Ein **Lemmatizer** ist ein wesentliches Werkzeug in der Verarbeitung natürlicher Sprache, das Wörter auf ihre **Grundform** oder ihr **Lemma** reduziert. Durch die Vereinfachung der Wörter auf ihre Grundformen verbessert ein Lemmatizer sowohl die **Genauigkeit** als auch die **Effizienz** verschiedener natürlicher Sprachverarbeitungs-**algorithms** und **techniken**.

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

Lemmatizer

Lösung