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06 Desafío: analizando sentimientos en varias reseñas

Del texto entre los delimitadores ### Un resumen en español con un máximo de 30 palabras; Una lista con los puntos fuertes del aparato; Una lista con los puntos débiles del aparato; El sentimiento final de la persona respecto al producto, es decir, si el sentimiento es positivo, neutral o negativo., tambien, vuelvelo en un objeto Json, con ID por cada resena , y con el nombre del producto como nombre del objeto, y lo anteriormente mencionado como propiedades

texto ###

Resultado de las resenas

{
  "air_fryer": {
    "reseña_1": {
      "resumen": "Freidora eficiente, fácil limpieza, pero estante difícil de limpiar y puede caerse.",
      "puntos_fuertes": [
        "Buena funcionalidad",
        "Hamburguesas excelentes",
        "Cesta fácil de limpiar"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Estante difícil de limpiar",
        "Riesgo de caída del estante"
      ],
      "sentimiento": "positivo"
    },
    "reseña_2": {
      "resumen": "Freidora se vuelve inútil cuando se rompe el mango debido a un mal diseño.",
      "puntos_fuertes": [
        "Buena funcionalidad"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Mango se rompe fácilmente",
        "Sólo 3 tornillos",
        "Unión plástica débil"
      ],
      "sentimiento": "negativo"
    },
    "reseña_3": {
      "resumen": "Freidora fácil de usar, difícil de juzgar tiempos de cocción, la devolví por una más grande.",
      "puntos_fuertes": [
        "Fácil de usar",
        "Diseño elegante",
        "Botones iluminados",
        "Buena cocción de tater tots"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Difícil juzgar tiempos de cocción",
        "Botón de mariscos confuso",
        "Pollo cocido de forma desigual"
      ],
      "sentimiento": "neutral"
    }
  }
}
1 respuesta

¡Hola Yonis!

Para resolver este desafío, puedes utilizar un código similar al siguiente para procesar las reseñas y generar el resultado en formato JSON:

import json

resenas = {
  "air_fryer": {
    "reseña_1": {
      "resumen": "Freidora eficiente, fácil limpieza, pero estante difícil de limpiar y puede caerse.",
      "puntos_fuertes": [
        "Buena funcionalidad",
        "Hamburguesas excelentes",
        "Cesta fácil de limpiar"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Estante difícil de limpiar",
        "Riesgo de caída del estante"
      ],
      "sentimiento": "positivo"
    },
    "reseña_2": {
      "resumen": "Freidora se vuelve inútil cuando se rompe el mango debido a un mal diseño.",
      "puntos_fuertes": [
        "Buena funcionalidad"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Mango se rompe fácilmente",
        "Sólo 3 tornillos",
        "Unión plástica débil"
      ],
      "sentimiento": "negativo"
    },
    "reseña_3": {
      "resumen": "Freidora fácil de usar, difícil de juzgar tiempos de cocción, la devolví por una más grande.",
      "puntos_fuertes": [
        "Fácil de usar",
        "Diseño elegante",
        "Botones iluminados",
        "Buena cocción de tater tots"
      ],
      "puntos_débiles": [
        "Difícil juzgar tiempos de cocción",
        "Botón de mariscos confuso",
        "Pollo cocido de forma desigual"
      ],
      "sentimiento": "neutral"
    }
  }
}

# Convertir a JSON
resultado_json = json.dumps(resenas, indent=2, ensure_ascii=False)
print(resultado_json)

Este código tomará las reseñas proporcionadas y las convertirá en un objeto JSON. Puedes adaptar este código para procesar las reseñas adicionales y generar el resultado requerido por la empresa.

Espero que esta información te sea útil. ¡Buena suerte con el desafío!

Espero ter ajudado e bons estudos!