बहुत बढ़िया!
आप अभी भी Twitter sentiment analysis प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं। सबसे पहले, आप फिल्मों और कॉन्सर्ट्स के बारे में पॉज़िटिव ट्वीट्स पहचानना चाहते हैं.
आप योजना बनाते हैं कि जिन वाक्यों में love, like, या enjoy शब्द हों, उन्हें ढूँढें और उस शब्द को कैप्चर करें। आप ट्वीट्स को सीमित करेंगे उन पर जो movie या concert शब्द रखते हैं, और उस शब्द को एक अलग ग्रुप में रखकर कैप्चर करेंगे। आप मूवी या कॉन्सर्ट का नाम भी सेव करेंगे.
उदाहरण के लिए, अगर आपके पास वाक्य है: I love the movie Avengers. तो आप love को मैच और कैप्चर करेंगे। आपको movie को भी मैच और कैप्चर करना है। उसके बाद, आप डॉट तक आने वाली किसी भी चीज़ को मैच और कैप्चर करेंगे.
तीन ट्वीट्स का टेक्स्ट रखने वाली लिस्ट sentiment_analysis और re मॉड्यूल आपकी सेशन में लोड हैं। आप IPython Shell में डेटा देखने के लिए print() का उपयोग कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Regular Expressions
अभ्यास निर्देश
- रेगुलर एक्सप्रेशन पूरा करें ताकि
loveयाlikeयाenjoyशब्द कैप्चर हों।movieयाconcertशब्दों को मैच और कैप्चर करें।.तक दिखाई देने वाली किसी भी चीज़ को मैच और कैप्चर करें. sentiment_analysisके प्रत्येक एलिमेंट में regex के सभी मैच खोजें। उन्हेंpositive_matchesमें असाइन करें..format()मेथड को पूरा करें ताकिsentiment_analysisके प्रत्येक एलिमेंट के लिएpositive_matchesमें मौजूद रिज़ल्ट्स प्रिंट हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(____))