SDL TRADOS NEDİR?

SDL Trados, çeviri profesyonelleri için hazırlanmış dünyanın en popüler Bilgisayar Destekli Çeviri (CAT) aracıdır. Bir bilgisayar yazılım ortamı olan CAT ortamı kendi kendine çeviri yapan bir ortam değildir. Bu ortamda bir çevirmen, çeviri sürecini destekleyen ve kolaylaştıran bir bilgisayar yazılımı kullanarak kaynak metinlerin çevirisini yapar.

İLETİŞİM BİLGİLERİ
  • Adres: Çağlayan, Vatan Cad. No: 4/1
    İstanbul Ticaret Merkezi Kat: 3
    34403 Kağıthane / İstanbul
  • Telefon: 444 5 738
  • ePosta: info@set-soft.com
63 yıl önce, Georgetown'daki IBM tesislerinde bilim adamları, “Brain” olarak anılan ve ilk makine çevirisini yapan “701 Computer”i
inşa etmenin gururunu yaşıyorlardı. "Brain", birden çok cümleyi Rusçadan İngilizceye başarıyla çevirerek araştırmacıların “Tercüme
işi makineler tarafından ‘önümüzdeki birkaç yıl’ içinde tamamen yapılabilecek” gibi iddialarda bulunmasını sağladı.
 
Altmış yıl sonraya, günümüze geldiğimizde 2014 tarihli bir MIT Technology Review yayınında oldukça benzer bir bildiri gözümüze çarpmaktadır:
"Bir dili diğerine çevirmek için, birbirini haritalayan doğrusal dönüşümü bulun. Basitçe, Google mühendislerinden oluşan bir ekip halledecek bu işi... "
 
Basit mi? Tam olarak değil.
 

1950'lerde bile IBM, yalnızca bir bölümün çevrilmesinin "güdümlü bir füze uçuşunu taklit etmek için gerekenden iki buçuk kat daha fazla komutun bir
bilgisayara yüklenmesi gerektirdiğini" kabul ediyorlardı. Ayrıca Google'daki bilim insanlarının; vektör uzay matematiğine dayanan yeni yöntemlerine
rağmen, bu konuyu pek de “basit” gördüklerini söylemek pek mümkün değil.
 
Kabul edelim ki, Google Translate gibi istatistiksel makine çevirisi teknolojilerinde güzel bir basitlik var. Esasen, elinizde ne kadar çok veri varsa,
yüksek kaliteli bir çeviri olasılığı da sonuç olarak o kadar iyi olur. Ama özel bir konuda yeterli veriniz olmadığında ne yapacaksınız? Ya da
Google açısından bakarsak; veriler dışarıda bir yerlerde ama mesela halka açık değil veya bizim için tasarlanmış olan bu ücretsiz ve genel
ağın bir parçası haline getirilmemiş?

İşte o zaman, Google'ın son yıllarda yaptığı gibi yeni teknikler geliştirirdiniz. Google’ın yeni metodu - istatistiksel yaklaşımlarının yerine geçmeye
yönelik değil de daha çok tamamlayıcı anlamında - otomatik olarak insanlardan yardım almadan sözlükler ve cümle tabloları oluşturuyor.
Bu yeni teknik, bir dilin yapısını diğeriyle karşılaştırmak için veri madenciliğini kullanıyor ve ardından öbek tabloları ve sözlükler üretiyor.
Bu, Google'ın çeviri kalitesini artırmak için yalnızca iki dilde mevcut dokümanlara güvenmek zorunda kalmayacağı anlamına geliyor.
Karışıma eklemek için, bu gibi yeni yöntemler üzerinde çalışıyorlar.

Bunlar tam olarak ne anlama geliyor? Google, istatistiksel makine çevirisinin işleri hızla sürdüreceğinden ümitli değil. Çünkü bu yöntemin sınırlamaları var,
tıpkı tüm yöntemlerde olduğu gibi. Şaşırtıcı olan şey, birkaç ayda bir, gözü kamaştırılan ve yanlış bilgilendirilmiş gazetecilerin, 60 yıldır zaten süren bir teknolojiyle
ilgili olarak "çığır açan bir dönüm noktası" olduğunu ilan ederek, dil çevirisi için yeni bir çağ açıldığını iddia ediyor olmasıdır.
Ve iddia her zaman aynı: "Tercüme sorunu çözüldü!"

Ne yazık ki, bu tür küçük makine çevirisi başarılarını "çeviri sorununu çözmek" ile eşleştirmek, ayda yürüdüğümüzden dolayı hepimizin roketlere doluşup
oraya taşınabileceğini varsaymak gibidir. Şu an yapamayız ve belki de asla yapamayacağız. Ancak bu denememizi engellemiyor.
 
Makine çevirisi veya diğer tabirle Smartling'de dile getirdiğimiz bilgisayar tarafından üretilen bir çeviri, teknik bir mucizedir. Çok önemli amaçlara hizmet eder,
belirli durumlarda ve sınırlı durumlarda normal olarak kullanılabilir ve sayfadaki nihai çıktıyla ilgisi olmayan çeşitli görevler için yararlıdır. Pek çok teknoloji
düşkünü kişisel olarak, makine çevirisini geliştirmeye yönelik adımlar atılmasını destekler. Bu konuyla ilgilenenler Google Translate'in arkasındaki beyin olan
Franz Och'un Found in Translation gibi çalışmaları da inceleyebilirler.

Sonuçta; makine çevirisi, profesyonel insan çevirmenlerin yerini orta vade gelecekte alamayacaktır. İşte altı nedeni:

1. Mükemmel derecede çok dilli iletişim kuran insanlardan bile iyi çeviri almak zordur.
Makine çevirisinin profesyonel insan çevirisinin yerini alamamasının nedenlerinden biri de, iki dilde çok iyi konuşup yazabilen bir insanın bile bir profesyonel
çevirmenin tercümeleri kadar tatmin edici çıktılar üretememesiyle aynıdır. Çoğu tercüme işi için, çeviri görevi sadece iki dile ait dilbilgisinden fazlasını gerektirir.
Dillerde bire bir eşdeğerlik oluşturabilme fikri, yanlıştır. Çevirmenler sözlüklerden kopyala-yapıştır yapıyor değil. Onlar dili kullanılacağı yer için yeniden yaratıyorlar.
Kaynak ile aynı etkiyi yaratmak için güzel cümleler ve bağlantılı paragraflar hazırlarlar. Genellikle, yeni şeyleri söylemenin yepyeni yollarını geliştirirler ve bunu
yapmak için, iki kültürde yaşamanın yol açtığı bir ömürde edinilmiş bilgi birikimini kullanırlar. Makineler bunu tam olarak yapamaz.
2. Tercüme Kalitesi Oldukça Özneldir.
Makineler insan çeviri kalitesine yaklaşabilseler bile, insan kalitesinin hangi sürümünü taklit ettiği belirsizdir.
100 insan çevirmene bir metin verin, 100 farklı çeviri elde edersiniz. Hangisi en iyi "kaliteyi" sunuyor? Birçok açıdan, bu, bir şarkı, 100 değişik şarkıcı tarafından
söylendiği zaman en iyi şekilde kimin söylediğini tespit etmek gibidir. Seçiminiz birçok açıdan sübjektif olacaktır; bir sanatçının perdesiz okuduğu, diğerinin mükemmel
bir performans gösterdiği iddianız kabul görmeyebilir. Bu çeşitlilikteki insan dili ifadesi işleri zorlaştırırken, aynı zamanda bir olmazsa olmazdır.
Bugüne kadar, makine çeviri araçları, çoğu çeviri projesinin karmaşık dilsel gerçekleri karşısında genellikle çok basit olan çıktılarıyla, çok daha sınırlı seçenekler sunabildiler.
3. Dünyada çok fazla sayıda dil kullanılıyor.
Google Çeviri bugün 100 küsur adet dili destekliyor. Bugün canlı 6000 ila 7000 arasında dil var, bunların yaklaşık 2,000'inin nesli tükenme aşamasında.
Çok muhafazakâr bir tahminde bulunursak, bugün dünyada ekonomik önemi olan yalnızca 1.000 dil olduğunu söylersek, halen gelişmekte olan 920 dil kalmaktadır.
Google yılda 10 dilde ekleme yapacak olsaydı, makine çevirisi ile ele alınan dünyanın insan dillerinin bir kısmını bile görmemiz 92 yıl alırdı. Yani, en düşük kalite
seviyelerinde bile olsa makine çevirisi, yaşamımız boyunca dünyanın dillerinin pek çoğu için kullanılabilir olmayacak gibi.
4. Çoğu dil yazıya sahip değil.
Dünyanın dillerinin büyük çoğunluğu konuşulur veya işaretlerle gösterilir. Çevrimiçi, iletişimimizden çoğu metinlerden, metin artı ses kombinasyonundan
ve daha da önemlisi, sesi kapsayan ve geçmiş metinden sıçramamıza yardımcı olan bir videonun birleşimine geçiliyor. Bunun anlamı, yazılı dilin, dilleri
yazılı formlardan yoksun kişiler için engel olmamasıdır. Ayrıca bu, çeviri sınırlarının da bulunduğu anlamına gelir. Konuşulan dil birdenbire yeni bir önem
kazanır; çünkü internet gezip görmediğiniz yerlere gider. Görsel, dokunmatik ve ses girişli akıllı telefonlar ve tabletler, dünyamızda metni daha az
önemli hale getiriyor. Tabi ki bu, metin çevirisinin önemli olmayacağı anlamına gelmez. Bunun anlamı sadece sahnelerin arkasında giderek artan
oranda ses veya video çıkışı ile yer alacağı anlamına gelebilir.
5. İçerik Ss Anahtarı.
İngilizce, Arapça, Farsça, Türkçe gibi bir dilde, tek bir kelimenin, bağlamına ve kullanıldığı yere bağlı olarak yüzlerce farklı anlamı olabilir. Aslında, Oxford
English Dictionary'in "R" harfini kullanan sözlük yazarı Peter Gilliver, yalnızca "Run" fiil biçiminin 645'den fazla anlamı olabildiğini iddia etti. Bir makine
bu anlamların her birini yalnızca bir dilde değil de iki kelime ile de öğrenebilir mi? Bu, cevaplanması kolay bir soru değildir. Aslında, OED, bir sözcüğün
neyin doğası bile tartışmaya açık olduğunu açıklar: "Bir dilde sözcük sayısını saymak imkânsızdır, çünkü aslında bir kelimeyle ne saydığımıza karar vermek
çok zordur. “Dog” bir kelime mi? Yoksa; ("hayvan türü" anlamına gelen bir isim ve "sürekli olarak takip etmek" anlamına gelen bir fiil mi? Bunu iki olarak
sayarsak, aksini de ayrıca sayarız (örneğin dogs = çoğul isim, dogs = fiilin şimdiki hali). “dog-tired” bir kelime mi, yoksa bir araya gelmiş iki kelime mi?
Peki ya “Hot dog” gerçekten iki kelime mi? Çünkü aynı zamanda hot-dog veya hotdog olarak da yazılabilir mi? " Sadece bu basit örneklerde bile,
kelimesi-kelimesine çevirinin olanaksızlığını fark etmiş olmalısınız. Bu yüzden kelimeleri düşünmek yerine, insanlar anlamı bulmak için bağlam kullandığında,
yalnızca tek kelimeyle değil, bu kelimelerin çevrelerindeki ile nasıl etkileşime girdiğini düşünüyoruz. Bu kombinasyonlar sürekli olarak değişiyor ve çoğalıyor,
sadece insan yaratıcılığıyla sınırlı. Makinalar ise buna pek yetişemiyor.
6. Dil çok ama çok önemlidir.
Şirketinizin ürünlerini veya hizmetlerini tanımlamak için kullandığı kelimeler ne kadar önemlidir? Birçok şirket için - belki de ironik bir şekilde, Google dahil
- markanın sesi, tonu ve kişiliği kelime seçiminde şekillenir. İnsanların, satın aldıkları ürünler ve kullandıkları hizmetler hakkında nasıl tercih yaptıkları konusuyla,
doğrudan pazarlamada ve satın almaya ikna etmek için kullanılan kelimeler arasında doğrudan bir ilişki vardır. Belki de makineler bir şeyleri satın alma
becerisi kazandığında, dil konusunda daha seçici davranacaklardır. Şimdilik, hala insanlar para harcayan durumunda ve insanlar, dile karşı çok gerçek
ve duygusal tepkiler veren, tahmin ve tahlil edilmesi garip bir gruptur. İnsanlar olarak zevklerimiz ya da memnuniyetsizliklerimiz genellikle yetiştirilme,
doğduğumuz kültür ve geçmiş deneyimlerimiz ile ilgilidir. Satışçılar, çok iyi tanıdığını düşündükleri insanları bile mutlu veya memnun edecek kelimelerin
seçiminde hatalar yapabilmektedir. İnsan müşteri önceden tahmin edilemez davranışlar sergileyebilir. Bu durumda bir makinenin nasıl daha yüklü bir
sipariş almasını veya satın almaya ikna etmesini bekleyebiliriz? Makine çevirisi, her türlü dil sıkıntısını kısa sürede çözemezken, dünya neden
her kilometre taşını büyük bir başarıymış gibi kutlamaya devam ediyor? Zira diller arası konular basitleştirilebilirse gerçekten güzel olurdu.
Aslında bu bir özlemin göstergesidir. İnsanlar genelde - hatta tek dilli olsa da - iletişim sorunlarının daha az karmaşık olmasını hatta
tamamen giderilmesini çok istiyor.

Sonuç olarak: Bilgisayarlar çevirme problemini hiçbir zaman tam olarak çözemeyecek ve hatta o cüretkâr hedefe
doğru mikro adımlar atmak için insanlardan önemli miktarda yardıma ihtiyaçları olacak. Soru, "Oraya varacak mıyız?" değil, "bu ne kadar zaman
alacak ve ne kadar hızlı olacak?" Bu arada, bir bilgisayar tarafından üretilen çeviri ütopyası, sıklıkla yinelenen bir terim olsa da kurmaya devam
etmemiz gereken bir hayalidir.

Kaynak: Nataly Kelly / huffingtonpost.com