R-Code für die Zungenbrecher-Wortwolken im Sprache-Spiel-Natur-Blogbeitrag "Zungenbrecher: Beispiele, Webseiten, Bücher, Videos, wissenschaftliche Studien und praktische Tipps für Sprachbildung, Sprachförderung und Naturbildung"
Sonja Eisenbeiß


Weiternutzung als OER ausdrücklich erlaubt: Dieses Werk und dessen Inhalte sind - sofern nicht anders angegeben - lizenziert unter CC BY-SA 4.0. Nennung gemäß TULLU-Regel bitte wie folgt: "R-Code für die Zungenbrecher-Wortwolken im Blogbeitrag "Zungenbrecher: Beispiele, Webseiten, Bücher, Videos, wissenschaftliche Studien und praktische Tipps für Sprachbildung, Sprachförderung und Naturbildung"" von Sonja Eisenbeiß, Lizenz: CC BY-SA 4.0. 

Der Lizenzvertrag ist hier abrufbar: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de 
Das Werk ist online verfügbar unter: https://www.sprache-spiel-natur.de/2025/01/01/zungenbrecher_beispiele_webseiten_buch_video_forschung_ki/ 


Code für Abbildung 1
# Installiere Pakete
install.packages("tm")        # Für Textmanipulation
install.packages("wordcloud2") # Für die Wortwolke
install.packages("wordcloud")  # Für erweiterte Optionen
install.packages("RColorBrewer") # Für Farben

# Lade Pakete
library(wordcloud2)
library(tm)
library(RColorBrewer)

# 10 bekannte Zungenbrecher für eine Word Cloud
sentences <- c(
  "Acht alte Ameisen aßen am Abend Ananas.",
  "Brautkleid bleibt Brautkleid und Blaukraut bleibt Blaukraut.",
  "Der Cottbuser Postkutscher putzt den Cottbuser Postkutschkasten.",
  "Der Flugplatzspatz nahm auf dem Flugplatz Platz. Auf dem Flugplatz nahm der Flugplatzspatz Platz.",
  "Der froschforschende Froschforscher forscht in der froschforschenden Froschforschung.",
  "Es klapperten die Klapperschlangen, bis ihre Klappern schlapper klangen.",
  "Fischers Fritze fischt frische Fische, frische Fische fischt Fischers Fritze.",
  "In Ulm um Ulm und um Ulm herum.",
  "Zehn zahme Ziegen zogen zehn Zentner Zucker zum Zoo.",
  "Zwischen zwei Zwetschgenbaumzweigen sitzen zwei zwitschernde Schwalben."
)

# Textvorbereitung (alle Zeichen in Kleinbuchstaben und unnötige Zeichen entfernen)
text <- tolower(paste(sentences, collapse = " "))  # Alle Sätze zusammenfügen und in Kleinbuchstaben umwandeln
text <- removePunctuation(text)  # Entferne Interpunktionszeichen
text <- removeNumbers(text)  # Entferne Zahlen
text <- removeWords(text, stopwords("de"))  # Entferne häufige Stoppwörter

# Zählen der Häufigkeit der Wörter
word_freq <- table(strsplit(text, " "))

# Umwandlung der Häufigkeit in ein data.frame
word_freq_df <- as.data.frame(word_freq)
colnames(word_freq_df) <- c("word", "freq")

# Erstelle die Wortwolke
wordcloud2(word_freq_df, size = 0.9, color = brewer.pal(9, "Set1"))

Code für Abbildung 2
# Installiere Pakete
install.packages("tm")        # Für Textmanipulation
install.packages("wordcloud2") # Für die Wortwolke
install.packages("wordcloud")  # Für erweiterte Optionen
install.packages("RColorBrewer") # Für Farben

# Lade Pakete
library(wordcloud2)
library(tm)
library(RColorBrewer)
# 3 Pflanzenzungenbrecher für eine Word Cloud
sentences <- c(
  "Esel essen Nesseln nicht, Nesseln essen Esel nicht.",
  "Blaukraut bleibt Blaukraut und Brautkleid bleibt Brautkleid.",
  "Zwischen zwei Zwetschgenbaumzweigen sitzen zwei zwitschernde Schwalben."
)

# Textvorbereitung (alle Zeichen in Kleinbuchstaben und unnötige Zeichen entfernen)
text <- tolower(paste(sentences, collapse = " "))  # Alle Sätze zusammenfügen und in Kleinbuchstaben umwandeln
text <- removePunctuation(text)  # Entferne Interpunktionszeichen
text <- removeNumbers(text)  # Entferne Zahlen
text <- removeWords(text, stopwords("de"))  # Entferne häufige Stoppwörter

# Zählen der Häufigkeit der Wörter
word_freq <- table(strsplit(text, " "))

# Umwandlung der Häufigkeit in ein data.frame
word_freq_df <- as.data.frame(word_freq)
colnames(word_freq_df) <- c("word", "freq")

# Erstelle die Wortwolke
wordcloud2(word_freq_df, size = 0.6, color = brewer.pal(8, "Set2"))



Code für Abbildung 3
# Installiere Pakete
install.packages("tm")        # Für Textmanipulation
install.packages("wordcloud2") # Für die Wortwolke
install.packages("wordcloud")  # Für erweiterte Optionen
install.packages("RColorBrewer") # Für Farben

# Lade Pakete
library(wordcloud2)
library(tm)
library(RColorBrewer)

# Ein Sprachspinat-Zungenbrecher für eine Wordcloud
sentences <- "In Schnellsprechspruchspielen mit Schnirkelschnecken, Schlitzkreiselschnecken und Spitzschlammschnecken sprechen Superschnellsprechende schnell Spitzschlammschneckenschnellsprechsprüche, Schlitzkreiselschneckenschnellsprechsprüche und Schnirkelschneckenschnellsprechsprüche. Sprechen sie schnell Spitzschlammschneckenschnellsprechsprüche, Schlitzkreiselschneckenschnellsprechsprüche und Schnirkelschneckenschnellsprechsprüche, machen sie schnell Spitzschlammschneckenschnellsprechspruchversprecher, Schlitzkreiselschneckenschnellsprechspruchversprecher und Schnirkelschneckenschnellsprechspruchspielversprecher."
  

# Textvorbereitung (alle Zeichen in Kleinbuchstaben und unnötige Zeichen entfernen)
text <- tolower(paste(sentences, collapse = " "))  # Alle Sätze zusammenfügen und in Kleinbuchstaben umwandeln
text <- removePunctuation(text)  # Entferne Interpunktionszeichen
text <- removeNumbers(text)  # Entferne Zahlen
text <- removeWords(text, stopwords("de"))  # Entferne häufige Stoppwörter

# Zählen der Häufigkeit der Wörter
word_freq <- table(strsplit(text, " "))

# Umwandlung der Häufigkeit in ein data.frame
word_freq_df <- as.data.frame(word_freq)
colnames(word_freq_df) <- c("word", "freq")

# Erstelle die Wortwolke
wordcloud2(word_freq_df, size = 0.7, color = brewer.pal(9, "Set3"))