İçinde bulunduğumuz 21.yüzyılda teknoloji çok büyük bir hızla ilerlemeye devam ederken yapay zekanın hala ne kadar büyüleyici olduğunu ve pek çok modern uygulama alanında ne kadar yaygın bir şekilde kullanıldığını inkar edemeyiz. Bununla ilgili en çarpıcı örneklerden biri dünya çapındaki işletmeler için dilsel hizmet çıktısının ve geri dönüş sürelerinin en üst düzeye çıkarılması amacıyla makine çevirisinden tutarlı bir şekilde yararlanılan çeviri ve yerelleştirme sektörüdür.
Nöral makine çevirisi en net tanımıyla genelde tam cümleler biçiminde bir dizi sözcük olasılığını tahmin etmeye yönelik olarak büyük bir yapay sinir ağı uygulamakta olan bir makine çevirisi yaklaşımıdır. Daha fazla bellek ve zaman tüketen istatistiksel makine çevirisinin aksine nöral makine çevirisi performansı en üst düzeye taşımak için tüm unsurlarını uçtan uca eğitir.
Ayrı ayrı tasarlanmış bileşenleri içeren geleneksel makine çevirisi yöntemlerinden farklı olarak nöral makine çevirisi performansı en üst düzeye çıkarmak için uyumlu bir şekilde çalışır. Kelimelerin benzersiz bir büyüklük ve yön ile tanımlanan bir vektöre dönüştürüldüğü sistem ifade tabanlı modellere oranla çok daha basittir. Dil modeli ve çeviri modeli gibi ayrı bileşenler yerine nöral makine çevirisi bir seferde bir kelime üreten tek bir sıra modeli kullanır.
Nöral makine çevirisi hedef dildeki kelimeleri tahmin etmek için kod çözücü olarak da adlandırılan ikinci devirli sinirsel ağ yerine kaynak cümlesini vektörlere dönüştürmek için kodlayıcı da denilen çift yönlü devirli sinirsel ağ kullanır.
Dünyada kullanılan en popüler çeviri makinelerinden bir Google Translate’tir. Google Translate, akıcılığını ve doğruluğunu artırmak için Google Neural Machine Translation’ı kullanır. Sistem yalnızca algoritmalarını eğitmek için büyük bir veri kullanmakla kalmaz. Aynı zamanda uçtan uca tasarımı, sistemin zaman içerisinde öğrenmesine, daha iyi ve daha doğal çeviriler oluşturmasına imkan verir.
Nöral Makine Çevirisi Popülerliğini Artırıyor
Nöral makine çevirisi temelde kelimelerin bir dilden bir diğerine çevrilmesi için kullanılan bir yazılımdır. Teknolojideki son gelişmeler, artan sayıda çok uluslu kurumun iç ve dış iletişimlerine yardımcı olması için nöral makine çeviri motorlarını benimsemesine yol açmaktadır. Nöral makine çevirisi şu anda makine çevirisinde kullanılan en son teknoloji olarak en yüksek kalitede çeviriyi sağlamaktadır.
Bilgisayarlar için en eski hedeflerden biri herhangi bir metnin bir dilden diğer bir dile otomatik olarak çevrilmesiydi. Otomatik çeviri ya da makine çevirisi, insan dilinin akıcılığı göz önüne alındığında belki de en zorlu yapay zeka görevlerinden biri olarak kabul edilebilir. Başlangıçta makine çevirisi için kullanılan kural tabanlı sistemler 1990’larda istatistiksel yöntemlerle değiştirildi. Daha yakın zamanlarda ise nöral makine çevirisi olarak adlandırılan teknoloji kullanılmaya başlandı.
İnsan dilinin doğasında var olan esneklik ve belirsizlik göz önüne alındığında makine çevirisinin ne kadar zor olduğu açıkça görülebilir. İstatistiksel makine çevirisi, klasik kural tabanlı sistemleri örneklerden çeviri yapmayı öğrenen modellerle değiştirmektedir. Nöral makine çeviri modelleri ise ince ayarlı modellerden oluşan bir ardışık düzen yerine tek bir modele uyar ve şu an için en gelişmiş sonuçların alınmasını sağlar.
Nöral makine çevirisinde, makine çevirisi için istatistiksel bir model öğrenmek için sinir ağı modelleri kullanılır. Yaklaşımın temel faydası tek bir sistemin doğrudan kaynak ve hedef metin üzerinden eğitilebilmesidir. Ayrı ayrı ayarlanış birçok küçük alt bileşenden oluşan geleneksel ifade tabanlı çeviri sisteminin aksine, nöral makine çevirisi bir cümleyi okuyan ve doğru bir çeviri üreten tek, büyük bir sinir ağı oluşturmaya ve eğitmeye çalışır. Nöral makine çevirisi modellerinin gücü, girdi metninden ilişkili çıktı metnine eşlemeyi uçtan uca doğrudan öğrenme yeteneğinde yatar.
Makine Çevirisinde Farklı Yaklaşımlar Kullanılabilir
Makine çevirisine kural tabanlı, istatistiksel ve nöral olmak üzere üç ana yaklaşım vardır. Kural tabanlı makine çevirisi aynı zamanda klasik yaklaşım olarak bilinir. Her dilin ana anlam, morfolojik ve söz dizimsel düzenlerini kapsayan tek dilli, iki dilli ya da çok dilli sözlüklerden ve dil bilgisi kitaplarından alınan kaynak ve hedef dillerle ilgili dil bilgisi temellerine dayanır.
İstatistiksel makine çevirisi iki dilli metin derlemesinin katı analizinden türetilen, istatistiksel modeller ve parametreler tarafından üretilen çevirileri içeren bir makine çevirisi paradigması biçimidir.
Nöral makine çevirisi ya da cümle tabanlı makine çevirisi bilgisayara belirli bir metnin nasıl çevrilmesi gerektiğini öğreten tahmini algoritmaları içeren bir istatistiksel makine çevirisi türüdür. Verilerini, nihai kaliteyi büyük ölçüde etkileyen önceden çevrilmiş çeşitli iki dilli metinlerden alır. Nöral makine çevirisini kural tabanlı ve istatistiksel makine çevirisi türlerinden ayıran temek fark, kelimelerin vektör temsillerini kullanmasıdır. Bu da nöral makine çevirisi yapılarını önceki makine çevirisi model ve sistemlerinden daha basit bir hale getirir. Geleneksel makine çeviri yöntemlerine göre nöral makine çevirisi aynı zamanda kaynağı hedefe dil bilimsel olarak uyarlama, ayrıca hizalama modellerini taklit etme ve sözcükleri daha küçük birimlere ayırma özelliğine sahiptir.