ACTA LINGUISTICA LITHUANICA

LI (2004), 1–14

Posibilidades de investigación de la morfología de (1653) mediante una base de datos relacional

DALIA JAKULYTĖ

Universidad de Klaipėda

El artículo presenta la base de datos relacional creada para investigar la morfología de los escritos lituanos antiguos. Se elaboró un modelo lógico de datos y se implementó en el sistema de gestión de bases de datos (SGBD) Microsoft Access. Se introdujeron en la base de datos todas las palabras de dos partes de la Knyga Nobažnystės. Se creó un mecanismo para seleccionar datos morfológicos (flexivos), de modo que ahora es posible seleccionar las palabras por cualquier propiedad asignada o conjunto de propiedades. Esta base de datos sirve como herramienta para ordenar, seleccionar y corregir datos, así como para almacenar textos y medios de indexación. Permite al investigador abordar diversos problemas lingüísticos, como la alternancia de temas nominales, la autoría de los textos, etc., de manera eficiente, rápida y precisa.

0. INTRODUCCIÓN

Uno de los mayores problemas a los que se enfrentan los lingüistas que estudian los escritos antiguos es la selección del material. Las principales fuentes de material son los propios textos (por lo general, fotocopias de libros), los diccionarios y los registros de palabras. Los datos se transcriben a partir de estas fuentes (a mano o por ordenador), se elaboran fichas en papel y estas se clasifican y ordenan según determinados criterios. Seleccionar material de un fichero de este tipo es una tarea larga y bastante compleja: se revisa todo el fichero, se seleccionan las fichas necesarias, se clasifican, etc.; una vez terminado el trabajo, las fichas seleccionadas deben devolverse a su lugar en el fichero general, pues, de lo contrario, este dejará de ser útil.

Las tecnologías informáticas ayudan a resolver estos problemas. Para la investigación lexicográfica se crean corpus informáticos, bases de datos de escritos antiguos, etc.

Una de las características esenciales de los corpus informáticos es la posibilidad de realizar un análisis automático del texto, por ejemplo, generar concordancias automáticamente, es decir, mostrar la palabra buscada en un contexto mínimo. Para el análisis automático del lenguaje, los textos deben estar etiquetados, de modo que el programa de concordancias busque unidades lingüísticas no solo según rasgos formales, sino también gramaticales. (Marcinkevičienė 1997). Sin embargo, solo para la lengua normativa es posible crear y aplicar programas automáticos de reconocimiento de formas gramaticales del lenguaje o similares, mientras que los rasgos gramaticales de los escritos antiguos deben etiquetarse manualmente. Por ejemplo, el corpus de la lengua lituana de 100 millones de palabras preparado en el Centro de Lingüística Computacional de la Facultad de Humanidades de la Universidad Vytautas Magnus (donelaitis.vdu.lt/tekstynas) está formado por publicaciones del período de independencia, seleccionadas de tal manera que cuanto más

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… reflejara el lituano escrito actual. El sistema de búsqueda del corpus permite buscar una palabra, consultar información estadística sobre la palabra seleccionada, buscar una forma gramatical concreta de la palabra (p. ej., nepriklausomybės) o todas las formas de la palabra utilizando el símbolo «*» (nepriklausomyb*). El Instituto de Matemáticas e Informática de la Universidad de Letonia también ha puesto en línea textos de monumentos escritos antiguos de los siglos XVI–XVIII con opciones de búsqueda similares (se puede buscar una palabra concreta o una parte de ella mediante el símbolo «%»), así como archivos del diccionario de frecuencias de formas de palabras y de su índice (www.ailab.lv/senie). En el Instituto de la Lengua Lituana también se realiza un trabajo similar: se mecanografían o digitalizan textos antiguos y se elaboran índices de formas de palabras. Estos se confeccionan de manera semimanual, es decir, el ordenador, mediante un programa especial, únicamente ordena alfabéticamente las formas de las palabras, indica su ubicación en el texto y proporciona el contexto. La información textual, así como el significado gramatical y léxico de cada forma concreta, se introduce a mano (Ambrazas 1998).

Para estudiar la morfología de los textos antiguos se utilizan tradicionalmente fichas del mismo tipo que las empleadas para los diccionarios, aunque el mecanismo para utilizarlas es distinto: por ejemplo, se ordenan no solo por lemas, sino también por otros rasgos (categoría gramatical, morfemas, formación de palabras, forma, etc.). Por consiguiente, también deben adaptarse la estructura de la base de datos informática y las posibilidades de selección de materiales.

La idea de crear una base de datos morfológicos de textos antiguos surgió al proseguir las investigaciones de Knygos Nobažnystės¹ iniciadas por Antanas Jakulis. Hasta 2004, año en que apareció la edición facsimilar de Knygos Nobažnystės (Pociūtė, ed., 2004), los lingüistas lituanos solo tenían acceso a un microfilme realizado en 1968 (conservado en la Biblioteca Central de la Academia de Ciencias). El Centro de Estudios Bálticos de la Universidad de Klaipėda contaba con fotocopias de Knygos Nobažnystės (Sumos evangelijų ir Maldų Krikščioniškų) hechas por A. Jakulis ese mismo año; la biblioteca de la Facultad de Artes, por su parte, disponía de copias xerográficas del himnario. A partir de ellas, A. Jakulis elaboró un registro léxico de Knygos Nobažnystės, del que solo se publicó una parte: el léxico de Sumos evangelijų (Jakulis 1995). Para este registro léxico se preparó un fichero en papel de todo el léxico; es decir, las palabras se anotaron en fichas separadas, con indicación de sus formas principales, significado y forma gramatical (fig. 1); luego, las fichas se agruparon por formas principales y se ordenaron alfabéticamente. Sin embargo, al seguir investigando la lengua de Knygos Nobažnystės, el compilador utilizó el fichero y reordenó las fichas siguiendo un criterio que solo él conocía. En esencia, había que volver a confeccionarlo, pero se quería que resultara adecuado para reutilizarlo muchas veces. Así pues, se decidió crear un fichero electrónico —una base de datos— donde se recopilaran, ordenaran o filtraran diversos datos morfológicos, léxicos, semánticos, etc., y que sirviera como herramienta para quienes investigan la morfología de los textos antiguos.

La creación de una base de datos de este tipo consta de dos etapas principales: diseño e implementación. En la etapa de diseño se determina qué tipo de datos necesita quien investiga la morfología de los textos antiguos, se definen las características de esos datos y sus relaciones, y se prevén las preguntas a las que debe responder la base de datos que se va a crear. El resultado de esta etapa es una estructura lógica de datos. Esta se describe en la sección 2.1 de este artículo. En segundo…

¹ Plačiau apie Knygą Nobažnystės ir jos istoriją žr. Dainoros Pociūtės (2004), Inges Lukšaitės (2001), Zigmo Zinkevičiaus (1988: 213–223), Juozo Tumelio (1967, 1968) ir kt. darbuose.

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Esta etapa —la implementación de la estructura de datos diseñada en uno de los sistemas de gestión de bases de datos— se describe en la sección 2.2. La base de datos morfológicos de textos antiguos, una vez creada e implementada, puede utilizarse para la investigación; es decir, tras cargar los datos y marcar los rasgos necesarios, estos pueden seleccionarse, gestionarse y ordenarse según se desee. La segunda sección del artículo describe la aplicación de la base de datos de morfología de textos antiguos creada al estudio morfológico de una fuente concreta: Knygos nob ažnystės.

1. CREACIÓN DE UNA BASE DE DATOS DE MORFOLOGÍA DE TEXTOS ANTIGUOS

1.1. Estructura lógica de datos

Los elementos principales del fichero del registro léxico son las formas de las palabras que aparecen en el texto (en adelante, cada forma de palabra, es decir, cada aparición de cualquier lema, se denominará «palabra»). Una ficha corresponde a una palabra y sus rasgos (atributos) (véase la fig. 1).

FIG. 1. FICHA DEL FICHERO LÉXICO DE KNYGOS NOBAŽNYSTĖS

Cada palabra es única. Aunque una misma palabra se utilice varias veces con idéntica forma y significado, cada aparición se encontrará en otro lugar y en otro contexto; si las fichas estuvieran numeradas, las mismas formas de palabra tendrían números distintos.

Por tanto, el elemento principal de la base de datos también debe ser palabra, con un número único. Sus atributos son la forma, la fuente, las formas principales, el significado, etc. Algunos atributos (p. ej., la categoría gramatical o el paradigma) son comunes a todo el lema. Para definir los atributos del lema se crea el elemento «Lema», vinculado al elemento «Palabra» mediante una relación de «uno a muchos»; es decir, un registro de «Lema» puede corresponder a varios registros de «Palabra». La estructura lógica generalizada de los datos para la morfología de textos antiguos se muestra en la fig. 2.

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FIG. 2. ESTRUCTURA LÓGICA DE LOS DATOS²

La especificidad de los datos morfológicos, los elementos previstos, sus atributos y las relaciones entre ellos se describen con más detalle en el artículo sobre la creación de la base de datos morfológica de Knygos nobanžystės (Jakulytė 2001).

1.2. Implementación de la base de datos morfológica

La base de datos es el equivalente electrónico del fichero. Para procesar, consultar, seleccionar e imprimir los datos acumulados, así como introducir datos nuevos, se utiliza un software especializado: los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD). Actualmente, los sistemas relacionales de gestión de bases de datos son los más utilizados (p. ej., Visual

² En una base de datos, el elemento de información almacenado —la entidad— se representa mediante un rectángulo en la estructura lógica de datos. En la parte superior se indica el nombre de la entidad y, en la parte inferior, se enumeran sus propiedades (atributos). La relación «uno a muchos» se representa mediante una línea ramificada.

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FoxPro, dBase, Paradox, entre otros). El paquete de programas Microsoft Office incluye el SGBD MS Access, que reúne todas las características propias de los SGBD relacionales y se integra bien con los demás programas del paquete. Los datos se almacenan en tablas. Cada fila de la tabla principal constituye un registro independiente (el elemento principal y sus atributos). Las listas de elementos (atributos) repetidos se guardan en tablas auxiliares. Los elementos se introducen en la tabla principal, mientras que los atributos se seleccionan de las tablas auxiliares. Al relacionar las tablas, es posible realizar diversas consultas que permiten seleccionar información de una o varias tablas (es decir, seleccionar las fichas necesarias del fichero y organizarlas en el orden deseado).

La base de datos morfológica de los escritos antiguos se implementó, a partir de la estructura lógica de datos elaborada, mediante el SGBD Microsoft Access 2003. Se crearon aquí dos tablas principales: «Palabras» (para las formas de las palabras) y «Formas principales» (para los lemas)³. Las tablas auxiliares contienen listas de atributos. Todas las tablas auxiliares están relacionadas con las principales mediante una relación «uno a muchos». Las tablas de la base de datos morfológica de los escritos antiguos y las relaciones entre ellas se muestran en la fig. 3.

FIG. 3. ESQUEMA DE LAS TABLAS DE LA BASE DE DATOS Y DE SUS RELACIONES EN EL SGBD MS ACCESS

³ Por ahora se han dejado aquí los nombres originales de las tablas. Probablemente no se cambiarán: cambiarles el nombre es bastante complicado y, por lo general, el usuario no lo ve.

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Algunas tablas auxiliares ya están rellenadas, mientras que otras se adaptan a cada monumento escrito. Las que están rellenadas son las tablas de categorías gramaticales (representadas a la izquierda de la fig. 3). Cada una consta de varias columnas: identificador, nombre(s) del atributo y observaciones. En la tabla principal solo se introduce el identificador procedente de la tabla auxiliar, pero para seleccionar datos se pueden utilizar los datos de cualquier columna; por ello, para comodidad de los usuarios, algunos atributos se definen tanto con términos lituanos como internacionales (cf. la lista de categorías de caso de la tabla 1). Las tablas de «Contexto», «Capítulo», «Texto» y «Autores» se adaptan a cada monumento escrito. Las tablas de «Formas principales» (lemas) y «Significados» están vacías al principio, pero se pueden importar datos de una base de datos creada para otro monumento escrito.

TABLA 1. LISTA DE ATRIBUTOS DE LA CATEGORÍA DE CASO

Categoría de caso

ID Caso En latín Observaciones

0 -

1 nominativo N. Nominativo

2 genitivo G. Genitivo

3 dativo D. Dativo

4 acusativo A. Acusativo

5 instrumental I. Instrumental

6 inesivo In. Inesivo

7 ilativo Il. Ilativo

8 adesivo Ad. Adesivo

9 alativo Al. Alativo

10 vocativo V. Vocativo

21 genitivo posesivo G. poses. Genitivo posesivo

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2. APLICACIÓN DE LA BASE DE DATOS A LOS ESTUDIOS MORFOLÓGICOS DE KNYGOS NOBAŽNYSTĖS

2.1. Introducción de datos

Antes de introducir los datos morfológicos de un monumento escrito concreto, se adapta la base de datos. Por ejemplo, al estudiar la lengua de KN hay que tener en cuenta la estructura y la autoría del texto (véase con más detalle Jakulis 1982, 1984). Las distintas partes del libro fueron preparadas o traducidas por autores diferentes, por lo que en la tabla «Texto» se consignan los tipos de texto (evangelio, sermón, oración, himno...), y en la tabla «Autores», los autores conocidos de KN. También se completa la tabla «Capítulo», en la que se consignan todos los capítulos de KN (véase la fig. 6).

La introducción de datos comienza con la recopilación del texto. El texto recopilado se carga por líneas en una tabla y se asignan números de identificación a las líneas. Después, el texto se divide en palabras, se les asignan números de identificación y se indican los ID de las líneas, del texto y del capítulo, así como los números de página y de línea del original. Todas estas operaciones se realizaron automáticamente mediante macros del editor de texto Microsoft Word creadas por la autora. Puesto que en este texto los límites entre palabras a menudo no coinciden con los espacios, la tabla elaborada se revisa y corrige. Las tablas revisadas se cargan en las tablas correspondientes de la base de datos morfológica: «Contexto» (renombrada «KNtekstas») y «Palabras».

Los ID de los demás rasgos (género, número, caso, tiempo, etc.) se introducen manualmente en la tabla «Palabras» de la base de datos. Para facilitar la introducción, los ID son números que corresponden a la posición de cada categoría en una lista; así, por ejemplo, para indicar la forma de la palabra Kryžtaus (masculino, singular, genitivo), basta con escribir «1», «1», «2» en las columnas correspondientes (compárese con la fig. 4).

FIG. 4. FRAGMENTO DE LA TABLA «PALABRAS». INDICACIÓN DE LA FORMA

Antes de indicar las formas principales, se crea el registro correspondiente en la tabla «Formas principales»; después, se introduce en la columna «Formas principales» de la tabla «Palabras» o se selecciona de una lista desplegable (fig. 5).

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FIG. 5. FRAGMENTO DE LA TABLA «PALABRAS». INDICACIÓN DE LAS FORMAS PRINCIPALES

Actualmente se han introducido en la base de datos las palabras de SE, Pas, MKr y K, y se han etiquetado aquellos rasgos que no requieren investigación adicional o que ya han sido estudiados. Así, por ejemplo, siguiendo la hipótesis de Antanas Jakulis (Jakulis 1982), se ha etiquetado la autoría de las partes de SE, mientras que en la tabla «Formas principales» solo se han introducido el identificador, el lema, las formas principales hipotéticas y el ID de la categoría gramatical. Las formas principales pueden corregirse y los demás rasgos indicarse posteriormente, tras revisar todas las formas de la palabra (véase el apartado 3.2).

No se indican todos los rasgos por varias razones:

– Para seleccionar el material destinado a los estudios morfológicos basta con los rasgos indicados (lugar, forma y formas principales); muchos rasgos están previstos para otros estudios, por ejemplo, de lexicología o semántica.

– Algunos rasgos solo son necesarios para unos pocos investigadores (por ejemplo, la derivación, la palabra base y otros aspectos interesan únicamente a los especialistas en formación de palabras); además, algunos deberían ser indicados por el especialista correspondiente (por ejemplo, el significado, por un lexicólogo), etc.

– Muchos rasgos son discutibles o dudosos, y algunos dependen del punto de partida de la investigación: por ejemplo, ¿debe considerarse la palabra kalnas una palabra simple o una derivada con sufijo, es decir, la relaciona el hablante con kilti, kelti o no? ¿Y delnas? La forma de indicar la raíz —tal como aparece (kal-) o con el grado vocálico de la base (kel-)— también depende de las necesidades del investigador: por ejemplo, de si quiere extraer las palabras con a en la raíz o todas las derivaciones de una raíz determinada⁴.

– A menudo también es difícil determinar el tipo de declinación (que se indica en la tabla «Formas principales»), ya que en Knygoje Nobžny5tės abundan las formas variables, por ejemplo: bjauras / bjaurus, garba / garbė, etc. En cada caso de este tipo es necesario primero realizar un estudio cuidadoso y determinar a qué se debe esa variación (quizá la determine la semántica, quizá distintos autores empleen formas diferentes, etc.).

– Al parecer, debería haber menos problemas para indicar el tema de una forma concreta (en la tabla «Palabras»), pero también aquí surgen dudas: si ausis tiene tema en i, ausiai tema en io y ausų tema consonántico, ¿qué tema tiene ausį?

Por ello, se deja que sea el propio investigador quien introduzca esos rasgos. Para ello resulta práctico utilizar los distintos modos de visualización del material de la DBMS.

⁴ En efecto, para ello se han previsto dos campos: «Raíz» y «Raíz base».

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2.2. Revisión, clasificación y corrección del material

El material puede revisarse directamente en las tablas auxiliares vinculadas a la principal. En la tabla «Capítulos» podemos consultar el texto completo de cada capítulo (fig. 6).

FIG. 6. FRAGMENTO DE LA TABLA «CAPÍTULOS». CONSULTA DEL CONTENIDO DEL CAPÍTULO 13

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FIG. 8. CONSULTA DE DATOS EN LA TABLA «FORMAS PRINCIPALES»

Además, todos los datos pueden ordenarse por cualquier atributo en orden ascendente o descendente, así como buscarse y filtrarse.

2.3. Selección de datos

Para seleccionar el material, el SGBD Microsoft Access dispone de consultas especiales (Query). Aquí el material (por ejemplo, las palabras) se selecciona según cualquier atributo o conjunto de atributos. Para comodidad del usuario, se crean formularios en los que se introducen los criterios de selección deseados. La autora ha creado un formulario de este tipo para seleccionar datos morfológicos (flexivos) (fig. 9), así como formularios para seleccionar datos léxicos y de formación de palabras, entre otros.

FIG. 9. FORMULARIO DE CONSULTA PARA LA SELECCIÓN DE DATOS FLEXIVOS

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En el formulario creado se introducen los parámetros necesarios (sus listas se presentan en la parte inferior del formulario). Por ejemplo, para seleccionar las formas del presente de los verbos del tipo mokyti, moko, mokė, escribimos «511» en el campo «Tipo de conjugación» y «1» en «Tiempo». Al hacer clic en el botón «Seleccionar», se mostrará el siguiente resultado:

TABLA 2. RESULTADO DE LA SELECCIÓN DE LAS FORMAS DEL PRESENTE DE LOS VERBOS DEL TIPO MOKYTI, MOKO, MOKĖ

Lizdas Pagrindinės formos Žodis Forma Kontekstas Autorius Skyrius pildyti išpildyti, -pildo/-pildžia, -pildė įpildžia ties.es.3 204623 1 S14 laikyti užlaikyti, -laiko, -laikė vžiláyka sangr.ties.es.3 204224 1 S13 valgyti valgyti, valgo, valgė valgį ties.es.3 205703 1 S17 sakyti sakyti, sako, sakė fakote ties.es.dgs.2 206213 1 S18 klausyti klausyti, klauso, klausė klaufa ties.es.3 204727 1 S14 mokyti mokyti, moko, mokė mokia ties.es.3 200821 1 S02.....

Al observar que las formas del presente aparecen tanto con tema en o como con tema en ia, refinamos la selección indicando que se elijan únicamente las formas con tema en ia (tema: 2). Se obtiene el siguiente resultado:

TABLA 3. RESULTADO DE LA SELECCIÓN DE LAS FORMAS CON TEMA EN IA DE LOS VERBOS DEL TIPO MOKYTI, MOKO/MOKIA, MOKĖ

Lema Formas principales Palabra Forma Contexto Autor Sección rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžiame presente.ind.pl.1 223129 1 S57 pildyti išpildyti, -pildo/-pildžia, -pildė įpildžia presente.ind.3 204623 1 S14 rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžia presente.ind.3 201219 1 S03 mokyti mokyti, moko, mokė mokia presente.ind.3 200821 1 S02 mokyti mokyti, moko, mokė mokia presente.ind.3 200219 1 S01 mokyti mokyti, moko, mokė mokia presente.ind.3 221313 2 S53

La selección puede precisarse aún más; por ejemplo, se pueden seleccionar todas las formas del presente de cada uno de estos verbos:

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TABLA 4. FORMAS DEL PRESENTE DEL VERBO IŠPILDYTI

RESULTADO DE LA SELECCIÓN

Lema

Formas principales

Palabra

Forma

Contexto

Autor

Sección

pildyti

completar, -completa/-completaría, -completó

completaría

presente indicativo, 3.ª persona

204623

1

S14

completar

completar, -completa/-completaría, -completó

completa

presente indicativo, 3.ª persona

304612

2

M36

Al realizar la selección de manera sistemática, estrechando el rango de datos y afinando los criterios, se puede reunir material para resolver cualquier cuestión concreta; por ejemplo, ya a partir de los datos presentados en la tabla 3 se puede concluir que las formas de los verbos de este tipo con el tema iš tienden a ser utilizadas más por el primero, es decir, el autor de los primeros y los últimos sermones.

CONCLUSIONES

El uso adecuado de las herramientas de las tecnologías de la información permite reducir considerablemente el tiempo que dedican los investigadores de escritos antiguos. La base de datos de morfología de escritos antiguos creada por las autoras permite resolver de forma rápida y precisa diversos problemas lingüísticos (por ejemplo, la mezcla de temas nominales, la autoría de un texto, etc.). El único proceso que lleva tiempo es la introducción de los datos; su selección y clasificación se realizan en unos segundos, y los datos se guardan y permanecen inalterados. Las herramientas de búsqueda, selección, clasificación, edición y generación de informes del DBMS constituyen un nuevo arsenal metodológico para el investigador de la morfología, mientras que el modelo lógico elaborado permite estudiar la lengua de manera integral y sistemática. No menos importante es que los datos pueden cargarse en la base de datos morfológica creada desde otras fuentes y también pueden convertirse fácilmente a otros formatos (por ejemplo, al Diccionario histórico de la lengua lituana que se está elaborando en el Instituto de la Lengua Lituana).

La base de datos de morfología puede utilizarse no solo para estudiar la morfología, sino también para almacenar datos y presentarlos de diversas formas a usuarios con distintas necesidades. Por ejemplo, se puede crear un formulario para teólogos o estudiosos de la literatura que muestre el texto legible, explique las palabras incomprensibles y prevea espacios para escribir comentarios.

La base de datos morfológica de Knygos nobanžystės es una herramienta para estudiar la morfología, un paso intermedio en el que se recopilarán los resultados de las investigaciones actuales y futuras sobre este libro. Una base de datos de este tipo solo puede publicarse una vez introducidos todos los datos (o una parte de los datos imprescindibles), pero no es el trabajo de una sola persona. Como herramienta para estudiar la morfología de Knygos nobanžystės, puede utilizarse también en la actualidad (está disponible en línea en www.ik.ku.lt/~jakulyte/apie.htm).

ABREVIATURAS

DBMS – Sistema de gestión de bases de datos.

ID – Identificador, nombre único de un elemento de la base de datos.

Knygos nobažnystės duomenų bazė

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K – catecismo, último capítulo de MKr («KATECHIZMAS ABA TRVMPAS PAMOKSLAS Wieros Krikščionißkos del waykialu mažu.»).

KN – Knyga nobažnystės („KNIGA Nobazniftes Krikščionißzkos/ Ant gá r bos Diewuy TRAYCEY Szwentoy Wienatijam: Ant wartoi má Bažniczoms dides Kunigiftes Lietuvos ißduotá. KIEDAYNISE, DRVKAWOIA, IOCHIMAS IVRGIS RHETAS, Meatu Poná, 1653.“).

MKr – Maldos Krikščioniškos («MALDOS KRIKSČIONIŠKOS, Wifokiam meatu ir reykalams bendriems prigulinčios: Ant garbos Diewa Traycey Szwentoy wiena Tewá, Sunaus, ir Dwasios S. O del naudos Bažniczios io, ant ßwieta ißzlayftos <…> KIEDAYNISE, SPAUDE, JOCHIMAS JURGIS RHETAS, Meatu Poná, 1653.»). Tercera parte de KN, 58 oraciones y el catecismo (véase K).

Pas – Pasija, último capítulo de SE («PASSYA ABA HISTORYA Apie kančia ßmerti, ir pákałimą Poná mufu IEZVSA Chryftufá, iš wiku kiáturiu Ewangeliftu pátogay ßurinkta»).

SE – Suma Evangelijų («SUMMA Abá Trumpas ißz̧guldimas EWANIELIV SZWENTU Per Wifus meatus/ dienomis Nedelos/ Bažnicžiofe Krikščionißkoſe ßkaytomu/ O ánt gá r bos Wienam DIEVUY, ſu wala Wiriaßniuju del pážitka Wierniems, didey Kunigiftey Lietuvos, ir del naminiku pabažnu ánt užiwoima namifzkia ißduotá. KIEDAYNISE, DRVKAWOIA, IOCHIMAS IVRGIS RHETAS, Meatu Poná, 1653.»). Segunda parte de KN, 60 evangelios y sermones, además de la Pasión (véase Pas).

LITERATŪRA

AMBRAZAS, S., ALEKNAVIČIENĖ, O., ZINKEVIČIUS V. 1998: Istorinis lietuvių kalbos žodynas ir senųjų raštų kompiuterizavimas. Lietuvių kalbotyros klausimai 39, 192–210.

BIRŽIŠKA, V. 1990: Aleksandrynas I. Antrasis fotografuotinis leidimas, Vilnius: Lietuvos kultūros fondas.

JAKULIS, A. 1982: „Sumos evangelijų“ ir „Maldų krikščioniškų“ autorystės klausimu. Baltistica 18 (2), 173–178.

JAKULIS, A. 1984: „Sumos evangelijų“ ir „Maldų krikščioniškų“ ryšiai su ankstesniais lietuviškais raštais. Kalbotyra 35 (1), 31–41.

JAKULIS, A. 1995: „Knygos nobažnystės“ leksika, Klaipėda: Sauliaus Jokužio leidykla-spaustuvė.

JAKULYTĖ, D. 2001: Informacinių technologijų panaudojimo galimybės senųjų raštų kalbos tyrimams („Knygos nobažnystės“ morfologijos duomenų bazė). Vārds un tā pētīšanas aspekti. Rakstu krājums 5, 152–168.

LUKŠAITĖ, I. 2001: Knygos nobažnystės (1653) parengimo kultūrinė aplinka. Knyga nobažnystės krikščioniškos (1653) – XVII a. Lietuvos kultūros paminklas, Kėdainiai: Kėdainių krašto muziejus, 4–29.

MARCINKEVIČIENĖ, R. 1997: Tekstynų lingvistika ir lietuvių kalbos tekstynas. Lituanistica 1 (29), 58–78.

POCIŪTĖ, D. 2001: Knygos nobažnystės giesmių šaltiniai ir kalvinistinio pamaldumo slinktys: nuo tikėjimo tikro prie tobulo. Knyga nobažnystės krikščioniškos (1653) – XVII a. Lietuvos kultūros paminklas, Kėdainiai: Kėdainių krašto muziejus, 41–54.

POCIŪTĖ, D., reng., 2004: Knyga nobažnystės krikščioniškos 1653, Vilnius: Lietuvių literatūros ir tautosakos institutas.

POCIŪTĖ, D. 2004: Lietuviškosios bažnyčios knyga. Knyga nobažnystės krikščioniškos 1653, Vilnius: Lietuvių literatūros ir tautosakos institutas, xiii–lxv.

TUMELIS J. 1967: Knygos nobažnystės krikščioniškos (1653) pirmojo leidimo klausimu. Bibliotekininkystės ir bibliografijos klausimai 6, 132.

TUMELIS J. 1968: Dar kartą apie „Knyga nobažnystės krikščioniškos“ (1653). Surastas pilnas pirmojo leidimo egzempliorius, Literatūra ir menas 44 (1146), 12.

ZINKEVIČIUS, Z. 1988: Lietuvių kalbos istorija III. Senųjų raštų kalba, Vilnius: Mokslas.

Dalia Jakulytė Klaipėdos universitetas Baltų kalbotyros ir etnologijos katedra H. Manto g. 84, 5808 Klaipėda

Gauta 2004 11 12