Günümüzde yapay zeka destekli makine çeviri araçları, küresel ticari operasyonlarda devrim yaratıyor. Önde gelen MT sağlayıcılarından biri, Almanya merkezli bir sinirsel makine çevirisi (NMT) teknolojisi sağlayıcısı olan DeepL’dir . Bu kılavuzda DeepL’in nasıl çalıştığını, artılarını ve eksilerini ve onu profesyonel çeviri projelerinde kullanmaya yönelik en iyi uygulamaları inceleyeceğiz.
Deep L Nedir?
DeepL, geleneksel istatistiksel makine çevirisinden (SMT) çok daha yüksek kalitede çeviriler üretebilecek bir sinirsel makine çeviri sistemi oluşturmak amacıyla yola çıkan çevrimiçi bir sözlük olan Linguee olarak 2009 yılında Almanya’da kuruldu.
DeepL’deki mühendisler, modelleri Linguee’nin veritabanındaki mevcut veriler üzerinde eğitmek için en yeni derin öğrenme tekniğini (şirketin adı da buradan geliyor) uyguladı.
DeepL 2017’den bu yana son derece popüler hale geldi; bugüne kadar bir milyardan fazla insan hizmetlerini kullandı. 650 olası çeviri kombinasyonuyla 28 dil desteği sağlar .
Kullanıcılar DeepL’in ücretsiz ve ücretli sürümleri arasında ve web arayüzü ile bağımsız çevirmen arasında seçim yapabilir. Ücretsiz sürüm kişisel kullanıma uygundur, ücretli sürüm ise işletmelere yönelik daha fazla özellik sunar.
DeepL artık sadece bir çeviri hizmeti değil. Metin oluşturmaya odaklanarak yapay zekaya da yöneldi . 2023’ün başlarında piyasaya sürülen en yeni teklifi DeepL Write, İngilizce yazma asistanı olmayı ve Grammarly gibi rakiplerini geride bırakmayı hedefliyor.
DeepL Nasıl Çalışır?
Tüm makine çevirileri eşit şekilde oluşturulmamıştır ve zamanla sistemler giderek daha karmaşık hale gelmiştir. 2016 yılına kadar, makine çevirisi sistemleri ya kural tabanlıydı (manuel olarak oluşturulmuş çok sayıda kurala dayanıyordu) ya da istatistiksel sistem, çok dilli derlemelere (büyük paralel metin gövdeleri) dayalı olarak kelime tabanlı veya kelime öbeği tabanlı bir şekilde tercüme ediliyordu.
Günümüzde çoğu ana akım MT sistemi sinir ağlarını kullanıyor. Buna sinir makinesi çevirisi (NMT)denir ; bu, programın sinir ağının, çevrilen terimin her iki tarafındaki birkaç kelime yerine, çıktı cümlesini oluştururken her adımda girdi cümlesinin tamamını hesaba kattığı bir uçtan uca öğrenme biçimidir.
DeepL, NMT sisteminin bir örneğidir; derin öğrenme algoritmaları sayesinde, istatistiksel MT motorlarının ürettiği çevirilerden daha insana benzeyen çeviriler üretir. Ağ mimarisi aynı zamanda büyük miktarda veriden öğrenmesine ve yeni bağlamlara uyum sağlamasına da olanak tanır.
DeepL’in Özelliklerini Analiz Etme
Daha önce de belirtildiği gibi DeepL’in temel gücü, geleneksel istatistiksel makine çevirisi yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha doğru ve doğal görünen çeviriler üretmesini sağlayan NMT sisteminde yatmaktadır. En öne çıkan yeteneklerinden bazılarına bir göz atalım.
1. Çoklu Dil Desteği
DeepL, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Çince, Japonca ve çok daha fazlasını içeren çok çeşitli diller arasındaki çevirileri destekler. Kullanıcılar, ayrı araçlara ihtiyaç duymadan farklı dil çiftleri arasındaki metni sorunsuz bir şekilde çevirebilir.
2. Bağlam Farkındalığı
DeepL tarafından kullanılan yapay zeka motoru, giriş metninin bağlamını anlayarak çevirilerin bağlamsal olarak daha doğru olmasını ve amaçlanan anlamı korumasını sağlamayı amaçlıyor. Bu, deyimsel ifadeler ve karmaşık cümlelerle uğraşırken yararlı olabilir.
3. Çeviri Kalitesi
DeepL, kullanıcılar tarafından oldukça beğenilen belirli dil çiftleri için çeviri kalitesiyle tanınmaktadır. Bağlamı kavrama ve kusursuz çeviriler sağlama yeteneği hem profesyoneller hem de dil tutkunları tarafından takdir edilmektedir.
4. Çevirmen Eklentisi ve Masaüstü Uygulamaları
DeepL, Microsoft Office dahil çeşitli uygulamalarla entegre olabilen, kullanılan programdan ayrılmadan doğrudan metin çevirisini kolaylaştıran tarayıcı eklentileri sunar veya masaüstü uygulamasını en popüler işletim sistemlerinde indirebilirsiniz.
5. Belge Çeviri İşlevi
DeepL, metin çevirisine ek olarak, kullanıcıların çeviri için tüm belgeleri yüklemelerine olanak tanıyarak, çok dilli içerikle çalışan bireyler ve işletmeler için yararlı bir özellik sağlar.
6. Veri Gizliliği
Merkezi Almanya’da bulunan DeepL, Avrupa Birliği veri koruma yasalarına tabidir. Şirket, DeepL’in ücretsiz makine çeviri aracında verilerin nasıl işlendiği hakkında pek bir şey söylemese de, tüm DeepL Pro abonelerinin tüm çeviriler için güvenli ve şifreli bir bağlantıdan yararlanabileceğini ve verilerin sunucularında bir kez saklanmadığını açıkça belirtiyor. çeviri tamamlandı.
7. API Entegrasyonu
DeepL, geliştiricilerin çeviri hizmetlerini uygulamalarına, web sitelerine veya hizmetlerine entegre etmelerine olanak tanıyan bir API sunarak son kullanıcılara kusursuz bir çeviri deneyimi sağlar.
DeepL’in Başlıca Rakipleri?
Makine çevirisi araçlarının evreni geniş ve çeşitlidir. DeepL’in yanı sıra en tanınmış MT sağlayıcılarından bazıları şunlardır:
Google Çeviri
2006 yılında başlatılan Google Çeviri, 2016 yılında istatistiksel bir modelden NMT modeline geçti. DeepL’in piyasaya sürülmesinden birkaç ay önce.
133’ten fazla dili destekler ve kullanımı ücretsizdir (kendi web sitenizi çevirmek için API kullanımı veya ayda 500.000 karakterin üzerine çıkmanız hariç). Yüksek düzeyde erişilebilir arayüzü ve sezgisel tasarımı, onu sıradan kullanıcılar için popüler bir seçim haline getiriyor. Üstelik tüm web sitelerini, görselleri ve konuşmaları çevirebilir.
Systran Çeviri
1968 yılında kurulan Systran, piyasadaki ilk ticari MT yazılımıydı. Systran aynı zamanda nöral makine çevirisi ve nöral dizi öğrenimi için açık kaynak ekosistemine sahip tek şirkettir: OpenNMT .
Systran Translate 50’den fazla dili destekler ve kullanıcılar çıktıyı kişiselleştirmek için kendi sözlüklerini, sözlüklerini ve derlemlerini ekleyebilirler.
Microsoft Translator
Bing’e (Microsoft’un arama motoru) entegre edilen ve Microsoft Office uygulamalarında yerleşik bir işlev olan Microsoft Translator, 2009’da piyasaya sürüldü ve dikkat temelli bir modelle en yeni sinir ağı teknolojisini temel alıyor.
Günümüzde hem iPhone’lar hem de Android cihazlar için bağımsız bir mobil uygulama olarak da mevcuttur. 100’den fazla dili destekler ve konuşma ve metin çevirisine olanak sağlar.
Amazon Çeviri
Alanın en genç oyuncularından biri olan Amazon Translate, 2017 yılında piyasaya sürüldü. Sinirsel makine çeviri motoru kullanıyor ve kısa ömründe etkileyici performans seviyelerine ulaştı.
Kullanıcıların Amazon çevirinin sunduğu özelleştirme (terminoloji ve paralel veriler), kodlama terminolojisi ve toplu çeviri (Amazon S3) gibi çeşitli işlevlere erişebilmeleri için bir AWS hesabına ihtiyaçları vardır.
Tencent Makine Çevirisi
Tencent Machine Translation (TMT), pazara giren en yeni şirketlerden biridir. Şu anda 10 dili destekliyor ve hem sinirsel hem de istatistiksel makine çevirisi modellerini birleştiriyor.
Tencent Makine Çevirisi, özellikle Çince dil yetenekleriyle dikkat çekiyor; İngilizce’den Çince’ye çeviri için kaydedilen en yüksek insan değerlendirme puanlarını ve Çince’den İngilizce’ye çeviri için en yüksek otomatik puanları elde etti.
DeepL vs. Google Translate: Hangisi Daha İyi?
DeepL Google Çeviri’den daha mı iyi? Her şey gibi bu sorunun cevabı da bağlama ve kullanıcının özel ihtiyaçlarına bağlıdır.
Genel olarak konuşursak, DeepL genellikle Google Translate’den daha doğru bir MT motoru olarak görülüyor.
Bununla birlikte, bazı sınırlamalarla birlikte gelir: DeepL’in dil seçimi Google’ınkinden daha sınırlıdır ve orijinal biçimlendirmeyi koruyan tam belge çevirisi veya resmi ve resmi olmayan kayıt arasında seçim yapma yeteneği gibi tüm özelliklerine erişmek için ‘ Premium hesaba ihtiyacım olacak.
DeepL’in sunduğu ve kullanıcıların Google Çeviri’den alamadığı bir özellik, alternatif çevirileri hızlı bir şekilde görüntülemek için çıktı kutusunda çevrilmiş herhangi bir kelimeye tıklama yeteneğidir. DeepL’in önerdiğinden farklı bir çeviri seçerseniz metnin geri kalanı seçiminizi yansıtacak şekilde otomatik olarak güncellenecektir.
Güvenlik açısından, ücretsiz sürümlerinde hem Google Translate hem de DeepL, çevirdiğiniz metnin geçmişini korur. DeepL Pro ise tam tersine, dünya lideri veri koruma standartları sunar ve metinlerinizin çeviriden hemen sonra silinmesini sağlar. Bu, onu özellikle hassas içerikler için uygun hale getirir.
Genel olarak her iki sağlayıcı da makine çevirisi için faydalı çözümler sunuyor. Özelleştirmeniz gerekmeyen çok çeşitli dil seçeneklerine sahip, ucuz, kullanımı kolay bir çeviri aracı arıyorsanız Google Çeviri daha iyi bir seçenek olabilir. Öte yandan, kişiselleştirebileceğiniz son derece doğru çevirilere ihtiyacınız varsa ve verilerinizin korunduğundan emin olmanız gerekiyorsa DeepL muhtemelen daha iyi bir seçim olacaktır.
DeepL’in Doğruluğunu ve Performansını Değerlendirme
Bir makine çevirisi motorunun doğruluğunu belirlemek herkesin bildiği gibi zor olabilir. Sonuçlar, ilgili dil çiftlerine, çevirdiğiniz metin türlerine (son derece teknik bir mali belge, bir blog yazısı ile aynı değildir) ve ihtiyaç duyduğunuz özelleştirme düzeyine bağlı olarak değişiklik gösterir.
Üstelik dil dinamik olduğundan ve yazarın kastettiği anlam gibi faktörler ölçülemediğinden doğruluk göreceli bir tanım kazanır. Örneğin bir romana ilişkin dilbilgisi ve noktalama işaretlerinin doğruluğuna ilişkin beklentiler, bir sosyal medya paylaşımına ilişkin beklentilerden farklı olacaktır.
Bununla birlikte, internetteki genel düşünceye dayanarak kullanıcılar, DeepL’in özellikle Avrupa dil çiftleri söz konusu olduğunda oldukça doğru sonuçlar verdiğini belirtiyor. DeepL’in kendi deneyleri bunu destekliyor. Bununla birlikte, şirketin verileri sunma şekli potansiyel olarak önyargılı olarak görülebileceğinden, doğruluğun daha güvenilir bir göstergesi kullanıcı geri bildirimidir; bu geri bildirimler çoğunlukla aşağıdaki açılardan olumlu olma eğilimindedir:
- Deyimler ve argoların yorumlanması ve eşdeğerliği
- Doğallık
- Kayda duyarlı çeviriler
Günün sonunda her kullanıcının DeepL’in kendi kullanım durumlarında nasıl performans gösterdiğini denedikten sonra kendi kararını vermesi gerekecektir. İyi haber şu ki, ücretsiz sürüm herhangi bir maliyet ödemeden tam da bunu yapmanıza olanak tanıyor.
DeepL’in Artıları ve Eksileri
DeepL’nin artıları ve eksileri:
DeepL’nin Artıları
DeepL gibi sinirsel makine çeviri sistemleri, tüm olasılıklar dünyasının kapılarını açıyor. Önde gelen NMT teknolojisi satıcılarından biri olarak DeepL şunları yapabilir:
1. Oldukça Doğru
Daha doğru ve akıcı çeviriler üretmek ve zaman içinde gelişmek için kelimelerin ve ifadelerin daha geniş bağlamını anlayabilir.
2. Öğrenmesi Hızlı
Geleneksel MT için gereken maliyetli ve büyük ölçüde manuel yöntemlerin aksine, sinir ağlarını otomatik süreçler aracılığıyla hızlı bir şekilde eğitebilirsiniz.
3. Esnek ve Entegrasyonu Basit
API’ler, uzantılar ve eklentiler aracılığıyla onu çoğu tarayıcıya veya yazılıma entegre edebilir ve birçok içerik dosyası formatına uygulayabilirsiniz.
4. Özelleştirilebilir
Sonuçları iyileştirmek için genellikle DeepL’in çıktısını terminoloji veritabanları, markaya özgü sözlükler ve diğer veri kaynakları aracılığıyla özelleştirebilirsiniz.
5. Uygun Maliyetli
Diğer tüm NMT motorları gibi DeepL de maliyetin çok altında yüksek doğrulukta ve hızlı çeviriler sağlar.
6. Ölçeklenebilir
Çevirinizin ölçeğini büyütmeniz gerektiğinde DeepL, artan talebi kolayca karşılamanıza yardımcı olabilir.
Bununla birlikte, DeepL’in gelişimi büyük boyutlara ulaşmış olsa da neredeyse hiçbir makine çeviri motoru mükemmel olamayacak ve DeepL’in insan düzeyindeki doğruluğu yakalamadan önce hâlâ kat etmesi gereken çok yol var.
DeepL’nin Eksileri
DeepL’in önümüzdeki yıllarda ne kadar gelişmeye devam edeceğini henüz bilmiyoruz ve tahmin etmek zor. Şimdilik, aşağıdakiler gibi insan düzeyindeki beceriler hala yetersiz kalıyor:
- Soru sormak
- Bağlamı anlamak
- Kaynak metindeki hataları belirleme
- İroni yakalamak
- Yaratıcı bir şekilde tercüme etmek
- Dikkate alınan seçimler yapmak
- Araştırma yapmak
- Tutarlılığı gözlemlemek
- Bütünlüğün garanti edilmesi
- Bilginin kasıtlı olarak dışarıda bırakılması veya dahil edilmesi
- Açıklama veya not ekleme
Makine çevirisi motorlarının bu tür görevleri yerine getirme yeteneği sınırlı kalsa da, manuel sonradan düzenlemenin yakın gelecekte herhangi bir çeviri iş akışının önemli bir parçası olmaya devam etmesi muhtemeldir.
Profesyonel Çeviri İçin DeepL’i Kullanma: En İyi Uygulamalar
DeepL’i makine çevirisi için kullanırken kaliteden ödün vermeden en iyi şekilde yararlanabileceğiniz kullanım durumlarına bağlı kalmak önemlidir. Bunlar şunları içerir:
- Dahili notlar, web sitesi altbilgileri, e-postalar, duyarlılık analizine yönelik sosyal medya gönderileri vb. gibi düşük görünürlüklü veya düşük trafikli içerikler.
- Kullanım kılavuzları gibi yalnızca üzerinde işlem yapılması gereken tekrarlanan teknik içerik ; kullanıcı deneyimi sorunlarını önlemek için mümkünse bu içeriğin bir insan tercüman tarafından sonradan düzenlenmesini sağlayın.
- Tamamen doğru olması veya karmaşık düzenlemelere uyması gerekmeyen düşük riskli içerik . Bunun iyi bir örneği, tüketicilerin genellikle yüksek kalite beklemediği, ürün incelemeleri gibi kullanıcı tarafından oluşturulan içeriklerdir.
- Sohbet veya e-posta destek mesajları, müşteri soruları vb. gibi çabuk bozulabilen içerikler.
- Hızlı bir şekilde yayına girmesi gereken yüzlerce ürün açıklaması gibi, geri dönüşü kısa olan büyük miktarda içerik .
- Sık sık değiştirilen içerik; özellik ve bilgi güncellemelerini düşünün.
Bu kullanım durumlarının çoğu, doğruluğu ve netliği sağlamak için hafif makine çevirisi sonrası düzenleme (MTPE) gerektirecektir ve hatta içerik kritik değilse ham çıktıyı kullanmaktan da kurtulabilirsiniz.
Daha yüksek düzeyde doğruluk gerektiren diğer bazı içerik türleri, daha fazla zaman alan sonradan düzenleme gerektirecektir. Bunların arasında şunları buluyoruz:
- Ürün başlıkları: Oldukça bilgilendirici ve özlüdürler, özel adlar ve çokanlamlı sözcükler içerirler ve sözcük sıraları genellikle nispeten serbesttir, bu da belirsizliğe neden olabilir.
- Farklı sözdizimine sahip dil çiftleri arasındaki çeviriler: Örneğin Japonca ve İspanyolca, iyi biçimlendirilmiş cümleleri makine çevirisi motorları için daha zorlu hale getiren sözcük ve ifadelerin yeniden sıralanmasını içerir.
- Müşteri deneyimini etkileyen orta düzeyde görünürlük içeriği: Bilgi tabanları, SSS’ler, uyarılar vb.’nin verimli müşteri desteği hedefini gerçekleştirmek için mümkün olduğunca doğru olması gerekir.
- Arka uç SEO meta bilgileri: Resim alt metinleri ve resim yazıları gibi bazı SEO öğelerinin görünürlüğü düşüktür ancak gelişmiş arama sıralamaları için hedef dil anahtar kelimeleri gibi teknik optimizasyona ihtiyaç duyar.
Son zamanların trend olan konularını yakından takip etmek için:
“Sam Altman, Open AI CEO’su Olarak Tekrar Dönüyor!”
“ChatGPT, GPT-3 ve GPT-4 Arasındaki Fark Nedir?”
“Son Zamanların En Büyük Trendi ChatGPT Nasıl Kullanılır?”
yazılarımızı inceleyebilirsiniz.
Yapay zeka gündemine dair daha fazla haberler ve içerikler için YapayZeka 360‘ı takip edebilirsiniz.
