Edebi metinlerde ve uzmanlık alan metinlerinde makine çevirisinin olanakları/olanaksızlığı: çevirmenin değişen görev tanımlarına yeniden bakmak

Öz

Bu çalışmada, farklı metin türlerinden örneklerin, farklı makine çevirisi programlarında Fransızca-Türkçe, Türkçe-Fransızca dil çiftleri arasında gerçekleştirilen çevirileri ile aynı metinlerin insan çevirmenler tarafından gerçekleştirilmiş versiyonları arasındaki farklılıkları ortaya koyulacaktır. Ayrıca makine çevirisinin söz konusu dil çiftlerinde gerçekleştirilen çevirilerdeki yetkinlikleri gözlemlenecek; ortaya çıkan çeviriler yoluyla, insan çevirmenin yeni görevlerinden biri olarak tanımlanabilecek Makine Çevirisi Sonrası Düzeltme İşlemi [Post-Editing] işleminin tanımı, kapsamı, çerçevesi ve dinamikleri tartışılacaktır. Çalışmanın birinci bölümünde makine çevirisi tanımlanarak, makine çevirisi türlerinden ve günümüzde en sık kullanılan ve Türkçe dil kombinasyonlarını da içinde barındıran Google Çeviri ve Yandex Çeviri programlarından söz edilecektir. Makine çevirisinin yaygın olarak kullanılmaya başlanması ve sinirsel makine çevirisinin insan çevirisine çok yakın çeviriler üretmeye başlaması ile Post-Editing isimli yeni bir araştırma alanı ortaya çıkmıştır. Literatürdeki en yaygın tanıma göre post-editing, Makine çevirisinden çıkan çevirilerin insan çevirmen tarafından gözden geçirilmesi, yeniden düzenlenmesi, varsa hataların düzeltilmesi ve yeniden üretilmesi aşamalarını da içeren işlemler bütünüdür. Çeviribilimsel açıdan bakıldığında, çevirmen için getirilen bu yeni görev tanımı ile bir paradigma değişiminden de söz edilebilir. Çalışmanın ikinci bölümünde, post-editing işleminin süreçleri ve çevirmenin bu yeni görevinin tanımı ve kapsamı tartışılacaktır. Çalışmanın son bölümünde ise, edebiyat alanından ve uzmanlık alan metinlerinden seçilen metinlerin söz konusu programlarda gerçekleştirilen çevirileri ile aynı metinlerin insan çevirmenler tarafından yapılmış çevirileri arasındaki farklar ele alınacaktır. Günümüzde makine çevirisi programlarının farklı metin türlerinde nasıl sonuçlar verdiğini ve ortaya çıkan hata türlerini gözlemlemek çalışmanın amaçlarından biridir. Çalışmanın diğer amacı da farklı metin türlerine ait ham çevirilerin ne düzeyde post-editing işlemine ihtiyaç duyabildiklerini, çevirmenin de nihai çeviri ürüne ulaşmak için hangi işlemleri gerçekleştirmesi gerektiğini tespit etmektir.

Anahtar Kelimeler

• Makine çevirisi
• Post-editing
• Edebiyat metinlerinde makine çevirisi
• sinirsel makine çevirisi
• Çeviribilim

The im/possibility of machine translation in literary and specialized texts: Rethinking translators’ changing job descriptions

Abstract

In this study, a practical framework will be drawn on differences/similarities between different text samples translated by machine translation programs and human translators in French-Turkish and Turkish-French language pairs. In addition, competencies of machine translation in tasks performed in these language pairs will be observed, while the definition, scope, framework and dynamics of the Post-Editing process, which can be defined as one of the new tasks of the human translator today, will be discussed based on the resulting translations. In the first part of the study, machine translation will be defined, and the types of machine translation and the most frequently used machine translation programs, Google Translate and Yandex Translate, which also contain Turkish language combinations, will be briefly introduced. With the widespread use of machine translation and the fact that neural machine translation has started to produce translations very close to human translation, a new research area called Post-Editing has emerged. According to the most common definition in the literature, post-editing is the whole process that includes the stages of reviewing, rearranging, correcting, and reproducing translations obtained from machine translation programs by the human translator. This new job definition for the translator refers to a paradigm shift from a translational point of view. In the second part, the processes of post-editing and the definition and scope of this new task will be discussed. In the last part, differences between the texts in literature and various fields of specialization translated by machine translation programs and human translators will be discussed. One aim is to observe how machine translation programs give results in different text types and the types of errors that occur in these translations. Another aim is to determine what level of post-editing process the raw translations of different text types may need, and what processes the translator should perform to reach the final product.

Keywords

• Machine translation
• Post-editing
• Literary text machine translation
• Neural machine translation
• Translation Studies

Kaynakça

1. Abdal, G. (2018) Bejan Matur Çevirilerinden Örneklerle Metaforik Bir Yeniden Yazma Eylemi Olarak Şiir Çevirisi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi [itobiad], 6 (5), 2379-2398.
2. Aslan, E. (2021). La Place de la Traduction Automatique dans l'Enseignement de la Traduction. Humanitas, 18, 16-32.
3. Aslan, E. (2018). Otomatik Çeviri Araçlarının Yabancı Dil Öğretiminde Kullanımı: Google Çeviri Örneği. Selçuk Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, 39, 87-104.
4. 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: Sakarya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Çeviribilim Anabilim Dalı.
5. Barut, E. (2022). İstatistiksel Makine Çevirisi İle Nöral Makine Çevirisinin Dilbilimsel Parametrelerle Karşılaştırılması: Google Translate. Akdeniz Havzası ve Afrika Medeniyetleri Dergisi, 4 (1), 103-118.
6. Birkan Baydan, E. (2018). Edebiyat Çevirisinde Çevirmen ve Editör Kararları. RumeliDe Dil ve Edebiyat Araştırmaları dergisi, Özel Sayı, 286-291.
7. Boğaziçi Üniversitesi, Boğaziçili Bilim İnsanlarından Edebi Makine Çevirisi. Boğaziçi Üniversitesi. (Çevrimiçi) https://haberler.boun.edu.tr/tr/haber/bogazicili-bilim-insanlarindan-edebi-makine-cevirisi. Erişim: 27.07.2022.
8. Choudhury, R. ve B. McConnell (2013). TAUS – Translation Technology Landscape Report. TAUS BV, De Rijp. Amsterdam.

9. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı Resmi Sitesi, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı ve Avrupa Birliği Çeviri Koordinasyon Başkanlığı’nın ortak yayınladığı “Çalışma Mevzuatı ile İlgili Avrupa Birliği Direktifleri” başlıklı rapor, (çevrimiçi) https://www.csgb.gov.tr/media/1324/%C3%A7al%C4%B1%C5%9Fma-mevzuat%C4%B1-ile-ilgili-avrupa-birli%C4%9Fi-direktifleri.pdf , Erişim: 20.07.2022
10. Çetiner, C. (2019). Makine çevirisi sonrası düzeltme işlemine (post-editing) yönelik kapsamlı bir inceleme. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, 6, 462-472.
11. European Association For Machine Translation. What is Machine Translation? (Çevrimiçi) What is Machine Translation? – European Association for Machine Translation (eamt.org) European Association For Machine Translation. Erişim: 27.07.2022.
12. Forcado, M. L. (2010). Machine Translation Today. Y. Gambier & L. Van Doorslaer (Ed.), Handbook of translation studies, 1, 215-224. Amsterdam: Benjamins.
13. Google Çeviri, (Çevrimiçi) https://tr.wikipedia.org/wiki/Google_%C3%87eviri. Erişim: 26. 07. 2022.
14. Hutchins, J. (2001). Machine translation and human translation: In competition or in complementation. International Journal of Translation, 13(1-2), 5-20.
15. Kenny, D. & Doherty, S. (2014) Statistical machine translation in the translation curriculum: overcoming obstacles and empowering translators. The Interpreter and Translator Trainer, 8(2), 276-294.
16. Mossop, B. (2001), Revising and Editing for Translators, Manchester, UK, St. Jerome Publishing.
17. Oggito. 10 Soruda Oulipo. Oggito. (Çevrimiçi) https://oggito.com/icerikler/10-soruda-oulipo/23828. Erişim: 27.07.2022Peraldi, S. (2016) De la traduction automatique brute à la post-édition professionnelle évoluée : le cas de la traduction financière. Revue française de linguistique appliquée, XXI, 67-90.
18. Robert, A.M. (2010). La post-édition: l’avenir incontournable du traducteur ? Traduire Revue française da la traduction, 222, 137-144.
19. Sadıkov, T. & Sarıgül, K. (2021). Makine çeviri yöntemleri ve makine çevirisinin bugünkü durumu. Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi, 10(1), 192-205.
20. Şahin, M. (2014). Using MT post-editing for translator training. Tralogy, http://lodel.irevues.inist.fr/tralogy/index.php?id=255&format=print
21. Şanverdi, H.İ. & Işıdan, A. (2021). Makine Çevirisi: Türkçe-Arapça Çeviri Bağlamında Google ve Yandex Çeviri Örneği. Söylem Filoloji Dergisi, 6 (1), 207-221.
22. Trosborg, A. (1997) Translating Hybrid Political Texts. Anna Trosborg (Ed.), Text Typology and Translation, 145-159 Amsterdam, Philadelphia: Benjamins.
23. Vaupot, S. (2021) Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices en Lenguas Extranjeras, 14(2), 83-110.
24. Yandex Çeviri, (Çevrimiçi) https://tr.wikipedia.org/wiki/Yandex.%C3%87eviri Erişim: 26.07.2022.
25. Yandex. One Model Is Better Than Two, Yandex Translate Launches a Hybrid Machine Translation System. (Çevrimiçi) https://yandex.com/company/blog/one-model-is-better-than-two-yu-yandex-translate-launches-a-hybrid-machine-translation-system/. Yandex. Erişim: 26.07.2022.