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: Belirtilmemiş.
  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: 182

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. 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

  2. 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

  3. From data to action: Transforming pressure testing in manufacturing with machine learning for enhancing energy efficiency

    Veriden aksiyona: Üretimdeki basınç testini makine öğrenimiyle dönüştürmek ve enerji verimliliğini artırmak

    ERHAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN

  4. Nano silikanın yüksek oranda uçucu kül içeren betonların taze hal, priz süresi ve mekanik ozellikleri üzerine etkisinin araştırılması

    Investigation on the effect of nano-silica on the fresh state, setting times and mechanical properties of concrete with high fly ash content

    AHMET BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN NURİ ATAHAN

  5. Al.Fe.Si. ve Al.Fe.Si.Mn. alaşımlı alüminyum folyoların mekanik performans özelliklerinin karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    SEFER SINMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYÜP SABRİ KAYALI