Uygurcadan Türkçeye Bilgisayarlı Çeviri

Abstract

Bilgisayarlı çeviri yapay zekâ bilim alanının bir alt dalı olan Doğal Dil İşlemenin (DDİ) önemli bir konusudur. Bilgisayarlı çeviri, bir doğal dili başka bir doğal dile çevirme işlemidir. Bilgisayar teknolojisinin gelişmesi ve bilgisayarın yaygınlaşmasıyla bilgisayarlı çeviri alanındaki araştırmalar yaygınlaşmış ve birçok çeviri sistemleri geliştirilmiştir. Bu tezin amacı Uygurcadan Türkçeye bilgisayarlı çeviri konusunda gerekli kuramsal altyapıyı oluşturmak ve bunun üzerinde kurulacak yazılımlar ile çeviri işlemini gerçekleştirmektir. Bir kaynak dilden hedef dile çeviri yapabilmek için, özellikle bitişken diller için ilk yapılması gereken çalışma dillerin biçimbilimsel çözümleyicilerinin tasarlanmasıdır. Türkçenin biçimbilimsel çözümlenmesi daha önceden yapıldığından, bu çalışmada sözkonusu bu çözümleyici doğrudan kullanılmıştır. Uygurcanın dil yapısı araştırıldıktan sonra Uygurca için bir biçimbilimsel çözümleyici geliştirilmiştir. Uygurcadan Türkçeye çeviri yapabilmek için bu tez kapsamında çeşitli çeviri kuralları tanımlanmıştır. Belirsizliklerin giderilmesi için ise biçimbilimsel ve anlamsal belirsizlik giderici geliştirilmiştir. Bu tezde akraba ve bitişken diller için önerilen karma yöntemi üzerine belirsizlik giderme çalışmaları da ele alınarak Uygurca metinden Türkçe metne bilgisayarlı çeviri yapabilen bir sistem geliştirilmiştir. Farklı yapılarda bulunan 240 adet tümce, önerilen bu sistem üzerinde sınanmış ve sistemin elde ettiği başarı BLEU ölçeğine göre değerlendirilmiştir.

Machine translation is a subfield of artificial intelligence, more precisely, natural language processing. It is based on computer technology which uses software to translate one natural language to another. As computer technology grew, it became popular and many machine translation systems have been developed as a result. The main goal of this dissertation is to develop a theoretical infrastructure and implement a machine translation software system which may translate Uyghur to Turkish. Implementing a machine translation for agglutinative languages requires the development of a morphological analyzer for source and target languages. A morphological analyzer for Turkish has already been developed, similar technology was applied to this system. For Uyghur Language, a morphological analyzer was developed with natural language technology which emphasizes Uyghur grammar. Translation rules were defined according to the structure of Uyghur and Turkish languages in order do perform translations. Additionally, to reduce ambiguity, morphological disambiguation and word sense disambiguation methods were implemented. In this dissertation, a machine translation system which translates Uygur to Turkish was implemented based on similar models which were designed for related languages. The model was improved through the application of disambiguation models. BLEU scores were made to validate system performance, wherein 240 differently structured sentences were translated from Uyghur to Turkish.