Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ Vytautas Magnus Universiteit Onderzoeksgebieden: kenmerken van de gesproken Litouwse taal. ASTA KAZLAUSKIENĖ Vytautas Magnus Universiteit Onderzoeksgebieden: onderzoek naar de gesproken Litouwse taal: akoestische kenmerken van klanken, fonotactiek, accentueringspatronen, normen en gebruik, taalritme; toegepaste taalkunde. CLUSTERANALYSE VAN TYPOLOGISCHE GROEPEN VAN TAALRITME1 Clusteranalyse van typologische groepen van taalritme SAMENVATTING Dit artikel beoogt twee vragen te beantwoorden: 1) is clusteranalyse geschikt om typologische overeenkomsten in ritme op te sporen, en kan men op basis daarvan talen classificeren die tot dusver niet zijn geanalyseerd, en 2) in welke cluster — die van syllabische of die van klemtoonritmetalen — vallen het Litouws en het Lets? Voor het onderzoek vertaalden vijf moedertaalsprekers (een Let, een Litouwse, een Zweed, een IJslandse en een Chinese vrouw) dezelfde tekst van ongeveer één minuut en spraken die in. De opnamen werden met het programma PRAAT geannoteerd met behulp van Paolo Mairano 1 Het onderzoek werd gefinancierd door de Onderzoeksraad van Litouwen (overeenkomst nr. LIT-5-4). De eerste resultaten ervan zijn samengevat in de masterscriptie van Agnė Pukevičiūtė (Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai, 2013, begeleider prof. dr. Asta Kazlauskienė). De auteurs van het artikel bedanken oprecht de informanten die het onderzoeksmateriaal hebben opgenomen en geholpen hebben bij de segmentering ervan: prof. habil. dr. Pėteris Vanags, Valgerður Bjarnadóttir, Magnus Liw en Huashan Li, en universitair hoofddocent dr. Aaušra Saudargienė voor haar hulp bij het voorbereiden van het materiaal voor de statistische analyse en haar advies bij het werken met het programma SPSS. TREFWOORDEN: ritme, klemtoonritmetalen, syllabische ritmetalen, akoestische correlaten van taalritme, clusteranalyse, Litouws, Lets, Zweeds, IJslands, Chinees. TREFWOORDEN: Ritme, klemtoonritmetalen, syllabische ritmetalen, akoestische correlaten van ritme, clusteranalyse, Litouws, Lets, Zweeds, IJslands, Chinees. 168 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Met het programma Correlatore (versie 2.1) werden de akoestische ritmecorrelaten berekend. Voor de clusteranalyse zijn ook de resultaten gebruikt van Mairano (2011), de auteur van dit programma, over ritmeonderzoek in andere talen. De gegevens werden ingevoerd in SPSS en vervolgens werd een clusteranalyse uitgevoerd. De resultaten van het uitgevoerde onderzoek laten zien dat de hiërarchische en de tweestapsclusteranalyse geen eenduidige antwoorden opleveren. Hiërarchische analyse is tamelijk geschikt voor het clusteren van variabelen die statistisch minder zijn bewerkt (ΔV, ΔC,%V, en deels ook varcoΔV, varcoΔC). Bij de classificatie van talen naar ritme moet tweestapsanalyse zeer voorzichtig worden toegepast, omdat de resultaten ervan tegenstrijdig zijn. Het Litouws en het Lets vallen op basis van alle geanalyseerde variabelen in dezelfde cluster als veel klemtoonritmetalen. Daarom kan voorzichtig worden geconcludeerd dat het ritme van beide levende Baltische talen vergelijkbaar is en door de klemtoon wordt bepaald. Het zijn klemtoonritmetalen. ANNOTATIE Dit artikel beoogt twee vragen te beantwoorden: 1) of clusteranalyse geschikt is om typologische overeenkomsten in ritme vast te stellen en tot dusver niet-geanalyseerde talen op basis daarvan te classificeren; 2) in welke cluster — die van klemtoontimed of syllabisch getimede talen — het Litouws en het Lets vallen. Voor dit onderzoek vertaalden en namen vijf moedertaalsprekers (Lets, Litouws, Zweeds, IJslands en Chinees) dezelfde tekst op. De tekst duurde ongeveer 1 minuut. De opnamen werden geannoteerd met het programma PRAAT en de akoestische correlaten van ritme werden berekend met het programma Correlatore, ontwikkeld door Paolo Mairano (versie 2.1). Voor de clusteranalyse werden ook de door Mairano (2011), de auteur van het programma, geschatte resultaten voor andere talen gebruikt. De gegevens werden ingevoerd in het programma SPSS en er werd een clusteranalyse uitgevoerd. De resultaten laten zien dat de hiërarchische en de tweestaps-clusteranalyse geen eenduidige resultaten opleveren. Hiërarchische analyse is redelijk geschikt om minder statistisch verwerkte variabelen te clusteren (ΔV, ΔC,%V, gedeeltelijk varcoΔV, varcoΔC). Tweestapsanalyse moet met voorzichtigheid worden gebruikt vanwege de omstreden resultaten. Op basis van alle variabelen vallen het Litouws en het Lets in dezelfde cluster, samen met een aantal klemtoontimed talen. Daarom kan voorzichtig worden geconcludeerd dat het ritme van de twee Baltische talen vergelijkbaar is en door klemtoon wordt bepaald. Het zijn klemtoontimed talen. 1. KORT OVERZICHT VAN ONDERZOEK NAAR TAALRITME Kenneth Lee Pike (1945) vienas iš pirmųjų plačiau aptarė neeiliuotos kalbos ritmiškumo tipologinius skirtumus. Jis skyrė: 1) kirtinio ritmo (ang. stress-timed) kalbas, kurių ritmo pagrindas yra kirtis (pavyzdžiui, anglų, vokiečių kalbos), 2) skiemeninio ritmo (ang. syllable-timed) kalbas, kurių ritmiškumas paremtas Straipsniai / Articles 169 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ het gebruik van ongeveer evenveel syllaben (bijvoorbeeld in het Frans en Spaans). Iets later werd aan deze twee typologische groepen een derde toegevoegd: de groep met morisch ritme. Het ritme van de talen die tot deze groep behoren, is gebaseerd op mora’s (bijvoorbeeld het Japans en Tamil). Veel onderzoeken uit het einde van de twintigste eeuw zijn gebaseerd op de door Pike voorgestelde hypothese van een typologische classificatie van taalritme. Door de akoestische duur van syllaben en interklemtoonintervallen te meten en te vergelijken, probeerde men het bestaan van twee ritmegroepen en hun verschillen te onderbouwen (Abercrombie 1967; Roach 1982). Experimenteel onderzoek bevestigde echter niet dat spraaksegmenten isochroon zijn — dat wil zeggen, zich met gelijke intervallen herhalen of ongeveer even lang zijn. Daarom werd gezocht naar andere indicatoren voor taalritme. Rebecca McKeever Dauer (1983) stelde voor talen in ritmegroepen in te delen op basis van de aan- of afwezigheid van bepaalde fonologische kenmerken, uitgaande van het idee dat het fonologische systeem van een taal het ritme rechtstreeks bepaalt. Het gaat om klinkerreductie en de complexiteit van de syllabestructuur. Voortbouwend op dit idee en met toepassing van statistische methoden probeerden Franck Ramus, Marina Nespor en Jacques Mehler (1999) akoestische correlaten van taalritme vast te stellen (variabelen die worden verkregen door de duur van klinker- en medeklinkerintervallen te berekenen): ΔV — de standaardafwijking van de duur van klinkerintervallen; ΔC — de standaardafwijking van de duur van medeklinkerintervallen;%V — het aandeel van de duur van klinkerintervallen. De genoemde auteurs veronderstelden dat talen met klemtoonritme een grotere variatie in klinkerduur en een complexere syllabestructuur hebben; ΔV en ΔC zouden daarom hoger moeten zijn en%V lager dan bij talen met syllabisch ritme. De resultaten voor de specifieke talen die zij analyseerden, bevestigden dit slechts gedeeltelijk. In later onderzoek werd aandacht besteed aan de mogelijke invloed van uiteenlopende linguïstische en niet-linguïstische factoren op ritme. Om tempoverschillen te normaliseren, berekenden Esther Grabe en Ling Ee Low (2002) gepaarde variabiliteitsindices: nPVI voor klinkerintervallen en rPVI voor medeklinkerintervallen. De verwachting was dat talen met klemtoonritme worden gekenmerkt door een grote variatie in klinker- en medeklinkerduur, met hoge nPVI- en rPVI-waarden, terwijl deze indices laag zijn bij talen met syllabisch ritme. Išvengti tempo įtakos trukmei siekė ir Volkeris Dellwo su Petra Wagner (2003). Jie balsinių ir priebalsinių intervalų trukmės standartinį nuokrypį padaugino iš 100 ir apskaičiavo variacijos koeficientus: varcoΔV (balsinių intervalų) bei varcoΔC (priebalsinių intervalų). Tačiau nei poriniai variantiškumo indeksai, nei variacijos koeficientai nepadeda vienareikšmiškai nustatyti ritmo tipologinių panašumų ir suskirstyti kalbų į tipologines klases. Vis dėlto aptarta ritmo parametrų nustatymo metodika gana ilgai buvo, o ir dabar dar tebėra populiari, nors ir susilaukė pagrįstos kritikos (pavyzdžiui, Arvaniti 2012)2. 2 Zie Kazlauskienė 2013 voor meer informatie over de besproken methoden voor onderzoek naar taalritme en de mogelijkheid deze toe te passen bij de beschrijving van het Litouwse ritme. 170 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė 2. ONDERZOEKSMETHODOLOGIE Voor dit onderzoek is ervoor gekozen een nieuwe aanpak uit te proberen: experimenteel nagaan hoe sterk de overeenkomst is tussen akoestische ritmecorrelaten en taalritme in het algemeen, met behulp van de clusteranalysemethode. In de statistiek wordt deze methode gebruikt om de overeenkomst tussen objecten of verschijnselen vast te stellen en deze in clusters (d.w.z. groepen vergelijkbare objecten) in te delen. Het doel van clusteranalyse is de onderzochte grootheden zo te groeperen dat de verschillen binnen een cluster zo klein mogelijk zijn en die tussen clusters zo groot mogelijk (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). De verwachting was dat de clusteranalyse duidelijkheid zou verschaffen over twee zaken die samen het doel van dit onderzoek vormen. 1. Vallen de akoestische ritmecorrelaten van het Zweeds, IJslands en Chinees die door Paolo Mairano (2011) en voor dit onderzoek zijn berekend, in dezelfde clusters? Verschillen de door Mairano en ons vastgestelde correlaten van het klemtoonritme in het Zweeds en IJslands van die van het syllabische ritme in het Chinees? Als deze vragen bevestigend worden beantwoord, is clusteranalyse inderdaad geschikt om typologische overeenkomsten in ritme op te sporen en kunnen talen die tot dusver niet zijn geanalyseerd ermee worden geclassificeerd. 2. De tweede vraag die ons bezighoudt, is in welk cluster — dat van talen met syllabisch ritme of dat van talen met klemtoonritme — het Litouws en het Lets vallen. De akoestische ritmecorrelaten van het Zweeds, IJslands en Chinees zijn al door andere auteurs berekend (voor dit onderzoek is gebruikgemaakt van gegevens uit een voor iedereen toegankelijke onlinebron: Mairano 2011). De eerste twee talen zijn ingedeeld bij het klemtoonritme, het Chinees bij de groep met syllabisch ritme. Het ritme van het Litouws en Lets is volgens deze methode nog niet onderzocht. In eerdere onderzoeken naar het ritme van het Litouws gold de klemtoon als basis van het ritme, maar werd niet de akoestische duur van eenheden berekend, maar de distributie van klemtonen in verschillende segmenten. Het ritme van poëzie werd op deze manier onderzocht door Juozas Girdzijauskas (1966, 1979) en Leonardas Sauka (1974, 1978), en dat van proza en gesproken taal door Valerija Ramonaitė (1980, 2006), Bonifacas Stundžia (1991) en Asta Kazlauskienė, Inga Fokaitė (2005). Er waren al aanwijzingen voor het ritmische karakter van het gesproken Lets. Zinny Sans Bond, Dace Markus en Verna Stockmal (2003) vergeleken de prosodie van moedertaalsprekers van het Lets en moedertaalsprekers van het Russisch die Lets spreken: de contrastieve duur van klinkers, klemtoon en ritme. Hun artikel bevat geen gedetailleerde analyse en interpretatie van het Letse ritme, hoewel zij de maten berekenden die waren voorgesteld door Ramus, Nespor en Mehler (1999) en door Grabe en Low (2002). In het onderzoek van Bond, Markus en Stockmal (2003) werd verondersteld dat het Lets syllabisch ritme heeft. Voor dit onderzoek is gekozen voor de standaardtekst die wordt aanbevolen door de Internationale Fonetische Vereniging (zie http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (Eng. The North Wind and the Sun, Lit. Šiaurės vėjas ir saulė), die niet alleen door ritmologen, maar ook door alle fonetici wordt gebruikt. Als materiaal van een ander type zou zijn geanalyseerd, zou het methodologisch onjuist zijn de resultaten van dit onderzoek te vergelijken met gegevens over andere talen die op basis van de genoemde tekst zijn verkregen. Straipsniai / Articles 171 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ Vijf moedertaalsprekers (een Let, een Litouwse, een Zweed, een IJslandse en een Chinese)3 vertaalden de tekst en lazen deze voor. De spraak van de informanten werd met een dictafoon opgenomen in een rustige ruimte. Elke opname is iets korter dan één minuut. Het onderzoeksmateriaal werd verwerkt en de empirische gegevens werden in verschillende fasen verkregen: 1. Na overleg met de informant van elke taal werden de opnamen met het programma PRAAT geannoteerd. Bij het annoteren werd zowel gebruikgemaakt van het oscillogram als van het gehoor. Het bewerkte raster voor tekstannotaties van het programma (Eng. TextGride) werd opgeslagen in *txt-formaat. 2. Met behulp van het programma Correlatore (versie 2.1), ontwikkeld door Mairano (2011) in het laboratorium voor experimentele fonetiek van Arturo Genre in Turijn (Italië), werden de statistische waarden berekend van de akoestische ritmecorrelaten van de door ons gemaakte opnamen (de resultaten worden weergegeven in tabel 1). Zoals reeds vermeld, zijn voor de clusteranalyse gegevens uit Mairano (2011) gebruikt. Deze zijn nodig om de clusteranalyse correct uit te voeren; de resultaten daarvan zijn aanzienlijk betrouwbaarder wanneer een grotere hoeveelheid gegevens wordt geclusterd. TABEL 1. Waarden van de statistische grootheden van akoestische ritmecorrelaten4 Taal | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI; Litouws | 52 | 54 | 54 | 54 | 66 | 57 | 57; Lets | 55 | 52 | 58 | 55 | 65 | 70 | 65; Zweeds | 55 | 44 | 36 | 39 | 48 | 45 | 68; Zweeds 2 | 65 | 49 | 51 | 50 | 66 | 60 | 82; IJslands | 60 | 40 | 33 | 45 | 56 | 45 | 63; IJslands 2 | 52 | 47 | 41 | 50 | 60 | 51 | 56; Chinees | 44 | 51 | 44 | 44 | 47 | 48 | 54; Chinees 2 | 48 | 62 | 74 | 51 | 62 | 51 | 53; Japans | 31 | 51 | 39 | 47 | 40 | 43 | 32; Portugees | 54 | 49 | 55 | 48 | 44 | 57 | 56; Frans | 40 | 49 | 40 | 45 | 41 | 45 | 44; Fins | 47 | 48 | 45 | 47 | 46 | 45 | 55; Grieks | 37 | 47 | 34 | 50 | 48 | 52 | 42; Duits | 66 | 46 | 54 | 56 | 60 | 58 | 65; Ests | 54 | 46 | 39 | 43 | 51 | 43 | 53; Tsjechisch | 58 | 45 | 51 | 51 | 49 | 45 | 61; Turks | 58 | 45 | 38 | 43 | 55 | 46 | 67 3 Alle informanten hebben een hogere filologische opleiding en werken aan universiteiten of zetten daar hun studie voort: de Let en de IJslandse zijn docenten, de Zweed is personeelsmanager en de Litouwse en de Chinese zijn masterstudenten. 4 Hier en verderop worden de opnamen van ons onderzoek aangeduid met index 2, bijvoorbeeld: Zweeds 2; de gegevens van Mairano hebben geen index. 172 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Taal | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI Arabisch | 55 | 45 | 47 | 56 | 55 | 47 | 64 Italiaans | 54 | 44 | 44 | 53 | 49 | 48 | 62 Nederlands | 46 | 43 | 45 | 62 | 50 | 68 | 53 Deens | 61 | 42 | 40 | 46 | 52 | 50 | 66 Spaans | 52 | 42 | 30 | 42 | 53 | 42 | 60 Russisch | 55 | 41 | 34 | 43 | 48 | 45 | 63 Engels | 59 | 40 | 48 | 62 | 51 | 61 | 70 Pools | 66 | 36 | 32 | 41 | 49 | 41 | 72 3. De gegevens zijn ingevoerd in het SPSS-programma (zie voor meer informatie http://www.insol.lt/statistics/, Vaitkevičius, Saudargienė 2006) en vervolgens is daarop een clusteranalyse uitgevoerd. Voor het Litouws en Lets is met het SPSS-programma een hiërarchische en een tweestapsclusteranalyse uitgevoerd. Bij een hiërarchische analyse is het aantal clusters niet vooraf bekend. De clusters worden volgens een hiërarchisch principe gevormd: alle gegevens worden beschouwd als één cluster, opgebouwd uit kleinere groepen. Ze kunnen worden vastgesteld door één gemeenschappelijk cluster in kleinere op te splitsen of kleine clusters samen te voegen tot grotere. De tweestapsanalyse verschilt van de hierboven besproken analyse doordat het aantal clusters daarbij vooraf bekend is (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). In dit onderzoek is gekozen voor twee clusters, omdat twee ritmegroepen van talen worden onderzocht: klemtoonritme en syllaberitme. De derde groep, die van het moraritme, is niet in de analyse opgenomen, omdat niet de hypothese is gesteld dat de Baltische talen tot deze groep zouden kunnen behoren. Bij de clusteranalyse worden de objecten opnieuw ingedeeld totdat de overeenkomsten binnen een cluster aanzienlijk groter zijn dan de overeenkomsten tussen clusters (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). De resultaten voor het Zweeds, IJslands en Chinees worden alleen gecontroleerd met een tweestapsclusteranalyse, omdat een klein aantal objecten is geselecteerd (zes talen). Bovendien is het aantal clusters vooraf bekend, evenals de ritmegroep waartoe deze talen behoren (twee ritmegroepen en de resultaten van twee onderzoeken). 3. TWEESTAPSCLUSTERANALYSE VAN AKOESTISCHE CORRELATEN IN HET ZWEEDS, IJSLANDS EN CHINEES Standaardafwijking van de duur van medeklinkers (ΔC) en percentage van de duur van vocale intervallen (%V) Om na te gaan of de%V- en ΔC-waarden van het Zweeds, IJslands en Chinees, opgenomen door Mairano (2011) en in dit onderzoek, vergelijkbaar zijn en tot dezelfde groep behoren, werd een analyse uitgevoerd Straipsniai / Articles 173 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ een tweestapsclusteranalyse. Eerst werden de gemiddelden van de kwantitatieve variabelen voor elk cluster en hun standaardafwijkingen berekend (zie tabel 2). TABEL 2. Clustercentra op basis van het percentage vocale intervallen en de standaardafwijking van de duur van medeklinkers %V ΔC Gemiddelde Standaardafwijking Gemiddelde Standaardafwijking Cluster 1 45,00 3,916 58,00 5,715 Cluster 2 56,50 7,778 46,00 2,828 Cluster Totaal 48,83 7,521 54,00 7,720 Uit de tabel blijkt dat het gemiddelde ΔC van het eerste cluster hoger is dan dat van het tweede, terwijl voor de variabele%V juist het tweede cluster hoger scoort; in dit geval is de standaardafwijking echter ook vrij groot. Het eerste cluster wordt dus gekenmerkt door een complexere syllabestructuur (d.w.z. meer medeklinkers per syllabe (hogere ΔC)), die ook een lager percentage vocale intervallen (%V) tot gevolg heeft. De resultaten van deze analyse laten zien dat de meest vergelijkbare%V- en ΔC-waarden voorkomen bij de talen die samen één cluster vormen: de tot de klemtoonritmegroep behorende talen IJslands (%V = 40, ΔC = 60), IJslands 2 (%V = 47, ΔC = 52), Zweeds (%V = 44, ΔC = 55) en Zweeds 2 (%V = 49, ΔC = 65); de voorbeelden van het Chinees met syllaberitme (%V = 51, ΔC = 44) en Chinees 2 (%V = 62, ΔC = 48) vormden een ander cluster.%V en ΔC zijn dus vrij betrouwbare indicatoren waarmee de geanalyseerde talen daadwerkelijk van elkaar verschillen en die niet afhankelijk zijn van objectieve factoren van onderzoekers of informanten (spreektempo, intonatie enz.) of subjectieve factoren (opnamekwaliteit, verschillen in annotatie enz.). Variatiecoëfficiënten Er is ook een vrij aanzienlijk verschil tussen de centra van beide clusters wat betreft de variatiecoëfficiënten. Tabel 3 laat zien dat de gemiddelden van varcoΔV en varcoΔC in het tweede cluster hoger zijn. TABEL 3. Clustercentra volgens de variatiecoëfficiënten varcoΔV varcoΔC Gemiddelde Standaarddeviatie Gemiddelde Standaarddeviatie Cluster 1 42,67 3,215 50,33 4,933 Cluster 2 50,33 0,517 62,67 3,055 Cluster Totaal 46,50 4,680 56,50 7,688 174 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Helaas zijn de resultaten deze keer zeer verrassend: de meest vergelijkbare waarden van varcoΔV en varcoΔC hebben ook, en het eerste cluster wordt gevormd door de IJslandse (varcoΔV = 45, varcoΔC = 56), Zweedse (varcoΔV = 39, varcoΔC = 48) en Chinese (varcoΔV = 44, varcoΔC = 47) talen die Mairano (2011) analyseerde. Al onze onderzochte opnamen vallen in het tweede cluster: IJslands 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 60), Zweeds 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 66) en Chinees 2 (varcoΔV = 51, varcoΔC = 62). De variatiecoëfficiënt, die objectiever had moeten zijn bij de typologische classificatie van talen, leidt dus tot meer verwarring en suggereert dat de resultaten ervan sterk afhangen van de annotatie-ervaring met de specifieke taal. De variatiecoëfficiënten van onze opnamen zijn vergelijkbaar; dit doet vermoeden dat het bij annotatie misschien niet volstaat om alleen moedertaalsprekers te raadplegen, maar dat de annotatie zelf door moedertaalsprekende fonetici moet worden uitgevoerd. Paarsgewijze variabiliteitsindices Het verschil tussen de centra van beide clusters volgens nPVI en rPVI is vrij aanzienlijk (zie tabel 4). 4 TABEL. Clustercentra volgens de paarsgewijze variabiliteitsindices nPVI rPVI Gemiddelde Standaarddeviatie Gemiddelde Standaarddeviatie Cluster 1 48,00 3,000 58,80 6,458 2 60,00 . 82,00 . Totaal 50,00 5,586 62,67 11,094 De clustering van talen is echter nog ambiguër dan bij de analyse van de variatiecoëfficiënten. Het eerste cluster omvat alle talen, behalve Zweeds 2, dat in dit onderzoek is geanalyseerd (de rPVI is zeer hoog: 82, hoewel de nPVI vergelijkbaar is met die van de andere talen: 60); dit is de enige taal die in het tweede cluster terechtkwam. De paarsgewijze variatie-indexen van de overige talen zijn zeer vergelijkbaar: IJslands (nPVI = 45, rPVI = 63), IJslands 2 (nPVI = 51, rPVI = 56), Chinees (nPVI = 48, rPVI = 54), Chinees 2 (nPVI = 51 rPVI = 53), Zweeds (nPVI = 45, rPVI = 68). In dit geval is het duidelijk dat een clusteranalyse in twee stappen niet zinvol is, omdat het eerste cluster verder in kleinere groepen moet worden opgesplitst. Samenvattend kan op basis van de resultaten van de clusteranalyse in twee stappen van de drie talen worden gesteld dat de standaardafwijking van de consonantduur (ΔC) en het percentage van de duur van de vocaalintervallen (%V) tamelijk betrouwbare indicatoren zijn om talen in klassen in te delen. De clusteranalyse in twee stappen op basis van de variatiecoëfficiënten en paarsgewijze variatie-indexen roept in dit geval meer vragen op dan zij beantwoordt. Straipsniai / Articles 175 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ 4. HET RITME VAN HET LITOUWS EN LETTISCH OP BASIS VAN CLUSTERANALYSE Standaardafwijkingen van de duur (ΔC, ΔV) en het percentage van de duur van de vocaalintervallen (%V) Om vast te stellen tot welke typologische ritmegroep het Lets en het Litouws behoren, werd eerst een hiërarchische clusteranalyse uitgevoerd. Daarmee werd onderzocht hoe talen op basis van ΔV,%V en ΔC worden gegroepeerd en in welk cluster het Litouws en het Lets terechtkomen. Voor deze analyse zijn ook gegevens uit andere talen gebruikt, zoals gepresenteerd in het werk van Mairano (2011: 170, 179, 199). De resultaten van de hiërarchische clusteranalyse laten zien dat het Litouws, het Lets, het Duits, het Arabisch, het Engels, het Tsjechisch, het Italiaans en het Portugees de meest vergelijkbare waarden voor ΔV,%V en ΔC hebben en daarom één cluster vormen. De waarden voor ΔV van de talen in dit cluster lopen uiteen van 44 tot 58, voor%V van 40 tot 54 en voor ΔC van 52 tot 66. In dit cluster wordt alleen het Italiaans beschouwd als meer verwant aan het syllabische ritme (zoals blijkt, lijkt clusteranalyse dit ter discussie te stellen); alle andere talen (behalve uiteraard de onderzochte Baltische talen, waarvan het ritmetype onbekend is) behoren tot de talen met klemtoonritme. De tweede groep bestaat uit veel talen met syllabisch ritme, maar omvat ook heel wat talen die doorgaans als talen met klemtoonritme of gemengd ritme worden beschouwd (zie tabel 5). De waarden voor ΔV van deze talen lopen uiteen van 30 tot 45, voor%V van 36 tot 51 en voor ΔC van 37 tot 66. Uit de resultaten blijkt één ding onomstotelijk: geen enkele prototypische taal met syllabisch ritme (Frans, Spaans, Grieks) kwam in het eerste cluster terecht, terwijl slechts twee prototypische talen met klemtoonritme (Russisch, Nederlands) in het tweede cluster terechtkwamen. Zoals te zien is in tabel 5, vallen het Litouws en het Lets in het eerste cluster en lijken ze meer op prototypische talen met klemtoonritme (gegevens over de akoestische correlaten van de talen staan in tabel 1). TABEL 5. Resultaten van de hiërarchische clusteranalyse op basis van standaardafwijkingen en de verhouding van klinkers5 Clusternummer Ritmegroepen en talen Klemtoonritme Syllabisch ritme Niet vastgesteld 1 Engels, Duits, Arabisch, Portugees, Tsjechisch Italiaans Litouws, Lets 2 Russisch, Nederlands, IJslands, Turks, Deens, Pools, Zweeds Spaans, Frans, Grieks, Chinees, Ests, Fins 5 In deze en de andere tabellen zijn de prototypische talen van de specifieke ritmegroepen vetgedrukt; over het ritme van de overige talen bestaat discussie (sommige ervan worden zelfs als niet-classificeerbaar of als talen met een gemengd ritme beschouwd). 176 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė De resultaten van de hiërarchische analyse van de drie variabelen laten concluderen dat prototypische talen met klemtoonritme en syllabisch ritme in verschillende clusters terechtkomen. De talen in deze groepen verschillen dus wat betreft de geanalyseerde kenmerken, maar of deze kenmerken indicatoren zijn van een verschillend taalritme, is een vraag voor een ander onderzoek. Na uitvoering van een tweestaps-clusteranalyse (het gekozen aantal clusters is vanzelfsprekend twee) blijkt dat het gemiddelde ΔV van de talen in het eerste cluster hoger is, en dat van het tweede cluster lager (zie tabel 6). De talen in het eerste cluster worden gekenmerkt door een grotere variatie in de duur van vocaalintervallen. Het gemiddelde van de variabele ΔC is lager in het eerste cluster en iets hoger in het tweede. Het verschil is echter niet erg groot, vooral gezien het feit dat de gegevens in het eerste cluster zeer verspreid zijn (een hoge standaarddeviatie van maar liefst 8,15). TABEL 6. Clustercentra op basis van standaarddeviaties en het aandeel vocalen %V | ΔV | ΔC Gemiddelde | Standaarddeviatie | Gemiddelde | Standaarddeviatie | Gemiddelde | Standaarddeviatie Cluster | 1 | 47,75 | 3,388 | 47,58 | 6,999 | 50,67 | 8,150 Cluster | 2 | 41,78 | 3,032 | 36,67 | 5,408 | 57,78 | 4,295 Totaal | 45,19 | 4,377 | 42,90 | 8,324 | 53,71 | 7,544 De resultaten van de tweestaps-clusteranalyse, weergegeven in tabel 7, laten zien dat de waarden voor ΔV,%V en ΔC van het Litouws en het Lets het meest overeenkomen met die van de talen met klemtoonritme: Duits, Arabisch, Nederlands, Portugees en Tsjechisch, en met die van de talen met syllabisch ritme: Italiaans, Grieks, Chinees, Fins en Frans. Het eerste cluster, waartoe volgens de gegevens van dit onderzoek ook de Baltische talen behoren, omvat 12 talen (57%); het tweede 9 (43%). TABEL 7. Resultaten van de tweestaps-clusteranalyse op basis van standaarddeviaties en het aandeel vocalen Clusternummer | Ritmegroepen en talen Klemtoonritme | Syllabisch ritme | Niet vastgesteld 1 | Arabisch, Duits, Nederlands, Portugees, Tsjechisch | Frans, Grieks, Italiaans, Chinees, Fins | Litouws, Lets 2 | Engels, Russisch, IJslands, Turks, Deens, Pools, Zweeds | Spaans, Ests Het blijkt dat de resultaten van deze analyse verschillen van die van de hiërarchische analyse doordat meer talen met syllabisch ritme samen met het Litouws en Lets in hetzelfde cluster terechtkwamen Straipsniai / Articles 177 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ talen: Italiaans, Chinees, Fins en zelfs de prototypische talen Frans en Grieks. Een andere prototypische syllabische ritmetaal (Spaans) kwam in het tweede cluster terecht. Ditmaal werden ook de prototypische talen met klemtoonritme opgesplitst: Engels in het tweede en Duits in het eerste cluster. Bij de analyse van drie variabelen (de belangrijkste indicatoren van de typologische ritmeklasse van talen) is een hiërarchische clusteranalyse dus geschikter dan een tweestapsclusteranalyse. Variatiecoëfficiënten De hiërarchische clusteranalyse op basis van de variabelen varcoΔV en varcoΔC laat zien dat Litouws, Lets en vier prototypische talen met klemtoonritme in één cluster terechtkomen: Arabisch, Nederlands, Engels en Duits (zie tabel 8). De varcoΔV van deze talen ligt tussen 54 en 62, en de varcoΔC tussen 50 en 66. Voor de talen in het tweede cluster ligt de varcoΔV tussen 39 en 53 en de varcoΔC tussen 41 en 56. TABEL 8. Resultaten van de hiërarchische en tweestapsclusteranalyse op basis van de variatiecoëfficiënten Clusternummer Ritmegroepen en talen Klemtoonritme Syllabisch ritme Niet vastgesteld 1 Engels, Nederlands, Duits, Arabisch – Litouws, Lets 2 Russisch, Portugees, IJslands, Turks, Deens, Tsjechisch, Pools, Zweeds Spaans, Frans, Grieks, Ests, Italiaans, Chinees, Fins Zoals blijkt uit de resultaten van de tweestapsclusteranalyse, zijn de gemiddelden van beide variatiecoëfficiënten in het eerste cluster hoger dan die in het tweede (zie tabel 9). TABEL 9. Clustercentra op basis van variatiecoëfficiënten varcoΔV varcoΔC Gemiddelde Standaarddeviatie Gemiddelde Standaarddeviatie Cluster 1 57,50 3,564 57,83 6,911 2 45,33 3,885 49,07 3,955 Totaal 48,81 6,743 51,57 6,274 De resultaten van de hiërarchische en tweestapsclusteranalyse komen volledig overeen. De clusters bestaan uit dezelfde talen: het ene omvat het Litouws, Lets, Duits, Arabisch, Engels en Nederlands, het andere de overige talen (zie tabel 8). 178 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė De hiërarchische en tweestapsclusteranalyse van variatiecoëfficiënten laat duidelijk de overeenkomst zien tussen het ritme van het Litouws, het Lets en de accentuerende talen, en onderscheidt prototypische accentuerende talen vrij nauwkeurig van syllabische talen. Paarsgewijze variatie-indices De hiërarchische clusteranalyse op basis van paarsgewijze variatie-indices levert zeer discutabele resultaten op (zie tabel 10). Alle talen, behalve het Frans en het Grieks, vallen in één cluster. De rPVI van de talen in het eerste cluster varieert van 53 tot 72 en de nPVI van 41 tot 70. De rPVI van de talen in het tweede cluster varieert van 42 tot 44 en de nPVI van 45 tot 52. TABEL 10. Resultaten van de hiërarchische clusteranalyse op basis van paarsgewijze variatie-indices Clusternummer | Ritmegroepen en talen | Accentuerend ritme | Syllabisch ritme | Niet vastgesteld | 1 | Engels, Nederlands, Duits, Arabisch, Russisch, Portugees, IJslands, Turks, Deens, Tsjechisch, Pools, Zweeds | Spaans, Ests, Italiaans, Chinees, Fins | Litouws, Lets | 2 | – | Frans, Grieks Tabel 11 toont de resultaten van de tweestapsclusteranalyse. Opvallend is dat de gemiddelden van de rPVI van beide clusters vrijwel gelijk zijn, wat ernstige twijfel doet rijzen over de betrouwbaarheid van deze maat (vooral gezien de hoge standaarddeviatie). TABEL 11. Clustercentra op basis van paarsgewijze variatie-indices nPVI | rPVI | Gemiddelde | Standaarddeviatie | Gemiddelde | Standaarddeviatie | Cluster | 1 | 61,83 | 5,776 | 61,00 | 6,603 | 2 | 45,80 | 2,883 | 59,60 | 8,534 | Totaal | 50,38 | 8,322 | 60,00 | 7,893 Het eerste cluster bestaat uit zes talen (29%), het tweede uit 15 (71%) (zie tabel 12). Als we dit vergelijken met de resultaten van de hiërarchische clusteranalyse, zien we dat in het eerste cluster naast het Litouws en Lets ook het Duits, Engels, Nederlands en Portugees zijn gebleven. Alle talen met een syllabisch ritme vielen in het tweede cluster. Straipsniai / Articles 179 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ TABEL 12. Resultaten van de tweestapsclusteranalyse op basis van paarsgewijze variabiliteitsindices Clusternummer Ritmegroepen en talen Klemtoonritme Lettergreepritme Niet vastgesteld 1 Engels, Nederlands, Duits, Portugees – Litouws, Lets 2 Russisch, Arabisch, IJslands, Turks, Deens, Tsjechisch, Pools, Zweeds Spaans, Frans, Grieks, Ests, Italiaans, Chinees, Fins De resultaten van de tweestapsclusteranalyse met nPVI en rPVI als variabelen tonen de ritmische overeenkomst tussen het Litouws, het Lets en talen met klemtoonritme en onderscheiden, net als de analyse van de variabiliteitscoëfficiënten, prototypische talen met klemtoonritme goed van talen met lettergreepritme. 5. CONCLUSIES Samenvattend kan op basis van de poging om clusteranalysemethoden toe te passen op de identificatie van typologische ritmeklassen, de volgende conclusie worden getrokken. Clusteranalyse (zowel hiërarchische als tweestapsanalyse) levert geen eenduidige resultaten op. Hiërarchische analyse is vrij geschikt voor het clusteren van minder statistisch verwerkte variabelen (ΔV, ΔC,%V, en deels ook varcoΔV, varcoΔC); tweestapsanalyse kan wellicht ook worden toegepast bij complexere indices (PVI). Toch roept de tweestapsanalyse in dit geval meer twijfels op, al was het maar omdat er slechts twee mogelijkheden zijn gekozen (ofwel klemtoonritme, ofwel syllabisch ritme; een gemengd ritme is niet mogelijk). Het Litouws en het Lets vallen op basis van alle variabelen in hetzelfde cluster, samen met veel talen met klemtoonritme. Daarom zou men voorzichtig kunnen concluderen dat het ritme van beide Baltische talen vergelijkbaar is en door klemtoon wordt bepaald. Het zijn talen met klemtoonritme. Clusteranalyse (met name de vergelijking van gegevens uit twee verschillende onderzoeken naar het Zweeds, IJslands en Chinees) heeft aangetoond dat annotatieprecisie bijzonder belangrijk is voor ritmeonderzoek. Anderzijds betreft dit slechts een pilotstudie; de relevantie van deze conclusies ligt daarom niet in de typologische classificatie van taalritme zelf of in de maatstaven voor het ritmische karakter van talen. Ze kunnen als richtsnoer dienen voor verder onderzoek, of als een nieuwe aanleiding om te twijfelen aan het bestaan van strikt afgebakende klassen van taalritme. LITERATŪRA A b e r c r o m b i e D a v i d 1967: Elements of general phonetics. Edinburgh: Edinburgh University Press. A r v a n i t i A m a l i a 2012: The usefulness of metrics in the quantification of speech rhythm. Journal of Phonetics 40, 351–373. 180 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Bond Zinny Sans, Markus Dace, Stockmal Verna 2003: Prosodic and Rhythmic Patterns Produced By Native and Non-native Speakers of a Quantity-Sensitive Language. 15th International Congress of Phonetic Sciences. Barcelona, 527–530. Dauer Rebecca McKeever 1983: Stress-timing and syllable-timing reanalysed. Journal of Phonetics 11, 51–62. Dellwo Volker, Wagner Petra 2003: Relationships between language rhythm and speech rate. Proc. of the International Congress of Phonetic Science, 471–474. Girdzijauskas Juozas 1966: Lietuvių eilėdara. Silabinės-toninės sistemos susiformavimas. Vilnius: Vaga. Girdzijauskas Juozas 1979: Lietuvių eilėdara: XX a. Vilnius: Mokslas. Grabe Esther, Low Ee Ling 2002: Durational Variability in Speech and the Rhythm Class Hypothesis. Papers in Laboratory Phonology 7, 1–16. Kazlauskienė Asta, Fokaite Inga 2005: Dėl lietuvių kalbos teksto prozodijos. Žmogus ir žodis 7(1), 35–38. Kazlauskienė Asta 2013: Kai kurie akustiniai lietuvių kalbos ritmiškumo parametrai. Baltistica 48(1), 19–36. Mairano Paolo 2011: Rhythm Typology: Acoustic and Perceptive Studies. Doctoral dissertation. Turin: University of Turin. Pike Kenneth Lee 1945: The Intonation of American English. Ann-Arbor: University of Michigan Press. Pukevičiūtė Agnė 2013: Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai. Magistro darbas. Kaunas: Vytauto Didžiojo universitetas. Ramonaite Valerija 1980: Prozos kalbos ritmas. Konstruktyvieji faktoriai ir pagalbiniai formantai. Literatūra ir kalba 16, 38–65. Ramonaite Valerija 2006: Pirminis Juozo Baltušio „Parduotų vasarų“ ritmas. Acta humanitarica universitatis Saulensis, 307–333. Ramus Franck, Nespor Marina, Mehler Jacques 1999: Correlates of linguistic rhythm in the speech signal. Cognition 73(3), 265–292. Roach Peter 1982: On the Distinction between ‘Stress-timed’ and ‘Syllable-timed’ Languages. – David Crystal. Linguistic controversies. London: Edward Arnold, 73–79. Sauka Leonardas 1974: Lietuvių folklore eilet yros ir teorijos klausimai. – Literatūra ir kalba 13, 192–207. Sauka Leonardas 1978: Lietuvių liaudies dainų eilėdara. Vilnius: Vaga. Stundžia Bonifacas 1991: Kirtis tekste. Žodžiai ir prasmės 1, 86–92. Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2006: Statistika su SPSS psichologiniuose tyrimuose: mokomoji knyga. Kaunas: VDU leidykla. Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2012: Daugiamačiai duomenų analizės metodai psichologijoje. Kaunas. Straipsniai / Articles 181 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ PRIEDAS 1. Tiriamieji tekstai lietuvių kalba Vieną dieną Šiauriniam vėjui ir Saulei besiginčijant, kuris iš jų stipresnis, pasirodė keliautojas, vilkintis apsiaustą. Tada jie susitarė, kad tas, kuris privers keliautoją nusivilkti apsiaustą, bus laikomas stipresniu. Pirmiausia Šiaurinis vėjas pūtė taip stipriai, kiek tik galėjo, bet kuo stipriau jis pūtė, tuo tvirčiau keliautojas apsigaubdavo apsiaustą; galiausiai Šiaurinis Vėjas pasidavė. Tada Saulė pradėjo kaitinti ir keliautojas tuoj pat nusivilko apsiaustą. Taip Šiaurinis vėjas turėjo pripažinti, kad Saulė stipresnė už jį. 2. Tiriamieji tekstai latvių kalba Vienu dienu Ziemeļu vējam un Saulei strīdoties par to, kurš no viņiem ir stiprāks, nāca ceļotājs, ietīnies mētelī. Viņi savā starpā vienojās, ka tas, kurš pirmais liks ceļotājam novilkt savu mēteli, tiks uzskatīts par stiprāko. Ziemeļvējš pirmais pūta tik stipri, cik vien varēja, bet, jo stiprāk viņš pūta, jo stingrāk ceļotājs ietinas savā mētelī; galu galā Ziemeļvējš tomēr padevās. Tad Saule sāka stipri sildīt un ceļotājs uzreiz novilka savu mēteli. Tā Ziemeļvējam bija jāatzīst, ka Saule bija stiprāka par viņu. 3. Tiriamieji tekstai švedų kalba Nordanvinden och Solen tvistade en gång om vem av dem som var starkast. Just då kom en vandrare vägen fram insvept i en varm kappa. De kom då överens om att den som först kunde få vandraren att ta av sig kappan, han skulle anses vara starkare än den andra. Då blåste nordanvinden så hårt han nånsin kunde, men ju hårdare han blåste desto tätare svepte vandraren kappan om sig, och till slut gav Nordanvinden upp försöket. Då lät Solen sina strålar skina helt varmt och genast tog vandraren av sig kappan och så var Nordanvinden tvungen att erkänna att solen var den starkaste av de två. 4. Tiriamieji tekstai islandų kalba Dag einn þegar Norðvindurinn og Sólin voru að rífast um það hvor þeirra væri sterkari, birtist ferðamaður vafinn inn í frakka. Þeir voru sammála um að sá sem gæti blásið frakkanum af ferðamanninum myndi teljast sterkari en hinn. 182 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Norðanvindurinn blés eins fast og hann gat, en því fastara sem hann blés, því þéttara varð ferðamaðurinn kápunni um sig, og að lokum gafst Norðanvindurinn upp á að reyna. Þá fór Sólin að skína, og undireins fór ferðamaðurinn úr frakkanum. Þá varð Norðanvindurinn að viðurkenna að Sólin væri sterkari en hann var. 6. Tiriamieji tekstai kinų kalba You yi tian, dang yi ge guo zhe da yi de lv xing zhe chu xian de shi hou, bei feng he tai yang zheng zai zheng chao jiu jing shui geng jiang. Ta men tong yi shui xian rang lv xing zhe ba wai tao tuo diao jiu ren wei shui bi ling yi ge qiang. Sui hou, bei feng jiu jing ta zui da de nu li lai chui feng, dan shi, ta chui de yue da, lv xing zhe jiu ba wai tao guo de yue jin. Zui hou,bei feng fang qi le. Jie xia lai, tai yang kai shi fa chu re liang, lv xing zhe li ji jiu tuo xia le wai tao. Suo yi, bei feng bu de bu cheng ren tai yang bi ta geng qiang. Cluster Analysis of Typological Groups of Language Rhythm SUMMARY This article aims to answer two questions: 1) whether the cluster analysis handy finding rhythm typological similarities, and it can be classified on the basis of it so far unanalysed languages 2) in which a cluster – stress-timed or syllable-timed languages – Lithuanian and Latvian languages fall into. Standard text, proposed by the International Phonetics Association (see http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (Eng. The North Wind and the Sun, Lith. Šiaurės vėjas ir saulė) was selected for this study. Five native speakers (Latvian, Lithuanian, Swedish, Icelandic and Chinese) translated and recorded it (each record was much shorter than 1 min.). The records were annotated by program PRAAT and acoustic correlates of rhythm of records that we have done have been calculated using program Correlator (2. 1 version) which was developed by Pado Mairano (2011) in Arturo Genre experimental phonetics laboratory of Turin (Italy). It was found that Lithuanian ΔC=52,%V=54, ΔV=54, varcoΔV=54, varcoΔC=66, nPVI=57, rPVI=57; Latvian ΔC=55,%V=52, ΔV=58, varcoΔV=55, varcoΔC=65, nPVI=70, rPVI=65; Swedish ΔC=65,%V=49, ΔV=51, varcoΔV=50, varcoΔC=66, nPVI=60, rPVI=82; Icelandic ΔC=52,%V=47, ΔV=41, varcoΔV=50, varcoΔC=60, nPVI=51, rPVI=56; Chinese ΔC=48,%V=62, ΔV=74, varcoΔV=51, varcoΔC=62, nPVI=51, rPVI=53. Straipsniai / Articles 183 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ Data of other languages estimated by the author of the program Mairano (2011) was used for cluster analysis. The data was entered to the SPSS program and a cluster analysis was performed. The results show that the cluster analysis (both hierarchical and two-steps) does not provide unambiguous results. Hierarchical analysis is pretty handy to cluster less statistically processed variables (ΔV, ΔC,%V, partly varcoΔV, varcoΔC), a two-step analysis might be possible to rely on, and with more complex indices (PVI). However, a two-step analysis is begging the question, because it does not leave the third option (stress-timed or syllable-timed, cannot be mixed). Lithuanian and Latvian languages according to all the variables fall into the same cluster together with a number of stress-timed languages. Therefore, it can be carefully concluded that rhythm of the two Baltic languages is similar and caused by stress. They are stress-timed languages. Cluster analysis (in particular, Swedish, Icelandic, Chinese Language comparison between the two types of data) has shown that the annotation precision is particularly important in the researches of rhythm. On the other hand, the findings are relevant not for the typological classification of languages’ rhythm and not for the indicators of languages’ rhythm. They can be as guidelines of further research or another excuse to question existence of strictly defined classes of speech rhythm. Įteikta 2013 m. liepos 11 d. AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ Vytauto Didžiojo universitetas Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva [email protected] ASTA KAZLAUSKIENĖ Vytauto Didžiojo universitetas Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva [email protected] 184 Acta Linguistica Lithuanica LXIX