구두점 제거하기
이제 피드백 텍스트에서 불용어를 제거했으니, 구두점을 처리해 보겠습니다. 이전 연습 문제에서 얻은 토큰에는 여전히 구두점이 포함되어 있으며, 피드백을 분류할 때는 대개 필요하지 않습니다.
제공된 토큰 목록에서 구두점을 제거해 데이터를 한층 더 깔끔하게 정제해 주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)
연습 안내
- 모든 구두점을 제거하여
filtered_tokens리스트를 정리하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)