컴퓨터 책상 – TOP 9 가성비 제품 전격분석

Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 사용자 제공 리뷰 데이터를 바탕으로 간결하고 명확한 3줄 요약문을 생성하는 것

해결 방안:

1. 리뷰 데이터 전처리: 불필요한 문장, 이모지, 비속어 등을 제거하고 핵심 키워드를 추출합니다.
2. 긍정/부정 키워드 분류: 추출된 키워드를 긍정, 부정, 중립으로 분류하여 감성 분석을 수행합니다.
3. 요약문 생성: 긍정/부정 키워드 비율과 빈도수를 고려하여 장점, 단점, 한 줄 평을 구성합니다.
4. 문장 다듬기: 자연스러운 문장 흐름을 위해 문장을 다듬고, 상품 정보를 추가하여 완성된 요약문을 생성합니다.

제한 사항 및 고려 사항

• 데이터 양: 리뷰 데이터의 양이 적을 경우 정확한 감성 분석이 어려울 수 있습니다.
• 주관성: 리뷰는 개인적인 의견이므로 객관적인 사실만을 반영하기 어렵습니다.
• 다양한 표현: 동일한 의미를 다양한 표현으로 나타내기 때문에 키워드 추출 및 감성 분석에 어려움이 있을 수 있습니다.
• 문맥: 문맥에 따라 단어의 의미가 달라질 수 있으므로 단순 키워드 매칭보다는 더 정교한 분석이 필요합니다.

예시 요약문

주어진 데이터를 바탕으로 생성된 예시 요약문입니다. 실제 구현 시에는 더욱 정교한 알고리즘과 데이터 처리가 필요합니다.

상품: 높이 조절 가능한 오버 베드 테이블

요약문:

• 장점: 가성비가 좋고 조립이 간편하며 다용도로 활용 가능합니다.
• 단점: 배송이 느리고 일부 제품에서 하자가 발견되기도 합니다.
• 한 줄 평: 가격 대비 훌륭한 품질이지만, 꼼꼼한 검수가 필요합니다.

다른 예시:

• 장점: 넓은 크기와 견고한 내구성이 돋보입니다.
• 단점: 테두리가 날카롭고 일부 부품에 녹슨 부분이 있었습니다.
• 한 줄 평: 가격 대비 만족스러운 제품이지만, 마감 처리가 아쉬운 부분이 있습니다.

Python 코드 예시 (미완성)

Python

import pandas as pd
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 리뷰 데이터를 DataFrame으로 변환
reviews = pd.DataFrame({'review': REVIEW_LIST})

# 감성 분석기 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 각 리뷰에 대한 감성 점수 계산
reviews['sentiment'] = reviews['review'].apply(lambda x: sia.polarity_scores(x)['compound'])

# 긍정/부정 리뷰 분류 (예시)
positive_reviews = reviews[reviews['sentiment'] > 0]
negative_reviews = reviews[reviews['sentiment'] < 0]

# 긍정/부정 키워드 추출 및 빈도수 계산 (예시)
from collections import Counter

positive_words = ' '.join(positive_reviews['review']).split()
negative_words = ' '.join(negative_reviews['review']).split()

positive_counts = Counter(positive_words)
negative_counts = Counter(negative_words)

# 요약문 생성 (예시)
def generate_summary(positive_counts, negative_counts):
    # ... (생략)

# 상품 정보를 추가하여 최종 요약문 생성
summary = generate_summary(positive_counts, negative_counts)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 다음과 같은 개선이 필요합니다.

• 더 정교한 감성 분석 모델: 기존 모델보다 더 정확한 감성 분석 모델을 사용합니다.
• 문맥 고려: 문맥을 고려한 감성 분석 기법을 적용합니다.
• 키워드 추출: 형태소 분석기를 활용하여 더 정확한 키워드를 추출합니다.
• 요약 알고리즘: 추출된 키워드를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성하는 요약 알고리즘을 구현합니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 프로젝트에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.

추가 기능:

• 별점 기반 요약: 리뷰의 별점을 고려하여 요약의 신뢰도를 높입니다.
• 주제별 요약: 리뷰의 주제를 분석하여 각 주제별 요약을 생성합니다.
• 시각화: 워드 클라우드 등을 활용하여 리뷰 데이터를 시각화합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 생성

제공된 정보:

• REVIEW LIST: 구매자들의 상세 리뷰 텍스트 목록
• PRODUCT NAME: 상품명 ("게이밍 테이블 컴퓨터 책상, 가정용 라이브 E스포츠 테이블, 학생 공부 책상, E-스포츠 테이블, 컴퓨터 책상, 가정 사무실 책상")
• PRODUCT PRICE: 상품 가격 ("₩ 39,300")

요약 글 생성 로직:

1. 키워드 추출: 리뷰 텍스트에서 긍정/부정 키워드 (튼튼하다, 조립 쉽다, 배송 늦다, 마감 불량 등)를 추출합니다.
2. 빈도수 분석: 추출된 키워드의 빈도수를 분석하여 주요 특징을 파악합니다.
3. 3줄 요약 생성:
   • 첫 번째 줄: 상품의 가장 큰 장점 (예: 튼튼하고 조립이 쉽습니다.)
   • 두 번째 줄: 상품의 단점 또는 개선점 (예: 배송이 늦거나 마감이 다소 아쉬울 수 있습니다.)
   • 세 번째 줄: 전체적인 평가 (예: 가격 대비 만족스러운 제품입니다.)

생성된 요약 글:

장점: 튼튼하고 조립이 간편하며, 가격 대비 훌륭한 품질을 자랑합니다.

단점: 일부 제품에서 마감이 다소 아쉬울 수 있으며, 배송이 지연되는 경우가 있습니다.

한 줄 평: 가성비 좋은 게이밍 책상으로, 튼튼함과 조립의 편의성이 돋보입니다.

추가 고려 사항:

• 문맥 분석: 단순한 키워드 매칭뿐 아니라, 문맥을 고려하여 더욱 정확한 의미를 파악해야 합니다. (예: "가격이 용서를 한다"라는 표현의 뉘앙스 파악)
• 감성 분석: 긍정/부정 감성을 분석하여 더욱 세밀한 평가를 제공할 수 있습니다.
• 다양한 표현: 틀에 박힌 문장보다는 다양한 표현을 사용하여 자연스러운 문장을 생성해야 합니다.

주의: 위에서 생성된 요약 글은 제공된 리뷰 데이터를 기반으로 한 예시입니다. 실제로는 더 많은 데이터와 정교한 알고리즘을 사용하여 더욱 정확하고 풍부한 요약 글을 생성할 수 있습니다.

향후 개선 방안:

• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사에 따라 요약 내용을 조절할 수 있도록 기능을 추가합니다. (예: 배송에 대한 정보를 더 자세히 알고 싶다면, 배송 관련 내용을 강조하여 요약)
• 비교 분석: 다른 상품과의 비교 분석을 통해 차별화된 정보를 제공합니다.
• 시각화: 요약 결과를 시각적으로 표현하여 이해를 돕습니다.

더욱 정확한 요약 글 생성을 위해서는 다음과 같은 정보가 추가로 필요합니다:

• 리뷰 데이터의 양: 더 많은 리뷰 데이터가 제공될수록 정확도가 높아집니다.
• 리뷰 데이터의 형식: 텍스트 외에도 이미지, 영상 등 다양한 형식의 데이터를 활용할 수 있습니다.
• 사용자의 선호도: 사용자가 어떤 정보에 더 관심을 가지는지 파악하여 맞춤형 요약을 제공합니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

예시 추가:

만약 사용자가 "배송"이라는 키워드에 더 관심이 있다면, 다음과 같이 요약 글을 수정할 수 있습니다.

장점: 튼튼하고 조립이 간편하며, 가격 대비 훌륭한 품질을 자랑합니다.

단점: 일부 사용자는 배송이 다소 지연된다는 의견을 제시했습니다.

한 줄 평: 가성비 좋은 게이밍 책상이지만, 배송 관련하여 개선이 필요해 보입니다.

핵심 기능 구현을 위한 코드 (예시, Python):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 키워드 사전 생성
    positive_keywords = ["튼튼하다", "조립 쉽다", "만족", "좋다"]
    negative_keywords = ["배송 늦다", "마감 불량", "아쉽다"]

    # 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰별 키워드 빈도수 계산 및 감성 분석
    keyword_counts = {}
    sentiment_scores = []
    for review in reviews:
        words = nltk.word_tokenize(review)
        for word in words:
            if word in positive_keywords:
                keyword_counts[word] = keyword_counts.get(word, 0) + 1
            elif word in negative_keywords:
                keyword_counts[word] = keyword_counts.get(word, 0) - 1
        sentiment_scores.append(sia.polarity_scores(review)['compound'])

    # 빈도수 기반으로 장단점 추출
    advantages = [word for word, count in keyword_counts.items() if count > 0]
    disadvantages = [word for word, count in keyword_counts.items() if count < 0]

    # 전체적인 평가
    average_sentiment = sum(sentiment_scores) / len(sentiment_scores)
    overall_evaluation = "가격 대비 만족스러운 제품입니다" if average_sentiment > 0 else "개선이 필요한 부분이 있습니다"

    # 요약 문장 생성
    summary = f"**장점:** {', '.join(advantages)}\n**단점:** {', '.join(disadvantages)}\n**한 줄 평:** {overall_evaluation}"
    return summary

# 예시 실행
reviews = ["6월 7일 결제, 7월 5일 도착. 깨져서 왔는데.... 가격이 용서를 좀 하는 느낌. 조립 난이도는 낮은편. 탄탄하고 좋기는 한데 마감이 좋은편은 아님. 그러나, 다시 말 하지만. 가격이 용서를...한다고 해야할까.", ...]
product_name = "게이밍 테이블 컴퓨터 책상"
product_price = "₩ 39,300"
summary = summarize_reviews(reviews, product_name, product_price)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.

리뷰 요약 생성 결과

Prompt 분석:

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 "장점, 단점, 한 줄 평" 형태의 3줄 요약문 생성
• 입력:
  • REVIEW LIST: 사용자 리뷰 리스트 (문자열 배열)
  • PRODUCT NAME: 상품명 (문자열)
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격 (문자열)
• 출력: 3줄 요약문 (문자열)

요약 로직:

1. 리뷰 분석: 각 리뷰를 긍정/부정/중립 키워드로 분류하여 장점, 단점을 추출
2. 요약 생성: 추출된 장점과 단점을 바탕으로 문법적으로 자연스러운 3줄 요약문 작성
   • 1줄: 상품의 주요 장점 (예: 튼튼한 내구성, 높이 조절 가능)
   • 2줄: 상품의 주요 단점 (예: 바퀴 마찰력 부족, 조립 시 어려움)
   • 3줄: 종합적인 평가 (예: 가성비 좋은 제품, 개선 필요한 부분 존재)

3줄 요약문 예시:

높이 조절식 침대 옆 탁자 (₩ 17,200)

• 장점: 튼튼한 내구성, 높이 조절 가능, 다양한 용도로 활용 가능
• 단점: 바퀴 마찰력 부족, 일부 부품 마감이 아쉬움, 조립 시 어려움을 느낄 수 있음
• 한 줄 평: 가성비 좋은 제품으로 다양한 공간에서 활용하기 좋지만, 개선이 필요한 부분도 존재합니다.

코드 구현 (Python 예시, 자연어 처리 라이브러리 활용)

Python

import pandas as pd
from konlpy.tag import Okt  # 한국어 형태소 분석기
from collections import Counter

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    # 리뷰 데이터 프레임 생성
    df = pd.DataFrame({'review': review_list})

    # 형태소 분석 및 키워드 추출
    okt = Okt()
    df['nouns'] = df['review'].apply(lambda x: okt.nouns(x))

    # 긍정/부정 키워드 사전 (수정 필요)
    positive_words = ['좋다', '만족', '튼튼', '편리', '깔끔']
    negative_words = ['아쉽다', '불편', '어렵다', '파손', '마감']

    # 긍정/부정 키워드 카운팅
    df['positive_count'] = df['nouns'].apply(lambda x: sum(1 for word in x if word in positive_words))
    df['negative_count'] = df['nouns'].apply(lambda x: sum(1 for word in x if word in negative_words))

    # 장단점 추출 및 요약 생성
    positive_keywords = Counter(df[df['positive_count'] > 0]['nouns'].sum()).most_common(3)
    negative_keywords = Counter(df[df['negative_count'] > 0]['nouns'].sum()).most_common(3)

    summary = f"**{product_name} (₩ {product_price})**\n"
    summary += f"* **장점:** {', '.join(keyword[0] for keyword in positive_keywords)}\n"
    summary += f"* **단점:** {', '.join(keyword[0] for keyword in negative_keywords)}\n"
    summary += f"* **한 줄 평:** {product_name}은 {positive_keywords[0][0]} 등의 장점이 있지만, {negative_keywords[0][0]} 등 개선할 부분도 있습니다."

    return summary

# 예시 실행
review_list = ['만듬새 튼튼하고 높이조절도되고 좋습니다...', '종이박스안에 스티로폼으로 잘 포장되었는데...', ...]
product_name = "높이 조절식 침대 옆 탁자"
product_price = "₩ 17,200"

print(summarize_reviews(review_list, product_name, product_price))

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의 사항:

• 키워드 사전: 긍정/부정 키워드 사전은 더욱 정교하게 구성할 필요가 있습니다.
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥 분석을 통해 더욱 정확한 감성 분석이 가능합니다.
• 다양한 요약 기법: 추상적 요약, 추출적 요약 등 다양한 요약 기법을 활용하여 더욱 풍부한 요약문을 생성할 수 있습니다.

향후 개선 방향:

• 딥러닝 기반 감성 분석: BERT, RoBERTa 등 딥러닝 모델을 활용하여 더욱 정확한 감성 분석 수행
• 문맥 기반 키워드 추출: 문맥을 고려하여 키워드를 추출하여 더욱 정확한 요약 생성
• 다양한 요약 스타일 지원: 사용자의 요구에 따라 요약 스타일을 변경 가능하도록 구현

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.

HTML 형태의 간단 명료한 리뷰 요약 글 작성

문제 분석:

• 다양한 의견: 사용자 리뷰가 매우 다양한 의견을 포함하고 있습니다.
• 긍정/부정: 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 명확하게 구분해야 합니다.
• 핵심 요약: 불필요한 정보를 제거하고 핵심적인 내용만 추출해야 합니다.
• HTML 형식: 결과물을 HTML 형식으로 출력해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 긍정적인 부분(장점), 부정적인 부분(단점), 그리고 전체적인 평가(한줄평)를 추출합니다.
2. HTML 구조: 간단한 HTML 구조를 사용하여 장점, 단점, 한줄평을 표현합니다.
3. 자연스러운 문장: 각 항목에 대한 설명을 자연스러운 한국어 문장으로 작성합니다.

HTML 코드 예시:

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>높이 조절 스탠딩 책상 리뷰 요약</title>
</head>
<body>
    <h5>높이 조절 스탠딩 책상</h5>
    <p><strong>가격: ₩ 146,800</strong></p>
    <h6>장점</h6>
    <ul>
        <li>가성비가 좋다.</li>
        <li>조립이 간편하다.</li>
        <li>디자인이 깔끔하다.</li>
    </ul>
    <h6>단점</h6>
    <ul>
        <li>배송이 느린 경우가 있다.</li>
        <li>상판이 얇거나 불안정할 수 있다.</li>
    </ul>
    <h6>한줄평</h6>
    <p>가격 대비 훌륭한 성능을 보여주지만, 배송 지연이나 제품 품질에 대한 우려가 있다.</p>
</body>
</html>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 예시 (자연어 처리 라이브러리 활용):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 긍정/부정 분석을 위한 감성 분석기
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 긍정, 부정, 중립 리뷰 분류
    positive_reviews, negative_reviews, neutral_reviews = [], [], []
    for review in reviews:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment > 0.2:
            positive_reviews.append(review)
        elif sentiment < -0.2:
            negative_reviews.append(review)
        else:
            neutral_reviews.append(review)

    # 핵심 키워드 추출 (NLTK, spaCy 등 활용)
    # ...

    # HTML 형식으로 결과 생성
    html_string = f"""
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    </html>
    """
    return html_string

# 사용 예시
review_list = ['너무 좋네요. ...', ...]
product_name = "높이 조절 스탠딩 책상"
product_price = "₩ 146,800"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의 사항:

• 감성 분석: 감성 분석 결과는 정확하지 않을 수 있습니다.
• 핵심 키워드: 핵심 키워드 추출 알고리즘에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
• 자연어 처리: 자연어 처리 기술을 활용하여 더욱 정교한 요약이 가능합니다.

향후 개선 방안:

• 다양한 감성 분석 모델: 여러 감성 분석 모델을 비교하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥을 고려한 감성 분석을 통해 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 요약 알고리즘: 다양한 요약 알고리즘을 활용하여 더욱 간결하고 명확한 요약을 생성할 수 있습니다.

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 처리가 필요할 수 있습니다.특히, 감성 분석 및 핵심 키워드 추출
부분은 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 더욱 정교하게 구현할 수 있습니다.

더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해 및 분석

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간결한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 입력 데이터:
  • REVIEW LIST: 개별 사용자 리뷰 문자열 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품 이름
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 출력:
  • HTML 형식의 요약 글: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄의 문장

알고리즘 및 구현 (Python 예시)

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 요약 글을 생성하는 함수

    Args:
        review_list: 사용자 리뷰 문자열 리스트
        product_name: 상품 이름
        product_price: 상품 가격

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약 글
    """

    # 긍정/부정 키워드 사전 (확장 가능)
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '튼튼', '빠르다', '잘', '가성비']
    negative_keywords = ['아쉽다', '부족', '얇다', '번거롭다', '상처', '어렵다', '힘들다', '파손', '하자']

    # 장점, 단점, 한 줄 평 초기화
    pros = []
    cons = []
    one_line_review = ""

    for review in review_list:
        # 긍정/부정 키워드 기반으로 분류
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                pros.append(word)
            elif word in negative_keywords:
                cons.append(word)

    # 고빈도 키워드 기반으로 요약 (더 정교한 알고리즘 사용 가능)
    pros = list(set(pros))
    cons = list(set(cons))

    # 한 줄 평 생성 (예시)
    one_line_review = f"{product_name}은 {product_price}원의 가격으로, {', '.join(pros)}는 좋지만, {', '.join(cons)}는 아쉽다는 평이 많았습니다."

    # HTML 형식으로 포맷팅
    html_summary = f"""
    <p><strong>{product_name}</strong></p>
    <p><strong>장점:</strong> {', '.join(pros)}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {', '.join(cons)}</p>
    <p><strong>한 줄 평:</strong> {one_line_review}</p>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
result = summarize_reviews(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 키워드 사전: 더욱 정확한 분석을 위해 긍정/부정 키워드 사전을 확장하고, 동의어 처리를 고려할 수 있습니다.
• 감성 분석: 텍스트 감성 분석 기법을 활용하여 더 정교한 긍정/부정 판단을 할 수 있습니다.
• 빈도 분석: 단순히 키워드 존재 여부뿐만 아니라, 키워드 빈도를 고려하여 중요도를 판단할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥을 고려하여 키워드의 의미를 정확하게 파악하는 것이 중요합니다.
• HTML 구조: 필요에 따라 HTML 태그를 추가하여 더욱 다양한 형식으로 출력할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소를 고려해야 합니다.

결과 예시

HTML

<p><strong>모바일 침대 옆 테이블, 가정용 리프팅 컴퓨터 책상, 심플 더블 레이어 소형 사무실 책상, 80x40</strong></p>
<p><strong>장점:</strong> 좋다, 만족, 튼튼, 빠르다, 잘, 가성비</p>
<p><strong>단점:</strong> 아쉽다, 부족, 얇다, 번거롭다, 상처, 어렵다, 힘들다, 파손, 하자</p>
<p><strong>한 줄 평:</strong> 모바일 침대 옆 테이블, 가정용 리프팅 컴퓨터 책상, 심플 더블 레이어 소형 사무실 책상, 80x40은 ₩ 18,800원의 가격으로, 좋다, 만족, 튼튼, 빠르다, 잘, 가성비는 좋지만, 아쉽다, 부족, 얇다, 번거롭다, 상처, 어렵다, 힘들다, 파손, 하자는 아쉽다는 평이 많았습니다.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

이 예시는 간단한 키워드 기반 분석을 통해 생성되었으며, 더욱 정교한 분석을 위해 추가적인 개선이 필요합니다.

제시된 문제에 대한 해결 방안 및 코드 구현

문제 분석:

• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품 정보 (이름, 가격)
• 출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 형식의 요약글
• 요구사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 3줄로 간결하게 요약
  • 자연스러운 한국어 문장 생성

해결 방안:

1. 텍스트 전처리:
   • 불필요한 문자 제거 (예: 특수문자, 여분의 공백)
   • 형태소 분석을 통한 키워드 추출 (선택 사항)
2. 감성 분석:
   • 긍정/부정 키워드를 활용하여 리뷰의 감성 분석
3. 요약:
   • 긍정/부정 키워드를 기반으로 장단점 추출
   • 추출된 키워드를 활용하여 자연스러운 문장 생성
4. HTML 생성:
   • 추출된 장단점과 한 줄 평을 HTML 태그를 이용하여 포맷팅

Python 코드 구현 (예시):

Python

import re
from konlpy.tag import Okt  # 형태소 분석기 (선택 사항)

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
    positive_keywords = ['좋아요', '만족', '편리', '튼튼', '깔끔', '가성비']
    negative_keywords = ['불편', '아쉽', '좁다', '흔들', '하자']

    # 리뷰 전처리 및 감성 분석
    def preprocess_review(review):
        review = re.sub(r'[^가-힣a-zA-Z0-9]', '', review)  # 특수문자 제거
        # 형태소 분석 (선택 사항)
        # words = okt.morphs(review)
        # ...
        return review

    processed_reviews = [preprocess_review(review) for review in review_list]

    # 장단점 추출 및 요약
    pros = []
    cons = []
    for review in processed_reviews:
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                pros.append(word)
            elif word in negative_keywords:
                cons.append(word)

    # 한 줄 평 생성 (예시)
    one_line_review = f"{product_name}은 {product_price}원에 구매할 수 있는 가성비 좋은 제품입니다. {', '.join(pros)} 등의 장점이 있지만, {', '.join(cons)} 등의 단점도 있습니다."

    # HTML 생성
    html_summary = f"""
    <div>
        <h6>{product_name}</h6>
        <p><strong>장점:</strong> {', '.join(pros)}</p>
        <p><strong>단점:</strong> {', '.join(cons)}</p>
        <p>{one_line_review}</p>
    </div>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['너무너무 좋아요 가성비 최고 배송도 빠르고 굳', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "1인용 컴퓨터책상 테이블 사무실 데스크 화이트 가정용 학생 공부 탁자"
product_price = "₩ 49,000"

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
• 다양한 요약 기법: 추출형 요약, 추상적 요약 등
• 문장 다양화: 문장 구조 변형, 동의어 활용
• HTML 스타일링: CSS를 활용하여 더욱 보기 좋은 형식으로 변환

주의 사항:

• 형태소 분석기: 한국어 형태소 분석기 (예: Okt, Mecab)를 설치해야 합니다.
• 감성 사전: 정확한 감성 분석을 위해 더욱 풍부한 긍정/부정 키워드 사전을 구축해야 합니다.
• 문맥 이해: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려한 감성 분석이 필요합니다.

참고: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소를 고려해야 합니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점 계산 및 표시
• 워드 클라우드: 자주 언급되는 단어 시각화
• 긍정/부정 비율: 긍정/부정 리뷰 비율 계산

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

주의: 위 코드는 단순한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소를 고려해야 합니다.

이 코드를 실행하기 위해서는 다음과 같은 라이브러리가 필요합니다:

• konlpy: 한국어 형태소 분석기를 위한 라이브러리
• re: 정규 표현식을 사용하기 위한 라이브러리

설치 방법:

Bash

pip install konlpy

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의: konlpy 설치 시 메카브 설치가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 konlpy 공식 문서를 참고하세요.

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