드릴링 머신 인기 순위 BEST 10

TOP 1 제품 소비자 리뷰 요약

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:

텍스트 전처리:

불필요한 문자 제거 (특수문자, 불필요한 공백 등)
형태소 분석을 통한 키워드 추출 (선택 사항)


감성 분석:

긍정/부정 키워드를 활용하여 감성 판단
리뷰 전체의 긍정/부정 비율 계산


요약:

긍정 키워드를 중심으로 장점 요약
부정 키워드를 중심으로 단점 요약
전체적인 평가를 바탕으로 한 줄 평 작성



파이썬 코드 구현:
Python
import re
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약하는 함수

    Args:
        review_list: 사용자 리뷰 리스트
        product_name: 상품명
        product_price: 상품 가격

    Returns:
        str: 요약된 리뷰 문자열
    """

    # 텍스트 전처리 및 감성 분석 (간단한 예시)
    okt = Okt()
    positive_words = ['좋다', '만족', '잘', '편리', '튼튼', '강력']
    negative_words = ['아쉽다', '불편', '소음', '하자', '작다', '약하다']

    positive_count = 0
    negative_count = 0
    for review in review_list:
        words = okt.morphs(review)
        for word in words:
            if word in positive_words:
                positive_count += 1
            elif word in negative_words:
                negative_count += 1

    # 요약
    if positive_count > negative_count:
        summary = f"[{product_name}]는 {product_price}원의 가격으로 가성비가 좋고, {positive_words[0]}다는 평이 많습니다. 특히, {positive_words[1]}스러운 사용감과 {positive_words[2]}은 장점으로 꼽힙니다. {positive_words[3]} DIY 작업에 적합합니다."
    elif positive_count < negative_count:
        summary = f"[{product_name}]는 {product_price}원의 가격으로 {negative_words[0]}다는 의견이 있습니다. 특히, {negative_words[1]}스러운 사용감과 {negative_words[2]}이 단점으로 지적됩니다. {negative_words[3]} 개선이 필요합니다."
    else:
        summary = f"[{product_name}]는 긍정적인 평가와 부정적인 평가가 엇갈립니다. {product_price}원의 가격을 고려했을 때, {positive_words[0]}다는 의견도 있지만, {negative_words[0]}다는 의견도 있습니다."

    return summary

# 예시 실행
review_list = ['판매자가 제공하는 것에 따른 크기, 알루미늄의 모든 것, 플라스틱 인 사이드 커버를 제외하고, 스핀들은 강철로 만들어졌으며 좋은 강철은 높이 평가됩니다. 내 집에서 DIY 작업을 위해 나를 섬길 것입니다.', ...]  # 실제 리뷰 리스트로 대체
product_name = "미니 복합 벤치 드릴링 슬라이드 테이블, 작업대, 밀링 크로스 테이블, 벤치 드릴 스탠드 도구용 밀링 바이스 머신"
product_price = "₩ 25,700"

result = summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
개선 방안:

더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델 활용
키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등을 활용하여 중요 키워드 추출
문장 생성: NLG (Natural Language Generation) 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 문장 생성
다양한 요약 방식: 추출형 요약, 추상적 요약 등 다양한 방식을 시도

주의 사항:

위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요합니다.
형태소 분석기, 감성 분석 모델, NLG 모델 선택에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
리뷰 데이터의 양과 질에 따라 요약 결과의 정확도가 크게 좌우됩니다.

추가 기능:

별점: 평균 별점을 계산하여 요약에 추가
주요 단어: 자주 언급되는 단어를 뽑아 요약에 추가
개선점: 부정적인 리뷰에서 자주 언급되는 개선점을 제시

이 코드를 바탕으로 더욱 정교하고 다양한 기능을 추가하여 원하는 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.
참고: 위 코드는 Python 3.x 기준이며, 필요한 라이브러리(konlpy, NLTK 등)를 설치해야 합니다.