiştir. Bu inceleme neticesinde Arapça – Türkçe farklı metin türü çevirilerinde yakaladığı başarı grafiği değerlendirmiştir.

Anahtar Kelimeler

• ChatGPT
• Makine Çevirisi
• Nöral Makine Çevirisi Modeli
• Arapça-Türkçe Makine Çevirisi

Kaynakça

1. Aksan, Doğan. Her Yönüyle Dil-Ana Çizgileriyle Dilbilim. Ankara: Türk Dil Kurumu Yayınları. 2009. google scholar
2. Anugu, A. ve Ramesh, G. “Survey on Hybrid Machine Translation.” 2nd International Conference on Meaningful Education: Tam Metin Bildiri Kitabı. Yogyakarta: Icmed. 2020. 1-6. google scholar
3. Aşkın, Meryem ve Balkul, H. İbrahim. “Bu Kış Kimse Üşümeyecek Kitabının İngilizce Çevirisinin Makine Çevirisi ile Karşılaştırılması: Google Çeviri’nin Yazın Çevirisinde Kullanılabilirliği Üzerine Bir İnceleme”. International Journal of Languages’ Education and Teaching. 10/4 (2022): 117-131. google scholar
4. Ayık, A, Tuba. “Edebi Metinlerde ve Uzmanlık Alan Metinlerinde Makine Çevirisinin Olanakları/Olanaksızlığı: Çevirmenin Değişen Görev Tanımlarına Yeniden Bakmak”. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi. 30 (2022): 1321-1343. google scholar
5. Ceylan, Senem. “Sosyo-Kültürel Bağlamda Çevir(i)mek:Arapça-Türkçe Dilleri Örneği.” Uluslararası Dil Ve Çeviribilim Kongresi Tam Metin Bildiri Kitabı. Ed. Prof. Dr. Onur Köksal. İstanbul: Eğitim Yayınevi. 2021. 140-147. google scholar
6. Costa-Juss. Marta R, Farrus Mireia ve Marino Jose. “Study and comparison of rule- based and statistical Catalan- Spanish Machine Translation Systems”. Computing and Informatics. 31 (2012): 245-270. google scholar
7. Çinkılıç, Recep. “Eş Zamanlı Çeviri (Arapça-Türkçe, Türkçe-Arapça) Derslerinde Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Önerileri.” Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi II. Uluslararası Arap Dili ve Edebiyatı Araştırmaları Kongresi’nde sunulan bildiri. İstanbul, 05-07 Mayıs 2023. google scholar
8. Doğru, İhsan. ‘’Harîrî’nin Makamatı’ndaki Atasözlerinin Nida’nın Çeviride Eşdeğerlik Kuramı Bağlamında İncelenmesi’’. Çeviribilim Üzerine Kuramsal Çalışmalar. Ed. Esra Uluşahin & Emrah Eriş, içinde 185216. Ankara: Nobel Bilimsel Eserler, 2020. google scholar

9. Ehab, Rana, Amer Eslam ve Gadallah, Mahmoud “English-Arabic Hybrid Machine Translation System using EBMT and Translation Memory”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 10 (2019): 195-203. google scholar
10. el- 'Uceylî Şezâ 'Abdulbâkî ve el- 'Azzâvî Muhammed İlyâs. “İtticâhât A'dâ’ el-Hey’e et-Tedrîsîyye Fi’l-Câmi 'ât Nahve Fâ’ideti İstihdâmi’t-Terceme el-’Âliyye Li Google fî Ebhâsihim ve İ'dâdi Muhâdarâtihim”. et-Terceme el-Âliyye el-Aşabiyye ve Tehaddiyâti’z-Zekâel-İştinâ'î. 32-44. Berlîn: li’l-Merkez ed-Dîmukrâtî el-'Arabî, 2021. google scholar
11. Er, Rahmi. Çağdaş Arap Edebiyatı Seçkisi. Ankara: Vadi Yayınları. 2012. google scholar
12. Hutchins, WJ ve Somers, HL. An Introduction to Machine Translation. Londra: Academic Press. 1992. google scholar
13. Kızılgeçit, Muhammet, Çinici, Murat ve Nurullah Okan. “Yapay Zekâ Sohbet Robotu Chatgpt ile İnanç-İnançsızlık, Doğal Afet ve Ölüm Konuları Üzerine Nitel Bir Araştırma: Din ve Maneviyatın Psikolojik Sağlığa Etkileri”. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 9/1 (2023): 137-172. google scholar
14. König, Wolf. “Dilbilim ve Yapay Zekâ”. Dilbilim ve Araştırmalar Dergisi. (1994): 219-235. google scholar
15. Kuşçu, Ertan. “Çeviride Yapay Zekâ Uygulamaları”. Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi. 30 (2015): 45-58. google scholar
16. Munday, Jeremy. The Routledge Companion to Translation Studies. London: Routledge. 2009. google scholar
17. Rahzeb, Choudhury ve McConnell, Brian. Translation Technology Landscape Report. Amsterdam: TAUS BV, De Rijp. 2013. google scholar
18. Sadıkov, Taşpolot ve Kerim Sarıgül. “Makine Çeviri Yöntemleri ve Makine Çevirisinin Bugünkü Durumu”. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi. 10/1 (2021): 192-205. google scholar
19. Seçkin, Sevcan. “Türkiye’deki Teknik Çevirmenlerin Makine Çevirisi Sonrası Düzeltme İşlemine Karşı Tutumları”. İstanbul Üniversitesi Çeviribilim Dergisi. 17 (2022): 135-150. google scholar
20. Şahin, Mehmet. Çeviri ve Teknoloji. İzmir: İzmir Ekonomi Üniversitesi Yayınları. 2013. google scholar
21. Şanverdi, İbrahim ve Abdulmuttalip Işıdan. “Makine Çevirisi: Türkçe-Arapça Çeviri Bağlamında Google ve Yandex Çeviri Örneği”. Söylem Filoloji Dergisi. 6/1 (2021): 207-221. google scholar
22. Tarcan, Ahmet ve Ecevit Bekler. “İngilizce-Türkçe, Türkçe-İngilizce Makine Çevirisinde Yazılımların Karşılaştırılması”. (Akademik Bilişim Konferansında sunulan bildiri 31 Ocak - 2 Şubat 2007). google scholar
23. Thorp, Holden. “ChatGPT is fun, but not an author”. Science. (2023), 313-313. google scholar
24. Tok, Ziya. “Makine Çevirisi ve Çeviri Kuramları”. International Journal of Language Academy. 8/1 (2020): 394-403. google scholar
25. Zağlûl, Hişâm Sa'd. “Şiyâğatu’l-Muhtevâ el-’İbdâ'î Bi’l-’İ'lâm et-Terbevî Bi’stihdâm Tekaniyye ez-Zeka’ el-İştinâ'î: ChatGPT İstikşâf el-Furaş ve’t-Tehaddiyât”. Mecelletu Ebhâs et-Terbiye el-Hâşşa. 75 (2023): 56-140. google scholar
26. “1962 Tarihli Kuveyt Anayasası.” Erişim 08 Mayıs 2023. https://constitutionnet.org/sites/default/files/constitution_of_kuwait_1962_-_arabic.pdf google scholar
27. ChatGPT “ChatGPT Modelleri,” Erişim 15 Mayıs 2023. https://platform.openai.com/docs/models/overview google scholar
28. ChatGPT “Sohbet.” Erişim 17 Haziran 2023. https://chat.openai.com/ google scholar