0328-lexico

# yaml-language-server: $schema=https://api.mundodocodigo.com.br/api/public/json/wok-problem.json --- version: "0.4" id: 328 name: Léxico slug: lexico timeLimitSegs: 1.0 difficultyLevelId: D author: Unknown origin: UNITRI description: | Analise o sentimento de tweets descobrindo o teor predominante das palavras. Palavras de dicionário devem ser analisadas e inversões ocorrem se precedidas por 'nao'. editorial: | **Briefing para o Professor:** Um problema riquíssimo em manipulação de Strings. O desafio principal não está na lógica de if/else, mas na higienização (Sanitization) do Input. Como o texto vem poluído com `#`, `,`, `!`, o aluno deve quebrar a frase em palavras limpas apenas utilizando letras `[a-z]`. Linguagens que contam com Expressões Regulares (`regex`) como Python deixam esse problema muito mais tranquilo. Já em C++ ou Java, os alunos devem iterar caractere a caractere verificando `isalpha()`. **Estratégia de Resolução:** Construa um Set/Lista global contendo o Dicionário Positivo e outro para o Dicionário Negativo. Ao ler um conjunto de `N` tweets, mantenha contadores para tweets Positivos e Negativos totais daquele conjunto. Para cada tweet: 1. Extraia apenas as palavras compostas por letras minúsculas (ignorando espaços, acentos ou pontuações). 2. Varra as palavras do tweet verificando o dicionário. 3. Se a palavra atual for `nao`, e a *próxima* palavra existir em um dos dicionários, nós pulamos uma iteração do loop e somamos 1 no contador inverso da próxima palavra. 4. Compare as palavras positivas e negativas do Tweet para eleger quem ganha a avaliação do Tweet. Compare as vitórias de cada Tweet para eleger o Vencedor final do bloco de avaliação e imprima "positivo", "negativo" ou "neutro". successmsg: 'Excelente! Você criou um verdadeiro analisador de sentimentos base do Natural Language Processing!' timeComplexity: O(N * L) skills: - strings - arrays statements: - id: a-lexico testScenarioLevel: A thematicSkills: - skill: history points: 1 testScenarios: - id: a-performance name: Centenas de Tweets description: "Centenas de tweets compondo o bloco." helpTip: "Você zerou seus contadores entre um bloco de tweets e o próximo testcase?" level: A testType: PERFORMANCE skills: - skill: strings points: 2 - id: b-edge-cases name: Neutros Absolutos description: "Tweets formados por palavras sem nenhum valor semântico no dicionário." helpTip: "Se houver empate nas análises, seu programa imprime 'neutro' corretamente?" level: B testType: TDD skills: - skill: arrays points: 1 - id: c-basic name: Casos de Inversão description: "Utilização pesada da preposição 'nao'." helpTip: "O 'nao' só inverte a análise SE a palavra vizinha direta dele pertencer a um dos dois dicionários." level: C testType: TDD skills: - skill: strings points: 1 - id: d-sample name: Exemplo do Enunciado description: "O exato par de conjuntos do PDF oficial." helpTip: "Você reparou que as palavras da entrada contêm pontos de exclamação e vírgulas? É preciso limpar a pontuação antes de comparar!" level: D testType: TDD skills: - skill: strings points: 1 solutions: [] authorSlugProblem: unitri defaultStatement: a-lexico