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Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 사용자 제공 리뷰 목록과 상품 정보를 바탕으로 "장점, 단점, 한 줄 평" 형태의 깔끔한 HTML 요약글을 생성해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰 목록을 분석하여 공통적으로 언급되는 장점과 단점을 추출합니다.
2. HTML 구조 생성: "장점", "단점", "한 줄 평" 세 가지 영역으로 구성된 간단한 HTML 구조를 생성합니다.
3. 텍스트 생성: 추출된 장점과 단점을 바탕으로 자연스러운 한국어 문장으로 요약 글을 작성합니다.
4. HTML에 삽입: 작성된 텍스트를 해당 HTML 영역에 삽입하여 완성된 요약글을 만듭니다.

Python 코드 구현

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name):
  """
  제공된 리뷰 목록과 상품명을 바탕으로 요약글을 생성하는 함수

  Args:
    review_list: 사용자 리뷰 목록 (list)
    product_name: 상품명 (str)

  Returns:
    요약글 (str)
  """

  # 장점, 단점 추출을 위한 키워드 설정 (예시)
  positive_keywords = ['좋다', '만족', '강력', '빠르다', '세다', '가성비']
  negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '느리다', '약하다', '고장', '실망']

  positive_reviews = []
  negative_reviews = []

  for review in review_list:
    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)

  # 빈도수 기반으로 주요 키워드 추출 (개선 필요)
  from collections import Counter
  positive_words = Counter(word for review in positive_reviews for word in review.split())
  negative_words = Counter(word for review in negative_reviews for word in review.split())

  # 요약글 생성
  summary = f"""
  <h5>{product_name} 리뷰 요약</h5>
  <p><b>장점:</b> {', '.join(positive_words.most_common(3))} 등, 전반적으로 {product_name}에 대한 만족도가 높습니다.</p>
  <p><b>단점:</b> {', '.join(negative_words.most_common(3))} 등, 일부 사용자는 {product_name}의 {negative_words.most_common(1)[0][0]}에 대한 아쉬움을 표현했습니다.</p>
  <p><b>한 줄 평:</b> {product_name}, {positive_words.most_common(1)[0][0]}한 성능으로 {negative_words.most_common(1)[0][0]} 부분을 제외하고는 만족스러운 제품입니다.</p>
  """

  return summary

# 제공된 데이터를 이용하여 요약글 생성
review_list = ['바람 진짜 쎕니다...', '괜히 싸다고 짝퉁쓰지말고...', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "CROSSGUN 130000RPM 제트 터보 킹콩 제트 선풍기 조절 가능, 강력한 선풍기 휴대용, LED 조명, 날리는 먼지 제거"
summary = summarize_reviews(review_list, product_name)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명 및 개선점

• 키워드 기반 분석: 긍정/부정 키워드를 기반으로 리뷰를 분류하고, 빈도수를 계산하여 주요 키워드를 추출합니다.
• HTML 구조: 간단한 HTML 구조를 생성하여 요약글을 표현합니다.
• 문장 생성: 추출된 키워드를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성합니다.

개선점:

• 키워드 정확도: 더욱 정확한 키워드를 선정하기 위해 긍정/부정 사전이나 감성 분석 모델을 활용할 수 있습니다.
• 문장 다양성: 다양한 문장 패턴을 활용하여 반복적인 문장 생성을 방지할 수 있습니다.
• 오류 처리: 예외 상황 (예: 리뷰 데이터 부족)을 처리하여 프로그램의 안정성을 높일 수 있습니다.
• 시각화: 추출된 키워드를 워드 클라우드 등 시각화하여 더욱 직관적인 결과를 제공할 수 있습니다.

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

HTML에 삽입

생성된 summary 변수에 담긴 HTML 코드를 원하는 HTML 문서에 삽입하면 됩니다. 예를 들어, Python의
BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 문서를 생성하고, summary를 특정 태그 안에 삽입할 수 있습니다.

참고: 위 코드는 기본적인 기능을 구현한 것이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 심층적인 자연어 처리 기술과 머신러닝 기법을
활용해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 자동 생성 요청

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 구조: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성
• 데이터:
  • REVIEW LIST: 실제 구매자들이 작성한 리뷰 텍스트 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품 이름
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격

생성 결과 예시:

HTML

<div>
  <h6>장점</h6>
  <ul>
    <li>바람 세기가 강하고 휴대하기 편리합니다.</li>
    <li>자동차 청소에 최적화된 사이즈입니다.</li>
    <li>가성비가 좋습니다.</li>
  </ul>
  <h6>단점</h6>
  <ul>
    <li>일부 사용자는 내구성에 대한 의문을 제기했습니다.</li>
  </ul>
  <h6>한 줄 평</h6>
  <p>강력한 바람과 휴대성을 갖춘 가성비 좋은 미니 공기 송풍기입니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자동 생성 알고리즘 (예시):

1. 리뷰 전처리:

   • 불필요한 문자 제거 (특수문자, 이모티콘 등)
   • 영어 문장 한국어 번역
   • 형태소 분석을 통한 키워드 추출

   • 감성 분석:

   • 긍정/부정 키워드 매칭

   • 긍정/부정 어휘 사전 활용
   • 긍정/부정 문장 비율 계산

   • 요약:

   • 긍정 키워드를 기반으로 장점 추출

   • 부정 키워드를 기반으로 단점 추출
   • 전체적인 평가를 바탕으로 한 줄 평 작성

코드 구현 (예시, Python 기반):

Python

import pandas as pd
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # ... (전처리, 감성 분석, 요약 로직 구현)

    # 예시 출력
    print(f"<h6>장점</h6>")
    print("<ul>")
    for advantage in advantages:
        print(f"<li>{advantage}</li>")
    print("</ul>")
    # ... (단점, 한 줄 평 출력)

# 실제 데이터 적용
review_list = ['...', '...']  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "미니 공기 송풍기 터보 제트 선풍기..."
product_price = "₩ 30,600"

generate_review_summary(review_list, product_name, product_price)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의 사항:

• 데이터 양: 많은 양의 리뷰 데이터일수록 더 정확한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
• 감성 분석 모델: 더욱 정교한 감성 분석을 위해 딥러닝 기반 모델을 활용할 수 있습니다.
• 문맥 이해: 문맥을 고려한 감성 분석이 필요합니다. (예: "괜찮아요"라는 단어는 문맥에 따라 긍정, 부정, 중립적으로 해석될 수 있습니다.)
• HTML 생성: 생성된 요약 결과를 HTML 형식으로 변환하여 웹 페이지에 삽입할 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점 계산 및 표시
• 키워드 클라우드: 자주 언급되는 키워드 시각화
• 긍정/부정 비율: 긍정/부정 리뷰 비율 표시
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식 설정 (예: 장점 위주, 단점 위주)

참고:

• 한국어 형태소 분석기: Okt 외에도 Mecab, KoNLPy 등 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• 감성 분석 라이브러리: NLTK, TextBlob 등을 활용할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델: BERT, RoBERTa 등의 사전 학습 모델을 활용할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

더욱 정확하고 효과적인 리뷰 요약 시스템 구축을 위해 함께 노력해 나가겠습니다.

이 외에도 다음과 같은 정보를 제공해주시면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

• 원하는 요약 글의 길이: 몇 문장으로 요약할지 정해주시면 됩니다.
• 강조하고 싶은 특징: 특정 기능이나 장점을 더 부각시키고 싶다면 알려주세요.
• 타겟 고객: 어떤 고객층을 대상으로 리뷰를 요약할지 알려주세요.

위에서 제시한 예시는 기본적인 구조이며, 실제 구현 시에는 다양한 변형과 추가 기능이 가능합니다.