Wortanalyse und Bewertung aus einer Datei Python

Ich mache Wort für Wort eine Analyse eines Satzes wie
"Hey da !! Dies ist ein ausgezeichneter Film ???"

Ich habe viele Sätze wie oben. Ich habe eine riesige Dataset-Datei wie unten gezeigt, in der ich schnell nachsehen muss, ob das Wort existiert. Wenn dies der Fall ist, werden die Ergebnisse analysiert und in einem Wörterbuch gespeichert, z. B. aus der Datei des Worts die Ergebnisse des letzten Worts des Satzes, des ersten Worts des Satzes usw. abgerufen.

satz [i] => Hey da !! Das ist ein ausgezeichneter Film ??? satz [0] = Hey, satz [1] = da !! satz [2] = Dies und so weiter.

Hier ist der Code:

def unigrams_nrc(file):
   for line in file:
       (term,score,numPos,numNeg) = re.split("\t", line.strip())
       if re.match(sentence[i],term.lower()):
          #presence or absence of unigrams of a target term
          wordanalysis["unigram"] = found
       else:
          found = False
       if found:
          wordanalysis["trail_unigram"] = found if re.match(sentence[(len(sentence)-1)],term.lower()) else not(found)
          wordanalysis["lead_unigram"] = found  if re.match(sentence[0],term.lower()) else not(found)
          wordanalysis["nonzero_sscore"] = float(score) if (float(score) != 0) else 0             
          wordanalysis["sscore>0"] = (float(score) > 0)
          wordanalysis["sscore"] = (float(score) != 0)

       if re.match(tweet[len(sentence)-1],term.lower()):
          wordanalysis["sscore !=0 last token"] = (float(score) != 0)

Hier ist die Datei (mehr als 4000 Wörter in dieser Datei):

#fabulous   7.526   2301    2
#excellent  7.247   2612    3
#superb 7.199   1660    2
#perfection 7.099   3004    4
#terrific   6.922   629 1
#magnificent    6.672   490 1
#sensational    6.529   849 2
#heavenly   6.484   2841    7
#ideal  6.461   3172    8
#partytime  6.111   559 2
#excellence 5.875   1325    6
@thisisangel    5.858   217 1
#wonderful  5.727   3428    18
elegant 5.665   537 3
#perfect    5.572   3749    23
#fine   5.423   2389    17
excellence  5.416   279 2
#realestate 5.214   114 1
bicycles    5.205   113 1

Ich wollte wissen, ob es einen besseren Weg gibt, dies zu tun. Besser definieren: Schneller, weniger Code und elegant. Ich bin neu in Python und weiß, dass dies nicht der beste Code ist. Ich habe ungefähr 4 Dateien, durch die ich gehen und die Partitur überprüfen muss, daher möchte ich diese Funktion auf die bestmögliche Weise implementieren.

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