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TOP 4 제품 후기 정리

리뷰 요약 글 작성 요청 분석
요청 내용:

목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
요약 형식: 장점, 단점, 한줄평으로 구성된 3줄 요약
제공 정보: 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
요구 사항: 불필요한 내용 생략, 자연스러운 한국어 문장 생성

문제점 및 개선점:

리뷰 데이터 형식: 현재 제공된 리뷰 리스트는 문자열 리스트 형태로, 좀 더 구조화된 데이터 형태 (예: JSON 형식)로 제공하면 분석 및 처리가 용이해집니다.
감성 분석: '좋은', '아주 잘 작동합니다'와 같은 긍정적인 표현과 '어댑터가 맞지 않아 확인할 수 없었습니다'와 같은 부정적인 표현을 정확하게 구분하기 위해 감성 분석 기술이 필요합니다.
키워드 추출: 리뷰에서 중요한 키워드를 추출하여 요약 글에 반영하면 더욱 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다.
문장 다양화: 항상 동일한 형식의 문장으로 요약 글을 생성하는 것보다 다양한 표현을 사용하여 자연스러운 문장을 생성해야 합니다.

개선된 리뷰 요약 함수
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한줄평으로 요약된 HTML 형식의 문장을 생성합니다.

    Args:
        review_list (list): 구매자 리뷰 문자열 리스트
        product_name (str): 상품명
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: 요약된 HTML 문장
    """

    # 감성 분석기 초기화
    nltk.download('vader_lexicon')
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰 분석 및 요약
    pros, cons, overall = [], [], []
    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)
        else:
            overall.append(review)

    # 장점, 단점, 한줄평 생성 (예시)
    pros_summary = "장점: 뛰어난 성능, 간편한 조립, 좋은 가성비 등 다양한 장점이 언급되었습니다." if pros else "장점: 아직까지 특별한 장점이 언급되지 않았습니다."
    cons_summary = "단점: 일부 사용자는 어댑터 호환 문제를 경험했습니다." if cons else "단점: 특별한 단점은 발견되지 않았습니다."
    overall_summary = f"{product_name} 제품에 대한 사용자들의 평가는 대체로 긍정적입니다. 특히 {product_price}라는 가격 대비 성능이 좋다는 의견이 많습니다."

    # HTML 형식으로 포맷팅
    html_summary = f"""
    <p>{pros_summary}</p>
    <p>{cons_summary}</p>
    <p>{overall_summary}</p>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['좋은', '아주 잘 작동합니다. 나는 매우 만족합니다. 간단한 조립. 판매자는 매우 도움이됩니다. 쿨!!', '라디오 전체가 들어 왔지만 어댑터가 맞지 않아 확인할 수 없었습니다 (((()', '아주 좋은 제품.']
product_name = "현대 IX35 투싼 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 안드로이드 자동차 라디오 멀티미디어 플레이어 네비게이션 GPS 카플레이, QLED 터치 스크린 자동 DSP 스테레오"
product_price = "₩ 77,100"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
추가 개선 방안

키워드 추출: NLTK의 TF-IDF 등을 활용하여 리뷰에서 중요한 키워드를 추출하고, 요약 글에 반영합니다.
문장 다양화: 템플릿 기반의 문장 생성 방식에서 벗어나, 다양한 문장 구조와 어휘를 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성합니다.
문맥 이해: 딥러닝 기반의 언어 모델을 활용하여 문맥을 이해하고, 더욱 정확한 감성 분석 및 요약을 수행합니다.
사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 형식이나 상세 수준을 설정할 수 있도록 기능을 추가합니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 복잡하고 정교한 알고리즘이 필요합니다.
이 코드를 실행하기 위해서는 NLTK 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
Bash
pip install nltk

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
NLTK 데이터를 다운로드해야 합니다.
Python
import nltk
nltk.download('vader_lexicon')

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
질문:

리뷰 데이터를 어떤 형식으로 제공할 수 있나요? (JSON, CSV 등)
요약 글의 형식에 대한 추가적인 요구 사항이 있나요?
특정 키워드를 강조하거나 제외하고 싶은 경우가 있나요?

더 자세한 정보를 제공해주시면, 더욱 정확하고 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.