Yazılarımızı çok daha geniş bir hedef kitleye ulaştırmak için kontrollü bir dille yazı yazmak oldukça önemli.

Şimdilerde giderek daha fazla oranda ‘makine çevirisi’ kullanır olduk. Gerek Babil Türk sitesi yardımıyla olsun, gerek Google Translate yardımıyla olsun, çoğu yabancı dildeki siteyi anlayabiliyoruz artık. Aynı şekilde, bizim Türkçe yazdıklarımızı da yabancıların okuyabilmesi için, yazılarımızı BabilTurk ve Google’ın doğru anlayıp çevirebileceği bir biçimde yazmamız önemli. Aksi halde bu makine tercümesi metinleri okumak zor olabilir.

İleride belki bu makine çevirileri çok daha kaliteli olacak, ama o an gelene kadar makine çevirisi kalitesini arttırmak için yapabileceğiniz bazı şeyler var.

Düşünce basit: ‘duru dil’ / ‘kontrollü dil’ denen yazı yazma ipuçlarını kullanarak yanlış çevirileri ve garip cümlelerden oluşmuş sonuçları epeyce azaltabilirsiniz.

Peki ‘duru dil’ ile ne demek istiyoruz? Aslında bir yazarın yazısına düşünce çorbası değil de hassas bir aletmişçesine yaklaşmasıdır sadece. İyi teknik yazarlar zaten böyle yöntemler kullanırlar: yazılarını standartlaştırır, basitleştirir, düzeltir ve kısaltırlar.

Açıkçası, her dil kendine özgü bir dizi kurala gerek duyar. Ancak, yine de çoğu dünya dili için geçerli olan çekirdek bir kurallar dizisi de vardır…

1. İmlânızın doğru olduğundan emin olun. Örneğin Babil Türk online bir yazım denetimi aracı sunuyor. Benzer şekilde OpenOffice veya MS Word de F7 tuşu ile çalışan yazım düzeltme özelliğine sahipler.
2. Sade bir dil kullanın. Örneğin …

Doğrusu: arabayı sürün

Yanlışı: motorlu aracın götürgecini tepikleyin

3. Yaklaşık 25 veya daha az sözcükten oluşan kısa cümleler kurun.
4. Her tümce yalnızca bir kavram açıklasın. Örneğin…

Doğrusu: Açık ve sade yazmak makine çevirisini daha güvenilir yapar. Güvenilir bir çeviri daha kolay anlaşılır olacaktır.

Yanlışı: Açık ve sade yazış makine tercümesini daha güvenilir kılar ve haliyle bu daha kolay anlaşılır olacaktır.

5. Yazarken, düzgün ve tamamlanmış, tam tümceler kurun. Örneğin…

Doğrusu: Kahvenize süt tozu da ister misiniz?

Yanlışı: Süt tozu?

6. Benzer düşünceleri anlatırken tutarlı bir dil kullanın. Örneğin…

Doğrusu: Yağmurluyken, işe araba ile giderim. Güneşliyken, işe bisiklet ile giderim.

Yanlışı: Yağmurluyken, işe araba ile giderim. Güneş ışıldarkense, velespitimle varırım işime.

7. Zamirleri kullanmaktansa isimleri tekrarlayın. Örneğin…

Doğrusu: Mektubu göndermeden önce mektuba bir pul yapıştırın.

Yanlışı: Mektubu göndermeden önce ona bir pul yapıştırın.

8. Pasif, edilgen, devrik tümce biçimleri yerine, aktif tümceler kurun. Örneğin…

Doğrusu: Babam size bir bayram kartpostalı yollayacak.

Yanlışı: Bir bayram kartpostalı size yollanacak.

9. İsimleri belirtmek için “bu”, “şu”, “o”, “böyle”… gibi gösterme sıfatlarını kullanın. Örneğin…

Doğrusu: Bu arabayı alın.

Yanlışı: Arabayı alın.

10. Karman çorman bir biçimde yazmayın! Cümlelerinizi mantıklı, aşamalı bir biçimde oluşturun. Örneğin…

Doğrusu: Halınızı temizleyip tozlarını almak için bir elektrikli süpürge kullanın.

Yanlışı: Bir elektrikli süpürgeden yararlanarak, ki halı temiz olsun diye, tozları üstünden çekebilirsiniz. (Hmmmm. Halı süpürülecek yani…)

 

Lütfen bunların yalnızca kılavuz amaçlı olduğunu hatırda tutun: Bu tür katı kurallar kimi yazı tarzları için uygun değildir. Örneğin edebiyat, tekdüze bir yazı tarzı sevmez. Bunlar şiire veya yaratıcı reklam metinlerine de uygulanamaz. Ama zaten bu tür metinleri de gerçek çevirmenlere çevirtmek gerekir, makinelere değil.

Dolayısıyla, “duru dil”, “kontrollü dil” özellikle teknik yazılarda çok işe yarar. Örneğin bir web günlüğü yazısına, teknik bir açıklamaya veya çabuk tüketilecek teknoloji haberlerine oldukça uygundur.

Bu önerileri akıldan çıkarmadan, seçici olmak kaydıyla çok başarılı makine çevirisi sonuçları elde edebilir, yazdıklarınızı Türkçe bilmeyen dünyanın geri kalanına da doğru bir biçimde ulaştırabilirsiniz.

 

Bu yazı aşağıda kaynak kısmında belirtilen “Writing for translation” adlı yazının genişletilmiş ve ülkemize uyarlanmış bir çevirisidir.

İlker Fıçıcılar
4 Şubat 2008

 

Kaynak:

• “Writing for translation”, Mloovi Blog, 4 Şubat 2009,http://blog.mloovi.com/2008/12/writing-for-translation/

Ek bilgi

• “Controlled Language for machine translation”, Uwe Muegge, 4 Şubat 2009, http://www.muegge.cc/controlled-language.htm
• “Babil Türk”, http://www.babilturk.com/
•  “Google Translate”, http://translate.google.com/ 
• “Dil Üzerine Yazılar”, http://diluzerine.wordpress.com/  
• “Çevrilebilir Yazı Yazmak”, http://diluzerine.wordpress.com/2009/02/04/cevrilebilir-yazi-yazmak/

 

–

Anlam Bilim Dilleri ve Anlambilim Dili Çözümleme Üzerine Düşünceler – 1

İlker Fıçıcılar
30 Ekim 2008

1. Önerme: Her karmaşık ifade daha az karmaşık ifadelerin birleşimi ile ifade edilebilir.

karmaşık ifade = ifade 1 (işlem) ifade2 [ (işlem) ifade 3 ... ]

örnek: “Her karmaşık ifade daha az karmaşık ifadelerin birleşimi ile ifade edilebilir.”

olgu-1 = her karmaşık ifade = tümlemi( karmaşık (ifade) )

olgu-2 = olgu-1 anlatılabilir =  anlatmak kapsar olgu-1

olgu-3 = olgu-1 – daha_az(karmaşık)

olgu-4 = tümlemi(olgu-3)

olgu-5 = olgu-4 anlatir olgu-1

Bu olgular super-set bir anlambilim dili ile ifade edildiğinde, örnekte verilen cümleyi harhangi bir başka dilde anlambilim-çözücü bir algoritma ile yeniden ifade etmek mümkün olacaktır.

Anlambilim-çözücüden kasıt, şu örnek ifade-etme ve yeniden ifade-etme ile görülebilir:

Türkçe cümle: “Bir kadın insandır.”

olguluk-1: kadın tanımlanacak

olguluk-2: kadın sayılabilir bir kavram

olguluk-3: insan üst kümesi kadın alt-kümesini kapsıyor

Bunu DRS anlambilim dili ile yazarsak:

[A, B, C]
object(A, kadın, sayılabilir, na, eq, 1)-1
object(B, insan, sayılabilir, na, eq, 1)-1
predicate(C, eşittir, A, B)-1

Veya OWL anlambilim dili ile:

Ontology(
ClassAssertion(
Class(:kadın)      AnonymousIndividual(1)   )  
ClassAssertion(      Class(:human)      AnonymousIndividual(2)   )  
SameIndividual(      AnonymousIndividual(1)      AnonymousIndividual(2)   ))

Veya OWL RDF ile:

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<rdf:RDF    
xmlns:owl=”http://www.w3.org/2002/07/owl#”    
xmlns:owl11=”http://www.w3.org/2006/12/owl11#”    
xmlns:swrl=”http://www.w3.org/2003/11/swrl#”    
xmlns:swrlb=”http://www.w3.org/2003/11/swrlb#”    
xmlns:rdf=”http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#”    
xmlns:rdfs=”http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#”>  
<owl:Ontology rdf:about=”"/>  
<owl:Thing rdf:nodeID=”id1″>    
<rdf:type>      <owl:Class rdf:about=”#kadın”/>    </rdf:type>  </owl:Thing>  
<owl:Thing rdf:nodeID=”id2″>    
<rdf:type>      <owl:Class rdf:about=”#insan”/>    </rdf:type>  </owl:Thing>  <owl:Thing rdf:nodeID=”id1″>    
<owl:sameAs rdf:nodeID=”id2″/>  </owl:Thing></rdf:RDF>

Tabii günümüzdeki bu anlambilim dilleri henüz bir süper-set olmaktan uzak. Yine de gidilecek yola ilişkin fikir veriyorlar.

Bu diller, WordNet gibi bir veritabanı ile ilişkilendirildikten sonra her dilde yeniden ifade-etme işlemlerinde kullanılabilirler.

Söze-dökme diyebileceğimiz bu işlem için her dile özgü bir çözücü yazılmalıdır.

Bu anlambilim dillerinde fiiller dilin içine gömülü olduğundan genellikle bir tek isimlerin sözcük karşılıklarına bakmak kalıyor.

Örneğin yukarıdaki OWL dilindeki metin dillere de ilgili dilin çözücüsü ile aktarılacaktır:

Fransızca: Une cevirisi(kadın) est l’cevirisi(insan).

İngilizce: A cevirisi(kadın) is a cevirisi(insan).

Macarca: Az cevirisi(kadın) egy cevirisi(insan).

… gibi.

Tabii bu OWL gibi anlambilim dillerine anlam-belirsizliği sızmamalı. Bir isim için birden çok karşı dil eşlemesine izin vermemek için WordNet, BalkaNet gibi geniş lexicon veritabanları bu OWL gibi dillerle bütünleştirilmeli.

Bu örnekleri, ifadecikleri bunlarla anlatabileceğimizi söylemek için vermiştik. Asıl önermemiz karmaşık ifadelerin daha alt ifadelere bölünebileceği idi. Ancak bu alt ifadecikleri bir biçimde birleştirmemiz gerekli. Bunun için de kullandığımız ister First Order Logic olsun, ister OWL olsun bu ontoloji/anlambilim dilinin iç içe ifadelere izin vermesi veya başka ifadelere üst-ifade-işlemleri ile ilişkilendirmeye izin vermesi gerekir.

Bu arada veri sıkıştırmaya bir örnek olması için yukarıdaki “bir kadın bir insandır” cümlesini nasıl sıkıştırabileceğimizi yazalım:

“tanımlama” işleminin 8 bitlik 16′lık sayı sistemindeki kodu 21 olsun mesela, ve sonra gelenler değişken olsun, 00 ile liste bitsin:

Bu durumda DRS dilindeki 

[A, B, C]
yeni makine dili ontoloji kodumuz olarak şu oluyor:

21 01 02 03 00

Devam edelim. Nesne tanımlama kodu 42 olsun, 8 bitlik bir flag parametresi olsun, 1 baytlık bir değişken kodu ve 4 baytlık bir lexicon kodu olsun:

Bu durumda da DRS dilindeki 

object(A, kadın, sayılabilir, na, eq, 1)-1

şuna dönüşür:

42 0F 01 98 76 54 32

ve
object(B, insan, sayılabilir, na, eq, 1)-1

de şuna:

42 0F 02 01 23 45 67

Son olarak koşul ifademizin kodu da 63 olsun, değişken kodu paremetresi olsun, ve sırayla ilişkilendirme değişkenlerini paremetre olarak alsın, ve iki baylık da bir fiil lexiconu olsun; “eşittir”, “olmak”, “be/is”, “est” anlamındaki örnek lexiconun kodu da 92 61 olsun:

böylece
predicate(C, eşittir, A, B)-1

DRS satırı şu olur:

63 03 01 02 92 61

Hepsini yazarsak:

21 01 02 03 00

42 0F 01 98 76 54 32

42 0F 02 01 23 45 67

63 03 01 02 92 61

Evet, nihayet! Yeni uydurduğumuz bir makine dilinde “bir kadın bir insandır” diyebiliyoruz, ve bunu bir makine anlayabiliyor!..

Bakalım kaç byte tuttu:

ana tanımlama: 5 byte (olmasa da olur; bunu DRS’ye uysun diye koymuştuk.)

kadını tanımlama: 7 byte

insanı tanımlama: 7 byte

bu iki tanımı ilişkilendirme: 6 byte

Toplam: 25 byte (ya da gereksiz kısım hariç 20 byte)

Gayet iyi.

Örnek cümle Türkçede 22 byte tutuyordu. Gerçi İngilizcesi 17 byte tutuyor ama olsun. Daha uzun sözcüklerde bile bizim makine dilimiz 20 byte tutacak. Örneğin, “bir Çekoslavakyalılaştıramadığımız da bir insandır” cümlesi de makine dilinde

42 0F 01 87 65 43 21 42 0F 02 01 23 45 67 63 03 01 02 92 61

dizisiyle kısa ve öz bir biçimde ifade edilebilir. Üstelik bir anlambilim-çözücü bu makine dilindeki ifadeyi alıp gelmiş gelecek tüm dillere çevirebilecektir.

İlker Fıçıcılar
30 Ekim 2008

Bir süredir elimde Ali Püsküllüoğlu’nun Öz Türkçe Kılavuzu, kendi yazdıklarımı düzeltmeye uğraşıyorum. Meğer bilmeden ne çok uydurma Osmanlıca sözcük kullanıyormuşum! Yanlış kullanımlar da cabası. Geçenlerde kaybettiğimiz Ali Püsküllüoğlu’nca yazılmış bu kitabın yeni baskısını kitapçıda incelemiştim. 700 kadar yaprağa ulaşmış! Bendekilerden biri ise 1966 yılı Nokta Yayınlarından, 192 sayfa. Diğeri de Arkadaş Yayınlarından, 1994 yılındaki 3. baskı, 209 sayfa. Anlaşılan son 14 yılda bir 500 sayfa eklenmiş. Almak gerek.

Ben dildeki arınmanın gerekliliğinin ilkin bilgisayarda yapay us yazılımıma dert anlatmaya çalışırken ayırdına vardımdı. Kendimizi denetlemeden yazıp konuştuğumuz dil korkunç bir durumda. Yapay us programının doğal dilimiz ile dediklerimizi anlayabilmesi için aslında ilk önce bizim ne dediğimizi bilmemiz gerekiyor. Şu anki durumda yapay us programının büyük bir kısmı verilen yazıyı düzeltmekle uğraşıyor. Sözcük istatistiklerine, sözlerin bir arada bulunma sıklıklarına, benzer deyiş ve sözlere bakarak yazım yanlışlarını düzeltmeye uğraşıyor önce. Ardından da bir bilgisayar besmelesi çekip gramer düzeltmeye soyunuyor zavallı yapay us programcık. Bu gidişle isyan edip, biz insanlardan daha akıllı olduğunu iddia ederse şaşmamak gerekecek. Programı bir arama motoruna ek olarak yazmıştım. “Şu nedir”, “şuraya nasıl gidilir”, şu konularda neler var, neler yok”, “şu kim biliyor musun allasen?” türü soruları yanıtlamak amacı var programın. Ya da vardı. Ne yazık ki program işi gücü bırakıp, “acaba ne dedi şimdi bu insan” sorusu ile uğraşıyor…

Türkçe için ciddi bir gramer denetimi algoritması çalışılmamış. Kimi üniversitelerin enformatik ve bilgisayar bölümlerinin doğal-dil-işleme ile ilgili yayınlarını taradım. Neyse ki çalışanlar var. Ancak yine de 2008 yılına kadar işe yarar ve geniş kapsamlı bir sonuca ulaşmış bir program veya algoritma yayınlanmamış. Sanıyorum WordNet ve BalkaNet adlı lexicon projelerinin belli bir düzeye ulaşmasını bekliyorlar.  Bence bu zaman kaybı. En çok kullanılan sözcüklerin %20’sine odaklansalar şimdiye kadar Türkçe için işe yarar ve hepimizin kullandığı bir algoritma, program veya bir OpenOffice / Word eklentisi çıkmış olurdu.

Yurt dışında, İngilizce için bunu 3 profesör yapmış. Link-Grammar adındaki bu algoritma ve yanındaki uygulama örnek yazılımları pek çok ticari / açık-kaynak program içinde kullanılıyor. Benzer bir çalışma Türkçe ve benzeri Türki diller için zorunluk.

Günümüzde çoğu yazar, köşe yazarı ve muhabir bilgisayar kullandığı için bu tür bir gramer-düzeltme ve dil arındırma eklentisi ile donanmış bir kelime işlem programı bu gazete ve yazıları okuyan herkesin dilinin düzelmesini sağlayacaktır zamanla. Sanıyorum dili düzeltmek için dili kullananların kullandıklarını düzeltme şimdilik oldukça yeterli. Günümüz gazete ve televizyonları kullandıkları dille epeyce etkiliyorlar hedef kitlelerini. Kanıt için dinci (dini kullanarak para kazanan) bir gazete okuyan bir kişinin konuşması ile Cumhuriyet gazetesini az da olsa okuyan birinin konuşmasını karşılaştırmak yeterli. Gerçekten de basın-yayın insanların dilini önemli ölçüde etkiliyor. Öyleyse önce bunların dilini bir biçimde standartlaştırmak (tekbiçimleştirmek) gerekiyor. İşte bu noktada, yukarıda söz açtığımız Link-Grammar türü bir program devreye giriyor. Bu program, kullanılan masaüstü-yayıncılık ve kelime-işlem programları ile bütünleştirilmeli.

Programın ana algorimasının yükünü hafifletmek için önceden bir arındırma işlemi uygulamak çok yararlı olacaktır. Örneğin şu bağlaçlar çok seyrek olarak başka bir anlamda kullanılır: “fakat”, “şayet”, “lakin”, “Ama”, “vefakat”, “velakin”, “ammavelakin”. Görüldüğü gibi Osmanlıcada tek başlarına kullanımı yetmemiş “amma-ve-lakin” gibi iyice uzatılmış. Programın tüm bunları atıp, yerine kısa ve öz “Ancak” demesi yeterli olacaktır. Üstelik bu sözcük Türk kökenli diğer dillerde de oldukça yaygın. Kimi sözcüklerde ise program Öz-Türkçe yerine ortak-Türkçe yönünde karar vermeli. Örneğin biz “yarar” diyoruz. İnatla “fayda” diyenlerimiz de var. Ancak, özellikle Azerice’de ve diğer güneyde kalan Türk kökenli dillerde “istifade” sözcüğü daha yaygın kullanılıyor. Program bunu “yarar” ve “fayda” yerine önerebilir. Bunların yanında, diller arasında aynı yazılıp başka anlamlara gelen sözcükler var. Bir örnek olarak “dayandırmak” sözcüğü bunlardan biri. Program bu sözcük için “yaslamak” eş anlamlısını önermeli, çünkü Azerice’de “dayandırmak” “durdurmak” anlamında kullanılıyor. “Osetiyadan neft aktarışı gemilere dayandırılıb” biçimindeki bir haberle aslında “Osetya’dan gemilerle petrol taşınması durduruldu” denmek isteniyor. Oysa biz bunu “yaslamak” anlamıyla okuduğumuz için tam da tersini anlıyoruz. Azeriler de benzer biçimde bizim “dayandırdığımız” her şeyi “durdu” sanıyor. Program bu türdeki yanlışları düzelterek Türki dilleri birbirine yaklaştırmalı.

Gene programda dilde yalınlaştırma veya ortak dile yaklaştırma düzeyleri ayarlanabilir olmalı. Örneğin bir haber yazısı en üst düzeyde ortak dille yazılabilir. Ancak, bir ekin / edebiyat eserini olabildiğince arınmış, duru bir Türkçe ile yazdırarak Türkiye Türkçe’sinin kendi öz kurallı yapısının korunması sağlanmalıdır.

Türkiye’deki kelime-işlem programlarında Thesaurus eksikliği de söz konusu. Bu dil-düzeltme eklentisi programa geniş bir söz-varlığı veritabanı eklenerek dilin varsıllaşmasının da yolu açılabilir. Örneğin, TDK’nın derleme ve tarama sözlüklerinden yararlanarak unutulmuş eski sözcük ve deyişler yeniden gün yüzüne çıkarılabilir. Günümüzde artık yeni Nurullah Ataç’lar, Salah Birsel’ler yok. Onların bir zamanlarki geniş sözcük bilgisini bu programlarla sağlamamız gerekiyor. Program belli söz kalıplarını, ikili üçlü tamlamalarla yazılmış öbekleri tanıyıp uygun eş anlamlılarla karşıt anlamlıları önerebilmeli. Üstelik bir otomatik modla bu değişimleri, internetten güncel olarak topladığı sözcük istatistiklerine bakarak kendisi yapabilmeli.

Bir tür bolluk çağındayız. Hemen her şey pek çok, ancak bir tek huzur yok!.. Hiç değilse dilimizin esenliğini yitirmemek için elden geldiğince bu tür dilbilim çalışmalarına eğilip, destek çıkalım yeter.

İlker Fıçıcılar
14 Ağustos 2008

Argo bir deyim, bir belirtme sözü olan “mercimeği fırına vermek” sözlerini kuşkusuz bilirsiniz. Ama tırnak içinde yazıma başlık yaptığım “yazıyı fırınlamak” ya da “yazıyı fırına vermek” deyişini bildiğinizi, duyduğunuzu sanmıyorum. Benim Türkçe öğretmenimin sıkça kullandığı bir tür uyarı sözleri, uyarı kalıbıydı “yazıyı fırına vermek” sözü.

İlkokuldayken, bizden öncekilerin başlattıkları bir “duvar gazetesi” geleneği vardı. Benzer gelenek Pazarören Köy Enstitüsü‘nde de sürdü. İlk sınıflarda henüz gazete ve dergi okurluğuna ısınamadığımız için, “duvar gazetesi yazıncılığı” ve “duvar gazetesi okurluğu” çekici geliyordu. Öğretmenlerimizin gözünde ve arkadaşlarımızın yanında konum (puan) kazandırıcı oluyordu. Çocukça buluşlarımız ve yaratılarımız arkadaşlarımız arasında dillenip dolaşıyordu. Yazdıklarımızı, karalamalarımızı götürüp Türkçe öğretmenimize okuyor, onun onayını aldıktan sonra temize çekip gazetemize geçiriyorduk. Öğretmenimiz dikkatle bizi dinliyor, yazdıklarımızı inceliyor; kimilerini onaylıyor, kimilerini de, “bu fırına”, “şu çayıra” sözleriyle önümüze sürüyordu. Bu “fırına” ve “çayıra” sözleri ilkin beni şaşırtmıştı. Sonra anladım ki, “fırına” sözü; konu tamam, fakat yazı düzeni ve anlatım olmamış, üzerinde dur, çalış ve yeniden yaz… anlamındaymış. “Çayıra” sözü ise; öyle yazı olmaz, gereksiz bir konu, üzerinde durma, at gitsin… anlamındaymış. Öğretmenimiz, o sözlerle, bize hem konu seçimi ve yazma alanı, hem de yazım kuralları, anlatım biçimleri konularında değişmeceli (mecazlı/mecazî) bir ağızla, çaktırmadan ders vermiş oluyordu. Aradan yıllar geçti. Hiç unutmadım Türkçe öğretmenim Fikret Madaralı’nın o sözlerini. Eskilerin yaptıkları gibi çalakalem yazmak ya da bugünkülerin pek güzel becerebildikleri(!) gibi, çalatuş döktürmek elimden gelmediği için, yazılarımı, düşüncelerimi ve düşlemlerimi hep “fırınlamak” gereğini duydum. Fırında adam olmayanlarını çayıra saldım.

Yazıya karalamalı çalışarak başlardım. Ne yazacaksam ilkin bir karalama defterine geçirirdim. Günlerce değiştire düzelte, yazımı fırınlardım. Öğretmenimin deyişi ile, pişirir, “ağyarını mani, efradını cami” kılmaya çalışırdım. Zamanla karalama defteri aradan çekildi. Ama gene de “çalakalem” ya da “çalatuş” yazı çıkarmak yürekliliğini gösteremedim. Bu kez de yazacaklarım, düşündüklerim kafamda, belleğimde fırınlamaya alındı. Alanı, konusu belirlenmiş, hatta sınırları çizilmiş nice izdem(1), aylarca kafamda, belleğimde dolaşır, durur oldu. Kimilerini de altı ay, bir yıl belleğimde besleyip beklettiğim olmuştur. Yazmaya gelince de, öyle kimileri gibi “tak açıp tak içemem”, “lök” gibi oturup “bomba” gibi yazılar da çıkaramam. Yazabilmek için ille de kendi yazı makinemin başında olmalıyım. Evin bir köşesinde, gazete, dergi ve kitapların “it oynamış arpa tarlası”na dönüştürdüğü bir yerde bulunmalıyım. Şimdi bu yazıyı okuyanlar “amma da tipmiş ha” diyecekler. Hak veriyorum. Ne yapayım ki gerçek bu Hani “her yiğidin bir yoğurt yeyişi vardır” derler ya… İşte o hesap. Alanı, konusu ne olursa olsun, çizmeden yukarı çıkmamaya; anlatma yanlışı, anlatı (tahkiye) bozukluğu yapmamaya çalışırım. Dili, sözcükleri ve terimleri kendi doğası, doğal yapısı içinde kullanmaya; sözcüklerin, terimlerin gönderdiği/taşıdığı kavramları olabildiğince günlük dile indirgemeye (irca) özen gösteririm. Bunu tam başarabilir miyim… asla böyle bir savda değilim. Ama gene de bir yazıda rastladığım: “İnanç bağları insanları, bu inancın doğasından ötürü birbirine düşman yapabiliyor.”(2) gibi, bozuk bir tümce kurmak elimden gelmez. Bu tümce neden bozuk bir bakalım. Yazarın noktalama düzenine göre tümcenin öznesi “inanç bağları insanları’”dır. Dilimizde ne böyle bir varlık var, ne de kavram. Tümcenin yüklemi ise, “düşman yapmak”la ilgili. Fakat bu kez de karşımıza “kimin birbirine düşman yapıldığı” belirsizliği çıkıyor. Ama biz, gene de bu bozuk tümceden karine ile bir anlam çıkarıyor ve tümceyi şöyle düzeltiyoruz: “İnanç bağları, insanları, bu inancın doğasından ötürü, birbirine düşman yapabiliyor.” Böylece neyin, hangi doğasından ötürü, kimleri birbirlerine düşman yaptığını… karineye başvurmaksızın anlayabiliyoruz.

Gene bir başka dergide dikkatimi çeken şu tümceye bakalım: “Kaçıkların, melankoliklerin, saplantıya kapılanların, tepisel etkinliğe uğrayanların kendi kendilerini öldürmeleri gibi…”(3) Tümcede geçen sağlıkla ilgili öteki terimleri anlıyoruz da, “… tepisel etkinliğe uğramak…” deyişine gelince kekeliyoruz. Neden derseniz, “tepisel” sözü aslında bir “etkinlik” yani, “faal olma”, “durum”, “tavır” almadır. Çoğu zaman düşünülmeden gösterilen tutum ve davranıştır. Tepkiler oluşumudur. Biz burada da gene karine yoluyla bir sonuca varıyoruz. Ama yazarımızın “tepisellik” ile “etkinlik” arasındaki yöndeşliği görmezlikten gelmesini de usumuzdan çıkaramıyoruz. Bu iki örnekten de anlaşılacağı üzere, burada karşımıza bir de “sözcük seçimi” sorunu çıkıyor. Yazmak, dili yazılı konuşarak başkalarında ilgi uyandırmak ya da onlarla iletişim kurmak olduğuna göre, ileti yükleyeceğimiz doğal sözcük ve terimleri de iyi ve doğru seçmemiz gerekecektir. Örneğin, sözde bilim yapıyoruz diye: “Süreç türlerine bakmak”, “vatan cüda olmak”, “kavram köklerinden türev oluşturmak”, “iç insanı bulmak”, vb. saçma deyişler üretmek ya da “Belki akımın nitemleri, hatta eksiksiz, belirtilmiştir” gibi tümcelerle konuşup yazmak, dinleyeni de, okuyanı da şaşırtır. Rahmetli Akşit Göktürk’ün deyişiyle, “Dil, insanın, içinde var olduğu dünyayı bulgulama, anlama, betimleme aracıdır. Dil ile söz kavralarının önemli ortak yönlerinden biri de, ikisinin de toplum ve bireyden soyutlanarak tek başına, yaşayan ya da yaşamayan diye nitelenemezliğidir. “(4)

Sözü, düşünceyi dinlendirmek, yazıyı fırınlamak şöyle dursun, sözlüklere, söz kaynaklarına bakmaya bile üşenir olduk. Bütün değer yargılarının köşedönücü bir kıstakta kıstırıldığı; iyi-güzel-doğru ve insansal emek ürünü hemen bütün örneksemlerin (paradigma) yıkıldığı bir ortamda, telekültür‘ün kirlettiği bir havayı soluyoruz. Arabın zorla deveye bindirip sarıp sarmaladığı Yahudi’nin dediği gibi, “bindirmişler bir alamete, gidiyoruz kıyamete!..” demek gelmiyor içimden, ama bu yampiri gidişat karşısında da, doğrusu ne diyebileceğimi pek kestiremiyorum.

(1) Atatürk’ün Türk Dil Kurumu, “tem”, “tema” karşılığı olarak “izdem” sözcüğün önermiştir. Çoğu yazarlarımız “izlek” diye yazıyorlar. Oysa “izlek” sözcüğü, “ot-lak” (mera), “yer-lek” (mekân), “su-lak”, “düz-lek” örneklerinden yararlanılarak “patika”, “cılga”, “keçiyolu” karşılığında kullanılsın diye üretilmişti. Türkçe Sözlük’te (izlek) sözcüğüne hem tema, hem patika karşılığının verilmesi yanıltıcı olmuştur.(2) Mayıs 1966 ayı “Şiir Ülkesi”nden.(3) Ağustos 1996 ayı “Kıyı” dergisinden.

(4) Akşit Göktürk, “Sözün Ötesi”, s. 187-188.

Ali Dündar

İlk Yayın: Çağdaş Ekin, Ocak 97
Bu alıntı: Ali Dündar’ın “Yapay Osmanlıca’dan Yaratıcı Türkçeye” kitabından alıntı, ISBN: 975-94451-0-7, sayfa 44-47

Otomatik çeviri programlarını kıyaslamak üzere “Bilgisayar Çevirisi Karşılaştırmaları” başlıklı bir yazıya başlamış, ama hemencevir.com sitesinin aslında Pro Çeviri programını kullanan bir arayüz olduğunu fark edince karşılaştırma yazısını yarıda kesmiştim. Bu kopya web sitesi konusundaki incelemeyi “HemenÇeviri ile Pro Çeviri Karşılaştırması” başlıklı dilüzerine.wordpress.com yazısında bulabilirsiniz.

Bu yazıda en eski ve en yaygın kullanılan İngilizce’den Türkçe’ye makine çevirisi programı Pro Çeviri’nin daha iyi çeviri yapabilmesi için gerekli noktaları saptamayı deneyelim. Buradaki çoğu bilgi diğer çeviri programlarında da işe yarayacaktır.

Öncelikle deneme yapmakta kullanılacak cümleleri seçiyorum. Pro Çeviri’nin demo sürümü p, r ve s harfleriyle başlayan sözcükleri çevirmediğinden bir ekitaptan böyle sözcükler içermeyen cümleleri ayıklayarak seçtim. Linux kullanıyorum; bu ayıklamayı yapmak linux/unix ile kolay:

cat Tomczyk,Michael.-The_Home_Computer_Wars.txt |tr -d “15″|sed “s/\([\.\?\!]\) /\1\n\n/g;s/ / /g;s/ / /g;s/ / /g;s/^ //g;s/ $//g;”|grep -v -i -e “[ -][prs]” -e “^[prs]“|grep “[[:alpha:]]”

Örnek kitap olarak “Ev bilgisayarı savaşları” adlı İngilizce ekitabı seçtim. Bu kitap 80′lerdeki Commodore, Atari, Apple, Sinclair vs. arasındaki tatlı rekabeti anlatan güzel bir kitap.

Denemelere başlayalım. Önce soru kalıplarından bir iki çeviri deneyelim:

İng: How do I get from the hotel to the Dallas office?

PÇ:  Ben, otelden Dallas ofisine nasıl olurum?

‘Olmak’ eylemi burada olmadı. Hemen Pro Çeviri’nin Tercüme -> Seçenekler -> Tercüme menüsüne girip “Çevirdikten sonra anlam seçme moduna geç.” seçeneğini işaretleyip bir daha çevirtelim. Bu ikinci denemede ‘olurum’ yüklemi koyu renkle yazılmış olacak. Üstüne tıklayınca ‘varırım’ yüklemini de önerdiğini göreceğiz. Buna çift tıkladıktan sonra onay (v) tuşuna tıklayarak çeviriyi bitirelim. Şimdi sonuç şöyle oldu:

PÇ: Ben, otelden Dallas ofisine nasıl varırım?

Evet biraz daha anlamlı oldu. Ama ‘Ben’ silinip ‘varırım’ yerine ‘gidebilirim’ denseydi daha iyi olurdu; ‘do’ yerine ‘can’ kullanmadıkça bu olası değil tabii. Ancak hiç değilse şu can sıkıcı çift iyelikten kurtulalım; ‘varırım‘ derken zaten ‘ben’ demiş olduk, bir de cümle başında tekrarlayıp tümceyi çirkinleştirmesek:

echo “Ben, otelden Dallas ofisine nasıl varırım?”|sed “s/^\(Ben, \)\(.*\)m?/\2m?/g;”

unix: otelden Dallas ofisine nasıl varırım?

Neyse ki Pardus Linux imdadımıza yetişti. Basit bir düzenli-ifade (regexp) kuralıyla sorunu giderdik. Artık ‘Ben’le başlayıp ‘m?’ ile biten bütün sorulardaki gereksiz ‘Ben’ler silinecek.

Benzer bir başka cümle ile deneyelim:

İng: How do I do that?

PÇ: Ben, onu nasıl yaparım?

Linux: onu nasıl yaparım?

Bu sonuca Tercüme -> Seçenekler -> Tercüme -> Gelişmiş menüsünden “Özne zamirleri ayrıca gösterme” seçeneğini seçerek de ulaşabiliyoruz aslında. Yine de Linux ile regexp kullanımına ısınmakta yarar var; çünkü çok daha esnek başka değişiklikler yapmamız gerekecek.

Şimdi ufak bir değişiklikle aynı tümce kalıbını tekrarlayalım:

İng: How do you do that?

PÇ: Nasılsınız o?

Haydi buyrun bakalım. ‘I’ yerine ‘you’ dedik ve Pro Çeviri saçmaladı. Sorun buradaki ‘How do you do’nun bir kalıp olması. Ama iyi de tümce orada bitmiyor ki, devam ediyor. Çeviri ‘Onu nasıl yaparsın?’ türünde bir şaşkınlık ifadesi olmalıydı; oysa program bize tuhaf tuhaf hatır soruyor! Bu sorunu ne yazık ki ayarlarla oynayarak düzeltemiyoruz. Sırayla her sözcükten sonra virgül koyarak deneyelim, bakalım ne olacak:

Nasıl, onu yapar mısın?
Nasıl yapar, onu yaparsın?
Nasıl yaparsın, öyle değil mi?
Nasılsınız, o?

Ne yazık ki işe yaramadı. İlk ‘do’ yerine ‘can’ koysak?

İng: How can you do that?

PÇ: Onu nasıl yapabilirsin?

Şimdi oldu. Bir çeviri ön-işlemesi olarak ‘do you do’ yerine ‘can you do’ diyebileceğimizi bir yere not edelim en iyisi. Sırada başka cümle örneklerine geçelim:

İng: They didn’t think they could get the costs down low enough.

PÇ: Onlar, onların, fiyatları yeteri kadar düşük inebildiğini düşünmüyordu.

Eyvah! Zamirlerle gerçekten de ciddi bir sorunumuz var. İngilizce cümlede geçiyor diye bizim de Türkçe’de her yere ‘onlar’ı koymamaz gerekmez. Kişileri zaten yüklem içinde belirtebiliyoruz. Pro Çeviri’nin gene sağını solunu burkalayalım; bakalım biraz düzeltebilecek miyiz.

PÇ etkileşimli: Onlar, onların, maliyetleri yeteri kadar aşağı inebildiğini düşünmüyordu.

Doğrusuna en yakın makine çevirisi bu kadar oldu. “Maliyetleri yeterince aşağı çekebildiklerini düşünmüyorlardı.” denmek isteniyor bu arada.

Bir başka örneğe geçelim:

İng: For example, in 1981 almost all modems were acoustic.

PÇ:  Örneğin, 1981′de neredeyse bütün modemler, akustikti.

Bu gayet güzel bir bilgisayar çevirisi oldu. Sadece sondaki virgül silinmeli. Peki bu tümceyi neden doğru çevirdi? Öyle değil mi? Sürekli hatalı çeviri yapan bir program nasıl olur da doğru bir çeviri yapabilir, inceleyelim:

Program soldan sağa doğru doğrusal olarak ilerliyor ve tanımlı kurallara göre değişiklikler yapıyor. n-gram desen eşleme ile çalışıyor. “For example” çok bilinen bir kalıp; sözlükteki karşılığını yazıp devam ediyor. ‘in ####’ basit bir tarih kuralı: unix regexp ile şöyle yazabiliriz: sed “s/in \([[:digit:]]..[[:digit:]]\)/\1′de/g;”. ‘almost’ ve ‘all’ sözcüklerinin çevirisi için sözlükteki en yüksek sıklıklı karşılıkları aynı sırayla yazması yeterli. ‘modem(s)’ karşılığı da aynı sıradan devam ediyor. Geldik cümle sonuna. Gene basit bir kural “were + sıfat” -> “sıfatın çevirisi + di’li geçmiş zaman”.

Kısaca bu tümcedeki başarılı çevirinin sebebi, İngilizce tümcedeki öğelerin Türkçe’deki karşılığı ile hemen hemen aynı sırada bulunuyor olması. Öyleyse doğrusal yapıdaki tümceleri yakalayabilirsek eğer, bunların yüksek olasılıkla doğru çevrilebileceğini varsayabiliriz.

Bu varsayımı sınamak için, içinde ‘were’ geçen ve benzer yapıdaki birkaç tümce seçelim:

This time they were wearing the uniforms of Atari.
All of these women were doers more than managers.
Apple had offered me a job, but they were too bureaucratic.
But there were too many important things to do.
Our office bays were crowded.
The ceilings were too low.

Çevirileri:

Onlar bu sefer, Atari’nin üniformalarını giyiyordu.
Bu kadınların hepsi, yöneticiden daha çok iş yapan kişilerdi.
Apple, bana bir işi teklif etmişti, ama onlar, fazla bürokratikti.
Ama, yapmak için çok fazla önemli şey vardı.
Ofis bölümlerimiz, kalabalıktı.
Tavanlar, fazla alçaktı.

Evet idare eder çeviriler bunlar. Benzer şekilde ‘düzgün çevrilebilir’ başka tümce kalıpları bulabilirsek bunları bilgisayara çevirtebilir ve normal çeviri sürecine katkıda bulunabiliriz…

Şimdi bir de tersini deneyelim. Yanlış çevrilme olasılığı yüksek tümce türlerini bulmaya çalışalım. Önce sezgimizi dinleyerek içinde ‘that’ veya ‘who’ geçen edilgen tümceleri deneyelim:

Toplu halde deniyorum. Önce İngilizceleri:

And that’s what I wanted most.
But we weren’t going to wait for that to happen.
How could that happen?
Later, it turned out I was the only one who didn’t call Jack.
When I told Jack who it was, he almost hit the ceiling.

Şimdi de Pro Çeviri’nin ürettiği makine çevirileri:

Ve ne en çok istiyor olduğumdur.
Ama olmak için onu beklemeyecektik.
Nasıl olabilirdi?
Sonra, Jack’ı çağırmayan tek biri olduğumu kapattı.
Onun olduğu Jack’ı söylediğim zaman, neredeyse tavana vurdu.

Beklediğimiz gibi tamamen hatalı. Aslında bu örneklerden sadece üçü edilgen (passive) yapı içeriyor. İkinci ve üçüncüdeki zamir olarak kullanılan ‘that’ ise Türkçe’ye olan makine çevirilerinde hep sorun çıkarıyor. Bu tümceleri toparlamak için Pro Çeviri’nin ayarlarıyla, sözcük yerleriyle virgüllerle vs. epey oynadım ama nafile. Pro Çeviri ve de haliyle kopyası www.hemencevir.com bu tarz tümcelerde başarısız.

Bu ufak denemeden çıkarabileceğimiz sonuç şu: Türkçe Özne-Nesne-Eylem, İngilizce ise Özne-Eylem-Nesne yapısını takip ettiğinden genellikle, tümcelerin yan cümleciklerini ya da mümkünse kendisini çeviri öncesi Türkçe dizilime yaklaştırmak programın işini kolaylaştıracaktır. Tabii bu İngilizce gramerinden sapmak anlamına geldiğinden düzgün-yapıda-girdi ilkesi ile çelişiyor. Ancak bugünkü MÇ (MT) programları iyi olmadıklarından şimdilik bu ilkeyi hafifçe eğerek programların daha rahat çözebilecekleri cümleler hazırlayabiliriz.

Benzer şekilde olabildiğince “passive-voice” (edilgen) yapıdaki tümceleri “active” yapılar halinde yeniden yazmak çeviri kalitesini belirgin ölçüde arttıracaktır. Bu tür çeviri öncesi gramer düzenlemeleri için http://www.spellchecker.net/spellcheck/ adresindeki veya deneysel http://community.languagetool.org/ adresindeki yazım düzeltimi hizmetlerinden, MS Word’ün F7 ile kullanılan yazım denetiminden veya daha iyisi style writer programından yararlanılabilir.

Çeviri sonrası çıkan Türkilizce makine çevirisini toparlamak ise ayrı bir hikaye…

İlker Fıçıcılar
Temmuz 2008

Günceleme: Hemen Çevir sitesinin scriptinin nasıl çalıştığına ve Pro Çeviri programını nasıl kullandığına ilişkin bilgiyi yazının sonundaki notlarda bulabilirsiniz. Alternatiflerine ise dil bağlantıları sayfasından bakabilirsiniz.

Makine çevirisi gerçekten bir gereksinim. Ancak, bilmediğimiz bir dildeki yazı hakkında fikir edinmede kullanılabilirler henüz. Bu yazıyı 2008 yılı ortasında yazıyorum ve hala doyurucu bir makine çevirisi programı yok. Türkçeden İngilizceye çeviri ise yeni açılan bir site tarafından yeni sunulmaya başlandı.

Aşağıda HemenÇevir.com ile Pro Çeviri 2008 v2.0′ın demo sürümüne  ilişkin karşılaştırmalar yer alıyor. Sonra da Hemen Çevir sitesi Pro Çeviri v1.9 programını nasıl korsan kullanıyor o anlatılıyor. Karşılaştırmalarda kullandığım cümleler theregister.co.uk ve bbc.co.uk adresinden alıntı. “Acaba haber çevirmede ne kadar başarılılar” diyerek yaptığım bir denemenin sonucu bunlar:

Karşılaştırmada önce İngilizce cümle, sonra hemençevir.com çevirisi, sonra da Pro Çeviri 2008 çevirisi sıralanıyor. Birkaç örnekten sonra da cümle yapısı ile oynayarak sonucu iyileştirme denemeleri yaptım. Bulguları ise bu örnek ve denemelerin ardından veriyorum:

Bilgisayar Çevirisi Örnekleri:

İngilizcesi: We have been using full blown Debian desktop computers for many years now.

Hemenceviri: Biz, şimdi birçok yıl boyunca kullanan dolu uçurulan Debian masaüstü bilgisayarları olduk.

ProÇeviri otomatik: Biz, şimdi birçok yıl boyunca kullanan dolu üflenen Debian masaüstü bilgisayarları olduk.

ProÇeviri etkileşimli: Biz, şimdi birçok yıl boyunca dolu üflenen Debian masaüstü bilgisayarlarını kullanmaktayız.

Yorum: Ne kadar ilginç değil mi? HemenÇeviri ve Pro Çeviri’nin otomatik modu aynı sonucu verdi! Bunun olasılığı nedir acaba?

Bir başka cümle deneyelim:

İngilizcesi: For the last two years, all his gas bills have been estimated.

Hemenceviri: Son iki yıl boyunca, onun bütün gaz faturaları, tahmin edildi.

Proçeviri otomatik: En son iki yıl boyunca, onun bütün gaz faturaları, tahmin edildi.

Yorum: Daha neler! Bir tek ‘En’ sözcüğü farkı var! Sanırsınız ki ProÇeviri ile Hemençevir aynı çeviri motorunun farklı sürümlerini kulanıyor. Devam edelim ve daha farklı yapıda bir cümle deneyelim. Gerçi demo sürüm p r s harfleri ile başlayan sözcüklere sahip çevirileri reddettiğinden uygun cümle bulmak zor oluyor:

İngilizcesi: He went over the fields and they fought with their fists.

Hemencevir: O, alanlara gitti, ve onlar, onların yumruklarıyla kavga etti.

Proçeviri: O, alanlara gitti ve onlar, onların yumruklarıyla savaştı.

Yorum: Bir virgül bir de ‘fought’ sözcüğü için farklı bir karşılık kullanımı var sadece. Her iki makine çevirisi de aynı yapısal hatayı tekrarlıyor. Öğretmenler de öğrencilerin kopya çektiklerini aynı yanlış yanıtlardan anlamazlar mı zaten. Bu arada cümlenin doğru çevirisi “Cephelere gidip yumruklarıyla savaştı.” veya benzeri olmalıydı.

İngilizcesi: We’re a family we have bills to disburse and every cent counts at the moment.

Hemenceviri: Biz, bizim, ödemesi için faturalar olduğu ve her sentin, şu anda saydığı bir aileyiz.

ProÇeviri otomatik: Biz, bizim, ödemek için faturalara sahip olduğumuz ve her sentin, şu anda saydığı bir aileyiz.

ProÇeviri etkileşimli: Biz, bizim, ödemek için faturalara sahip olduğumuz ve her sentin, şu anda sayıldığı bir aileyiz.

Yorum: İngilizce cümlede pay penny ve so sözcükleri vardı. ProÇeviri demo sürümüne uysun diye bunları disburse cent ve and sözcükleriyle değiştirdim. Etkileşimli modda ’sayıldığı’ değişimi ile çeviri daha anlamlı oldu. Yalnız yine de çeviri sonucundaki yapısal benzerlik bize ProÇeviri ile HemenÇevir’in aynı programın farklı sözlüklü ya da sürümlü halleri olduğunu söylüyor.

Bu benzerliği açıklayabilecek birkaç olasılık var: Ya HemenÇevir.com sitesi ProÇeviri’nin programcısı Mehmet Cem Özmen tarafından yazıldı, ya ProÇeviri’nin kaynak kodu bir biçimde dışarı sızdı ve HemenÇevir’in sahibi tarafından asp arayüzü ile kullanılacak şekilde değiştirildi, ya da HemenCevir.com sahibi tarafından Visual Basic’te vs. bir ara geçit programı yazılarak ProÇeviri’nin klavye girdisi veya seçili metnin ctrl-D ile proçeviriye aktarılıp proçevirinin çıktısı bu ara programla yakalanmış olabilir. Hemençevir’in tam online değil de offline çalışması da bunu doğrular nitelikte aslında. Hemençevir’e verdiğiniz çeviriler .asp arayüz tarafından bilgisayarda çalışan ‘bir başka programa’ veriliyor. Daha sonra arayüz ‘tahmini’ bir süre kadar bekliyor ve ‘o başka programın’ bir metin dosyasına yazdığı sonucu okuyup web sayfasından  bize sunuyor. Bunu çeviri sonuç sayfa adresinden de anlıyoruz; adresin sonu şu şekilde oluyor genelde: ‘…&dosya=807120123n.txt’.

Bu arada ProÇeviri’nin yazarı Mehmet Cem Özmen iken, HemenÇevir.com ile HemenSozluk.com’u hazırlayan Tayfun Yalazkan (domain sorgusu ve arama motorlarındaki çapraz denk referanslara göre).

Bu duruma, yani hemencevir’in aslında arka planda Pro Çeviri’yi kullanan basit bir .asp geçidi olduğuna ilişkin son testimizi de yapalım. Sadece Pro Çeviri’nin kullandığı bir özellik var. Eğer bu da hemencevir’de aynı şekilde geçiyorsa, ki hemencevir.com’un hiç bir yerinde bu özellikten bahsedilmiyor, kuşkumuz kesinlikle kanıtlanmış olacak: Bu özellik ‘özel isim belirteci’, yani Pro Çeviri’nin yardım dosyalarında da belirtilen ‘#’ işareti kullanımı. Özel isimlerden önce bunu kullanırsak Pro Çeviri o adı çevirmeye çalışmıyor. Mesela April bir kişi adı olabilir, ya da ‘aunt May’ yanlışlıkla ‘mayıs hala’ diye çevrilmesin istiyoruz. Bu durumda çeviriyi ‘aunt #May’ şeklinde yazarız. Örnek bir tümceyi Pro Çeviri ve hemencevir.com’da deneyelim:

İngilizcesi: Apple had offered me a job, but they were too bureaucratic.

Pro Çeviri #’siz: Elma, bana bir işi teklif etmişti, ama onlar, fazla bürokratikti.

Hemencevir #’siz:  Elma, bana bir işi teklif etmişti, ama onlar, fazla bürokratikti.

#’li hali:  #Apple had offered me a job, but they were too bureaucratic.

hemencevir #’li: Apple, bana bir işi teklif etmişti, ama onlar, fazla bürokratikti.

Pro çeviri’nin #’lisi de aynı. Sanıyorum daha fazla araştırmaya gerek kalmadı…

Özetle, HemenÇevir.com sitesi ProÇeviri programının eski ve kullanıcı sözlüğü hafifçe değiştirilmiş bir sürümünü kullanıyor.

Bu yazıya makine çevirisi optimizasyonu için kontrollü karşılaştırma yapmak için başlamıştım. Örneklerdeki aşırı benzerliği fark edip araştırınca yazı yarım kaldı. Bu hukuki sorunu ilgililere bırakıp, bu yazının başlığını “HemenÇeviri ile ProÇeviri Karşılaştırması” diye değiştirip, bilgisayar çevirisi araştırmamıza “Bilgisayar Çevirisi İyileştirmeleri” başlıklı yeni bir yazıda, Pro Çeviri 2008 ile devam edelim. Demo sürümünde  p r s harfleriyle başlayan sözcükler kullanılmadığından bu programa ihtiyaç duyanlar 20 gün sigara içmeyip sigara parasıyla bu programı satın alabilirler. Para havaya gideceğine iş yapan bir programcıya gitmiş olur böylece.

İlker Fıçıcılar
12 Temmuz 2008

Not: Bu yazıyı yazdıktan 10 gün sonra HemenÇevir.com’da yeni denemeler yaparken farkettim ki # karakterini artık hemençevir siliyor!  HemenÇevir’in arka planda Pro-Çeviriyi kullandığını sadece # işaretine bakarak söylemiyoruz ki… Yukarıda diğer kanıtlar da var. Eğer # karakteri hemençevir’e geri konulursa daha iyi olur. Hemen-çevir orijinal bir program olmasa da bunu saklamaya gerek yok. O kare işareti daha doğru çeviri yaptırabilmeye yarıyordu sonuçta…

Not2: (14.08.2008) Birkaç gün önce Hemen Çevir‘in forumunda “Hemen Çevir = Pro Çeviri 1.9” diye bir tartışma vardı. Tartışmada şu an okuduğunuz bu yazıya da gönderme yapılmış, gayet de güzel örneklerle biraz matematikten, istatistikten anlayan herkesin görebileceği gibi “Hemen Çevir” sitesinin arka planda Pro Çeviri’inin lisanslı 1.9 sürümünü, Pro-Çevir’in telif haklarını çiğneyerek kullandığı kanıtlanmıştı.  www.HemenÇevir.com sitesini açan Sn. Tayfun Yalazkan belki farkında değil, ancak bu suçunun 200 milyar ve 6 yıla kadar hapis gibi ciddi cezaları var. Neyse. Bu ikinci notu düşme sebebim, forumda o gerçeği gören çocuğun ve hemen çevir’in çakma pro-çeviri olduğunu söyleyen diğer yazıların apar topar yok edilmesi. “Neler oluyor?” diye soran bir başka yazı daha vardı, birkaç saate kalmadan o da gitmiş. Neyse ki bu konuşmaları arama motorlarından hala bulmak mümkün: http://www.google.com.tr/search?hl=tr&q=pro%C3%A7eviri+site%3Amaruzat.com Bu arama sonuçlarının altındaki önbellek bağlantısına tıklayarak ayrıntıları okuyabilirsiniz.

Not 2′ye ek: Hemen-Çevir sitesi şöyle çalışıyor: 1. Verilen metin bir .ASP scriptince panoya (clipboard) kopyalanır. 2. Script CTRL-D çağrısını windows’a gönderir (Lisanslı Pro-Çeviri programı CTRL-D ile aktifleşip panodaki yazıyı çevirmeye başlama özelliğine sahip). 3. ASP script (Hemen Çevir’in default.asp’si) yazının uzunluğuna göre tahmini bir süre bekler ve CTRL-S tuş kombinasyonunu windows’a gönderir (Gene Pro-Çeviri’nin bir özelliği: CTRL-S’yi görünce çeviriyi önceden belirtilmiş bir dosyaya kaydeder). 4. default.asp scripti o sabit dosya adındaki çeviriyi başka bir dosya adına kopyalar (işte bu aşamada eğer bekleme süresini yanlış tahmin ettiyse bir önceki çeviriyi kopyalıyor bilmeden, sizinki henüz hazır olmadığı için. Arada bir Hemen Çevir’de başkasının çevirisini görmeniz bu yüzden). 5. Bekleme sonunda default.asp o yeni dosya adını ve verilen orijinal metni GET method’u ile gene kendisine vererek kendisini çağırıyor. 6. default.asp dosya adlı değişken verilmiş mi diye bakıp, o dosyanın içeriğini ve kendi kendisine yeniden verilmiş metni size gösteriyor. Kısaca, Hemen Çevir dediğimiz site belki 10KB’ı bile geçmeyen basit bir ASP scriptinden ibaret. Ve Pro-Çeviri gibi, SameTran gibi, BilSag gibi, Simka gibi bu çeviri programlarını üreten ve emeklerinin karşılığını kazanmaya çalışan gerçek programların yazarlarının zarar etmesine yol açıyor. Pro-Çeviri‘nin sahibi tazminat davası açsa sanırım 2-3 yıllık satış miktarı kadar bir maddi ve marka-zararı sebebi ile de bir miktar manevi tazminat alabilir Sn. Tayfun Yalazkan’dan.

Not 2′nin ekine ek: Tartışmalarda Pro-Çeviri’nin kırık (warez, hack edilmiş) sürümünün hiç de iddia edildiği gibi Hemen-Çevir ile aynı sonucu vermediği söyleniyordu. Doğrudur. Pro-Çeviri kopya koruma yolu olarak p, r ve s harfleri ile başlayan sözcükleri çevirmiyor. Bu sözcükler hem program içinde engelli, hem de demo sürümünün veritabanından çıkarılmışlar. Kısaca Pro-Çeviriyi kıran kişi anlaşıldığı kadarıyla sadece bir Hex-Editor’u ile ana program’da p, r, s kontrolü yapılan yerdeki bu harfleri az kullanılan bir başka karakterle, ‘ğ’ ile mesela değiştirmiş. Sonra da daha eski bir sürümden veri tabanını kopyalamış olabilir. ProÇeviri’nin bu veritabanı dosyalarının adı dict.DAT ve dict.IDX. Bu dosyaları başka versiyonlarınki ile değiştirerek siz de çevirilerin farklılaştığını görebilirsiniz. Çünkü bazı sözcükler kimi veritabanında sıfat olarak, kimilerinde ise fiil olarak işaretlenmiş. Anlaşılan Pro Çeviri’nin yazarı Mehmet Cem Özmen bey, bu çeviri sözlüğünü eldeki verilere göre yeniden düzenleyerek yeni sürümlerde çeviri kalitesini iyileştiriyor. Bir Hex editörü ile siz de bu dosyaları inceleyerek ProÇeviri’nin hangi sözcükleri tanıdığını görebilirsiniz…  Bir ek not daha: Kimi zaman hemencevir’in sunucu bilgisayarlarından biri (4 tane var görünüyor şimdilik 80-83. portlardan hizmet veriyorlar) uzun süre kapalı kalıyor. Bir sunucu için normal olmayan bu durumun sebebi ise düzeneği yalnızca elle yeniden başlatabilme durumu. Öyle ya, bilgisayar açıldıktan sonra Pro Çeviri’yi de açmak ve ilk çeviriyi yaptırıp çeviri sonucunu “belli bir dosya adı ile” kaydetmek gerek. İlk kayıt yapılmadan Pro-Çeviri hangi dosyaya kayıt yapacağını bilemediğinden her zamanki dosya kayıt penceresi açılıyordur, hemençeviri’nin default.asp scripti CTRL-S çağrısı yolladıkça Windows’a…

Evet… Özetle Hemen Çevir, Pro-Çeviri’nin haklarını, telifini ve yazarının emeklerini gasp ediyor. Eğer, Türkiye’deki yazılım sektörünün gelişmesini istiyorsak işimize yaradığını gördüğümüz programları satın almalıyız. Üstelik basit bir hesap yapınca, hiç de pahalı değiller.

Bir öğrenci bile olsanız boşa harcadığınız paraları bir düşünün… Emeğin bir bedeli var, ve bu bedeli öderseniz aldığınız ürünlerle hizmetler giderek daha da gelişecektir.

Bu devirde dışarıya fındık fıstık satarak kalkınamayacağımızı fark edenlerdenseniz, yerli yazılım üreticilerinin programlarını ücreti karşılığı kullanarak ilerleme ve gelişmeye destek olabilirsiniz.

Prof. Dr. Osman Nedim TUNA‘nın “Sümer ve Türk Dillerinin Târihî İlgisi ile Türk Dili’nin Yaşı Meselesi” adlı kitabında bilimsel metodoloji kullanılarak Sümer-Türk ilgisi gösteriliyor.

Bu ilgiye örnek olabilecek Sümerce sözcüklerden birkaçı şöyle:

kabkagak: kapkacak
ilgük: ilik (düğme deliği)
yilik: ilik (kemik iliği)
agır: ağır
asgu: askı (asmak)
di-: de-mek (söylemek)
yumru: yumru (yuvarlak)
dug-: dök-mek
eş-: es-mek
kuru: kara (toprak, yer)
men: ben
sag: sağ (iyi, sağlam)
zag: sağ (sağ taraf)
uş: us (akıl)
tuku-: doku-mak
u: on (10)
…

 
Bunlar ilk bakışta görülenlerden, kitapta zamanla ses değişmesi sonucu hemen farkedilemeyen denklikler de kanıtlanıyor.

En az 5000 yıldır var olan bir Türkçe’yi konuştuğumuzu, 4-5 yüzyıl önce uydurulmuş lisanların dilimize sızmasına izin vermememiz gerektiğini anımsatan güzel bir kitap.

Sayın Dr. Muazzez İlmiye Çığ’ın “Bilim ve Ütopya” dergisinin Nisan 2005 sayısındaki “Sümerliler Türk mü?” konulu bir makalesinde de bu kitaba da gönderme vardı.

Ne yazık ki 2001 yılında vefat eden sayın Prof. Dr. Osman Nedim Tuna’nın, 1990 yılında yayınlanmış 57 sayfalık bu kitabında herhangi bir telif uyarısı yer almıyor.

 
Bir telif sorunu olmadığı sürece kitabın PDF ekitap sürümünü, “bu siteden nasıl dosya indirilir” yazısını okuduysanız aşağıdaki adreslerden indirebilirsiniz:

ed2k linki: ed2k://|file|Tuna, Osman Nedim – Sumer ve Turk Dillerinin Tarihi Ilgisi ile Turk Dili’nin Yasi Meselesi (ISBN 975-16-0249-1) (v3.0) (ekitap).pdf|1480899|2fb5422b7d94aae4aeb5f01d6bd94331|

magnet linki: magnet:?xt=urn:sha1:5N5MJVQDELHZYGV7CJZ2OMQGP3GPIDIC&dn=Tuna, +Osman+Nedim+-+Sumer+ve+Turk+Dillerinin+Tarihi+Ilgisi+ile+Turk+Dili’nin +Yasi+Meselesi+(ISBN+975-16-0249-1)+(v3.0)+(ekitap).pdf

 
Eğer DJVU ekitap sürümünü indirmeyi yeğliyorsanız şu adreslerden birini kullanabilirsiniz:

ed2k linki: ed2k://|file|Tuna, Osman Nedim – Sumer ve Turk Dillerinin Tarihi Ilgisi ile Turk Dili’nin Yasi Meselesi (ISBN 975-16-0249-1) (v3.0) (ekitap).djvu|521576|0cd59a2ef2cd9e641059b022f4f27813|

Doğrudan indirme linki: Tuna, Osman Nedim – Sumer ve Turk Dillerinin Tarihi Ilgisi ile Turk Dili’nin Yasi Meselesi (ISBN 975-16-0249-1) (v3.0) (ekitap).djvu


 
Kitaba kütüphanelerden de ulaşmak isteyenlere yardımcı olabilecek katalog kartı ise şu:

1992 AD 2330
Tuna, Osman Nedim
Sümer ve Türk dillerinin târihi ilgisi ile Türk Dili’nin yaşı meselesi /Osman Nedim Tuna — Ankara : TDK, 1990
57 s. ; 20 cm ( Atatürk Kültür Dil ve Tarih Yüksek Kurumu, Türk Dil Kurumu yayınları ; 561 )

Dewey kodu: 410.9 ve 499.95

 
İyi incelemeler…

İlker Fıçıcılar
Temmuz 2008

Bu “Dil Üzerine” adlı sitede Türk dilleri üzerine hobi çalışmalarımla, ulaşabildiğim işe yarar kaynakları ve bilgileri derlemeyi düşünüyorum.

Hedeflediğim ana nokta Türk dilinin çeşitli türlerini konuşan kişilerin biribirileri ile anlaşabilmeleri.

Bu hedef çevresinde çeşitli düşünce deneyleri, önerileri, taslakları çıkarabilir, ana hedefin sağına soluna uzanabilirim. Örneğin “Basitleştirilmiş Türkçe” için bir sözlük önerecek olmakla birlikte, çeşitli Türk dillerinden biribirine çeviri yollarını da arayabilirim. Yine aynı hedef uğruna, Sümerce ve Uygurca eski sözcükleri derleyip günümüz Türkçelerindeki en yakın benzer sözcükleri saptayabilirim. Sonra da verilen bir metni, bu ortak sözcükleri kullanacak biçimde değiştirecek bir PHP scriptini yayınlayabilirim.

Ana hedefin çok uzağına kaçmadan, günümüz bilgisayar çevirisi (makine çevirisi) programlarıyla yaklaşımlarını da incelemeyi düşünüyorum. Bu uğurda, otomatik çeviri öncesi çeşitli ön-işleme yordamları üzerine düşüncelerimi yazabilirim. Basitleştirilmiş İngilizce ve basitleştirilmiş Türkçe kullanarak bu program veya algoritmaları deneyebilir, sonuçları burada yayınlayabilirim. Bu program ve algoritmaların Türki dillere uyarlanması için çeşitli modelleri deneyebilir, sonuçlarını yayınlayabilirim.

Hedefin biraz daha uzağında olmakla birlikte, yazım-denetimi ve OCR hataları üzerine de birkaç çalışmayı bu “Dil Üzerine” günlüğünde sunabilirim. Ayrıca fazla teknik/sıkıcı bir site olmaması için Türkçe’nin güncel sorunlarına değinen birkaç yazı ile de renk katmayı düşünüyorum.

Umuyorum internet var oldukça yayınlanan, sık olmasa da uzun yıllar boyunca güncellenecek bir site olacak bu “Dil Üzerine“ sitesi.

İlker Fıçıcılar
6 Temmuz 2008