Derlem Dilbilimi ve Çeviri: Derlem Türleri, Sorgu ve Kanıt

Kısa cevap

Derlem (corpus), belirli araştırma veya kullanım amaçlarına göre seçilmiş, belgelenmiş ve bilgisayarla sorgulanabilir metin ya da konuşma verisi koleksiyonudur. Her büyük metin klasörü iyi bir derlem değildir; metinlerin kim tarafından, ne zaman, hangi türde ve hangi ölçütle toplandığını bilmek gerekir.

Çevirmen derlemi şu sorular için kullanabilir:

• Bir terim hedef dilde gerçekten kullanılıyor mu?
• Hangi sözcükler bu terimle birlikte görülüyor?
• Seçenek hangi metin türünde ve dönemde yaygın?
• Kaynak ifadenin daha önceki çevirileri neler?
• Çevrilmiş metinler, aynı dilde yazılmış özgün metinlerden nasıl ayrılıyor?

Derlem bu sorulara veri sunar; çeviri kararını otomatik vermez. Sıklık, doğrulukla aynı şey değildir. En sık sonuç yanlış alandan, eski dönemden veya kötü hizalanmış çevirilerden gelebilir.

İlk yazıdan: kişisel notlar

Bu yazının ilk hali: Aşağıda ilk kez 2014 yılında yayımladığım metni; kendi sesi, örnekleri ve o günkü düşüncelerimle korudum. Bazı ayrıntılar zamanla değişmiş olabilir; bugünkü bilgiler ve kaynaklar hemen sonraki bölümde.

İnternetin, artan bilgisayar performansı ve dijital metin hacminin çevirmenler için getirdiği yeni kaynaklardan biri de derlemler (İngilizce’de tekil corpus, çoğul corpora).

Corpus linguistics adındaki alanın derlem temelli dilbilim şeklinde bir Türkçe karşılık bulmasını beklerken, bütünce dilbilimi olarak adlandırılmış olmasını garipsediğimi belirtmeliyim.

Tek dilli derlemler (Monolingual corpora)

Derlem en basit haliyle arama yapabildiğiniz bir metin bütünü demek. Peki bu ne anlama geliyor ve ne işe yarar? Mesela elinizde 1950 ile 2000 yılları arasında yazılmış tüm Türkçe romanların metinleri varsa, bunları bir araya getirip devasa bir metin havuzu oluşturabilirsiniz. Daha sonra bu metin havuzunu ya da derlemi bir bilgisayar programı vasıtasıyla analiz edebilirsiniz. Mesela en sık geçen kelimeleri ya da en az kullanılan kelimeleri bulabilirsiniz, ortalama cümle ya da kelime uzunluklarını hesaplayabilirisiniz veya en çok kullanılan ikilimeleri bulabilirsiniz. Yani kısaca metin üzerinde aklınıza gelebilecek türlü türlü istatistiki işlem ve analizi uygulayabilirsiniz.

Derlemler şu sıralar dil öğretiminde de kullanılmaya başlandı. Mesela İngilizce öğrenen bir öğrenci British National Corpus (BNC) sitesine gidip “a cup of coffee” mi yoksa “a cup of tea” mi İngiliz İngilizcesinde daha sık kullanılıyor öğrenebilir. Hangi kelimenin hangi kelimeyle daha çok kullanıldığını görebilir. (Bir önceki soruma cevap vereyim. İngiliz İngilzicesinde a cup of tea ifadesi daha yaygın. Ancak American National Corpus’a baktığınızda a cup of coffee’nin daha sık kullanıldığını göreceksiniz. Bu bağlamda aslında derlemler kültürel analize de imkan sağlıyor.)

İki ve ya çokdilli derlemler (Bilingual or Multilingual corpora)

Şu ana kadar bahsettiklerim tek dilli (monolingual) derlemler. Bir de iki (bilingual) ya da çok dilli (multilingual) derlemler var. Bir derlem birden fazla dil ihtiva ediyorsa iki farklı şekilde olabilir. Ya aynı metnin farklı dillere çevrilmiş halini içeren paralel (parallel) derlemler ya da aynı konuda farklı dillerden metinler içeren karşılaştırılabilir (comparable) derlemler.

Her iki tür derlem de çevirmenler için faydalı birer kaynak. Mesela diyelim elinizde Türkçeden İngilizceye doğru bir sosyal bilimler metni var. Bu metinde geçen “yapı geçerliği” ifadesine “construct validity” mi yoksa “structure validity” mi desem bilemiyorsunuz. Eğer elinizde paralel bir derlem varsa (paralel derlemi bir çeviri belleği gibi de düşünebilirsiniz), bu derlemde “yapı geçerliği” ifadesini aradığınızda bu ifadenin geçtiği tüm cümleler ve onların İngilizceye çevrilmiş halleri karşınıza gelir. Siz de yapı geçerliği ifadesinin construct validity olarak çevirldiğini görür ve onu seçersiniz.

Karşılaştırılabilir derlemleri ise yaptığınız çevirilerdeki belli ifade ya da kelime seçimlerinizin doğru olup olmadığını  ya da diğer dilde kullanım sıklığını görmek için kullanabilirsiniz.

Çeviribilim ve Derlem Çalışmaları (ya da Bütünce Dilbilimi)

Çeviribilimde derlem çalışmalarında akla gelen kişi Manchester Üniversitesinden Mona Baker. Çeviribilim kapsamında ikidilli derlemlerde incelenen bazı konular: çeviri ve orijinal metin arasındaki kelime, farklı ifade ve gramer yapılarının diller arasında nasıl aktarıldığı ya da kültürel öğelerin çevrilmesi.

Derlemler hem dilin anlaşılması hem de çeviri kalitesinin artırılıp var olan çevirilerin incelenebilmesi adına çok önemli kaynaklar. Şu an konuyla ilgili pek çok kitap makale ve eğitime erişmek mümkün. Bütünce dilbilimiyle ilk tanıştığım kitaplardan birinin yazarı ve alanın önde gelen isimlerinden Lancester Üniverstesi hocası Tony McEnery, FutureLearn sitesinde Corpus Linguistics: Method, Analysis, Interpretation isimli bir ders veriyor.

Buna ek olarak, bütünce dilbilimi ve çeviribilim çalışmalarıyla ilgili bir okuma listesi hazırladım. Aşağıdaki bağlantıları takip edip daha detaylı bilgi edinebilirsiniz.

Kaynaklar

Çevrimiçi derlemler

• British National Corpus

• Corpus of Contemporary American English

• TSCorpus (Türkçe Derlem)

Makaleler

• Corpus Translation Studies

• Using parallel corpora in translation

• Using a Specialized Corpus to Improve Translation Quality

• Corpora in Translation Classrooms

• Parallel Corpus in Translation Studies: An Intercultural Approach

• Comparable Corpora In Translation Research: Overview of Recent Analyses Using the Translational English Corpus

• Corpora in Translation Studies: revisiting Baker’s typology

• Using Corpora in Contrastive  and Translation Studies

• Use of corpora in translation studies

• Corpus Methods for Descriptive Translation Studies

• Compiling and using a parallel corpus for research in translation

• Corpora in Translation: A Slovene Perspective

• Using Corpora in Your Translation Work

• Corpus use and learning to translate

• Parallel Corpora

• CTS and Bible translation: A study in belling the cat?

Konferans

• 4th Using Corpora in Contrastive and Translation Studies Conference Lancaster University, UK – 24th to 26th July 2014

Bugün bu düşünceyi nasıl geliştiriyorum?

İlk yazıdaki görüşlerim yukarıda kalsın. Aşağıda ise aradan geçen zamanda öğrendiklerimi, yeni kaynakların kattığı ayrımları ve bugün ekleyeceğim pratik araçları paylaşıyorum.

Derlem yalnız “aranabilir metin” değildir

Bir web araması da milyonlarca metinde örnek bulur; ancak sonuçların hangi evrenden geldiği, tekrarların nasıl sayıldığı ve tür dağılımı çoğu zaman belirsizdir. Derlemin değeri yalnız büyüklüğünden değil, tasarımının bilinebilir olmasından gelir:

• Amaç: Günlük konuşma mı, akademik makale mi, hukuk metni mi?
• Örnekleme: Hangi kaynaklardan, hangi oranlarda metin seçildi?
• Zaman: Veriler hangi yıllara ait?
• Coğrafya ve çeşit: Hangi dil topluluklarını temsil ediyor?
• İşaretleme: Sözcük türü, lemma, konuşmacı veya metin türü bilgisi var mı?
• Erişim ve lisans: Veriyi hangi koşullarda sorgulayıp alıntılayabilirsiniz?

Örneğin COCA’nın resmî turu, koleksiyonun Amerikan İngilizcesinde farklı türlere ayrılmış metinleri ve dönemsel karşılaştırmaları içerdiğini açıklar. Spoken BNC2014 ise 2012–2016 arasında kaydedilmiş gündelik, gayriresmî Britanya İngilizcesi konuşmalarına odaklanır. Bu iki kaynak aynı soruya farklı veri evrenlerinden cevap verebilir; bu bir çelişki olmak zorunda değildir.

Çeviride kullanılan başlıca derlem türleri

Tür	İçerik	Çeviride temel kullanım	Ana risk
Tek dilli	Tek dilde özgün veya karışık metinler	Hedef dil kullanımı, eşdizim, kalıp ve tür kontrolü	Aranan alanı temsil etmemesi
Uzmanlık derlemi	Belirli alan veya türe ait metinler	Terminoloji ve alana özgü ifade	Küçük veya dar örneklem
Paralel	Kaynak metinler ve bunların bir ya da çok dilde çevirileri	Çeviri karşılıkları ve çeviri tercihleri	Hizalama hatası, çeviri yönünün belirsizliği
Karşılaştırılabilir	Benzer ölçütlerle kurulmuş, birbirinin çevirisi olmayan koleksiyonlar	Diller veya özgün/çevrilmiş metinler arasında kullanım karşılaştırması	“Benzer” alt derlemlerin gerçekte eşdeğer olmaması
Tarihsel / artzamanlı	Birden fazla döneme ait veriler	Terim ve kalıp değişimini izleme	Güncel metin için eski kullanımı seçme

Zanettin’in açıklamasında paralel derlem, çevrilmiş metinleri kaynak metinleriyle; karşılaştırılabilir derlem ise benzer ölçütlerle oluşturulmuş fakat birbirinin çevirisi olmayan koleksiyonları ilişkilendirir. Bu ayrım araştırma sorusunu değiştirir.

Paralel derlem ile çeviri belleği aynı şey mi?

Hayır. İkisinde de kaynak-hedef metin eşleşmeleri bulunabilir, fakat amaçları ve yapıları farklıdır.

Paralel derlem	Çeviri belleği
Araştırma veya dil incelemesi için tasarlanabilir	Üretim sürecinde önceki çeviri birimlerini yeniden kullanmak için tasarlanır
Meta veri, örnekleme ve karşılaştırma önemlidir	Proje, müşteri ve segment eşleşmesi ön plandadır
Birden çok çevirmeni, türü ve dönemi kapsayabilir	Çoğu zaman kurumun veya çevirmenin geçmiş işlerini kapsar
Sözcük, kalıp ve dağılım sorguları sunabilir	Benzerlik oranıyla segment önerir

Bir çeviri belleği araştırma için derleme dönüştürülebilir; bir paralel derlem de çevirmen için örnek sunabilir. Ancak bu işlevsel örtüşme kavramları eş anlamlı yapmaz.

Temel sorgu türleri

KWIC / concordance

Key Word in Context, aranan ifadeyi çevresindeki kısa bağlamlarla alt alta gösterir. Tek bir örneğe güvenmek yerine tekrar eden dil kalıplarını görmeye yarar.

Eşdizim (collocation)

Bir kelimenin belirli pencere içinde beklenenden sık birlikte görüldüğü kelimeleri inceler. Ham sıklık çok yaygın sözcükleri öne çıkarabilir; association ölçüleri daha özgül bağları gösterebilir. COCA eşdizim yardımında frekans ve Mutual Information gibi ölçülerin farklı sonuçlar verebildiği açıklanır. Tek skoru “doğallık puanı” sanmayın; concordance satırlarını okuyun.

Sıklık ve dağılım

Bir seçenek toplamda sık olabilir ama yalnız tek kaynakta yüzlerce kez tekrarlanmış olabilir. Toplam sayının yanında farklı metinlere, yıllara ve türlere dağılımını kontrol edin.

Anahtar sözcük ve karşılaştırma

Bir alt derlemde diğerine göre orantısız görülen sözcükleri bulur. Çevrilmiş ve özgün metinleri veya iki uzmanlık alanını karşılaştırırken yararlıdır; sonuç, derlemlerin karşılaştırılabilirliği kadar güçlüdür.

Çeviri kararında adım adım kullanım

Örnek sorun: Bir sosyal bilimler metnindeki yapı geçerliği için construct validity mi, structural validity mi seçilmeli?

1. Kavramı kaynak dilde doğrulayın

Terimin alan içindeki tanımını ve yakın kavramlarını bulun. Yalnız sözlük eşleştirmesi, iki terimin aynı yöntemi adlandırdığını göstermez.

2. Uygun derlemi seçin

Genel konuşma derlemi psikometri terimi için zayıf kaynaktır. Psikoloji, eğitim ölçme veya yöntem makalelerinden oluşan uzmanlık koleksiyonu daha uygundur. Tarih, tür ve dil çeşidini kaydedin.

3. İki adayı da sorgulayın

Yalnız sonuç sayısına bakmayın. KWIC satırlarında adayın hangi kavramla, fiillerle ve yöntemlerle birlikte kullanıldığını inceleyin. Örneğin ölçme modelleri ve validity türleriyle kurduğu ilişkiler, yüzeysel bir sayıdan daha açıklayıcıdır.

4. Paralel örnekleri kontrol edin

Güvenilir, alan eşleşmeli bir paralel derlemde kaynak terimin karşılıklarını arayın. OPUS çok sayıda açık paralel koleksiyona erişim verir; fakat alt koleksiyonlar hukuk, altyazı, yazılım veya web verisi gibi çok farklı alanlardan gelir. OPUS’ta görünmek, her segmentin uzman çevirisi veya her bağlam için uygun olduğu garantisi değildir.

5. Bağımsız hedef dil kaynaklarıyla üçgenleyin

Terimi standart, yöntem kitabı, alan dergisi veya meslek kuruluşu kaynağında doğrulayın. Paralel örnek önceki bir çevirmenin tercihini gösterir; kavramsal doğruluğu tek başına kanıtlamaz.

6. Kararı belgeleyin

Terminoloji kaydına şunları yazın:

• seçilen karşılık ve tanım,
• alan ve hedef kitle,
• kullanılan derlem ve sorgu tarihi,
• birkaç temsilî bağlam,
• reddedilen seçenek ve gerekçe,
• güven düzeyi ve yeniden inceleme koşulu.

Bu örneğin amacı construct validity sonucunu yöntemsiz biçimde ilan etmek değil, kararın nasıl denetlenebilir hâle getirileceğini göstermektir.

Derlem sonucunu nasıl okumamalısınız?

“En sık olan doğrudur”

Sıklık kullanım hakkında kanıttır; doğruluk, terminolojik eşdeğerlik veya üslup uygunluğu hakkında tek başına bir hüküm değildir. Çok sık görülen bir kalıp hedef metnin türüne uymayabilir.

“Sıfır sonuç, ifade yanlıştır”

Derlem küçük, eski veya yanlış bir alanda olabilir. Yazım varyantı, çekim, lemma ya da farklı kelime sırası sorgulanmamış olabilir. Sıfır sonuç, teknik olarak “bu sorguyla bu koleksiyonda örnek bulamadım” demektir.

“Milyarlarca kelime her soruyu çözer”

Büyüklük temsiliyeti garanti etmez. Aynı metnin kopyaları, makine çevirileri veya tek bir web alanının ağırlığı sayıları çarpıtabilir.

“Paralel satır eşdeğerliği kanıtlar”

Cümleler yanlış hizalanmış olabilir; çeviri serbest, hatalı veya başka bir dilden çevrilmiş olabilir. Çeviri yönünü ve belgenin kaynağını kontrol edin.

“Derlem tarafsızdır”

Derlemi oluşturanların seçimleri, telif nedeniyle erişilebilen metinler ve işaretleme araçlarının hataları sonucu şekillendirir. Baker’ın kurucu çalışması, derlem yöntemlerinin çeviri metinlerini sistematik inceleme potansiyelini açmıştır; sistematik olmak, tasarımdan bağımsız olmak değildir.

Başlangıç için güncel kaynaklar

• COCA: Çağdaş Amerikan İngilizcesinde tür, dönem, KWIC ve eşdizim incelemesi. Erişim özellikleri hesap türüne göre değişebilir.
• BNC2014: Çağdaş Britanya İngilizcesinin konuşma ve yazı bileşenleri. Spoken BNC2014 gündelik özel konuşmalara odaklandığı için her resmî veya akademik bağlamı temsil etmez; lisans koşullarını okuyun.
• OPUS: Çok dilli paralel koleksiyon envanteri. Alt derlemi alan, kaynak, lisans ve kalite bakımından ayrı değerlendirin.
• Kendi uzmanlık derleminiz: Hedef kurumun veya alanın güvenilir özgün metinlerini izin ve telif koşullarına uyarak toplayın; seçim ölçütlerini kaydedin.

Araç seçerken “en büyük derlem hangisi?” yerine “bu derlem benim hedef metnimin dilini ne ölçüde temsil ediyor?” diye sorun.

Hızlı kontrol listesi

• Araştırma veya çeviri sorumu tek cümlede tanımladım mı?
• Derlemin türü, dönemi, alanı ve dil çeşidi hedef metne uyuyor mu?
• Sonuç sayısı yanında KWIC satırlarını ve metin dağılımını okudum mu?
• Çekim, yazım ve kelime sırası varyantlarını sorguladım mı?
• Paralel veride çeviri yönünü ve hizalamayı kontrol ettim mi?
• Sonucu bağımsız bir alan kaynağıyla doğruladım mı?
• Sıklığı doğruluk veya nedensellik diye yorumlamadım mı?
• Kullandığım veri ve alıntı için lisans koşullarını kontrol ettim mi?
• Kararımı daha sonra yeniden üretecek kadar sorgu bilgisi kaydettim mi?

Derlem kullanımı, çevirmenin kararını ortadan kaldırmaz. İyi kullanıldığında sezgiyi görünür örneklerle sınar, seçenekleri çoğaltır ve gerekçeyi denetlenebilir hâle getirir.

---