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TOP 3 제품 후기 정리

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성
이해한 내용 요약

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 '장점', '단점', '한 줄 평'으로 구성된 간단한 HTML 형식의 요약 글 생성
입력:

REVIEW LIST: 각 사용자가 남긴 리뷰 문자열 리스트
PRODUCT NAME: 상품 이름 문자열
PRODUCT PRICE: 상품 가격 문자열


출력:

HTML 형식: <ul><li>장점: ...</li><li>단점: ...</li><li>한 줄 평: ...</li></ul> 형태의 요약 글
자연스러운 한국어: 문법적으로 정확하고 자연스러운 한국어 문장



제안하는 파이썬 코드 (참고용)
Python
def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    import nltk
    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
    nltk.download('vader_lexicon')

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

    # 리뷰 분석 및 카테고리 분류
    pros = []
    cons = []
    for review in review_list:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment >= 0.05:
            pros.append(review)
        elif sentiment <= -0.05:
            cons.append(review)

    # 한 줄 평 생성 (간단한 규칙 기반)
    if len(pros) > len(cons):
        one_line_review = f"{product_name}은 가격 대비 성능이 좋은 제품입니다."
    elif len(cons) > len(pros):
        one_line_review = f"{product_name}은 아쉬운 부분이 몇 가지 있습니다."
    else:
        one_line_review = f"{product_name}은 호불호가 갈릴 수 있는 제품입니다."

    # HTML 형식으로 요약 글 생성
    html_summary = f"""
    <ul>
        <li>장점: {', '.join(pros[:3])}</li>
        <li>단점: {', '.join(cons[:3])}</li>
        <li>한 줄 평: {one_line_review}</li>
    </ul>
    """
    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['완벽하게 작동합니다. 8 살 정도의 오래된 배터리를 가지고 있었고 문제없이 복구했습니다.', ...]  # 위에 제시된 리스트
product_name = "LCD 디스플레이 EU 플러그 자동차 배터리 충전기, 완전 자동 펄스 수리, 고주파 고전력, 12V, 24V, 220W"
product_price = "₩ 12,500"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 설명

감성 분석: NLTK의 SentimentIntensityAnalyzer를 사용하여 리뷰의 긍정/부정 감성을 분석합니다.
장단점 분류: 분석 결과를 바탕으로 긍정적인 리뷰는 '장점', 부정적인 리뷰는 '단점'으로 분류합니다.
한 줄 평 생성: 장단점의 비율에 따라 간단한 규칙 기반으로 한 줄 평을 생성합니다.
HTML 형식: 결과를 <ul><li> 태그를 사용하여 HTML 형식으로 변환합니다.

추가 고려 사항

더 정교한 감성 분석: 더 정교한 감성 분석 모델을 사용하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
키워드 추출: 리뷰에서 중요한 키워드를 추출하여 요약 글에 포함시킬 수 있습니다.
문장 다듬기: 생성된 문장을 더 자연스럽게 다듬기 위해 자연어 처리 기술을 활용할 수 있습니다.
맞춤형 한 줄 평: 상품 종류나 가격대에 따라 더 맞춤형 한 줄 평을 생성할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 로직이 필요할 수 있습니다.
이 코드를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 리뷰 요약 글을 생성할 수 있을 것입니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.
특히 다음과 같은 질문에 답변해 드릴 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어로 코드를 변경하고 싶습니다.
더 다양한 감성 분석 모델을 사용하고 싶습니다.
특정 키워드를 추출하여 요약 글에 포함시키고 싶습니다.
문장을 더 자연스럽게 다듬는 방법을 알고 싶습니다.

어떤 부분을 개선하면 좋을지 구체적으로 알려주시면 더욱 도움을 드릴 수 있습니다.

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TOP 9 제품 후기 요약

리뷰 요약 글 작성 요청 분석
요청 내용:

목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간결하고 명확한 HTML 형식의 요약글 생성
구조: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성
데이터:

REVIEW_LIST: 개별 리뷰 문자열 리스트
PRODUCT_NAME: 상품명
PRODUCT_PRICE: 상품 가격


요구사항:

불필요한 내용 생략
자연스러운 한국어 문장 생성
3줄로 요약



요약 글 작성 로직 및 예시
1. 리뷰 분석 및 분류:

긍정: '좋다', '빠르다', '만족', '잘 작동한다' 등 긍정적인 표현 포함
부정: '품질이 낮다', '비싸다', '불만', '실망' 등 부정적인 표현 포함
중립: 명확한 긍정/부정 판단이 어려운 경우

2. 요약 글 생성:

장점: 긍정적인 리뷰에서 추출한 공통된 키워드나 문장을 바탕으로 작성
단점: 부정적인 리뷰에서 추출한 공통된 키워드나 문장을 바탕으로 작성
한 줄 평: 전체적인 리뷰의 톤을 반영하여 긍정, 부정, 중립적인 문장으로 작성

예시:
주어진 데이터를 바탕으로 작성된 요약글:
HTML
<div>
  <h6>장점</h6>
  <ul>
    <li>배송이 빠르고, 제품 상태가 양호합니다.</li>
    <li>가격 대비 성능이 좋습니다.</li>
  </ul>
  <h6>단점</h6>
  <ul>
    <li>일부 사용자는 품질에 대한 불만을 제기했습니다.</li>
    <li>가격이 비싸다는 의견도 있습니다.</li>
  </ul>
  <h6>한 줄 평</h6>
  <p>배송이 빠르고 가성비가 좋지만, 품질에 대한 의견이 분분합니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
다른 예시 (긍정적인 리뷰가 많을 경우):
HTML
<div>
  <h6>장점</h6>
  <ul>
    <li>배송이 빠르고, 제품 상태가 양호합니다.</li>
    <li>기능이 다양하고 사용하기 편리합니다.</li>
  </ul>
  <h6>단점</h6>
  <ul>
    <li>일부 사용자는 소음이 있다고 지적했습니다.</li>
  </ul>
  <h6>한 줄 평</h6>
  <p>전반적으로 만족스러운 제품이지만, 소음에 민감한 사용자는 참고해야 합니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
추가 고려 사항

리뷰 수: 리뷰 수가 적을 경우, 일반화하기 어려울 수 있습니다.
키워드 추출: 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 더 정확하게 키워드를 추출할 수 있습니다.
감성 분석: 긍정/부정 감성을 더 정확하게 판단하기 위해 감성 분석 모델을 활용할 수 있습니다.
문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌, 문맥을 고려하여 감성을 판단해야 합니다.

주의: 위 예시는 간단한 예시이며, 실제로는 더 복잡한 알고리즘과 다양한 요소를 고려하여 요약 글을 작성해야 합니다.
코드 구현 (Python 예시)
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 긍정/부정 분석을 위한 SentimentIntensityAnalyzer 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    # ... (리뷰 분석 및 분류 로직 구현)
    # ... (요약 글 생성 로직 구현)

# 예시 실행
reviews = ['아주 좋은', '아주 좋은, 나는 다시 살 것이다', ...]
product_name = "고주파 펄스 수리 자동차 배터리 충전기"
summarize_reviews(reviews, product_name)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
NLTK 라이브러리 를 활용하여 감성 분석을 수행하고, 텍스트 전처리 를 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
이 외에도 다양한 자연어 처리 기술과 머신러닝 기법을 활용하여 더욱 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.
더 자세한 구현을 원하시면 언제든지 문의해주세요.