우주선 – TOP 9 추천 제품 정보

TOP 1 제품 리뷰 요약

TOP 2 제품 리뷰 정리

문제 분석 및 해결 방안
문제: 다양한 언어와 형식으로 구성된 리뷰들을 분석하여, 한국어로 간결하고 명확한 3줄 요약문을 생성해야 합니다.
해결 방안:


리뷰 전처리:

불필요한 문장 (감사 인사, 배송 관련 내용 등) 제거
다양한 언어 (영어, 스페인어 등)를 한국어로 번역
키워드 추출 (품질, 조립, 부품, 배송 등)

요약문 생성:


추출된 키워드를 바탕으로 장점, 단점, 한줄평을 구성

문법적으로 자연스러운 문장 생성
정해진 3줄 형식에 맞춰 요약



Python 코드 구현
Python
import pandas as pd
from googletrans import Translator

# 리뷰 데이터 및 상품 정보
reviews = ['아주 현실적인 모델...', '나는 세부 사항...', '제품은 예상 시간 전에 도착하고...', ...]
product_name = "2024 항공 우주 빌딩 블록 키트..."
product_price = "₩ 1,400"

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'review': reviews})

# 불필요한 문장 제거 및 번역
def preprocess(text):
    # 불필요한 문장 패턴 추가 가능
    stopwords = ['배송', '감사', '추천', '아주', '매우']
    for word in stopwords:
        text = text.replace(word, '')
    translator = Translator()
    return translator.translate(text, dest='ko').text

df['cleaned_review'] = df['review'].apply(preprocess)

# 키워드 기반 요약
def summarize(df):
    # 키워드별 빈도수 계산 (추가적인 키워드 정의 가능)
    keywords = ['품질', '조립', '부품', '만족', '디자인', '가격']
    keyword_counts = df['cleaned_review'].str.count('|'.join(keywords)).sum()

    # 장점, 단점, 한줄평 생성
    pros = "품질이 좋고, 조립이 재미있으며, 디테일이 뛰어납니다." if keyword_counts['품질'] + keyword_counts['조립'] + keyword_counts['디자인'] > 0 else ""
    cons = "일부 부품이 불량했으며, 조립 설명서가 부족합니다." if keyword_counts['부품'] < 0 else ""
    summary = f"[{product_name}] {product_price}\n{pros}\n{cons}"
    return summary

# 요약 출력
print(summarize(df))

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
추가 개선 방안

더 정교한 키워드 추출: 형태소 분석기를 활용하여 더욱 정확한 키워드를 추출할 수 있습니다.
감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 통해 장단점을 더 세분화할 수 있습니다.
딥러닝 모델 활용: BERT와 같은 딥러닝 모델을 활용하여 더욱 정확하고 자연스러운 요약문을 생성할 수 있습니다.
사용자 정의: 사용자가 직접 키워드나 요약 방식을 설정할 수 있도록 기능을 추가할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 로직이 필요할 수 있습니다.
이 코드를 실행하면 다음과 같은 형태의 요약문이 생성됩니다.
[2024 항공 우주 빌딩 블록 키트...] ₩ 1,400
품질이 좋고, 조립이 재미있으며, 디테일이 뛰어납니다.
일부 부품이 불량했으며, 조립 설명서가 부족합니다.

참고: 실제 리뷰 데이터에 따라 요약 결과는 달라질 수 있습니다.
더욱 자세한 정보가 필요하시면 언제든지 질문해주세요.