Günümüzde yapay zekâ temelli sohbet robotlarının bazı sürümleri açık kaynak olarak herkese sunulmuştur. Fakat OpenAI tarafından büyük bir dil modeli olarak sunulan ChatGPT sohbet robotu önemli ölçüde diğer sohbet robotlarından ayrılmaktadır. Çeviribilim perspektifinden bakıldığında, ChatGPT gibi sohbet robotları (etkileşim için kullanılan bilgisayar programları) çevirmenler tarafından gerek akademik mecrada uygulama alanı olarak gerek profesyonel iş yaşamlarında çeviri metin üretimi için kullanılmaktadır. Makine öğreniminde gelinen son noktayla sohbet robotları tarafından her ne kadar kaliteli bir çeviri üretilse de makine çevirisi süreci tam otomatik bir süreç olmaması sebebiyle çeviri öncesi, süreci ve sonrasında bir insan çevirmenin müdahalesine ihtiyaç duyulmaktadır. Daha da önemlisi yazılı tıp metinlerinin doğru ve hassas bir şekilde çevrilmesidir. Bu tür metinlerin doğru bir şekilde çevrilmesi, hastaların sağlıkları ve tedavileri açısından kritik bir rol oynar. Bu nedenle, çeviri ürününün kalitesi ve doğruluğu son derece önemlidir. Bu tezde, ChatGPT3 adlı sohbet robotunun çeviri sürecindeki konumu, üç farklı yazılı tıp metinlerindeki çeviri performansı, çeviri süreci öncesi-sonrası insan müdahalesine gerek olup olmadığı incelenmiştir. İnceleme sonucunda ChatGPT3'ün uzun ve bilgi içerikli metinlerde önemli sorunlara sebebiyet verdiği tespit edilmiştir. Ayrıca, ham makine çeviri ürünleri ve son biçimleme-ön biçimlemeyle elde edilen makine çeviri ürünleri, insan çevirmen çeviri ürünleri referans alınarak BLEU metriği ile analiz edilmiştir. BLEU metriği dilbilgisel, bağlamsal ve doğruluk açısından bir analiz sunmaması çalışmayı kısıtlamıştır. Fakat analiz sonucunda ChatGPT3'ten elde edilen çeviri ürünlerin düşük puan aldığı görülmüştür. Tüm veriler çerçevesinde ChatGPT3'ün yazılı tıp metinleri çevirisinde yetersiz olduğu sonucuna varılmıştır.
Some versions of AI-based chatbots are now available to the public as open source, including certain iterations of conversational robots. However, the ChatGPT chatbot, presented by OpenAI as a substantial language model, significantly distinguishes itself from other conversational robots. From the perspective of translation studies, chatbots like ChatGPT (computer programs used for interaction) are utilized by translators both in academic settings and in their professional lives for the production of translated texts. Despite the high-quality translations produced by conversational robots like ChatGPT due to advancements in machine learning, the machine translation process is not entirely automatic. Consequently, the intervention of a human translator is required in pre-translation, during the process, and post-translation stages. More importantly, the accurate and precise translation of written medical texts is crucial for the health and treatment of patients. Therefore, the quality and accuracy of the translation product are of utmost importance. In this thesis, the position of the chatbot named ChatGPT3 in the translation process, its translation performance in three different written medical texts, and the necessity of human intervention before and after the translation process are examined. The examination results reveal that ChatGPT3 poses significant challenges in translating lengthy and information-rich texts. Additionally, raw machine translation products and machine translation products obtained through post-formatting and pre-formatting are analyzed using the BLEU metric, with human-translated products as references. Although the BLEU metric does not provide a comprehensive analysis in terms of linguistic, contextual, and accuracy aspects, the analysis results indicate that the translation products obtained from ChatGPT3 received low scores. Within the scope of all data, it is concluded that ChatGPT3 is inadequate in translating medical texts.
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
