Dil Teknolojilerindeki Gelişmeler Nasıl Okunmalı?

Dil Teknolojilerindeki Gelişmeler Nasıl Okunmalı?

Dil hizmetleri sektöründe heyecanlı zamanlar yaşıyoruz. Konuşma tanıma ve makine çevirisi gibi karmaşık dil işleme problemlerine yapay zeka ve sinir ağları gibi teknolojilerin uygulanması, gelişmeleri son derece hızlandırdı. Örneğin, Ekim ayında Microsoft, konuşma tanıma sistemlerinin ikili sohbetleri insanlar kadar iyi algıladığını duyurdu. Sistem, aynı zamanda Portekizce-İspanyolca arasında neredeyse kusursuz diyalog çevirmenliği de yapabiliyor.

Geçtiğimiz ay ise gündemde Google’ın yeni Sinirsel Makine Çevirisi vardı. Gideon Lewis-Kraus’un son New York Times yazısı “Büyük aydınlanma”, Google’ın yapay zeka programlarına ve otomatik dil çevirisi üzerine uygulamalarına çok güzel bir örnek oluşturuyor. Kendi statik makine çevirisi çalışmalarıyla kıyaslandığında bile, Google’ın Sinirsel Makine çevirisi daha akıcı ve dil bilgisi konusunda devrim niteliği taşıyor.

Bu konuda en fazla bahsi geçen yazılım Google’a ait olsa da sinirsel makine çevirisinde Google yalnız değil: Microsoft, Baidu, Systran ve diğer birçok şirket, makine çevirisinde 10 yıl kadar öncesinde kural tabanlı makine çevirisinden istatistiksel makine çevirisine geçişten sonra uçurum gibi bir kalite gelişimine uğradı. Lionsbridge’in şirket bünyesinde test ettiği çeşitli sinirsel makine çevirileri de bu iddiayı destekliyor.

Sinirsel makine çevirisinin kısa dönemdeki etkisisi: Makine çevirisinin yaygınlaşması ve uygulamaları

Makine çevirisinin kalitesi arttıkça beklenti, post-editing konusundaki bariyerlerin de aşılması yönünde. Çeviri süresi kısaldıkça asıl iş tamamen düzenleme ve son rötuşlar üzerine olacak. Bu özellikle geleneksel olarak birbirine çevrilmesi zor kabul edilen dillerde veya makine için fazla karmaşık ve detaylı görülen içeriklerde etkisini gösterecek.

Denetlenmeyen makine çevirisinin uygun görüldüğü alanlarda da bir artış yaşayacağız diyebiliriz. Makine çevirisinin kalitesinin isabeti ve aslına uygunluğu ise 3 karakteristik özelliğe bağlı: birinci olarak yapay zekanın taradığı materyallerin niteliğine ve niceliğine; ikinci olarak, makine öğrenimin algoritmasının kapsamlılığına; üçüncü olarak da verilen metinlerin öğrenilmiş metinlere olan yakınlığına. Makine çevirisi öğrenme algoritmasını uyguladığı metinlerin dışında bir metin sunulduğunda asla sağlıklı çeviremeyecektir, zira algoritma öğrendiği metinlerin dışına çıkamaz.

Dolayısıyla, temel metin dağarcığı kalitesine ve nöral makine çevirisi sistemlerinin daha az veriyle daha hızlı gelişmesine rağmen, makine çıktısının profesyonel denetimi ve düzeltilmesi halen bir ihtiyaç. Bunun yanında, dilbilgisine hassas iyileştirme, öğrenme sürecinin uzman gözetiminde tamamlanması ve en önemlisi şirketler düşünüldüğünde, çeviri işlemlerindeki uzmanlık konularında çevirmenlere ciddi görevler düşmektedir.

Görünüşe göre, çevirmenlerin iş yükü azalmakla birlikte, (artık temel metinlerin ve belli dokümanların düzgün çevirileri rahatlıkla makineler ile yapılabilmektedir) çevirmenler için çok yeni fırsatlar da doğmaktadır.

Kaynakça:

http://content.lionbridge.com/what-machine-translation-advancement-means-language-services/

Bir Cevap Yazın