Author :
Abstract
Bu çalışma, Latin harfleriyle yazılmış tarihî Türkçe metinlerin günümüz Türkçesine aktarılmasında yapay zekâ (YZ) araçlarının ne oranda başarılı olduğunu, örnek metinle sınayarak bunların güçlü ve olumsuz yönlerini tespit etmek amacıyla yapılmıştır. Nitel yöntemin kullanıldığı çalışmanın önemli sınırlılığı bulguların ve değerlendirmenin çalışma tarihi için geçerli olmasıdır. Açık erişimli Türkçe büyük dil modellerinin -şimdilik- olmaması da diğer bir kısıttır. Çalışmada çok bilinen YZ araçlarının güçlü yönleri ve olumsuzlukları da bir tabloda özetlenmiştir. Araştırmada örnek olarak Eski Anadolu Türkçesiyle yazılmış Âdâb-ı Makâl (Konuşma Adabı) adlı eserden seçilen 220 kelimelik kısa bir metin kullanılmıştır. Onar gün arayla aynı uygun istem girilerek çok bilinen YZ araçlarından bu metnin günümüz Türkçesine aktarılması istenmiştir. Elde edilen çıktılar; yapı, kelime tercihi, söz dizimi, dinî terminoloji, anlam sadakati ile ekleme ve eksiltme ölçütleri bakımından karşılaştırılmıştır. Bulgular iki bağımsız alan uzmanının değerlendirmeleriyle de desteklenmiştir. Buna göre YZ araçları Latin harfli tarihî metinleri aktarmada kabul edilebilir çıktılar üretebilmektedir. Fakat dil yapısı, söz varlığı ve yazım özellikleri nedeniyle bağlamın ve doğruluğun korunmasında bazı zorluklarla karşılaşıldığını ortaya koymaktadır. Değerlendirme sonuçlarına göre Claude, uzun metin analizindeki başarısı, akademik güvenilirliği ve bağlamı koruma kapasitesiyle bu iş için de kullanılabilecek en uygun araç olarak öne çıkmaktadır. Perplexity ise modern okuyucuya yönelik daha serbest aktarımlar yapmaktadır. Üçüncü bir seçenek olarak da ChatGPT tercih edilebilir. Tarihî metinler için özel veri setleriyle de eğitilecek Türkçe büyük dil modelleri, açık erişime sunulduğunda bağlamın ve anlamın korunduğu aktarımları yaptırmak mümkün olabilecektir.
Keywords
Abstract
This study aims to evaluate the extent to which artificial intelligence (AI) tools are capable of translating historical Turkish texts written in the Latin alphabet into Modern Turkish by testing their performance on a sample text and identifying their strengths and limitations. This study employs a qualitative methodology, and its findings and evaluations are valid only as of the research date. The current lack of large openly accessible Turkish language models constitutes an additional constraint. The study also presents a comparative overview of the strengths and weaknesses of widely used AI tools in a summary table. The sample text used in the research is a 220-word excerpt selected from Âdâb-ı Makâl (Etiquette of Speech), a work written in Old Anatolian Turkish. The text was submitted to a well-known AI tool every ten days using the same prompt, with the request to translate it into modern Turkish. The following criteria were used to analyze the resulting outputs: structural integrity, lexical preferences, syntax, religious terminology, semantic fidelity, and instances of addition or omission. The findings were further corroborated by two independent domain experts’ assessments. The results indicate that AI tools can produce acceptable outputs when translating historical Latin texts. However, they encounter certain difficulties in preserving contextual accuracy and semantic precision due to archaic linguistic structures, specialized vocabulary, and orthographic features. According to the evaluation results, Claude emerges as the most suitable tool for this purpose, distinguished by its performance in long-text analysis, academic reliability, and capacity for contextual preservation. However, perplexity tends to produce more freely adapted translations oriented toward the modern reader. ChatGPT may be considered a viable third alternative. Once Turkish large language models—trained on specialized datasets tailored to historical texts—are made openly accessible, translations are expected to maintain consistent contextual and semantic fidelity.
