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Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 다양한 언어와 형식으로 작성된 사용자 리뷰를 분석하여 간결하고 명확한 한국어 3줄 요약으로 만들어야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리: 불필요한 문장, 오타, 특수문자 제거, 한국어 이외의 언어 번역
2. 키워드 추출: 각 리뷰에서 장점, 단점, 주요 기능 등을 나타내는 키워드 추출
3. 요약 생성: 추출된 키워드를 바탕으로 "장점", "단점", "한줄평" 형식의 3줄 요약문 생성
4. 문맥 파악: 전체 리뷰의 맥락을 파악하여 더욱 정확한 요약 생성

코드 구현 (예시: Python, NLTK, Google Translate 라이브러리 활용)

Python

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from googletrans import Translator

[1. github.com ](https://github.com/fjotb/AUE)

[github.com](https://github.com/fjotb/AUE)



def summarize_reviews(reviews, product_name):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 3줄 요약을 생성합니다.

    Args:
        reviews: 사용자 리뷰 리스트
        product_name: 상품명

    Returns:
        str: 3줄 요약 문자열
    """

    # 한국어 외 언어 번역
    translator = Translator()
    korean_reviews = [translator.translate(review, dest='ko').text for review in reviews]

    # 불용어 제거 및 토큰화
    stop_words = set(stopwords.words('korean'))
    tokenized_reviews = [word_tokenize(review) for review in korean_reviews]
    filtered_reviews = [[word for word in tokens if word not in stop_words] for tokens in tokenized_reviews]

    # 키워드 추출 (간단한 예시, 더 정교한 키워드 추출 기법 사용 가능)
    keywords = ['배송', '포장', '디자인', '조리', '소음', '화력', '단점', '문제', '만족', '추천']
    keyword_counts = {}
    for review in filtered_reviews:
        for word in review:
            if word in keywords:
                keyword_counts[word] = keyword_counts.get(word, 0) + 1

    # 요약 생성
    summary = f"**{product_name}**\n"
    summary += "장점: "
    for word, count in keyword_counts.items():
        if word in ['배송', '포장', '디자인', '조리', '화력', '만족', '추천']:
            summary += f"{word} ({count}), "
    summary = summary[:-2] + "\n"

    summary += "단점: "
    for word, count in keyword_counts.items():
        if word in ['단점', '문제', '소음']:
            summary += f"{word} ({count}), "
    summary = summary[:-2] + "\n"

    summary += "한줄평: "
    if '만족' in keyword_counts or '추천' in keyword_counts:
        summary += "전반적으로 만족스러운 제품입니다."
    elif '단점' in keyword_counts or '문제' in keyword_counts:
        summary += "몇 가지 단점이 있지만, 가격 대비 괜찮습니다."
    else:
        summary += "무난하게 사용하기 좋은 제품입니다."

    return summary

# 예시 실행
reviews = [
    # ... 위에서 제공된 리뷰 리스트 ...
]
product_name = "XIAOMI 샤오미 미지아 유도 쿠커 청소년 에디션"
result = summarize_reviews(reviews, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안 및 추가 고려 사항

• 더 정교한 키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등의 기법을 활용하여 더욱 의미 있는 키워드를 추출할 수 있습니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 통해 제품에 대한 전반적인 평가를 파악할 수 있습니다.
• 문맥 고려: 딥러닝 기반의 문장 생성 모델을 활용하여 문맥을 고려한 더 자연스러운 요약을 생성할 수 있습니다.
• 다양한 요약 기법: 추출적 요약, 추상적 요약 등 다양한 요약 기법을 비교하고 적용할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 형식이나 키워드를 설정할 수 있도록 유연하게 구현할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요할 수 있습니다.

이 코드를 실행하기 위해서는 다음 라이브러리를 설치해야 합니다:

Bash

pip install nltk googletrans

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

NLTK 데이터 다운로드:

Python

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

이 코드를 기반으로 더욱 정교하고 다양한 기능을 추가하여 사용자의 요구에 맞는 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식의 요약:

HTML

<ul>
    <li><strong>장점:</strong> 디자인 예쁘고, 빠른 물끓임, 컴팩트한 사이즈</li>
    <li><strong>단점:</strong> 소음 심함, 짧은 전선, 사이즈 오차, 표면 글라스 파손 이슈 발생</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 디자인과 성능은 좋지만, 소음과 사이즈 관련 문제가 발생할 수 있으며, 일부 제품의 경우 하자가 있을 수 있습니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연스러운 한국어 요약:

HIMEJI 에어 슬림 인덕션 호브는 깔끔한 디자인과 빠른 물끓임으로 인기가 좋습니다. 하지만 소음이 다소 크고, 전선이 짧아 사용에
불편함을 느낄 수 있습니다. 또한, 실제 사이즈가 표기된 사이즈와 다르다는 후기도 있고, 제품 하자로 인해 환불하는 경우도 발생했습니다.
디자인과 성능은 매력적이지만, 소음과 사이즈, 그리고 제품 하자에 대한 우려가 공존하는 제품입니다.

요약 과정 설명

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰들을 꼼꼼히 분석하여 장점, 단점, 개선점 등을 도출했습니다.
2. 핵심 키워드 추출: 각 리뷰에서 반복적으로 언급되는 키워드 (예: 디자인, 소음, 사이즈, 하자 등)를 추출했습니다.
3. 요약문 작성: 추출된 키워드를 바탕으로 장점, 단점, 한줄평을 간결하고 명확하게 작성했습니다.
4. HTML 형식 변환: 작성된 요약문을 HTML 태그를 사용하여 구조화했습니다.

추가 고려 사항

• 데이터 양: 리뷰 데이터가 더 많아질수록 더 정확하고 상세한 요약이 가능합니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 분석하여 요약의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• 주관적 의견 배제: 객관적인 사실만을 바탕으로 요약하여 사용자가 스스로 판단할 수 있도록 했습니다.
• 문맥 이해: 문맥을 고려하여 단순 키워드 매칭을 넘어 깊이 있는 분석을 수행할 수 있습니다.

주의: 위 요약은 제공된 리뷰 데이터를 기반으로 작성되었으며, 실제 제품의 모든 특징을 반영하지 못할 수 있습니다. 구매 결정은
다양한 정보를 종합하여 신중하게 하시기 바랍니다.

더 나은 요약을 위해 필요한 추가 정보:

• 별점 정보: 리뷰의 평균 별점을 함께 제공하면 요약의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• 리뷰 개수: 총 리뷰 개수를 표기하여 요약의 대표성을 강조할 수 있습니다.
• 상품 카테고리: 상품의 카테고리를 알면 더욱 전문적인 요약이 가능합니다.

향후 개선 방향:

• 자동화: 리뷰 데이터를 자동으로 수집하고 분석하여 요약하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사에 따라 요약 내용을 맞춤화할 수 있습니다.
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 분석하고 요약할 수 있도록 기능을 확장할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.