ࡱ> Oh+'0  ,8 T ` lx>CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripatarHAT.ATATATNormalC.rm256Microsoft Word 8.0 @@x/D)@4͂j 9՜.+,D՜.+,h$ hp|  .izF1 >CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata Title 6> _PID_GUIDAN{EA2DC9CA-953D-11D4-815E-9B7F06107D36}Maja Anel, Dra~enka Bla~i Laboratorij za psiholingvisti ka istra~ivanja Edukacijsko-rehabilitacijski fakultet Sveu iliata u Zagrebu CHAT i CLAN - alati za ra unalnu obradu jezi nih transkripata SA}ETAK Komparativne analize jezi nog usvajanja u proalosti su se uglavnom temeljile na usporedbama podataka dobivenih na razli ite na ine i za svaki jezik pojedina no. Kako bi se postigle ato vee sli nosti u analizama i uklonile razlike koje prijete pri usporedbi podataka dobivenih razli itim metodama, ameri ki su stru njaci sa sveu iliata Carnegie-Mellon iz Pittsburgha u okviru projekta baze podataka CHILDES (Child Language Data Exchange System - B. MacWhinney) razvili transkripcijski sustav CHAT (Codes for the Human Analysis of Transcripts), koji omoguava ujedna avanje transkribiranih podataka za bilo koji jezik. Tako prireen i transkribiran jezi ni materijal mo~e se zatim analizirati uz pomo programa iz paketa CLAN (Computerized Language Analysis). On obuhvaa, izmeu ostaloga, programe za fonoloaku, morfoloaku i sintakti ku analizu. Na po etku zamialjeni kao alati za olakaavanje analize usvajanja prvog jezika, CHAT i CLAN pokazali su se dobrima i za analizu u enja stranog jezika, kao i za analizu jezika kod ljudi s raznim jezi nim poremeajima. Navedeni su se programi u nas po eli rabiti u okviru projekta Psiholingvisti ki aspekti usvajanja hrvatskog, a airu primjenu danas nalaze u okviru projekta Jezi na obrada u hrvatskome pri Edukacijsko rehabilitacijskom fakultetu Sveu iliata u Zagrebu. U ovom emo radu ukratko prikazati kako izgledaju podaci u CHAT formatu i kako ih se mo~e analizirati uz pomo CLAN programa, a bit e rije i i o njihovim prednostima i nedostacima. CHAT i CLAN - alati za ra unalnu obradu jezi nih transkripata Pouzdanu analizu govornoga jezika nemogue je provesti bez transkribiranja zvu noga zapisa. U svrhu kodificiranja transkripata i njihovog prilagoavanja ra unalnom na inu obrade, u svijetu su nastali mnogi razli iti sustavi, no jedan od poznatijih i sve prihvaenijih u svijetu je sustav za transkripciju nazvan CHAT (Codes for the Human Analysis of Transcripts), koji su po etkom osamdesetih godina osmislili stru njaci sa Carnegie Mellon sveu iliata u Pittsburghu, SAD. Transkribiranje zvu nih zapisa joa se i danas mora obavljati ru no, ato je vrlo dugotrajan i zahtjevan proces, stoga nam za analizu na raspolaganju stoji tek ograni ena koli ina materijala. Zbog toga, a i radi omoguavanja meujezi nih usporedba i provjere vlastitih podataka, uo ena je potreba za razmjenjivanjem materijala meu znanstvenicima, no jedan je od nu~nih uvjeta za obradu podataka jedinstvenost i ujedna enost zapisa. To su 1984. godine ustanovili i E. Bates, C. Snow i B. MacWhinney, pokuaavajui utemeljiti banku podataka s uzorcima dje jeg spontanog govora (CHILDES - Child Language Data Exchange System). Usporedo s razvojem te banke podataka razvijali su se i kodovi za jedinstveno transkribiranje audio zapisa (CHAT) i ra unalni programi koji omoguavaju analiziranje zapisa (CLAN - Computerized Language Analysis). Sustavi za transkripciju i analizu podataka u po etku su slu~ili samo za istra~ivanje usvajanja prvog jezika, no s vremenom su zbog svoje jednostavnosti, pristupa nosti i mogunosti univerzalne primjene (primjenjivi su bez obzira na jezi ni sustav, pismo i sl.) prihvaeni i na drugim podru jima u kojima je va~na analiza govornog jezika, npr. za istra~ivanje jezi nih poremeaja razli itih etiologija, kod u enja stranog jezika, za konverzacijsku analizu. Banka podataka CHILDES, sustav CHAT i programi CLAN danas su nezaobilazni svakomu tko se bavi prou avanjem jezi nog usvajanja, pa je stvaranju banke podataka do danas pridonijelo oko 1400 znanstvenika iz etrdesetak zemalja. Ona danas sadr~i uzorke tridesetak jezika. U okviru projekta "Razvojni jezi ni poremeaji u hrvatskome jeziku" (voditeljica prof. dr. sc. Marta Ljubeai) po elo je prikupljanje uzoraka dje jega jezika (jezi nog usvajanja), a daljnje prikupljanje i obrada nastavljaju se u okviru projekta "Jezi na obrada u hrvatskome: psiholingvisti ki i neurolingvisti ki pristup", pod vodstvom doc. dr. sc. Melite Kova evi sa Sveu iliata u Zagrebu. Podaci su usklaeni i obrauju se u sustavu CHAT, primjenom programskog paketa CLAN, ato e omoguiti ulazak podataka o hrvatskom jeziku u banku podataka CHILDES. Namjera je ovog rada predstaviti glavna obilje~ja sustava CHAT i programskog paketa CLAN na primjeru hrvatskoga jezika. CHAT Kodovi za transkripciju audio-zapisa sustav su pravila kojima se propisuje izgled, oblik i smjeataj pojedinih dijelova transkripta, ato zna i: Na po etku transkribiranog audio-zapisa nalaze se reci zaglavlja koji sadr~e podatke o okolnostima prikupljanja podataka (ime i dob djeteta, datum snimanja, naziv zapisa i sl.), zatim slijede sadr~ajni reci, koji nakon kodne oznake govornika sadr~e transkripciju izre enog teksta, te zavisni reci s opisom sadr~ajnih redaka. Reci zaglavlja: @Begin @Participants: MAR Marina Target_Child, SAN Sandra Mother @Date: 11-SEP-1994 @Birth of MAR: 24-OCT-1992 @Age of MAR: 1;10.18 @Sex of MAR: female @Coding: CHAT 1.0 @Coder: Bla~enka Brozovi @Filename: MARJON11.CHA Sadr~ajni reci: *MAR: papica papica! *SAN: nije to. *MAR: bebica ma +... *SAN: xx auatat. *MAR: xx bebica papa! *SAN: papa bebica? *MAR: xx c? *SAN: ata papa? *MAR: xx? *SAN: ata papa bebica? *MAR: loptica. *SAN: nije loptica nego? Reci zaglavlja prepoznaju se po tome ato po inju znakom @, a sadr~ajni reci znakom *. Kodna oznaka govornika sastoji se od tri slova i svaki govornik iji se iskazi nalaze u tekstu naveden je u za to predvienom retku zaglavlja. Svaki zapis zapo inje retkom @Begin, a zavraava retkom @End. Zavisni reci: Zavisni reci mogu se pojaviti samo iza nekog sadr~ajnog retka, a u njima ispisujemo razne kodove i komentare koji se odnose na prethodni sadr~ajni redak. Zapo inju znakom %, a mogu se odnositi na komentar teksta i sadr~aja (%com:), fonoloake kodove teksta (%pho:), morfoloake kodove (%mor:), kodove pogreaaka (%err:) i sli no. Neke od zavisnih redaka upisuje osoba koja transkribira (jer se odnose na situaciju snimanja, aumove iz okolice, ekstralingvisti ke dogaaje klju ne za razumijevanje situacije i sl.), dok se neki od zavisnih redaka generiraju automatski primjenom odreenih programa na zapis, uz uporabu potprogramskih fileova prilagoenih potrebama hrvatskog jezika ili ( eae) transkribiranih zapisa, o emu e detaljnije biti rije i u daljnjem tekstu. CHECK Nakon transkribiranja, na zapis mo~emo (zapravo moramo) primijeniti prvi program iz programskog paketa CLAN - CHECK. Njegova je zadaa u dva koraka utvrditi odgovara li zapis svim pravilima sustava CHAT, pa se tako u prvom koraku provjerava postoje li reci @Begin i @End, sadr~i li zaglavlje sve propisane retke i jesu li svi oni u odgovarajuem obliku. Takoer se provjerava oblik govorni kih kodova u sadr~ajnim recima - moraju zapo eti znakom *, biti navedeni u retku zaglavlja i zavraiti dvoto kom. Kao i kod svih drugih podataka koji se pripremaju za ra unalnu obradu, tiskarske se pogreake ne toleriraju i mogu dovesti do pogreake ili zastoja u analizi. U drugom koraku ra unalo provjerava to nost kodova i komentara sadr~anih u recima zaglavlja. Ta se provjera odnosi samo na formalnu preciznost njihova ispisa (tj. jesu li oznake komentara to no ispisane, npr. [: xyz] za korekciju izgovora, [% xyz] za komentar na glavnome retku). Ra unalo nema nikakvih mogunosti za provjeru sadr~ajne to nosti transkribiranog teksta, stoga ona ovisi isklju ivo o osobi koja transkribira zapis. Radi bolje preglednosti teksta zavisni se reci mogu prema potrebi skriti. Kad je provjera zavraena, ra unalo ispisuje sve retke koji sadr~e pogreaku. Tek nakon njihova ispravljanja transkripti su spremni za daljnju analizu. PROGRAMSKI PAKET CLAN U ina ici programskog paketa CLAN objavljenoj 1998. godine nalazimo 33 programa za analizu transkripata. Neki od njih tek su alati za pomo, primjerice program DATES, koji nam olakaava izra unavanje to ne djetetove dobi, datuma snimanja ili djetetova roenja (ako unesemo dvije od te tri varijable), ili LINES koji ispisuje brojeve redaka, radi lakaeg snala~enja u tekstu. Drugi nam pak programi omoguavaju provedbu viae ili manje detaljnih kvantitativnih analiza ili ciljanih pretra~ivanja. MLU, primjerice, izra unava prosje nu du~inu iskaza, tj. prosje an broj rije i ili morfema u iskazu, ato je va~an pokazatelj razvijenosti jezi nog izra~avanja u djeteta. FREQ ispisuje sve izgovorene rije i zajedno s njihovom estotnoau, a na kraju ispisa izra unava omjer obli nica i pojavnica (type-token frequency), ato je takoer jedan od va~nih pokazatelja u istra~ivanju dje jega jezika. Program COOCUR pretra~uje tekst prema zadanim sklopovima rije i, a KWAL ispisuje re enice koje sadr~e zadanu rije , zajedno sa odabranim brojem re enica koje joj prethode i slijede. Programi PHONFREQ, namijenjen fonoloakoj analizi, i MOR, za morfoloaku analizu, generiraju u zadanom transkriptu nove zavisne retke, %pho: odnosno %mor:; takve zavisne retke (tj. kodirani tekst) mo~emo dalje analizirati spomenutim programima za pretra~ivanje. Budui da prikupljene uzorke hrvatskog dje jeg jezika pripremamo za morfoloako kodiranje, rad takvih programa pobli~e emo objasniti na primjeru programa MOR. Program MOR slu~i za automatsko morfoloako kodiranje teksta. Informacije o morfoloakim osobinama pojedinog oblika, ili - jednostavnije - o tome kako e ra unalo raspoznati vrste rije i, infleksijske morfeme i njihova obilje~ja, u ra unalo mo~emo unijeti na dva na ina. Prvi od njih bio bi unos opisa gramati kih pravila hrvatskoga jezika zajedno sa svim moguim iznimkama u posebni file unutar programa. Zbog gramati ke slo~enosti hrvatskoga, bogatstva infleksijske i derivacijske morfologije, jasno je da bi zadatak sastavljanja gramatike hrvatskoga u obliku prilagoenom za uporabu u sklopu ovakvih programa bio opse~an pothvat. U uvjetima relativno male koli ine prikupljenih podataka (zasad imamo podatke o troje djece, za svako pedesetak zapisa od 500-1000 redaka), takav posao ne bi bio ekonomi an, pa pribjegavamo drugom moguem na inu morfoloakog kodiranja - ru nom kodiranju popisa rije i. Unosom odreene naredbe ra unalo stvori popis svih rije i koje se pojavljuju u zapisu, tzv. leksikon, ostavljajui prazna mjesta za unos odgovarajuih morfoloakih (ili sintakti kih) kategorija: ako {[scat ?]} al {[scat ?]} ali {[scat ?]} aoo {[scat ?]} auta {[scat ?]} auti {[scat ?]} automat {[scat ?]} Na propisan na in u leksikon zatim unosimo sve obavijesti za koje ~elimo da se pojave uz neki morfoloaki oblik: auta {[scat N]} "auto&INAN:MASC-GEN:PL" auta {[scat N]} "auto&INAN:MASC-GEN:SG" auti {[scat N]} "auto&DIM:INAN:MASC-ACC:SG" auti {[scat N]} "auto&DIM:INAN:MASC-NOM:SG" aja {[scat N]} " aj&INAN:MASC-GEN:SG" ajeka {[scat N]} " aj&DIM:INAN:MASC-GEN:SG" aaicu {[scat N]} " aaa&DIM:FEM-ACC:SG" Ovakav nam postupak prema potrebi omoguava koncentriranje na samo odreene rije i ili vrste rije i. Mo~emo, primjerice, kodirati samo imenice sa svim podacima o njihovom morfoloakom statusu, ili mo~emo kodirati sve rije i prema vrstama, izostavljajui njihov morfoloaki opis. Na ovaj na in relativno brzo mo~emo analizirati ciljane segmente teksta, no kad se jednom skupi previae podataka, do izra~aja dolaze prednosti prije navedenog gramati kog opisa. Kodirani leksikon zatim unosom odreene naredbe primjenjujemo na transkribirani zapis. Ra unalo stvara nov zapis u kojemu je svakom sadr~ajnom retku pridru~en zavisni redak s morfoloakim opisom svake rijeci: *ANT: ja idem u puji [: prvi] razjed [: razred] . %mor: PRON|ja V|idem PREP|u/ACC NUM|prvi N|razred&INAN:MASC-ACC:SG . Opazili smo da kodirani leksikon sadr~i neke homonimne oblike. Njihovo je razlu ivanje sljedei korak u kodiranju. Aktiviranjem posebne naredbe program tra~i homonimne oblike, a mi se moramo odlu iti za jedan od njih. Rezultat tog postupka jest tekst s jednozna no opisanim morfoloakim oblicima. Tada se mo~emo poslu~iti ve opisanim programima i pretra~ivati zapise prema sadr~aju morfoloakih zavisnih redaka. Mo~emo grupirati rije i prema sintakti kim kategorijama ili drugim obilje~jima (koja smo unijeli kao dio koda): From file <antbla05.mor> 1 n|baka&fem-voc:sg 2 n|beba&fe-nom:sg 2 n|mama&dim:fem-voc:sg 1 n|mama&fem-nom:sg 2 n|mlijeko&neut-gen:sg 1 n|slika&fem-nom:sg 1 n| aj&inan:masc-gen:sg ------------------------------ 7 Total number of different word types used 10 Total number of words (tokens) Type/Token ratio NEDOSTACI Iako CLAN programi mogu obaviti neka izra unavanja koja su nam potrebna u analizi dje jeg jezika (MLU - mean length of utterance - prosje na du~ina iskaza, pokazatelj sintakti ke slo~enosti; Type/token ratio - omjer obli nica i pojavnica, pokazatelj bogatstva vokabulara; u novijim ina icama i D-measure [diversity measure - mjera raznolikosti], takoer pokazatelj bogatstva vokabulara), esto imamo potrebu za slo~enijim izra unavanjima, koja nam CLAN programi ne omoguavaju. Uz pomo programa SALTIN sadr~anog u CLAN paketu mo~emo obaviti tek neke pripreme za prijenos podataka u druge programe, kojima zatim mo~emo obaviti slo~enija statisti ka izra unavanja. Drugi je problem meusobna nepovezanost dokumenata u CLAN programima. To zna i, ako smo u nekom dokumentu koji smo ve analizirali i rezultate analize pohranili, uo ili pogreaku, ispravljanje te pogreake nee automatski izazvati odgovarajuu promjenu u podacima koji proizlaze iz ispravljenog dokumenta. Jedino ato nam tada preostaje jest ru no ispravljanje u pohranjenim rezultatima analize ili ponavljanje analize. Trei problem na koji nailazimo u radu s programima CLAN jesu osobine njegova programa za upisivanje i obradu teksta (CED), ije su mogunosti mnogo slabije od onih ato ih nude veliki programi za obradu teksta (Word, Word Perfect itd.). No kako ovaj program nudi neke funkcije koje su vrlo prakti ne svakome tko upisuje tekst u CHAT formatu, nije uvijek lako donijeti odluku - raditi u "velikom" programu zbog pogodnosti koje nudi, uzimajui u obzir mogue probleme s kasnijim konvertiranjem, ili se ipak uhvatiti u koatac s CED programom, jer su njegove funkcije ipak specijalizirane za CHAT format. PREDNOSTI Prva i najvea prednost CLAN-a jest ato radei u CHAT formatu i s CLAN programima imamo mogunost rada s velikom svjetskom bazom podataka (CHILDES), gdje na drugim dokumentima, s drugih jezika, mo~emo provjeriti i svoje vlastite teorije i pretpostavke, a jednako tako, objavljujui svoje podatke u toj istoj bazi podataka, njih mogu provjeriti i drugi zainteresirani korisnici. Druga je prednost ato su CLAN programi primjenjivi na svim velikim operativnim sustavima i ato su prilagodljivi razli itim jezicima i pismima. Trea dobra strana odmah (ili brzo) ubla~ava ili briae neke od nedostataka navedenih u ovom tekstu. Autori sustava uvijek su, naime, dostupni putem Interneta, spremni su prihvatiti sugestije i u najkraem roku otkloniti nedostatke i eventualne bugove. Svaka je nova verzija stoga rezultat njihovih novih zamisli, ali i suradnje sa sve brojnijim korisnicima. Tako se programi neprestano razvijaju i nude sve brojnije mogunosti obrade materijala, pa je tako ve neko vrijeme mogue povezivati tekstualne dokumente s odgovarajuim zvu nima, a u najnovije doba i s video materijalima (zasad, na~alost, samo na Appleovim ra unalima). I na kraju, vjerojatno nije zanemariva ni injenica da e skorim ulaskom hrvatskih podataka u bazu CHILDES biti u injeno joa viae na ja anju polo~aja hrvatskoga u lingvisti kome svijetu, posebice na podru ju prou avanja usvajanja prvog jezika. LITERATURA MacWhinney, B., Snow, C. (1990): The Child Language Data Exchange System: An update. Journal of Child Language, 17, 457-472. MacWhinney, B. (1995): The CHILDES Project, Tools for Analyzing Talk, Hillsdale, New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates. Peters, A. (1983): The units of language acquisition. New York: Cambridge University Press. Sokolov, J., Snow, C. (Eds.). (1994): Handbook of research in language development using CHILDES. Hillsdale, New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates. ABSTRACT In the past, comparative analyses of language acquisition have usually consisted in comparing data gathered in different ways and for every language individually. In order to make the data from different languages comparable and reduce the danger of comparing data analysed by different methods, American scholars from the Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, have developed the CHAT (Codes for the Human Analysis of Transcripts) system of transcription, within the framework of the database CHILDES (Child Language Data Exchange System - B. MacWhinney). This transcription system enables us to standardise the transcribed data for any language. The material that is prepared and transcribed in this way can further be analysed using the programs from the package called CLAN (Computerized Language Analysis). Among other things, it includes programs for phonological, morphological and syntactical analysis. Initially, CHAT and CLAN have been designed as tools for analysis of first language acquisition, but it turned out that they are just as useful in analysing the process of second language learning and different language impairments. In Croatia, these programs first have been used for the project Psycholinguistic Aspects of Acquiring Croatian, and today within the project Linguistic Processing in Croatian: Psycholinguistic and Neurolinguistic approach, both at the Faculty for Rehabilitation and Special Education, University of Zagreb. In this paper we will briefly present some data transcribed in the CHAT format and how they can be analysed using the CLAN programs. Their advantages and disadvantages will also be discussed.  MacWhinney, Brian & Snow, Catherine, 1990: The Child Language Data Exchange System: An update. Journal of Child Language, 17, 457-472.  MacWhinney, Brian. 1995. The CHILDES Project: tools for analyzing talk. Hillsdale: Erlbaum. PAGE 1 PAGE 1  bTXfh`b*,,d.55OOtUXV:WY^_cVfZcҀ ABPQ 8W=EFGH 0JmHnH0J j0JUCJmH 6mHmH j0JU 6CJmH CJmH 6CJCJCJOJQJmHj0JCJUmH 6CJmH 5CJmHCJmHA6  6 HJLNPRTVX!!'''$1$dh$dh1$dh$1$dh6  6 HJLNPRTVX!!'''****Z++++,,,`,,,,,,$-F-r-----.0.b.d.000666?AA@ALLOOrUtUUUUU V0VVVXV8W:WWW4XXX6YYY]]^^_r___ccc"dLdde'****Z++++,,,`,,,,,,$-F-r-----.0.b.d.0$1$dh000666?AA@ALLOOrUtUUUUU V0VVVXV8W:WWW4X$1$dh4XXX6YYY]]^^_r___ccc"dLddddeDeee0f $1$dh$1$dhdddeDeee0fRfTfVfjfkknnsssvvww||~~~~PCDEFGHQЇ҇ڇ#=EF    B0fRfTfVfjfkknnsssvvww||~~~~PCDdh$1$dh $ & F1$dhDEFGHQF(,.h&`#$1$$1$dh$dhdh(*,.JLNPRCJmH 0JmHnH j0JU0J$&P P. A!"#$% 1 (*,.CJmH 0JmHnH j0JU0Jpogodnima 1 pogodnimast 2 $dh [0@0Normal1$ hmH nH <A@<Default Paragraph Font.@. Footnote Text8&@8Footnote ReferenceH*,@,Header  !&)@!& Page Number 4 FFIEEJFFFFF@ @@ GP'04X0fDHJKLNOTdIM !! *;%&,0;ejkstxy3D^j,12569@HIKLW      # $ , - 3  =?GO ;=FO qvx  "*+35=cijp 9>SVHKil1nswzbm s!~!!!!!!!!!!!7#B#X#[#f#i#0%<%%%=&I&(((((((((((())))&)*)))))))))))))))****&***0*B*C*I*R*V*\*i*j*p*r*x*{************q-u-----------------..x..////0 0000"0#0)0.0<0=0C0H0R0S0Y0^0l0m0s0x000000000000000000001 1 1 1 11111 1!1&1'1,111111111111222222&2=2G2a2h2j2s2t2{22255R6Y6::C<L<\=f=l=p=}========================== >)>@>G>>>??2?9?@@vAAaBmBDDDDEEEEEEEEEEEEEEFFFFFFFFFF F"F)F*F,F-F2F3F;FLFVFFFFFFFFFFHIH^`opvw34KM\]qr  46WYfgdfklt$v$%%(((((((((( ) ))).)0)))))))**J*K*q*r*****,,_-a-------///000)0,0C0F0Y0\0s0v00000000011,1/1819133r5t57777R9T999Y<[<N=Q=[=\==LPR$dh [0@0Normal1$ hmH nH <A@<Default Paragraph Font.@. Footnote Text8&@8Footnote ReferenceH*,@,Header  !&)@!& Page Number 2 FFIDEHFFFFF@ @@ GP'04X0fDHJKLNOdIM !! *;%&,0;ejkstxy3D^j*/0347>FGIJU      ! " * + 1  ;=EM9;DM otv  ()13;aghn 7<QTFIgj/lqux`k q!|!!!!!!!!!!!5#@#V#Y#d#g#.%:%%%;&G&((((((((((((()))$)()))))))))))))))****$*(*.*@*A*G*P*T*Z*g*h*n*p*v*y*}***********o-s-}----------------..v..////0 0 000 0!0'0,0:0;0A0F0P0Q0W0\0j0k0q0v00000000000000000000111 1 1111111$1%1*111111111111222222$2;2E2_2f2h2q2r2y22255P6W6::A<J<Z=d=j=n={=~=========================>'>>>E>>>??0?7?@@tA~A_BkBDDDDEEEEEEEEEEEEEEEEFF F FFFFFF F'F(F*F+F0F1F9FJFTFFFFFFFFFFHI\^mntu12IKZ[op~  24UWdebdijr$t$%%(((((((((()))),).)))))))**H*I*o*p*****,,]-_-------////00'0*0A0D0W0Z0q0t00000000011*1-1617133p5r57777P9R999W<Y<L=O=Y=Z==>'>>>?C??AEEGFJF\FFFF.=C:\My Documents\Melita\Radovi\Opatija\Opatija2000HPDL\RAD.doc,Cl*4^o(^o(.^o(..88o(... `o( .... o( ..... o( ...... ppo(.......  ( o(........,C@CJ)01>EEFFFFFFF      , . V d f @ @ z@  J@! v@  @GTimes New Roman5Symbol3& Arial?5 Courier New"hDImLf 9z+\!dF23=CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata.. sveu iliata u Pittsburghupogodnimast 1  [0@0Normal1$ hmH nH <A@<Default Paragraph Font.@. Footnote Text8&@8Footnote ReferenceH*,@,Header  !&)@!& Page Number 3 FFIEEIFFFFF@ @@ RGP'04X0fDRHJKLNOTdIM !! *; /:dijrswx2C]i+01458?GHJKV      " # + , 2  <>FN:<EN puw!)*24<bhio 8=RUGJhk0mrvyal r!}!!!!!!!!!!!6#A#W#Z#e#h#/%;%%%<&H&((((((((((((()))%)))))))))))))))))****%*)*/*A*B*H*Q*U*[*h*i*o*q*w*z*~***********p-t-~----------------..w..////0 0 000!0"0(0-0;0<0B0G0Q0R0X0]0k0l0r0w0000000000000000000011 1 1 111111 1%1&1+111111111111222222%2<2F2`2g2i2r2s2z22255Q6X6::B<K<[=e=k=o=|==========================>(>?>F>>>??1?8?@@uAA`BlBDDDDEEEEEEEEEEEEEEEFFF FFFFFFF!F(F)F+F,F1F2F:FKFUFFFFFFFFFF>)>>>?E??AEEIFLF^FFFF.=C:\My Documents\Melita\Radovi\Opatija\Opatija2000HPDL\RAD.doc,Cl*4^o(^o(.^o(..88o(... `o( .... o( ..... o( ...... ppo(.......  ( o(........,C@CJ )01>EEFFFFFFF    !    , . V d f @ @ z@ HIn]_nouv23JL[\pq  35VXefcejks$u$%%(((((((((() )))-)/)))))))**I*J*p*q*****,,^-`-------///000(0+0B0E0X0[0r0u00000000011+1.1718133q5s57777Q9S999X<Z<M=P=Z=[==>(>>>?D??AEEHFKF]FFFF.=C:\My Documents\Melita\Radovi\Opatija\Opatija2000HPDL\RAD.doc,Cl*4^o(^o(.^o(..88o(... `o( .... o( ..... o( ...... ppo(.......  ( o(........,C@CJH ,.:)01>EEFFFFFFF    !:!!! v!4  !F  , . V d f @ @ z@ J J@!L v@ N @GTimes New Roman5Symbol3& Arial?5 Courier New"AhDInLf 9z+\!2dF23=CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata..HIZ\klrs/0GIXYmn|} 02SUbc`bgq Dbjbjt+t+ AAE]^^n~~~"""8Zn<('))))))$MT~M~~t ~~'~~~~'~~'B^قj"ZRoot Entry FGB^قj1Tableo3WordDocumentSummaryInformation( DocumentSummaryInformation8CompObjjObjectPool {j {j0TableV  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQST_WXYZ[\]^vnpqrstuywxz{|}~ J@! v@  @GTimes New Roman5Symbol3& Arial?5 Courier New"hDImLf 9z+\!dF23=CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata..q 4bjbjt+t+ AAE]^^n~~~8,<)||($~~~| ~~~~~~R~~hʂjN$Root Entry FGʂj1Table`CWordDocumentSummaryInformation(    !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNORSQTUWXYZ[\]^vabcdefghijklmwxDocumentSummaryInformation8CompObjjObjectPool {j {j0TableV  FMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.89q՜.+,D՜.+,h$ hp|  .izF1 >CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata Title 6  FMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.89q՜.+,D՜.+,h$ hp|  .izF1 >CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripata Title 6> _PID_GUIDAN{EA2DC9CA-953D-11D4-815E-9B7F06107D36}Oh+'0  ,8 T ` lx>CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripatarHAT.ATATATNormalC.rm255Microsoft Word 8.0 @P@x/D)@0j 9> _PID_GUIDAN{EA2DC9CA-953D-11D4-815E-9B7F06107D36}Oh+'0  ,8 T ` lx>CHAT i CLAN - alati za racunalnu obradu jezicnih transkripatarHAT.ATATATNormalC.rm256Microsoft Word 8.0 @@x/D)@4͂j 9