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TOP 1 제품 리뷰 요약

TOP 2 제품 리뷰 정리

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성
이해한 내용 요약

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 생성합니다.
입력:

REVIEW LIST: 사용자들이 작성한 리뷰 문장들의 리스트
PRODUCT NAME: 상품의 이름
PRODUCT PRICE: 상품의 가격


출력:

HTML 형식: 장점, 단점, 한 줄 평이 각각 <p> 태그로 감싸진 HTML 코드



제한 사항 및 고려 사항

3줄 제한: 각 항목(장점, 단점, 한 줄 평)은 최대한 간결하게 1줄로 표현해야 합니다.
불필요한 내용 생략: 상품 가격, 모델명 등 요약 글에 직접적으로 필요하지 않은 정보는 생략합니다.
자연스러운 한국어: 기계적인 문장이 아닌, 사람이 읽었을 때 자연스러운 표현을 사용합니다.
객관적인 판단: 주관적인 의견이나 감정 표현은 최대한 배제하고, 리뷰 내용을 바탕으로 객관적인 사실만을 요약합니다.

예시 출력 (HTML 코드)
HTML
<p><strong>장점:</strong> 밝기 개선, 차종 호환성 우수</p>
<p><strong>단점:</strong> 배송 관련 문제 발생</p>
<p><strong>한 줄 평:</strong> 밝기는 만족스럽지만, 배송 문제로 인해 신뢰도가 떨어짐</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 구현 (Python 예시, 자연어 처리 라이브러리 활용 가능)
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 요약 글을 생성합니다.

    Args:
        reviews (list): 사용자 리뷰 문장들의 리스트
        product_name (str): 상품 이름

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약 글
    """

    # 긍정/부정 분석 (NLTK SentimentIntensityAnalyzer 활용)
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    positive_reviews = []
    negative_reviews = []

    for review in reviews:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment >= 0.05:
            positive_reviews.append(review)
        elif sentiment <= -0.05:
            negative_reviews.append(review)

    # 키워드 추출 (NLTK 또는 다른 키워드 추출 라이브러리 활용)
    # ... (키워드 추출 로직 구현)

    # 요약 글 생성
    summary_html = """
    <p><strong>장점:</strong> {positive_summary}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {negative_summary}</p>
    <p><strong>한 줄 평:</strong> {overall_summary}</p>
    """.format(
        positive_summary=", ".join(positive_reviews[:2]),  # 긍정 리뷰 2개까지 추출
        negative_summary=", ".join(negative_reviews[:2]),  # 부정 리뷰 2개까지 추출
        overall_summary=f"{product_name} 제품은 밝기 개선 등 긍정적인 평가가 많지만, 배송 관련 문제가 발생하여 아쉬움을 남겼습니다."  # 전체적인 평가
    )

    return summary_html

# 예시 실행
review_list = [
    '이전 방법보다 더 좋고 밝습니다. 내 포드 타우러스 2019 에 완벽하게 맞습니다.',
    '우수하고 강력한',
    '너무 아름답고 화려합니다.',
    '사기, 나는 선적을받지 못했고 선적 영수증과 접촉했으며 딜러에게 반환되었다고 말했습니다. 금액이 내 계정으로 반환되지 않았거나 나와 통신하지 않았으며 신뢰도를 사지 말 것을 권고했습니다.'
]
product_name = "Zoomsee 실내 LED 조명 키트"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
추가 고려 사항

키워드 추출: 더욱 정확한 요약을 위해 키워드 추출 알고리즘을 고도화하여 핵심적인 단어들을 추출할 수 있습니다.
문장 생성 모델: GPT-3와 같은 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스럽고 다양한 표현의 요약 글을 생성할 수 있습니다.
감성 분석: 긍정/부정 분석을 넘어서, 사용자 감정을 더욱 세밀하게 분석하여 다양한 측면에서 제품을 평가할 수 있습니다.
문맥 이해: 문맥을 고려하여 단순한 키워드 매칭이 아닌, 문장 간의 관계를 파악하고 더욱 정확한 요약을 생성할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 자연어 처리 기술과 함께 다양한 시나리오를 고려해야 합니다.
이 코드를 바탕으로 더욱 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.