TÜRKÇEDE MAKİNE ÇEVİRİSİNİN SÖZ DİZİMSEL VE ANLAMSAL HATALARI: GOOGLE TRANSLATE VE DEEPL ÖRNEKLERİ
SYNTACTIC AND SEMANTIC ERRORS IN MACHINE TRANSLATION INTO TURKISH: A COMPARATIVE ANALYSIS OF GOOGLE TRANSLATE AND DEEPL
Yazar: Bozkurt Güvenek, Serap
Dergi: HUMANITAS - Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, Vol. 14 No. 27, 2025
Anahtar kelimeler: Linguistic Performance Science ; Dil Kullanım Bilimi ; Linguistic Structures (Incl. Phonology, Morphology and Syntax) ; Dilsel Yapılar (Fonoloji, Morfoloji ve Sözdizimi dahil) ; Discourse and Pragmatics ; Söylem ve Bağlamsal Dilbilim ; Çeviri hataları,Dil-toplum etkileşimi,Makine çevirisi,Semantik uyumsuzluk,Söz Dizimi. ; Translation errors,Language-society interaction,Machine translation,Semantic mismatch,Syntax.

Bu çalışmada, Türkçenin esnek söz dizimsel yapısının çeviri motorları -DeepL ve Google Translate- tarafından ne ölçüde kavranabildiği ele alınmaktadır. Özellikle İngilizce gibi daha kuralcı ve yapısal söz dizimi kurgusuna sahip bir dil temel alınarak geliştirilen bu çeviri motorlarının, Türkçeyi işlerken karşılaştıkları zorluklar; ana dili Türkçe olan kullanıcıların doğal üretimleri üzerinden incelenmiştir. Çalışmada kullanılan örneklem, anlam katmanları açısından giderek karmaşıklaşan 20 cümleden oluşmaktadır. Bu cümleler hem anlamsal hem de biçimsel düzeyde analiz edilerek, çeviri motorlarının Türkçeye özgü biçimsel, sözcüksel, söz dizimsel ve anlam parametrelerinde yaptığı hatalar değerlendirilmiştir. Çalışmanın dört ana bölümden oluşan yapısında: İlk bölümde; cümle kavramı ile onun sosyal ve toplumsal ekseni tartışılmış, cümledeki öbeklerin tekrar, devinim ve kullanıcıya bağlı olarak değişen anlamsal karşılıkları üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde; makine çevirilerinde Türkçeye özgü söz dizimsel hataların nedenleri; özellikle ögelerin pragmatik etkileri, vurgu, tema-rema ilişkisi çerçevesinde analiz edilmiştir. Üçüncü bölümde; seçilen 20 cümle çeviri motorları tarafından nasıl işlendiği açısından incelenmiş; işlevsel ve biçimsel düzeydeki farklılıklar nitel bir yöntemle ortaya konmuştur. Sonuç bölümünde ise, Türkçede kiplik, zaman algısı, vurgu, metaforik anlam gibi unsurlarda yetersiz kalan makine çevirilerinin; sosyal bağlam ve dilsel kurguyu karşılama konusunda ne ölçüde başarısız olduğu nitel verilerle ortaya konulmuştur.

This study investigates how well machine translation systems-specifically DeepL and Google Translate—can grasp and reproduce the flexible syntactic structure of the Turkish language. Given that these translation tools are primarily developed based on English, the study analyzes the challenges they face when processing Turkish. The analysis compares naturally produced sentences by native Turkish speakers with machine-translated sentences generated from English sources. The sample consists of 20 sentences that gradually increase in semantic complexity. These sentences are analyzed at both semantic and structural levels to evaluate the syntactic and semantic errors made by the translation engines in terms of morphological, lexical, syntactic, and semantic parameters. The study is divided into four main sections: The first section discusses the concept of the sentence in relation to its social and societal dimensions, emphasizing the semantic variations of recurring and shifting syntactic phrases that depend on the user. The second section examines the reasons for syntactic errors specific to Turkish in machine translations, focusing on the pragmatic functions of sentence elements, including emphasis, theme, and rheme. The third section presents a qualitative analysis of how the selected 20 sentences are processed by the translation engines in terms of both function and form. Finally, the conclusion identifies, through quantitative data, the instances in which machine translations fail to capture modality, tense perception, emphasis, and metaphorical meaning in Turkish, as well as their shortcomings in aligning linguistic structure with social context.