# Lõputöö analüsaator

# Tekstianalüüsi tulemused

Lausete arv: 118 - Sõnade arv: 1882

Analüüsiks kulunud aeg: 57.861 sekundit

Uus analüüs

##### Järgnevates lausetes leidub mina- või meie-vormi:

panin
Andmed kogutud, panin kõigi nelja kaeve tulemused tabelisse.

Eemaldasin, mulle, noppisin, lasin
Eemaldasin seejärel tabelist mulle mittevajalikud originaalsõnade ja sõnaliikide veerud, noppisin välja väärtused ning lasin allesjäänud puhaste lemmade nimekirja läbi Voyant Tools-i.

Esitan
Esitan siinkohal enda tarvitatud koodi: # teekide paigaldamine install.

katsetasin
Et aga loomulik keel on subjektina väga tundlik ning igal tekstil on enda ajaloolisest keskkonnast ning autorist sõltuvad omapärad, mis võivad tulemusi märgatavalt painutada, katsetasin kontrollimiseks ja tulemuste võrdlemiseks sama koodi ka teiste keelekorpustega.

Jätan
Jätan siin töös puutumata Mirandola ülejäänud kirjavara, sh 900 teesi, mis, kuigi nad on „oratioga“ tihedalt seotud, ei käi tingimata alati käsikäes, mida näitab „oratio“ varajane iseseisvumine ja levik.

minu
Kanda uued teadmised tekstile, jalutada läbi viimane hermeneutiline ring ning võrrelda, mil määral muutub minu lugemiskogemus Vormist; esimene ring LUGEMISTEHNIKA MÕISTMISE TEEL Vormilt on „Oratio“, nagu pealkirigi ütleb, kõne.

pöördusin
Kuna Pico tekst on küllaltki mahukas (Pico Project-i digitaalkujul toortekst on pea 54 000 tähemärki koos tühikutega) ning käsitsi teksti läbivaatamine lootusetult kilplaslik töö, pöördusin loomuliku keele töötluse meetodite poole.

minu
Kõik edasised tõlked, kui pole märgitud teisiti, on minu isiklikud.

minu
Lisaks on minu hüpotees, et Pico kasutatud terminite tähendus on ajas märkimisväärselt muutunud ning et üksikud sõnad on üldises pildis tähendusrikkal kohal.

tahtsin
Lisaks sellele tõsiasjale tahtsin ka võimalust minna ühe tekstiga nii sügavuti, kui bakatöö maht võimaldab, ning katsuda ühest tekstist välja selitada maksimaalne, mis tekstist endast võimalik, hõlmates tööprotsessi võimalikult mitmekesine ampluaa tööriistu/üritades „rünnata“ teksti võimalikult mitmekülgse tööriistakohvriga.

Minu
Meetod, lugemisteadus, ringid LUGEMISTEOORIA: raamatuvahetusse märkusepoiss Ise tõlkimise roll: tõlke viljad iga peatüki alguses Hermeneutiline ring Kõne pikkus, formaat, erisus Humanitaartudengite põhiküsimus: kuidas mõista teksti Eksperimentaalne aspekt Minu töötekst on tekstikriitiline väljaanne „Oration on the Dignity of Man: A New Translation and Commentary“ ning sellega tihedasti seotud veebiressurss Pico Project, kust pärineb ka teksti virtuaalkuju.

kasutan
Mis sõnaraamatuid kasutan tõlkimisel?

Möönan, minu
Möönan, minu ladina keel pole kõige soravam ning minu publik koosnes mängukarudest, seega oleks lihvituma ladina keele ning reaalse kõnepidamise olukorra sees kõne mõnevõrra lühem.

minu
Nagu eespool mainitud, sai minu eesmärgiks on panna tekst esmalt kõnelema oma kontekstis ning valmistada sellega ette tõlgendamist ning ideaalses maailmas ka teksti tõlkimist, kuivõrd Pico della Mirandola kirjavara on nüüdisaegses Eestis ja eesti keeles sisuliselt puutumata teema.

võin
Nagu öeldud, on loomuliku keele töötlemine väga nüansirohke töö ning Pico tekst pole stiililiselt ja sõnavaraliselt kergete killast, kuid kombineerides neli erinevat mudelit ning kaks erinevat meetodit, võin üsna suure kindlusega väita, et need kümme sõna on selles tekstis oma autori lemmikud.

katsetasin, eemaldasin
Nende kõrvale katsetasin võrdluseks veel eelmainitud tööriista TreeTagger, mis eraldas eelnevalt puhastatud tekstist (eemaldasin R-i kasutades tühisõnad, punktuatsiooni, erimärgid, numbrid, suurtähed ning liigsed tühemikud) lemmad ning nende grammatilised funktsioonid.

asendasin
Nende mudelite kasutamiseks asendasin koodirea udmodel <- udpipe_download_model(language = &#34;latin&#34;) parameetri (language = &#34;latin“) vastavalt siis kas argumendiga (language = &#34;latin-proiel&#34;) või (language = &#34;latin-ittb&#34;).

minu
Seega osutus minu esialgne proovivalim töö jätkamiseks väga paslikuks.

kasutasin
Selleks kasutasin vabavaralist programmeerimiskeelt R, sellele väljatöötatud integreeritud programmeerimiskeskkonda RStudio ning tekstikaeveks mõeldud tarkvarapakette.

mul
Siinkohal tuli eriti hästi esile teiste „tunnistajate“ roll: kuna ülejäänud kolm mudelit langevad kokku, on mul võimalik PROIELI-i andmestiku viga näha ja arvesse võtta.

mina
Sissejuhatus – häälestus „Vanad tekstid ei vanane.“ -Marju Lepajõe 23-aastane Pico ja 21-aastane mina; enamus teoloogia tüvitekste on küpse ea kirjutised: „Pihtimused“, Evagriose „Logismoi“, Pg 154: on meeldiv vaheldus tegeleda tekstiga, mille autor on nooruslikult jultunud ja toore energiaga.

kasutasin
Tulemuste võrdluseks kasutasin ka sõnaliikide märgendamise (part-of-speech tagging) ning lemmatiseerimise tööriista TreeTagger ning tekstianalüüsile keskendunud online-tööriista Voyant Tools .

minu
Tundus ahvatlev kontrollida, mil määral minu 21. sajandi ettekujutused humanismi ideedest võrdluses ühe tõelise varahumanistliku tekstiga vett peavad.

Visandasin
Visandasin välja esialgse töökava: 1.

mul
csv&#34;) Pärast tekstikaeve lõpetamist oli mul seega korrastatud sagedustabel, mis esitas kõik teksti lemmad koos esinemiste arvuga kahanevas järjekorras.

minu
Üllatuslikul kombel moodustas kvantitatiivne järjestus ühe üpris esindusliku humanismi „stardipaketi“, sisaldades ilma minu sekkumiseta nüüdisaegse humanismikäsitluse tähtsamaid märksõnu.

mõõtsin
Üritades kõne umbkaudset pikkust määrata, mõõtsin mõõduka kõnepidamise kiirusega teksti pikkuseks ... .

##### Järgnevaid lauseid võib pidada liiga pikaks:

Sissejuhatus – häälestus „Vanad tekstid ei vanane.“ -Marju Lepajõe 23-aastane Pico ja 21-aastane mina; enamus teoloogia tüvitekste on küpse ea kirjutised: „Pihtimused“, Evagriose „Logismoi“, Pg 154: on meeldiv vaheldus tegeleda tekstiga, mille autor on nooruslikult jultunud ja toore energiaga.

Meetod, lugemisteadus, ringid LUGEMISTEOORIA: raamatuvahetusse märkusepoiss Ise tõlkimise roll: tõlke viljad iga peatüki alguses Hermeneutiline ring Kõne pikkus, formaat, erisus Humanitaartudengite põhiküsimus: kuidas mõista teksti Eksperimentaalne aspekt Minu töötekst on tekstikriitiline väljaanne „Oration on the Dignity of Man: A New Translation and Commentary“ ning sellega tihedasti seotud veebiressurss Pico Project, kust pärineb ka teksti virtuaalkuju.

Jätan siin töös puutumata Mirandola ülejäänud kirjavara, sh 900 teesi, mis, kuigi nad on „oratioga“ tihedalt seotud, ei käi tingimata alati käsikäes, mida näitab „oratio“ varajane iseseisvumine ja levik.

1-48 kõneleb inimese imetlusväärsest kameeleonitaolisest olekust; inimene on mikrokosmos, kelles sisaldub kõik maailmas olev, kuid realiseerub vaid see, millel ta laseb realiseeruda.

191-199 Põhjendus: valim on nii suur, sest vaid holistiline vaade ja võrdlus juhatab tõeni, ning isiklik lisandus on seejuures vajalik, et mitte minna „tarkade meeste sümpoosiumile tühjade kätega“.

Et aga loomulik keel on subjektina väga tundlik ning igal tekstil on enda ajaloolisest keskkonnast ning autorist sõltuvad omapärad, mis võivad tulemusi märgatavalt painutada, katsetasin kontrollimiseks ja tulemuste võrdlemiseks sama koodi ka teiste keelekorpustega.

Vaikimisi on ladina keele mudeliks UD_Latin-Perseus, mis on treenitud Perseus Digital Library puudepanga 11 antiigiteksti peal, kuid UD pakub alternatiividena ka mudeleid UD_Latin-Proiel ning UD_Latin-ITTB, mis kasutavad korpustena PROIEL-i puudepanga ladina sektsioonist pärit Vulgata Uut Testamenti ja lõike antiikautoritelt ning Index Thomisticuse puudepanka, mis sisaldab Aquino Thomase ning temaga seotud 61 teise autori töid.

Tabeleid kõrvuti uurides selgus, et kõik kolm peale Index Thomisticuse lõikuvad 14 esinemiskorra juures (InTh lisab sellele juurde veel sõna „lex“) ning esimene tuumik eristub üsna selgesti edaspidisest – järgmised sõnad on aina rohkem juhuslikumad, koonduvad suurematesse gruppidesse ning esinemiskordade arvud langevad märgatavalt.

Poolt-tarind on võõrapärane vorm, mis jätab lauses tegija tagaplaanile.

##### Analüüs ei tuvastanud ühtegi poolt-tarindit.

Öeldistäiteks olev v- või tav- kesksõna võib mõjuda bürokraatlikult.

##### Näiteks „Pakkumine on kehtiv 6 kuud“ saab paremini kirjutada „Pakkumine kehtib kuus kuud“.

##### Järgnevates lausetes leidub olema-kesksõna:

Tonaalselt on tekst suurepärane segu eneseõigustusest, etteheidetest silmakirjalikkusele, jultunud väidetest ja alandlikkuse rõhutamisest, mis on oratoorselt sügavalt mõjuv ja kaasahaarav.

Märgib omaduste või seisundite juhuslikkust, ajutist iseloomu.
Parem on kasutada kindlamat kõneviisi.

##### Näiteks „Põhiliseks eesmärgiks on..." saab paremini kirjutada „Põhiline eesmärk on...“.
Järgnevates lausetes leidub määrus saavas käändes:

Pico teksti on võimalik jagada üsna selgeteks teemaühikuteks.

inimese sisemine „kodusõda“ ihu ja hinge vahel, otsides igavest rahu, abiks on hinge kosutamine dialektikaga.

Vaikimisi on ladina keele mudeliks UD_Latin-Perseus, mis on treenitud Perseus Digital Library puudepanga 11 antiigiteksti peal, kuid UD pakub alternatiividena ka mudeleid UD_Latin-Proiel ning UD_Latin-ITTB, mis kasutavad korpustena PROIEL-i puudepanga ladina sektsioonist pärit Vulgata Uut Testamenti ja lõike antiikautoritelt ning Index Thomisticuse puudepanka, mis sisaldab Aquino Thomase ning temaga seotud 61 teise autori töid.

Mine-vormi kasutus koos tühiverbiga.

##### Analüüs ei tuvastanud ühtegi nominalisatsiooni mine-vormis.

filosoofia 7x | 200- Platon + Aristoteles on 1 208-213 numeroloogia, 214-233: - maagia ; healoomuline maagia on vaid loomuliku filosoofia täiuslikum vorm, 234- Pico viitab oma kabala-kristluseremixile ning täiuslikuima õpetuse peitmine. Philosophia Oluline on märkida, et „philosophia“ pole ainus filosoofiaga seotud tüvi, sellele lisaks ilmnevad tekstis veel adjektiiv/substantiiv „philosophus“ (tähenduses filosoofiline/filosoof) ja verb „philosophor“ (tähistades filosofeerimist?) + philosophans, mis on loetud substantiivist eraldi. Filosoofia ja teoloogia käivad käsikäes. Pico jaoks tundub filosoofia olevat nii distsipliin kui ideaal. Filosoofia on keskne. „ Filosoofia “ ka tähenduses kui ühe mõtleja või kooli terviknägemus.
| Philosophia Oluline on märkida, et „philosophia“ pole ainus filosoofiaga seotud tüvi, sellele lisaks ilmnevad tekstis veel adjektiiv/substantiiv „philosophus“ (tähenduses filosoofiline/filosoof) ja verb „philosophor“ (tähistades filosofeerimist?) + philosophans, mis on loetud substantiivist eraldi. Filosoofia ja teoloogia käivad käsikäes. Pico jaoks tundub filosoofia olevat nii distsipliin kui ideaal. Filosoofia on keskne. „ Filosoofia “ ka tähenduses kui ühe mõtleja või kooli terviknägemus. Huvitavaim sõnakasutus saabub teksti viimases kolmandikus, kus Pico asub kõnelema maagiast (al 214 pg), võrdsustades filosoofia oma kõrgeimas täiuses otseselt maagiaga, eristades siiski seda destruktiivsest Vrd jumalik numeroloogia ja Pg 216: ajastukohaselt on võrdsustatud teoloogiat-filosoofiat.
tekst 34x | Sissejuhatus – häälestus „Vanad tekstid ei vanane.“ -Marju Lepajõe 23-aastane Pico ja 21-aastane mina; enamus teoloogia tüvitekste on küpse ea kirjutised: „Pihtimused“, Evagriose „Logismoi“, Pg 154: on meeldiv vaheldus tegeleda tekstiga , mille autor on nooruslikult jultunud ja toore energiaga. See on oskuslikult koostatud tekst , aga ühtlasi on see jultunud ja toore, väljakutsuva energiaga, ent ühtlasi üdini ebaapologeetiline ja koostööle kutsuv. Meetod, lugemisteadus, ringid LUGEMISTEOORIA: raamatuvahetusse märkusepoiss Ise tõlkimise roll: tõlke viljad iga peatüki alguses Hermeneutiline ring Kõne pikkus, formaat, erisus Humanitaartudengite põhiküsimus: kuidas mõista teksti Eksperimentaalne aspekt Minu töötekst on tekstikriitiline väljaanne „Oration on the Dignity of Man: A New Translation and Commentary“ ning sellega tihedasti seotud veebiressurss Pico Project, kust pärineb ka teksti virtuaalkuju. Põhiküsimused on seega „millest?“ autor räägib ja „kuidas?“ ta sellest räägib, proovides jõuda lõpuks ajatu põhiküsimuseni „mida tekst tähendab?“. proovides sellega jõuda ajatu põhiküsimuseni: „mida tekst tähendab?“. Lisaks sellele tõsiasjale tahtsin ka võimalust minna ühe tekstiga nii sügavuti, kui bakatöö maht võimaldab, ning katsuda ühest tekstist välja selitada maksimaalne, mis tekstist endast võimalik, hõlmates tööprotsessi võimalikult mitmekesine ampluaa tööriistu/üritades „rünnata“ teksti võimalikult mitmekülgse tööriistakohvriga. Nagu eespool mainitud, sai minu eesmärgiks on panna tekst esmalt kõnelema oma kontekstis ning valmistada sellega ette tõlgendamist ning ideaalses maailmas ka teksti tõlkimist, kuivõrd Pico della Mirandola kirjavara on nüüdisaegses Eestis ja eesti keeles sisuliselt puutumata teema. Teha tekstile peale esimene hermeneutiline ring, koguda mõtteid ning moodustada esmane arusaamine. Selitada tekstist välja Pico põhiterminid ning teha iga uue sõnaga peale uus ring, selgitades välja, mida need sõnad Pico jaoks selles tekstis tähistavad. Kanda uued teadmised tekstile , jalutada läbi viimane hermeneutiline ring ning võrrelda, mil määral muutub minu lugemiskogemus Vormist; esimene ring LUGEMISTEHNIKA MÕISTMISE TEEL Vormilt on „Oratio“, nagu pealkirigi ütleb, kõne. Üritades kõne umbkaudset pikkust määrata, mõõtsin mõõduka kõnepidamise kiirusega teksti pikkuseks ... . Pico teksti on võimalik jagada üsna selgeteks teemaühikuteks. ... humblebrag, Pico tekst on talle omaselt hüpersünkretistlik (vrd „900 teesi“) ning pikitud täis viiteid nii filosoofidele, prohvetitele kui ka Vana ja Uue Testamendi figuuridele, kaldealaste ja araablaste kirjandusele. Tonaalselt on tekst suurepärane segu eneseõigustusest, etteheidetest silmakirjalikkusele, jultunud väidetest ja alandlikkuse rõhutamisest, mis on oratoorselt sügavalt mõjuv ja kaasahaarav. Kuna Pico tekst on küllaltki mahukas (Pico Project-i digitaalkujul toortekst on pea 54 000 tähemärki koos tühikutega) ning käsitsi teksti läbivaatamine lootusetult kilplaslik töö, pöördusin loomuliku keele töötluse meetodite poole. package(„tidytext“) library(udpipe) library(tidyverse) library(tidytext) # ladina keele lemmatiseerimismudeli laadimine udmodel <- udpipe_download_model(language = &#34;latin&#34;) udmodel # ladina tühisõnad lat_stop_cltk_ent <- c(&#34;alius&#34;, &#34;multus&#34;, &#34;noster&#34;, &#34;seu&#34;, &#34;sum&#34;, &#34;is&#34;, &#34;omnis&#34;, &#34;quasi&#34;, &#34;sui&#34;, &#34;tum&#34;, &#34;vel&#34;, &#34;et&#34;, &#34;in&#34;, &#34;est&#34;, &#34;non&#34;, &#34;ad&#34;, &#34;ut&#34;, &#34;cum&#34;, &#34;quod&#34;, &#34;qui&#34;, &#34;sed&#34;, &#34;si&#34;, &#34;de&#34;, &#34;quae&#34;, &#34;quam&#34;, &#34;per&#34;, &#34;ex&#34;, &#34;nec&#34;, &#34;sunt&#34;, &#34;esse&#34;, &#34;se&#34;, &#34;hoc&#34;, &#34;ab&#34;, &#34;enim&#34;, &#34;aut&#34;, &#34;autem&#34;, &#34;etiam&#34;, &#34;quid&#34;, &#34;quo&#34;, &#34;atque&#34;, &#34;eius&#34;, &#34;te&#34;, &#34;uel&#34;, &#34;sit&#34;, &#34;me&#34;, &#34;iam&#34;, &#34;ne&#34;, &#34;haec&#34;, &#34;quia&#34;, &#34;tamen&#34;, &#34;nam&#34;, &#34;ac&#34;, &#34;mihi&#34;, &#34;ita&#34;, &#34;sic&#34;, &#34;tibi&#34;, &#34;id&#34;, &#34;pro&#34;, &#34;eo&#34;, &#34;inter&#34;, &#34;nunc&#34;, &#34;quem&#34;, &#34;ipse&#34;, &#34;uero&#34;, &#34;neque&#34;, &#34;quibus&#34;, &#34;ille&#34;, &#34;erat&#34;, &#34;eum&#34;, &#34;sibi&#34;, &#34;qua&#34;, &#34;nisi&#34;, &#34;quoque&#34;, &#34;ergo&#34;, &#34;quidem&#34;, &#34;omnia&#34;, &#34;post&#34;, &#34;hic&#34;, &#34;fuit&#34;, &#34;ego&#34;, &#34;ea&#34;, &#34;nihil&#34;, &#34;omnes&#34;, &#34;his&#34;, &#34;illa&#34;, &#34;modo&#34;, &#34;tu&#34;, &#34;esset&#34;, &#34;sine&#34;, &#34;nos&#34;, &#34;dum&#34;, &#34;ubi&#34;, &#34;ante&#34;, &#34;quis&#34;, &#34;tam&#34;, &#34;sub&#34;, &#34;sicut&#34;, &#34;quos&#34;, &#34;omnibus&#34;, &#34;potest&#34;, &#34;nobis&#34;, &#34;sua&#34;, &#34;cui&#34;, &#34;igitur&#34;, &#34;res&#34;, &#34;ei&#34;, &#34;tantum&#34;, &#34;cuius&#34;, &#34;apud&#34;, &#34;contra&#34;, &#34;magis&#34;) # tidytext tibble formaati kirjutamine stopwords_la <- tibble(rida = 1:111, sona = lat_stop_cltk_ent) # pico teksti lugemine juurkataloogist pico <- read_lines(&#34;pico.txt&#34;) # pico teksti lemmatiseerimine x <- udpipe (pico, object = udmodel) head(x) # tulba ümbernimetamine x %>% unnest_tokens(output = sona, input = lemma) -> tidytext_pico_x # tühisõnade eemaldamine tidytext_pico_x %>% anti_join(stopwords_la, tidytext_pico_x, by=&#39;sona&#39;) -> pico_ns_x # lemmade esinemissageduse lugemine pico_ns_x %>% count(sona, sort = TRUE) -> pico_loetud_x # tulemuse salvestamine write. csv&#34;) Pärast tekstikaeve lõpetamist oli mul seega korrastatud sagedustabel, mis esitas kõik teksti lemmad koos esinemiste arvuga kahanevas järjekorras. Et aga loomulik keel on subjektina väga tundlik ning igal tekstil on enda ajaloolisest keskkonnast ning autorist sõltuvad omapärad, mis võivad tulemusi märgatavalt painutada, katsetasin kontrollimiseks ja tulemuste võrdlemiseks sama koodi ka teiste keelekorpustega. Nende kõrvale katsetasin võrdluseks veel eelmainitud tööriista TreeTagger, mis eraldas eelnevalt puhastatud tekstist (eemaldasin R-i kasutades tühisõnad, punktuatsiooni, erimärgid, numbrid, suurtähed ning liigsed tühemikud) lemmad ning nende grammatilised funktsioonid. Helesinisega on tabelis märgitud kohad, mis ei ole silmnähtavalt tõesed; juba lihtsa sõnaotsinguga on võimalik kindlaks teha, et tüvi „mysterium“ esineb Pico tekstis rohkemal kui 9 korral. Nagu öeldud, on loomuliku keele töötlemine väga nüansirohke töö ning Pico tekst pole stiililiselt ja sõnavaraliselt kergete killast, kuid kombineerides neli erinevat mudelit ning kaks erinevat meetodit, võin üsna suure kindlusega väita, et need kümme sõna on selles tekstis oma autori lemmikud. Tundus ahvatlev kontrollida, mil määral minu 21. sajandi ettekujutused humanismi ideedest võrdluses ühe tõelise varahumanistliku tekstiga vett peavad. Philosophia Oluline on märkida, et „philosophia“ pole ainus filosoofiaga seotud tüvi, sellele lisaks ilmnevad tekstis veel adjektiiv/substantiiv „philosophus“ (tähenduses filosoofiline/filosoof) ja verb „philosophor“ (tähistades filosofeerimist?) + philosophans, mis on loetud substantiivist eraldi.
| Lisaks sellele tõsiasjale tahtsin ka võimalust minna ühe tekstiga nii sügavuti, kui bakatöö maht võimaldab, ning katsuda ühest tekstist välja selitada maksimaalne, mis tekstist endast võimalik, hõlmates tööprotsessi võimalikult mitmekesine ampluaa tööriistu/üritades „rünnata“ teksti võimalikult mitmekülgse tööriistakohvriga. Nagu eespool mainitud, sai minu eesmärgiks on panna tekst esmalt kõnelema oma kontekstis ning valmistada sellega ette tõlgendamist ning ideaalses maailmas ka teksti tõlkimist, kuivõrd Pico della Mirandola kirjavara on nüüdisaegses Eestis ja eesti keeles sisuliselt puutumata teema. [...] Teha tekstile peale esimene hermeneutiline ring, koguda mõtteid ning moodustada esmane arusaamine. [...] Selitada tekstist välja Pico põhiterminid ning teha iga uue sõnaga peale uus ring, selgitades välja, mida need sõnad Pico jaoks selles tekstis tähistavad. [...] Kanda uued teadmised tekstile , jalutada läbi viimane hermeneutiline ring ning võrrelda, mil määral muutub minu lugemiskogemus Vormist; esimene ring LUGEMISTEHNIKA MÕISTMISE TEEL Vormilt on „Oratio“, nagu pealkirigi ütleb, kõne
kõne 8x | Meetod, lugemisteadus, ringid LUGEMISTEOORIA: raamatuvahetusse märkusepoiss Ise tõlkimise roll: tõlke viljad iga peatüki alguses Hermeneutiline ring Kõne pikkus, formaat, erisus Humanitaartudengite põhiküsimus: kuidas mõista teksti Eksperimentaalne aspekt Minu töötekst on tekstikriitiline väljaanne „Oration on the Dignity of Man: A New Translation and Commentary“ ning sellega tihedasti seotud veebiressurss Pico Project, kust pärineb ka teksti virtuaalkuju. Kanda uued teadmised tekstile, jalutada läbi viimane hermeneutiline ring ning võrrelda, mil määral muutub minu lugemiskogemus Vormist; esimene ring LUGEMISTEHNIKA MÕISTMISE TEEL Vormilt on „Oratio“, nagu pealkirigi ütleb, kõne . Sissejuhatav, valjusti ette lugemiseks mõeldud kõne . Üritades kõne umbkaudset pikkust määrata, mõõtsin mõõduka kõnepidamise kiirusega teksti pikkuseks ... . Möönan, minu ladina keel pole kõige soravam ning minu publik koosnes mängukarudest, seega oleks lihvituma ladina keele ning reaalse kõnepidamise olukorra sees kõne mõnevõrra lühem. Kõne eesmärk on juhatada sisse 900 teesi kaitsmist, häälestades publikut ning põhjendades ja kaitstes oma pürgi. on emotsionaalsust rakendades ning ladina keelt lihvides kõne mõnevõrra lühem.
| Kanda uued teadmised tekstile, jalutada läbi viimane hermeneutiline ring ning võrrelda, mil määral muutub minu lugemiskogemus Vormist; esimene ring LUGEMISTEHNIKA MÕISTMISE TEEL Vormilt on „Oratio“, nagu pealkirigi ütleb, kõne . Sissejuhatav, valjusti ette lugemiseks mõeldud kõne . Üritades kõne umbkaudset pikkust määrata, mõõtsin mõõduka kõnepidamise kiirusega teksti pikkuseks ... . Möönan, minu ladina keel pole kõige soravam ning minu publik koosnes mängukarudest, seega oleks lihvituma ladina keele ning reaalse kõnepidamise olukorra sees kõne mõnevõrra lühem. Kõne eesmärk on juhatada sisse 900 teesi kaitsmist, häälestades publikut ning põhjendades ja kaitstes oma pürgi. on emotsionaalsust rakendades ning ladina keelt lihvides kõne mõnevõrra lühem.
tabel 7x | Noppides tabelist välja kõiksugused adverbid, pronoomenid, adjektiivid, nimed ning sõnad, mis võivad olla nii adjektiivi kui substantiivi funktsioonis, koorus esimese silmatorkava tuumikuna välja üheksane sõnagrupp: philosophia, deus, homo, pater, natura, ratio, animus, mysterium, anima, ars. Eemaldasin seejärel tabelist mulle mittevajalikud originaalsõnade ja sõnaliikide veerud, noppisin välja väärtused ning lasin allesjäänud puhaste lemmade nimekirja läbi Voyant Tools-i. Andmed kogutud, panin kõigi nelja kaeve tulemused tabelisse . „InTh+mediae.“ tähistab tabelis mudelit, mis on treenitud Index Thomisticuse ja teiste keskaja autorite peal. Nagu tabelist näha, andsid kõik protsessid hoolimata mõningasest (loomulikust) kõikumisest üldjoontes sarnaseid tulemusi. Tabeleid kõrvuti uurides selgus, et kõik kolm peale Index Thomisticuse lõikuvad 14 esinemiskorra juures (InTh lisab sellele juurde veel sõna „lex“) ning esimene tuumik eristub üsna selgesti edaspidisest – järgmised sõnad on aina rohkem juhuslikumad, koonduvad suurematesse gruppidesse ning esinemiskordade arvud langevad märgatavalt.
| Eemaldasin seejärel tabelist mulle mittevajalikud originaalsõnade ja sõnaliikide veerud, noppisin välja väärtused ning lasin allesjäänud puhaste lemmade nimekirja läbi Voyant Tools-i. Andmed kogutud, panin kõigi nelja kaeve tulemused tabelisse . „InTh+mediae.“ tähistab tabelis mudelit, mis on treenitud Index Thomisticuse ja teiste keskaja autorite peal. [...] Nagu tabelist näha, andsid kõik protsessid hoolimata mõningasest (loomulikust) kõikumisest üldjoontes sarnaseid tulemusi. Tabeleid kõrvuti uurides selgus, et kõik kolm peale Index Thomisticuse lõikuvad 14 esinemiskorra juures (InTh lisab sellele juurde veel sõna „lex“) ning esimene tuumik eristub üsna selgesti edaspidisest – järgmised sõnad on aina rohkem juhuslikumad, koonduvad suurematesse gruppidesse ning esinemiskordade arvud langevad märgatavalt
keel 10x | Nagu eespool mainitud, sai minu eesmärgiks on panna tekst esmalt kõnelema oma kontekstis ning valmistada sellega ette tõlgendamist ning ideaalses maailmas ka teksti tõlkimist, kuivõrd Pico della Mirandola kirjavara on nüüdisaegses Eestis ja eesti keeles sisuliselt puutumata teema. Möönan, minu ladina keel pole kõige soravam ning minu publik koosnes mängukarudest, seega oleks lihvituma ladina keele ning reaalse kõnepidamise olukorra sees kõne mõnevõrra lühem. on emotsionaalsust rakendades ning ladina keelt lihvides kõne mõnevõrra lühem. Kuna Pico tekst on küllaltki mahukas (Pico Project-i digitaalkujul toortekst on pea 54 000 tähemärki koos tühikutega) ning käsitsi teksti läbivaatamine lootusetult kilplaslik töö, pöördusin loomuliku keele töötluse meetodite poole. package(„tidytext“) library(udpipe) library(tidyverse) library(tidytext) # ladina keele lemmatiseerimismudeli laadimine udmodel <- udpipe_download_model(language = &#34;latin&#34;) udmodel # ladina tühisõnad lat_stop_cltk_ent <- c(&#34;alius&#34;, &#34;multus&#34;, &#34;noster&#34;, &#34;seu&#34;, &#34;sum&#34;, &#34;is&#34;, &#34;omnis&#34;, &#34;quasi&#34;, &#34;sui&#34;, &#34;tum&#34;, &#34;vel&#34;, &#34;et&#34;, &#34;in&#34;, &#34;est&#34;, &#34;non&#34;, &#34;ad&#34;, &#34;ut&#34;, &#34;cum&#34;, &#34;quod&#34;, &#34;qui&#34;, &#34;sed&#34;, &#34;si&#34;, &#34;de&#34;, &#34;quae&#34;, &#34;quam&#34;, &#34;per&#34;, &#34;ex&#34;, &#34;nec&#34;, &#34;sunt&#34;, &#34;esse&#34;, &#34;se&#34;, &#34;hoc&#34;, &#34;ab&#34;, &#34;enim&#34;, &#34;aut&#34;, &#34;autem&#34;, &#34;etiam&#34;, &#34;quid&#34;, &#34;quo&#34;, &#34;atque&#34;, &#34;eius&#34;, &#34;te&#34;, &#34;uel&#34;, &#34;sit&#34;, &#34;me&#34;, &#34;iam&#34;, &#34;ne&#34;, &#34;haec&#34;, &#34;quia&#34;, &#34;tamen&#34;, &#34;nam&#34;, &#34;ac&#34;, &#34;mihi&#34;, &#34;ita&#34;, &#34;sic&#34;, &#34;tibi&#34;, &#34;id&#34;, &#34;pro&#34;, &#34;eo&#34;, &#34;inter&#34;, &#34;nunc&#34;, &#34;quem&#34;, &#34;ipse&#34;, &#34;uero&#34;, &#34;neque&#34;, &#34;quibus&#34;, &#34;ille&#34;, &#34;erat&#34;, &#34;eum&#34;, &#34;sibi&#34;, &#34;qua&#34;, &#34;nisi&#34;, &#34;quoque&#34;, &#34;ergo&#34;, &#34;quidem&#34;, &#34;omnia&#34;, &#34;post&#34;, &#34;hic&#34;, &#34;fuit&#34;, &#34;ego&#34;, &#34;ea&#34;, &#34;nihil&#34;, &#34;omnes&#34;, &#34;his&#34;, &#34;illa&#34;, &#34;modo&#34;, &#34;tu&#34;, &#34;esset&#34;, &#34;sine&#34;, &#34;nos&#34;, &#34;dum&#34;, &#34;ubi&#34;, &#34;ante&#34;, &#34;quis&#34;, &#34;tam&#34;, &#34;sub&#34;, &#34;sicut&#34;, &#34;quos&#34;, &#34;omnibus&#34;, &#34;potest&#34;, &#34;nobis&#34;, &#34;sua&#34;, &#34;cui&#34;, &#34;igitur&#34;, &#34;res&#34;, &#34;ei&#34;, &#34;tantum&#34;, &#34;cuius&#34;, &#34;apud&#34;, &#34;contra&#34;, &#34;magis&#34;) # tidytext tibble formaati kirjutamine stopwords_la <- tibble(rida = 1:111, sona = lat_stop_cltk_ent) # pico teksti lugemine juurkataloogist pico <- read_lines(&#34;pico.txt&#34;) # pico teksti lemmatiseerimine x <- udpipe (pico, object = udmodel) head(x) # tulba ümbernimetamine x %>% unnest_tokens(output = sona, input = lemma) -> tidytext_pico_x # tühisõnade eemaldamine tidytext_pico_x %>% anti_join(stopwords_la, tidytext_pico_x, by=&#39;sona&#39;) -> pico_ns_x # lemmade esinemissageduse lugemine pico_ns_x %>% count(sona, sort = TRUE) -> pico_loetud_x # tulemuse salvestamine write. Et aga loomulik keel on subjektina väga tundlik ning igal tekstil on enda ajaloolisest keskkonnast ning autorist sõltuvad omapärad, mis võivad tulemusi märgatavalt painutada, katsetasin kontrollimiseks ja tulemuste võrdlemiseks sama koodi ka teiste keelekorpustega. Vaikimisi on ladina keele mudeliks UD_Latin-Perseus, mis on treenitud Perseus Digital Library puudepanga 11 antiigiteksti peal, kuid UD pakub alternatiividena ka mudeleid UD_Latin-Proiel ning UD_Latin-ITTB, mis kasutavad korpustena PROIEL-i puudepanga ladina sektsioonist pärit Vulgata Uut Testamenti ja lõike antiikautoritelt ning Index Thomisticuse puudepanka, mis sisaldab Aquino Thomase ning temaga seotud 61 teise autori töid. TreeTagger-i jaoks mõeldud ladina keele parameeterfail kasutab korpusena kõiki eelmainitud kolme ressurssi kombineeritult.