Nöral Makine Çevirisi (NMT), yapay sinir ağları kullanarak bir kelime dizisinin olasılığını tahmin etmeye dayanan ve genellikle tüm cümleleri tek bir entegre modelde modelleyen bir çeviri yaklaşımıdır. Geleneksel istatistiksel makine çevirisinin aksine, NMT performansını en üst düzeye çıkarmak için parçalarını uçtan uca eğitmektedir, bu da daha fazla bellek ve zaman tüketen eski çeviri yöntemlerini geride bırakmaktadır. NMT sistemleri, geleneksel çeviri sistemlerinin önünden geçerek, makine çevirisinin ön kısımlarına hızla evrim geçirmektedir (bkz. Makine Çevirisi Nedir)

NMT’nin çalışma prensibi, ayrı olarak tasarlanmış bileşenlere sahip geleneksel makine çevirisi yöntemlerinden farklıdır. NMT, uyumlu bir şekilde çalışarak performansını optimize eder ve kelimeler ve iç durum için vektör temsillerini kullanır. Bu temsiller, kelimelerin benzersiz bir büyüklük ve yönde tanımlandığı vektörlere dönüştürülür. Cümle tabanlı modellerle karşılaştırıldığında, bu çerçeve daha basit ve etkili bir şekilde çalışır. NMT, dil modeli ve çeviri modeli gibi ayrı bileşenlere ihtiyaç duymadan, tek bir dizi modeli kullanarak bir kelime üretir.

Nöral Makine Çevirisi’nin uygulamalarına baktığımızda, dünyanın en popüler çeviri araçlarından biri olan Google Çeviri öne çıkmaktadır. Google, çeviri sistemini geliştirmek için Google Nöral Makine Çevirisi’ni kullanmaktadır. Bu sistem, büyük bir veri setini kullanarak algoritmalarını eğitmenin yanı sıra, uçtan uca tasarımı sayesinde sistemin zaman içinde öğrenmesini sağlar. Google Nöral Makine Çevirisi, “sıfır vuruşlu çeviriler” olarak adlandırılanları bile başarıyla işleyebilir, bu da direkt çeviridir. Google Translate’in başlangıç dilini İngilizceye çevirip ardından bu İngilizceyi hedef dile çevirmesi yerine, sıfır vuruşlu çeviri yapma kararı vermiştir.

Ayrıca, nöral makine çevirisi için kullanılan araçlar ve kütüphaneler arasında OpenNMT ve Keras-Python gibi önemli örnekler bulunmaktadır. OpenNMT, Harvard NLP grubu ve SYSTRAN tarafından başlatılan açık kaynaklı bir ekosistemdir. Bu proje, çeşitli araştırma ve endüstri uygulamalarında kullanılmaktadır. Keras ise, derin öğrenme modellerini geliştirmek ve değerlendirmek için güçlü ve kullanımı kolay bir Python kütüphanesidir. Verimli sayısal hesaplama kitaplıkları Theano ve TensorFlow’u sarar ve sinir ağı modellerini sadece birkaç satır kodla tanımlamayı ve eğitmeyi sağlar.

Sonuç olarak, Nöral Makine Çevirisi, dil bariyerlerini kaldırma ve kültürlerarası iletişimi kolaylaştırma amacıyla geliştirilen güçlü bir çeviri yöntemidir. Lingopia olarak, bu alandaki zorlukları anlamak ve en iyi çeviri çözümlerini sunmak için çaba sarf ediyoruz.

Avrupa Patent Ofisi, 2017’den beri küresel patent sistemindeki bilgileri anında erişilebilir kılmak için nöral makine çevirisi kullanmaktadır.

TensorFlow veya PyTorch gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri, NMT modellerini uygulamak için araçlar ve kaynaklar sağlar. Ayrıca, OpenNMT veya MarianNMT gibi önceden eğitilmiş modeller ve kütüphaneler Türkçe-İngilizce çeviri görevleri için uyarlanabilir ve ince ayar yapılabilir. Başarılı bir uygulama dilbilimsel uzmanlık, makine öğrenimi becerileri ve alana özgü bilginin bir kombinasyonunu gerektirir.

İşte NMT uygulamasını gerçekleştirmek için temel bileşenler ve düşünülmesi gereken faktörler:

  1. Veri Toplama:
    • Büyük ve çeşitli Türkçe-İngilizce cümle çiftlerinden oluşan bir paralel derleme toplayın. Bu derleme, her Türkçe cümlesinin karşılık gelen İngilizce çevirisi ile hizalandığı cümle çiftlerinden oluşmalıdır.
  2. Ön İşleme:
    • Veriyi temizleyin ve işleyin; cümleleri kelimelere veya alt kelimelere bölme, noktalama işaretleriyle başa çıkma ve tutarlı biçimlendirme sağlama. Bu adım, NMT modeli için tutarlı bir giriş oluşturmak açısından kritiktir.
  3. Model Mimarisi:
    • Uygun bir NMT mimarisi seçin. Sıra-sıra modeller ve dikkat mekanizmaları, çeviri görevleri için etkili olmuştur. NMT için genellikle LSTM veya Transformer mimarileri kullanılır.
  4. Kelime Gömme:
    • Kelimeleri sayısal temsillemeler haline getirmek için kelime gömme kullanın. Önceden eğitilmiş Word2Vec veya GloVe gibi gömme modelleri kullanılabilir veya gömmeler özel olarak çeviri görevi için eğitilebilir.
  5. Model Eğitimi:
    • NMT modelini paralel derleme üzerinde eğitin. Bu, Türkçe cümleleri giriş olarak sunup İngilizce cümleleri hedef olarak kullanarak modelin Türkçe cümleleri İngilizce cümlelere eşlemeyi öğrenmesini içerir.
  6. Dikkat Mekanizması:
    • Modelin her kelimeyi çevirirken giriş cümlesinin farklı bölümlerine odaklanmasına izin vermek için dikkat mekanizmalarını uygulayın. Dikkat, modelin uzun cümleleri daha etkili bir şekilde işlemesine yardımcı olur.
  7. Hiperparametre Ayarı:
    • Farklı hiperparametrelerle denemeler yapın (örneğin, öğrenme oranı, grup boyutu ve model mimarisi) ve NMT modelinin performansını optimize etmek için bu ayarları düzenleyin. Hiperparametre ayarı, en iyi çeviri kalitesini elde etmek için önemlidir.
  8. Değerlendirme:
    • Modelin performansını BLEU skoru gibi metriklerle ayrı bir test setinde değerlendirin. Değerlendirme sonuçlarına göre modeli iyileştirin.
  9. Dağıtım:
    • Modelin tatmin edici bir performans elde ettiğinde, bu modeli üretime alın. Bu, NMT modelini bir web uygulamasına, mobil uygulamaya veya çeviri hizmetlerine ihtiyaç duyulan diğer platformlara entegre etmeyi içerebilir.
  10. Sürekli İyileştirme:
    • Sürekli iyileştirmeler için mekanizmaları uygulayın. Modeli yeni verilerle düzenli olarak güncelleyerek dil kullanımındaki değişikliklere adapte olmasını ve zamanla çeviri kalitesini artırmasını sağlayın.
  11. Son Düzenleme:
    • Özellikle kritik içerik veya uzmanlık gerektiren alanlar için çevirileri daha da iyileştirmek amacıyla insan çevirmenler tarafından son düzenleme yapma olasılığını değerlendirin.
× İletişim