Akraba ve bitişken diller arasında bilgisayarlı çeviri için karma bir model

Abstract

Günümüzde bilgisayarlı çeviri sistemlerinin ba?arımları dü?ük olsa da, aynı dil ailesi içerisinde yer alan benzer diller arasında gerçeklenen bilgisayarlı çeviri çalı?malarında daha yüksek ba?arımlar elde edilmektedir. Bu çalı?ma kapsamında, biti?ken özellik gösteren akraba diller arasında bilgisayarlı çeviri için yeni bir model önerilmi?tir. Hem kural tabanlı hem de istatistiksel bile?enlerden olu?an bu model çerçevesinde Türk dilleri arasında çeviri konusu incelenmi?tir. Türk dilleri arasında bilgisayarlı çeviri ba?arımını incelenmek üzere, önerilen modeli temel alan bir çeviri altyapısı gerçeklenmi?tir. Deneysel uygulamalar için Türkmenceden Türkçeye çeviri yönü seçilmi? ve üretilen çıktılar, genel kabul görmü? değerlendirme yöntemleri ile puanlanarak en kaliteli çıktı üretilecek ?ekilde çe?itli parametreler belirlenmi?tir. Gerek otomatik gerekse de insan emeği ile yapılan değerlendirmeler sonucunda ba?arımın yüksek olduğu görülmü?tür. Bu sonuçtan hareketle, Türk dil ailesindeki diller arasında çeviri i?leminin, önerilen model kullanılarak diğer yöntemlerden görece olarak daha kolay ve daha az dilbilgisel kaynak kullanılarak gerçeklenebileceği gösterilmi?tir.Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı Çeviri, Akraba Diller, Türk Dilleri

Machine translation qualities between related language pairs are usually higher than the quality between completely distinct language pairs. In this study, we have proposed a hybrid model, which has both rule-based and statistical components, for machine translation between related language pairs that have agglutinative structure. Based on our model, we have investigated the topic of machine translation between Turkic languages. The model is implemented as a framework and a Turkmen to Turkish machine translation system has been built within this framework. With the help of automatic evaluation methods, we have tried to determine the best-performing parameter set by carrying out some tests on this system. As a result, both automatic and manual evaluations show that the performance of the system is fairly high. Consequently, we have showed that our model can be used for building machine translation systems between Turkic Languages (or any other related and agglutinative language pair) with less effort and minimum linguistic resources.Keywords: Machine Translation, Related Languages, Turkic Languages