Skip to content

2002'den beri çeviri teknolojisi

Neler değişti, biz her seferinde ne yaptık

Çeviri 2002'den bu yana birkaç kez köklü biçimde değişti: fakstan e-postaya, daktilo etmekten çeviri belleğine, tek çevirmenden ortak çevrimiçi ekiplere ve şimdi yapay zekâya. Her seferinde çalışma biçimimizi değiştirdik; müşterilere yarayanı tuttuk, yaramayanı bıraktık. Aşağıda neyin değiştiğini, ne yaptığımızı ve bunun bugün projeniz için ne anlama geldiğini bulabilirsiniz.

 

▮2002: Faks ve yeniden yazılan kaynak metinler

Alafranga 2002'de, faks döneminin sonunda İstanbul'da kuruldu. Belgeler faksla gelirdi; kötü aktarım elle yeniden yazmak, yeniden yazmak da hata demekti. Çevirmenin ilk işi çoğu zaman, çevirmeden önce kaynak metni yeniden oluşturmaktı.
 
Ne yaptık?Kaynak metni kontrol etmeyi, çeviriye başlamadan önce her projenin ilk adımı yaptık.
 
Sizin için anlamıTaranmış belgeler, fotoğrafı çekilmiş sayfalar ve başka sistemlerden alınmış PDF'ler çeviriden önce kontrol edilir ve gerekirse yeniden oluşturulur.→ Belge çevirisi
 

▮2005 civarı: Çeviri belleği

Bilgisayar destekli çeviri araçları işin en israf edilen kısmını ortadan kaldırdı: aynı cümleyi iki kez çevirmek. Çeviri belleği onaylanmış cümleleri saklar ve hem proje içinde hem yıllar boyunca yeniden kullanır.

Şirket içinde yapay zekâyla çeviri yapıyorsanız da aynısı geçerli: çeviri belleği ve terim listesi olmadan her yapay zekâ taslağı sıfırdan başlar ve terimleriniz belgeden belgeye değişir.
 
Ne yaptık? 2005 civarında, lisansın hâlâ bir USB dongle ile geldiği dönemde Trados ile çalışmaya başladık, sonra memoQ'yu ekledik. İlk projeden itibaren her müşterinin kendine ait bir çeviri belleği ve terim listesi oldu.
 
Sizin için anlamı Bir kılavuz güncellendiğinde belgenin tamamı için değil, yalnızca değişen kısım için ödeme yaparsınız. Her cümlenin bir geçmişi var ve çeviri belleği size aittir: istediğinizde TMX olarak teslim ederiz.
 

▮2009: Dosyaları değil, projeleri yönetmek

Projeler birkaç dile ve birkaç çevirmene yayıldıkça, kimin neyi yaptığını izlemek için e-posta ve tablolar yetmez oldu.
 
Ne yaptık?2009'da proje yönetimimizi ]Project Open['a taşıdık; o günden beri kendi çalışma biçimimize göre yapılandırdığımız açık kaynaklı bir sistem. Aynı yıl çevirmenler için yapılandırılmış bir başvuru süreci başlattık.
 
Sizin için anlamı2009'dan bu yana her proje izlenebilir: kimin çevirdiği, kimin kontrol ettiği, ne teklif edildiği ve ne teslim edildiği.→ Projeleri nasıl yürütüyoruz
 

▮2010 civarı: Tüm ekip için tek çeviri belleği

Büyük projeler aynı anda birkaç çevirmen gerektirir.
 
Ne yaptık?Bir ekibin tek bir ortak çeviri belleği üzerinde çalışabilmesi için erken bir tarihte on kullanıcılı bir Trados GroupShare sunucusuna yatırım yaptık. 2011'de uluslararası bir restoran franchise grubu için çok dilli bir program bu sunucu üzerinde yürüdü. Bugün ekip projelerinin çoğunu Smartcat'te yürütüyoruz; Phrase kullanan müşteriler için Phrase hesaplarımız da var.
 
Sizin için anlamıBir çevirmenin onayladığı cümle diğerlerinin de hemen kullanımına açılır; böylece terminoloji tüm ekipte aynı kalır. Kendi mühendisleriniz ya da hukuk ekibiniz de erişim alabilir; onların belirlediği terimler her çevirmen ve sonraki her proje için geçerli olur. Trados, memoQ, Phrase ya da Smartcat ile çalışıyorsanız sizin ortamınızda çalışırız. Her çevirmen çeviri belleğinin ayrı bir kopyasında çalışırsa aynı terim sonunda üç farklı şekilde çevrilir. Şirketinizde birkaç kişi yapay zekâyla çeviri yapıyorsa da kural aynı: tek ortak bellek ve tek terim listesi, yoksa aynı parçanın sonunda üç adı olur.
 

▮2017: Büyük ölçekte makine çevirisi

Makine çevirisi bazı içerikler için kullanılabilir bir ilk taslak üretecek kadar iyi, hatalarını gizleyecek kadar da akıcı hâle geldi.
 
Ne yaptık?Daha önce de makine çevirisiyle yapılmış küçük işlerde son düzenleme yapmıştık. 2017'de ilk büyük programımızı üstlendik: bir çeviri ajansı ortağımız için Fransızca ve Almanca 2,2 milyon kelimelik e-ticaret ürün içeriği; ekipler üç kıtada koordine edildi.
 
Sizin için anlamıMakine çıktısının nerede hata yaptığını müşterilerimizin çoğu kullanmaya başlamadan öğrendik: yanlış okunan göndermeler, kayan terimler, değişen rakamlar. Kontrol eden uzmanlarımız önce bu noktalara bakar. Bugün şirketlerin kendi içinde ürettiği yapay zekâ çevirilerinde gördüğümüz hatalar da bunlar.
 

▮2018: SmartEdit, kontrollü bir yapay zekâ iş akışı

Hızlanan taslaklar daha az değil, daha sıkı kontrol ister.
 
Ne yaptık?2018'de bu deneyimi SmartEdit'e dönüştürdük: CAT aracında bir uzmanın düzenlediği ve adı belli bir kişinin onayladığı makine taslağı. Büyük dil modelleri geldiğinde motorlar değişti. Kontroller kaldı. Aynı kontroller sizin şirketinizde de kurulabilir: yapay zekâ taslağını kim kontrol ediyor, hangi terimlere göre ve dışarı çıkmadan önce kim onaylıyor.
 
SmartEdit bugün nasıl işliyor:
  • Cümle cümle değil, belgenin tamamı.2. sayfada seçilen terim 40. sayfada da aynıdır; önceki bir bölüme yapılan gönderme, neyi gösterdiği bilinerek çevrilir.
  • Motor testle seçilir.GPT, Claude ve DeepL'i sizin örnek dosyalarınızla çalıştırır, o içerik ve dil çifti için en iyi sonucu vereni kullanırız.
  • Düzenleme memoQ ya da Trados'ta yapılır;çeviri belleğiniz ve terim listenizle, sizin alanınızda uzman biri tarafından.
  • Adı belli bir uzman onaylar.Düzenlenmemiş yapay zekâ çıktısını müşterilere göndermeyiz.
SmartEdit Pro, müşteriye yönelik, mevzuata tabi ve karmaşık teknik içerik için bağımsız ikinci bir kontrol ekler. Sözleşmeler, resmî başvurular ve güvenlik açısından kritik belgeler tamamen insan çevirisiyle kalır.→ Dört iş akışını karşılaştırın
 

▮Tercümanlık çevrimiçine taşınıyor

Konferanslar, işçi temsilcileri toplantıları ve eğitimler toplantı salonlarından görüntülü görüşmelere taşındı; tercümanlık da onlarla birlikte taşındı.
 
Ne yaptık?Yerinde tercümanlıktan uzaktan tercümanlığa geçtik; müşterilerimizin zaten kullandığı toplantı araçlarında, aynı tercüman ekipleriyle.
 
Sizin için anlamıÇevrimiçi ya da hibrit toplantılar için tercüman uçurmadan tercümanlık. Toplantı gerektirdiğinde yerinde tercümanlık hâlâ mümkün.→ Tercümanlık
 

▮2021-2022: Bulutta altyazı ekipleri

Dijital yayın platformları yeni pazarlara bütün kataloglarıyla, tek bir altyazı çevirmeninin yetişemeyeceği teslim tarihleriyle girmeye başladı.
 
Ne yaptık?Türkiye'deki bir yayın platformu lansmanında yirmi beşi aşkın altyazı çevirmeni müşterinin bulut altyazı aracında paralel çalıştı; iş akışı üç aşamalıydı: çeviri, kalite kontrolü ve son okuma. 647 bölüm ve film beş haftada teslim edildi.
 
Sizin için anlamıEkip tek ortamda ve tek kontrol düzeninde çalıştığı sürece yüksek hacim tutarlılıktan ödün vermek demek değildir.→ Altyazı
 

▮Bugün: Tekrarlanan kontroller için yapay zekâ ajanları

Yapay zekâ artık taslak yazmaktan fazlasını yapabiliyor: dosyaları okuyabiliyor, terimleri karşılaştırabiliyor ve olası hataları işaretleyebiliyor.
 
Ne yaptık?Büyük ya da süregelen programlarda tekrarlanan kontroller için yapay zekâ ajanları kurabiliyoruz: gelen dosyaları çeviri başlamadan sorunlar açısından okumak, terminolojiyi dosyalar arasında kontrol etmek ve olası hataları uzman kontrolünden önce işaretlemek.
 
Sizin için anlamıKontrol eden uzmana daha az hata ulaşır; uzman zamanını eksik etiketlere değil, dile ayırır. Ajan işaretler. İnsan karar verir.
 

Şirketiniz de aynı değişimden geçiyor

Bugün birçok şirket, ajansların 2017'de yaptığı gibi şirket içinde yapay zekâyla çeviri yapıyor: hızlı, akıcı ve her zaman kontrol edilmemiş. Bu sayfadaki her değişimi kendimiz yaşadık ve her seferinde kalite kontrolünü elimizde tuttuk.

Aynısını sizinle de yapabiliriz. Şirketinizin bugün yapay zekâyla nasıl çeviri yaptığına bakar, yapay zekânın işi yaptığı ve adı belli bir kişinin onayladığı bir iş akışı tasarlarız. Avrupa'ya ihracat yapan ve aynı belgeyi birçok dile çeviren şirketler için bu, her dilde aynı kontrol demektir.

→ Yapay zekâ çeviri denetimi nasıl işliyor

 

▮Ne değişmedi

Teknoloji hızı, dosya formatlarını ve araçları değiştiriyor. İyi bir çevirinin neye ihtiyaç duyduğunu değiştirmedi:
  • Konuyu anlayan bir uzman
  • Kaynak metne göre bağımsız kontrol yapan bir revizör
  • Müşterinin bağlamını bilen bir proje yöneticisi
  • Üçünü de hesap verebilir kılan bir kalite çerçevesi
Bu dördü 2002'den beri değişmedi. Etraflarındaki araçlar değişti. Disiplin değişmedi.
 

▮Her projeden önce sorulan sorular

 
Alafranga çeviri teknolojisindeki değişimlere nasıl uyum sağladı?2002'den beri adım adım: 2005 civarından itibaren Trados'ta çeviri belleği, 2009'dan itibaren ]Project Open['da proje yönetimi, 2010 civarından itibaren ortak bir Trados GroupShare sunucusu, 2017'den itibaren büyük ölçekli makine çevirisi son düzenlemesi ve 2018'den itibaren kontrollü yapay zekâ iş akışımız SmartEdit. Her seferinde müşterilere yarayanı tuttuk, yaramayanı bıraktık. Alan uzmanı, bağımsız kontrol ve adı belli kişinin onayı hiç değişmedi.
 
Alafranga'da yapay zekâ çevirisi nasıl işliyor? Yapay zekâ taslağı üretir, neyin teslim edileceğine uzman karar verir. Taslağı cümle cümle değil, belgenin tamamını göz önünde tutarak üretiriz; böylece terminoloji ve çapraz referanslar tutarlı kalır. Taslak memoQ ya da Trados'a aktarılır, çeviri belleğiniz ve terim listenizle karşılaştırılır ve alan uzmanı tarafından segment segment düzenlenir. Adı belli bir uzman her dosyayı teslimattan önce onaylar. Düzenlenmemiş yapay zekâ çıktısını müşterilere göndermeyiz.
 
Hangi yapay zekâ motorlarını kullanıyorsunuz? GPT, Claude ve DeepL. Hiçbirine bağlı değiliz. Bir program başlamadan önce bunları sizin örnek dosyalarınızla çalıştırır, o içerik türü ve dil çifti için en iyi sonucu vereni kullanırız. Genel olarak GPT genel ve anlatı içeriğe, Claude teknik ve yapılandırılmış içeriğe, DeepL ise akıcılığın önemli olduğu Avrupa dil çiftlerine uygundur.
 
Tüm çeviri projelerinde yapay zekâ kullanıyor musunuz?Hayır. İş akışını seçmeden önce içerik türünü, konunun karmaşıklığını ve kalite gereksinimlerini değerlendiririz; yapay zekâ doğru araç değilse bunu söyleriz. Sözleşmeler, resmî başvurular ve güvenlik açısından kritik belgeler varsayılan olarak Revizyonlu insan çevirisine (HumanExpert Pro) gider: bir uzman çevirir, ikinci ve bağımsız bir uzman kaynak metne göre revize eder; yapay zekâ taslağı kullanılmaz.
 
Birden fazla çevirmenin çalıştığı büyük projeleri nasıl yönetiyorsunuz?Tek bir ortak çeviri belleğiyle. Erken bir tarihte Trados GroupShare sunucusuna yatırım yaptık; bugün ekip projelerinin çoğunu Smartcat'te, müşteri zaten oralarda çalışıyorsa Phrase, Trados ya da memoQ'da yürütüyoruz. Bir çevirmenin onayladığı segment diğerlerinin de hemen kullanımına açılır; proje yöneticileri ilerlemeyi, kontrol atamalarını ve teslim durumunu tek ekranda görür.
 
Şirket içindeki uzmanlarımız çeviriye katkıda bulunabilir mi? Evet. Sizin tarafınızdaki mühendisler, hukuk ekipleri ya da sağlık personeli ortak çeviri belleğine erişim alabilir. Bir terimin nasıl çevrileceğine onlar karar verdiğinde bu karar projedeki her çevirmen ve sonraki her proje için geçerli olur. Ekibinizin bilgisi tek seferlik bir brif belgesinde değil, çeviri belleğinde kalır.
 
Yapay zekâ ajanları kullanıyor musunuz? Büyük ya da süregelen programlarda tekrarlanan kontroller için yapay zekâ ajanları kurabiliyoruz: gelen dosyaları çeviriden önce sorunlar açısından okumak, terminolojiyi dosyalar arasında kontrol etmek ve olası hataları kontrolden önce işaretlemek. Ajanlar sorunları işaretler; neyin değişeceğine adı belli bir uzman karar verir.