Makine çevirisi çözümleri hızla gelişiyor. O kadar hızlı ki, sadece 2019’da makine çevirisi ve nöral ağlar üzerine 10.000’i aşkın makale yayınlandı. Binlerce akademisyen ellerindeki verileri farklı algoritmalar, donanımlar ve eğitim yaklaşımları ile deneyerek, daha az maliyetle, daha hızlı ve daha güzel çeviri motorları üretmeye çalışıyorlar.
Peki teknoloji bugün bizlere neler vaat ediyor? Ne gibi sorunlar yaşanabiliyor?
Nöral makine çevirisi daha okunaklı, düzgün cümleler kuruyor. İnsanın düşünme biçimini bir ölçüde taklit eden bir yöntemle çalışıyor. Cümlelerinin akıcılığı biraz da ondan.
Ancak akıcı cümleler çok yanıltıcı olabiliyor. Yani, ilk bakışta göze çok hoş gelen bir paragrafı dikkatle incelerseniz arada kaçan sözcükler, rakamlar hatta cümlecikler olduğunu görüyorsunuz. Hatta bazen tamamen zıt anlamda bir yorum yapabiliyor.
Eski makine çevirisi sistemleri, gördüğünüz anda bak bu Google çevirisi denecek kadar kötüydü. Ama en azından çeviremediği yerler belliydi, düzeltmenin bir sistematiği vardı. Nöral ağların nerede patlayacağını kestirmek zor. Bu yüzden çok daha dikkatli kullanmalı.
Mevcut nöral ağlarla hızla okuyup anlamanız gereken, halka açık olarak yayınlamayacağınız, sadece iç raporlama ve analiz için kullanacağınız içerikleri çevirebilirsiniz.
Daha ciddi ve önemli dosyalarda otomatik tercüme kullanmak risklidir. Dragoman “Hibrit Çeviri” adını verdiği bir yaklaşımı benimsiyor. İlgili sayfaya buradan ulaşabilirsiniz.
Bizim geliştirdiğimiz NUBUTO gibi bir aracınız varsa, dosyalarınızı kendi formatında yükleyip, kendi formatında alabilirsiniz. Örneğin Powerpoint yükleyip, çevrilmiş Powerpoint’i tek tuşla ve birkaç dakika içerisinde indirebilirsiniz
Bu çeviri mükemmel olmayacaktır. Hatalar barındıracaktır. Ama yüzlerce sayfalık bir sosyal medya verisinin çevirisine birkaç dakikada ulaşmak, bu çeviriyi kullanıp yönetici raporu yazacak analistler için genellikle yeterlidir.
Eğer makine çevirisinde kritik hatalar saptarsanız, bu hataları NUBUTO üzerinde düzeltmeniz yeterlidir. Nubuto hatalarını öğrenecek ve bir sonraki çeviride aynı hatayı tekrarlamayacaktır.
Günümüzde Amazon çeviri platformunda ücretli hesabınız varsa, kendi terim listenizi yükleyebiliyorsunuz. Amazon sonrasında sizin talep ettiğiniz çevirilerde yüklediğiniz terimleri kullanmaya başlıyor. Çok faydalı bir yöntem.
Google dahil bazı platformlara sadece terimleri değil, eski çevirilerinizi de yükleyebiliyorsunuz. Google bu veriyi alıp, Google Translate’i size göre özelleştirebiliyor.
Bazı araçlar ise bilgisayarınıza veya sunucunuza kurulabiliyor. Bu tür araçlar kapalı devre çalıştığı için, gizlilik gerektiren işlerde olmazsa olmazlardan.
Makine çevirisi, ses tanıma ve metin okuma teknolojileriyle birleşik kullanılabiliyor. Siz okuyorsunuz, makine önce sizin söylediklerinizin deşifresini çıkartıyor, sonra çevirisini yazıyor, en son da o çeviriyi diğer dilde okuyor.
Doğrudan sesten sese çeviri yapmaya odaklanan firmalar da var.
Bu gidişle, birkaç yıla kalmadan özel şirketler kendi “translate” hizmeti sunmaya başlayacaklar. Kimbilir belki biz de Dragoman Translate’i çıkartırız.
Makine çevirisi ve aynı ekosistemdeki diğer dil teknolojileri çağımızın iş yapış şekillerini değiştirmeye devam edecek.
Bu teknolojiler danışma, otel resepsiyon, havalimanı kontuarı, belediye hizmetleri, bankalar ve hastanelerde sıradan işlemleri robotların yapabilmesinin önünü açacak.
İnsanlar dil robotları ve mobil uygulamaları yardımıyla daha kolay seyahat edecekler.
Teknoloji bazı basit iş kollarında insan gücünü azaltırken, bu tür teknolojileri kurmayı, geliştirmeyi, güncellemeyi veya bir firmanın ihtiyaçlarına göre özelleştirmeyi bilenlerin iş fırsatları artacak.
Beş yıla varmadan mütercim tercümanların uzmanlık alanı olarak dil robotu kurma ve geliştirmeyi göreceğiz. Memleketimizden genç yeteneklerin ilgilenmesi umuduyla.
