Beispielhafte Jupyter-Notebooks
Dieser Abschnitt bietet exemplarische Jupyter-Notebooks, die zeigen, wie CAS-Daten (.xmi-Dateien) aus unseren Korpora programmgesteuert untersucht werden können.
Jedes Notebook demonstriert:
- Wie man Daten mit Python abfragt
- Wie man Annotationen aus CAS-Dateien (.xmi) extrahiert
- Wie man linguistische Merkmale und Lernfortschritte visualisiert
Verbpositionen im Lernerdeutsch
Analyse von Verbend- und Verbzweitstellungen über verschiedene Korpora hinweg. Enthält Baumvisualisierungen und Token-Frequenzanalysen.
Vergleich von Korpora nach Modalität
Aggregation von Lernerkorpora nach Modalität und Aufgabenart. Visualisierung der Verteilung mittels Balken- und Kreisdiagrammen.
Benutzerdefinierte CAS-Abfragen
Erlernen Sie, wie man .xmi-Dateien lädt, Annotationen extrahiert und eigene Datensätze aus annotierten Korpora erstellt.