하이스캔프로 BEST 7 외 특가 정보 추천

TOP 2 제품 후기 정리

문제 분석 및 해결 방안
제공된 리뷰 리스트에는 다음과 같은 문제점이 있습니다.

불필요한 정보: 판매자의 답글이 반복적으로 나타나 실제 사용 후기 추출이 어렵습니다.
주관적인 표현: "좋아 보이는", "예상보다 일찍 도착했습니다" 등 주관적인 표현이 많아 객관적인 평가가 어렵습니다.
부족한 정보: "Ok", "모두 괜찮아!" 등 구체적인 내용이 없는 리뷰가 포함되어 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 리뷰를 처리하고, HTML 형식의 요약글을 생성할 수 있습니다.

판매자 답글 제거: 판매자의 답글 형식을 파악하고, 이와 유사한 문장을 필터링하여 제거합니다.
핵심 단어 추출: 남은 리뷰에서 "빠른 배송", "쉽게 연결", "예상보다 빠름" 등 핵심 단어를 추출합니다.
긍정/부정 판단: 핵심 단어를 바탕으로 긍정적인 평가인지 부정적인 평가인지 판단합니다.
HTML 형식으로 변환: 추출된 정보를 바탕으로 "장점", "단점", "한줄평" 형식의 HTML 코드를 생성합니다.

제안된 코드 (Python, NLTK 활용)
Python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 리뷰 리스트 및 상품 정보
REVIEW_LIST = ['아직 사용하지 않았지만 빠른 배송이 좋아 보이는 튼튼한화물 제품', '친애하는 고객, 귀하의 만족은 우리의 가장 큰 동기입니다. 긍정 해 주셔서 감사합니다. 사용 중에 문제가 발생하면 언제든지 상담 할 수 있습니다. 우리는 당신이 가능한 한 빨리 그것을 처리하고 당신이 다음에 올 때 당신에게 행복한 하루를 기원합니다', '훌륭한 제품, 쉽게 앱으로 자동차에 연결합니다. 예상보다 일찍 도착했습니다. 나는이 판매자로부터 다른 품목을 확실히 살 것이다.', ...]
PRODUCT_NAME = "Vgate iCar Pro 자동차 자동 진단 스캐너, IOS 스캔 도구용 와이파이 블루투스 4.0, elm327 V2.3 OBD 2 OBD2 PK ELM 327 V1.5"
PRODUCT_PRICE = "₩ 24,900"

# 판매자 답글 필터링 (예시)
def filter_seller_reply(text):
    # 판매자 답글 특징을 이용한 필터링 로직 구현 (예: 특정 키워드 포함 여부 등)
    if "친애하는 고객" in text:
        return False
    return True

# 핵심 단어 추출 및 긍정/부정 판단 (예시)
def extract_keywords(reviews):
    positive_keywords = ["빠르다", "쉽다", "좋다", "훌륭하다"]
    negative_keywords = ["어렵다", "느리다", "불편하다"]

    keywords = []
    for review in reviews:
        words = word_tokenize(review)
        filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('korean')]
        keywords.extend(filtered_words)

    positive_count = sum(keyword in keywords for keyword in positive_keywords)
    negative_count = sum(keyword in keywords for keyword in negative_keywords)

    return positive_count > negative_count

# HTML 형식으로 요약글 생성
def generate_summary(is_positive):
    if is_positive:
        return f"""
        <ul>
            <li><b>장점:</b> 빠른 배송, 쉬운 연결, 뛰어난 성능</li>
            <li><b>단점:</b> 아직 발견된 단점 없음</li>
            <li><b>한줄평:</b> {PRODUCT_NAME}은 가격 대비 성능이 매우 뛰어난 제품입니다.</li>
        </ul>
        """
    else:
        return f"""
        <ul>
            <li><b>장점:</b> {PRODUCT_NAME}의 장점은 아직 발견되지 않았습니다.</li>
            <li><b>단점:</b> 연결 불안정, 속도 저하 등</li>
            <li><b>한줄평:</b> {PRODUCT_NAME}은 아직 개선해야 할 점이 많은 제품입니다.</li>
        </ul>
        """

# 리뷰 필터링 및 핵심 단어 추출
filtered_reviews = [review for review in REVIEW_LIST if filter_seller_reply(review)]
is_positive = extract_keywords(filtered_reviews)

# 요약글 생성
summary = generate_summary(is_positive)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
주의:

위 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 정교한 필터링 및 핵심 단어 추출 로직이 필요합니다.
NLTK 라이브러리를 설치해야 합니다. (pip install nltk)
한국어 형태소 분석기를 추가하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
긍정/부정 판단 로직을 개선하여 더 다양한 표현에 대한 판단이 가능하도록 해야 합니다.

향후 개선 방안:

감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더 정확한 긍정/부정 판단
어휘 다양성: 동의어 사전을 활용하여 다양한 표현에 대한 처리
문맥 분석: 문맥을 고려하여 핵심 단어의 의미를 정확하게 파악
사용자 정의: 사용자가 직접 긍정/부정 키워드를 추가하거나 가중치를 조절할 수 있도록 기능 추가

추가 기능 고려

별점 변환: 리뷰 텍스트를 바탕으로 별점을 예측하여 함께 표시
단어 클라우드 생성: 핵심 단어를 시각화하여 한눈에 파악
다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 처리하기 위한 기능 구현

참고:

위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.
자연어 처리 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 더욱 정교한 모델과 알고리즘들이 지속적으로 개발되고 있습니다.

이를 바탕으로 더욱 정확하고 유용한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.