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제시된 문제에 대한 해결 방안 및 코드 구현

문제 분석:

• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄 요약
• 요구사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 3줄로 간결하게 요약
  • 자연스러운 한국어 문장 생성

해결 방안:

1. 리뷰 전처리:
   • 불필요한 문자 제거 (특수문자, 숫자 등)
   • 영어 단어 한국어 번역 (구글 번역 API 활용)
   • 형태소 분석을 통한 키워드 추출 (한국어 형태소 분석기 활용)
2. 키워드 기반 감성 분석:
   • 키워드별 긍정/부정 단어 사전 활용
   • 긍정/부정 키워드 빈도수 계산
   • 긍정/부정 점수 계산
3. 요약문 생성:
   • 긍정/부정 점수에 따라 장점, 단점 문장 생성
   • 전체적인 평가를 바탕으로 한 줄 평 생성

Python 코드 구현 (예시):

Python

import pandas as pd
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 데이터 전처리
    okt = Okt()
    def preprocess(text):
        # 불필요한 문자 제거, 영어 번역, 형태소 분석
        # ... (구현 생략)
        return nouns

    # 리뷰 전처리 및 키워드 추출
    processed_reviews = [preprocess(review) for review in reviews]
    all_nouns = [noun for review in processed_reviews for noun in review]
    noun_counts = Counter(all_nouns)

    # 감성 분석 (간단한 예시)
    positive_words = ['좋다', '편리하다', '만족', '훌륭하다']
    negative_words = ['아쉽다', '불편하다', '별로', '나쁘다']
    positive_count = sum(noun_counts[word] for word in positive_words)
    negative_count = sum(noun_counts[word] for word in negative_words)

    # 요약문 생성
    if positive_count > negative_count:
        summary = [
            f"{product_name}은 {', '.join(positive_words[:2])} 등의 장점이 있습니다.",
            "다만, {', '.join(negative_words[:2])} 등의 아쉬운 점도 있습니다.",
            f"전체적으로 {product_price}이라는 가격 대비 만족스러운 제품입니다."
        ]
    else:
        # ... (부정적인 경우의 요약문 생성)

    return summary

# 예시 실행
reviews = ['매우 실용적이지만 기본에서 더 견고하고 싶었지만 가격은 괜찮습니다.', ...]
product_name = "데님 및 스웨터 보관 용기"
product_price = "₩ 1,400"
summary = summarize_reviews(reviews, product_name, product_price)
print('\n'.join(summary))

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의사항:

• 형태소 분석기: Konlpy 외에도 Mecab 등 다양한 형태소 분석기를 사용할 수 있습니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 단어 사전 구축 및 감성 분석 모델 사용 등 더 정교한 방법을 적용할 수 있습니다.
• 요약문 생성: 템플릿 기반 생성 외에도 자연어 처리 기술을 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 문맥 이해: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려한 감성 분석이 필요합니다.
• 다양한 요소 고려: 상품 종류, 리뷰 길이, 사용자 특성 등 다양한 요소를 고려하여 요약문을 생성해야 합니다.

개선 방향:

• 딥러닝 기반 감성 분석: BERT, RoBERTa 등의 모델을 활용하여 더 정확한 감성 분석
• 추출형 요약: 원문에서 중요 문장을 추출하여 요약문 생성
• 생성형 요약: 새로운 문장을 생성하여 요약문 생성
• 사용자 맞춤형 요약: 사용자의 선호도나 관심사에 따라 요약문을 생성

추가 기능:

• 별점 계산: 긍정/부정 점수를 기반으로 별점을 부여
• 키워드 클라우드: 중요 키워드를 시각화
• 감성 분석 시각화: 긍정/부정 비율을 그래프로 표현

참고: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 요소를 고려해야 합니다.

질문:

• 어떤 형태소 분석기를 사용하시겠습니까?
• 감성 분석 모델은 어떤 것을 사용하시겠습니까?
• 요약문 생성 방식에 대한 추가적인 요구사항이 있으십니까?

더 자세한 정보를 제공해주시면, 맞춤형 코드를 제공해 드릴 수 있습니다.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식 요약:

HTML

<ul>
    <li>장점: 뛰어난 디자인, 우수한 품질, 빠른 수정</li>
    <li>단점: 잘못된 치수 표기</li>
    <li>한줄평: 기대 이상의 품질과 디자인, 다만 사이즈 확인 필수</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

텍스트 형식 요약:

• 장점: 뛰어난 디자인, 우수한 품질, 빠른 수정
• 단점: 잘못된 치수 표기
• 한줄평: 기대 이상의 품질과 디자인, 다만 사이즈 확인 필수

요약 설명

제공된 리뷰 리스트와 상품 정보를 바탕으로 다음과 같이 요약했습니다.

• 장점:
  • 대부분의 리뷰에서 디자인과 품질에 대한 높은 만족도를 나타냈습니다.
  • 빠른 수정이 가능하다는 점도 긍정적인 평가를 받았습니다.
• 단점:
  • 일부 리뷰에서 잘못된 치수 표기에 대한 불만이 제기되었습니다.
• 한줄평:
  • 전체적으로 상품에 대한 만족도가 높지만, 구매 시 사이즈를 꼼꼼히 확인해야 한다는 점을 강조했습니다.

추가 고려 사항

• 리뷰 수: 제공된 리뷰 수가 적어 일반화하기 어려울 수 있습니다. 더 많은 리뷰를 분석하면 더 정확한 요약이 가능합니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트에 대한 감성 분석을 통해 긍정/부정 비율을 파악하고, 더욱 세밀한 요약을 할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

더욱 다양한 리뷰를 제공해주시면, 더욱 정확하고 상세한 요약을 생성해 드릴 수 있습니다.

향후 개선 방안

• 다양한 상품 카테고리 지원: 현재는 텍스타일 제품에 대한 요약에 특화되어 있습니다. 다른 카테고리의 상품에도 적용될 수 있도록 모델을 개선할 수 있습니다.
• 문맥 이해: 리뷰 문맥을 정확하게 이해하여 더욱 세련된 표현으로 요약을 생성할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사나 요구에 따라 맞춤형 요약을 제공할 수 있습니다.

예시:

• 사용자: 디자인보다는 가격에 민감해요.
• 시스템: 가격 대비 만족스러운 품질, 다만 디자인은 평범한 편입니다.

위와 같은 방식으로 사용자의 니즈에 맞춰 요약을 제공할 수 있도록 지속적으로 개발해 나갈 예정입니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.