„Knygos nobažnystės“ (1653) morfologijos tyrimo galimybės naudojant reliacinę duomenų bazę

ACTA LINGUISTICA LITHUANICA LI (2004), 1–14 Possibilités d’étude de la morphologie de Knygos nobažnystės (1653) au moyen d’une base de données relationnelle DALIA JAKULYTĖ Klaipėdos universitetas L’article présente la base de données relationnelle créée pour l’étude de la morphologie des anciens écrits lituaniens. Un modèle logique de données a été élaboré et mis en œuvre dans le système de gestion de bases de données (SGBD) Microsoft Access. Tous les mots de deux parties de la Knyga Nobažnystės ont été saisis dans la base de données. Un moteur de sélection des données morphologiques (flexionnelles) a été créé, de sorte que les mots peuvent désormais être sélectionnés selon toute propriété ou tout ensemble de propriétés spécifiés. Une telle base de données sert d’outil de tri, de sélection et de correction des données, ainsi que de stockage des textes et des supports d’indexation. Elle permet au chercheur d’étudier efficacement, rapidement et avec précision divers problèmes linguistiques, tels que l’alternance des thèmes nominaux, l’attribution des textes à leurs auteurs, etc. 0. INTRODUCTION L’un des principaux problèmes auxquels sont confrontés les linguistes qui étudient les textes anciens est la sélection des matériaux. Les principales sources sont les textes eux-mêmes (généralement des photocopies de livres), les dictionnaires et les répertoires de mots. Les données en sont recopiées (à la main ou à l’ordinateur), des fichiers sur fiches sont constitués, puis triés et classés selon un ordre donné. La sélection des matériaux dans un tel fichier est un travail long et assez complexe: il faut parcourir tout le fichier, sélectionner les fiches nécessaires, les regrouper, etc. Une fois le travail terminé, les fiches sélectionnées doivent être remises à leur place dans le fichier général, faute de quoi celui-ci ne pourra plus être utilisé correctement. Les technologies informatiques contribuent à résoudre ces problèmes. Pour les recherches lexicographiques, on constitue des corpus informatisés et des bases de données consacrées aux textes anciens, etc. L’une des caractéristiques essentielles des corpus informatisés est la possibilité d’effectuer une analyse automatique du texte, par exemple de générer automatiquement des concordances, c’est-à-dire de présenter le mot recherché dans son contexte immédiat. Pour l’analyse automatique de la langue, les textes doivent être annotés afin que le programme de concordances puisse rechercher les unités linguistiques non seulement selon des caractéristiques formelles, mais aussi selon des caractéristiques grammaticales (Marcinkevičienė 1997). Toutefois, il n’est possible de créer et d’appliquer des programmes automatiques de reconnaissance des formes grammaticales de la langue, ou de phénomènes analogues, que pour la langue standard; les caractéristiques grammaticales des anciens écrits doivent, elles, être annotées manuellement. Ainsi, le corpus de langue lituanienne de 100 millions de mots préparé par le Centre de linguistique informatique de la Faculté des sciences humaines de l’Université Vytautas-Magnus (donelaitis.vdu.lt/tekstynas) comprend des publications de la période de l’indépendance, choisies de manière à ce que le plus possible 2 | D A L I A J A K U L Y T Ė … reflète le lituanien écrit actuel. Le système de recherche du corpus permet de rechercher un mot, de consulter les données statistiques relatives au mot sélectionné, de rechercher une forme grammaticale précise du mot choisi (par ex., nepriklausomybės), ou toutes ses formes à l’aide du caractère « * » (nepriklausomyb*). L’Institut de mathématiques et d’informatique de l’Université de Lettonie a également mis en ligne des textes de monuments écrits anciens des XVIe–XVIIIe siècles, avec des possibilités de recherche similaires (on peut rechercher un mot précis ou une partie de celui-ci à l’aide du caractère «% »), ainsi que des fichiers archivés d’un dictionnaire de fréquence des formes des mots et d’un index (www.ailab.lv/senie). Des travaux similaires sont également menés à l’Institut de langue lituanienne: les textes anciens sont saisis à l’ordinateur ou numérisés, puis des index des formes des mots sont établis. Ceux-ci sont élaborés de manière semi-manuelle: autrement dit, un programme spécial se contente de classer les formes des mots par ordre alphabétique, en indiquant leur emplacement dans le texte et en fournissant le contexte. Les informations textologiques ainsi que le sens grammatical et lexical de chaque forme de mot sont ajoutés à la main (Ambrazas 1998). Pour étudier la morphologie des textes anciens, on utilise traditionnellement les mêmes fichiers que pour les dictionnaires, mais selon un mécanisme d’exploitation différent; par exemple, le classement s’effectue non seulement par lexème, mais aussi selon d’autres critères (partie du discours, morphèmes, dérivation, forme, etc.). La structure de la base de données informatisée et les possibilités de sélection des données doivent donc être adaptées en conséquence. L’idée de créer une base de données morphologiques des textes anciens est née dans le prolongement des recherches d’Antanas Jakulis sur Knygos Nobažnystės1. Jusqu’en 2004, année de parution de l’édition fac-similé de Knygos Nobažnystės (Pociūtė, éd., 2004), les linguistes lituaniens ne disposaient que d’un microfilm réalisé en 1968 (conservé à la Bibliothèque centrale de l’Académie des sciences). Le Centre de balistique de l’Université de Klaipėda possédait des photocopies de Knygos Nobažnystės (Sumos evangelijų ir Maldų Krikščioniškų) réalisées la même année par A. Jakulis; la bibliothèque de la Faculté des arts possédait, quant à elle, des photocopies du recueil de cantiques. À partir de ces documents, A. Jakulis a constitué un répertoire lexical de Knygos Nobažnystės, dont une seule partie a été publiée: le lexique de Sumos evangelijų (Jakulis 1995). Pour ce répertoire lexical, un fichier papier de l’ensemble du lexique avait été constitué: les mots étaient inscrits sur des fiches distinctes, avec indication de leurs formes de base, de leur sens et de leur forme grammaticale (fig. 1); les fiches étaient regroupées selon les formes de base et classées par ordre alphabétique. Toutefois, en poursuivant ses recherches sur la langue de Knygos Nobažnystės, le compilateur utilisait lui-même le fichier et avait reclassé les fiches selon un ordre qu’il était seul à connaître. Il aurait fallu, en somme, le constituer à nouveau, mais l’objectif était d’en faire un outil réutilisable à de nombreuses reprises. Il a donc été décidé de créer un fichier électronique — une base de données permettant de collecter, de classer ou de filtrer diverses données morphologiques, lexicales, sémantiques, etc., et servant d’outil au chercheur en morphologie des textes anciens. La création d’une telle base de données comporte deux étapes principales: la conception et la mise en œuvre. Lors de la conception, on détermine quelles données sont nécessaires au chercheur en morphologie des textes anciens, on définit les caractéristiques de ces données, leurs attributs et leurs relations, et l’on prévoit les questions auxquelles la base de données en cours de création devra répondre. Le résultat de cette étape est une structure logique des données. Celle-ci est décrite à la section 2.1 de cet article. Deuxième- 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 Cette étape — la mise en œuvre de la structure de données conçue dans l’un des systèmes de gestion de bases de données — est décrite à la section 2.2. Une fois créée et mise en œuvre, la base de données morphologiques des textes anciens peut être utilisée pour la recherche: après y avoir chargé les données et annoté les attributs nécessaires, on peut les sélectionner, les traiter et les classer selon l’ordre souhaité. La deuxième section de l’article décrit l’application de la base de données morphologiques des textes anciens ainsi créée à l’étude morphologique d’une source particulière, Knygos nob ažnystės. 1. CRÉATION D’UNE BASE DE DONNÉES MORPHOLOGIQUES DES TEXTES ANCIENS 1.1. Structure logique des données Les éléments principaux du fichier du répertoire lexical sont les formes des mots employés dans le texte (dans la suite, chaque forme de mot, c’est-à-dire chaque occurrence d’un lexème, quelle qu’elle soit, sera appelée « mot »). Une fiche correspond à un mot et à ses attributs (voir fig. 1). FIG. 1. FICHE DU FICHIER LEXICAL DE KNYGOS NOBAŽNYSTĖS Chaque mot est unique. Même si un même mot, sous la même forme et avec le même sens, apparaît plusieurs fois, chaque occurrence se trouve à un endroit différent, dans un contexte différent; si les fiches étaient numérotées, les formes identiques auraient des numéros différents. L’élément principal de la base de données doit donc être le mot, doté d’un numéro unique. Ses attributs sont la forme, la source, les formes de base, le sens, etc. Certains attributs (par exemple, la partie du discours, le paradigme) sont communs à tout un lexème. Pour définir les attributs du lexème, on crée un élément « Lexème », relié à l’élément « Mot » par une relation « un-à-plusieurs »: une entrée « Lexème » peut ainsi correspondre à plusieurs entrées « Mot ». La structure logique générale des données morphologiques des textes anciens est représentée à la figure 2. 4 | DALIA JAKULYTĖ FIG. 2. STRUCTURE LOGIQUE DES DONNÉES2 Pour une description plus détaillée des spécificités des données morphologiques, des éléments prévus, de leurs attributs et de leurs relations mutuelles, voir l’article consacré à la création de la base de données morphologiques de Knygos nobanžystės (Jakulytė 2001). 1.2. Mise en œuvre de la base de données morphologiques L’équivalent électronique d’un fichier de fiches est une base de données. Pour le traitement, la consultation, la sélection et l’impression des données collectées, ainsi que pour la saisie de nouvelles données, on utilise des logiciels spécialisés: les systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Aujourd’hui, les systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont les plus largement utilisés (par exemple, Visual 2 Dans une base de données, l’élément d’information stocké — l’entité — est représenté par un rectangle dans la structure logique des données. Le nom de l’entité est indiqué en haut et ses propriétés (attributs) sont énumérées dans la partie inférieure. La relation « un-à-plusieurs » est représentée par une ligne ramifiée. KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ | 5 FoxPro, dBase, Paradox, etc.). Le SGBD MS Microsoft Office comprend le SGBD MS Access, qui possède toutes les caractéristiques propres aux SGBD relationnels et s’intègre bien aux autres programmes de cette suite. Les données y sont stockées dans des tables. Chaque ligne de la table principale constitue un enregistrement distinct (élément principal et ses attributs). Les listes d’éléments (attributs) répétitifs sont conservées dans des tables auxiliaires. Les éléments sont saisis dans la table principale et les attributs sont sélectionnés dans les tables auxiliaires. En reliant les tables, on peut effectuer diverses requêtes permettant d’extraire des informations d’une ou de plusieurs tables (c’est-à-dire de sélectionner les fiches nécessaires dans le fichier et de les organiser dans l’ordre souhaité). À partir de la structure logique des données établie, la base de données morphologiques des écrits anciens a été mise en œuvre au moyen du SGBD Microsoft Access 2003. Deux tables principales y ont été créées: « Mots » (pour les formes des mots) et « Formes de base » (pour les lexèmes)3. Les tables auxiliaires contiennent les listes d’attributs. Toutes les tables auxiliaires sont reliées aux tables principales par une relation « un-à-plusieurs ». Les tables de la base de données morphologiques des écrits anciens et les relations entre elles sont représentées à la fig. 3. FIG. 3. SCHÉMA DES TABLES DE LA BASE DE DONNÉES ET DES RELATIONS ENTRE ELLES DANS LE SGBD MS ACCESS 3 Les noms d’origine des tables ont été conservés pour le moment. Ils ne seront probablement pas modifiés: changer leur nom est assez complexe et, en général, l’utilisateur ne le voit pas. 6 Dalia Jakulytė Certaines tables auxiliaires sont déjà remplies, d’autres sont adaptées à chaque monument écrit. Les tables remplies sont celles des catégories grammaticales (représentées à gauche de la fig. 3). Chacune d’elles comprend plusieurs colonnes: identifiant, nom de l’attribut (ou des attributs) et remarques. Seul l’identifiant est inscrit dans la table principale à partir de la table auxiliaire, mais les données de n’importe quelle colonne peuvent être utilisées pour les requêtes; c’est pourquoi, pour faciliter l’utilisation, certains attributs sont définis à la fois en termes lituaniens et internationaux (cf. la liste des catégories de cas dans le tableau 1). Les tables « Contexte », « Chapitre », « Texte » et « Auteurs » sont adaptées à chaque monument écrit. Les tables « Formes principales » (lexèmes) et « Significations » sont initialement vides, mais des données peuvent être importées d’une base de données créée pour un autre monument écrit. TABLEAU 1. LISTE DES ATTRIBUTS DE LA CATÉGORIE DE CAS Catégorie de cas ID Cas En latin Remarques 0 - 1 nominatif N. Nominatif 2 génitif G. Génitif 3 datif D. Datif 4 accusatif A. Accusatif 5 instrumental I. Instrumental 6 inessif In. Inessif 7 illatif Il. Illatif 8 adessif Ad. Adessif 9 allatif Al. Allatif 10 vocatif V. Vocatif 21 génitif possessif G. posses. Génitif possessif KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ | 7 2. APPLICATION DE LA BASE DE DONNÉES À L’ÉTUDE MORPHOLOGIQUE DE KNYGOS NOBAŽNYSTĖS 2.1. Saisie des données Avant de saisir les données morphologiques d’un monument écrit particulier, la base de données doit être adaptée. Par exemple, pour étudier la langue de KN, il faut tenir compte de la structure du texte et de son attribution (voir plus en détail Jakulis 1982, 1984). Les différentes parties du livre ont été rédigées ou traduites par différents auteurs; le tableau « Textes » répertorie donc les types de textes (Évangile, sermon, prière, cantique...), et le tableau « Auteurs » recense les auteurs connus de KN. Le tableau « Chapitres » est également rempli: il répertorie tous les chapitres de KN (voir fig. 6). La saisie des données commence par la collecte du texte. Le texte recueilli est chargé ligne par ligne dans un tableau, et les lignes reçoivent des numéros d’identification. Le texte est ensuite divisé en mots, auxquels sont attribués des numéros d’identification; les ID des lignes, du texte et du chapitre, ainsi que les numéros de page et de ligne de l’original, sont indiqués. Toutes ces opérations ont été effectuées automatiquement au moyen de macros du traitement de texte Microsoft Word créées par l’autrice. Comme, dans ce texte, les limites entre les mots ne coïncident souvent pas avec les espaces, le tableau ainsi constitué est vérifié et corrigé. Les tableaux vérifiés sont chargés dans les tableaux correspondants de la base de données morphologiques, « Contexte » (renommé « KNtekstas ») et « Mots ». Les ID des autres traits (genre, nombre, cas, temps, etc.) sont saisis manuellement dans le tableau « Mots » de la base de données. Pour faciliter la saisie, les ID sont des nombres correspondant aux numéros d’ordre des catégories; ainsi, par exemple, pour indiquer la forme Kryžtaus (masculin, singulier, génitif), il suffit d’inscrire « 1 », « 1 », « 2 » dans les colonnes correspondantes (cf. fig. 4). FIG. 4. FRAGMENT DU TABLEAU « MOTS ». INDICATION DE LA FORME Avant d’indiquer les formes de base, une entrée correspondante est créée dans le tableau « Formes de base »; dans la colonne « Formes de base » du tableau « Mots », elle est saisie ou sélectionnée dans une liste déroulante (fig. 5). 8 | Dalia Jakulytė FIG. 5. FRAGMENT DU TABLEAU « MOTS ». INDICATION DES FORMES DE BASE À l’heure actuelle, les mots de SE, Pas, MKr et K ont été saisis dans la base de données; les traits qui ne nécessitent pas de recherches supplémentaires ou qui ont déjà été étudiés y ont été indiqués. Ainsi, par exemple, conformément à l’hypothèse d’Antanas Jakulis (Jakulis 1982), l’attribution des différentes parties de SE a été indiquée, et, dans le tableau « Formes de base », seuls l’identifiant, le paradigme, les formes de base présumées et l’ID de la catégorie grammaticale ont été saisis. Les formes de base peuvent être corrigées et d’autres traits renseignés ultérieurement, après examen de toutes les formes du mot (voir § 3.2). Tous les traits ne sont pas indiqués, et ce pour plusieurs raisons: – pour sélectionner les données destinées aux études morphologiques, les traits indiqués (lieu, forme et formes de base) suffisent; de nombreux traits sont prévus pour d’autres recherches, par exemple en lexicologie ou en sémantique; – certains traits ne sont nécessaires qu’à un chercheur ou à un autre (par exemple, la dérivation, le mot de base et d’autres traits n’intéresseront que les spécialistes de la formation des mots), tandis que d’autres devraient être indiqués par le spécialiste concerné (par exemple, les sens par un lexicologue), etc.; – de nombreux traits sont sujets à controverse ou incertains, et certains dépendent du point de départ de l’étude: par exemple, le mot kalnas doit-il être considéré comme un mot à racine simple ou dérivé par suffixation, c’est-à-dire le locuteur l’associe-t-il, dans sa conscience, à kilti, kelti ou non? Et delnas? La façon d’indiquer la racine — telle qu’elle apparaît (kal-), ou avec le degré vocalique de l’alternance de base (kel-) — dépend aussi des besoins du chercheur: souhaite-t-il, par exemple, extraire les mots ayant a dans leur racine, ou tous les dérivés d’une racine donnée4. – il est souvent difficile de définir également le type de déclinaison (indiqué dans le tableau « Formes de base »), car Knygoje Nobžny5tės présente de nombreuses formes variables, par exemple: bjauras / bjaurus, garba / garbė, etc. Dans chacun de ces cas, il faut d’abord mener des recherches approfondies et déterminer à quoi cette variation est due (est-elle peut-être déterminée par la sémantique, ou bien différents auteurs emploient-ils des formes différentes, etc.); – il semble que l’indication du thème d’une forme particulière (dans le tableau « Mots ») devrait poser moins de problèmes, mais là aussi, un doute subsiste: si ausis a un thème en i, ausiai un thème en io, ausų un thème consonantique, qu’en est-il de ausį? Ces traits sont donc laissés à la saisie par le chercheur lui-même. À cette fin, il est pratique d’utiliser les différents modes d’affichage des données du système de gestion de base de données. 4 En effet, deux champs sont prévus à cet effet: « Racine » et « Racine de base ». KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ 9 2.2. Consultation, tri et correction des données Il est possible de consulter les données directement dans les tables auxiliaires liées à la table principale. Dans la table « Chapitres », nous pouvons parcourir le texte intégral de chaque chapitre (fig. 6). FIG. 6. EXTRAIT DE LA TABLE « CHAPITRE ». CONSULTATION DU CONTENU DU CHAPITRE 13 10 | Dalia Jakulytė FIG. 8. CONSULTATION DES DONNÉES DANS LA TABLE « FORMES PRINCIPALES » En outre, toutes les données peuvent être triées selon n’importe quel attribut, par ordre croissant ou décroissant; il est également possible de les rechercher et de les filtrer. 2.3. Sélection des données Pour sélectionner les données, le Microsoft Access SGBD prévoit des requêtes spéciales (Query). Les données (par exemple, les mots) sont ici sélectionnées selon un attribut ou un groupe d’attributs. Pour faciliter le travail de l’utilisateur, on crée des formulaires dans lesquels sont saisis les critères de sélection souhaités. L’auteure a créé un tel formulaire pour sélectionner les données morphologiques (flexionnelles) (fig. 9), et des formulaires sont en cours de création pour sélectionner le lexique, la formation des mots, etc. FIG. 9. FORMULAIRE DE REQUÊTE POUR LA SÉLECTION DES DONNÉES DE FLEXION KNYGOS NOBAŽNYSTĖS DUOMENŲ BAZĖ 11 Les paramètres nécessaires sont saisis dans le formulaire créé (leurs listes sont présentées dans la partie inférieure du formulaire). Par exemple, pour sélectionner les formes du présent des verbes du type mokyti, moko, mokė, on saisit « 511 » dans le champ « Type de conjugaison » et « 1 » dans le champ « Temps ». En cliquant sur le bouton « Sélectionner », on obtient le résultat suivant: TABLEAU 2. RÉSULTAT DE LA SÉLECTION DES FORMES DU PRÉSENT DES VERBES DU TYPE 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..... Ayant constaté que les formes du présent relèvent aussi bien du radical en o que de celui en ia, nous affinons la sélection en demandant de ne retenir que les formes à radical en ia (radical: 2). Le résultat obtenu est le suivant: TABLEAU 3. RÉSULTAT DE LA SÉLECTION DES FORMES À RADICAL EN IA DES VERBES DU TYPE MOKYTI, MOKO/MOKIA, MOKĖ Entrée Formes principales Mot Forme Contexte Auteur Section rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžiame présent.ind.plur.1 223129 1 S57 pildyti išpildyti, -pildo/-pildžia, -pildė įpildžia présent.ind.3 204623 1 S14 rodyti rodyti, rodo / rodžia, rodė rodžia présent.ind.3 201219 1 S03 mokyti mokyti, moko, mokė mokia présent.ind.3 200821 1 S02 mokyti mokyti, moko, mokė mokia présent.ind.3 200219 1 S01 mokyti mokyti, moko, mokė mokia présent.ind.3 221313 2 S53 Il est également possible d’affiner encore la sélection, par exemple en extrayant toutes les formes du présent de chacun de ces verbes: 12 | DALIA JAKULYTĖ TABLEAU 4. FORMES DU PRÉSENT DU VERBE IŠPILDYTI RÉSULTAT DE LA SÉLECTION Entrée Formes principales Mot Forme Contexte Auteur Section pildyti accomplir, -accomplit/-accomplit, -accomplit accomplit prés. ind. 3 204623 1 S14 accomplir accomplir, -accomplit/-accomplit, -accomplit accomplit prés. ind. 3 304612 2 M36 En procédant systématiquement à la sélection, en réduisant l’intervalle des données et en précisant les critères, il est possible de recueillir des matériaux pour résoudre toute question spécifique; par exemple, les données présentées dans le tableau 3 permettent déjà de conclure que les formes des verbes de ce type, construits sur le radical iš sont davantage employées par le premier auteur, c’est-à-dire celui des premiers et des derniers sermons. CONCLUSIONS L’utilisation appropriée des outils des technologies de l’information permet de réduire considérablement le temps consacré par les chercheurs des textes anciens. La base de données morphologiques des textes anciens créée par les auteures permet de résoudre rapidement et avec précision diverses questions linguistiques (par exemple, le mélange des thèmes nominaux, l’attribution d’un texte, etc.). Seule la saisie des données prend du temps; leur sélection et leur tri s’effectuent en quelques secondes, et les données elles-mêmes sont conservées sans modification. Les outils de recherche, de sélection, de tri et de correction, ainsi que de génération de rapports du système de gestion de bases de données constituent un nouvel arsenal méthodologique pour les chercheurs en morphologie, tandis que le modèle logique élaboré permet d’étudier la langue de manière globale et systématique. Il importe tout autant de noter que les données peuvent être importées d’autres sources dans la base de données morphologiques créée et qu’il est également facile de les convertir en d’autres formats (par exemple, dans le Dictionnaire historique de la langue lituanienne en cours d’élaboration à l’Institut de la langue lituanienne). La base de données morphologiques peut servir non seulement à l’étude de la morphologie, mais aussi au stockage des données et à leur présentation sous différentes formes, adaptées aux besoins de divers utilisateurs. Par exemple, il est possible de créer pour des théologiens ou des spécialistes de littérature un formulaire présentant le texte lisible, expliquant les mots incompris et prévoyant des espaces pour les commentaires. La base de données morphologiques constituée à partir d’une source précise — Knygos nobanžystės de morphologie n’est qu’un outil, une étape intermédiaire où seront rassemblés les résultats des recherches actuelles et futures sur ce livre. Une telle base de données ne peut être publiée qu’après la saisie de toutes les données (ou d’une partie des données indispensables), mais cela ne relève pas du travail d’une seule personne. En tant qu’outil d’étude de la morphologie de Knygos nobanžystės, elle peut être utilisée dès à présent (elle est accessible en ligne à l’adresse www.ik.ku.lt/~jakulyte/apie.htm). ABRÉVIATIONS DBVS – Système de gestion de bases de données. ID – Identifiant, nom unique d’un élément de la base de données. Knygos nobažnystės duomenų bazė | 13 K – catéchisme, dernier chapitre 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 – Prières chrétiennes (« 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. »). Troisième partie de KN, contenant 58 prières et le catéchisme (voir K). Pas – Passion, dernier chapitre de SE (« PASSYA ABA HISTORYA Apie kančia ßmerti, ir pákałimą Poná mufu IEZVSA Chryftufá, iš wiku kiáturiu Ewangeliftu pátogay ßurinkta »). SE – Somme des Évangiles (« 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. »). Deuxième partie de KN, comprenant 60 évangiles et sermons ainsi que la Passion (voir 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. 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