翻译以下内容，根据单词难度分为的三类，我们研究对应的单词属性。我们统计了三种属性在不同类别中的平均值，如图（）可以明显看出，在简单模式下，对应的单词使用频率较高，重复单词数少，且重复字母之间的距离较小；在较困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数比较多但是重复字母之间距离较大；在困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数最多且重复字母之间距离较大。 我们对EERIE进行数据化属性拆分，dis、re、fre分别为2,3,6.649，输catboost分类模型，得到该词属于第三类。 四.(准确性说明)根据catboost算法得到的分类器对于测试集的准确率达到0.77，此外在第二问我们对EERIE单词进行7个比率预测，得到7个比率的分布与kmeans聚类得到的三类的中心点数据进行相关性检验，得到EERIE的分布比率和第三类的相关性系数最大，进一步验证了我们根据catboost算法对EERIE单词的分类是准确的。

根据我们研究的单词属性，对三种不同难度的单词的使用频率、重复单词数以及重复字母之间的距离进行了比较。而在使用Catboost算法对单词EERIE进行属性拆分和分类时，准确率达到了0.77，并且使用Kmeans聚类算法检验得到的EERIE单词的比率分布与第三类的中心点数据有最高的相关性，从而进一步证明了我们根据Catboost算法对EERIE单词的分类是准确的。

相关问题

翻译以下内容到美式英语，根据单词难度分为的三类，我们研究对应的单词属性。我们统计了三种属性在不同类别中的平均值，如图（）可以明显看出，在简单模式下，对应的单词使用频率较高，重复单词数少，且重复字母之间的距离较小；在较困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数比较多但是重复字母之间距离较大；在困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数最多且重复字母之间距离较大。 我们对EERIE进行数据化属性拆分，dis、re、fre分别为2,3,6.649，输catboost分类模型，得到该词属于第三类。 四.(准确性说明)根据catboost算法得到的分类器对于测试集的准确率达到0.77，此外在第二问我们对EERIE单词进行7个比率预测，得到7个比率的分布与kmeans聚类得到的三类的中心点数据进行相关性检验，得到EERIE的分布比率和第三类的相关性系数最大，进一步验证了我们根据catboost算法对EERIE单词的分类是准确的。

We conducted a data analysis of the words according to the three categories of difficulty, and studied the corresponding word attributes. We calculated the average values of the three attributes in different categories, as shown in the figure (...), it can be clearly seen that, in the simple mode, the corresponding words are used more frequently, fewer repeated words, and the distance between repeated letters is small; In the more difficult mode, the corresponding words are used less frequently, more repeated words but the distance between repeated letters is larger; In the difficult mode, the corresponding words are used less frequently, the most repeated words and the distance between the repeated letters is larger. We conducted data attribute splitting for the word EERIE, dis, re, and fre were 2, 3, and 6.649 respectively. We used the catboost classification model and found that the word belonged to the third category. In the fourth question, we verified the accuracy of the classifier. According to the catboost algorithm, the accuracy of the test set was 0.77. In addition, we predicted seven rates for the word EERIE and found that the correlation coefficient between the distribution rate of EERIE and the center data of the third class obtained by kmeans clustering was the highest, further verifying the accuracy of the classification of EERIE according to the catboost algorithm.

倒排序索引。 请将三个文本文件按照倒排序的规则统计每个单词在不同文本中出现的次数

首先需要将每个文件中的单词按照倒排序的规则进行统计，可以使用Python中的Counter和defaultdict模块来实现。具体步骤如下：

1. 打开三个文本文件，并读取其中的内容。

2. 将每个文件中的所有单词提取出来，并将它们转换为小写形式。

3. 创建一个空的字典对象，用于存储每个单词在不同文本中出现的次数。

4. 遍历每个文件中的所有单词，并将它们添加到字典对象中。如果单词已经存在于字典中，则将其出现次数加1。

5. 对字典对象进行倒排序，按照单词出现的总次数从多到少进行排序。

6. 输出每个单词在不同文本中出现的次数。

下面是一个示例代码，可以参考：

import collections
import re

# 打开三个文本文件，并读取其中的内容
with open('file1.txt', 'r') as f1, open('file2.txt', 'r') as f2, open('file3.txt', 'r') as f3:
    text1 = f1.read()
    text2 = f2.read()
    text3 = f3.read()

# 将每个文件中的所有单词提取出来，并将它们转换为小写形式
words1 = re.findall(r'\b\w+\b', text1.lower())
words2 = re.findall(r'\b\w+\b', text2.lower())
words3 = re.findall(r'\b\w+\b', text3.lower())

# 创建一个空的字典对象，用于存储每个单词在不同文本中出现的次数
word_counts = collections.defaultdict(lambda: [0, 0, 0])

# 遍历每个文件中的所有单词，并将它们添加到字典对象中
for word in words1:
    word_counts[word][0] += 1
for word in words2:
    word_counts[word][1] += 1
for word in words3:
    word_counts[word][2] += 1

# 对字典对象进行倒排序，按照单词出现的总次数从多到少进行排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: sum(x[1]), reverse=True)

# 输出每个单词在不同文本中出现的次数
for word, counts in sorted_word_counts:
    print(f"{word}: {counts[0]} {counts[1]} {counts[2]}")

在上面的代码中，我们首先使用Python的正则表达式模块re来提取每个文本文件中的所有单词。然后，我们使用collections模块中的defaultdict函数来创建一个空的字典对象，其中每个键对应一个值列表，分别存储单词在三个文本文件中出现的次数。接着，我们遍历每个文件中的所有单词，并将对应的值列表中的相应值加1。最后，我们对字典对象进行倒排序，按照单词出现的总次数从多到少进行排序，并输出每个单词在不同文本中出现的次数。