Der **Porter-Stemming-Algorithmus** ist eine hoch angesehene und weit verbreitete Methode in der **natürlichen Sprachverarbeitung** zum Stemming. Stemming, ein Prozess, der darin besteht, Wörter auf ihre Stamm- oder Basisform zu kürzen, wird durch systematisches Entfernen von Endungen erreicht.

Bekannt für seine Effizienz bei der Verarbeitung von englischem Text, bedient sich der Porter-Stemmer einer Reihe regelbasierter Ansätze, um gängige Endungen von Wörtern zu eliminieren. Diese Fähigkeit, Wörter auf ihre Stämme zu reduzieren, **verringert die Dimensionalität** der Textdaten erheblich.

In diesem Projekt werden wir die Möglichkeiten des Natural Language Toolkit (NLTK) nutzen, einer vielseitigen und umfassenden Bibliothek in Python, die zur Verarbeitung menschlicher Sprachdaten entwickelt wurde. Unser Fokus liegt auf mehreren zentralen Bereichen der natürlichen Sprachverarbeitung: Tokenisierung, Stemming, Tagging und Parsing. Diese NLTK-Funktionen bilden das Rückgrat unserer Textverarbeitungs- und Analyseaufgaben und machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in unserem Projekt, um mit Sprachdaten umzugehen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

In diesem Projekt werden wir die Fähigkeiten des Natural Language Toolkit (NLTK) nutzen, einer vielseitigen und umfassenden Bibliothek in Python, die für die Arbeit mit menschlichen Sprachdaten entwickelt wurde.

Ermittlung der Häufigsten Wörter im Text

Stammformenbildung

Lösung