Antwort mit KI erzeugt
Analyse und Lösung:
Um alle vierstelligen Wörter im Chatkorpus (text5) des Natural Language Toolkit (NLTK) zu finden und diese in absteigender Reihenfolge ihrer Häufigkeit anzuzeigen, kann die Bibliothek
nltk
verwendet werden. Die gezeigte Methode im Frage-Beispiel verwendet den Korpus
text2
anstelle von
text5
und sortiert nur die Wörter alphabetisch rückwärts, ohne ihre Häufigkeit zu berücksichtigen.
Um die Aufgabe korrekt zu lösen, sollte man folgende Schritte durchführen:
1. Importieren der erforderlichen Pakete und des Chat Corpus (
text5
) aus NLTK.
2. Filtern aller vier Buchstaben Wörter im
text5
.
3. Erstellen einer Häufigkeitsverteilung (FreqDist) für diese gefilterten Wörter.
4. Anzeigen dieser Wörter in absteigender Reihenfolge ihrer Häufigkeit.
Hier ist ein effizienter Weg, um die gestellte Aufgabe zu erfüllen, inklusive des notwendigen Python-Codes:
python
# 1. Importieren der erforderlichen Pakete und des Chat Corpus (text5)
import nltk
nltk.download('book')
from nltk.book import text5
# 2. Filtern aller vier Buchstaben Wörter im text5
vier_buchstaben_woerter = [wort for wort in text5 if len(wort) == 4]
# 3. Erstellen einer Häufigkeitsverteilung (FreqDist) für diese Wörter
fdist = nltk.FreqDist(vier_buchstaben_woerter)
# 4. Anzeigen dieser Wörter in absteigender Reihenfolge ihrer Häufigkeit
for wort, haeufigkeit in fdist.most_common():
print(wort, haeufigkeit)
Erklärung:
- Zuerst importieren wir die notwendigen Module.
nltk.download('book')
wird verwendet, um sicherzustellen, dass alle Texte aus dem NLTK-Buch verfügbar sind, einschließlich
text5
.
- Danach erstellen wir eine Liste
vier_buchstaben_woerter
, die alle Wörter aus
text5
enthält, die genau vier Buchstaben lang sind.
- Dann verwenden wir
FreqDist
von NLTK, um eine Häufigkeitsverteilung dieser Wörter zu erstellen.
FreqDist
zählt, wie oft jedes Wort in der Liste vorkommt.
- Schließlich nutzen wir
fdist.most_common()
um die Wörter und ihre Häufigkeiten in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit zu erhalten und zu drucken.
most_common
gibt ein neues sortiertes List von Tupel zurück, wobei jedes Tupel ein Wort und seine Häufigkeit enthält.