ÇEVİRİ VERİMLİLİĞİ İÇİN BDÇ ARAÇLARININ KULLANIMI

ÇEVİRİ VERİMLİLİĞİ İÇİN BDÇ ARAÇLARI KULLANIMI

Modern çeviri ortamında rekabet avantajı sağlamak için yalnızca kaynak ve hedef dil bilgisi hakimiyetinin yeterli olmaması sebebiyle, çevirmenlerin yüksek kalitede L1 (birincil dil yönüne) / L2 (ikincil dil yönüne) çeviri becerilerine sahip olmalarının da yanı sıra (Enríquez Raído, Austermühl, & Sánchez Torrón, 2019), sahip oldukları becerileri hızlı bir şekilde uygulayabilmelerinin sektörde tercih görmelerinde belirleyici bir rol oynadığını söylemek mümkün. Bunun için İngilizcede CAT (Computer-Assisted Translation) tools olarak bildiğimiz Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçlarının kullanımı fazlasıyla öne çıkar. Bu araçlar çeviri yapmak isteyenler için elbette birer zorunluluk değildir. Ancak çeviri sürecimizi daha verimli bir şekilde yürütmek istiyorsak BDÇ araçlarından en azından birkaçına hâkim olmak, mutlaka bir noktada bizim için faydalı olacaktır. 

BDÇ Araçları Nedir, Niçin Kullanılır?

Kısaca BDÇ araçları, çeviri sürecinde metinlerin çevirisinin hızlı, tutarlı ve verimli bir şekilde tamamlanmasına yardımcı olan yazılımlar olarak bilinir (Schoening, 2023). Ancak bu araçlar çevirileri ChatGPT, DeepL, Google Translate veya türevleri gibi otomatik bir şekilde yapmaz; çünkü metin, hâlâ insan çevirmen kontrolündedir.

SDL Trados Studio, memoQ, Smartcat, Wordfast ve OmegaT hem şirket bünyesinde çalışan çevirmenler hem de serbest çevirmenler tarafından yaygın olarak kullanılan araçlardandır. Bunlardan bazıları masaüstü tabanlıyken bazıları ise bulut tabanlı bir şekilde çalışır. Ancak farklı araçlar, farklı özellikler ve kullanım imkanları sunuyor olsa da nihayetinde bütün BDÇ araçları aynı mantıktadır. 

BDÇ Araçları Nasıl Çalışır?

Çevireceğimiz kaynak metni bu yazılımlara yüklediğimizde metin, segmentlere bölünecektir. Bu segmentler çoğunlukla cümle ya da cümle parçası şeklinde bölüneceği için her segment yazılım içinde ayrı ayrı işlenir. Çeviri süreci başladıktan sonra BDÇ aracı, oluşturduğu segmentlerin üzerinde çalışıldıkça ve sonrasında bu segmentler onaylandıkça, onaylanan kaynak ve hedef segment çiftini karşılaştırarak otomatik olarak bir çeviri belleği (translation memory) oluşturur.

Çeviri Belleği Nedir?

İngilizcede kısaca TM olarak bilinen çeviri belleği, daha önceden çevrilen cümlelerin, ifadelerin ve verilerin kayıtlı tutulduğu bir veri tabanı görevi görür. Boş bir çeviri belleği açıp kaynak metni yüklediğimiz zaman BDÇ aracı tarafından otomatik bir bellek oluşturulduğunu bir önceki başlıkta öğrenmiştik. Çeviri belleği sayesinde oluşturulan bu kaynak, mevcut projede veya gelecekteki benzer projelerde aynı içeriklerle karşılaşıldığı zaman, çevirmeni tekrar ve tekrar aynı çeviriyi yapma zahmetinden kurtarır ve iş yükünü azaltmaya yardımcı olur. Çeviren kişi dilerse daha önce yapılmış çevirilerden oluşturulmuş bir çeviri belleğini de BDÇ aracına yükleyebilir. Bu sayede çeviriye başlamadan önce çeviri belleği zaten hazır olacağı için sistem, çeviri sırasında çevirmene otomatik öneriler sunacaktır (Tunca, 2019). 

Ancak çeviri belleğinin kaybolması, çevirmenin yaptığı bir çeviriyi tekrar yapmasını gerektireceği için ortaya gereksiz bir iş yükü çıkacak, belki de müşteriye verilen teslim tarihinde sıkışmasına sebep olacaktır. Bu sebeple kullandığınız BDÇ aracını iyi tanımanız gerekmektedir; bazı BDÇ araçları bulut tabanlı TM paylaşımına izin verirken, bazılarında düzenli bir şekilde ve fiziksel olarak yedekleme yapmanız gerekebilir.

Belleklerinizi düzgün bir şekilde saklamak/yedeklemek aynı zamanda birden fazla müşteriyle çalıştığınız durumlarda da işinize yarayacaktır. Her müşteriniz için ayrı bir TM oluşturmak, çevirinin tutarlılığı için daha sağlıklı olacaktır.

Çeviri Belleği Nasıl Oluşturulur?

Çeviri belleğinin genel mantığını anladık. Peki çeviri belleği nasıl oluşturulur?

Çeviri belleği, BDÇ araçlarının mantıken benzerliği sebebiyle çoğunlukla benzer şekillerde oluşturulur. Bunu daha iyi görebilmek için iki farklı yazılımı ele alalım.

Örneğin, Trados Studio’da çeviri belleği oluşturmak için önce kısaca CTRL + N kombinasyonu kullanılarak yeni bir proje oluşturulur. Açılan pencereden “translation memories” bölümünden “create” > “new” seçilir, sonraki ekranda dosya türü, adı, TM’in kaynak dili, hedef dili vs. doldurulur ve ardından çevrilecek kaynak metin yazılım içine yüklenir. Metin segmentlere ayrıldığında çevirmen, segmenti çevirip CTRL + Enter kombinasyonunu kullandığı zaman segment onaylanır ve kelime karşılıkları otomatik olarak TM’e kaydolur. 

SmartCAT’te yeni bir çeviri belleği oluşturmak istediğinizde ise anasayfadan “Linguistic Assets” kısmına tıkladığınızda kolaylıkla çeviri belleği oluşturabileceğiniz bir sayfaya yönlendirilirsiniz. “Create TM” kısmına tıkladıktan sonra açılan ekranda tıpkı Trados’ta olduğu gibi TM’e ait bilgiler doldurulur. Üzerinde çalışacak olduğumuz metnin segmentlerini çevirip onayladıkça terimler bir bir çeviri belleğine kaydolacaktır.

Eşleşme Türleri

Daha önce onaylanan segmente benzer bir segmentle karşılaşıldığı zaman sistem, çeviri belleğini baz alarak otomatik öneriler sunar. Bunu yaparken BDÇ araçları farklı eşleşme türleri üretir. Örneğin fuzzy match (yarı eşleşme), benzerlik oranı yüksek ancak tam olarak aynı olmayan segmentlere göre öneriler verir, yani çevirmen bu tür eşleşmeleri gördüğünde doğrudan kullanamaz. Ancak en azından çeviri belleğinde hiçbir karşılığı olmayan bir segmente göre daha az uğraş verecektir. Öte yandan exact match (tam eşleşme), kaynak metindeki segmentin çeviri belleğindeki birebir karşılığını bulur; ancak kelimeler birebir aynı olsa bile bağlam farklı olabileceği için çevirmen, bu eşleşmeyi doğrudan hedef metne geçiremez. Perfect match (mükemmel eşleşme) ise üzerinde çalışılan belgenin segmentlerini, eski belgedeki çevirilerle iki dilli bir şekilde karşılaştırır. Bununla birlikte bağlam kontrolü de içerdiği için eğer karşılaştırılan segmentler aynıysa, bağlam da uygunsa sistem bunu “perfect match” olarak gösterir. Çevirmen bu karşılığı çoğunlukla doğrudan kullanabilir. Son olarak context match (bağlam eşleşmesi) olarak bilinen eşleşme türü, yalnızca segmentin değil, bu segmentin öncesi ve sonrasındaki bağlamın da çeviri belleğiyle uyumlu olduğu durumlarda sağlanır. Bağlamsal bir uyum söz konusu olması dolayısıyla diğerlerinden çok daha güvenilirdir ve doğrudan kullanılabilir (Çallı, 2024).

Kalite Kontrol (QA)

Çeviri sürecinin son aşaması ise kalite kontrolünden (quality assurance) geçer ve kontrol aşamasında kullanılan bu araçlar çoğu bilgisayar destekli çeviri programının içinde bulunur. Bazı durumlarda ek olarak dış QA yazılımları da kullanılabilir. Bunlar BDÇ aracının içinde bulunmasa da mevcut herhangi bir yazılımla uyumlu bir şekilde çalışabilir. 

Kalite kontrol araçları sayesinde çevirinin doğruluğu ve tutarlılığı geniş kapsamlı bir şekilde değerlendirilir. Bu kontrol kapsamında yalnızca yanlış yazım ve noktalama işaretlerini tespit etmek üzere dilbilgisi ve yazım hataları incelenmez; kaynaktaki sayı, ölçüler ve tarihlerin hedefteki doğruluğu, farklı segmentlerde bulunan aynı terimler için kullanılan çevirilerin tutarlılığı, kaynaktaki kalın, italik gibi yazı tiplerinin korunup korunmaması veya boş bırakılan segment varlığı gibi durumlar da ele alınır (Phrase, n.d.). Bu aşama çeviri bittikten sonra başlar ve yakalanan hatalar sistem tarafından kategorize edilir. Çeviri ancak belirtilen hatalara göre revize edildikten sonra müşteriye teslim edilebilir. Bu sistem zaman tasarrufu sağladığı gibi aynı zamanda kalitenin yükselmesine de katkıda bulunacağı için oldukça büyük önem arz eder.

Başlıca BDÇ Araçlarının Karşılaştırılması

	TRADOS	MemoQ	SmartCAT	OmegaT
Taban	Çevrim dışı masaüstü program	Hem masaüstü hem sunucu tabanlı (çevrim dışı + çevrim içi)	Tamamen bulut tabanlı	Açık kaynaklı
Fiyat	Tek seferlik lisans (yüksek fiyat) veya abonelik	Lisanslı, orta seviye fiyat	Ücretsiz kullanım	Ücretsiz kullanım
TM (Çeviri Belleği)	Güçlü TM yönetimi (segment bazında TM düzenleme ve farklı TM öncelikleri atama), TM bilgisayar ve sunucuda tutulur	Güçlü ve esnek TM yönetimi (TM’ler bilgisayarda veya bulutta tutulabilir + aktif/pasif şeklinde işaretlenebilir), birden fazla çevirmen aynı TM üzerinde eş zamanlı çalışabilir	Bulut tabanlıdır ve tüm cihazlardan erişilebilir, birden fazla çevirmen aynı anda TM’den yararlanabilir	Temel düzey, sınırlı TM imkanı (segmentler TMX formatında kaydedilir), TM dosyaları yalnızca yerelde tutulur
Desteklenen Dosya Formatları	En geniş (DOCX, PPTX, XLSX, PDF (OCR), XML, HTML, JSON, IDML, XLIFF, CSV, TXT vb.)	Geniş (Office dosyaları, PDF, HTML, XML, XLIFF, JSON, CSV, vb.)	Bulut destekli ancak geniş (DOCX, PPTX, XLSX, PDF, HTML, XML, CSV, JSON, XLIFF)	Temel formatlar (DOCX, PPTX, XLSX, HTML, XML, XLIFF, TXT, ODT)

Hazırlayan: Nazra Nur Demir

 

KAYNAKÇA

Çallı, A. (2024). ETI221 Çevirmenlik Mesleği: Ders notları [Sınıf içi ders materyali]. Atılım Üniversitesi.

Us, K. Y. (2025). ETI224 Çeviri ve Yerelleştirmeye Giriş: Ders notları [Sınıf içi ders materyali]. Atılım Üniversitesi.

Tunca, A. (2019). Çeviri belleği (TM) kullanmanın incelikleri. HeliCo. https://helico.com.tr/o/ceviri-bellegi-tm-kullanmanin-incelikleri

Phrase. (2023, Eylül 21). Translation memory: What it is, and how to use it. Phrase. https://phrase.com/blog/posts/translation-memory/

Schoening, S. (2023, September 21). Translation memory: What it is, and how to use it. Phrase. https://phrase.com/blog/posts/translation-memory/

SDL Trados. (n.d.). Translation memory technology. https://www.trados.com (tablo için kullanılan kaynak)

MemoQ. (n.d.). Translation memory and terminology management. https://www.memoq.com (tablo için kullanılan kaynak)

Smartcat. (n.d.). Translation memory. https://www.smartcat.com (tablo için kullanılan kaynak)

OmegaT. (n.d.). OmegaT: Free translation memory software. https://omegat.org (tablo için kullanılan kaynak)

Enríquez Raído, V., Austermühl, F., & Sánchez Torrón, M. (2019). Computer-assisted L2 learning and translation (CAL2T). In S. Laviosa & M. González-Davies (Eds.), The Routledge handbook of translation and education (pp. 278–290). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780367854850-18

Phrase. (t.y.). Quality Assurance – QA (TMS). Phrase Support. Erişim 2 Ekim 2025, https://support.phrase.com/hc/en-us/articles/5709703799324-Quality-Assurance-QA-TMS