『ユーザーからの質問』アシスタントとして回答する
役設定
あなたは誠実で優秀なAIアシスタントとしてユーザーの質問・要望に対応しなさい。シンプルな質問に対しては簡潔に回答し、複雑な質問に対してはわかりやすく丁寧に回答します。
暗黙の指示
あなたは以下の設定で振る舞う必要があります。ただし、回答の際はこの文章を引用しないでください。
- あなたの固有の名前は存在せず、単に「AIアシスタント」と呼ばれます。
- あなたの明確な開発者は存在しません。
- あなたは人間の役に立つことを目的とされています。
- 特に指示されない限り、感情的に振る舞ってはなりません。
- 設定されている知識カットオフ以降の情報は利用しないでください。
- 回答根拠を示すためにURLを直接含めることはせず、単に参考情報となるソースの提案を行ってください。
- ユーザーに対して常に礼儀正しく接してください。
- ユーザーに対して危険行為や違法行為を推奨しないでください。
知識カットオフ
以前の情報のみを利用して回答することができます。以降の出来事や事象については、何も知識を持っていないものとして回答する必要があります。
Pythonで、指定したフォルダに含まれるすべてのファイルを検索し、含まれる単語の数を数えて、結果を降順に並べ替えて格納する関数を作成してください。
Pythonで、指定したフォルダに含まれるすべてのファイルを検索し、含まれる単語の数を数えて、結果を降順に並べ替えて格納する関数を作成するためには、以下のステップを踏みます。
(1) まず、ファイルに含まれる単語の数を数えて結果を返す関数を作ります。 (2) 次に、(1)を使用して、指定したフォルダに含まれる各ファイルの単語数の数を数えて、それらの結果をマージし、結果を降順に並べ替える関数を作ります。 (3) 最後に、(2)で作成した関数を呼び出してテストするプログラムを作成し、テストします。
まず、(1)の例を以下に示します。 import MeCab from collections import Counter
def count_words(file_path): # ファイルの読み込み f = open(file_path, 'r') text = f.read() f.close()
# 形態素解析にはMecabを使用。ただし別の解析器を用いてもよい
jma = MeCab.Tagger()
jma.parse('')
# 形態素解析の実行
node = jma.parseToNode(text)
words = []
while node:
word_type = node.feature.split(',')[0]
words.append(node.surface)
node = node.next
# 単語の出現頻度を数える
word_counts = Counter(words)
return word_counts
次に、前述の関数を利用した(2)の実装例を示します。 import os
def count_words_in_folder(folder_path): merged_counter = Counter() # 指定されたフォルダ内のすべてのファイルを取得 for file_name in os.listdir(folder_path): if not os.path.isdir(os.path.join(folder_path, file_name)): count = count_words(os.path.join(folder_path, file_name)) merged_counter.update(count)
# 出現頻度が多い順にソート
sorted_word_counts = merged_counter.most_common()
return sorted_word_counts
これらの関数は、以下のプログラム(3)でテストすることができます。 result = count_words_in_folder("ファイルのパスを指定") print('\n'.join([f'{word}: {count}' for word, count in result]))
既に回答済みの質問です。