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HTML 형식의 리뷰 요약 작성 도구

이해 및 분석

제공된 정보를 바탕으로, 다음과 같은 기능을 수행하는 HTML 요약 생성기를 구현할 수 있습니다.

• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 처리:
  • 각 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 추출
  • 추출된 정보를 HTML 태그를 사용하여 구조화
• 출력:
  • 장점, 단점, 한 줄 평이 명확하게 구분된 HTML 코드
  • 가독성을 높이기 위한 스타일 적용 (선택 사항)

코드 구현 (Python 예시)

Python

import re

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 요약을 생성합니다.

    Args:
        review_list (list): 사용자 리뷰 리스트
        product_name (str): 상품명
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: 생성된 HTML 코드
    """

    # 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하기 위한 간단한 규칙 (더 정교한 분석 가능)
    pros = []
    cons = []
    summaries = []

    for review in review_list:
        if "좋다" in review or "좋아" in review or "잘" in review:
            pros.append(review)
        elif "크다" in review or "작다" in review or "아쉽다" in review:
            cons.append(review)
        else:
            summaries.append(review)

    # HTML 코드 생성
    html_code = f"""
    <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
    <h6>장점</h6>
    <ul>
        {''.join([f'<li>{pro}</li>' for pro in pros])}
    </ul>
    <h6>단점</h6>
    <ul>
        {''.join([f'<li>{con}</li>' for con in cons])}
    </ul>
    <h6>한 줄 평</h6>
    <p>{summaries[0] if summaries else '사용자 의견이 다양합니다.'}</p>
    """

    return html_code

# 예시 실행
review_list = [
    # ... 위에 제시된 리뷰 리스트
]
product_name = "남아용 한국 어린이 나비넥타이 그릴"
product_price = "₩ 1,400"

html_output = generate_review_summary(review_list, product_name, product_price)
print(html_output)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명

• 리뷰 분석: 간단한 키워드 기반으로 장점, 단점, 한 줄 평을 분류합니다. 실제 서비스에서는 더욱 정교한 자연어 처리 기술을 활용하여 분석할 수 있습니다.
• HTML 생성: f-string을 사용하여 HTML 코드를 동적으로 생성합니다.
• 출력: 생성된 HTML 코드를 콘솔에 출력합니다.

개선 방안

• 정교한 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석 모델을 활용하여 더 정확하게 장단점을 분류합니다.
• 키워드 추출: 자주 등장하는 키워드를 추출하여 리뷰 요약의 정확도를 높입니다.
• 요약 알고리즘: 긴 리뷰를 짧게 요약하는 알고리즘을 적용하여 한 줄 평을 더 효과적으로 생성합니다.
• 스타일링: CSS를 활용하여 HTML 출력 결과의 가독성을 높입니다.
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 처리할 수 있도록 확장합니다.

추가 기능

• 별점 계산: 리뷰의 긍정/부정 비율을 바탕으로 별점을 계산하여 표시합니다.
• 워드 클라우드 생성: 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현하는 워드 클라우드를 생성합니다.
• 차트 생성: 리뷰 데이터를 바탕으로 다양한 차트를 생성하여 시각화합니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에서는 더욱 복잡하고 다양한 요구사항을 고려해야 합니다.

더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

예시 출력 결과:

HTML

<h5>남아용 한국 어린이 나비넥타이 그릴 (₩ 1,400)</h5>
<h6>장점</h6>
<ul>
    <li>좋은 나비 넥타이, 색상은 그림보다 가볍지 만 여전히 적합합니다.</li>
    <li>놀라운 나비!!! 직물은 새틴이며, 약간 아름답고 반짝이며, 목의 크기는 조절할 수 있습니다. 17.5 세의 졸업생을 위해 구입하면 어린 소년에게는 거의 완벽하게 세트. 나는 나비의 질을 좋아한다. 대단히 감사합니다!</li>
    </ul>
<h6>단점</h6>
<ul>
    <li>롤빵은 성인용, 페디 3 과 3 은 성인에게 크고 6 세 어린이에게는 적합하지 않습니다. 그러나 그들이 아름답고 좋은 품질이라면</li>
    <li>나는 6 살짜리 아이에게 그것을 원했고 그것은 큰 것입니다. 아마도 나이가 많은 아이에게는 십대의 크기가 더 좋아집니다.</li>
</ul>
<h6>한 줄 평</h6>
<p>배달 행복, 내 동생은 그것을 좋아하고 슈퍼 실용적인</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

이 HTML 코드를 웹 브라우저에서 열면 정리된 리뷰 요약을 확인할 수 있습니다.

문제 분석 및 해결 방안

문제점:

• 다국어 리뷰: 리뷰가 영어와 한국어 혼용되어 있어 정확한 감성 분석이 어렵습니다.
• 비구조화된 텍스트: 리뷰가 자유 형식으로 작성되어 키워드 추출 및 요약이 쉽지 않습니다.
• 주관적인 표현: "좋다", "괜찮다" 등의 주관적인 표현이 많아 객관적인 평가가 어렵습니다.
• 불필요한 정보: 배송 기간, 가격 등 요약에 필요 없는 정보가 포함되어 있습니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리:
   • 번역: 영어 리뷰를 한국어로 번역합니다.
   • 정규 표현: 불필요한 문자, 이모티콘 등을 제거합니다.
   • 형태소 분석: 단어를 의미 있는 단위로 분해하여 키워드를 추출합니다.
2. 감성 분석:
   • 긍정/부정 키워드: 사전에 정의된 긍정/부정 키워드를 활용하여 리뷰의 감성을 분석합니다.
   • 감성 사전: 더욱 정교한 감성 분석을 위해 감성 사전을 활용할 수 있습니다.
3. 요약:
   • 빈도 분석: 자주 등장하는 키워드를 중심으로 요약합니다.
   • 문장 생성: 템플릿을 활용하여 장점, 단점, 한 줄 평을 자연스러운 문장으로 생성합니다.

제안하는 코드 (Python)

Python

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

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    # 데이터 전처리
    okt = Okt()
    reviews = []
    for review in review_list:
        words = okt.morphs(review)
        reviews.append(words)

    # 긍정/부정 단어 사전 (예시)
    positive_words = ['좋다', '만족', '훌륭하다']
    negative_words = ['아쉽다', '실망', '별로']

    # 빈도 분석
    word_counts = Counter(word for review in reviews for word in review)

    # 장점, 단점 추출
    advantages = [word for word, count in word_counts.items() if word in positive_words]
    disadvantages = [word for word, count in word_counts.items() if word in negative_words]

    # 한 줄 평 생성
    one_line_review = f"{product_name}은 {', '.join(advantages)}는 좋지만, {', '.join(disadvantages)}는 아쉬운 점이 있습니다."

    # 최종 결과 출력
    print("장점:", advantages)
    print("단점:", disadvantages)
    print("한 줄 평:", one_line_review)

# 예시 실행
review_list = ['그들은 소년이지만 아이에 관해서는 조금 줄어들었지만 아름답고 단순한 재료입니다.', ...]
product_name = "활 넥타이가 있는 탄성 멜빵, 아동용 조절 가능한 스트랩 액세서리, 새로운 패션 멜빵, 남아 여아, 1 개"
product_price = "₩ 1,400"

summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 개선 방안

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더욱 정확한 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
• 주제 모델링: LDA 등의 주제 모델링 기법을 활용하여 리뷰의 주요 주제를 파악하고 요약에 활용할 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: Seq2Seq 모델 등을 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의 사전: 상품 특성에 맞는 사용자 정의 사전을 구축하여 더욱 정확한 분석이 가능합니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 처리 과정이 필요합니다. 또한, 감성 분석은 언어의
특성과 문맥에 따라 달라질 수 있으므로, 지속적인 개선이 필요합니다.

이 코드를 실행하기 위해서는 다음 라이브러리가 필요합니다:

• pandas
• collections
• konlpy

추가 요청

• 더 많은 리뷰 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 제공해주시면 더욱 정확한 분석이 가능합니다.
• 상품 정보: 상품의 종류, 특징 등에 대한 정보를 제공해주시면 요약에 활용할 수 있습니다.
• 요약 방식: 장점, 단점 외에 다른 요소를 강조하고 싶다면 알려주세요.
• 출력 형식: HTML 형식 외에 다른 형식으로 출력을 원하시면 알려주세요.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 생성 (한국어)

요구 사항:

• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 형식의 리뷰 요약 (3줄)
• 기능: 불필요한 내용 생략, 자연스러운 한국어 문장 생성

제공된 예시:

• 리뷰 리스트: ['좋은 품질의 이미지와 동일합니다. 얇고 넓은 목에 적합합니다. 나는 사랑한다.', '빨리 배송하고 예상대로 도착했습니다! 좋은 품질', '좋은']
• 상품명: "여성용 캐주얼 활 넥타이, 유니폼 칼라, 여러 가지 빛깔의 활 매듭, 성인 활 넥타이, 크라바트, 어린이, 셔츠, 목 착용"
• 상품 가격: "₩ 2,800"

예상 출력:

HTML

<div>
  <p><strong>장점:</strong> 품질 좋고, 넓은 목에 잘 맞아요. 배송도 빠르네요.</p>
  <p><strong>단점:</strong> 특별한 단점은 찾기 어려웠습니다.</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> 가격 대비 만족스러운 여성용 활 넥타이입니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 (예시):

Python

import re

def generate_review_summary(reviews, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 리뷰 요약을 생성합니다.

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

    Returns:
        HTML 형식의 리뷰 요약 문자열
    """

    # 긍정/부정 키워드를 활용한 감성 분석 (더 정교한 분석을 위해 NLTK 등 활용 가능)
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '빠르다', '잘 맞다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '실망']

    pros = []
    cons = []

    for review in reviews:
        for keyword in positive_keywords:
            if keyword in review:
                pros.append(review)
                break
        for keyword in negative_keywords:
            if keyword in review:
                cons.append(review)
                break

    # 불필요한 문자 제거 및 요약
    pros = ' '.join(pros)
    cons = ' '.join(cons)
    pros = re.sub(r'[^가-힣A-Za-z0-9 ]', '', pros)
    cons = re.sub(r'[^가-힣A-Za-z0-9 ]', '', cons)

    # HTML 형식으로 변환
    summary = f"""
    <div>
      <p><strong>장점:</strong> {pros}</p>
      <p><strong>단점:</strong> {cons if cons else '특별한 단점은 찾기 어려웠습니다.'}</p>
      <p><strong>한 줄 평:</strong> {product_price}원에 구매할 수 있는 가성비 좋은 {product_name}입니다.</p>
    </div>
    """

    return summary

# 예시 실행
reviews = ['좋은 품질의 이미지와 동일합니다. 얇고 넓은 목에 적합합니다. 나는 사랑한다.', '빨리 배송하고 예상대로 도착했습니다! 좋은 품질', '좋은']
product_name = "여성용 캐주얼 활 넥타이, 유니폼 칼라, 여러 가지 빛깔의 활 매듭, 성인 활 넥타이, 크라바트, 어린이, 셔츠, 목 착용"
product_price = "₩ 2,800"

result = generate_review_summary(reviews, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안:

• 감성 분석: 더 정교한 감성 분석 모델(NLTK, BERT 등)을 활용하여 긍정/부정 키워드 외에 문맥까지 고려한 분석
• 요약: 추출적 요약, 추상적 요약 등 다양한 요약 기법을 적용하여 더 간결하고 의미 있는 요약 생성
• 문장 다듬기: 자연어 처리 기술을 활용하여 문법 오류 수정 및 문장 다듬기
• 단점 처리: 단점이 없는 경우 외에도, 단점이 미미하거나 개인적인 취향에 따라 다를 수 있는 경우를 고려한 표현
• 다양한 상품: 다양한 종류의 상품에 대한 리뷰 분석 및 요약을 위한 모델 학습

주의 사항:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 고려 사항이 필요합니다.
• 특히, 감성 분석의 경우 데이터 불균형, 문맥의 다양성 등 다양한 문제를 해결해야 합니다.
• 사용자 리뷰 데이터의 양과 질에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점: 별점 정보를 활용하여 요약에 반영
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 요약에 포함
• 비교 분석: 여러 상품의 리뷰를 비교하여 차이점을 파악
• 시각화: 워드 클라우드, 감성 분석 결과 시각화 등

이 코드를 바탕으로 더욱 정교하고 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.