Beurk ! Pas pour moi !
Après avoir trouvé des tweets positifs, vous voulez faire la même chose pour les tweets négatifs. Votre objectif est maintenant de repérer les phrases qui contiennent les mots hate, dislike ou disapprove. Vous allez encore enregistrer le nom du film ou du spectacle. Vous obtiendrez le tweet contenant les mots movie ou concert, mais cette fois, vous ne prévoyez pas d'enregistrer le mot.
Par exemple, si vous avez la phrase : I dislike the movie Avengers a lot.. Vous faites correspondre et capturez dislike. Vous ferez correspondre, mais ne capturerez pas, le mot movie. Ensuite, vous ferez correspondre et capturerez tout jusqu'au point.
La liste sentiment_analysis, qui contient le texte de trois tweets, ainsi que 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
Instructions de l’exercice
- Complétez l'expression régulière pour capturer les mots
hateoudislikeoudisapprove. Faites correspondre, sans capturer, les motsmovieouconcert. 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 ànegative_matches. - Complétez la méthode
.format()pour afficher les résultats contenus dansnegative_matchespour chaque élément desentiment_analysis.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Write a regex that matches sentences with the optional words
regex_negative = r"____.+?____\s____\."
for tweet in sentiment_analysis:
# Find all matches of regex in tweet
negative_matches = re.____(____, ____)
# Complete format to print out the results
print("Negative comments found ____".format(____))