Der erste Schritt besteht darin, die `nltk` Bibliothek in unsere Python-Umgebung zu **importieren**. Dies ist Ihr Tor zu einer Vielzahl von Werkzeugen und Techniken der Textverarbeitung, die NLTK bietet.

Sobald `nltk` erfolgreich importiert wurde, werden wir einen wichtigen Schritt in unserem Projekt unternehmen – die Definition des Textes, den wir analysieren und verarbeiten werden. Zu diesem Zweck verwenden wir eine Variable namens `story`. Diese Variable wird die **textuellen Daten** enthalten, mit denen Sie arbeiten möchten. Es kann sich um jeglichen Text handeln – eine Kurzgeschichte, einen Auszug aus einem Buch, einen Absatz Ihrer Wahl oder sogar eine Sammlung von Sätzen, die Sie analysieren möchten.

> **Hinweis**
>
> Die Tests der ersten Aufgabe sind darauf ausgelegt, mit dem anfänglich bereitgestellten Text zu funktionieren. Daher ist es in Ordnung, eventuelle Fehler zu ignorieren, die bei der Analyse eines anderen Textes auftreten könnten.

> **Hinweis**
>
> Wenn Sie `nltk` auf Ihrem Computer verwenden möchten, müssen Sie es zuerst mit folgendem Befehl installieren:
>```
>pip install nltk
>```

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

Import NLTK

Lösung