쉐보레 기어변속 케이블 추천 BEST 10 외 비교 가격 후기

TOP 2 제품 소비자 리뷰 요약

HTML 형식의 리뷰 요약글 작성
요구 사항:

리뷰 리스트: 사용자들이 작성한 리뷰 문장들의 목록
상품 정보: 상품명, 가격 등
출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 코드

제공된 예시:

리뷰 리스트: 배송 관련 불만이 대부분
상품명: 자동차 부품
가격: 저렴한 편

HTML 코드 예시:
HTML
<div class="review-summary">
  <h5>쉐보레 에피카 올랜도용 기어 시프트 케이블, 자동 변속기 라인 고무 슬리브 (₩ 2,800)</h5>
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> 가격이 저렴</li>
    <li><strong>단점:</strong> 배송이 느림, 상품 누락</li>
    <li><strong>한 줄 평:</strong> 저렴한 가격에 구매했지만, 배송이 너무 느려서 아쉬운 제품</li>
  </ul>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
자연어 처리를 통한 개선:
위 예시는 간단한 규칙 기반으로 작성되었습니다. 더욱 정교한 리뷰 요약을 위해서는 자연어 처리 기술을 활용하여 다음과 같은 개선을 할 수

있습니다.

감성 분석: 리뷰 문장의 긍정/부정 감성을 분석하여 장점과 단점을 구분합니다.
키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 요약문의 정확도를 높입니다.
문장 생성: 추출된 키워드와 감성 정보를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성합니다.

파이썬 코드 예시 (NLTK 라이브러리 사용):
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def create_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰별 감성 점수 계산
    sentiment_scores = [sia.polarity_scores(review)['compound'] for review in review_list]

    # 긍정/부정 리뷰 분류
    positive_reviews = [review for review, score in zip(review_list, sentiment_scores) if score > 0]
    negative_reviews = [review for review, score in zip(review_list, sentiment_scores) if score < 0]

    # 키워드 추출 (NLTK의 다른 키워드 추출 기법 활용 가능)
    positive_keywords = nltk.FreqDist(word for review in positive_reviews for word in review.split())
    negative_keywords = nltk.FreqDist(word for review in negative_reviews for word in review.split())

    # HTML 코드 생성
    html_code = f"""
    <div class="review-summary">
      <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
      <ul>
        <li><strong>장점:</strong> {', '.join(positive_keywords.most_common(2))}</li>
        <li><strong>단점:</strong> {', '.join(negative_keywords.most_common(2))}</li>
        <li><strong>한 줄 평:</strong> {product_name}은 {positive_keywords.most_common(1)[0][0]}하지만, {negative_keywords.most_common(1)[0][0]}합니다.</li>
      </ul>
    </div>
    """
    return html_code

# 예시 실행
review_list = ['배송은 느려요. 우편으로 옵니다.', '너무 늦게 배송되어 다음 주문은 생각해 봐야겠네요.', '선적이 도착하지 않았습니다.', '레고 없음']
product_name = "쉐보레 에피카 올랜도용 기어 시프트 케이블, 자동 변속기 라인 고무 슬리브"
product_price = "₩ 2,800"

print(create_review_summary(review_list, product_name, product_price))

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
주의 사항:

위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡한 자연어 처리 기술이 필요할 수 있습니다.
키워드 추출, 문장 생성 등의 부분은 다양한 라이브러리와 알고리즘을 활용하여 개선할 수 있습니다.
감성 분석은 문맥에 따라 오류가 발생할 수 있으므로 주의해야 합니다.

추가 기능:

별점: 평균 별점을 계산하여 표시
긍정/부정 비율: 긍정/부정 리뷰의 비율을 계산하여 표시
워드 클라우드: 키워드를 시각화하여 한눈에 파악
이모지: 리뷰 감성에 맞는 이모지를 추가하여 시각적 효과 증가

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.
더욱 정확하고 상세한 요약을 위해 다음 정보를 추가로 제공해주시면 감사하겠습니다.

리뷰 데이터 형식: JSON, CSV 등
키워드 추출 방법: TF-IDF, Word2Vec 등
문장 생성 모델: Seq2Seq, Transformer 등
HTML 출력 형식: 부가적인 스타일이나 기능 요구사항

이를 바탕으로 맞춤형 솔루션을 제공해 드리겠습니다.