stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Makine çevirisi

İspanyolca metni İngilizceye çeviren bir cep telefonu uygulaması
MT kısaltmasıyla da anılan makine çevirisi, metin veya konuşmayı bir dilden diğerine çevirmek için yazılım kullanımını araştıran bilgisayarlı dilbilimin bir alt alanıdır.
MT bir dildeki sözcüklerin başka bir dildeki sözcüklerle mekanik olarak yer değiştirmesini gerçekleştirir, ancak bu tek başına nadiren iyi bir çeviri üretir; çünkü hedef dildeki tümceler ve bunların (en yakın) karşılıklarının tanınması gerekir. Bir dildeki tüm kelimelerin başka bir dilde karşılığı yok ve birçok kelimenin birden fazla anlamı vardır.
Bu problemi istatistiksel ve nöral tekniklerle çözmek, daha iyi çevirilerle, dilsel tipolojideki farklılıkları ele almaya, deyimlerin çevirisine ve anomalilerin izolasyonuna yol açan hızla büyüyen bir alandır.
Mevcut makine çevirisi yazılımı genellikle etki alanına veya mesleğe göre özelleştirmeye izin verir (hava durumu raporları gibi), izin verilen değiştirmelerin kapsamını sınırlayarak çıktıyı iyileştirir. Bu teknik, özellikle resmi veya kalıplaşmış dilin kullanıldığı alanlarda etkilidir. Buradan hükûmet belgeleri ve yasal belgelerin makine çevirisinde, konuşma veya daha az standartlaşmış metin çevirisine göre daha kullanılabilir çıktı ürettiği sonucu çıkar.
İyi bir çıktı kalitesi, insan müdahalesiyle de elde edilebilir: örneğin, bazı sistemler, eğer kullanıcı metindeki hangi kelimelerin özel adlar olduğunu açık bir şekilde belirlediyse, daha doğru çeviri yapabilir. Bu tekniklerin yardımıyla MT'nin insan çevirmenlere yardımcı olacak bir araç olarak sınırlı durumlarda kullanılabilecek çıktılar üretebilir (örneğin, hava durumu raporları).
Makine çevirisinin ilerleme ve potansiyeli tarihi boyunca tartışıldı. 1950'lerden bu yana, başta Yehoshua Bar-Hillel olmak üzere birçok akademisyen yüksek kalitede tam otomatik makine çevirisi elde etme olasılığını sorguladı.
Tarih > Kökenler

Makine çevirisinin kökenleri, olasılık ve istatistik dahil olmak üzere sistemik dil çevirisi için teknikler geliştiren dokuzuncu yüzyılda Arap bir kriptograf olan Al-Kindi'nin çalışmasına kadar izlenebilir. Makine çevirisi fikri daha sonra 17. yüzyılda ortaya çıktı. 1629'da René Descartes, farklı dillerdeki eşdeğer fikirlerin aynı sembolü paylaştığı evrensel bir dil önerdi.
Doğal dillerin çevirisinde bilgisayarların kullanılması fikri, 1947 gibi erken bir tarihte İngiltere'deki AD Booth ve aynı yıl Rockefeller Foundation'dan Warren Weaver tarafından önerildi. " Warren Weaver tarafından 1949'da yazılan memorandum, makine çevirisinin ilk günlerinde belki de en etkili tek yayındı."  Bunu diğerleri izledi. 1954'te Birkbeck College'da APEXC makinesinde İngilizcenin Fransızcaya ilkel bir çevirisinin bir gösterimi yapıldı. O zamanlar konuyla ilgili popüler dergilerde makaleler yayınlandı (örneğin, Wireless World'ün Eylül 1955 sayısında Cleave ve Zacharov tarafından yazılan bir makale). O dönemde Birkbeck Koleji'nde de öncülük edilen benzer bir uygulama, Braille metinlerini bilgisayarda okuyor ve oluşturuyordu.
Tarih > 1950'ler

Yehoshua Bar-Hillel, araştırmalarına MIT'de başladı (1951). Profesör Michael Zarechnak liderliğindeki bir Georgetown Üniversitesi MT araştırma ekibi (1951), 1954'te Georgetown-IBM deney sisteminin halka açık bir gösterimini yaptı. Japonya ve Rusya'da (1955) MT araştırma programları ortaya çıktı ve ilk MT konferansı Londra'da yapıldı (1956).
David G. Hays "1957'de bilgisayar destekli dil işleme hakkında yazdı" ve "1955'ten 1968'e kadar Rand'da hesaplamalı dilbilim proje lideriydi."
Tarih > 1960–1975

ABD'de Makine Çevirisi ve bilgisayarlı Dilbilim Derneği (1962) ve Ulusal Bilimler Akademisince Otomatik Dil İşleme Danışma Komitesi'nin (ALPAC) kurulmasıyla (1964) araştırmacılar bu alana katılmaya devam ettiler. Ancak ilerleme gerçekte çok daha yavaştı ve araştırmaların beklentileri karşılamadığını gösteren ALPAC raporundan (1966) sonra, fon büyük ölçüde azaldı. Savunma Araştırma ve Mühendislik Direktörü'nün (DDR&E) 1972 tarihli bir raporuna göre, MT'nin büyük ölçekli uygulanabilirliği, Logos MT sisteminin bu çatışma sırasında askeri kılavuzları Vietnamcaya çevirmedeki başarısıyla yeniden tesis edildi.
Fransız Tekstil Enstitüsü özetleri Fransızca yanında İngilizce, Almanca ve İspanyolcaya çevirmek için MT'yi kullandı (1970); Brigham Young Üniversitesi, Mormonik metinleri otomatik yolla çevirmek için bir proje başlattı (1971).
Tarih > 1975 ve sonrası

1960'larda "ABD hükümetinin sözleşmeleri kapsamında alana öncülük eden" SYSTRAN, Xerox tarafından teknik kılavuzları çevirmek için kullanıldı (1978). Hesaplama gücü arttıkça ve daha ucuz hale geldikçe, makine çevirisi için istatistiksel modellere 1980'lerin sonlarından başlayarak daha fazla ilgi gösterildi. SYSTRAN'ın ilk uygulama sistemi, 1988 yılında Fransız Posta Servisi'nin Minitel adlı çevrimiçi hizmeti tarafından uygulandı. MT ile aynı olmasa da, Çeviri Belleği teknolojisini ilk geliştiren ve pazarlayan Trados (1984) dahil olmak üzere çeşitli bilgisayar tabanlı çeviri şirketleri de piyasaya sürüldü. Rusça / İngilizce / Almanca-Ukraynaca için ilk ticari MT sistemi Kharkov Devlet Üniversitesi'nde geliştirildi (1991).
1998'de, "29.95 $ gibi bir fiyata" bilgisayarda çalıştırmak üzere "İngilizce ile seçtiğiniz büyük bir Avrupa dili arasında tek yönde çeviri yapmak için program satın alınabilirdi".
Web üzerinde MT, SYSTRAN'ın küçük metinlerin ücretsiz çevirisini sunmasıyla başladı (1996) ve ardından bunu günde 500.000 istek toplayan AltaVista Babelfish aracılığıyla sağladı (1997). Web'deki ikinci ücretsiz çeviri hizmeti, Lernout &amp; Hauspie'nin GlobaLink'iydi. Atlantic Magazine 1998'de "Systran'dan Babelfish ve GlobaLink'ten Comprende"nin "Yetkin bir performansla" "Buna güvenme"yi ele aldığını yazdı.
Google'da Çeviri Geliştirme bölümünün gelecekte başkanı olan Franz Josef Och, 2003 te DARPA'nın hızlı MT yarışmasını kazandı. Bu süre zarfındaki diğer yenilikler arasında açık kaynaklı istatistiksel MT motoru MOSES (2007), Japonya'da cep telefonları için bir metin/SMS çeviri hizmeti (2008) ve İngilizce, Japonca ve Çince için konuşmadan konuşmaya çeviri işlevine sahip bir cep telefonu yer aldı (2009). 2012'de Google, Google Çeviri'nin kabaca bir günde 1 milyon kitabı dolduracak kadar metin çevirdiğini duyurdu.
Çeviri süreci

İnsan çevirisi süreci şu şekilde tanımlanabilir:
Kaynak metnin anlamının çözülmesi; Ve
Bu anlamı hedef dilde yeniden kodlamak.
Basit görünen prosedürün arkasında karmaşık bir bilişsel operasyon yatmaktadır. Kaynak metnin tam anlamını çözmek için, onun grameri, semantiği, sözdizimi, deyimleri vb. yanı sıra konuşmacının kültürü hakkında da derinlemesine bilgi gerektirir. Çevirmen, hedef dildeki kodlama için de aynı derinlikte bilgiye ihtiyaç duyar.
Makine çevirisindeki zorluk burada yatmaktadır: Bir metni bir kişinin anladığı gibi "anlayacak" ve hedef dilde sanki bir kişi tarafından yazılmış izlenimi veren yeni bir metin nasıl programlanır. Bir 'bilgi tabanı' tarafından desteklenmediği sürece MT, orijinal metnin kusurlu da olsa yalnızca genel bir "özünü" ("ana fikir") alabilir. Bu, toplam doğruluğun vazgeçilmez olduğu durumlar dışında birçok amaç için yeterlidir.
Yaklaşımlar

Makine çevirisinde dil bilgisi kurallarına dayalı bir yöntem kullanıldığında hedef dilin en uygun kelimeleri kaynak dildeki kelimelerin yerini alacaktır.
Makine çevirisinin başarısı için öncelikle doğal dili anlama sorununun çözülmesi gerektiği sıklıkla tartışılır.
Genel olarak, "kural tabanlı yöntemler" bir metni ayrıştırır; genellikle hedef dildeki metnin üretildiği aracı, sembolik bir temsil oluşturur. Aracı temsilin doğasına göre, diller arası makine çevirisi veya aktarıma dayalı makine çevirisi olarak bir yaklaşım tanımlanmaktadır. Bu yöntemler, morfolojik, sözdizimsel ve semantik bilgileri ve büyük kural kümelerini içeren kapsamlı sözlükler gerektirir.
Yeterince veri yüklendiğinde, makine çevirisi programları genellikle yeterince iyi çalışır. Zorluk, belirli bir yöntemi desteklemek için doğru türden yeterli veriyi elde etmektir. Örneğin, istatistiksel yöntemlerin çalışması için gereken çok dilli büyük veri külliyatı, dilbilgisine dayalı yöntemler için gerekli değil, ancak yöntemin dikkatli bir şekilde tasarlaması için yetenekli bir dilbilimciye ihtiyaç vardır.
Yakından ilişkili diller arasında çeviri yapmak için kural tabanlı makine çevirisi kullanılabilir.
Yaklaşımlar > Kural tabanlı

Kural tabanlı makine çevirisi (RBMT) aktarım tabanlı, diller arası ve sözlük tabanlı makine çevirisi paradigmalarını içerir. Bu tür çoğunlukla sözlük ve gramer programlarının oluşturulmasında kullanılır. Diğer yöntemlerden farklı olarak RBMT, her iki dilin morfolojik ve sözdizim kuralları ve anlamsal analizi hakkında daha fazla bilgi içerir. Temel yaklaşım, giriş cümlesinin yapısını, kaynak dil için bir ayrıştırıcı ve bir çözümleyici, hedef dil için bir üreteç ve gerçek çeviri için bir aktarım sözlüğü kullanarak çıktı cümlesinin yapısıyla ilişkilendirmeyi içerir. RBMT'nin en büyük dezavantajı, her şeyin açık hale getirilmesi gerektiğidir: RBMT'nin en büyük çöküşü, her şeyin açık hale getirilmesi gerektiğidir: imla varyasyonu ve hatalı girdi, bununla başa çıkmak için kaynak dil analizörünün bir parçası haline getirilmeli ve tüm belirsizlik örnekleri için sözcüksel seçim kuralları yazılmalıdır. Kendi içinde yeni alanlara uyum sağlamak o kadar da zor değildir, çünkü çekirdek dilbilgisi alanlar arasında aynıdır ve etki alanına özgü ayarlama sözcüksel seçim ayarlamasıyla sınırlıdır.Çekirdek dilbilgisi tüm alanlarda aynı olduğundan ve alana özgü ayarlama sözcüksel seçim ayarlamasıyla sınırlı olduğundan, yeni alanlara uyum sağlamak kendi başına o kadar da zor değildir.
Yaklaşımlar > Kural tabanlı > Aktarım tabanlı makine çevirisi

Aktarım tabanlı makine çevirisi orijinal cümlenin anlamını simüle eden bir ara temsilden çeviri oluşturur. Diller arası makine çevirisin'den farklı olarak çeviride yer alan dil çiftine kısmen bağlıdır.
Yaklaşımlar > Kural tabanlı > Diller arası

Diller arası makine çevirisi, kural tabanlı makine çevirisi yaklaşımlarının bir örneğidir. Bu yaklaşımda tercüme edilecek metin, diller arası dil, yani "dilden bağımsız bir temsile" dönüştürülür. Hedef metin daha sonra interlingua'dan üretilir. Sistemin en büyük avantajlarından biri, çevrilebileceği hedef dil sayısının yüksek olmasıdır. Ancak, ticari düzeyde işlevsel hale getirilen tek diller arası makine çevirisi sistemi, Caterpillar Teknik İngilizcesini (CTE) diğer dillere çevirmek için tasarlanmış KANT sistemidir (Nyberg ve Mitamura, 1992).
Yaklaşımlar > Kural tabanlı > Sözlük tabanlı

Bu tip çeviri, sözlük girişlerine dayalı, sözcüklerin bir sözlük tarafından olduğu gibi çevrileceği anlamına gelir.
Yaklaşımlar > İstatistiksel

İstatistiksel makine çevirisi, Kanada Hansard külliyatı, Kanada parlamentosu İngilizce-Fransızca kaydı ve Avrupa Parlamentosu EUROPARL kaydı gibi iki dilli metin külliyatlarına dayalı istatistiksel yöntemler kullanır. Ancak bu tür derlemler birçok dil çifti için nadirdir. İlk istatistiksel makine çevirisi yazılımı, IBM'den CANDIDE idi. Google, SYSTRAN'ı birkaç yıl kullandıktan sonra Ekim 2007'de istatistiksel bir çeviri yöntemine geçti. 2005 yılında Google, sistemlerini eğitmek için Birleşmiş Milletler materyallerinden yaklaşık 200 milyar kelime kullanarak dahili çeviri yeteneklerini geliştirdi; çeviri doğruluğu iyileştirildi. Google Translate ve benzeri istatistiksel çeviri programları, daha önce insanlar tarafından çevrilmiş yüz milyonlarca belgedeki kalıpları tespit ederek ve bulgulara dayalı olarak akıllı tahminler yaparak çalışır. Genel olarak, belirli bir dilde ne kadar çok insan tarafından tercüme edilmiş belge varsa, çevirinin kaliteli olma olasılığı o kadar yüksektir. METIS II ve PRESEMT gibi İstatistiksel Makine çevirisine yönelik daha yeni yaklaşımlar, minimum korpus boyutu kullanır ve bunun yerine örüntü tanıma yoluyla sözdizimsel yapının türetilmesine odaklanır. Daha fazla geliştirme ile bu, istatistiksel makine çevirisinin tek dilli bir metin külliyatından çalışmasına izin verebilir. SMT'nin en büyük zorluğu, çok miktarda paralel metne bağımlı olması, morfoloji bakımından zengin dillerle (özellikle bu tür dillere çeviri yaparken) sorunları ve tekil hataları düzeltememesidir.
Yaklaşımlar > Örnek tabanlı

Örnek tabanlı makine çevirisi (EBMT) yaklaşımı, 1984 yılında Makoto Nagao tarafından önerildi. Örnek tabanlı makine çevirisi, analoji fikrine dayanır. Bu yaklaşımda, kullanılan derlem zaten çevrilmiş metinleri içeren bir derlemdir. Çevrilecek bir cümle verildiğinde, bu külliyattan benzer alt cümle bileşenleri içeren cümleler seçilir. Benzer cümleler daha sonra orijinal cümlenin alt cümle bileşenlerini hedef dile çevirmek için bir araya getirilir.
Yaklaşımlar > Hibrit MT

Hibrit makine çevirisi (HMT), istatistiksel ve kural tabanlı çevirilerin güçlü yönlerinden yararlanır.  Yaklaşımlar farklılıklar gösterebilir:
İstatistikler tarafından sonradan işlenmiş kurallar : Çeviriler, kurallara dayalı bir motor kullanılarak gerçekleştirilir, daha sonra çıktıyı ayarlamak/düzeltmek için istatistikler kullanılır.
Kurallarla yönlendirilen istatistikler : Kurallar istatistik motorunu yönlendirmek amacıyla önceden kullanıldığı gibi çıktıyı işlemek için de kullanılır. Bu yaklaşım çeviri yaparken çok daha fazla güce, esnekliğe ve kontrole sahiptir.
Daha yakın zamanlarda, Nöral MT'nin gelişiyle birlikte, kurallara dayalı, istatistiksel ve sinirsel makine çevirisini birleştiren yeni bir hibrit çeviri sürümü ortaya çıkıyor. Yaklaşım, NMT ve SMT'den yararlanmanın yanı sıra kural kılavuzlu bir iş akışında ön ve son işlemeden yararlanmaya olanak tanır. Dezavantajı, yaklaşımı yalnızca belirli kullanım durumları için uygun kılan karmaşıklıktır.
Yaklaşımlar > Nöral MT

MT'ye derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım olan nöral makine çevirisi son yıllarda hızlı bir ilerleme kaydetti ve Google, çeviri hizmetlerinin artık önceki istatistiksel yöntemlerine göre bu teknolojiyi tercih ettiğini duyurdu. Bir Microsoft ekibi, 2018'de WMT-2017'de ("EMNLP 2017 İkinci Makine Çevirisi Konferansı") insan eşitliğine ulaştığını iddia etti. Ancak ulaşılan fikir birliği, iddia edilen insan denkliğinin gerçek olmadığı, tamamen sınırlı alanlara, dil çiftlerine ve belirli test paketlerine dayalı olduğu, yani istatistiksel anlamlılık gücünden yoksun olduğu yönündedir. NMT'nin gerçek insan parite performanslarına ulaşması için hala uzun bir yolculuk var.
Deyimsel ifade çevirisini, çok kelimeli ifadeleri ve düşük frekanslı kelimeleri (OOV veya kelime dağarcığı dışı kelime çevirisi olarak da adlandırılır) ele almak için, dil odaklı dilsel özellikler son teknoloji ürünü nöral makine çevirisi (NMT) modellerinde araştırılmıştır. Örneğin, Çince karakter ayrıştırmalarının kök ve vuruşlara NMT'de çok kelimeli ifadeleri çevirmede yardımcı olduğu kanıtlanmıştır.
2022'den itibaren genellikle en iyi makine çevirisi sonuçlarını sağladığı düşünülen DeepL Translator gibi nöral MT araçlarıyla yapılan çeviriler için genellikle yine de bir insan tarafından son düzenleme yapılması gerekiyor.
Yaklaşımlar > Çevirileri iyileştirmek için potansiyel AI tabanlı teknikler

Makine çevirileri için geliştirilmekte olan teknikler şunları içerir:
Doğal dil işleme – kaynak metnin semantik olarak anlaşılmasını (ör. anlam, duygu, adlandırma ve bağlamlar) ve ayrıca çeviri sonuçlarını iyileştirmek için gerçek dünyayla ilgili bir veritabanı aracılığıyla ayarlamalar sağlar. Bir çalışmada, "hedef dildeki cümlelerle birlikte çeviriyi" tamamlamak için bir "anlamsal birim kitaplığı" kullanılmıştır.
GPT-3  kullanılarak son düzenleme
Büyük sorunlar

Profesyonel edebi çevirmenler veya insan okuyucular tarafından en son gelişmiş MT çıktılarıyla ilgili çeşitli sorunlar sistematik olarak tanımlamıştır. Yaygın sorunlar doğru çevirisi "sağduyu-benzeri semantik dil işleme veya bağlam üzerinden" ancak yapılabilen bölümlerin çevirilerinde yer alıyor. Ayrıca kaynak metinlerde de hatalar olabilir, yüksek kaliteli eğitim (çeviricilerin) verileri eksik olabilir.
Konuyla ilgili yayınlar

"Translation", Encyclopedia Americana, 27, 1986, ss. 12-15  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
An Introduction to Machine Translation. Londra: Academic Press. 1992. ISBN 0-12-362830-X.
"Tower of Babble". New York Times Magazine. 7 Haziran 2015. ss. 48-52.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
Weber (2022). "The 2020s Political Economy of Machine Translation". Business and Politics (İngilizce). 24 (1): 96-112. arXiv:2011.01007 $2. doi:10.1017/bap.2021.17.
Bernard Vauquois'nın aracı temsilin karşılaştırmalı derinliklerini gösteren piramidi, zirvede diller arası makine çevirisi, ardından aktarım tabanlı ve ardından doğrudan çeviri
Makine çevirisi, "Çince: 鸡枞 gibi bazı anlaşılmaz ifadeler üretebilir." ( Macrolepiota albuminosa ) "Wikipedia" olarak işleniyor.
Kırık Çince "Çince: 沒有進入" Bali, Endonezya'daki makine çevirisinden. Kırık Çince cümle "bir giriş yok" veya "henüz girmedim" gibi bir anlama geliyor.
I. Kosova Muharebesi

Başlığın diğer anlamları için Kosova Savaşı sayfasına bakınız.
| Kosova tarihi |
| --- | --- |

Erken tarih
Prehistorik Balkanlar
Roma İmparatorluğu
Bizans İmparatorluğu
Ortaçağ
Bulgar İmparatorluğu
Sırbistan Büyük Prensliği
Sırbistan Krallığı (Orta Çağ)
Sırp İmparatorluğu
Osmanlı döneminde Kosova
Rumeli Eyaleti
Kosova Vilayeti
Arnavut milliyetçiliği
20. yüzyıl
Birinci Balkan Savaşı
Sırbistan Krallığı
Yugoslavya Krallığı
İtalya altındaki Arnavutluk
Almanya altında Arnavutluk
Kosova ÖSB
Kosova ve Metohiya
Kosova
Yakın tarih
Kosova Savaşı
BM misyonu
2008 Kosova bağımsızlık ilanı
Çağdaş Kosova
Ayrıca bakınız
Tarih zaman çizgisi
I. Kosova Savaşı veya Birinci Kosova Meydan Muharebesi, Sultan I. Murad önderliğindeki Osmanlı ordusu ile Sırp kumandanı Lazar Hrebelyanoviç önderliğindeki çok uluslu Balkan ordusu arasında 28 Haziran 1389 tarihinde yapılan muharebedir.
Savaşın nedenleri

Geçmişteki Sırpsındığı, Çirmen gibi savaşlarla sindirilen Balkan uluslarına mensup prenslerin, Osmanlı Devleti'nin kaybettiği Ploşnik Muharebesi ile umutlanmaları.
Türk ve Müslüman kökenli olan Osmanlı Devleti'nin egemenliğinde yaşamayı istemeyen başta Sırp prensler olmak üzere çeşitli Balkan uluslarına mensup prenslerin Osmanlı aleyhine çalışma yapmaları ve kuvvet toplamaları.
Balkan Yarımadası'nda bulunan krallık ve prensliklerin, Osmanlı Devleti'ne ödedikleri vergileri kaldırmak istemeleri.
Osmanlı Devleti'nin durdurulmak istenmesi.
Osmanlı Devleti'nin uyguladığı İskan politikası ile Anadolu'dan Balkan topraklarına yerleştirilen Türkmenler'in Anadolu'ya geri gönderilmek istenmesi.
Osmanlı Devleti'nin, Balkan topraklarındaki egemenliğini sağlamlaştırmak istemesi.
Müslüman Osmanlı Devleti'nin Avrupa'dan çıkartılmak istenmesi.
Sırp Prenslerinin, Gazi Hoca Ömer tarafından tutsak edilip Bursa'ya getirdiği Tamara Hatun'u geri almak istemeleri.
Arka plan

Ana madde: Ploşnik Muharebesi
1387 yılında Osmanlı kuvvetleri Topliça Nehri vadisi Ploşnik mevkiinde Sırp despotu ve Bosna kralının 30 bin askerlik ordusu karşısında bozguna uğradı. Bu Balkanlarda Osmanlılar'a karşı kazanılmış ilk zaferdi ve altyapısı hazırlanan büyük bir ittifakı beraberinde getirdi. Hırvat, Leh, Macar, Çek ve bütün Balkan prenslikleri Osmanlılar'a karşı birleşti. Bu arada Osmanlılar, 1388'de Bulgarların arkadan saldırmalarını engellemek üzere Çandarlızade Ali Paşa kumandasında bir ordu Bulgar kralının başkenti Tırnova'yı alarak Bulgarları saf dışı etti.
Muharebe

15 Haziran 1389 salı günü Kosova Ovası'nda I.Murad liderliğinde Kütahya ve Hamid sancakbeyleri ve diğer anadolu beyleri ile müttefik Balkan ordusu karşı karşıya geldi.
Osmanlıların Balkanlar'daki ilerlemeleri ve Sofya, Niş, Manastır gibi önemli yerleri ele geçirmeleri Haçlı Seferi'nin düzenlenmesine sebep olmuştu. Vezir Çandarlı Ali Paşa komutasındaki Osmanlı ordusu, önce Bulgarları etkisiz hale getirdi. Osmanlı ordusu ilerlerken, Kosova'da Haçlılar ile karşılaştı. Haçlı ordusu Sultan Murat Hüdavendigar'ın okçu piyadeleri ile Sırp süvarileri arasındaki arbede, Sırp öncü süvarilerinin hücumunun ardından oklanarak kendilerinin ya da atlarının vurulması ile başlamış, daha sonra Osmanlı piyadelerinin karşı atağıyla devam etmiştir. Savunma hatları gün batımına kadar dayanan Osmanlı kuvvetleri, muharebenin sonunda bölgeye yüzyıllar sürecek olan Osmanlı hakimiyetini yerleştirmiştir. Savaşta Arnavut Katolik soylu ailesi Kastriotlar'dan Pal Kastrioti de ölmüştür. Savaş bazı kaynaklarca iddia edildiği gibi top kullanılarak kazanılmamıştır. Çünkü o tarihlerde Osmanlı Devleti'nde kurulmuş bir topçu ocağı bulunmuyordu.
İlk ortaya çıkan söylentiler ve tarihi belgelere bakıldığında Sultan I. Murad savaş esnasında öldürülmüştür. I. Murad, Bosna Kralı Tvrtko'nun Trogir senatosuna (1 Ağustos) ve Floransa konseyine yazdığı mektuplara göre savaş anında katledildi. I. Murad'ın katli Floransa'dan gelen yanıt mektubuna (20 Ekim 1389) göre 28 Haziran'da (Aziz Vitus günü/Vidovdan) gerçekleştirildi. Öldüren kişinin ismi zikredilmiyor ancak Osmanlı saflarını aşmayı başaran 12 asilzade şövalyeden biri olduğu yazmakta:
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| “ | Kılıçları ile yolu kahramanca yarıp, düşman hatlarını ve birbirine zincirli develerle oluşturulan etten çemberi aşarak Murad'ın çadırına ulaşan on iki derebeyin vefalı ellerine ne mutlu, ne mutlu. Her şeyden önce, böyle güçlü bir voyvodayı kılıcıyla boğazından ve karnından deşerek, böylesine kuvvetli bir biçimde öldürmüş kişiye ne mutlu. Ve de kutsaldır; şanlı şehadet uğuruna canlarını ve kanlarını vermek suretiyle o ölü liderin çirkin mevtasının mağduru olanlar. | „ |
—Floransa konseyinin I. Tvrtko Kotromanić'e yanıtı
Osmanlı kaynaklarına göre ise savaş sonunda bir Sırp soylusu olan Miloš Obilić, sultanın elini öpüp Müslüman olmak istediğini belirterek I. Murat'a yaklaşmış ve onu ani bir hamleyle hançerleyerek şehit etmiştir. Ölümünden sonra Hüdavendigar lakabının verildiği sultanın iç organları orada gömülmüş, geriye kalan naaşı Bursa'ya götürülerek orada defnedilmiştir. Bunun da etkisiyle I. Kosova Savaşı tarihte Sırp milliyetçiliğinin ilk yeşerdiği ve bugün Sırpların çok önem verdiği bir muharebedir.
Sonuçları

Olay hızla Avrupa'da duyuldu. İlk söylentilerde sonuca pek dikkat edilmedi, herkes Osmanlı padişahının savaşta öldürüldüğü gerçeğine odaklanmıştı. Lazar Hrebelyanoviç'in ölmesiyle dul kalan eşi Milica, Moravya Sırbistanı'nın başına geçti. Oğlu Stefan Lazareviç belli yaşa gelinceye dek naip kraliçe görevini üstlendi. Naip kraliçe Milica, savaşın ardından Osmanlı devletinin yeni sultanı I. Bayezid'e barış göstergesi olarak en küçük kızı olan Mileva Olivera Lazarević'i gelin vermek zorunda kaldı. Macar politikasının Sırbistan'a yönelik tutumunda görülen ani değişim, Sırp askerî personelin tükenmesinin doğrudan bir sonucuydu. Macaristan Krallığı savaşın etkilerinden yararlanmaya ve kuzey Sırbistan'da yayılmaya çalışırken, Osmanlılar güney Sırbistan'daki askeri seferlerini 1390-91 gibi erken bir tarihte pekiştirdiler. Moravya Sırbistanı'nda, Sırp soylular bu tehditlere yanıt vermek amaçla iki gruba ayrıldılar. Kuzeyli derebeyler, topraklarını Macaristan'a karşı savunmak için Osmanlı yanlısı bir dış politika geliştirirken Osmanlı genişlemesi tarafından sert şekilde tehdit edilen güneydeki derebeyler, Macaristan yanlısı bir dış politika oluşturmaya çalıştı. Öyle ya da böyle, Osmanlı tebaasına dahil olmayan Sırp derebeyleri, Osmanlı hakimiyetine girdiler. Bu feodal derebeyler -Knez Lazar'ın kızı da dahil- yeni Osmanlı sultanı Bayezid ile evlilik bağları kurdular. Bu evliliklerin ardından, Lazar'ın oğlu Stefan Lazarević, Bayezid'in sadık bir müttefiki oldu ve Bayezid'in Niğbolu Savaşı da dahil olmak üzere gelecekteki askeri seferlerinin çoğuna önemli güç kattı. Bazı Sırp feodal derebeyleri Osmanlılara karşı savaşmaya devam ettilerse de Osmanlı feodal hiyerarşisine entegre edildiler. 20 Haziran 1459'da Smederevo'nun ele geçirilmesi, Orta Çağ Sırp devletinin sonunu belirtir niteliktedir.
I. Murad'ı öldüren Miloş Obiliç'in katledilmesi (Hünernâme/Nakkaş Osman)