Akademik Veri Yönetim Sistemi
INTERNATIONAL JOURNAL OF LANGUAGE LITERATURE AND CULTURE RESEARCHES, cilt.8, sa.1, ss.314-326, 2025 (Hakemli Dergi)
Bu çalışmada Arapçadan Türkçe yönüne makine çevirisi araçlarının (Google, Yandex, DeepL) edebi metin türünde çeviri kaliteleri ve post-editing işlemi için yeterlikleri incelenmiştir. Bunun için Ala el-Esvânî’nin Yakupyan Apartmanı adlı romanından sekiz segmentlik bir pasaj seçilmiştir. Çalışmada ayrıca Türkçe-Arapça dil çiftinde çeviri kalitesini ölçmek için hata taksonomisi ve puanlaması yapılmıştır. Hatalar kritik, majör ve minör olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır. Belirlenen ölçme aracının uygulanması neticesinde edebi metin türünün Google, Yandex ve DeepL çevirileri incelendiğinde; Google çeviri aracının 13,64 puanlık çeviriyle yetersiz bir çeviri ortaya koyduğu anlaşılmıştır. Bu alınan puanlar ilk üç segmentten elde edilmiştir. Puan alabilen ilk üç segmentin post-editing işlemi için kısmen yeterli çeviriler olsa da diğer segmentlerin çevirileri post-editing işlemi için yetersiz bulunmuştur. Edebi metin türünde Yandex çeviri aracı 17 kritik hata içererek 100 puan üzerinden 0 puan almıştır. Yandex çeviri aracı edebi metin türünde geçerli bir çeviri çıktısı sunamamış ve bu çıktı post-editing işlemi için de yetersiz bulunmuştur. DeepL çeviri aracı ise sekiz segmentten oluşan edebi metnin çevirisinde sadece yedi hata yapmış ve 54.68 puan alarak post-editing için yeterli bir çeviri ortaya koyduğu sonucuna ulaşılmıştır.
This study examines the translation quality and post-editing adequacy of machine translation tools (Google, Yandex, DeepL) in the Arabic-to-Turkish direction for the literary text type. For this purpose, an eight-segment passage from Ala al-Aswani’s novel The Yacoubian Building was selected. Additionally, a taxonomy and scoring system for translation errors were developed to assess translation quality in the Turkish-Arabic language pair. Errors were categorized into three types: critical, major, and minor. Upon applying the established evaluation method to the translations of Google, Yandex, and DeepL, it was observed that Google Translate produced an inadequate translation, receiving a score of 13.64. These points were obtained from the first three segments. While the first three segments that received scores were found to be partially suitable for post-editing, the remaining segments were deemed insufficient for this purpose. In the literary text type, Yandex Translate contained 17 critical errors and received a score of 0 out of 100. Yandex's translation output was found to be inadequate for both general translation and post-editing. On the other hand, DeepL Translate produced only seven errors across the eight segments of the literary text and received a score of 54.68, indicating that its translation was sufficiently suitable for post-editing.