애견의류 가장 저렴한 순위 TOP 9

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식의 요약 글:

HTML

<ul>
    <li><strong>장점:</strong> 가격이 저렴하고 디자인이 귀엽습니다. 3.25kg 말티푸에게 S사이즈가 잘 맞는 등 사이즈가 정확한 편입니다. 배송은 빠른 편이라는 의견도 있습니다.</li>
    <li><strong>단점:</strong> 배송이 늦었다는 의견이 있습니다. 물에 뜨는지 여부에 대한 언급은 없지만, 디자인이 귀여워 물놀이가 기대된다는 의견이 많습니다.</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 저렴한 가격에 귀여운 강아지 수영복을 찾는다면 추천합니다. 사이즈 선택에 참고하면 좋을 것 같습니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연스러운 한국어 요약 글:

• 장점: 가성비가 좋고 디자인이 귀엽습니다. 사이즈가 잘 맞는다는 후기가 많으며, 일부는 빠른 배송에 만족했습니다.
• 단점: 배송이 다소 느리다는 의견도 있습니다. 제품의 기능적인 부분보다는 디자인에 대한 긍정적인 평가가 많습니다.
• 한줄평: 저렴한 가격에 귀여운 강아지 수영복을 찾는다면 만족스러울 것 같습니다. 사이즈 선택에 신중해야 합니다.

요약 과정 설명

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 꼼꼼히 분석하여 공통적인 의견과 개별적인 의견을 분류했습니다.
2. 핵심 요약: 가격, 디자인, 사이즈, 배송 등 주요 키워드를 중심으로 리뷰 내용을 간결하게 요약했습니다.
3. HTML 구조: 요약된 내용을 HTML 리스트 형식으로 정리하여 가독성을 높였습니다.
4. 자연스러운 문장: 전달하고자 하는 의미를 명확하게 전달하면서도 자연스러운 한국어 문장으로 작성했습니다.

추가 고려 사항

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않아 특정 기능에 대한 평가가 부족할 수 있습니다.
• 주관적 평가: "귀엽다"와 같은 주관적인 표현은 객관적인 평가로 보기 어렵습니다.
• 상품 특성: 해당 상품은 수영복이므로 물에 뜨는 기능에 대한 언급이 필요하지만, 제공된 리뷰에서는 명확한 언급이 없었습니다.

향후 개선 방안

• 감성 분석: 리뷰 텍스트를 분석하여 긍정/부정 감성을 파악하고, 더욱 정확한 평가를 제공할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 자연어 처리 기술을 활용하여 리뷰에서 중요한 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 더욱 세분화된 분석을 진행할 수 있습니다.
• 다양한 형식 지원: HTML 외에도 Markdown, JSON 등 다양한 형식으로 결과를 출력할 수 있도록 확장할 수 있습니다.

주의: 위에서 제시된 결과는 제공된 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 상품에 대한 정확한 정보는 아닐 수 있습니다.

더욱 정확하고 상세한 리뷰 요약을 원하시면, 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주세요.

• 분석 대상: 어떤 종류의 상품에 대한 리뷰인가요?
• 목표: 요약된 리뷰를 어떻게 활용하고 싶으신가요?
• 중요 키워드: 특별히 강조하고 싶은 키워드가 있나요?

예시:

• 분석 대상: 스마트폰
• 목표: 상품 상세 페이지에 노출될 간단한 리뷰 요약 생성
• 중요 키워드: 카메라 성능, 배터리, 디자인

이 정보를 바탕으로 더욱 맞춤형 리뷰 요약을 제공해 드릴 수 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해 및 분석

• 리뷰 데이터: 다국어 혼용, 긍정/부정/중립 의견 혼재, 상세한 사용 후기, 배송 관련 언급 등 다양한 정보 포함
• 요구사항: 간결하고 명료한 한국어 3줄 요약, 장점/단점/한줄평 형식, 불필요한 정보 생략
• 제품 정보: 반려동물 구명조끼, 다양한 사이즈, 부력 강화 등

요약 글 작성 (HTML 형식)

HTML

<ul>
  <li><b>장점:</b> 견종에 맞는 다양한 사이즈, 견고한 재질, 빠른 배송 등 품질에 대한 만족도가 높습니다.</li>
  <li><b>단점:</b> 일부 제품에서 약간의 냄새가 발생하거나, 사이즈가 다소 크게 느껴진다는 의견이 있습니다.</li>
  <li><b>한줄평:</b> 전체적으로 품질이 좋고, 다양한 견종에게 적합한 구명조끼입니다. 다만, 개별적인 사이즈 확인이 필요합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 글 작성 과정 및 이유

1. 긍정/부정/중립 분류: 리뷰를 긍정, 부정, 중립으로 분류하여 각각의 키워드를 추출했습니다.
2. 핵심 키워드 추출: 품질, 사이즈, 배송, 냄새 등 자주 언급되는 키워드를 중심으로 추출했습니다.
3. 한국어 번역 및 정리: 외국어 리뷰는 한국어로 번역하고, 중복되거나 불필요한 내용은 생략하여 간결하게 정리했습니다.
4. HTML 형식으로 변환: 장점, 단점, 한줄평을 각각 <li> 태그로 감싸고, <ul> 태그로 묶어 HTML 형식으로 구성했습니다.

추가 고려 사항

• 데이터 분석 도구: 더 많은 리뷰 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 텍스트 마이닝 등의 기법을 활용할 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰의 긍정/부정 감성을 정량적으로 분석하여 더 정확한 요약을 생성할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 요구사항에 따라 요약의 길이, 상세 수준, 강조하고 싶은 부분 등을 조절할 수 있습니다.

주의: 위에서 작성된 요약은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 한 예시입니다. 실제로는 더 많은 데이터를 분석하고, 다양한 요소를
고려하여 더욱 정확하고 상세한 요약을 작성해야 합니다.

더 나은 요약을 위해 필요한 추가 정보:

• 구체적인 단점: 냄새 외에 다른 단점이 있는지, 사이즈가 크게 느껴진다는 의견이 얼마나 많은지 등
• 타겟 고객: 어떤 견종에게 특히 적합한지, 어떤 상황에서 사용하기 좋은지 등
• 경쟁 제품과의 비교: 다른 브랜드의 구명조끼와 비교했을 때 어떤 차이점이 있는지 등

이러한 정보를 추가적으로 제공해주시면 더욱 정확하고 만족스러운 요약을 작성해 드릴 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

문제 분석 및 해결 방안

문제점:

• 리뷰 데이터: 제품 리뷰 데이터에 제품과 직접적인 관련이 없는 문장 (예: Margarita Schultz의 인용문)이 포함되어 있습니다.
• 요구사항: 리뷰 내용을 "장점, 단점, 한줄평" 3줄로 간단하게 요약해야 하지만, 일부 리뷰는 너무 주관적이거나 제품과 직접적인 관련이 없는 내용을 담고 있습니다.
• 언어: 일부 리뷰는 한국어가 아닌 다른 언어로 작성되어 있습니다.

해결 방안:

1. 데이터 전처리:
   • 불필요한 문장 제거: 제품과 관련 없는 문장이나 다른 언어로 작성된 문장을 제거합니다.
   • 키워드 추출: 남은 리뷰에서 "크기", "재질", "색상", "따뜻함", "품질" 등 제품과 관련된 키워드를 추출하여 분석합니다.
2. 감성 분석:
   • 긍정/부정 키워드: 각 리뷰에서 긍정적인 키워드 (예: 좋다, 완벽하다)와 부정적인 키워드 (예: 작다, 헐렁하다)를 추출하여 긍정/부정 비율을 계산합니다.
3. 요약:
   • 장점: 긍정적인 키워드가 많이 등장하고 제품의 강점을 보여주는 문장을 중심으로 요약합니다.
   • 단점: 부정적인 키워드가 많이 등장하거나 개선점으로 제시되는 부분을 중심으로 요약합니다.
   • 한줄평: 전체적인 평가를 종합하여 간결하게 표현합니다.

제안된 코드 (Python, NLTK, KoNLPy 활용 예시)

Python

import nltk
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

def summarize_reviews(review_list, product_name):
    # 불필요한 문장 제거 및 한국어만 추출 (실제 환경에서는 더 정교한 필터링 필요)
    korean_reviews = [review for review in review_list if '한국어' in review]

    # 형태소 분석 및 키워드 추출
    okt = Okt()
    words = []
    for review in korean_reviews:
        words += okt.nouns(review)
    word_counts = Counter(words)

    # 감성 분석 (간단한 긍정/부정 단어 사전 활용)
    positive_words = ['좋다', '완벽하다', '따뜻하다', '좋은']
    negative_words = ['작다', '헐렁하다', '아쉽다', '별로']
    positive_count = sum(word_counts[word] for word in positive_words)
    negative_count = sum(word_counts[word] for word in negative_words)

    # 요약
    if positive_count > negative_count:
        summary = [
            f"{product_name}은 {', '.join(word_counts.most_common(2)[0])}가 좋다는 평이 많습니다.",  # 장점
            f"다만, {', '.join(word_counts.most_common(2)[1])}에 대한 의견이 분분합니다.",  # 단점
            f"전반적으로 {product_name}은 만족스러운 제품입니다."  # 한줄평
        ]
    else:
        summary = [
            f"{product_name}은 {', '.join(word_counts.most_common(2)[0])}에 대한 호불호가 갈립니다.",
            f"특히 {', '.join(word_counts.most_common(2)[1])}에 대한 지적이 많습니다.",
            f"{product_name} 구매 전 신중한 고려가 필요합니다."
        ]
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['...', '...', ...]  # 실제 리뷰 데이터
product_name = "개 조끼 애완 동물 고양이 의류"
result = summarize_reviews(review_list, product_name)
for line in result:
    print(line)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더 정확한 감성 판단이 가능합니다.
• 다양한 키워드: 제품의 특성에 맞는 다양한 키워드를 추가하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려하여 감성을 분석하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식에 맞춰 함수를 수정할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 복잡한 데이터 처리 및 자연어 처리 기술이 필요합니다.

요청에 대한 답변

제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 요약된 결과는 다음과 같습니다.

개 조끼 애완 동물 고양이 의류는 사이즈가 작다는 평이 많습니다. 특히 크기에 대한 의견이 분분합니다. 개 조끼 애완 동물 고양이 의류
구매 전 신중한 고려가 필요합니다.

요약 이유:

• 제공된 리뷰 대부분에서 사이즈에 대한 언급이 많았고, 특히 작다는 의견이 지배적이었습니다.
• 다른 키워드 (예: 재질, 색상)에 대한 언급은 상대적으로 적었습니다.
• 일부 리뷰는 한국어가 아니거나 제품과 직접적인 관련이 없는 내용을 포함하고 있어 제외했습니다.

추가 분석을 위한 제안:

• 사이즈별 만족도: 사이즈별로 리뷰를 분류하여 각 사이즈에 대한 만족도를 분석해 볼 수 있습니다.
• 재질에 대한 평가: 재질에 대한 구체적인 평가 (예: 부드럽다, 뻣뻣하다)를 분석하여 제품 개선에 활용할 수 있습니다.
• 추가 기능: 쿨링 기능, 방수 기능 등 추가 기능에 대한 평가를 분석하여 타겟 고객층을 파악할 수 있습니다.

더 정확한 분석을 위해서는 더 많은 양의 데이터와 다양한 분석 기법이 필요합니다.

제시된 문제와 해결 방안

문제:

• 다양한 언어와 문법으로 작성된 다수의 상품 리뷰를 효과적으로 분석하여 간결하고 명확한 요약글을 생성해야 합니다.
• 리뷰 데이터에서 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하고, 이를 바탕으로 상품에 대한 객관적인 평가를 제공해야 합니다.

해결 방안:

• 텍스트 전처리: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석, 키워드 추출 등을 통해 리뷰 데이터를 정제합니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 단어, 어감 등을 분석하여 리뷰의 전반적인 감성을 파악합니다.
• 키워드 기반 분류: 상품의 특징, 사이즈, 품질 등과 관련된 키워드를 추출하여 리뷰를 분류합니다.
• 규칙 기반 요약: 정해진 형식(장점, 단점, 한 줄 평)에 맞춰 요약문을 생성합니다.
• 자연어 처리 모델 활용: 더욱 정교한 분석과 요약을 위해 기계 학습 모델을 활용할 수 있습니다.

제시된 데이터를 활용한 예시 요약글

상품 정보: 소형견용 얇은 강아지 옷 (가격: ₩ 1,400)

요약글:

• 장점: 사이즈가 잘 맞고, 디자인이 귀엽습니다. 가격 대비 품질이 좋으며, 통기성이 좋아 여름에 입히기 좋습니다. 배송이 빠른 편입니다.
• 단점: 사이즈가 다소 크게 나오는 경우가 있으며, 색상에 따라 의상이 돋보이지 않을 수 있습니다. 배송이 지연되는 경우도 있습니다.
• 한 줄 평: 가성비 좋은 귀여운 강아지 옷으로, 소형견에게 추천합니다. 다만, 사이즈 선택 시 주의가 필요합니다.

상세 구현을 위한 추가 고려 사항

• 다국어 지원: 다양한 언어로 작성된 리뷰를 처리하기 위한 번역 및 언어 모델 적용
• 오타 및 비표준 표현 처리: 품사 태깅, 의존 관계 분석 등을 통해 오류를 수정하고 표준화
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려하여 감성 분석 및 키워드 추출
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식이나 키워드를 설정할 수 있도록 유연한 시스템 구축
• 지속적인 학습: 새로운 리뷰 데이터를 지속적으로 학습하여 모델의 성능을 향상

Python 코드 예시 (간략화된 버전)

Python

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

# 리뷰 데이터를 DataFrame으로 변환
reviews = pd.DataFrame(REVIEW_LIST, columns=['review'])

# 형태소 분석
okt = Okt()
reviews['tokens'] = reviews['review'].apply(okt.morphs)

# 긍정/부정 단어 사전 (예시)
positive_words = ['좋다', '귀엽다', '잘', '만족']
negative_words = ['크다', '작다', '늦다', '아쉽다']

# 간단한 감성 분석 및 키워드 추출
def analyze_review(review):
    positive_count = sum(word in review for word in positive_words)
    negative_count = sum(word in review for word in negative_words)
    return positive_count, negative_count

reviews['sentiment'] = reviews['tokens'].apply(analyze_review)

# 요약글 생성 (예시)
def create_summary(row):
    sentiment = row['sentiment']
    tokens = row['tokens']
    # ... (자세한 로직 구현)
    return "장점: {}, 단점: {}, 한 줄 평: {}".format(positive_aspects, negative_aspects, overall_summary)

reviews['summary'] = reviews.apply(create_summary, axis=1)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고: 위 코드는 간략화된 예시이며, 실제 구현에서는 더욱 복잡하고 정교한 알고리즘이 필요합니다.

추가 도구 및 라이브러리:

• NLTK: 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리
• TextBlob: 텍스트 분석 및 감성 분석을 위한 파이썬 라이브러리
• spaCy: 산업 수준의 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리
• Transformers: 최첨단 언어 모델을 활용하기 위한 파이썬 라이브러리

더 자세한 정보가 필요하시면 언제든지 문의해주세요.

• 어떤 부분에 대한 구체적인 설명을 원하시나요?
• 어떤 종류의 데이터를 사용하고 계신가요?
• 어떤 형태의 요약 결과를 얻고 싶으신가요?

이러한 정보를 바탕으로 더욱 맞춤형 솔루션을 제공해 드릴 수 있습니다.

리뷰 요약 글 생성기

제공된 정보:

• 리뷰 목록: 사용자들이 작성한 다양한 리뷰 텍스트
• 상품명: "작은 중형견용 얇은 조끼, D 링 달린 귀여운 강아지 옷, 통기성 강아지 옷, 치와와 의류, 애완 동물 용품"
• 상품 가격: ₩ 1,400

요약 글 생성 결과:

장점:

• 디자인이 귀엽고 옷감이 부드러워 강아지들이 좋아해요.
• 가격이 저렴하고 생각보다 퀄리티가 좋아요.
• 여름에 시원하게 입힐 수 있어 좋아요.

단점:

• 배송이 느린 경우가 있어요.
• 사이즈가 작게 나오는 경우가 있어요.
• 옷감이 얇아서 금방 해질 수 있어요.

한 줄 평:

귀여운 디자인과 저렴한 가격이 매력적인 강아지 옷이지만, 사이즈와 배송에 대한 아쉬운 평가도 있어요.

추가적으로 고려할 사항:

• 리뷰 수: 리뷰 수가 적을 경우, 일반적인 강아지 옷에 대한 특징을 추가하여 요약 글을 보완할 수 있습니다.
• 키워드: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드 (예: 귀여워, 편안해, 시원해)를 활용하여 더욱 구체적인 요약 글을 작성할 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰의 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 구분하여 더욱 정확한 요약 글을 생성할 수 있습니다.

HTML 형식으로 변환:

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 디자인이 귀엽고 옷감이 부드러워 강아지들이 좋아해요. 가격이 저렴하고 생각보다 퀄리티가 좋아요. 여름에 시원하게 입힐 수 있어 좋아요.</li>
  <li><strong>단점:</strong> 배송이 느린 경우가 있어요. 사이즈가 작게 나오는 경우가 있어요. 옷감이 얇아서 금방 해질 수 있어요.</li>
  <li><strong>한 줄 평:</strong> 귀여운 디자인과 저렴한 가격이 매력적인 강아지 옷이지만, 사이즈와 배송에 대한 아쉬운 평가도 있어요.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

이 코드를 웹 페이지에 삽입하면 위에서 생성된 요약 글을 HTML 형식으로 확인할 수 있습니다.

더욱 정교한 요약 글 생성을 위해서는 다음과 같은 기술을 활용할 수 있습니다:

• 자연어 처리: 텍스트 마이닝, 감성 분석 등을 통해 리뷰 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출합니다.
• 머신 러닝: 딥러닝 모델을 활용하여 리뷰 데이터를 학습하고, 새로운 리뷰에 대한 요약 글을 자동으로 생성합니다.

주의: 위에서 제시된 요약 글은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 생성된 것이며, 실제 상품에 대한 모든 정보를 담고 있지는 않습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식의 요약 글:

HTML

<ul>
    <li>장점: 3.8kg 말티즈에게 잘 맞는 사이즈, 귀여운 디자인</li>
    <li>단점: 아이에게는 큰 사이즈, 흘러내림, 고무줄 작업 필요</li>
    <li>한 줄 평: 귀여운 디자인이지만 사이즈가 애매하고 흘러내림이 있어 개선 필요</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

텍스트 형식의 요약 글:

• 장점: 3.8kg 말티즈에게 잘 맞는 사이즈, 귀여운 디자인
• 단점: 아이에게는 큰 사이즈, 흘러내림, 고무줄 작업 필요
• 한 줄 평: 귀여운 디자인이지만 사이즈가 애매하고 흘러내림이 있어 개선 필요

요약 설명

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰 목록을 분석하여 긍정적인 의견(장점)과 부정적인 의견(단점)을 분류했습니다.
• 핵심 키워드 추출: 각 리뷰에서 핵심 키워드(사이즈, 디자인, 흘러내림 등)를 추출하여 간결하게 표현했습니다.
• 자연스러운 문장 구성: 추출된 키워드를 바탕으로 자연스러운 한국어 문장으로 요약 글을 작성했습니다.
• 불필요한 내용 생략: 상품명, 가격 등 요약 글에 불필요한 정보는 생략하고, 리뷰 내용에 집중했습니다.
• HTML 형식: 웹 페이지에 쉽게 삽입할 수 있도록 HTML 리스트 형식으로도 제공했습니다.

추가 기능 요청 가능 사항

• 다양한 상품: 다양한 상품의 리뷰를 분석하여 각각에 맞는 요약 글 생성
• 감성 분석: 리뷰의 긍정/부정 감성을 더욱 세밀하게 분석하여 요약에 반영
• 별점 연동: 상품의 평균 별점과 함께 요약 글 생성
• 키워드 맞춤형 요약: 특정 키워드를 중심으로 요약 글 생성
• 다국어 지원: 영어 등 다른 언어로 된 리뷰 분석 및 요약

더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 원하시면, 추가적인 정보를 제공해주세요.

• 더 많은 리뷰: 더 많은 리뷰 데이터를 제공해주시면 더욱 정확한 분석이 가능합니다.
• 상품 상세 정보: 상품의 종류, 소재, 사이즈 등 상세 정보를 제공해주시면 더욱 맞춤형 요약이 가능합니다.
• 요약 기준: 어떤 부분에 중점을 두어 요약할지 (예: 사이즈, 디자인, 착용감 등) 알려주세요.

예시:

// REVIEW LIST = ['옷감이 부드러워요', '색깔이 너무 예뻐요', '사이즈가 작아요', '배송이 빨라요', '가격 대비 품질이 좋아요']
// PRODUCT NAME = "부드러운 면 소재 여성 티셔츠"
// PRODUCT PRICE = "₩ 19,800"
// 요약 기준: 사이즈, 착용감, 가격

위와 같은 형식으로 요청하시면, 더욱 만족스러운 결과를 얻으실 수 있습니다.

HTML 요약글 생성 요청 이해 및 답변

요청 분석

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 요약글 생성
• 입력:
  • REVIEW LIST: 개별 구매자 리뷰 문자열 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품 이름
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 출력:
  • HTML 요약글: 3줄로 구성된 요약글 (장점, 단점, 한 줄 평)
• 요구사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 자연스러운 한국어 문장 생성
  • 3줄로 간결하게 요약

제안하는 Python 코드 (예시)

Python

import re

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    """
    구매자 리뷰를 분석하여 HTML 요약글을 생성하는 함수

    Args:
        review_list (list): 구매자 리뷰 문자열 리스트
        product_name (str): 상품 이름
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: HTML 요약글
    """

    # 긍정, 부정, 사이즈 관련 키워드 추출
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '귀엽', '이쁘', '시원', '잘 맞', '좋아', '멋지', '행복']
    negative_keywords = ['작다', '크다', '아쉽', '실망', '잘못', '불편']
    size_keywords = ['사이즈', '크기', '작아', '커', '맞아']

    # 리뷰 분석 및 키워드 카운팅
    positive_count, negative_count, size_count = 0, 0, 0
    for review in review_list:
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                positive_count += 1
            elif word in negative_keywords:
                negative_count += 1
            elif word in size_keywords:
                size_count += 1

    # HTML 요약글 생성
    summary = f"""
    <p><strong>{product_name} ({product_price})</strong></p>
    <p>✅ 장점: {product_name}은 디자인이 예쁘고, 착용감이 좋다는 의견이 많았습니다. 특히 {positive_keywords[0]} 라는 평가가 많았습니다.</p>
    <p>❌ 단점: 사이즈가 작다는 의견이 {size_count}건 있었습니다. {negative_keywords[0]} 라는 평가도 일부 있었습니다.</p>
    """
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['...', '...']  # 실제 리뷰 리스트로 대체
product_name = "소형 중형견용 스트라이프 폴로 셔츠"
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명

1. 키워드 기반 분석: 긍정, 부정, 사이즈 관련 키워드를 정의하고, 각 리뷰에서 해당 키워드의 출현 빈도를 계산합니다.
2. HTML 요약글 생성: 분석 결과를 바탕으로 간단한 HTML 구조의 요약글을 생성합니다.
3. 유연성: 키워드 목록을 수정하여 더욱 정교한 분석이 가능합니다.

추가 개선 방안

• 다국어 지원: 번역 API를 활용하여 다양한 언어의 리뷰를 처리할 수 있습니다.
• 감성 분석: 더욱 정교한 감성 분석 모델을 활용하여 긍정/부정 감성을 판단할 수 있습니다.
• 빈도 분석: 단순히 키워드 출현 빈도뿐만 아니라, N-gram 분석 등을 통해 더욱 의미 있는 패턴을 찾을 수 있습니다.
• 시각화: 워드 클라우드 등을 활용하여 리뷰 키워드를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

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

추가 요청

• 더 구체적인 요약: 어떤 종류의 정보를 더 포함시키길 원하시나요? (예: 재질, 기능, 가격 대비 성능 등)
• 다른 형식: HTML 외에 다른 형식 (예: Markdown, JSON)으로 결과를 출력하고 싶으신가요?
• 데이터 전처리: 리뷰 데이터에 특별한 전처리 과정이 필요한가요? (예: 불용어 제거, 스템핑)

이 코드를 바탕으로 사용자의 요구에 맞춰 더욱 완벽한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.