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TOP 2 제품 소비자 리뷰 요약

HTML 형식의 리뷰 요약 생성 요청
요청 분석

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약된 HTML 형식의 짧은 리뷰를 생성
입력:

REVIEW_LIST: 다국어 혼용, 비정형적인 문장으로 구성된 사용자 리뷰 리스트
PRODUCT_NAME: 상품명
PRODUCT_PRICE: 상품 가격


출력:

HTML 형식: <div> 태그 안에 장점, 단점, 한 줄 평을 각각 <p> 태그로 감싼 형태


제약:

3줄: 각 요약은 최대 3줄로 구성
자연스러운 한국어: 비문법적이거나 어색한 표현 최소화
불필요한 내용 생략: 상품명, 가격 등 직접적인 정보는 제외



제안된 HTML 구조
HTML
<div class="review-summary">
  <p><strong>장점:</strong> 간편한 조작, 다양한 활용 가능</p>
  <p><strong>단점:</strong> 레시피 부족, 중국어 매뉴얼</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> 가성비 좋은 다용도 쿠킹 도구, 초보자에게 추천</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
구현 로직 (Python 예시, NLTK, KoNLPy 활용)
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from konlpy.tag import Okt

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 한국어 형태소 분석기 초기화
    okt = Okt()

    # 감정 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰 분석 및 요약
    pros, cons, overall = [], [], []
    for review in reviews:
        # 한국어 토큰화
        tokens = okt.morphs(review)

        # 감성 분석
        sentiment = sia.polarity_scores(' '.join(tokens))

        # 장단점 분류 (간단한 규칙 기반)
        if sentiment['pos'] > 0.5:
            pros.append(review)
        elif sentiment['neg'] > 0.5:
            cons.append(review)
        else:
            overall.append(review)

    # 요약 생성 (규칙 기반)
    summary = f"""
    <div class="review-summary">
        <p><strong>장점:</strong> {', '.join(pros[:2])}</p>
        <p><strong>단점:</strong> {', '.join(cons[:2])}</p>
        <p><strong>한 줄 평:</strong> {overall[0] if overall else '다양한 요리가 가능한 실용적인 제품'}
    </div>
    """
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['나는 그녀가 너무 아름다운 내 작은 기계를 좋아했다, 나는 첫 구매에 문제가 있었다, 월요일에 우리를 위해 보충', ...]
product_name = "DMWD 에그 타르트 로스터 팬케이크 프라이팬, ..."
product_price = "₩ 22,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
개선 방향 및 고려 사항

더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델 활용
키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 추출하여 요약에 반영
문장 재구성: 자연스러운 문장 생성을 위한 NLG 기술 활용
다양한 리뷰 유형 고려: 비꼬는 표현, 부정적인 의견을 긍정적으로 표현하는 경우 등
문화적 차이 고려: 한국어 특성에 맞는 분석 및 요약
오류 처리: 예외적인 경우 (예: 리뷰가 너무 짧거나, 관련 없는 내용이 많을 경우) 처리

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더 많은 고려 사항과 개선이 필요합니다. 특히, 감성 분석은

텍스트의 뉘앙스를 정확하게 파악하기 어려운 부분이므로, 다양한 기법을 조합하여 정확도를 높이는 것이 중요합니다.
더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.
핵심 기능:

다국어 혼용 리뷰 분석
감성 분석 기반 장단점 분류
규칙 기반 요약 생성
HTML 형식으로 결과 출력

향후 개선:

딥러닝 기반 감성 분석
키워드 추출 및 문장 재구성
다양한 리뷰 유형 고려
문화적 차이 고려
오류 처리

이 외에 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.