def handle_exercises(self, item, args):
if not self.tests:
tests = []
for test in self.game.datastore.levels[
self.game.datastore.datamodel.level].tests:
test = self.game.datastore.tests[test]
if test.type == "multiple":
tests.append(
MultipleChoice(self, test.title, test.description,
test.options, test.answer))
elif test.type == "true_false":
tests.append(
TrueFalse(self, test.title, test.description,
test.options, test.answer))
elif test.type == "joining":
tests.append(
Joining(self, test.title, test.description,
test.left_options, test.right_options,
map(tuple, test.answer),
test.get("visualization", None)))
self.tests = TestsViewer(self, tests)
self.tests.start()
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt9_2a = [[
MultipleChoice("Welche Operationen hat der Recursive Descent Parser?",
correct=["Scan", "Predict"],
wrong=["Shift", "Reduce", "Complete"])
],
[
MultipleChoice(
"Welche Operationen hat der Shift Reduce Parser?",
correct=["Shift", "Reduce"],
wrong=["Scan", "Predict", "Complete"])
],
[
MultipleChoice("Welche Operationen hat der Earley Parser?",
correct=["Scan", "Predict", "Complete"],
wrong=["Shift", "Reduce"])
]]
# der det mann"
blatt9_2b_z = [[
SingleChoice("Um welchen Parser handelt es sich?", "Shift Reduce",
"Earley", "Recusive Descent")
],
[
SingleChoice("Welche Operation folgt als nächstes?",
"Reduce", "Shift", "Scan", "Predict",
"Complete")
]]
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt8_1 = [
[MultipleChoice("Welche Satzteile sind Nebensätze?", correct=["als sie ...", "damit sie ..."], wrong=["putzte er ..."])],
[SelectionList("Um was für einen Satz handelt es sich syntaktisch bei <i>als sie ...</i>?", "Adverbialsatz", "Komplementsatz", "Attributsatz", "Matrixsatz", inst=selection)],
[SelectionList("Was ist <i>als sie ...</i> semantisch für ein Satz?", "Temporalsatz", "Finalsatz", "Relativsatz", "Kausalsatz", "Modalsatz", "Lokalsatz", inst=selection)],
[MultipleChoice("Welche Aussagen stimmen für den Teilsatz <i>als sie ...</i> formal gesehen?", correct=["Konjunktionalsatz", "Nebensatz 1. Grades", "Vordersatz"], wrong=["Nachsatz", "Nebensatz 2. Grades"])],
[SelectionList("Um was für einen Satz handelt es sich syntaktisch bei <i>damit sie ...</i>?", "Adverbialsatz", "Komplementsatz", "Attributsatz", "Matrixsatz", inst=selection)],
[SelectionList("Was ist <i>damit sie ...</i> semantisch für ein Satz?", "Finalsatz", "Temporalsatz", "Relativsatz", "Kausalsatz", "Modalsatz", "Lokalsatz", inst=selection)],
[MultipleChoice("Welche Aussagen stimmen für den Teilsatz <i>damit sie ...</i> formal gesehen?", correct=["Konjunktionalsatz", "Nebensatz 1. Grades", "Nachsatz"], wrong=["Vordersatz", "Nebensatz 2. Grades"])]
]
blatt8_2a = [
[MultipleChoice("Welche Wörter stehen im Vorfeld?", correct=["Der", "kleine", "Junge"], wrong=["Das Vorfeld ist unbesetzt.", "hat", "heute", "das", "Buch", "gelesen"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter sind Teil der linken Satzklammer?", correct=["hat"], wrong=["Die linke SK ist unbesetzt.", "der", "kleine", "Junge", "heute", "das", "Buch", "gelesen"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter stehen im Mittelfeld?", correct=["heute", "das", "Buch"], wrong=["Das Mittelfeld ist unbesetzt.", "hat", "Der", "kleine", "Junge", "gelesen"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter sind Teil der rechten Satzklammer?", correct=["gelesen"], wrong=["Die rechte SK ist unbesetzt.", "der", "kleine", "Junge", "heute", "das", "Buch", "hat"])],
[SingleChoice("Welche Aussage über das Nachfeld des Hauptsatzes ist korrekt?", "Der Nebensatz steht im Nachfeld.", "Das Nachfeld ist unbesetzt.", sonst=False)],
]
blatt8_2b = [
[MultipleChoice("Welche Wörter stehen im Vorfeld?", correct=["Das Vorfeld ist unbesetzt."], wrong=["das", "ihm", "sein", "Vater", "zu", "Weihnachten", "schenkte"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter sind Teil der linken Satzklammer?", correct=["das"], wrong=["Die linke SK ist unbesetzt.", "ihm", "sein", "Vater", "zu", "Weihnachten", "schenkte"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter stehen im Mittelfeld?", correct=["ihm", "sein", "Vater", "zu", "Weihnachten"], wrong=["Das Mittelfeld ist unbesetzt.", "das", "schenkte"])],
[MultipleChoice("Welche Wörter sind Teil der rechten Satzklammer?", correct=["schenkte"], wrong=["Die rechte SK ist unbesetzt.", "ihm", "sein", "Vater", "zu", "Weihnachten", "das"])]
]
blatt8_3 = [
[MultipleChoice("Identifizieren Sie das Vorfeld des ersten und das Vorfeld des zweiten Satzes.", correct=["Peter gesungen", "Ein Lied gesungen"], wrong=["Peter", "Ein Lied", "Ein", "gesungen", "Peter gesungen hat", "Ein Lied gesungen hat", "Lied gesungen"])],
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice, OpenTextfield
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt3_2a = [
[MultipleChoice("Welche Eigenschaften hat <i>gerne</i> in Satz 1?", correct=["Es fungiert als Satzglied mit der syntaktischen Funktion Adverbial.", "Es bezeichnet die näheren Umstände des im Verb ausgedrückten Geschehens."], wrong=["Es ist flektierbar."], inst=multiple)],
[SingleChoice("Welche Wortart folgt damit für das Wort <i>gerne</i> in Satz 1?", "Adverb", "Adjektiv", "Partikel", sonst=True, inst= single)]
]
blatt3_2b = [
[MultipleChoice("Welche Eigenschaften hat <i>gut</i> in Satz 2?", correct=["Es ist flektierbar.","Es fungiert als Satzglied mit der syntaktischen Funktion Adverbial.", "Es bezeichnet die näheren Umstände des im Verb ausgedrückten Geschehens."], wrong=[], inst=multiple)],
[SingleChoice("Welche Wortart folgt damit für das Wort <i>gut</i> in Satz 2?", "Adjektiv", "Adverb", "Partikel", sonst=True, inst= single)],
[SingleChoice("Welche Wortart könnte man für das Wort <i>gut</i> in Satz 2 vermuten, wenn man Adverbien nicht morphologisch, sondern semantisch charakterisiert (als Wortart, die der Modifizierung des Verbalgeschehens dient)?", "Adverb", "Adjektiv", "Partikel", sonst=True, inst= single)]
]
blatt3_5 = [
[Lueckentext("Das Partizip <i>Verloren<i> ist eine Konstituente , aber keine Phrase . Es gehört zu einer komplexen VP . Aus dieser wurde es extrahiert und ins Vorfeld gestellt. Die gesamte VP umfasst die Konstituenten <i>seinen Schlüsselbund zwar noch nie verloren haben.</i>", {"Konstituente":["Phrase"], "Phrase":["Konstituente"], "VP":["NP", "PP"], "Vorfeld":["Mittelfeld", "Nachfeld"], "Konstituenten":["Phrasen"]},inst=luecke)]
]
blatt3_7 = [
[MultipleChoice("Welcher ist der richtig permutierte Satz?", correct=["Nur mit einem Schritt beginnt auch eine Reise von tausend Meilen."], wrong=["Nur beginnt eine Reise von tausend Meilen auch mit einem Schritt", "Mit einem Schritt beginnt eine Reise von tausend Meilen auch nur.", "Nur mit beginnt eine Reise von tausend Meilen auch einem Schritt."], inst=single)],
[MultipleChoice("<i>Eine Reise beginnt auch nur mit einem Schritt.</i><br>Welche Tests wurden angewandt?", correct=["Eliminierungstest"], wrong=["Substitutionstest", "Permutationstest", "Koordinationstest"], inst=multiple)]
]
blatt3_8a = [
[SingleChoice("Was ist der Input eines Part-of-Speech-Taggers?", "Wortfolge", "Folge von Wortklassen", sonst=True, inst=single)],
[SingleChoice("Was ist der Output eines Part-of-Speech-Taggers?", "Folge von Wortklassen", "Wortfolge", sonst=True, inst=single)],
[OpenTextfield(text="Wie wirt der POS-Tagger im NLTK aufgerufen?", initial="nltk.____()", correct="nltk.pos_tag()", inst="Geben Sie die entsprechende Funktion anstelle des Unterstrichs ein.", klammer=False)]
]
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt12_4 = [
[
MultipleChoice(
"Welche der folgenden Bedingungen wird an eine PCFG gestellt?", [
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten für jede LHS ist jeweils 1."
], [
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten für jede RHS ist jeweils 1.",
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten innerhalb einer Grammatik ist 1."
],
inst=single)
],
[
MultipleChoice("Was ist die Aufgabe des Viterbi-Algorithmus?",
["Bestimmung des wahrscheinlichsten Syntaxbaums"], [
"Finden aller Konstituenten",
"Bestimmung der Köpfe und Dependenzrelationen"
],
inst=single)
],
[
MultipleChoice(
"Warum muss zwischen zwei Schichten eines Feedforward-Netzwerks eine nicht-lineare Aktivierungsfunktion eingefügt werden?",
[
"Weil die zwei Schichten sonst nicht mehr lernen können als nur eine Schicht."
], [
"Weil Vektoren normalisiert werden müssen, um bestimmte Funktionen zu lernen.",
"Weil nicht-lineare Funktionen die Effizienz des Netzwerks verbessern.",
"Weil eine valide Wahrscheinlichkeitsverteilung nur mit Normalisierung gelernt werden kann."
"Wie wird die Deklination der Nominalphrase <i>das alte Bier</i> auch bezeichnet?",
"schwache Deklination",
"starke Deklination",
sonst=True)
],
[
SingleChoice(
"Für die Deklination ist hier relevant, ob das Adjektiv mit einem ____________ Artikel auftritt oder nicht.",
"bestimmten", "unbestimmten")
],
[
MultipleChoice(
"Welche Aussagen über Adjektive stimmen?",
correct=[
"Die Form des Adjektivs richtet sich nach dem Genus des Substantivs."
],
wrong=[
"Die Form vom Adjektiven hängt niemals von irgendeinem Genus ab.",
"Das Genus des Adjektivs ist lexikalisch fix definiert."
])
],
[
MultipleChoice(
"Welche Aussagen gelten für Nominalphrasen mit bestimmtem Artikel?",
correct=[
"Der Artikel übernimmt die Genusmarkierung.",
"Der Artikel übernimmt z. T. die Kasusmarkierung.",
"Das Adjektiv tritt nur in zwei verschiedenen Formen auf."
],
wrong=[
"Die Endungen von Adjektiv und Artikel stimmen überein.",
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice, OpenTextfield
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt7_5 = [
[
MultipleChoice(
"Welche DET-Kategorien gibt es für den Satz?",
correct=["[NUM=’pl’, PER=3]", "[GND=’masc’, NUM=’sg’, PER=3]"],
wrong=["[NUM=’sg’, PER=3]", "[GND=’fem’, NUM=’sg’, PER=3]"])
],
[
SingleChoice("Wieso wird der Satz von der Grammatik abgelehnt?",
"nicht unifizierbar",
"\'Katze\' ist kein gültiges Wort",
sonst=True)
],
[
MultipleChoice(
"Wo liegt das Problem, sodass der Satz abgeleht wird?",
correct=["< N NUM > ≠ < DET NUM >", "< N GEN > ≠ < DET GEN >"],
wrong=["< N PER > ≠ < DET PER >"])
]
]
SingleChoice("Um was für ein Sprachkonstrukt handelt es sich?",
"garden-path sentence",
"center embedding",
"cross-serial dependencies",
sonst=True)
], [SingleChoice("Ist der Satz ambig?", "Nein", "Ja")],
[SingleChoice("Sind Teile des Satzes ambig?", "Ja", "Nein")]]
blatt13_7 = [[
MultipleChoice(
"Welche der Formeln berechnen Precision, Recall, Accuracy und F1-Score korrekt?",
[
"F1 = (2 * Precision * Recall) / (Precision + Rrecall)",
"Accuracy = (true positives + true negatives) / Anzahl aller Vorhersagen",
"Recall = true positives / (true positives + false negatives)",
"Precision = von allen Instanzen, für die 1 vorhergesagt wurde, wie viele wurden richtig vorhergesagt?"
],
wrong=[
"F1 = (Precision * Recall + 1) / (Precision + Recall)",
"Accuracy = true positives / Anzahl aller Vorhersagen",
"Precision = true positives / true negatives",
"Recall = von allen Instanzen, für die 1 vorhergesagt wurde, wie viele wurden richtig vorhergesagt?"
])
]]
# interaktiv: nltk 7.2-4 chunking, developing and evaluating chunkers, cascaded chunkers
# chunk vs phrase
blatt13_8 = [
[
MultipleChoice("Wo ist der Unterschied zwischen Chunks und Phrasen?",
correct=["Chunks sind oft kürzer als Phrasen."],
],
[
SingleChoice(
"Die Alternative <code>tree = parser.parse(sent)</code> ist weniger wünschenswert, da im Allgemeinen ________ Parse-Tree möglich ist.",
"mehr als ein",
"kein",
"genau ein",
sonst=True,
inst=single)
]
]
blatt2_1b = [[
MultipleChoice(
"Zu welcher Phrase kann die Präpositionalphrase \"in my pajamas\" gehören?",
correct=["Nominalphrase", "Verbalphrase"],
wrong=["Adverbialphrase", "Präpositionalphrase"],
sonst=False,
inst=multiple)
]]
blatt2_1c = [
[
SelectionList("Was ist der Fall, wenn die PP ein Adverbial ist?",
"die im Verb ausgedrückte Tätigkeit wird modifiziert",
"die PP wird dem Substantiv beigefügt",
"der Ort des Geschehens wird festgelegt",
sonst=True,
inst=selection)
],
[
SelectionList("Was ist der Fall, wenn die PP ein Attribut ist?",
inst=single)
],
[
SingleChoice(
"Die Alternative <code>tree = parser.parse(sent)</code> ist weniger wünschenswert, da im Allgemeinen ________ Parse-Tree möglich ist.",
"mehr als ein",
"genau ein",
sonst=False,
inst=single)
]
]
blatt2_1b = [[
MultipleChoice(
"Zu welcher Phrase kann die Präpositionalphrase \"in my pajamas\" gehören?",
correct=["Objekt-Nominalphrase", "Verbalphrase"],
wrong=["Adverbialphrase", "Attributphrase", "Subjekt-Nominalphrase"],
sonst=False,
inst=multiple)
]]
blatt2_1c = [[
SingleChoice(
"Bzgl. welcher (nicht an der Oberflächensyntax ersichtlichen) Eigenschaft unterscheiden sich die PPs in den beiden Analysen?",
"syntaktische Funktion",
"Wortart des Phrasenkopfes",
"Phrasentyp",
sonst=True,
inst=single)
],
[
SelectionList(
OpenQuestion(
"Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit für die Ableitung in der letzten Zeile.",
"0.000864",
".000864",
"0.0864 %",
"0.0864%",
".0864 %",
".0864%",
inst=offen)
]]
blatt11_5_2 = [[
MultipleChoice(
"Warum werden die Analysen in den Discard-Zeilen verworfen?",
["Ihre Wahrscheinlichkeiten sind zu gering."], [
"Die Analysen sind mit der gegebenen Grammatik nicht möglich.",
"Sie analysieren die Eingabesequenz nicht komplett.",
"Das Verwerfen verhindert eine Endlosrekursion."
],
inst=single)
]]
blatt11_5_3 = [
[
SingleChoice("Um welchen Parser kann es sich nicht handeln?",
"ViterbiParser", "InsideChartParser",
"InsideChartParser mit beam-size", "LongestChartParser")
],
[
SingleChoice(
"Nach welchem Kriterium wird beim Parsen mit dem InsideChartParser (= <i>Lowest-Cost-First</i>-Strategie) die <i>edge queue</i> sortiert?",
"nach der Wahrscheinlichkeit", "nach der Länge der Ableitung",
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice, OpenTextfield
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt4_6a = [[
MultipleChoice(
"Wie ist im NLTK vorzugehen, wenn ein (wohlgeformter) Satz von einer Grammatik nicht erkannt wird?",
correct=["<code>trace</code>-Output aktivieren und überprüfen"],
wrong=["anderen Parser verwenden", "Grammatik neu einlesen"],
inst=single)
]]
blatt4_6b = [[
OpenTextfield(
"Wie können im NLTK die Regeln einer Grammatik ausgegeben werden?",
initial="for p in grammar1.________(): _______(p)",
correct="for p in grammar1.productions(): print(p)",
inst=
"Vervollständigen Sie die Listcomprehension, indem sie an den Stellen der Unterstriche die richtigen Funktionen einsetzen."
)
]]
blatt4_6c = [[
MultipleChoice("Welche Beispiele zeigen direkte Rekursion?",
correct=["NP -> NP"],
wrong=["NP -> DET N PP", "PP -> P NP"],
inst=multiple)
]]
blatt4_6d = [[
MultipleChoice(
"Welche Beispiele für Phrasenstrukturregeln sind linksrekursiv?",
from questions import source, reference, hint, difficulty, wrong, tag, affirm, question, ignoreresult, correct, wrong, yes, no, true, false, yeahok
from questions import MultipleChoice, Checkbox, Question
underscore = MultipleChoice('What does _ do at the interactive prompt?',
'Refers to the last non-None result printed',
'Counter for how many times you\'ve hit enter',
)
underscore.affirmation = ("_ refers to the last non-None result returned in the REPL, but isn't "
"special in executed programs. It's conventionally used to refer to "
"variables that aren't going to be used again.")
executable = Checkbox("Which of these are required to Python program runnable form the command line?",
["Add `#!/usr/bin/env python' to the top of the script",
"Set the unix permissions of the file to executable via `chmod u+x`",
"Put the script in a folder listed in the PATH environmental variable"],
["Add the file to the PYTHONPATH environmental variable",
"Put the script in a folder listed in the PYTHONPATH environmental variable",
"Add the file to the PATH environmental variable"])
@question
def division1():
return 5 / 2
@question
def division2():
return 5 // 2
@question
def division3():
return divmod(5, 2)
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt12_5a = [
[MultipleChoice("Welche zwei Faktoren führen bei der syntaktischen Analyse natürlicher Sprache mittels formaler Grammatiken zu mehr Ambiguität (Anzahl an Ableitungen)?" , correct=["Zunahme der Anzahl von Regeln", "längere Sätze"], wrong=["kürzere Sätze", "Abnahme der Anzahl von Regeln"], inst="Wählen Sie die zwei korrekten Antworten aus.")]
]
blatt12_5b = [
[MultipleChoice("Welche zwei Arten von Ambiguität unterscheidet man hier?", correct=["strukturelle Ambiguität", "lexikalische Ambiguität"], wrong=["Attachment-Ambiguität", "Koordinierungsambigutiät"], inst="Wählen Sie die zwei korrekten Antworten aus.")]
]
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice, OpenTextfield
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt11_4 = [[
MultipleChoice("Welche der folgenden Bedingungen wird an eine PCFG gestellt?", [
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten für jede LHS ist jeweils 1."
], [
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten für jede RHS ist jeweils 1.",
"Die Summe aller Regelwahrscheinlichkeiten innerhalb einer Grammatik ist 1."
],
inst=single)
],
[
MultipleChoice(
"Was ist die Aufgabe des Viterbi-Algorithmus?",
["Bestimmung des wahrscheinlichsten Syntaxbaums"], [
"Finden aller Konstituenten",
"Bestimmung der Köpfe und Dependenzrelationen"
],
inst=single)
]]
blatt11_5_1 = [[
OpenQuestion(
"Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit für die Ableitung in der letzten Zeile.",
"0.000864",
".000864",
"0.0864 %",
"0.0864%",
".0864 %",
".0864%",
from questions import SingleChoice, OpenQuestion, SelectionList, Lueckentext, MultipleChoice, OpenTextfield
from questions import single, multiple, offen, selection, luecke
blatt5_2 = [
[
Lueckentext(
"Bei nicht allen Satzgliedern, die vom Verb abhängen handelt es sich um Ergänzungen. Die PP <i> mit der S-Bahn </i> stellt eine Angabe dar. ",
{
"nicht": [],
"PP": ["NP", "VP"],
"Angabe": ["Ergänzung"]
})
],
[
MultipleChoice(
"Mit welchen Tests kann die Funktion des obrigen Satzgliedes <i> mit der S-Bahn </i> festgestellt werden?",
correct=["Weglassbarkeitstest", "geschehen-Test"],
wrong=["Adverbialsatz-Test"])
],
[
MultipleChoice(
"Bei welchen Sätzen wurden die Tests richtig angewendet?",
correct=[
"Die neue Kollegin fährt zu ihrem neuen Arbeitsplatz.",
"Die neue Kollegin fährt zu ihrem neuen Arbeitsplatz, und das geschieht mit der S-Bahn."
],
wrong=[])
]
]
blatt5_3b = [
[