에디파이어 – TOP 7 가성비 제품 추천

Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 사용자 제공 리뷰 데이터와 상품 정보를 바탕으로 간결하고 명확한 3줄 요약 리뷰를 생성하는 것.

핵심 기능:

• 리뷰 요약: 사용자 리뷰에서 장점, 단점, 총평을 추출하여 3줄로 간결하게 요약
• 불필요 내용 제거: 배송 관련 불만, 개인적인 선호 등 불필요한 정보 제거
• 자연스러운 문장 생성: 문법적으로 정확하고 자연스러운 한국어 문장 생성
• 상품 정보 활용: 필요한 경우 상품 정보를 활용하여 요약에 추가

제약 조건:

• 3줄 고정: 반드시 3줄로 요약해야 함
• 한국어 자연스러운 표현: 어색한 표현 없이 자연스러운 한국어로 작성

Python 코드 구현 (예시)

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name):
  """
  사용자 리뷰를 분석하여 3줄 요약 리뷰를 생성합니다.

  Args:
    review_list: 사용자 리뷰 리스트
    product_name: 상품 이름

  Returns:
    3줄 요약 리뷰 문자열
  """

  # 장점, 단점, 총평을 추출하기 위한 키워드
  pros_keywords = ['좋다', '만족', '장점', '가성비', '음질', '착용감']
  cons_keywords = ['아쉽다', '단점', '불편', '배송', '마감']
  overall_keywords = ['총평', '결론', '평가']

  pros, cons, overall = [], [], []
  for review in review_list:
    for keyword in pros_keywords:
      if keyword in review:
        pros.append(review)
        break
    for keyword in cons_keywords:
      if keyword in review:
        cons.append(review)
        break
    for keyword in overall_keywords:
      if keyword in review:
        overall.append(review)
        break

  # 키워드 기반 추출된 리뷰를 바탕으로 3줄 요약 생성
  summary = f"[{product_name}]\n"
  if pros:
    summary += "✅ 장점: " + ', '.join(set(re.findall(r'좋다|만족|장점|가성비|음질|착용감\s*:\s*(.*)', ' '.join(pros)))) + '\n'
  if cons:
    summary += "❌ 단점: " + ', '.join(set(re.findall(r'아쉽다|단점|불편\s*:\s*(.*)', ' '.join(cons)))) + '\n'
  if overall:
    summary += "⭐ 총평: " + ' '.join(set(overall))

  return summary

# 예시 실행
review_list = ['...', '...', ...]  # 실제 사용자 리뷰 리스트
product_name = "Edifier W820NB Plus 고해상도 무선 소음 차단 헤드폰"
result = summarize_reviews(review_list, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명 및 개선 방안

• 키워드 기반 분류: 미리 정의된 키워드를 사용하여 리뷰를 장점, 단점, 총평으로 분류합니다.
• 정규 표현 활용: 정규 표현을 사용하여 키워드와 함께 명사를 추출하여 더 구체적인 요약을 생성합니다.
• 중복 제거: set을 사용하여 중복된 내용을 제거하고 간결하게 요약합니다.
• 유연성: 키워드 목록을 수정하여 다양한 상품에 적용할 수 있도록 합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 키워드: 상품 종류에 따라 더욱 세분화된 키워드를 사용하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 딥러닝 모델 활용: BERT와 같은 딥러닝 모델을 사용하여 더욱 정교한 감성 분석과 요약을 수행할 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: GPT-3와 같은 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 직접 키워드를 추가하거나 가중치를 조절할 수 있도록 사용자 정의 기능을 추가할 수 있습니다.

주의사항

• 데이터 품질: 리뷰 데이터의 양과 질에 따라 요약 결과가 크게 달라질 수 있습니다.
• 키워드 정확도: 키워드 선택이 부적절하면 오류가 발생할 수 있습니다.
• 문맥 이해: 딥러닝 모델을 사용하더라도 문맥을 완벽하게 이해하기는 어렵습니다.

추가 기능:

• 별점 계산: 리뷰 긍정/부정 비율을 계산하여 별점을 부여할 수 있습니다.
• 워드 클라우드: 자주 등장하는 단어를 시각화하여 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.
• 감성 분석: 긍정, 부정, 중립 감성을 분석하여 더욱 상세한 정보를 제공할 수 있습니다.

이 코드는 기본적인 리뷰 요약 기능을 구현한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더 많은 고려사항과 개선이 필요합니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

이해한 내용 요약

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단한 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 생성
• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 출력: HTML 태그를 사용하여 장점, 단점, 한 줄 평을 각각 <li> 태그로 감싼 리스트 형태의 문자열

코드 구현 (Python)

Python

import re

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

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

    Returns:
        str: HTML 형식의 리뷰 요약 글
    """

    # 긍정, 부정 키워드를 활용한 감성 분석 (더 정교한 감성 분석 모델 사용 가능)
    positive_keywords = ['좋다', '훌륭하다', '만족', '편안하다', '잘된다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편하다', '문제', '개선', '부족']

    pros = []
    cons = []

    for review in review_list:
        for keyword in positive_keywords:
            if keyword in review:
                pros.append(re.sub(r'[^가-힣a-zA-Z0-9 ]', '', review))
                break
        else:
            for keyword in negative_keywords:
                if keyword in review:
                    cons.append(re.sub(r'[^가-힣a-zA-Z0-9 ]', '', review))
                    break

    # 중복 제거 및 요약
    pros = list(set(pros))
    cons = list(set(cons))

    # HTML 형식으로 변환
    html_summary = f"""
    <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
    <ul>
        <li><strong>장점:</strong> {', '.join(pros)}</li>
        <li><strong>단점:</strong> {', '.join(cons)}</li>
        <li><strong>한줄평:</strong> {product_name}은 음질, ANC 기능 등 전반적인 성능이 우수하며, 특히 {', '.join(pros[:2])} 부분에서 높은 평가를 받았습니다.</li>
    </ul>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = [
    # ... 위에서 제공된 리뷰 리스트
]
product_name = "에디터 액티브 노이즈 캔슬링 블루투스 이어폰, TWS 무선 이어버드, 멀티 모드 ANC IP54 방수, 24 시간 재생, TWS1 프로 2"
product_price = "₩ 42,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

설명

1. 긍정/부정 키워드 기반 감성 분석: 간단한 키워드 매칭 방식으로 긍정/부정 리뷰를 분류합니다. 더 정교한 감성 분석 모델을 사용하면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
2. 중복 제거 및 요약: 동일한 내용의 리뷰는 제거하고, 핵심 내용을 추출하여 요약합니다.
3. HTML 형식 변환: 장점, 단점, 한 줄 평을 <ul> 태그를 사용하여 리스트 형태로 구성하고, HTML 형식으로 변환합니다.
4. 한 줄 평 생성: 긍정 키워드 중 상위 2개를 활용하여 간결하고 명확한 한 줄 평을 생성합니다.

추가 개선 사항

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더욱 정확한 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 자연어 처리 기술을 활용하여 리뷰에서 핵심 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: 딥러닝 기반 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 한 줄 평을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 긍정/부정 키워드, 한 줄 평 생성 방식 등을 사용자가 직접 설정할 수 있도록 커스터마이징 기능을 추가할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 리뷰 데이터와 다양한 상품에 대한 분석이 필요합니다. 또한, 감성 분석은
텍스트의 뉘앙스를 완벽하게 파악하기 어렵기 때문에, 결과에 대한 주관적인 판단이 필요할 수 있습니다.

이 코드를 활용하여 더욱 다양하고 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 사용자는 다양한 언어와 형식으로 작성된 이어폰 리뷰들을 받아, 이를 '장점', '단점', '한줄평' 형식의 간결한 HTML 요약글로 변환하고자 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리:

   • 불필어한 문장 (예: 배송 관련, 개인적인 취향 등) 제거
   • 키워드 추출 (음질, 착용감, 연결성 등)
   • 감성 분석 (긍정, 부정)

   • 요약 생성:

   • 추출된 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 3줄 요약 생성

   • 첫 번째 줄: 주요 장점 (예: 음질, 착용감)
   • 두 번째 줄: 주요 단점 (만약 있다면)
   • 세 번째 줄: 종합적인 한줄평

   • HTML 형식 변환:

   • 생성된 텍스트를 HTML 태그를 이용하여 '장점', '단점', '한줄평' 형식으로 변환

Python 코드 구현 (예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from collections import Counter

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    # 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰 전처리 및 키워드 추출 (간단한 예시)
    keywords = ["음질", "착용감", "연결", "배터리", "디자인"]
    keyword_counts = Counter()
    for review in reviews:
        for keyword in keywords:
            if keyword in review:
                keyword_counts[keyword] += 1

    # 감성 분석
    sentiments = [sia.polarity_scores(review)['compound'] for review in reviews]
    avg_sentiment = sum(sentiments) / len(sentiments)

    # 요약 생성
    summary = f"<h5>{product_name} 리뷰 요약</h5>"
    summary += "<p><strong>장점:</strong> {positive_aspects}</p>"
    summary += "<p><strong>단점:</strong> {negative_aspects}</p>"
    summary += "<p><strong>한줄평:</strong> {overall_rating}</p>"

    # HTML 출력
    return summary

# 사용자 입력 데이터
reviews = ["음질 좋아오 배송이 좀 늦었지만", ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "Edifier X2s TWS 블루투스 이어버드"

# 함수 호출
result = summarize_reviews(reviews, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

향후 개선 방안

• 더 정교한 전처리: 불용어 제거, 형태소 분석, 키워드 추출 알고리즘 개선
• 다양한 감성 분석 모델: 더 정확한 감성 분석을 위한 다양한 모델 활용
• 기계 학습 기반 요약: 추출적 요약, 추상적 요약 등을 활용한 더욱 정교한 요약 생성
• 사용자 정의 키워드: 사용자가 직접 키워드를 추가하거나 수정할 수 있도록 기능 추가
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 처리하기 위한 번역 및 언어 모델 활용

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 고려 사항과 복잡한 알고리즘이 필요합니다. 특히, 다양한 언어와 문체의
리뷰를 정확하게 처리하기 위해서는 자연어 처리 기술에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다.

질문

• 리뷰 데이터 형식: 리뷰 데이터는 어떤 형식으로 제공되나요? (텍스트 파일, JSON, 데이터베이스 등)
• 요약의 상세도: 어느 정도의 상세도를 원하시나요? (매우 간략한 요약, 상세한 요약)
• HTML 출력 형식: 특정 HTML 구조나 스타일을 원하시나요?
• 기타 요구사항: 추가적인 기능이나 제약 조건이 있나요?

이러한 정보를 바탕으로 더욱 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Edifier WH950NB 리뷰 요약

장점: 뛰어난 음질과 ANC 성능, 편안한 착용감, 긴 배터리 수명 등 가격 대비 높은 성능을 자랑합니다.

단점: 일부 사용자는 배송 지연을 경험했으며, 포장이 미흡했다는 의견도 있습니다.

한 줄 평: 합리적인 가격에 고품질 사운드와 편안함을 모두 갖춘 가성비 좋은 헤드폰입니다.

Edifier MR4 리뷰 요약

장점:

• 가성비 우수: 저렴한 가격 대비 뛰어난 음질, 특히 사운드 스테이지가 넓다는 평가가 많습니다.
• 다양한 입력 지원: TRS 밸런스드, AUX, RCA 등 다양한 입력 방식을 지원하여 편리하게 사용 가능합니다.
• 빠른 배송 및 만족스러운 포장: 빠른 배송과 꼼꼼한 포장으로 만족스러운 구매 경험을 제공합니다.

단점:

• 저음 부족: 일부 사용자는 저음이 부족하다고 느낄 수 있습니다.
• 미터기 내구성: 전면 패널의 미터기 내구성에 대한 우려가 있습니다.

한 줄 평:

가성비 좋은 스튜디오 모니터로, 넓은 사운드 스테이지와 다양한 입력 지원이 매력적입니다. 하지만 저음이 부족할 수 있으며, 미터기 내구성에 대한 아쉬움이 있습니다.

Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 다양한 사용자 리뷰를 분석하여, 특정 상품에 대한 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하는 자연어 처리 작업입니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리: 불필요한 문장 부호, 이모지 등을 제거하고 키워드 추출을 위한 전처리 작업을 수행합니다.
2. 키워드 기반 분류: 사전에 정의된 장점/단점/한 줄 평 키워드를 기반으로 리뷰를 분류합니다. (예: 장점 키워드 - '좋다', '만족', '편안', 단점 키워드 - '불편', '아쉽다', '작다')
3. 빈도 분석: 각 키워드의 빈도를 분석하여 대표적인 장점/단점을 도출합니다.
4. 문장 생성: 도출된 키워드와 빈도를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성합니다.

Python 코드 구현 예시

Python

import re
from collections import Counter

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    # 키워드 사전 정의
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '편안', '좋네요', '최고', '훌륭']
    negative_keywords = ['불편', '아쉽다', '작다', '크다', '무겁다', '시끄럽다']

    # 리뷰 전처리 및 키워드 카운팅
    word_counts = Counter()
    for review in reviews:
        words = re.sub(r'[^가-힣a-zA-Z ]', '', review).split()
        for word in words:
            if word in positive_keywords:
                word_counts['장점'] += 1
            elif word in negative_keywords:
                word_counts['단점'] += 1
            else:
                word_counts[word] += 1

    # 장점, 단점 추출 및 문장 생성
    advantages = ', '.join([f'{word} ({count}회 언급)' for word, count in word_counts.most_common() if word in positive_keywords])
    disadvantages = ', '.join([f'{word} ({count}회 언급)' for word, count in word_counts.most_common() if word in negative_keywords])
    one_line_review = f"{product_name}은 {advantages} 등의 장점이 있지만, {disadvantages} 등의 단점도 지적되었습니다."

    return one_line_review

# 예시 실행
review_list = ['전반적으로 사운드 안정감있게 밸런스가 잘 잡혔고, 액티브 노이즈 캔슬링이랑 주변 소음 조절도 가지고 있어요. 무엇보다 사용시간이 엄청 길어서 좋아요. ANC 기능 켜도 2일이상 사용가능하고, 끄면 4일정도 사용할 수 있어요~', ...]
product_name = "에디파이어 W830NB 무선 헤드폰"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

향후 개선 방안

• 더 정교한 키워드 사전: 상품 특성에 맞는 키워드를 추가하고, 동의어 처리를 통해 정확도를 높일 수 있습니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 활용하여 더욱 정확한 장단점을 도출할 수 있습니다.
• 문장 생성 모델 활용: 딥러닝 기반 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스럽고 다양한 표현의 문장을 생성할 수 있습니다.
• 특정 문장 패턴 학습: 리뷰 데이터를 학습하여 특정 문장 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 더욱 정확한 요약문을 생성할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요합니다. 또한, 모든 리뷰를 완벽하게
요약하기는 어렵기 때문에, 결과를 검토하고 필요에 따라 수정해야 합니다.

이 코드를 바탕으로 더욱 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.