Whereas the noun of Švenčionėliai subdialect was analyzed in my BA paper, this thesis is the continuation of the previous work; therefore, noun is not taken into consideration. In this work more emphasis is given on the inflection and accentuation of other parts of speech in Švenčionėliai subdialect. In addition to this, this subdialect was compared to the standard Lithuanian language as well as much attention was paid on the previous works of the well known linguists (Z. Zinkevičius, A. Pakerys et al). In this study, I used authentic dialectal material which was collected from audio recordings or from notes made wile the communicating with the representatives of this sub dialect. The findings of this research suggest as follows. · All inflective parts of speech use illiatyvas as frequent as inesyvas. · Adjectives have dual number which is very rarely used: turε,jæ dù graþù su,nu. · Plural numbers are not often used, instead, people usually use cardinal numbers. Surprisingly, fractional numbers are not used at all. · Various particles are very often linked to the personal pronouns àš and tù, for example, αš / a.šei, tù / tùjei . · What concerns adverbs with the prefix –ai, in Švenčionėliai subdialect most of adverbs are formed from indirect cases. · A number of particles are used to express specification, contradistinction, interrogation and impeachment. · Prepositions are used together with 3 cases, that is, genitive (unpe.èÅus pa.dedi # tÀdu ana paru,kstÀ)... [to full text]

The present dissertation deals with one of the speech synthesizer components – automatic stressing of a text and two other goals relating to it – homographs (words that can be stressed in several ways) disambiguation and a search for clitics (unstressed words). The method, which by means of decision trees finds sequences of letters that unambiguously define the word stressing, was applied to stress a Lithuanian text. Decision trees were created using large corpus of stressed words. Stressing rules based on sequences of letters at the beginning, ending and in the middle of a word have been formulated. The algorithm proposed reaches the accuracy of about 95.5%. The homograph disambiguation algorithm proposed by the present author is based on frequencies of lexemes and morphological features, that were obtained from corpus containing about one million words. Such methods were not used for Lithuanian language so far. The proposed algorithm enables to select the correct variant of stressing within the accuracy of 85.01%. Besides the author proposes methods of four types to search for the clitics in a Lithuanian text: methods based on recognising the combinational forms, based on statistical stressed/unstressed frequency of a word, grammar rules and stressing of the adjacent words. It is explained how to unite all the methods into a single algorithm. 4.1% of errors was obtained for the testing data among all the words, and the ratio of errors and unstressed words accounts for 18... [to full text] / Disertacijoje nagrinėjama viena iš kalbos sintezatoriaus sudedamųjų dalių – teksto automatinis kirčiavimas, bei su kirčiavimu susiję kiti uždaviniai: vienodai rašomų, bet skirtingai tariamų, žodžių (homografų) vienareikšminimas bei prie gretimo žodžio prišlijusių bekirčių žodžių (klitikų) paieška. Teksto kirčiavimui pritaikytas metodas, kuris naudodamas sprendimų medžius randa raidžių sekas, vienareikšmiai nusakančias žodžio kirčiavimą. Sprendimo medžiams sudaryti buvo naudojamas didelies apimties sukirčiuotų žodžių tekstynas. Buvo sudarytos kirčiavimo taisyklės remiantis raidžių sekomis žodžių pradžioje, pabaigoje ir viduryje. Pasiūlytas kirčiavimo algoritmas pasiekia apie 95,5% tikslumą. Homografams vienareikšminti pritaikyti iki šiol lietuvių kalbai nenaudoti metodai, pagrįsti leksemų ir morfologinių pažymų vartosenos dažniais, gautais iš vieno milijono žodžių tekstyno. Darbe parodyta, kad morfologinių pažymų dažniai yra svarbesni už leksemų dažnius. Pasiūlyti metodai leido homografus vienareikšminti 85,01% tikslumu. Klitikų paieškai pasiūlyti metodai, kurie remiasi: 1) samplaikinių formų atpažinimu, 2) statistiniu žodžio kirčiavimo/nekirčiavimo dažniu, 3) kai kuriomis gramatikos taisyklėmis bei 4) gretimų žodžių kirčių pasiskirstymu (ritmika). Paaiškinta, kaip visus metodus sujungti į vieną algoritmą. Pritaikius šį algoritmą testavimo duomenims, klaidų ir visų žodžių santykis buvo 4,1%, o klaidų ir nekirčiuotų žodžių santykis – 18,8%.

Disertacijoje nagrinėjama viena iš kalbos sintezatoriaus sudedamųjų dalių – teksto automatinis kirčiavimas, bei su kirčiavimu susiję kiti uždaviniai: vienodai rašomų, bet skirtingai tariamų, žodžių (homografų) vienareikšminimas bei prie gretimo žodžio prišlijusių bekirčių žodžių (klitikų) paieška. Teksto kirčiavimui pritaikytas metodas, kuris naudodamas sprendimų medžius randa raidžių sekas, vienareikšmiai nusakančias žodžio kirčiavimą. Sprendimo medžiams sudaryti buvo naudojamas didelies apimties sukirčiuotų žodžių tekstynas. Buvo sudarytos kirčiavimo taisyklės remiantis raidžių sekomis žodžių pradžioje, pabaigoje ir viduryje. Pasiūlytas kirčiavimo algoritmas pasiekia apie 95,5% tikslumą. Homografams vienareikšminti pritaikyti iki šiol lietuvių kalbai nenaudoti metodai, pagrįsti leksemų ir morfologinių pažymų vartosenos dažniais, gautais iš vieno milijono žodžių tekstyno. Darbe parodyta, kad morfologinių pažymų dažniai yra svarbesni už leksemų dažnius. Pasiūlyti metodai leido homografus vienareikšminti 85,01% tikslumu. Klitikų paieškai pasiūlyti metodai, kurie remiasi: 1) samplaikinių formų atpažinimu, 2) statistiniu žodžio kirčiavimo/nekirčiavimo dažniu, 3) kai kuriomis gramatikos taisyklėmis bei 4) gretimų žodžių kirčių pasiskirstymu (ritmika). Paaiškinta, kaip visus metodus sujungti į vieną algoritmą. Pritaikius šį algoritmą testavimo duomenims, klaidų ir visų žodžių santykis buvo 4,1%, o klaidų ir nekirčiuotų žodžių santykis – 18,8%. / The present dissertation deals with one of the speech synthesizer components – automatic stressing of a text and two other goals relating to it – homographs (words that can be stressed in several ways) disambiguation and a search for clitics (unstressed words). The method, which by means of decision trees finds sequences of letters that unambiguously define the word stressing, was applied to stress a Lithuanian text. Decision trees were created using large corpus of stressed words. Stressing rules based on sequences of letters at the beginning, ending and in the middle of a word have been formulated. The algorithm proposed reaches the accuracy of about 95.5%. The homograph disambiguation algorithm proposed by the present author is based on frequencies of lexemes and morphological features, that were obtained from corpus containing about one million words. Such methods were not used for Lithuanian language so far. The proposed algorithm enables to select the correct variant of stressing within the accuracy of 85.01%. Besides the author proposes methods of four types to search for the clitics in a Lithuanian text: methods based on recognising the combinational forms, based on statistical stressed/unstressed frequency of a word, grammar rules and stressing of the adjacent words. It is explained how to unite all the methods into a single algorithm. 4.1% of errors was obtained for the testing data among all the words, and the ratio of errors and unstressed words accounts for 18.8%... [to full text]

Šiame bakalauro darbe nagrinėjami terminai, išrinkti iš „Enciklopedinio kompiuterijos žodyno“ (Dagienė, Grigas, Jevsikova, 2008). Kompiuterijos terminai analizuojami pagal dėmenų skaičių, struktūrą, kilmę, darybą. Vienažodžiai terminai suskirstyti pagal kirčiuotes ir išanalizuotas jų kirčiavimas, taip pat jų kilmė ir daryba. Sudėtiniai terminai suskirstyti pagal žodžių skaičių ir išnagrinėti pagal žodžių ryšio reiškimo būdą ir prijungiamojo žodžio ryšio reiškimo būdus, taip pat aptarti jų kirčiavimo ypatumai. Iš viso išanalizuoti 3394 terminai, iš kurių 74,6 proc. yra sudėtiniai, 25,4 proc. yra vienažodžiai kompiuterijos terminai. Tarp vienažodžių terminų daugiausia yra pirmosios (43,6 proc.) ir antrosios (41,2 proc.) kirčiuotės terminų. Kilmės atžvilgiu vienažodžiai terminai suskirstyti į lietuviškus (62,6 proc.), tarptautinius ir hibridinius (37,4 proc.). Didžiąją dalį (94,2 proc.) lietuviškų vienažodžių terminų sudaro dariniai (dažniausiai priesagų vediniai). 93,2 proc. visų sudėtinių terminų sudaro dvižodžiai terminai. 97,9 proc. dvižodžių terminų yra su prepoziciškai prijungtais dėmenimis. Sudėtiniai terminai yra įvairios sandaros, jų kirčiavimas atitinka bendrinės lietuvių kalbos kirčiavimo normas. / The bachelor thesis analyzes the terms which were selected from “Encyclopaedic Dictionary of Informatics“ (“Enciklopedinis kompiuterijos žodynas“) (Dagienė, Grigas, Jevsikova, 2008). Terms of computer are analyzed according to the number, structure, origin and formation of components. One-word terms are divided according to the accentuation classes. Their accentuation, origin and formation have been analyzed. Compound terms are divided according to the number of words and analyzed according to the way the connection of words is expressed as well as to the ways the connection of the subordinate word is expressed. Moreover, peculiarities of their accentuation have been discussed. On the whole, 3394 terms have been analyzed. 74,6% of them are compound terms of computer, while 25,4% are one-word terms. Most latter terms are of the first (43,6%) and the second (41,2%) accentuation classes. In respect of the origin, one-word terms are divided into Lithuanian (62,6%), international and hybrid (37,4%) ones. The vast majority of Lithuanian one-word terms (94,2%) consist of formations (mostly suffix derivatives). 93,2% of all compound terms consist of two-word terms. 97,9% of two-word terms have prepositional components. Compound terms are varied in structure. Their accentuation corresponds to the accentuation norms of the common Lithuanian language.

Baigiamajame bakalauro darbe išanalizuoti 1077 edukologijos terminai, išrinkti iš L. Jovaišos Enciklopedinio edukologijos žodyno (2007). Jų sandara, kilmė, daryba ir kirčiavimas iki šiol plačiau nenagrinėti. Edukologijos terminai sandaros atžvilgiu suskirstyti į vienažodžius ir sudėtinius (dvižodžius, trižodžius ir keturžodžius) terminus, nustatytos jų kirčiuotės. Dauguma edukologijos terminų yra vienažodžiai terminai – 655 (60,8 proc.), sudėtinių terminų rasta 422 (39,2 proc.). Daugiau nei pusė vienažodžių edukologijos terminų yra lietuviški žodžiai – 378 (57,7 proc.). Net 592 vienažodžiai terminai (90,4 proc.) yra pirmosios ir antrosios kirčiuočių – atitinkamai 363 ir 229. Trečiosios kirčiuotės rasti 35, o ketvirtosios – 26 terminai. Lietuviški vienažodžiai pirmosios kirčiuotės edukologijos terminai dažniausiai turi priesagą -imas (60), reiškiančią veiksmų pavadinimus. Tarp antrosios kirčiuotės lietuviškų edukologijos terminų daugiausia turinčių priesagas -umas (56), kuri reiškia ypatybių pavadinimus, ir -imas (47), reiškiančią įvairius veiksmus. Iš tarptautinių pirmosios kirčiuotės vienažodžių edukologijos terminų daugiausia yra su baigmeniu -ija (74), antrosios kirčiuotės – su baigmeniu -izmas (22). Iš sudėtinių edukologijos terminų daugiausia yra dvižodžių terminų – 355 (84,1 proc.). Tarp jų vyrauja terminai su prepoziciškai prijungtais dėmenimis. / The bachelor thesis analyzes 1077 terms of education which were selected from Encyclopaedic Dictionary of Education (Enciklopedinis edukologijos žodynas) by L. Jovaiša (2007). Their structure, origin, formation and accentuation have not been analyzed in detail yet. In regard to the structure, terms of education are divided into one-word and compound (consisting of two, three and four words) terms. Their accentuation classes have been determined. Most terms of education are one-word terms – 655 (60,8%), 422 (39,2%) compound terms have been found. More than a half of one-word terms of education are Lithuanian words – 378 (57,7%). 592 (90,4%) one-word terms, respectively 363 and 229 ones, are of the first and second accentuation classes. There have been found 35 terms of the third accentuation class and 26 ones – of the fourth accentuation class. Lithuanian one-word terms of education belonging to the first accentuation class often have the suffix -imas (60) which expresses the names of actions. Lithuanian terms of education belonging to the second accentuation class generally have the suffixes -umas (56) (expresses the names of characteristics) and -imas (47) (expresses various actions). International one-word terms of education belonging to the first accentuation class have the ending -ija (74), while the terms of the second accentuation class have the ending -izmas (22). A vast majority of compound terms of education are two-word terms – 355 (84,1%). Terms with... [to full text]

Bendrinėje lietuvių kalboje yra labai daug žodžių, kurių kirčiavimas nėra nusistovėjęs. Ypač tokį kirčiavimą rodo vardažodžiai. Tad šiame darbe bus apžvelgti tokie vardažodžiai, tiksliau pirminiai daiktavardžiai, kurių kirčiavimo normas Valstybinės lietuvių kalbos komisijos Tarties ir kirčiavimo pakomisės buvo koreguotos ir teiktos Rekomendacijoje Dėl kai kurių pirminių (paprastųjų) daiktavardžių kirčiavimo. Taip pat ir tokie pirminiai daiktavardžiai, kurių kirčiavimo normos VLKK nebuvo tikslintos, tačiau gyvojoje kalboje labai dažnai pavartojamos ir jokiuose šaltiniuose nefiksuojami variantai. Įtraukiami ir tokie vardažodžiai, kurie norminamuosiuose leidiniuose nurodomi kaip turintys gretimybes. Šių paprastųjų daiktavardžių kirčiavimo normų paplitimas buvo tiriamas trijose skirtingose Lietuvos vietovėse, t. y. Lazdijų bei Molėtų rajone, Prienų mieste. Pirmajame tyrime, remiantis Valstybinės lietuvių kalbos komisijos teikta Rekomendacija buvo apklausta 500 respondentų. Antrajame iš tų pačių vietovių – 495 kalbos vartotojai. Gauti rezultatai turėjo parodyti, ar tikrai realioji vartosena remia VLKK sprendimą, ar šnekamojoje kalboje nebando įsitvirtinti kirčiavimo variantai, kuriuos normintojai laiko klaidomis. Prieš atliekant abu tyrimus buvo peržiūrėta bei išnagrinėta daug norminamosios literatūros. Lyginamojo metodo taikymas turėjo padėti nustatyti, kaip kito ar vis dar tebekinta tiriamų paprastųjų daiktavardžių kirčiavimo normos. Kiekvienam vardažodžiui, kuris buvo tiriamas... [toliau žr. visą tekstą] / There are many words in standard Lithuanian with unfixed stress. This is especially peculiar to nominal words. Thus this work will deal with such nominal words like simple nouns the stress of which has been corrected by the subcommittee dealing with the norms of stress of the State Committee on pronunciation and stress. These norms were presented in the recommendation called ‘Some simple noun stress’. The work will also deal with such simple nouns the stress of which hasn’t been specified by the State Committee on stress, but which are widely used in the existent language. Their variations of stress are not mentioned in any sources. The nouns having contiguity in standardization editions are also included in this work. The spread of standard stress of simple nouns was researched in three different locations: in Lazdynai and Moletai regions and in the town of Prienai. According to the first research based on the recommendations of the Lithuanian State Committee on language 500 respondents were questioned. During the second research 495 native speakers in the same regions were asked. The results were to show whether the real usage corresponds the standards of the State Committee on language. The results also had to show whether erratic stress variants are established in colloquial speech. Before carrying out both researches a lot of stuff on standardization had been studied and analysed. The method comparison had to help to define if the stress standards of the researched... [to full text]

The main goal of this work is to research the accentuation in the “Grammar of the Lithuanian language” to analyse the words which contravene with the standards of modern accentuation. The attention is being paid as well to the morphonological principles of accentuation. There are not many detailed research works of this kind. Nevertheless, more language specialists appear now analysing the accentuation of the standard language based on the morphonological principles. The accentuation of the majority of nouns, given in the Grammar of the Lithuanian language is according to the rules of standard language. 257 words of different parts of speech are discussed in the work. The words for analysis were selected only those the accentuation of which controverse with accentutaion rules of the standard language or they have accent variations. Two accentuation tendencies of these words showed up: mostly (193 words) it was according to the accentuation of the period, given in the DŽ1, or it is based on the dialects (64 words), though it is not pointed out. The accentuation of some words can be proof‘s faults. The words given in the first volume of Grammar of the Lithuanian language are grouped into chapters according to word formation principles. Systematized and grouped material was described according to normative and morphonological aspects. The accentual power of the words collected is shown in formulas, schemes, discussed according to the morphonological principles of stressing... [to full text]