Geri Dön

The use of machine translation in high-stakes texts: A case study on guidelines for natural disasters

Yüksek riskli metinlerde makine çevirisi: Doğal afet kılavuzları üzerine bir vaka çalışması

  1. Tez No: 865768
  2. Yazar: MEHMET KAAN SEYRATLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. IŞIN ÖNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mütercim-Tercümanlık, Translation and Interpretation
  6. Anahtar Kelimeler: Makine çevirisi, Machine translation
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hızla gelişen yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, çevirmenler arasında iş kaybına ilişkin endişelerin artmasına neden olmuştur. Bu endişeye yanıt olarak bu çalışma, DeepL Translator ve Google Translate'in Türkçe doğal afet kılavuzlarını İngilizceye çevirirkenki performansını değerlendirmekte ve ham makine çevirisi çıktılarının bu tür yüksek riskli bağlamlarda kullanılıp kullanılamayacağını araştırmaktadır. Çalışma ayrıca makine çevirisi çıktılarındaki hataların düzeltilmesinde ön düzenleme işlemlerinin etkinliğini araştırmaktadır. MQM (Multidimensional Quality Metrics) kullanılarak, her iki makine çevirisi sisteminin ham çıktıları üzerinde kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Ardından, tespit edilen her hata için ön düzenleme stratejileri geliştirilmiştir. Bulgular, her iki sistemin de beklenenden daha az hata üretmesine rağmen, makine çevirisi çıktılarında“majör”ve“kritik”düzeylerinde hatalar bulunduğunu ortaya koymakta ve kara kutu nöral makine çevirisi sistemlerinin tahmin edilemez doğasının altını çizmektedir. Terminoloji kategorisindeki hatalar haricinde, ön düzenlemenin çeviri hatalarının önemli bir kısmının giderilmesinde etkili olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bu çalışma mevcut makine çevirisi sistemlerinin gelişmiş kabiliyetlerine rağmen, insan çevirmenin çeviri sürecindeki vazgeçilmez rolünün altını çizmektedir.

Özet (Çeviri)

The rapidly evolving artificial intelligence and machine learning technologies have led to growing concern among translators regarding potential job displacement. In response to this concern, this study evaluates the performance of DeepL Translator and Google Translate in translating Turkish guidelines for natural disasters into English, and explores whether raw machine translation output can be used in such high-stakes contexts. Additionally, it investigates the effectiveness of pre-editing operations in correcting errors in machine translation outputs. Using the MQM (Multidimensional Quality Metrics) framework, a comprehensive analysis was conducted on the raw outputs of both machine translation systems. Then, pre-editing strategies were developed for each error. Findings reveal that while both systems produced fewer errors than expected, errors of“major”and“critical”severity levels were present in machine translation outputs, underscoring the unpredictable nature of black-box neural machine translation systems. Pre-editing was found to be effective in addressing a significant portion of errors, with the exception of errors in terminology category. In conclusion, this study emphasizes the indispensable role of human translators in the translation process, despite the advanced capabilities of current machine translation systems.

Benzer Tezler

  1. Yazım kurallarına uygun yazılmamış türkçe metinleri makine çevirisi yöntemleriyle normalleştirme

    Normalizing non-canonical turkish texts using machine translation approaches

    TALHA ÇOLAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. A refined methodology tor model-based FPGA hardware design: An example of quadrotor dynamical model implementation

    Model tabanlı FPGA donanımı tasarımında iyileştirilmiş bir yöntem sistemi: Bir dört rotorlu için dinamik model gerçekleme örneği

    SEZER MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  3. İki dönüştürücülü ultrasonik temizleme sistemi tasarımı

    Desing and analysis of an ultrasonic cleaning system with two transducers

    MEHMET EMİN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN HÜNER

  4. Çamaşır makinesi kazan imalatında proses parametrelerinin kazan kalitesine etkilerinin analiz edilmesi ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of the effects of process parameters on the quality of washing machine tub manufacturing

    OZAN SERTLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ GÖKŞENLİ

  5. Alümina fiber takviyeli Al-si metal matriksli kompozitlerin üretimi ve mikroyapı-özellik ilişkilerinin incelenmesi

    production of alumina fiber reinforced Al-si metal matrix composites and the investigation of their microstructure-propetry relation ships

    HATEM AKBULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. FEVZİ YILMAZ