ACTA LINGUISTICA LITHUANICA

LI (2004), 1–14

Księga pobożności (1653) — możliwości badania morfologii z wykorzystaniem relacyjnej bazy danych

DALIA JAKULYTĖ

Uniwersytet w Kłajpedzie

Artykuł przedstawia relacyjną bazę danych utworzoną na potrzeby badania morfologii dawnych pism litewskich. Opracowano logiczny model danych i zaimplementowano go w systemie zarządzania bazami danych (DBMS) Microsoft Access. Do bazy wprowadzono wszystkie wyrazy z dwóch części Knyga Nobažnystės. Utworzono mechanizm selekcji danych morfologicznych (fleksyjnych), dzięki czemu wyrazy można obecnie wybierać według dowolnej przypisanej właściwości lub zestawu właściwości. Taka baza danych służy jako narzędzie do sortowania, selekcji i korygowania danych, a także do przechowywania tekstów i nośników indeksów. Umożliwia badaczowi sprawne, szybkie i dokładne rozpatrywanie różnych problemów językoznawczych, takich jak alternacja tematu rzeczownika, autorstwo tekstów itp.

0. WSTĘP

Jednym z największych problemów, z jakimi borykają się językoznawcy badający dawne piśmiennictwo, jest selekcja materiału. Głównymi źródłami materiału są same teksty (zwykle fotokopie książek), słowniki i rejestry wyrazów. Dane z tych źródeł są przepisywane (ręcznie lub na komputerze), sporządza się kartoteki papierowe, które następnie sortuje się i porządkuje według określonego systemu. Selekcja materiału z takiej kartoteki jest długą i dość skomplikowaną pracą: przegląda się całą kartotekę, wybiera potrzebne fiszki, grupuje je itd.; po zakończeniu pracy wybrane fiszki trzeba odłożyć na miejsce w kartotece głównej, w przeciwnym razie nie będzie się ona nadawała do użytku.

Technologie komputerowe pomagają rozwiązywać tego rodzaju problemy. Na potrzeby badań leksykograficznych tworzy się korpusy komputerowe, bazy danych dawnych pism itp.

Jedną z podstawowych cech korpusów komputerowych jest możliwość przeprowadzania automatycznej analizy tekstu, np. automatycznego tworzenia konkordancji tekstu, czyli przedstawiania wyszukiwanego wyrazu w minimalnym kontekście. Aby możliwa była automatyczna analiza języka, teksty muszą być oznakowane tak, by program do tworzenia konkordancji wyszukiwał jednostki językowe nie tylko według cech formalnych, lecz także gramatycznych (Marcinkevičienė 1997). Automatyczne programy rozpoznające gramatyczne formy języka itp. można jednak tworzyć i stosować wyłącznie dla języka standardowego, natomiast cechy gramatyczne dawnych pism trzeba oznaczać ręcznie. Na przykład korpus języka litewskiego liczący 100 milionów wyrazów, opracowany w Centrum Lingwistyki Komputerowej na Wydziale Nauk Humanistycznych Uniwersytetu Witolda Wielkiego (donelaitis.vdu.lt/tekstynas), obejmuje publikacje z okresu niepodległości, dobrane tak, by jak naj

2 |

D A L I A J A K U L Y T Ė

odzwierciedlał współczesny język pisany. System wyszukiwania w korpusie umożliwia wyszukiwanie słowa, uzyskanie informacji statystycznych o wybranym słowie, wyszukanie konkretnej formy gramatycznej wybranego słowa (np. nepriklausomybės) lub wszystkich form słowa za pomocą symbolu „*” (nepriklausomyb*). Instytut Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łotewskiego udostępnił w internecie również teksty dawnych zabytków piśmiennictwa z XVI–XVIII w. z podobnymi możliwościami wyszukiwania (można wyszukiwać konkretne słowo lub jego część za pomocą symbolu „%”) oraz zarchiwizowane pliki słownika częstości form wyrazowych i indeksu (www.ailab.lv/senie). Podobne prace prowadzi się także w Instytucie Języka Litewskiego – teksty dawnych pism są przepisywane na komputerze lub skanowane, a następnie sporządza się indeksy form wyrazowych. Powstają one w sposób półautomatyczny, tzn. komputer za pomocą specjalnego programu jedynie porządkuje formy wyrazowe alfabetycznie, wskazując ich miejsce w tekście i podając kontekst. Informacje tekstologiczne oraz gramatyczne i leksykalne znaczenie konkretnej formy wyrazowej wpisuje się ręcznie (Ambrazas 1998).

Do badania morfologii dawnych pism tradycyjnie wykorzystuje się takie same kartoteki jak do opracowywania słowników, ale mechanizm ich użycia jest inny: sortuje się je na przykład nie tylko według leksemów, lecz także według innych cech (części mowy, morfemów, słowotwórstwa, formy itd.). W związku z tym należy odpowiednio dostosować również strukturę komputerowej bazy danych oraz możliwości selekcji materiału.

Pomysł stworzenia bazy danych dotyczącej morfologii dawnych pism zrodził się w trakcie kontynuowania badań nad Knygos Nobažnystės¹ rozpoczętych przez Antanasa Jakulisa. Do 2004 r., kiedy ukazało się wydanie faksymilowe Knygos Nobažnystės (Pociūtė, red., 2004), litewscy językoznawcy mieli dostęp jedynie do mikrofilmu wykonanego w 1968 r. (przechowywanego w Centralnej Bibliotece Akademii Nauk). Centrum Bałtystyki Uniwersytetu Kłajpedzkiego posiadało wykonane w tym samym roku przez A. Jakulisa fotokopie Knygos Nobažnystės (Sumos evangelijų ir Maldų Krikščioniškų), a biblioteka Wydziału Sztuki – kserokopie śpiewnika. Na ich podstawie A. Jakulis sporządził rejestr leksyki Knygos Nobažnystės, którego opublikowano tylko jedną część – leksykę Sumos evangelijų (Jakulis 1995). Na potrzeby tego rejestru leksyki sporządzono papierową kartotekę całego słownictwa, tzn. na oddzielnych karteczkach zapisano słowa, podając ich formy podstawowe, znaczenie i formę gramatyczną (rys. 1); karteczki te pogrupowano według form podstawowych i ułożono alfabetycznie. Jednak badając dalej język Knygos Nobažnystės, sam autor korzystał z kartoteki i przełożył karteczki na porządek znany tylko jemu. W zasadzie należało sporządzić ją od nowa, ale chciano, by nadawała się do wielokrotnego użytku. Postanowiono więc stworzyć kartotekę elektroniczną – bazę danych, w której gromadzono by, sortowano lub filtrowano różne dane morfologiczne, leksykalne, semantyczne itp., służącą jako narzędzie dla badacza morfologii dawnych pism.

Tworzenie takiej bazy danych obejmuje dwa główne etapy – projektowanie i realizację. Na etapie projektowania rozstrzyga się, jakiego rodzaju dane są potrzebne badaczowi morfologii dawnych pism, określa się specyfikę tych danych, ich cechy i wzajemne relacje, a także przewiduje, na jakie pytania ma odpowiadać tworzona baza danych. Rezultatem tego etapu jest logiczna struktura danych. Opisano ją w podrozdziale 2.1 tego artykułu. Drugi-

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.

KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ | 3

Etap ten – realizację utworzonej struktury danych w jednym z systemów zarządzania bazami danych – opisano w podrozdziale 2.2. Utworzoną i wdrożoną bazę danych morfologii dawnych pism można już wykorzystywać w badaniach, tzn. po wprowadzeniu danych i oznaczeniu ich wymaganych cech można je wybierać, porządkować i sortować w żądany sposób. W drugim rozdziale artykułu opisano zastosowanie utworzonej bazy danych morfologii dawnych pism do badań morfologicznych konkretnego źródła – Knygos nob ažnystės.

1. TWORZENIE BAZY DANYCH MORFOLOGII DAWNYCH PISM

1.1. Logiczna struktura danych

Podstawowymi elementami kartoteki rejestru leksyki są formy słów użytych w tekście (w dalszej części każda forma wyrazowa, tj. każdy przypadek użycia dowolnego leksemu, będzie nazywana „słowem”). Jedna karta – jedno słowo i jego cechy (atrybuty) (zob. rys. 1).

RYS. 1. KARTA KARTOTEKI LEKSYKALNEJ KNYGOS NOBAŽNYSTĖS

Każde słowo jest unikalne. Nawet jeśli to samo słowo w tej samej formie i znaczeniu wystąpiło kilka razy, za każdym razem znajduje się w innym miejscu, w innym kontekście; gdyby karty były ponumerowane, identyczne formy wyrazowe miałyby różne numery.

Dlatego podstawowym elementem bazy danych powinno być słowo z unikalnym numerem. Jego atrybutami są forma, źródło, formy podstawowe, znaczenie itd. Niektóre atrybuty (np. część mowy, paradygmat) są wspólne dla całego leksemu. Do określenia atrybutów leksemu tworzy się element „Leksem”, powiązany z elementem „Słowo” relacją „jeden do wielu”, tj. jednemu rekordowi „Leksemu” może odpowiadać kilka rekordów „Słowa”. Uogólnioną logiczną strukturę danych dotyczących morfologii dawnych pism przedstawiono na rys. 2.

4 |

DALIA JAKULYTĖ

RYS. 2. LOGICZNA STRUKTURA DANYCH²

Więcej informacji o specyfice danych morfologicznych, przewidzianych elementach, ich atrybutach i wzajemnych relacjach zawiera artykuł poświęcony tworzeniu bazy danych morfologicznych Knygos nobanžystės (Jakulytė 2001).

1.2. Implementacja bazy danych morfologicznych

Elektronicznym odpowiednikiem kartoteki jest baza danych. Do przetwarzania, przeglądania, selekcji i drukowania gromadzonych danych oraz wprowadzania nowych danych wykorzystuje się specjalistyczne oprogramowanie — systemy zarządzania bazami danych (DBMS). Obecnie najszerzej stosowane są relacyjne systemy zarządzania bazami danych (np. Visual

² Element informacji przechowywanej w bazie danych — encję — oznacza się w logicznej strukturze danych prostokątem. U góry podaje się nazwę encji, a w dolnej części wymienia się jej właściwości (atrybuty). Relację „jeden do wielu” przedstawia się za pomocą rozgałęziającej się linii.

KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ

| 5

FoxPro, dBase, Paradox i in.). Do pakietu programów Microsoft Office włączono DBMS MS Access, który ma wszystkie cechy charakterystyczne dla relacyjnych systemów zarządzania bazami danych oraz jest dobrze zintegrowany z innymi programami tego pakietu. Dane są w nim przechowywane w tabelach. Każdy wiersz tabeli głównej stanowi odrębny rekord (element główny i jego atrybuty). Listy powtarzających się elementów (atrybutów) przechowuje się w tabelach pomocniczych. Elementy wprowadza się do tabeli głównej, a atrybuty wybiera z tabel pomocniczych. Po powiązaniu tabel można tworzyć różne zapytania, które pozwalają wybierać informacje z jednej lub kilku tabel (czyli wyszukiwać potrzebne karty w kartotece i układać je w żądanej kolejności).

Na podstawie opracowanej logicznej struktury danych bazę danych morfologicznych dawnych tekstów zrealizowano z wykorzystaniem systemu zarządzania bazami danych Microsoft Access 2003. Utworzono w nim dwie główne tabele: „Słowa” (dla form wyrazowych) i „Formy podstawowe” (dla leksemów)³. Tabele pomocnicze zawierają listy atrybutów. Wszystkie tabele pomocnicze są powiązane z głównymi relacją „jeden do wielu”. Tabele bazy danych morfologicznych dawnych tekstów oraz relacje między nimi przedstawiono na rys. 3.

RYS. 3. SCHEMAT TABEL BAZY DANYCH I RELACJI MIĘDZY NIMI W SYSTEMIE DBMS MS ACCESS

³ Na razie pozostawiono tu pierwotne nazwy tabel. Prawdopodobnie nie zostaną one zmienione — zmiana nazwy jest dość skomplikowana, a użytkownik zazwyczaj jej nie widzi.

6

Dalia Jakulytė

Niektóre tabele pomocnicze są już wypełnione, inne zaś dostosowuje się do każdego zabytku piśmiennictwa. Wypełnione są tabele kategorii gramatycznych (przedstawione po lewej stronie na rys. 3). Każda z nich składa się z kilku kolumn: identyfikatora, nazwy atrybutu (lub atrybutów) oraz uwag. Do tabeli głównej z tabeli pomocniczej wpisuje się tylko identyfikator, ale podczas selekcji danych można wykorzystywać dane z dowolnej kolumny, dlatego dla wygody użytkowników niektóre atrybuty określa się zarówno terminami litewskimi, jak i międzynarodowymi (por. wykaz kategorii przypadku w tabeli 1). Tabele „Kontekst”, „Rozdział”, „Tekst” i „Autorzy” dostosowuje się do każdego zabytku piśmiennictwa. Tabele „Formy podstawowe” (leksemów) i „Znaczenia” są początkowo puste, ale dane można zaimportować z bazy danych utworzonej dla innego zabytku piśmiennictwa.

TABELA 1. WYKAZ ATRYBUTÓW KATEGORII PRZYPADKU

Kategoria przypadku

ID Przypadek Po łacinie Uwagi

0 -

1 mian. N. Mianownik

2 dopełn. G. Dopełniacz

3 cel. D. Celownik

4 bier. A. Biernik

5 narz. I. Narzędnik

6 ines. In. Inessivus

7 iliat. Il. Illativus

8 ades. Ad. Adessivus

9 aliat. Al. Allativus

10 woł. V. Wołacz

21 dzierż. dopełn. G. posses. Dopełniacz dzierżawczy

KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ | 7

2. ZASTOSOWANIE BAZY DANYCH KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DO BADAŃ MORFOLOGICZNYCH

2.1. Wprowadzanie danych

Przed wprowadzeniem danych morfologicznych dotyczących konkretnego zabytku piśmiennictwa bazę danych dostosowuje się do potrzeb. Na przykład, badając język KN, należy uwzględnić strukturę tekstu i jego autorstwo (szerzej zob. Jakulis 1982, 1984). Poszczególne części księgi zostały opracowane lub przetłumaczone przez różnych autorów, dlatego w tabeli „Tekst” wymienia się typy tekstów (ewangelia, kazanie, modlitwa, pieśń...), a w tabeli „Autorzy” – znanych autorów KN. Wypełnia się także tabelę „Rozdział” – wymienia się wszystkie rozdziały KN (zob. rys. 6).

Wprowadzanie danych rozpoczyna się od zebrania tekstu. Zebrany tekst wierszami wczytano do tabeli, a wierszom przypisano numery identyfikacyjne. Następnie tekst podzielono na wyrazy, którym przypisano numery identyfikacyjne, oznaczono ID wierszy, ID tekstu, ID rozdziału oraz numery stron i wierszy w oryginale. Wszystkie te czynności wykonano automatycznie za pomocą makr edytora tekstu Microsoft Word utworzonych przez autorkę. Ponieważ w tym tekście granice wyrazów często nie pokrywają się ze spacjami, utworzoną tabelę sprawdza się i poprawia. Sprawdzone tabele wczytuje się do odpowiednich tabel bazy danych morfologicznych „Kontekst” (przemianowanej na „KNtekstas”) i „Wyrazy”.

ID pozostałych cech (rodzaju, liczby, przypadka, czasu itp.) wpisuje się ręcznie (nieautomatycznie) do tabeli bazy danych „Wyrazy”. Dla wygody wprowadzania ID mają postać liczb – numerów porządkowych w odpowiednich kategoriach – toteż, na przykład, aby wskazać formę wyrazu Kryžtaus (rodzaj męski, liczba pojedyncza, dopełniacz), wystarczy wpisać w odpowiednich kolumnach „1”, „1”, „2” (por. rys. 4).

RYS. 4. FRAGMENT TABELI „WYRAZY”. WSKAZANIE FORMY

Przed wskazaniem form podstawowych tworzy się odpowiedni wpis w tabeli „Formy podstawowe”, a następnie dodaje go w kolumnie „Formy podstawowe” tabeli „Wyrazy” albo wybiera z rozwijanej listy (rys. 5).

8 |

Dalia Jakulytė

RYS. 5. FRAGMENT TABELI „WYRAZY”. WSKAZANIE FORM PODSTAWOWYCH

Obecnie do bazy danych wprowadzono wyrazy z SE, Pas, MKr i K oraz oznaczono te ich cechy, których określenie nie wymaga dodatkowych badań albo które zostały już zbadane. Dlatego na przykład, zgodnie z hipotezą Antanasa Jakulisa (Jakulis 1982), oznaczono autorstwo części SE, a w tabeli „Formy podstawowe” wprowadzono jedynie identyfikator, gniazdo, przypuszczalne formy podstawowe oraz ID części mowy. Formy podstawowe można skorygować, a pozostałe cechy wskazać później, po przejrzeniu wszystkich form wyrazu (zob. podrozdz. 3.2).

Nie wszystkie cechy są oznaczane z kilku powodów:

– do selekcji materiału na potrzeby badań morfologicznych wystarczą wskazane cechy (miejsca, formy i formy podstawowe); wiele cech przewidziano do innych badań, np. leksykologicznych lub semantycznych;

– niektóre cechy są potrzebne tylko pojedynczym badaczom (np. słowotwórstwo, wyraz podstawowy itp. będą interesować jedynie specjalistów w dziedzinie słowotwórstwa), a niektóre powinien wskazać odpowiedni specjalista (np. znaczenia – leksykolog) itd.;

– wiele cech jest dyskusyjnych lub wątpliwych, a niektóre zależą od punktu wyjścia badań: na przykład, czy wyraz kalnas należy uznać za rdzeniowy czy sufiksalny, utworzony za pomocą sufiksu, to znaczy, czy użytkownik języka kojarzy go z kilti, kelti, czy nie? A delnas? To, jak wskazać rdzeń – w postaci występującej w wyrazie (kal-) czy z podstawowym stopniem apofonicznym samogłoski (kel-) – zależy również od potrzeb badacza, np. od tego, czy chce wyodrębnić wyrazy z a w rdzeniu, czy wszystkie derywaty o określonym rdzeniu⁴.

– często trudno również określić typ deklinacji (wskazywany w tabeli „Formy podstawowe”), ponieważ w Knygoje Nobžny5tės występuje wiele wariantów form, np.: bjauras / bjaurus, garba / garbė itd. W każdym takim przypadku należy najpierw dokładnie zbadać te formy i ustalić, od czego zależy ich wariantywność (może decyduje o niej semantyka, może różnych form używają różni autorzy itd.);

– wydaje się, że wskazanie tematu konkretnej formy (w tabeli „Wyrazy”) powinno nastręczać nieco mniej problemów, ale i tu można mieć wątpliwości: jeśli ausis ma temat na i, ausiai – temat na io, ausų – temat spółgłoskowy, to jaki temat ma ausį?

Dlatego takie cechy pozostawia się do wprowadzenia samemu badaczowi. W tym celu wygodnie jest korzystać z różnych trybów przeglądania materiału dostępnych w systemie zarządzania bazą danych.

⁴ Istotnie, przewidziano do tego dwie kolumny: „Rdzeń” i „Rdzeń podstawowy”.

KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ

9

2.2. Przegląd, porządkowanie i korekta materiału

Materiał można przeglądać bezpośrednio w tabelach pomocniczych powiązanych z tabelą główną. W tabeli „Rozdziały” możemy przejrzeć pełny tekst każdego rozdziału (rys. 6).

RYS. 6. FRAGMENT TABELI „ROZDZIAŁ”. PRZEGLĄD TREŚCI ROZDZIAŁU 13

10 |

Dalia Jakulytė

RYS. 8. PRZEGLĄD DANYCH W TABELI „FORMY PODSTAWOWE”

Ponadto wszystkie dane można sortować według dowolnej cechy w kolejności rosnącej lub malejącej, a także przeszukiwać i filtrować.

2.3. Wybór danych

Do wyboru materiału w systemie zarządzania bazą danych Microsoft Access przewidziano specjalne kwerendy (Query). Materiał (np. wyrazy) wybiera się tu według dowolnej cechy lub grupy cech. Dla wygody użytkownika tworzy się formularze, w których wpisuje się pożądane kryteria wyboru. Autorka opracowała taki formularz do wyboru danych morfologicznych (fleksyjnych) (rys. 9); tworzy się również formularze do wyboru danych leksykalnych i słowotwórczych itd.

RYS. 9. FORMULARZ KWERENDY WYBORU DANYCH FLEKSYJNYCH

KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ

11

Do utworzonego formularza wpisuje się wymagane parametry (ich wykazy podano w dolnej części formularza). Na przykład, aby wybrać formy czasu teraźniejszego czasowników typu mokyti, moko, mokė, w polu „Typ koniugacji” wpisujemy „511”, a w polu „Czas” – „1”. Po kliknięciu przycisku „Wybierz” zostanie wyświetlony następujący wynik:

TABELA 2. WYNIK WYBORU FORM CZASU TERAŹNIEJSZEGO CZASOWNIKÓW TYPU 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.....

Zauważywszy, że formy czasu teraźniejszego występują zarówno w temacie o, jak i ia, doprecyzowujemy wybór, wskazując, by wybrać tylko formy z tematem ia (temat: 2). Otrzymujemy następujący wynik:

TABELA 3. WYNIK WYBORU FORM Z TEMATEM IA CZASOWNIKÓW TYPU MOKYTI, MOKO/MOKIA, MOKĖ

Gniazdo Formy podstawowe Wyraz Forma Kontekst Autor Rozdział rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžiame czas.ter.licz.mn.1 223129 1 S57 pildyti išpildyti, -pildo/-pildžia, -pildė įpildžia czas.ter.3 204623 1 S14 rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžia czas.ter.3 201219 1 S03 mokyti mokyti, moko, mokė mokia czas.ter.3 200821 1 S02 mokyti mokyti, moko, mokė mokia czas.ter.3 200219 1 S01 mokyti mokyti, moko, mokė mokia czas.ter.3 221313 2 S53

Można dalej doprecyzować wybór, na przykład wybrać wszystkie formy czasu teraźniejszego każdego z tych czasowników:

12 |

DALIA JAKULYTĖ

TABELA 4. FORMY CZASU TERAŹNIEJSZEGO CZASOWNIKA IŠPILDYTI

WYNIK WYBORU

Gniazdo

Formy podstawowe

Wyraz

Forma

Kontekst

Autor

Rozdział

pildyti

wypełnić, -nia/-nia, -nił

wypełnia

czas teraźniejszy, 3. os.

204623

1

S14

wypełniać

wypełnić, -nia/-nia, -nił

wypełnia

czas teraźniejszy, 3. os.

304612

2

M36

Poprzez systematyczne przeprowadzanie selekcji, zawężanie zakresu danych i doprecyzowywanie kryteriów można gromadzić materiał potrzebny do rozstrzygnięcia dowolnego konkretnego zagadnienia, np. już na podstawie danych przedstawionych w tabeli 3 można stwierdzić, że z tematu częściej używa form czasowników tego typu pierwszy, tj. autor pierwszych i ostatnich kazań.

WNIOSKI

Właściwe wykorzystanie narzędzi technologii informacyjnych pozwala znacznie ograniczyć nakład czasu badaczy dawnych tekstów. Stworzona przez autorkę baza danych morfologii dawnych tekstów umożliwia szybkie i dokładne rozwiązywanie różnych problemów językoznawczych (np. mieszania się tematów rzeczownikowych, autorstwa tekstu itp.). Czasochłonne jest jedynie wprowadzanie danych, natomiast ich wyszukiwanie i sortowanie odbywa się w kilka sekund; same dane są zapisywane i pozostają niezmienione. Narzędzia wyszukiwania, selekcji, sortowania i edycji oraz generowania raportów w systemie zarządzania bazą danych tworzą nowy warsztat metodologiczny badacza morfologii, a opracowany model logiczny pozwala badać język w sposób kompleksowy i systematyczny. Nie mniej ważne jest to, że dane można wczytywać do utworzonej bazy morfologicznej z innych źródeł, a także łatwo konwertować je do innych formatów (np. do Historycznego słownika języka litewskiego opracowywanego w Instytucie Języka Litewskiego).

Baza danych morfologicznych może służyć nie tylko do badań morfologicznych, lecz także do przechowywania danych i udostępniania ich w różnych formach użytkownikom o różnych potrzebach. Na przykład dla teologów lub literaturoznawców można utworzyć formularz, w którym tekst byłby czytelny, niezrozumiałe słowa objaśnione, a także przewidziano by miejsce na komentarze.

Utworzona na podstawie konkretnego źródła – Księga pobożności baza danych morfologicznych jest jedynie narzędziem, etapem pośrednim, w którym będą gromadzone wyniki dotychczasowych i przyszłych badań tej książki. Taka baza danych może zostać opublikowana dopiero po wprowadzeniu wszystkich danych (lub części niezbędnych danych), jednak nie jest to praca dla jednej osoby. Jako narzędzie do badania morfologii Księgi pobożności może być używana także obecnie (jest dostępna w internecie pod adresem www.ik.ku.lt/~jakulyte/apie.htm).

SKRÓTY

DBVS – System zarządzania bazą danych.

ID – Identyfikator, unikalna nazwa elementu bazy danych.

Knygos nobažnystės duomenų bazė

| 13

K – katechizm, ostatni rozdział MKr („KATECHIZMAS ABA TRVMPAS PAMOKSLAS Wieros Krikščionißkos del waykialu mažu.“).

KN – Księga pobożności („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.“). Trzecia część KN, 58 modlitw i katechizm (zob. K).

Pas – Pasija, ostatni rozdział 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.“). Druga część KN, 60 ewangelii i kazań oraz Pasija (zob. 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