NGram extraction using Stackable traits in Scala

input.txt

Dit is een correcte Nederlandse zin volgens het van Dale woordenboek.
De actie die een succes werd, wordt volgend jaar herhaald.
De man op de voorgrond is de voorzitter.
Morgen moet je hem maar gaan helpen.,
Het ongeluk had een langdurige onderbreking tot gevolg.
Ik vind dit een erg lelijke bank
Na een lang gevecht moest hij toch het onderspit delven.
De Donau, de op één na langste rivier van Europa, mondt uit in de Zwarte Zee.
Kees van Kooten, de schrijver van het boekenweekgeschenk van 2013, vindt dat Nederland een begeesterde politicus nodig heeft.

NgramExtractor.scala

object Boot extends App {
  val extractor = new SentenceAnalyzer
    with NGramExtraction
    with Unigrams
    with Bigrams
    with Trigrams

  val sentences = Source.fromInputStream(getClass.getResourceAsStream("/input.txt")).getLines().toIterable
  println(extractor.analyze(sentences))
}

SentenceAnalysis.scala

package com.github.ngram.extractor

trait NGrams { def arities: List[Int] }

trait NGramExtraction extends NGrams { override def arities = List.empty[Int] }
trait Unigrams extends NGrams { this: NGramExtraction => abstract override def arities = 1 :: super.arities }
trait Bigrams extends NGrams { this: NGramExtraction => abstract override def arities = 2 :: super.arities }
trait Trigrams extends NGrams { this: NGramExtraction => abstract override def arities = 3 :: super.arities }

trait SentenceAnalyzer {
  this: NGrams =>

  def analyze(sentences: Iterable[String]) = {
    arities.flatMap { N =>
      val tokenizedSentence = sentences.map(_.split("\\s").toList)
      tokenizedSentence.flatMap(_.sliding(N)).filter(_.size == N)
    }
  }
}