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J'adore ça !

Vous travaillez toujours sur le projet d'analyse des sentiments de Twitter. D'abord, vous voulez repérer les tweets positifs sur les films et les concerts.

Vous prévoyez de trouver toutes les phrases qui contiennent les mots love, like ou enjoy et de capturer ce mot. Vous allez limiter les tweets en vous concentrant sur ceux qui contiennent les mots movie ou concert en gardant ce mot dans un autre groupe. Vous allez aussi enregistrer le nom du film ou du concert.

Par exemple, si vous avez la phrase : I love the movie Avengers. Vous faites correspondre et capturez love. Vous devez faire correspondre et capturer movie. Ensuite, vous faites correspondre et capturez tout jusqu'au point.

La liste sentiment_analysis contenant le texte de trois tweets et le module re sont chargés dans votre session. Vous pouvez utiliser print() pour afficher les données dans l'IPython Shell.

Cette activité fait partie du cours

Expressions régulières en Python

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Instructions de l’exercice

  • Complétez l'expression régulière pour capturer les mots love ou like ou enjoy. Faites correspondre et capturez les mots movie ou concert. Faites correspondre et capturez tout ce qui apparaît jusqu'au ..
  • Trouvez toutes les correspondances de l'expression régulière dans chaque élément de sentiment_analysis. Assignez-les à positive_matches.
  • Complétez la méthode .format() pour afficher les résultats contenus dans positive_matches pour chaque élément de sentiment_analysis.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Write a regex that matches sentences with the optional words
regex_positive = r"____.+?____\s____\."

for tweet in sentiment_analysis:
	# Find all matches of regex in tweet
    positive_matches = re.____(____, ____)
    
    # Complete format to print out the results
    print("Positive comments found ____".format(____))
Modifier et exécuter le code