Makine Çevirisi

Makine Çevirisi Nasıl Çalışır?

İlk MT sistemleri, kapsamlı dilbilgisi kuralları setlerine ve iki dilli sözlüklere dayanıyordu. Daha sonra, büyük paralel derlemlerden (çevirileriyle eşleştirilmiş metinler) çeviri kalıplarını öğrenen İstatistiksel Makine Çevirisi (SMT) ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, mevcut en son teknoloji Sinirsel Makine Çevirisidir (NMT). NMT, diller arasındaki eşlemeyi öğrenmek için yapay sinir ağlarını (NN) kullanır.

NMT modelleri, özellikle de diziden diziye modellere dayalı olanlar, genellikle Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), özellikle de LSTM' ler veya GRU'lar gibi mimarileri veya şimdi daha yaygın olarak Transformatör mimarisini kullanmaktadır. Transformatörler, çıktı dizisindeki her bir kelimeyi oluştururken girdi dizisindeki farklı kelimelerin önemini tartmak ve uzun menzilli bağımlılıkları daha etkili bir şekilde yakalamak için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır(Attention Is All You Need paper). Bu modellerin eğitimi, büyük miktarda paralel metin verisi ve önemli hesaplama kaynakları gerektirmekte, genellikle verimli dağıtılmış eğitim için GPU 'lar veya TPU 'lar kullanılmaktadır. Aşağıdakiler gibi temel çerçeveler PyTorch ve TensorFlow NMT sistemlerini geliştirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Temel Kavramlar ve Teknolojiler

Modern MT'nin merkezinde birkaç kavram yer almaktadır:

• Jetonlama: Modelin işlemesi için girdi metnini belirteç adı verilen daha küçük birimlere (kelimeler, alt kelimeler veya karakterler) ayırma.(Tokenizasyon hakkında daha fazla bilgi edinin).
• Gömüler: Jetonları, anlamsal anlamı yakalayan yoğun sayısal vektörler olarak temsil ederek modelin kelimeler arasındaki ilişkileri anlamasını sağlar.(Gömmeleri Keşfedin).
• Dikkat Mekanizması: Modelin çıktı üretirken girdi dizisinin ilgili kısımlarına odaklanmasına izin vermek, uzun cümleleri işlemek ve çeviri kalitesini artırmak için çok önemlidir.(Dikkat Mekanizmalarını Anlayın).
• BLEU Puanı: Makine tarafından üretilen çeviriyi bir veya daha fazla insan referans çevirisiyle karşılaştırarak MT kalitesini değerlendirmek için kullanılan yaygın bir metriktir(Papineni vd., 2002).
• Işın Arama: Çıkarım sırasında birden fazla potansiyel çeviri adayı oluşturmak ve en olası olanı seçmek için kullanılan bir algoritma, her adımda en olası sonraki kelimeyi seçmeye göre akıcılığı artırır.

İlgili Terimlerden Ayrım

Diğer NLP görevleriyle ilişkili olsa da, MT'nin özel bir odağı vardır:

• Doğal Dil İşleme (NLP): MT, metin özetleme, duygu analizi, soru yanıtlama ve daha fazlasını kapsayan daha geniş bir alan. MT, NLP içindeki bir uygulamadır.
• Doğal Dil Anlama (NLU): Amaç tanıma ve varlık çıkarma dahil olmak üzere metin anlamının makine tarafından anlaşılmasına odaklanır. NLU yetenekleri MT'yi geliştirirken, NLU'nun kendisi çeviriyle değil anlamayla ilgilidir.(NLU sözlük girişine bakınız).
• Konuşma Tanıma: Konuşulan sesi metne dönüştürür. Bu metin daha sonra bir MT sistemi için girdi olarak kullanılabilir.(Konuşma Tanıma sözlük girişine bakınız).
• Metin-Konuşma (TTS): Metin çıktısını (potansiyel olarak bir MT sisteminden) sentezlenmiş konuşmaya dönüştürür.(Bkz. Metinden Konuşmaya sözlük girişi).
• Dil Modelleme: Bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etme görevi, NMT de dahil olmak üzere birçok NLP görevi için temeldir, ancak çevirinin kendisi değildir.(Dil Modellemesini Keşfedin).

Gerçek Dünya Uygulamaları

Makine Çevirisi çok sayıda uygulamaya güç verir:

• Anında İletişim: Google Translate ve DeepL Translator gibi hizmetler, kullanıcıların web sayfalarını, belgeleri ve mesajları gerçek zamanlı olarak çevirmelerine olanak tanıyarak dil engellerini küresel olarak ortadan kaldırır.
• İçerik Yerelleştirme: İşletmeler, uluslararası pazarlara ulaşmak için ürün açıklamalarını, kullanım kılavuzlarını, pazarlama kampanyalarını ve web sitelerini tek başına manuel çeviriden daha verimli bir şekilde çevirmek için MT'yi kullanır ve genellikle MT'yi ilk geçiş olarak kullanır ve ardından insan incelemesi(Post-Editing MT) yapar.
• Çok Dilli Müşteri Desteği: MT'nin chatbot ve müşteri hizmetleri platformlarına entegre edilmesi, şirketlerin birden fazla dilde destek sunmasını sağlar.
• Bilgi Erişimi: Araştırma makalelerinin, haber makalelerinin(Reuters MT kullanıyor) ve kitapların çevrilmesi, bilgiyi dilsel farklılıkların ötesinde erişilebilir kılıyor.
• Gerçek Zamanlı Çeviri Uygulamaları: İletişim uygulamalarına veya özel cihazlara entegre edilen araçlar, seyahat edenler ve uluslararası işbirlikleri için neredeyse gerçek zamanlı çeviri sağlar(Skype Translator).

Önemli ilerlemelere rağmen, nüansların, deyimlerin, kültürel bağlamın, düşük kaynaklı dillerin ele alınması ve verilerden öğrenilen algoritmik önyargıların azaltılması gibi zorluklar devam etmektedir. Gelecekteki çalışmalar, bağlam farkındalığını geliştirmeye, belirsizliği ele almaya, daha yüksek akıcılık elde etmeye ve MT' yi çok modlu modellerde bilgisayarla görme gibi diğer modalitelerle entegre etmeye odaklanmaktadır. Ultralytics HUB gibi platformlar, potansiyel olarak gelecekte özel MT çözümleri de dahil olmak üzere sofistike AI modellerinin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırır.