Отлично!
Вы продолжаете работать над проектом по анализу тональности твитов. На этом этапе нужно выявить позитивные твиты о фильмах и концертах.
Ваша задача — найти все предложения, содержащие слова love, like или enjoy, и захватить это слово. Затем вы ограничите выборку твитами, в которых упоминается movie или concert, захватив это слово в отдельную группу. Также вы сохраните название фильма или концерта.
Например, для предложения: I love the movie Avengers. вы сопоставляете и захватываете love, затем сопоставляете и захватываете movie, после чего сопоставляете и захватываете всё до точки.
Список sentiment_analysis с текстом трёх твитов и модуль re уже загружены в вашей сессии. Вы можете использовать print() для просмотра данных в IPython Shell.
Это упражнение является частью курса
Регулярные выражения в Python
Инструкции к упражнению
- Дополните регулярное выражение, чтобы захватить слова
love,likeилиenjoy. Сопоставьте и захватите словаmovieилиconcert. Сопоставьте и захватите всё, что идёт до символа.. - Найдите все совпадения регулярного выражения в каждом элементе
sentiment_analysisи присвойте результат переменнойpositive_matches. - Дополните метод
.format(), чтобы вывести результаты изpositive_matchesдля каждого элемента вsentiment_analysis.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(____))