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Beurk ! Très peu pour moi !

Après avoir trouvé les tweets positifs, vous souhaitez faire de même pour les tweets négatifs. Votre objectif est maintenant de repérer les phrases qui contiennent les mots hate, dislike ou disapprove. Vous enregistrerez à nouveau le nom du film ou du concert. Vous récupérerez le tweet contenant les mots movie ou concert mais, cette fois, vous ne prévoyez pas d’enregistrer ce 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 contenant 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.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Expressions rationnelles en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Complétez l’expression régulière pour capturer les mots hate ou dislike ou disapprove. Faites correspondre, sans capturer, 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. Affectez-les à negative_matches.
  • Complétez la méthode .format() pour afficher les résultats contenus dans negative_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_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(____))
Modifier et exécuter le code