인펙트 리뷰 순위 TOP 9

HTML 요약글 작성 시 고려 사항

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 꼼꼼히 분석하여 공통적인 장점, 단점, 사용자 의견을 파악합니다.
• 핵심 요약: 불필요한 내용을 제거하고 가장 중요한 정보만 간결하게 요약합니다.
• HTML 구조: HTML 태그를 사용하여 장점, 단점, 한줄평을 명확하게 구분하고 시각적으로 가독성을 높입니다.
• 자연스러운 문장: 마치 사람이 직접 작성한 것처럼 자연스럽고 매끄러운 문장으로 작성합니다.

HTML 요약글 예시

HTML

<div class="review-summary">
  <h6>마키타 18V LXT 무선 임팩트 드라이버 (DTD173)</h6>
  <p><strong>장점:</strong> 가성비가 매우 뛰어나며, 밝은 LED 라이트와 다양한 속도 조절 기능이 편리합니다. 대체로 견고한 내구성을 보여주고 있습니다.</p>
  <p><strong>단점:</strong> 일부 제품에서 마감이 다소 미흡하거나, 배터리 관련 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 정품이 아닌 경우 성능이 떨어질 수 있습니다.</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 저렴한 가격에 훌륭한 성능을 보여주는 제품이지만, 개인차에 따라 품질 편차가 있을 수 있습니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자동화를 위한 파이썬 코드 (예시)

Python

import re

def generate_review_summary(review_list, product_name):
    # 긍정 키워드, 부정 키워드, 중립 키워드 사전 생성 (예시)
    positive_keywords = ["좋다", "만족", "뛰어나다", "편리하다"]
    negative_keywords = ["단점", "아쉽다", "문제", "고장"]
    neutral_keywords = ["가성비", "괜찮다", "무난하다"]

    # 리뷰 분석 및 요약
    pros = []
    cons = []
    neutral = []
    for review in review_list:
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                pros.append(word)
            elif word in negative_keywords:
                cons.append(word)
            elif word in neutral_keywords:
                neutral.append(word)

    # HTML 형식으로 요약
    summary = f"""
    <div class="review-summary">
      <h6>{product_name}</h6>
      <p><strong>장점:</strong> {', '.join(set(pros))}</p>
      <p><strong>단점:</strong> {', '.join(set(cons))}</p>
      <p><strong>한줄평:</strong> {neutral}한 제품입니다.</p>
    </div>
    """
    return summary

# 제공된 데이터를 이용하여 요약 생성
review_list = ['가성비 좋은 제품...', '포장용 에어백이 거의 바람이 없고...', ...]  # 실제 리스트로 변경
product_name = "마키타 18V LXT 무선 임팩트 드라이버, DTD173 브러시리스 전기 드릴 스크루 드라이버, 목재 볼트 T1 T2-Mode 트윈 LED 라이트, 180 N · m 포"
result = generate_review_summary(review_list, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고:

• 키워드 사전: 더욱 정확한 분석을 위해 긍정, 부정, 중립 키워드를 더욱 다양하게 추가할 수 있습니다.
• 텍스트 전처리: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석 등을 통해 더욱 정교한 분석이 가능합니다.
• 머신러닝: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더욱 정확하고 세분화된 분석을 수행할 수 있습니다.

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

추가 기능:

• 별점: 평균 별점을 계산하여 함께 표시
• 긍정/부정 비율: 긍정, 부정 리뷰의 비율을 계산하여 시각적으로 표현
• 워드 클라우드: 자주 언급되는 단어를 시각화하여 한눈에 파악

문의사항:

더 자세한 정보나 맞춤형 코드가 필요하시면 언제든지 문의해주세요.

• 리뷰 데이터 형식: 어떤 형식의 데이터를 사용하고 있나요? (JSON, CSV 등)
• 요약의 상세 수준: 얼마나 자세한 요약을 원하시나요?
• HTML 구조: 특정 HTML 구조를 지정하고 싶으신가요?
• 기타 기능: 추가적으로 원하는 기능이 있으신가요?

핵심: 사용자의 요구사항을 정확히 파악하고, 이에 맞는 최적의 솔루션을 제공하는 것이 중요합니다.

제시된 문제 및 해결 방안

문제: 다수의 구매자 리뷰를 분석하여 해당 상품의 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하여 HTML 형식의 요약글을 생성하는 것

해결 방안: 딥러닝 기반 자연어 처리 모델을 활용하여 리뷰 텍스트를 분석하고, 각 리뷰에서 긍정/부정 키워드를 추출하여 장단점을 도출합니다. 이후 도출된 정보를 바탕으로 간결하고 명확한 한 줄 평을 작성하고, HTML 형식으로 정리합니다.

제한 사항 및 고려 사항

• 주관적인 판단: 리뷰 텍스트의 해석은 주관적인 요소가 개입될 수 있습니다.
• 문맥 파악의 어려움: 단어의 의미는 문맥에 따라 달라질 수 있으므로 정확한 의도 파악이 어려울 수 있습니다.
• 다양한 표현: 사용자들은 다양한 표현으로 의견을 표현하기 때문에 모든 경우를 포괄하기 어렵습니다.
• 감정 분석의 정확도: 감정 분석 모델의 정확도는 데이터의 양과 질에 따라 달라질 수 있습니다.

제안하는 HTML 구조

HTML

<div class="product-review-summary">
  <h5>{{ 상품명 }}</h5>
  <p><strong>장점:</strong> {{ 장점 목록 }}</p>
  <p><strong>단점:</strong> {{ 단점 목록 }}</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> {{ 한 줄 평 }}</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

구체적인 구현 로직 (예시)

1. 리뷰 전처리:

   • 불필요한 특수 문자 제거
   • 형태소 분석을 통한 단어 분리
   • 스톱워드 제거

   • 감정 분석:

   • 딥러닝 기반 감정 분석 모델 (예: BERT, RoBERTa)을 활용하여 각 리뷰의 긍정/부정 감성 점수 계산

   • 키워드 추출:

   • TF-IDF, Word2Vec 등을 활용하여 각 리뷰에서 중요한 키워드 추출

   • 긍정/부정 감성과 연관된 키워드를 장단점으로 분류

   • 요약 및 한 줄 평 생성:

   • 추출된 장단점 키워드를 바탕으로 간결한 문장으로 요약

   • 긍정/부정 키워드의 비율과 강도를 고려하여 한 줄 평 생성

   • HTML 생성:

   • 위에서 생성된 정보를 HTML 템플릿에 적용하여 최종 결과물 생성

예시 출력 (제공된 데이터 기반)

HTML

<div class="product-review-summary">
  <h5>DEWALT 무선 전동 드릴 공구, 임팩트 드라이버, 20V, 브러시리스 모터 전동 공구, DCF887</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 가성비, 힘, 품질, 배송</p>
  <p><strong>단점:</strong> 스위치 조절 미세함 부족, 모델 오배송</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> 가성비 좋은 제품이지만, 스위치 조절이 다소 아쉽습니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 기능 및 개선 방안

• 별점 분석: 별점 정보를 함께 활용하여 객관적인 평가 반영
• 주제별 분석: 리뷰를 주제별로 분류하여 더욱 세밀한 분석
• 시각화: 워드 클라우드 등을 활용하여 키워드 시각화
• 실시간 업데이트: 새로운 리뷰가 추가될 때마다 자동으로 요약 업데이트
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰 분석 지원

주의: 위 예시는 간단한 구현 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.

더 정확한 결과를 얻기 위해서는 다음과 같은 추가 정보가 필요합니다:

• 리뷰 데이터 형식: JSON, CSV 등
• 원하는 요약글의 상세한 형식: 예를 들어, 장단점별 키워드 개수 제한, 한 줄 평의 문장 길이 제한 등
• 사용할 프로그래밍 언어: Python, Java 등
• 활용할 딥러닝 라이브러리: TensorFlow, PyTorch 등

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

문제 분석 및 해결 방안

문제:

• 데이터 정형: 사용자 리뷰 데이터가 비정형 텍스트 형태로 주어져 있으며, 불필요한 문장 부호, 반복되는 문장 등이 포함되어 있습니다.
• 요약의 어려움: 긍정/부정 감성 분석, 핵심 키워드 추출 등 자연어 처리 기술이 필요하며, 주어진 데이터 양에 비해 너무 간결한 요약을 요구합니다.
• 객관성 유지: 주관적인 판단을 배제하고, 사용자 리뷰에 기반한 객관적인 요약을 생성해야 합니다.

해결 방안:

1. 데이터 전처리: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석, 불용어 처리 등을 통해 텍스트 데이터를 정제합니다.
2. 감성 분석: 긍정/부정 단어, 어감 등을 분석하여 전체적인 감성을 파악합니다.
3. 키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등의 기법을 활용하여 핵심 키워드를 추출합니다.
4. 요약 생성: 추출된 키워드와 감성 정보를 바탕으로 템플릿에 맞춰 요약 문장을 생성합니다.
5. 다양성 확보: 유사한 리뷰에 대해서는 다른 표현으로 요약하여 다양성을 확보합니다.

제안하는 HTML 코드 및 Python 코드

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>제품 리뷰 요약</title>
</head>
<body>
    <h5>{{ product_name }} ({{ product_price }})</h5>
    <p><strong>장점:</strong> {{ advantages }}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {{ disadvantages }}</p>
    <p><strong>한줄평:</strong> {{ overall_review }}</p>
</body>
</html>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python

import pandas as pd
from collections import Counter
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stop

[1. codereview.stackexchange.com ](https://codereview.stackexchange.com/questions/249329/finding-the-most-frequent-words-in-pandas-dataframe)

[codereview.stackexchange.com](https://codereview.stackexchange.com/questions/249329/finding-the-most-frequent-words-in-pandas-dataframe)

words

# 사용자 리뷰 데이터를 DataFrame으로 변환
reviews = pd.DataFrame({'review': REVIEW_LIST})

# 전처리 함수 정의
def preprocess(text):
    # 불필요한 문자 제거, 토큰화, 불용어 제거 등
    words = word_tokenize(text)
    words = [word for word in words if word not in stopwords.words('korean')]
    return words

# 각 리뷰 전처리
reviews['words'] = reviews['review'].apply(preprocess)

# 긍정/부정 단어 사전 (예시)
positive_words = ['좋다', '만족', '가성비', '빠르다']
negative_words = ['아쉽다', '느리다', '불편하다']

# 긍정/부정 카운트
def count_sentiment(words, sentiment_words):
    count = 0
    for word in words:
        if word in sentiment_words:
            count += 1
    return count

reviews['positive_count'] = reviews['words'].apply(lambda x: count_sentiment(x, positive_words))
reviews['negative_count'] = reviews['words'].apply(lambda x: count_sentiment(x, negative_words))

# 핵심 키워드 추출 (예: Counter 이용)
all_words = [word for words in reviews['words'] for word in words]
word_counts = Counter(all_words)
top_keywords = [word for word, count in word_counts.most_common(10)]

# 요약 생성
def generate_summary(review_data):
    advantages = ', '.join(top_keywords[:5])  # 상위 5개 키워드를 장점으로
    disadvantages = ', '.join(top_keywords[5:])  # 하위 5개 키워드를 단점으로 (수정 필요)
    overall_review = "가성비가 좋은 제품입니다. 배송도 빠르고, {} 등이 장점입니다.".format(advantages)
    return advantages, disadvantages, overall_review

# 전체 리뷰 데이터를 기반으로 요약 생성
advantages, disadvantages, overall_review = generate_summary(reviews)

# HTML 템플릿에 데이터 채우기
context = {
    'product_name': PRODUCT_NAME,
    'product_price': PRODUCT_PRICE,
    'advantages': advantages,
    'disadvantages': disadvantages,
    'overall_review': overall_review
}

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 개선 방안

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델 활용
• 키워드 가중치 부여: TF-IDF, Word2Vec 등의 기법을 활용하여 키워드 중요도 부여
• 문장 생성 모델 활용: NLG 모델을 활용하여 더 자연스러운 문장 생성
• 사용자 정의 템플릿: 다양한 템플릿을 제공하여 사용자가 원하는 형태의 요약 생성
• 실시간 업데이트: 새로운 리뷰가 추가될 때마다 요약을 자동으로 업데이트

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터 전처리와 자연어 처리 기술이 필요합니다. 또한, 긍정/부정 단어
사전, 핵심 키워드 추출 방식 등은 데이터 특성에 따라 조정해야 합니다.

이 코드를 바탕으로 더욱 정교하고 효율적인 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

HTML 구조 및 자연어 처리를 통한 리뷰 요약

문제 분석:

• 다양한 표현: 사용자 리뷰는 문법 오류, 비표준어, 반복적인 표현 등 다양한 형태로 작성됩니다.
• 감성 분석: 긍정, 부정, 중립 등 다양한 감성이 혼재되어 있습니다.
• 요약의 어려움: 긴 문장, 불필요한 정보, 주관적인 의견 등을 제거하고 핵심만 추출해야 합니다.

해결 방안:

1. 텍스트 전처리: 불필요한 문자, 특수문자 제거, 형태소 분석, 불용어 처리 등을 통해 텍스트를 정제합니다.
2. 키워드 추출: 빈도수가 높은 단어, 긍정/부정 키워드를 추출하여 중요한 정보를 파악합니다.
3. 감성 분석: 텍스트의 긍정, 부정, 중립 성향을 분석하여 전체적인 평가를 파악합니다.
4. 요약 생성: 추출된 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 간결하고 명확한 문장으로 요약합니다.

HTML 구조:

HTML

<div class="review-summary">
  <h5>{{ 상품명 }}</h5>
  <p><strong>장점:</strong> {{ 장점 }}</p>
  <p><strong>단점:</strong> {{ 단점 }}</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> {{ 한줄평 }}</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 (예시):

Python

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 텍스트 전처리 및 키워드 추출 (NLTK, spaCy 등 활용)
    # 감성 분석 (VADER, TextBlob 등 활용)
    # ...

    # 예시: 간단한 빈도수 기반 키워드 추출 및 긍정/부정 판단
    word_freq = {}
    for review in reviews:
        words = word_tokenize(review)
        for word in words:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

    # 긍정/부정 키워드 설정 (예시)
    positive_keywords = ['좋아요', '만족', '잘', '빠르다', '가성비']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '고장', '늦다', '싸구려']

    # 간단한 요약 생성
    advantages = []
    disadvantages = []
    for word, freq in word_freq.items():
        if word in positive_keywords:
            advantages.append(word)
        elif word in negative_keywords:
            disadvantages.append(word)

    # 한줄평 생성 (예시: 긍정/부정 비율에 따라 다르게 생성)
    if len(advantages) > len(disadvantages):
        one_line_review = f"{product_name}은 가격 대비 성능이 좋고, {', '.join(advantages)} 등의 장점이 있습니다."
    else:
        one_line_review = f"{product_name}은 {', '.join(disadvantages)} 등의 단점이 있지만, 가격이 저렴합니다."

    # HTML 출력
    print(f"""
    <div class="review-summary">
      <h5>{product_name}</h5>
      <p><strong>장점:</strong> {', '.join(advantages)}</p>
      <p><strong>단점:</strong> {', '.join(disadvantages)}</p>
      <p><strong>한줄평:</strong> {one_line_review}</p>
    </div>
    """)

# 예시 실행
reviews = ['좋아요~ 좋아요~~~', '가격대비 만족합니다', '몇번째 규입하는데 충전기 이상있어']
product_name = "무선 전동 드릴"
product_price = "₩ 12,000"
summarize_reviews(reviews, product_name, product_price)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 텍스트 전처리: 형태소 분석, 불용어 처리, 스태밍 등을 통해 더 정확한 키워드 추출
• 다양한 감성 분석 모델 활용: VADER 외에도 TextBlob, BERT 등을 활용하여 더 정확한 감성 분석
• 기계 학습 기반 요약: 추출적 요약, 추상적 요약 등을 활용하여 더 자연스러운 문장 생성
• 사용자 정의 사전: 제품 특성에 맞는 키워드를 추가하여 더 정확한 분석
• 문맥 정보 활용: 주변 문장의 정보를 활용하여 키워드의 의미를 파악

주의 사항:

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우 정확한 분석이 어려울 수 있습니다.
• 오역 및 오타: 사용자 리뷰에 오역이나 오타가 많을 경우 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다.
• 주관성: 감성 분석은 주관적인 판단이 포함될 수 있으므로 여러 모델의 결과를 비교하는 것이 좋습니다.

결론:

위에서 제시된 방법론을 바탕으로 더욱 정교하고 효과적인 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

추가적으로 필요한 정보:

• 데이터 형식: 리뷰 데이터는 어떤 형식으로 제공됩니까? (JSON, CSV 등)
• 요약의 목적: 요약된 내용을 어떻게 활용하고 싶으십니까? (웹사이트, 앱, 보고서 등)
• 요구되는 정확도: 요약의 정확도는 어느 정도로 요구되십니까?

더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.

마키타 DTD173 리뷰 요약

장점:

• 강력한 성능: 대부분의 사용자가 제품의 강력한 힘에 만족했습니다. 건설 현장에서도 무리없이 사용 가능하다는 의견이 많았습니다.
• 빠른 배송: 다른 판매자와 비교했을 때 빠른 배송 속도에 대한 호평이 많았습니다.
• 좋은 가격: 비슷한 제품 대비 저렴한 가격에 구매할 수 있다는 점이 장점으로 꼽혔습니다.
• 만족스러운 구성: 배터리와 충전기가 함께 제공되어 바로 사용할 수 있다는 점이 편리하다는 평가가 있었습니다.

단점:

• 사용 설명서 부족: 일부 사용자는 사용 설명서가 없어 불편하다는 의견을 제시했습니다.
• 충전기 호환성 문제: 미국 구매자의 경우, 충전기가 유럽형이라 별도의 어댑터가 필요하다는 점이 단점으로 지적되었습니다.
• 미누락된 구성품: 일부 제품에서 배터리나 충전기가 누락되는 문제가 발생했다는 보고가 있었습니다.

한줄평:

전반적으로 강력한 성능과 빠른 배송에 대한 만족도가 높은 제품입니다. 다만, 사용 설명서 부족, 충전기 호환성 문제 등 몇 가지 개선점이 필요해 보입니다. 가성비를 중시하는 사용자에게 적합합니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해 및 분석

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간결한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 입력 데이터:
  • REVIEW LIST: 개별 사용자 리뷰 문자열 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품 이름
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 출력:
  • HTML 형식: <div> 태그를 이용하여 장점, 단점, 한 줄 평을 구분하여 표현
  • 구조:
  • 장점: 리뷰에서 추출한 긍정적인 내용
  • 단점: 리뷰에서 추출한 부정적인 내용
  • 한 줄 평: 전체적인 평가를 한 문장으로 요약

Python 코드 (자연어 처리 라이브러리 활용 예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 요약 글을 생성합니다.

    Args:
        review_list (list): 사용자 리뷰 문자열 리스트
        product_name (str): 상품 이름
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약 글
    """

    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    pros = []
    cons = []

    for review in review_list:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)
        if sentiment['compound'] >= 0.05:
            pros.append(review)
        elif sentiment['compound'] <= -0.05:
            cons.append(review)

    # 간단한 빈도수 기반 키워드 추출 (더 정교한 키워드 추출 기법 사용 가능)
    from collections import Counter
    all_words = ' '.join(review_list).split()
    word_counts = Counter(all_words)
    common_words = word_counts.most_common(10)

    # HTML 생성
    summary = f"""
    <h5>{product_name} ({product_price}) 리뷰 요약</h5>
    <div>
        <h6>장점</h6>
        <ul>
            {''.join([f'<li>{pro}</li>' for pro in pros])}
        </ul>
    </div>
    <div>
        <h6>단점</h6>
        <ul>
            {''.join([f'<li>{con}</li>' for con in cons])}
        </ul>
    </div>
    <div>
        <h6>한 줄 평</h6>
        <p>{product_name}은 {', '.join([word for word, _ in common_words])} 등의 키워드가 자주 언급되었습니다. {pros} 부분에서 호평을 받았으며, {cons} 부분에서는 개선이 필요하다는 의견이 있었습니다.</p>
    </div>
    """
    return summary

# 예시 실행
result = summarize_reviews(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 더 정교한 감성 분석: VADER 외에도 BERT, RoBERTa 등의 언어 모델을 활용하여 더 정확한 감성 분석 수행
• 키워드 추출: TF-IDF, LDA 등의 기법을 활용하여 더 의미 있는 키워드 추출
• 요약: 추상적 요약, 추출적 요약 등 다양한 요약 기법 적용
• 문장 다듬기: NLTK 등을 활용하여 문장을 부드럽게 다듬고 불필요한 단어 제거
• HTML 구조: 사용자의 필요에 따라 HTML 구조를 자유롭게 변경

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 처리 과정이 필요할 수 있습니다.

이 코드를 실행하면 다음과 같은 HTML 형식의 리뷰 요약 글이 생성됩니다.

• 장점: 리뷰에서 추출된 긍정적인 내용들이 목록 형태로 표시됩니다.
• 단점: 리뷰에서 추출된 부정적인 내용들이 목록 형태로 표시됩니다.
• 한 줄 평: 전체적인 평가를 한 문장으로 요약하며, 자주 언급된 키워드와 장단점을 간략하게 설명합니다.

참고: 위 코드는 Python 기반이며, 자연어 처리 라이브러리인 NLTK를 사용합니다. 다른 프로그래밍 언어나 라이브러리를 사용하여
동일한 기능을 구현할 수 있습니다.

질문:

• 더 구체적인 요구사항이 있으신가요? (예: 특정 키워드 중심으로 요약, 특정 문장 길이 제한 등)
• 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환해 드릴까요?
• HTML 출력 형식을 변경하고 싶으신가요?

이 외에도 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 요청 분석

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 바탕으로 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 작성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한 줄 평
• 제공 정보:
  • 리뷰 리스트 (REVIEW_LIST)
  • 상품 이름 (PRODUCT_NAME)
  • 상품 가격 (PRODUCT_PRICE)
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 정확하고 자연스러운 한국어 문장
  • 3줄로 구성된 간결한 요약

문제점 및 개선점:

• 리뷰 데이터 부족: 제공된 리뷰 리스트가 매우 적고, 단점에 대한 정보가 전혀 없음
• 상품 가격의 불필요성: 요약 글에 상품 가격은 직접적으로 반영되지 않음
• HTML 형식 미정: 어떤 형태의 HTML 코드로 출력할지 명확하지 않음

개선된 리뷰 요약 함수

Python

def summarize_reviews(review_list, product_name):
    """
    구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약하는 함수

    Args:
        review_list: 구매자 리뷰 리스트
        product_name: 상품 이름

    Returns:
        str: 요약된 리뷰 문자열
    """

    # 장점, 단점 추출 (현재는 단점 추출 로직이 없으므로 임의로 설정)
    advantages = []
    disadvantages = ["단점을 찾기 어려웠습니다."]  # 임시 설정

    for review in review_list:
        if "좋" in review or "잘" in review:
            advantages.append(review)

    # 한 줄 평 작성
    one_line_review = f"{product_name}은 사용자들에게 좋은 평가를 받고 있습니다. 특히 {', '.join(advantages)} 등의 장점이 돋보입니다."

    # HTML 형식으로 변환 (예시: div 태그 사용)
    html_summary = f"""
    <div>
        <b>장점:</b> {', '.join(advantages)}<br>
        <b>단점:</b> {', '.join(disadvantages)}<br>
        <b>한 줄 평:</b> {one_line_review}
    </div>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['아주 좋은 제품, 아주 좋은 품질, 대단히 감사합니다', '잠금장치도 있어 좋아요 잘되네요', '좋아요.']
product_name = "무선 전기 스크루 드라이버 렌치, 직각 래칫 렌치, 임팩트 드릴 제거 나사 너트, 자동차 수리 도구, 12V, 28V, 3/8 인치"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선된 점

• 단점 처리: 단점 추출 로직을 추가하여 더 정확한 요약 생성 (현재는 임시 설정)
• HTML 형식: div 태그를 사용하여 간단한 HTML 구조 생성
• 가독성 향상: 코드 주석 및 함수 설명 추가
• 확장성: 다양한 형태의 리뷰 데이터와 상품 정보에 대한 처리 가능

향후 개선 방안:

• 더 정교한 감성 분석: 긍정/부정 단어 사전을 활용하거나 머신러닝 기반 감성 분석 모델 적용
• 다양한 단점 추출: "아쉽다", "불편하다" 등의 단어를 활용하여 단점 추출 로직 개선
• 문장 다양화: 템플릿을 활용하여 다양한 표현으로 요약 문장 생성
• 맞춤형 요약: 사용자의 요구사항에 따라 요약 길이, 상세 수준 조절

추가 고려 사항

• 데이터 전처리: 리뷰 데이터에 포함된 불필요한 문자나 특수 문자 제거
• 오류 처리: 예외적인 상황 (예: 리뷰 리스트가 비어 있는 경우)에 대한 처리
• HTML 구조: 요약 결과를 원하는 웹 페이지에 맞게 HTML 구조 수정

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 복잡한 리뷰 데이터와 요구사항에 맞춰 수정해야 합니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

예시 출력:

HTML

<div>
    <b>장점:</b> 아주 좋은 제품, 아주 좋은 품질, 대단히 감사합니다, 잠금장치도 있어 좋아요 잘되네요, 좋아요.<br>
    <b>단점:</b> 단점을 찾기 어려웠습니다.<br>
    <b>한 줄 평:</b> 무선 전기 스크루 드라이버 렌치, 직각 래칫 렌치, 임팩트 드릴 제거 나사 너트, 자동차 수리 도구, 12V, 28V, 3/8 인치은 사용자들에게 좋은 평가를 받고 있습니다. 특히 아주 좋은 제품, 아주 좋은 품질, 대단히 감사합니다, 잠금장치도 있어 좋아요 잘되네요, 좋아요. 등의 장점이 돋보입니다.
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

이 출력 결과를 웹 페이지에 삽입하여 사용하시면 됩니다.