Der Prosarhythmus als Stilmittel:Eine Untersuchung an Ciceros

De natura deorummit statistischer Auswertung

und Softwareentwicklung

Diplomarbeitzur Erlangung des Magistergrades

an der Kultur- und Gesellschaftswissenschaftlichen Fakultätder Universität Salzburg

Fachbereich Altertumswissenschaften

Gutachterin: O.Univ.Prof. Dr. Dorothea Weber

eingereicht vonRobert Knapp

Salzburg, im September 2015

Diese Diplomarbeit untersucht die Verteilung rhythmischer Tendenzen(„Klauseln“) im zweiten Buch von Ciceros De natura deorum mithilfe statis-tischer Methoden. Für die Erfassung der Rohdaten ist eine Software entwi-ckelt worden, die auch im Rahmen dieser Arbeit vorgestellt wird. Drei Grund-funktionen des Prosarhythmus konnten identifiziert werden: der Rhythmus alsSchmuckmittel, der Rhythmus als Gliederungsinstrument und der Rhythmus alsInstrument zur Personencharakterisierung in einem literarischen Dialog.

Ich danke Herrn Univ.-Prof. Dr. Arne Bathke vom Fachbereich fürMathematik für seine bereitwillige und kompetente Unterstützung meiner

Arbeit in allen Fragen der angewandten Statistik.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung 1

I. Theorie des Prosarhythmus 3

2. Was ist Prosarhythmus? 42.1. Binnenrhythmus und Schlussrhythmus . . . . . . . . . . . . . . . 42.2. Abriss der Forschungsgeschichte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3. Klauselsystem nach Zielinski und Primmer 73.1. Zielinskis „Integrationsclausel“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

3.1.1. Das System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73.1.2. Klausel-Klassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83.1.3. Die Klauselgesetze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.1.4. Datensammlung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.2. Klauselsystem nach Adolf Primmer . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.2.1. Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.2.2. Die Methode des Stufenvergleichs . . . . . . . . . . . . . . 12

3.2.2.1. Kolometrie und Pausenstufen . . . . . . . . . . . 123.2.2.2. Schlusswert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.2.3. Konstituierende Merkmale einer Klausel . . . . . . . . . . 163.2.4. Länge der Klauseln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.2.5. System und stilistische Bedeutung der Klauseln . . . . . . 17

3.3. Rezeption der Klauselsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4. Statistik der Satzenden nach A. W. de Groot und Hans Aili 224.1. Kritik am Klauselsystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224.2. Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.3. Die Methode des externen Vergleichs (de Groot) . . . . . . . . . 25

4.3.1. Neutrale Vergleichsbasis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.3.2. Kennzahlen für gesuchte und gemiedene Formen . . . . . 26

4.4. Die Methode des internen Vergleichs (Aili) . . . . . . . . . . . . . 274.4.1. Konstruktion einer simulierten neutralen Vergleichsbasis . 274.4.2. Signifikanztest für rhythmische Präferenzen . . . . . . . . 304.4.3. Sträterhoffs Kritik an der Methode des internen Vergleichs 30

4.5. Länge der Klauseln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.6. Ciceros bevorzugte Schlussformen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5. Rhythmische Gliederung nach Walter Schmid 355.1. Interpretation des Orator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.2. Anlauf, Grundstrecke und Auslauf . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

iii

5.3. Paarigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375.4. Willkür in der Kolon-Abgrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375.5. Fehlende Vergleichbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

6. Versuch einer Synthese 406.1. Vor- und Nachteile der bestehenden Theorien . . . . . . . . . . . 406.2. Praktische Erwägungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

6.2.1. Existenz des Klauselsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . 426.2.2. Kolometrie und Interpunktion . . . . . . . . . . . . . . . . 426.2.3. Verfügbarkeit statistischer Methoden . . . . . . . . . . . . 44

6.3. Die Methode des multiplen Passagenvergleichs . . . . . . . . . . . 456.3.1. Notation der Klauselformen . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.3.2. Kolometrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.3.3. Zuordnung der Schlussformen . . . . . . . . . . . . . . . . 476.3.4. Statistische Auswertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

6.4. Stärken und Schwächen des multiplen Passagenvergleichs . . . . . 48

II. Computergestützte Datenerfassung und -auswertung 50

7. Wozu eine Software? 517.1. Prosarhythmus und Computer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517.2. Der Computer als Werkzeug in der Datenerfassung . . . . . . . . 527.3. Der Computer als Werkzeug in der Datenauswertung . . . . . . . 547.4. Idee und Entwicklung der Software Numerator . . . . . . . . . . 55

8. Programmlogik und Algorithmus 578.1. Morphologie und Lexikon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

8.1.1. Grundlagen der Sprachanalyse . . . . . . . . . . . . . . . 578.1.2. Stamm, Endung, Enklitikon – die morphologische Struk-

tur der lateinischen Wortformen . . . . . . . . . . . . . . . 588.1.3. Digitale Wörterbücher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 598.1.4. Der Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 608.1.5. Gewichtung der Interpretationen . . . . . . . . . . . . . . 63

8.2. Syntaktische Regeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 658.3. Vokal- und Silbenquantitäten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 688.4. Kolometrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

8.4.1. Halbautomatische Zuordnung der Pausenstufen . . . . . . 698.4.2. Interne Struktur des Textes . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

9. Bedienung 719.1. Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 719.2. Benutzeroberfläche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 719.3. Der Ablauf einer typischen Analysesitzung . . . . . . . . . . . . . 72

9.3.1. Einlesen von Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 729.3.2. Automatische Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 759.3.3. Manuelle Nachbearbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

iv

9.3.4. Weiterverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 829.4. Weitere Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

9.4.1. Einstellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 859.4.2. Laden und Speichern von Sitzungsdateien . . . . . . . . . 869.4.3. Eingabetext nachträglich korrigieren . . . . . . . . . . . . 879.4.4. Änderungen am Wörterbuch vornehmen . . . . . . . . . . 879.4.5. Hilfefunktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

III. Anwendung auf Ciceros De natura deorum 90

10.De natura deorum 9110.1. Das Werk in seinem Kontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9110.2. Gliederung des Gesamtwerkes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9210.3. Gliederung des zweiten Buches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

10.3.1. Strukturanalyse auf verschiedenen Ebenen (Kleywegt) . . 9210.3.2. Suche nach den Quellen (Philippson) . . . . . . . . . . . . 95

10.4. Reste einer geplanten anderen Gliederung . . . . . . . . . . . . . 9610.5. Methodik der Datenerfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

11.Statistische Auswertung auf der Ebene der Klauselformen 9811.1. Das Abhängigkeitsmaß τ (Goodman/Kruskal) . . . . . . . . . . . 9811.2. Ein Permutationstest für τ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10011.3. Einbeziehung der Pausenstufe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10111.4. Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

11.4.1. Gesamttext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10111.4.2. Die beiden Hälften A/B und C/D . . . . . . . . . . . . . . 10411.4.3. Die vier Hauptteile A, B, C und D . . . . . . . . . . . . . 10911.4.4. Unterabschnitte innerhalb der Hauptteile . . . . . . . . . 109

11.5. Fazit zur Auswerung auf der Ebene der Klauselformen . . . . . . 112

12.Statistische Auswertung auf der Ebene von drei Klauselklassen 11312.1. Klauselklassen: Notwendigkeit und Definition . . . . . . . . . . . 11312.2. Nichtparametrische Kreuzklassifikation bei ordinaler Zielvariable

(Brunner/Munzel) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11612.2.1. Der relative Effekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11612.2.2. Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11712.2.3. Hypothesen und Teststatistiken . . . . . . . . . . . . . . . 11912.2.4. Ablauf des Hypothesentests . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

12.3. Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12112.3.1. Gesamttext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12112.3.2. Die beiden Hälften A/B und C/D . . . . . . . . . . . . . . 12212.3.3. Die vier Hauptteile A, B, C und D . . . . . . . . . . . . . 12412.3.4. Unterabschnitte innerhalb der Hauptteile . . . . . . . . . 128

12.4. Fazit zur Auswerung auf der Ebene der Klauselklassen . . . . . . 133

v

13.Statistische Auswertung auf der Ebene einzelner Klauseln 13513.1. Klauseln als dichotome Zufallsvariablen . . . . . . . . . . . . . . 13513.2. Der Dikretikus Ai 14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

13.2.1. Gesamttext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13613.2.2. Hälften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13813.2.3. Hauptteile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

13.3. Die Klausel esse videatur Ai 18 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14213.3.1. Gesamttext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14213.3.2. Hälften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14213.3.3. Hauptteile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

13.4. Der Hexameterschluss Ai 19–20 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14613.4.1. Gesamttext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14613.4.2. Hälften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14613.4.3. Hauptteile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

13.5. Fazit zur Auswerung auf der Ebene einzelner Klauseln . . . . . . 150

14.Exkurs: Vergleich mit dem ersten Buch 15214.1. Zweck dieses Kapitels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15214.2. Vergleich auf der Ebene der Klauselformen . . . . . . . . . . . . . 15214.3. Vergleich auf der Ebene der drei Klauselklassen . . . . . . . . . . 15414.4. Vergleich auf der Ebene einzelner Klauseln . . . . . . . . . . . . . 158

14.4.1. Der Dikretikus Ai 14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15814.4.2. Die Klausel esse videatur Ai 18 . . . . . . . . . . . . . . . 16014.4.3. Der Hexameterschluss Ai 19–20 . . . . . . . . . . . . . . . 162

15.Interpretation der statistischen Resultate 16415.1. Ciceros rhythmischer Stil in Rede und Philosophie . . . . . . . . 16415.2. Der Rhythmus als Schmuckmittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16415.3. Der Rhythmus als Gliederungsinstrument . . . . . . . . . . . . . 16815.4. Der Rhythmus als Instrument der Personencharakterisierung . . . 172

16.Fazit 17516.1. Die Notwendigkeit statistischer Methoden . . . . . . . . . . . . . 17516.2. Prosarhythmus in philosophischen Schriften . . . . . . . . . . . . 17516.3. Stilistische Funktion des Prosarhythmus . . . . . . . . . . . . . . 17616.4. Desiderata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

16.4.1. Grundlagen des Prosarhythmus . . . . . . . . . . . . . . . 17716.4.2. Interpretation der stilistischen Funktion . . . . . . . . . . 178

Literaturverzeichnis 179

IV. Anhang A-1

A. Datenbasis für die statistischen Untersuchungen A-2A.1. Rohdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-2A.2. Tabellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-4

vi

B. Konkordanz der Notationssysteme für metrische Klauseln A-12B.1. Aili → Primmer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-12B.2. Primmer → Aili . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-13

C. Tabellen zur Codierung in Numerator A-15C.1. Vokalquantitäten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-15C.2. Silbenquantitäten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-15C.3. Flexionsklassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-16

D. Klassenstruktur im Programm Numerator A-23D.1. Die Startklasse GeneralSettings . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-23D.2. Das Lexikon und seine Einträge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-24D.3. Interpretationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-26D.4. Wort und Satz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-27D.5. Der Analysealgorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-28

E. Externe Quellen und Lizenzbedingungen für die Software A-29E.1. Digitale Wörterbücher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-29E.2. Codefragmente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-30E.3. Icons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-31E.4. Numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-33

F. Technische Dokumentation der Software (Javadoc) A-34F.1. Package at.ac.sbg.knappro.numerator . . . . . . . . . . . . . . . . A-35F.2. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography . . . . . . . . A-45F.3. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying . . A-51F.4. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology . . . . . . . . . A-69F.5. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts . . . . . . A-79F.6. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.lemmata A-85F.7. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.endings . A-94F.8. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm . . . . . . . . . . . A-103F.9. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax . . . . . . . . . . . . A-117F.10.Package at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics . . . . . . . . . . . A-127F.11.Package at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics.components . . . . A-142F.12.Package at.ac.sbg.knappro.numerator.interacting . . . . . . . . . A-148

vii

Abbildungsverzeichnis

1. Morphologischer Analysealgorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . 62

2. Startbildschirm von Numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 723. Textabschnitt aus einer digital verfügbaren Edition kopieren . . . 734. Textabschnitt in das Eingabefeld von Numerator einfügen . . . . 745. Manuelle Aufbereitung eines Textabschnitts . . . . . . . . . . . . 746. Textabschnitt nach der automatischen Analyse . . . . . . . . . . 757. Morphologische Interpretationen der Wortform praedictiones. . . 778. Metrische Interpretationen der Wortform praedictiones . . . . . . 789. Morphologische Interpretationen der Wortform ostenta . . . . . . 7810. Manuelle Auswahl einer Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . 7911. Unbekannte Wörter in Numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . 8012. Die korrekte Interpretation ist nicht unter den Vorschlägen von

Numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8113. Manuelle Skandierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8114. Manuelle Kolometrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8215. Weiterverarbeitung in Textverarbeitungssoftware . . . . . . . . . 8316. Dialogfenster Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8317. Exportierte Daten in Tabellenkalkulationsprogramm . . . . . . . 8418. Exportierte Daten in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8519. Der Einstellungs-Dialog von Numerator . . . . . . . . . . . . . . . 8620. Bearbeiten eines vorhandenen Lemmas im Wörterbuch. . . . . . 88

21. Verteilung der metrischen Schlussformen in Abhängigkeit von derPausenstufe im zweiten Buch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

22. Nullverteilung von tB beim Vergleich der beiden Hälfen der Bal-busrede, Stufe I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

23. Nullverteilung von tB beim Vergleich Cicero–Sallust . . . . . . . 10624. Nullverteilung von tB beim Vergleich der beiden Hälfen der Bal-

busrede, Stufe II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10725. Nullverteilung von tB beim Vergleich der beiden Hälfen der Bal-

busrede, Stufe III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10726. Verteilung der Schlussformen in den Abschnitten A.I und A.II in

Pausenstufe I. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11127. Verteilung der Schlussformen in den Abschnitten A.I und A.II in

Pausenstufe III. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

28. Relative Effekte der Pausenstufe auf die Klauselstärke im zweitenBuch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

29. Relative Effekte der Redehälfte auf die Klauselstärke . . . . . . . 12330. Relative Effekte der Hauptteile auf die Klauselstärke . . . . . . . 125

viii

31. Relative Effekte der Variablen ‚Hauptteil A‘gegen ‚nicht Haupt-teil A‘auf die Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

32. Relative Effekte der Unterabschnitte von Hauptteil A auf dieKlauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

33. Relative Effekte der Unterabschnitte A.I und A.II auf die Klau-selstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

34. Relative Effekte der Unterabschnitte A.III und A.IV auf die Klau-selstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

35. Relative Effekte der Pausenstufe auf die Häufigkeit von KlauselAi 14 im zweiten Buch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

36. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . 13937. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . 14038. Relativer Effekt des Hauptteils A auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . 14139. Relative Effekte der Pausenstufe auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . 14340. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . 14441. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . 14542. Relativer Effekt von Hauptteil A auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . 14543. Relative Effekte der Pausenstufe auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . 14744. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . 14845. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . 14946. Relativer Effekt von Hauptteil A auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . 149

47. Verteilung der 32 Klauselformen auf die drei Redner und die dreiPausenstufen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

48. Relative Effekte des Redners auf die Klauselstärke . . . . . . . . 15549. Relative Effekte des Redners auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . . 15950. Relative Effekte des Redners auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . . 16151. Relative Effekte des Redners auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . . 163

52. UML-Diagramm der Startklasse GeneralSettings. . . . . . . . . A-2353. Vererbungshierarchie der abstrakten Basisklasse DictionaryEntry

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-2454. Vererbungshierarchie der Klasse Lemma. . . . . . . . . . . . . . . . A-2555. Vererbungshierarchie der Klasse Ending. . . . . . . . . . . . . . . A-2556. Vererbungshierarchie der Klasse Interpretation. . . . . . . . . . A-2657. Vererbungshierarchie der Klasse ColometryUnit. . . . . . . . . . A-2758. Wechselseitige funktionale Abhängigkeiten der Klassen, die an

der morphologischen Analyse einer einzelnen Wortform beteiligtsind. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-28

ix

Tabellenverzeichnis

1. Subkategorisierungen in Numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

2. Zuweisung der 32 Schlussformen nach Aili zu drei Klauselklassen«+», «0»und «−» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

3. Relative Effekte der Redehälfte auf die Klauselstärke . . . . . . . 1234. Test auf Einfluss der Redehälfte auf die Klauselstärke . . . . . . . 1255. Relative Effekte der Hauptteile auf die Klauselstärke . . . . . . . 1256. Gloabler Test auf Einfluss der Hauptteile auf die Klauselstärke . 1277. Lokaler Test auf Unterschied zwischen Hauptteil A und den üb-

rigen Teilen hinsichtlich der Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . 1278. Relative Effekte der Unterabschnitte von Hauptteil A auf die

Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1299. Globaler Test auf Einfluss der Unterabschnitte von Hauptteil A

auf die Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12910. Lokaler Test auf Unterschiede zwischen A.I und A.II hinsichtlich

der Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13011. Lokaler Test auf Unterschiede zwischen A.III und A.IV hinsicht-

lich der Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

12. Verteilung von Klausel Ai 14 im zweiten Buch . . . . . . . . . . . 13713. Verteilung von Klausel Ai 14 in den beiden Hälften der Balbusrede13914. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . 13915. Test auf Einfluss der Redehälfte auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . 14016. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . 14017. Globaler Test auf Einfluss des Hauptteils auf Klausel Ai 14 . . . 14118. Verteilung von Klausel Ai 18 im gesamten zweiten Buch . . . . . 14319. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . 14320. Test auf Einfluss der Redehälfte auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . 14421. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . 14422. Verteilung von Klausel Ai 19–20 im gesamten zweiten Buch . . . 14723. Relative Effekte der Redehälfte auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . 14724. Relative Effekte der Hauptteile auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . 148

25. Relative Effekte des Redners auf die Klauselstärke . . . . . . . . 15526. Globaler Test auf Einfluss des Redners auf die Klauselstärke . . . 15527. Lokaler Test auf Unterschiede zwischen Velleius und Cotta in

Hinblick auf die Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15728. Vergleich zwischen erstem und zweitem Buch in Hinblick auf die

Klauselstärke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15729. Relative Verteilung von Klausel Ai 14 bei den drei Rednern . . . 15830. Relative Effekte des Redners auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . . 159

x

31. Test auf Einfluss des Redners auf Klausel Ai 14 . . . . . . . . . . 15932. Relative Verteilung von Klausel Ai 18 bei den drei Rednern . . . 16033. Test auf Einfluss des Redners auf Klausel Ai 18 . . . . . . . . . . 16134. Relative Verteilung von Klausel Ai 19–20 bei den drei Rednern . 16235. Test auf Einfluss des Redners auf Klausel Ai 19–20 . . . . . . . . 163

36. Quellen für die in Numerator verwendeten Icons. . . . . . . . . . A-32

xi

1. Einleitung

Die bedeutenden Rhetoren der römischen Antike – allen voran Marcus TulliusCicero – haben ihre Reden bekanntlich mit verschiedensten Wort- und Klangfi-guren angereichert. Diese rhetorische Durchgestaltung hat, ausgehend von deneigentlichen Reden, früh auf andere Genera übergegriffen und ist im ersten vor-christlichen Jahrhundert Allgemeingut der lateinischen literarischen Prosa.Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einem in der heutigen Forschung ver-

gleichsweise wenig beachteten Teilbereich der antiken Rhetorik, der im deut-schen Sprachraum etwas unglücklich mit dem Terminus ‚Prosarhythmus‘ be-zeichnet wird.1 Darunter wird die Tatsache verstanden, dass in rhetorischerKunstprosa die Abfolge der Silbenquantitäten nicht völlig zufällig verteilt ist.Gewisse metrische Muster treten häufiger, andere seltener auf, als bei unabhän-giger Verteilung zu erwarten wäre. Wo immer in dieser Arbeit die Bezeichnungen‚Rhythmus‘ oder ‚rhythmisch‘ auftauchen, ist diese auf Silbenquantitäten be-ruhende Erscheinung gemeint; mit Phänomenen des Iktus oder Akzents befasstsich die vorliegende Arbeit nicht.Diese Arbeit möchte zur Erhellung der stilistischen Funktion des Rhythmus in

einem philosophischen Dialog Ciceros, dem zweiten Buch von De natura deorum,beitragen. Es soll geklärt werden, ob sich in De natura deorum überhaupt Prosa-rhythmus in dem oben definierten Sinne nachweisen lässt, in welchem Verhältnisder Rhythmus des Dialogs zu den Rhythmen der echt gehaltenen Reden Cicerossteht und ob sich anhand von rhythmischen Unterschieden zwischen einzelnenPassagen bestimmte stilistische Funktionen des Rhythmus aufzeigen lassen.Die Arbeit gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil (Kapitel 2 bis 6) wird ein

Überblick über den Forschungsstand zur Theorie des Prosarhythmus gegeben.Da in dieser Sache kein allgemein anerkannter Konsens besteht, entwickle ich inKapitel 6 aus der Synthese mehrerer Ansätze eine eigene theoretische Basis.Der zweite Teil (Kapitel 7 bis 9) widmet sich der Datenerfassung. Ein Com-

puterprogramm wird vorgestellt, das die Erfassung der Rohdaten und ihre Vor-verarbeitung teilweise automatisiert.Im dritten Teil (Kapitel 10 bis 15) werden die Erkenntnisse aus den ersten

beiden Teilen auf den Dialog De natura deorum angewendet. Statistische Me-thoden kommen zum Einsatz, um rhythmische Charakteristika des Textes undfeine Unterschiede zwischen einzelnen Passagen aufzudecken. Die Ergebnisse derstatistischen Analyse werden im abschließenden Kapitel 15 philologisch interpre-tiert.

1Unglücklich deshalb, weil der klassische Prosarhythmus – wenigstens in dem Sinne, indem er in dieser Arbeit verstanden wird – nicht über den akzentuierenden Rhythmus, sondernüber die Abfolge langer und kurzer Silben definiert wird. Die französische Bezeichnung ‚prosemétrique‘ entspricht der Sache daher besser, vgl. Aumont, Métrique et stylistique.

1

Umfangreiche Anhänge zu den Rohdaten und zur Dokumentation der Soft-ware aus dem zweiten Teil runden die Arbeit ab.

2

Teil I.

Theorie des Prosarhythmus

3

2. Was ist Prosarhythmus?

2.1. Binnenrhythmus und Schlussrhythmus

Jede Theorie des Prosarhythmus muss zuallererst die Frage beantworten, wasunter Prosarhythmus überhaupt zu verstehen ist. Thadeusz Zielinski unter-scheidet vier Bereiche, in denen sich der Rhythmus der Kunstprosa manifes-tiert:1

1. Der durchgehende Rhythmus ist „ jener geheime Regulator, der die Aufein-anderfolge der . . . Silben . . . in der ganzen Rede bestimmt.“2 Adolf Prim-mer verwendet dafür den Ausdruck Totalrhythmus.3

2. Der Initialrhythmus bestimmt das Wiedereinsetzen der laufenden Redenach einer kürzeren oder längeren Sinnpause.

3. Ihm entgegengesetzt ist der Schlussrhythmus „die Art, wie die Bewegungam gefälligsten zur Ruhe gebracht wird.“4

4. Ein Teilbereich des Schlussrhythmus ist der Periodenschlussrhythmus, alsoder Rhythmus unmittelbar vor den stärksten Pausen.

Cicero selbst legt dem Crassus seines De oratore eine Abstufung der Rhythmus-typen in den Mund; nach einer allgemeinen Erörterung der bevorzugten Metrenheißt es dort:5

Et si primi et postremi illi pedes sunt hac ratione servati, mediipossunt latere. (de orat. 3, 191)

Und ein paar Zeilen weiter:

Clausulas autem diligentius etiam servandas esse arbitror quam su-periora, quod in eis maxime perfectio atque absolutio iudicatur.(de orat. 3, 192)

Man kann also beim Initialrhythmus größere Sorgfalt als beim Binnenrhythmuserwarten (medii possunt latere), noch größere beim Schlussrhythmus (diligentiusetiam servandas). Zwanglos lässt sich folgern, dass die stärksten Schlüsse aucham sorgfältigsten durchrhythmisiert worden sind.

1 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 5 ff.2 Zielinski, Clauselgesetz , S. 5.3 Primmer, Cicero numerosus, S. 289.4 Zielinski, Clauselgesetz , S. 6.5Vgl. zu dieser viel zitierten Stelle etwa Schmid, Theorie und Praxis, S. 95; Wilkinson,

Golden Latin Artistry , S. 151; Primmer, Cicero numerosus, S. 76.

4

Dies ist der Grund, weswegen sich seit Zielinski nahezu die gesamte For-schungstätigkeit auf Schluss- und Periodenschlussrhythmus konzentriert. EinzigSchmid und neuerdings Koster weichen davon ab, indem sie die gesamte For-schung zum Schlussrhythmus als nicht zielführend ablehnen und von vornhereinden Totalrhythmus in den Mittelpunkt ihrer Betrachtungen stellen.6

2.2. Abriss der Forschungsgeschichte

Der Prosarhythmus der klassischen Antike war zwar bereits in der RenaissanceThema der gelehrten Diskussion, geriet danach jedoch wieder weitestgehend inVergessenheit. Erst gegen Ende des 19. Jahrhunderts kam es zu einer Wiederbe-lebung, die vor allem mit dem Namen Zielinski verbunden ist.7

Als Blütezeit der Rhythmusforschung können die ersten drei Jahrzehnte des20. Jahrhunderts gelten; danach ebbt das allgemeine Interesse an dem Gebietab.8

Einen großen Teil der bis zu diesem Zeitpunkt erschienenen Literatur kannman grob in drei ‚Schulen‘ einteilen, an denen sich auch die meisten späteren Au-toren orientieren: (1) eine Gruppe um Zielinski, die ein komplexes System vonmetrischen Schlussformen oder Klauseln verschiedener Länge postuliert, (2) dieAnhängerschaft von Bornecque, die auf der Basis von metrischen Wortformenoperiert und Theorien aufstellt, wonach die rhythmische Gestalt des vorletztenWortes von der des letzten Wortes determiniert sei, (3) de Groot und sei-ne Nachfolger, die von möglichst schwachen Vorannahmen ausgehen und dieQuantitätsverteilungen einer festgelegten Silbenzahl vor Satzschlüssen statis-tisch untersuchen.Walter Schmids Publikation aus dem Jahr 1959, in der ein völlig neuer

Ansatz vorgestellt wurde, hat keine zeitnahe Rezeption hervorgerufen, wurdeaber in jüngster Zeit (2011) von Severin Koster aufgegriffen.9 1968 versuchteAdolf Primmer mit seinem Cicero numerosus die Klauseltheorie auf ein neu-es, tragfähigeres Fundament zu stellen. Hans Ailis Prose Rhythm of Sallustand Livy aus dem Jahr 1979 rezipiert zwar Primmer, lehnt sich methodischaber enger an de Groot an. Fast zwanzig Jahre später (1995) arbeitet Bar-bara Sträterhoff mit einem Klauselsystem, das sich in seinen methodischenGrundzügen am ehesten mit Zielinski vergleichen lässt. Im französischsprachi-gen Raum scheint man nach wie vor eher Bornecque zu rezipieren; ein Beispielist Jacques Aumonts Métrique et stylistique des clausules aus dem Jahr 1996.Aus diesem Kurzüberblick lässt sich ableiten, dass eine konsistente und allge-

mein akzeptierte Theorie über das Wesen des antiken Prosarhythmus bis heutenicht vorliegt. Es ist symptomatisch für die Marginalisierung des Themas inder aktuellen Forschung, wenn Severin Koster (2011) aus der Untersuchungvon Barbara Sträterhoff (1995) als „einer der jüngsten Arbeiten zum Prosa-

6Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 2 f.; Koster, Rosciana Amerina, S. 7 f.; siehe auchKapitel 5 dieser Arbeit.

7 Vgl. Wilkinson, Golden Latin Artistry , S. 135.8Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 1; Wilkinson, Golden Latin Artistry , S. 135.9 Vgl. Koster, Rosciana Amerina, S. 7.

5

rhythmus“ zitiert.10

Unter diesen Bedingungen bleibt es einer neuen Arbeit zum Thema nicht er-spart, zunächst die bisherigen Ansätze bis zu einem gewissen Grad auszubreiten.Erst dann kann abgewogen werden, was für das Thema der vorliegenden Arbeitverwendbar ist und was nicht. In den folgenden Kapiteln werden deshalb dieKlauselsysteme nach Zielinski und Primmer (Kapitel 3), die statistischen An-sätze von de Groot und Aili (Kapitel 4) sowie das Interpretationssystem vonSchmid (Kapitel 5) präsentiert. Auf die Theorie der Wortform-Abhängigkeitin der Tradition Bornecques kann nicht näher eingegangen werden, weil dieBeschäftigung mit diesem fundamental anderen Ansatz den Rahmen der vorlie-genden Arbeit sprengen würde. Das darauffolgende Kapitel 6 ist der Abwägungund Entscheidung gewidmet, die schließlich für die vorliegende Arbeit in eineSynthese des Klauselsystem-Ansatzes mit der statistischen Methode mündenwird.

10 Koster, Rosciana Amerina, S. 7.

6

3. Klauselsystem nach Zielinski undPrimmer

3.1. Zielinskis „Integrationsclausel“

3.1.1. Das System

Im Jahr 1901 glaubte Thadeusz Zielinski hinter Ciceros bevorzugten Perioden-schlüssen das „leitende Princip im Allerlei der Formen“ erkannt zu haben,1 daser als Integrationsclausel bezeichnete.Die beliebtesten Schlüsse bestehen demnach aus einer kretischen Basis ( – ` – )

und einer zwei- oder mehrmorigen trochäischen Cadenz ( – ` – ` . . .):2

Bezeichnung Beispiel Schema

1 collocaretur – ` –... – `

2 cessit audaciae – ` –... – ` `

3 audeat iudicare – ` –... – ` – `

4 -ıs et auctoritatibus – ` –... – ` – ` `

u. s. w.Anstelle des Kretikus ist in der Basis ein Molossus ( – – – ) erlaubt. Dies be-

zeichnet Zielinski als schwere Basis, symbolisch setzt er solche Klauseln durchFettdruck der Ziffer von den ‚leichten‘ Parallelformen ab:3 2 ist demnach das

Muster – – –... – ` ` .

Von diesen Grundformen können Ableitungen gebildet werden:4

• Jede Länge kann in zwei Kürzen aufgelöst werden. Um die Auflösungs-position(en) in der Formel festzulegen, verwendet Zielinski Exponenten.Die Längen in den Grundformen werden wie folgt durchnummeriert:

1– `2–...3– `

4– ` . . .

Die Formel 12 steht somit für das Schema – ` ``... – ` (Grundform Nr. 1,

die zweite Länge ist aufgelöst).

• Nach der allerersten Länge darf eine zusätzliche Kürze eingeschoben wer-den. Zielinski spricht von Entfaltung und verwendet in der Formel den

Exponenten ‚tr‘. 3tr ist also – ` ` –... – ` – ` , 3tr ist – ` – –

... – ` – ` .1 Zielinski, Clauselgesetz , S. 26; vgl. S. 24 für die Datierung.2 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 13.3 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 13 f.4 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 14 f.

7

Wo Zielinski außerdem die Wortgrenzen innerhalb der Klauseln bezeichnenmöchte, verwendet er den typologischen Index, dessen Positionen wie folgt defi-niert sind:5

α

| –β

| `γ

| –δ

|... –

ε

| `ζ

| –η

| `θ

| . . .

Falls die Wortgrenze in einer Auflösungs- oder Entfaltungsform zwischen zweiSenkungssilben zu liegen kommt, wird der nachfolgende typologische Index mitdem Exponenten ‚1‘ verwendet. Beispielhaft die Form 12:

α

| –β

| `γ

| `δ1

| `δ

|... –

ε

| `

3.1.2. Klausel-Klassen

Jede der so gebildeten Formen, so Zielinski weiter, habe einen spezifischenKlauselwert. Als Kriterium für den Wert nennt er die Häufigkeit,6 die entwederals absolute Zahl oder – gleichwertig – in Prozent der Gesamtstichprobengrößeangegeben werden kann. Weil er die Zahlenangaben „unbequem“ findet, teilt erdie Klauseln in Klassen ein. Im Einzelnen sind dies7 (1) die V-Klasse (clau-sulae verae), zu der die ersten drei Grundformen in ihrer leichten und in ihrerschweren Ausprägung gehören, (2) die L-Klasse (clausulae licitae), zu der er dievierte Grundform sowie die einfachen Ableitungen der ersten drei Grundformenrechnet, (3) die M-Klasse (clausulae malae), in die die Doppel- und Dreifach-ableitungen der Grundformen fallen, (4) die P-Klasse (clausulae pessimae), de-ren Vertreter aus den Grundformen durch „abnorme [sic!] Entfaltung im letztenCreticus“8 entstehen, wo also das oben angesprochene Phänomen der Entfal-tung nicht in der Basis, sondern in der Cadenz auftritt, und schließlich (5) dieS-Klasse (clausulae selectae), bei der nicht Entfaltung, sondern Erschwerungim letzten Kretikus („Cholose“) eintritt; die Vertreter der S-Klasse seien „gewißnicht schlechte, andrerseits aber – eben infolge ihrer eindrucksvollen Schwere –nicht gerade häufige Clauseln“9.Dazu kommen noch Sonderkategorien (MS- und PP-Klasse), auf deren nähere

Erläuterung hier verzichtet wird, weil sie für das Verständnis des Systems nichterforderlich sind.Bei näherer Betrachtung der Klasseneinteilung drängt sich rasch eine grund-

legende Frage auf: Handelt es sich um reine Häufigkeitsklassen (quantitati-ve Abstufungen), um Klassen nach der ‚Wirkung‘ auf den Hörer (qualitativeAbstufungen, vgl. die Erläuterungen zur S-Klasse), oder geht Zielinski vomIntegrationsclausel-System aus und nimmt die Klasseneinteilung a priori vor?

Zielinski äußert sich nicht dazu; aus seiner Argumentation geht aber hervor,dass er selbst zwischen diesen drei Interpretationen schwankt.10 Ein Blick in die

5 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 17.6 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 15.7 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 15–17.8 Zielinski, Clauselgesetz , S. 16.9 Zielinski, Clauselgesetz , S. 17.

10Vgl. etwa Zielinski, Clauselgesetz , S. 15 „der verschiedene Wert der Klauseln, der inverschiedenen Häufigkeiten seinen Ausdruck findet“ zur Häufigkeitsinterpretation; S. 16 „ei-

8

Gesamttabelle, die Zielinskis Werk beiliegt, lehrt, dass es sich im Groben umeine Einteilung in Häufigkeitsklassen handelt: Die Häufigkeiten der V-Klauselnliegen zwischen 7% und 25%, die der L-Klauseln zwischen 0.6% und 5%, dieder M-Klauseln zwischen 0.2% und 1.5%, die der P-Klauseln zwischen 0.3%und 0.6% und die der S-Klauseln zwischen 0.2% und 2.8%. Ebenso deutlich istaber, dass das Prinzip oft durchbrochen wird: So ist etwa die Form 11,2 mit0.6% (absolut: 108) als L-Klausel eingeordnet, wohingegen eine andere Formmit derselben Häufigkeit (absolut: 107) als P-Klausel klassifiziert wird, also umganze zwei Stufen schlechter. Hier hat sich Zielinski offensichtlich von seinervorgefassten Meinung leiten lassen. Dass die S-Klasse von vornherein nicht alsHäufigkeitsklasse konzipiert ist, geht bereits aus der oben zitierten Anmerkungzu ihrer „eindrucksvollen Schwere“ hervor.

3.1.3. Die Klauselgesetze

Im Verlauf der Diskussion der einzelnen Klauselformen stellt Zielinski eineerhebliche Anzahl von Gesetzen vor, aus denen sich seiner Ansicht nach Häufig-keitsschwankungen sowie die Bevorzugung bestimmter Worttypen an bestimm-ten Positionen erklären lassen. Im Folgenden wird nur eine kleine Auswahl ge-geben:

Einsilblergesetz „Von Einsilblern sind fast nur die enklitischen Flexionsformendes Verbums esse befähigt, das letzte Wort der weiblichen Clausel [d. h.einer mit langer vorletzter Silbe, Anm. d.Verf.] zu bilden.“11

Harmoniegesetz „Der Clauselictus harmonirt [sic!] mit dem grammatischen Ac-cent der verwendeten Wörter.“12 Dafür nimmt Zielinski die Existenzeines Clauselictus an, den er beispielsweise für Klausel 1 als – ` –

... – `

ansetzt.13

Korrespondenzgesetz „Die Ableitungen haben im allgemeinen das Bestreben,sich in Hinsicht auf ihre Typologie [d. h. die bevorzugte Position der Wort-grenzen] nach ihrer Grundform zu richten.“14

Auflösungsgesetz „Die Auflösungssilben dürfen nicht dadurch auseinanderge-rissen werden, daß sie sich auf End- und Anfangssilbe zwei- oder mehrsil-biger Wörter verteilen.“15

gentümliche, für jedermann wahrnehmbare Wucht [der S-Klauseln], die es nicht erlaubt, ihrenWert gering anzuschlagen“ zur qualitativen Interpretation; S. 16 „durch jedes Anwachsen über3 hinaus, sowie durch jede Ableitung wird der Klauselwert um einen Grad gemindert“ zura-priori-Interpretation.

11 Zielinski, Clauselgesetz , S. 28.12 Zielinski, Clauselgesetz , S. 31 f.; mit dem „grammatischen Accent“ ist der Prosaakzent

nach der Paenultima-Regel gemeint.13 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 28.14 Zielinski, Clauselgesetz , S. 33.15 Zielinski, Clauselgesetz , S. 34.

9

Diese Gesetze zieht Zielinski zur Unterscheidung heran, wenn ein und das-selbe metrische Gebilde auf verschiedene Weisen aus der Integrationsclausel her-geleitet werden könnte. Ein Beispiel ist – ` ` ` – ` , das entweder die Klausel 12

– ` ´`... – ` oder das Ende von Klausel 33 – ` –

...´` ` – ` sein kann. Zur Lösungschlägt er folgende Proben vor:16

Korrespondenzprobe Man vergleicht die Häufigkeiten der verschiedenen Ab-leitungen und Typen des fraglichen Gebildes mit denjenigen Werten, dienach dem Korrespondenzgesetz zu erwarten wären, wenn die Form vonder einen oder von der anderen Klausel abgeleitet wäre.

Akzentprobe Falls die beiden Konkurrenzformen – wie im Beispiel – verschie-dene Iktusverteilungen haben, kann die Zuordnung nach dem Harmonie-gesetz erfolgen.

Auflösungsprobe Widerspricht eine Variante dem Auflösungsgesetz, so wird dieandere zu bevorzugen sein.

3.1.4. Datensammlung

Zielinski hat von allen Prosarhythmus-Forschern die größte Datenbasis zu-sammengetragen, nämlich rund 18 000 Periodenschlüsse für sein Klauselgesetz 17

und sogar insgesamt 125 000 Schlussrhythmen (Perioden-, Kolon- und Komma-schlüsse) im Nachfolgewerk, dem Constructiven Rhythmus; damit sind alle Re-den Ciceros erfasst.18

3.2. Klauselsystem nach Adolf Primmer

3.2.1. Notation

Adolf Primmer lehnt sich in seiner Habilitationsschrift Cicero numerosus (1968)eng an Zielinski an.19 Die übergreifende ‚Integrationsclausel‘ – und mit ihr dieGliederung in Basis und Cadenz – lehnt er aber ab;20 entsprechend kann eretwa behaupten, dass der Ditrochäus – ` – ` allein eine Klausel konstituiere,die er – wieder in Anlehnung an Zielinski – mit der Formelziffer 3 bezeich-net.21 Deshalb ist in Primmers Notation zunächst nicht mehr als eine bloßeSchreibkonvention zu sehen.Folgende Schemata akzeptiert Primmer als Grundformen:22

16 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , S. 44 f.17 Vgl. Zielinski, Clauselgesetz , Tabelle im Anhang.18 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 150.19 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 152.20 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 107 f.21 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 141. Bei Zielinski hat Klausel 3 die Gestalt

– ` –... – ` – ` , vgl. Abschnitt 3.1.1 auf Seite 7 dieser Arbeit.

22 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 153.

10

1 – ` – – `

2 – ` – – ` `

3 – ` – `

4 – ` – ` `

Statt der ersten Kürze ist eine Länge zulässig. Dies entspricht Zielinskis„schwerer Basis“.23 Als Symbol verwendet Primmer nicht Fettdruck, sondernVerdoppelung der Ziffer:24

11 – – – – `

22 – – – – ` `

33 – – – `

44 – – – ` `

Hier zeigen sich bereits die Grenzen des Systems: Nach dem rein morphologi-schen (d. h. quantitätenzählenden) Standpunkt ist Klausel 11 ein Spezialfall vonKlausel 33 (nämlich 33 mit vorangehender Länge), ebenso ist 22 ein Spezialfallvon 44.Die Ableitungen aus den Grundformen sind samt ihrer jeweiligen Notation

in völliger Analogie zu Zielinski definiert. Primmer behauptet jedoch nicht apriori, dass es sich dabei um mehr als mnemotechnisch praktische Benennungenhandelt.25

Exponenten bezeichnen die Auflösung einer Länge in zwei Kürzen. Zu beach-ten ist die von Zielinski abweichende Nummerierung der Längenpositionen inden Klauseln 3, 33, 4 und 44.26 Das Muster – ` `` – ` ist somit Klausel 12,`` ` – ` ist Klausel 31.Wird nach der ersten Länge eine zusätzliche Kürze eingeschoben, verwendet

Primmer den Exponenten ‚tr‘. Dies entspricht Zielinskis „Entfaltung“, wirdaber bei Primmer nur für die ‚leichten‘ Grundformen zugelassen, die an ihrerzweiten Stelle eine kurze Silbe haben.27

Für die Wortgrenzen-Positionen wird ein typologischer Index definiert, der inden Klauseln 1 und 2 (sowie deren Ableitungen) mit der bei Zielinski verwen-deten Notation übereinstimmt.28 In Klausel 4 beginnt Primmer konsequenter-weise mit dem Index α an dem von ihm angenommenen Klauselanfang:

4:α

| –β

| `γ

| –δ

| `ε

| `

Anders in Klausel 3, wo er der ursprünglichen Zählweise von Zielinski treubleibt und noch drei zusätzliche Silben aufnimmt:

23Vgl. Abschnitt 3.1.1 dieser Arbeit sowie Zielinski, Clauselgesetz , S. 13 f. Da Primmerden Klauselanfang in 3 und 4 anders ansetzt als Zielinski, entsprechen sich zwar Primmers11 und Zielinskis 1 sowie 22 und 2, nicht aber 33 und 3 bzw. 44 und 4.

24 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 153.25 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 153: „der genetische Zusammenhang wäre erst zu

beweisen.“26 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 154; Zielinski, Clauselgesetz , S. 14.27 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 154; Zielinski, Clauselgesetz , S. 14 f.28 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 155; Zielinski, Clauselgesetz , S. 17.

11

3:α

| ·β

| ·γ

| ·δ

| –ε

| `ζ

| `

Primmer begründet dieses Vorgehen damit, dass „der Streit, ob ein Kretikusin 3 vor dem Ditrochäus noch zur Klausel gehört, . . . noch unentschieden“ sei.29

Eine Wortgrenze zwischen den beiden Silben einer Doppelkürze in einer auf-gelösten Form wird wie bei Zielinski mit dem typologischen Index und einemExponenten ‚1‘ gekennzeichnet.30 Wird die Wortgrenze durch eine Elision ver-dunkelt, so erhält der typologische Index im Fall der Elision einer kurzen Silbeeinen hochgestellten Strich, im Fall der Elision einer langen Silbe zwei hochge-stellte Striche.31

Die Wortakzente in einer Klausel sind über die Paenultima-Regel eindeutigfestgelegt, sofern das typologische Schema bekannt ist. Primmer verwendetdeshalb dafür keine eigenständige Notation.32

In der vorliegenden Arbeit werden Akzente und Wortgrenzen, wenn nötig, di-rekt im metrischen Schema eingezeichnet: – ` |` ` – ` ist das Schema der Klau-sel esse videatur.

3.2.2. Die Methode des Stufenvergleichs

3.2.2.1. Kolometrie und Pausenstufen

Primmer lehnt Zielinskis Klasseneinteilung nach ‚Klauselwert‘ ab.33 Prim-mers eigenes Kriterium baut auf einer Unterteilung des Textes in Sinnabschnitte(„Kolometrie“) und einer hierarchischen Klassifikation der dazwischenliegendenPausen in zunächst fünf „Stufen“ I – IIa – IIb – IIc – III auf, die später auf dreireduziert werden.Für die Festlegung der Einschnitte verwendet er zwei Methoden, das Sinnkri-

terium und das Numeruskriterium.34 Letzteres lässt sich nur bei formal klar ge-gliederten Sätzen anwenden: Die einzelnen Elemente sollten gleichartig-parallelgebaut sein und dem Gesetz der wachsenden Glieder gehorchen. Ein Kolon dürfeweder zu lang noch zu kurz sein. Kurze Anläufe von ein oder zwei Wörtern seiendaher nicht vom folgenden Text zu trennen. Überlange Kola müssten hingegenunterteilt werden, dies solle aber im Allgemeinen frühestens nach dem zweitenSatzglied geschehen.35

Primmer unterteilt die Satzbaupläne, die in Ciceros Reden vorkommen, indrei Typen:36

1. Eine Periode liegt dort vor, wo die syntaktische und gedankliche Strukturerst mit dem letzten Glied vollständig wird.

29 Primmer, Cicero numerosus, S. 154.30 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 155; Zielinski, Clauselgesetz , S. 17.31 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 156.32 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 156.33 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 145 f.34 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 115.35 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 137 ff.36 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 118 f.

12

2. Ein Satzgefüge ist dadurch charakterisiert, dass sein vorderer Teil für sichallein stehen könnte; ein nachgeschalteter Nebensatz oder eine Appositionsetzt noch weitere Information hinzu.

3. Die Teile einer Gruppe sind syntaktisch völlig selbständig; sie werden nurdurch inhaltliche Kriterien zusammengehalten.

Von der Typenzuordnung hängt die Festlegung der Pausenstufen ab. Grund-sätzlich gelten dabei folgende Faustregeln:37

1. Unzweifelhafte Periodenschlüsse werden der Stufe I zugeordnet.

2. Die Pause zwischen Protasis und Apodosis einer mehrgliedrigen Perioderepräsentiert die Stufe IIb.

3. Schwache, aber unzweifelhaft vorhandene Einschnitte kommen in Stu-fe IIIa.

4. Periodenschlüsse ohne vollen Sinnabschluss finden ihren Platz in Stufe IIa.Auch Fälle, in denen ein vollständiger Schluss lediglich zweifelhaft ist,gehören hierher.

5. In mehrgliedrigen Perioden werden relativ starke Sinneinschnitte inner-halb von Protasis oder Apodosis der Stufe IIc zugeordnet.

6. Besonders schwache Einschnitte, bei denen zweifelhaft ist, ob sie über-haupt eine Sprechpause darstellen, kommen in Stufe IIIb.

Mit diesen Regeln sind fast alle Einschnitte in echten Perioden und zumin-dest ein wesentlicher Teil in Satzgefügen erfasst. Bisweilen müsse man um eineStufe abwärts, seltener um eine Stufe aufwärts abweichen, um der formalen undinhaltlichen Gliederung gerecht zu werden.38

Je schwächer die syntaktische Gliederung, so Primmer, desto großzügigerdürfe man in der Vergabe relativ starker Pausenstufen sein. Deshalb vergibter im Fall von Gruppen mitunter die Stufe I auch dann, wenn mehrere Sät-ze parallel gebaut sind und man deshalb nach dem Numeruskriterium zu IIatendieren würde. In Pausen, die nach den Faustregeln Stufe IIb/c zuzuordnenwären, denen aber nur ein ganz kurzes Glied folgt, nimmt Primmer IIIa an,weil ein stärkerer Einschnitt dem Numeruskriterium widerspräche. Auch in Auf-zählungen, die lediglich einer Synonymenreihe entsprechen, setzt er nicht mehrals Stufe IIIa.39

Besonders schwierig ist die Zuordnung der Mittelpausen in zweigliedrigen Pe-rioden. Primmer vergibt Stufe IIb wie in mehrgliedrigen Perioden, falls Protasisund Apodosis durch Parallelbau oder Antithese klar gegliedert sind. Stufe IIIafindet Verwendung, wenn keine derartige Abgrenzung möglich ist; IIc stellt denMittelweg dar.40

37 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 130 f., 138 und 161 ff.38 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 131.39 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 133.40 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 135.

13

Typische Repräsentanten der schwächsten Stufe IIIb sind die Pausen vor undnach satzwertigen Konstruktionen wie accusativi cum infinitivo und ablativi ab-soluti, ebenso bei sehr kurzen Nebensätzen und bei definierenden Relativsät-zen.41

Noch schwächere Einschnitte, wie sie in der Kolometrie nach Fraenkel undSträterhoff vertreten werden,42 lehnt Primmer für seine Untersuchung ab.Diese Kommatia würden nicht mehr dem Schlussrhythmus, sondern ausschließ-lich dem Totalrhythmus angehören.43

3.2.2.2. Schlusswert

Primmer argumentiert, dass bei bewusstem Einsatz der Klauseln „an den je-weils stärkeren Pausenstellen die wirksameren Klauseln relativ häufiger, die we-niger wirksamen weniger oft angewendet sein“44 müssten; man könne „bei Cicero. . . ein fein entwickeltes Gefühl für das voraussetzen, was ich im folgenden denSchlußwert verschiedener Klauseln nenne.“45

Damit seien positive Klauseln jene, die in stärkeren Einschnitten relativ häu-figer auftreten als in schwächeren, umgekehrt negative Klauseln jene, die inschwächeren Einschnitten relativ häufiger vorkommen.46

Diese Einteilung stellt eine klare Absage an Zielinskis Häufigkeitskriteriumdar: Nicht Formen, die insgesamt besonders häufig vorkommen, sind nach Prim-mer besonders stark, sondern solche, die in stärkeren Pausen überproportionalhäufiger sind als in schwächeren.Die Idee geht zwar auf Zielinski zurück; in seinem zweiten Hauptwerk, dem

Constructiven Rhythmus, hatte dieser ein ähnliches System entwickelt. Zielin-skis Kolometrie sei aber so willkürlich gewesen, dass er „alle abschreckte, seinBuch ernst zu nehmen“47. Darüber hinaus sagt Zielinski selbst implizit, dasssich die Kolometrie an den gewünschten Klauseln – also am angestrebten Er-gebnis – zu orientieren habe.48 Von wissenschaftlicher Unvoreingenommenheitist ein solches Vorgehen weit entfernt, was auch Zielinskis Zeitgenossen aufge-fallen sein dürfte.

Primmer erkennt richtig, dass in der numerischen Behandlung die Normie-rung nach Klauseltyp, wie von Zielinski und Broadhead vertreten, mathe-matisch ungünstig ist, weil die Zahlenwerte kaum interpretierbar sind und vorallem nicht weiter verarbeitet werden können.49 Stattdessen normiert er dieZahlen innerhalb einer Pausenstufe, gibt sie also als Anteil an der jeweiligen

41 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 137.42 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, Band I, S. 6 ff.43 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 114.44 Primmer, Cicero numerosus, S. 105.45 Primmer, Cicero numerosus, S. 106.46 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 107.47 Primmer, Cicero numerosus, S. 108.48 Vgl. Zielinski, Constructiver Rhythmus, S. 30 f., zum sogenannten „Princip der Symme-

trie“.49Dort wird angegeben, welchen Anteil an der Gesamtanzahl der Klauseln eines bestimmten

Typs jede Stufe ausmacht; fiktives Beispiel: 25% der Vorkommnisse von – ` – – ` entfallenauf die Pausenstufe IIa. Vgl. Zielinski, Constructiver Rhythmus, S. 53 ff.

14

Stufensumme an.50

Mithilfe der Konstanzprobe weist er nach, dass die Abgrenzung der Pausen-stufen mit der Annahme eines Schlusswertes für jede Klausel kompatibel ist:In allen häufigen Klauseltypen ergibt sich nämlich eine gleichmäßige Zu- oderAbnahme über die Stufen hinweg. Beispielsweise ist der Häufigkeitsverlauf vonKlausel 3 ( – ` – ` ) von folgender Gestalt: 40% in Stufe I, 28% in IIa, 26% inIIb, 23% in IIc, 17% in IIIa, 20% in IIIb.51

Anschließend reduziert er die Anzahl der Stufen von sechs auf drei, indem erIIa, IIb und IIc zur neuen Stufe II sowie IIIa und IIIb zur neuen Stufe III zusam-menfasst.52 Die Grenzen werden mit Bedacht so gezogen, dass sich zwischen denneu entstandenen Stufen „die Frequenz möglichst vieler Klauseln relativ starkverändert“53. Ein solches Vorgehen bezeichnet man in der Mathematik und In-formatik als Clusteranalyse.54

Für die drei reduzierten Pausenstufen definiert Primmer die Kolondifferenzeiner Klausel als die Differenz zwischen den Prozentwerten der zweiten unddritten Pausenstufe, ausgedrückt als prozentueller Anteil am niedrigeren derbeiden Werte:55 Ist h3 der Anteil der fraglichen Klausel in Pausenstufe III, h2der Anteil der Klausel in Pausenstufe II, dann ist

Kolondifferenz ∆K :=h2 − h3

min{h2, h3}· 100%.

Analog legt er die Sensusdifferenz fest: Ist h1 der Anteil der fraglichen Klauselin Pausenstufe I, dann ist

Sensusdifferenz ∆S :=h1 − h2

min{h1, h2}· 100%.

Die Minimumfunktion im Nenner der Formeln lässt sich rechtfertigen, weilder Wertebereich so auf die gesamte Zahlenachse (−∞,+∞) gestreckt wird;der Betrag der Kolon- bzw. Sensusdifferenz ist jeweils invariant unter Vertau-schung der beiden Variablen. Stünde im Nenner eine der beiden Variablen selbst,so wäre der Wertebereich mit (−∞,+100%] bzw. [−100%,+∞) asymmetrisch.Ebensogut könnte das Maximum anstelle des Minimums gesetzt werden, dannwäre der Wertebereich das Intervall [−100%,+100%]. Primmer argumentierthier unpräzise mit einem linearen Anstieg der Werte.56

Den Schlusswertindex (kurz Index ) einer Klausel definiert Primmer als dieSumme von Kolon- und Sensusdifferenz.57 Diese Definition ist von fragwürdigemNutzen, weil die Summe zweier Verhältniszahlen mit unterschiedlichen Nennern

50Er gibt an, welchen Anteil an der Gesamtanzahl der Endabschnitte einer bestimmtenPausenstufe jede Klausel ausmacht; fiktives Beispiel: In 40% der Stufe-I-Pausen steht dieKlausel – ` – – ` . Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 109.

51 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 161 f.52 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 165 f.53 Primmer, Cicero numerosus, S. 161.54 Vgl. Baayen, Analyzing Linguistic Data, S. 118.55 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 110.56 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 110.57 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 110.

15

nicht mehr interpretierbar ist. Endgültig den Boden des mathematisch Vertret-baren verlässt Primmer, wenn er Schlusswertindizes verschiedener Klauselnnicht nur in einer Größer-Kleiner-Beziehung, sondern durch lineare Differenzbil-dung quantitativ miteinander vergleicht.58 Es handelt sich beim Schlusswertin-dex ja um eine willkürlich festgelegte Kennzahl, deren Wertebereich – wie obenexemplarisch dargelegt – beliebig gestaucht oder gestreckt werden kann und fürdie kein Abstandsbegriff definiert ist.

3.2.3. Konstituierende Merkmale einer Klausel

Nach Primmers Untersuchung sind die Klauseln primär morphologisch deter-miniert, also durch eine geregelte Abfolge von langen und kurzen Silben. Typolo-gische Merkmale haben sekundäre Bedeutung: Innerhalb einer morphologischenKlausel wiesen verschiedene Wortgrenzen-Verteilungen unterschiedliche Schluss-werte auf. In Einzelfällen habe auch der Akzent einen gewissen Einfluss.59

Zur Rechtfertigung dieser Behauptung berechnet er für jede typologischeKlausel gesondert die Kennzahlen aus Abschnitt 3.2.2 (Stufendifferenzen undSchlusswertindizes) und stellt diese nach morphologischer Klausel geordnet dar.Hätte es sich in Ciceros Verständnis bei den typologischen Varianten um völligverschiedene Klauseln gehandelt, so Primmer implizit, dann wären ungeordneteund zufällige Zahlen zu erwarten gewesen. Wäre umgekehrt die Typologie irre-levant, müssten die Zahlenwerte für alle Typen einer morphologischen Klauselbis auf zufällige Schwankungen dieselben sein.Stattdessen stellt sich aber – zumindest bei den häufigsten Klauseln, bei denen

Primmer über eine ausreichend große Stichprobe verfügte – eine regelmäßigeAbfolge ein. Bei den Typen von Klausel 1 etwa fallen die Stufendifferenzen von∆K = +343, ∆S = +127 in 1α über ∆K = +115,∆S = +49 in 1γ auf ∆K =−14,∆S = −49 in 1δ,60 während Klausel 1 insgesamt die Stufendifferenzen∆K = +76 und ∆S = +41 aufweist.61

Somit ist die rein morphologische Betrachtung unzureichend. Eine Reduktiondes typologischen Einflusses auf die je nach Lage der Wortgrenzen unterschied-liche Position der Prosaakzente ist ebenso wenig möglich, wie Primmer mitZahlenwerten klar belegen kann.62

3.2.4. Länge der Klauseln

Ebenso wie Zielinski muss auch Primmer rechtfertigen, warum er den Beginnseiner Klauseln an bestimmten Positionen annimmt. Während Zielinski mitder von ihm postulierten kretischen ‚Basis‘ bereits a priori ein klares Kriteriumzur Verfügung hat, versucht sich Primmer in einer empirischen Argumentation:(1) Cicero meidet, so Primmer, grundsätzlich die Elision langer Silben. Prim-

mer geht davon aus, dass „diese Tendenz . . . in der Klausel am stärksten sein

58 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 110 f.59 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 178 f.60 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 175.61 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 170.62 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 174–176.

16

[müsse], wo sich der Prosarhythmus in metrische Formen verdichtet.“63 Er ver-gleicht die Häufigkeit von Langelisionen am vermuteten Klauselbeginn (1α bzw.3δ) mit der Häufigkeit von Langelisionen innerhalb der Klausel und stellt fest,dass in den Anfangspositionen wesentlich mehr solche Elisionen auftreten als imKlauselinneren; besonders krass ist der Unterschied zwischen Anfangs- und Bin-nenelision in den stärksten Schlüssen der Pausenstufe I. Daraus schließt Prim-mer auf eine zusammengehörige rhythmische Gruppe von – im Fall von Klau-sel 1 – fünf Silben, innerhalb derer die Langelision besonders stark gemiedenworden sei.64

(2) Innerhalb von Klausel 1 ist der Typ 1 . . . α der schlussstärkste, in Klausel 3hat 3 . . . δ den höchsten Schlusswert.65 Das deute auf eine „Tendenz, Klausel-und Wortbeginn zusammenfallen zu lassen“.66

Damit meint Primmer zumindest für die Klauseln 1 und 3 den „von Ciceroso intendierte[n] und gehandhabte[n] Klauselanfang“67 gefunden und damit dievon Leumann/Hofmann/Szantyr aufgeworfene Frage nach der „scharfe[n]Abgrenzung dieser Kadenzen nach rückwärts“68 gelöst zu haben.Bei näherem Hinsehen können beide Begründungen nicht überzeugen: Die ge-

ringere Häufigkeit der Langelisionen im Klauselinneren kann ebenso zwanglosmit einer graduellen Abnahme zum Kolonende hin erklärt werden. Einen schar-fen Knick in der Häufigkeitsverteilung von Langelisionen genau am vermutetenKlauselbeginn – nur eine solche Unstetigkeitsstelle wäre ein eindeutiger Hinweisauf den Übergang vom Binnen- zum Klauselrhythmus an dieser Position – hatPrimmer jedenfalls nicht nachgewiesen.Das typologische Argument hat, wie Primmer selbst einräumt, nur für die

Klauseln 1 und 3 Gültigkeit.69 Dass in Klausel 2 nicht 2α, sondern 2γ am schluss-stärksten ist,70 veranlasst ihn nicht dazu, anstelle des Dikretikus nur die Silben-folge – – ` ` als Klausel anzusehen. Zur Rechtfertigung betont er, es könne„nicht als Widerspruch reklamiert werden, was bloß eine Abweichung ist undauf andere . . . Ursachen zurückgeht.“71

Spätestens hier muss sich Primmer den Vorwurf der Unwissenschaftlichkeitgefallen lassen: Es geht nicht an, denjenigen Teil der Beobachtungen, der mitder eigenen Hypothese übereinstimmt, als Bestätigung derselben zu verwenden,und den anderen Teil bewusst außer Acht zu lassen.

3.2.5. System und stilistische Bedeutung der Klauseln

Als Destillat aus seiner Datensammlung teilt Primmer die Klauseln nach ih-rem Schlusswert in drei Klassen ein, die sich – so Primmer – „ungezwungen

63 Primmer, Cicero numerosus, S. 179.64 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 180.65 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 178.66 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 179.67 Primmer, Cicero numerosus, S. 180.68 Vgl. Leumann/Hofmann/Szantyr, Syntax , S. 716.69 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 179.70 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 178 und 181.71 Primmer, Cicero numerosus, S. 181.

17

ergeben“72, nämlich schlussstarke, neutrale und schlussschwache Klauseln. DerAnklang an Zielinskis ‚Clauselclassen‘ ist offensichtlich, wenn Primmer auchnicht explizit darauf eingeht.Anstatt wie Zielinski die Einteilung in die Klauselklassen aus einer hypothe-

tischen und künstlichen ‚Integrationsclausel‘ zu deduzieren, versucht Primmereinige leitende Prinzipien aufzustellen, die seiner Ansicht nach „ganz natürlich“73

sind:74

1. Schlussstarke Klauseln enden durchwegs mit fallendem Rhythmus, d. h.ihre vorletzte Silbe ist lang (erstes positives Prinzip).

2. Versschlüsse sind schlussschwach (erstes negatives Prinzip). Das gilt insbe-sondere für den Hexameterschluss – ` ` – ` , den Trimeterschluss – ` – ` `

und den Pentameterschluss – ` ` ` , wie auch für die mehr als zweima-lige Wiederholung ein- und desselben Versfußes (z. B. Dreifachtrochäus– ` – ` – ` ). Eine bemerkenswerte und von Primmer nicht erwähnte Aus-nahme stellt der Hinkjambenschluss – ` – – ` dar, der die sehr häufigeund schlussstarke Klausel 1 konstituiert.

3. Amorphe Formen, in denen besonders viele Längen oder Kürzen angehäuftsind, sind schlussschwach (zweites negatives Prinzip).

4. Nach dem Trochäus ist der Kretikus die zweitbeste Schlussform (zweitespositives Prinzip). Formen mit schließendem Kretikus machen den Groß-teil der neutralen Klasse aus.

An diesen Prinzipien zeige sich Ciceros rhythmisches Gefühl, das sich amnatürlichen Tonfall der lateinischen Sprache orientiere: Zu aufdringliche Rhyth-men werden ebenso vermieden wie völlige Strukturlosigkeit, und der trochäisch-fallende Rhythmus ist – in Zielinskis Worten – „die Art, wie die Bewegung amgefälligsten zur Ruhe gebracht wird.“75 Insbesondere handelt es sich dabei nichtum ein künstliches System. Primmer formuliert es so:

„Klausel 1 ist nicht deswegen ‚gut‘, weil von ihr als Grundform sound soviel andere Formen abgeleitet werden können, die eben quaAbleitungen weniger ‚gut‘ wären, . . . auch nicht deswegen, weil sieso oft vorkommt . . . , sondern weil – ` – sich nach beiden Seitengut anfügt und – ` den sprachrichtigen Tonfall des Satzsschlussesdarstellt.“76

Primmer vermutet, dass Cicero sich einprägte, welche Typen von Schlusswör-tern besonders günstige oder ungünstige Rhythmen ergaben und welche Typenvon vorletzten Wörtern jeweils gut dazupassten, beispielsweise Ablativformen

72 Primmer, Cicero numerosus, S. 223.73 Primmer, Cicero numerosus, S. 225.74 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 223 ff.75 Zielinski, Clauselgesetz , S. 6.76 Primmer, Cicero numerosus, S. 227.

18

der dritten Deklination vor – – ` (ergibt Klausel 1) oder Infinitiv vor videatur(ergibt Klausel 12).77

Dabei gehe Cicero aber nicht mechanisch vor: Es sei „nicht einfach so, daß jedesKolon mit einer schlußschwachen, jeder Sensus mit einer schlußstarken Klauselendet“78. Vielmehr handle es sich um eine bloße Tendenz, die teilweise vonanderen Prinzipien wie dem der variatio überlagert werde.79 Bei Sätzen, derenKlauseln sich mit nicht allzu großen Abweichungen an die Durchschnittswertehalten, spricht Primmer von Eumorphie.80

Werden Klauseln hingegen ganz bewusst und auffällig gruppiert, so bezeichneter das als rhythmische Symmetrie. Primmer diskutiert die absichtliche „rhyth-mische Kakophonie“, wenn schlussschwache Klauseln aneinandergereiht werden,wo der Inhalt „einer besseren Rhythmisierung nicht wert“ gewesen sei.81 Wei-terhin erwähnt er das „rhythmische Decrescendo“, wenn schlussstarke Binnen-klauseln von schlussschwächeren Endklauseln konterkariert werden.82 Zudemgibt es „Allegrostellen“, an denen neutrale oder schwache Klauseln das rascheFortschreiten der Rede erzwingen;83 mitunter werden kretische Klauseln (alsovorwiegend solche der neutralen Klasse) auch zur „Nachahmung des steigendenFragetons“ eingesetzt.84

Zur Entwicklung des ciceronianischen Klauselstils merkt Primmer an, dassdie kretischen Schlüsse in Ciceros frühen Reden noch leicht positiven Schlusswertgehabt hätten, dann neutral oder negativ wurden, während die fallenden Klau-seln 1 und 3 besonders stark hervortraten. In den Spätwerken zeigt sich jedochwieder ein deutliches Anwachsen von Klausel 2 auf Kosten von 1 und 3; diessei darauf zurückzuführen, dass Cicero auf heftige Kritik an seiner oratorischenPraxis reagiert habe.85

Primmers eigene Berechnungen beruhen auf Reden aus den Jahren 57 und56 v.Chr.,86 wohingegen das in der vorliegenden Arbeit untersuchte De naturadeorum ein Werk des Jahres 45 ist.87 Somit ist zu erwarten, dass Klausel 2 undandere kretische Schlussformen hier häufiger und auch mit höherem Schlusswertauftreten als in Primmers Tabellen.

3.3. Rezeption der Klauselsysteme

Wer sich im deutschsprachigen Raum auf Laienniveau über den ciceronianischenProsarhythmus informieren will, stößt unweigerlich auf stark vereinfachte Dar-stellungen der Klauselsysteme in der Tradition von Zielinski und Primmer.

77 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 225.78 Primmer, Cicero numerosus, S. 225.79Vgl. zur variatio als wichtigstem rhythmischem Prinzip auch Schmid, Theorie und Pra-

xis, S. 96 unter Berufung auf Cic. De oratore 3, 192: postrema . . . varianda sunt.80 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 240.81 Primmer, Cicero numerosus, S. 241.82 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 241 f.83 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 261 f.84 Primmer, Cicero numerosus, S. 263.85 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 228 f.86 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 151.87 Vgl. MacKendrick, The Philosophical Books of Cicero, S. 169.

19

Als Beispiel sei der „Leitfaden Proseminar Latein“ von Andreas Weckwertherwähnt, der sich als „Einführung in die Technik des wissenschaftlichen Umgangsmit lateinischen Texten“ für Studienanfänger sieht.88 Hier wird im Wesentlicheneine vereinfachte Darstellung von Zielinskis Integrationsclausel geboten. Dasses andere Forschungsansätze gibt, wird zwar erwähnt, aber nicht näher ausge-führt.89

Im Bereich der wissenschaftlichen Arbeiten zum Prosarhythmus sind HansAili (1979), Gregory Hutchinson (1995), Barbara Sträterhoff (1995), Jac-ques Aumont (1996) und Severin Koster (2011) zu erwähnen.

Ailis Untersuchung, in der er zum Teil scharfe Kritik an Primmer äußert,ist Gegenstand des folgenden Kapitels 4. Koster lehnt die „Klauselzählung“90

grundsätzlich ab und lehnt sich stark an Walter Schmid an; in Kapitel 5 dervorliegenden Arbeit findet sich eine Besprechung des Ansatzes von Schmid.

Hutchinson bezieht sich auf Zielinski und Primmer. Er verwendet abereine abweichendes Notation für die Klauseln und verzichtet gänzlich auf dieEtablierung eines Klauselsystems. In seiner Untersuchung geht es primär umdie Frage, welche Endungen rhythmisch sind und welche nicht. Eine metrischeForm gilt ihm als „rhythmic“, wenn sie von Cicero bewusst gegenüber ande-ren bevorzugt worden ist.91 Als Kriterium zieht Hutchinson die Verwendungvon atque statt ac vor Konsonant heran; wo dieses Phänomen vorkomme, soHutchinson, sei davon auszugehen, dass Cicero um des Rhythmus willen einezusätzliche Kürze in den Satz einbringen wollte.92

Sträterhoff übernimmt in ihrer Dissertationsschrift die feingliedrige Ko-lometrie nach Eduard Fraenkel, die von Primmer abgelehnt worden ist.93

Für die Notation und Klassifizierung der Klauseln verwendet sie das Systemvon Leumann/Hofmann/Szantyr, das weitgehend mit dem von Primmerübereinstimmt.94 Da ihre stark untergliederten Kola selten mehr als vier Wörterumfassen, wendet sie das System nicht nur auf die Endsilben, sondern auf dengesamten untersuchten Text an; sie erfasst also im Sinne Zielinskis den durch-gehenden Rhythmus. Ciceros Rede De imperio Gnaei Pompei wird vollständiganalysiert; die Häufigkeiten der einzelnen metrischen Formen erfasst Sträter-hoff in Tabellen. Leider führt sie keine echte statistische Auswertung durch;das als „Auswertung der statistischen Untersuchungen“ betitelte Kapitel enthältin weiten Teilen wenig mehr als eine Wiederholung ausgewählter Zahlen aus denTabellen.95

Sträterhoffs Kritik an Primmer deckt sich großteils mit Ailis Argumen-ten.96 Dass Ailis Methodenkritik aber mindestens genauso stark gegen Strä-

88 Weckwerth, Leitfaden, S. III.89 Vgl. Weckwerth, Leitfaden, S. 74.90 Koster, Rosciana Amerina, S. 7.91 Vgl. Hutchinson, Rhythm, Style, and Meaning , S. 485.92 Vgl. Hutchinson, Rhythm, Style, and Meaning , S. 486 ff.93 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, Band I, S. 6 ff; Primmer, Cicero

numerosus, S. 114.94 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, Band I, S. 50; Leumann/

Hofmann/Szantyr, Syntax , S. 716.95 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, Band II, S. 886 ff.96 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, Band I, S. 32 ff; zu Aili siehe Ka-

20

terhoffs eigenes Vorgehen spricht, entgeht ihr dabei: Mehr noch als Primmersetzt sie nämlich die Existenz von Klausel- und Ableitungsformen voraus, in derKlauselbewertung fällt sie sogar auf das Niveau von Zielinskis bloßem Häufig-keitskriterium zurück.

pitel 4 dieser Arbeit.

21

4. Statistik der Satzenden nach A.W. de Groot und Hans Aili

4.1. Kritik am Klauselsystem

An dem von Zielinski postulierten Klauselsystem regte sich bereits früh Kritik.Eine Reihe von Gegenargumenten ist immer wieder vorgebracht worden:Erstens sei keineswegs klar, wo eine Klausel beginnt, wo also der Übergang

vom Binnen- zum Endrhythmus stattfindet. Zielinski hat mit seiner ‚Integra-tionsclausel‘ ein scheinbar sicheres Kriterium zur Hand: Der Kretikus als Basisleitet die Klausel ein. Wenn man aber alle Auflösungen, Erschwerungen undEntfaltungen berücksichtigt, verliert die kretische Basis zunehmend an Kontur.Außerdem: Woher hat Zielinski sein Kriterium? Nirgendwo in Ciceros Werkoder in einer anderen antiken Schrift wird erwähnt, dass eine Klausel aus Ba-sis und Kadenz besteht. Sollte Cicero tatsächlich, wie Zielinski schreibt, sichselbst „nicht einmal über die Hauptprincipien“1 eines so ausgefeilten Systems imKlaren sein? Primmer versucht die Abgrenzung der Klausel auf eine mehr em-pirische Basis zu stellen, indem er mit bevorzugten Wortlängen und der Vermei-dung von Elisionen in der Klausel argumentiert. Sein Ansatz ist in Kapitel 3.2.4dieser Arbeit besprochen worden; überzeugen konnte er nicht.Der zweite Einwand betrifft die Methode der Klauselbewertung. Albert Wil-

lem de Groot bringt die Hauptschwäche von Zielinskis Häufigkeitskriteriumauf den Punkt:

„Die große Häufigkeit einer Form bedeutet nur dann, wenn dieseForm in nicht metrischen Texten weniger häufig ist, daß die Formgesucht wurde.“2

In der lateinischen Sprache sind nämlich bestimmte metrische Muster von vorn-herein häufiger als andere. Dies lässt sich allein daran erkennen, dass das Ver-hältnis von Längen und Kürzen in einem beliebigen lateinischen Prosatext nichtausgeglichen ist, sondern ungefähr 2:1 beträgt – das Grundvokabular des La-teinischen enthält mehr lange als kurze Silben.3 Es kann daher kein Zeichenvon absichtlich gesetztem Prosarhythmus sein, wenn die Satzenden eines Au-tors mehr lange als kurze Silben aufweisen – im Gegenteil, es würde auf Absichthindeuten, wenn dies nicht der Fall wäre.Was de Groot gar nicht erst erwähnt, was aber ebenso evident ist, ist die

massive Verzerrung von Zielinskis Resultaten durch die unterschiedliche Län-ge seiner Klauseln. Zielinski glaubt als wichtigen Grundsatz erkannt zu ha-

1 Zielinski, Clauselgesetz , S. 4.2 de Groot, Prosarhythmus, S. 5.3 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 33.

22

ben, dass Ableitungen (durch Auflösung oder Entfaltung) seltener sind als diejeweilige Grundform.4 Er übersieht, dass für die Ableitungen allein schon we-gen ihrer höheren Silbenzahl geringere Häufigkeiten zu erwarten sind: Klausel 1( – ` – – ` ) besteht aus fünf Silben. Für die Verteilung von Längen und Kürzenauf die letzten fünf Silben gibt es, sofern man die allerletzte Silbe als ancepswertet, 24 = 16 Möglichkeiten. Sähe man sie alle als gleich wahrscheinlich an, sowäre für Klausel 1 die Auftretenswahrscheinlichkeit 1

16 zu erwarten. Eine typi-sche einfache Auflösungsform von Klausel 1, etwa 12 ( – ` `` – ` ), hat sechs Sil-ben. Für die Verteilung der Quantitäten bei sechs Silben gibt es bereits 25 = 32Möglichkeiten, man würde also die Wahrscheinlichkeit 1

32 für das Vorkommenvon Klausel 12 erwarten – nur halb so viel wie bei Klausel 1, und das ohne jedeAnnahme über ein Klauselsystem.5 An Zielinskis Statistiken muss man in derTat mit de Groot „lächelnd vorübergehen“6.

Primmer vermeidet Zielinskis Fehler, indem er seinen Schlusswert nicht ausder absoluten Häufigkeit, sondern aus dem Häufigkeitsverhältnis einer Klauselzwischen den verschiedenen Pausenstufen ableitet. Von den rein mathematischenBedenken abgesehen, die in Abschnitt 3.2.2.2 dieser Arbeit diskutiert wordensind, sind weitere Kritikpunkte an Primmers Vorgehen geäußert worden:Hans Aili gesteht Primmer zwar zu, dass seine Datensammlung sowie die

Kolometrie und Klassifikation der Pausenstufen „extremely valuable“ seien,7 dieAuswertung über die relative Stufenfrequenz lehnt er aber ab. Er verwendetPrimmers eigenes Material, um nachzuweisen, (1) dass die Methode ungeeignetsei, um bevorzugte von nicht bevorzugten Klauseln zu scheiden, (2) dass aus denDaten keine stilistische Funktion einzelner Klauseln deduziert werden könne und(3) dass es keine Evidenz für eine Hierarchie der Klauseln gebe.8

Selbst in einem nicht klauselbehafteten Text seien Zufallsschwankungen in derFrequenz einzelner metrischer Formen zwischen den Pausenstufen zu erwarten.Primmer gebe keine Methode an, nach der entschieden werden könne, wie großdie Differenz zwischen den Pausenstufen sein müsse, um signifikant zu sein.9

Dem muss entgegengehalten werden, dass Primmer sich sehr wohl Gedan-ken über mögliche Beiträge zufälliger Effekte macht, wenn auch nicht in einemmathematisch so ausgefeilten Sinn wie Aili. Wenn die Stufenfrequenzen einerKlausel über alle Pausenstufen monoton verlaufen (d. h. entweder zu- oder ab-nehmen), so Primmer, sei das ein Hinweis auf nicht zufälliges Verhalten. DieseKonstanzprobe ist wesentlicher Bestandteil von Primmers Methode.10 AilisAnwendung eines statistischen Signifikanztests ist diesem Verfahren zwar über-legen, macht es aber nicht völlig wertlos.

4 Zielinski, Constructiver Rhythmus, S. 5 ff.5Berücksichtigt man die unterschiedliche A-priori-Wahrscheinlichkeit für eine lange bzw.

kurze Silbe ( 23vs. 1

3), so liegen die erwarteten Häufigkeiten der beiden Klauseln sogar noch

weiter auseinander:(23

)3 · 13≈ 9.9% für Klausel 1,

(23

)2 · ( 13

)3 ≈ 1.6% für Klausel 12; das istum den Faktor 6 weniger!

6 de Groot, Prosarhythmus, S. 7.7 Aili, Prose Rhythm, S. 32.8 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 26.9 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 26 f.

10 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 161 ff.

23

Indem er seine eigene Methode der internal comparison11 auf Primmers Da-ten anwendet, zeigt Aili, dass Cicero in allen Pausenstufen dieselben Klauselnbevorzugt hat. In den stärkeren Stufen ist diese Tendenz lediglich ausgeprägterals in den schwächeren. Zur Verdeutlichung ermittelt er die Ränge12 der häufigs-ten Klauseln und weist nach, dass diese in allen Pausenstufen nahezu konstantbleiben.13

Diese Kritik Ailis ist berechtigt. Primmers Behauptung, am Periodenschlusswürden andere Klauseln bevorzugt als am Kolonschluss, lässt sich so nicht auf-recht erhalten. Eine bemerkenswerte Ausnahme von der Rangkonstanz wird vonAili jedoch zwar in seiner Berechnung angegeben, aber im Folgenden stillschwei-gend übergangen: Die Form ` ` ` – ` (sie entspricht dem Ende von PrimmersKlausel 12) hat in Pausenstufe I den dritten, in Stufe II den sechsten und inStufe III den zehnten Rang inne.14 Liegt da nicht die Schlussfolgerung nahe,dass diese Form sehr wohl einen stilistischen Wert hat, nämlich die Markierungeiner starken Pause? Gewiss kommt sie auch in Stufe III häufiger vor, als manbei unabhängiger Verteilung von Längen und Kürzen erwarten würde. Noch vielhäufiger ist sie aber – im Verhältnis zu den anderen Formen – in Stufe I.

Ailis Kritik an Primmer muss differenziert betrachtet werden. Um zufälli-ge von nicht zufälligen Effekten zu trennen, bedienen sich Primmer und Ailiverschiedener Methoden. Die von Aili ist zweifellos besser, aber auch jene vonPrimmer ist weniger nutzlos, als Aili sie darstellt. Die von Primmer behaup-tete Bevorzugung unterschiedlicher Klauseln je nach Pausenstufe konnte Ailiklar widerlegen. Es herrscht aber auch nicht völlige Gleichartigkeit, und zumin-dest manchen Schlussformen kann sehr wohl ein stilistischer Wert zugeschriebenwerden.

4.2. Notation

Wer auf ein vorgefasstes System von Klauseln verzichtet, aber dennoch dierhythmische Gestaltung der Satz- und Periodenenden untersuchen will, mussein anderes Kriterium zur Abgrenzung von Binnen- und Schlussrhythmus ent-wickeln. Die Vertreter dieser Strömung untersuchen eine festgelegte Anzahl vonSilben vor einem Einschnitt. De Groot verwendet in den meisten seiner Unter-suchungen acht, Aili sechs Silben. Die letzte Silbe betrachten beide als anceps,obgleich de Groot anmerkt, dass in dieser Sache das letzte Wort noch nichtgesprochen sei.15

Damit ergeben sich bei de Groot 27 = 128 verschiedene mögliche Kombi-nationen, die er in folgender Weise durchnummeriert:16

11Vgl. Abschnitt 4.4 auf Seite 27 dieser Arbeit.12Der Rang ist eine statistische Kenngröße, zu deren Berechnung die Klauseln der Häu-

figkeit nach geordnet und durchnummeriert werden. Die solcherart ermittelte Nummer einerKlausel heißt ihr Rang.

13 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 29 f.14 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 30.15 Vgl. de Groot, Handbook , S. 62.16 Vgl. de Groot, Handbook , S. 178 ff.; de Groot, De numero, S. 35.

24

` ` ` ` ` ` ` ` 1– ` ` ` ` ` ` ` 2` – ` ` ` ` ` ` 3– – ` ` ` ` ` ` 4` ` – ` ` ` ` ` 5– ` – ` ` ` ` ` 6

......

– ` – – – – – ` 126` – – – – – – ` 127– – – – – – – ` 128

Die Reihenfolge ist so gewählt, dass zwei benachbarte Formen eine möglichstgroße Zahl von Schlusssilben gemeinsam haben.17 Wo de Groot eine wenigerals acht Silben umfassende Folge ansprechen will, verwendet er eine Notationmit Bindestrich, die diejenigen Acht-Silben-Folgen zusammenfasst, die die ge-wünschten Silben gemeinsam haben.18 Beispielsweise ist 1–4 die Bezeichnungfür die sechs Silben umfassende Folge ` ` ` ` ` ` .

Ailis Notationssystem folgt demselben Prinzip. Weil er sechs und nicht achtSilben aufnimmt, gibt es bei ihm nur 25 = 32 Basisformen von ` ` ` ` ` ` ‚1‘ bis– – – – – ` ‚32‘. Wie de Groot verwendet er eine Bindestrich-Notation fürkürzere Formen.19

Eine vollständige Tabelle der metrischen Notation von de Groot und Ailisowie eine Konkordanz zwischen den beiden Systemen findet sich in Anhang Bdieser Arbeit.

4.3. Die Methode des externen Vergleichs (de Groot)

4.3.1. Neutrale Vergleichsbasis

Wie oben erläutert, lehnt de Groot die absolute Häufigkeit einer Form alsKriterium für ihren ‚Wert‘ ab. Zulässig seien genau zwei Methoden:

„Sed ad numerum orationis cognoscendum alterutra via – neque ullaalia – progredi possumus: aut clausulam cum totius periodi struc-tura comparando, aut cum oratione dissoluta numerosam orationemcomponendo.“20

In dem ersteren Weg glaubt man zunächst Primmers Kriterium wiederzu-erkennen. De Groot meint aber einen viel radikaleren Ansatz: Er teilt dengesamten Text mechanisch in Abschnitte zu je acht Silben ein, wobei Wortgren-zen und sogar jegliche Interpunktionszeichen ignoriert werden.21 Die gesamte so

17 Vgl. de Groot, Handbook , S. 149.18 Vgl. de Groot, Handbook , S. 184 ff.; de Groot, De numero, S. 39 ff.19 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 18 f.20 de Groot, De numero, S. 2.21 Vgl. de Groot, Handbook , S. 19 und 165.

25

gewonnene Menge an Acht-Silben-Folgen bildet die statistische Basis für totiusperiodi structura.Für die zweitere Methode verwendet de Groot die Satzschlüsse von nicht-

metrischen Texten, eben aus oratio dissoluta, als Vergleichsmaterial, dem dieSchlüsse im untersuchten Text gegenübergestellt werden.

De Groot sieht die beiden Vergleichsmethoden in seinen älteren Werken(De numero und Handbook, beide 1919) als gleichwertig an, bereits in den Ta-bellen des Prosarhythmus (1921) ist aber nur mehr das cum oratione dissolutacomponere übriggeblieben.Damit stellt sich die Frage, welchen Text man als oratio dissoluta ansehen

kann und woran man das überhaupt erkennen sollte, wenn sich doch ein etwavorhandener Rhythmus erst im Vergleich mit ebenjener oratio dissoluta offen-bart. Für das Lateinische greift de Groot hier auf eine lateinische Übersetzungder Werke des Gregor von Nyssa zurück.22 Offenbar geht er davon aus, dass die-se Übersetzung – da vor der wissenschaftlichen Beschäftigung mit dem antikenProsarhythmus gegen Ende des 19. Jahrhunderts entstanden – der metrischenGestaltung der Satzschlüsse keine Beachtung schenkt.Seiner Untersuchung des griechischen Prosarhythmus legt er als nicht-metri-

schen Vergleichstext das Werk des Thukydides zugrunde. Interessant istde Groots Begründung hierfür: Er berechnet die Wahrscheinlichkeit für dasAuftreten einer jeden metrischen Schlussform unter der Annahme, dass die ein-zelnen Silbenquantitäten unabhängig voneinander zufällig verteilt sind. Die soermittelten Wahrscheinlichkeiten stimmen recht gut mit den relativen Häufig-keiten ebendieser Formen bei Thukydides überein. Daraus schließt de Groot,dass Thukydides’ Werk in der Tat oratio dissoluta darstellt.23

Hans Aili lobt diese Nachweismethode; indem er sie auf de Groots Zahlen-material zu Gregor von Nyssa anwendet, kann er allerdings zeigen, dass dort dieSilben nicht zufällig verteilt sind und dass dieser Text folglich nach de Grootseigenem Kriterium kein zulässiger nicht-metrischer Vergleichstext ist.24

4.3.2. Kennzahlen für gesuchte und gemiedene Formen

Als Kennzahl in den Vergleichen gibt de Groot üblicherweise den Quotientenan, das ist das Verhältnis der relativen Häufigkeiten einer Form zwischen denSatzendpositionen im untersuchten Text und entweder dem Gesamtmaterial desTextes (totius periodi structura) oder den Satzschlüssen im Vergleichstext (oratiodissoluta). Dabei setzt er immer die größere Zahl in den Zähler, sodass derQuotient niemals kleiner als 1 wird. Ist die Form im untersuchten Text häufigerals im Vergleichsmaterial, verdeutlicht de Groot dies mit einem in Klammergesetzten Pluszeichen; im umgekehrten Fall verwendet er ein Minuszeichen.25

Beispielsweise bedeutet der Quotient ‚2.0 (+)‘, dass die betreffende Form imuntersuchten Text doppelt so häufig ist wie im Vergleichstext. ‚3.0 (–)‘ würde

22 Vgl. de Groot, De numero, S. 2.23 Vgl. de Groot, Handbook , S. 20 ff.24 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 21 ff.25 Vgl. de Groot, Handbook , S. 32 ff.

26

bedeuten, dass die Form im untersuchten Text nur ein Drittel der Häufigkeitaufweist, die sie im Vergleichstext hat.

De Groot untermauert seine Resultate zum Teil – leider nicht durchge-hend – mit der Angabe von Konfidenzintervallen: Ist p der relative Anteil einerbestimmten metrischen Form an einer Stichprobe der Größe N , so liefert derAusdruck

p± 0.6745 ·√p · (1− p)

N

unter bestimmten Voraussetzungen ein Intervall, das mit 50%-iger Wahrschein-lichkeit die ‚wahre Wahrscheinlichkeit‘ für das Auftreten dieser Form überdeckt.Dieses 50%-Konfidenzintervall führt de Groot auf S. 159 seines Handbookein.26 Anzumerken bleibt, dass heute in den meisten Wissenschaften mit 95%-Konfidenzintervallen gearbeitet wird und dass die Korrektheit der obigen For-mel von diversen idealisierenden Bedingungen abhängt. Statistische Methoden,die zu großen Teilen erst gegen Ende des 20. Jahrhunderts entwickelt wordensind, können unter realen Bedingungen wesentlich bessere Konfidenzintervalleliefern.27

4.4. Die Methode des internen Vergleichs (Aili)

4.4.1. Konstruktion einer simulierten neutralen Vergleichsbasis

Wenn sich ein ‚guter‘ nicht-metrischer Text – wie oben erläutert – möglichstnahe an der Zufallsverteilung von langen und kurzen Silben bewegt, liegt dieFrage nahe, wozu der Umweg über einen solchen Text überhaupt notwendigist. Wäre es nicht einfacher und weniger fehleranfällig, die zufällige Verteilungmithilfe von Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie zu berechnen und dieQuantitätsfolgen des interessierenden Textes direkt mit ihr zu vergleichen?Diesen Weg hat Hans Aili in seinem Prose Rhythm of Sallust and Livy (1979)

gewählt. In dieser bemerkenswerten Dissertationsschrift geht es nicht – wie derTitel suggeriert – ausschließlich um die rhythmischen Tendenzen der Historiker.Mehr als die Hälfte des Gesamtumfangs des Werkes ist der Entwicklung undRechtfertigung der method of internal comparison und ihrer Anwendung aufCiceros Reden gewidmet. Letzteres dient Aili zur Erprobung seiner Methodean einem bereits viel beforschten Autor und zum Nachweis, dass sie sinnvolleResultate liefert.Um die theoretische Verteilung ableiten zu können, muss Aili zuerst die A-

priori-Wahrscheinlichkeiten für lange und kurze Silben finden. Er wählt zu die-sem Zweck eine Stichprobe von 920 Silben aus dem Binnenrhythmus des un-

26Die Bezeichnung ‚Konfidenzintervall‘ kommt bei de Groot nicht vor.27Die Formel beruht auf dem zentralen Grenzwertsatz, der in strenger Form nur für unend-

lich große und perfekt repräsentative Zufallsstichproben gilt, sowie auf einer fehlerbehaftetenVarianzschätzung. Letztere kann über eine komplexere Formel vermieden werden. Will manauch den Fehler umgehen, der durch die Endlichkeit der Stichprobe verursacht wird, muss manauf rechenintensive Methoden wie den Bootstrap ausweichen, vgl. z. B. Davison/Hinkley,Bootstrap Methods.

27

tersuchten Textes28 und verwendet die relativen Häufigkeiten kurzer und langerSilben (0.39 bzw. 0.61) als Schätzung für die Wahrscheinlichkeiten.29

Die weitere Argumentation Ailis entspricht einem indirekten Beweis: Fallsder Autor den Silbenquantitäten keine Beachtung geschenkt hätte, würden dieermittelten Zahlenwerte für jede Silbe unabhängig von den anderen die Wahr-scheinlichkeit für die Ausprägung ‚kurz‘ bzw. ‚lang‘ darstellen. Nach einer Regelder Wahrscheinlichkeitstheorie ist die Wahrscheinlichkeit für das gemeinsameAuftreten unabhängiger Ereignisse das Produkt der Einzelwahrscheinlichkeiten.Die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten der Silbenfolge – ` – – ` ` an einerbestimmten Position im Text wäre demgemäß

0.61 · 0.39 · 0.61 · 0.61 · 0.39 · 1 ≈ 3.5%,

weil die letzte Silbe als anceps die Wahrscheinlichkeit 1 aufweist. Wenn es ge-wünscht ist, kann diese Wahrscheinlichkeit in eine erwartete (absolute) Häufig-keit umgerechnet werden: Weist der interessierende Text 1500 Satzenden auf,so würde man ungefähr 1500 · 0.035 ≈ 52 Vorkommnisse der Form – ` – – ` `

erwarten.30

Bis hierher hat Aili etwas geschaffen, was man einen künstlichen nicht-metri-schen Text nennen könnte: Für jede metrische Form kann mit dieser Methodeangegeben werden, wie oft sie vorkommen müsste, wenn der Autor seine Sil-benquantitäten rein zufällig verteilt hätte. Weicht die tatsächliche Häufigkeitsignifikant nach oben oder unten ab, kann daraus geschlossen werden, dass derAutor diese Form entweder gesucht oder gemieden hat.31

Aili verfeinert seine Methode noch, indem er zwischen dem so konstruier-ten nicht-metrischen Text und dem ursprünglichen untersuchten Text eine Zwi-schenstufe einzieht, die man als positionsbezogen metrisierten Text bezeichnenkönnte. Dort ist – anders als im nicht-metrischen Text – die Wahrscheinlichkeitfür das Auftreten einer langen oder kurzen Silbe nicht überall dieselbe, sondernsie hängt von der Position relativ zum Satzende ab. Ermittelt werden die Wahr-scheinlichkeiten wieder aus den relativen Häufigkeiten in der Stichprobe: So istdie vorletzte Silbe eines Satzes in der von Aili untersuchten Cicero-Stichprobein 68% der Fälle lang, die drittletzte aber nur in 55% der Fälle.32

Die erwartete Häufigkeit einer bestimmten metrischen Form in einem positi-onsbezogen metrisierten Text ist jene, die sich aus den so berechneten Wahr-scheinlichkeiten für jede Position ergibt. Im konkreten Fall wäre das für die Form– ` – – ` ` bei Cicero mit den Wahrscheinlichkeiten aus Ailis Stichprobe33

0.66 · 0.33 · 0.60 · 0.55 · 0.32 · 1 ≈ 2.3%.

Der positionsbezogen metrisierte Text ist also ein hypothetischer Text, indem zwar jede Silbenposition ihre spezifische Kurz-Lang-Verteilung aufweist

28Die letzten sechs Silben eines Satzes sowie Silben unsicherer Quantität schließt Aili ausdieser Stichprobe bewusst aus.

29 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 33.30 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 33 f.31Zur Frage der Signifikanz siehe den folgenden Abschnitt 4.4.2.32 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 35 f. und 145.33 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 145.

28

(nämlich dieselbe wie der ursprüngliche Text), die einzelnen Silbenlängen abervoneinander unabhängig sind. Im Gegensatz dazu ist der nicht-metrische Textein hypothetischer Text, in dem zwar das Gesamtverhältnis von langen zu kurzenSilben dasselbe ist wie im ursprünglichen Text, die einzelnen Silbenlängen aberunabhängig voneinander und ohne Rücksicht auf ihre Position verteilt sind.Beide können als Vergleichsbasis zur Berechnung von erwarteten Häufigkei-

ten verwendet werden. Aili gibt dem positionsbezogen metrisierten Text denVorzug, weil damit eine potenzielle Fehlerquelle ausgeschlossen werde. Er kannnämlich mithilfe des χ2-Tests nachweisen, dass die Abweichungen zwischen denHäufigkeiten an verschiedenen Positionen nicht zufallsbedingt sind. Bereits dieseDiskrepanzen würden, so Aili, beweisen, dass der Autor bestimmte metrischeMuster gegenüber anderen bevorzuge. Der Vergleich zwischen dem positionsbe-zogen metrisierten Text und dem ursprünglichen Text kann dann noch aufzei-gen, ob der Autor lediglich an bestimmten Positionen bestimmte Quantitätenbevorzugt hat oder ob er innerhalb dieses Rahmens nochmals bestimmte Mustergegenüber anderen gesucht oder gemieden hat.34

Diese Trennung der metrischen Präferenzen eines Autors in zwei Stufen istäußerst wertvoll, weil mit ihrer Hilfe beispielsweise überprüft werden kann, obPrimmers erstes positives Prinzip – „in Übereinstimmung mit der natürlichenSatzmelodie enden schlußstarke Klauseln mit fallendem Rhythmus“35 – für sichallein genommen bereits als Erklärung für Ciceros Schlussklausel-System aus-reicht. Wenn das so wäre, würde man zwar für die vorletzte Silbenposition einesignifikante Bevorzugung langer Silben erwarten – das kann Aili in der Tatnachweisen36 –, nicht aber zusätzlich signifikante Abweichungen zwischen dempositionsbezogen metrisierten und dem ursprünglichen Text. Da Aili solche si-gnifikanten Abweichungen feststellt,37 sind zweierlei Dinge bewiesen: (1) Cicerobevorzugt, wie Primmer richtig bemerkt hat, vor starken Schlüssen fallendenRhythmus, und (2) diese Regel allein reicht nicht aus, um das Gesamtspektrumvon Ciceros Rhythmus zu erklären.Damit ist Primmer, der ja neben diesem ersten positiven Prinzip noch wei-

tere aufgestellt hat,38 indirekt bestätigt. Ein bloßer Vergleich mit einem nicht-metrischen Text – gleichgültig, ob man diesen aus Ailis Konstruktionsmethodeoder mit de Groot aus einem existierenden lateinischen Text gewonnen hätte– hätte diese differenzierte Aussage nicht erlaubt. Man hätte lediglich feststel-len können, dass Cicero bestimmte metrische Formen häufiger verwendet als derVergleichstext und dass viele von diesen bevorzugten Formen fallenden Rhyth-mus aufweisen.

34 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 38.35 Primmer, Cicero numerosus, S. 223.36 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 145.37 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 52.38Vgl. Abschnitt 3.2.5 auf Seite 17 dieser Arbeit sowie Primmer, Cicero numerosus,

S. 223 ff.

29

4.4.2. Signifikanztest für rhythmische Präferenzen

Ailis besonderer Verdienst ist es, ein exaktes und objektives Kriterium fürdie Signifikanz einer Abweichung vom erwarteten Wert in die Prosarhythmus-Forschung eingeführt zu haben. Wo sich andere Forscher mehr auf ihr Gefühlverlassen haben,39 importiert er eines der wichtigsten Werkzeuge der Naturwis-senschaften: den statistischen Hypothesen- oder Signifikanztest.40

Konkret verwendet er den χ2-Anpassungstest, für den die Teststatistik

X2 :=n∑i=1

(oi − ei)2

ei

berechnet werden muss. In dieser Formel ist n die Anzahl der verschiedenen be-trachteten metrischen Formen, oi die beobachtete absolute Häufigkeit der i-tenForm (observed frequency) und ei die erwartete Häufigkeit der i-ten Form (ex-pected frequency).Falls die Abweichungen zwischen beobachteten und erwarteten Häufigkeiten

lediglich auf zufälligen Schwankungen beruhten, würde die so berechnete Test-statistik X2 einer sogenannten χ2-Verteilung gehorchen, die theoretisch berech-net werden kann.41 Man ermittelt daraus die Wahrscheinlichkeit, dass man auseiner zufälligen Stichprobe einen Wert erhält, der mindestens so stark vom Er-wartungswert der χ2-Verteilung abweicht wie der tatsächlich beobachtete Wert.Ist diese Wahrscheinlichkeit (p-value) kleiner als eine vorher festgelegte Si-

gnifikanzschwelle, schließt man, dass der beobachtete Wert nicht von der ver-muteten χ2-Verteilung generiert worden ist. Die Nullhypothese, aus der man dieerwarteten Häufigkeiten ursprünglich hergeleitet hat – nämlich dass die Silbenzufällig verteilt seien –, kann dann nicht stimmen.42 In den Naturwissenschaftenist die Signifikanzschwelle 5% üblich; diesen Wert übernimmt auch Aili.43

4.4.3. Sträterhoffs Kritik an der Methode des internen Vergleichs

Barbara Sträterhoff wirft Aili in ihrer Dissertation Kolometrie und Pro-sarhythmus bei Cicero und Livius (1995) vor, er habe die stilistischen Aspektevernachlässigt. Mit seiner ausschließlich auf Periodenschlüsse ausgerichteten Me-thode könne die rhythmische Substruktur der Periode nicht erforscht werden.

39De Groots Konfidenzintervalle bilden die rühmliche Ausnahme. Gemessen am Entwick-lungsstand der damals noch jungen Disziplin der mathematischen Statistik hat er hervorra-gende Arbeit geleistet.

40Für eine ausführliche Diskussion dieses Instruments sei auf einschlägige Werke zur ange-wandten Statistik verwiesen.

41Zu Ailis Zeiten griff man für die numerische Auswertung auf Tabellenwerke zurück (vgl.Aili, Prose Rhythm, S. 38), heute berechnet jedes Statistikprogramm am Computer in Se-kundenschnelle alle Werte der χ2-Verteilung.

42Ein statistischer Test ist kein Beweis im mathematischen Sinne, sondern lediglich einPlausibilitätsargument. Je niedriger der p-value, desto höher ist das Vertrauen in die Kor-rektheit des Schlusses. Wesentlich ist aber, dass die Irrtumswahrscheinlichkeit quantifiziertwerden kann: Sie ist höchstens so hoch wie die Signifikanzschwelle. Vgl. auch die Anmerkungzu multiplen Tests in Kapitel 12.3.2.

43 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 38.

30

Außerdem sei mit der rein zahlenmäßigen Sammlung Phänomenen wie aufein-ander abgestimmten Rhythmen in aufeinanderfolgenden Sätzen nicht beizukom-men.44

Tatsächlich unternimmt Aili keinen Versuch, die stilistische Funktion dervon ihm als bevorzugt nachgewiesenen metrischen Schlussformen zu ergründen.Er konzentriert sich, wie Sträterhoff richtig feststellt, auf das mechanischeZählen der Formen in den Periodenschlüssen. Allerdings schreibt sie den Mangelfälschlicherweise der method of internal comparison zu. In Wahrheit gibt eskeinen Grund, weswegen sich die Methode prinzipiell nicht für die Untersuchungschwächerer Pausenstufen eignen sollte. An Aili wäre höchstens zu kritisieren,dass er es nicht versucht hat. Dass eine mathematische Methode keine stilistischeInterpretation leisten kann, sollte sich von selbst verstehen. Wiederum könnteman Aili lediglich vorwerfen, dass er nicht über die statistischen Resultatehinausging und sich an einer solchen Interpretation versucht hat.Dass Aili den Akzent nicht zur Unterscheidung zwischen bestimmten Klausel-

formen heranzieht,45 ist nur aus der Sicht einer überzeugten Klausel-Anhängerinein Kritikpunkt: Nur wer von vornherein davon ausgeht, dass es feste ‚Klauseln‘und ‚Ableitungsformen‘ gibt, benötigt dieses Unterscheidungskriterium.Berechtigt ist hingegen Sträterhoffs Hinweis auf den zu geringen Stich-

probenumfang für die Schätzung der A-priori-Wahrscheinlichkeiten langer undkurzer Silben.46 In der Tat sind 920 Silben für die Angabe von drei Dezimal-stellen (61.3%) viel zu wenig, da bei dieser Stichprobengröße die statistischeSchwankungsbreite rund ±3% beträgt.47

Zu guter Letzt glaubt Sträterhoff Aili einer inkorrekten Anwendung desχ2-Tests überführt zu haben:

„Der χ2-Test wird von Aili anders angewendet als in der Naturwis-senschaft. In der Naturwissenschaft wird das, was man erwartet,auch tatsächlich erwartet (sic) [. . . ]. Aili dagegen . . . erwartet imGrunde genommen das, was er angeblich nicht erwartet. Es trittnicht ein, was Aili erwartet, nämlich, daß die Silben zufällig verteiltwären.“48

Dieser Ausschnitt könnte geradezu einem Lehrbeispiel eines Statistik-Kursesentsprungen sein. Er zeigt, dass Sträterhoff das Wesen eines Hypothesen-tests nicht verstanden hat. Ein statistischer Test kann niemals beweisen, dasseine punktuelle Erwartungs- oder Nullhypothese (hier: zufällige Verteilung) zu-trifft; er kann die Nullhypothese entweder widerlegen oder nicht widerlegen. Inletzterem Fall darf gar keine Schlussfolgerung gezogen werden, schon gar nicht

44 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, S. 43.45 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, S. 44.46 Vgl. Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, S. 46.47Eine gute obere Schranke für die statistische Schwankungsbreite, d. h. die halbe Breite des

95%-Konfidenzintervalls, einer Proportion bei Schätzung aus einer Stichprobe der Größe Nist der Ausdruck 1√

N, hier also 1√

920≈ 0.03 = 3%. Wollte man die Schwankungsbreite auf

±0.05% drücken – dieser Wert ist erforderlich, wenn man die Wahrscheinlichkeit auf dreiDezimalstellen genau angeben möchte –, bräuchte man eine Stichprobe der Größe 4 000 000!

48 Sträterhoff, Kolometrie und Prosarhythmus, S. 48.

31

die, dass die Nullhypothese korrekt war. Ailis Verwendung des Signifikanztestsist methodisch einwandfrei und entspricht genau der klassischen Anwendung inden Naturwissenschaften.

4.5. Länge der Klauseln

Mithilfe des in Abschnitt 4.2 vorgestellten Notationssystems ziehen de Grootund Aili Rückschlüsse auf die Länge der bevorzugten oder gemiedenen, alszusammengehörig empfundenen Schlussformen; in diesem Sinne kann man auchhier von Klauseln sprechen. Das zugrundeliegende statistische Prinzip formuliertde Groot so:

„The length of the clausula ends with the syllable of indifferent quan-tity. [. . . ] Where a clausula of n syllables forms a metrically separatedpart of the sentence, all subdivisions of it will show the same quoti-ent. Of course, the smaller the material that is investigated, the lessfrequently the figures approach their ‘ideal’ value . . . “49

Gegenüber de Groots ‚subdivision‘ wird in der vorliegenden Arbeit Ailis Be-zeichnung ‚extension‘, deutsch Erweiterung, bevorzugt, weil sie das Gemeintebesser verdeutlicht: Die beiden möglichen Erweiterungen des Musters – ` – `

um eine Silbe sind – – ` – ` und ` – ` – ` . Wenn diese beiden Formen das-selbe statistische Verhalten aufweisen (nach de Groots Kriterium: wenn siebis auf zufällige Schwankungen denselben Quotienten haben), dann kann mandavon ausgehen, dass die erste Silbe indifferent ist, also nicht mehr zu der als zu-sammengehörig empfundenen metrischen Form gehört. Die ‚Klausel‘ wäre dannlediglich das viersilbige Muster – ` – ` .

Ailis Entscheidungskriterium beruht auf demselben Prinzip; er passt es aberseiner Methode des internen Vergleichs an und untermauert es wie alle seineAussagen mit einem statistischen Test. Als Beispiel stellt er seine Überlegun-gen zur fünfsilbigen metrischen Form 27–28 vor ( – ` – – ` , das ist PrimmersKlausel 1):In Ailis Stichprobe aus Cicero kommt diese Form 117-mal vor. Als Häufig-

keitsverteilung von langen und kurzen Silben in der sechst letzten Silbe hat Ailiden Wert 66% : 34% gefunden. Falls die Klausel tatsächlich aus nur fünf Silbenbesteht, die sechstletzte Silbe also indifferent ist, würde man erwarten, dass vonden 117 Vorkommnissen von Form 27–28 ungefähr 40 auf Form 27 (` – ` – – ` )und ungefähr 77 auf Form 28 ( – – ` – – ` ) entfallen. Tatsächlich hat Form 27die beobachtete Häufigkeit 32, Form 28 die beobachtete Häufigkeit 85. Der χ2-Anpassungstest, angewendet auf diese Zahlen, ergibt, dass die Abweichungenhier nicht signifikant sind.50

Wenn Aili daraus schließt, Form 27–28 sei in der Tat eine fünfsilbige Klau-sel,51 dann macht er einer methodischen Ungenauigkeit schuldig: Wo immer ein

49 de Groot, Handbook , S. 38.50 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 53.51 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 53 f.

32

statistischer Test keine signifikante Abweichung feststellt, darf daraus nicht ge-schlossen werden, dass keine Abweichung existiert. Man kann nur sagen, dasseine möglicherweise bestehende Abweichung zu gering ist, um bei der gegebenenStichprobengröße nachgewiesen zu werden.52

4.6. Ciceros bevorzugte Schlussformen

Nach Ailis Untersuchung sind die folgenden Schlussformen bei Cicero bevor-zugt, d. h. sie kommen signifikant häufiger vor als in einem positionsbezogenmetrisierten Text:

• 27–28 ( – ` – – ` , das ist Primmers Klausel 1): Diese Form kommt in Ci-ceros Text ungefähr doppelt so häufig vor wie im positionsbezogen metri-sierten Vergleichstext. Eine bevorzugte Erweiterung lässt sich nicht nach-weisen.53

• 23–24 ( – – ` – ` , das ist Primmers Klausel 3 mit vorangehender lan-ger Silbe): Auch diese Form kommt ungefähr doppelt so häufig vor wieim Vergleichstext. Ihre signifikant bevorzugte Erweiterung ist Form 23(` – – ` – ` ). 23 hat eine möglicherweise bevorzugte Erweiterung– ` – – ` – ` (das entspricht Primmers Klausel 3 mit kretischem Anlaufbzw. Zielinskis Klausel 3). Der χ2-Test hat für Letzteres gerade nochkeine Signifikanz angezeigt; möglicherweise ließe sich – ` – – ` – ` als be-vorzugte Erweiterung mit einer größeren Stichprobe nachweisen. Auffälligist, dass Primmers Klausel 3 mit kurzer Anlaufsilbe nicht zu den bevor-zugten Formen zählt: Form 21 (` ` – ` – ` ) ist neutral, 22 ( – ` – ` – ` )sogar gemieden (sie kommt nur halb so oft vor wie im Vergleichstext).54

Hier dürfte Primmers erstes negatives Prinzip durchschlagen: Vermei-dung rhythmischer Reihen.55

• 13–16 ( – – ` ` ): Die Form kommt ebenfalls ungefähr doppelt so häufig vorwie im Vergleichstext. Sie hat die bevorzugte Erweiterung – ` – – ` ` ; dasist Primmers Klausel 2.56

• 18 ( – ` ` ` – ` , das ist Primmers Klausel 12, die berühmte Form esse vi-deatur): Sie ist fast viermal so häufig wie im positionsbezogen metrisiertenVergleichstext; die absolute Häufigkeit liegt in Ailis Stichprobe bei 10%.Eine signifikant bevorzugte Erweiterung ist ` – ` ` ` – ` . Einiges deutetdarauf hin, dass sogar die achtsilbige Form – ` – ` ` ` – ` bevorzugt wird;

52Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein statistischer Test eine real bestehende Abweichungtatsächlich als solche aufdecken kann, bezeichnet man als power. Sie ist abhängig vom Testver-fahren und von der Stichprobengröße. Die power ist eines der wichtigsten Qualitätskriterieneines statistischen Hypothesentests; ihre Erforschung und Optimierung ist Gegenstand dermathematischen Statistik.

53 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 53 f. und 136.54 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 54 f. und 136.55 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 223.56 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 54 f. und 136.

33

Ailis Stichprobe ist indessen zu klein, um darüber eine sichere Aussagezu treffen.57

Unter den gemiedenen Formen, d. h. jenen, die in Ciceros Reden deutlich seltenersind als in einem positionsbezogen metrisierten Vergleichstext, sind folgende:58

• 1–4 (` ` ` ` ): Diese Form ist im Vergleichstext dreimal so häufig wie beiCicero.

• 19–20 ( – ` ` – ` , der Hexameterschluss, Primmers Klausel 3tr): Er kommtin Ailis Stichprobe nur zweimal vor, während man ihn in einem positi-onsbezogen metrisierten Text gleicher Länge ungefähr 47-mal erwartenwürde.

• 29–32 ( – – – ` , der Dispondeus, Primmers Klausel 33): Seine Häufigkeitbeträgt rund ein Drittel des aus dem Vergleichstext erwarteten Wertes.

Aus Primmers ‚Prinzipien‘ lässt sich die Vermeidung dieser Formen gut erklä-ren: Der Hexameterschluss fällt als Versschluss in den Anwendungsbereich desersten negativen Prinzips, die beiden anderen als Anhäufungen von zu vielenLängen oder Kürzen in den des zweiten negativen Prinzips.59

57 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 55 und 136.58 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 136.59 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 223 ff. und Abschnitt 3.2.5 auf Seite 17 der vorlie-

genden Arbeit.

34

5. Rhythmische Gliederung nachWalter Schmid

5.1. Interpretation des Orator

Walter Schmid fordert in seiner Theorie und Praxis des antiken Prosarhythmus– von Primmer als „Philippica gegen die ganze Klauselforschung“1 tituliert –einen radikalen Neuansatz in der Rhythmustheorie.Die statistische Herangehensweise lehnt er grundsätzlich ab, weil die „mit

groteskem Aufwand betriebene Mechanisierung“ in keinem Verhältnis zum „tat-sächlichen Ertrag“ stehe. Hochgestimmte Erwartungen in Hinblick auf die „un-mittelbar ästhetische Wirkung der zu ermittelnden Rhythmen“ hätten sich nichterfüllt.2

Schmid versucht sich an einer Neuinterpretation der einschlägigen theoreti-schen Werke Ciceros, De oratore und Orator, aus der er ein System des Total-rhythmus deduziert. Er spart dabei nicht mit scharfer Kritik an der Klausellas-tigkeit der sonstigen Forschung zum Thema.Aus der vielfach beanspruchten Stelle de orat. 3, 191 (medii possunt latere3)

folgert er beispielsweise, dass der Rhythmus zwischen Anfang und Ende einesSinnabschnitts keineswegs aussetzt; ihm ist unverständlich, „wie man die Theo-rie eines reinen ‚Klausel‘-Rhythmus angesichts dieser Worte aufrecht erhaltenkonnte“.4 Hierbei macht er sich allerdings einer groben Unsachlichkeit schuldig:Zielinski etwa – gegen den sich Schmids Invektive in erster Linie richtet – leug-net die Existenz des „ ‚durchgehenden‘ Rhythmus“5 in keiner Weise. Er will sichlediglich fürs erste auf die Schlüsse beschränken, weil dort der Rhythmus „amgreifbarsten“6 sei. Es ist anzunehmen, dass Zielinskis Nachfolger ähnliche Ge-danken hegten: Solange nicht einmal in den vergleichsweise leicht zugänglichenKlauseln alles geklärt war, mochte man sich nicht recht in das unsichere Felddes Binnenrhythmus hinauswagen.

5.2. Anlauf, Grundstrecke und Auslauf

Die Basis von Schmids Argumentation ist eine wörtliche Interpretation vonAristoteles’ περίοδος als „Umlauf“ analog zu einer Rennbahn.7 Entsprechend sei

1 Primmer, Cicero numerosus, S. 228.2 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 2 f.3Vgl. Abschnitt 2.1 dieser Arbeit.4 Schmid, Theorie und Praxis, S. 95.5 Zielinski, Clauselgesetz , S. 5.6 Zielinski, Clauselgesetz , S. 7.7 Schmid, Theorie und Praxis, S. 117. Er bezieht sich darin auf Aristoteles, rhet. III 9.

35

eine einzelne Laufstrecke (hin bzw. zurück) ein κῶλον oder „Schenkel“.8 DiesesBild überträgt er „bis in die Einzelheiten der Vorstellung auf den sprachlichenAusdruck“9 und gewinnt daraus das Bildungsgesetz der sprachlichen περίοδος :Es handle sich um das „Prinzip der spiegelbildlichen Umkehrung“10, wie in derfolgenden Abbildung dargestellt:11

Das Ideal der Spiegelbildlichkeit sei, so Schmid, auch innerhalb der κῶλαeingehalten. Deshalb bestehe jedes κῶλον aus einem Anlauf, einer Grundstre-cke und einem Auslauf. Die Grundstrecke setze sich aus paeanisch-kretischenEinheiten mit dem Grundschema – ` – zusammen, wobei alle aus der Dichtungbekannten Auflösungen zulässig seien (vollständiges Schema ´ `

``´ ).12

Sodann stellt er fest, dass in den Periodenschlüssen auch Trochäen, Spondeenund Daktylen vorkämen; sie alle fasst er als Variationen des Schemas ´ `

``auf, das somit das konstituierende Element der Ausläufe sei.13

Aus der Spiegelbildlichkeit folge, dass die Anläufe dem jambischen Schema```

´ gehorchen müssten.14

Zusätzlich postuliert er noch je eine „Zwischensenkung“ am Übergang vomAnlauf zur Grundstrecke, zwischen zwei Grundelementen und zwischen Grund-strecke und Auslauf; diese Senkung könne von einer Kürze, zwei Kürzen, einerLänge oder auch von einer Leerstelle bzw. Pause („inane tempus“ nach Quinti-lian 9, 4, 98) eingenommen werden.15

Insgesamt erhält man folgende Gliederung des Kolons (Z: Zwischensenkung;G1, . . . , Gn: Grundstrecken-Elemente):

Anlauf Z G1 Z G2 Z . . . Z Gn Z Auslauf```

´(

```

)´ `

``´

(```

)´ `

``´

(```

). . .

(```

)´ `

``´

(```

)´ `

``

Die Anzahl der Grundelemente wird von Schmid nicht begrenzt; in seinenBeispielen ist es oft nur eines, meist zwei oder drei, selten mehr.16 Koster,der sich auf Schmid beruft, nennt drei als Obergrenze für die Anzahl derGrundstrecken-Elemente.17

8 Schmid, Theorie und Praxis, S. 118.9 Schmid, Theorie und Praxis, S. 117 f.

10 Schmid, Theorie und Praxis, S. 139.11Abbildung aus Schmid, Theorie und Praxis, S. 137; wie er zur zweisilbigen Messung ` –

für λέξεως gelangt, erklärt Schmid hierbei leider nicht.12 Schmid, Theorie und Praxis, S. 139.13 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 139 f.14 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 139 f.15 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 140 f.16 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 165 ff.17 Vgl. Koster, Rosciana Amerina, S. 10.

36

Alle Elemente sind fakultativ. Das kürzestmögliche Kolon besteht aus einemAnlauf, der sogleich in den Auslauf übergeht (Schema `

``´ `

`` ). Fast die Hälf-te der Kola in Schmids Beispieltext hat keinen Anlauf, sondern setzt gleich mitder Grundstrecke ein; in vielen Fällen fehlt auch der Auslauf. Anlauf bzw. Aus-lauf können aber auch verdoppelt sein.18

5.3. Paarigkeit

Dem περίοδος -Gedanken entsprechend treten Kola innerhalb einer Periode stetspaarweise auf. Zusammengehörige Kola haben immer dieselbe Anzahl an Grund-strecken-Elementen. Die Anzahl von Anlauf- und Auslauf-Elementen zwischenden beiden kann entweder übereinstimmen („Parallelität“), oder das eine Ko-lon lässt sich als rhythmisches Spiegelbild des anderen auffassen („Gegenläufig-keit“).19

5.4. Willkür in der Kolon-Abgrenzung

Angesichts der Komplexität von Schmids Modell verwundert es nicht, wennWilkinson dazu anmerkt:

„The application of this theory is extremely complicated, and I can-not claim that I follow it clearly. [. . . ] A priori one would not expectany prose writer to conform to such elaborate schemes.“20

Es lässt sich aber ganz im Gegenteil zeigen, dass jeder Prosatext in das Modellgepresst werden kann:Zur Kolometrie gibt Schmid keine verbindlichen Kriterien an. Er notiert

lediglich, dass „beim Verbum“ im Allgemeinen ein Sinneinschnitt vorliege, legtaber nicht einmal fest, ob der Sinneinschnitt „vor oder hinter dem Verbum“anzusetzen sei.21 Noch deutlicher ist Koster: „Der Prosarhythmus jedoch fußtausschließlich auf einem System rhythmischer Einheiten, die nicht in jedem Fallmit den syntaktischen identisch sein müssen.“22

Bei der Kolometrie habe man sich also zwar grundsätzlich an der Syntax zuorientieren, im Einzelfall sei aber so umzugruppieren, dass sich der ‚bessere‘Rhythmus ergibt. Mit anderen Worten: Die Einschnitte werden bereits mit demBlick auf das gewünschte Ergebnis festgelegt. Wer so vorgeht und nachher dasVorhandensein der vom Modell geforderten περίοδος -Symmetrien als Beweis fürdie Richtigkeit des Modells reklamiert, macht sich eines logischen Zirkelschlussesschuldig.Man könnte an dieser Stelle einwenden, die Kolometrie sei dadurch abgesi-

chert, dass die entstehenden Kola sich in das festgelegte Schema aus Anlauf,

18Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 165 ff; Koster, Rosciana Amerina, S. 10.19 Vgl. Koster, Rosciana Amerina, S. 8 und 11.20 Wilkinson, Golden Latin Artistry , S. 241 f.21 Schmid, Theorie und Praxis, S. 142 und 144.22 Koster, Rosciana Amerina, S. 7.

37

Grundstrecke und Auslauf fügen. Dem ist aber nicht so, denn nahezu jede be-liebige Silbenfolge lässt sich nach Schmids Schema interpretieren:Die letzte Silbe eines jeden Kolons wird von Schmid als anceps gewertet.23

Die vorletzte Silbe kann lang oder kurz sein. Ist sie lang, so interpretiert mandie letzten beiden Silben als Auslauf – ` .24 Ist die vorletzte Silbe kurz, die

drittletzte aber lang, so hat man ein Grundstrecken-Element – ` ´` vor sich(der Auslauf darf ja entfallen).25 Falls die drittletzte Silbe ebenfalls kurz ist,kann sie gemeinsam mit der vorletzten als Auflösung einer Länge interpretiertwerden; so lässt sich wieder ein Auslauf ´` ` konstruieren.26

Damit sind alle Fälle abgedeckt: Jede mögliche Silbenkombination ist inSchmids System als Kolonende zulässig. Analog kann gezeigt werden, dass auchjede Silbenkombination ein gültiger Kolonanfang ist. Eine Interpretierbarkeitnach dem Kolon-Modell kann nicht mehr als Argument für die Richtigkeit derKolometrie herangezogen werden.Es folgt sogar noch mehr: Sofern die Periode lang genug ist, können die Ko-

longrenzen nach Belieben so lange verschoben werden, bis sich die gewünschtenSymmetrien ergeben. Das wird noch dadurch erleichtert, dass viele Silbenfol-gen auf mehr als eine Art nach dem Kolon-Modell interpretiert werden können,je nachdem, an welchen Positionen man Zwischensenkungen annimmt und anwelchen nicht.Mit Schmids Methode lässt sich jeder Prosatext, der aus hinreichend langen

Sätzen besteht, als ‚rhythmisch‘ nachweisen!

5.5. Fehlende Vergleichbarkeit

Selbst wenn es gelänge, die Regeln für die Bilung von Kola ausreichend restriktivzu formulieren, sodass es nicht zu der im vorigen Abschnitt erläuterten Belie-bigkeit käme, hätte Schmids Ansatz für die vorliegende Arbeit keinen Wert:Es wird keine Möglichkeit geboten, zwischen ‚stärker‘ und ‚weniger stark‘

durchrhythmisierten Sätzen und Abschnitten zu unterscheiden. Ein Vergleichzwischen verschiedenen Textpassagen könnte auf diese Weise nicht über dasFeststellen von Einzelerscheinungen hinausgehen: Hier findet sich ein Satz mitbesonders ausgeprägter Spiegelsymmetrie, dort einer mit eher linearem Rhyth-musverlauf.Fragen wie die nach der Bevorzugung gewisser Rhythmen in bestimmten Ab-

schnitten können auf dieser Ebene nicht beantwortet werden, weil sie sich nichtin Einzelerscheinungen, sondern in einer Gesamttendenz äußern, für deren Erfor-schung die statistische Herangehensweise unerlässlich ist. Die Statistik und alles,was mit ihr zusammenhängt, wird aber von Schmid mit äußerster Heftigkeit

23Vgl. z. B. Kolonende „ordines“ als Grundstrecken-Element – ` – ( Schmid, Theorie undPraxis, S. 201) versus Kolonende „feren-dus fuit“ als Grundstrecken-Element . . . – ` ´ (S. 202).

24Vgl. z. B. „sen-atu“ als Auslauf . . . – – ( Schmid, Theorie und Praxis, S. 165).25Vgl. z. B. „offici-is mihi“ als Grundelement . . . – ` – ( Schmid, Theorie und Praxis, S. 166).26Vgl. z. B. „con-sulibus“ als Auslauf . . . ´` ` ( Schmid, Theorie und Praxis, S. 166). Ein

Beispiel für die Anhäufung von noch mehr Kürzen bietet „homin(e) aliquo“ mit der Interpre-tation als Grundstrecken-Element ´` `` – ( Schmid, Theorie und Praxis, S. 178).

38

abgelehnt.27

27 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 2 f.

39

6. Versuch einer Synthese

6.1. Vor- und Nachteile der bestehenden Theorien

Zielinski hat von allen bisherigen Forschern auf dem Gebiet des Prosarhythmusden größten Fleiß in der Datensammlung bewiesen. Leider müssen seine Schluss-folgerungen aus mehreren Gründen als wissenschaftlich nicht haltbar bezeichnetwerden.Die Existenz einer abstrakten Grundform ‚Integrationsclausel‘, von der alle

Schlussformen abgeleitet sind, ist weder per se einleuchtend, noch kann sie sichauf antike theoretische Zeugnisse berufen, noch gibt es überzeugende empirischeHinweise für sie. Weil Zielinski sein ganzes System auf diesem hypothetischenKonstrukt aufbaut, es in der Folge nicht mehr in Frage stellt und alle weiterenSchlüsse unter Voraussetzung des Systems zieht, kann von wissenschaftlicher Di-stanz oder gar von Objektivität keine Rede sein. Dazu kommen schwere Mängelin der mathematischen Umsetzung seiner Datenanalyse: Formen unterschiedli-cher Länge werden unreflektiert miteinander verglichen, auf die der lateinischenSprache inhärente unterschiedliche Häufigkeit von kurzen und langen Silbenwird keine Rücksicht genommen.

Primmer hat Zielinskis System adaptiert und es von methodischen Feh-lern befreit. Seine wichtigste Leistung ist die Einführung einer Klassifikationder Pausenstufen, die es erlaubt, vom Satzende aus tiefer ins Innere der Peri-ode einzudringen. Damit leistet er einen wichtigen Beitrag zur Erforschung derrhythmischen Binnenstruktur, die er auch an zahlreichen Beispielen aus Cice-ros Reden stilistisch interpretiert. Primmers Klassifikationskriterien werden –anders als diejenigen Zielinskis – offengelegt, er bemüht sich stets um größt-mögliche Objektivität.Weder beschränkt er sich auf bloße Beschreibung wie de Groot und Aili,

noch entwickelt er eine komplizierte und unplausible Theorie wie Zielinski.Primmer reduziert vielmehr die Fülle der Klauselformen auf möglichst wenigePrinzipien, die darüber hinaus so einfach und naheliegend wie möglich sind.

Primmers Kriterium für den Grad der Bevorzugung einer Klausel – derSchlusswertindex – ist ungünstig gewählt. Zum einen haben damit, wie Ailirichtig anmerkt, sehr seltene Klauselformen von vornherein größere Chancen,als besonders ‚schlussstark‘ gewertet zu werden. Zum anderen verwendet Prim-mer den Index wie eine intervallskalierte numerische Größe, was unsinnig ist.

De Groots Ansatz löst sich radikaler als der Primmers von dem vorgegebe-nen Interpretationsraster eines Klauselsystems. Indem er eine feste Anzahl vonSilben untersucht und die wahre Länge der ‚Klauseln‘ erst hinterher mit sta-tistischen Methoden bestimmt, reduziert er den Einfluss, den eine vorgefassteMeinung auf die Ergebnisse haben könnte.

40

Seine Arbeit leidet vor allem unter der mangelnden Qualität des ‚nicht-metri-schen‘ Vergleichsmaterials: Weder die willkürliche Teilung des Textes in Acht-Silben-Stücke noch die Festlegung irgendeines neuzeitlichen Textes als ‚nicht-metrisch‘ vermag zu überzeugen.In seiner Begründung für die Eignung des Thukydides-Werks als Vergleichs-

basis für das Griechische weist de Groot selbst den Weg, den ein halbes Jahr-hundert später Aili konsequent beschritten hat: Mit Methoden der Wahrschein-lichkeitstheorie werden zwei Vergleichsbasen geschaffen, eine, in der die Silben-quantitäten rein zufällig verteilt sind, und eine, in der die Quantitäten zwar vonder absoluten Position im Satz, nicht aber von der relativen Position zueinan-der abhängen. Statistische Hypothesentests werden verwendet, um im Vergleichzwischen den verschiedenen Texttypen Signifikantes von Zufälligem zu trennen.Von allen Ansätzen, die im Rahmen der vorliegenden Arbeit unter die Lupegenommen worden sind, ist derjenige Ailis in methodisch-statistischer Hinsichtder brillianteste.

Aili konnte an Primmers Material zeigen, dass die nach seinem eigenenKriterium bevorzugten Klauseln im Allgemeinen von Pausenstufe zu Pausen-stufe stärker bevorzugt werden und deshalb auch im Sinne Primmers schluss-stark sind. Deshalb verlieren Primmers Resultate und die darauf aufbauendenSchlussfolgerungen ihren Wert auch dann nicht, wenn man seine Methode zu-gunsten von Ailis internem Vergleich ablehnt.Sowohl de Groot als auch Aili beschränken ihre Untersuchungen auf die

höchste Pausenstufe, die Periodenschlüsse. Man erfährt nichts über das Verhal-ten der Schlussformen in den schwächeren Pausen, abgesehen von Ailis kurzemExkurs über Primmers Methode. Außerdem werden stilistische Aspekte völligaußer Acht gelassen: Die Vertreter der Satzenden-Statistik begnügen sich mitder Feststellung, dass die eine oder andere Form am Periodenschluss gegenüberanderen bevorzugt wird. Die Frage nach dem Warum wird nicht gestellt. BeideAutoren behandeln den gesamten untersuchten Text wie eine einzige repräsen-tative Zufallsstichprobe, in der die Reihenfolge der Elemente belanglos ist. Obeinzelne Formen in gewissen Passagen gehäuft auftreten und – wenn ja – wasder antike Redner damit bezweckt haben könnte, ist nicht Gegenstand ihrerForschung.Die rhythmische Gliederung nach Schmid hat sich als völlig ungeeignet erwie-

sen. Trotz seines Bezugs auf antike Zeugnisse muss Schmid wesentliche Teileseiner Theorie a priori postulieren. Das hochkomplexe System, das er damiterhält, gleitet aufgrund seiner großen Freiheiten in die Beliebigkeit ab. Je nach-dem, wie man die Kolon-Einteilung vornimmt, lässt sich so gut wie jeder Textals ‚rhythmisch‘ oder – ganz nach Wunsch – als ‚unrhythmisch‘ erweisen.Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass Primmer den besten Beitrag

zur Theorie des Prosarhythmus geliefert hat, wohingegen Ailis Methode fürden praktischen Umgang mit statistischem Material unübertroffen ist. Für dievorliegende Arbeit sollte also eine Synthese dieser beiden Ansätze angestrebtwerden.

41

6.2. Praktische Erwägungen

6.2.1. Existenz des Klauselsystems

Oben ist bereits betont worden, dass Primmers Resultate mit Ailis Methodekompatibel sind: Aili erweist mit seinem internen Vergleich im Großen undGanzen dieselben metrischen Formen als bevorzugt bzw. gemieden, die Prim-mer als schlussstark bzw. schlussschwach bezeichnet hat. Insbesondere behaltenPrimmers Prinzipien imWesentlichen ihre Gültigkeit, wenn man seine Untersu-chungsmethode durch diejenige Ailis ersetzt. Will man beide Theorien vereinen,stößt man auf ein anderes Problem:

Primmer setzt für seine Arbeit zwar in schwächerem Maß als Zielinski, aberdoch merklich ein Klauselsystem voraus, d. h. eine Hierarchie von Formen, diein irgendeiner Weise aufeinander bezogen und zum Teil voneinander abgeleitetsind. Ein beträchtlicher Teil seiner Arbeit widmet sich dem Versuch, die Exis-tenz dieses Systems nachzuweisen. Aili arbeitet ohne ein solches System: Fürihn haben die Formen 18 ( – ` ` ` – ` ) und 27–28 ( – ` – – ` ) nichts miteinanderzu tun, während für Primmer erstere durch Auflösung der zweiten Länge ausletzterer entstanden ist. Die Frage, ob diese und andere Formen zusammenge-hören, harrt noch einer Klärung.Für die vorliegende Arbeit ist sie von untergeordneter Relevanz. Schließlich

geht es hier in erster Linie um einen Vergleich zwischen verschiedenen Textpas-sagen. Dabei ist weniger wichtig, wo genau die ‚Klausel‘ beginnt, ob sie sichüberhaupt in allen Fällen als rhythmisch zusammengehöriges Gebilde fassenlässt und wie gegebenenfalls die einzelnen Klauselformen miteinander zusam-menhängen.Ich kann daher die Frage nach der Existenz eines Klauselsystems guten Gewis-

sens ruhen lassen. Wenn im Folgenden nicht mehr von einem System die Redeist, dann nicht deswegen, weil einwandfrei geklärt wäre, dass es das System nichtgibt, sondern deswegen, weil die Resultate meiner Untersuchung nicht von derExistenz oder Nichtexistenz des Systems abhängig sind.

6.2.2. Kolometrie und Interpunktion

Wer Primmers Theorie übernehmen will, muss sich insbesondere mit seiner Ko-lometrie und Pausenklassifikation befassen. Dabei handelt es sich um aufwändigeMethoden, die prinzipiell nicht automatisierbar sind. Zwar kann die zu dieserArbeit gehörige Software Numerator Pausenstufen verwalten und statistischeZusammenfassungen nach Pausenstufe gegliedert ausgeben, die Klassifikationselbst muss aber manuell erfolgen.Die Frage liegt nahe, ob nicht die den modernen Editionen inhärenten Gliede-

rungshilfen – die Interpunktionszeichen – wenigstens zum Teil für die Kolometrieherangezogen werden können. Für ein Computerprogramm ist es ein Leichtes,etwa bei jedem Fragezeichen vollautomatisch eine Pause bestimmter Stärke ein-zufügen.

Primmer selbst warnt vor diesem Vorgehen:

„Es müßte aber auch klar sein, daß die Objektivität der Rhythmus-

42

forscher, welche sich irgendeiner Ausgabe anschließen und festsetzen,sie würden z. B. Punkt, Frage- und Rufzeichen als starke Interpunk-tion anerkennen, alles andere als Objektivität garantiert (sic).“1

Aili hingegen verwendet in seiner Definition des Periodenschlusses genau diesenAnsatz:

„For the purpose of sampling, an ‘end of period’ has been defined asthe eight, in certain samples the six, last syllables before a full stop(. ! ?): I have accepted the interpunction of the editions used.“2

Da Ailis Untersuchung sinnvolle Resultate liefert, die zu großen Teilen sogar mitdenen Primmers übereinstimmen, muss man fragen, was an seinem Vorgehenschlecht ist.

Primmer gibt zu, dass bei Anwendung seiner eigenen Methode, der ma-nuellen Pausenklassifikation, „objektiv Richtiges mit Subjektivem vereint“3 ist.Er glaubt aber, dass sich der unvermeidliche Fehler in Grenzen hält, weil we-gen der feststehenden Kriterien zur Pausenklassifikation zwischen verschiedenenBeurteilern im Allgemeinen höchstens Abweichungen um eine einzige Stufe vor-kommen dürften. Als Überprüfung dient ihm auch die Konstanzprobe: Wenn dieFrequenzen der häufigsten Klauseln von Stufe zu Stufe gleichmäßig zu- oder ab-nehmen, dann deute das darauf hin, dass die Pausenklassifikation sinnvoll undgroßteils richtig durchgeführt worden sei.4

Er übersieht dabei, dass die Konstanzprobe nur beweist, dass beispielsweisein Stufe IIb im Mittel die stärkeren Pausen versammelt sind als in Stufe IIc.Darüber, wie breit die Überschneidungsbereiche zwischen aufeinanderfolgendenStufen sind, sagt die Konstanzprobe nichts aus. Da Primmer keine rein me-chanische Kolometrisierung als Gegenprobe durchführt, kann er darüber hinausnicht sicher sein, ob dann die Konstanzprobe nicht ebenso positiv ausfallen wür-de wie bei seiner eigenen Methode.An den von Primmer gegebenen Beispielsätzen habe ich eine Korrelationsta-

belle zwischen den Interpunktionszeichen und Primmers Pausenklassifikationerstellt.5 Ihre wichtigsten Resultate sind:

• Nach Punkten «.» und Fragezeichen «?» setzt Primmer in rund 90% derFälle (39 von 43) eine Pause der Stufe I an, in den übrigen Fällen eine derStufe IIa.

• Nach Doppelpunkten «:» und Strichpunkten «;» setzt Primmer in rund90% der Fälle (21 von 23) eine Pause der Stufe IIa, in den restlichen 10%eine der Stufe IIb.

1 Primmer, Cicero numerosus, S. 136.2 Aili, Prose Rhythm, S. 45.3 Primmer, Cicero numerosus, S. 136.4 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 161 ff.5Die Stichprobe besteht aus den Beispielperioden in den Erläuterungen zur Kolometrie (

Primmer, Cicero numerosus, S. 125–139) und denen im Kapitel „Eumorphie“ (S. 239–248).

43

• Die Pausenstufen nach Beistrichen6 «,» sind weniger eindeutig: Rund dieHälfte der Beistriche in der Stichprobe leiten eine Pause der Stufe IIIa ein,je ein Fünftel bis ein Viertel eine der Stufen IIc bzw. IIb. In ganz wenigenFällen (insgesamt 10%) vergibt Primmer nach Beistrichen Stufe IIa odergar keine Pause.

• Pausen der Stufe IIIb sind im Allgemeinen nicht durch Interpunktionszei-chen abgesetzt. Immerhin die Hälfte der IIIa-Schlüsse ist nicht interpun-giert, während interpunktionslose Schlüsse in den höheren Stufen nur zusehr geringen Anteilen beitragen.

Unzweifelhaft ist auch eine mechanische Kolometrie und Pausenklassifizierungmit subjektiven Fehlern behaftet, nämlich mit den Fehlern des Herausgebers.Wie die obige Zusammenstellung zeigt, lassen sich aber enge Korrelationen zwi-schen bestimmten Interpunktionszeichen und Pausenstufen herstellen:Wer Punkte und Fragezeichen mechanisch der Stufe I sowie Doppelpunkte

und Strichpunkte mechanisch der Stufe IIa zuteilt, würde in nur 10% der Fällemit Primmer in Konflikt geraten. Für die Beistriche lässt sich keine derartigeRegel angeben.Es scheint damit gerechtfertigt, die Kolometrie der stärksten Pausen in enger

Anlehnung an die Interpunktionszeichen einer gängigen Edition durchzuführen.Konkret habe ich mich auf die Teubner-Edition von Otto Plasberg aus demJahr 1917 gestützt, die in digitalisierter Form verfügbar ist.Die Interpunktionen Punkt, Fragezeichen und Rufzeichen sind per Vorein-

stellung des Programms Numerator der Pausenstufe I zugeordnet worden. InEinzelfällen wurde stattdessen manuell Stufe IIa vergeben.Eine noch stärkere Abweichung von der Voreinstellung muss in gewissen Fäl-

len in Betracht gezogen werden, etwa in Reihen kurzer Fragen oder Ausrufe, diein manchen Editionen mit starken Interpunktionszeichen, in anderen aber nurmit Beistrichen abgetrennt sind. Jedenfalls erfüllen die Binnenschlüsse innerhalbsolcher Reihen nicht die Kriterien für Primmers Stufe I.Analog sind die Interpunktionen Strichpunkt und Doppelpunkt generell der

Pausenstufe IIa zugeschlagen worden. Eine Abweichung nach oben (Stufe I) oderunten (Stufe IIb) ist nur in Einzelfällen erfolgt.Die schwächeren Pausen – insbesondere jene, die in der Edition mit Beistri-

chen abgesetzt sind, aber auch die gar nicht interpungierten – wurden vollständigmanuell klassifiziert.

6.2.3. Verfügbarkeit statistischer Methoden

Welche Analysen durchgeführt werden können, hängt auch von der Verfügbar-keit der zugehörigen Werkzeuge aus der Statistik ab.Bei den Klauseln – sowohl in Ailis als auch in Primmers System – handelt

es sich um nominale Kategorien. Dies bedeutet, dass zwar jeder konkrete Satz-schluss im Idealfall eindeutig einer Schlussform zugeordnet werden kann, dass

6In dieser Arbeit wird die in Österreich übliche Bezeichnung ‚Beistrich‘ für das Interpunk-tionszeichen «,» verwendet, um Verwechslungen mit dem Begriff ‚Komma‘ zu vermeiden, derin der Kolometrie für eine kleinste syntaktische und rhythmische Einheit steht.

44

aber weder eine natürliche Reihenfolge noch ein definierter Abstandsbegriff zwi-schen verschiedenen Schlussformen vorhanden ist. Zwar werden die Schlussfor-men per Konvention mit Zahlen bezeichnet, die Reihenfolge dieser Zahlen hataber nichts mit einer Rangfolge der Klauseln zu tun.Anders ist die Situation bei den Pausenstufen: Hierbei handelt es sich um

ordinale Kategorien. Zwar kann der ‚Abstand‘ zweier Pausenstufen zueinandernicht quantifiziert werden, aber immerhin können die Stufen in eine eindeutige,natürliche Reihenfolge gebracht werden.Auch die Klauseln bzw. Schlussformen können mit geeigneten Zusatzannah-

men auf eine ordinale Skala transformiert werden: Betrachtet man nicht jedeKlausel für sich, sondern nur drei Klauselklassen ‚bevorzugt‘, ‚neutral‘ und ‚ge-mieden‘, so hat man eine dreistufige Ordinalskala implementiert – um den Preisdes partiellen Informationsverlustes, weil man nun nicht mehr zwischen verschie-denen Formen innerhalb einer Klasse unterscheiden kann.Die meisten statistischen Verfahren, die in angewandten Wissenschaften zum

Einsatz kommen, sind auf metrische Daten ausgerichtet, bei denen auch nu-merische Abstände zwischen den verschiedenen Ausprägungen definiert sind.Geläufige Begriffe wie ‚Mittelwert‘, ‚Varianz‘ oder ‚Standardabweichung‘ sindnur für metrische Daten überhaupt definierbar.Klassische Methoden, die in den Grenzbereichen zwischen Natur-, Sozial- und

Kulturwissenschaften häufig zum Einsatz kommen,7 verlangen fast immer, dasszumindest einige der beteiligten Variablen metrisch skaliert sind.Praxistaugliche Methoden für den Umgang mit ordinalen und nominalen Da-

ten stehen erst seit relativ kurzer Zeit zur Verfügung. Viele von ihnen habennoch nicht Einzug in die Lehrbuchliteratur für Anwender gehalten, sodass sienur aus mathematischen Fachpublikationen zugänglich sind.Zwei dieser Methoden sollen in der vorliegenden Arbeit zur Anwendung kom-

men: Das Fehlerreduktionsmaß τ nach Goodman und Kruskal für nominaleDaten8 sowie der mehrfaktorielle Ansatz von Akritas und Arnold für ordinaleDaten9.

6.3. Die Methode des multiplen Passagenvergleichs

Das primäre Ziel dieser Arbeit ist der Vergleich verschiedener Textpassagen inHinblick auf ihre rhythmische Gestaltung. Eine Synthese der Ansätze von Prim-mer und Aili wird insofern versucht, als im Wesentlichen Primmers Modellzur Untergliederung der Sätze in Kola mit verschiedenen Pausenstufen verwen-det wird, wohingegen sich die metrische Klassifikation der Satzschlüsse enger anAili anlehnt.Die Datensammlung wird digital und partiell automatisiert erfolgen. Enge

Grenzen sind der Automatisierbarkeit insbesondere im Bereich der Kolometrieund Pausenklassifikation gesetzt. Für die Auswertung wird auf fortgeschrittene

7Hier seien etwa der t-Test, lineare und logistische Regression sowie ANOVA-Verfahrengenannt, die in Medizin, Psychologie und Soziologie allgegenwärtig sind.

8 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I .9 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse.

45

statistische Verfahren zurückgegriffen. Da mehrere grundverschiedene Verfahrenfür die Beantwortung unterschiedlicher Fragen verwendet werden, bezeichne ichmeine Vorgehensweise als multiplen Passagenvergleich.

6.3.1. Notation der Klauselformen

In der vorliegenden Arbeit soll kein ‚Klauselsystem‘ in dem Sinne vorausgesetztwerden, dass einige Klauseln durch Ableitung oder Entfaltung aus anderen ent-stehen. Daher ist das Notationssystem von de Groot und Aili angemessenerals jenes von Primmer. Gelegentlich ist aber doch ein Verweis auf das jeweilsandere Notationssystem angebracht. Zum Zweck der Eindeutigkeit werden imweiteren Verlauf der Arbeit Schlussformen in der bevorzugt verwendeten Nota-tion von Aili mit dem Präfix ‚Ai‘ bezeichnet, solche nach de Groot mit ‚Gr‘und solche nach Primmer mit ‚Pr‘. Die folgende Tabelle gibt einige Beispiele:

Ai 27–28 – ` – – ` Pr 1Ai 23–24 – – ` – ` Pr – 3

Ai 18 – ` ` ` – ` Pr 12

Eine vollständige Konkordanz der Notationssysteme wird in Anhang B dieserArbeit gegeben.

6.3.2. Kolometrie

Der digitalisierte Text wird nach Primmers kolometrischen Kriterien10 in kur-ze Abschnitte (Kola) zerlegt. Jedem Kolon wird eine der sechs Pausenstufennach Primmer zugeordnet; dabei wird in den stärksten Stufen nur in Aus-nahmefällen von der Klassifizierung abgewichen, die durch die Interpunktionin der Edition gegeben ist.11 Wo keine der Pausenstufen angemessen ist (weiles sich beispielsweise um ein Zitat aus einem poetischen Text handelt, der inVerse gegliedert ist), wird dies in Form einer zusätzlichen Pausenstufe ‚außerKonkurrenz‘ vermerkt.Anschließend werden die sechs Pausenstufen zum Zweck der statistischen Aus-

wertung – wie von Primmer vorgeschlagen – zu drei zusammengefasst.In den Ausschnitten aus dem Originaltext, die in dieser Arbeit abgedruckt

sind, wird das folgende von Primmer übernommene System zur eindeutigenKennzeichnung von Klauselformen und Pausenstufen verwendet:

1. Jede kolometrische Einheit steht in einer eigenen Zeile.

2. Die Einrückungen der Zeilen symbolisieren die innere Zusammengehörig-keit der einzelnen Kola, ohne dass dies durch ein festes System formalisiertwäre.

3. Am rechten Blattrand steht eine Zahl zwischen 1 und 32, die die zurjeweiligen Zeile gehörige Klauselform nach Aili codiert.

10Vgl. Abschnitt 3.2.2.1 auf Seite 12.11Vgl. Abschnitt 6.2.2 auf Seite 42.

46

4. Die Formatierung der Zahl gibt die Pausenstufe an, und zwar nach demSchema 1 – 1 – 1 – 1 – 1 – [1] für die Pausenstufen I – IIa – IIb –IIc – IIIa – IIIb.

6.3.3. Zuordnung der Schlussformen

Jedes Kolon wird einer der 32 sechssilbigen Schlussformen nach Aili zugeschla-gen. Falls ein Kolon weniger als sechs Silben umfasst oder eine der Silben in ihrerQuantität nicht eindeutig festlegbar ist, wird formal die Schlussform ‚sonstige‘vergeben.In der Bestimmung der Silbenquantitäten kommen folgende Regeln zum Ein-

satz:

1. Im Fall vokalischer Endungen vor es und est wird immer Aphärese ange-setzt.12

2. Bei sonstigen Vokalkollisionen wird ausnahmslos – auch im Fall von Mo-nosyllaba – Elision bzw. Synaloephe angenommen. Dies entspricht Prim-mers Vorgehen,13 wohingegen Aili die betreffenden Satzschlüsse aus sei-ner Stichprobe ausschließt.14

3. Muta cum liquida ruft keine Längung der vorangehenden Silbe hervor.15

4. Die Formen des Konjunktiv Perfekt und des Futur Exakt in der 2. PersonSingular (-erıs/-erıs), 1. Person Plural (-erımus/-erımus) und 2. PersonPlural (-erıtis/-erıtis) werden als ‚unsicher‘ eingestuft.16

5. Pronominale Genitiv-Formen auf -ıus/-ıus werden ebenfalls als ‚unsicher‘klassifiziert.17

6.3.4. Statistische Auswertung

Der Prozess der Datenerfassung nach den obigen Prinzipien liefert eine digitaleTabelle, in der für jedes einzelne Kolon drei Variable erfasst sind: (1) die Pau-senstufe auf der dreistufigen ordinalen Skala von I bis III, (2) die Schlussform(‚Klausel‘) in der nominalen Notation nach Aili als eine von 32 Kategorien,(3) die Bezeichnung der Textpassage, zu der das Kolon gehört.Die Zuordnung zu einer Textpassage entspricht der jeweiligen Forschungsfra-

ge: Bei einem Autorenvergleich wird es der Name des mutmaßlichen Autors sein,bei einem Vergleich verschiedener Redner in einem Dialog der Name des jeweili-gen Redners, bei einem internen Vergleich des Stils innerhalb einer Passage dieEinordnung vor oder nach der vermuteten stilistischen Bruchstelle.

12 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 48, mit derselben Vorgangsweise.13 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 157.14 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 48.15 Vgl. Crusius, Römische Metrik , S. 6 f.16 Vgl. Crusius, Römische Metrik , S. 9, und Aili, Prose Rhythm, S. 49, wohingegen Prim-

mer stets Länge annimmt ( Primmer, Cicero numerosus, S. 157).17 Vgl. Crusius, Römische Metrik , S. 8; Aili, Prose Rhythm, S. 49.

47

Von Interesse ist im Rahmen der vorliegenden Arbeit der Zusammenhang zwi-schen den Variablen Textpassage und Schlussform. Insbesondere ist die Fragenach einem gerichteten Zusammenhang zu stellen, also ob hinsichtlich der Be-vorzugung bestimmter Schlussformen Unterschiede zwischen den Textpassagenbestehen. In diesem Fall bezeichnet man die Variable ‚Textpassage‘ als Einfluss-größe oder Faktor, die Variable ‚Schlussform‘ als Zielgröße.18

Der Zusammenhang zwischen Textpassage und Schlussform wird mit Sicher-heit von Pausenstufe zu Pausenstufe etwas anders aussehen; deshalb muss diePausenstufe mitberücksichtigt werden, sofern man zu relevanten Ergebnissenkommen will. In der Statistik spricht man von einem Störfaktor.19

In Kapitel 11 der vorliegenden Arbeit werden an einem konkreten Beispielgraphische und numerische Methoden entwickelt, mit denen der Einfluss derTextpassage auf die Wahl der Schlussformen unter Mitberücksichtigung der Pau-senstufe veranschaulicht werden kann. Die Resultate sollen anschließend durcheinen statistischen Hypothesentest untermauert werden.Die Variable ‚Schlussform‘ ist – wie oben erläutert – nominal skaliert. Für

die Beschreibung nominaler Zielgrößen stehen nur beschränkte statistische Mit-tel zur Verfügung. Außerdem wirkt sich die Tatsache negativ aus, dass es nichtweniger als 32 verschiedene Schlussformen gibt; es gibt daher sehr viele Möglich-keiten, wie sich die einzelnen Kola auf die Kategorien der Zielvariablen verteilenkönnen. Man spricht davon, dass das zugrunde liegende stochastische Modell zuviele Freiheitsgrade hat.Um den Preis eines partiellen Informationsverlusts lassen sich beide Schwie-

rigkeiten beheben: Man fasst die 32 Schlussformen in drei Klauselklassen zusam-men, die bevorzugten, die neutralen und die gemiedenen. Welche Klauseln beiCicero im Einzelnen als bevorzugt oder gemieden gelten, kann aus den Ergeb-nissen früherer Untersuchungen abgeleitet werden, etwa Primmer oder Aili.Die neue Zielvariable ‚Klauselklasse‘ ist ordinal skaliert und hat nur mehr drei

Stufen. Kapitel 12 dieser Arbeit widmet sich der Zuweisung der 32 Schlussfor-men zu den drei Klassen sowie der Entwicklung eines graphischen und nume-rischen Instrumentariums für die Untersuchung des Zusammenhangs zwischenTextpassage und Klauselklasse.Für spezifische Klauseln, etwa den Hexameterschluss – ` ` – ` (Ai 19–20 bzw.

Pr 3tr) oder die Form esse videatur (Ai 18 bzw. Pr 12), kann darüber hinaus derwechselseitige Einfluss zwischen den drei Variablen ‚Textpassage‘, ‚Pausenstufe‘und ‚Vorkommen der jeweiligen Klausel‘ von Interesse sein. Ein speziell aufdiese Situation zugeschnittenes statistisches Verfahren wird in Kapitel 13 dervorliegenden Arbeit vorgestellt.

6.4. Stärken und Schwächen des multiplenPassagenvergleichs

Der multiple Passagenvergleich erhebt den Anspruch, mit seiner mathematisch-statistischen Vorgehensweise echte Effekte von zufälligen Abweichungen unter-

18 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 4 ff.19 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 5.

48

scheiden zu können. Besonderer Wert wird darauf gelegt, nur solche Verfahrenanzuwenden, die der internen Struktur der Daten angemessen sind. Es soll damitauch möglich sein, Unterschiede zwischen den Pausenstufen von Unterschiedenzwischen den untersuchten Textpassagen abzugrenzen.Mit der Konzentration auf die Statistik sind zugleich einige Schwächen dieser

Methode festgelegt. Numerische Ergebnisse bedürfen immer der Interpretation.Sie sind im Übrigen nur dann sinnvoll, wenn das zugrundeliegende Modell denSachverhalt korrekt beschreibt. Wo mathematische Gedankengänge in andereGebiete der Wissenschaft exportiert werden, wird dies gerne vergessen. Manneigt dazu, Resultate für ‚absolut gesichert‘ zu halten, nur weil sie in irgendei-ner Weise aus mathematischen Formulierungen abgeleitet sind. Der berühmteMathematiker Henri Poincaré hat zu einer bestimmten Annahme über diestochastische Verteilung von Fehlertermen geäußert:

„Tout le monde y croit . . . , car les expérimentateurs s’imaginent quec’est un théorème de mathématiques, et les mathématiciens que c’estun fait expérimental.“20

Die Methode des multiplen Passagenvergleichs darf daher trotz ihrer Statistik-Lastigkeit nicht als rein mathematischer Ansatz aufgefasst werden. Es handeltsich vielmehr um eine enge Verzahnung der Gebiete Mathematik und Philologie.Sinnvolle und interpretierbare Ergebnisse sind nur dann zu erwarten, wenn beideBereiche ihren spezifischen Beitrag leisten.Mit philologischen Argumenten ist zu spezifizieren, welche Art von Daten

gesammelt werden soll, wie die Klassifizierung in Pausenstufen und Klauselfor-men zu erfolgen hat und welche Voraussetzungen der mathematischen Analysezugrunde gelegt werden dürfen. Aufgabe der Mathematik ist es, aus den Vor-aussetzungen und den Daten gewisse Kennzahlen und Wahrscheinlichkeiten zudeduzieren. Die Interpretation dieser Resultate muss wiederum die Philologieübernehmen, und sie allein entscheidet über weiterführende Anwendungen wieetwa Überlegungen über die stilistische Absicht hinter der Bevorzugung dereinen oder anderen Klauselform.Nur wenn die Anwendung der Methoden einer jeden Disziplin auf diejenigen

Situationen beschränkt bleibt, für die sie geeignet sind, können Missverständ-nisse vermieden werden; klassische Beispiele für eine fehlgeleitete Sicht auf dieMathematik sind Walter Schmids Enttäuschung darüber, dass die statistischeAnalyse der Klauseln keine Ergebnisse zur Ästhetik der rhythmischen Formengeliefert habe,21 sowie Thadeusz Zielinskis Überzeugung, seine Theorie derIntegrationsklausel sei „mit all der Sicherheit festgelegt, wie sie nur die Mathe-matik zu bieten imstande ist.“22

20 Poincaré, Calcul des probabilités, S. 171.21 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis, S. 3, sowie Abschnitt 5.1 auf Seite 35 dieser Arbeit.22 Zielinski, Constructiver Rhythmus, S. 284.

49

Teil II.

ComputergestützteDatenerfassung und

-auswertung

50

7. Wozu eine Software?

7.1. Prosarhythmus und Computer

Die großen Wegbereiter der modernen Theorie des ciceronianischen Prosarhyth-mus haben zur Untermauerung ihrer Ergebnisse in fleißiger Arbeit riesige Men-gen an statistischem Material zusammengetragen: Broadhead und Bornec-que je zwischen 5000 und 8000 Klauseln, Primmer ebenfalls gut 6000 (davonüber 1000 Periodenschlüsse), Zielinski gar fast 125 000.1 Für die Datensamm-lung wie auch für die Auswertung waren sie alle im Wesentlichen auf manuelleMethoden angewiesen. Zielinski gibt sogar eine ‚Anleitung‘, wie dabei am ef-fizientesten vorzugehen sei:

„Dazu muß man große Papierbogen nehmen; dort sind für jede rhyth-mische Form besondere Rubriken zu eröffnen. [. . . ] Zu dem Zweckeschaffe man sich farbige Stifte an. [. . . ] Man nimmt karrierte [sic]Bogen [. . . ]. Dort trage man für jede rhythmische Form (horizon-tale Reihe) und für jeden Abschnitt (vertikale Reihe) die aus derSortierung resultierenden Zahlen ein . . . “2

Der enorme Aufwand mag ein Grund sein, weshalb die Beschäftiung mit demProsarhythmus stets eher ein Randthema der Philologie gewesen ist. Primmernotiert Ende der 60er-Jahre des 20. Jahrhunderts, dass die Arbeit an größerenDatenbeständen „bis zum Erscheinen eines neuen Zielinski oder doch bis zumEinsatz eines Computers“ nicht realistisch sei.3

In der Tat scheint es kaum ein naheliegenderes Einsatzgebiet für einen Com-puter in seiner ursprünglichen Bedeutung als ‚schnelle Rechenmaschine‘ zu ge-ben als das Auszählen und Zusammenfassen endlos langer Datenkolonnen. ZuPrimmers Zeit waren Computer den bedeutendsten naturwissenschaftlichenForschungseinrichtungen vorbehalten; niemand konnte ernsthaft erwägen, wert-volle Rechenzeit mit einem so fernliegenden Thema wie dem lateinischen Prosa-rhythmus zu vergeuden. Dies gilt auch noch für die Zeit von Ailis Publikation.Mit dem Aufkommen der Heimcomputer in den Achtziger- und Neunziger-

jahren änderte sich die Situation grundlegend. Heutige Standardgeräte verfügenüber ein Vielfaches der Rechenleistung von Supercomputern der Sechzigerjahre,und das bei einem um Größenordnungen niedrigeren Preis. Vor diesem Hinter-grund scheint es unverständlich, dass die rasante Entwicklung von Hard- undSoftware der Prosarhythmusforschung nicht einen neuen Aufschwung verliehenhat.

1 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 150.2 Zielinski, Constructiver Rhythmus, S. 287.3 Primmer, Cicero numerosus, S. 151.

51

Barbara Sträterhoff bleibt in ihrer Mitte der Neunzigerjahre erschienenenDissertation der manuellen Zählmethode treu (wenigstens erwähnt sie nichtsGegenteiliges). Severin Kosters Versuch einer rhythmischen Rekonstruktionder Rosciana Amerina (2011) bleibt notwendigerweise ohne Computerunter-stützung, weil dieser Autor in der Nachfolge Walter Schmids jegliches Zählenund Messen im Prosarhythmus für unangebracht hält.Eine mögliche Erklärung für das bisherige Ausbleiben einer computerunter-

stützten Datenerfassung in der Prosarhythmusforschung ist, dass es keine hierfürvorgefertigte Standardsoftware gibt und dass die Welt der Programmierung undder Algorithmen den meisten Philologen fremd ist. Dank intuitiver Menüführungfindet man sich etwa in einem modernen Textverarbeitungsprogramm auch oh-ne Kenntnisse der zugrunde liegenden Datenstrukturen gut zurecht, wohingegendie ‚Übersetzung‘ eines lateinischen Textes in eine Abfolge von Klauselformenmit solchen Standardwerkzeugen nicht zu bewerkstelligen ist.Hierzu sind erhebliche Kenntnisse aus dem Gebiet der Programmierung erfor-

derlich. Ich habe diesen Ansatz verfolgt und ein Computerprogramm geschaffen,das auf genau diese Aufgabe zugeschnitten ist.Die im Rahmen dieser Arbeit entstandene Software Numerator ist nicht auf

die konkrete Fragestellung der Arbeit beschränkt, und die Beschäftigung mitihr erfordert nicht notwendigerweise einen vollen Überblick über die algorithmi-schen Grundlagen. In gewissem Sinne ist meine Software ein Pendant zu einemTextverarbeitungsprogramm: Sie kann auch von Personen bedient werden, dienur über Grundkenntnisse im Umgang mit Computern verfügen, nicht aber überspezifisches Wissen aus der Informatik.In modifizierter Form könnte das Programm auch auf metrische Texte ange-

wendet werden und in dieser Funktion Schülern und Studierenden des FachesLatein wertvolle Hilfe bei der Dichterlektüre leisten.

7.2. Der Computer als Werkzeug in derDatenerfassung

Der lateinische Prosarhythmus basiert auf der Abfolge langer und kurzer Silben.Ziel einer Datenerfassung zur Erforschung des Rhythmus muss es daher sein,aus einem gegebenen Text die Abfolge der Silbenquantitäten zu extrahieren(Skandierung). Dazu kommt die Unterteilung des Textes in kurze Abschnitteunterschiedlicher Wertigkeit, die durch Primmers Pausenstufen definiert sind(Kolometrie).Die Idealvorstellung eines Computerprogramms, das beide Aufgaben vollau-

tomatisch übernimmt, ist aus mehreren Gründen nicht verwirklichbar: Die Skan-dierung scheitert zunächst daran, dass allein aus der Form eines Wortes im lau-fenden Text nicht eindeutig auf seine Quantitätenstruktur geschlossen werdenkann. Als Beispiel diene der erste Halbsatz aus dem zweiten Buch von CicerosDe natura deorum:

„Quae cum Cotta dixisset, . . . “

52

Während die Quantitäten von quae und cum eindeutig bestimmt werden kön-nen,4 ist dies beim dritten Wort Cotta nicht mehr der Fall: Das schließende «a»kann formal betrachtet kurz (Nominativ) oder lang (Ablativ) sein. SyntaktischeRegeln könnten unter Umständen Abhilfe schaffen. Man könnte etwa festlegen,dass ein Subjekt immer im Nominativ steht. Doch wie soll das Computerpro-gramm erkennen, welches Wort oder welche Wortgruppe Subjekt ist bzw. ob esüberhaupt ein explizites Subjekt gibt? Übereinstimmung mit dem Prädikat imNumerus ist kein ausreichendes Kriterium, wie schon wenige Zeilen später dasBeispiel „qua eloquentia falsos deos sustulit“5 lehrt.Noch größere Probleme bereitet die Kolometrie, die nicht auf formalen, son-

dern in erster Linie auf inhaltlichen Kriterien beruht. Allenfalls könnte dieSatzzeichen-Gliederung einer Edition übernommen werden. In Kapitel 6.2.2 aufSeite 42 der vorliegenden Arbeit ist untersucht worden, inwieweit dieser Ansatzmit Primmers kolometrischen Kriterien kompatibel ist. Es hat sich gezeigt, dasszwar bei den stärksten Pausen ein hoher Grad an Übereinstimmung besteht, dieMethode aber bei den schwächeren Pausen versagt.Aus diesen Überlegungen folgt, dass sowohl die Skandierung als auch die Kolo-

metrie nur in beschränktemMaß automatisierbar sind. Ein Computerprogramm,das den Anspruch auf Anwendbarkeit erhebt, muss einen Kompromiss eingehen:Der Benutzer soll von Routineaufgaben entlastet werden, schwierigere Entschei-dungen muss das Programm aber wieder an den Benutzer delegieren. Beispiels-weise kann in dem oben zitierten Satz die Skandierung „Quae cum Cotta dıxısset“vollautomatisch vorgenommen werden, und nur die letzte Silbe von Cotta mussder Benutzer selbst einordnen. In der Kolometrie kann das Programm dem Be-nutzer eine Pausenklassifikation anhand der Satzzeichen anbieten, die aber vomBenutzer jederzeit manipuliert werden kann.Es ist also ein hohes Maß an Interaktion zwischen Programm und Benut-

zer einzuplanen. Die Software kann dann als gut geeignet bezeichnet werden,wenn sie nach Eingabe des Textes zunächst alle automatisierbaren Analysen er-ledigt, anschließend den Benutzer darüber informiert, an welchen Stellen Nach-besserungen erforderlich sind, und ihm ermöglicht, diese Nachbesserungen gleichdurchzuführen.Für die Interaktionen muss eine möglichst intuitive Ansicht der Daten gebo-

ten werden. In der Software Numerator dient zu diesem Zweck ein dreigeteilterBildschirm, der gleichzeitig den ursprünglichen Text, morphologische Informa-tionen und die metrische Analyse anzeigt; Elemente, die die Aufmerksamkeitdes Benutzers erfordern, sind farblich hervorgehoben.Für die weitere Verarbeitung der Daten ist die interaktive Ansicht weniger

geeignet. Hierfür bietet sich eine tabellarische Darstellung an, in der zu jedemKolon die wichtigsten Informationen gespeichert sind (Länge, Quantitätenfolge,Klauselform, Pausenstufe etc.). Numerator kann zu diesem Zweck die Ergebnisseder Analyse in das portable CSV-Dateiformat exportieren.

4«quae» ist wegen des Diphthongs naturlang, «cum» ist wegen des folgenden Konsonantenpositionslang.

5Cic. nat. deor. 2, 2.

53

7.3. Der Computer als Werkzeug in derDatenauswertung

Mit der halbautomatischen Erfassung der Rohdaten in einer großen digitalenTabelle ist erst die halbe Arbeit getan. Bis zu diesem Zeitpunkt hat auch derComputer nur einen kleinen Teil seiner Ressourcen preisgegeben, nämlich sei-ne Fähigkeit, Routineaufgaben effizient zu erledigen und große Datenmengenzu speichern. Die Geschwindigkeit der Verarbeitung hingegen hängt nach wievor vom Benutzer ab, denn dieser musste Skandierungen kontrollieren und dieKlassifikation der Pausenstufen vornehmen.Erst jetzt kommt die zweite zentrale Fähigkeit des Computers zum Einsatz:

Er kann fehlerfrei und außerordentlich schnell rechnen. Darüberhinaus gibt esfür die Zusammenfassung und statistische Auswertung großer Datenbeständevorgefertigte und optimierte Softwareprodukte – im Gegensatz zur Erfassung desProsarhythmus, für die erst mühsam ein Programm geschaffen werden musste.Im Rahmen dieser Arbeit greife ich auf das frei verfügbare Statistikprogramm

R zurück,6 das Daten auf drei Ebenen auswerten kann: (1) in numerischenZusammenfassungen (Kennzahlen), (2) in graphischen Darstellungen und (3) inSchlussfolgerungen über die Signifikanz, die aufgrund mathematischer Modellegetroffen werden können.Die meisten Auswertungen in älteren Publikationen zum Prosarhythmus, für

die noch kein Computer zur Verfügung stand, bleiben auf der ersten Ebene ste-hen. Typischerweise geben sie ihre Resultate in Form von Tabellen an, in denenKennzahlen aufgelistet sind: relative Häufigkeiten bei Zielinski, Häufigkeits-quotienten bei de Groot, Schlusswertindizes bei Primmer.

De Groot verfolgt einen interessanten Ansatz einer graphischen Umsetzung,wobei er die Graphen in einer heute anachronistisch anmutenden Weise mitHand zeichnet und beschriftet.7 Im Text nimmt er leider kaum darauf Bezug,und spätere Autoren scheinen von dieser Idee wieder ganz abgekommen zu sein.Schlussfolgerungen über die Signifikanz sind von de Groot und in stärke-

rem Maße von Aili angestrebt worden, wobei beide in der Wahl ihrer Me-thoden eingeschränkt waren: Ohne Computer mussten sie zur Berechnung derWahrscheinlichkeiten auf einschlägige Tabellenwerke zurückgreifen, und dieseTabellen pflegen nur einige wenige ‚prototypische‘ Wahrscheinlichkeitsverteilun-gen aufzulisten. Die beiden Autoren konnten deshalb die Entscheidung für odergegen ein bestimmtes mathematisches Modell nicht allein aufgrund sachlicherKriterien treffen, sondern sie mussten gewissermaßen das Modell an die geradeverfügbare Tabelle anpassen.8

Seit immer schnellere Computer das Zählen und Rechnen übernehmen, kann

6 Vgl. R Development Core Team, R: A Language and Environment for StatisticalComputing .

7 Vgl. de Groot, De numero, S. 47 ff.8Bei de Groot finden sich ausschließlich Rechnungen, die mittels einer Tabelle der Stan-

dardnormalverteilung und den vier Grundrechenarten gelöst werden konnten; eine Verbesse-rung der Genauigkeit wäre möglich gewesen, hätte aber das Lösen quadratischer Gleichungenerfordert. Ähnlich Aili, der mit den Grundrechnungsarten, der Quadrierungsoperation undeiner (umfangreichen) Tabelle der χ2-Verteilung sein Auslangen findet.

54

sich der Anwender stärker auf die Darstellung und Interpretation konzentrieren.Außerdem ist es in den letzten Jahrzehnten zu einer sprunghaften Entwicklungin der Theorie der Statistik gekommen, sodass für immer komplexere Situationenflexible mathematische Modelle zur Verfügung stehen. Der Umgang mit diesenModellen erfordert häufig langwierige Detailrechnungen, weswegen sie in frühe-ren Zeiten nicht praktikabel waren. Heutige Computer können diese Aufgabeaber in relativ kurzer Zeit bewältigen.In der vorliegenden Arbeit sollen einige Methoden der Darstellung und des

Signifikanztests, die in der Mathematik und in anderen Wissenschaften üblichsind, speziell für den Prosarhythmus adaptiert und in R umgesetzt werden.

7.4. Idee und Entwicklung der Software Numerator

Die Idee zu dieser Software geht auf ein Projekt des Verfassers aus dem Jahr2011 zurück, in dem versucht wurde, die Skandierung lateinischer Verse durchein Computerprogramm zu automatisieren. Dank des starren Schemas, dem derklassische Hexameter gehorcht, konnten damals ausschließlich aufgrund der Ab-folge der Buchstaben immerhin rund zwei Drittel der Verse in einer Stichprobeaus Ovid und Vergil korrekt skandiert werden.Das Prinzip dieses Programms lässt sich aber nicht auf den Prosarhythmus

umlegen, weil dieser keinem festen, vorhersagbaren Schema unterworfen ist. DasSkandieren von Prosa ist ohne Kenntnisse der Morphologie, der Lexik und derSyntax des Lateinischen nicht möglich: UmWortstämme und Endungen zu iden-tifizieren, benötigt man zuallererst eine morphologische Analyse. Die Quantitä-ten der Wortstämme müssen, soweit sie nicht wegen der Längung durch Positionfeststehen, aus einem digitalen Lexikon erschlossen werden. Dasselbe gilt für dieQuantitäten der Endungen. Die syntaktische Struktur dient schließlich dazu, imFalle konkurrierender morphologischer Interpretationen einer Form eine Ent-scheidung herbeizuführen.Im Internet steht eine Reihe von Programmen zur morphologischen Analyse

lateinischer Wortformen zur Verfügung, denen jeweils ein digitales Lexikon zu-grunde liegt. Ich habe mich für die Adaptierung des frei verfügbaren WORDSvon William Whitaker entschieden, weil zur Struktur dieses Lexikons eine aus-führliche Dokumentation existiert und außerdem alle Quellcodes des Programmsunbeschränkt zugänglich sind.9 Zunächst war geplant, Whitakers Analyseal-gorithmus zu übernehmen und lediglich eine metrische Analyse nachzuschal-ten. Das hat sich jedoch als undurchführbar erwiesen, weil in Whitakers Pro-grammcode Datenmanipulationen und Analysefunktionen so eng miteinanderverzahnt sind, dass eine Trennung mit übermäßigem Aufwand verbunden gewe-sen wäre. Deshalb ist Numerator von Grund auf neu programmiert worden.Der Quellcode ist vollständig in Java geschrieben. Die Entscheidung für die-

se Sprache gründet auf ihrer Mächtigkeit, ihrer weiten Verbreitung und ihrerPlattformunabhängigkeit.10

9 Vgl. Whitaker, Words.10 Vgl. Louis/Müller, Java 7 , S. 33.

55

Die erste Phase der Entwicklung bestand in der Verknüpfung von Whitakersdigitalem Lexikon mit Quantitätsinformationen aus anderen Quellen –Whitaker hatte in seinem Programm keinerlei Daten zu Längen und Kürzenbenötigt, deshalb waren sie auch nicht in seinem Lexikon enthalten. Teilweisewaren auch Änderungen an der Organisationsstruktur der Morphologie erfor-derlich.In einem zweiten Schritt wurde ein Algorithmus zur morphologischen Analyse

implementiert, der sich zwar funktional, aber nicht in den Details der Umset-zung an Whitaker orientiert. Ein Algorithmus zur metrischen Analyse wurdeangeschlossen und mit dem morphologischen Algorithmus zu einer sinnvollenEinheit verbunden.Als Nächstes musste eine grafische Benutzeroberfläche geschaffen werden, die

als Schnittstelle zwischen Anwender und Programm dient.Die weitere Verbesserung der Software erfolgte im laufenden Betrieb: Beim

Durchskandieren des zweiten Buchs von Ciceros De natura deorum wurden zahl-reiche kleinere Fehler und Mängel im Programmablauf und in der Bedienungentdeckt, die dann jeweils anlassbezogen behoben wurden.

56

8. Programmlogik und Algorithmus

Dieses Kapitel erläutert die grundlegende Programmlogik der Software Numera-tor . Es behandelt die sachlichen Anforderungen, die sich aus der philologischenAufgabenstellung ergeben, und deren Umsetzung in die logische Struktur einesComputerprogramms. Auf die konkrete Implementierung in der Programmier-sprache Java wird hier nicht eingegangen; dieser rein technische Teil der Arbeitist in die Anhänge D und F ausgelagert.

8.1. Morphologie und Lexikon

Wie oben in Kapitel 7.4 dargelegt, ist eine morphologische und lexikalische Ana-lyse unabdingbare Voraussetzung für die automatische Erfassung des Rhythmusin der lateinischen Prosa.

8.1.1. Grundlagen der Sprachanalyse

Für die Analyse menschlicher Sprache – gleich, ob in gesprochener oder ge-schriebener Form – hat die Informatik zwei grundverschiedene Ansätze entwi-ckelt: Auf der einen Seite steht die strukturelle Analyse, die im Wesentlichender Herangehensweise eines menschlichen Analysten entspricht. Die Grammatikder untersuchten Sprache wird dem Programm in Form expliziter Regeln ein-gespeichert, anhand derer später die Zerlegung der Formen in ihre Bestandteilestattfindet. Dieser Ansatz erfordert erheblichen Aufwand in der Planungsphase,weil der morphologische und syntaktische Reichtum der Sprache in eindeutigenRegeln erfasst werden muss. Sinnvollerweise orientiert man sich dabei an klas-sischen Lehrwerken der lateinischen Grammatik, etwa Leumann/Hofmann/Szantyr, Laut- und Formenlehre, oder Rubenbauer/Hofmann, LateinischeGrammatik , aus denen Strukturen wie die Aufteilung der Verba in Flexionsklas-sen übernommen werden können. Nach diesem Prinzip geht beispielsweise dasOnline-Werkzeug WORDS von William Whitaker vor.Ein völlig anderer Ansatz wird von vielen automatischen Übersetzungsdiens-

ten verfolgt: Ausgehend von möglichst großen zweisprachigen Textcorpora wer-den mit statistischen Methoden Zuordnungen zwischen der Quell- und der Ziel-sprache konstruiert. Es werden keine expliziten Grammatikregeln benötigt, da-für aber große Mengen vorübersetzter Texte. Auf einem ähnlichen Prinzip be-ruht die lateinische und altgriechische Formenanalyse des Perseus Hopper1: Ineiner Datenbank enormen Umfangs sind vollständige Wortformen mitsamt ihrenmorphologischen und lexikalischen Eigenschaften gespeichert.Das folgende fiktive Beispiel möge die unterschiedliche Vorgehensweise nach

den beiden Methoden verdeutlichen: Gesucht sei eine morphologische Analyse1 Crane, Perseus Digital Library .

57

der lateinischen Wortform dixisset (Cic. nat. deor. 2, 1). Ein strukturell ar-beitender Algorithmus wie der von Whitaker findet dıx- in der Datenbankder Wortstämme, wo diese Form als Perfektstamm des Verbs dicere eingetra-gen ist, sowie -ısset als Endung für den aktiven Konjunktiv Plusquamperfektin der dritten Person Singular. Eine explizit einprogrammierte Grammatikregelbesagt, dass diese Endung an den Perfektstamm eines Verbs treten darf unddie Analyse ‚Konj. Plqpf. Akt. 3. Pers. Sg. des Verbs dicere‘ mit der Quanti-tätsverteilung dıxısset somit eine zulässige Interpretation der Wortform dixissetdarstellt.Ein rein datenbasierter Algorithmus wie der Perseus Hopper würde dagegen

seine Datenbank nach der vollständigen Form dixisset durchsuchen und dieseals Ganze mitsamt der vollständigen Interpretation ‚Konj. Plqpf. Akt. 3. Pers.Sg. des Verbs dicere‘ und der zugehörigen Quantitätsverteilung dıxısset finden.Für die vorliegende Arbeit ist der erstere Zugang gewählt worden, weil er nach

Ansicht des Verfassers für eine Sprache mit stark ausgeprägter Morphologie wiedas Lateinische ökonomischer ist. So muss jede Endung und jeder Wortstammnur einmal in der Datenbank angelegt werden – andernfalls wären für jedes VerbDutzende Einträge erforderlich, um alle möglichen Formen abzudecken.

8.1.2. Stamm, Endung, Enklitikon – die morphologische Strukturder lateinischen Wortformen

Unter einer Wortform wird im Folgenden jede in einem gedruckten oder digita-len Text auftretende Abfolge von Buchstaben verstanden, die nach vorne undhinten durch Leerzeichen und/oder Satzzeichen abgesetzt ist. Der erste Schritteines jeden Algorithmus zur Textanalyse besteht darin, den Text in seine Wort-formen zu zerlegen. Diese Definition lässt sich in der Programmiersprache Javaunmittelbar in einen Programmcode-Abschnitt übersetzen.Oberflächlich betrachtet scheint jede lateinische Wortform dem Aufbausche-

ma ‚Stamm + Endung‘ zu gehorchen, wobei der Stamm die semantische unddie Endung die grammatische Information trägt. Dass dies nicht immer zutrifft,zeigen elementare Beispiele wie idem oder dixitque.William Whitaker hat für sein Analyseprogramm ein Modell geschaffen, mit

dem sich (fast) jede lateinische Wortform beschreiben lässt. Nach Whitakerbesteht eine Wortform aus folgenden vier Komponenten:2

1. einem Stamm (stem), der semantische Information trägt,

2. einer Endung (ending), die grammatische Information trägt,

3. einer Stammerweiterung (packon), die zum Stamm gehört, aber der En-dung nachgestellt ist, und

4. einem Enklitikon (tackon), das eine unabhängige bedeutungstragende Ein-heit ist und nur per Konvention nicht durch Leerzeichen abgegrenzt ist.

2 Vgl. Whitaker, Words, passim.

58

Die Bezeichnungen ‚Stamm‘ und ‚Endung‘ dürfen nicht in sprachwissenschaft-lichem Sinn verstanden werden. Nach der von Rubenbauer/Hofmann einge-führten Terminologie sollte eher von Wortstock und Wortausgang gesprochenwerden,3 obgleich auch das nicht in allen Einzelfällen korrekt ist. Bindevoka-le werden nämlich in Whitakers System pragmatisch zum Stamm oder zurEndung gezählt, je nachdem, was sich für die Struktur der Dateien als nütz-licher erwiesen hat. Der Einfachheit halber werden in der vorliegenden Arbeitzur Bezeichnung der programminternen Datenstrukturen die Begriffe ‚stem‘ und‚ending‘ (deutsch ‚Stamm‘ und ‚Endung‘) aus Whitaker übernommen.Einzelne Komponenten in Whitakers Modell können auch leer sein; die meis-

ten Wortformen bestehen aus nicht mehr als zwei Komponenten.Eine Wortform samt der zugehörigen Zerlegung nach dem vierteiligen Mo-

dell bezeichne ich im Folgenden als eine (morphologische) Interpretation. EinigeBeispiele aus Cic. nat. deor. 2, 1–2 sollen die Untergliederung verdeutlichen:

• quae: Stamm qu-, Endung -ae, keine Stammerweiterung, kein Enklitikon.

• cum: Stamm cum, alle weiteren Komponenten leer.

• incautus: Stamm incaut-, Endung -us, die weiteren Komponenten leer.

• eodem: Stamm e-, Endung -o-, Stammerweiterung -dem, kein Enklitikon.

• certamque: Stamm cert-, Endung -am-, keine Stammerweiterung, Enkliti-kon -que.

Eine Form, die alle vier Komponenten aufweist, wäre etwa e-o-dem-que. DieAufteilung in Stamm und Endung orientiert sich nicht an der Sprachgeschichteund auch nicht an der traditionellen Darstellung in Lehrwerken zur Grammatik,sondern primär an der Ökonomie für die Programmierung. Nach Whitaker istsie „the result of trying to minimize the number of individual endings records,while yet keeping the structure of the inflections data file fairly readable“4.Einige wenige Wortformen lassen sich gar nicht oder nur mit unverhältnismä-

ßig hohem Aufwand in Whitakers Modell einbetten. Beispiele sind quisquis,cedo!, dı, dıs. Sie werden als Einzelformen (uniques) in einem eigenen Datenmo-dell verwaltet: Eine Einzelform besteht aus einem unique-Element und einemoptionalen Enklitikon.

8.1.3. Digitale Wörterbücher

Nach dem im vorherigen Abschnitt Gesagten muss die Software Numerator –ebenso wie ihr Vorbild, Whitakers Words, – vier verschiedene digitale Wör-terbücher führen: eines für die Stämme und Stammerweiterungen, eines für dieEndungen, eines für die Enklitika und eines für die Einzelformen.Die Wörterbücher, bei Whitaker noch in einfachen Textdateien gespeichert,

wurden in ein zeitgemäßeres XML-Format übertragen. Im Programm selbst sind

3 Vgl. Rubenbauer/Hofmann, Lateinische Grammatik , § 24.4 Whitaker, Words, Kapitel Program Description.

59

sie, dem Prinzip der konsequenten Objektorientierung gehorchend, als Objekteeiner komplexen Klassenhierarchie repräsentiert.5

Die Basisklasse für alles, was in einem Wörterbuch eingetragen sein kann,bildet DictionaryEntry.6 Von ihr sind die vier Grundtypen Lemma, Ending,Encliticon und Unique abgeleitet, die ihrerseits wortartenspezifische Subtypenhaben.7

Das Lemma steht für einen klassischen Lexikoneintrag. Whitaker hat heraus-gefunden, dass zur Abbildung des gesamten Formenspektrums des Lateinischenmaximal vier verschiedene Stämme pro Lemma erforderlich sind.8 In Numeratorist jedem Stamm zudem eine codierte Sequenz von Vokalquantitäten zugeordnet.Darüberhinaus enthält ein Lemma-Objekt Informationen über die Wortart, ggf.

die Flexionsklasse und weitere wortartspezifische Angaben wie Genus oder Tem-pus, über die Häufigkeit, das Alter, die (wissenschaftliche) Quelle, eine englischeÜbersetzung und Ähnliches, die größtenteils unverändert aus Whitaker über-nommen worden sind.Symmetrisch dazu steht Ending für die grammatische Endung im oben defi-

nierten Sinn. Die Objekte dieser Klasse sind wortarten- und flexionsklassenspezi-fisch. Neben der eigentlichen Endung und der zugehörigen Vokalquantitätenfolgeenthalten sie Informationen über zulässige Kombinationen mit Stämmen (etwadie Information, dass die Endung -isset nur an den Perfektstamm eines Verbstreten darf).Der Typ Encliticon ist von einfacherer Struktur: Er enthält nur die Textdar-

stellung, die Codierung der Vokalquantitäten und eine englische Übersetzung.Unique stellt eine untrennbare Verknüpfung von Lemma und Ending dar und hatdemgemäß dieselben Attribute wie diese beiden Klassen.Die Wortstämme in Whitakers Datenbestand unterscheiden sowohl zwi-

schen «u» und «v» als auch zwischen «i» und «j». Dies wurde in Numeratorbeibehalten, weil es für die Identifikation der Vokale vorteilhaft ist.Für die Formenanalyse ist es hingegen von Nachteil, weil gedruckte Editionen

diese Unterscheidungen häufig nicht treffen. Außerdem sind dort Satzanfängehäufig, Eigennamen fast immer mit großem Anfangsbuchstaben gesetzt.Aus diesem Grund ist dem morphologischen Analysealgorithmus eine Kon-

vertierungsroutine vorangeschaltet, die derartige Unterschiede nivelliert. Es istdaher egal, ob im Ausgangstext klassisch coniectum, neulateinisch Conjectumoder inschriftlich CONIECTVM steht – gefunden wird in allen Fällen conjec-tum.

8.1.4. Der Algorithmus

Die Durchführung der morphologischen Analyse in Numerator gliedert sich inzwei Schritte: Zuerst wird die in Abschnitt 8.1.2 gegebene Definition einer Wort-

5 Zur Objektorientierung vgl. Louis/Müller, Java 7 , S. 291 ff.6Zu den Details der Implementierung vgl. Anhang F.2.1 auf Seite A-45.7Für die Vererbungshierarchie siehe Anhang D.2 auf Seite A-24. Für Details der Imple-

mentierung siehe die Anhänge F.5 bis F.7 ab Seite A-79.8Ein Beispiel für einen ‚maximalen‘ Eintrag ist das Verb facere mit den beiden Präsens-

stämmen fac- und faci-, dem Perfektstamm fec- und dem Supinstamm fact-.

60

form verwendet, um den fortlaufenden Text in einzelne Wortformen aufzuspal-ten.Danach wird für jede einzelne Wortform der Algorithmus durchlaufen, der in

Abbildung 1 dargestellt ist.Falls die Wortform exakt9 mit einem Eintrag im Wörterbuch der Einzelfor-

men übereinstimmt, wird diese Einzelform als wahrscheinlichste Interpretationübernommen. Andernfalls wird geprüft, ob die Wortform mit einer der vordefi-nierten Stammerweiterungen10 endet. Falls ja, erfolgt die Prüfung, ob der übrigeTeil eine gültige Stamm-Endungs-Kombination darstellt, die noch dazu mit deridentifizierten Stammerweiterung kompatibel ist. Ist das der Fall, liefert derAlgorithmus die gefundene Zusammensetzung aus Stamm, Endung und Stam-merweiterung zurück. Ansonsten folgt die nächste Prüfung: Es wird getestet,ob die gesamte Wortform eine gültige Kombination aus Stamm und Endung ist;eine der beiden Komponenten darf dabei auch leer sein. Schlägt auch dieser Testfehl, versucht das Programm, am Ende der Wortform ein Enklitikon11 zu iden-tifizieren. Falls das gelingt, wird das mutmaßliche Enklitikon von der Wortformabgetrennt und die übriggebliebene Rumpfform erneut in den Algorithmus ein-gespeist. Sollte keiner der Tests eine Übereinstimmung nachweisen können, mussdie Form als ‚unbekannt‘ klassifiziert werden. Zur besseren Veranschaulichungwird der Algorithmus im Folgenden an einigen Beispielen durchgespielt.

Beispiel 1 (dixisset). Diese Wortform ist nicht in der Liste der Einzelformenenthalten. Es gibt auch keine Stammerweiterung, die mit dem Ende der Wort-form übereinstimmt. In der nächsten Prüfung werden zunächst zahlreiche Über-einstimmungen mit der Endungs-Datenbank gefunden, etwa -et als Endung desIndikativ Präsens Aktiv der 3. Person der e-Konjugation, -et als Endung desIndikativ Futur Aktiv der 3. Person der konsonantischen Konjugation und wei-tere. Es gibt allerdings keinen passenden Präsensstamm eines Verbs dixiss- inder Datenbank der Stämme, weswegen diese Resultate verworfen werden. Dieeinzige gültige Übereinstimmung ergibt sich aus dem Perfektstamm dix- und derEndung -isset für den Konjunktiv Plusquamperfekt. Daher wird diese Interpre-tation zurückgeliefert und die weiteren Stufen des Algorithmus nicht durchlau-fen.12

Beispiel 2 (quisquis). Diese Form wird gleich in der Liste der Einzelformengefunden. Eine weitere Suche erübrigt sich daher.

Beispiel 3 (eundemque). Die Form ist nicht in der Liste der Einzelformen auf-geführt. Sie endet auch nicht mit einer Stammerweiterung. Ebensowenig lässt siesich in eine gültige Kombination aus Stamm und Endung zerlegen. -que gehört

9Bis auf orthographische Konventionen, siehe den vorhergehenden Abschnitt 8.1.3.10Typische Stammerweiterungen sind -dem (idem) und -cumque (quicumque).11Typische Enklitika sind -que ‚und‘ und die Fragepartikel -ne.12Dies stellt eine Vereinfachung der tatsächlichen Situation dar. In Wahrheit würde der

Algorithmus an dieser Stelle trotzdem weiterlaufen, damit nicht eine formal mögliche, aberim Kontext falsche Interpretation gleich zu Beginn das spätere Auffinden der richtigen In-terpretation blockieren kann. Die genauen Abbruchkriterien des Algorithmus stellen aber eintechnisches Detail dar, das für das grundlegende Verständnis unerhelblich ist.

61

Abbildung 1: Algorithmus zur morphologischen Analyse einer Wortform (schema-tische Darstellung).

62

aber zu den registrierten Enklitika. Es wird daher abgetrennt und der Algorith-mus wird mit der reduzierten Form eundem erneut durchlaufen. Diesmal kommtes zu einer Übereinstimmung mit der Datenbank der Stammerweiterungen: -demist eine Stammerweiterung, die mit dem Pronomen idem verknüpft ist. Der An-fang der Wortform, eun-, lässt sich als zulässige Kombination aus dem Stamme- des Pronomens idem und der dazu passenden Akkusativ-Endung -un- analy-sieren. Der Algorithmus liefert die richtige Interpretation ‚Akkusativ Singularvon idem mit angehängtem -que.‘

Beispiel 4 (et). Die Suche in der Liste der Einzelformen verläuft ergebnislos.In der Liste der Stämme wird die Form et- gefunden, in der Liste der Endun-gen gibt es einen dazu passenden formalen leeren Eintrag für die Endung einerKonjunktion.

Beispiel 5 (xyz ). In diesem Fall verlaufen alle Tests negativ: Weder ist die Formin der Liste der Einzelformen zu finden, noch endet sie mit einer Stammerwei-terung, noch gibt es eine gültige Analyse als Stamm und Endung, noch endetdie Form mit einem Enklitikon. Diese Buchstabenfolge wird daher zu Recht als‚unbekannt‘ klassifiziert.

Wie jeder Mustererkennungsalgorithmus kann auch der vorliegende grund-sätzlich zwei Typen von Fehlern begehen. Der Algorithmus kann dort eine gül-tige Interpretation zu finden glauben, wo in Wahrheit keine ist (Fehler ersterArt, false positive), und er kann eine in Wahrheit gültige Interpretation nichtfinden (Fehler zweiter Art, false negative). Die Planung solcher Algorithmenhat sich immer daran zu orientieren, welchen der beiden Fehlertypen man fürgravierender hält und welchen man eher in Kauf nimmt.Der morphologische Algorithmus in Numerator ist so gebaut, dass false nega-

tives nach Möglichkeit vermieden werden – um den Preis einer größeren Anzahlan false positives. Dahinter steht die Überlegung, dass in der Praxis stets sinn-volle lateinische Texte untersucht werden, bei denen davon auszugehen ist, dassihre Wortformen gültige Interpretationen haben. Der Algorithmus verfügt daherüber keine Schutzmaßnahmen gegen ungrammatische Analogiebildungen wie et-wa *facitur – diese Form wird ganz regelmäßig als Passiv von facere analysiert.13

8.1.5. Gewichtung der Interpretationen

In der vereinfachten Darstellung des vorhergehenden Abschnitts liefert der Ana-lysealgorithmus maximal eine Interpretation für jede Wortform. Da es vieleWortformen gibt, die auf mehr als eine Art sinnvoll interpretierbar sind (mandenke an die Form legi – passiver Infinitiv oder Indikativ Perfekt Aktiv von le-gere, oder Dativ von lex?), wird der Algorithmus in der Praxis mehrmals durch-laufen, um alle gültigen Interpretationen zu finden.

13Genau den umgekehrten Ansatz würde etwa ein Programm zur Rechtschreib- und Gram-matikprüfung für lateinische Texte verfolgen: Dort sollten möglichst alle ungrammatischenFormen als ungrammatisch erkannt werden – um den Preis, dass das Programm auch so man-che gültige Form als ‚falsch‘ markiert.

63

Häufig unterscheiden sich die verschiedenen Interpretationen hinsichtlich ihrerVokalquantitäten. Die einfachste Lösung wäre, in solchen Fällen dem Benutzerdie Entscheidung zu übertragen. Auf Dauer wäre es aber ermüdend, etwa beijedem Auftreten der Form minime manuell zwischen dem Adverb minime undder Vokativform minime zu wählen. Intuitiv ist klar, dass diese Wortform fastimmer ein Adverb ist und dass die Vokativ-Interpretation deshalb eine vielgeringere A-priori-Wahrscheinlichkeit hat.Dem Phänomen unterschiedlicher Plausibilitätsgrade wurde in Numerator

Rechnung getragen, indem jeder Interpretation ein (absolutes) Gewicht zuge-ordnet ist. Folgende Faktoren gehen in die Berechnung des Gewichts ein:

• Alter: Jedes Lemma und jede Endung in Whitakers Datenbank trägt einspezifisches Alters-Attribut, das angibt, in welcher Zeit die jeweilige Formverwendet wurde. Neben der Kategorie ‚zu allen Zeiten verwendet‘ gibt esSonderklassifizierungen von ‚vorliterarisch (3. Jh. v. Chr.)‘ bis hin zu ‚mo-dern (19. Jh.)‘. Vor der Verwendung des Programms wird der Benutzeraufgefordert, das mutmaßliche Alter des untersuchten Textes anzugeben.Anhand der Übereinstimmung zwischen Textalter und Alter der Kompo-nenten einer Interpretation wird eine spezifische Gewichtung berechnet.Beispielsweise erhalten in einem klassischen Text spätantik-christliche In-terpretationen geringeres Gewicht. Whitaker hat die Alters-Attributeaus der Zeitspanne der Textbelege abgeleitet, die er zu den jeweiligen For-men in den von ihm als Quellen verwendeten Lexika gefunden hat.14

• Häufigkeit: Neben dem Alter tragen die Einträge in Whitakers Da-tenbank auch noch eine Einschätzung der Häufigkeit, in Kategorien von‚Grundwortschatz‘ bis ‚Hapax legomenon‘. Whitaker hat sie aus der An-zahl der Belegstellen im Oxford Latin Dictionary geschätzt.15 Je häufigereine Form ist, desto höher ist das Gewicht, das ihr in Numerator zugespro-chen wird. In einigen Fällen enthielt das Häufigkeitsattribut Angaben, diefür mich intuitiv nicht plausibel wirkten oder die in Kombination mit demAlgorithmus zur Berechnung des Gewichts zu unerwünschten Resultatenführten. In derartigen Fällen habe ich die Häufigkeitsangabe nach subjek-tivem Ermessen so abgeändert, dass sich die gewünschten Gewichtungenergeben.

• Wechselwirkungen zwischen Lexik und Morphologie: Der Vokativ ist beiEigennamen relativ häufig, bei allgemeinen Personenbezeichnungen selte-ner und bei Gegenständen oder abstrakten Begriffen äußerst ungewöhn-lich. Da Whitakers Datenbestände wenigstens gelegentlich auch Anga-ben zur semantischen Kategorie von Substantiven enthalten,16 kann insolchen Fällen das Gewicht geeignet angepasst werden. Eine Handvoll der-artiger Regeln ist in Numerator explizit einprogrammiert.17

14 Vgl. Whitaker, Words, Kapitel Dictionary / Dictionary Codes / Age.15 Vgl. Whitaker, Words, Kapitel Dictionary / Dictionary Codes / Freq .16 Vgl. Whitaker, Words, Kapitel User Modifications / DICT.LOC .17Künstlich verringertes Gewicht haben: Vokativ, außer bei Personenbezeichnungen; Lo-

kativ, außer bei Ortsbezeichnungen; aktive Formen von Deponentien; 1. und 2. Person von

64

Die einzelnen Faktoren werden zur Ermittlung des Gesamtgewichts einer In-terpretation multiplikativ verknüpft. Zuletzt wird jeder Interpretation ein rela-tives Gewicht zugewiesen, das aus dem absoluten Gewicht nach Division durchdie Summe aller Gewichte entsteht. Die relativen Gewichte der Interpretationeneiner Wortform summieren sich daher zu 1 (bzw. 100%). In der Ergebnislistewerden die Interpretationen nach absteigendem relativen Gewicht angeordnet.Damit wird erreicht, dass in den meisten Fällen die korrekte Interpretation mög-lichst weit oben in der Liste möglicher Interpretationen steht.

8.2. Syntaktische Regeln

Mit den in Abschnitt 8.1.5 beschriebenen Gewichtungsregeln lassen sich nicht al-le Unsicherheiten in der Interpretation von Wortformen beheben. Beispielsweisegibt es nach wie vor keine Möglichkeit, auf Programmebene das -ă des Nomina-tiv Singular vom -a des Ablativ Singular bei den a-Stämmen zu unterscheiden.Die Unterscheidung kann nur aufgrund syntaktischer Kriterien, d. h. aus derZusammenwirkung mehrerer Wortformen im selben Satz getroffen werden.Die Verpackung syntaktischer Regeln in einen Computeralgorithmus erweist

sich als keineswegs triviale Aufgabe. Als Beispiel diene die Erwartungshaltung,die von einer Präposition geweckt wird: Nach ad erwartet man Akkusativ, undwenn das nächste Wort der Form nach Akkusativ sein kann, dann wird dieseInterpretation im Allgemeinen korrekt sein. Einer Stelle wie sine mundi conver-sione (Cic. nat. deor. 1, 21) mit eingeschobenem Genitivattribut ist aber aufdiese Weise nicht beizukommen. Offenbar hat die Erwartungshaltung einer Prä-position eine gewisse Fernwirkung. Es ist notwendig, für diese Art der Beziehungzwischen verschiedenen Wörtern ein eigenes Modell zu entwickeln.Im Folgenden bezeichnet der Ausdruck Subkategorisierung die (positive oder

negative) Erwartungshaltung, die eine bestimmte Wortform (Auslöser) in Be-zug auf das Vorhandensein einer anderen Wortform in der Nähe (Komplement)weckt.18 Im obigen Beispiel ist die Präposition der Auslöser und der nachfol-gende entsprechende Kasus (so er denn gefunden wird) das Komplement.Das Modell der Subkategorisierung in der vorliegenden Arbeit beruht auf vier

grundlegenden Annahmen:

1. Subkategorisierungen wirken nur innerhalb eines Kolons.19

2. Lässt sich zu einem Auslöser ein Komplement finden, so hat dies (positiveoder negative) Auswirkungen auf die Plausibilität der morphologischenInterpretation, die dem Auslöser zugrundeliegt.

3. Der Einfluss eines Komplements auf die Plausibilität des Auslösers nimmtnach einem vordefinierten mathematischen Gesetz mit dem Abstand (d. h.

unpersönlichen Verben; persönliches Passiv intransitiver Verben; plurale tantum im Singular,ebenso singulare tantum im Plural.

18Die Terminologie ist der Linguistik entlehnt. Dort bezeichnet Subkategorisierung denEffekt, dass bestimmteWörter bestimmte Typen vonKomplementen (Ergänzungen) verlangen(vgl. O’Grady, Syntax: the analysis of sentence structure, S. 196 f.).

19Zur Definition des Kolons siehe den nachfolgenden Abschnitt 8.4.

65

der Anzahl dazwischenstehender Wörter) ab.

4. Ist eine Interpretation Auslöser von mehreren verschiedenen Subkategori-sierungen, so multiplizieren sich deren Einflussfaktoren.

Obwohl es sich dabei um extreme Vereinfachungen handelt, die dem Vergleichmit der Realität keinen Augenblick lang standhalten können, liefert das Verfah-ren erstaunlich brauchbare Resultate.Jeder Subkategorisierung soll als Plausibilitätsfaktor ein absolutes Gewicht

P bzw. ein logarithmisches Gewicht p := logP zugeordnet werden.20 Für sehrgroße Abstände soll sich das absolute Gewicht dem neutralen Wert 1 annähern,das logarithmische Gewicht also dem Wert 0.Für jeden Subkategorisierungstyp wird zunächst eine reelle Konstante p0 fest-

gelegt, die das logarithmische Gewicht der Subkategorisierung für den Fall dar-stellt, dass Auslöser und Komplement unmittelbar aufeinander folgen. p(d) be-zeichne das logarithmische Gewicht der Subkategorisierung für den Fall, dassgenau d weitere Wörter zwischen Auslöser und Komplement eingeschoben sind.p(d) muss nach dem bisher Gesagten die Randbedingungen p(0) = p0 und

limd→∞ p(d) = 0 erfüllen. Außerdem soll p(d) sinnvollerweise monoton sein.Stetigkeit oder gar Glattheit auf R sind zwar keine notwendigen Voraussetzun-gen, aber der Intuition zuträglich. Die wohl einfachste Funktion mit all diesenEigenschaften ist

p(d) := p0 · e−λ·d

für ein λ > 0. Das Gewicht einer Subkategorisierung ist dann durch die beidenParameter p0 und λ vollständig charakterisiert.Positives p0 steht für ‚echte‘ Erwartungshaltungen, wohingegen negatives p0

eine ‚Anti-Erwartung‘ kodifiziert. Je größer λ ist, desto schwächer ist die Fern-wirkung, d. h. desto stärker fokussiert die Subkategorisierung auf den unmittel-baren Nachbarschaftsbereich.In Tabelle 1 sind die Subkategorisierungen, die in Numerator nach diesem

Modell implementiert sind, mitsamt ihren jeweiligen Modellparametern über-sichtlich zusammengestellt.

20Die vierte Modellannahme hat zur Folge, dass Interferenzen zwischen unterschiedlichenSubkategorisierungen nicht gesondert berücksichtigt werden müssen; die absoluten Gewichteverschiedener Subkategorisierungen dürfen multipliziert, die logarithmischen Gewichte addiertwerden.

66

Tabelle 1: Subkategorisierungen in Numerator .

Auslöser Komplement p0 λ

finites Verb weiteres finites Verb in anderer Person −0.15 0.2finites Verb Nominativ-Form in passendem Numerus +0.5 0.05finites Verb Nominativ-Form in falschem Numerus −0.5 0.05Nominativ-Form finites Verb in passendem Numerus +0.5 0.05Nominativ-Form finites Verb in falschem Numerus −0.5 0.05Konjunktiv-Form Konjunktion, die einen Nebensatz im Kon-

junktiv verlangt+0.4 0.0

Konjunktion finites Verb im passenden Modus +0.4 0.0Verbform mit Valenz Nominale Form im passenden Kasus +0.3 0.1Nominale Form Verbform, deren Valenz dem Kasus der no-

minalen Form entspricht+0.3 0.1

Verbform mit Valenz Nominale Form in nicht passendem Kasus −0.05 0.1Nominale Form Verbform, deren Valenz dem Kasus der no-

minalen Form nicht entspricht−0.05 0.1

Präposition nachfolgende Nominalform in passendemKasus

+0.7 1.0

Präposition vorangehende Nominalform in passendemKasus

+0.035 1.0

Postposition vorangehende Nominalform in passendemKasus

+0.7 1.0

Postposition nachfolgende Nominalform in passendemKasus

+0.035 1.0

Präposition/Postposition nachfolgende/vorangehende Nominalformin falschem Kasus

−0.3 1.0

Substantiv-Form Adjektiv in passender Form (Kasus, Nu-merus, Genus)

+0.5 0.5

Adjektiv-Form passende Substantiv-Form +0.5 0.5Akkusativ-Form Infinitiv +0.1 0.1Infinitiv Nominale Form im Akkusativ +0.1 0.1

67

8.3. Vokal- und Silbenquantitäten

Dass zwischen der Quantität von Vokalen und derjenigen von Silben strengunterschieden werden muss, wird aus dem schon mehrfach zitierten Beispielsatz‚Quae cum Cotta dixisset ‘ klar: Das «u» in cum ist ein kurzer Vokal, die Silbeist jedoch positionslang.Während die Quantität der Vokale eine Eigenschaft der morphologischen

Wortform ist, ergibt sich die Quantität der Silben aus einer Kombination aus Vo-kalquantitäten und der lautlichen Struktur der Umgebung. Aus diesem Grundsind die Vokalquantitäten in Numerator Teil der lexikalischen Information inden Datenbanken, wohingegen die Silbenquantitäten erst zur Laufzeit in einemeigenen Algorithmus ermittelt werden.Die Vokalquantitäten sind in den Datenbanken in Form von Codes abgespei-

chert: So steht etwa der Code «0» für einen kurzen Vokal, «1» für einen naturlan-gen Vokal und «c» für einen Konsonanten. Die Form dicerent würde demgemäßals c1c0c0cc codiert. Anhang C.1 listet alle verwendeten Codes mitsamt ihrerspezifischen Bedeutung auf.Bei den Silben unterscheidet die Software zwischen langen, kurzen, unsiche-

ren und elidierten Silben. Die elidierten Silben sind nochmals unterteilt in Lang-elision, Kurzelision und Aphärese.21 Die Codierungen der Silbenquantitäten wer-den in Anhang C.2 aufgelistet.In der Bestimmung der Silbenquantitäten ergibt sich das Problem, dass sie

nicht nur von der aktuellen Wortform, sondern unter Umständen auch vonden unmittelbaren Nachbarn abhängen. Ihre Berechnung erfolgt daher in zweiSchritten.Zuerst wird für jede morphologische Interpretation einer Wortform die zuge-

hörige Silbenquantitätsfolge ermittelt, und zwar aufgrund des folgenden Algo-rithmus:

1. Ist der Vokal lang oder gehört er zu einem Diphthong? Falls ja: Die Silbeist lang.

2. Folgen ein als doppelt gewerteter Konsonant (z. B. «x») oder mindestenszwei Konsonanten auf den Vokal, die nicht eine Kombination der Gestaltmuta cum liquida darstellen? Falls ja: Die Silbe ist lang.

3. Folgt muta cum liquida und danach ein weiterer Vokal? Falls ja: Die Silbeist grundsätzlich kurz;22 in Hinblick auf mögliche künftige Erweiterungender Software für eine Anwendung auf poetische Texte ist Länge als wenigerwahrscheinliche Option möglich.

4. Ist bisher keine Entscheidung getroffen worden und ist der Vokal kurz?Falls ja: Die Silbe ist kurz.

21Zwischen Elision (Ausstoßung) und Synaloephe (Verschleifung) wird nicht unterschie-den, da dies keine Auswirkungen auf die metrische Wertigkeit hat. Aphärese bezeichnet dieAusstoßung des «e» von est nach Vokal.

22Vgl. die diesbezügliche Festlegung in Abschnitt 6.3.3 auf Seite 47.

68

5. Ist noch immer keine Entscheidung getroffen worden?23 Falls ja: Die Silbeist unsicher.

Unter gewissen Umständen müssen einer morphologischen Interpretation meh-rere mögliche Silbenquantitätsfolgen zugeordnet werden. Die ‚möglichen Silben-quantitätsfolgen‘ werden im Folgenden als metrische Interpretationen bezeich-net. Eine Wortform kann mehrere morphologische Interpretationen haben, einemorphologische Interpretation kann mehrere metrische Interpretationen haben.Für die automatisierte Behandlung von wortformübergreifenden Positions-

längen erweist sich diese Tatsache als fatal: Da nicht a priori feststeht, dassverschiedene Interpretationen dieselbe Konsonantenstruktur haben (obgleich esin der Praxis fast immer der Fall sein dürfte), hängt die Festlegung einer Posi-tionslänge am Wortende unter Umständen davon ab, welche Interpretation dernachfolgenden Wortform die richtige ist.Wollte man im Vertrauen auf die hohe Rechenkapazität des Computers al-

le möglichen Kombinationen von Interpretationen der einzelnen Wortformendurchspielen, stieße man sehr schnell an die Grenzen auch moderner Geräte:Besteht der Text aus n Wortformen und gibt es für jede Wortform im Mittel kverschiedene Interpretationen, so liegt die Anzahl der möglichen rhythmischenLesarten des Gesamttextes in der Größenordnung von kn, wächst also exponen-tiell mit der Textlänge.Algorithmen mit exponentieller Laufzeitkomplexität sind das Schreckgespenst

der Computerwissenschaft: Selbst unter Annahme einer (sehr moderaten) mitt-leren Zahl von zwei Interpretationen pro Wortform (k = 2) gibt es in einemZehn-Worte-Satz über 1000 rhythmische Lesarten.24 Das wäre noch keine Her-ausforderung für einen Computer; aber in einem Text aus 300 Wörtern schnelltdie Anzahl der rhythmischen Lesarten schon auf 2300 ≈ 1090 hinauf. Das ist eine1 mit 90 Nullen und größer als die Zahl der Atome im beobachtbaren Universum– kein Computer kann all diese Kombinationen durchrechnen.Deshalb werden in Numerator die wortformübergreifenden Phänomene (Po-

sitionslängen, Elisionen) nur für die aktuell ausgewählte Interpretation zu jederWortform berechnet. Jedes Mal, wenn der Benutzer manuell eine andere Inter-pretation auswählt, berechnet die Software automatisch die Silbenquantitätender unmittelbaren Umgebung neu.

8.4. Kolometrie

8.4.1. Halbautomatische Zuordnung der Pausenstufen

Nach jeder Wortform kann entweder ‚keine Pause‘, eine der sechs Pausenstufennach Primmer oder die Stufe ‚Pause außer Konkurrenz‘ stehen. Diese Zuord-nung wird programmintern für jede Wortform gespeichert.

23Dies geschieht, wenn schon der Vokal als ‚unsicher‘ gekennzeichnet ist und wenn auf ihnhöchstens ein Konsonant folgt. Ein Beispiel sind die Endungen des Konjunktiv Perfekt (vgl.Abschnitt 6.3.3).

24Genauer 210 = 1024.

69

Gemäß der experimentellen Analyse von Primmers Daten in Abschnitt 6.2.2auf Seite 42 haben sich folgende Voreinstellungen als sinnvoll erwiesen:

• Punkte «.», Fragezeichen «?» und Rufzeichen «!» werden der Pausenstufe Izugeordnet.

• Strichpunkte «;» und Doppelpunkte «:» werden Pausenstufe IIa zugeord-net.

• Beistriche «,» und alle anderen Interpunktionszeichen (Gedankenstriche,Klammern, Anführungszeichen) werden provisorisch in Stufe IIIa einge-ordnet.

Dem Benutzer steht es aber jederzeit frei, die automatische Pausenstufen-Zuordnung zu revidieren. Dadurch, dass ‚keine Pause‘ für das Programm ledig-lich eine weitere Pausenstufe darstellt, ist auch das Hinzufügen und Entfernenvon Pausen nachträglich jederzeit leicht möglich.

8.4.2. Interne Struktur des Textes

Für die Software ist jeder Textabschnitt eine kolometrische Einheit, intern re-präsentiert als Instanz der Klasse ColometryUnit.25 Die oberste kolometrischeEinheit ist der Gesamttext. Die weitere Untergliederung erfolgt hierarchischnach Pausenstufe: Die kolometrischen Einheiten der Stufe I sind die vollständi-gen Perioden, die der Stufe IIa die weitgehend abgeschlossenen Sätze u. s. w. bishinunter zu den kolometrischen Einheiten der Stufe IIIb, die für die kleinstenrhythmischen Abschnitte stehen. Ihre Untereinheiten sind die einzelnen interpre-tierten Wortformen – auch sie gelten aus Konsistenzgründen für das Programmals kolometrische Einheiten.

25Für Details zur Implementierung siehe Anhang F.9.2 auf Seite A-118.

70

9. Bedienung

Dieses Kapitel versteht sich als Benutzeranleitung für die praktische Arbeit mitdem Programm Numerator . Alle Screenshots, die in diesem Kapitel Verwendungfinden, sind unter dem Betriebssystem Windows Vista entstanden. In anderenBetriebssystemen kann das Aussehen von Fenstern und Schaltflächen geringfügigabweichen.

9.1. Installation

Numerator ist als portable Software konzipiert, d. h. es ist keine Installationerforderlich. Um die Software nutzen zu können, genügt es, die komprimierteDatei Numerator.zip in ein Verzeichnis auf einem Datenträger des Zielcom-puters zu entpacken. Sie enthält eine ausführbare Java-Datei mit dem NamenNumerator.jar sowie zwei Unterverzeichnisse für Lexika und Icons.Wenn man die Möglichkeit haben will, selbst Änderungen und Ergänzungen

an den Wörterbüchern von Numerator vorzunehmen, müssen die Dateien ineinem Verzeichnis liegen, für das der jeweilige Benutzer eine Schreibberechti-gung hat. Unter Windows ist das im Standardverzeichnis C:\Programme nichtmöglich; Numerator sollte deshalb von einem anderen Verzeichnis aus betriebenwerden.1

Als Java-Programm ist Numerator grundsätzlich plattformunabhängig undsollte unter allen aktuellen Betriebssystemen lauffähig sein. Zum Ausführen desProgramms ist die Java Runtime Environment (JRE) erforderlich, die auf vie-len Systemen vorinstalliert ist. Sollte das nicht der Fall sein, kann die aktuelleVersion der JRE unter www.java.com kostenlos heruntergeladen und installiertwerden.

9.2. Benutzeroberfläche

Der Startbildschirm von Numerator ist in Abbildung 2 dargestellt.Das Eingabefeld (1) dient zum Einlesen und Bearbeiten des lateinischen Tex-

tes. Auf der rechten Seite der Benutzeroberfläche werden in Listenform die mor-phologischen (2) und metrischen (3) Interpretationen zur gerade ausgewähltenWortform angezeigt. Die Grenzlinien zwischen den Bereichen (1), (2) und (3)können mit gedrückter Maustaste verschoben werden, sodass derjenige Bereich,in dem gerade gearbeitet wird, in optimaler Größe dargestellt ist.

1Die einfachste Variante – die ich selbst verwende – ist, Numerator in einem Unterordnerdirekt auf dem Desktop abzulegen. Das Programm kann auch auf einem externen Datenträger,z. B. einem USB-Stick, betrieben werden.

71

Abbildung 2: Startbildschirm des Programms Numerator unter dem Betriebssys-tem Windows Vista.

Alle Funktionen von Numerator sind über die Menüleiste (4) zugänglich, diein der Praxis wichtigsten Funktionen stehen außerdem in der Symbolleiste (5)zur Verfügung. In Menü- und Symbolleiste sind nur jeweils diejenigen Schaltflä-chen aktivierbar, die im Kontext des Analysestandes sinnvoll eingesetzt werdenkönnen.Die Kolometrie wird mithilfe des Pausenstufen-Feldes (6) vorgenommen.

9.3. Der Ablauf einer typischen Analysesitzung

9.3.1. Einlesen von Daten

Zuallererst muss der lateinische Text, der rhythmisch analysiert werden soll,eingegeben werden. Neben dem direkten Eintippen über die Tastatur empfiehltsich gerade bei längeren Texten, die ohnehin digital vorliegen, der Weg über dieZwischenablage des Betriebssystems.Dazu markiert man den relevanten Textabschnitt in einem Textverarbeitungs-

programm, in einem Webbrowser oder in einer anderen Software und kopiert ihnin die Zwischenablage. Unter dem Betriebssystem Windows funktioniert diesmeist mit der Tastenkombination «Strg. + C»; handelsübliche Softwarepro-dukte bieten mitunter eigene Tastenkombinationen und/oder Schaltflächen fürdiesen Schritt an (siehe Abbildung 3).Anschließend setzt man den Fokus auf das Eingabefeld von Numerator (z. B.

durch einfachen Klick mit der linken Maustaste) und betätigt die Tastenkom-bination für das Einfügen aus der Zwischenablage. Unter Windows ist das üb-

72

Abbildung 3: Der Textabschnitt Cic. nat. deor. 2, 7 wird mit dem WebbrowserGoogle Chrome aus einer online digital verfügbaren Edition (Plasberg, 1917)kopiert.

licherweise «Strg. + V». Der Text sollte jetzt im Eingabefeld erscheinen.Bevor die automatische Analysefunktion gestartet wird, sollte der Text im

Eingabefeld noch aufbereitet werden. Häufig werden nämlich beim Kopieren ausanderen Anwendungen Zusatzelemente mit eingefügt, die nicht zum eigentlichenText gehören und die unter Umständen die Analysefunktionen von Numeratorirritieren können, etwa Zeilen- und Kapitelnummerierungen oder überschüssi-ge Leerräume (vgl. Abbildung 4). Folgende Hinweise können die Qualität dernachfolgenden automatischen Analyse positiv beeinflussen:

• Nummerierungen, Sonderzeichen, überschüssige Leerräume, Kommentareetc. entfernen. Es sollte der bloße lateinische Text übrigbleiben.

• Abkürzungen ausschreiben. Das betrifft insbesondere die Siglen für römi-sche Vornamen («P.» für Publius – beim Ausschreiben ist auf den korrek-ten Kasus zu achten) und gängige Abkürzungen wie «COS.» für consul.

• Ungewöhnliche Orthographie vereinheitlichen. Zwar kennt Numerator diewichtigsten orthographischen Variationsprinzipien des Lateinischen (ad-ferre wird ebenso erkannt wie afferre, uelle ebenso wie velle), in manchenFällen kann dieser Automatismus aber versagen: Statt fuisent sollte fuis-sent geschrieben werden.

Abbildung 5 zeigt den Zustand des Eingabefeldes nach den manuellen Kor-rekturen.

73

Abbildung 4: Der Textabschnitt Cic. nat. deor. 2, 7 ist aus der Zwischenablagein das Eingabefeld von Numerator eingefügt worden. Die farbigen Markierungenkennzeichnen Stellen, an denen eine Aufbereitung notwendig ist.

Abbildung 5: Der Textabschnitt Cic. nat. deor. 2, 7 nach der manuellen Aufberei-tung des Textes (Ausschreiben von Abkürzungen, Entfernen von Zusätzen).

74

9.3.2. Automatische Analyse

Die automatische Analyse wird in Numerator mit dem Menübefehl ‚Analyse‘ –‚Gesamten Text neu analysieren‘ gestartet. Ab diesem Zeitpunkt ist eine ma-nuelle Änderung des Eingabetextes nur mehr mit erhöhtem Aufwand möglich,daher sollten notwendige Aufbereitungen nach Möglichkeit vor dem Betätigendieses Befehls durchgeführt werden.Die Analyse kann je nach Textlänge und Schnelligkeit des Computers einige

Zeit dauern. Danach ändert sich das Erscheinungsbild der Benutzeroberflächesichtbar: Dem Eingabetext sind Längen- und Kürzenzeichen hinzugefügt wor-den, einige Wörter sind farbig hinterlegt oder durch Fettdruck hervorgehoben,das Feld zur Anzeige morphologischer Interpretationen füllt sich mit Daten, undneue, bisher grau hinterlegte Schaltflächen in der Symbolleiste werden aktiv (sie-he Abbildung 6).

Abbildung 6: Der Textabschnitt Cic. nat. deor. 2, 7 nach der automatischen Ana-lyse.

Potenziell elidierte Silben werden mit Durchstreichungen symbolisiert. Wennder Cursor in eine Wortform gesetzt wird (z. B. durch Mausklick auf das Wortim Eingabefeld), werden in der Liste der morphologischen Interpretationen dieInterpretationen des jeweils ausgewählten Wortes angezeigt; das Auswahlfeld fürdie Pausenstufen zeigt die Pausenstufe an, die vom Programm nach dem aktuellausgewählten Wort angesetzt worden ist. Die Kennzeichnung der Textstellen hatfolgende Bedeutung:

• Rot hinterlegt sind Wortformen, deren metrische Gestalt sehr unsicher ist.Das ist der Fall, wenn keine Übereinstimmung im Wörterbuch gefundenwurde, wenn im Wörterbuch zwar die Form, nicht aber die zugehörige Vo-kalquantitätenfolge erfasst ist oder wenn es mehrere metrisch unterschied-liche Interpretationen gibt, zwischen denen das Programm nicht entschei-

75

den kann. Diese Wortformen erfordern auf jeden Fall die Aufmerksamkeitdes Benutzers.

• Gelb hinterlegt sind Wortformen, für die es zwar mehrere metrisch unter-schiedliche Interpretation gibt, von denen aber eine viel wahrscheinlicherist als alle anderen. In den meisten Fällen werden solche Wortformen rich-tig skandiert worden sein, man sollte aber zumindest einen flüchtigen Blickdarauf werfen.

• Nicht farbig hinterlegt sind Wortformen, für die entweder nur eine metri-sche Interpretation existiert oder für die eventuelle weitere Interpretatio-nen extrem unwahrscheinlich sind. Abgesehen von möglichen Irrtümernim Programmcode oder in den Wörterbuchdateien müssten diese Wörterkorrekt skandiert sein.

• Kursiv- und Fettdruck sowie Unterstreichungen kennzeichnen unterschied-liche Pausenstufen. Grundsätzlich gilt: je prominenter die Darstellung, de-sto stärker ist der Einschnitt nach diesem Wort.

9.3.3. Manuelle Nachbearbeitung

Ersichtlich ist das Ergebnis der automatischen Analyse aus Abschnitt 9.3.2 nichtperfekt; beispielsweise ist das Wort ostenta in der fünften Zeile falsch skandiert(ostenta statt ostentă).Welche und wie viele Wörter manuell nachbearbeitet werden müssen, hängt

von vielerlei Faktoren ab: Wenn der Text viele ungebräuchliche Vokabeln undEigennamen enthält, die nicht oder nur unvollständig im Wörterbuch erfasstsind, ist mit einem größeren Anteil an Falschskandierungen zu rechnen. Ty-pischerweise treten auch bei Wortformen auf «-a» und «-us» Schwierigkeitenauf.2 Der Anteil dieser Problemfälle ist im Lauf der Entwicklung der Softwareerheblich verringert worden; spätere Versionen werden möglicherweise weitereVerbesserungen bringen.Die Farbcodierung liefert dem Benutzer schnelle Hinweise darauf, welcheWort-

formen in dieser Hinsicht gefährdet sind. Damit wird vermieden, dass jede ein-zelne Silbe im gesamten Text manuell geprüft werden muss, was den Sinn derSoftware ernsthaft in Frage stellen würde.Die erste kritische Wortform ist gleich das allererste Wort praedictiones. In der

manuellen Nachbearbeitung setzt man zunächst den Cursor im Eingabefeld aufdieses Wort. Daraufhin werden die relevanten morphologischen Interpretationen(in diesem Fall sind es drei) und die Pausenstufe (hier: ‚keine Pause‘) angezeigt(Abbildung 7).Der Plausibilitätsgrad von Interpretationen wird in Numerator auf zweierlei

Weise symbolisiert: Zu jeder Interpretation wird ein relatives Gewicht in Prozentangezeigt3 (hier: zweimal 49.98% und einmal 0.05%), und auch die Farbgebung

2«-a» ist kurz in Nom./Akk. Sg. und Nom./Akk. Pl. von Substantiven, Adjektiven undPronomina, lang im Abl. Sg. der Femina sowie im Imperativ von Verben der a-Konjugation.«-us» ist kurz in der o-Deklination sowie im Nom. Sg. der u-Deklination, lang in Gen. Sg. undNom./Akk. Pl. der u-Deklination.

3Zur programminternen Definition des relativen Gewichts vgl. Abschnitt 8.1.5 auf Seite 63.

76

Abbildung 7: Morphologische Interpretationen der Wortform praedictiones.

in der Liste richtet sich nach der Plausibilität: je unwahrscheinlicher eine In-terpretation ist, desto blasser erscheint sie. Offenkundig gibt es im vorliegendenBeispiel zwei gleichermaßen plausible Interpretationen (Nom. und Akk. Pl.) undeine viel weniger plausible (Vok. Pl.).Zunächst bleibt unklar, worin das Problem besteht, denn alle drei Inter-

pretationen führen auf dieselbe Skandierung praedıctıones. Die Schwierigkeitenthüllt sich erst, wenn man eine der Interpretationen durch einen Mausklickanwählt (Abbildung 8): Neben der ‚gewöhnlichen‘ metrischen Interpretationpraedıctıones, der das Gewicht 98.04% zugeordnet ist, bietet die Software ei-ne weitere Möglichkeit praedıctiones mit 1.96% Gewicht an, in der das kurze«i» konsonantisch gelesen wird, das Wort also insgesamt nur vier statt fünfSilben hat.Das geringe Gewicht dieser Alternativinterpretation führt dazu, dass die Wort-

form im Text nur gelb, nicht rot hinterlegt wird. Der überwiegende Teil der gelbmarkierten Formen ist im Allgemeinen korrekt skandiert worden. Meist genügtein kurzer kritischer Blick auf den Eingabetext oder auf die Liste der Interpre-tationen, um sicherzugehen.Größere Aufmerksamkeit erfordern die rot markierten Formen, die an dieser

Stelle am schon oben kurz angeschnittenen Beispiel ostenta diskutiert werden.Nach einem Klick auf die Form im Eingabefeld werden ihre morphologischenInterpretationen in einer diesmal recht langen Liste angezeigt (Abbildung 9).Die Software schlägt in diesem Fall die (falsche) Skandierung ostenta vor, weil

nach ihrer Rechnung die Interpretation als Ablativ Singular des Passiv-Partizipsvon ostendere die größte Plausibilität besitzt.4

4Im konkreten Fall liegt das darin begründet, dass eine syntaktische Subkategorisierungs-Regel (vgl. Abschnitt 8.2) nach der Präposition ex eine Ablativ-Form sucht – und zwar auchnoch in größerer Entfernung, weil ja ein anderes Wort zwischen die Präposition und den

77

Abbildung 8: Metrische Interpretationen der Wortform praedictiones werden erstnach Auswahl einer morphologischen Interpretation angezeigt.

Abbildung 9: Die Wortform ostenta hat viele verschiedene morphologische Inter-pretationen. Diejenige mit dem höchsten relativen Gewicht ist nicht die richtige.

78

Nachdem man die richtige Interpretation gefunden hat – dazu muss man inder Liste möglicherweise ein Stück nach unten scrollen –, kann man sie durchDoppelklick aktivieren.5 Damit wird das Programm dazu gezwungen, diese In-terpretation entgegen der Plausibilitätsrechnung als gültig zu akzeptieren. DieFarbmarkierung der Wortform im Eingabefenster wechselt von rot auf grün (Ab-bildung 10). Will man diesen Schritt rückgängig machen, so kann man im Menü‚Analyse‘ den Unterpunkt ‚Diese Interpretation widerrufen‘ anwählen.

Abbildung 10: Der Benutzer hat die korrekte Interpretation manuell ausgewähltund das Programm per Doppelklick dazu gezwungen, sie zu akzeptieren.

Die angezeigte Quantität der letzten Silbe kann sich zwischen dem Eingabefeldund der ausgewählten Interpretation unterscheiden: Falls ein weiteres Wort folgtund dadurch mindestens zwei Konsonanten die letzte Silbe des betrachtetenWortes schließen, tritt im laufenden Text – repräsentiert durch das Eingabefeld– Positionslängung ein. Diese Anpassung wird von Numerator automatisch indem Moment vorgenommen, in dem eine Interpretation als gültig bestätigt wird.Auf diese Weise kann man all diejenigen falschen oder unsicheren Interpreta-

tionen korrigieren, zu denen das Programm auch die richtige Variante anbietet.Etwas anders liegt der Fall, wenn zu einer Wortform gar keine Übereinstim-mung im Wörterbuch gefunden wird. Das ist etwa bei Mopsum der Fall (Ab-bildung 11): Es wird nur eine ‚leere‘ morphologische Interpretation mit demHinweis ‚unbekannt‘ angeboten.In solchen Situationen verwendet Numerator einen eigenen Algorithmus, um

abhängigen Kasus eingeschoben sein könnte. Außerdem hat das Verb ostendere eine höhereHäufigkeits-Einstufung (vgl. Abschnitt 8.1.5) als das Substantiv ostentum – deshalb bevorzugtNumerator an dieser Stelle eine Herleitung der Form vom Verb.

5Interessiert man sich nur für die Skandierung, muss man nicht in jedem Fall die korrektemorphologische Interpretation auswählen, vor allem, wenn sie weit unten in einer langen Listesteht – es genügt, irgendeine Interpretation zu wählen, die in metrischer Hinsicht mit derrichtigen übereinstimmt.

79

Abbildung 11: Das Wort ist der Software nicht bekannt. Dennoch werden möglicheSkandierungen angeboten, zwischen denen der Benutzer entscheiden muss.

wenigstens mögliche Skandierungen anbieten zu können. Für die Form Mopsumwerden die metrischen Interpretationen Mopsum und Mopsum angeboten (mitje 50% Gewicht, weil mangels Wörterbuch keine Entscheidung über die Plau-sibilität getroffen werden kann). Der Benutzer kann – ggf. nach Konsultationeines Lexikons – die richtige Variante auswählen.Es kann vorkommen, dass die korrekte metrische Interpretation nicht ange-

boten wird. Dies ist der Fall, wenn die lautliche Struktur eines Wortes unge-wöhnlich ist oder wenn beim Erstellen des Wörterbuchs ein Fehler unterlaufenist. Ein Beispiel zeigt Abbildung 12: Der Eigenname Amphiaraus (griechischΑμφιάραος ) im Akkusativ Amphıăraum ist fünfsilbig. Der typischen Lautstruk-tur des Lateinischen entsprechend schlägt das Programm aber nur viersilbigeLesarten mit einem Diphthong in der letzten Silbe vor.Für solche Fälle bietet Numerator die Möglichkeit, eine vollständig manuelle

Skandierung vorzunehmen. Der Menübefehl dazu lautet ‚Analyse‘ – ‚Manuellskandieren‘. In dem kleinen Dialogfenster, das daraufhin angezeigt wird (Abbil-dung 13), kann für jeden Buchstaben eine der Varianten ‚lang‘ (lange Silbe),‚kurz‘ (kurze Silbe), ‚unsicher‘ (Silbe unsicherer Quantität) oder ‚Kons.‘ (nichtsilbenbildender Buchstabe) gewählt werden. Nach dem Klick auf ‚OK‘ wirddie so zusammengestellte metrische Interpretation als gültig übernommen, dieWortform grün markiert.6

Sobald auf diese Weise alle Wortformen korrekt skandiert sind, muss noch dieKolometrie angepasst werden. Die Pausenstufe, die im Pausenstufen-Auswahlfeldangezeigt wird, bezieht sich immer auf die Position unmittelbar nach dem Wort,in dem sich der Curser gerade befindet.

6Auch in diesem Fall wird eine Kürze der letzten Silbe automatisch in eine Länge verwan-delt, wenn durch Einwirkung des Folgewortes wortübergreifende Positionslänge vorliegt.

80

Abbildung 12: Die korrekte Interpretation ist nicht unter den Vorschlägen vonNumerator .

Abbildung 13: Eine manuelle Skandierung wird durchgeführt.

81

Ein Klick auf das Auswahlfeld öffnet eine Liste der verfügbaren Pausenstufen.Sobald man eine Stufe wählt, wird das Erscheinungsbild im Eingabefeld auto-matisch angepasst. ‚Echte‘ Pausen (alle Stufen außer ‚keine Pause‘) sind durcheinen Zeilenumbruch abgesetzt, Elisionen werden an diesen Stellen unterbunden.Die Pausenstärke wird auch durch die Darstellung des jeweils letzten Wortes

vor der Pause veranschaulicht. Pausen der Stufe III unterscheiden sich graphischgar nicht (IIIb) oder nur durch Kursivdruck (IIIa) vom Fließtext, stärkere Pau-sen sind zusätzlich durch Fettdruck und Unterstreichung hervorgehoben, wobeidie verwendete Schriftgröße von IIc bis I kontinuierlich wächst (siehe Abbil-dung 14).Per Voreinstellung wird nach Punkten, Rufzeichen und Fragezeichen Stufe I

angenommen, nach Doppelpunkten und Strichpunkten Stufe IIb und nach allenanderen Interpunktionszeichen Stufe IIIa.

Abbildung 14: Die per Voreinstellung aus den Interpunktionen ermittelte Kolome-trie muss manuell verbessert werden.

9.3.4. Weiterverarbeitung

Ist man nur an den Längen- und Kürzenzeichen sowie an der Kolonabgrenzunginteressiert, so kann man jederzeit den Text aus dem Eingabefeld markieren(durch Ziehen der linken Maustaste), in die Zwischenablage kopieren und in einexternes Dokument einfügen (siehe Abbildung 15).Falls die Skandierungen Grundlage einer statistischen Auswertung sein sollen,

muss man einen anderen Weg gehen: Über den Menüpunkt ‚Datei‘, Unterpunkt‚Exportieren‘, kann das Statistik-Fenster geöffnet werden (Abbildung 16).Die Schaltflächen ‚Klauseln‘ und ‚Pausenstufen‘ dienen zum Anpassen des zu-

grundeliegenden Klausel- bzw. Pausenstufensystems. In der Registerkarte ‚Ex-portieren‘ kann zunächst ein Trennzeichen für die Spalten der CSV-Datei ge-wählt werden; die Voreinstellung ist ein Tabulatorzeichen. Ist das Häkchen ‚Ti-

82

Abbildung 15: Der Text aus dem Eingabefeld von Numerator ist über die Zwi-schenablage in ein neues Dokument in der Textverarbeitungssoftware OpenOfficeWriter exportiert worden. Farben und Formatierungen sind dabei verlorengegan-gen.

Abbildung 16: Das Dialogfenster ‚Statistik‘ zum Export der gesammelten Daten.

83

telzeile einfügen‘ aktiv, so werden in die erste Zeile der Tabelle Spaltenüber-schriften geschrieben. Über die Schaltfläche ‚Datei wählen‘ wird der Speicherortfür die Tabellendatei festgelegt. Im unteren Bereich kann noch der Umgang mitVokalkollisionen spezifiziert werden.Nach dem Klick auf ‚OK‘ wird die Zieldatei geschrieben. Sie kann danach

in einem geeigneten Tabellenkalkulationsprogramm betrachtet (Abbildung 17)oder zur Weiterverarbeitung in eine Statistiksoftware importiert werden (Abbil-dung 18).

Abbildung 17: Die fertige CSV-Datei kann im TabellenkalkulationsprogrammOpenOffice Calc betrachtet werden. Beim Öffnen muss als Trennzeichen der Ta-bulator und als Codierung UTF8 ausgewählt werden.

Die Zieldatei liegt als Tabelle im CSV-Format vor. Jedes Kolon des analysier-ten Textes wird in einer Zeile abgelegt. Die Spalten haben folgende Bedeutung:

• OriginalText: Der lateinische Text ohne Längenzeichen.

• QuantifiedText: Der lateinische Text mit Längen- und Kürzenzeichen. Die-se Spalte liegt im UTF8-Format vor, das nicht von allen Softwareproduk-ten per Voreinstellung richtig gelesen wird. Sollten in dieser Spalte sinnloseZeichenketten stehen, liegt dies in aller Regel an einer falschen Einstellungdes Betrachtungsprogramms.

• MetricWordText, VowelCollisionStrategy und ConfidenceLevel: Dienen derinternen Konsistenzprüfung, sind für den Anwender im Allgemeinen nichtrelevant.

• SyllableSequence: Die Abfolge der Vokalquantitäten. «l» steht für einelange, «b» für eine kurze Silbe.

84

Abbildung 18: Die CSV-Datei kann mit dem Befehl read.delim im Statistik-programm R importiert werden. Als Beispielanwendung wurde danach ein Histo-gramm der Silbenzahl pro Kolon für die Textstelle Cic. nat. deor. 2, 7 erstellt.

• Syllables: Anzahl der hörbaren Silben im Kolon. Elidierte Silben zählennicht dazu.

• PauseLevel: Die Pausenstufe, mit der das Kolon abgeschlossen wird.

• Clausula: Bezeichnung der Klausel, die am Kolonende vorliegt. Per Vorein-stellung wird das Notationssystem von Aili verwendet. Ist ein Kolonendekeiner Klausel zuordenbar, wird die Klauselbezeichnung «*» vergeben.

• WordsAffectedByClausula: Die Anzahl der Wortformen, die die Klauselkonstituieren.

• VowelCollisionsInClausula: Die Anzahl der Vokalkollisionen, die innerhalbder Klausel aufgetreten sind (nicht die Gesamtzahl der Vokalkollisionenim Kolon).

9.4. Weitere Funktionen

9.4.1. Einstellungen

Der Einstellungs-Dialog kann über den Menübefehl ‚Datei‘ – ‚Einstellungen‘aufgerufen werden (Abbildung 19). Dort hat der Benutzer die Möglichkeit, Ein-fluss auf das Verhalten des Programms zu nehmen.Insbesondere kann das mutmaßliche Alter des Textes spezifiziert werden, was

Auswirkungen auf die Plausibilitätsberechnung für morphologische Interpreta-tionen hat.7 Für die Farbmarkierungen im Eingabefeld können Schwellwerte

7Vgl. Abschnitt 8.1.5 auf Seite 63.

85

Abbildung 19: Der Einstellungs-Dialog von Numerator .

festgelegt werden. Je höher die Schwellwerte, desto weniger Farbmarkierungenwerden auftreten, desto höher ist aber auch das Risiko, dass tatsächlich falscheSkandierungen nicht farblich hervorgehoben werden. Auch die Farben selbstkönnen angepasst werden. Im unteren Bereich des Dialogfensters kann man dieSchriftarten ändern, die zur Darstellung der verschiedenen Pausenstufen ver-wendet werden.

9.4.2. Laden und Speichern von Sitzungsdateien

Will man während der mitunter aufwändigen Nachbearbeitungsphase die Arbeitunterbrechen oder nach der Fertigstellung die Resultate so speichern, dass siefür spätere Änderungen zur Verfügung stehen, sollte man die Funktion ‚Datei‘– ‚Speichern unter‘ wählen. Die aktuelle Analysesitzung wird dann im XML-Format in eine Datei geschrieben.Um eine gespeicherte Sitzungsdatei wieder in Numerator zu laden, ist die

Funktion ‚Datei‘ – ‚Öffnen‘ zu wählen. Dabei ist Vorsicht geboten, denn dieseFunktion überschreibt den aktuellen Inhalt des Eingabefeldes unwiderruflich mitdem Inhalt der Datei!Will man stattdessen eine gespeicherte Sitzungsdatei zusätzlich zum bereits

im Eingabefeld vorhandenen Inhalt laden, so wählt man ‚Datei‘ – ‚Datei hin-zufügen‘. In diesem Fall wird der Inhalt der externen Datei am Ende des Ein-gabefeldes angefügt. Die Funktion ist auch nützlich, um die Resultate mehrererSitzungen zusammenzufügen.8

8Bei meiner eigenen Arbeit habe ich für jedes Kapitel eine eigene Sitzung eröffnet undeine eigene Datei angelegt. Erst am Ende habe ich die Dateien mithilfe dieses Befehls zusam-mengesetzt; vgl. Kapitel 10.5 auf Seite 97.

86

9.4.3. Eingabetext nachträglich korrigieren

Sobald die automatische Analyse gestartet ist, untersagt das Programm die di-rekte Manipulation des Textes im Eingabefeld, weil nachträgliche Änderungenunvorhersehbare Konsequenzen für die bereits interpretierten Silben hätten. Ge-legentlich möchte man aber doch noch etwas am lateinischen Text ändern, etwawenn ein Tippfehler erst in der Phase der manuellen Nachbesserung aufgefallenist.Für diesen Fall gibt es im Menü ‚Analyse‘ die beiden Funktionen ‚Text ändern‘

und ‚Textbereich ändern‘.Erstere ist angezeigt, wenn nur innerhalb einer Wortform etwas geändert wer-

den soll. In einem Dialogfeld kann die neue Schreibweise des Wortes eingegebenwerden. Nach dem Klick auf ‚OK‘ wird die geänderte Form im Eingabefeldangezeigt und sofort automatisch interpretiert.Erstreckt sich die änderungsbedürftige Passage über mehr als ein Wort,9 muss

stattdessen ‚Textbereich ändern‘ gewählt werden. Der gewünschte Textbereichmuss zuvor mit Maus oder Tastatur im Eingabefeld markiert werden. Bei An-wahl der Funktion erfolgt eine automatische Ausweitung der Auswahl bis zu dennächstliegenden Wortgrenzen, damit keine Wortteile mit unklarem Interpreta-tionsstatus übrig bleiben.

9.4.4. Änderungen am Wörterbuch vornehmen

Das digitale Wörterbuch der Software Numerator ist aus zwei verschiedenenQuellen zusammengestellt worden. Die Vokabelliste beinhaltet rund 37 000 Lem-mata. Nur für rund 20 000 davon stehen auch Informationen zu den Vokalquan-titäten zur Verfügung. Die meisten Eigennamen sind gar nicht im Wörterbuchenthalten.Es kommt daher in der Praxis nicht selten vor, dass man ein Wort dem Wör-

terbuch hinzufügen oder wenigstens die Vokalquantitäten ergänzen möchte. Diehierfür relevanten Befehle finden sich im Menü ‚Lexikon‘.Der Menüpunkt ‚Wörterbucheintrag bearbeiten‘ öffnet den Bearbeitungsdia-

log für die aktuell ausgewählte Wortform, genauer gesagt für das Lemma, dasder aktuell ausgewählten morphologischen Interpretation zugrunde liegt (sieheAbbildung 20). Dieser Befehl ist auch dann zu verwenden, wenn man ein Lemmaaus dem Wörterbuch löschen will.Die wichtigste Einstellung betrifft Wortart und Flexionsklasse; bei schon vor-

handenen Lemmata wird sie in der Regel nicht notwendig sein. Je nach Wortartund Flexionsklasse ändern sich Anzahl und Bedeutung der verfügbaren Wort-stämme. Details dazu sind dem Anhang C.3 ab Seite A-16 dieser Arbeit zuentnehmen.Zu jedem Stamm ist in der ersten Zeile die Buchstabenfolge, in der zweiten

Zeile die codierte Vokalquantitätenfolge einzutragen. Es gelten folgende Kon-ventionen:

9Darin eingeschlossen sind Fälle, in denen ein Wort oder mehrere Wörter eingefügt oderentfernt werden sollen, und Fälle, in denen Getrennt- und Zusammenschreibungen geändertwerden.

87

Abbildung 20: Bearbeiten eines vorhandenen Lemmas im Wörterbuch.

• Zwischen «i» und «j» wird unterschieden, ebenso zwischen «u» und «v».Eigennamen werden mit großem Anfangsbuchstaben geschrieben.

• Die Bedeutung der Quantitätencodes ist dem Anhang C.1 auf Seite A-15dieser Arbeit zu entnehmen. In jedem Fall muss die Anzahl der Zeichenin der Quantitätszeile mit der Anzahl der Zeichen in der Buchstabenzeileübereinstimmen.

Die weiteren angezeigten Felder im Bearbeitungsdialog unterscheiden sich jenach Wortart. Bei Verben gibt es etwa die Möglichkeit, Besonderheiten in derMorphologie (Deponentia u. ä.) sowie eine Kasusvalenz anzugeben.Wichtig sind die Auswahlfelder ‚Häufigkeit‘ und ‚Zeit‘, weil sie Einfluss auf

die Plausibilitätsberechnung in der morphologischen Analyse haben. Whita-ker hat sich – nicht immer ganz konsequent – um objektive Festlegung dieserKriterien bemüht, ich hingegen habe die Entscheidung meist subjektiv getroffen.Im unteren Bereich des Fensters können unabhängig voneinander Quellen für

die Buchstabenform und für die Vokalquantitätenfolge angegeben werden. Ganzunten besteht die Möglichkeit, einen Kommentar bzw. eine Übersetzung in eng-lischer oder deutscher Sprache hinzuzufügen. Da Whitaker sein Wörterbuchin erster Linie als lateinisch-englisches Übersetzungsprogramm konzipiert hat,handelt es sich bei diesem Eintrag meist um möglichst prägnante englische Über-setzungen des Lemmas.Die Schaltfläche ‚OK‘ übernimmt den aktuellen Bearbeitungsstand ins Wör-

terbuch, mit ‚Abbrechen‘ kann man alle vorgenommenen Änderungen am Lem-ma verwerfen, ‚Löschen‘ entfernt den Eintrag aus dem Wörterbuch.

88

In jedem Fall muss anschließend die Menüfunktion ‚Analyse‘ – ‚AktuellesWort neu analysieren‘ aufgerufen werden, damit die Änderungen in der Berech-nnung der Interpretationen berücksichtigt werden.Soll ein bisher unbekanntes Wort dem Wörterbuch hinzugefügt werden, so

wählt man den Befehl ‚Neuer Wörterbucheintrag‘ im Menü ‚Lexikon‘. Falls derBefehl ‚Wörterbucheintrag bearbeiten‘ für eine Wortform aufgerufen wird, fürdie gar keine Interpretation gefunden worden ist, wird der Benutzer automatischauf die Erstellung eines neuen Wörterbucheintrags umgeleitet.Das Dialogfeld für neue Wörter sieht genauso aus wie dasjenige zum Bearbei-

ten vorhandener Wörter. Der einzige Unterschied ist, dass alle Einträge manuellvorgenommen werden müssen. Es wird dringend empfohlen, dabei von obennach unten vorzugehen und insbesondere zuerst Wortart und ggf. Flexionsklas-se festzulegen – davon hängt nämlich ab, welche Elemente im unteren Teil desFensters überhaupt angezeigt werden.

9.4.5. Hilfefunktionen

Hilfe zu einzelnen Lemmata findet man über die Online-Verlinkung zu einer di-gitalisierten Edition des lateinisch-deutschen Wörterbuchs von Karl Ernst Ge-orges. Über den Menübefehl ‚Hilfe‘ – ‚Wort auf zeno.org‘ wird automatischdie Websuche nach dem aktuell ausgewählten Wort auf der Seite www.zeno.orggestartet. Mit der Berufung auf Georges hat man den Vorteil einer wissen-schaftlich fundierten Quelle auch zu Angaben über die Vokalquantitäten, diezudem über das Internet auf Dauer frei zugänglich ist. Ein Nachteil ist, dasskeine morphologische Analyse integriert ist – es kann nur nach dem Grundwortgesucht werden. Das bedeutet, dass ein Wort über diese Hilfefunktion nur danngefunden werden kann, wenn es zuvor von Numerator korrekt analysiert undauf die Grundform zurückgeführt worden ist.Alternativ kann über den Befehl ‚Wort auf navigium.de‘ im Menü ‚Hilfe‘ auf

den zwar derzeit online kostenlos verfügbaren, aber proprietären morphologi-schen Analysedienst www.navigium.de von Philipp Niederau zurückgegriffenwerden. Dieser Dienst liefert unter Umständen auch dann noch sinnvolle Resul-tate zu einer Wortform, wenn der Analysealgorithmus von Numerator versagthat. Der Nachteil ist, dass der kommerzielle Betreiber jederzeit nach Gutdünkenden Zugriff auf die Website einschränken kann und dass deswegen die Funkti-onsfähigkeit dieses Menübefehls für die Zukunft nicht garantiert werden kann.

89

Teil III.

Anwendung auf CicerosDe natura deorum

90

10. De natura deorum

10.1. Das Werk in seinem Kontext

Die Abfassungszeit der drei Bücher De natura deorum lässt sich auf Juni bis Au-gust 45 v.Chr. einschränken.1 Das Werk gehört damit der quantitativ produk-tivsten Phase in Ciceros literarischem Schaffen an (späte theoretische Schriftender Jahre 46 bis 44).2 Die Schrift ist dem späteren Caesarmörder Brutus gewid-met.3

Cicero stellt in De natura deorum die Positionen des Epikureismus, der Stoaund der akademischen Skepsis zur Frage nach Existenz und Gestalt von Götternsowie nach der Art und dem Ausmaß ihres Eingreifens in menschliche Belangedar. Indem er das Werk als Dialog gestaltet, folgt Cicero der Tradition griechi-scher Philosophen wie Platon und Aristoteles:C. Velleius vertritt die Position der Epikureer, Q. Lucilius Balbus die der

Stoiker und C. Aurelius Cotta jene der Akademie. Cicero selbst ist bei demGespräch zwar anwesend, er steuert aber nichts Inhaltliches bei.Ähnlich wie in den anderen Werken derselben Periode legt Cicero dem Werk

das akademische Grundkonzept einer disputatio in utramque partem zugrunde.Im ersten Buch folgt direkt auf Velleius’ Darlegung eine Replik des Cotta, inder er dessen Argumente abschwächt und widerlegt. Das ganze zweite Buch ist– mit Ausnahme einer kurzen dialogischen Überleitung in den ersten Paragra-phen – der Darstellung der stoischen Position durch Balbus gewidmet. Cottasakademische Widerlegung der Balbusrede nimmt das ganze dritte Buch ein.Die offenkundige Asymmetrie zwischen der Darstellung der epikureischen und

der stoischen Position – letztere benötigt ein ganzes Buch, zusammen mit ihrerWiderlegung sogar zwei Bücher, wohingegen der Epikureismus mitsamt seinerWiderlegung in einem einzigen Buch abgehandelt wird – wird auch werkinternkommentiert. So sagt etwa Cotta über den Vortrag des Velleius:

„. . . cum te audirem, accidebat ut moleste ferrem tantum ingenium– bona venia me audies – in tam leves, ne dicam in tam ineptassententias incidisse.“ (nat. deor. 1, 59)

Über die Ausführungen des Balbus äußert er hingegen:

„Itaque cogito, ut dixi, non tam refellere eius [scil. Balbi ] orationemquam ea quae minus intellexi requirere.“ (nat. deor. 3, 4)

1 Vgl. MacKendrick, The Philosophical Books of Cicero, S. 169.2 Vgl. Leonhardt, DNP, Art. Cicero, Sp. 1198 f.3Nat. deor. 1, 1.

91

Mit der Aufteilung des Stoffes auf die Bücher und mit derartigen Sätzen – dieim Kontext unwidersprochen bleiben – verdeutlicht Cicero, dass er die epikurei-sche Position in der Frage nach der Natur der Götter für kaum der Diskussionwert hält. In dieselbe Kerbe schlägt der allerletzte Satz des Gesamtwerks:

„Haec cum essent dicta, ita discessimus ut Velleio Cottae disputatioverior, mihi Balbi ad veritatis similitudinem videretur esse propen-sior.“ (nat. deor. 3, 95)

Velleius hat sich also von der polemischen Widerlegung seiner Aussagen durchCotta überzeugen lassen. Dass Balbus ebenfalls von seiner Meinung abgebrachtworden wäre, wird nicht gesagt – im Gegenteil, sogar der am Gespräch nichtdirekt beteiligte Cicero hatte dessen Beitrag etwas abgewinnen können.

10.2. Gliederung des Gesamtwerkes

Der zentrale Inhalt des ersten Buchs ist die epikureische Theologie. Nach einerlängeren allgemeinen Erörterung zur Frage nach der Natur der Götter durch Ci-cero (§§ 1–14) folgt in § 15 die Überleitung zur Dialogsituation. Die drei Paragra-phen 15 bis 17 dienen der Vorstellung der Gesprächspartner und der Absteckungder fiktiven Situation.Daran schließt sich eine zusammenhängende Rede des Velleius an (§§ 18–

56), in der er die epikureische Lehrmeinung zur gegebenen Frage darlegt. DenRest des ersten Buches (§§ 57–124) nimmt eine ebenfalls zusammenhängendeWiderlegungsrede Cottas ein.Den Anfang des zweiten Buches bilden überleitende Gespräche (§§ 1-3), darauf

folgt eine durchgehende Rede des Balbus zur stoischen Lehrmeinung (§§ 4–168).Das dritte Buch beginnt wieder mit überleitenden Gesprächen (§§ 1–4), an

die sich die akademische Widerlegung der Argumente des Balbus durch Cottaanschließt (§§ 5–93). Anders als im ersten Buch spricht Cotta hier nicht durchge-hend; an mehreren Stellen lässt Cicero den Balbus kurze Zwischenbemerkungenund Gegenfragen einwerfen (u. a. § 8, § 13, § 19).

10.3. Gliederung des zweiten Buches

10.3.1. Strukturanalyse auf verschiedenen Ebenen (Kleywegt)

Die Frage nach der Binnengliederung des zweiten Buchs ist in der Forschungzumeist mit der Frage nach Ciceros griechischsprachigen Quellen verknüpft. Sodefiniert etwa Adrian J. Kleywegt das Ziel seiner Untersuchung zu Ciceros Ar-beitsweise im zweiten und dritten Buch in drei Stufen:4 (1) Welche Abschnittestammen direkt aus einer Quelle, welche von Cicero selbst? (2) Wie verarbeitetCicero seine Quellen? (3) Welche Form hatten die Quellen, von wem stammtensie? Dabei geht es Kleywegt nicht in erster Linie um die Rekonstruktion derQuellenschriften, sondern – gemäß dem Titel seiner Arbeit – um die Art vonCiceros Umgang mit den Quellen.

4 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 10.

92

Kleywegts Methode ist infolge dieser Zielsetzung zunächst von der Quellen-frage unabhängig. Er zerlegt den überlieferten Text in kleinste Argumentations-einheiten, die er als „Gedankenatome“ bezeichnet. Darauf aufbauend versucht erzusammenhängende Ketten von Argumenten („Darlegungsmoleküle“) zu identi-fizieren, die sich ihrerseits zu größeren inhaltlichen Abschnitten zusammenfügenlassen.5

Er orientiert sich dabei nicht nur an inhaltlichen, sondern auch an stilistischenKriterien:

„Dabei gehen wir von dem Grundsatz aus, dass ein Abschnitt, indem Cicero einer bestimmten Vorlage folgt, in seiner Darlegung keinegrossen Diskontinuitäten aufweisen wird; [. . . ] Dabei müssen wir unsbewusst sein, dass es bisweilen Ciceros Absicht gewesen sein wird,eine ‚Naht‘ in seiner Erörterung soviel wie möglich zu bemänteln.[. . . ] Sein Motiv dafür könnte ein Verlangen gewesen sein, sovielMaterial wie möglich – auch heterogenes – über eine bestimmte Fragezu benutzen und dieses aus literarischen Rücksichten möglichst gutzu einer Einheit zusammenzuschmelzen . . . “6

Kleywegt kommt zu dem Ergebnis, dass der weitaus überwiegende Teildes zweiten Buchs ziemlich direkt aus mindestens drei verschiedenen Quellenübernommen worden ist. In diesem Fall liegt die Frage nahe, ob Cicero beimÜbertragen der griechischsprachigen Quellen ins Lateinische – bewusst oder un-bewusst – auch einen Teil der rhythmischen und klanglichen Eigenheiten derursprünglichen Texte übernommen hat oder ob er sie – im Sinne von Kley-wegts „Bemäntelung einer Naht“ – so vollständig mit seinem eigenen Prosastilüberprägt hat, dass sich keine Unterschiede mehr nachweisen lassen.In der vorliegenden Arbeit soll ein Versuch unternommen werden, mit Mitteln

der Statistik den Grad der Heterogenität im zweiten Buch zu bestimmen. Dochauf welcher Ebene von Kleywegts Analyse soll eine solche Untersuchung statt-finden? Je kleiner die untersuchten Einheiten sind, desto detaillierter wäre dasBild, das sich daraus über die Binnenstruktur des zweiten Buches im Prinzip ge-winnen ließe. Dem steht ein fundamentales Prinzip der Statistik entgegen: DieSensitivität statistischer Methoden hängt stark vom Umfang der Stichprobenab. Das durchschnittliche ‚Gedankenatom‘ Kleywegts umfasst nicht mehr alszwei bis drei Sätze – mit so kleinen Stichproben kann man keine Inferenzstatistikbetreiben.Aus dieser praktischen Erwägung heraus habe ich mich für die Anwendung

der statistischen Methodik auf die obersten beiden Ebenen von KleywegtsAnalyse entschieden. Kleywegt unterteilt die Balbusrede nämlich gemäß dervon Balbus selbst gegebenen Disposition (nat. deor. 2, 3) in vier „Haupttei-le“: (A) esse deos (§§ 4–44), (B) quales sint (§§ 45–72), (C) mundum ab hisadministrari (§§ 73–153), (D) consulere eos rebus humanis (§§ 154–167).Auf der nächsttieferen Stufe verortet Kleywegt die Trennung in verschie-

dene Quellenschriften. Im Einzelnen unterteilt er die Hauptteile wie folgt:

5 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 11.6 Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 11.

93

(A.I) Lose Ansammlung landläufiger Argumente ohne Berufung auf einenbestimmten Philosophen, wahrscheinlich von Cicero selbst zusammen-gestellt (§§ 4–12),7

(A.II) doxographische Darstellung mit Zitaten von Kleanthes, Chrysipp undZeno, wahrscheinlich aus einem stoischen Handbuch (§§ 13–22),8

(A.III) „Feuer-Exposé“, eine ursprünglich zusammenhängende Darstellung derLehre vom calor vitalis, die von Cicero mit dem folgenden A.IV ver-zahnt worden sei und die direkt oder indirekt auf Kleanthes zurückgehe(§§ 23–28, 30b–32a, 39b–42a),9

(A.IV) Syllogismen-Reihe, die auf Chrysipp zurückgehen könne und die Ciceromit A.III verzahnt habe (§§ 29–30a, 32b–39a, 42b–44),10

(B.I) gemeinstoischer Abschnitt zur kosmischen Gottheit, möglicherweise auseinem stoischen Handbuch (§§ 45–55),11

(B.II) eine kurze eigenständige Hinzufügung Ciceros zu B.I (§ 56),12

(B.III) eine Abschweifung vom Thema mit partieller Vorwegnahme von Haupt-teil C, vermutlich aus derselben Quelle wie C.II (§§ 57–58),13

(B.IV) Rückkehr zum Thema und Besprechung nicht-kosmischer Gottheiten,aus derselben Quelle wie B.I (§§ 59–72),14

(C.I) disputatio stoica de providentia, deren Disposition in § 75 gegeben werdeund die möglicherweise aus Panaitios’ Περὶ προνοίας stamme (§§ 76–97),15

(C.II) naturwissenschaftlich orientierter Abschnitt zur Funktion der göttli-chen Vorsehung, der wahrscheinlich auf Poseidonios zurückgehe (§§ 98–153 mit Ausnahme von § 133a),16

(D.I) göttliche Sorge für die Menschheit als Ganze (§§ 154–163; hierher gehöreauch § 133a),17

(D.II) göttliche Sorge für Gruppen und Individuen (§§ 164–167).18

Zur Herkunft der Teile D.I und D.II schlägt Kleywegt mehrere Alternativenvor, ohne sich auf eine davon festlegen zu wollen. Einzig dass die beiden Teileaus verschiedenen Quellen stammen, scheint ihm sicher.19

7 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 33 und S. 119 ff.8 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 120 f.9 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 40 ff. und S. 121 ff.

10 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 49 ff. und S. 121 ff.11 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 59 und S. 124.12 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 63 und S. 124.13 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 89 und S. 124.14 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 65 f., S. 89 und S. 124.15 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 82 und S. 124.16 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 93 und S. 124 ff.17 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 112, S. 115 und S. 126 ff.18 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 114 und S. 126 ff.19 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 126 ff.

94

Manche Analysten haben in der Abgrenzung der Hauptteile A und B sowievon C und D abweichende Ansichten vertreten, die sich hauptsächlich auf in-haltliche Argumente stützen.20 Kleywegt bleibt in dieser Sache zu Recht derAbgrenzung treu, die Cicero selbst dem Balbus in den Mund gelegt hat.

10.3.2. Suche nach den Quellen (Philippson)

Eine in den Grundzügen ähnliche Gliederung des zweiten Buchs nimmt RobertPhilippson in einer Artikelserie aus den frühen Vierzigerjahren vor. Seine Ab-grenzung der vier Hauptteile stimmt mit derjenigen Kleywegts überein. Ihmist jedoch weniger an der Analyse von Ciceros Gedankenführung als vielmehran der Identifikation der Quellen gelegen, weswegen eine systematische Unter-gliederung des Gesamttextes auf verschiedenen Ebenen bei ihm fehlt.Für ihn bilden die Paragraphen 4 bis 12 (A.I bei Kleywegt) einen „ge-

meinstoischen“ Abschnitt, ebenso §§ 23–32 (bei Kleywegt Teile von A.III undA.IV).21 Einen stilistischen und inhaltlichen Bruch zwischen § 28 und § 29 – andieser Stelle wechselt Cicero nach Kleywegt von A.III zu A.IV – konstatiertaber auch Philippson.22 Den Rest des Hauptteils A machen Zitate einzelnerPhilosophen aus. Ein ähnliches Konglomerat aus Zitaten und zusammenhängen-den, gemeinstoischen Abschnitten verortet Philippson im Hauptteil B.23

Ganz anders seien, so Philippson, der dritte und der vierte Hauptteil aufge-baut: Es handle sich um eine „geschlossene Darstellung der stoischen Pronoia-lehre“24. Der Vortrag in Hauptteil C sei zusammenhängend und nicht wie in denbeiden ersten Hauptteilen mehrfach durch Stoiker-Zitate unterbrochen. Deshalbsieht Philippson keine Veranlassung, mehrere Vorlagen für Hauptteil C anzu-nehmen.25 Zum Hauptteil D merkt er an, dass er formal und inhaltlich eng an Canschließe und deshalb anzunehmen sei, dass beiden dieselbe Quelle zugrundeliege.26

Philippsons Schlussfolgerung ist, dass die ersten beiden Hauptteile im We-sentlichen aus einem stoischen Handbuch entnommen sein dürften, wohinge-gen die Teile C und D aus einer zusammenhängenden Schrift über die stoischePronoia-Lehre stammen.27

Wieder kann man sich die Frage stellen, inwieweit stilistische und rhythmischeEigenheiten der hypothetischen Quellen in Ciceros Text noch durchschimmern.Sollten sich in der Tat derartige Reste nachweisen lassen, müsste man nachPhilippsons Analyse Unterschiede zwischen den Hauptteilen A und B einerseitsund den Hauptteilen C und D andererseits erwarten können, wohingegen diebeiden Hälften in sich größere Homogenität erwarten ließen. Weiterhin wäre inder zusammengestückelten ersten Hälfte mehr Heterogenität zu erwarten als inder geschlossenen Darstellung der zweiten Hälfte.

20 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 55 und S. 93 ff.21 Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 1 , S. 24.22 Vgl. Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 1 , S. 27.23 Vgl. Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 1 , S. 34 ff.24 Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 2 , S. 10.25 Vgl. Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 3 , S. 25.26 Vgl. Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 3 , S. 26.27 Vgl. Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 3 , S. 29 f.

95

10.4. Reste einer geplanten anderen Gliederung

Der uns vorliegende Text von De natura deorum enthält einige Hinweise darauf,dass Cicero ursprünglich eine andere Buchgliederung im Sinn gehabt hat. Ob-wohl in der endgültigen Version das gesamte Gespräch an einem einzigen Tagstattfindet,28 bezieht sich Balbus in nat. deor. 2, 73 mit den Worten hesternodie auf Velleius’ Ausführungen aus dem ersten Buch. Cotta verweist in 3, 18sogar mit nudius tertius auf den Anfang von Buch 2 zurück.29

Auffällig ist weiterhin, dass in 2, 45 der zweite von vier Gliederungspunktender Balbusrede mit restat ut eingeleitet wird, einer Formulierung, die sonst nurden letzten Punkt bezeichnet.30 Dieses restat korrespondiert mit zwei weiterenBeobachtungen: In der Disposition seiner Rede in 2, 3 sagt Balbus, er wollezum jetzigen Zeitpunkt nur die ersten beiden von den vier Punkten erläutern;„tertium et quartum, quia maiora sunt, puto esse in aliud tempus differenda.“Zudem schließt Balbus am Ende des zweiten Punktes nicht nur diesen allein,sondern den ersten und zweiten Punkt gemeinsam mit den Worten „ac mihivideor satis et esse deos et quales essent ostendisse“ ab.31

All dies deutet auf einen ursprünglichen starken Einschnitt zwischen demzweiten und dem dritten Unterpunkt der Balbusrede hin. Ob es sich dabei umeine Buch- und Tagesgrenze oder gar um das Ende der Balbusrede in der ur-sprünglichen Planung gehandelt hat, wird diskutiert. Ernst A. Schmidt fasstin einem Philologus-Artikel aus dem Jahr 1978 bisherige Meinungen zu dieserFrage zusammen. Er argumentiert überzeugend, dass man wohl von einer ur-sprünglichen Disposition des Werks für drei Bücher und drei Tage ausgehenmuss. Das ursprüngliche erste Buch umfasste das aktuelle erste und die ersteHälfte des aktuellen zweiten Buchs (2, 1–72). Das gesamte zweite Buch der ur-sprünglichen Gliederung wäre demgemäß der Darlegung der stoischen πρόνοια-Lehre gewidmet (in der aktuellen Version die zweite Hälfte des zweiten Buchs,2, 73–168), während das ursprünglich dritte Buch mit dem aktuellen drittenBuch übereinstimmt.32

Die Übergangsstellen, insbesondere den Paragraphen 3, 1, habe Cicero beider Umarbeitung auf die uns vorliegende Version neu formuliert. Beim Zusam-menfügen seien ihm die Inkonsistenzen in den Verweisen auf andere Tage ausFlüchtigkeit entgangen.33

Andere Versuche, die ursprüngliche Gliederung zu rekonstruieren, bezeichnetSchmidt zu Recht als unzureichend, weil sie zwar jeweils einen Teil der Inkon-sistenzen erklären können, aber nicht alle zugleich. Würde man etwa annehmen,die πρόνοια -Lehre sei gar nicht geplant gewesen und das ursprüngliche Buch 2habe nur die aktuellen Paragraphen 2, 1–72 umfasst, dann hätte man zwar eineErklärung für restat in 2, 45. Hingegen ließe sich nudius tertius aus 3, 18 nicht

28 Vgl. Schmidt, Ursprüngliche Gliederung , S. 59.29 Vgl. Schmidt, Ursprüngliche Gliederung , S. 60.30 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 116; Schmidt, Ursprüngliche Gliederung ,

S. 59.31 Vgl. Kleywegt, Ciceros Arbeitsweise, S. 117.32 Vgl. Schmidt, Ursprüngliche Gliederung , S. 62 f.33 Vgl. Schmidt, Ursprüngliche Gliederung , S. 65.

96

erklären: Man müsste stattdessen ein „gestern“ erwarten, wenn tatsächlich denursprünglichen Buchgrenzen ursprüngliche Tagesgrenzen entsprächen.34

10.5. Methodik der Datenerfassung

Der Analyse von Ciceros De natura deorum wird die Teubner-Edition von OttoPlasberg aus dem Jahr 1917 zugrunde gelegt. Die dahinterstehende Überle-gung ist praktischer Natur: Eine digitalisierte Version dieses Textes ist in derPerseus Digital Library frei verfügbar. Stichprobenartige Vergleiche mit der ak-tuelleren Edition von Wilhelm Ax haben gezeigt, dass die Abweichungen höchs-tens minimal sind.In der Perseus Digital Library ist der Text nach Paragraphen organisiert. Ich

habe – wie in Kapitel 9.3 dieser Arbeit beschrieben – jeweils einen Paragraphenaus der Online-Edition in das Bedienfenster der Software Numerator kopiert,die notwendigen Aufbereitungen durchgeführt und die automatische Analysegestartet. Danach erfolgte die manuelle Nachbearbeitung der Analyseergebnisseund der Pausenstufen. Im Zuge dieser Tätigkeit sind zahlreiche Änderungenund Ergänzungen an den digitalen Wörterbüchern vorgenommen worden. Dashat dazu geführt, dass die automatische Analyse gegen Ende der Arbeit bereitsspürbar häufiger korrekte Resultate erbracht hat als zu Beginn.Wesentlich war in diesem Stadium, dass in der Zuweisung von Silbenquanti-

täten und Pausenstufen nicht darauf geachtet werden durfte, welcher Rhythmussich jeweils ergeben würde. Die Rhythmen sollten schließlich ein Ergebnis undnicht eine Prämisse der Untersuchung sein.Jeder fertig analysierte Paragraph wurde anschließend in eine eigene XML-

Datei gespeichert,35 damit er für spätere Änderungen zur Verfügung stand. Erstals das gesamte zweite Buch auf diese Weise erfasst war, fasste ich jeweils zehnbis zwanzig Paragraphen zusammen, indem ich sie nacheinander in dieselbeNumerator -Sitzung lud.36

Diese Blöcke wurden anschließend in CSV-Dateien (Tabellendokumente) ex-portiert und in einem Tabellenkalkulationsprogramm zu einem einzigen Doku-ment zusammengefügt. Ebenfalls im Tabellenkalkulationsprogramm habe icheinige weitere Spalten hinzugefügt, die für die statistische Auswertung nützlichwaren (Bezeichnung des Paragraphen, Bezeichnung des Hauptteils u.Ä.).

34 Vgl. Schmidt, Ursprüngliche Gliederung , S. 61.35Vgl. Kapitel 9.4.2 auf Seite 86.36Funktion ‚Datei hinzufügen‘, erläutert in Kapitel 9.4.2.

97

11. Statistische Auswertung auf derEbene der Klauselformen

11.1. Das Abhängigkeitsmaß τ (Goodman/Kruskal)

In Kapitel 6.3.4 auf Seite 47 der vorliegenden Arbeit ist dargelegt worden, dasses sich bei der Schlussform einer kolometrischen Einheit in Abhängigkeit vonder Textpassage und von der Pausenstufe um einen Zusammenhang zwischennominal skalierten Variablen handelt: Den 32 Schlussformen nach Aili kannkeine natürliche Anordnung oder Reihenfolge zugeschrieben werden.Die meisten parametrischen Verfahren, die in der angewandten Statistik übli-

cherweise zum Einsatz kommen, versagen bei der Modellierung nominaler Ziel-variablen. Die klassische Methode für den Umgang mit nominalen Daten istder χ2-Test, den Aili seiner Argumentation zugrunde legt. Der χ2-Test hataber zwei Nachteile: Erstens ist die berechnete Teststatistik nicht anschaulichinterpretierbar, und zweitens berücksichtigt der Test nicht die Richtung derAbhängigkeit.1 Ob man feststellen will, wie die Wahl der Schlussform von derTextpassage abhängt (die interessante Richtung), oder ob man danach fragt, wiesich die Textpassage aus den gewählten Schlussformen vorhersagen ließe (eineunsinnige Fragestellung2), macht für den χ2-Test keinen Unterschied.Philip Good listet in seinemWerk Permutation Tests einige Alternativen zum

χ2-Test auf.3 Dort findet sich auch ein Hinweis auf die von Leo A. Goodmanund William H. Kruskal im Jahr 1954 vorgeschlagenen Abhängigkeitsmaße λund τ .4 Beiden liegt ein zweistufiges stochastisches Modell zugrunde, in demman auf zwei verschiedene Weisen versucht, den Wert der Zielvariablen vorher-zusagen. Einmal wird dazu die Kenntnis des Einflussfaktors verwendet (Fall 1),das andere Mal nicht (Fall 2). Mit elementaren Methoden der Wahrscheinlich-keitsrechnung ermittelt man für beide Fälle die Wahrscheinlichkeiten, dass dieVorhersage falsch war.5 Das Abhängigkeitsmaß ist dann definiert als die relativeReduktion der Fehlerwahrscheinlichkeit im Fall 1 gegenüber Fall 2, also

1 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 735; Good, PermutationTests, S. 105.

2Die Fragestellung ist nicht per se unsinnig, sondern nur im Kontext der vorliegendenArbeit. Ginge es etwa darum, einen umstrittenen Text dem einen oder dem anderen Autorzuzuordnen, wäre dies die interessante Richtung der Abhängigkeit.

3 Vgl. Good, Permutation Tests, S. 103 ff.4Good verwechselt dabei λ und τ : Er nennt das von ihm empfohlene Maß zwar τ , ver-

wendet aber Goodmans und Kruskals Definition von λ; vgl. Good, Permutation Tests,S. 105, gegen Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 740 f. und S. 759.

5 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 741.

98

Abhängigkeitsmaß := 1− Fehlerwahrscheinlichkeit im Fall 1Fehlerwahrscheinlichkeit im Fall 2

.

Es liegt stets zwischen 0 und 1: Falls Einfluss- und Zielvariable stochastischunabhängig sind, d. h. wenn aus der Kenntnis des Einflussfaktors keine zusätz-liche Information über die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zielvariablen ge-wonnen werden kann, hat es den Wert 0. Die Umkehrung gilt jedoch nicht, d. h.das Abhängigkeitsmaß kann verschwinden, ohne dass die Variablen unabhängigsind. Der Wert 1 ergibt sich genau dann, wenn die Kenntnis des Einflussfak-tors eine sichere Vorhersage der Zielvariablen ermöglicht (in diesem Fall hat derZähler des obigen Bruchs den Wert 0).Die Maße λ und τ lassen sich aus zwei verschiedenen stochastischen Modellen

für den Vorhersageprozess deduzieren. λ entsteht beim Modell einer optimalenVorhersage, in dem jeweils derjenige Wert für die Zielvariable prognostiziertwird, der bei Zugrundelegung der gegebenen Informationen die höchste bedingteWahrscheinlichkeit hat.6

Dieser intuitiv plausible Zugang bereitet in der Praxis Probleme: Definiti-onsgemäß wählt dieses Modell stets die Modalkategorie der aktuellen beding-ten Wahrscheinlichkeitsverteilung aus – seine Sensitivität beschränkt sich somitauf die Wechsel der Modalkategorie in der Zielvariablen je nach dem Wert derEinflussvariablen. Falls die Modalkategorie nicht wechselt – etwa indem in allenPausenstufen und in allen Textpassagen dieselbe Klauselform die größte Häufig-keit hätte, was ohne Weiteres denkbar ist –, hat λ den Wert 0, völlig unabhängigdavon, wie sich die Häufigkeitsverteilungen der anderen Kategorien relativ zu-einander verhalten. λ ist somit nur dann geeignet, wenn man mit wechselndenModalkategorien rechnen kann.Das Modell des Abhängigkeitsmaßes τ ist das einer proportionalen Vorher-

sage: Die Vorhersagemethode ist selbst ein Zufallsprozess, der die einzelnenKategorien der Zielvariable mit Wahrscheinlichkeiten auswählt, die den gera-de aktuellen bedingten Wahrscheinlichkeiten entsprechen. τ nimmt genau dannden Wert 0 an, wenn Einfluss- und Zielvariable unabhängig sind.7 Aufgrund die-ser höheren Sensitivität bevorzuge ich τ gegenüber λ trotz seiner etwas wenigeranschaulichen Interpretation.

Goodman und Kruskal leiten folgende Formel für τ her:8

τB =

∑a,b

ρ2abρa.−∑b

ρ2.b

1−∑b

ρ2.b

Darin bezeichnet die Laufvariable a die Kategorien der erklärenden VariableA (des Einflussfaktors, im Fall dieser Arbeit die einzelnen Textpassagen), b dieKategorien der Zielvariable B (in dieser Arbeit: die 32 möglichen Schlussformen

6 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 740 f.7 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 759 f.8 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations I , S. 759.

99

nach Aili), ρab die gemeinsame Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Er-eignisses vom Typ A = a und B = b, ρa. die Randwahrscheinlichkeit für dasEreignis A = a und ρ.b die Randwahrscheinlichkeit für das Ereignis B = b. Mitder Schreibweise τB wird die Asymmetrie des Maßes verdeutlicht: In dieser Formmisst es die Abhängigkeit bei einer Vorhersage von B aus A.9

In einer späteren Publikation führen Goodman und Kruskal den Beweis,dass man einen konsistenten Schätzer für τB aus einer Stichprobe erhält, indemman alle Wahrscheinlichkeiten durch die entsprechenden relativen Häufigkeitenersetzt.10 Die Programmierung dieses Schätzers in der Statistik-Software R ver-danke ich einem online verfügbaren Codeausschnitt von Antti Arppe.11

11.2. Ein Permutationstest für τ

Goodman und Kruskal haben 1963 das asymptotische Verhalten eines kon-sistenten Schätzers tB für ihr Abhängigkeitsmaß τB untersucht.12 1972 haben sieeine weitere Publikation angeschlossen, in der sie einen vereinfachten Ausdruckfür die Varianz von tB herleiteten.13 Daraus ließe sich im Prinzip ein statistischesTestverfahren generieren, indem man unter Berufung auf den Zentralen Grenz-wertsatz eine Normalverteilung der entsprechend transformierten Teststatistikannimmt.Philip Good rät aber gerade bei Stichproben, die (im Verhältnis zur Zahl der

Freiheitsgrade) relativ klein sind, in der Zeit der schnellen Computer von derunreflektierten Verwendung asymptotischer Tests ab.14 Permutationstests mitMonte-Carlo-Simulationen arbeiten bei kleinen Stichproben genauer als asymp-totische Tests; sie ermöglichen heutzutage die Auswertung komplizierter De-signs in sehr kurzer Zeit.15 Ziel dieses Abschnitts ist daher die Herleitung einesPermutationstests für τB.Der Test soll überprüfen, ob eine gerichtete Abhängigkeit zwischen der Einfluss-

und der Zielvariablen besteht. Es ist also die Nullhypothese H0 : τB = 0 gegendie Alternativhypothese HA : τB > 0 zu testen.Unter H0 sind A und B, wie oben erwähnt, stochastisch unabhängig. Un-

abhängigkeit ist eine hinreichende Bedingung für die Austauschbarkeit, welcheihrerseits hinreichend dafür ist, dass ein Permutationstest exakt und unverzerrtist.16

Unter diesen Bedingungen dürfen die Kategorienzuordnungen der Zielvaria-blen B – im konkreten Fall der metrischen Schlussformen – über die gesamteStichprobe beliebig permutiert werden. Zu jeder Permutation kann tB berechnetwerden.

9Durch Vertauschen von a und b in der Formel ließe sich ein Maß τA zur Vorhersage vonA aus B gewinnen.

10 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations III, S. 354.11 Arppe, [R] Goodman-Kruskal tau.12 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations III, S. 354.13 Vgl. Goodman/Kruskal, Measures of Associations IV, 2.4.14 Vgl. Good, Permutation Tests, S. 10.15 Vgl. Good, Permutation Tests, S. 186.16Zu dieser Folgerungskette sowie zur Definition der Begriffe Exaktheit, Unverzerrtheit und

Austauschbarkeit vgl. Good, Permutation Tests, S. 23 f.

100

Wird diese Prozedur mehrere tausend Mal nach Zufallsprinzip wiederholt,erhält man eine Näherung für die Wahrscheinlichkeitsverteilung von tB unterH0.Der Test ist einseitig, weil nur besonders große Werte von tB gegen H0 sprechen.Daher kann man als Trennwert zwischen Akzeptanz- und Verwerfungsbereichbeispielsweise die 95%-Quantile der genäherten Verteilung verwenden. Ist dasursprünglich berechnete tB größer als der Trennwert, kann man H0 verwerfenund HA annehmen. In diesem Fall ist der Zusammenhang zwischen A und Bsignifikant. Analog kann man aus der genäherten Verteilungsfunktion und dembeobachteten Wert von tB einen p-Wert ermitteln.17

Ich habe den hier skizzierten Permutationstest in der Statistik-Software Rprogrammiert. Alle R-Codes, die zur vorliegenden Arbeit gehören, finden sichin der Datei R-Codes.r, die der digitalen Version dieser Arbeit beiliegt.

11.3. Einbeziehung der Pausenstufe

Die Häufigkeitsverteilung der Schlussformen hängt sicherlich nicht nur von derTextpassage, sondern auch von der Pausenstufe ab. Nach den Untersuchungenvon Primmer und Aili ist zu erwarten, dass die Verteilungen in den stärkerenPausenstufen stärker von derjenigen Verteilung abweichen, die bei Unabhängig-keit der Silbenquantitäten aufträte. Somit besteht in den stärkeren Pausen vonvornherein eine größere Chance, eventuelle rhythmische Unterschiede zwischenPassagen aufzudecken.Im Folgenden wird diesem Umstand Rechnung getragen, indem die Berech-

nung von τ und der zugehörige Permutationstest für die einzelnen Pausenstufengetrennt ausgeführt werden. Dabei werden analog zu Primmers Vorgehen diesechs Pausenstufen zu drei Hauptstufen komprimiert: Stufe I bleibt bestehen,die Stufen IIa, IIb und IIc werden zur Hauptstufe II zusammengefasst, die Stu-fen IIIa und IIIb zur Hauptstufe III.

11.4. Resultate

11.4.1. Gesamttext

Um eine prinzipielle Vergleichbarkeit meiner Resultate mit Ailis und Prim-mers Untersuchungen zu ermöglichen, wird das zweite Buch zunächst als Ein-heit betrachtet. Die Datenbasis bilden die 2040 kolometrischen Einheiten desbereinigten Datensatzes natdeor3.18

Abbildung 21 zeigt die Verteilung der einzelnen Schlüsse auf die Klauselfor-men nach Aili, aufgeschlüsselt nach Pausenstufe. Die Grafik entspricht damitweitgehend den Zahlentabellen, die Primmer19 und Aili20 geben. Sie stellt eine

17Für nähere Erläuterungen zum allgemeinen Prinzip eines statistischen Hypothesentestssei auf Abschnitt 4.4.2 der vorliegenden Arbeit sowie auf einschlägige einführende Literaturzur angewandten Statistik verwiesen.

18Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.19 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 170, S. 224 u. a.20 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 29 und S. 136 ff.

101

*1

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

2425

2627

2829

3031

32

Stufe I

Stufe II

Stufe III

Gesam

tverteilung der Schlussform

en nach Pausenstufe

Klausel nach A

ili

Häufigkeit in %

0 2 4 6 8 10 12 14

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

Abbildung 21: Verteilung der metrischen Schlussformen in Abhängigkeit von derPausenstufe im zweiten Buch.

102

Weiterentwicklung von de Groots rudimentären Zeichnungen dar.21

Die Schlussformen sind nach Ailis Notationssystem von 1 bis 32 durchnum-meriert. Die Kategorie «*» steht für jene Schlüsse, die keiner der Formen zuge-ordnet werden konnten. Das kann geschehen, wenn entweder die kolometrischeEinheit kürzer als sechs Silben ist oder wenn in den letzten sechs Silben eineQuantität nicht bestimmt werden konnte.22

Das Diagramm ist in folgender Weise zu lesen: Die Form Ai 18 ( – ` ` ` – ` )kommt in Stufe I (dunkle Säule) mit einer relativen Häufigkeit von etwa 11%vor, in Stufe II mit etwa 6% und in Stufe III mit etwa 3.5%.Die kleinen roten Kreise stehen für die Häufigkeit, die man für die jewei-

lige Form gemäß der von Aili konstruierten Vergleichsbasis23 in einem nichtmetrischen Text erwarten würde. Die zu ihrer Berechnung notwendige A-priori-Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer langen Silbe habe ich nach derselbenMethode gewonnen wie Aili: Es wurde bestimmt, wie viele lange und kurzeSilben insgesamt im zweiten Buch vorkommen, wobei die letzten sechs Silbeneiner jeden kolometrischen Einheit von der Zählung ausgenommen wurden. DieZahlenwerte betragen 11 830 für die langen, 7420 für die kurzen Silben.24 DerAnteil langer Silben an der Gesamtmenge der überhaupt bestimmbaren Silbenliegt also bei 61.5% – übrigens in hervorragender Übereinstimmung mit AilisZahl 61.3%, die er aus dem 31. Buch des Livius gewonnen hat.25 Es scheint sichbei diesem Anteil um eine rhythmische Konstante des klassischen Latein an sichzu handeln.Im Großen und Ganzen entspricht Abbildung 21 auch inhaltlich den Tabellen

Primmers und Ailis; insbesondere springen dieselben Formen als besondersgesucht (Balken ist viel höher als die zugehörige nichtmetrische Referenzmarke)oder besonders gemieden (Balken ist niedriger als die Referenzmarke) hervor,die auch von Aili als solche identifiziert worden sind. Das beweist, dass Ciceroin der Tat das aus seinen Reden gewohnte System des Prosarhythmus auch ineiner philosophischen Schrift wie De natura deorum anwendet und dass er eshier in derselben Weise wie dort anwendet.Die auffälligsten Einzelerscheinungen in Abbildung 21 sind folgende: Klau-

sel Ai 14 ( – ` – – ` ` , Pr 2) allein nimmt rund 15% der Stufe-I-Schlüsse ein.Ihr Anteil sinkt von Stufe zu Stufe kontinuierlich, ist aber selbst in Stufe IIInoch doppelt so hoch wie im nichtmetrischen Vergleichstext. Die Erwartung ausKapitel 3.2.5 hat sich eindrucksvoll bestätigt: War diese Klausel in PrimmersMaterial noch ‚neutral‘ in seinem Sinne gewesen – d. h. ihre Häufigkeit war inallen Pausenstufen ungefähr gleich hoch –, so ist sie in De natura deorum, gutzehn Jahre später, zu einer auffallend ‚schlussstarken‘ Klausel geworden.Die stärksten Unterschiede zwischen den Pausenstufen zeigt wie erwartet21 Vgl. de Groot, De numero, S. 46 ff. Das von mir gebrauchte Säulendiagramm entspricht

der Sache besser als de Groots durchgezogene Linien, weil andernfalls der irrige Eindruckeines stetigen Übergangs von einer Klausel zur nächsten erweckt würde.

22Vgl. Kapitel 6.3.3 auf Seite 47.23Vgl. Kapitel 4.4.1 auf Seite 27.24Im Gegensatz zu Aili war ich hierbei nicht auf das manuelle Abzählen angewiesen, son-

dern konnte die Zahlen unter vergleichsweise geringem Aufwand mithilfe des Statistikpro-gramms R aus den erfassten Daten gewinnen, siehe die Datei R-Codes.r.

25 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 33.

103

Ai 18 ( – ` ` ` – ` ). Diese Form ist in Stufe I fünfmal so häufig, wie man esfür einen nichtmetrischen Text erwarten würde; in Stufe III liegt ihr Anteil nurnoch geringfügig über der Referenzmarke.Der Hexameterschluss Ai 19–20 ( – ` ` – ` ) wird – ebenfalls erwartungsgemäß

– in allen Stufen gemieden. In Stufe III ist die Vermeidungstendenz aber nichtmehr sehr ausgeprägt. Gesucht sind zudem die Formen Ai 23–24 ( – – ` – ` ,Pr – 3) und Ai 27–28 ( – ` – – ` , Pr 1), wohingegen Ai 22 (der Dreifachtrochäus– ` – ` – ` ) in allen Stufen gemieden wird, am stärksten naturgemäß in Stufe I.Gemieden sind außerdem, Primmers Hypothese entsprechend, Anhäufungenvon Kürzen (Ai 1–4, Ai 7–8) und Längen (Ai 29–32).Der Gesamteindruck aus nat. deor. 2 passt dermaßen gut in das Bild, das nach

Primmer und Aili zu erwarten gewesen ist, dass sich folgendes erstes Resultatder statistischen Auswertung formulieren lässt:

Cicero wendet in der philosophischen Schrift De natura deorum die-selben rhythmischen Strukturen in derselben Weise an wie in seinerrednerischen Praxis aus derselben Zeit.

Umso interessanter ist, ob sich diese allgemeine rhythmische Konstanz auchauf feinere Gliederungsebenen erstreckt oder ob sich dort doch Unterschiedenachweisen lassen.

11.4.2. Die beiden Hälften A/B und C/D

Im Teilkapitel 10.3.2 dieser Arbeit ist die Frage aufgeworfen worden, ob diebeiden Hälften der Balbusrede rhythmisch unterschiedlich sind. Ein nachweis-barer Unterschied wäre eine Stütze für Philippsons Hypothese, dass Cicero fürjede der beiden Hälften eine andere Quelle verwendet habe. An dieser Stellesoll versucht werden, der Frage mit dem in den vorangegangenen Abschnittenstatistischen Apparat nachzugehen.Die ‚Hälften‘ sind definiert als einerseits die beiden Hauptteile A und B nach

Kleywegt (nat. deor. 2, §§ 4–72) und andererseits die Hauptteile C und D(§§ 73–167). Die nicht zum inhaltlichen Kern der Balbusrede gehörenden Pa-ragraphen 1–4 und 168 werden nicht berücksichtigt. Die Datenbasis entsprichtsomit dem Datensatz balbus, der aus 1986 kolometrischen Einheiten besteht.26

Gemäß Abschnitt 11.3 erfolgt die Untersuchung getrennt nach den drei Haupt-Pausenstufen.In der Pausenstufe I nimmt tB, der konsistente Schätzer für τB zur Vorhersage

der Klauselform aus der Kenntnis, zu welcher Hälfte eine Textstelle gehört, denWert 0.0021 an. Das bedeutet: Der stochastische Modellprozess der proportio-nalen Vorhersage aus Abschnitt 11.2 würde um 0.21% weniger falsche Zuord-nungen produzieren, wenn ihm bekannt wäre, aus welcher Hälfte eine fraglicheTextpassage stammt, als wenn ihm das nicht bekannt wäre.

0.21% klingt nach einer sehr kleinen Zahl. Damit war auch zu rechnen, schließ-lich zeichnet sich Ciceros rhythmischer Stil – wie oben dargelegt – in erster Linie

26Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.

104

durch beeindruckende Konstanz aus. Außerdem hat der Aufbau des Modellpro-zesses selbst zur Folge, dass er immer sehr viele Fehler begeht: Immerhin soll derProzess die korrekte Klauselform einer beliebig vorgegebenen Textstelle ‚erra-ten‘. Da es hierfür 32 Möglichkeiten gibt, ist die Wahrscheinlichkeit, die richtigezu finden, in jedem Fall sehr klein. Zum Vergleich: Setzt man anstelle der beidenHälften von nat. deor. 2 in die Formel für τB Ailis Textpassagen aus Cicero ei-nerseits und aus Sallust andererseits ein, so erhält man auch lediglich den WerttB ≈ 1.9%, obwohl sich Ciceros und Sallusts rhythmische Systeme sehr starkunterscheiden.27

Von Bedeutung ist daher nicht der Zahlenwert von tB an sich, sondern dieFrage, ob er sich signifikant von 0 unterscheidet, d. h. ob er auffällig höher ist,als man bei rein zufälliger Zuordnung erwarten würde. Zur Beantwortung dieserFrage dient der Permutationstest aus Abschnitt 11.2.Abbildung 22 zeigt das Ergebnis für 1000 zufällige Permutationen der Zu-

ordnung Texthälfte –Klauselform. Das grau hinterlegte Histogramm stellt dieVerteilung der berechneten tB-Werte in jeder der Permutationen dar. Die lot-rechte strichlierte Linie steht für den in der Stichprobe tatsächlich beobachtetenWert tB ≈ 0.21%. Ersichtlich liegt die Linie mitten im Bereich der Zufallsvertei-lung. Das bedeutet: Bei rein zufälliger Zuordnung wäre es nicht ungewöhnlich,dass der gemessene Wert von tB mindestens 0.0021 beträgt. Es ist daher nichtunplausibel, dass der Wert 0.0021 auch in der vorliegenden Stichprobe rein zu-fällig zustande gekommen ist. Ein Unterschied zwischen den beiden Hälften lässtsich auf dieser Ebene nicht nachweisen.28

Zum anschaulichen Vergleich ist in Abbildung 23 die analoge Situation fürdie rhythmische Unterschiedlichkeit zwischen Cicero und Sallust nach Daten ausAili dargestellt. Die strichlierte Linie liegt dort ganz rechts außen, weit weg vonallen simulierten tB-Werten. Bei rein zufälliger Zuordnung würde ein derartigerWert (so gut wie) nie auftreten. Deshalb kann man schlussfolgern, dass sichCiceros Rhythmus hochgradig signifikant von demjenigen Sallusts unterscheidet.In der Pausenstufe II erhält man beim Vergleich der beiden Hälften für tB

den Wert 0.0019. Abbildung 24 zeigt das Ergebnis des Permutationstests. Derp-Wert – d. h. die Wahrscheinlichkeit, bei rein zufälliger Zuordnung ein tB zuerhalten, dessen Größe mindestens 0.0019 beträgt – liegt in diesem Fall bei 26%.Das ist weniger als in Stufe I, aber immer noch deutlich mehr als die Schwellevon 5%. Auch auf Stufe II kann man die beiden Hälften somit nicht signifikantunterscheiden.Für die Pausenstufe III ist tB ≈ 0.0013. Das Ergebnis des Permutationstests

ist in Abbildung 24 dargestellt. Der p-Wert beträgt 28% und erlaubt auch aufStufe III keine Unterscheidung der Hälften.Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass sich die beiden Hälften der Bal-

busrede hinsichtlich der bevorzugten Wahl bestimmter Klauselformen auf kei-ner Pausenstufe signifikant voneinander unterscheiden. Klarerweise darf diesesResultat nicht als Widerlegung von Philippsons These über die zweigeteilte

27 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 136 f.28In einer etwas formaleren Ausdrucksweise lässt sich feststellen, dass die Monte-Carlo-

Approximation für den p-Wertes dieses Tests bei 43% und damit weit über der Signifikanz-schwelle 5% liegt.

105

Permutationstest auf Pausenstufe 1

tB in der Simulation

Anz

ahl (

N =

100

0)

0.000 0.002 0.004 0.006 0.008

050

100

150

200

Abbildung 22: Monte-Carlo-Simulation der Nullverteilung von tB beim Vergleichder beiden Hälften der Balbusrede auf Pausenstufe I. Die strichlierte lotrechteLinie stellt den tatsächlich beobachteten Wert von tB dar. Der p-Wert des Testsbeträgt 43%.

Permutationstest Cicero gegen Sallust

tB in der Simulation

Anz

ahl (

N =

100

0)

0.000 0.005 0.010 0.015 0.020

050

100

150

200

Abbildung 23: Monte-Carlo-Simulation der Nullverteilung von tB beim Vergleichvon Cicero und Sallust (Daten aus Aili, Prose Rhythm, S. 136 f.). Die strichliertelotrechte Linie stellt den tatsächlich beobachteten Wert von tB dar. Der p-Wertdes Tests ist kleiner als 10−3 bzw. 0.1%.

106

Permutationstest auf Pausenstufe 2

tB in der Simulation

Anz

ahl (

N =

100

0)

0.000 0.001 0.002 0.003 0.004

050

100

150

Abbildung 24: Monte-Carlo-Simulation der Nullverteilung von tB beim Vergleichder beiden Hälften der Balbusrede auf der Pausenstufe II. Die strichlierte lotrechteLinie stellt den tatsächlich beobachteten Wert von tB dar. Der p-Wert des Testsbeträgt 26%.

Permutationstest auf Pausenstufe 3

tB in der Simulation

Anz

ahl (

N =

100

0)

0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0.0030

050

100

150

Abbildung 25: Monte-Carlo-Simulation der Nullverteilung von tB beim Vergleichder beiden Hälften der Balbusrede auf der Pausenstufe III. Die strichlierte lotrechteLinie stellt den tatsächlich beobachteten Wert von tB dar. Der p-Wert des Testsbeträgt 28%.

107

Quelle missverstanden werden, ist damit doch lediglich gezeigt, dass sich unterZugrundelegung eines bestimmten stochastischen Modells kein Unterschied inder rhythmischen Gestaltung nachweisen lässt.Damit ist weder gesagt, dass es keinen Unterschied in der rhythmischen Ge-

staltung der beiden Hälften geben kann, noch, dass es keinen Unterschied in eineranderen stilistischen Dimension geben kann. Gewiss erscheint es auch plausibel,dass Cicero beim Übertragen der Quellen vom Griechischen ins Lateinische sti-listische Unterschiede so stark mit seinem eigenen Stil überformt haben könnte,dass von den Unterschieden im überlieferten Text nichts mehr übrig gebliebenist.

108

11.4.3. Die vier Hauptteile A, B, C und D

Die Frage, ob sich die vier Hauptteile nach Kleywegt (A: §§ 4–44, B: §§ 45–72, C: §§ 73–153 ohne 133a, D: §§ 154–167 mit 133a) hinsichtlich der Wahlbevorzugter Klauselformen voneinander unterscheiden, muss zunächst präzisiertwerden:Einerseits könnte man sich dafür interessieren, ob die Kenntnis des ‚Haupt-

teils‘ insgesamt den Fehler bei der Vorhersage der Klauselform signifikant redu-ziert. In der Statistik spricht man von einem Test mit globaler Hypothese.Man könnte aber auch fragen, zwischen welchen Hauptteilen besonders auf-

fällige Unterschiede bestehen und zwischen welchen nicht. In diesem Fall sprichtman von einem Test mit lokaler Hypothese.Die numerischen Ergebnisse des globalen Tests sind in der folgenden Tabelle

zusammengefasst:29

Pausenstufe tB p-Wert

I 0.0059 0.61II 0.0039 0.80III 0.0031 0.70

Alle p-Werte sind viel größer als 5%. Folglich lässt sich auf keiner Pausen-stufe ein signifikanter Einfluss des Hauptteils auf die Wahl der Klauselformennachweisen.In der folgenden Tabelle sind die Ergebnisse des lokalen Vergleichs zwischen

den Hauptteilen A und B dargestellt:

Pausenstufe tB p-Wert

I 0.0064 0.14II 0.0030 0.49III 0.0022 0.69

Ähnliche, gleichfalls nicht signifikante Ergebnisse zeigen auch einige weiterelokale Paarvergleiche. Insgesamt muss man feststellen: Auch auf der Ebene derHauptteile können keinerlei Unterschiede in der Wahl bevorzugter Klauselfor-men nachgewiesen werden.

11.4.4. Unterabschnitte innerhalb der Hauptteile

Die folgende Tabelle enthält die berechneten Abhängigkeitsmaße und p-Wertefür einen möglichen Einfluss des Unterabschnitts nach Kleywegt auf die be-vorzugten Klauselformen (globaler Test).

29Datenbasis sind die 1986 Einheiten aus dem Datensatz balbus, siehe Anhang A.1 aufSeite A-2.

109

Pausenstufe tB p-Wert

I 0.026 0.43II 0.018 0.64III 0.015 0.12

Auch auf dieser Ebene ist der Einfluss des Abschnitts auf die Wahl der Klau-sel nicht signifikant. An dieser Stelle sei nochmals darauf hingewiesen, dass derZahlenwert des Abhängigkeitsmaßes tB für sich genommen keine relevante In-formation darstellt: Auf der Ebene der Unterabschnitte ist in Stufe I tB ≈ 2.6%.Die Kenntnis des Unterabschnitts reduziert also die Fehlerwahrscheinlichkeit desproportionalen Vorhersagemodells um 2.6% gegenüber einem Modell, in dem derUnterabschnitt nicht bekannt ist. Die Zahl ist höher als die Quantifizierung desUnterschieds zwischen Cicero und Sallust oben in 11.4.2! Dennoch wäre dieSchlussfolgerung, die Unterschiede zwischen den Unterabschnitten von nat. de-or. 2 seien größer als die Unterschiede zwischen Cicero und Sallust, absurd. ImGegenteil: Während sich die beobachteten Unterschiede zwischen den Unterab-schnitten durchaus im Rahmen zufälliger Schwankungen bewegen (das sagt derp-Wert 0.43 aus), ist der Unterschied zwischen Cicero und Sallust keinesfallsdurch den Zufall zu erklären (p-Wert < 0.001).Lokale Tests habe ich auf dieser Ebene nur für drei ausgewählte Abschnitts-

paare durchgeführt, nämlich A.I –A.II, A.III –A.IV und D.I –D.II. Die Resultatesind in folgender Tabelle zusammengefasst:

A.I –A.II A.III –A.IV D.I –D.IIStufe tB p-Wert tB p-Wert tB p-Wert

I 0.006 ∼ 1 0.019 0.18 0.034 0.17II 0.012 0.21 0.011 0.37 0.026 0.46III 0.018 0.018 0.014 0.077 0.015 0.29

Die beiden letzteren Vergleiche zeigen das schon bekannte Muster fehlenderSignifikanz. Auffällig ist lediglich A.I –A.II: In Stufe I liegt dort der p-Wert über99%. Das bedeutet, dass man bei zufälliger Verteilung der Stufe-I-Klauseln aufdiese beiden Unterabschnitte in mehr als 99% der Fälle eine größere Abweichungerwarten würde, als sie in der vorliegenden Stichprobe gegeben ist. Konträr da-zu zeigt der p-Wert aus Stufe III an, dass eine so starke Abweichung wie inder Stichprobe bei zufälliger Verteilung in weniger als 2% der Fälle zu erwar-ten wäre. Mit anderen Worten: Die Stufe-I-Schlüsse der Abschnitte A.I undA.II sind einander auffällig ähnlich, wohingegen die Stufe-III-Schlüsse derselbenAbschnitte auffällig stark voneinander abweichen.Die Abbildungen 26 und 27 zeigen Säulendiagramme der einzelnen Klauselfor-

men in diesen Abschnitten im Vergleich zueinander. Die Diagramme sind analogzur Gesamtübersicht in Abbildung 21 zu lesen.30

Das hohe Maß an Übereinstimmung zwischen den beiden Teilen in Stufe I(Abbildung 26) ist klar erkennbar, insbesondere in den häufigsten Klauseln Ai 28( – – ` – – ` ), Ai 18 ( – ` ` ` – ` ) und Ai 14–15 (` – – ` ` ).

30Vgl. Abschnitt 11.4.1.

110

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

A.IA.II

Abschnitte A.I und A.II (Stufe I)

Schlussform nach Aili

Häu

figke

it in

%

05

1015

Abbildung 26: Verteilung der Schlussformen in den Abschnitten A.I und A.II inPausenstufe I.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

A.IA.II

Abschnitte A.I und A.II (Stufe III)

Schlussform nach Aili

Häu

figke

it in

%

05

1015

Abbildung 27: Verteilung der Schlussformen in den Abschnitten A.I und A.II inPausenstufe III.

111

Ein völlig anderes Bild zeichnet Abbildung 27: In den schwachen Pausen fälltim Abschnitt A.II neben Ai 14 und Ai 16 ( – ` – – ` ` ) das sonst eher gemie-dene Ai 7–8 ( – – ` ` ` ) auf, während in A.I ‚gewohnte‘ Kandidaten wie Ai 28( – – ` – – ` ) und Ai 23 (` – – ` – ` ) vorherrschen. Insbesondere Ai 28 ist imAbschnitt A.II in den schwachen Pausen geradezu auffällig unterrepräsentiert.

11.5. Fazit zur Auswerung auf der Ebene derKlauselformen

In der Gesamtverteilung der Klauselformen zeigt sich eine gute Übereinstim-mung zwischen dem zweiten Buch von De natura deorum und den Reden Ci-ceros, die von Primmer und Aili untersucht worden sind. Hier wie dort wer-den dieselben Muster bevorzugt und gemieden. Auch die Abhängigkeit von denPausenstufen ist mit Primmers Ergebnissen kompatibel; anhand der herausra-genden Häufigkeit des Dikretikus (Ai 14) ist sogar eine Zuordnung des Texteszu Ciceros Spätstil möglich.Das hohe Maß an Konstanz in Ciceros Stil erweist sich in weiterer Folge als

Hindernis bei dem Versuch, Unterschiede zwischen den Teilen der Balbusredeherauszuschälen: Die beiden Hälften der Rede unterscheiden sich in Hinblick aufdie Gesamtverteilung der Klauseln in keiner Pausenstufe signifikant.Dass der Permutationstest grundsätzlich geeignet wäre, Differenzen in den

rhythmischen Präferenzen von Autoren aufzudecken, beweist die exemplarischeAnwendung auf Ailis Daten zu Cicero und Sallust: Dort sind die Unterschiedehochgradig signifikant.Innerhalb von nat. deor. 2 konnten weder Abweichungen zwischen den Hälften

noch zwischen den vier Hauptteilen in irgendeiner Weise nachgewiesen werden.Das einzige auffällige Resultat ergab sich für den Vergleich der beiden ersten Un-terteile A.I und A.II: Diese beiden Passagen stimmen in den stärksten Schlüssenauffällig genau überein, während sie sich in den schwächsten Schlüssen deutlichvoneinander unterscheiden.Eine Deutung dieses Phänomens wird in Kapitel 15 der vorliegenden Arbeit

versucht.

112

12. Statistische Auswertung auf derEbene von drei Klauselklassen

12.1. Klauselklassen: Notwendigkeit und Definition

Die im vorhergehenden Kapitel entwickelte Methode für den Umgang mit den32 nominalen Klauselformen hat bei Binnenvergleichen im zweiten Buch vonDe natura deorum mit einer einzigen Ausnahme keine signifikanten Ergebnisseerbracht. Hingegen konnte gezeigt werden, dass die Methode prinzipiell geeignetist, die rhythmischen Präferenzen so unterschiedlich schreibender Autoren wieCicero und Sallust voneinander zu trennen.In Kapitel 6.3.4 ist bereits angedeutet worden, dass die Trennschärfe eines rein

nominalen Maßes bei 32 verschiedenen Kategorien möglicherweise zu wünschenübrig lässt. Für ordinal skalierte Daten stehen wesentlich mächtigere Metho-den zur Verfügung. Dazu ist es allerdings erforderlich, den Klauselformen eineOrdnung oder einen relativen Wert aufzuprägen.Inwiefern den Klauseln ein solches System innewohnt, ist in Teil I dieser Arbeit

(Kapitel 3 und 4) diskutiert worden. Die Frage konnte dort nicht eindeutiggeklärt werden, weil in der bisherigen Forschung Uneinigkeit darüber besteht,welche Merkmale eine ‚gute‘ Klausel ausmachen.Der von mir an dieser Stelle gewählte Ansatz ist pragmatisch und orientiert

sich vorrangig an Aili. Für Cicero dürften diejenigen Klauseln als ‚gut‘ oder‚(schluss)stark‘ gegolten haben, die er in Pausenstufe I signifikant häufiger ver-wendet hat, als es ihrer erwartbaren Häufigkeit auf der Grundlage von Ailispositionsbezogen metrisiertem Text entspräche. Umgekehrt dürfte Cicero ande-re Klauseln in Stufe I deshalb seltener als erwartet verwendet haben, weil er siefür ‚schlecht‘ oder ‚(schluss)schwach‘ hielt.‚Signifikant‘ definiere ich dabei im Sinne der Statistik wieder über einen Hy-

pothesentest auf dem Niveau 5%. Jede Klauselform lässt sich auf diese Weiseeiner von drei Klassen zuordnen: Neutrale Klauseln sind jene, deren Anteil nichtsignifikant vom erwarteten Wert abweicht. Ist die Abweichung signifikant unddie Klausel häufiger als erwartet, so gilt sie als gesucht.1 Ist die Abweichungsignifikant und negativ, so gilt die Klausel als gemieden.In methodischer Hinsicht wäre es allerdings nicht zulässig, die Information

über die Zugehörigkeit einer Klausel zu einer Klasse aus demselben Materialzu gewinnen, das anschließend mit weiteren, ihrerseits auf der Klasseneintei-lung beruhenden Tests untersucht werden soll. Dies käme einem Zirkelschlussgleich. Aus diesem Grund muss die Klasseneinteilung aus fremdem Textmateri-al abgeleitet werden. Ich verwende die von Aili vorgenommene Auszählung der

1Genauer gesagt: Falls sich die Abweichung in einem einseitigen Test nach oben zumNiveau α

2= 2.5% als signifikant erweist.

113

Satzenden (entspricht ungefähr meiner Pausenstufe I) in den Reden Pro Murenaund Pro Sulla.2

Unter der Nullhypothese, dass Abweichungen von der erwarteten Häufigkeitrein zufällig sind, ist die Anzahl der Vorkommnisse einer bestimmten Klauselin Ailis Stichprobe binomialverteilt mit den Parametern n (Gesamtgröße derStichprobe, hier n = 572) und p (Auftretenswahrscheinlichkeit, ergibt sich alsQuotient der erwarteten Häufigkeit und der Stichprobengröße).3 Sind in Wirk-lichkeit x Vorkommnisse der fraglichen Klausel beobachtet worden, so ergibtsich der p-Wert des einseitigen Tests nach oben als die Wahrscheinlichkeit, ineiner (n, p)-Binomialverteilung einen Wert ≥ x zu erhalten:

p-Wertoben = P (X ≥ x) für X ∼ BNV(n, p)

Ist diese Zahl kleiner als 2.5%, so gilt die Klausel als gesucht. Ist umgekehrt dieZahl

p-Wertunten = P (X ≤ x) für X ∼ BNV(n, p)

kleiner als 2.5%, so gilt die Klausel als gemieden.Tabelle 2 fasst die Ergebnisse dieser Berechnungen für Ailis Material zusam-

men.Von den 32 Formen wurden sieben als ‚gesucht‘ (+), zwölf als ‚neutral‘ (0) und

13 als ‚gemieden‘ (−) klassifiziert.4 Eine nominale Zielvariable mit 32 möglichenAusprägungen ist damit auf eine ordinale Zielvariable mit nur mehr drei Stufenreduziert worden.

2 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 51 und S. 136.3Aili gibt die erwarteten Häufigkeiten in der Spalte ‚e‘ seiner Cicero-Tabelle an, vgl.

Aili, Prose Rhythm, S. 136.4Gewiss gibt es auch innerhalb der Klassen Unterschiede, die aber im Rahmen dieser

Untersuchung vernachlässigt werden, weil die Aufstellung und wissenschaftliche Begründungeines Klauselsystems nicht Ziel der vorliegenden Arbeit ist.

114

Tabelle 2: Zuweisung der 32 Schlussformen nach Aili zu drei Klauselklassen «+»,«0» und «−». Zahlenmaterial für beobachtete und erwartete Vorkommnisse inCiceros Pro Murena und Pro Sulla aus Aili, Prose Rhythm, S. 136.

Klausel beobachtet erwartet p-Wertoben p-Wertunten Klasse

1 1 4 0.98 0.091 02 0 7 ∼ 1 8.7× 10−4 −3 3 7 0.97 0.080 04 6 14 0.99 0.013 −5 2 5 0.96 0.12 06 10 11 0.66 0.46 07 3 11 ∼ 1 4.6× 10−3 −8 3 21 ∼ 1 1.0× 10−6 −9 0 4 ∼ 1 0.018 −10 6 9 0.89 0.20 011 6 9 0.89 0.20 012 14 18 0.86 0.20 013 11 7 0.097 0.95 014 55 13 ∼ 0 ∼ 1 +15 18 14 0.17 0.89 016 43 26 1.1× 10−3 ∼ 1 +17 7 8 0.69 0.45 018 57 15 ∼ 0 ∼ 1 +19 1 16 ∼ 1 1.6× 10−6 −20 1 31 ∼ 1 4.9× 10−13 −21 13 12 0.42 0.68 022 9 23 ∼ 1 6.7× 10−4 −23 68 24 2.8× 10−14 ∼ 1 +24 73 46 7.1× 10−5 ∼ 1 +25 10 10 0.54 0.58 026 1 19 ∼ 1 8.4× 10−8 −27 32 20 7.1× 10−3 ∼ 1 +28 85 38 4.6× 10−12 ∼ 1 +29 2 14 ∼ 1 8.3× 10−5 −30 4 28 ∼ 1 1.2× 10−8 −31 18 29 ∼ 1 0.018 −32 10 59 ∼ 1 4.1× 10−16 −

115

12.2. Nichtparametrische Kreuzklassifikation beiordinaler Zielvariable (Brunner/Munzel)

12.2.1. Der relative Effekt

Will man die Verteilungsfunktionen zweier oder mehrerer metrischer Zufallsva-riablen miteinander vergleichen, greift man üblicherweise auf Verteilungspara-meter wie den Erwartungswert zurück: Eine Variable tendiert zu größeren Wer-ten als die andere, wenn sie einen höheren Erwartungswert hat. Für ordinaleVariablen ist der Erwartungswert aber nicht sinnvoll definierbar.Aus diesem Grund führen Edgar Brunner und Ullrich Munzel in ihrer

Nichtparametrischen Datenanalyse zunächst einen neuen Begriff ein, den relati-ven Effekt :

„Für zwei unabhängige Zufallsvariablen X1 ∼ F1 und X2 ∼ F2 heißtdie Wahrscheinlichkeit

p = P (X1 < X2) +1

2P (X1 = X2)

relativer Effekt von X2 zu X1 (auch von F2 zu F1).“5

Mithilfe des relativen Effekts kann stochastische Tendenz nun auch für ordinalskalierte Variablen definiert werden:6 X2 hat eine Tendenz zu größeren Wertenals X1, falls p > 1

2 . In Worten heißt das, dass man bei zufälliger Wahl je einesElements aus beiden Verteilungen die Ordnungsrelation X2 > X1 mit größererWahrscheinlichkeit beobachtet als X2 < X1.FürN verschiedene unabhängige ZufallsvariablenXi ∼ Fi, 1 ≤ i ≤ N , definie-

ren sie analog den mittleren relativen Effekt von Xi zu den anderen Verteilungenals7

pi :=1

N

N∑l=1

[P (Xl < Xi) +

1

2P (Xl = Xi)

].

Die stochastische Tendenz für mehrere ordinal skalierte Variablen kann dannfolgendermaßen definiert werden:8 Xi hat eine Tendenz zu größeren Werten alsXj , falls pi > pj .Für die Beschreibung der Abhängigkeiten und für die Formulierung ihrer Hy-

pothesen verwenden Brunner/Munzel im Weiteren konsequent die relativenEffekte, sodass ihre Methoden auf jeden Typ von ordinal skalierten Variablenanwendbar sind.9 Die beiden Autoren leiten rangbasierte Schätzer für die relati-ven Effekte her und untersuchen deren Verhalten unter verschiedenen Versuchs-plänen. Interessierte Leser seien auf die entsprechenden Kapitel in Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse verwiesen.

5 Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 15, Def. 1.4.6 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 16, Def. 1.5.7 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 22, Def. 1.8.8 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 24, Def. 1.10.9Da über den Korrekturterm 1

2P (Xl = Xi) Bindungen berücksichtigt sind, sind auch

diskrete, ja selbst dichotome Daten unproblematisch.

116

12.2.2. Notation

Brunner/Munzel verwenden folgende Notation für zweifaktorielle Versuchs-pläne (CRF-ab, „Completely Randomized Factorial Design“):10

Schema des CRF-ab

Beobachtung Index Ausprägungen Bedeutung

i 1, . . . , a Stufen des festen Faktors AXijk j 1, . . . , b Stufen des festen Faktors B

k 1, . . . , nij Individuen

Darin ist die Zielvariable („Beobachtung“) Xijk zumindest ordinal skaliert.Bezeichnet Xijk die Klauselklasse nach Kapitel 12.1, dann kann der Faktor Afür die Textpassage und der Faktor B für die Pausenstufe stehen. Xijk ist indiesem Fall die Klauselklasse der k-ten kolometrischen Einheit in der Liste derSchlussformen in der i-ten Textpassage für die j-te Pausenstufe.Die Xijk gehorchen den a · b (i. A. verschiedenen) Verteilungsfunktionen11

Xijk ∼ Fij , 1 ≤ i ≤ a, 1 ≤ j ≤ b, 1 ≤ k ≤ nij .

Daraus definieren Brunner/Munzel die (ungewichteten) mittleren Zeilen-,Spalten- und Gesamtverteilungen

Fi. :=1

b

b∑j=1

Fij , 1 ≤ i ≤ a,

F.j :=1

a

a∑i=1

Fij , 1 ≤ j ≤ b,

F.. :=1

ab

a∑i=1

b∑j=1

Fij

sowie die Haupteffekte

Ai := Fi. − F.., 1 ≤ i ≤ a,Bj := F.j − F.., 1 ≤ j ≤ b,

und die Wechselwirkungen

Wij := Fij − Fi. − F.j + F.., 1 ≤ i ≤ a, 1 ≤ j ≤ b.

Die ‚Haupteffekte‘ und ‚Wechselwirkungen‘ sind Funktionen und daher an-schaulich kaum interpretierbar.12 Brunner/Munzel formulieren daher Hypo-thesen und Ergebnisse bevorzugt mithilfe der relativen Effekte.

10 Tabelle übernommen aus Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 10.11 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 130.12 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 131.

117

Zu Fij lässt sich pij bzw. der zugehörige rangbasierte Schätzer pij angeben:

pij =1

N

(−1

2+

1

nij

nij∑k=1

Rijk

),

worin N =∑

i,j nij die Gesamtzahl der Beobachtungen und Rijk der Mittelrangvon Xijk unter allen N Beobachtungen ist.13

Durch Mittelwertbildung analog zu Fi., F.j und F.. gelangt man zu pi., p.jund p.. bzw. den zugehörigen geschätzten Werten. Differenzbildung in Analo-gie zu Ai, Bj und Wij liefert dann relative Haupteffekte Ai, Bj und relativeWechselwirkungen Wij .14

Für die konkrete Berechnung verwenden Brunner/Munzel eine kompakteVektor- und Matrixschreibweise:15

F := (F11, F12, . . . , F1b, F21, . . . , Fab)>,

A := (A1, A2, . . . , Aa)>,

B := (B1, B2, . . . , Bb)>,

W := (W11,W12, . . . ,W1b,W21, . . . ,Wab)>,

p := (p11, p12, . . . , p1b, p21, . . . , pab)>,

A := (A1,A2, . . . ,Aa)>,B := (B1,B2, . . . ,Bb)>,W := (W11,W12, . . . ,W1b,W21, . . . ,Wab)

>,

p := (p11, p12, . . . , p1b, p21, . . . , pab)>,

Mithilfe der konstanten Größen

1a := (1, 1, . . . , 1) (Vektor der Länge a),Ia := diag(1a) (Einheitsmatrix der Dimension a× a),

Ja := 1a1>a =

1 1 · · · 1

1. . .

......

. . ....

1 · · · · · · 1

,

Pa := Ia −1

aJa

und des Kronecker-Produkts16 lassen sich folgende Kontrastmatrizen formulie-

13 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 132 f.14 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 132 f.15 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 130 ff.16 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 238.

118

ren:17

CA := Pa ⊗1

b1>b ,

CB :=1

a1>a ⊗Pb,

CAB := Pa ⊗Pb.

Brunner/Munzel zeigen, dass sich mit den Kontrastmatrizen die Effektebzw. die relativen Effekte in folgender Form darstellen lassen:18

A = CAF, A = CAp

B = CBF, B = CBp

W = CABF, W = CABp

12.2.3. Hypothesen und Teststatistiken

Es soll geprüft werden, ob FaktorA einen Einfluss auf die Ausprägung der Zielva-riablen hat. Wenn dies nicht der Fall wäre, sollten die HaupteffekteA1, A2, . . . , Aaverschwinden, weil es unter dieser Voraussetzung egal wäre, ob man die spalten-spezifische Verteilungsfunktion Fi. oder die gemittelte Verteilungsfunktion F..zugrunde legt.In der Notation aus dem vorangegangenen Teilkapitel lässt sich die Nullhy-

pothese dieses Tests minimalistisch als

CAF = 0

anschreiben, worin 0 für einen a-dimensionalen Vektor identischer Nullfunk-tionen steht. Fragt man danach, ob die Berücksichtigung von Faktor A einestochastische Tendenz in das Modell einbringt (d. h. ob die relativen Hauptef-fekte A1, . . . ,Aa sich unterscheiden), kann man die Nullhypothese CAp = 0aufstellen.19

Analog dazu erhält man Nullhypothesen CBF = 0, CBp = 0, CABF = 0 undCABp = 0 für die entsprechenden Fragestellungen bezüglich des Faktors B undder Wechselwirkungen zwischen A und B.

Brunner/Munzel haben Teststatistiken für diese Hypothesen formuliertund ihre (asymptotische) Verteilung hergeleitet:Die quadratische Form

QN (A) := N · p>C>A

(CAVNC>A

)−CAp

folgt unter H0 : CAp = 0 asymptotisch einer χ2-Verteilung mit a− 1 Freiheits-graden.20

Die darin vorkommenden Größen haben folgende Bedeutungen:

17 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 94 ff. und S. 128 ff.18 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 130 ff.19 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 130.20 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 137.

119

• M− bezeichnet eine verallgemeinerte Inverse zur Matrix M ; eine MatrixM− heißt verallgemeinerte Inverse zu M , falls MM−M = M gilt.21

• VN ist eine Diagonalmatrix von Varianzschätzern:22

VN = N · diag(σ211n11

, . . . ,σ2abnab

),

• Die σ2ij , 1 ≤ i ≤ a, 1 ≤ j ≤ b, sind Varianzschätzer für die Ränge, undzwar

σ2ij =1

N2(nij − 1)

nij∑k=1

(Rijk − Rij.

)2,

mit Rij. := 1nij

∑nijk=1Rijk.

Analog sind

QN (B) := N · p>C>B

(CBVNC>B

)−CBp,

QN (AB) := N · p>C>AB

(CABVNC>AB

)−CABp

unter den Hypothesen CBp = 0 bzw. CABp = 0 asymptotisch χ2-verteilt mitb− 1 bzw. (a− 1)(b− 1) Freiheitsgraden.23

Die Approximation der Nullverteilungen durch χ2-Verteilungen ist nach Brun-ner/Munzel für nij ≥ 20 hinreichend gut.24 Im Fall kleinerer Stichprobenempfehlen die Autoren eine andere Teststatistik, nämlich

FN (TA) :=N

spur(TAVN )· p>TAp

mit TA := Pa⊗ 1bJb. Diese Größe folgt schon für Stichprobengrößen ab nij ≥ 7

hinreichend genau einer F (f1, f2)-Verteilung mit25

f1 =[spur(TAVN )]2

spur(TAVNTAVN ),

f2 =[spur(DTAVN )]2

spur(D2TA

V2NΛ)

.

Dabei ist Λ = diag((n11 − 1)−1, . . . , (nab − 1)−1

)und DTA die Diagonalmatrix

der Diagonalelemente von TA. Die Parameterwerte f1 und f2 werden in derPraxis durch die korrespondierenden empirischen Größen geschätzt.Analoge Teststatistiken FN (TB) und FN (TAB) für die anderen Effekte erhält

man, wenn man in den Formeln überall TA durch TB := 1aJa⊗Pb bzw. TAB :=

Pa ⊗Pb ersetzt.26

21 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 242.22 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 142.23 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 143.24 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 136 und S. 143.25 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 137.26 Vgl. Brunner/Munzel, Nichtparametrische Datenanalyse, S. 143.

120

12.2.4. Ablauf des Hypothesentests

Will man konkret prüfen, ob in einem gegebenen zweifaktoriellen Versuchsplandie Haupteffekte A und B bzw. die Wechselwirkungen W vorhanden sind, sohat man – je nach Stichprobengröße – die Statistiken QN bzw. FN zu berechnenund ihre Werte mit den theoretischen Nullverteilungen zu vergleichen.Falls weniger als 5% der Wahrscheinlichkeit der Nullverteilung ‚rechts‘ des be-

obachteten Wertes liegen, schließt man, dass der beobachtete Wert vermutlichnicht von der Nullverteilung erzeugt worden ist und dass deshalb die Nullhypo-these – das Nicht-Vorhandensein von Effekten – nicht plausibel ist.Die Berechnung all dieser Größen habe ich in der Statistik-Software R um-

gesetzt. Der Code findet sich in der Datei R-Codes.r, die der digitalen Versiondieser Arbeit beiliegt.

12.3. Resultate

12.3.1. Gesamttext

Zu Beginn erfolgt analog zu Kapitel 11 eine Untersuchung des Gesamttextes.Das dient wie dort dazu, die neue Methode zunächst auf bekanntem Terrain zuerproben und erste Erfahrungen im Umgang mit ihr zu gewinnen. Als Daten-basis werden die 2040 kolometrischen Einheiten aus dem Datensatz natdeor3verwendet.27

In diesem Fall ist Faktor A die Pausenstufe (Ausprägungen I, II und III,a = 3), Faktor B wird nicht benötigt,28 die Zielvariable X ist die Klauselklassemit den Ausprägungen −1 (gemieden), 0 (neutral) und +1 (gesucht).29

Das R-Programm brunner.munzel aus der Datei R-Codes.r liefert folgendeSchätzwerte für die relativen Effekte:

Stufe I Stufe II Stufe III

0.587 0.514 0.444

In Abbildung 28 sind die geschätzten Effekte graphisch dargestellt. Der fal-lende Trend der relativen Effekte von Pausenstufe I bis Pausenstufe III ist offen-sichtlich.30 Er kann wie folgt interpretiert werden: Pausen der Stufe I tendierenin Bezug auf die Klauselklasse zu höheren Werten (d. h. zu ‚stärkeren‘ Klauselnnach der Definition aus Kapitel 12.1) als Pausen der Stufe II, diese wiederumtendieren zu stärkeren Klauseln als Pausen der Stufe III. Das Resultat ist weder

27Siehe Anhang A.1 auf Seite A-2.28Man setzt formal eine Konstante für den Faktor B ein. Dann ist b = 1 und man kann

dieselben Formeln verwenden wie im ‚echten‘ zweifaktoriellen Versuchsplan.29Die Zuordnung konkreter Zahlenwerte zu den Klauselklassen ist willkürlich und ohne

Einfluss auf die Ergebnisse, weil die relativen Effekte als rangbasierte Größen invariant unterstreng monotonen Transformationen der Zielvariablen sind. Genausogut wären die Zahlenfol-gen 1 – 2 – 3, 0 – 1 – 10 oder irgendeine andere streng monoton steigende Folge möglich.

30Abbildung 28 suggeriert sogar einen linear abfallenden Trend. Das Konzept der Linearitätwürde aber eine metrische Skalierung der Pausenstufen voraussetzen, die nicht gegeben ist.Feststellen kann man lediglich die Monotonie des Trends.

121

neu noch überraschend – im Gegenteil: jedes andere Ergebnis wäre auffällig undbrächte die Methode in Verdacht, nicht richtig zu funktionieren.Die weiteren Kennzahlen aus Kapitel 12.2.3 haben die Werte QN (A) ≈ 118.4,

FN (TA) ≈ 57.1, f1 ≈ 2, f2 ≈ 1851. Diese sind für sich genommen bedeutungslos,von Interesse sind lediglich die p-Werte der zugehörigen Tests aus Kapitel 12.2.4.Beide p-Werte unterschreiten die Darstellungsgenauigkeit für Fließkommazahlenin R, sind also kleiner als etwa 10−300 – das Programm zeigt schlicht 0 an. DieUnterschiede zwischen den Pausenstufen sind somit hochgradig signifikant.Damit auch abgeschätzt werden kann, wie die relativen Effekte auf sehr stark

voneinander abweichende rhythmische Präferenzen reagieren, sind wieder AilisDaten zu Cicero und Sallust herangezogen worden.31 Als Faktor A dient diesmaldie Autorschaft mit den beiden Ausprägungen ‚Cicero‘ und ‚Sallust‘ (a = 2), Bwird nicht benötigt,32 Zielvariable ist wieder die Klauselklasse.Man erhält die relativen Effekte 0.68 für Cicero und 0.38 für Sallust. Sie

weichen deutlich stärker vom neutralen Wert 0.5 ab als die relativen Effekteder Pausenstufen innerhalb von nat. deor. 2; die Abweichungen sind zudemhochsignifikant.33 Daraus lässt sich schließen, dass die Unterschiede zwischenCiceros und Sallusts rhythmischem Stil größer sind als die Unterschiede, dieCicero zwischen den Pausenstufen macht.

12.3.2. Die beiden Hälften A/B und C/D

Analog zu Kapitel 11.4.2 soll die Frage untersucht werden, ob und inwiefernsich die beiden Hälften der Balbusrede voneinander unterscheiden. Die Daten-grundlage bilden wie dort jene 1986 kolometrischen Einheiten, für die folgendeBedingungen erfüllt sind: (1) Sie stehen innerhalb der vier Hauptteile der Bal-busrede, also in den Paragraphen 4–167 des zweiten Buchs, (2) ihre Pausenstufekonnte regulär als I, II oder III bestimmt werden, (3) ihre Klauselform bzw.Klauselklasse konnte bestimmt werden, d. h. sie enden mit einer Folge von min-destens sechs Silben bestimmbarer Quantität. 34

Als Faktor A wird die Zugehörigkeit zu einer Hälfte verwendet, als Faktor Bdie Zugehörigkeit zu einer Pausenstufe. Die Zielvariable ist die Klauselklasse.Tabelle 3 zeigt die Schätzwerte für die relativen Effekte der einzelnen Faktor-

kombinationen. Abbildung 29 stellt die relativen Effekte graphisch dar. Intuitivscheint ein – wenn auch schwacher – Einfluss der Redehälfte vorhanden zu sein:In allen Pausenstufen liegt der relative Effekt der zweiten Redehälfte geringfügighöher als der zugehörige Effekt der ersten Redehälfte, wobei der Unterschied inden stärksten Pausen besonders ausgeprägt zu sein scheint.Die Teststatistiken und p-Werte aus den Kapiteln 12.2.3 und 12.2.4 können

mithilfe des R-Programms brunner.munzel in der Datei R-Codes.r berechnetwerden. Tabelle 4 zeigt das Ergebnis.Zu allen Faktorkombinationen sind deutlich mehr als 20 Ereignisse beobachtet

31 Vgl. Aili, Prose Rhythm, S. 136.32Interessant wäre eine Einbeziehung der Pausenstufe, die an dieser Stelle als Faktor B

eingesetzt werden könnte. Leider hat Aili hierzu keine Daten gesammelt.33QN (A) ≈ 600 bei einem Freiheitsgrad der χ2-Verteilung, p-Wert < 10−300.34Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.

122

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

Abbildung 28: Relative Effekte der Pausenstufe auf die Klauselstärke im zweitenBuch.

Tabelle 3: Geschätzte relative Effekte für den Einfluss der Redehälfte in der Bal-busrede, aufgeschlüsselt nach Pausenstufen.

I II III

A/B 0.57 0.50 0.44C/D 0.60 0.53 0.45

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● A/BC/D

Abbildung 29: Relative Effekte der beiden Hälften der Balbusrede auf die Klau-selstärke im zweiten Buch, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

123

worden,35 deshalb darf QN verwendet werden (die Unterschiede in den p-Wertenzwischen QN und FN sind auch gering). Der extrem niedrige p-Wert für die Pau-senstufe bestätigt den erwarteten hochsignifikanten Einfluss der Pausenstufe aufdie Klauselstärke. Der p-Wert für die Wechselwirkung, 0.51, ist nicht signifikant.Interessant ist der p-Wert 0.0413 für den Einfluss der Redehälfte. Er liegt

unterhalb der Signifikanzschwelle von 5%, wenn auch nur knapp.Aufgrund der Vielzahl an Hypothesentests, die in der vorliegenden Arbeit

durchgeführt werden, darf dem Resultat keine allzu große Aussagekraft beige-messen werden – bei multiplen Tests muss damit gerechnet werden, dass gele-gentlich ein signifikantes Ergebnis auch dort auftaucht, wo in Wahrheit keinesist. Dabei handelt es sich um ein bekanntes Artefakt der Inferenzstatistik. Inden Naturwissenschaften ist es zur Erzielung präziserer Aussagen üblich, spe-zielle Korrekturmethoden anzuwenden. Darauf wird in der vorliegenden Arbeitverzichtet, weil in einer Geisteswissenschaft völlige Objektivität ohnehin nichterzielbar ist; ein auf ‚garantierte Einhaltung des Signifikanzniveaus‘ abzielen-des Verfahren würde lediglich Objektivität vortäuschen. Mir dienen die p-Werteweniger für absolute Aussagen denn als Richtwert für Plausibilität.In diesem Sinne macht der p-Wert 0.0413 zumindest plausibel, dass die Re-

dehälfte in der Tat einen Einfluss auf die Klauselstärke haben könnte: In derzweiten Hälfte scheint Cicero tendenziell die stärkeren Klauseln verwendet zuhaben als in der ersten. Allerdings sind die Unterschiede klein, viel kleiner et-wa als die Unterschiede zwischen den Pausenstufen oder gar die Unterschiedezwischen Cicero und Sallust.Dass keine signifikante Wechselwirkung zwischen den Faktoren Redehälfte

und Pausenstufe vorliegt, lässt sich wie folgt interpretieren: Der Anschein ausAbbildung 29, wonach die Unterschiede zwischen den Redehälften in Stufe Iausgeprägter sein könnten als in Stufe III, lässt sich aus dem vorhandenen Da-tenmaterial nicht nachweisen – dieser Effekt kann dem Zufall geschuldet sein.

12.3.3. Die vier Hauptteile A, B, C und D

Der nächste Schritt ist wie in Kapitel 11.4.3 ein Vergleich der vier Hauptteile A,B, C und D nach Kleywegt. Die Datenbasis ist dieselbe wie oben, Faktorensind jetzt die Zugehörigkeit zu einem Hauptteil sowie die Zugehörigkeit zu einerPausenstufe. Die Zielvariable ist die Klauselklasse.Die geschätzten relativen Effekte für dieses Szenario sind in Tabelle 5 aufge-

listet und in Abbildung 30 graphisch dargestellt.Tabelle 6 zeigt das Ergebnis des globalen Tests36 für den Einfluss der beiden

Faktoren auf die Klauselstärke.Wie nicht anders zu erwarten war, ist der Einfluss der Pausenstufe hochgradig

signifikant. Die Wechselwirkung kann vernachlässigt werden (p-Wert 0.961). DerEinfluss des Hauptteils ist im globalen Test nicht signifikant (p-Wert 0.104).Dies bedeutet, dass es, wenn man alle vier Hauptteile nebeneinander betrachtet,keinen auffälligen Unterschied zwischen ihnen gibt.

35Die kleinste Teilstichprobengröße einer Faktorkombination ist 223 für die Anzahl derStufe-I-Schlüsse in der ersten Hälfte.

36Vgl. Kapitel 11.4.3.

124

Tabelle 4: Test auf Einfluss der Redehälfte und der Pausenstufe auf die Klausel-stärke in der Balbusrede nach Brunner/Munzel. Es wurde QN verwendet, weilmini,j nij = 223 ≥ 20 (das Minimum wird in der ersten Hälfte auf Pausenstufe Iangenommen).

Effekt QN f p-Wert

Redehälfte 4.16 1 0.0413Pausenstufe 112.18 2 < 10−300

Wechselwirkung 1.36 2 0.51

Tabelle 5: Geschätzte relative Effekte für die Einflüsse von Pausenstufe und Haupt-teil in der Balbusrede.

I II III

A 0.555 0.493 0.432B 0.582 0.525 0.449C 0.605 0.526 0.445D 0.603 0.530 0.454

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● ABCD

Abbildung 30: Relative Effekte der vier Hauptteile der Balbusrede auf die Klau-selstärke, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

125

Abbildung 30 suggeriert in der Tat, dass die Hauptteile C und D praktischnicht unterscheidbar sind und dass sich B von ihnen allerhöchstens in Stufe Igeringfügig unterscheidet. Die Kurve für Hauptteil A scheint allerdings etwastiefer zu liegen als die übrigen.Daher könnte eine lokale Hypothese von Interesse sein: Unterscheidet sich der

Hauptteil A von den übrigen Hauptteilen der Balbusrede?Um die Frage mit dem Formelapparat aus Kapitel 12.2 beantworten zu kön-

nen, definiere ich einen neuen Faktor mit den beiden Stufen ‚Hauptteil A‘ und‚nicht Hauptteil A‘. Dieser kann dann gemeinsam mit der Pausenstufe in denzweifaktoriellen Versuchsplan eingesetzt werden. Abbildung 31 zeigt die darausberechneten relativen Effekte. Tabelle 7 stellt die Ergebnisse des zugehörigenTests dar.Wechselwirkung ist nicht nachweisbar, die Pausenstufe hat wie üblich hochsi-

gnifikanten Einfluss. In diesem lokalen Test ist auch der Einfluss des Hauptteilssignifikant (p-Wert 0.016 < 0.05): Hauptteil A unterscheidet sich in auffälli-ger Weise von den übrigen Hauptteilen. Ein Blick auf Abbildung 31 lehrt, dassHauptteil A im Schnitt auf allen Pausenstufen die ‚schwächeren‘ Klauseln auf-weist als die anderen drei Teile.Darin dürfte auch die Erklärung für den festgestellten gerade eben signifikan-

ten Unterschied zwischen den beiden Hälften A/B und C/D aus Kapitel 12.3.2begründet liegen: Nicht die erste Hälfte als Ganze, sondern nur Teil A weichtin Hinblick auf seine metrische Gestaltung vom Rest der Balbusrede ab. Die-ser Effekt ist stark genug, dass er auch dann noch durchschimmert, wenn dieStichprobe durch Beifügung von Teil B gewissermaßen verwässert wird.

126

Tabelle 6: Globaler Test auf Einfluss des Hauptteils und der Pausenstufe auf dieKlauselstärke in der Balbusrede. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 40 ≥20 (das Minimum wird in Hauptteil B auf Pausenstufe II angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Hauptteil 6.15 3 0.104Pausenstufe 83.81 2 < 10−300

Wechselwirkung 1.48 6 0.961

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● AB/C/D

Abbildung 31: Relative Effekte der Variablen ‚Hauptteil A‘ gegen ‚nicht Haupt-teil A‘ auf die Klauselstärke, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

Tabelle 7: Lokaler Test darauf, ob sich Hauptteil A von den übrigen Hauptteilen derBalbusrede hinsichtlich der Klauselstärke unterscheidet. Es wurde QN verwendet,weil mini,j nij = 129 ≥ 20 (das Minimum wird in Hauptteil A auf Pausenstufe Iangenommen).

Effekt QN f p-Wert

Hauptteil A 5.81 1 0.016Pausenstufe 76.27 2 < 10−300

Wechselwirkung 0.87 2 0.647

127

12.3.4. Unterabschnitte innerhalb der Hauptteile

Im vorangegangenen Teilkapitel ist festgestellt worden, dass sich der Hauptteil Ader Balbusrede (nat. deor. 2, §§ 4–44) in auffälliger Weise von den anderen dreiHauptteilen (§§ 45–167) unterscheidet, und zwar in der Weise, dass in Teil Adie ‚schwächeren‘ Klauseln verwendet werden als im Rest der Rede.Von großem Interesse ist die Frage, ob diese Abweichung im Text noch ge-

nauer lokalisiert werden kann. Dazu sind die Substrukturen von Hauptteil A zuuntersuchen. Nach Kleywegt gibt es auf der nächsttieferen Ebene vier Teile,die er von A.I bis A.IV durchnummeriert.37

Die hierfür relevante Stichprobe umfasst diejenigen 551 kolometrischen Ein-heiten aus Teil A, die eindeutig einer Pausenstufe und einer Klauselform zuge-ordnet werden konnten. Faktoren sind der Unterabschnitt A.I bis A.IV und diePausenstufe, Zielvariable ist die Klauselklasse.Tabelle 8 enthält die geschätzten relativen Effekte im globalen Test über diese

Stichprobe, Abbildung 32 die zugehörige graphische Umsetzung. Die Teststatis-tiken und p-Werte sind in Tabelle 9 wiedergegeben.Pausenstufe und Wechselwirkung folgen dem aus den anderen Untersuchun-

gen bereits bekannten Muster von hoher Signifikanz bzw. keinerlei Signifikanz.Auch der Einfluss des Unterabschnitts ist in diesem globalen Test nicht signi-fikant. Abbildung 32 suggeriert jedoch, dass A.III in allen Pausenstufen relativgesehen die stärksten Klauseln aufweisen könnte, während A.II möglicherweisedie schwächste Position einnimmt.An dieser Stelle sollen zwei der drei lokalen Hypothesen aus Kapitel 11.4.4

nochmals einer Prüfung unterzogen werden: Ist der Unterschied zwischen A.Iund A.II tatsächlich so auffällig, und lassen sich A.III und A.IV auf der Ebeneder Klauselklassen vielleicht doch trennen?Für die erste Frage beträgt die Stichprobengröße 268 (alle vollständig identi-

fizierbaren Klauseln aus den Teilabschnitten A.I und A.II). Faktoren und Ziel-variable sind dieselben wie im globalen Test. Abbildung 33 stellt die geschätztenrelativen Effekte dar, Tabelle 10 zeigt das Ergebnis des Hypothesentests.Der Unterschied zwischen den beiden Abschnitten ist nicht signifikant (p-

Wert 0.231). Dies scheint paradox, hat sich doch der zweifaktorielle ordinaleTest in den bisherigen Anwendungen als wesentlich trennschärfer erwiesen alsder Permutationstest für τ aus Kapitel 11. Just an der Stelle, an der der Per-mutationstest sein einziges signifikantes Resultat ergeben hat,38 besagt nun derzweifaktorielle Test, dass kein Zusammenhang nachweisbar ist!Zu bedenken ist jedoch – neben der generellen Skepsis, die man vorgeblich

signifikanten Resultaten multipler Tests entgegenzubringen hat39 –, dass derPermutationstest nur auf Pausenstufe III einen Unterschied feststellen konnte.In Stufe I waren die beiden Teile einander sogar geradezu auffällig ähnlich.Darauf deutet auch Abbildung 33 hin: Auf Pausenstufe I unterscheiden sich

die beiden Kurven kaum, augenfällig wird der Unterschied erst in den schwachenPausen.

37Vgl. Kapitel 10.3.1 dieser Arbeit.38Vgl. Kapitel 11.4.4.39Vgl. die Ausführungen zu multiplen Tests in Kapitel 12.3.2.

128

Tabelle 8: Geschätzte relative Effekte für den Einfluss der Unterabschnitte vonHauptteil A der Balbusrede je nach Pausenstufe.

I II III

A.I 0.567 0.510 0.479A.II 0.556 0.479 0.401A.III 0.616 0.551 0.478A.IV 0.551 0.501 0.435

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● A.IA.IIA.IIIA.IV

Abbildung 32: Relative Effekte der Unterabschnitte von Hauptteil A auf die Klau-selstärke, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

Tabelle 9: Globaler Test auf Einfluss des Unterabschnitts und der Pausenstufeauf die Klauselstärke in Hauptteil A der Balbusrede. Es wurde FN verwendet,weil mini,j nij = 21 (das Minimum wird in Unterabschnitt A.II auf Pausenstufe Iangenommen).

Effekt FN f1 f2 p-Wert

Unterabschnitt 1.84 3.0 382.7 0.139Pausenstufe 10.54 2.0 382.7 4× 10−5

Wechselwirkung 0.16 5.8 382.7 0.985

129

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● A.IA.II

Abbildung 33: Relative Effekte auf die Klauselstärke im lokalen Vergleich der Un-terabschnitte A.I und A.II, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

Tabelle 10: Lokaler Vergleich der Unterabschnitte A.I und A.II hinsichtlich derKlauselstärke. Es wurde FN verwendet, weil mini,j nij = 21 (das Minimum wirdin Unterabschnitt A.II auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt FN f1 f2 p-Wert

A.I –A.II 1.45 1 168 0.231Pausenstufe 4.71 2 168 0.010Wechselwirkung 0.38 2 168 0.684

130

Möglicherweise ist der zweifaktorielle Test für die Daten unzureichend. Erversucht nämlich, einen Gesamtzusammenhang zwischen den über alle Pausen-stufen gemittelten relativen Effekten der einzelnen Teilabschnitte herzustellen.Der fast nicht vorhandene Unterschied in Stufe I könnte daher den vielleichtdeutlich vorhandenen Unterschied in Stufe III überdecken.Im zweiten lokalen Test – A.III gegen A.IV – umfasst die Stichprobe 283

vollständig identifizierbaren Klauseln diesen beiden Teilabschnitten. Faktorenund Zielvariable sind dieselben wie oben. Abbildung 34 stellt die geschätztenrelativen Effekte dar, Tabelle 11 zeigt das Ergebnis des Hypothesentests.Obwohl sich A.III und A.IV in Abbildung 34 klar voneinander zu unterschei-

den scheinen, kann der Test keinen signifikanten Einfluss feststellen (p-Wert0.077). Der Effekt ist also – falls er überhaupt existiert – zu klein, um bei dergegebenen Stichprobengröße sicher von zufälligen Einflüssen unterschieden zuwerden.Es ist also nicht gelungen, die Tendenz des Hauptteils A zu schwächeren

Klauseln näher zu lokalisieren. Es gibt Hinweise darauf, dass A.III der rela-tiv gesehen mit den stärksten Schlussformen ausgestattete Unterabschnitt seinkönnte, wohingegen A.II möglicherweise derjenige Abschnitt mit den schwächs-ten Klauseln ist. Es kann aber nicht ausgeschlossen werden, dass dieser Anscheinlediglich zufällig zustande gekommen ist und dass es in Wahrheit keinen inten-dierten Unterschied hinsichtlich der Verteilung der Schlussformen zwischen denTeilabschnitten gibt.

131

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

A.IIIA.IV

Abbildung 34: Relative Effekte auf die Klauselstärke im lokalen Vergleich der Un-terabschnitte A.III und A.IV, nach Pausenstufe aufgeschlüsselt.

Tabelle 11: Lokaler Vergleich der Unterabschnitte A.III und A.IV hinsichtlich derKlauselstärke. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 30 ≥ 20 (das Minimumwird in Unterabschnitt A.III auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

A.III –A.IV 3.13 1 0.077Pausenstufe 11.84 2 0.003Wechselwirkung 0.09 2 0.954

132

12.4. Fazit zur Auswerung auf der Ebene derKlauselklassen

Zunächst konnte festgestellt werden, dass die erste Hälfte der Balbusrede imSchnitt eine etwas höhere Klauselstärke im Sinne der Definition aus Kapitel 12.1aufweist. Dieser relative Effekt lässt sich wie folgt interpretieren:

Würde man nach Zufallsprinzip je eine Klauselform aus den beidenRedehälften herausgreifen, so wäre die Wahrscheinlichkeit, dass dieForm aus der ersten Hälfte eine ‚schwächere‘ Klausel ist als die Formaus der zweiten Hälfte, größer als die umgekehrte Wahrscheinlich-keit, dass die Form aus der ersten Hälfte stärker ist als die aus derzweiten Hälfte. Die ganze Aussage gilt nur, wenn man den Effektder Pausenstufe zuvor herausrechnet oder die Pausenstufe konstanthält.

Der Unterschied ist allerdings gering: Der Einfluss der Pausenstufe auf dieKlauselstärke ist etwa viermal so groß wie der Einfluss der Redehälfte.Versucht man die Anomalie näher einzugrenzen, so zeigt sich, dass die Teile

C und D in Bezug auf die Klauselstärke nahezu identisch sind, Teil B davonnur wenig abweicht und eine deutliche und statistisch signifikante Abweichungnur bei Teil A gegeben ist. Das erste Viertel der Balbusrede weist somit relativgesehen in allen Pausenstufen etwas mehr ‚schwache‘ und etwas weniger ‚starke‘Klauseln auf als die anderen drei Teile.Eine grundsätzliche Vermutung aus Kapitel 10.3.2 hat sich bestätigt: Die

zweite Hälfte ist in sich homogener als die erste. Daraus lässt sich ableiten, dassCicero in der zusammenhängenden Darlegung der Providenzlehre auch rhyth-misch einen einheitlichen Stil bewahrt hat, wohingegen sich die inhaltliche He-terogenität der ersten Hälfte auch auf der Ebene des Rhythmus widerspiegelt.Die auffällig schwächere Rhythmisierung von Teil A geht wohl auf das Vor-

handensein doxographischer Partien und Zitate griechischer Philosophen zurück:Die Präsentation harter Fakten und Syllogismenreihen verträgt sich offenbarweniger gut mit dem oratorischen Rhythmus als eine geschlossene, ausführlicheDarstellung eines Teilgebiets, wie sie in der zweiten Hälfte der Rede vorliegt.Innerhalb von Teil A konnten zwar – wohl wegen der geringen Stichproben-

größen – keine signifikanten Unterschiede nachgewiesen werden, die zugehörigeAbbildung 32 legt aber nahe, dass A.II der relativ gesehen am schwächstenrhythmisierte Teilabschnitt sein könnte.In Kapitel 11 ist die Vermutung aufgestellt worden, dass die ‚Schwäche‘ von

A.II primär in den schwachen Pausen zu verorten sei. Abbildung 32 bestätigtdies wenigstens partiell: A.II liegt auf Pausenstufe III relativ gesehen tiefer alsin den anderen Stufen.Die Klauselschwäche in den kleineren Einschnitten – oder, positiv formuliert,

der große Unterschied zwischen den Pausenstufen in Hinblick auf die mittlereKlauselstärke – ist in Teil A jedoch eher die Regel als die Ausnahme.A.I hebt sich von dieser Umgebung durch eine stärkere Rhythmisierung auch

der schwachen Pausen ab, während für den Abschnitt A.II eher Perioden typisch

133

sind, die nur am Ende einen klaren rhythmischen Einschnitt aufweisen. ZurDeutung dieses Phänomens sei auf das Kapitel 15 dieser Arbeit verwiesen.

134

13. Statistische Auswertung auf derEbene einzelner Klauseln

13.1. Klauseln als dichotome Zufallsvariablen

Die Wahl der Klauselform an einer bestimmten Position im Text ist in Kapitel 11als eine nominal skalierte Zufallsvariable behandelt worden. Die zugehörigenstatistischen Tests, die ich in Anlehnung an Goodman/Kruskal entwickelthabe, haben sich als nicht besonders mächtig erwiesen.Als Lösungsansatz sind die Klauselformen in Kapitel 12 in drei Klauselklassen

aufsteigender Stärke eingeteilt worden. Diese neue Variable war ordinal ska-liert und erlaubte daher die Anwendung der mächtigeren Testverfahren vonBrunner/Munzel. So konnten einige signifikante Resultate gewonnen wer-den, insbesondere die Aussage, dass Hauptteil A der Balbusrede im Schnitt dieschwächeren Klauseln aufweist als die übrigen Teile.Diese Ergebnisse hängen allerdings in beträchtlichem Maß davon ab, wie man

‚Klauselstärke‘ definiert. Die in Kapitel 12.1 gegebene Definition setzt AilisKonzept des nicht-metrischen Vergleichstextes ebenso voraus wie die Annahme,dass Ailis Daten zu zwei konkreten Cicero-Reden repräsentativ sind für Cice-ros Stil als solchen. Ihre Rechtfertigung ist lediglich, dass sie intuitiv sinnvolleEinteilungen liefert, die mit allgemeinen Ansichten über Ciceros Prosarhythmusweitgehend kompatibel sind – sie charakterisiert beispielsweise den DikretikusAi 14 als ‚gesucht‘ und den Hexameterschluss Ai 19–20 als ‚gemieden‘.Es gibt eine Möglichkeit, nominale Datenskalen in ordinale zu transformieren,

ohne eine Klasseneinteilung vornehmen zu müssen. Dazu greift man eine einzelneKlauselform heraus und stellt in jeder kolometrischen Einheit lediglich die Frage:Liegt hier diese Klauselform vor oder nicht?Anstelle der Liste der Klauselformen erhält man eine Liste von Ja-Nein-

Aussagen. In der Statistik spricht man von dichotomen Daten. Dichotome Datendürfen mit denselben Methoden behandelt werden wie ordinale Daten, indemman beispielsweise der Antwort «ja» den Wert 1 zuordnet und der Antwort«nein» den Wert 0. Der ganze mathematische Apparat aus Kapitel 12 ist ohneweitere Adaption auf derartige Daten anwendbar.Es muss noch entschieden werden, für welche Klauselformen sich die Untersu-

chung auf dieser Ebene lohnt. Das ist eine primär philologische Frage, wenngleichein Blick auf die Gesamtverteilung der Klauselformen ebenfalls hilfreich ist.1

Der Dikretikus Ai 14 ( – ` – – ` ` ) hat in Pausenstufe I den größten Anteilüberhaupt. Nach Primmer spielt er außerdem eine bedeutende Rolle in derzeitlichen Entwicklung von Ciceros Stil.2

1Vgl. Abbildung 21 auf Seite 102.2Vgl. Kapitel 3.2.5 dieser Arbeit unter Berufung auf Primmer, Cicero numerosus, S. 228 f.

135

Von besonderem Interesse ist weiterhin die Form Ai 18 (esse videatur,– ` ` ` – ` ). Sie zeigt sowohl bei Aili als auch in meinen Daten eine besondersauffällige Abhängigkeit von der Pausenstufe.3 Ihre stilistische Funktion dürftedaher in hohem Maß die Markierung einer starken Pause sein.Im Kontrast zu diesen beiden ‚gesuchten‘ Formen möchte ich noch eine ‚ge-

miedene‘ Klausel hinzunehmen. Hier bietet sich der Hexameterschluss Ai 19–20( – ` ` – ` ) an: Dass Cicero diese Form in den starken Pausen meidet, stehtaußer Zweifel und spiegelt sich auch in meinen Daten wider.4 Dennoch hat dieForm wenigstens in den schwächeren Pausen eine ausreichend hohe Auftretens-frequenz, sodass Aussagen über ihre Verteilung möglich sein könnten.

13.2. Der Dikretikus Ai 14

13.2.1. Gesamttext

Als Datengrundlage dienen die 2040 kolometrischen Einheiten im zweiten Buchvon De natura deorum, die eindeutig einer bestimmten Klauselform und einerbestimmten Pausenstufe zugewiesen werden konnten.5 Der Dikretikus Ai 14( – ` – – ` ` ) kommt darin insgesamt 236-mal vor. Tabelle 12 zeigt, wie sich dieVorkommnisse von Ai 14 auf die Pausenstufen verteilen.Gemäß Kapitel 13.1 kann der mathematische Apparat aus Kapitel 12 auf diese

Daten angewendet werden, wenn man anstelle einer Klauselklasse als Zielvaria-ble lediglich die Angabe einsetzt, ob an der betreffenden Stelle Klausel Ai 14vorliegt (Wert 1) oder nicht (Wert 0). Als Faktor A wird analog zu Kapitel 12.3.1die Pausenstufe verwendet, Faktor B wird nicht benötigt.Die Schätzwerte für die relativen Effekte der Pausenstufen auf die so defi-

nierte Zielvariable betragen 0.521 für Stufe I, 0.507 für Stufe II und 0.484 fürStufe III; in Abbildung 35 sind sie graphisch dargestellt. Der Signifikanztest fürdie Unterschiedlichkeit der relativen Effekte liefert QN ≈ 19.3 bei 2 Freiheits-graden der χ2-Verteilung, der zugehörige p-Wert ist 6× 10−5. Die Unterschiedesind also signifikant: Ai 14 kommt in starken Pausen relativ gesehen häufigervor als in schwachen; der Dikretikus ist somit in nat. deor. 2 nicht nur nachAilis, sondern auch nach Primmers Definition eine schlussstarke Klausel.Als Kontrast kann wie in den vorangegangenen Kapiteln ein Vergleich zwi-

schen Cicero und Sallust auf der Basis von Ailis Daten dienen. In Ailis Cicero-Stichprobe kommt Ai 14 55-mal vor, das entspricht 9.6% der Fälle; in der Sallust-Stichprobe tritt die Form 57-mal bzw. in 6.9% der Fälle auf. Zu diesen Zahlenergeben sich relative Effekte 0.508 für Cicero und 0.494 für Sallust. Der Hypo-thesentest liefert den p-Wert 0.072. Die beiden Stichproben unterscheiden sichalso hinsichtlich der Präferenz für Ai 14 nicht signifikant: Trotz ihres im Allge-meinen stark unterschiedlichen Stils und Rhythmus können Cicero und Sallustwenigstens in Ailis Stichprobe nicht anhand der Klausel Ai 14 unterschiedenwerden.

3In Kapitel 4.1 ist anhand dieser Form dargelegt worden, warum Ailis prinzipielle Ableh-nung des Stufenvergleichs nicht haltbar ist.

4Vgl. Abbildung 21 auf Seite 102.5Das ist der Datensatz natdeor3 in Anhang A.1 auf Seite A-2.

136

Tabelle 12: Verteilung von Klausel Ai 14 im gesamten zweiten Buch. ‚Auftreten‘ be-zeichnet die Anzahl der Vorkommnisse von Ai 14 in der jeweiligen Stufe, ‚Gesamt-zahl‘ die Zahl überhaupt in Betracht gezogener Klauseln in dieser Stufe und ‚An-teil‘ den relativen Anteil von Ai 14 an der Gesamtzahl, d. h. Anteil := Auftreten

Gesamtzahl .

I II III

Auftreten 76 85 75Gesamtzahl 482 652 905Anteil 0.158 0.130 0.083

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

Abbildung 35: Relative Effekte der Pausenstufe auf die Häufigkeit von KlauselAi 14 im zweiten Buch.

137

13.2.2. Hälften

Tabelle 13 zeigt die Verteilung des Dikretikus auf die beiden Hälften der Balbus-rede. Als Stichprobe dienen die 1986 kolometrischen Einheiten des Datensatzesbalbus.6

Schätzwerte für die relativen Effekte sind in Tabelle 14 angegeben und inAbbildung 36 graphisch dargestellt.Tabelle 15 enthält die Ergebnisse des Hypothesentests für den Einfluss von Re-

dehälfte und Pausenstufe. Sowohl die Redehälfte als auch die Pausenstufe habeneinen signifikanten Einfluss auf das Auftreten von Klausel Ai 14. Gemäß Abbil-dung 36 trifft man Ai 14 in den starken Pausen mit höherer Wahrscheinlichkeitan als in den schwachen, und in der zweiten Redehälfte ist Ai 14 insgesamt gese-hen etwas häufiger als in der ersten. Während der Effekt der Pausenstufe in derzweiten Hälfte kontinuierlich von Stufe I bis Stufe III absinkt, ist in der erstenHälfte eine leichte Anomalie zu beobachten: Ai 14 ist dort in Stufe I vergleichs-weise unterrepräsentiert. Dieser Wechselwirkungseffekt ist aber nicht signifikant(p-Wert 0.181) und kann daher zufallsbedingt sein.

13.2.3. Hauptteile

Ein Globalvergleich der vier Hauptteile hinsichtlich der Präferenz für den Di-kretikus ist in Tabelle16 bzw. Abbildung 37 dargestellt. Tabelle 17 enthält dieResultate des zugehörigen Hypothesentests.Der globale Einfluss des Hauptteils ist nicht signifikant, jener der Pausenstufe

sehr wohl. Ein lokaler Vergleich von Hauptteil A mit den drei übrigen Haupt-teilen liefert ein etwas anderes Bild (Abbildung 38): Der Einfluss des Hauptteilsist im zugehörigen Test gerade noch signifikant (p-Wert 0.044). Die ‚gesuchte‘Klausel Ai 14 kommt in Teil A etwas seltener vor als in den anderen drei Teilen.

6Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.

138

Tabelle 13: Verteilung von Klausel Ai 14 in den beiden Hälften der Balbusrede.Angegeben sind jeweils die relativen Anteile von Ai 14 an der Gesamtzahl derKlauseln.

I II III

A/B 0.12 0.14 0.06C/D 0.19 0.13 0.10

Tabelle 14: Geschätzte relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf dieAuftretenshäufigkeit von Klausel Ai 14.

I II III

A/B 0.503 0.510 0.473C/D 0.536 0.506 0.491

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● A/BC/D

Abbildung 36: Relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 14 in der Balbusrede.

139

Tabelle 15: Test auf Einfluss der Redehälfte und der Pausenstufe auf das Auftretenvon Klausel Ai 14. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 223 ≥ 20 (dasMinimum wird in der ersten Hälfte auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Redehälfte 4.36 1 0.037Pausenstufe 20.79 2 3× 10−5

Wechselwirkung 3.42 2 0.181

Tabelle 16: Geschätzte relative Effekte der vier Hauptteile und der Pausenstufenauf die Häufigkeit von Klausel Ai 14.

I II III

A 0.504 0.499 0.473B 0.501 0.534 0.472C 0.536 0.503 0.488D 0.537 0.530 0.513

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● ABCD

Abbildung 37: Relative Effekte von Hauptteil und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 14.

140

Tabelle 17: Globaler Test auf Einfluss von Hauptteil und Pausenstufe auf dasAuftreten von Klausel Ai 14. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 40 ≥ 20(das Minimum wird in Hauptteil D auf Pausenstufe II angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Hauptteil 5.86 3 0.119Pausenstufe 11.63 2 0.003Wechselwirkung 5.41 6 0.492

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● AB/C/D

Abbildung 38: Relative Effekte auf die Häufigkeit von Klausel Ai 14 im lokalenVergleich von Hauptteil A mit den drei übrigen Hauptteilen der Balbusrede.

141

13.3. Die Klausel esse videatur Ai 18

13.3.1. Gesamttext

Die Klausel esse videatur Ai 18 ( – ` ` ` – ` ) kommt unter den 2040 relevan-ten kolometrischen Einheiten des zweiten Buchs insgesamt 125-mal vor. IhreVerteilung auf die Pausenstufen ist in Tabelle 18 dargestellt.Abbildung 39 zeigt die Schätzwerte für die relativen Effekte der Pausen-

stufen.7 Der Signifikanztest liefert QN ≈ 27.4 bei 2 Freiheitsgraden der χ2-Verteilung, der zugehörige p-Wert ist 1× 10−6.Wie erwartet kommt Ai 18 in den starken Pausen relativ betrachtet signifikant

häufiger vor als in den schwachen, sie ist also sowohl nach Aili als auch nachPrimmer schlussstark.Der Vergleich zwischen Cicero und Sallust aus Ailis Daten verläuft hier –

ebenfalls erwartungsgemäß – deutlich anders als im Fall des Dikretikus: Diegeschätzten relativen Effekte der beiden Autoren auf das Auftreten von Ai 18sind 0.528 bei Cicero (57 Vorkommnisse oder 9.9% der Fälle) und 0.481 beiSallust (4 Vorkommnisse oder 0.5% der Fälle). Der p-Wert des zugehörigenHypothesentests beträgt 1.1× 10−13 – Cicero und Sallust unterscheiden sichhochsignifikant in Hinsicht auf ihre Präferenz für die Klausel esse videatur.

13.3.2. Hälften

Die relativen Effekte der beiden Hälften der Balbusrede auf die Häufigkeit vonAi 18 sind in Tabelle 19 berechnet worden;8 Abbildung 40 stellt sie graphischdar.Tabelle 20 enthält die Ergebnisse des Hypothesentests für den Einfluss von

Redehälfte und Pausenstufe. Der Einfluss der Pausenstufe ist hochgradig signi-fikant, jener der Redehälfte nicht (p-Wert 0.406). Es kann also hinsichtlich derVerwendung der Klausel esse videatur kein Unterschied zwischen den beidenRedehälften nachgewiesen werden.

13.3.3. Hauptteile

Der Globalvergleich der vier Hauptteile hinsichtlich der Präferenz für Ai 18 istin Tabelle 21 bzw. Abbildung 41 dargestellt. Der zugehörige Hypothesentestfindet nur für die Pausenstufe einen signifikanten Einfluss (p-Wert 5× 10−5),wohingegen weder die Wirkung des Hauptteils noch die Wechselwirkung vonZufallseinflüssen unterscheidbar sind (p-Werte 0.30 und 0.93).Abbildung 42 ist dem lokalen Vergleich von Hauptteil A mit den anderen drei

Hauptteilen gewidmet. Obgleich es scheint, als ob in Teil A die Wahrscheinlich-keit für das Auftreten von Ai 18 größer wäre als in den anderen Teilen, ist dieserUnterschied doch nicht signifikant (p-Wert 0.073).

7Stufe I: 0.526, Stufe II: 0.499, Stufe III: 0.486.8Als Stichprobe dienen die 1986 kolometrischen Einheiten des Datensatzes balbus, siehe

Anhang A.1 auf Seite A-2.

142

Tabelle 18: Verteilung von Klausel Ai 18 im gesamten zweiten Buch. Bedeutungder Tabellenzeilen wie in Abbildung 12.

I II III

Auftreten 55 39 31Gesamtzahl 482 652 905Anteil 0.114 0.060 0.034

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

Abbildung 39: Relative Effekte der Pausenstufe auf die Häufigkeit von KlauselAi 18 im zweiten Buch.

Tabelle 19: Geschätzte relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf dieHäufigkeit von Klausel Ai 18.

I II III

A/B 0.527 0.506 0.487C/D 0.526 0.493 0.486

143

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● A/BC/D

Abbildung 40: Relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 18 in der Balbusrede.

Tabelle 20: Test auf Einfluss der Redehälfte und der Pausenstufe auf das Auftretenvon Klausel Ai 18.

Effekt QN f p-Wert

Redehälfte 0.69 1 0.406Pausenstufe 26.40 2 2× 10−6

Wechselwirkung 1.00 2 0.606

Tabelle 21: Geschätzte relative Effekte der vier Hauptteile und der Pausenstufenauf die Häufigkeit von Klausel Ai 18.

I II III

A 0.539 0.512 0.490B 0.511 0.494 0.484C 0.526 0.493 0.486D 0.528 0.494 0.482

144

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● ABCD

Abbildung 41: Relative Effekte von Hauptteil und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 18.

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● AB/C/D

Abbildung 42: Relative Effekte auf die Häufigkeit von Klausel Ai 18 im lokalenVergleich von Hauptteil A mit den drei übrigen Hauptteilen der Balbusrede.

145

13.4. Der Hexameterschluss Ai 19–20

13.4.1. Gesamttext

Der Hexameterschluss Ai 19–20 ( – ` ` – ` ) kommt unter den 2040 erfasstenkolometrischen Einheiten des zweiten Buchs insgesamt 51-mal vor. Seine Ver-teilung auf die Pausenstufen ist in Tabelle 22 dargestellt.Abbildung 43 zeigt die Schätzwerte für die relativen Effekte der Pausen-

stufen.9 Der Signifikanztest liefert QN ≈ 14.6 bei 2 Freiheitsgraden der χ2-Verteilung, der zugehörige p-Wert ist 7× 10−4.Es besteht also hinsichtlich der Präferenz (besser: Ablehnung) von Ai 19–20

ein signifikanter Unterschied zwischen den Pausenstufen. Die Wahrscheinlich-keit, in einer schwachen Pause auf einen Hexameterschluss zu treffen, ist höherals jene, einer solchen Form in einer starken Pause zu begegnen. Jedes andereErgebnis wäre höchst verwunderlich gewesen.Im Vergleich zwischen Cicero und Sallust zeigt sich folgendes: Die relativen

Effekte werden auf 0.469 bei Cicero (2 Vorkommnisse oder 0.3%) und 0.521bei Sallust (90 Vorkommnisse oder 10.8%) geschätzt, der p-Wert des Tests istkleiner als 10−300. Wie erwartet lässt sich folgern, dass der Hexameterschluss inden starken Pausen bei Sallust relativ gesehen häufiger vorkommt als bei Cicero.

13.4.2. Hälften

Im nächsten Schritt wird die Verteilung von Klausel Ai 19–20 zwischen denbeiden Redehälften verglichen. Die geschätzten relativen Effekte (Tabelle 23und Abbildung 44) sind in beiden Hälften nahezu identisch.Der Hypothesentest bestätigt diesen Eindruck: Der p-Wert 0.841 für die Wir-

kung der Redehälfte zeigt, dass kein signifikanter Unterschied besteht.

13.4.3. Hauptteile

Tabelle 24 und Abbildung 45 zeigen die geschätzten relativen Effekte im Glo-balvergleich der vier Hauptteile der Balbusrede. Der zugehörige Hypothesentestfindet wiederum nur für die Pausenstufe einen signifikanten Einfluss (p-Wert0.012); weder die Wirkung des Hauptteils noch die Wechselwirkung sind signi-fikant (p-Werte 0.12 und 0.49).Abbildung 46 zeigt die geschätzten relativen Effekte in einem lokalen Ver-

gleich zwischen Hauptteil A und den anderen drei Hauptteilen. In der Stichpro-be kommt der Hexameterschluss in Teil A geringfügig häufiger vor als in denanderen drei Teilen. Der Unterschied ist jedoch nicht signifikant, wie der p-Wert0.26 des zugehörigen Hypothesentests zeigt.

9Stufe I: 0.492, Stufe II: 0.498, Stufe III: 0.506.

146

Tabelle 22: Verteilung von Klausel Ai 19–20 im gesamten zweiten Buch. Bedeutungder Tabellenzeilen wie in Abbildung 12.

I II III

Auftreten 4 14 33Gesamtzahl 482 652 905Anteil 0.008 0.021 0.036

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

Abbildung 43: Relative Effekte der Pausenstufe auf die Häufigkeit von KlauselAi 19–20 im zweiten Buch.

Tabelle 23: Geschätzte relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf dieHäufigkeit von Klausel Ai 19–20.

I II III

A/B 0.495 0.498 0.504C/D 0.490 0.499 0.506

147

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●●

●

● A/BC/D

Abbildung 44: Relative Effekte von Redehälfte und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 19–20 in der Balbusrede.

Tabelle 24: Geschätzte relative Effekte der vier Hauptteile und der Pausenstufenauf die Häufigkeit von Klausel Ai 19–20.

I II III

A 0.496 0.500 0.509B 0.493 0.493 0.497C 0.491 0.500 0.507D 0.488 0.488 0.501

148

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●●

●

● ABCD

Abbildung 45: Relative Effekte von Hauptteil und Pausenstufe auf die Häufigkeitvon Klausel Ai 19–20.

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●●

●

● AB/C/D

Abbildung 46: Relative Effekte auf die Häufigkeit von Klausel Ai 19–20 im lokalenVergleich von Hauptteil A mit den drei übrigen Hauptteilen der Balbusrede.

149

13.5. Fazit zur Auswerung auf der Ebene einzelnerKlauseln

Wenn man den Dikretikus Ai 14 ( – ` – – ` ` ), die Klausel esse videatur Ai 18( – ` ` ` – ` ) und den Hexameterschluss Ai 19–20 ( – ` ` – ` ) über den Gesamt-text des zweiten Buchs von De natura deorum betrachtet, spiegeln die Resultatedes vorliegenden Kapitels Aussagen früherer Arbeiten zu Ciceros Prosarhythmuswider.Der Dikretikus ist in Stufe I die häufigste Klausel, er wird aber von Stufe zu

Stufe signifikant seltener. Damit zählt er nach allen Kriterien zu den ‚gesuchten‘Formen: Zielinski würde ihn als gesucht einstufen, weil er so häufig vorkommt;für Primmer wäre er schlussstark, weil seine Dominanz in den stärkeren Pausendeutlicher hervortritt als in den schwächeren; Aili würde ihn zu den gesuchtenFormen rechnen, weil er häufiger vorkommt als in einem nicht-metrischen Ver-gleichstext.Noch ausgeprägter ist der Abfall in der Häufigkeit von Stufe zu Stufe bei

der Klausel Ai 18. Der umgekehrte Fall tritt beim Hexameterschluss ein: Erkommt in den schwächeren Stufen häufiger vor als in den stärkeren, oder andersformuliert, er wird in den starken Pausen ausgeprägter gemieden als in denschwachen.Dass die Klauseln Ai 14 und Ai 18 zu Ciceros beliebtesten Schlüssen gehören

und dass er Ai 19–20 gemieden hat, haben auch alle bisherigen Arbeiten zumThema bestätigt. Auch auf dieser Ebene manifestiert sich also die bereits fest-gestellte bemerkenswerte Konstanz in Ciceros Stil sowie die Tatsache, dass erzwischen seinen Gerichtsreden und den philosophischen Dialogen keinen grund-sätzlichen qualitativen Unterschied gemacht hat, was die Ausschmückung mitrhythmischen Satz- und Kolonschlüssen betrifft.In diesem Kapitel wurde gezeigt, dass der Dikretikus in der ersten Hälfte

der Balbusrede signifikant seltener auftritt als in der zweiten. In einem lokalenHypothesentest konnte die Anomalie zumindest teilweise auf den Teil A derRede eingegrenzt werden.Für die Klausel esse videatur ließen sich derartige Aussagen nicht mit Sicher-

heit treffen, wenngleich manches darauf hindeutet, dass sie in Teil A relativgesehen etwas häufiger vorkommt als in den anderen Teilen. Keinerlei Unter-schiede zwischen einzelnen Redeteilen konnten im Fall des Hexameterschlussesnachgewiesen werden.Die Ergebnisse zum Verhalten der Klauselklassen in verschiedenen Redeteilen

(Kapitel 12.4) lassen sich zum Teil auf den hier beobachteten Einfluss des Dikre-tikus zurückführen, weil der Dikretikus dort ja zur ‚schlussstarken‘ Klauselklassegezählt worden war.Grundsätzlich unterstützen die Ergebnisse dieses Kapitels die bereits anders-

wo getroffene Aussage: Die rhythmischen Unterschiede zwischen den Redeteilensind insgesamt gering – viel geringer etwa als die Unterschiede zwischen denPausenstufen; am markantesten weicht Teil A von den übrigen Teilen der Bal-busrede ab.Auf den Versuch einer noch weiteren Eingrenzung der Effekte auf Unterab-

150

schnitte der Hauptteile wurde in diesem Kapitel bewusst verzichtet, weil dieEffekte bereits auf der Ebene der Hauptteile kaum mehr zuverlässig von Zu-fallsschwankungen unterscheidbar waren.

151

14. Exkurs: Vergleich mit demersten Buch

14.1. Zweck dieses Kapitels

Das zweite Buch von Ciceros De natura deorum wird fast vollständig von derRede des Balbus zur stoischen Götterlehre eingenommen. Die rhythmischen Un-terschiede zwischen einzelnen Teilen der Rede haben sich in den Kapiteln 11 bis13 dieser Arbeit, soweit sie überhaupt nachweisbar waren, als sehr gering erwie-sen.Sollten sich auch zwischen dem zweiten und dem ersten Buch – letzteres teilt

sich in eine Darlegung des Epikureismus durch Velleius und eine Widerlegungseiner Thesen durch Cotta – keine oder kaum Unterschiede feststellen lassen,müsste man einen generell ciceronianischen Rhythmusstil annehmen, der dengesamten Text gleichförmig durchzieht. Ließen sich hingegen signifikante Diffe-renzen zwischen den beiden Büchern – oder gar zwischen den drei Sprechern– aufzeigen, wäre dies ein Hinweis darauf, dass Cicero den Rhythmus bewussteingesetzt hat, um den Sprechstil einzelner Personen in seinen fiktiven Dialogenzu charakterisieren.Ein derartiger Vergleich ist Inhalt dieses Kapitels. Das erste Buch wurde nicht

vollständig statistisch erfasst, sondern nur in zwei repräsentativen Zufallsstich-proben.1 Die Methoden, nach denen die beiden Stichproben miteinander undmit der vollständig erfassten Balbusrede verglichen werden, entsprechen denender Kapitel 11 bis 13.

14.2. Vergleich auf der Ebene der Klauselformen

Als Datenbasis für die Vergleiche in diesem Kapitel dienen die 2500 Einheiten desDatensatzes speakers.2 Abbildung 47 zeigt die Verteilung der Klauselformenauf die drei Sprecher und die drei Pausenstufen.In Kapitel 11.4.3 ist ein Permutationstest auf der Basis der Größe τB verwen-

det worden, um die vier Hauptteile innerhalb der Balbusrede miteinander zuvergleichen. Analog dazu wird hier ein Permutationstest eingesetzt, um die dreiSprecher Velleius, Cotta und Balbus miteinander zu vergleichen. Die Nullhypo-these des Tests lautet:

„Wenn man die Identität des Sprechers kennt, kann man die Ver-teilung der Klauselformen innerhalb einer festgelegten Pausenstufe

1Zur Zusammensetzung der Stichproben siehe Anhang A.1 auf Seite A-2.2Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.

152

Velleius Cotta Balbus

1 2 3 1 2 3 1 2 3

Abbildung 47: Verteilung der 32 Klauselformen auf die drei Redner und die dreiPausenstufen. Die Klauseln sind der Reihe nach von unten (Ai 1) nach oben (Ai 32)aufgetragen. Die Höhe eines Balkens ist proportional zum relativen Anteil derKlausel an ihrer jeweiligen Stichprobe. Folgende Klauselformen sind farbig her-vorgehoben: Dikretikus Ai 14 (rot), esse videatur Ai 18 (blau), HexameterschlussAi 19–20 (gelb), Kretikus + Trochäus Pr 1 / Ai 27–28 (grün).

153

nicht besser vorhersagen, als wenn die Identität des Sprechers unbe-kannt wäre.“

Die folgende Tabelle zeigt das Ergebnis des Tests:

Pausenstufe tB p-Wert

I 0.0079 < 10−3

II 0.0032 0.16III 0.0022 0.13

In den schwächeren Pausenstufen II und III gibt es keine signifikante Abwei-chung zwischen den drei Sprechern (alle p-Werte sind größer als 0.05). Der Wertauf der ersten Pausenstufe zeigt hingegen einen signifikanten Effekt an: Wennman den Sprecher kennt, kann man die Klauselformen der stärksten Schlüssebesser vorhersagen als ohne diese Information.Man kann versuchen, die Differenz zwischen den Sprechern in lokalen Paar-

vergleichen näher einzugrenzen. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse derdrei möglichen lokalen Paartests auf Pausenstufe I:

Paar tB p-Wert

Velleius–Cotta 0.0097 0.36Velleius–Balbus 0.0061 < 10−3

Cotta–Balbus 0.0032 0.08

Nur der Unterschied zwischen Velleius und Balbus ist signifikant.Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass sich die drei Sprecher in Hinblick

auf die Präferenz für bestimmte Klauselformen in Pausenstufe I signifikant von-einander unterscheiden; in den anderen Pausenstufen gehen die Unterschiedenicht über das Niveau von Zufallsschwankungen hinaus. Der deutlichste Un-terschied besteht zwischen Velleius und Balbus, wohingegen sich keiner dieserbeiden mit ausreichender Signifikanz von Cotta unterscheidet.

14.3. Vergleich auf der Ebene der drei Klauselklassen

In Kapitel 12 dieser Arbeit sind – auf Ailis Daten aufbauend – drei Klauselklas-sen definiert worden. Das Konzept des relativen Effekts von Brunner/Munzelist auf diese Klauselklassen angewendet worden, um innerhalb der Balbusrededie Einflüsse von Pausenstufe und Redeteil simultan zu untersuchen.Analog dazu sollen an dieser Stelle relative Effekte für die Einflüsse von Pau-

senstufe und Redner zwischen den drei Reden ermittelt werden. Faktoren sindsomit die Zugehörigkeit zu einem der drei Redner sowie die Pausenstufe, dieZielvariable ist die Klauselklasse. Als Datenbasis dient der 2500 Einheiten um-fassende Datensatz speakers.3

Tabelle 25 listet die berechneten relativen Effekte auf, Abbildung 48 stellt siegrafisch dar. Die Ergebnisse des statistischen Hypothesentests sind in Tabelle 26zusammengefasst.

154

Tabelle 25: Geschätzte relative Effekte für die Einflüsse von Pausenstufe und Red-ner auf die Klauselstärke.

I II III

Velleius 0.614 0.568 0.386Cotta 0.587 0.464 0.415Balbus 0.593 0.523 0.449

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● VelleiusCottaBalbus

Abbildung 48: Relative Effekte der drei Redner auf die Klauselstärke, nach Pau-senstufe aufgeschlüsselt.

Tabelle 26: Globaler Test auf Einfluss des Redners und der Pausenstufe aufdie Klauselstärke in den ersten beiden Büchern. Es wurde QN verwendet, weilmini,j nij = 49 ≥ 20 (das Minimum wird bei Velleius auf Pausenstufe I angenom-men).

Effekt QN f p-Wert

Sprecher 4.11 2 0.128Pausenstufe 106.20 2 < 10−300

Wechselwirkung 11.40 4 0.022

155

Der Einfluss der Pausenstufe ist, wie nicht anders zu erwarten, hochgradigsignifikant. Interessanterweise ist der Effekt des Redners nicht signifikant, dieWechselwirkung zwischen Redner und Pausenstufe hingegen schon. Das bedeu-tet, dass es keine generell unterschiedliche Tendenz der drei Redner zu verschie-denen Klauselstärken gibt (etwa in der Art, dass Velleius in allen Stufen imMittel die stärkeren Klauseln verwenden würde als Balbus). Der Einfluss desRedners äußert sich stattdessen darin, wie er die Klauseln in den verschiedenenPausenstufen verteilt.Abbildung 48 bestätigt dieses Resultat: Velleius verwendet zwar in den Stu-

fen I und II tendenziell häufiger starke Klauseln als Cotta und Balbus, in Stu-fe III ist es aber gerade umgekehrt. Cotta liegt in Stufe I gleichauf mit Balbus,in Stufe II fällt sein Gebrauch starker Klauseln gegenüber den beiden anderenRednern etwas ab, in Stufe III liegt er schließlich im Mittelfeld.Von Interesse könnte auch ein lokaler Vergleich zwischen Velleius und Cotta

sein: Sollten die Unterschiede zwischen diesen beiden Rednern lediglich zufalls-bedingt sein, könnte man den tieferen Grund für die signifikanten Abweichungenim globalen Test in einem Unterschied zwischen dem ersten und dem zweitenBuch vermuten. Das Resultat des Tests ist in Tabelle 27 dargestellt. Es ent-spricht fast exakt demjenigen aus dem globalen Test: Der generelle Einfluss desSprechers ist nicht signifikant, der Einfluss der Pausenstufe sowie die Wech-selwirkung zwischen den beiden Faktoren sind signifikant. Die Ergebnisse desglobalen Tests lassen sich also nicht auf Unterschiede zwischen dem ersten unddem zweiten Buch reduzieren: Velleius’ Rhythmus – und damit zumindest einTeilaspekt seines Stils – differiert von demjenigen Cottas.Ob sich die beiden Bücher voneinander unterscheiden, kann auch direkt ge-

testet werden. Die Einflussfaktoren sind dabei das Buch und die Pausenstufe,Zielvariable ist die Klauselklasse. Tabelle 28 stellt die Ergebnisse des Tests dar:Weder das Buch noch die Wechselwirkung haben signifikanten Einfluss auf dieKlauselstärke, lediglich der Einfluss der Pausenstufe ist signifikant.Insgesamt lässt sich sagen, dass die drei Sprecher signifikant unterschiedliche

Muster von Klauselstärke und Pausenstufe aufweisen. Es ist aber nicht so, dassein Sprecher generell stärkere Klauseln verwenden würde als der andere, sonderndie Effekte unterscheiden sich je nach Pausenstufe. Ein allgemeiner rhythmischerUnterschied zwischen dem ersten und dem zweiten Buch lässt sich hingegen nichtnachweisen.

3Vgl. Anhang A.1 auf Seite A-2.

156

Tabelle 27: Lokaler Vergleich zwischen Velleius und Cotta in Hinblick auf die Klau-selstärke. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 49 ≥ 20 (das Minimum wirdbei Velleius auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Sprecher 2.49 1 0.115Pausenstufe 63.00 2 < 10−13

Wechselwirkung 6.76 2 0.034

Tabelle 28: Vergleich zwischen erstem und zweitem Buch in Hinblick auf die Klau-selstärke. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 111 ≥ 20 (das Minimum wirdim ersten Buch auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Buch 2.37 1 0.124Pausenstufe 142.03 2 < 10−300

Wechselwirkung 3.78 2 0.151

157

14.4. Vergleich auf der Ebene einzelner Klauseln

14.4.1. Der Dikretikus Ai 14

In der 2500 Einheiten umfassenden Gesamtstichprobe speakers kommt der Di-kretikus Ai 14 ( – ` – – ` ` ) insgesamt 292-mal vor (11.7%). Tabelle 29 zeigt dieVerteilung dieser Klausel auf die Pausenstufen und Redner.Auffällig ist der extreme Überhang dieser Klausel in den starken Pausen bei

Velleius, der bereits in der Übersichtsabbildung 47 auf Seite 153 ins Auge sticht:Mehr als ein Drittel (36.7%) aller Perioden in der Velleius-Stichprobe enden mitdem Dikretikus, wohingegen der Anteil von Ai 14 in den schwächsten Pausennicht einmal mehr ein Zwanzigstel (4.5%) beträgt.Schätzwerte für die relativen Effekte sind in Tabelle 30 angegeben und in

Abbildung 49 graphisch dargestellt.Tabelle 31 zeigt die Ergebnisse des Hypothesentests für den Einfluss von Red-

ner und Pausenstufe. Alle drei p-Werte (Redner, Pausenstufe und Wechselwir-kung) liegen deutlich unter der kritischen Zahl 0.05. Daraus kann man folgern,(a) dass Ai 14 in den starken Pausen hochsignifikant (p-Wert 2× 10−11) häufigervorkommt als in den schwachen, (b) dass die Klausel bei den drei Rednern ins-gesamt (über alle Pausenstufen gemittelt) in unterschiedlichem Maß bevorzugtwird (p-Wert 0.016), und (c) dass die drei Redner sich nicht nur im Mittel überalle Pausenstufen, sondern auch in der Verteilung der Klausel auf die einzelnenPausenstufen klar voneinander unterscheiden (p-Wert 0.0013).Es ist anzunehmen, dass die signifikanten Resultate der Kapitel 14.2 und 14.3

zu einem großen Teil auf den Einfluss der Klausel Ai 14 zurückzuführen sind:Ihr hoher Anteil in den Periodenschlüssen bei Velleius bewirkt, dass sich dasGesamtmuster der Klauselverteilung, das von der Teststatistik tB nach Good-man/Kruskal erfasst wird, deutlich von dem Gesamtmuster bei Balbus unter-scheidet. In der Analyse nach Klauselklassen tritt der Effekt weniger deutlichhervor, weil Ai 14 dort mit anderen ‚bevorzugten‘ Klauseln zu einer Klassezusammengefasst wird. Häufigkeitsschwankungen innerhalb einer Klasse – et-wa ein Anwachsen von Ai 14 auf Kosten von Ai 28 – werden daher von denTestverfahren nach Brunner/Munzel nicht erfasst.

Tabelle 29: Relative Verteilung von Klausel Ai 14 bei den drei Rednern. Angegebensind jeweils die relativen Anteile von Ai 14 an der Gesamtzahl der Klauseln.

I II III

Velleius 0.367 0.206 0.045Cotta 0.226 0.069 0.034Balbus 0.156 0.132 0.083

158

Tabelle 30: Geschätzte relative Effekte von Redner und Pausenstufe auf die Auf-tretenshäufigkeit von Klausel Ai 14.

I II III

Velleius 0.625 0.545 0.464Cotta 0.555 0.476 0.459Balbus 0.520 0.508 0.483

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● VelleiusCottaBalbus

Abbildung 49: Relative Effekte von Redner und Pausenstufe auf die Häufigkeit vonKlausel Ai 14 in den ersten beiden Büchern.

Tabelle 31: Test auf Einfluss des Redners und der Pausenstufe auf das Auftre-ten von Klausel Ai 14. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 49 ≥ 20 (dasMinimum wird bei Velleius auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Redner 8.28 2 0.016Pausenstufe 49.27 2 2× 10−11

Wechselwirkung 17.87 4 0.0013

159

14.4.2. Die Klausel esse videatur Ai 18

Die Klausel esse videatur Ai 18 ( – ` ` ` – ` ) kommt unter den 2500 Einheitender Stichprobe insgesamt 147-mal vor (5.9%). Ihre Verteilung auf die Pausenstu-fen und Redner ist in Tabelle 32 angegeben. Abbildung 50 zeigt die geschätztenrelativen Effekte.Während sich die Klausel in der Balbusrede ebenso verhält wie in Ciceros

eigenen Reden nach Primmer und Aili – sie markiert hier wie dort sehr deut-lich die stärksten Pausen mit Anteilen von über 10%, wohingegen sie in denschwachen Pausen auf unter 5% abfällt –, ist sie sowohl bei Velleius als auch beiCotta in den Periodenschlüssen unterrepräsentiert.4

Tabelle 33 zeigt die Ergebnisse des Hypothesentests für den Einfluss von Red-ner und Pausenstufe. Der globale Effekt des Redners ist nicht signifikant. Es kannalso nicht mit Sicherheit behauptet werden, dass Ai 18 in den Reden des Vel-leius und des Cotta generell seltener vorkommt als in der Balbusrede. Hingegensind sowohl der Einfluss der Pausenstufe als auch die Wechselwirkung zwischenden beiden Faktoren signifikant. Die Wechselwirkung lässt sich so interpretie-ren, dass der Einfluss der Pausenstufe auf die Häufigkeit von Ai 18 vom Rednerabhängt.Das Zurücktreten von Ai 18 in den Periodenschlüssen bei Velleius und Cotta

ist teilweise ein Artefakt des außerordentlich hohen Anteils von Ai 14 bei diesenRednern:5 Mit dem Anwachsen von Ai 14 verringert sich die Anzahl der Schlüsse,die noch für andere Klauseln zur Verfügung stehen.

Tabelle 32: Relative Verteilung von Klausel Ai 18 bei den drei Rednern. Angegebensind jeweils die relativen Anteile von Ai 18 an der Gesamtzahl der Klauseln.

I II III

Velleius 0.041 0.074 0.030Cotta 0.016 0.092 0.034Balbus 0.116 0.061 0.034

4Siehe auch Abbildung 47 auf Seite 153.5Vgl. Kapitel 14.4.1.

160

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● VelleiusCottaBalbus

Abbildung 50: Relative Effekte von Redner und Pausenstufe auf die Häufigkeit vonKlausel Ai 18 in den ersten beiden Büchern.

Tabelle 33: Test auf Einfluss des Redners und der Pausenstufe auf das Auftre-ten von Klausel Ai 18. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 49 ≥ 20 (dasMinimum wird bei Velleius auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Redner 3.73 2 0.155Pausenstufe 7.52 2 0.023Wechselwirkung 17.78 4 0.0014

161

14.4.3. Der Hexameterschluss Ai 19–20

Der Hexameterschluss Ai 19–20 ( – ` ` – ` ) kommt unter den 2500 Einheitender Stichprobe insgesamt 64-mal vor (2.6%). Tabelle 34 gibt seine Verteilung aufdie Redner und Pausenstufen an. Abbildung 51 zeigt die geschätzten relativenEffekte.Bei allen drei Rednern steigt der Anteil des Hexameterschlusses von den star-

ken zu den schwachen Pausen leicht an, bleibt aber auf niedrigem Niveau. DerHypothesentest für den Einfluss von Redner und Pausenstufe (Tabelle 35) be-stätigt den Eindruck aus der Grafik: Weder der Einfluss des Redners noch dieWechselwirkung sind signifikant. Einen signifikanten Effekt auf das Auftretenvon Ai 19–20 hat lediglich die Pausenstufe.Der Hexameterschluss ist damit eine in allen Teilen von De natura deorum

gleichermaßen gemiedene Klausel; die Tendenz zu seiner Vermeidung ist in denstarken Pausen ausgeprägter als in den schwachen. Es gibt keinen Zusammen-hang mit dem Redner.

Tabelle 34: Relative Verteilung von Klausel Ai 19–20 bei den drei Rednern. An-gegeben sind jeweils die relativen Anteile von Ai 19–20 an der Gesamtzahl derKlauseln.

I II III

Velleius 0.000 0.029 0.045Cotta 0.016 0.023 0.052Balbus 0.009 0.020 0.034

162

0.46

0.48

0.50

0.52

0.54

Pausenstufe

Rel

ativ

er E

ffekt

I II III

●

●

●

● VelleiusCottaBalbus

Abbildung 51: Relative Effekte von Redner und Pausenstufe auf die Häufigkeit desHexameterschlusses Ai 19–20 in den ersten beiden Büchern.

Tabelle 35: Test auf Einfluss des Redners und der Pausenstufe auf das Auftretenvon Klausel Ai 19–20. Es wurde QN verwendet, weil mini,j nij = 49 ≥ 20 (dasMinimum wird bei Velleius auf Pausenstufe I angenommen).

Effekt QN f p-Wert

Redner 0.86 2 0.651Pausenstufe 11.01 2 0.0041Wechselwirkung 1.91 4 0.752

163

15. Interpretation der statistischenResultate

15.1. Ciceros rhythmischer Stil in Rede undPhilosophie

Das erste und wichtigste Resultat der statistischen Untersuchungen in Kapi-tel 11 dieser Arbeit war die Konstanz von Ciceros Prosarhythmus. Die Gesamt-verteilung der Klauselformen im zweiten Buch von De natura deorum deckt sichin hervorragendem Maß mit den Ergebnissen früherer Forschungen zu Cicerospolitischen und forensischen Reden.Cicero hat also in der Handhabung des Rhythmus keine prinzipielle Unter-

scheidung zwischen seinen eigenen echt gehaltenen Reden und den fiktiven Re-den in einem philosophischen Dialog getroffen. Dies steht in Übereinstimmungmit zahlreichen Selbstaussagen Ciceros, nach denen Philosophie und Rhetorikaufs Engste zusammengehören.In Kapitel 10.3.1 ist die Frage aufgeworfen worden, ob Cicero beim Übertragen

der griechischsprachigen Quellen ins Lateinische gewisse rhythmische Eigenhei-ten der Originaltexte übernommen hat oder ob er derartige Unterschiede mitseinem eigenen rhythmischen Stil vollständig überprägt hat. Die fehlende Signi-fikanz fast aller Hypothesentests, die sich mit der Unterscheidung von Teilen derBalbusrede befassten, deutet eher auf Letzteres hin: Das zweite Buch von Denatura deorum ist in rhythmischer Hinsicht so homogen, dass mögliche Einflüssegriechischer Quellen, sofern sie überhaupt vorhanden sind, höchstens minimalausgeprägt sein können.

15.2. Der Rhythmus als Schmuckmittel

Unzweifelhaft dient der Prosarhythmus – oft im Verein mit anderen rhetorischenFiguren – zunächst als Mittel zur Ausschmückung der Rede. Er kann Sätzen undTeilsätzen Pathos und Einprägsamkeit verleihen, wie in folgendem Beispiel ausnat. deor. 2, 9. An dieser Stelle, die zu Kleywegts Teil A.I gehört, unterbrichtBalbus die Aufzählung einer Reihe von exempla maiorum für die frühere Be-deutung der Auguralwissenschaft kurz, um deren Niedergang in der jüngstenVergangenheit zu beklagen.1

Sed neglegentıa nobılıtatıs augurıı dıscıplın(a) omıssa [22]

verıtas auspıcıorum spreta (e)st, 29

1Zur Notation der Klauselformen und Pausenstufen vgl. Kapitel 6.3.2 auf Seite 46.

164

specıes tantum retentă; 24

ıtăque maxımae rei publıcae partes, 28

ın ıs bellă [25–28]

quıbus rei publıcae sălus contınetur, 23

nullıs auspıcııs admınıstrantur, 28

nullă peremnıă servantur, 26

null(ă) ex ăcumınıbus, 6

nullı vırı vocantur 22

ex qu(o) ın procınctu testamentă perıerunt; 18

t(um) enım bellă gerere nostrı duces ıncıpıunt, 7

c(um) auspıcıă posuerunt. 17

Im ersten Teilsatz (bis tantum retenta) ist zunächst nicht ganz klar, ob manihn als zweigliedrig oder als dreigliedrig auffassen sollte. Im ersteren Fall istaugurii disciplina omissa ein Ablativus Absolutus zum Hauptsatz veritas . . .spreta est, nach omissa ist gar keine oder nur eine sehr schwache Pause anzu-setzen. Der Ausdruck disciplina omissa könnte aber auch als Nominativ gelesenwerden, in welchem Falle eine dreiteilige parallele Aufzählung mit zwei gleich-wertigen Pausen vorläge (disciplina omissa, veritas spreta, species retenta).Unbestreitbar besteht zwischen den ersten beiden Teilen ein engerer seman-

tischer Zusammenhang als zwischen dem dritten und diesen beiden. Außerdemwiderspräche eine Interpretation als Trikolon dem Gesetz der wachsenden Glie-der. Dazu kommt noch die Stellung des Hilfsverbs: In einem Trikolon würdeman das Verb viel eher beim dritten als beim zweiten Glied erwarten. Das estmarkiert eine klare Sprechpause, gewissermaßen den Spannungshöhepunkt desSatzes, bevor mit species tantum retenta ein neuer Gedanke eingeführt wird –obwohl das Einholen der Auspizien seine Bedeutung verloren hat, wird es den-noch weiterhin praktiziert.Aus diesen Gründen habe ich mich dafür entschieden, den Satz als zweigliedrig

anzusehen und nach omissa lediglich eine ‚zweifelhafte‘ Pause der Stufe IIIbanzusetzen. Nach retenta setze ich nur Stufe IIa und nicht Stufe I, weil an dieserStelle kein Ruhepunkt der Rede liegen kann. Nach der in gerade drei Wortenerfolgten Einführung eines neuen Themas muss eine Fortsetzung, eine nähereErklärung, ein Beispiel folgen.Auf der rhythmischen Ebene steht nur vor der relativ stärksten Pause am En-

de mit Ai 24 eine schlussstarke Klausel, die beiden anderen sind sogar dezidiertschwach.2

In den übrigen Zeilen des Beispieltextes fällt auf, dass dort die schlussstar-ken Klauseln (insbesondere Ai 23 und Ai 28) nicht in so deutlicher Weise mitder Stärke der Pausen korrelieren. Sie stechen nur durch ihre Häufigkeit, nicht

2Vgl. Tabelle 2 auf Seite 115 dieser Arbeit.

165

aber durch ihre Positionierung innerhalb des Satzes besonders hervor: Wedernach rei publicae partes noch nach administrantur kann eine starke Pause lie-gen. Im ersteren Fall ist das unmöglich, weil unmittelbar ein exemplifizierenderEinschub folgt (die bella werden als Beispiel für die maximae rei publicae partesvorgestellt). Das Kolon nullis auspiciis administrantur ist der erste Teil einermehrgliedrigen Parallelkonstruktion – ebenfalls eine Position, an der keine grö-ßere Sprechpause angesiedelt sein kann.Dafür stößt man im Periodenschluss auf die sonst relativ seltene Form Ai 17.

Möglicherweise ist das zweite «i» in auspicia konsonantisch zu lesen; dann er-gäbe sich nämlich die starke Klausel Ai 18 (auspıcjă posuerunt).Anhand dieses Beispieltexts muss davon ausgegangen werden, dass Cicero die

schlussstarken Klauseln nicht notwendigerweise gezielt an bestimmten Stellenappliziert hat, die er als starke Pausen oder Einschnitte markieren wollte. Viel-mehr durchzieht eine Vorliebe für die starken Klauseln den gesamten Text aufallen Stufen.Bemerkenswert ist darüber hinaus das völlige Fehlen des sonst für Ciceros

Spätwerk so typischen Dikretikus Ai 14 in dieser Passage. Von der zitiertenStelle in nat. deor. 2, 9 an gezählt, liegt das nächste Auftreten von Ai 14 imfließenden Text erst am Beginn von § 12, nicht weniger als 36 Kola nach demEnde des oben zitierten Textes!In diesen wird die schon zuvor begonnene Reihe der exempla maiorum weiter

ausgeführt. Konkret gibt Balbus eine Episode aus dem zweiten Konsulat desTiberius Gracchus wieder, für die er sich auf die Erzählung seines eigenen Vatersberuft. Gracchus hatte eine Wahlversammlung durchgeführt, bei der es zu einemungünstigen Vorzeichen gekommen war. Die befragten haruspices erklärten dieWahl für ungültig, was Gracchus zunächst erzürnte. Nach dieser vergleichsweiseausführlichen Darlegung mit eingelegter direkter Rede des Tiberius Gracchusberichtet Balbus in knappen Worten, was später geschah (nat. deor. 2, 11):

Post aut(em) e provıncıa lıtteras ad collegıum mısıt[scil. Gracchus], 28

se cum legeret lıbros recordat(um) esse vıtıo sıbıtăbernaculum captum fuıss(e) hortos Scıpıonıs, 24

quod, cum pomerıum poste(a) ıntrasset hăbendı senatus causa, 30

ın redeundo c(um) ıdem pomerıum transıret [30]

auspıcar(ı) esset oblıtus; 28

ıtăque vıtıo creatos consules esse. 28

Augures r(em) ad senatum; 23

senatus ut abdıcarent consules; 15

abdıcaverunt. 27–28

Die Doppelperiode kulminiert nach einem eher unauffälligen Beginn in einemstilistischen und rhythmischen Feuerwerk. Die Pausen zwischen den letzten Teil-

166

sätzen treten durch den extrem verkürzten, abgehackten Stil besonders hervor.Mit Ai 27–28 bzw. Ai 23 weisen sie die dazu passenden starken Klauseln auf.Arthur Stanley Pease merkt zu dieser Stelle an: „Through this rapid narra-

tion verbs are freely omitted.“3 Die Häufung der schlussstarken Klauseln Ai 23und Ai 27–28 in den letzten Einheiten der Beispielperiode ist mit Pease’ The-se von der „rapid narration“ aber nicht vereinbar. Vielmehr müssen die vielengleichartigen, rhythmisch fallenden Kolonschlüsse die fortlaufende Rede sogargebremst haben, weil jeder von ihnen, um wirken zu können, von einer kleinenPause gefolgt sein muss. Umso auffälliger ist an diesen Stellen die systematischeAuslassung von Wörtern. Nicht nur Verben fallen der Verkürzung zum Opfer:Die vorletzte Einheit senatus ut abdicarent consules ist das einzige bei Cicerobelegte Beispiel für absolut gebrauchtes abdicare – überall sonst verwendet erdieses Wort reflexiv.4

Noch immer ist die häufigste Klausel des Werks, Ai 14, kein einziges Mal vor-gekommen. In diesem Zusammenhang ist Primmers These von Interesse, Cicerohabe den Dikretikus in seinen späten Werken nicht deshalb wieder häufiger ver-wendet, weil er seine Meinung über diese Form plötzlich geändert habe, sondernum auf Vorwürfe zu einer inflationären Verwendung der fallenden RhythmenPr 3 und Pr 1 (Ai 21–24 und Ai 27–28) zu reagieren.5

Demgemäß hat Cicero die nach seinem Empfinden subjektiv ‚stärksten‘ Klau-seln mit fallendem Rhythmus, d. h. langer vorletzter Silbe, in der laufenden Redebewusst auf Kosten des neutraleren schließenden Kretikus reduziert. Wo er be-sondere rhetorische Akzente setzen wollte – so wie in den obigen Beispielen –,hat er hingegen weiterhin bevorzugt seine traditionellen Formen eingesetzt.Der Teil des zweiten Buchs von De natura deorum, in dem der schmücken-

de Charakter des Prosarhythmus am deutlichsten hervortritt, ist der Unterab-schnitt A.I, aus dem auch die obigen Beispielperioden stammen (§§ 4–12).6

In Kapitel 11.4.4 der vorliegenden Arbeit ist der Unterschied zwischen A.Iund A.II mithilfe des τ -Tests nach Goodman/Kruskal nachgewiesen worden:Die beiden Abschnitte unterscheiden sich auf Pausenstufe I so gut wie gar nicht,auf Stufe III hingegen erheblich, und zwar in dem Sinne, dass in A.I auch dieschwachen Pausen durchgängig mit starken Klauseln versehen sind, während dieVerteilung der Klauselformen in den schwachen Pausen von A.II keine Regel-mäßigkeit erkennen lässt.Es ist sicherlich kein Zufall, dass A.I jene Passage ist, in der Balbus in pathe-

tischem Stil Beispiele aus der römischen Geschichte vorbringt und sich auf diemaiores beruft. Dieser Abschnitt schöpft seine Überzeugungskraft weniger ausder Spitzfindigkeit der Argumente als aus der Wortgewalt der Rede. Das zeigtsich sowohl in der rhythmischen Gestaltung – die fallenden Klauseln Ai 18,Ai 23 und Ai 28 treten in allen Pausen gehäuft auf, während die ‚Standardklau-sel‘ Ai 14 eher zurücktritt – als auch im Vorhandensein anderer rhetorischerMittel.

3 Vgl. Pease, De natura deorum, S. 577.4Vgl. Pease, De natura deorum, S. 577; ThLL I , 54, 82.5 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 230.6Zu den Bezeichnungen der Unterabschnitte siehe Kapitel 10.3.1 dieser Arbeit.

167

15.3. Der Rhythmus als Gliederungsinstrument

Fasst man den Rhythmus – wie in der vorliegenden Arbeit geschehen – primär alsSchlussrhythmus auf, so ergibt sich unmittelbar, dass ein enger Zusammenhangzwischen dem Rhythmus und der syntaktischen Gliederung besteht. Schluss-starke Klauseln mussten vom antiken Hörer als Signal aufgefasst werden, dassmit großer Wahrscheinlichkeit eine starke Pause und damit der Abschluss einerSinneinheit folgen würde.Wäre dieses Prinzip durchgängig und ausschließlich angewandt, müsste je-

de Periode mit einer schlussstarken Klausel enden und jede Untereinheit miteiner schlussschwachen. In Wahrheit befindet sich die gliedernde Funktion desRhythmus in beständigem Widerstreit mit anderen Prinzipien, die Variationund Auflockerung vorschreiben.Im Unterabschnitt A.II des zweiten Buches von De natura deorum (§§ 13–22)

tritt die gliedernde Funktion des Rhythmus besonders hervor. Der folgende Textist aus nat. deor. 2, 16 entnommen. Nach einigen Absätzen, die aus Kleanthesstammen und vier Ursachen des Götterglaubens unter den Menschen zum Inhalthaben (Hellseherei, Gunst des Klimas, furchterregende Naturereignisse, Regel-mäßigkeit der Bewegungen der Himmelskörper), geht Balbus hier zu Chrysippüber und präsentiert einen als Syllogismus gestalteten Gottesbeweis. Es handeltsich hierbei um den ersten Syllogismus der Balbusrede, dem noch viele weiterefolgen werden:

Chrysıppus quıdem, [15–16]

quamquam (e)st acerrım(o) ıngenıo, 6

tămen eă dıcıt ut ăb ıpsa natura dıdıcısse, 20

non ut ıpse repperısse vıdeatur. 18

„S(ı) en(ım)“ ınquıt „est ălıquıd ın rerum natura, [32]

quod homınıs mens, quod rătıo, quod vıs, quod potestashuman(ă) effıcere non possıt, 25

est cert(e) ıd quod ıllud effıcıt homıne melıus; 1

atquı res caelestes omnesqu(e) eae [16]

quarum (e)st ordo sempıternus 24

ăb homıne confıcı non possunt; 30

est ıgıtur ıd qu(o) ıllă confıcıuntur homıne melıus. 1

Id autem quıd potıus dıxerıs quam deum?“ 14

Das Argument ist klar: Wenn es eine Erscheinung gibt, die der Mensch nichthervorrufen kann, dann ist die Ursache dieser Erscheinung dem Menschen über-legen. Die Himmelskörper sind eine solche Erscheinung. Folglich gibt es etwas,das dem Menschen überlegen ist, nämlich die Ursache der Bewegung der Him-

168

melskörper. Eine Hauptschwäche des Arguments, nämlich die unklare Definitionvon melius, wird Cotta in seiner Replik im dritten Buch aufdecken.7

In der Zuweisung der Pausenstufen verdient die vorletzte Zeile „est igitur. . . homine melius“ Beachtung, weil ich hier – von der starken Interpunktion inPlasbergs Edition abweichend – nur Stufe IIa angesetzt habe. Der Syllogismusendet zwar bereits mit „est igitur . . . homine melius“, daran schließt sich abernoch eine weitere Folgerung unmittelbar an, nämlich die in einer rhetorischenFrage formulierte Behauptung, die Instanz, deren Existenz soeben nachgewie-sen worden sei, erfülle die Definition eines deus. Erst damit ist der in dieserPeriode transportierte Gedanke abgeschlossen. Dass hier tatsächlich das Endeder Periode vorliegt, wird daraus deutlich, dass im nachfolgenden Satz das gan-ze Argument nochmals aufgegriffen und in abgeänderter Formulierung nähererläutert wird, gekennzeichnet durch die Einleitung etenim:

„Etenim si di non sunt, quid esse potest in rerum natura hominemelius? In eo enim solo est ratio [. . . ]; ergo est aliquid melius.“(nat. deor. 2, 16)

Die stärksten Pausen (Stufe I) sind im Beispieltext mit üblichen schlussstar-ken Klauseln ausgestattet (Ai 18 und Ai 14). Anders die schwächeren Pausen:Bereits auf Stufe IIa begegnet zweimal eine Anhäufung von Kürzen (efficit homi-ne melius, 7 Kürzen vor der Schlusssilbe; conficiuntur homine melius, 6 Kürzen),also die sehr schlussschwache Klausel Ai 1. Auch in den noch schwächeren Pau-sen lässt sich keinerlei Regelmäßigkeit in der Bevorzugung bestimmter ‚starker‘Klauseln beobachten. Die Abfolge der Klauselformen scheint zufällig.Abschnitt A.II ist im Wesentlichen doxographisch. In dieser Passage will Bal-

bus nicht durch rhetorische Kunstgriffe, sondern durch eine klare Argumenta-tionskette überzeugen. Aus diesem Grund kommen starke Klauseln fast nur inden starken Pausen vor – dort zeigen sie das Ende eines Gedankens an undfordern den Hörer auf, das Gesagte innerlich zu rekapitulieren, bevor ein neuesArgument beginnt. Die schwachen Pausen sind entweder gar nicht rhythmisiert(d. h. in ihnen treten die natürlichen, zufallsbedingten Häufigkeiten der mögli-chen Klauselformen auf) oder in ihnen werden die starken Klauseln sogar be-wusst gemieden. Welche dieser beiden Möglichkeiten vorliegt, lässt sich mit demverwendeten statistischen Instrumentarium nicht nachweisen. In beiden Fällenwird dem Hörer aber signalisiert, dass der gerade präsentierte Gedanke nochnicht abgeschlossen ist, und dem Leser, dass noch keine Position erreicht ist,an der er absetzen könnte. Das entspricht dem Konzept der Allegrostellen nachPrimmer.8

Der rhythmische Unterschied zwischen den Abschnitten A.I und A.II, derin Kapitel 11.4.4 nachgewiesen werden konnte, beruht auf dem Gegensatz zwi-schen der schmückenden und der gliedernden Funktion des Prosarhythmus. A.Iist eine hochrethorische Passage, in der die schmückende Funktion Vorrang vorder Gliederung hat. Deshalb sind dort alle Pausenstufe gleichermaßen mit star-ken Klauseln versehen. Umgekehrt dient der Rhythmus in A.II in erster Linie

7Nat. deor. 3, 21.8 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 261.

169

als Gliederungsinstrument, weswegen hier nur die starken Pausen sorgfältig mit‚guten‘ Klauseln versehen sind; bei den schwachen Pausen herrscht wohl diezufällige Verteilung einer natürlichen, nicht bewusst rhythmisierenden Sprache– davon muss man zumindest ausgehen, solange kein Nachweis für eine überzu-fällige Vermeidung guter Klauseln erbracht werden kann.Dasselbe Phänomen lässt sich in einer doxographischen Partie der Velleius-

Rede aus dem ersten Buch (nat. deor. 1, 30) finden, wo der Epikureer PlatonsLehrmeinung wiedergibt und kritisch hinterfragt:

Id(em) et ın Tımaeo dıcıt et ın Legıbus [13]

et mundum de(um) ess(e) et cael(um) et astr(ă) et terr(ăm)et ănımos et eos [5]

quos maior(um) ınstıtutıs accepımus. 16

qu(ae) et per se sunt falsă perspıcue [6]

et ınter se vehementer repugnantıă. 14

Hier wird keine logische Schlussfolgerungskette entwickelt wie in dem Beispielaus nat. deor. 2, 16, sondern Velleius zählt auf, welche Instanzen Platon anverschiedenen Stellen als Götter bezeichnet. Die polysyndetische Aneinander-reihung mit wiederholtem et, die es unmöglich macht, zwischen zwei Elementenkurz abzusetzen, erweckt den Eindruck einer endlos langen Liste. Erst bei acce-pimus ist ein Punkt erreicht, an dem der Sprecher und der Hörer kurz innehaltenkann. Für Velleius ist die Lächerlichkeit und Widersprüchlichkeit dieses ausar-tenden Pantheons so offensichtlich, dass er sie nicht näher begründen muss.Nur die zentrale Mittelpause nach accepimus und der Periodenschluss bei re-

pugnantia tragen einigermaßen starke Klauseln, während die ohnehin unsicherenBinnenpausen nach et eos und perspicue mit dezidiert schwachen Klauseln aus-gestattet sind.Schließlich soll noch ein Beispiel vorgestellt werden, das beide Funktionen des

Prosarhythmus – Schmuck und Gliederung – in sich vereint. Es handelt sich umeine Passage aus nat. deor. 2, 122 f. Balbus legt hier in einer längeren Rede dar,mit welcher Zweckmäßigkeit die Natur die Tiere ausgestattet hat. Die hier zi-tierten Sätze bilden weder einen stilistischen noch einen inhaltlichen Höhepunktder Balbusrede. Sie sollen vielmehr verdeutlichen, wie sich der Prosarhythmusin einem ‚durchschnittlichen‘ Teil der Rede verhält:

Dedıt aut(em) eădem natură beluıs et sens(um) et appetıtum, 22

ut altero conat(um) hăberent ad naturales pastus căpessendos, 28

altero secernerent pestıfer(ă) a sălutarıbus. 14

Iam vero ălı(ă) ănımalıă grădıendo 17

ălıă serpend(o) ad past(um) accedunt, 32

ălıă volando [17]

170

ălıă nando, 17–18

cıbumque part(ım) orıs hıat(u) et dentıbus ıpsıs căpessunt, 23

part(ım) unguıum tenacıtat(e) arrıpıunt [7]

part(ım) ăduncıtate rostrorum, 27

ălıă sugunt [17–18]

ălıă carpunt [17–18]

ălıă vorant [1–2]

ălıă mandunt. 17–18

Atqu(e) etı(ăm) ălıor(um) east humılıtas ut cıbum terrestremrostrıs făcıle contıngant, 25

qu(ae) aut(em) altıoră sunt, [12]

ut anseres ut cygn(ı) ut grues ut cămellı, 23

adiuvantur procerıtate collorum; 27

mănus etıam dăt(ă) elephantost, 18

quıă propter magnıtudınem corporıs dıffıcıles ădıtus hăbebătad pastum. 27

Die erste Periode schließt mit dem Dikretikus Ai 14. Die relativ schwachePause zwischen den gleichwertigen Gliedern altero . . . altero trägt mit Ai 28ebenfalls eine starke Klausel.Die zweite Periode wird von Aufzählungen mit anaphorischem alia dominiert.

Trotz der Variation in den Pausenstufen und Kolonlängen kehrt dabei das metri-sche Muster Ai 17–18 (` ` ` – ` ), einmal in der Abwandlung Ai 1–2 (` ` ` ` ` )immer wieder: Es findet sich bereits im ersten Kolon (alia gradiendo), ebenso imdritten und vierten. In all diesen Fällen wird das Muster von der Form alia undeiner Gerundium-Form im Ablativ gebildet. Die Aufzählung, auf welche Fort-bewegungsarten die verschiedenen Tiere zurückgreifen, um an ihre Nahrung zugelangen, wird so auch rhythmisch zu einer Einheit geformt.Es folgt ein dreigliedriger Einschub mit partim . . . partim . . . partim, in dem

die Klausel Ai 17–18 nicht vorkommt. Die schlussstarke Klausel Ai 27 schließtden Einschub ab; in den nächsten vier Einheiten wird sowohl die Anapher vonalia als auch die metrische Form Ai 17–18 wieder aufgenommen. Diesmal wirdsie – in leichter Variation zu vorher – jeweils mit einem finiten Verb gebildet.Dem entspricht die Variation auf der inhaltlichen Ebene: Nun geht es nichtmehr um den Weg zur Nahrungsquelle, sondern um die Methode, nach der dieNahrung aufgenommen wird. Ai 1–2 darf in diesem Zusammenhang wohl alsVariante von Ai 17–18 gelten.Die so auffällig markierte Periode endet, und im nächsten Satz begegnen

durchwegs schlussstarke Klauseln auch in den schwachen Pausen, wenn nuneinzelne Tierarten und deren anatomische Anpassungen an die optimale Nah-

171

rung thematisiert werden – wobei es nicht einer gewissen Komik entbehrt, dassgroße Tiere lange Gliedmaßen benötigen, um erst recht wieder bis zum Bodenhinabreichen zu können.In diesem Beispieltext finden sich die beiden Grundfunktionen des Prosa-

rhythmus in enger Verknüpfung. Die Häufung von Ai 17–18 im Mittelteil stellteine Brücke zwischen Inhalt und Form auf der Wortebene wie auch auf der Ebe-ne des Rhythmus her. Sie kann somit als ein Element der Gliederung angesehenwerden. Zugleich ist sie, da sie auf allen Pausenstufen angewandt wird, auchein Element des Schmucks. In der ersten und der letzten Periode der Beispiel-passage sind die starken Pausen durchwegs, die schwachen großteils mit ‚guten‘Klauseln versehen. Hier überwiegt also die schmückende Funktion, ohne dassdeswegen die gliedernde außer Acht gelassen wäre.

15.4. Der Rhythmus als Instrument derPersonencharakterisierung

Im Gegensatz zum Vergleich der Teile der Balbusrede untereinander hat diegegenüberstellende Analyse der ersten beiden Bücher eine Reihe hochgradigsignifikanter rhythmischer Differenzen erbracht. Der Unterschied zwischen Vel-leius und Balbus ist erheblich größer als alle Unterschiede zwischen einzelnenPassagen innerhalb der Balbusrede.Einige dieser Abweichungen lassen sich mit den bereits diskutierten Funktio-

nen des Rhythmus als Schmuckmittel oder als Gliederungsinstrument erklären.Ein großer Teil der Velleiusrede ist doxographischer Natur (§§ 18–43, im enge-ren Sinne §§ 25–41). Nach den Ausführungen in Kapitel 15.3 kann man dort –analog zum Abschnitt A.II der Balbusrede – ein Übergewicht der gliederndenüber die schmückende Funktion erwarten. Abbildung 48 auf Seite 155 bestätigtdas: In der Velleiusrede sind die starken Pausen sogar etwas stärker rhythmisiertals in den Reden von Cotta und Balbus, wohingegen die schwachen Pausen imMittel geringere Klauselstärke aufweisen als in den anderen beiden Reden.Dieser Ansatz bietet aber keine Erklärung für den auffälligen und signifikan-

ten Überhang des Dikretikus Ai 14 in den starken Pausen der Velleiusrede, dersich in geringerem Maße auch bei Cotta feststellen lässt.9 Bei der Durchsicht derRohdaten in der Datei natdeor1-Velleius.csv zeigt sich, dass es sich bei ei-nem Teil der dikretischen Periodenschlüsse in der Velleiusrede um (rhetorische)Fragen handelt. In diesem Zusammenhang ist eine Anmerkung Primmers vonInteresse, wonach steigende, insbesondere kretische Klauselformen der „Nach-ahmung des steigenden Fragetons“ dienen können.10 Die Stichprobe ist aber zuklein, als dass über den Zusammenhang zwischen Fragesätzen und Klauselfor-men eine statistisch seriöse Aussage getroffen werden könnte.Auch im Fall der Klausel esse videatur Ai 18 sind deutliche Unterschiede zwi-

schen Cotta und Velleius auf der einen und Balbus auf der anderen Seite zu Tagegetreten: In der Balbusrede spielt diese Klausel wie in Ciceros eigenen Reden

9Vgl. Kapitel 14.2 und insbesondere 14.4.1.10 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 263.

172

eine prominente Rolle als schlussstarke Form. Dagegen ist sie in den Reden desVelleius und des Cotta in den Periodenschlüssen stark zurückgedrängt.Ein bloßer Gegensatz zwischen Buch 1 und Buch 2 kommt als Erklärung für

diese Phänomene nicht in Frage. In Kapitel 14.3 konnte nämlich gezeigt werden,dass sich die beiden Bücher insgesamt betrachtet in Hinblick auf die Klausel-stärke nicht signifikant unterscheiden; hingegen konnten im direkten Vergleichzwischen Velleius und Cotta sehr wohl signifikante Wechselwirkungen nachge-wiesen werden.Deshalb muss angenommen werden, dass Cicero den drei Rednern gezielt

unterschiedliche rhythmische Sprechstile in den Mund gelegt hat. Der Prosa-rhythmus kann also neben Schmuck und Gliederung auch die Funktion der Per-sonencharakterisierung übernehmen. Gewiss sind die Unterschiede zwischen denPersonen nicht so groß wie etwa jene zwischen Cicero und Sallust – der Rah-men des ciceronianischen Rhythmussystems bleibt bei allen drei Dialogpartnerngewahrt.Es bleibt zu klären, ob auf diese Weise lediglich die drei Personen als redne-

rische Persönlichkeiten voneinander unterscheidbar gemacht werden sollten – indiesem Fall wäre es irrelevant, welcher der drei Stile welchem Gesprächsteilneh-mer zugewiesen worden ist – oder ob Cicero die unterschiedlichen Stile für dieGesprächspartner aus einem tieferen Grund ausgewählt hat.Die Satzschlüsse der Velleiusrede sind durch den Überhang einer einzigen

Klausel (Ai 14) charakterisiert, wohingegen die Binnenpausen vergleichsweisegeringe Spuren absichtlicher Rhythmisierung aufweisen. Das rhythmische Sys-tem des Velleius ist demnach weniger differenziert und ausgefeilt als Ciceroseigenes System. Möglicherweise lässt Cicero damit die typische Redeweise derälteren Politiker- und Rednergeneration anklingen, oder er ahmt gezielt den Stildes historischen Velleius nach.Denkbar wäre schließlich auch, dass die relative rhythmische Monotonie der

Velleiusrede den Redner unterschwellig als einfallslos und unreflektiert charak-terisieren soll. Immerhin lässt sich Velleius selbst durch die Gegenrede Cottasrelativ leicht von der Unhaltbarkeit der epikureischen Position überzeugen,11

und Cicero gibt auch anderweitig Hinweise darauf, dass die epikureische Theo-logie nicht wirklich ernst genommen werden kann:

[Cotta:] „Quia mihi videtur Epicurus vester de dis immortalibus nonmagnopere putare [. . . ]. A Balbo autem animadvertisti, credo, quammulta dicta sint . . . “ (nat. deor. 3, 3–4)

Von den drei Rednern steht Balbus Ciceros eigenem rhythmischem Stil amnächsten, wie sich am deutlichsten anhand der Verteilung der Klausel Ai 18belegen lässt. Wenn Cicero ganz am Ende des Werks angibt, ihm selbst seiBalbus’ Rede ad veritatis similitudinem propensior erschienen,12 könnte mandie rhythmische Nähe des fiktiven Balbus zum realen Cicero als subtilen Hinweisdarauf verstehen, dass sich der Autor am ehesten mit Balbus identifizieren kann.

11Vgl. nat. deor. 2, 1 („ ‚Ne ego,‘ inquit, ‚incautus, qui cum Academico et eodem rhetorecongredi conatus sim.‘“) und 3, 95 („ita discessimus, ut Velleio Cottae disputatio verior . . .videretur“).

12Nat. deor. 3, 95.

173

Derartige Interpretationen müssen aber jedenfalls einer Gegenprobe an ande-ren Werken Ciceros unterzogen werden. Erst dann ist an eine Entscheidung zudenken, ob die rhythmischen Unterschiede zwischen den Dialogpartnern Redner-generationen, historische oder fiktive Einzelpersonen oder die Glaubwürdigkeitder jeweils vertretenen philosophischen Position charakterisieren sollen.

174

16. Fazit

16.1. Die Notwendigkeit statistischer Methoden

Seit den Anfängen der modernen Beschäftigung mit dem antiken Prosarhythmusstellen statistische Methoden einen integralen Bestandteil der Forschungstätig-keit dar. Statistik ist in der Philologie sonst nicht üblich, was die Prosarhyth-musforschung zu einem exotischen Gebiet innerhalb der philologischen Wissen-schaft macht. Versuche, ohne Rückgriff auf die Statistik auszukommen und denProsarhythmus ausschließlich mit Methoden der Klassischen Philologie zu be-handeln, sind unternommen worden, konnten aber in ihren Ergebnissen nichtüberzeugen.1

Basiswissen aus der deskriptiven Statistik wie das Berechnen von relativenZeilen- und Spaltenhäufigkeiten bei Primmer erweist sich zwar als nützlich, istaber für die detaillierte Erforschung der rhythmischen Phänomene nicht ausrei-chend: Ohne Inferenzstatistik können lediglich Zahlenwerte tabelliert, nicht aberbegründete Schlussfolgerungen gezogen werden. Ansätze zur Einbeziehung sta-tistischer Hypothesentests finden sich bei de Groot und in stärkerem Maß beiAili. Der χ2-Test ist einer der einfachsten und am meisten verwendeten Tests; ergibt Aili die Möglichkeit, innerhalb einer Pausenstufe zwischen Zufallsschwan-kungen und Einflüssen der Autorschaft zu unterscheiden. Allerdings eignet ersich nicht zur Trennung zweier Faktoren (Pausenstufe und Textpassage).Methoden, die dafür geeignet sind, ohne zugleich metrische Skalierbarkeit der

Daten vorauszusetzen, sind keineswegs trivial und stehen erst seit relativ kur-zer Zeit überhaupt zur Verfügung. Die meisten statistischen Modelle, die inden Sozialwissenschaften für solche Probleme verwendet werden – etwa mehr-dimensionale lineare Regression – beruhen nämlich auf der metrischen Strukturder zugrundeliegenden Daten. Als Beispiel für eine Methode, die auch auf or-dinale Daten anwendbar ist, wurde in der vorliegenden Arbeit ein Ansatz vonBrunner/Munzel vorgestellt.Diese Abhängigkeit von statistischen Methoden, deren theoretische Fundie-

rung sich auf dem Niveau aktueller mathematischen Forschung bewegt, machtdie Erforschung des Prosarhythmus zu einem prädestinierten Anwendungsfeldfür interdisziplinäre Ansätze.

16.2. Prosarhythmus in philosophischen Schriften

Ein klares Resultat der vorliegenden Arbeit ist, dass Cicero den Prosarhyth-mus in dem philosophischen Dialog De natura deorum prinzipiell in derselben

1 Vgl. Schmid, Theorie und Praxis; Wilkinson, Golden Latin Artistry .

175

Weise eingesetzt hat wie in seinen Reden. Das bezieht sich sowohl auf die Klau-selformen, die bevorzugt oder gemieden werden, als auch auf deren ungefährequantitative Verteilung. Die Übereinstimmung zwischen der Balbusrede aus demzweiten Buch von De natura deorum und Ciceros eigenen Reden geht sogar soweit, dass allein aus ihr auf die (ohnedies zweifellos gegebene) Datierung desWerks auf die Spätphase von Ciceros Wirken geschlossen werden könnte.Für Cicero sind Philosophie und Rhetorik grundsätzlich nicht voneinander

zu trennen. Vor diesem Hintergrund erscheint es natürlich, dass philosophischeWerke mit denselben rhetorischen Mitteln ausgestattet werden wie echte juris-tische und politische Reden.Außerdem schafft Cicero in der Tradition Platons in De natura deorum – wie

in den meisten anderen seiner philosophischen Werke – die literarische Fiktioneines Gesprächs. Die Rechtfertigungen der einzelnen philosophischen Positionenerscheinen damit innerhalb der literarischen Fiktion als real gehaltene Redenbedeutender Persönlichkeiten, die notwendigerweise über rhetorische Bildungverfügen und den Rhythmus als Stilmittel einzusetzen verstehen.

16.3. Stilistische Funktion des Prosarhythmus

Das augenfälligste Merkmal an Ciceros Handhabung des Klauselrhythmus istseine Konstanz. Die Unterschiede etwa zwischen Cicero und Sallust oder auchzwischen verschiedenen Pausenstufen bei Cicero sind um ein Vielfaches größerals die Unterschiede zwischen verschiedenen Textpassagen innerhalb des zwei-ten Buchs von De natura deorum. Das konnte in der vorliegenden Arbeit mitverschiedenen statistischen Testmethoden belegt werden, die zwischen Ciceround Sallust durchwegs, zwischen den Pausenstufen fast durchwegs hochgradigsignifikante Differenzen feststellen konnten. Im Vergleich der Teile der Balbus-rede hingegen konnten nur wenige einigermaßen signifikante Resultate erzieltwerden.Man kann somit von dem ciceronianischen Klauselrhythmus-Stil sprechen, der

sich durch sein gesamtes Werk zieht. Auf dieser Ebene hat der Rhythmus keinespezifische stilistische Bedeutung. Der antike Rezipient dürfte bereits nach demHören weniger Sätze aus einem derartig gestalteten Text den typisch ciceronia-nischen Rhythmus wiedererkannt haben.Trotzdem lassen sich zwischen einzelnen Textpassagen und noch mehr zwi-

schen den drei Dialogpartnern Schwankungen in den Häufigkeiten der Klauselnaufdecken, die über dem Zufallsniveau liegen. Anhand einiger Beispiele konn-ten die Abweichungen mit einer unterschiedlichen Funktion der rhythmischenDurchgestaltung in Verbindung gebracht werden:Es gibt Satzstrukturen, in denen fast alle Pausen – auch die schwachen –

mit ‚starken‘ Klauseln markiert sind. Sie treten bevorzugt in Verbindung mitanderen rhetorischen Mitteln wie Anaphern und Ellipsen auf und sind dadurchauf allen Ebenen der Wahrnehmung als zentrale Kulminationspunkte der Redegekennzeichnet.Andere Sätze sind so gebaut, dass die schwächeren Pausen mit eher neutralen

oder gar schwachen Klauseln verbunden sind – mitunter gewinnt man den Ein-

176

druck, die Klauselformen der schwachen Pausen seien rein zufällig verteilt – unddass nur die stärksten Pausen, insbesondere die Periodenschlüsse, starke Klau-seln aufweisen. Typischerweise sind dies argumentative Passagen, in denen Ket-ten logischer Schlussfolgerungen entwickelt werden. Die Periodenschlüsse fallendabei im Allgemeinen mit dem Ende einer solchen Folgerungskette zusammen.Der Rhythmus fungiert hier in erster Linie als Gliederungshilfe, die anzeigt, obein Gedanke abgeschlossen ist oder ob noch eine Fortführung zu erwarten ist.Man kann gewiss nicht annehmen, dass Ciceros Leser, um dies herauszufinden,am Ende eines jeden Teilsatzes Silben abgezählt haben: Bei dem rhetorisch ge-bildeten Publikum, für das Cicero schrieb, darf ein intuitives Verständnis fürdiese Funktion des Rhythmus vorausgesetzt werden.Es lassen sich also zwei Pole der stilistischen Funktion des Klauselrhythmus

im zweiten Buch von De natura deorum identifizieren: Einerseits dient er –zusammen mit anderen Figuren – als rhetorisches Schmuckmittel, andererseitsals Gliederungsinstrument zur Verdeutlichung des logischen Gedankenaufbaus.Die beiden Funktionen können nicht scharf voneinander getrennt werden, weiljede Schlussfolgerungskette auch ein gewisses Maß an rhetorischem Schmuckaufweist und jede durchgestaltete Periode auch ein gewisses Maß an innererhierarchischer Gliederung.Außerdem hat sich gezeigt, dass den drei Dialogteilnehmern etwas unter-

schiedliche rhythmische Sprechstile in den Mund gelegt worden sind. Balbusstimmt am genauesten mit dem realen Cicero überein, während insbesondereVelleius etwas anders – man möchte sagen, eintöniger – rhythmisiert. Die un-terschiedlichen Stile sind entweder spezifisch für die (historische oder fiktive)Person, oder sie liefern einen subtilen Hinweis auf die Glaubwürdigkeit der phi-losophischen Position, die die jeweiligen Redner vertreten.Passagen, in denen der Klauselrhythmus völlig unbeachtet bleibt, existie-

ren bei Cicero nicht. Vielmehr ist dem gesamten Text ein klares rhythmischesGrundmuster unterlegt, das ihn als eindeutig ciceronianisch ausweist und ihnsehr deutlich etwa vom fast zeitgleich schreibenden Sallust unterscheidet. Inner-halb dieses festen Rahmens moduliert der Autor minimal, um einmal die eine,einmal die andere Grundfunktion des Rhythmus in den Vordergrund zu stellen,ohne dass dadurch die Ausgewogenheit des Gesamteindrucks verloren ginge.

16.4. Desiderata

16.4.1. Grundlagen des Prosarhythmus

Die vorliegende Arbeit baut auf einer pragmatischen Synthese der Ansätze vonPrimmer und Aili zum Verständnis des lateinischen Prosarhythmus auf. Dergemeinsame Nenner beider ist das Verständnis des Prosarhythmus als eines me-trischen Schlussrhythmus.Der Anfangs- und Binnenrhythmus geht dabei unter: Meine Untersuchung

verwendet nur die letzten sechs Silben einer jeden kolometrischen Einheit; vonden insgesamt 32 146 Silben, aus denen die Datenbasis natdeor2 besteht, sindnur 12 870 – also nicht mehr als 40% – überhaupt in die statistischen Berechnun-gen eingegangen. Eine konsistente Basistheorie von Initial- und Binnenrhyth-

177

mus, die mit quantitativen Daten untermauert ist, wäre dringend erforderlich,damit in künftige Forschungen auch dieser Bereich einbezogen werden kann.Die Funktion des Akzents und der Wortgrenzen im System des Prosarhythmus

wird zwar sowohl von Primmer als auch von Aili untersucht, ihre Ansätze sindaber aufgrund unterschiedlicher Prämissen nicht kompatibel und daher ohnezusätzliche theoretische Arbeit nicht zusammenführbar. Die Wortgrenzen sindaus diesem Grund in der vorliegenden Arbeit gänzlich ausgeblendet worden. Esmuss offen bleiben, wie viel an Information dadurch verloren gegangen ist.Eine ganz andere Sicht auf das Wesen des Prosarhythmus bietet die ‚franzö-

sische Schule‘ in der Tradition Bornecques: Während Primmer und Aili dasmetrische Muster als Grundelement und die Wortgrenzen als Nebenkriteriumansehen, ist für die französische Schule die Verteilung der Wörter die Basis desProsarhythmus, deren metrische Gestalt ist erst ein sekundäres Einteilungskri-terium.Ein vorurteilsfreier Vergleich der beiden Sichtweisen liegt meines Wissens bis-

lang nicht vor. Hierzu böte sich eine quantitative Studie an demselben Text-corpus in Verbindung mit einer ausführlichen Analyse der antiken theoretischenQuellen zum Prosarhythmus an. Möglicherweise ließen sich daraus Argumen-te finden, ob die eine oder die andere Sichtweise dem Wesen des Rhythmuseher entspricht oder ob beide gleichermaßen geeignet sind, das Phänomen zubeschreiben.

16.4.2. Interpretation der stilistischen Funktion

In der vorliegenden Arbeit konnte zwar aufgedeckt werden, dass den Dialogpart-nern in De natura deorum etwas unterschiedliche rhythmische Sprechstile in denMund gelegt worden sind, die dahinterstehende Absicht des Autors konnte abernicht eindeutig identifiziert werden.Untersuchungen an anderen philosophischen Dialogen Ciceros könnten zum

Verständnis der stilistischen Funktion des Prosarhythmus beitragen: Charakte-risiert der Rhythmus eine bestimmte historische Person? Ist er eher ein Iden-tifikationsmerkmal einer Personengruppe oder einer ganzen Generation? Oderlassen sich weitere unabhängige Hinweise darauf finden, dass monotone Rhyth-men eher den Vertretern von – nach Ciceros Meinung – unterlegenen philoso-phischen Richtungen zugeordnet sind, während man bei den Verteidigern dereigenen Position des Autors eher Rhythmen findet, die für Cicero selbst alsRedner charakteristisch sind?

178

Literaturverzeichnis

Da dieses Verzeichnis Werke aus völlig unterschiedlichen Fachgebieten vereinigt,ist zur schnelleren Orientierung jedem Eintrag ein Kennbuchstabe beigefügt:

〈J〉 Werke zur Programmiersprache Java.〈L〉 Werke zur lateinischen Sprache im weitesten Sinn.〈ND〉 Werke zu Cicero, insbesondere zu seiner Schrift De natura deorum.〈P〉 Werke zum antiken Prosarhythmus.〈S〉 Werke zur Statistik und ihren Anwendungen.

Thesaurus Linguae Latinae (ThLL), editus auctoritate et consilio academiarumquinque Germanicarum Berolinensis Gottingensis Lipsiensis MonacensisVindobonensis. Band 1, a - Amyzon, Leipzig, 1900 (zitiert: ThLL I ).

Aili, Hans: The Prose Rhythm of Sallust and Livy. Stockholm: Almqvist &Wiksell International, 1979, Acta Universitatis Stockholmiensis, StudiaLatina Stockholmiensia XXIV. 〈P〉

Arppe, Antti: [R] Goodman-Kruskal tau. R-help mailing list, August2007 〈URL: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-August/138098.html〉 – Zugriff am 10.5.2015. 〈S〉

Aumont, Jacques: Métrique et stylistique des clausules dans la prose latine.De Cicéron à Pline le Jeune et de César à Florus. Paris: Editions HonoréChampion, travaux de linguistique quantitative, publié sous la directionde Charles Muller, vol. 56, 1996. 〈P〉

Baayen, Rolf Harald: Analyzing Linguistic Data. A Practical Introductionto Statistics using R. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. 〈S〉

Brunner, Edgar/Munzel, Ullrich: Nichtparametrische Datenanaly-se. Unverbundene Stichproben. 2. Auflage. Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2013, Statistik und ihre Anwendungen. 〈S〉

Cancik, Hubert/Schneider, Helmuth (Hrsg.): Der Neue Pauly (DNP).Stuttgart/Weimar: Verlag J. B. Metzler, 1997.

Cicero, Marcus Tullius; Plasberg, Otto (Hrsg.): De natura deorum.Leipzig, 1917, Bibliotheca Teubneriana 〈URL: http://data.perseus.org/texts/urn:cts:latinLit:phi0474.phi050〉 – Zugriff am 26.3.2015.〈ND〉

179

Cicero, Marcus Tullius; Ax, Wilhelm (Hrsg.): De natura deorum.2. Auflage. Stuttgart, 1933, Bibliotheca Teubneriana. 〈ND〉

Crane, Gregory R. (Hrsg.): Perseus Digital Library, Perseus 4.0 (PerseusHopper). Medford, Massachusetts, USA 〈URL: http://www.perseus.tufts.edu/hopper/〉 – Zugriff am 1.7.2015. 〈ND〉

Crusius, Friedrich: Römische Metrik. Eine Einführung. Hildesheim, Zürich,New York: Georg Olms Verlag, 1967, ND 2008. 〈L〉

Davison, Anthony C./Hinkley, David V.: Bootstrap Methods and theirApplication. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1997, 2003,Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. 〈S〉

Georges, Karl Ernst: Ausführliches lateinisch-deutsches Handwörterbuch.2 Bände. 8. Auflage. Darmstadt: Wissenschaftliche Buchgesellschaft,1913/1918, ND 1998 〈URL: http://www.zeno.org/nid/20002183072〉 –Zugriff am 12.4.2015. 〈L〉

Good, Philip: Permutation Tests. A Practical Guide to Resampling Me-thods for Testing Hypotheses. 2. Auflage. New York: Springer-Verlag, 2000,Springer Series in Statistics. 〈S〉

Goodman, Leo A./Kruskal, William H.: Measures of Associations forCross Classifications. Journal of the American Statistical Association, 49Dezember 1954 Nr. 268, 732–764 (zitiert: Goodman/Kruskal,Measuresof Associations I ). 〈S〉

Goodman, Leo A./Kruskal, William H.: Measures of Associations forCross Classifications III: Approximate Sampling Theory. Journal of theAmerican Statistical Association, 58 Juni 1963, 310–364 (zitiert: Good-man/Kruskal, Measures of Associations III). 〈S〉

Goodman, Leo A./Kruskal, William H.: Measures of Associations forCross Classifications IV: Simplification of Asymptotic Variances. Journalof the American Statistical Association, 67 Juni 1972 Nr. 338, Theory &Methods Section (zitiert: Goodman/Kruskal,Measures of AssociationsIV). 〈S〉

Groot, Albert Willem de: De numero oratorio latino. Groningae/Hagae:Verlag von J. B. Wolters, 1919. 〈P〉

Groot, Albert Willem de: A Handbook of Antique Prose-Rhythm. I: Historyof Greek Prose-Metre. Demosthenes, Plato, Philo, Plutarch and others.Groningen, The Hague: Verlag von J. B. Wolters, 1919. 〈P〉

Groot, Albert Willem de: Der antike Prosarhythmus. Zugleich Fortsetzungdes Handbook of Antique Prose-Rhythm. Groningen, Haag: Verlag von J.B. Wolters, 1921. 〈P〉

Hutchinson, Gregory O.: Rhythm, Style, and Meaning in Cicero’s Prose.The Classical Quarterly, New Series, 45 1995 Nr. 2, 485–499. 〈P〉

180

Israel, Jeff: Open Icon Library. sourceforge.net, 2009 〈URL: http://sourceforge.net/projects/openiconlibrary/〉 – Zugriff am 19.7.2015.〈J〉

Kleywegt, Adrianus J.: Ciceros Arbeitsweise im zweiten und dritten Buchder Schrift De natura deorum. Groningen: Verlag von J. B. Wolters, 1961.〈ND〉

Klimaschewski, Udo: Unescape a String that contains standard Javaescape sequences. github.com, 2013 〈URL: https://gist.github.com/uklimaschewski/6741769〉 – Zugriff am 26.6.2015. 〈J〉

Koster, Severin: Ciceros Rosciana Amerina. Im Prosarhythmus rekonstru-iert. Stuttgart: Franz Steiner Verlag, 2011, Palingenesia 99. 〈P〉

Leonhardt, Jürgen: Art. Cicero, II. Cicero als Redner und Schriftsteller.In Cancik, Hubert/Schneider, Helmuth (Hrsg.): Der Neue Pauly(DNP), Band 2, Arc-Ci. Stuttgart/Weimar: Verlag J. B. Metzler, 1997,1196–1202. 〈ND〉

Leumann, Manu/Hofmann, Johann B./Szantyr, Anton: LateinischeGrammatik. Erster Band. Lateinische Laut- und Formenlehre. Band II.2.1,Handbuch der Altertumswissenschaften. München, 1926-28, ND 1977. 〈L〉

Leumann, Manu/Hofmann, Johann B./Szantyr, Anton: LateinischeGrammatik. Zweiter Band. Lateinische Syntax. Band II.2.2, Handbuch derAltertumswissenschaften. München, 1965. 〈L〉

Lewis, Charlton T./Short, Charles (Hrsg.): A Latin Dictionary. Foun-ded on Andrews’ edition of Freund’s Latin dictionary. Oxford: Cla-rendon Press, 1879 〈URL: http://www.perseus.tufts.edu/hopper/dltext?doc=Perseus%3atext%3a1999.04.0059〉 – Zugriff am 7.4.2014.〈L〉

Louis, Dirk/Müller, Peter: Java 7. Das Handbuch. München:Markt+Technik Verlag, 2012. 〈J〉

MacKendrick, Paul: The Philosophical Books of Cicero. London: GeraldDuckworth & Co. Ltd., 1989. 〈ND〉

Marx, Stefan: TeXDoclet. github.com, 2012 〈URL: http://doclet.github.io/〉 – Zugriff am 26.6.2015. 〈J〉

Niederau, Philipp: Navigium Online-Wörterbuch. Aachen: Website 〈URL:http://www.navigium.de/suchfunktion.html〉 – Zugriff am 12.4.2015.〈L〉

O’Grady, William: Syntax: the analysis of sentence structure. In O’Grady,William/Dobrovolsky, Michael/Katamba, Francis (Hrsg.): Con-temporary Linguistics. An Introduction. 1996, 181–244. 〈L〉

181

O’Grady, William/Dobrovolsky, Michael/Katamba, Francis (Hrsg.):Contemporary Linguistics. An Introduction. 3. Auflage. London, NewYork: Addison Wesley Longman, 1996, 1997, Learning About Language.〈L〉

Pease, Arthur Stanley (Hrsg.): M. Tulli Ciceronis De natura deorum libriIII. Darmstadt: Wissenschaftliche Buchgesellschaft, 1958, ND 1968. 〈ND〉

Philippson, Robert: Cicero, De natura deorum Buch II und III. Eine Quel-lenuntersuchung. Symbolae Osloenses: Norwegian Journal of Greek andLatin Studies, 21 1941 Nr. 1, 11–38 (zitiert: Philippson, Quellenunter-suchung, Teil 1 ). 〈ND〉

Philippson, Robert: Cicero, De natura deorum Buch II und III. Eine Quel-lenuntersuchung. I. Buch II (Fortsetzung). D. Teil III. Symbolae Osloen-ses: Norwegian Journal of Greek and Latin Studies, 22 1942 Nr. 1, 8–39(zitiert: Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 2 ). 〈ND〉

Philippson, Robert: Cicero, De natura deorum Buch II und III. Eine Quel-lenuntersuchung. I. Buch II (Fortsetzung). D. Teil III. Symbolae Osloen-ses: Norwegian Journal of Greek and Latin Studies, 23 1944 Nr. 1, 7–31(zitiert: Philippson, Quellenuntersuchung, Teil 3 ). 〈ND〉

Poincaré, Henri: Calcul des probabilités. 2. Auflage. Paris: Gauthier-Villars,1923, Cours de la faculté des sciences de Paris. Cours de physique mathé-matique. 〈S〉

Primmer, Adolf: Cicero numerosus. Studien zum antiken Prosarhyth-mus. Wien: Österreichische Akademie der Wissenschaften, philosophisch-historische Klasse, Sitzungsberichte, 257. Band, 1968. 〈P〉

R Development Core Team: R: A Language and Environment for Sta-tistical Computing. Wien: R Foundation for Statistical Computing, 2011〈URL: http://www.R-project.org/〉. 〈S〉

Rubenbauer, Hans/Hofmann, Johann B.: Lateinische Grammatik.Neubearbeitet von Rolf Heine. 12. Auflage. Bamberg/München, 1995. 〈L〉

Sawai, Masahiko: JFontChooser Component. JFontChooser 1.0.5. Ja-pan: sourceforge.jp, 2008 〈URL: http://jfontchooser.sourceforge.jp/site/jfontchooser/project-summary.html〉 – Zugriff am 7.2.2015.〈J〉

Schmid, Walter: Über die klassische Theorie und Praxis des antiken Prosa-rhythmus. Wiesbaden: Franz Steiner Verlag, 1959, Hermes. Zeitschrift fürKlassische Philologie. Einzelschriften 12. 〈P〉

Schmidt, Ernst A.: Die ursprüngliche Gliederung von Ciceros Dialog „Denatura deorum“. Philologus – Zeitschrift für antike Literatur und ihreRezeption, 122 1978 Nr. 1, 59–67. 〈ND〉

182

Schoepe, Matthias: Java: CSV Comma Separated Va-lues in eine Datei exportieren. Deutschland: Computer-Masters.de, o. J. 〈URL: http://www.computer-masters.de/mit-java-csv-comma-separated-values-in-eine-datei-exportieren.php〉 – Zugriff am 26.5.2015. 〈J〉

Sträterhoff, Barbara: Kolometrie und Prosarhythmus bei Cicero und Li-vius. De imperio Cn. Pompei und Livius 1, 1–26, 8 kolometrisch ediert,kommentiert und statistisch analysiert. Band I und II, Oelde: DruckereiR. Festge, 1995. 〈P〉

Weckwerth, Andreas: Leitfaden Proseminar Latein. Praktische Einfüh-rung in den Umgang mit lateinischen Texten. Bonn/Köln: Als Manuskriptgedruckt, 2011 〈URL: http://ifa.phil-fak.uni-koeln.de/fileadmin/IfA/Studium/Reader_Weckwerth.pdf〉 – Zugriff am 10.2.2015. 〈P〉

Whitaker, William: WORDS Version 1.97FC. Latin-English DictionaryProgram. Notre Dame, Indiana, USA: University of Notre Dame, Dezem-ber 2006 〈URL: http://archives.nd.edu/whitaker/wordsdoc.htm〉 –Zugriff am 24.1.2015. 〈J〉

Wilkinson, Lancelot P.: Golden Latin Artistry. Cambridge: CambridgeUniversity Press, 1963, ND 1966. 〈P〉

Zielinski, Thadeusz: Das Clauselgesetz in Ciceros Reden. Grundzüge eineroratorischen Rhythmik. Separat-Abdruck aus Philologus SupplementbandIX, viertes Heft. Leipzig: Dieterich’sche Verlagsbuchhandlung, 1904. 〈P〉

Zielinski, Thadeusz: Der constructive Rhythmus in Ciceros Reden. Der ora-torischen Rhythmik zweiter Teil. Leipzig: Dieterich’sche Verlagsbuchhand-lung, 1914. 〈P〉

183

Teil IV.

Anhang

A-1

A. Datenbasis für die statistischenUntersuchungen

A.1. Rohdaten

Für die statistische Auswertung in der vorliegenden Arbeit ist fast der gesamteText des zweiten Buchs von De natura deorum mithilfe der Software Nume-rator in 2174 kolometrische Einheiten eingeteilt worden. Ausgelassen wurdendiejenigen Paragraphen, die nahezu ausschließlich aus Dichterzitaten bestehenund von denen daher kein Aufschluss über den Prosarhythmus erwartet werdenkann: § 65 (Ennius), § 89 (Accius) und §§ 105–114 (Ciceros Aratea).Die Rohdaten sind in der Datei natdeor2.csv abgelegt, die der digitalen

Version dieser Arbeit beigegeben ist. Als Spaltentrenner wurde das Tabulator-Zeichen verwendet, als Codierung UTF-8. Für die Analyse werden die Rohdatenin das Statistik-Programm R eingelesen; die Codesequenzen in R, die für dasEinlesen der Datensätze und für ihre stufenweise Reduktion verwendet wordensind, sind als Datei R-Codes.r Teil der vorliegenden Arbeit.

> nrow(natdeor2)[1] 2174

14 von diesen Einheiten fallen in die Kategorie ‚Pausen außer Konkurrenz‘1,sodass 2162 Einheiten einer Pausenstufe zugeordnet werden können. Von diesensind wiederum 122 nicht eindeutig einer Klauselform zugehörig, weil sie ent-weder kürzer als sechs Silben sind oder weil eine der letzten sechs Silben vonunbestimmter Quantität ist. Es bleiben 2040 Einheiten übrig, die sowohl einerKlauselform als auch einer Pausenstufe zugeordnet werden können. Sie bildenden Datensatz natdeor3. Die Gesamtbetrachtungen zum zweiten Buch in denKapiteln 11.4.1, 12.3.1, 13.2.1, 13.3.1 und 13.4.1 beruhen auf dieser Datenbasis:

> nrow(natdeor3)[1] 2040

1986 von diesen Elementen gehören zu den vier Hauptteilen der Balbusrede,die übrigen 54 bilden den erzählerischen Rahmen bzw. konstituieren die Ein-leitung von Balbus’ Rede. Alle Untersuchungen, die Teile der Balbusrede mit-einander vergleichen, stützen sich auf diesen nochmals verkleinerten Datensatzbalbus:

> nrow(balbus)[1] 1986

1Vgl. Kapitel 6.3.2 auf Seite 46.

A-2

Das erste Buch (Reden des Velleius und des Cotta) wurde nicht vollständig,sondern nur in zwei repräsentativen Zufallsstichproben erfasst.2 Aus der Rededes Velleius (nat. deor. 1, 18–56) sind die Paragraphen 19, 22–25, 29–30, 37–39,43–44, 47–49, 53 und 56 analysiert worden. Die Stichprobe zur Gegenrede desCotta (1, 57–124) umfasst die Paragraphen 57, 59, 66, 68, 70, 75, 81, 85, 99, 102,104–106, 110, 113, 116, 121 und 124. Die Rohdaten zu diesen beiden Stichprobenstehen in den Dateien natdeor1-Velleius.csv bzw. natdeor1-Cotta.csv zurVerfügung.Die beiden Stichproben umfassen 274 (Velleius) bzw. 299 (Cotta) kolometri-

sche Einheiten, die die R-Datensätze velleius0 und cotta0 bilden. Abzüglichder ‚Pausen außer Konkurrenz‘ und der nicht bestimmbaren Klauselformen blei-ben 249 bzw. 265 Einheiten übrig, mit denen weitergearbeitet werden kann:

> nrow(velleius)[1] 249> nrow(cotta)[1] 265

Die Zusammenfassung der Datensätze velleius, cotta und balbus bildetunter dem Namen speakers die Basis für die vergleichende Untersuchung zuden beiden ersten Büchern in Kapitel 14 dieser Arbeit:

> nrow(speakers)[1] 2500

2Die Nummern der Paragraphen, die in die Stichprobe aufgenommen werden sollten, sindmit einem Pseudozufallszahlengenerator ermittelt worden.

A-3

A.2. Tabellen

Die folgenden Tabellen geben numerische Zusammenfassungen der Rohdaten.Sie entsprechen den Tabellen in den Anhängen der Werke von Zielinski, de Groot,Primmer und Aili.

A.2.1. Pausenstufen und Redeteile

Teil 0 entspricht Ciceros Rahmenerzählung und Balbus’ einleitenden Worten.Die übrigen Redeteile sind nach Kleywegt nummeriert. Die Pausenstufe «*»steht für die ‚Pause außer Konkurrenz‘. In der letzten Spalte stehen die Zeilen-summen, in der letzten Zeile die Spaltensummen.

Teil * I IIa IIb IIc IIIa IIIb

0 0 16 8 5 4 17 11 61A.I 2 39 20 15 16 35 17 144A.II 0 22 31 21 13 42 14 143A.III 0 30 20 23 11 37 19 140A.IV 0 41 19 22 11 44 18 155B.I 0 39 13 19 10 43 27 151B.II 0 2 0 2 2 3 2 11B.III 0 7 0 4 2 10 1 24B.IV 1 49 16 23 8 67 20 184C.0 0 13 6 2 3 13 4 41C.I 3 60 27 38 25 86 35 274C.II 3 136 86 62 50 240 95 672D.I 3 32 20 8 9 42 14 128D.II 0 11 3 4 0 22 6 46

12 497 269 248 164 701 283 2174

A-4

A.2.2. Pausenstufen und Verteilung der Klauselformen in jedemHauptteil

Für jeden der vier Hauptteile der Balbusrede sind im Folgenden die absolu-ten Häufigkeiten der Klauselformen und der zusammengefassten Pausenstufenaufgelistet.

A.2.2.1. Hauptteil A

A.I A.II A.III A.IV

Klausel I II III I II III I II III I II III

* 2 4 2 1 5 3 0 1 4 0 2 51 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 04 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 3 15 0 0 1 0 2 1 0 0 2 1 2 36 0 0 3 1 1 2 1 1 0 1 0 17 0 0 1 0 0 3 0 0 0 1 1 08 1 3 0 0 2 4 0 0 0 0 2 19 0 0 0 0 1 0 1 0 2 2 1 010 0 0 0 0 1 0 0 2 0 1 1 011 1 0 2 1 3 0 2 2 1 0 0 012 2 0 2 2 5 0 0 3 2 0 3 513 1 0 1 0 3 1 0 1 3 2 1 314 3 4 1 3 6 5 4 9 7 6 5 015 3 3 0 1 0 0 0 4 1 1 2 116 1 3 3 0 5 7 4 0 4 1 1 417 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 118 5 3 3 3 4 2 5 4 3 5 7 019 0 0 1 0 0 1 0 2 0 1 1 220 0 1 0 0 0 3 0 1 1 1 0 121 2 4 0 0 2 2 2 1 2 2 1 322 0 1 2 0 2 0 0 1 0 0 2 223 3 4 7 1 4 1 2 8 3 4 3 524 2 7 2 1 4 3 6 5 5 2 4 525 2 0 2 0 2 2 2 2 2 1 1 026 0 0 2 0 0 1 0 0 0 1 0 227 2 1 1 1 2 2 0 3 2 1 0 228 7 6 8 4 4 2 1 3 2 7 7 829 0 2 1 0 0 3 0 0 4 0 0 030 0 1 5 0 2 2 0 0 2 0 0 431 1 0 2 2 1 2 0 0 2 0 0 132 0 4 0 0 1 2 0 0 1 0 0 1

A-5

A.2.2.2. Hauptteil B

B.I B.II B.III B.IV

Klausel I II III I II III I II III I II III

* 3 1 5 0 0 1 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 03 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 04 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 25 1 3 1 0 0 0 0 1 0 1 0 06 2 2 2 0 0 1 0 0 0 1 0 37 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 18 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 19 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 110 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 111 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 312 1 3 3 1 1 1 0 0 1 4 3 013 2 1 4 0 0 0 2 0 0 3 0 314 7 9 3 0 0 1 1 0 2 3 9 415 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 416 4 5 4 0 0 0 0 1 0 3 3 817 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 018 4 3 1 0 0 0 0 0 1 4 2 319 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 020 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 121 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2 122 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 423 0 2 8 0 0 0 0 0 2 7 4 624 3 4 4 0 0 0 1 1 0 7 3 525 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 326 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 327 3 2 2 0 1 0 0 0 0 9 0 428 5 3 9 1 0 0 1 0 0 3 7 1429 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 130 0 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 631 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 2 132 0 0 3 0 0 1 0 0 2 1 1 2

A-6

A.2.2.3. Hauptteil C

C.0 C.I C.II

Klausel I II III I II III I II III

* 2 2 2 3 3 13 2 7 291 0 0 0 0 1 0 0 0 12 0 0 0 1 0 3 0 0 03 0 0 0 0 1 1 0 1 24 0 1 0 0 0 2 0 2 55 0 1 0 0 1 2 2 2 46 0 0 0 0 0 4 0 1 127 0 0 0 0 2 3 1 5 38 0 0 1 0 1 4 0 0 89 0 0 0 0 0 1 1 1 610 0 0 1 1 2 1 0 3 611 1 1 0 1 2 0 1 1 512 1 1 0 2 1 2 5 14 913 0 1 0 2 2 3 5 7 1114 3 1 0 7 9 7 28 25 3215 0 0 0 1 1 1 4 4 716 0 1 0 0 8 10 7 10 2217 0 0 0 1 1 1 0 4 618 1 0 0 5 5 3 17 9 1219 0 0 0 0 3 2 0 0 420 0 0 0 1 2 6 0 2 421 0 0 2 1 2 5 1 4 822 0 0 0 1 1 1 1 2 523 0 0 3 6 10 4 14 18 2024 0 1 2 7 6 6 9 16 2525 0 0 0 2 2 3 4 8 1226 0 0 0 1 2 1 0 4 327 1 0 1 8 4 4 13 17 1528 3 1 3 9 9 15 16 26 2129 0 0 0 0 4 1 0 0 530 0 0 1 0 1 2 0 0 1131 1 0 0 0 3 5 3 2 1132 0 0 1 0 1 5 2 3 11

A-7

A.2.2.4. Hauptteil D

D.I D.II

Klausel I II III I II III

* 0 4 5 1 0 11 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 03 0 0 0 0 0 14 0 1 1 0 0 15 0 1 2 0 0 06 0 0 3 1 1 07 0 0 0 0 0 08 0 0 1 0 0 09 0 1 0 0 0 010 0 0 0 1 0 011 1 1 1 0 0 112 2 1 3 0 1 313 2 0 0 0 1 014 6 6 5 2 1 615 0 1 1 2 0 016 1 1 3 2 1 217 0 0 1 0 0 018 5 2 2 0 0 019 0 0 1 0 0 020 0 0 0 0 0 121 0 1 3 0 0 022 0 1 0 0 0 023 2 4 1 1 0 124 5 1 3 0 1 325 1 1 1 0 0 326 0 0 1 0 0 127 2 2 3 1 0 028 4 6 6 0 0 229 0 1 1 0 0 130 0 0 3 0 0 031 1 0 2 0 1 032 0 1 3 0 0 0

A-8

A.2.3. Pausenstufen und Verteilung der Klauselformen in derBalbusrede

Die folgende Tabelle fasst die absoluten Häufigkeiten in den vier Hauptteilender Balbusrede sowie in der Rahmenerzählung (Teil 0) zusammen.

Teil 0 Teil A Teil B Teil C Teil D

Klausel I II III I II III I II III I II III I II III

* 1 0 6 3 12 14 3 1 8 7 12 44 1 4 61 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 1 1 0 0 12 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 3 0 0 03 0 0 0 0 1 1 0 2 0 0 2 3 0 0 14 0 0 1 0 4 2 0 1 4 0 3 7 0 1 25 0 1 0 1 4 7 2 4 1 2 4 6 0 1 26 0 1 0 3 2 6 3 2 6 0 1 16 1 1 37 0 0 1 1 1 4 1 1 2 1 7 6 0 0 08 0 0 0 1 7 5 0 2 3 0 1 13 0 0 19 0 1 1 3 2 2 0 2 2 1 1 7 0 1 010 0 0 0 1 4 0 0 0 3 1 5 8 1 0 011 0 0 1 4 5 3 1 2 4 3 4 5 1 1 212 1 0 0 4 11 9 6 7 5 8 16 11 2 2 613 1 2 0 3 5 8 7 1 7 7 10 14 2 1 014 3 1 2 16 24 13 11 18 10 38 35 39 8 7 1115 0 0 2 5 9 2 2 3 5 5 5 8 2 1 116 1 1 0 6 9 18 7 9 12 7 19 32 3 2 517 0 0 0 2 1 2 0 0 3 1 5 7 0 0 118 1 0 0 18 18 8 8 5 5 23 14 15 5 2 219 0 1 0 1 3 4 1 0 1 0 3 6 0 0 120 0 0 3 1 2 5 0 1 2 1 4 10 0 0 121 0 0 0 6 8 7 0 4 1 2 6 15 0 1 322 0 1 0 0 6 4 0 1 5 2 3 6 0 1 023 1 2 2 10 19 16 7 6 16 20 28 27 3 4 224 2 2 2 11 20 15 11 8 9 16 23 33 5 2 625 0 0 1 5 5 6 2 1 4 6 10 15 1 1 426 0 1 0 1 0 5 0 1 4 1 6 4 0 0 227 0 0 3 4 6 7 12 3 6 22 21 20 3 2 328 3 1 1 19 20 20 10 10 23 28 36 39 4 6 829 0 1 0 0 2 8 0 0 3 0 4 6 0 1 230 0 0 1 0 3 13 0 1 9 0 1 14 0 0 331 1 0 0 3 1 7 2 2 2 4 5 16 1 1 232 1 1 1 0 5 4 1 1 8 2 4 17 0 1 3

A-9

A.2.4. Vergleich mit dem ersten Buch

Die folgenden Tabellen beziehen sich auf die Stichprobe für den Vergleich zwi-schen dem ersten und dem zweiten Buch (Kapitel 14).

Redner I IIa IIb IIc IIIa IIIb

Velleius 49 31 24 13 89 43 249Cotta 62 43 23 21 87 29 265Balbus 467 249 232 154 643 241 1986

578 323 279 188 819 313 2500

A-10

Velleius Cotta Balbus

Klausel I II III I II III I II III

1 0 0 1 0 1 0 0 4 22 0 0 1 0 1 1 1 0 43 0 1 0 1 0 1 0 5 54 0 1 2 0 2 4 0 9 155 1 0 2 0 0 4 5 13 166 1 1 5 1 3 8 7 6 317 0 0 2 0 0 3 3 9 128 0 0 7 0 1 2 1 10 229 2 0 0 0 3 2 4 6 1110 1 1 1 0 2 2 3 9 1111 2 0 4 2 3 1 9 12 1412 1 4 11 3 3 6 20 36 3113 3 1 4 3 8 2 19 17 2914 18 14 6 14 6 4 73 84 7315 0 0 5 2 2 4 14 18 1616 1 3 4 6 3 5 23 39 6717 0 0 3 1 1 2 3 6 1318 2 5 4 1 8 4 54 39 3019 0 1 3 1 0 3 2 6 1220 0 1 3 0 2 3 2 7 1821 0 4 6 0 3 1 8 19 2622 0 1 5 0 2 4 2 11 1523 5 5 8 8 7 10 40 57 6124 5 6 12 7 8 6 43 53 6325 1 6 1 3 3 1 14 17 2926 0 0 0 1 1 1 2 7 1527 4 4 3 4 5 9 41 32 3628 2 8 9 3 4 10 61 72 9029 0 1 4 0 1 4 0 7 1930 0 0 7 0 2 3 0 5 3931 0 0 5 1 1 1 10 9 2732 0 0 4 0 1 5 3 11 32

A-11

B. Konkordanz derNotationssysteme für metrischeKlauseln

B.1. Aili → Primmer

Die folgende Tabelle verzeichnet für jede der 32 Schlussformen in Ailis Notationdie jeweilige Entsprechung nach de Groot und eine oder mehrere Entsprechun-gen nach Primmer. In der letzten Spalte sind nicht notwendigerweise immeralle möglichen Darstellungen der jeweiligen Form nach Primmer angegeben;stattdessen wurde versucht, möglichst ‚einfache‘ Bezeichnungen in PrimmersNotationssystem zu finden.

Aili metrische Form de Groot Primmer

Ai 1 ` ` ` ` ` ` Gr 1–4 Pr 31,2

Ai 2 – ` ` ` ` ` Gr 5–8 Pr 32,tr

Ai 3 ` – ` ` ` ` Gr 9–12 Pr `32

Ai 4 – – ` ` ` ` Gr 13–16 Pr – 32

Ai 5 ` ` – ` ` ` Gr 17–20 Pr 331,2

Ai 6 – ` – ` ` ` Gr 21–24 Pr 13

Ai 7 ` – – ` ` ` Gr 25–28 Pr `332

Ai 8 – – – ` ` ` Gr 29–32 Pr – 332 oder Pr 113

Ai 9 ` ` ` – ` ` Gr 33–36 Pr 41

Ai 10 – ` ` – ` ` Gr 37–40 Pr 4tr

Ai 11 ` – ` – ` ` Gr 41–44 Pr `4

Ai 12 – – ` – ` ` Gr 45–48 Pr – 4

Ai 13 ` ` – – ` ` Gr 49–52 Pr 441

Ai 14 – ` – – ` ` Gr 53–56 Pr 2

Ai 15 ` – – – ` ` Gr 57–60 Pr `44

Ai 16 – – – – ` ` Gr 61–64 Pr 22 oder Pr – 44

Ai 17 ` ` ` ` – ` Gr 65–68 Pr `31

Ai 18 – ` ` ` – ` Gr 69–72 Pr 12 oder Pr – 31

Ai 19 ` – ` ` – ` Gr 73–76 Pr `3tr

Ai 20 – – ` ` – ` Gr 77–80 Pr – 3tr

Ai 21 ` ` – ` – ` Gr 81–84 Pr ` `3

Ai 22 – ` – ` – ` Gr 85–88 Pr – `3

Ai 23 ` – – ` – ` Gr 89–92 Pr ` – 3

A-12

Aili metrische Form de Groot Primmer

Ai 24 – – – ` – ` Gr 93–96 Pr – – 3

Ai 25 ` ` ` – – ` Gr 97–100 Pr 11

Ai 26 – ` ` – – ` Gr 101–104 Pr 1tr

Ai 27 ` – ` – – ` Gr 105–108 Pr `1

Ai 28 – – ` – – ` Gr 109–112 Pr – 1

Ai 29 ` ` – – – ` Gr 113–116 Pr ` `33

Ai 30 – ` – – – ` Gr 117–120 Pr – `33

Ai 31 ` – – – – ` Gr 121–124 Pr ` – 33 oder Pr `11

Ai 32 – – – – – ` Gr 126–128 Pr – – 33 oder Pr – 11

B.2. Primmer → Aili

Die folgende Tabelle verzeichnet nicht alle in Primmers Notation möglichenFormen. Sie beschränkt sich auf die leichten und schweren Grundformen, dieeinfachen Entfaltungen sowie diejenigen einfachen und doppelten Auflösungen,die Primmer in seine zusammenfassende Tabelle des Klauselsystems aufgenom-men hat.1

Primmer metrische Form Aili de Groot

Pr 1 – ` – – ` Ai 27–28 Gr 105–112Pr 2 – ` – – ` ` Ai 14 Gr 53–56Pr 3 – ` – ` Ai 21–24 Gr 81–96Pr 4 – ` – ` ` Ai 11-12 Gr 41–48Pr 11 – – – – ` Ai 31–32 Gr 121–128Pr 22 – – – – ` ` Ai 16 Gr 61–64Pr 33 – – – ` Ai 29–32 Gr 113–128Pr 44 – – – ` ` Ai 15-16 Gr 57–64Pr 1tr – ` ` – – ` Ai 26 Gr 101–104Pr 2tr – ` ` – – ` ` Ai – 13 Gr 51–52Pr 3tr – ` ` – ` Ai 19–20 Gr 73–80Pr 4tr – ` ` – ` ` Ai 10 Gr 37–40Pr 11 ` ` ` – – ` Ai 25 Gr 97–100Pr 12 – ` ` ` – ` Ai 18 Gr 69–72Pr 13 – ` – ` ` ` Ai 6 Gr 21–24Pr 21 ` ` ` – – ` ` Ai `13 Gr 49–50Pr 22 – ` ` ` – ` ` Ai – 9 Gr 35–36Pr 31 ` ` ` – ` Ai 17–18 Gr 65–72Pr 32 – ` ` ` ` Ai 3–4 Gr 9–16Pr 41 ` ` ` – ` ` Ai 9 Gr 33–36

1 Vgl. Primmer, Cicero numerosus, S. 224.

A-13

Primmer metrische Form Aili de Groot

Pr 11,2 ` ` ` ` ` – ` Ai `17 Gr 65–66Pr 11,3 ` ` ` – ` ` ` Ai `5 Gr 17–18Pr 31,2 ` ` ` ` ` ` Ai 1 Gr 1–4

A-14

C. Tabellen zur Codierung inNumerator

C.1. Vokalquantitäten

Die Quantitäten von Vokalen sind in Numerator in String-Variablen codiert,die jeweils dieselbe Länge haben wie die Textrepräsentation. Jedem Graphemist genau ein Codezeichen zugeordnet. In der untenstehenden Tabelle sind dieverwendeten Codezeichen aufgelistet:

Code Bedeutung

0 Naturkurzer Vokal, auch dann, wenn er in einer positionslangenSilbe steht

1 Naturlanger Vokal oder erstes Element eines Diphthongs2 Vokal von unsicherer Quantität3 Naturkurzer Vokal, der unter gewissen Bedingungen ganz ausfallen

kann (etwa das «e» in ‚anteire‘)d Zweites Element eines Diphthongsc Einfacher Konsonantx Doppelter Konsonant, der für sich allein Positionslängung der vor-

angehenden Silbe bewirktz Konsonant, der manchmal als einfacher, manchmal als doppelter

Konsonant gewertet wirdtr Konsonantenkombination der Form muta cum liquidam Auslautendes «m», das zwar im Fall eines nachfolgenden Konso-

nanten längende Kraft hat, das aber bei nachfolgendem Vokal dieElision nicht behindert

i Kurzes «ı» oder «u», das unter Umständen konsonantisch gelesenwerden kann (aber vorwiegend vokalisch)

j Konsonantisches «j» oder «v», das unter Umständen auch als kur-zer Vokal gelesen werden kann

h Buchstabe, der keinerlei Einfluss auf die Silbenquantitäten hat

Zur Illustration seien einige Beispiele für Codierungen angegeben:

afficio laudat populus „Volk“ populus „Pappel“codiert als . . . 0cc0ci2 c1dc0c c0c0c0c c1c0c0c

C.2. Silbenquantitäten

Auch die Quantitäten von Silben sind in Numerator in String-Variablen codiert.Dabei steht jedes Codezeichen für eine Silbe. Zwei unterschiedliche Codierungen

A-15

kommen zum Einsatz: Programmintern wird ausschließlich mit l-b-Sequenzengearbeitet. Für die Ausgabe von Klauselformen verwendet das Programm hin-gegen die anschaulichere u/x-Notation. In der untenstehenden Tabelle sind dieverwendeten Codezeichen aufgelistet:

l-b-Code u/x-Notation Bedeutung

b u Kurze Silbel - Lange Silbey x Silbe unsicherer oder irrelevanter Quantitäte Kurze Silbe in Elisions-Positionf Lange Silbe in Elisions-Positiong «e» in Aphaeresis-Position

Zur Illustration wird beispielhaft die Codierung eines Satzes aus nat. deor.2, 1 angegeben:

Text: „Nunc Lucilium, si ipsi commodum est, audiamus.“l/b-Sequenz: l llbb, f ll lbl g, lblb.Quantitäten: „Nunc Lucılıum, s(ı) ıpsı commodum (e)st, audıamus.“u/x-Klauseln: ---ux, ---ux, -u-x

C.3. Flexionsklassen

Die Flexionsklasse eines Lemmas oder einer Endung wird in Numerator durcheine Instanz vom Typ FlexionClass verkörpert.1 FlexionClass definiert ledig-lich zwei Felder:

• int sup: primäre Flexionsklasse,

• int sub: Unterklasse.

Die Bedeutung der Flexions- und Unterklassen-Codes ist je nach Wortartunterschiedlich festgelegt.

C.3.1. Substantiva

Die sup-Klasse eines Substantivs orientiert sich an den gebräuchlichen Numme-rierungen der Deklinationsklassen (A-Deklination: 1, O-Deklination: 2 u. s. w.).2

Die sub-Klassen sind willkürliche Zahlen, die mit geringen Änderungen ausWhitaker übernommen worden sind.Ein Substantiv hat in Numerator zwei Stämme. In den meisten Deklinations-

klassen werden Nominativ und Vokativ Singular (bei den Neutra auch der Ak-kusativ) aus dem ersten, alle anderen Formen aus dem zweiten Stamm gebildet.Die folgende tabellarische Darstellung der Klassen orientiert sich an Whitaker.

1Vgl. Anhang F.3.8 auf Seite A-56.2 Vgl. Rubenbauer/Hofmann, Lateinische Grammatik , S. 28.

A-16

sup sub Bedeutung Beispiel Stamm 1 Stamm 2

A-Deklination

1 1 a, ae (Normalfall) aqua, aquae aqu0ch

aqu0ch

1 6 e, es, Akk. en(griechisch)

musice, es musicc1c0c

musicc1c0c

1 7 es, ae, Akk. en/am cometes, ae cometc0c1c

cometc0c1c

1 8 as, ae, Akk. an Aeneas, ae Aene1dc1

Aene1dc1

O-Deklination

2 1 us, i amicus, i amic0c1c

amic0c1c

2 2 um, i (Neutrum) templum, i templc0ccc

templc0ccc

2 3 er, (e)ri ager, agri ager0c0c

agr0tr

2 4 ius, (i)i radius, radii radc0c

radic0ci

2 5 ius, i, Vok. i filius filc1c

filic1ci

2 6 os, i, Akk. on(griechisch)

barbitos, i barbitc0cc0c

barbitc0cc0c

2 7 eos, eo Androgeos Androgeos0ccc0c01c

Androge0ccc0c0

2 8 on, i, Akk. on(griech. Neutrum)

Ilion Ili1ci

Ili1ci

Dritte Deklination

3 1 is, e, Gen. Pl. um(Konsonantenstämme)

rex, regis rexc1x

regc1c

3 2 is, e, Gen. Pl. ium(Mischstämme)

urbs, urbis urbs0ccc

urb0cc

3 3 is, i, Gen. Pl. ium(i-Stämme)

turris, is turrisc2cc0c

turrc2cc

3 6 is, e, Akk. a (griechisch) aer, aeris aer11c

aer11c

3 7 Gen. os, Akk. a(griechisch)

lampas, -ados lampasc0cc0c

lampadc0cc0c

3 8/9 (griechische Diphthongstämme)U-Deklination

4 1 us, us (m./f.) manus, us manc0c

manc0c

A-17

sup sub Bedeutung Beispiel Stamm 1 Stamm 2

4 2 u, us, (n.) cornu, us cornc2cc

cornc2cc

4 3 Spezialfall Iesus, IesuE-Deklination

5 1 es, ei res, rei rc

rc

5 2 ies, iei dies, diei dic0

dic0

indeklinable Substantiva9 8 (Abkürzungen)

9 9 sonstige fas fasc1c

--

C.3.2. Adjektiva

Die sup-Klasse 1 wird für Adjektiva der A-O-Deklination verwendet, 3 fürKonsonanten- und I-Stämme. Das Klassensystem ist unverändert aus Whitakerübernommen. Pronominaladjektiva wie nullus oder alius sind ebenfalls den Ad-jektiven zugeordnet.Ein Adjektiv hat in Numerator zwei bis vier Stämme. Die ersten beiden dienen

der Bildung der Positiv-Formen: Wie bei den Substantiva werden der maskulineNominativ Singular und alle gleichlautenden Formen aus dem ersten, die übrigenFormen aus dem zweiten Stamm gebildet.Bei steigerbaren Adjektiven wird der dritte Stamm für den Komparativ ver-

wendet. Das «i», das in fast allen Komparativen zwischen Stamm und Endungsteht, wird zum Stamm gerechnet.3 Der vierte Stamm dient zur Bildung desSuperlativs. Auch hier wird das kurze «i» zum Stamm gezählt.4

Die folgende Darstellung orientiert sich an Whitaker. Es sind nur jeweilsdie ersten beiden Stämme angegeben.

sup sub Bedeutung Beispiel Stamm 1 Stamm 2

A-O-Deklination

1 1 us, a, um malus malc0c

malc0c

1 2 er, (e)ra, (e)rum pulcher pulcherc0cch0c

pulchrc0cchc

1 3 us/a/um,Gen. ius

nullus nullc2cc

nullc2cc

1 4 er/a/um,Gen. ius

neuter neuterc00c0c

neutrc00tr

3Beispiel: acr-i-or. Es gibt auch Formen ohne «i»: min-or. Die zugehörigen Stämme inNumerator sind ‚acri‘ bzw. ‚min‘.

4Beispiel: acerr-i-mus mit dem Superlativ-Stamm ‚acerri‘.

A-18

sup sub Bedeutung Beispiel Stamm 1 Stamm 2

1 4 us, a, ud alius al0c

ali0ci

Dritte Deklination

3 1 einendige audax, auda-cis

audax1dc1x

audac1dc1c

3 2 zweiendige brevis, e brevtr0c

brevtr0c

3 3 dreiendige acer, acris,acre

acer1c0c

acr1tr

3 6 griechische amethystizon,ontis/os

amethystizon0c0ch0cc0z1c

amethystizont0c0ch0cc0z0cc

indeklinable Adjektiva9 8 (Abkürzungen)9 9 (sonstige)

C.3.3. Pronomina

Das Klassensystem der Pronomina ist imWesentlichen unverändert aus Whitakerübernommen worden.Ein Pronomen hat in Numerator zwei bis vier Stämme. Die ersten drei dienen

der Bildung der Flexionsformen. Die Zuordnung der Stämme zu bestimmtenKasus ist in den einzelnen Klassen unterschiedlich geregelt.Der vierte Stamm ist für eine Stammerweiterung reserviert. Das ist ein unver-

änderliches Affix (z. B. ‚cumque‘ in quicumque), das an die Deklinationsendungangehängt wird.

sup sub Beispiel Stamm 1 Stamm 2 Stamm 3 Stamm 4

QU-CU-Pronomina

1 1 qui, quae, quod quch

cuc1

--

--

1 2 quis, quid quch

cuc1

--

--

1 3 qui, qua, quod quch

cuc1

--

--

Pronomina mit deiktischem -C(E)

3 1 hic, haec, hoc hh

huh1

--

--

3 2 istic, -aec, -uc ist0cc

istu0cc1

--

--

Pronomina vom Typ IS/EA/ID

4 1 is, ea, id i0

e0

i1

--

A-19

sup sub Beispiel Stamm 1 Stamm 2 Stamm 3 Stamm 4

4 2 idem, eadem, idem i0

e0

i1

demc0m

Personalpronomina

5 1 ego ego0c2

mc

--

--

5 2 tu tuc1

tc

--

--

5 3 nos/vos nc

nostrc0ccc

--

--

5 4 se --

sc

--

--

Demonstrativa vom Typ E/A/UD

6 1 ille, illa, illud ill2cc

ill2cc

--

--

6 2 ipse, ipsa, ipsum ips2cc

ips2cc

--

--

C.3.4. Numeralia

Das Klassensystem der Numeralia ist unverändert aus Whitaker übernommenworden.Ein Numerale hat in Numerator maximal vier Stämme. Der erste dient der

Bildung von Kardinalzahlen, der zweite der Bildung von Ordinalzahlen, der drit-te ist für Distributivzahlen vorgesehen, der vierte für Zahladverbien auf -ie(n)s.

sup sub Beispiel Stamm 1 Stamm 2 Stamm 3 Stamm 4

Deklinierbare Numeralia

1 1 unus un1c

primtr1c

singulc2cc0c

semelc0c0c

1 2 duo/ambo duc0

secundc0c0cc

binc1c

bisc0c

1 3 tres trtr

tertic0cci

ternc2cc

terc0c

1 4 (Hunderter) ducentc0c2cc

ducentesimc0c2cc1c0c

ducentenc0c2cc1c

ducentc0c2cc

Nicht deklinierbare Numeralia

2 0 quinque quinquech2cch0

quintch2cc

quinch1c

quinquch0cch

C.3.5. Verben

Die sup-Klassen der Verben orientieren sich an den gebräuchlichen Nummerie-rungen der Konjugationsklassen (A-Konjugation: 1, E-Konjugation: 2 u. s. w.).5

5 Vgl. Rubenbauer/Hofmann, Lateinische Grammatik , S. 66.

A-20

Eine Ausnahme stellt die I-Konjugation dar, die in Numerator als Unterkatego-rie der dritten Konjugation repräsentiert ist. Das geht auf Whitaker zurück,der diese Entscheidung aus Gründen der Endungs-Ökonomie getroffen hat. Auchdie anderen sub-Klassen sind willkürliche Unterkategorien, die mit geringen Än-derungen aus Whitaker übernommen worden sind.Ein Verb hat in Numerator maximal vier Stämme. Die Formen des Präsens-

stammes werden aus dem ersten und zweiten Stamm gebildet, die des Perfekt-stamms aus dem dritten, die des PPP- oder Supin-Stammes aus dem vierten.Die folgende tabellarische Darstellung der Klassen orientiert sich an Whitaker.

sup sub Beispiel Stamm 1 Stamm 2 Stamm 3 Stamm 4

A-Konjugation

1 1 vocare vocc0c

vocc0c

vocavc0c1c

vocatc0c1c

1 2 dăre dc

dc

dedc0c

datc0c

E-Konjugation

2 1 monere monc0c

monc0c

monuc0ci

monitc0c0c

Konsonantische und I-Konjugation

3 1 rego, regere regc0c

regc0c

rexc1x

rectc1cc

3 1 capio, capere capic0ci

capc0c

cepc1c

captc2cc

3 2 fero, ferre ferc0c

ferc0c

tulc0c

latc1c

3 3 fieri fic1

fc

--

factc2cc

3 4 audıre audi1dci

aud1dc

audiv1dc1c

audit1dc1c

Typ ESSE

5 1 sum, esse sc

**

fuc0

futc0c

5 2 posse possc0cc

potc0c

potuc0c0

--

IRE und VELLE

6 1 ire e0

i1

iv1c

it0c

6 2 velle, nolle,malle

volc0c

velc0c

voluc0c0

--

Defektive Verben

7 1 aio ai1d

a1

--

--

7 2 inquam inqui2cchi

inqu2cch

--

--

A-21

sup sub Beispiel Stamm 1 Stamm 2 Stamm 3 Stamm 4

7 3 edo, esse, edi,esum

ed0c

es1c

--

--

A-22

D. Klassenstruktur im ProgrammNumerator

D.1. Die Startklasse GeneralSettings

Die statische main-Methode der Klasse GeneralSettings ist der Startpunktdes Programms. Sie initialisiert die Wörterbücher und zeigt anschließend diegraphische Benutzeroberfläche mainFrame an.In Abbildung 52 ist die Struktur der Klasse GeneralSettings zu sehen. Die

globalen Variablen des Programms sind in drei Unterklassen aufgeteilt. View istfür die graphische Repräsentation zuständig; hier sind die Farben und Schrift-arten hinterlegt, die für die Textdarstellung verwendet werden.Die eigentlichen Daten sind in der Klasse Analysis abgelegt: Hier findet sich

der Text selbst (Feld text) sowie diverse Hintergrundinformationen wie daszugrundegelegte kolometrische Modell (Feld colometry).Die Klasse Statistics verwaltet Einstellungen für den Export der metrischen

Daten in eine Tabelle.

Abbildung 52: UML-Diagramm der Startklasse GeneralSettings.

A-23

D.2. Das Lexikon und seine Einträge

Alle Lexikoneinträge sind Unterklassen der abstrakten Basisklasse DictionaryEntry.Die Hierarchie ist in Abbildung 53 dargestellt.

Abbildung 53: Vererbungshierarchie der abstrakten Basisklasse DictionaryEntry.

DictionaryEntry implementiert die Schnittstelle XMLRepresentable, damitalle Wörterbucheinträge gleichermaßen in XML-Dateien geschrieben werdenkönnen.Lemma erbt direkt von DictionaryEntry. Dieser Typ steht für einen ‚Wör-

terbucheintrag‘ im klassischen Sinn. Seine Subtypen – für jede Wortart gibt eseinen – sind in Abbildung 54 zu sehen. Ein Teil der Subtypen implementiertdie Schnittstelle HasFlexionClass, sodass für alle flektierbaren Wortarten eineeinheitliche Zugriffsmöglichkeit auf die Flexionsklasse besteht.Die anderen Subtypen von DictionaryEntry sind von SingleStem abgeleitet;

diese Klasse bietet vereinfachte Zugriffe auf die Daten, wenn von den vier mög-lichen Stämmen nur einer benötigt wird (das ist bei allen Wörterbucheinträgenmit Ausnahme der Lemmata der Fall). Die Klasse Ending ist selbst abstrakt;sie hat für jede Wortart eine Unterklasse (Abbildung 55). Encliticon, Uniqueund PackOn sind direkt instanzierbar. PackOn und Unique haben ihrerseits einLemma als Referenzobjekt, Unique hat auch eine Referenz-Endung.

A-24

Abbildung 54: Vererbungshierarchie der Klasse Lemma.

Abbildung 55: Vererbungshierarchie der Klasse Ending.

A-25

D.3. Interpretationen

Morphologische und metrische Interpretationen sind von der gemeinsamen Ba-sisklasse Interpretation abgeleitet (Abbildung 56). EmptyInterpretation undUniqueInterpretation sind Spezialfälle von morphologischen Interpretationen.Eine morphologische Interpretation besteht im Kern aus einem Lemma, ei-

ner Endung, einer optionalen Stammerweiterung und einem optionalen Enkli-tikon. Ihr ist außerdem eine Liste von metrischen Interpretationen zugeordnet(metrica).Eine metrische Interpretation setzt sich aus einer Referenz auf eine morpho-

logische Interpretation (morph) und aus den Quantitäten-Codierungen für dievier Wortelemente Lemma, Endung, Packon und Enklitikon zusammen.

Abbildung 56: Vererbungshierarchie der Klasse Interpretation.

A-26

D.4. Wort und Satz

Die Unterteilung eines Textes in kolometrische Einheiten wird von der KlasseColometryUnit und ihren Unterklassen repräsentiert (Abbildung 57).Einer ColometryUnit liegt ein kolometrisches Modell (ColometryModel) mit

mehreren Pausenstufen (PauseLevel) zugrunde. Jede kolometrische Einheit isteiner bestimmten Pausenstufe zugeordnet. Die kolometrische Einheit selbst setztsich aus interpretierten Wortformen (words) zusammen.Spezielle kolometrische Einheiten sind die interpretierte Wortform

(InterpretedWord), das Kolon (Colon) und der interpretierte Text(TextInterpreter). Die wichtigste Eigenschaft einer interpretierten Wortformist eine Liste von morphologischen Interpretationen (morph). Ein Kolon ist diekleinste kolometrische Einheit, in die der Text unterteilt wird, also eine Folgevon Wortformen zwischen zwei aufeinanderfolgenden Pausen beliebiger Stufe.Der interpretierte Text als Ganzer verfügt zusätzlich über eine Anzeigeinstanz(display) und über Möglichkeiten, die aktuelle Cursorposition zu speichern(currentPosition und indexOfSelectedWord).

Abbildung 57: Vererbungshierarchie der Klasse ColometryUnit.

A-27

D.5. Der Analysealgorithmus

Der Analysealogrithmus wird über ein Ereignis in der graphischen Benutzer-oberfläche MainWindow ausgelöst.1 Ein TextInterpreter-Objekt wird erstellt.2

Dessen assignWordPositions-Methode isoliert anhand der Verteilung von Leer-zeichen und Interpunktionen die einzelnen Wortformen im fortlaufenden Text.Für jede Wortform wird anschließend die Methode interpretSingleWord auf-gerufen.Der eigentliche morphologische Analysealgorithmus für die isolierten Wortfor-

men ist in die statische Klasse WordInterpreter ausgelagert, deren Methodeneine Buchstabenfolge in eine Liste morphologischer Interpretationen umwan-deln, die dann in einem Objekt vom Typ InterpretedWord gespeichert wird.Die innere Logik des Analysealgorithmus wird in Kapitel 8.1.4 dieser Arbeitbeschrieben. Abbildung 58 zeigt die funktionalen Abhängigkeiten der an dermorphologischen Analyse eines Einzelwortes beteiligten Klassen.

Abbildung 58: Wechselseitige funktionale Abhängigkeiten der Klassen, die an dermorphologischen Analyse einer einzelnen Wortform beteiligt sind.

1Vgl. Anhang F.10.6 auf Seite A-132. Die Ereignisbehandlung erfolgt in der Metho-de performFullAnalysis der Listener-Klasse MainWindowToolsListener; siehe dazu An-hang F.10.7 auf Seite A-134.

2Vgl. Anhang F.9.6 auf Seite A-124.

A-28

E. Externe Quellen undLizenzbedingungen für dieSoftware

E.1. Digitale Wörterbücher

Die Grundstruktur des digitalen Wörterbuchs sowie den überwiegenden Teil desWortschatzes verdanke ich dem Kommandozeilenprogramm Words von WilliamWhitaker.1 Die freie Verfügbarkeit von Datenbank und Programmcode ist aufAnfrage von Whitakers Nachfolger an der Notre Dame University, WilliamKevin Cawley, bestätigt worden.2

Der Großteil der Quantitätsinformationen zu den Wortstämmen stammt auseiner digitalisierten Version des lateinisch-englischen Wörterbuchs von Lewisund Short3, auf die über die Perseus Digital Library zugegriffen werden kann.4

Dabei habe ich nicht die interaktive HTML-Seite http://www.perseus.tufts.edu/hopper/text?doc=Perseus%3Atext%3A1999.04.0059 verwendet, sonderneine noch nicht veröffentlichte XML-Version, die mir dankenswerterweise vonLisa Cerrato, Tufts University, zur Verfügung gestellt worden ist.5

Um die beiden Bestände zusammenzuführen, habe ich ein Java-Hilfsprogrammgeschrieben, welches zu jedem Eintrag in Whitakers Datenbank den korrespon-dierenden Eintrag in Lewis/Short zu identifizieren versucht. Wird ein solcherEintrag gefunden und ist er eindeutig bestimmt, extrahiert der Algorithmus dieInformationen über Längen und Kürzen aus dem Lewis/Short-Eintrag undfügt sie dem Whitaker-Eintrag hinzu.Insgesamt versuchte der Algorithmus 37 943 Lemmata aus Whitaker mit

51 503 Lemmata aus Lewis/Short zu korrelieren. Die folgende Tabelle schlüs-selt die erfolgreich bearbeiteten Lemmata nach Wortart auf:

1 Whitaker, Words.2E-Mail von W. K. Cawley an den Autor vom 1. 11. 2013.3 Lewis/Short, Latin Dictionary .4 Crane, Perseus Digital Library .5E-Mail von L. Cerrato an den Autor vom 7. 4. 2014.

A-29

Wortart Lemmata bei Whitaker davon korrekt verarbeitet Anteil

Substantiva 19 091 10 473 55%Verben 7288 3909 54%Adjektiva 8971 5416 60%Numeralia 127 48 38%Adverbia 2174 1455 67%Sonstige 292 201 69%

37 943 21 502 57%

Darüber hinaus wurden bei einer erheblichen Anzahl von Lemmata die Quan-titätsinformationen manuell aus verschiedenen Quellen nachgetragen. Dies be-trifft geschätzte 500 bis 1000 Lemmata, insbesondere den Grundwortschatz.Dennoch ist davon auszugehen, dass mindestens ein Drittel der Einträge in

der aktuellen Datenbank von Numerator noch keine Quantitätsinformationenenthält. Dabei dürfte es sich aber großteils um selten verwendete Wörter han-deln.

E.2. Codefragmente

In der Software Numerator sind Codefragmente aus folgenden externen Quellenverbaut:Die statische Methode unescapeJavaString in der Klasse GeneralSettings

(Anhang F.1.5 auf Seite A-40) verdanke ich Udo Klimaschewski, der denQuellcode mit dem Kommentar „No license, it is absolutely free“ veröffentlichthat.6

Die Klasse CsvWriter (Anhang F.12.1 auf Seite A-148) stammt von Matt-hias Schoepe. Der Quellcode steht ebenfalls frei zur Verfügung, wie aus derAnmerkung „Folgende Klasse können Sie in Ihr Projekt ganz einfach einbauenund erweitern“ auf der Website zu entnehmen ist.7

Die Klasse JFontChooser (Anhang F.10.2 auf Seite A-129) ist von MasahikoSawai entwickelt und unter folgender Lizenz veröffentlicht worden:8

„Copyright 2004-2008 Masahiko SAWAI All Rights Reserved.

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaininga copy of this software and associated documentation files (the “Soft-ware”), to deal in the Software without restriction, including withoutlimitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute,sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit personsto whom the Software is furnished to do so, subject to the followingconditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be in-cluded in all copies or substantial portions of the Software.

6 Klimaschewski, Unescape a String that contains standard Java escape sequences.7 Schoepe, Java: CSV Comma Separated Values in eine Datei exportieren.8 Sawai, JFontChooser .

A-30

THE SOFTWARE IS PROVIDED “AS IS”, WITHOUT WARRAN-TY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUTNOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABI-LITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONIN-FRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR CO-PYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMA-GES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OFCONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUTOF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THEUSE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.“

E.3. Icons

Die Schaltflächensymbole, die auf der Benutzeroberfläche von Numerator Ver-wendung finden, stammen aus der Open Icon Library von Jeff Israel.9 Dortsind zahlreiche Icons aus verschiedenen Quellen versammelt. Tabelle 36 zeigtdie in Numerator verwendeten Icons mit der jeweiligen Quelle und der Lizenz,unter der das Icon veröffentlicht worden ist.Die abgekürzten Quellenbezeichnungen haben folgende Bedeutungen:10

• crystal: Crystal Project, http://everaldo.com/crystal/, veröffentlichtunter der GNU Lesser General Public License (LGPL-2.1,http://creativecommons.org/licenses/LGPL/2.1/).

• echo: veröffentlicht unter der Creative Commons Attribution-Share Alike3.0 Unported License (CC-BY-SA 3.0, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/).

• intrigue: Intrigue Icon Set 0.6.2 [Green], http://simpleinnovation.net/index.php?page=22&source=2&id=2, veröffentlicht unter der GNU Gene-ral Public License 2 (GPLv2, http://creativecommons.org/licenses/GPL/2.0/).

• nuovext2: nuoveXT2 icon theme, Alexandre Moore, http://sa-ki.deviantart.com/, http://www.gnome-look.org/content/show.php/nuoveXT+2?content=56625, veröffentlicht unter der GNU General Public License 2 (GPLv2,http://creativecommons.org/licenses/GPL/2.0/).

• nuvola: Nuvola 1.0 (KDE 3.x icon set), http://www.icon-king.com/projects/nuvola/, veröffentlicht unter der GNU Lesser General Public License (LGPL-2.1, http://creativecommons.org/licenses/LGPL/2.1/).

• oxygen: Oxygen Icons 4.3.1 (KDE), http://www.oxygen-icons.org/, ver-öffentlicht unter der Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Un-ported License (CC-BY-SA 3.0, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) und unter der GNU Lesser General Public License (LGPL-2.1, http://creativecommons.org/licenses/LGPL/2.1/).

9 Israel, Open Icon Library .10 Vgl. Israel, Open Icon Library .

A-31

Tab

elle

36:Q

uellenfürdiein

Num

erator

verw

endetenIcon

s.

Funk

tion

Bild

größ

enDateina

me

Que

lle

Aktuelle

sWortan

alysieren

24x2

4un

d32

x32

arrow-right-3.png

oxyg

enWortau

fwww.zeno.org

16x1

6,24

x24un

d32

x32

book

s.pn

gnu

vola

Lemmazum

Wörterbuchhinzufüg

en16

x16,

24x2

4un

d32

x32

db_ad

d.pn

gcrystal

Lemmabe

arbe

iten

24x2

4un

d32

x32

db_status.png

crystal

Interpretation

widerrufen

24x2

4un

d32

x32

dialog

-can

cel-3

.png

nuvo

laInterpretation

übernehm

en24x2

4un

d32

x32

dialog

-ok-2.pn

gcrystal

Datei

speichern

24x2

4un

d32

x32

docu

ment-expo

rt.png

intrigue

Datei

zusätzlichladen

24x2

4un

d32x3

2do

cument-ne

w-8.png

nuovext2

NeueDatei

laden

24x2

4un

d32

x32

docu

ment-op

en-2.png

echo

Man

uellskan

dieren

24x2

4un

d32

x32

edit-4.png

nuvola

Einga

bebe

reichän

dern

24x2

4un

d32

x32

edit-select-all-2

.png

tang

oDaten

expo

rtieren

24x2

4un

d32

x32

office-cha

rt-bar.png

oxyg

enInterpretation

übernehm

en16x1

6dialog

-app

ly.png

?Le

mmabe

arbe

iten

/Man

uellskan

dieren

16x1

6do

cument-ed

it.png

oxyg

en

A-32

• tango: Tango Icon Library 0.8.90, http://tango.freedesktop.org/Tango_Icon_Library, veröffentlicht als Public Domain (http://en.wikipedia.org/wiki/Public_domain).

E.4. Numerator

Die Software Numerator mit all ihren Subkomponenten veröffentliche ich alsFreie Software unter der GNU General Public License:

Numerator is free software: you can redistribute it and/or modify itunder the terms of the GNU General Public License as published bythe Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (atyour option) any later version.

Numerator is distributed in the hope that it will be useful, but WI-THOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty ofMERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PUR-POSE. See the GNU General Public License for more details.

You should have received a copy of the GNU General Public Licensealong with Numerator. If not, see http://www.gnu.org/licenses/.

A-33

F. Technische Dokumentation derSoftware (Javadoc)

Dieses Anhangskapitel enthält die technische Referenz zu den einzelnen Kom-ponenten der Software Numerator. Die Dokumentation ist in englischer Spracheabgefasst. Sie orientiert sich an den Javadoc-Standards. Zur Erstellung ist aufdas TeXDoclet von Stefan Marx zurückgegriffen worden.Auf die vollständige Dokumentation aller Funktionen und Komponenten wur-

de an dieser Stelle verzichtet. Dafür sei auf die digitale Version der technischenReferenz im HTML-Format verwiesen.In diesem Kapitel wird zu den meisten Klassen nur ein Überblick über die

Funktionalität gegeben. Klassen, die in der aktuellen Version der Software nichtmehr oder noch nicht verwendet werden, sind hier gar nicht dokumentiert.

Index of packages Page

at.ac.sbg.knappro.numerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-35Main program entry point and global classes.at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-45

Dictionary types and dictionaries.at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying . . . . . . . . . . A-51

Classification criteria for the dictionary types.at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-69

Classes belonging to the morphologic analyis algorithm.at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts . . . . . . . . . . . . . . . . . A-79

Dictionary types representing different kinds of morphologic entities.at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.lemmata . . . . . . A-85

Dictionary types representing different kinds of lemmata (“morphologicstems”).at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.endings . . . . . . . .A-94

Dictionary types representing different kinds of morphologic endings.at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-103

Classes belonging to the metric analysis algorithm.at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-117

Classes belonging to the syntactic structure of a latin text.at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-127

The Graphical User Interface for the application.at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics.components . . . . . . . . . . . . A-142

Additional components used in the GUI.at.ac.sbg.knappro.numerator.interacting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-148

Communication with the file system.

A-34

F.1. Package at.ac.sbg.knappro.numerator

This package contains the main program entry class (GeneralSettings) andsome classes and interfaces that have to be accessed from various points withinthe application.

Package Contents Page

InterfacesXMLRepresentable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-35

ClassesCollectionOfInterpretations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-36CollectionOfInterpretations.InterpretationState . . . . . . . . . . . . . . . . A-39ComparatorOfInterpretations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-39GeneralSettings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-40GeneralSettings.Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-41GeneralSettings.Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-41GeneralSettings.View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-42Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-43StringManipulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-44

F.1.1. Interface XMLRepresentable

21.09.2014 This interface represents any entity that can be written to an XMLfile.

F.1.1.1. Declaration

public interface XMLRepresentable

F.1.1.2. All known subinterfaces

TextInterpreter (in F.9.6, page A-124), PauseLevel (in F.9.4, page A-120), Colometry-Model (in F.9.1, page A-117), MetricInterpretation (in F.8.3, page A-107), UniqueIn-terpretation (in F.4.6, page A-75), MorphologicInterpretation (in F.4.5, page A-73),InterpretedWord (in F.4.4, page A-72), EmptyInterpretation (in F.4.3, page A-72),CollectionOfMorphologicInterpretations (in F.4.2, page A-70), Lexicon (in F.2.2, pageA-47), DictionaryEntry (in F.2.1, page A-45), VerbEnding (in F.7.14, page A-101),SupineEnding (in F.7.13, page A-100), PronounEnding (in F.7.12, page A-100), Prepo-sitionEnding (in F.7.11, page A-100), ParticipleEnding (in F.7.10, page A-99), Nume-ralEnding (in F.7.9, page A-98), NounEnding (in F.7.8, page A-98), InterjectionEnding(in F.7.7, page A-97), GerundiveEnding (in F.7.6, page A-97), GerundEnding (in F.7.5,page A-96), ConjunctionEnding (in F.7.4, page A-96), CommentEnding (in F.7.3, pageA-95), AdverbEnding (in F.7.2, page A-95), AdjectiveEnding (in F.7.1, page A-94),Unique (in F.5.6, page A-84), SingleStem (in F.5.5, page A-83), PackOn (in F.5.4, pa-ge A-83), Lemma (in F.5.3, page A-80), Ending (in F.5.2, page A-79), Encliticon (in

A-35

F.5.1, page A-79), Verb (in F.6.10, page A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Pre-position (in F.6.8, page A-90), Numeral (in F.6.7, page A-89), Noun (in F.6.6, pageA-87), Interjection (in F.6.5, page A-87), DerivatumVerbi , Conjunction (in F.6.4, pageA-87), CommentLemma (in F.6.3, page A-86), Adverb (in F.6.2, page A-86), Adjec-tive (in F.6.1, page A-85), Who (in F.3.30, page A-67), WeightAttributes (in F.3.28,page A-66), Source (in F.3.23, page A-64), Semantics (in F.3.22, page A-63), Modality(in F.3.14, page A-59), FlexionClass (in F.3.8, page A-56), Agreement (in F.3.4, pageA-54)

F.1.1.3. All classes known to implement interface

TextInterpreter (in F.9.6, page A-124), PauseLevel (in F.9.4, page A-120), Colome-tryModel (in F.9.1, page A-117), MetricInterpretation (in F.8.3, page A-107), Mor-phologicInterpretation (in F.4.5, page A-73), InterpretedWord (in F.4.4, page A-72),CollectionOfMorphologicInterpretations (in F.4.2, page A-70), Lexicon (in F.2.2, pageA-47), DictionaryEntry (in F.2.1, page A-45), Who (in F.3.30, page A-67), WeightAttri-butes (in F.3.28, page A-66), Source (in F.3.23, page A-64), Semantics (in F.3.22, pageA-63), Modality (in F.3.14, page A-59), FlexionClass (in F.3.8, page A-56), Agreement(in F.3.4, page A-54)

F.1.1.4. Method summary

asNode(Document) Transforms this instance into an XML codeelement.

F.1.1.5. Methods

• asNode

org.w3c.dom.Element asNode(org.w3c.dom.Document doc)

– Description

Transforms this instance into an XML code element.

– Parameters

∗ doc – The DOM Document that manages the XML data of thiselement.

– Returns – An org.w3c.dom.Element instance that can be added toa NodeMap.

F.1.2. Class CollectionOfInterpretations

07.08.2014 This class represents a list of interpretations that belong to the samehigher-level instance.

A-36

F.1.2.1. Declaration

public class CollectionOfInterpretationsextends java.util.ArrayList

F.1.2.2. All known subclasses

CollectionOfMetricInterpretations (in F.8.2, page A-104), CollectionOfMorphologi-cInterpretations (in F.4.2, page A-70)

F.1.2.3. Field summary

indexOfSelectedElement Index of the currently selected element.-1 if none.

interpretationState The current state of this item.word The word that is described by this collection.

F.1.2.4. Method summary

getCanonicalText(int, boolean, Age, boolean) Gives a stringrepresentation of an interpretation.

getSelectedOrFirstInterpretation() Gives the selected interpre-tation.

relativeWeight(int, Age, boolean) Gives the relative weight ofthe idx-th entry, i.e., a number such that the sum of all relativeweights is 1.

sort() Sorts this list so that the elements with higher weigths comefirst.

F.1.2.5. Fields

• public int indexOfSelectedElement– Index of the currently selected element. -1 if none.

• public morphology.InterpretedWord word– The word that is described by this collection.

• public CollectionOfInterpretations.InterpretationState interpre-tationState– The current state of this item.

F.1.2.6. Constructors

• CollectionOfInterpretations

public CollectionOfInterpretations()

A-37

F.1.2.7. Methods

• getCanonicalText

public java.lang.String getCanonicalText(int idx,booleanshortest,lexicography.classifying.Age era,booleanincludingSyntax)

– Description

Gives a string representation of an interpretation.

– Parameters

∗ idx – Index of the requested interpretation in the list.

∗ shortest – Determines if all explanations are given in “minimal”style (Peter Glatz).

∗ includingSyntax – Determines if the syntactic weights shouldbe included in the calculation (true) or not (false).

• getSelectedOrFirstInterpretation

public Interpretation getSelectedOrFirstInterpretation()

– Description

Gives the selected interpretation. If no selection has been done, thefirst interpretation is returned. If this list is empty (size=0), null isreturned.

• relativeWeight

public double relativeWeight(int idx,lexicography.classifying.Age era,boolean includingSyntax)

– Description

Gives the relative weight of the idx-th entry, i.e., a number such thatthe sum of all relative weights is 1.

– Parameters

∗ idx – Index of the element.

∗ includingSyntax – Determines if the syntactic weights shouldbe included in the calculation (true) or not (false).

– Returns – A number between 0 and 1.

• sort

public void sort()

A-38

– Description

Sorts this list so that the elements with higher weigths come first.

F.1.3. Class CollectionOfInterpretations.InterpretationState

25.08.2014 The state of an interpretation. It indicates if the analysis has alreadybeen performed and what results it has given.

F.1.3.1. Declaration

public static final class CollectionOfInterpretations.InterpretationState

extends java.lang.Enum

F.1.3.2. Field summary

ALL_OK Exactly one result in all categories.ALMOST_ALL_OK Exactly one result in relevant categories,

but possibly multiple results in other categories.AMBIGUOUS Multiple results, the probability of correctness is

below the predefined threshold.AMBIGUOUS_BUT_QUITE_CLEAR Multiple results, but

the probability of correctness is above the predefined threshold.MANUALLY_MODIFIED This entry has been modified manu-

ally.NOT_YET No analysis has been performed on this element.NOTHING_FOUND No result could be found.

F.1.4. Class ComparatorOfInterpretations

24.09.2014 This comparator class allows to compare the weights of two inter-pretations if a certain age of the surrounding text is given.

F.1.4.1. Declaration

public class ComparatorOfInterpretationsextends java.lang.Object implements java.util.Comparator

F.1.4.2. Field summary

reversedOrder Determines if the order should be reversed (true)or standard (false).

F.1.4.3. Method summary

compare(T, T)

A-39

F.1.4.4. Constructors

• ComparatorOfInterpretations

public ComparatorOfInterpretations(boolean reverseOrder)

– Description

Creates a comparator object.

– Parameters

∗ reverseOrder – Determines if the order should be reversed (true)or standard (false).

F.1.4.5. Methods

• compare

int compare(java.lang.Object arg0,java.lang.Object arg1)

F.1.5. Class GeneralSettings

18.02.2015 Global options and starting point for the application.

F.1.5.1. Declaration

public class GeneralSettingsextends java.lang.Object

F.1.5.2. Field summary

FONT_MONO The monospace font used for display.FONT_SANS The sans serif font used for display.mainFrame The main frame of the application.

F.1.5.3. Method summary

buildFromNode(Element)main(String[]) Main program entry point.unescapeJavaString(String)Unescapes a string that contains stan-

dard Java escape sequences. The code of this method has beentaken from Udo Klimaschewski.1

1 Klimaschewski, Unescape a String that contains standard Java escape sequences.

A-40

F.1.5.4. Fields

• public static graphics.MainWindow mainFrame– The main frame of the application.

• public static final java.lang.String FONT_SANS– The sans serif font used for display.

• public static final java.lang.String FONT_MONO– The monospace font used for display.

F.1.6. Class GeneralSettings.Analysis

24.02.2015 Global options referring to morphologic and syntactic analysis.

F.1.6.1. Declaration

public static class GeneralSettings.Analysisextends java.lang.Object

F.1.6.2. Fields

• public static double syntacticPauseThreshold– Limit of a pause value that is considered as separator of two syntac-

tical units. Whereever a pause is weaker than this limit, elisions andsyntactic subcategorizations can go beyond it.

• public static syntax.ColometryModel colometry– The colometric model that is used in the application.

• public static syntax.TextInterpreter text– The partially or completely interpreted text.

• public static boolean syntaxIsConsidered– Determines if syntactic subcategorizations are applied (true) or not

(false).

• public static lexicography.classifying.Age eraOfText– The (supposed) era of the text.

• public static double interpretationWarningThreshold– The confidence threshold between ’no warning’ and ’warning’.

• public static double interpretationErrorThreshold– The confidence threshold between ’warning’ and ’serious warning’.

F.1.7. Class GeneralSettings.Statistics

24.02.2015 Global options referring to statistical analysis.

A-41

F.1.7.1. Declaration

public static class GeneralSettings.Statisticsextends java.lang.Object

F.1.7.2. Fields

• public static double ignoreUnsureThreshold– The level of certainty that decides if an interpretation is to be ignored

when statistical values are calculated.

• public static boolean ignoreUnsure– Determines if interpretations of low certainty (determined by ignor-

eInStatisticsThreshold) are removed from statistical calculations. True:These interpretations are removed. False: These interpretations areincluded.

• public static boolean ignoreCollidingVowels– Determines if instances of colliding vowels are removed from stati-

stical calculations. True: These instances are removed. False: Theseinstances are included.

• public static java.util.ArrayList clausulae– The clausulae that are investigated.

F.1.8. Class GeneralSettings.View

24.02.2015 Global Options referring to display style.

F.1.8.1. Declaration

public static class GeneralSettings.Viewextends java.lang.Object

F.1.8.2. Fields

• public static graphics.LatinTextFormatter formatter– The format display class for the text.

• public static java.awt.Color interpretationWarningColor– Color for displaying interpretations of lower certainty (’warning’).

• public static java.awt.Color interpretationErrorColor– Color for displaying interpretations of lowest certainty (’serious war-

ning’).

• public static java.awt.Color interpretationManualColor– Color for displaying interpretations that have been selected manually

by the user.

• public static java.awt.Color interpretationNeutralColor

A-42

– Color for displaying interpretations of high certainty that do notrequire special treatment.

• public static java.util.HashMap pauseLevelFonts– List of fonts attached to each pause level.

• public static graphics.LatinTextFormatter.TextViewOption what-ToShow– Determines which kind of information is shown in the text (accents,

vowel lengths, ...).

• public static java.awt.Font monospacedInputFont– The monospace font that is used for user input in manual editing

mode.

F.1.9. Class Interpretation

07.08.2014 The abstract superclass for the interpretation of a word form (mor-phological or metrical interpretation).

F.1.9.1. Declaration

public abstract class Interpretationextends java.lang.Object implements java.lang.Comparable

F.1.9.2. All known subclasses

MetricInterpretation (in F.8.3, page A-107), UniqueInterpretation (in F.4.6, page A-75), MorphologicInterpretation (in F.4.5, page A-73), EmptyInterpretation (in F.4.3,page A-72)

F.1.9.3. Fields

• public double logSyntacticWeight– Decadic logarithm of the syntactic weight of this interpretation.

F.1.9.4. Methods

• compareTo

public int compareTo(Interpretation other)

• weight

public abstract double weight(lexicography.classifying.Ageera,boolean includingSyntax)

A-43

– Description

Returns the (absolute) weight of this interpretation.

– Parameters

∗ era – Supposed age of the text.

∗ includingSyntax – Determines if syntactic weight (i.e., the in-fluence of neighbouring forms on the likelihood of this interpre-tation) should be included in the calculation.

– Returns – The absolute weight of this interpretation.

F.1.10. Class StringManipulation

07.03.2015 This class contains string manipulation methods that are necessaryin dealing with greek characters.

F.1.10.1. Declaration

public class StringManipulationextends java.lang.Object

F.1.10.2. Method summary

withoutGreekAccents(char) Removes greek accents from a (greek)charakter.

A-44

F.2. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography

This package contains the most general types used for dictionary entries anddictionaries.

Package Contents Page

ClassesDictionaryEntry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-45Lexicon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-47Lexicon.LexiconType . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-47Tabularium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-48

F.2.1. Class DictionaryEntry

Parent class of all things that can be collected in a dictionary.

F.2.1.1. Declaration

public abstract class DictionaryEntryextends java.lang.Object implements at.ac.sbg.knappro.numerator.

XMLRepresentable

F.2.1.2. All known subclasses

VerbEnding (in F.7.14, page A-101), SupineEnding (in F.7.13, page A-100), Pronou-nEnding (in F.7.12, page A-100), PrepositionEnding (in F.7.11, page A-100), Partici-pleEnding (in F.7.10, page A-99), NumeralEnding (in F.7.9, page A-98), NounEnding(in F.7.8, page A-98), InterjectionEnding (in F.7.7, page A-97), GerundiveEnding (inF.7.6, page A-97), GerundEnding (in F.7.5, page A-96), ConjunctionEnding (in F.7.4,page A-96), CommentEnding (in F.7.3, page A-95), AdverbEnding (in F.7.2, page A-95), AdjectiveEnding (in F.7.1, page A-94), Unique (in F.5.6, page A-84), SingleStem(in F.5.5, page A-83), PackOn (in F.5.4, page A-83), Lemma (in F.5.3, page A-80),Ending (in F.5.2, page A-79), Encliticon (in F.5.1, page A-79), Verb (in F.6.10, pa-ge A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Preposition (in F.6.8, page A-90), Numeral(in F.6.7, page A-89), Noun (in F.6.6, page A-87), Interjection (in F.6.5, page A-87),Conjunction (in F.6.4, page A-87), CommentLemma (in F.6.3, page A-86), Adverb (inF.6.2, page A-86), Adjective (in F.6.1, page A-85)

F.2.1.3. Field summary

comment A comment for this item.CUT_LONG_FORMS Determines if lexicon entries are cut off

if they are longer than they should be.index The index (number) that identifies the position of this entry

in a lexicon.

A-45

MAX_LETTERS_PER_STEM the maximum number of let-ters in a stem

MAX_NUMBER_OF_STEMS The maximum number of dif-ferent stems a DictionaryEntry can have.

partOfSpeech the part of speech this instance representssource The information where I got this item from.TABLE_VERSION The current version of the table structure.

F.2.1.4. Method summary

adjustJV(String) Standardizes a string: all lower case, i instead ofj, u instead of v.

adjustJV(String[]) Standardizes a string array.getAllStems() Gives an array containing all stems of this element.getAllVowels() Gives an array containing all prosodies of this ele-

ment.getPartOfSpeech() Gives the part of speech this instance repres-

ents.getStem(int) Gives a specific stem.getVowels(int) Gives the prosody of a specific stem.setAllStems(String[]) Sets several Stems.setAllVowels(String[]) Sets several Prosodies.setStem(int, String) Sets a specific stem.setVowels(int, String) Sets the prosody of a specific Stem.

F.2.1.5. Constructors

• DictionaryEntry

public DictionaryEntry()

– Description

Creates the arrays “stems” and “vowels”.

F.2.1.6. Methods

• getStem

public java.lang.String getStem(int num)

– Description

Gives a specific stem.

– Parameters

∗ num – Number of the stem (1-4).

– Returns – Value of the stem.

A-46

– Throws∗ java.lang.IndexOutOfBoundsException – num was not within

1-4.

F.2.2. Class Lexicon

22.03.2014 An ordered list of DictionaryEntry elements. Optimized for sear-ching.

F.2.2.1. Declaration

public class Lexiconextends java.lang.Object implements at.ac.sbg.knappro.numerator.

XMLRepresentable

F.2.2.2. Fields

• public java.util.TreeMap lemmata– This list contains the actual elements.

• public java.util.Hashtable stemlist– This list contains all stems which appear in lemmata. Each stem is

mapped to the set of lemmata where it appears (identified by theirindex in the ArrayList).

• public boolean mutable– Determines if this lexicon can be modified and saved to its file by a

normal user.

F.2.2.3. Methods

• collectStems

public void collectStems()

– Description

Collects all stems and lists them in stemlist so that they can besearched very efficiently.

F.2.3. Class Lexicon.LexiconType

F.2.3.1. Declaration

public static final class Lexicon.LexiconTypeextends java.lang.Enum

A-47

F.2.3.2. Field summary

ENCLITICONENDINGLEMMAPACKONUNIQUE

F.2.4. Class Tabularium

23.03.2014 A static class that contains all the lexica used by the interpretationalgorithm. Do not forget to invoke prepare before using the Tabularium!

F.2.4.1. Declaration

public class Tabulariumextends java.lang.Object

F.2.4.2. Field summary

enclitica Those lemmata which do not occur on their own, but onlyattached to another word.

encliticaFilename The file where the Encliticon dictionary is sto-red.

endings The endings which have been read from the built-in dic-tionary file.

endingsFilename The file where the Desinentia dictionary is sto-red.

mainFilename The file where the main Lemma dictionary is stored.mainLemmata The lemmata which have been read from the built-

in main dictionary file.packons The postfixes which are extracted from the lemma dictio-

nary.shadowingFilename The file where the personal modifications on

the main Lemma dictionary are stored.shadowingLemmata The lemmata which come from the main dic-

tionary file, but have been modified by the user.uniques Those forms which cannot be split into stem and ending.uniquesFilename The file where the Unicum dictionary is stored.USER_IS_ALLOWED_TO_MODIFY_ANYTHING De-

termines if the current user is allowed to write on the main dic-tionary file.

userFilename The file where the user’s personal Lemma dictionaryis stored.

userLemmata The lemmata which have been added by the user.

F.2.4.3. Method summary

indexIsWithinMain(int) Determines if the given index is within

A-48

the range of the main lexicon.indexIsWithinUser(int) Determines if the given index is within

the range of the user lexicon.mergeAllShadowing() Adds all elements from the shadowing dic-

tionary to the main dictionary.mergeAllUserSpecified() Adds all elements from the user speci-

fied dictionary to the main dictionary.mergeShadowing(int) Adds an element from the shadowing dic-

tionary to the main dictionary.mergeUserSpecified(int) Adds an element from the user specified

dictionary to the main dictionary.prepare(int, boolean, boolean) Prepares the dictionaries for use.wipeOutUserSpecified() Removes all user specified entries from

the main dictionary.

F.2.4.4. Fields

• public static java.lang.String mainFilename– The file where the main Lemma dictionary is stored.

• public static java.lang.String shadowingFilename– The file where the personal modifications on the main Lemma dic-

tionary are stored.

• public static java.lang.String userFilename– The file where the user’s personal Lemma dictionary is stored.

• public static java.lang.String endingsFilename– The file where the Ending dictionary is stored.

• public static java.lang.String uniquesFilename– The file where the Unicum dictionary is stored.

• public static java.lang.String encliticaFilename– The file where the Encliticon dictionary is stored.

• public static Lexicon mainLemmata– The lemmata which have been read from the built-in main dictionary

file.

• public static Lexicon shadowingLemmata– The lemmata which come from the main dictionary file, but have

been modified by the user.

• public static Lexicon userLemmata– The lemmata which have been added by the user.

• public static Lexicon endings– The endings which have been read from the built-in dictionary file.

• public static Lexicon packons

A-49

– The packons which are extracted from the lemma dictionary.

• public static Lexicon uniques– Those forms which cannot be split into stem and ending. They are

read from their own built-in dictionary file.

• public static Lexicon enclitica– Those lemmata which do not occur on their own, but only attached

to another word.

• public static boolean USER_IS_ALLOWED_TO_MODIFY_ANYTHING– Determines if the current user is allowed to write on the main dictio-

nary file.

F.2.4.5. Methods

• prepare

public static void prepare(int versio,boolean commentatum,boolean adjustJV) throws java.io.IOException

– Description

Prepares the dictionaries for use.

– Parameters

∗ commentatum – Determines if comments should also be read.

∗ adjustJV – Determines if J and V should be eliminated.

– Throws∗ java.io.IOException – The files where not found, corrupted,

or not accessible.

A-50

F.3. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying

This package contains classification criteria for dictionary entries.

Package Contents Page

InterfacesHasFlexionClass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-51SelectableEnum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-52

ClassesAge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-53Agreement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-54Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-55ComparisonGrade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-56Descriptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-56FlexionClass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-56Frequency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-57Gender . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-57Genre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-58Geography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-58LatinatorSource . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-59Modality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-59Mood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-60NounKind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-60Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-61NumeralKind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-61PartOfSpeech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-62Person . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-63PronounKind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-63Semantics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-63Source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-64Tense . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-65Valency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-65VerbKind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-66Voice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-66WeightAttributes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-66WhitakerSource . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-67Who . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-67

F.3.1. Interface HasFlexionClass

14.09.2014 Interface for all types containing a “FlexionClass” entry.

F.3.1.1. Declaration

A-51

public interface HasFlexionClass

F.3.1.2. All known subinterfaces

Verb (in F.6.10, page A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Numeral (in F.6.7, pageA-89), Noun (in F.6.6, page A-87), Adjective (in F.6.1, page A-85)

F.3.1.3. All classes known to implement interface

Verb (in F.6.10, page A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Numeral (in F.6.7, pageA-89), Noun (in F.6.6, page A-87), Adjective (in F.6.1, page A-85)

F.3.1.4. Methods

• getFlexionClass

FlexionClass getFlexionClass()

– Description

Returns the Flexion class property of this element.

F.3.2. Interface SelectableEnum

15.09.2014 This interface is implemented by all enum types of this project. Itprovides text representations of the constants.

F.3.2.1. Declaration

public interface SelectableEnum

F.3.2.2. All known subinterfaces

PauseLevel (in F.9.4, page A-120), SyllableQuantity (in F.8.5, page A-112), LatinText-Formatter.TextViewOption (in F.10.4, page A-130), WhitakerSource (in F.3.29, pageA-67), VerbKind (in F.3.26, page A-66), Valency (in F.3.25, page A-65), PronounKind(in F.3.21, page A-63), Person (in F.3.20, page A-63), PartOfSpeech (in F.3.19, pageA-62), Number (in F.3.17, page A-61), NounKind (in F.3.16, page A-60), Mood (inF.3.15, page A-60), LatinatorSource (in F.3.13, page A-59), Geography (in F.3.12, pa-ge A-58), Genre (in F.3.11, page A-58), Gender (in F.3.10, page A-57), Frequency (inF.3.9, page A-57), Age (in F.3.3, page A-53)

F.3.2.3. All classes known to implement interface

PauseLevel (in F.9.4, page A-120), SyllableQuantity (in F.8.5, page A-112), LatinText-Formatter.TextViewOption (in F.10.4, page A-130), WhitakerSource (in F.3.29, pageA-67), VerbKind (in F.3.26, page A-66), Valency (in F.3.25, page A-65), PronounKind(in F.3.21, page A-63), Person (in F.3.20, page A-63), PartOfSpeech (in F.3.19, pageA-62), Number (in F.3.17, page A-61), NounKind (in F.3.16, page A-60), Mood (in

A-52

F.3.15, page A-60), LatinatorSource (in F.3.13, page A-59), Geography (in F.3.12, pa-ge A-58), Genre (in F.3.11, page A-58), Gender (in F.3.10, page A-57), Frequency (inF.3.9, page A-57), Age (in F.3.3, page A-53)

F.3.2.4. Methods

• describe

java.lang.String describe(boolean shortest)

– Description

Gives a description of this constant.

– Parameters

∗ shortest – Determines if the description should be as short aspossible.

F.3.3. Class Age

23.03.2014 Determines when a specific form or lemma was in use.

F.3.3.1. Declaration

public final class Ageextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.3.2. Field summary

ARCH archaic, pre-literary latinAUG not before Augustus (Ovid etc.)CLASS classical latin (1st century BC)ISID not before early middle ages (Isidor)MED not before high middle ages (11th century)NOV not before renaissance (15th/16th century)POST not before late antiquityPRAE pre-classical latin (Plautus etc.)REC recent word, not before 19th centuryTAC not before end of 1st century AD (Tacitus)X not specified, or not relevant

F.3.3.3. Methods

• getLogWeight

public static double getLogWeight(Age textEra, Age wordEra)

A-53

– Description

Calculates the (logarithmic) weight of a dictionary entry, given thetext origins from a certain age.

– Parameters

∗ textEra – Original age of the text (X if unknown).

∗ wordEra – Typical age of the word (X if common at all times).

– Returns – Decadic logarithm of the weight of a dictionary entry.

F.3.4. Class Agreement

21.03.2014 The information about a congruence (Casus, Numerus, Genus).

F.3.4.1. Declaration

public class Agreementextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.3.4.2. Fields

• public Case casus

• public Number number

• public Gender gender

F.3.4.3. Constructors

• Agreement

public Agreement(Case casus,Number numerus,Gender genus)

F.3.4.4. Methods

• agreesWith

public boolean agreesWith(Agreement other)

• combine

public static Agreement combine(Agreement principle,Agreementadditional)

A-54

– Description

Combines two agreements, accepting the “stronger” implication whe-reever possible. Example: If one parameter has gender = X, the otherhas gender = F, then F is accepted. If the two parameters are notcompatible, the first one is accepted.

– Parameters

∗ principle – First agreement, providing the main information.It is always accepted if there are any conflicts between the para-meters.

∗ additional – Second agreement, providing additional informa-tion. It is only considered if it provides narrower categories thanthe first parameter.

F.3.5. Class Case

Determines which case a form has.

F.3.5.1. Declaration

public final class Caseextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.3.5.2. Fields

• public static final Case X

• public static final Case NOM

• public static final Case GEN

• public static final Case DAT

• public static final Case ACC

• public static final Case VOC

• public static final Case ABL

• public static final Case LOC

F.3.5.3. Methods

• agreesWith

public boolean agreesWith(Case aliud)

A-55

F.3.6. Class ComparisonGrade

Determines the comparison grade of an adjective or adverb.

F.3.6.1. Declaration

public final class ComparisonGradeextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.3.6.2. Field summary

COMP comparativePOS positiveSUP superlativeX not specified, or not relevant

F.3.6.3. Method summary

agreesWith(ComparisonGrade)

F.3.7. Class Descriptions

21.05.2015 This class encapsultates the Resource bundle that manages the des-criptions within the package at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.

F.3.8. Class FlexionClass

Determines the class of declension/conjugation.

F.3.8.1. Declaration

public class FlexionClassextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.3.8.2. Field summary

sub Subclass: 1 for masculines in -us, 2 for neutra in -um, ...sup Superclass: 1 for declension in A, 2 for declension in O, ...

F.3.8.3. Method summary

agreesWith(FlexionClass)

A-56

F.3.8.4. Constructors

• FlexionClass

public FlexionClass(int sup,int sub)

– Parameters

∗ sup – Superclass

∗ sub – Subclass

F.3.9. Class Frequency

24.03.2014 The frequency of occurrence of a form or lemma.

F.3.9.1. Declaration

public final class Frequencyextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.9.2. Field summary

A very frequent (top 1000), elementary, commonB frequent (top 2000), usual variantC quite common (top 10000), occasional variantD lesser (top 20000), possible but unlikely variantE uncommon (2-3 citations in OLD/L+S), variant occuring only in

some casesF very rare (only 1 citation in OLD/L+s), singular variantINS only in inscriptionsPLI only in Pliny Natural HistoryX not specified, or not relevant

F.3.10. Class Gender

The genus (m, f, n) of a declinable word.

F.3.10.1. Declaration

public final class Genderextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.10.2. Field summary

C common (m or f)F feminine

A-57

M masculineN neutralX not specified, or not relevant

F.3.10.3. Method summary

agreesWith(Gender)

F.3.11. Class Genre

23.03.2014 Which literaric genera can have this word.

F.3.11.1. Declaration

public final class Genreextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.11.2. Field summary

AGR agriculture, flora, fauna, landBIO biology, medicineDRA drama, theatre, music, artsIUR iuristicMIL militaryMYT mythologyPHI philosophy, sciencePOE poeticREL religionRHE rhetoric, schoolsTEC technicalX not specified, or not relevant

F.3.12. Class Geography

23.03.2014 Where was this word common?

F.3.12.1. Declaration

public final class Geographyextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.12.2. Field summary

AEG EgyptAFR AfricaBAL BalcanBRI Britain

A-58

CHI ChinaGAL Gaule, FranceGER GermanyGRA GreeceIB SpainIND IndiaIT ItalyNL NetherlandsOEU Eastern EuropeORI Near EastPER PersiaRUS RussiaSCA ScandinaviaX not specified, or not relevant

F.3.13. Class LatinatorSource

07.04.2014 A reference to a source where a word or a form has been taken from.

F.3.13.1. Declaration

public final class LatinatorSourceextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.13.2. Field summary

DUB dubious, inconsistent or corrupted entryGEORG Georges (www.zeno.org)HOFSZ Hofmann/SzantyrKNAPP Robert Knapp (no external source)LEWSH Lewis&Short, provided by Perseus Digital LibraryRUBHOF Rubenbauer/HofmannSTOW StowasserWHIT Whitaker’s WORD digital dictionary filesX not specified, or not relevant

F.3.14. Class Modality

21.03.2014 Describes the tempus/diathesis/modus of a latin verb or verbal de-rivative.

F.3.14.1. Declaration

public class Modalityextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

A-59

F.3.14.2. Fields

• public Voice voice

• public Tense tempus

• public Mood modus

F.3.14.3. Constructors

• Modality

public Modality(Voice genusVerbi,Tense tempus,Mood modus)

F.3.14.4. Methods

• agreesWith

public boolean agreesWith(Modality aliud)

F.3.15. Class Mood

21.03.2014 Mood of a verb.

F.3.15.1. Declaration

public final class Moodextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.15.2. Field summary

DERIV derivates (participle, supine, gerundium)IMP imperativeIND indicativeINF infinitiveSUB subjunctive / conjunctiveX not specified, or not relevant

F.3.16. Class NounKind

Some meta-information about a substantive.

A-60

F.3.16.1. Declaration

public final class NounKindextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.16.2. Field summary

ABSTRACTUM abstract noun (does usually not have plural orvocative)

GENS collective name for peoples or groups (ex: Romani)LOCUS name of a region or city (ex: Roma)NOMEN proper name of a person (ex: Augustus)PERSONA a person (ex: mercator)RES a thing (does have plural, but no vocative)X not specified, or not relevant

F.3.17. Class Number

19.03.2014 The numerus of a word which has this category (nouns, verbs, ad-jectives, ...).

F.3.17.1. Declaration

public final class Numberextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.17.2. Field summary

PL pluralSG singularX not specified, or not relevant

F.3.18. Class NumeralKind

Determines which type of numeral we have.

F.3.18.1. Declaration

public final class NumeralKindextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.3.18.2. Field summary

ADV numeral adverbCARD cardinal number

A-61

DIST distributive numberORD ordinal numberX not specified, or not relevant

F.3.19. Class PartOfSpeech

22.03.2014 The encodings for different parts of speech.

F.3.19.1. Declaration

public final class PartOfSpeechextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.19.2. Field summary

ADI adjectiveADV adverbCONI conjunctionINTER interjectionNUM numeralPOSTFIX the second element of a compound pronoun like qui-

dam/quae-dam/quod-damPRAEP prepositionPRON pronounSUBST substantiveUNICUM some form that cannot be divided into stem and endingV verbVGDV gerundivum, derived from a verbVGER gerundium, derived from a verbVPAR participle, derived from a verbVSUP supine, derived from a verbX not specified, or not relevantXCOMM no dictionary entry, but only a comment

F.3.19.3. Method summary

agreesWith(PartOfSpeech)getPossibleFlexionClasses() Returns an array of all class speci-

fications that are allowed with the given part of speech.getPossibleLemmaPartsOfSpeech() Gives an array of those va-

lues that can occur in a dictionary entry.getPossibleStemIndices() Gives an array of the numbers of those

stems that can be used with the current part of speech.

A-62

F.3.20. Class Person

21.03.2014 The person who speaks (1st, 2nd, 3rd).

F.3.20.1. Declaration

public final class Personextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.20.2. Field summary

PRIM first person (ego)SEC second person (tu)TERT third person (ille)X not specified, or not relevant

F.3.21. Class PronounKind

Determines what kind of pronoun we have.

F.3.21.1. Declaration

public final class PronounKindextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

F.3.21.2. Field summary

ADIECT Adjective-like pronounDEMONS Demonstrative pronounINDEF Indefinite pronounINTERR Interrogative pronounPERS Personal pronounREFLEX Reflexive PronounREL Relative PronounX not specified, or not relevant

F.3.22. Class Semantics

23.03.2014 Some information about the semantics of a lemma.

F.3.22.1. Declaration

public class Semanticsextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

A-63

F.3.22.2. Fields

• public Genre genre

• public Geography geography

F.3.22.3. Constructors

• Semantics

public Semantics(Genre genusLiteraricum,Geography geographia)

F.3.22.4. Methods

• getDefaultSemantics

public static Semantics getDefaultSemantics()

– Description

Gives a default semantics.

F.3.23. Class Source

07.04.2014 Contains information where I got this entry.

F.3.23.1. Declaration

public class Sourceextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.3.23.2. Fields

• public WhitakerSource whitakerSecondarySource– The SOURCE flag given in Whitaker’s files. X if the entry is not

taken from Whitaker.

• public LatinatorSource literalSource– Source of the element itself (i.e. its single letters).

• public LatinatorSource vowelLengthSource– Source of the prosody information about the element.

• public boolean hasBeenManuallyModified– Determines if the element has been modified manually after or instead

of machine processing.

A-64

F.3.23.3. Constructors

• Source

public Source(WhitakerSource whitaker,LatinatorSourcelitterarum,LatinatorSource prosodiarum,booleanmanuEmendatumEst)

F.3.23.4. Methods

• getDefaultSource

public static Source getDefaultSource()

F.3.24. Class Tense

21.03.2014 The tense of a latin verb.

F.3.24.1. Declaration

public final class Tenseextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.3.24.2. Field summary

FUT futureFUTEX futurum exactumIMPF imperfectPERF perfectPLUP plusquamperfectPRAES presentX not specified, or not relevant

F.3.25. Class Valency

19.03.2014 The valence of a verb (which case it takes).

F.3.25.1. Declaration

public final class Valencyextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement,SelectableEnum

A-65

F.3.25.2. Field summary

ABL takes ablative objectACC transitive verb, takes accusative objectDAT takes dative objectGEN takes genetive objectINTRANS does not take any objectX not specified, or not relevant

F.3.26. Class VerbKind

19.03.2014 Determines if a verb has special restrictions and irregularities inmorphology.

F.3.26.1. Declaration

public final class VerbKindextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.26.2. Field summary

DEP deponent verb: passive forms, but active meaningIMPERS impersonal verb: only 3rd personPERF Perfect definite verb: perfect stem has present meaningSEMIDEP semideponent verb: present stems behave normally, per-

fect stem behaves like deponentX no irregularities, not specified, or not relevant

F.3.27. Class Voice

21.03.2014 The genus verbi (diathesis) of a latin verb.

F.3.27.1. Declaration

public final class Voiceextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength, at.ac.sbg

.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.3.27.2. Field summary

ACT activePASS passiveX not specified, or not relevant

F.3.28. Class WeightAttributes

24.03.2014 The attributes used to determine the weight of an interpretation (ageand frequency).

A-66

F.3.28.1. Declaration

public class WeightAttributesextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.3.28.2. Fields

• public Age age

• public Frequency frequency

F.3.28.3. Constructors

• WeightAttributes

public WeightAttributes(Age aetas,Frequency frequency)

F.3.28.4. Methods

• getDefaultWeightAttributes

public static WeightAttributes getDefaultWeightAttributes()

– Description

Gives a default weight attribute.

F.3.29. Class WhitakerSource

23.03.2014 Where does this word come from? See Whitaker for description.

F.3.29.1. Declaration

public final class WhitakerSourceextends java.lang.Enum implements IsOfPredefinedLength,

SelectableEnum

F.3.30. Class Who

21.03.2014 The information about the subject of a finite verb (person, numerus,genus)

F.3.30.1. Declaration

public class Whoextends java.lang.Object implements IsOfPredefinedLength, at.ac.

sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

A-67

F.3.30.2. Fields

• public Person person

• public Number number

• public Gender gender

F.3.30.3. Constructors

• Who

public Who(Person persona, Number numerus, Gender genus)

A-68

F.4. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.morphology

This package contains the morphologic analysis algorithm and related classes.

Package Contents Page

InterfacesCanHaveAgreement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-69

ClassesCollectionOfMorphologicInterpretations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-70EmptyInterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-72InterpretedWord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-72MorphologicInterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-73UniqueInterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-75WordInterpreter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-76

F.4.1. Interface CanHaveAgreement

29.03.2014 A category system such that two objects can be compatible witheach other even if they are not equal. Example: A numerus-indifferent stem iscompatible with a singular ending.

F.4.1.1. Declaration

public interface CanHaveAgreement

F.4.1.2. All known subinterfaces

UniqueInterpretation (in F.4.6, page A-75), MorphologicInterpretation (in F.4.5, pa-ge A-73), EmptyInterpretation (in F.4.3, page A-72), VerbEnding (in F.7.14, page A-101), SupineEnding (in F.7.13, page A-100), PronounEnding (in F.7.12, page A-100),PrepositionEnding (in F.7.11, page A-100), ParticipleEnding (in F.7.10, page A-99),NumeralEnding (in F.7.9, page A-98), NounEnding (in F.7.8, page A-98), Interjectio-nEnding (in F.7.7, page A-97), GerundiveEnding (in F.7.6, page A-97), GerundEnding(in F.7.5, page A-96), ConjunctionEnding (in F.7.4, page A-96), CommentEnding (inF.7.3, page A-95), AdverbEnding (in F.7.2, page A-95), AdjectiveEnding (in F.7.1, pa-ge A-94), Lemma (in F.5.3, page A-80), Ending (in F.5.2, page A-79), Verb (in F.6.10,page A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Preposition (in F.6.8, page A-90), Numeral(in F.6.7, page A-89), Noun (in F.6.6, page A-87), Interjection (in F.6.5, page A-87),DerivatumVerbi , Conjunction (in F.6.4, page A-87), CommentLemma (in F.6.3, pageA-86), Adverb (in F.6.2, page A-86), Adjective (in F.6.1, page A-85), Who (in F.3.30,page A-67), Voice (in F.3.27, page A-66), Valency (in F.3.25, page A-65), Tense (inF.3.24, page A-65), PronounKind (in F.3.21, page A-63), Person (in F.3.20, page A-63), PartOfSpeech (in F.3.19, page A-62), NumeralKind (in F.3.18, page A-61), Number(in F.3.17, page A-61), Mood (in F.3.15, page A-60), Modality (in F.3.14, page A-59),Gender (in F.3.10, page A-57), FlexionClass (in F.3.8, page A-56), ComparisonGrade

A-69

(in F.3.6, page A-56), Case (in F.3.5, page A-55), Agreement (in F.3.4, page A-54),Age (in F.3.3, page A-53)

F.4.1.3. All classes known to implement interface

MorphologicInterpretation (in F.4.5, page A-73), Lemma (in F.5.3, page A-80), En-ding (in F.5.2, page A-79), Who (in F.3.30, page A-67), Voice (in F.3.27, page A-66),Valency (in F.3.25, page A-65), Tense (in F.3.24, page A-65), PronounKind (in F.3.21,page A-63), Person (in F.3.20, page A-63), PartOfSpeech (in F.3.19, page A-62), Nume-ralKind (in F.3.18, page A-61), Number (in F.3.17, page A-61), Mood (in F.3.15, pageA-60), Modality (in F.3.14, page A-59), Gender (in F.3.10, page A-57), FlexionClass(in F.3.8, page A-56), ComparisonGrade (in F.3.6, page A-56), Case (in F.3.5, pageA-55), Agreement (in F.3.4, page A-54), Age (in F.3.3, page A-53)

F.4.1.4. Methods

• agreesWith

boolean agreesWith(java.lang.Object other)

– Description

Determines if this object can be made compatible with another ob-ject.

– Parameters

∗ other – Another object that should be compared to the currentobject.

– Returns – True if the objects are compatible; false if not.

F.4.2. Class CollectionOfMorphologicInterpretations

08.08.2014 Sortable list of all possible morphologic interpretations of one wordform.

F.4.2.1. Declaration

public class CollectionOfMorphologicInterpretationsextends at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretations

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.4.2.2. Constructors

• CollectionOfMorphologicInterpretations

public CollectionOfMorphologicInterpretations()

A-70

F.4.2.3. Methods

• getAccumulatedWeightOfQuantitySequence

public double getAccumulatedWeightOfQuantitySequence(int idx,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Age

era, boolean includingSyntax)

– Description

Provides the sum of weightings for the quantity sequence of thecurrently selected metrical interpretation of the specified morpho-logical interpretation.

– Parameters

∗ idx – Index of the morphological interpretation.

∗ era – The age of the text.

∗ includingSyntax – Determines if syntactic selections should betaken into account.

– Returns – Relative weight of the given quantity sequence.

• getCanonicalText

public java.lang.String getCanonicalText(int idx, booleanshortest, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Age era, boolean includingSyntax)

– Description copied from at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretations(in F.1.2, page A-36)

Gives a string representation of an interpretation.

– Parameters

∗ idx – Index of the requested interpretation in the list.

∗ shortest – Determines if all explanations are given in «minimal»style (lateinforum.at).

∗ includingSyntax – Determines if the syntactic weights shouldbe included in the calculation (true) or not (false).

• wipeOutDuplicates

public void wipeOutDuplicates()

– Description

Removes double entries (i.e., entries which are not to be distinguis-hed)

A-71

F.4.3. Class EmptyInterpretation

22.09.2014 This class encapsulates a morphologic interpretation of an unknownword. It has no lemma, no ending, no part of speech.

F.4.3.1. Declaration

public class EmptyInterpretationextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.

MorphologicInterpretation

F.4.3.2. Field summary

literal Literal text of this entry.vowels Reconstructed prosody of this entry.

F.4.3.3. Constructors

• EmptyInterpretation

public EmptyInterpretation(java.lang.String litterae,java.lang.String prosodia)

– Description

Creates an instance.

– Parameters

∗ litterae – Literal text.

∗ prosodia – Prosody code text.

F.4.4. Class InterpretedWord

29.01.2015 This class represents a single word in the text. A word is the textbetween two non-letter characters.

F.4.4.1. Declaration

public class InterpretedWordextends at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax.ColometryUnit

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.4.4.2. Fields

• public CollectionOfMorphologicInterpretations morph– All possible morphologic interpretations of this word.

• public double pauseValue– The numerical value of the pause that occurs after this instance in

the text. Usually 0 if there is no pause.

A-72

• public java.lang.String originalText– Text representation, as in the original text.

• public java.lang.String precedingText– Non-letter text before this occurrence (quotation marks, etc.).

• public java.lang.String subsequentText– Non-letter text after this occurrence (spaces, dots, commata, etc.).

• public javax.swing.text.Position position– The position in the original text where this object begins.

F.4.4.3. Constructors

• InterpretedWord

public InterpretedWord()

F.4.4.4. Methods

• getFullString

public java.lang.String getFullString()

– Description

Builds a string containing this word in its immediate context: prece-ding text, word, subsequent text, pause sign.

• isEmpty

public boolean isEmpty()

– Description

Determines if this instance represents an empty interpretation (i.e.one that has not been identified in the lexicon).

– Returns – True if this is an empty interpretation. False otherwise.

F.4.5. Class MorphologicInterpretation

23.03.2014 A possible interpretation for an input text. Consists of a Lemma andan Ending in the simplest case.

A-73

F.4.5.1. Declaration

public class MorphologicInterpretationextends at.ac.sbg.knappro.numerator.Interpretation implements

CanHaveAgreement, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.4.5.2. All known subclasses

UniqueInterpretation (in F.4.6, page A-75), EmptyInterpretation (in F.4.3, page A-72)

F.4.5.3. Method summary

getAccumulatedWeightOfQuantitySequence(Age, boolean)Gives the significance level of the quantities of the currently se-lected metrical interpretation.

getAccumulatedWeightOfStressPosition(Age, boolean) Gi-ves the significance level of the accent of the currently selectedmetrical interpretation.

getAdjectiveAgreement() Gives the adjective-agreement of thisinterpretation.

getFullText(int) Gives all available information about this Inter-pretation.

getNounAgreement() Gives the noun-agreement of this interpre-tation.

getPureSyllables() Gives the metric code of the currently selectedmetrical interpretation.

getPureText() Returns the pure input textgetPureVowels() Returns the pure prosody informationgetQuantityText(boolean)Gives the quantitized text of the current-

ly selected metrical interpretation.getStressedText()Gives the accented text of the currently selected

metrical interpretation.getVerbKind() Gives the verb kind (deponens, intransitive etc.) of

this interpretation.getVerbModality() Gives the verb modality (tense, voice, mood)

of this interpretation.getVerbValency() Gives the verb valency (case of typical object)

of this interpretation.isAdjectiveLike()Determines if this interpretation is of an adjective-

like type (adjective, numeral, participle, pronoun, gerundive).isFiniteVerb() Determines if this interpretation is a finite verb.isNounLike() Determines if this interpretation is of a noun-like

type (pronoun, noun, gerund).isVerbLike() Determines if this interpretation is of a verb-like type

(verb, participle, gerund, supine).performMetricInterpretation() Fills the “metrica” field.

A-74

toString()weight(Age, boolean) Gives the (absolute) weight of this Inter-

pretation.

F.4.5.4. Fields

• public parts.Lemma lemma– The lemma from which this interpretation claims the form to be

derived.

• public parts.Ending ending– The ending which this interpretation claims to be attached to the

stem.

• public parts.PackOn packon

• public parts.Encliticon encliticon

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm.CollectionOfMetricInterpretationsmetrica– The possible metrical interpretations of this object.

F.4.5.5. Constructors

• MorphologicInterpretation

public MorphologicInterpretation(parts.Lemma lemma, parts.Ending desinentia, parts.PackOn postfixum, parts.Encliticon encliticon)

F.4.5.6. Methods

• getQuantityText

public java.lang.String getQuantityText(boolean adjusted)

– Description

Gives the quantitized text of the currently selected metrical interpre-tation.

– Parameters

∗ adjusted – Determines if the context-sensitive (true) or the one-word (false) quantities should be used.

F.4.6. Class UniqueInterpretation

03.04.2014 A possible interpretation for an input text that does not have sepa-rate lemma and ending but is derived from a Unique.

A-75

F.4.6.1. Declaration

public class UniqueInterpretationextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.

MorphologicInterpretation

F.4.6.2. Fields

• public parts.Unique unique– The unique dictionary entry this interpretation is generated from.

F.4.6.3. Constructors

• UniqueInterpretation

public UniqueInterpretation(parts.Unique unicum, parts.Encliticon encliticon)

– Parameters

∗ unicum – The Unique that builds up this interpretation.

∗ encliticon – The (optional) encliticon that is attached to thisinterpretation. Can be null.

F.4.7. Class WordInterpreter

The main class that organizes morphological analysis of a single word.

F.4.7.1. Declaration

public class WordInterpreterextends java.lang.Object

F.4.7.2. Methods

• doInterpretation

public static InterpretedWord doInterpretation(java.lang.String interpretandum)

– Description

Performs one iteration of the morphological analysis algorithm andfinds all fitting interpretations. Enclitics are taken into account aswell.

– Parameters

∗ interpretandum – The word form that should be interpreted.

– Returns – An organized list of possible interpretations.

A-76

• doInterpretation

public static InterpretedWord doInterpretation(java.lang.String interpretandum, parts.Encliticon encliticon,boolean addEmptyIfNothingIsFound)

– Description

Performs one iteration of the morphological analysis algorithm andfinds all fitting interpretations.

– Parameters

∗ interpretandum – Word form to be interpreted.

∗ encliticon – An enclitic that has already been identified. Maybe null.

∗ addEmptyIfNothingIsFound – Determines if an empty interpre-tation should be added to the list if nothing had been found.

– Returns – List of possible interpretations.

• doInterpretationIncludingOrthographicReplacements

public static InterpretedWorddoInterpretationIncludingOrthographicReplacements(java.lang.String interpretandum)

– Description

Performs several iterations of the morphological analysis algorithm.This procedure includes orthographic replacements to find thingssuch as “adferre” for “afferre”.

– Parameters

∗ interpretandum – The word form to be interpreted.

– Returns – An organized list of possible interpretations, includingorthographical differences.

• doInterpretationOnConditionalOrthographicReplacement

public static InterpretedWorddoInterpretationOnConditionalOrthographicReplacement(InterpretedWord wrd, java.lang.String interpretandum, java.lang.String regex, java.lang.String replacement)

– Description

Performs one iteration of the algorithm for one orthographic rule.

– Parameters

A-77

∗ wrd – List of interpretations that have already been found forthis word.

∗ interpretandum – The word form to be interpreted.

∗ regex – Regular expression to define things that should be re-placed.

∗ replacement – Regular expression to define what should be writ-ten instead of regex.

– Returns – List of possible interpretations, including wrd.

A-78

F.5. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts

This package contains types for different kinds of morphologic entities.

Package Contents Page

ClassesEncliticon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-79Ending . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-79Lemma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-80PackOn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-83SingleStem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-83Unique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-84

F.5.1. Class Encliticon

05.04.2014 An enclitic word (-que, -ve) that can be attached to any latin word.

F.5.1.1. Declaration

public class Encliticonextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.SingleStem

F.5.1.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.WeightAttributesweightAttributes– some information about the probability of usage of this lemma.

F.5.1.3. Constructors

• Encliticon

public Encliticon(java.lang.String textus, java.lang.Stringprosod, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.PartOfSpeech por)

F.5.2. Class Ending

A latin ending that can be attached to a stem to form a word.

F.5.2.1. Declaration

public abstract class Ending

A-79

extends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.SingleStemimplements at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.5.2.2. All known subclasses

VerbEnding (in F.7.14, page A-101), SupineEnding (in F.7.13, page A-100), Pronou-nEnding (in F.7.12, page A-100), PrepositionEnding (in F.7.11, page A-100), Partici-pleEnding (in F.7.10, page A-99), NumeralEnding (in F.7.9, page A-98), NounEnding(in F.7.8, page A-98), InterjectionEnding (in F.7.7, page A-97), GerundiveEnding (inF.7.6, page A-97), GerundEnding (in F.7.5, page A-96), ConjunctionEnding (in F.7.4,page A-96), CommentEnding (in F.7.3, page A-95), AdverbEnding (in F.7.2, page A-95), AdjectiveEnding (in F.7.1, page A-94)

F.5.2.3. Fields

• public static final int MAX_LETTERS_PER_ENDING– The maximum number of letters constituting an ending.

• public int indexOfCorrespondingStem– The index of the stem on which the ending is applied (1-4).

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.WeightAttributesweightAttributes– Some information about the probability of usage of this ending.

F.5.2.4. Constructors

• Ending

public Ending(java.lang.String desin,java.lang.String prosod,int idx)

– Description

Creates an instance from text and prosody.

– Parameters

∗ desin – text of the ending («are»).

∗ prosod – prosody of the ending («1c0»).

F.5.3. Class Lemma

A latin morphem that can form a word on itself.

A-80

F.5.3.1. Declaration

public abstract class Lemmaextends at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.DictionaryEntry

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.CanHaveAgreement

F.5.3.2. All known subclasses

Verb (in F.6.10, page A-92), Pronoun (in F.6.9, page A-90), Preposition (in F.6.8, pageA-90), Numeral (in F.6.7, page A-89), Noun (in F.6.6, page A-87), Interjection (in F.6.5,page A-87), DerivatumVerbi , Conjunction (in F.6.4, page A-87), CommentLemma (inF.6.3, page A-86), Adverb (in F.6.2, page A-86), Adjective (in F.6.1, page A-85)

F.5.3.3. Fields

• public static final int MIN_NUMBER_OF_LETTERS_BEFORE_SEMANTICS_START– The length of a lemma dictionary entry before the flags (semantics,

quantointerest) start.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Semanticssemantics– some information about the meaning of this word.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.WeightAttributesweightAttributes– some information about the probability of usage of this lemma.

F.5.3.4. Constructors

• Lemma

public Lemma(java.lang.String[] stirpes,java.lang.String[]prosodiae)

– Parameters

∗ stirpes – The stems of the lemma (1-4).

∗ prosodiae – Prosody information about each stem.

F.5.3.5. Methods

• agreesWith

public boolean agreesWith(Ending aliud)

• getCanonicalAdditives

A-81

public abstract java.lang.String getCanonicalAdditives(boolean shortest, boolean quant)

– Description

Gives information that can be displayed in addition to the principalcanonical form. Ex.: An adjective of the a/o-declension will have “a,um” as additional information.

– Parameters

∗ shortest – Determines if the description should be given in anextra short term.

∗ quant – Determines if the description string should include quan-tity information.

• getCanonicalForm

public abstract java.lang.String getCanonicalForm()

– Description

Gives the standard dictionary form of this lemma: Nom.Sg. for sub-stantiva, Nom.Sg.m. for adjectives, 1.P.Sg.Pres. for verbs, ...

• getCanonicalInterpretation

public abstract at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretation getCanonicalInterpretation()

– Description

Gives the “canonical” interpretation of this lemma. Ex.: The canonicalinterpretation of a substantive is its nominative singular.

• haveIdenticalStem

public static boolean haveIdenticalStem(Lemma a, Lemma b, intstemidx)

– Description

Determines if two lemmata are equal as far as a specific stem isconcerned.

– Parameters

∗ a – First lemma.

∗ b – Second lemma.

∗ stemidx – Number of the stem that is used for the comparison.

– Returns – True: Lemmata are equivalent. False: lemmata are notequivalent.

A-82

F.5.4. Class PackOn

02.04.2014 A packon is the second element of compound pronouns. Packonsare attached to the very end of the form (after ending!). Ex.: quidam/qua-edam/quoddam has packon “dam”.

F.5.4.1. Declaration

public class PackOnextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.SingleStem

F.5.4.2. Fields

• public static final int INDEX_OF_STEM_WHERE_PACKONS_ARE_STORED– Index of the stem where packons are usually stored.

• public Lemma lemma– The lemma to which this packon is attached.

F.5.4.3. Constructors

• PackOn

public PackOn(Lemma lm)

– Parameters

∗ lm – The lemma whose packon (in stem4) should be extracted.

F.5.5. Class SingleStem

02.04.2014 Dictionary entry that has only one stem (ending, unique, packon,...).

F.5.5.1. Declaration

public abstract class SingleStemextends at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.DictionaryEntry

F.5.5.2. All known subclasses

VerbEnding (in F.7.14, page A-101), SupineEnding (in F.7.13, page A-100), Pronou-nEnding (in F.7.12, page A-100), PrepositionEnding (in F.7.11, page A-100), Partici-pleEnding (in F.7.10, page A-99), NumeralEnding (in F.7.9, page A-98), NounEnding(in F.7.8, page A-98), InterjectionEnding (in F.7.7, page A-97), GerundiveEnding (inF.7.6, page A-97), GerundEnding (in F.7.5, page A-96), ConjunctionEnding (in F.7.4,page A-96), CommentEnding (in F.7.3, page A-95), AdverbEnding (in F.7.2, page A-95), AdjectiveEnding (in F.7.1, page A-94), Unique (in F.5.6, page A-84), PackOn (inF.5.4, page A-83), Ending (in F.5.2, page A-79), Encliticon (in F.5.1, page A-79)

A-83

F.5.5.3. Method summary

getText() Gives the text of the element, which is stored in the firststirps.

getVowels() Gives the prosody of the element, which is stored inthe first prosodia.

setText(String) Sets the text of the element.setVowels(String) Sets the prosody of the element.

F.5.5.4. Constructors

• SingleStem

public SingleStem(java.lang.String stem, java.lang.Stringprosod)

– Description

Creates an instance from text and prosody.

– Parameters

∗ stem – text of the element.

∗ prosod – prosody of the element.

F.5.6. Class Unique

03.04.2014 A form that cannot be divided into stem and ending but has to bestored in the dictionary.

F.5.6.1. Declaration

public class Uniqueextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.SingleStem

F.5.6.2. Fields

• public Lemma lemma

• public Ending ending

F.5.6.3. Constructors

• Unique

public Unique(at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.PartOfSpeech por, java.lang.String txt, java.lang.String prosod, Lemma lemma, Ending ending)

A-84

F.6. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.lemmata

This package contains types for different kinds of lemmata (dictionary entries).

Package Contents Page

ClassesAdjective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-85Adverb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-86CommentLemma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-86Conjunction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-87Interjection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-87Noun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-87Numeral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-89Preposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-90Pronoun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-90Verb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-92

F.6.1. Class Adjective

19.03.2014 A latin adjective.

F.6.1.1. Declaration

public class Adjectiveextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.HasFlexionClass

F.6.1.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass– How this adjective is declined.

F.6.1.3. Constructors

• Adjective

public Adjective(java.lang.String[] stp,java.lang.String[]prosod,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass classis)

– Parameters

∗ stp – The stems of the adjective (usually POS, COMP, SUP).

∗ prosod – Prosody information about each stem.

A-85

F.6.1.4. Methods

• getSecondForm

public java.lang.String getSecondForm()

– Description

Gives the second form for a written dictionary (mostly fem. Sg.)

F.6.2. Class Adverb

19.03.2014 A latin adverb.

F.6.2.1. Declaration

public class Adverbextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

F.6.2.2. Constructors

• Adverb

public Adverb(java.lang.String[] stp,java.lang.String[]prosod)

– Parameters

∗ stp – The stems of the adverb (usually POS, COMP, SUP).

∗ prosod – Prosody information about each stem.

F.6.3. Class CommentLemma

27.03.2014 A line in the dictionary that is only a comment and should not beinterpreted by the program.

F.6.3.1. Declaration

public class CommentLemmaextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

F.6.3.2. Constructors

• CommentLemma

public CommentLemma(java.lang.String commentarius)

– Parameters

∗ commentarius – The comment to be stored

A-86

F.6.4. Class Conjunction

21.03.2014 A latin conjunction.

F.6.4.1. Declaration

public class Conjunctionextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

F.6.4.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Moodmodus– The mode this conjunction demands (IND or SUB).

F.6.4.3. Constructors

• Conjunction

public Conjunction(java.lang.String[] stems, java.lang.String[] pros, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Mood modus)

F.6.5. Class Interjection

21.03.2014 A latin interjection. An interjection has no properties except its textand prosody.

F.6.5.1. Declaration

public class Interjectionextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

F.6.5.2. Constructors

• Interjection

public Interjection(java.lang.String[] stems, java.lang.String[] pros)

F.6.6. Class Noun

A latin substantive which can be declined.

A-87

F.6.6.1. Declaration

public class Nounextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.HasFlexionClass

F.6.6.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.NounKindkind– Something about the semantics of this substantive.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass– How this substantive is declined.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Gendergender– Which genus this substantive has.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Numbernumber– Which numerus this substantive has (usually X).

F.6.6.3. Constructors

• Noun

public Noun(java.lang.String[] stp, java.lang.String[] prosod, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Gender genus, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Number numerus, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.NounKind qualitas)

– Description

Fills the standard fields.

F.6.6.4. Methods

• getGenetive

public java.lang.String getGenetive()

– Description

Gives the genetive singular of this substantive.

A-88

F.6.7. Class Numeral

19.03.2014 A latin numeral.

F.6.7.1. Declaration

public class Numeralextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.HasFlexionClass

F.6.7.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass– How this numeral is declined

• public int numericValue– The numeric value of this numeral (ex: «duo» - argumentum=2).

F.6.7.3. Constructors

• Numeral

public Numeral(java.lang.String[] stp, java.lang.String[]prosod, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass classis, int argumentum)

– Parameters

∗ stp – The stems of the numeral (usually CARD, ORD, DIST,ADV).

∗ argumentum – The numeric value of this numeral.

F.6.7.4. Methods

• getCardinalNumber

public java.lang.String getCardinalNumber()

– Description

Gives the CARD primary form

• getDistributiveNumber

public java.lang.String getDistributiveNumber()

A-89

– Description

Gives the DIST primary form

• getNumeralAdverb

public java.lang.String getNumeralAdverb()

– Description

Gives the ADV primary form

• getOrdinalNumber

public java.lang.String getOrdinalNumber()

– Description

Gives the ORD primary form

F.6.8. Class Preposition

21.03.2014 A latin preposition.

F.6.8.1. Declaration

public class Prepositionextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

F.6.8.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Valencyvalency– The case this preposition takes

• public boolean isPostponed– Determines if this word is a postposition (i.e. is put AFTER its va-

lence).

F.6.8.3. Constructors

• Preposition

public Preposition(java.lang.String[] stm, java.lang.String[]pros, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.

classifying.Valency val, boolean post)

F.6.9. Class Pronoun

19.03.2014 A latin pronoun.

A-90

F.6.9.1. Declaration

public class Pronounextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.HasFlexionClass

F.6.9.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.PronounKindkind– What type of pronoun we have.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass– How the pronoun is declined.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Gendergender– What genus the pronoun has (if defined).

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Numbernumber– What numerus the pronoun has (if defined).

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Personperson– To which person (1-3) the pronoun belongs.

• public boolean hasPackon– Determines if the pronoun has a packon (like i-dem, qui-cumque).

F.6.9.3. Constructors

• Pronoun

public Pronoun(java.lang.String[] stp, java.lang.String[]prosod, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.PronounKind qualitas, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Gender genus,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Number numerus, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Person persona)

– Description

A non-packon pronoun.

– Parameters

∗ stp – The stems of the pronoun (maximum: 4).

∗ prosod – The prosody of each stem.

A-91

F.6.10. Class Verb

19.03.2014 A latin verb that can be conjugated.

F.6.10.1. Declaration

public class Verbextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.HasFlexionClass

F.6.10.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass– How this verb is conjugated.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Valencyvalency– Which cases this verb can take.

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.VerbKindkind– Some restrictions this verb has.

F.6.10.3. Constructors

• Verb

public Verb(java.lang.String[] stp, java.lang.String[] pros,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Valency val, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.VerbKind form)

F.6.10.4. Methods

• getInfinitive

public java.lang.String getInfinitive()

– Description

Gives the infinitive present of this verb (second stem).

• getPerfect

public java.lang.String getPerfect()

A-92

– Description

Gives the 1st person of the indicative perfect of this verb (third stem).

• getPerfectParticiple

public java.lang.String getPerfectParticiple()

A-93

F.7. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.endings

This package contains types for different kinds of latin endings.

Package Contents Page

ClassesAdjectiveEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-94AdverbEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-95CommentEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-95ConjunctionEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-96GerundEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-96GerundiveEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-97InterjectionEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-97NounEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-98NumeralEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-98ParticipleEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-99PrepositionEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-100PronounEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-100SupineEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-100VerbEnding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-101

F.7.1. Class AdjectiveEnding

21.03.2014 The ending of an adjective.

F.7.1.1. Declaration

public class AdjectiveEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.1.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.ComparisonGradegrade

F.7.1.3. Constructors

• AdjectiveEnding

A-94

public AdjectiveEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass classis, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.ComparisonGrade grd)

F.7.2. Class AdverbEnding

21.03.2014 The comparison type of an adverb is coded as if it were an endingof length 0.

F.7.2.1. Declaration

public class AdverbEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.2.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.ComparisonGradegrade

F.7.2.3. Constructors

• AdverbEnding

public AdverbEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.ComparisonGrade grd)

– Parameters

∗ desin – Has to be left empty

∗ prosod – Has to be left empty

∗ idx – Which stirps is to be used

∗ grd – The comparison type (POS, COMP, SUP)

F.7.3. Class CommentEnding

24.03.2014 A line in the dictionary that is only a comment or a subtitle andshould not be interpreted by the program.

F.7.3.1. Declaration

public class CommentEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

A-95

F.7.3.2. Constructors

• CommentEnding

public CommentEnding(java.lang.String commentarius)

– Parameters

∗ commentarius – The comment to be stored

F.7.4. Class ConjunctionEnding

29.03.2014 The ending of a conjunction (always empty, but included for compa-tibility).

F.7.4.1. Declaration

public class ConjunctionEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.4.2. Constructors

• ConjunctionEnding

public ConjunctionEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx)

F.7.5. Class GerundEnding

29.03.2014 A gerundium ending, derived from a verb.

F.7.5.1. Declaration

public class GerundEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.5.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

A-96

F.7.5.3. Constructors

• GerundEnding

public GerundEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng)

F.7.6. Class GerundiveEnding

29.03.2014 A gerundivum ending, derived from a verb.

F.7.6.1. Declaration

public class GerundiveEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.6.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

F.7.6.3. Constructors

• GerundiveEnding

public GerundiveEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng)

F.7.7. Class InterjectionEnding

29.03.2014 The ending of an interjection (always empty, but included for com-patibility).

F.7.7.1. Declaration

public class InterjectionEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

A-97

F.7.7.2. Constructors

• InterjectionEnding

public InterjectionEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx)

F.7.8. Class NounEnding

21.03.2014 The ending of a substantive.

F.7.8.1. Declaration

public class NounEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.8.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

F.7.8.3. Constructors

• NounEnding

public NounEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng)

F.7.9. Class NumeralEnding

21.03.2014 The ending of a numeral.

F.7.9.1. Declaration

public class NumeralEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.9.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

A-98

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.NumeralKindkind

F.7.9.3. Constructors

• NumeralEnding

public NumeralEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography

.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator

.lexicography.classifying.Agreement cng, at.ac.sbg.knappro

.numerator.lexicography.classifying.NumeralKind qual)

F.7.10. Class ParticipleEnding

29.03.2014 A participle ending, derived from a verb.

F.7.10.1. Declaration

public class ParticipleEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.10.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Modalitymodality

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

F.7.10.3. Constructors

• ParticipleEnding

public ParticipleEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Modality quom,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng)

A-99

F.7.11. Class PrepositionEnding

29.03.2014 The ending of a preposition (always empty, but included for compa-tibility).

F.7.11.1. Declaration

public class PrepositionEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.11.2. Constructors

• PrepositionEnding

public PrepositionEnding(java.lang.String desin, java.lang.String prosod, int idx)

F.7.12. Class PronounEnding

21.03.2014 The ending of a pronoun. It behaves like a NounEnding.

F.7.12.1. Declaration

public class PronounEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.12.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

F.7.12.3. Constructors

• PronounEnding

public PronounEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography

.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator

.lexicography.classifying.Agreement cng)

F.7.13. Class SupineEnding

29.03.2014 A supinum ending, derived from a verb.

A-100

F.7.13.1. Declaration

public class SupineEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.13.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreementagreements

F.7.13.3. Constructors

• SupineEnding

public SupineEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Agreement cng)

F.7.14. Class VerbEnding

21.03.2014 The ending of a (finite) verb.

F.7.14.1. Declaration

public class VerbEndingextends at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Ending

F.7.14.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClassflexionClass

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Modalitymodality

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Whowho

F.7.14.3. Constructors

• VerbEnding

A-101

public VerbEnding(java.lang.String desin, java.lang.Stringprosod, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.FlexionClass cls, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Modality quom, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Who qui)

A-102

F.8. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm

This package contains the metric analysis algorithm and related classes.

Package Contents Page

ClassesClausula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-103CollectionOfMetricInterpretations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-104MetricInterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-107SyllableCalculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-109SyllableQuantity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-112SyllableQuantitySequence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-113VowelLengthCalculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-115

F.8.1. Class Clausula

18.02.2015 This class describes a pattern that can be defined metrically, typo-logically and/or by the accentual distribution.

F.8.1.1. Declaration

public class Clausulaextends java.lang.Object

F.8.1.2. Fields

• public java.lang.String name– Name of this Clausula (this might be a number or a text descritpion).

• public SyllableQuantitySequence metricPattern– The sequence of syllable quantities that defines this Clausula.

F.8.1.3. Constructors

• Clausula

public Clausula(java.lang.String name,SyllableQuantitySequence metricPattern)

F.8.1.4. Methods

• fromPatternString

public static Clausula fromPatternString(java.lang.Stringname, java.lang.String pattern)

A-103

– Description

Builds a Clausula from a description string.

– Parameters

∗ name – Name or number of the Clausula.

∗ pattern – Description string, e.g. «-uu-x».

– Returns – A Clausula instance matching the description string.

• getDeGrootAiliClausula

public static Clausula getDeGrootAiliClausula(int length, intnumber)

– Description

Creates a clausula in the notation of de Groot and Aili.

– Parameters

∗ length – Length of the clausula (usually 6 for Aili, 8 for deGroot).

∗ number – Number of the clausula in the notation system. Thenumber has to be between 1 and 2∧(length-1), including bothlimits.

– Returns – The clausula.

• getPatternString

public java.lang.String getPatternString()

– Description

Gives a string representation of the pattern that constitutes this clau-sula.

F.8.2. Class CollectionOfMetricInterpretations

11.08.2014 A list of metric interpretation that belong to the same morphologicinterpretation.

F.8.2.1. Declaration

public class CollectionOfMetricInterpretationsextends at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretations

F.8.2.2. Method summary

getAccumulatedWeightOfQuantitySequence(int, Age, boo-lean) Gives the significance level of the quantities to be positio-ned correctly.

A-104

getAccumulatedWeightOfStressPosition(int, Age, boolean)Gives the significance level of the accent to be positioned cor-rectly.

getCanonicalText(int, boolean, Age, boolean)getPureQuantities(int) Gives the metric information of the selec-

ted element.getQuantifiedText(int, boolean) Gives the quantitized text of

the selected element.getStressedText(int) Gives the accented text of the selected ele-

ment.

F.8.2.3. Constructors

• CollectionOfMetricInterpretations

public CollectionOfMetricInterpretations()

F.8.2.4. Methods

• getAccumulatedWeightOfQuantitySequence

public double getAccumulatedWeightOfQuantitySequence(int idx,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Age

age, boolean includingSyntax)

– Description

Gives the significance level of the quantities to be positioned correctly.

– Parameters

∗ idx – Index of the element whose quantities should be checked.If 0, then the first element is selected.

– Returns – Value between 0 and 1. 0: No interpretation has thecorrect quantities. 1: All interpretations agree, as far as the quantitiesare concerned.

• getAccumulatedWeightOfStressPosition

public double getAccumulatedWeightOfStressPosition(int idx,at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Ageage, boolean includingSyntax)

– Description

Gives the significance level of the accent to be positioned correctly.

– Parameters

A-105

∗ idx – Index of the element whose accent should be checked. If 0,then the first element is selected.

– Returns – Value between 0 and 1. 0: No interpretation has thecorrect accent. 1: All interpretations agree, as far as the accent isconcerned.

• getPureQuantities

public java.lang.String getPureQuantities(int idx)

– Description

Gives the metric information of the selected element.

– Parameters

∗ idx – Index of the selected element. If 0, then the first elementis chosen.

– Returns – Metric code, in correct order of the letters.

• getQuantifiedText

public java.lang.String getQuantifiedText(int idx, booleancontext)

– Description

Gives the quantitized text of the selected element.

– Parameters

∗ idx – Index of the selected element. If 0, then the first elementis chosen.

∗ context – Determines if the context-sensitive (true) or the one-word (false) quantities should be used.

– Returns – Quantitized text.

• getStressedText

public java.lang.String getStressedText(int idx)

– Description

Gives the accented text of the selected element.

– Parameters

∗ idx – Index of the selected element. If 0, then the first elementis chosen.

– Returns – Accented text.

A-106

F.8.3. Class MetricInterpretation

05.08.2014 One possible metric interpretation of a morphological form. It con-sists of a morphological interpretation, a syllable quantity sequence, and aweight.

F.8.3.1. Declaration

public class MetricInterpretationextends at.ac.sbg.knappro.numerator.Interpretation implements at.

ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.8.3.2. Method summary

addAnceps(char) Adds a circumflex to a character, meaning asyllable of undefined quantity. Ex: «a» is transformed to «â» bythis method.

addBrevis(char) Adds a brevis to a character. Ex: «a» is transfor-med to «ă» by this method.

addLongum(char) Adds a longum to a character. Ex: «a» is trans-formed to «a» by this method.

addStress(char) Adds an accent to a character. Ex: «a» is trans-formed to «á» by this method.

getAdjustedQuantityText() Returns the metric information aboutthis word in its context (including elisions etc.). If there is no suchinformation, the simple one-word metric information is returnedby this method.

getAntepaenultimaPosition() Returns the index of the letter inthe nucleus of the antepaenultima. -1 if there are less than threesyllables.

getCombinedWeight(Age, boolean)Gives the (absolute) weightof this metric interpretation, combined with the weight of itsmorphological interpretation.

getNumberOfSyllables() Returns the (theoretical) number of syl-lables in this word.

getPaenultimaPosition() Returns the index of the letter in thenucleus of the paenultima. -1 if there are less than two syllables.

getPositionsOfSyllableCores() Computes a list of the indices ofall syllable nuclei.

getPureQuantityText() Returns the pure metric information ofthe input word, in correct order with the word boundaries.

getPureText() Returns the pure text of the input word.getQuantityText(boolean)Gives the text representation with quan-

tity codes added to the vowels.getSegmentedPureText() Returns the text of the input word,

split up into stem, ending, packon and encliticon by dotsgetSegmentedQuantityText() Returns the pure metric informa-

tion of the input word, split up into stem, ending, packon and

A-107

encliticon by dotsgetStressedText() Returns the text of the input word, including

a mark on the mainly stressed syllable.getStressPosition() Returns the index of the letter in the nucleus

of the mainly stressed syllable. -1 if there are no syllables.getSyllableSequence(boolean) Gives an array of the syllable co-

res of this interpretation.getUltimaPosition() Returns the index of the letter in the nucleus

of the ultima. -1 if there are no syllables.setAdjustedQuantities(String) Sets the re-computed metric in-

formation for this word in the context of its surroundings.setPureQuantities(String) Sets the (one-word isolated) metrical

information of this metric interpretation.weight(Age, boolean) Gives the (absolute) weight of this inter-

pretation.

F.8.3.3. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretationmorph– The result of a morphological analysis

• public java.lang.String stemQuantities– The metric interpretation of the word stem

• public java.lang.String endingQuantities– The metric interpretation of the ending

• public java.lang.String packonQuantities– The metric interpretation of the postfix (if any)

• public java.lang.String encliticonQuantities– The metric interpretation of the encliticon (if any)

• public java.lang.String adjustedQuantities– The metric interpretation of this word in the context of its surroun-

dings

F.8.3.4. Constructors

• MetricInterpretation

public MetricInterpretation(at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretation morph,java.lang.String metric)

– Description

Creates a new metric interpretation of one word.

A-108

– Parameters

∗ morph – Morphological interpretation that is the base of thismetric interpretation.

∗ metric – Metric string (consisting mainly of ’l’=long, ’b’=shortand spaces=non-vowels).

F.8.3.5. Methods

• addAnceps

public static char addAnceps(char c)

– Description

Adds a circumflex to a character, meaning a syllable of undefinedquantity. Ex: «a» is transformed to «â» by this method.

– Parameters

∗ c – The character to be transformed.

– Returns – A short vowel.

• addQuantity

public static char addQuantity(char c, char metric)

– Description

Adds a quantity sign to a character.

– Parameters

∗ c – The original character.

∗ metric – The metric code for the character. Ex.: «l» means «longvowel».

– Returns – Character with additional quantity sign.

F.8.4. Class SyllableCalculator

05.08.2014 This static class transforms prosody information (long/short vowels)into metrical information (long/short syllables).

F.8.4.1. Declaration

public class SyllableCalculatorextends java.lang.Object

F.8.4.2. Fields

• public static char[] quantitySigns

A-109

– Encodings of syllable cores.

• public static char[] vowelSigns– Encodings of vowels.

• public static char[] semivowelSigns– Encodings of semivowels.

• public static char[] consonantSigns– Encodings of consonants.

F.8.4.3. Constructors

• SyllableCalculator

public SyllableCalculator()

F.8.4.4. Methods

• adjustConsonant

public static java.util.ArrayList adjustConsonant(java.lang.String txt, int index)

– Description

Replaces «z» by either «x» or «c» and replaces «tr» by either «cc»or «ch».

– Parameters

∗ txt – word form to be transformed.

∗ index – number of letter where transformation should take place.

• adjustForFollowingEst

public static java.lang.String adjustForFollowingEst(java.lang.String txt)

– Description

Formats the last syllable of a word, given the next word in the samephrase is «est».

– Parameters

∗ txt – Metric code of the word.

– Returns – Metric code of the original word with corrected last syl-lable.

A-110

• adjustSemivowel

public static java.util.ArrayList adjustSemivowel(java.lang.String txt,int index)

– Description

Replaces «i» and «j» by either «0» or «c».

– Parameters

∗ txt – word form to be transformed.

∗ index – number of letter where transformation should take place.

• adjustUltimateSyllable

public static java.lang.String adjustUltimateSyllable(java.lang.String txt, java.lang.String next)

– Description

Formats the last syllable of a word, given another word is followingwithin the same phrase.

– Parameters

∗ txt – Metric code of the word.

∗ next – Metric code of the following word.

– Returns – Metric code of the original word with corrected last syl-lable.

• adjustVowel

public static java.util.ArrayList adjustVowel(java.lang.String txt, int index)

– Description

Transforms vowels to either «l» or «b». Semivowels and double-consonants have to be removed before. This method deals with posi-tion lengths within a word, but it does not deal with position lengthstransgressing word boundaries.

– Parameters

∗ txt – word form to be transformed.

∗ index – number of letter where transformation should take place.

• doMetricInterpretations

A-111

public static CollectionOfMetricInterpretationsdoMetricInterpretations(at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretation morph)

– Description

Computes all possible metrical interpretations of a given morpholo-gical interpretation.

– Parameters

∗ morph – The morphological interpretation to be analysed.

– Returns – List of possible metrical interpretations (no order).

• doMetricInterpretations

public static java.util.ArrayList doMetricInterpretations(java.lang.String txt)

– Description

Computes all possible metrical interpretations of a prosody string ofone word.

– Parameters

∗ txt – The prosody string of the word.

– Returns – List of possible metrical interpretations of the string (noorder).

• isAphaeresisInstance

public static boolean isAphaeresisInstance(java.lang.Stringtxt)

– Description

Determines if the given word would cause aphaeresis if followed by«est».

– Parameters

∗ txt – Metric code of the word.

– Returns – True if this word would cause aphaeresis if followed by«est», false otherwise.

F.8.5. Class SyllableQuantity

18.02.2015 Quantitiy of a single syllable.

A-112

F.8.5.1. Declaration

public final class SyllableQuantityextends java.lang.Enum implements at.ac.sbg.knappro.numerator.

lexicography.classifying.SelectableEnum

F.8.5.2. Field summary

ELIDED_LONGELIDED_SHORTESSEINDIFFERENTLONGSHORTX

F.8.5.3. Method summary

fromDescriptionChar(char) Transforms a description character(’u’ = short, ’-’ = long) into an instance of SyllableQuantity.

fromEncodingChar(char) Transforms an encoding character, asused in MetricInterpretation, into an instance of SyllableQuan-tity.

getEncodingChar() Transforms an instance of SyllableQuantityinto an encoding character, as used in MetricInterpretation.

isSubsetOf(SyllableQuantity) Determines if this instance is asubset of another SyllableQuantity.

F.8.6. Class SyllableQuantitySequence

18.02.2015 This class encapsulates a sequence of syllable quantities.

F.8.6.1. Declaration

public class SyllableQuantitySequenceextends java.lang.Object

F.8.6.2. Field summary

encodedSequence The encoded syllable sequence as a char array.

F.8.6.3. Method summary

endsWith(Clausula) Determines if this syllable sequence is aninstance of the specified clausula.

fixVowelCollisions(boolean) Handles vowel collisions in this syl-lable sequence.

getEncodedSequence()getLength() Number of syllables in this sequence.

A-113

getSyllableAt(int)setEncodedSequence(char[])setSyllableAt(int, char) Sets the value of a syllable.setSyllableAt(int, SyllableQuantity) Sets the value of a syllable.

F.8.6.4. Constructors

• SyllableQuantitySequence

public SyllableQuantitySequence(char[] encodedSequence)

F.8.6.5. Methods

• fixVowelCollisions

public SyllableQuantitySequence fixVowelCollisions(booleanassumeElisions)

– Description

Handles vowel collisions in this syllable sequence.

– Parameters

∗ assumeElisions – True: remove all vowels that collide with ano-ther vowel. False: Preserve all vowels.

– Returns – A new syllable sequence with either removed or ignoredvowel collisions.

• setSyllableAt

public void setSyllableAt(int position,char sb)

– Description

Sets the value of a syllable.

– Parameters

∗ position – Index of the syllable to be set.

∗ sb – Encoded syllable quantity information.

• setSyllableAt

public void setSyllableAt(int position,SyllableQuantity quant)

– Description

Sets the value of a syllable.

A-114

– Parameters

∗ position – Index of the syllable to be set.

∗ quant – Syllable quantity information.

F.8.7. Class VowelLengthCalculator

22.09.2014 This class provides a function to create prosody information if thereis no prosody available from the lexica.

F.8.7.1. Declaration

public class VowelLengthCalculatorextends java.lang.Object

F.8.7.2. Constructors

• VowelLengthCalculator

public VowelLengthCalculator()

F.8.7.3. Methods

• adjustVowelLengths

public static java.lang.String adjustVowelLengths(java.lang.String lit, java.lang.String pros)

– Description

Generates a prosody code string that improves an existing prosodycode string, using the literal string of the word. This is necessary ifa word is in the dictionary, but the prosody entries in the dictionaryare incomplete or corrupted.

– Parameters

∗ lit – Literal string of the word.

∗ pros – (Low quality) prosody code string of the word.

– Returns – A prosody code string of (hopefully) better quality.

• generateVowelLengths

public static java.lang.String generateVowelLengths(java.lang.String lit)

A-115

– Description

Generates a prosody code string if the only information available isthe litteral string of the word. This happens if a word could not befound in the dictionary.

– Parameters

∗ lit – Literal string of the word.

– Returns – A prosody code string.

A-116

F.9. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax

This package contains classes that represent the syntactic structure of a latintext.

Package Contents Page

ClassesColometryModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-117ColometryUnit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-118Colon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-120PauseLevel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-120SelectionCalculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-122TextInterpreter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-124

F.9.1. Class ColometryModel

27.01.2015 This class represents a system of pause levels.

F.9.1.1. Declaration

public class ColometryModelextends java.lang.Object implements at.ac.sbg.knappro.numerator.

XMLRepresentable

F.9.1.2. Method summary

asNode(Document)buildFromNode(Element) Transforms an XML code element into

a new instance of this type.getDefaultPauseValueFromLevel(String)Gives the default pau-

se value of a specified level.getPauseLevelAtValue(double) Gives the pause level that is as-

signed to the specified numerical value.getPrimmerColometryModel() Builds a colometry model corre-

sponding to Primmer, Cicero numerosus, 1968.

F.9.1.3. Fields

• public PauseLevel[] level– The levels which make up the colometry model.

• public java.util.Hashtable interpunctuationPauseValues– A list of interpunctuations and their typical pause values.

F.9.1.4. Constructors

• ColometryModel

A-117

public ColometryModel(PauseLevel[] level, java.util.HashtableinterpunctuationPauseValues)

F.9.1.5. Methods

• getDefaultPauseValueFromLevel

public double getDefaultPauseValueFromLevel(java.lang.Stringlevelname)

– Description

Gives the default pause value of a specified level.

– Parameters

∗ levelname – Name of the level. This parameter is case-insensitive.

– Returns – The default value of the level. If there is no fitting level,-1 is returned. If there are more than one, the value of the first isreturned.

• getPauseLevelAtValue

public PauseLevel getPauseLevelAtValue(double value)

– Description

Gives the pause level that is assigned to the specified numerical value.

– Parameters

∗ value – Numerical value of a pause.

– Returns – The level of the pause. If there is no fitting level, null isreturned. If there are more than one, the first one is returned.

F.9.2. Class ColometryUnit

27.01.2015 This abstract baseclass represents anything that can be a unit forcolometric analysis (periods, cola, single words).

F.9.2.1. Declaration

public abstract class ColometryUnitextends java.lang.Object

F.9.2.2. All known subclasses

TextInterpreter (in F.9.6, page A-124), Colon (in F.9.3, page A-120), InterpretedWord(in F.4.4, page A-72)

A-118

F.9.2.3. Method summary

exportMetricString(boolean) Extracts a string of syllable se-quence encodings that represent the metrical pattern of this in-stance.

getNumberOfWords() Gives the number of words that are con-tained in this colometry unit.

getPauseLevel() Gives the level of the pause that occurs after thiscolometry unit.

getPauseValue() Gives the numerical value of the pause that oc-curs after this colon.

getQuantifiedText() Sets up the full quantified Text of this colo-metry unit, including all word separators.

getSubUnitAt(int, double) Extracts a sub-unit of the currentcolometry unit.

getText()

F.9.2.4. Fields

• public ColometryModel model– The system of pause levels that is to be applied to the current text.

• public java.util.List words– The single words which make up the colon.

F.9.2.5. Constructors

• ColometryUnit

public ColometryUnit()

F.9.2.6. Methods

• exportMetricString

public java.lang.String exportMetricString(booleanremoveSpaces)

– Description

Extracts a string of syllable sequence encodings that represent themetrical pattern of this instance.

– Parameters

∗ removeSpaces – Determines if characters between words shouldbe removed (true) or preserved (false).

– Returns – Sequence of syllable encodings.

A-119

• getSubUnitAt

public ColometryUnit getSubUnitAt(int idx,double pauseValue)

– Description

Extracts a sub-unit of the current colometry unit.

– Parameters

∗ idx – Zero-based word index within this unit.

∗ pauseValue – The pause strength that is required for cutting offthe sentence.

– Returns – The innermost colometric subunit of specified pauseValue(or higher) that contains the specified word.

F.9.3. Class Colon

27.01.2015 A colon is any syntactic and rhythmic unit within a text. Cola consistof subcola or single words.

F.9.3.1. Declaration

public class Colonextends at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax.ColometryUnit

F.9.3.2. Constructors

• Colon

public Colon(ColometryModel colometry, java.util.List words,int startoffset, int endoffset)

– Description

Builds a colon from an existing list of words.

– Parameters

∗ colometry – The system of pause levels.

∗ words – List of words.

∗ startoffset – Low endpoint (inclusive) of the sublist that is tobe extracted from words.

∗ endoffset – High endpoint (exclusive) of the sublist that is tobe extracted from words.

F.9.4. Class PauseLevel

27.01.2015 This class represents a pause level within a period.

A-120

F.9.4.1. Declaration

public class PauseLevelextends java.lang.Object implements java.lang.Comparable, at.ac.

sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.SelectableEnum, at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.9.4.2. Method summary

containsValue(double) Determines if a specific numerical pausevalue is included in this pause level.

noPause(String) Creates an empty pause level, i.e., one that re-presents a position where there is no pause.

F.9.4.3. Fields

• public double upperBound– Value boundary that separates this level from stronger pause levels.

• public double lowerBound– Value boundary that separates this level from weaker pause levels.

• public double defaultValue– The default numerical pause value of this level.

• public java.lang.String pauseSign– The symbol (combination) used to represent this level in a text.

• public int ordinal– The index identifying this pause level.

• public java.lang.String name– The name of this pause level.

• public java.lang.String description– The textual description of this pause level.

F.9.4.4. Constructors

• PauseLevel

public PauseLevel(java.lang.String name, int ordinal, doublelowerBound, double upperBound, double defaultValue, java.lang.String pauseSign, java.lang.String description)

– Description

Creates a new PauseLevel.

– Parameters

∗ name – Official name of this level.

A-121

∗ ordinal – Rank of this level.

∗ lowerBound – Lower boundary of values assigned to this level.

∗ upperBound – Upper boundary of values assigned to this level.

∗ defaultValue – The default value of this PauseLevel.

∗ pauseSign – The symbol representing this PauseLevel in a text(use symbols that do not occur in the text!).

∗ description – The textual description of this PauseLevel.

F.9.5. Class SelectionCalculator

04.01.2015 This class re-calculates the weights of morphologic interpretations,based on syntactic inference.

F.9.5.1. Declaration

public class SelectionCalculatorextends java.lang.Object

F.9.5.2. Field summary

FACTOR_PREPOSITION_CASE_AGREEMENT_REVERSED_ORDERFactor for reducing the influence of a preposition-case symmetryif the preposition is postponed (between 0 and 1).

FACTOR_SUBJECT_VERB_AGREEMENT_REVERSED_ORDERFactor for reducing the influence of a corresponding subject AF-TER the verb (subjects are considered to precede the verb nor-mally, between 0 and 1).

LAMBDA_ACCUSATIVUS_CUM_INFINITIVO Exponen-tial weakening constant for the influence of an accusative-infinitivecombination, dependent on word distance (negative).

LAMBDA_DISPENSABLE_VERB Exponential weakening con-stant for the influence of a superfluent predicate, dependent onword distance (negative).

LAMBDA_NOUN_ADJECTIVE_AGREEMENT Exponen-tial weakening constant for the influence of a adjectival congru-ence, dependent on word distance (negative).

LAMBDA_PREPOSITION_CASE_AGREEMENT Expo-nential weakening constant for the influence of a prepositionalvalence, dependent on word distance (negative).

LAMBDA_SUBJECT_VERB_AGREEMENT Exponentialweakening constant for the influence of a corresponding subject,dependent on word distance (negative).

LAMBDA_SUBJUNCTIVE_CAN_BE_EXPLAINED Ex-ponential weakening constant for the influence of a subjunctionexplaining the mood of the verb, dependent on word distance(negative).

A-122

LAMBDA_VERB_VALENCE_MATCH Exponential weake-ning constant for the influence of a verb valence, dependent onword distance (negative).

WEIGHT_ACCUSATIVUS_CUM_INFINITIVOWeight ofan accusative-infinitive combination (positive).

WEIGHT_DISPENSABLE_VERB Weight of a superfluentpredicate that is not compatible with the given one (negative).

WEIGHT_PREPOSITION_CASE_AGREEMENTWeightof a substantive case that can be explained by a preposition (po-sitive).

WEIGHT_PREPOSITION_CASE_DISAGREEMENTWeightof a substantive case that cannot be explained by a preposition(negative).

WEIGHT_SUBJECT_VERB_AGREEMENT Weight of asubject that matches the predicate (positive).

WEIGHT_SUBJECT_VERB_DISAGREEMENTWeight ofa subject that does not match the predicate (negative).

WEIGHT_SUBJUNCTIVE_CAN_BE_EXPLAINEDWeightof a subjunctive that can be explained by an introductory sub-junction (positive).

WEIGHT_SUBSTANTIVE_ADJECTIVE_AGREEMENTWeight of a substantive form that matches the form of an adjec-tive (positive).

WEIGHT_VERB_VALENCE_AGREEMENT Weight of asubstantive case that can be explained by the verb valence (po-sitive).

WEIGHT_VERB_VALENCE_DISAGREEMENT Weightof a substantive case that cannot be explained by a verb valence(negative).

F.9.5.3. Fields

• public java.util.List precedingWords– List of preceding words within the same colon, ordered by distance

(reverse word order).

• public java.util.List subsequentWords– List of subsequent words within the same colon, ordered by distance

(correct word order).

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretationinterpretation– The current word that should be re-calibrated.

• public java.util.ArrayList log– A text log for the results of the analysis.

• public double logSyntacticWeight– The logarithmic weight difference of the current word interpretation.

A-123

F.9.5.4. Constructors

• SelectionCalculator

public SelectionCalculator(TextInterpreter inttext, intindexText, int indexInter)

– Description

Creates an instance.

– Parameters

∗ inttext – Interpretation of the text.

∗ indexText – Index of the currently selected word within the text.

∗ indexInter – Index of the currently selected interpretation wi-thin the current word.

F.9.5.5. Methods

• performCalculation

public void performCalculation()

– Description

Performs the analysis. The result is given in logSyntacticWeight, aprotocol is written to log.

F.9.6. Class TextInterpreter

10.08.2014 This class splits up a text into words and performs morphologicalanalysis on them.

F.9.6.1. Declaration

public class TextInterpreterextends at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax.ColometryUnit

implements at.ac.sbg.knappro.numerator.XMLRepresentable

F.9.6.2. Method summary

applyCharacterAttributesToWordAt(int, AttributeSet, int,int, boolean) Applies the specified character attributes to a(part of a) word in the display document.

assignWordPositions() (Re)assigns all word starting positions totheir current values in the display document.

convertOffsetToWordIndex(int) Converts a cursor position intothe index of the currently selected word.

A-124

doAllSyntacticSelections() Re-calibrates the syntactic weights ofall interpretations in the text, running from the first to the lastword.

doAllSyntacticSelectionsInReversedOrder() Re-calibrates thesyntactic weights of all interpretations in the text, running fromthe last to the first word.

doSyntacticSelections(int) Re-calibrates the syntactic weights ofthe interpretations of the word on index idx.

establishAllPauseValuesFromInterpunctuation() Calculates defaultpause values from the interpunctuation signs.

establishPauseValueFromInterpunctuation(int) Calculates thepause value of the specified word by the interpunctuation thatoccurs afterwards.

hasPredecessor(int) Determines if the word at position idx hasan antecessor in the same phrase.

hasSuccessor(int) Determines if the word at position idx has asuccessor in the same phrase.

improveAllUltimateSyllables() Re-formats the last syllables ofall words to match the following word in the same phrase (posi-tion lengths, elisions).

improveUltimateSyllable(int) Re-formats the last syllable of aspecific word to match the following word in the same phrase(position lengths, elisions).

indexOfPredecessor(int) Gives the index of the previous word inthe same phrase.

indexOfSuccessor(int) Gives the index of the next word in thesame phrase.

interpretAll(boolean) Performs the interpretation of the wholetext.

interpretSingleWord(int, boolean) Re-interprets the word onposition idx, using the current dictionary.

performAllAphaereses() Re-formats all occurrences of the word«est» according to its predecessors.

performAphaeresis(int) Re-formats the word «est» according toits predecessor: If the predecessor ends in a vowel, aphaeresistakes place.

setAllPauseStrings() Prints the correct pause strings (derivedfrom the PauseLevel of the word) to the display document ins-tead of the last letter(s) separating each word from its successor.

setPauseStringAt(int) Prints the correct pause string (derivedfrom the PauseLevel of the word) to the display document ins-tead of the last letter(s) separating the specified word from itssuccessor.

setWordStringInsteadOf(int, String) Prints the specified repla-cement text to the display document instead of the specifiedword.

splitTextIntoWords(String) Splits a given character sequence in-

A-125

to single words.

F.9.6.3. Fields

• public java.lang.String text– The (original) text.

• public javax.swing.text.StyledDocument display– The user interface where the text is being displayed.

• public int currentPosition– Current cursor position.

• public int indexOfSelectedWord– Index of the currently selected word.

F.9.6.4. Constructors

• TextInterpreter

public TextInterpreter(java.util.ArrayList words, javax.swing.text.StyledDocument display)

– Description

Creates an instance from an existing sequence of interpreted words.

– Parameters

∗ words – List of interpreted words.

• TextInterpreter

public TextInterpreter(java.lang.String txt, javax.swing.text.StyledDocument display)

– Description

Creates an instance from an existing text.

– Parameters

∗ txt – Text that should be interpreted.

A-126

F.10. Package at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics

This package contains the main elements of the Graphical User Interface (GUI)of the application.

Package Contents Page

ClassesEditClausulaeFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-127JFontChooser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-129LatinTextFormatter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-129LatinTextFormatter.TextViewOption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-130LemmaEditingFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-130MainWindow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-132MainWindowToolsListener . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-134MainWindowViewListener . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-135ManualShortLongFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-136ManualShortLongFrame.QuantityStateListener . . . . . . . . . . . . . . . A-137ManualShortLongFrame.TextListener . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-137Messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-137StatisticEvaluationFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-137ViewOptionsFrame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-140

F.10.1. Class EditClausulaeFrame

24.02.2015 This frame shows all registered clausulae (metric patterns) and offersoptions to rearrange and change the clausulae.

F.10.1.1. Declaration

public class EditClausulaeFrameextends javax.swing.JDialog implements java.awt.event.

ActionListener

F.10.1.2. Fields

• public javax.swing.JList jClausulae– List of currently registered Clausulae.

• public javax.swing.JButton jCreate– Create a new clausula.

• public javax.swing.JButton jDelete– Delete the selected clausula from the list.

• public javax.swing.JButton jEdit– Edit the selected clausula.

• public javax.swing.JButton jMoveUp

A-127

– Move the selected clausula one step up in the list.

• public javax.swing.JButton jMoveDown– Move the selected clausula one step down in the list.

• public javax.swing.JButton jOK– Close the frame and save settings.

• public javax.swing.JButton jCancel– Close the frame, omit all changes.

F.10.1.3. Constructors

• EditClausulaeFrame

public EditClausulaeFrame(java.awt.Frame parent, java.lang.String title, boolean modal)

F.10.1.4. Methods

• buildClausulaFromUserInput

public static at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm.ClausulabuildClausulaFromUserInput(at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm.Clausula prior)

– Description

Shows a dialog that allows the user to build a clausula.

– Parameters

∗ prior – The old clausula on which the new one should be based.If this parameter is null, then the new clausula is built up fromscratch.

– Returns – The new clausula specified by the user.

• exit

public void exit(boolean ok)

– Description

Exits the dialog. All changes are automatically saved to GeneralSettings.

– Parameters

∗ ok – Determines if the user has clicked on the OK button. True:All changes are saved. False: No changes are saved.

• getClausulaModel

A-128

public javax.swing.DefaultListModel getClausulaModel()

– Returns – The list model where clausulae can be reordered or chan-ged.

F.10.2. Class JFontChooser

The JFontChooser class is a swing component for font selection. Its code hasbeen taken from Masahiko Sawai’s project on sourceforge.jp.2

F.10.2.1. Declaration

public class JFontChooserextends javax.swing.JComponent

F.10.3. Class LatinTextFormatter

06.02.2015 This class controls the display style of the latin text (colors, fonts,line breaks etc.).

F.10.3.1. Declaration

public class LatinTextFormatterextends java.lang.Object

F.10.3.2. Method summary

getAttributesIndicatingPause(double)Gets the current text sty-le for a specified pause value.

getDefaultPrimmerFont(String) Get the default text style forpause steps according to Primmer.

getHighlightColor(CollectionOfInterpretations.InterpretationState)Gets the highlight color that is used for the specified interpreta-tion state of a word.

putDefaultPrimmerFonts(boolean) Resets the default values forthe display style of Primmer pauses.

showAllColors() Adds colour codes to the complete text.showAllDueToCurrentSettings() Adds or removes codes from

the text, according to quidAspectandumSit.showAllFontsIndicatingPause()showAllFormatting() Shows all kind of formatting everywhere in

the display document.showAllNothing() Removes quantity codes and accents from the

complete text.showAllQuantities() Adds quantity codes to the complete text.showAllStresses() Adds accents to the complete text.

2 Sawai, JFontChooser .

A-129

showColors(int) Adds background colors to the word that is spe-cified by its position in the text.

showDueToCurrentSettings(int) Adds or removes codes fromthe word specified by its position, according to GeneralSettings.View.whatToShow.

showElisions(int) Superscribes elided vowels in the word that isspecified by its position in the text.

showFontsIndicatingPause(int)showNothing(int) Reconstructs the original text of a word.showQuantities(int) Replaces the original text of a specific word

by its syllable quantity information.showStresses(int) Replaces the original text of a specific word by

its accented version.

F.10.3.3. Constructors

• LatinTextFormatter

public LatinTextFormatter()

– Description

Builds an instance.

F.10.4. Class LatinTextFormatter.TextViewOption

20.09.2014 Enumeration of possible views (pure text, accented text, quantitizedtext).

F.10.4.1. Declaration

public static final class LatinTextFormatter.TextViewOptionextends java.lang.Enum implements at.ac.sbg.knappro.numerator.

lexicography.classifying.SelectableEnum

F.10.4.2. Field summary

PURE_TEXT Only show the text.QUANTIFIED_TEXT Show text and quantity signs.STRESSED_TEXT Show text and stress signs.

F.10.5. Class LemmaEditingFrame

14.09.2014 Allows editing, creating or removing a lemma in the dictionary.

F.10.5.1. Declaration

A-130

public class LemmaEditingFrameextends javax.swing.JDialog implements java.awt.event.

ActionListener

F.10.5.2. Field summary

isToBeDeletedDetermines if the user has marked the current entryfor deleting.

jAge Combobox for the age of this lemma.jCancel Close the frame, do not save anything.jDelete Delete this lemma from the dictionary and close the frame.jEnglish The English (or German) translation of this lemma.jFlexionClass Combobox for the flexion class of the (new) lemma.jFrequency Combobox for the frequency of this lemma.jGenre Combobox for the literaric genus.jGeography Combobox for the geographic spread of this lemma.jLiteralSource Combobox for the source of the literal components

of this lemma.jOK Save and close.jPartOfSpeech Combobox for the part of speech of the (new) lem-

ma.jSecondaryWhitakerSource Combobox for the secondary source

(Whitaker’s source) of this lemma.jStemExists Determines which stems are included in the current

lemma (otherwise: stem=null)jStemLetters The stems themselves.jStemNames Titles of the stems (ex: the fourth stem of a verb is

entitled «PPP»).jVowelLenghtSource Combobox for the source of the prosody

components of this lemma.jVowelLengthLetters The prosody codes of the stems.ok If the user has clicked on «OK».

F.10.5.3. Method summary

getLemma() Builds a lemma from all input fields of this frame.setLemma(Lemma) Fills all fields with the information drawn

from an existing lemma.setStemExists(int, boolean)Activates/deactivates editing a stem.

F.10.5.4. Constructors

• LemmaEditingFrame

public LemmaEditingFrame(at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.parts.Lemma lm, java.awt.Frame parent, java.lang.String title, boolean modal)

A-131

– Description

Creates a new instance.

– Parameters

∗ lm – The lemma that should be edited. A new lemma is createdif this parameter is null.

∗ parent – Parent frame.

∗ title – Title of this frame.

∗ modal – Determines if the dialog should be shown as a modalframe.

F.10.6. Class MainWindow

08.08.2014 The main window of the application.

F.10.6.1. Declaration

public class MainWindowextends javax.swing.JFrame

F.10.6.2. Field summary

cboPauseLevel Pause level of the currently selected item.editsNotYetSaved True if the user has performed any kind of

change that has not yet been saved.jAcceptInterpretation Accepts the currently selected morpholo-

gical/metrical interpretation.jAddFile Adds a file from the disk to the currently displayed text.jAddLemma Adds a lemma to the dictionary.jAdjustLemma Starts editing a lemma.jChangeTextRange Changes the currently selected range within

the original text.jEditSyllablesManuallyOpens a frame to edit the current syllable

sequence manually.jExport Exports the syllable sequence to a tab/comma separated

file.jInterpretThis Performs the interpretation of the currently selec-

ted word.jOpenFile Opens a file from the disk, replacing the current file.jSaveFile Saves the currently displayed text to an XML file.jTools The tool bar of the main window.jWithdrawInterpretation Withdraws the currently selected mor-

phological/metrical interpretation.jZenoHelp Opens a browser to show the currently selected word

on www.zeno.org.lexiconChanged

A-132

lstMetr List of the possible metrical interpretations of the currentlyselected morphological interpretation.

lstMorph List of the possible morphological interpretations of thecurrently selected word.

mAcceptInterpretation Menu entry: Accept the currently selec-ted interpretation.

mAddFile Menu entry: Add another file to the current display.mAddLemma Menu entry: Add a dictionary entry.mAdjustAllSyntacticWeights Menu entry: Re-calculate the syn-

tactic weights of all words.mAdjustSyntacticWeightOfCurrent Menu entry: Re-calculate

the syntactic weight of the currently selected word.mAdjustUltimateSyllables Menu entry: Re-calculate the elision

state of all syllables in the text.mDeleteLemma Menu entry: Delete the currently selected dictio-

nary entry.mEditLemma Menu entry: Edit the currently selected dictionary

entry.mEditManually Menu entry: Attribute short and long syllables

manually to the selected word.mEditRegion Menu entry: Edit the text of the currently selected

region within the text panel.mEditText Menu entry: Edit the text of the currently selected

word.mExit Menu entry: Exit the application.mExport Menu entry: Export metrical information.mHelp Menu entry: Show help.mHelpNavigium Menu entry: Search the current word on navigi-

um.de.mHelpZeno Menu entry: Search the current word on zeno.org.mMenu The menu bar of the application.mMergeLexica Menu entry: Merge the shadowing and personal

dictionaries.mOpenFile Menu entry: Load a new data file.mPerformAnalysisOfCurrentMenu entry: Perform a re-interpretation

of the currently selected word.mPerformAutoColometry Menu entry: Attribute pause values

automatically to the whole text.mPerformFullAnalysis Menu entry: Perform a reinterpretation of

the whole text.mSaveFile Menu entry: Save the current data to a file.mSaveLexicon Menu entry: Save the dictionaries to their files.mViewOptions Menu entry: Show a view options dialog.mWithdrawInterpretation Menu entry: Withdraw the currently

selected interpretation.mWorkMode Menu entry: Change the work mode.panelMain Working panel of this window.

A-133

panModifications Upper: lstMorph; Lower: lstMetr.panTextAndModifications Left: txtTextum; Right: panModifica-

tionumtoolsListenertxtText Area where the user can insert his text.viewListenerviewOptionsFrame

F.10.6.3. Method summary

getTextMutable() Returns if txtText can currently be edited bythe user.

interpretAll() Performs a complete (re-)interpretation of all wordsin the text.

interpretThis(int) Performs a re-interpretation of the currentlyselected word in the text.

restoreDefaultDividerLocation() Sets the initial location of thedividers in the frame.

setTextMutable(boolean) Sets if the user can edit txtText.updateFormatOfThis(int)Updates the display style of the current-

ly selected word in the text panel.

F.10.6.4. Constructors

• MainWindow

public MainWindow() throws java.awt.HeadlessException, java.io.IOException

F.10.7. Class MainWindowToolsListener

21.09.2014 This class encapsulates the action listener for all menu and toolbarelements of MainWindow.

F.10.7.1. Declaration

public class MainWindowToolsListenerextends java.lang.Object implements java.awt.event.ActionListener

F.10.7.2. Method summary

acceptCurrentInterpretation()Accepts the currently selected in-terpretation.

actionPerformed(ActionEvent) Entry point for the action liste-ner.

addFile() Opens an XML file from the disk and appends it to thecurrently displayed text.

A-134

addLemma() Adds a lemma to the lexicon.editLemma() Edits a lemma in the lexicon.editQuantitiesManually() Starts a manual editing session on the

current word.editSelectedText() Allows the user to edit/change any text seg-

ment.editTextOfCurrent() Allows the user to edit/change the text of

the currently selected word.exportData() Exports the interpreted text to a CSV file.getNavigiumHelp() Searches the current word on www.navigium.de.getZenoHelp() Searches the current word on www.zeno.org.openFile() Opens an XML file from the disk.performAnalysisOfCurrentWord() Performs a re-analysis of the

current word.performFullAnalysis() Performs a complete re-analysis of the who-

le text.performSyntacticAnalysisOfCurrent() Performs syntactic re-

analysis of current word.performUltimateImprovementEverywhere() Performs the im-

provement of all ultimate syllables in the text.saveFile() Saves the interpreted text to an XML file.setAndShowPauseLevel() Sets the pause level in the text due to

the user’s selection in the combobox.showAndSetViewOptions() Shows a dialog for setting options.withdrawCurrentInterpretation() Withdraws the currently se-

lected interpretation.

F.10.7.3. Constructors

• MainWindowToolsListener

public MainWindowToolsListener(MainWindow princ)

F.10.8. Class MainWindowViewListener

21.09.2014 This class encapsulates the listener for all view-related events inMainWindow.

F.10.8.1. Declaration

public class MainWindowViewListenerextends java.lang.Object implements java.awt.event.FocusListener,

javax.swing.event.CaretListener, javax.swing.event.ListSelectionListener, java.awt.event.WindowListener

A-135

F.10.8.2. Method summary

caretUpdate(CaretEvent) When the caret position in txtTextchanges, then lstMorph should show the possible interpretationsof the currently selected word.

focusGained(FocusEvent) The caret should always be visible intxtText.

valueChanged(ListSelectionEvent) When a morphological in-terpretation is selected from lstMorph, then the entries shown inlstMetr should change appropriately.

windowClosing(WindowEvent) If there are unsaved changes,the program prints a warning message when the user attemptsto close the main window.

F.10.8.3. Constructors

• MainWindowViewListener

public MainWindowViewListener(MainWindow princ)

F.10.9. Class ManualShortLongFrame

26.09.2014 This frame allows the user to perform a manual analysis of the syl-lable quantities in a word.

F.10.9.1. Declaration

public class ManualShortLongFrameextends javax.swing.JDialog implements java.awt.event.

ActionListener

F.10.9.2. Method summary

getPureMetrics() The metric sequence of the current short/longanalysis.

getPureText() The pure text representation (no metric informati-on) of the current short/long analysis.

getQuantifiedText() The text representation of the current shor-t/long analysis, including metric information.

setSelectedIndex(int) Set the index of the currently editable let-ter.

F.10.9.3. Constructors

• ManualShortLongFrame

A-136

public ManualShortLongFrame(at.ac.sbg.knappro.numerator.rhythm.MetricInterpretation met, java.awt.Frame parent,java.lang.String title, boolean modal)

F.10.10. Class ManualShortLongFrame.QuantityStateListener

18.02.2015 This listener cares about updating the adjustedMetrics whenever theuser performs a change.

F.10.10.1. Declaration

public class ManualShortLongFrame.QuantityStateListenerextends java.lang.Object implements java.awt.event.ItemListener

F.10.11. Class ManualShortLongFrame.TextListener

18.02.2015 This listener cares about selection change in the frame: Wheneverthe user selects a new letter, this class mirrors this action in the code.

F.10.11.1. Declaration

public class ManualShortLongFrame.TextListenerextends java.lang.Object implements java.awt.event.FocusListener,

java.awt.event.KeyListener

F.10.12. Class Messages

18.05.2015 Encapsulates the resource bundle of the package at.ac.sbg.knappro.numerator.graphics.

F.10.13. Class StatisticEvaluationFrame

24.02.2015 This frame organizes the statistic evaluation and/or export of thedata.

F.10.13.1. Declaration

public class StatisticEvaluationFrameextends javax.swing.JDialog implements java.awt.event.

ActionListener

F.10.13.2. Fields

• public static final int NUMBER_OF_FINAL_SYLLABLES– Determines how many "final syllables"the exported table should con-

tain.

• public javax.swing.JPanel customizePanel

A-137

– The area where customization of clausulae and pause levels is hand-led.

• public javax.swing.JButton jCustomizeClausulae– Button for customizing the clausula system.

• public javax.swing.JButton jClassifyPauses– Button for customizing the pause level system.

• public javax.swing.JTabbedPane tabbedPane– Choice between exporting to a CSV file and evaluating directly.

• public javax.swing.JPanel exportTab– The tab where export to a CSV file is handled.

• public javax.swing.JButton jExport– Button to start exporting.

• public javax.swing.JPanel filePanel– The area where a file type and location are chosen.

• public javax.swing.JTextField txtFileSeparator– Textfield for inputting a CSV separator string, including escape se-

quences.

• public javax.swing.JCheckBox chIncludeHeader– Determines if a header line is included in the CSV file.

• public javax.swing.JButton jChooseFile– Button for choosing a file location.

• public javax.swing.JPanel vowelPanelExp– The area where it is defined how vowel collisions are to be handled

in exporting.

• public javax.swing.ButtonGroup grVowelCollisionsExp– Button group where it is defined how vowel collisions are to be hand-

led in exporting.

• public javax.swing.JRadioButton rElisionAlwaysExp– Option to suppose elisions wherever a vowel collision occurs during

the export procedure.

• public javax.swing.JRadioButton rHiatusAlwaysExp– Option to suppose hiatus wherever a vowel collision occurs during

the export procedure.

• public javax.swing.JPanel evaluateTab– The tab where direct evaluation is handled. Currently not used.

• public javax.swing.JPanel unsurePanel

A-138

– The area where it is defined how unsure interpretations are to behandled in evaluating.

• public javax.swing.ButtonGroup grUnsureInterpretations– The button group where it is defined how unsure interpretations are

to be handled in evaluating.

• public javax.swing.JRadioButton rIncludeAllInterpretations– Option to include all interpretations in evaluation regardless of their

degree of certainty.

• public javax.swing.JRadioButton rExcludeUnsureInterpretations– Option to exclude interpretations from evaluation if their degree of

certainty is too low.

• public javax.swing.JSpinner jExcludeThreshold– Threshold for the degree of certainty that determines which interpre-

tations are to be excluded from evaluation.

• public javax.swing.JPanel vowelPanelEval– The area where it is defined how vowel collisions are to be handled

in evaluation.

• public javax.swing.ButtonGroup grVowelCollisionsEval– Button group where it is defined how vowel collisions are to be hand-

led in evaluation.

• public javax.swing.JRadioButton rElisionAlwaysEval– Option to suppose elisions wherever a vowel collision occurs during

the evaluation procedure.

• public javax.swing.JRadioButton rHiatusAlwaysEval– Option to suppose hiatus wherever a vowel collision occurs during

the evaluation procedure.

• public javax.swing.JRadioButton rExcludeVowelCollisionsEval– Option to exclude from evaluation all instances that contain a vowel

collision.

• public javax.swing.JButton jEvaluate– Button to start evaluating.

• public java.lang.String filename– File location where the CSV data is stored.

F.10.13.3. Constructors

• StatisticEvaluationFrame

public StatisticEvaluationFrame(java.awt.Frame parent, java.lang.String title, boolean modal)

A-139

F.10.14. Class ViewOptionsFrame

24.09.2014 This frame allows the user to change default properties of the pro-gram.

F.10.14.1. Declaration

public class ViewOptionsFrameextends javax.swing.JDialog implements java.awt.event.

ActionListener

F.10.14.2. Field summary

jCancel Closes this dialog without saving anything.jEraOfText Combobox for the age of the text.jErrorColorButton Change the error color.jErrorThreshold Threshold where the error color occurs.jIncludingSyntax Combobox for selection if syntactic weights should

be used or not.jManualColorButton Change the color of manually edited entries.jOK Closes this dialog and saves all changes.jPauseFontButton Change the display style (font) of the currently

selected pause level.jPauseFontExample This label shows an example of the currently

selected pause level font.jPauseLevel Select a pause level to set its properties.jReset Reset the dialog to its original state.jTextViewOption Combobox for the general display style of the

text.jWarningColorButton Change the warning color.jWarningThreshold Threshold where the warning color occurs.ok Determines if the user has clicked «OK».

F.10.14.3. Method summary

actionPerformed(ActionEvent)getErrorColor() Returns the user-specified “manual improvement

required” color.getErrorThreshold() Returns the user-specified threshold for ap-

plying the “manual improvement requrired” color.getManualColor() Returns the user-specified color for manually

edited entries.getSyntaxIncluded() Returns the user-specified command whe-

ther syntactic information should be included in calculations.getTextEra() Returns the user-specified age of the text.getViewOption() Returns the user-specified view on the text.getWarningColor() Returns the user-specified warning color.

A-140

getWarningThreshold() Returns the user-specified threshold forapplying the warning color.

setStandardValues() Sets the initial standard values for all sub-components.

setValuesDueTo(ViewOptionsFrame) Takes the initial valuesfor all subcomponents from another ViewOptionsFrame.

F.10.14.4. Constructors

• ViewOptionsFrame

public ViewOptionsFrame(ViewOptionsFrame old, java.awt.Frameparent, java.lang.String title, boolean modal)

A-141

F.11. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.graphics.components

This package contains additional components that are used in the GraphicalUser Interface (GUI) of the application.

Package Contents Page

ClassesEnumComboBox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-142GroupedComponentsPanel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-143InterpretationImage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-144InterpretationList . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-145LemmaEditingPanel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-147

F.11.1. Class EnumComboBox

15.09.2014 A combobox that allows selecting a value of an enumeration. Thedisplayed text is not identical with the name of the enum constant, but it istaken from the «describe» function of the SelectableEnum interface.

F.11.1.1. Declaration

public class EnumComboBoxextends javax.swing.JComboBox

F.11.1.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.SelectableEnum[] element– Array of the elements that are in the combobox.

F.11.1.3. Constructors

• EnumComboBox

public EnumComboBox(at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.SelectableEnum[] values)

– Description

Creates a combobox that contains the values.

– Parameters

∗ values – The values that should be in the combobox, in correctorder.

A-142

F.11.1.4. Methods

• addItem

public void addItem(java.lang.String item)

– Description

Adding items is not allowed for this type. Use the constructor instead.

• getSelectedElement

public at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.SelectableEnum getSelectedElement()

– Description

Gives the currently selected element.

– Returns – Currently selected element. Null if none is selected.

• selectElement

public boolean selectElement(at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.SelectableEnum elem)

– Description

Selects elem (if it is in the list).

– Parameters

∗ elem – The value that should be selected in the combobox.

– Returns – True: successfully selected; false: element cannot be foundin the combobox.

F.11.2. Class GroupedComponentsPanel

16.09.2014 Panel that consists of a (vertical) sequence of description-input pairs(ex: label + textfield). This panel is used as part of the lemma editing dialogframe. Do not add components to this panel manually, but use the setComponentsmethod.

F.11.2.1. Declaration

public class GroupedComponentsPanelextends javax.swing.JPanel

F.11.2.2. All known subclasses

LemmaEditingPanel (in F.11.5, page A-147)

A-143

F.11.2.3. Fields

• public java.util.ArrayList labels– Collection of all labels (descriptions) that are currently used.

• public java.util.ArrayList fields– Collection of all components (input fields, like comboboxes and check-

boxes) that are currently used.

• public javax.swing.GroupLayout.SequentialGroup horizGroup

• public javax.swing.GroupLayout.ParallelGroup horizLabels

• public javax.swing.GroupLayout.ParallelGroup horizFields

• public javax.swing.GroupLayout.SequentialGroup vertGroup

F.11.2.4. Constructors

• GroupedComponentsPanel

public GroupedComponentsPanel()

F.11.2.5. Methods

• setComponents

public void setComponents(java.util.ArrayList labels, java.util.ArrayList fields)

– Description

Fills this instance with components.

– Parameters

∗ labels – List containing a description label for each element.

∗ fields – List containing an input field for each element.

F.11.3. Class InterpretationImage

24.09.2014 This component is the graphical representation of a (morphologic ormetric) interpretation. It can be an element of a JList.

F.11.3.1. Declaration

public class InterpretationImageextends javax.swing.JPanel

A-144

F.11.3.2. Field summary

collection The collection where the current interpretation belongs.indexInCollection Index of the current interpretation in its collec-

tion.isSelected Determines if this element is currently selected in its list.

F.11.3.3. Method summary

getInterpretation() Returns the interpretation that is representedby this element.

setIsSelected(boolean) Selects or deselects this element.

F.11.3.4. Constructors

• InterpretationImage

public InterpretationImage(at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretations collection, int idx, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Age age,boolean includingSyntax, java.awt.event.ActionListenerlistener)

– Parameters

∗ collection – Collection of elements that should be filled into alist.

∗ idx – Index of the current element in the collection.

F.11.4. Class InterpretationList

25.09.2014 This class represents a graphical list of interpretations. These caneither be morphological or metrical. This class is used to display the lists in theright part of the main window.

F.11.4.1. Declaration

public class InterpretationListextends javax.swing.JPanel implements java.awt.event.

MouseListener, java.awt.event.KeyListener

F.11.4.2. Fields

• public at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretationscollection– Collection of interpretations that should be displayed in this list.

• public java.util.ArrayList images

A-145

– Collection of graphical components that are used to display the in-terpretations.

• public javax.swing.JPanel backgroundPanel– The background of this component.

• public int selectedIndex– Index of the currently selected item. -1 if none.

F.11.4.3. Constructors

• InterpretationList

public InterpretationList()

F.11.4.4. Methods

• getSelectedIndex

public int getSelectedIndex()

– Description

Returns the index of the currently selected item. -1 if none.

• locationToIndex

public int locationToIndex(java.awt.Point location)

– Description

Transforms a point into the index of the element that is at this point.

– Parameters

∗ location – A point (coordinates relative to backgroundPanel).

– Returns – Index of the element where the point is.

• prepare

public void prepare(at.ac.sbg.knappro.numerator.CollectionOfInterpretations coll, at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.classifying.Age age, booleaninclSynt, java.awt.event.ActionListener clicklistener)

– Description

Prepares a list for use.

– Parameters

A-146

∗ coll – The collection of interpretations that should be displayedin this list.

• setSelectedIndex

public void setSelectedIndex(int index)

– Description

Sets the selection index. The method does nothing if the index is notallowed. If the index was accepted, then a ListSelectionEvent is fired.

– Parameters

∗ index – Index of the element that should be selected.

F.11.5. Class LemmaEditingPanel

15.09.2014 Provides a graphical representation of the part-of-speech-specific set-tings of a lemma (genus, numerus, etc.; except class). This panel is used withinthe lemma editing frame.

A-147

F.12. Packageat.ac.sbg.knappro.numerator.interacting

This package provides classes for the interaction between the application andthe file system.

Package Contents Page

ClassesCsvWriter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-148XMLFileManager . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .A-148InterpretationFormatter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-150

F.12.1. Class CsvWriter

27.02.2015 Exports data to a CSV file. This class was developed by MatthiasSchoepe.3

F.12.2. Class XMLFileManager

21.09.2014 This class manages the communication with XML files (reading andwriting). Working sessions are always stored in XML files.

F.12.2.1. Declaration

public class XMLFileManagerextends java.lang.Object

F.12.2.2. Constructors

• XMLFileManager

public XMLFileManager()

F.12.2.3. Methods

• readInterpretedTextFromFile

public static at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax.TextInterpreter readInterpretedTextFromFile(java.lang.String file,boolean readGeneralSettingsAsWell)

– Description

Creates a TextInterpreter from an XML file.

3 Schoepe, Java: CSV Comma Separated Values in eine Datei exportieren.

A-148

– Parameters

∗ file – Path to the XML file.

∗ readGeneralSettingsAsWell – Determines if global options shouldalso be read from the file.

– Returns – TextInterpreter representing the XML data. Null if therewas any type of error.

• readLexiconFromFile

public static at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.Lexicon readLexiconFromFile(java.lang.String file)

– Description

Creates a Lexicon from an XML file.

– Parameters

∗ file – Path to the XML file.

– Returns – Lexicon representing the XML data. Null if there wasany type of error.

• writeInterpretedTextToFile

public static boolean writeInterpretedTextToFile(at.ac.sbg.knappro.numerator.syntax.TextInterpreter inttex,java.lang.String file)

– Description

Writes a TextInterpreter to an XML file.

– Parameters

∗ inttex – The TextInterpreter that should be written to a file.

∗ file – Path to the XML file.

– Returns – True: the file was successfully written. False: there wasan error.

• writeLexiconToFile

public static boolean writeLexiconToFile(at.ac.sbg.knappro.numerator.lexicography.Lexicon lex,java.lang.String file)

– Description

Writes a Lexicon to an XML file.

– Parameters

∗ lex – The lexicon that should be written to a file.

A-149

∗ file – Path to the XML file.

– Returns – True: the file was successfully written. False: there wasan error.

F.12.3. Class InterpretationFormatter

08.08.2014 This static class provides methods for formatting morphological ormetrical information.

F.12.3.1. Declaration

public class InterpretationFormatterextends java.lang.Object

F.12.3.2. Method summary

printAgreement(Agreement, boolean) Gives a string represen-tation of an Agreement.

printCase(Case, boolean) Gives a string representation of thecase.

printComparisonGrade(ComparisonGrade, boolean) Gives astring representation of the number.

printFlexionClass(FlexionClass, boolean) Gives a string repre-sentation of the flexion class specification.

printFlexionClassDescription(FlexionClass, PartOfSpeech,boolean) Gives a string representation of the flexion class spe-cification, including a short description.

printGender(Gender, boolean) Gives a string representation ofthe gender.

printModality(Modality, boolean) Gives a string representationof a Modality element (time, diathesis, mood).

printMood(Mood, boolean)printMorph(MorphologicInterpretation, boolean)Gives a string

representation of the morphological determinants of a word form.printMorphAdj(MorphologicInterpretation, boolean) Gives

a string representation of the morphological determinants of anadjective.

printMorphAdv(MorphologicInterpretation, boolean) Givesa string representation of the morphological determinants of anadverb.

printMorphConj(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of anconjunction.

printMorphGdv(MorphologicInterpretation, boolean) Givesa string representation of the morphological determinants of agerundivum.

A-150

printMorphGerund(MorphologicInterpretation, boolean)Gi-ves a string representation of the morphological determinants ofa gerundium.

printMorphInterj(MorphologicInterpretation, boolean) Gi-ves a string representation of the morphological determinants ofan interjection.

printMorphNum(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of anumeral.

printMorphPart(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of aparticiple.

printMorphPrep(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of apreposition.

printMorphPron(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of apronoun.

printMorphSubst(MorphologicInterpretation, boolean) Gi-ves a string representation of the morphological determinants ofa substantive.

printMorphSupine(MorphologicInterpretation, boolean)Gi-ves a string representation of the morphological determinants ofa supinum.

printMorphUnique(MorphologicInterpretation, boolean)Gi-ves a string representation of the morphological determinants ofa unique.

printMorphVerb(MorphologicInterpretation, boolean)Givesa string representation of the morphological determinants of averb.

printNumber(Number, boolean) Gives a string representationof the number.

printNumeralType(int, boolean) Gives a string representationof the numeral type.

printPartOfSpeech(PartOfSpeech, boolean) Gives a string re-presentation of the part of speech.

printPronounKind(PronounKind, boolean) Gives a string re-presentation of the pronoun type.

printStemHeaders(PartOfSpeech, boolean) Gives an array ofstrings representing the headers for the four stems, depending onthe part of speech.

printWho(Who, boolean) Gives a string representation of a Whoelement (person, number, gender).

F.12.3.3. Constructors

• InterpretationFormatter

A-151

public InterpretationFormatter()

F.12.3.4. Methods

• printMorph

public static java.lang.String printMorph(at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretation morph,boolean shortest)

– Description

Gives a string representation of the morphological determinants of aword form.

– Parameters

∗ morph – The interpretation whose determinants should be repre-sented.

∗ shortest – Determines if the morphological categories shouldbe represented by as-short-as-possible signs (cf. lateinforum.at,Peter Glatz).

• printMorphAdj

public static java.lang.String printMorphAdj(at.ac.sbg.knappro.numerator.morphology.MorphologicInterpretationmorph,boolean shortest)

– Description

Gives a string representation of the morphological determinants ofan adjective.

– Parameters

∗ morph – The interpretation whose determinants should be repre-sented.

∗ shortest – Determines if the morphological categories shouldbe represented by as-short-as-possible signs (cf. lateinforum.at,Peter Glatz).

• printMorphAdv . . .

A-152