Frekvence vzorů českých substantiv 
(na materiálu ČNK)
Klára Osolsobě, Karel Pala, Pavel Rychlý
1.Úvod
V tomto článku bychom rádi nabídli některé nové údaje o frekvencích substantivních vzorů a substantiv v současné češtině  a porovnali je s údaji staršími, obsaženými ve Frekvenčním slovníku češtiny (FSČ,1961) a také zčásti v práci M.Těšitelové (1985). Naše výsledky vycházejí z již částečně vybudovaného Českého národního korpusu, konkrétně z jeho volně navazující podčásti – značkovaného subkorpusu s názvem DESAM (obsahuje 1 026 733 slovních tvarů), který byl vytvořen v rámcové spolupráci pracovišť sdružených v grantovém projektu K214, konkrétně pak na FF MU a FI M U v Brně (Komplexní grantový projekt Čeština ve věku počítačů se uskutečňuje díky finanční podpoře GA ČR a sdružuje 7 pracovišť: Ústav českého národního korpusu při FF UK (F.Čermák), Ústav formální a aplikované lingvistiky na MFF UK (E.Hajičová), Ústav formální a teoretické lingvistiky FF UK(P.Sgall,V.Petkevič), Katedra českého jazyka FF UK (K.Kučera), Ústav českého jazyka FF MU (K.Osolsobě), Katedra informačních technologií FI MU (K.Pala), Ústav českého jazyka AV ČR (J.Králík)). I když jde o předběžné výsledky, rozsah korpusu DESAM je podle našeho názoru dostatečný pro uvedení některých současných tendencí v české substantivní deklinaci a jejich porovnání se staršími zjištěními. Materiál korpusu DESAM poskytuje též podklady pro některé zajímavé postřehy ke změnám a tendencím ve slovní zásobě současné češtiny.
Úvodem několik slov o Českém národním korpusu (dále ČNK), z něhož materiálově vycházíme. Vzniká od roku 1992 a na jeho budování se podílí  skupina odborníků ze zmíněných sedmi pracovišť na FF UK, MFF UK, FF MU, FI MU a ÚJČ ČAV. Od podzimu roku 1995 koordinuje práci na ČNK samostatný Ústav ČNK na FF UK v Praze. V současné době zahrnuje ČNK synchronní subkorpus čítající zhruba 70 milionů slovních tvarů, který má být v průběhu r.1998 rozšířen na 100 milionů tvarů. ČNK je dostupný na Internetu (http://ucnk.ff.cuni.cz/cnc). Dále vzniká diachronní subkorpus ve formě vzorků čítajících asi 850 tisíc slovních tvarů a mluvený synchronní subkorpus mluvčích z Prahy zahrnující zhruba 700 tisíc slovních tvarů. Komplementárně k němu se na FF MU buduje vzorový subkorpus mluvené češtiny (asi 500 tisíc slovních tvarů) zachycující promluvy mluvčích narozených v městě Brně. Tento korpus je nyní dostupný ve formě přepisu pořízených nahrávek, v němž jsou jednotlivým slovním formám přiřazeny gramatické značky, má tedy vedle své základní podoby i formu částečně značkovanou. Jeho podstatná část tvořená kvalitně nahranými úseky byla nedávno převedena do digitalizované podoby na CD a bude takto posléze přístupná pro výzkumné účely. (Značkování přepsaného mluveného korpusu je popsáno v diplomové práci D. Hlaváčkové (Hlaváčková, 1998). Digitalizaci mluvených textů z uvedeného subkorpusu a jejich vypálení na CD provedli studenti FI MU Gaura a Vydržal.) 
Jak jsme již řekli, spoluprací FF MU a FI MU vznikl (a dále se rozšiřuje) uvedený značkovaný synchronní subkorpus DESAM (rovněž přístupný na internetové adrese: http://www fi.muni.cz/~pary/korp, viz též Pala, Rychlý, Smrž, 1997) čítající něco přes milion gramaticky značkovaných slovních tvarů. Je sestaven z novinových textů (LN, MF DNES), populárněvědných (časopis Vesmír), ekonomicko-publicistických (Českomoravský profit) a také textů odborných (časopis Chip a uživatelský manuál k programu PowerPoint), které pocházejí z období 1992-96. 
Při budování ČNK se zatím postupuje tak, že nejdříve se do korpusu začleňují nejsnáze dostupné soubory textů, což jsou z pochopitelných důvodů texty publicistické (jsou dnes 
k dispozici v podobě počítačových souborů pro sazbu, na CD-ROM nebo je lze stahovat z WWW-stránek) a texty odborné. Postupně přibývají i texty z dalších stylových oblastí tak, aby byla zajištěna co nejvyšší reprezentativnost ČNK.

2. Značkovaný korpus DESAM
Jestliže jazykový  korpus chápeme jako  vnitřně strukturovaný, jednotně zpracovaný a rozsáhlý soubor elektronicky uložených jazykových dat (textů) vytvořený obvykle  pro určité cíle, pak ve značkovaném korpusu je navíc každému slovnímu tvaru přiřazena gramatická značka. Rozsah informace, kterou gramatická značka nese, může být v různých korpusech různý  a je zjevně závislý na lingvistických teoriích, z nichž vycházejí ti, kdo značkování provádějí. Z dosavadních zkušeností korpusové lingvistiky ovšem vyplývá (Leech, 1993), že čím jsou lingvistické teorie, o něž se autoři značek opírají, transparentnější a neutrálnější ve vztahu k často soupeřícím lingvistickým školám, tím je korpus použitelnější pro co nejširší okruh zkoumání. Při budování značkovaného subkorpusu DESAM jsme se opírali o soubor značek, který je podle našeho názoru v dobré shodě se současným standardem gramatické teorie u nás (Havránek, Jedlička, 1981, Petr a kol., 1986).

2.1 Tvorba značkovaného korpusu
Nejprve připomeňme, že prvním plně značkovaným korpusem u nás byl korpus textů věcného stylu (dále VS) vytvořený pod vedením M.Těšitelové v oddělení matematické a kvantitativní lingvistiky v ÚJČ ČSAV na přelomu 70. a 80. let. Byl vytvořen manuálně, čítá 540 000 slovních tvarů a řadu výsledků z jeho zpracování najde čtenář v práci M.Těšitelové (1985). V tomto textu údaje z VS v porovnávacích tabulkách neuvádíme – jednak jsme korpus VS neměli k dispozici a jednak by se tím náš text neúměrně rozrostl.

Podstatou gramatického značkování je vložení jisté interpretující informace do existujícího korpusu psaného nebo mluveného jazyka formou zvoleného symbolického zápisu (Leech, 1993). Rozlišujeme tedy korpusový text samotný a interpretaci k němu přidanou. Cílem gramatického značkování pak je opatřit každý slovní tvar v aktuálním korpusu značkou (tagem), která symbolicky reprezentuje gramatické významy nesené daným tvarem. V korpusu DESAM pracujeme se značkami, které mají následující strukturu: 
jsou definovány jako posloupnosti dvojic typu atribut:hodnota, kde atribut (značí se malým písmenem) reprezentuje některou z možných gramatických kategorií a symbol (velké písmeno nebo číslice) pro hodnotu vyjadřuje aktuální hodnotu, jíž daná kategorie u daného tvaru nabývá. Např. slovnímu tvaru politik přiřadíme značku k1gMnSc1 a zachycujeme jí skutečnost, že tvar politik patří slovnědruhově k substantivům (k=1), nese kategorii rodu, a to mužského životného (g=M), nachází se v singuláru (n=S) a lze jej spojit s kategorií pádu (c=1), která zde nabývá hodnoty 1 (nominativ). Ke značce u substantiv (ale nejen u nich) ještě patří i údaj o vzoru, podle něhož se daný tvar ohýbá. Ten může u tvaru politik vypadat např. takto: pán Ea (o vzorech viz níže). Pro nedostatek místa zde nebudeme uvádět výčet užívaných značek, poznamenejme jen, že celkem je těmito značkami (viz též Hajič, Hladká, 1996,1997) pokryto obvyklých 10 slovních druhů a všech 14 gramatických kategorií, s nimiž se standardně setkáváme v českých gramatikách (Havránek, Jedlička, 1981, Petr a kol., 1986). Na rozdíl od současných gramatik vzniká navíc v korpusových textech potřeba značkovat systematicky např.číselné výrazy jako data, telefonní čísla, čísla výrobků a také speciální typy zkratek pro názvy firem či různých druhů a verzí výrobků (Peugeot 406, Intel 486 apod.). Celkem v korpusu DESAM pracujeme s 1665 značkami. K tomuto poměrně vysokému číslu se dospívá možnými kombinacemi slovních druhů včetně subklasifikací (např. u zájmen jich je 8, u číslovek 4, u adverbií 6) s gramatickými kategoriemi, které se s jednotlivými slovními druhy standardně pojí. Porovnání našeho souboru značek např. s podobným soubory pro angličtinu, které čítají nejvýše kolem 200 značek, znovu potvrzuje vyšší morfologickou strukturovanost a bohatost češtiny jako silně flektivního jazyka.

Jestliže je naším cílem přiřadit značky tohoto typu každému slovnímu tvaru v korpusu čítajícím v našem případě něco přes milion slovních tvarů, je evidentní, že takovou práci nelze zvládnout manuálně (v zájmu korektnosti: dovedeme si představit, že by se o to někdo mohl pokoušet, ale pravděpodobnost takového konání je nepochybně dost nízká). Jediným rozumným a proveditelným řešením je použít počítačů. Pro značkování popsaného typu musíme pro češtinu nejprve použít morfologického analyzátoru (alternativně lze mluvit o lemmatizátoru, jestliže takový program přiřazuje slovním tvarům v textu vedle slovního druhu a příslušných gramatických kategorií i jejich tvary základní (lemmata). Je-li takový program specializován primárně na značkování, což platí zejména v případě angličtiny, mluvíme pak o značkovacích programech (taggers). U češtiny výstup získaný z morfologického analyzátoru není ovšem jednoznačný a musí tedy projít další fázi zpracování, v níž se provádí zjednoznačnění čili desambiguace.

Základní značkování subkorpusu DESAM bylo provedeno morfologickým analyzátorem LEMMA (Ševeček 1995-96, Osolsobě, 1996). Tento analyzátor (lemmatizátor) pracuje na základě strojového slovníku čítajícího asi 164 000 českých kmenů a dovede každému rozpoznanému slovnímu ve volném textu tvaru přiřadit odpovídající základní tvar, tj.jeho lemma, a jak jsme už řekli, i gramatickou značku nesoucí údaje o příslušných gramatických kategoriích. Program LEMMA dovede také každému českému nominálnímu tvaru (ale i verbálnímu a dalším) přiřadit jeho deklinační vzor (obecně jakýkoli ohýbací), a to díky tomu, že je v něm zabudován algoritmický popis celé české flexe založený na detailní klasifikaci ohýbacích vzorů (Osolsobě, 1996). Jen u substantiv se v něm pracuje s 380 vzory (u adjektiv je to 66, u sloves 220), to ovšem z hlediska počítačového zpracování není mnoho a řeší se tím systematicky a elegantně potíže s tzv. výjimkami.

2.2 Desambiguace
Jak jsme již naznačili, při vytváření značkovaného korpusu se musíme vyrovnat s jednou podstatnou skutečností, která spočívá v tom, že lemmatizátor přiřazuje asi 70 procentům analyzovaných tvarů více než jednu značku.Naším cílem ovšem je, aby značkování bylo jednoznačné, musíme proto tvary s morfologickou homonymií (její míra zjištěná v korpusu DESAM činí 4,81 značky na tvar) desambiguovat). To lze udělat buď manuálně, nebo raději pokud možno automaticky s použitím vhodných programových nástrojů. Dnes se užívá nejčastěji desambiguačních programů založených na statistických a pravděpodobnostních přístupech (Hajič, Hladká,1996) nebo se pracuje s tzv.částečnými analyzátory (Abney, 1996), jejichž jádrem jsou formální (nekontextová) pravidla popisující strukturu příslušných větných složek. 

Značkování korpusu DESAM probíhalo ve dvou fázích: 
a) 	vybrané textové soubory (v rozsahu asi 250 tis.slovních tvarů) byly zpracovány programem  LEMMA a pak desambiguovány manuálně pomocí speciálního prohlížecího programu DESAMB vytvořeného k tomuto účelu (Puža, 1997). Tím vznikla (v první polovině r.1997) první (trénovací) verze korpusu DESAM1, která byla po příslušných opravách použita k vyhledání a sestavení formálních (v zásadě nekontextových) pravidel popisujících strukturu českých jmenných skupin a gramatickou shodu uvnitř nich. 
b) 	Na těchto pravidlech je postaven částečný syntaktický analyzátor DES implementovaný v Prologu (Puža, 1997), který byl použit k odstranění přibližně 40 procent nejednoznačných tvarů uvnitř jmenných skupin. Zbytek (asi 30 procent) desambiguovali manuálně pomocí již zmíněného interaktivního prohlížeče DESAMB studenti (pomocné vědecké síly) FF MU a FI MU. Druhé kolo značkování proběhlo během druhé poloviny r.1997 podobným způsobem, ovšem podíl manuální desambiguace se již, jak jsme naznačili, podařilo výrazně redukovat.
Výsledkem je značkovaný korpus DESAM čítající 1 026 733 slovních tvarů, který v současnosti slouží mj. jako trénovací a testovací soubor dat pro vytvoření další verze desambiguátoru založeného na formálních (nekontextových, přesněji DC) pravidlech. U něho již počítáme s tím, že míra jeho úspěšnosti se bude blížit 90 procentům, takže potřeba manuální desambiguace se omezí, jak předpokládáme, z největší části na opravu chyb a řešení sporných případů.
3. Zpracování deklinačních vzorů
Naznačili jsme, že výchozí značkování korpusu DESAM bylo provedeno automaticky programem LEMMA, v němž je zabudován formální a velmi detailní popis české flexe, a že s jeho pomocí jsme mohli přiřadit odpovídající vzor každému nominálnímu tvaru v korpusu. Naše koncepce vzorů a konkrétně nominální deklinace se dosti liší od tradiční, a proto pokládáme za vhodné se o ní stručně zmínit.

Tradičně se v českých mluvnicích a v souladu s nimi i ve školských učebnicích uvádí 14 substantivních vzorů české substantivní deklinace. Automatická morfologická analýza si však z mnoha důvodů vyžádala mnohem podrobnější klasifikaci deklinačních paradigmat (srov. Osolsobě, 1996). Základní strategie, o niž se opírá systém vzorů, se kterými LEMMA pracuje, vychází z toho, že vedle skutečných výjimek, k nimž řadíme slova ojedinělá typu člověk atp., existují celé skupiny slov, které tvoří formálně dobře definovatelné “podvzory”. Vzory jsou pak pro program LEMMA definovány jako možné kombinace kmenů s koncovkami. Koncovky jsou definovány samostatně jako skupiny (množiny) koncovek, kdy každá koncovka nese navíc gramatické významy. Koncovky jsou rozděleny do koncovkových množin na základě dvou kritérií:
a) koncovky, které potenciálně způsobují alternaci kmene
b) koncovky, které potenciálně alternují

Koncovky, jež nelze na základě uvedených kritérií vytřídit z morfologické charakteristiky (množiny koncovek tvořících paradigma), tvoří jádrové koncovkové množiny, koncovky, které lze na základě uvedených kritérií vydělit, se řadí do perifernějších množin. Posledním kritériem pro vydělení podmnožin koncovek českých substantiv je potřeba mít samostatné koncovkové množiny pro definici flexe cizích slov a  výjimek.

Každý z 380 substantivních vzorů, s nimiž program LEMMA pracuje, je jednak definován vzorovým slovem, které pomáhá autorovi (uživateli programu) v orientaci např.při přiřazování nových kmenů ke vzorům, jednak kódem,  z nějž lze vyčíst, v jakém je nový vzor vztahu ke klasickému vzoru a na základě jakých kritérií je definován. 

Vedle slovně uvedených klasických vzorů pán, hrad,..., stavení tedy pracujeme s kódy tvořenými velkými písmeny nebo kombinacemi velkých a malých písmen. Aby si čtenář mohl udělat základní představu o kritériích, která byla použita k získání podrobné subklasifikace vedoucí ke zmíněným 380 substantivním vzorům, uvádíme níže aspoň hlavní z nich (podrobněji o tom viz Osolsobě, 1996):

R – alternace prefixu (pRefix)
S – alternace ve kmeni (Stem)
F – alternace ve finále (Final)
U – alternace v (kmenotvorné) příponě (sUffix)
E – alternace v koncovce (Ending)
I – substantivum cizího původu (Import)
N – jiný tvar nominativu (Nominativ)
Y – kolísání tvrdý – měkký vzor
P – pomnožné substantivum
X – nepravidelné (eXtra)
a,b,c – další různé varianty

Dodejme ještě, že program LEMMA (Rádi bychom také poděkovali dr. P. Ševečkovi, který pro potřeby tohoto výzkumu modifikoval morfologický analyzátor LEMMA tak, aby pro každý zpracovaný slovní tvar z textu dával automaticky i jeho ohýbací vzor.) obsahuje vedle pravidel deklinace morfologická a částečně i slovotvorná pravidla definující kombinovatelnost kmenů uložených ve slovníku s českými koncovkami definovanými v rámci popisu  českých koncovkových množin (Osolsobě 1996). Díky tomu lze automaticky rozpoznávat a odvozovat deverbativa, deadjektiva, deadverbia a posesivní adjektiva (od životných substantiv). Celkově lze říci, že program LEMMA pokrývá odhadem nejméně 300 000 českých lemmat a je-li použit jako generátor českých tvarů, může jich vytvořit minimálně kolem 6 000 000. (Po implementační stránce je LEMMA k dispozici pro všechny u nás používané platformy, tj.pro operační systémy DOS, UNIX (LINUX) a MACINTOSH. V interaktivním režimu umožňuje uživateli klást dotazy na jednotlivé slovní tvary, jež program LEMMA analyzuje, a přiřadí jim základní tvar, slovní druh a gramatické významy podle příslušného slovního druhu.) Při vytváření korpusu DESAM bylo použito dávkového zpracování. Nerozpoznaná slova (řetězy znaků) – nejčastěji zkratky, číselné výrazy, slova cizího původu ponechává LEMMA neoznačena. – je jich počet se pohybuje kolem 1,4%. Taková slova se pak dodatečně zpracovávají ručně.) 

4. Frekvenční analýza českých substantivních vzorů 
Není asi třeba dvakrát zdůrazňovat, že bez značkovaného korpusu by se frekvence českých substantivních vzorů daly získat jen velmi těžko – díky němu lze příslušné substantivní tvary vyhledávat v korpusu a získávat číselné údaje o vzorech automaticky. Aby si čtenář mohl učinit představu, uveďme, že vytřídění potřebných údajů (viz níže) o frekvencích deklinačních vzorů proběhlo v časovém horizontu hodin. 

V této souvislosti pokládáme za vhodné dotknout se některých obecných metodologických aspektů v lingvistice a porovnat omezenost klasických postupů založených na technice excerpce s technikami korpusové a počítačové lingvistiky. Právě zkoumání frekvence vzorů v textu je příkladem toho, že korpusová a spolu s ní i lingvistika počítačová poskytují metodologické nástroje, bez nichž by se např. právě frekvence vzorů prakticky nedaly sledovat v rozumném časovém horizontu a také – v neposlední řadě – s přijatelnými finančními náklady. Manuální zpracování textů v rozsahu jednoho miliónu slovních tvarů a zjišťování četností vzorů technikou excerpce na kartičkách, tj.klasickým způsobem, by nepochybně zabralo několik člověkoroků (odhadem nejméně 2-3, pokud by se dnes vůbec našel člověk, jakým byla např. dr.Marie Těšitelová, který by ještě byl ochoten se do takové práce pustit). Přitom nejde o výzkum, který by byl teoreticky zvlášť komplikovaný, jen je především nesmírně pracný. Máme-li k dispozici dostatečně velký gramaticky označkovaný korpus vytvořený technikami korpusové lingvistiky a lemmatizační a desambiguační programy, které jsou výsledkem postupů vypracovaných počítačovou lingvistikou, můžeme výchozí statistiku frekvencí vzorů  v textu o rozsahu asi jednoho milionu tvarů získat během dvou-tří hodin a celou práci na podkladové statistice vzorů tak provést řádově v časovém horizontu dnů. Statistiku slovních druhů, kterou uvádíme níže, lze pak získat doslova během několika minut.

Výsledky získané korpusovými postupy v dohledné době ovlivní ovšem nejenom samu lingvistiku, ale i současné počítačové zpracování přirozeného jazyka – již teď na základě korpusových dat vznikají nové a přesnější elektronické slovníky a robustní počítačové gramatiky. Korpusy jsou dnes v jazykovědě východiskem pro realistický základní výzkum ve formě relativně blízké přírodním vědám. Tento výzkum nepochybně povede k postupným úpravám a doplňování existujících gramatik a jazykových příruček a v blízké budoucnosti též k novému velkému (akademickému) výkladovému slovníku současné češtiny.

5. Výchozí údaje pro FSČ a DESAM
Na tomto místě nejprve připomeňme, že FSČ vznikal, jak známo, od 40.let, pracně a zdlouhavě pomocí excerpce a rozsáhlých kartoték. Dokonce ani po svém dokončení v r.1953 se díky nepříznivému politickému klimatu nedočkal okamžitého vydání a byl vytištěn až v roce 1961. Materiál FS obsahuje celkem 1 623 527 dokladů (slovních tvarů) pocházejících z různých stylových okruhů, tj.z beletrie, poezie, dramatu, mluvených projevů, literatury pro mládež, publicistiky, vědecké a odborné literatury. Z tohoto hlediska je materiál FSČ reprezentativnější než DESAM, který obsahuje jen publicistické a odborné texty, ovšem z hlediska sourodosti pokládáme DESAM za přirozenější a spolehlivější, protože jde o textový korpus, tedy o text v jeho přirozené podobě, a nikoli o excerpta.

Tab.1 Výchozí údaje
 	         FSČ	  DESAM	
počet dokumentů	            75	       3056	
všechny slovní tvary (tokens)	1 623 526	1 026 733	
různé slovní tvary (types)	             --	   132 447	
lemmata	     54 486	     34 606	
type/token ratio	              -	         7,75	
hapax legomena (lemmata)	     20 467	      11 759	
hapax legomena (tvary)	              -	      67 059	

Komentář k tab.1
Základní porovnání v tab.1 ukazuje, že některé údaje pro FSČ chybí, např.poměr type/token, jehož hodnota získaná z DESAM dobře odráží vysoce flektivní povahu češtiny. Abychom je získali, museli bychom mít k dispozici originální kartotéku FSČ, – takový pokus by ovšem vedl ke klasickým potížím s bariérou manuálního zpracování. Jistý rozdíl mezi FSČ a DESAM je též v chápání dokumentů, ve FSČ se jimi obvykle rozumí knihy, části knih nebo čísel novin, v DESAM se za dokumenty pokládají jednotlivé novinové nebo časopisecké články, případně kapitoly (u počítačových manuálů). Je třeba konstatovat, že DESAM je sice rozsahem menší a v tomto ohledu i do jisté míry předběžný, ovšem za jeho přednost je třeba pokládat to, že je značkován: díky tomu a počítačovému uložení je opakovaně přístupný a použitelný i pro řadu dalších sond.

5.1 Porovnání frekvence substantivních vzorů ve FS a DESAM
Následující tabulka 2 obsahuje porovnání frekvence českých substantivních vzorů ve FSČ a DESAM (v procentech) a představuje tak jeden z hlavních výsledků, k nimž jsme na základě údajů z FSČ a korpusu DESAM dospěli.
Tab.2
vzory	                           FS	   %	                  DESAM	   %	
					
pán:		 8,9		  7,3	
hrad:		25,13		27,7	
muž:		 4,0	 	 3,5	
soudce:		 0,4	 	 0,5	
stroj:		 2,7	 	 2,6	
předseda:		 1,10		 0,7	
celkem		42,24		42,3	
					
feminina					
žena		22,0		22,4	
nůše/růže:		 6,21		  8,2	
píseň:		 2,24		  1,7	
kost:		 7,02		  5,0	
paní:		  - 		  0,03	
celkem		37,47		37,33	
					
neutra					
město:		 5,61		 6,2	
moře:		 0,73		 0,4	
kuře:		 0,36		 0,3	
stavení:		11,82		 9,0	
příjmení:		 -		 1,7	
celkem		18,52		17,6	
					
nesklonná		0,44		 0,3	
					
adjektivní		1,28		 1,1	
nezařazeno				 1,4	
celkem		100		100	

Celkem překvapivě se ukazuje, že přes poměrně značný časový odstup mezi dobou vzniku FSČ a DESAM jsou rozdíly ve frekvencích deklinačních vzorů velmi malé. Neprojevuje se tu nijak výrazně ani větší rozsah FSČ, ani jeho větší stylová rozrůzněnost. Podle našeho názoru uvedené hodnoty celkem jednoznačně vypovídají o tom, že systém české substantivní deklinace ve spisovném jazyce je dlouhodobě stabilní a že v průběhu časového úseku asi 37 let nevykazuje výraznější změny. V získané statistice lze upozornit na vyšší četnost vzoru pán ve FSČ v porovnání s DESAM a obrácený poměr četností u vzoru hrad. Tuto skutečnost si vysvětlujeme vyšší stylovou rozrůzněností zdrojů FSČ, konkrétně přítomností uměleckých textů, v nichž lze očekávat vyšší výskyt životných substantiv. Podobně u feminin nenajdeme mezi frekvencemi vzorů z FSČ a DESAM větší rozdíly, snad jen u vzoru kost pozorujeme vyšší četnost ve FSP, kterou lze též připsat na vrub vyšší stylové různorodosti FSČ, může být způsobena vyšším výskytem abstrakt zakončených na -ost. U neuter lze v DESAM pozorovat poněkud vyšší četnost vzoru město, ale opravdu zajímavý by mohl být rozdíl mezi oběma zdroji u vzoru stavení, kde se rozdíl blíží třem procentům. I zde by se dalo uvažovat o stylových důvodech, FSČ v každém případě obsahuje jak umělecké, tak i odborné texty, což by mohlo vysvětlovat pozorovaný rozdíl. Proti tomu ovšem stojí fakt, že v DESAM se pracuje se samostatným vzorem příjmení, který má četnost 1,7%, ale může být (a ve FSČ jistě je) zahrnut pod vzor stavení. Pak i u neuter se potvrzuje vzácná vyrovnanost mezi vzory ve FSČ a DESAM.
Údaje v tab.2 poskytují jasný obraz též o produktivitě jednotlivých vzorů. Tento obraz je ve shodě s dřívějšími pozorováními: u maskulin jsou nejproduktivnější pán, hrad a muž, u feminin jsou to žena, růže, kost a u neuter sem patří město a stavení.
Rádi bychom však upozornili, že DESAM nabízí mnohem detailnější pohledy na vzory a jejich subklasifikaci, což můžeme demonstrovat např. na vzoru stavení: díky výše zmíněnému podrobnému popisu vzorů můžeme tu rozlišit, kolik tento vzor zahrnuje deverbativ typu braní, bytí, chování, chápání, hledání, prošení, nesení aj. a kolik substantiv typu bezpečí, doživotí, dříví, zrní, hornictví, manželství. Prvních je v DESAM 18280, tj.5,8% z celkových 10,6%, druhých  potom 14000, tj. 4,8% z celkového počtu. Dodejme ještě, že jako nejproduktivnější zdroj deverbativ se u slovesných vzorů jeví vzor prosí (8767 případů) a podle očekávání následují vzory dělá (3231), kupuje (2643), tiskne (659) a nese (589). Pochopitelně, lze očekávat námitku, že není vždy možné jednoznačně rozhodnout, kdy dané substantivum je nepochybným deverbativem a kdy se má již řadit do druhé skupiny: ovšem celkem bezpečným vodítkem tu jsou některé sufixy, např. -ctví, -ství. Jde spíše o slovotvorný problém, který se tu nepokoušíme řešit, poznamenáváme však, že DESAM může v případě potřeby poskytnout rozsáhlé materiálové východisko pro jeho úplnější řešení. Podobně bychom se mohli detailně věnovat podvzorům v souvislosti s jednotlivými typy alternací, ale to jsou náměty pro samostatné dílčí studie.
Porovnání prvních 100 nejčetnějších substantiv ve FS a DESAM
Tab.3
FS			               abs.č		            DESAM		       abs.č
pán/pan	              3447	          rok	            2654	
život 	              2736	          Praha	            1958	
člověk 	              2705	          člověk	            1646	
práce 	              2486	          auto	            1361	
ruka 	              2440	          doba	            1341	
den 	              2287	          cena	            1165	
zem/ě 	              2078	          strana	            1143	
hlava 	              1802	          koruna	            1063	
oko	              1766	          země	            1061	
10 cesta	              1665	          společnost	            1008	
lid	              1568	          případ 	              982	
léto	              1548	          práce	              971	
strana 	              1483	          zákon	              952	
žena	              1433	          den	              943	
slovo	              1416	          místo 	              936	
dítě	              1405	          vláda	              891	
síla	              1316	          systém	              887	
místo	              1217	          svět 	              827	
rok	              1207	          možnost	              799	
20 město	              1156	          většina 	              770	
škola	              1129	          trh	              763	
národ	              1110	          podnik	              751	
muž	              1098	          problém	              737	
voda	              1068	          část 	              730	
tvář	              1000	          program	              719	
hlas	                967	          skupina	              715	
bůh	                945	          republika	              679	
otázka	                930	          procento	              672	
noc	                925	          město	              652	
30 Praha	                898	          ministr	              622	
srdce	                889	          Evropa	              615	
hodnota	                866	          čas	              605	
otec	                849	          otázka	              603	
pravda	                849	          výsledek 	              603	
les	                798	          změna	              599	
matka	                786	          řada	              584	
případ	                783	          situace	              577	
hodina	                764	          oblast	              577	
tělo	                754 	         služba	              560	
40 láska	                750	          smlouva	              556	
smrt	                731	          prezident	              554	
sen	                731	          způsob	              544	
plán	                727	          informace	              536	
boj	                704	          počet	              533	
motor	                701	          kontakt	              531	
paní 	                689	          snímek	              527	
dveře	                688	          člen	              522	
vývoj	                686	          hodina	              518	
republika	                678	          ministerstvo	              514	
50 král	                668	          dítě	              510	

Právo	                666 	          věc	              510	
Václav	                660	          voda 	              505	
vláda	                647	          činnost 	              504	
dělník	                643	          zájem	              501	
noha	                638	          objekt	              500	
část	                631	          muž	              499	
úkol	                619	          volba	              488	
dům	                596	          cesta	              487	
zákon	               584 	          jednání	              484	
60 válka	               582 	          měsíc	              482	
kůň	               581	          fax	              482	
vzduch	               575  	          úřad	              479	
jméno	               575	          návrh	              477	
smysl	               574	          funkce	              477	
příklad	               569	          podmínka	              476	
krok	               555	          slovo	              473	
třída	               555	          výroba 	              472	
pole	               547	          dům	              468	
zboží	               545	          peníze	              467	
70 forma	               545	          žena	              444	
řeč	               538	          hráč	              444	
poměr	               534 	          ředitel	              439	
řada	               531	          předseda	              436	
světlo	               528	          týden	              435	
vůz	               526	          zařízení	              435	
chlapec	               523	          prostředí 	              431	
duše	               521	          stav 	              419	
stát	               517	          poslanec	              417	
dílo	               516 	          hodnota	              412	
80 stůl	               510	          osoba	              410	
stav	               510 	          pracovník	              408	
stupeň	               504 	          Jan	              407	
skutečnost	               504	          nabídka	              405	
Němec	               503	          počítač	              403	
ulice	               503	          typ	              402	
pohled	               501	          škola	              399	
píseň	               501	          milio/ón	              396	
hoch	               501	          náklad	              396	
tatínek	               501	          lékař	              395	
voják	               500	          názor	              394	
90 způsob	               500 	          podnikatel	              393	
krev	               497 	          důvod	              382	
počet	               493	          zápas	              380	
Blažena	               492	          úroveň                                                      	              378	
myšlenka	               487	          daň	              376	
základ	               486	          tým	              374	
maminka	               485	          banka	              374	
duch	               477	          základ	              369	
bratr	               473	          bod	              363	
kníže	               470	          politika	              362	
100 syn	               465	          text	              357	

Časový odstup je tedy zhruba 37 let, proto lze očekávat, že údaje o současné češtině se budou od údajů FSČ zřetelně lišit. Je potřeba vzít v úvahu rozdílnou situaci politickou a ekonomickou a také výrazné změny v oblasti vědy a techniky. Rozdíly jsou dobře patrné v tab.3, která, jak lze vidět, obsahuje prvních 100 nejčetnějších substantiv ve FSČ a korpusu DESAM.
Nejprve se podívejme na substantiva, která se objevují shodně jak ve FSČ, tak i v DESAM: člověk (3,3), práce (4,12), země (7,9), den (6,14), strana (13,7), rok (19,1), Praha (30,2), republika (49,27) (čísla v závorkách uvádějí pořadí neboli rank v seznamu nejčetnějších substantiv: je-li u substantiva dvojice čísel, první platí pro FSP a druhé pro DESAM). Vedle ideologicky neutrálních substantiv jako člověk, den, země, rok stojí za povšimnutí strana – jeho vysoká frekvence ve FSČ je nepochybně způsobena tím, že odkazuje k tehdejší komunistické straně, která byla pilířem totalitního režimu. V DESAM je vysoká frekvence tohoto substantiva jednak odrazem toho, že současný politický systém je založen na pluralitním systému politických stran a jednak i projevem prozaické skutečnosti, že v novinových textech se při označování stránek užívá pravidelně právě tohoto substantiva (strana 1, 2,...). Poznamenejme, že zajímavý rozdíl lze pozorovat u substantiva Praha, které se v DESAM vyskytuje na druhém místě s četností 1958, zatímco ve FSČ na místě třicátém s četností 898. Mohlo by to vést k závěru, že současný pragocentrismus je silnější než ten dřívější, ale v zájmu korektnosti je nutno vzít v úvahu i to, že DESAM je tvořen z největší části novinovými texty, které opravdu často představují Prahu jako pupek světa.
Zajímavé jsou skupiny substantiv, v nichž se oba seznamy liší: nejprve uveďme skupinu substantiv, která najdeme v první stovce ve FSČ, ale nikoli v DESAM. Patří sem např. substantiva lid (11), národ (22), Právo (51), dělník (54), válka (60), boj (60),třída (67), zboží(69), Němec (84), která podle našeho názoru jednoznačně odrážejí převažující ideologickou orientaci v období lidově demokratického zřízení, kdy FSČ vznikal. Poněkud stranou je substantivum zboží, které jediné z uvedených patří do oblasti ekonomické: zdá se, že přes svůj deklarovaný význam nebyla ekonomika v předchozím režimu tak docela v popředí zájmu.
V DESAM je protějškem následující skupina substantiv: zákon (13), vláda (16), svět (18), ministr (30), Evropa (31), prezident (41), úřad (62); již tato malá skupina svědčí jasně o tom, k jak velkým politickým změnám u nás došlo a stále dochází. Do očí bije fakt, že zatímco substantivum zákon má v DESAM vysoké pořadí – 13, ve FSČ se v první stovce vůbec nevyskytuje.
Dále v DESAM najdeme mezi prvním stem nejčetnějších substantiv dvě zajímavé skupiny, první z nich bychom mohli charakterizovat přívlastkem “technická”: auto (4), systém (17), program (25), informace (43), fax (61), počítač (83). Z nich třeba fax a počítač nenajdeme ve FSČ vůbec, což je pochopitelně způsobeno tím, že před 37 lety se nám o současném bouřlivém rozvoji informačních technologií mohlo jen zdát. K tomu dodejme, že v DESAM má poměrně vysokou frekvenci (absolutní – 111) též substantivum myš,  což je docela pěkný příklad metaforického použití substantiva označujícího normálně zvíře (v odborných i publicistických textech je to synonymum pro tzv.polohovací zařízení, které je standardní součástí počítačového vybavení). Příznačná je i vysoká četnost substantiva auto (4) v korpusu DESAM: prozrazuje současnou posedlost tímto často smrtonosným symbolem prosperity a úspěšnosti. Ve FSČ toto substantivum v první stovce nejčetnějších podstatných jmen nenajdeme, vyskytuje se tam jen substantivum vůz s rankem 75. 
Druhá skupina se dá označit atributem “ekonomická”: cena (6), koruna (8), trh (21), podnik (22), smlouva (40), nabídka (83), náklad (88), podnikatel (90), – odrážejí změněnou ekonomickou orientaci typickou pro současnost. Ani tato skupina substantiv nemá přímý protějšek ve FSČ, ale i zde je přirozené vysvětlení nasnadě: v novinových textech tvořících DESAM můžeme oprávněně očekávat vyšší frekvenci těchto substantiv. 
Konečně bychom rádi upozornili na jednu skupinu substantiv, která najdeme v první stovce ve FSČ, ale nikoli v DESAM: hlava (8), oko (9), srdce (31) (části těla) a bůh (27) (psáno ovšem po ateisticku s malým b), pravda (34), láska (40), smrt (41), sen (42), duše (77), duch (97). Bylo by asi ukvapené vyvozovat z této skutečnosti jakékoli závěry o případných změnách v našem morálním klimatu v současném období, spíše je to, domníváme se, důsledek toho, že FSČ na rozdíl od DESAM obsahuje texty z krásné literatury, poezie a dramat. Ve shodě s M.Těšitelovou (Těšitelová, 1985) můžeme konstatovat, že vysokou frekvencí se i v současných publicistických textech vyznačují substantiva s významem časovým a prostorovým: v první dvacítce jich je 7, tj.35% – rok, Praha, doba, země, den, místo, svět. Zvlášť je třeba upozornit na substantivum den (a také týden), které si přes svou tvarovou nepravidelnost (pozůstatek kmenové deklinace) udržuje své postavení mezi ostatními vysoce frekventovanými substantivy.
Podíváme-li se na distribuci rodů u substantiv v první dvacítce DESAM, zjistíme jednoznačnou převahu feminin – je jich 11 (55%): doba, cena,koruna, strana, Praha, země, společnost, práce, vláda, možnost; za nimi následují maskulina v počtu 7 (35%): rok, člověk, případ, zákon, den, systém, svět, a na poslední místě jsou neutra: auto, místo (10 %). Ve FSČ je distribuce rodů v první dvacítce poněkud vyrovnanější: maskulina mají 40% a feminina i neutra mají po 30%. Pokud jde o životnost, je mezi prvními dvaceti substantivy v DESAM jen jedno životné substantivum člověk, pokud bychom k nim nepřidali ještě femininum vláda, které by se s jistou licencí dalo považovat za životné. Ve FSČ lze k životným podobně řadit 5 substantiv: pán/pan, člověk, lid, žena, dítě, což opět svědčí o vyrovnanějším zastoupení vyplývajícím nepochybně z většího rozsahu FSČ.
Jednou z výrazných tendencí je, že proti FSČ se v DESAM objevuje řada substantiv cizího původu s dosti vysokou frekvencí. Jen namátkou uveďme z první stovky: kontakt, informace, fax, funkce, tým, text. Další se najdou v druhé stovce, např. fond (294), parlament (289), organizace (286), centrum (257), projekt (239), prezentace (232).
Z korpusu DESAM se také získali informace o situaci v současných textech (1992-96) ve vztahu k novým pravidlům českého pravopisu (Hlavsa et al, 1993). Podíváme-li se na často probírané a tedy nejproblematičtější případy dvojího způsobu psaní slov přejatých, dostáváme následující obraz (číslo v závorce udává absolutní četnost jednotlivých dubletních variant v korpusu DESAM):
kurs (104) : kurz (119)
president (3) : prezident (580)
impuls (12) : impulz (1)
diskuse (104) : diskuze (3)
milion (615) : milión (265)
filosofie (9) : filozofie (88)
universita (3) : universita (142)
Po 5 letech existence “nových” pravidel českého pravopisu (Hlavsa et al,1993) korpusové texty ukazují, že buď je poměr obou možných variant zcela vyrovnaný, jak je tomu u dvojice kurs/z, nebo naopak celkem jednoznačně vychýlený na jednu či druhou stranu ( např. prez/sident). Nezdá se tedy, že bychom zatím mohli pozorovat souvislou a výraznější tendenci, která by naznačovala, kam by se snad mohl ubírat další vývoj. Současná situace spíše naznačuje, že v současných textech vzrostla míra “rozkolísanosti” nebo dokonce “zmatku” a “libovůle”.
Korpusové texty také naznačují, že tzv.”konservativní” psaní se celkem zřetelně preferuje a prosazuje v odborných textech (dokládají to texty z čas. Vesmír), dokonce se zdá, že se v nich nyní začíná uplatňovat i tam, kde tomu tak dříve nebylo (viz např. dvojice: filosofie : filozofie, ev. i další jako třeba  milion : milión). Data z korpusových textů a zdravý rozum nás vedou k závěru, že současný stav rozkolísanosti není věci na prospěch a celkem zřetelně volá po nějakém racionálnějším řešení. Kloníme se k názoru, že rozumné a proveditelné řešení by se mělo osvobodit od současných inkonzistencí/inkonsistencí vyvolaných nedůslednými úvahami o potřebě další fonetizace i tak již dost fonetického českého pravopisu – viz např. dvojici kurz/s proti dub, a mělo by tedy vést ve směru spíše mírně konservativním 
6. Porovnání frekvencí slovních druhů ve FSČ a DESAM
Závěrem nabízíme tabulku 4, která obsahuje údaje o četnostech slovních druhů ve FSČ a DESAM (v procentech).
Tab. 4
slovní druh	FSČ %	DESAM %	
substantiva, k1	27,77	33,75	
adjektiva, k2	11,16	13,25	
zájmena, k3	10,91	  8,34	
číslovky, k4	  1,61	  1,75	
slovesa, k5	18,15	15,22	
adverbia, k6	10,29	  5,7	
předložky, k7	10,12	12,0	
spojky, k8	  9,78	  5,93	
partikule, k9	   -	  2,62	
citoslovce, k0	  0,21	.0,0008	
zkratky, kX	   -	  1,44	
celkem	100	100	

Porovnání hodnot četností jednotlivých slovních druhů v tab.4 ukazuje, že u substantiv se zřetelně projevuje a potvrzuje očekávaný rozdíl vyplývající z širšího stylového záběru FSČ proti DESAM. Vyšší četnost substantiv v DESAM a podobně i v korpusu věcného stylu (dále VS, Těšitelová, 1985) jde jistě na vrub publicistických a odborných textů tvořících DESAM a VS. Rozdíl je patrný též u sloves, domníváme se, že jejich naopak vyšší četnost ve FSČ je důsledkem skutečnosti, že FSČ zahrnuje umělecké texty, vyznačující se vyšší dynamičností, jež má svůj formální odraz ve vyšší četnosti slovesných lemmat.
Celkově dobrou shodu mezi FSČ a DESAM lze pozorovat u adjektiv (11,16 - 13,25) a číslovek (1,61 - 1,75). Jistý rozdíl u předložek (10,12 - 12,0) si vysvětlujeme tím, že DESAM obsahuje stylově specializovanější texty než FSČ, proto nepřekvapuje, že v DESAM frekvence předložek vyšší.
Nejpřekvapivější rozdíly mezi FSČ a DESAM nacházíme u částic a zkratek. FSČ neuvádí pro částice žádnou hodnotu, v korpusu VS pak najdeme nízkou hodnotu 0,37. Jistě nejde o náhodu ani o opomenutí a stejně tak lze sotva akceptovat případné vysvětlení, že by se v excerptech FSČ částice vůbec nevyskytovaly. Spíše tu jde, jak se domníváme, o důsledek jistého teoretického postoje, díky němuž byly částice ve FSP v zásadě ponechány stranou. Rovněž se ve FSČ a VS nepočítá se zkratkami – což plyne z faktu, že ve standardních gramatikách se buď o zkratkách nemluví vůbec, nebo jen zcela okrajově. Přitom je zřejmé, že představují stejně plnoprávnou skupinu jazykových výrazů, jako jsou třeba substantiva, přesněji řečeno, většina zkratek má jednoznačně substantivní povahu a zkratky syntakticky představují i docela složité nominální skupiny (a významově pak komplexní pojmenování), jejichž ignorování způsobuje, že realistická analýza textu potom nemůže být úplná. I zde korpusové přístupy naznačují, kterým jevům je v blízké budoucnosti potřeba věnovat soustavnější pozornost. Výše jsme např. uvedli pořadí substantiva koruna a republika. Při úplnější analýze bychom v této souvislosti museli vzít v úvahu i zkratky ČR a Kč, které se v DESAM vyskytují s absolutní četností 454.a 350. Podobně to platí o řadě dalších zkratek jako např. USA (454), ODS (172), SR (109), OSN (109), ČSSD (88), ODA (80) a dalších. Jejich samostatná frekvenční analýza opřená o korpusová data bude velmi potřebná i pro předpokládané standardní automatické zpracování volného textu.
7. Závěr
Na základě frekvenční analýzy substantivních vzorů v češtině jsme konstatovali celkovou stabilitu systému české deklinace. Její výsledky ve vztahu k frekvenci jednotlivých podvzorů užitých automatickým morfologickým analyzátorem LEMMA budou sloužit jako východisko pro návrh algoritmu pro poloautomatizované zařazování slov, která analyzátor LEMMA neidentifikuje, do slovníku kmenů (srov. Osolsobě, 1996). Navíc nám materiál získaný analýzou části ČNK otevírá cestu k celé řadě dalších úvah jak v oblasti slovotvorby, tak v oblasti formální morfologie a samozřejmě i významosloví. Kromě analýzy vzorů jsme získali konfrontaci první padesátky substantiv nejčastěji zastoupených ve FSČ a DESAM i pohled na hlavní tendence ve vývoji slovní zásoby, jak se projevují v současných textech publicistického a odborného stylu. Konečně jsme mohli nabídnout i základní porovnání frekvencí slovních druhů. Úplně na závěr bychom rádi konstatovali, že s růstem velikosti ČNK a jeho značkovaných subkorpusů bude možno v blízké budoucnosti dospět k řadě nových a zajímavých výsledků – obrazně řečeno, korpusová data z ČNK umožní otevřít doslova “továrnu” pro lingvisty.

Frequencies of inflectional patterns of Czech Nouns 
The presented article offers the comparison of the quantitative characteristics of Czech nouns, particularly, the frequencies of Czech inflectional patterns, which form the skeleton of the Czech declension system.in the contemporary Czech, with the older findings as presented in the Frequency Dictionary of Czech (1961, 1 623 536 word forms). These results have been obtained from the new electronic source: Czech National Corpus, particularly from its grammatically annotated subcorpus DESAM containing 1 026 733  word forms. All the presented results have been obtained by the techniques developed in the framework of corpus and computational linguistics (automatic lemmatization, partly automatic desambiguation, etc.). 
The comparison shows that Czech declension system is very stable and that the span of 37 years has influenced the frequencies of Czech inflectional patterns only in small and non-distinctive details. The second important result offers comparative data from FSČ and DESAM for first 50 most frequent Czech nouns – here one can observe the basic tendencies and changes in Czech lexicon in the course of last 37 years. The third group of results follows from table 4 which compares the relative frequencies of the parts of speech in FSČ and DESAM.
The presented results obtained from ČNK and its subcorpora are just beginning: the corpus data and techniques are opening the door for a new research and new and more precise findings about Czech language.
Bibliografie
1. 	Havránek, B., Jedlička A.: Česká mluvnice, SPN, Praha 1981.
2. 	Hajič, J., Hladká B., Probabilistic and rule based tagging of an inflective language – a comparison, Technical Report No.1, ÚFAL MFF UK, November 1996.
3. Hajič, J., Hladká, B.: Tagging Inflective Languages: Prediction of morphological categories
    for a rich, structural tagset, Technical Report TR-1997-04, ÚFAL MFF UK, Praha
4. Hlavsa, Z.a kol.: Pravidla českého pravopisu, Praha 1993.
5. Jelínek, J., Bečka, J. V., Těšitelová, M.: Frekvence slov, slovních druhů a tvarů
    v českém jazyce, SPN, Praha 1961.
6. Lamprecht A., Šlosar D., Bauer J., Historická mluvnice, češtiny, SPN, Praha 1986.
7. 	Lamprecht A., Šlosar D., Bauer J.: Vývoj mluvnického systému českého jazyka, SPN, Praha 1970.
8. Leech, G.: Corpus Annotation Schemes, in Literary and Linguistic Computing, Vol.8, No.4, 1993, 275-281.
9. Těšitelová, M., a kol.: Kvantitativní charakteristiky současné češtiny, řada Studie a práce lingvistické, Academia, Praha 1985.
10. Těšitelová , M. a kol.: O češtině v číslech, Malá jazyková knižnice, Academia, Praha,
1987.
11. Osolsobě, K.: Algoritmický popis české formální morfologie a strojový slovník češtiny, disertační práce, FF MU Brno 1996.
12. Pala K., Osolsobě K.: Základy počítačové lingvistiky, FF MU, Brno 1996.
13. 	Pala, K.: Korpusová lingvistika - informační technologie v lingvistice, Zpravodaj ÚVT MU, Brno 1996.
14. 	Pala, K., Rychlý, P., Smrž, P.: DESAM – Annotated Corpus for Czech, Proceedings of  SOFSEM’97, Springer Verlag, New York, Hamburg 1997.
15. Petr, J. a kol.: Mluvnice češtiny II., Academia, Praha 1986.
16. Ševeček, P.: Morfologický analyzátor (lemmatizátor) LEMMA, program v jazyce C, 
      Brno1995-96.

Karel Pala
Katedra informačních technologií 
Fakulta informatiky Masarykovy university
Botanická 68a
602 00 Brno
pala@fi.muni.cz

Klára Osolsobě
Ústav českého jazyka 
Filosofická fakulta Masarykovy university
Arna Nováka 1
602 00 Brno
klara@ernest.phil.muni.cz

Pavel Rychlý
Katedra informačních technologií 
Fakulta informatiky Masarykovy university
Botanická 68a
602 00 Brno
pary@fi.muni.cz