句読点の除去
フィードバック文からストップワードを除去できたので、次は句読点を処理します。前の演習で得たトークンには、まだ句読点が含まれており、フィードバックを分類する際には不要なことが多いです。
与えられたトークンのリストから句読点を取り除き、データをさらにクリーンにしてください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）
演習の手順
filtered_tokensリストからすべての句読点を取り除いてクリーンにします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import string
filtered_tokens = ['reached', 'support', 'got', 'helpful', 'response', 'within', 'minutes', '!', '!', '!', '#', 'impressed']
# Remove punctuation
clean_tokens = [____ for word in filtered_tokens if ____ not in ____.____]
print(clean_tokens)