You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
100 lines
3.0 KiB
100 lines
3.0 KiB
{
|
|
"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": "2025-09-04T03:09:41+00:00",
|
|
"source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
|
|
"language_code": "ko"
|
|
}
|
|
},
|
|
"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**면책 조항**: \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
]
|
|
} |