에코헬멧 – BEST 9 추천 제품 정보

개선된 코드 (Python, NLTK, KoNLPy 활용 예시)

Python

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

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 텍스트 전처리 및 감성 분석 함수 정의 (생략)

    # 긍정/부정 키워드 추출 및 빈도 계산
    positive_keywords = []
    negative_keywords = []
    for review in reviews:
        # 텍스트 전처리
        processed_review = preprocess(review)
        # 형태소 분석 및 감성 분석
        words, tags = okt.pos(processed_review)
        for word, tag in zip(words, tags):
            if tag in ['Adjective', 'Noun'] and is_positive(word):
                positive_keywords.append(word)
            elif tag in ['Adjective', 'Noun'] and is_negative(word):
                negative_keywords.append(word)

    # 장단점 추출 및 한줄평 생성
    positive_keywords = Counter(positive_keywords).most_common(5)
    negative_keywords = Counter(negative_keywords).most_common(5)

    summary = f"""
    <p><b>장점:</b> {', '.join([keyword for keyword, _ in positive_keywords])}</p>
    <p><b>단점:</b> {', '.join([keyword for keyword, _ in negative_keywords])}</p>
    <p><b>한줄평:</b> {product_name}은 {product_price}라는 가격 대비 {positive_keywords[0][0]}하며, {negative_keywords[0][0]} 부분에서 개선이 필요합니다.</p>
    """
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['탑 헬멧. 하이 퀄리티, 매우 아름답고, 딱 맞습니다. ...', ...]
product_name = "Uchoose DOT 승인 풀 페이스 헬멧"
product_price = "₩ 26,000"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 데이터 양: 리뷰 데이터가 많을수록 더 정확한 분석이 가능합니다.
• 감성 분석 모델: 더욱 정교한 감성 분석을 위해 기계 학습 모델을 활용할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 단어의 의미가 문맥에 따라 달라질 수 있으므로 문맥 분석을 고려해야 합니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식에 맞춰 설정을 변경할 수 있도록 유연하게 구현해야 합니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 텍스트 전처리, 감성 분석, 형태소 분석 등에 대한 더욱 세밀한 설정이 필요합니다.
또한, 한국어 특성을 고려한 추가적인 처리가 필요할 수 있습니다.

이 코드를 실행하기 위해서는 다음 라이브러리가 필요합니다:

• nltk
• konlpy

설치 방법:

Bash

pip install nltk konlpy

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

NLTK 데이터 다운로드:

Python

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 기능 제안

• 별점 변환: 리뷰 텍스트를 바탕으로 별점을 예측하여 요약에 추가
• 주요 특징 추출: 상품의 주요 특징 (e.g., 디자인, 기능, 편안함)을 추출하여 요약에 반영
• 비교 분석: 다른 상품과 비교하여 차별점을 강조
• 시각화: 워드 클라우드, 감성 분석 그래프 등을 통해 결과를 시각적으로 표현

이러한 기능들을 추가하여 더욱 풍부하고 유용한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.