{
 "metadata": {
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": 3
  },
  "orig_nbformat": 4,
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
   "translation_date": "2025-09-04T09:29:46+00:00",
   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
   "language_code": "bg"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2,
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from textblob import TextBlob\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
    "    file_contents = f.read()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
    "positive_sentiment_sentences = []\n",
    "negative_sentiment_sentences = []"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**Отказ от отговорност**:  \nТози документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия изходен език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален превод от човек. Не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.\n"
   ]
  }
 ]
}