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요약글 생성 시스템 구축

문제 정의:

• 입력: 다수의 구매자 리뷰, 상품명, 상품 가격
• 출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄 요약글
• 조건:
  • 불필요한 내용 생략 (감탄사, 오타 등)
  • 긍정/부정 키워드 기반으로 장점/단점 분류
  • 객관적인 정보 중심으로 요약
  • 자연스러운 한국어 문장 생성

해결 방안:

1. 텍스트 전처리:
   • 불필요한 특수문자, 이모티콘 제거
   • 형태소 분석을 통한 단어 추출
   • 어간 추출 (예: '이뻐요' -> '이쁘')
2. 긍정/부정 키워드 기반 분류:
   • 사전에 정의된 긍정/부정 키워드 리스트를 활용
   • 리뷰 문장 내 키워드 매칭을 통한 감성 분석
3. 장점/단점 추출:
   • 긍정 키워드가 많이 포함된 문장을 장점으로 분류
   • 부정 키워드가 많이 포함된 문장을 단점으로 분류
4. 요약문 생성:
   • 추출된 장점/단점 키워드를 바탕으로 문장 생성
   • 상품명, 가격과 같은 정보를 추가하여 문맥을 구성
   • 자연스러운 문장 생성을 위해 N-gram 모델 등을 활용

예시 코드 (Python, NLTK 활용):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 긍정/부정 키워드 사전
positive_words = ['좋다', '예쁘다', '맘에 든다', '잘 맞다']
negative_words = ['아쉽다', '크다', '작다', '불편하다']

# 감성 분석
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    """
    리뷰를 요약하여 장점, 단점, 한 줄 평을 반환합니다.

    Args:
        reviews: 리뷰 리스트
        product_name: 상품명
        product_price: 상품 가격

    Returns:
        요약 문자열
    """

    positive_sentences = []
    negative_sentences = []

    for review in reviews:
        # 텍스트 전처리 (예: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석)
        # ...

        # 감성 분석
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment > 0:
            positive_sentences.append(review)
        elif sentiment < 0:
            negative_sentences.append(review)

    # 장점, 단점 추출 및 문장 생성
    # ...

    summary = f"[{product_name} ({product_price})] \n"
    summary += f"장점: {'; '.join(positive_sentences[:3])} \n"
    summary += f"단점: {'; '.join(negative_sentences[:3])}"

    return summary

# 예시 실행
review_list = ['치마 강츄!!!!너무 이뻐요 사이즈 딱 맞고...', ...]
product_name = "복고풍 어두운 단어 데님 스커트"
product_price = "₩ 5,800"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

예상 출력:

[복고풍 어두운 단어 데님 스커트 (₩ 5,800)]
장점: 너무 이뻐요 사이즈 딱 맞고; 개예뻐요 색상도 너무 맘에 들고; 옷이 너무너무 예쁩니다...
단점: 사이즈가 커요; 허리가 좀 큼; 뭔가 탁 꽃히는게 없음

개선 방안:

• 더 정교한 감성 분석: 어휘의 뉘앙스, 문맥을 고려한 분석
• 다양한 요약 기법: 추출 기반 요약, 생성 모델 기반 요약 등
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 길이, 상세도 조절
• 지속적인 학습: 새로운 리뷰 데이터를 기반으로 모델 성능 향상

주의사항:

• 데이터 편향: 훈련 데이터의 질이 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다.
• 문맥 이해: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 파악하여 정확한 감성 분석이 필요합니다.
• 주관적인 판단: 긍정/부정 판단은 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점 기반 요약: 상품의 평균 별점을 고려하여 요약
• 키워드 클라우드: 자주 언급되는 단어 시각화
• 감성 분석 시각화: 긍정/부정 비율 시각화

결론:

위에서 제시한 방법론을 바탕으로 구매자 리뷰를 효과적으로 요약할 수 있습니다. 지속적인 연구와 개발을 통해 더욱 정확하고 유용한 요약
시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

• 더 구체적인 요구사항: 어떤 종류의 상품에 대한 리뷰를 요약하고 싶으신가요?
• 기술적 질문: 특정 알고리즘이나 라이브러리에 대한 질문이 있으신가요?
• 데이터 관련 질문: 어떤 형태의 데이터를 사용해야 할까요?

다음은 좀 더 구체적인 질문 예시입니다:

• "패션 상품 외에도 다른 종류의 상품 리뷰도 요약할 수 있나요?"
• "리뷰 데이터가 많지 않을 경우 어떻게 해야 할까요?"
• "요약 결과의 정확도를 높이기 위한 방법은 무엇이 있을까요?"
• "특정 키워드를 포함하는 리뷰만 추출할 수 있나요?"

이러한 질문들을 통해 더욱 맞춤형 솔루션을 제공해 드릴 수 있습니다.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식의 요약 글:

HTML

<ul>
    <li><strong>장점:</strong> 디자인이 예쁘고, 품질이 좋으며, 사이즈가 잘 맞는다는 의견이 많습니다. 특히 10대들에게 인기가 좋습니다.</li>
    <li><strong>단점:</strong> 길이가 짧다는 의견과 함께, 내부 바지가 있다는 점에 대한 의외감을 표현하는 의견도 있습니다.</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 귀엽고 스타일리시한 디자인의 스커트로, 10대들에게 추천하지만, 길이가 짧은 편이므로 구매 전 사이즈를 꼭 확인해보세요.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연스러운 한국어로 작성된 요약 글:

• 장점: 귀엽고 스타일리시한 디자인이 많은 사랑을 받고 있습니다. 특히 10대들에게 인기가 좋으며, 품질 또한 우수하다는 평이 많습니다.
• 단점: 다른 옷과 레이어드 하기 좋은 짧은 기장이지만, 개인의 취향에 따라 다소 짧게 느껴질 수 있습니다. 또한, 내부 바지가 있다는 점에 대한 의외감을 표현하는 의견도 있습니다.
• 한줄평: 빈티지한 매력이 돋보이는 스커트로, 데일리룩에 포인트를 주기 좋습니다. 다만, 사이즈가 작게 나오는 편이므로 사이즈 표를 꼼꼼히 확인하고 구매하시는 것을 추천합니다.

요약 과정 설명

1. 긍정적인 리뷰 추출: '좋다', '예쁘다', '잘 맞는다' 등 긍정적인 표현이 포함된 리뷰를 중심으로 장점을 도출했습니다.
2. 부정적인 리뷰 추출: '짧다', '의외다' 등 부정적인 표현이나 개선점을 제시하는 리뷰를 중심으로 단점을 도출했습니다.
3. 핵심 내용 요약: 도출된 장단점을 바탕으로 상품의 특징을 간략하게 요약하고, 구매자에게 도움이 될 수 있는 추가 정보 (사이즈, 소재 등)를 포함했습니다.
4. 자연스러운 문장 구성: 어색한 표현이나 중복되는 내용을 최소화하고, 자연스러운 문장으로 재구성했습니다.

추가적으로 고려할 사항

• 리뷰 데이터 양: 리뷰 데이터가 많을수록 더욱 정확하고 다양한 의견을 반영할 수 있습니다.
• 감성 분석: 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 리뷰 텍스트에서 긍정, 부정, 중립 감성을 분석하고, 더욱 정량적인 결과를 도출할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰 텍스트에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 상품의 주요 특징을 파악하고, 요약 글에 반영할 수 있습니다.

주의: 위에서 제시된 요약 글은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 상품에 대한 모든 정보를 포함하지 않을 수
있습니다. 더욱 정확한 정보를 얻기 위해서는 다양한 리뷰를 참고하고, 필요한 경우 판매자에게 문의하는 것이 좋습니다.

다른 상품에 대해서도 위와 같은 방식으로 리뷰 요약 글을 작성할 수 있습니다.

리뷰 데이터와 상품 정보를 변경하여 다시 요청해주시면, 맞춤형 요약 글을 제공해 드리겠습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

HTML 요약글 생성기: 리뷰 분석 및 요약

문제 분석:

• 다양한 길이와 형식의 리뷰: 극찬부터 단점 지적까지, 매우 짧은 리뷰부터 상세한 후기까지 다양합니다.
• 불필요한 정보: 상품 사이즈, 배송 기간 등 요약에 불필요한 정보가 포함되어 있습니다.
• HTML 형식: "장점, 단점, 한줄평" 형식으로 간결하게 정리해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 키워드 추출: 각 리뷰에서 긍정적인 키워드(예: 최고, 좋다, 만족)와 부정적인 키워드(예: 작다, 짧다, 어렵다)를 추출합니다.
2. 긍정/부정 분류: 추출된 키워드를 바탕으로 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 분류합니다.
3. 요약문 생성: 분류된 결과를 바탕으로 다음과 같은 형식의 HTML 코드를 생성합니다.

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> [긍정적인 키워드를 바탕으로 요약된 문장]</li>
  <li><strong>단점:</strong> [부정적인 키워드를 바탕으로 요약된 문장]</li>
  <li><strong>한줄평:</strong> [전체적인 평가를 종합한 한 문장]</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

예시 출력:

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 디자인이 예쁘고 가격 대비 품질이 좋습니다.</li>
  <li><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나와서 교환해야 했습니다.</li>
  <li><strong>한줄평:</strong> 독특한 디자인이 매력적이지만 사이즈 선택에 주의해야 합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 예시:

Python

import re

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
  positive_keywords = ["최고", "좋다", "만족"]
  negative_keywords = ["작다", "짧다", "어렵다"]

  positive_reviews = []
  negative_reviews = []

  for review in reviews:
    if any(keyword in review for keyword in positive_keywords):
      positive_reviews.append(review)
    elif any(keyword in review for keyword in negative_keywords):
      negative_reviews.append(review)

  # 간단한 형태소 분석기를 이용하여 더 정확한 키워드 추출 및 감성 분석 가능

  positive_summary = " ".join(positive_reviews)
  negative_summary = " ".join(negative_reviews)

  # 더욱 자연스러운 문장 생성을 위해 NLTK 등의 자연어 처리 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

  html = f"""
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> {positive_summary}</li>
    <li><strong>단점:</strong> {negative_summary}</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> {product_name}은 {product_price}의 가격으로 디자인이 독특하고 매력적이지만, 사이즈가 작게 나와서 교환해야 하는 경우가 있다는 점을 고려해야 합니다.</li>
  </ul>
  """
  return html

# 제공된 데이터를 이용한 예시
reviews = ['최고의 최고의 최고의 ...', ...]
product_name = "블랙 하이 웨이스트 미니 스커트..."
product_price = "₩ 8,000"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

향후 개선 방안:

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반의 감성 분석 모델을 활용하여 더욱 정확한 긍정/부정 판단
• 다양한 키워드 사전: 제품 종류별로 특화된 키워드 사전을 구축
• 문장 생성 모델 활용: 자연스러운 문장을 생성하기 위해 GPT-3와 같은 모델 활용
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 키워드나 요약 방식을 설정할 수 있도록 기능 추가

주의 사항:

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우 정확한 요약이 어려울 수 있습니다.
• 주관적인 판단: 감성 분석은 객관적인 판단이 어렵기 때문에 주관적인 요소가 개입될 수 있습니다.
• 문맥 이해: 단순한 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려한 분석이 필요합니다.

결론:

위에서 제시한 방법은 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 복잡하고 정교한 알고리즘이 필요합니다. 하지만 이를 기반으로
다양한 시도를 통해 더욱 효과적인 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

추가 질문:

• 어떤 종류의 제품에 대한 리뷰를 요약하고 싶으신가요?
• 어떤 프로그래밍 언어를 사용하고 싶으신가요?
• 요약 결과를 어떻게 활용하고 싶으신가요?

위의 질문에 대한 답변을 주시면 더욱 맞춤형 솔루션을 제공해 드릴 수 있습니다.