Rehber DeepL nedir?

DeepL dünya çapında önde gelen makine çevirisi sağlayıcılarından biridir.

Diller arasında verimli ve doğru iletişim sağlama vaadi, makine çevirisinin (MT) gelişiminin arkasındaki itici güç olmuştur. 1950'lerde deneysel bir çaba olarak başlayan çeviri, bilgisayar gücünün ilk uygulamalarından biriydi ve 21. yüzyılda uygulanabilir bir verimlilik aracı haline geldi.

Bugün, yapay zeka odaklı makine çevirisi araçları küresel iş operasyonlarında devrim yaratıyor. Önde gelen MT sağlayıcılarından biri, Almanya merkezli bir nöral makine çevirisi (NMT) teknolojisi sağlayıcısı olan DeepL'dir.

DeepL nedir?​

DeepL, 2009 yılında Almanya'da, geleneksel istatistiksel makine çevirisinden (SMT) çok daha yüksek kalitede çeviriler üretebilecek bir nöral makine çevirisi sistemi oluşturmak üzere yola çıkan çevrimiçi bir sözlük olan "Linguee" olarak kuruldu.

DeepL'deki mühendisler, Linguee'nin veri tabanındaki mevcut veriler üzerinde modelleri eğitmek için en yeni derin öğrenme tekniğini (şirketin adı buradan geliyor) uyguladılar.

2017'den bu yana DeepL son derece popüler hale geldi. Bugüne kadar bir milyardan fazla kişi hizmetlerini kullandı. Olası 650 çeviri kombinasyonuyla 28 dil için destek sağlıyor.

Kullanıcılar DeepL'un ücretsiz ve ücretli sürümleri arasında ve web arayüzü ile bağımsız çevirmen arayüzü arasında seçim yapabilirler. Ücretsiz sürüm kişisel kullanım için uygunken, ücretli sürüm işletmeler için daha fazla özellik sunuyor.

DeepL artık sadece bir çeviri hizmeti değil. Artık metin oluşturmaya odaklanarak yapay zeka konusunda da bir girişimde bulundu. En yeni ürünü olan ve 2023'ün başlarında piyasaya sürülen DeepL Write, İngilizce yazma asistanı olmayı ve Grammarly gibi rakiplerinden daha iyi performans göstermeyi amaçlıyor.

DeepL nasıl çalışır?​

Tüm makine çevirileri eşit yaratılmamıştır ve zaman içinde sistemler giderek daha sofistike hale gelmiştir. 2016'ya kadar, MT sistemleri ya kural tabanlı, elle hazırlanmış çok sayıda kurala dayanan ya da istatistiksel, çok dilli korporalara (paralel metinlerin büyük gövdeleri) dayanarak, kelime tabanlı veya kelime öbeği tabanlı bir şekilde, istatistiksel kalıplar arayarak çeviri yapan sistemlerdi.

Günümüzde, ana akım MT sistemlerinin çoğu sinir ağları kullanmaktadır. Buna nöral makine çevirisi denir, programın nöral ağının çıktı cümlesini oluştururken her adımda çevrilen terimin her iki tarafındaki birkaç kelime yerine tüm girdi cümlesini dikkate aldığı bir uçtan uca öğrenme şeklidir.

DeepL bir NMT sistemi örneğidir. Derin öğrenme algoritmaları sayesinde, istatistiksel MT motorları tarafından üretilenlerden daha insana benzer çeviriler üretir. Ağ mimarisi ayrıca büyük miktarda veriden öğrenmesini ve yeni bağlamlara uyum sağlamasını sağlar.

DeepL'in özellikleri​

Daha önce de belirtildiği gibi, DeepL'in temel gücü, geleneksel istatistiksel MT yöntemlerine kıyasla daha doğru ve kulağa doğal gelen çeviriler üretmesini sağlayan NMT sisteminde yatmaktadır. Şimdi en önemli yeteneklerinden bazılarına bir göz atalım:

• Çoklu dil desteği: DeepL İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Çince, Japonca ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli diller arasında çevirileri destekler. Kullanıcılar ayrı araçlara ihtiyaç duymadan farklı dil çiftleri arasında sorunsuz bir şekilde metin çevirisi yapabilirler.
• Bağlam farkındalığı: DeepL tarafından kullanılan yapay zeka motoru, çevirilerin bağlamsal olarak daha doğru olmasını ve amaçlanan anlamı korumasını sağlamayı amaçlayarak giriş metninin bağlamını anlayabilir. Bu, deyimsel ifadeler ve karmaşık cümlelerle uğraşırken faydalı olabilir.
• Çeviri kalitesi: DeepL, belirli dil çiftleri için çeviri kalitesiyle bilinir ve kullanıcılar tarafından oldukça beğenilir. Bağlamı kavrama ve hassas çeviriler sağlama yeteneği, hem profesyoneller hem de dil meraklıları tarafından takdir edilmektedir.
• Çevirmen eklentisi ve masaüstü uygulamaları: DeepL, Microsoft Office de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarla entegre olabilen ve kullanılan programdan ayrılmadan doğrudan metin çevirisini kolaylaştıran tarayıcı eklentileri sunar veya masaüstü uygulamasını en popüler işletim sistemlerinde indirebilirsiniz.
• Belge çevirisi işlevi: Metin çevirisine ek olarak, DeepL, kullanıcıların çeviri için tüm belgeleri yüklemelerine olanak tanıyarak çok dilli içerikle çalışan bireyler ve işletmeler için yararlı bir özellik sunar.
• Veri gizliliği: Merkezi Almanya'da bulunan DeepL, Avrupa Birliği veri koruma yasalarına tabidir. Şirket, DeepL'un ücretsiz makine çevirisi aracında verilerin nasıl işlendiği hakkında fazla bilgi vermese de, tüm DeepL Pro abonelerinin tüm çeviriler için güvenli ve şifreli bir bağlantıdan yararlanabileceğini ve çeviri tamamlandıktan sonra verilerin sunucularında saklanmadığını açıkça belirtiyor.
• API Entegrasyonu: DeepL, geliştiricilerin çeviri hizmetlerini uygulamalarına, web sitelerine veya hizmetlerine entegre etmelerini sağlayan bir API sunarak son kullanıcılar için sorunsuz bir çeviri deneyimi sağlar.

DeepL'in başlıca rakipleri nelerdir?​

Makine çevirisi araçları evreni çok geniş ve çeşitlidir. DeepL'in yanı sıra, en iyi bilinen MT sağlayıcılarından bazıları şunlardır:

• Google Translate: 2006 yılında faaliyete geçen Google Translate, DeepL'in faaliyete geçmesinden birkaç ay önce, 2016 yılında istatistiksel modelden NMT modeline geçti. 133'ten fazla dili destekler ve kullanımı ücretsizdir (kendi web sitenizi çevirmek için API kullanımı veya ayda 500.000 karakterin üzerine çıkılması durumu haricinde). Son derece erişilebilir arayüzü ve sezgisel tasarımı, onu sıradan kullanıcılar için popüler bir seçim haline getiriyor. Tüm web sitelerini, görüntüleri ve konuşmaları çevirebilir.
• Systran Translate: 1968 yılında kurulan Systran, piyasadaki ilk ticari MT yazılımıdır. Systran aynı zamanda nöral makine çevirisi ve nöral dizi öğrenimi için açık kaynaklı bir ekosisteme sahip tek şirkettir (OpenNMT). Systran Translate 50'den fazla dili destekler ve kullanıcılar çıktıyı kişiselleştirmek için kendi sözlüklerini, sözlüklerini ve derlemelerini ekleyebilirler.
• Microsoft Translator: Bing'e (Microsoft'un arama motoru) ve Microsoft Office uygulamalarında yerleşik bir işlev olarak entegre edilen Microsoft Translator, 2009 yılında piyasaya sürüldü ve dikkat tabanlı bir modelle en yeni sinir ağı teknolojisine dayanıyor. 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 çevirisi sağlar.
• Amazon Çeviri: Bu alandaki en genç oyunculardan biri olan Amazon Translate 2017 yılında piyasaya sürüldü. Nöral makine çevirisi motoru kullanmakta ve kısa süre içinde etkileyici performans seviyelerine ulaştı. Kullanıcıların Amazon Translate'in sunduğu özelleştirme (terminoloji ve paralel veri), terminolojiyi kodlama ve toplu çeviri (Amazon S3) gibi çeşitli işlevlere erişmek için bir AWS hesabına ihtiyacı vardır.
• Tencent Makine Çevirisi: Tencent Makine Çevirisi (TMT) pazara yeni girenlerden biridir. Şu anda 10 dili desteklemekte ve hem nöral hem de istatistiksel makine çevirisi modellerini birleştirmektedir. Tencent Makine Çevirisi, İngilizce'den Çince'ye çeviri için kaydedilen en yüksek insan değerlendirme puanlarını ve Çince'den İngilizce'ye çeviri için en yüksek otomatik puanları elde ederek Çince dilindeki yetenekleriyle özellikle dikkat çekmektedir.

DeepL'in doğruluğunun ve performansının değerlendirilmesi​

Bir makine çevirisi motorunun doğruluğunu tespit etmek oldukça zor olabilir. Sonuçlar, ilgili dil çiftlerine, çevirdiğiniz metin türlerine (son derece teknik bir finansal belge ile bir blog yazısı aynı değildir) ve ihtiyaç duyduğunuz özelleştirme düzeyine bağlı olarak değişir. Dahası, dil dinamik olduğundan ve yazarın amaçladığı anlam gibi faktörler ölçülemediğinden, doğruluk göreceli bir tanım alır. Örneğin, bir roman için dil bilgisi ve noktalama işaretlerinin doğruluğuna ilişkin beklentiler, bir sosyal medya gönderisi için olanlardan farklı olacaktır.

Bununla birlikte, Web'deki genel duyarlılığa dayanarak, kullanıcılar DeepL'in özellikle Avrupa dil çiftleri söz konusu olduğunda oldukça doğru olma eğiliminde olduğunu bildirmektedir. DeepL'in kendi deneyleri de bunu destekliyor. Bununla birlikte, şirketin verileri sunma şekli potansiyel olarak taraflı görülebileceğinden, doğruluğun daha güvenilir bir göstergesi, kullanıcı geri bildirimleridir - ki bu geri bildirimler özellikle şu konularda olumlu olma eğilimindedir:

• Deyimler ve argo yorumlama ve eşdeğerlik
• Doğallık
• Kayda duyarlı çeviriler

Her kullanıcının DeepL'in kendi kullanım durumlarında nasıl performans gösterdiğini denedikten sonra kendi kararını vermesi gerekecektir. İyi haber şu ki, ücretsiz sürüm herhangi bir maliyete katlanmadan bunu yapmanıza olanak sağlıyor.

DeepL'un artıları ve eksileri​

DeepL gibi nöral makine çevirisi sistemleri tüm olasılıklar dünyasının kapılarını açıyor. Önde gelen NMT teknoloji sağlayıcılarından biri olarak DeepL'in yapabildikleri:

• Oldukça doğru: Daha doğru ve akıcı çeviriler üretmek ve zaman içinde geliştirmek için kelimelerin ve cümlelerin daha geniş bağlamını anlayabilir.
• Hızlı öğrenir: Geleneksel MT için gereken maliyetli ve büyük ölçüde manuel yöntemlerin aksine, sinir ağlarını otomatik süreçlerle hızlı bir şekilde eğitebilirsiniz.
• Esnek ve entegrasyonu kolay: API'ler, uzantılar ve eklentiler aracılığıyla çoğu tarayıcıya veya yazılıma entegre edebilir ve birçok içerik dosyası formatına uygulayabilirsiniz.
• Özelleştirilebilir: Sonuçları iyileştirmek için terminoloji veritabanları, markaya özgü sözlükler ve diğer veri kaynakları aracılığıyla DeepL'in çıktısını genellikle özelleştirebilirsiniz.
• Uygun maliyetli: Diğer tüm NMT motorları gibi, DeepL da maliyetin çok altında, son derece doğru ve hızlı çeviriler sağlar.
• Ölçeklenebilir: Çevirinizin ölçeklendirilmesi gerektiğinde, DeepL artan talebi kolayca karşılamanıza yardımcı olabilir.

Bununla birlikte, DeepL'in gelişimi büyük boyutlara ulaşmış olsa da, neredeyse hiçbir makine çevirisi motoru mükemmel olmayacaktır ve DeepL'in insan seviyesindeki doğruluğu yakalaması için hala kat etmesi gereken bir yol vardır.

Önümüzdeki yıllarda DeepL'in ne kadar gelişmeye devam edeceğini görmek ve tahmin etmek zor. Şimdilik, hala aşağıdaki gibi insan düzeyindeki becerilerin gerisinde kalmaktadır:

• Soru sorma
• Bağlamı anlamak
• Kaynak metindeki hataları belirleme
• İroniyi yakalamak
• Yaratıcı çeviri
• Düşünülmüş seçimler yapmak
• Araştırma yapmak
• Tutarlılığın gözlemlenmesi
• Eksiksizliğin garanti edilmesi
• Bilgilerin kasıtlı olarak dışarıda bırakılması veya dahil edilmesi
• Parlaklık veya not ekleme

Makine çevirisi motorlarının bu tür görevlerin üstesinden gelme becerisi sınırlı olsa da, manuel son düzenleme yakın gelecekte de herhangi bir çeviri iş akışının önemli bir parçası olmaya devam edecek gibi görünüyor.

DeepL'un mütevazı başlangıcından bu yana uzun bir yol kat ettiği ve bugün çeşitli kullanım durumları için hızlı bir şekilde yüksek kaliteli çeviriler üretmek için kullanılabileceği açıktır.

Bununla birlikte, gerçek potansiyelini ortaya çıkarmak için, doğru türde içerik için, kullanım durumuna göre farklı düzeylerde son düzenleme ile ve elbette doğru teknoloji içinde kullanmanız gerekir. Phrase TMS gibi bir çeviri yönetim sistemi bu amaç için mükemmel bir bağlamdır ve DeepL'i parlatan tüm özelliklere erişmenizi sağlar.