Подобається!
Ви далі працюєте над проєктом аналізу тональності у Twitter. Спочатку ви хочете визначити позитивні твіти про фільми та концерти.
Ви плануєте знайти всі речення, що містять слова love, like або enjoy, і захопити це слово. Ви обмежите твіти тими, де є слова movie або concert, зберігаючи це слово в іншій групі. Також ви збережете назву фільму або концерту.
Наприклад, якщо маєте речення: I love the movie Avengers. Ви знаходите та захоплюєте love. Вам потрібно зіставити та захопити movie. Після цього ви зіставляєте та захоплюєте все до крапки.
Список sentiment_analysis, що містить тексти трьох твітів, і модуль re уже завантажені у вашій сесії. Ви можете скористатися print(), щоб переглянути дані в оболонці IPython.
Ця вправа є частиною курсу
Regular Expressions in Python
Інструкції до вправи
- Доповніть регулярний вираз, щоб захопити слова
loveабоlikeабоenjoy. Зіставте й захопіть словаmovieабоconcert. Зіставте й захопіть усе, що з'являється до.. - Знайдіть усі збіги цього регулярного виразу в кожному елементі
sentiment_analysis. Присвойте їх доpositive_matches. - Доповніть метод
.format(), щоб вивести результати, що містяться вpositive_matches, для кожного елемента вsentiment_analysis.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(____))