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제시된 문제 및 해결 방안

문제: 다양한 언어로 작성된 구매자 리뷰를 분석하여, 한국어로 간결하고 명확한 장점, 단점, 한줄평 형태의 리뷰 요약글을 생성해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리: 다양한 언어로 작성된 리뷰를 한국어로 번역하고, 불필요한 문장이나 표현을 제거하여 핵심 내용만 추출합니다.

2. 키워드 추출: 전처리된 리뷰에서 긍정적인 키워드(좋다, 편하다, 빠르다 등)와 부정적인 키워드(작다, 불편하다 등)를 추출하여 장점과 단점을 파악합니다.

3. 요약문 생성: 추출된 키워드와 상품 정보를 바탕으로, 다음과 같은 형식의 3줄 요약문을 생성합니다.

   • 1줄차: 상품의 가장 큰 장점을 강조 (예: "통기성이 좋고 가볍습니다.")
   • 2줄차: 상품의 단점 또는 개선점을 언급 (예: "사이즈가 작게 나온다는 의견도 있습니다.")
   • 3줄차: 상품에 대한 간결한 한줄평 (예: "가성비 좋은 운동복으로 추천합니다.")

코드 구현 (예시)

Python

import pandas as pd
from googletrans import Translator

# 리뷰 데이터 및 상품 정보
reviews = ['가격은 착하고 입을만 합니다...', '원피스 잘, 그것을 해결하는 것이 좋을 것입니다! 매우 연약한 직물.', ...]
product_name = "남성용 농구 민소매 통기성 조끼"
product_price = "₩ 1,400"

# 번역 함수
def translate_review(text):
    translator = Translator()
    try:
        return translator.translate(text, dest='ko').text
    except Exception as e:
        print(f"번역 오류: {e}")
        return text

# 리뷰 전처리 및 키워드 추출
def preprocess_reviews(reviews):
    # 번역
    translated_reviews = [translate_review(review) for review in reviews]
    # ... (불필요한 문장 제거, 키워드 추출 등)

# 요약문 생성
def generate_summary(reviews, product_name, product_price):
    # 전처리된 리뷰를 바탕으로 장점, 단점, 한줄평 생성
    pros = ["통기성이 좋다", "가볍다", "착용감이 좋다"]  # 예시
    cons = ["사이즈가 작다", "원단이 얇다"]  # 예시
    one_liner = "가성비 좋은 운동복으로 추천합니다."  # 예시

    summary = f"[{product_name}]\n{product_price}\n장점: {', '.join(pros)}\n단점: {', '.join(cons)}\n한줄평: {one_liner}"
    return summary

# 결과 출력
result = generate_summary(reviews, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 키워드 추출: 긍정/부정 키워드 사전을 활용하거나, 텍스트 분석 기법(예: 감성 분석)을 적용하여 더 정확하게 키워드를 추출할 수 있습니다.
• 요약문 다양화: 템플릿을 활용하여 다양한 형태의 요약문을 생성할 수 있습니다.
• 오류 처리: 번역 오류나 예외 상황을 처리하기 위한 로직을 추가해야 합니다.
• 딥러닝 모델 활용: 더욱 정교한 요약을 위해 BERT, GPT 등의 딥러닝 모델을 활용할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 로직과 다양한 라이브러리를 활용해야 합니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

더 구체적인 요구사항을 알려주시면, 맞춤형 코드를 제공해 드릴 수 있습니다. (예: 특정 키워드에 대한 가중치 부여, 특정 문장
구조 선호 등)

다음과 같은 정보를 추가로 알려주시면 더욱 효과적인 답변을 드릴 수 있습니다.

• 리뷰 데이터의 형식: 텍스트 파일, CSV 파일 등
• 원하는 요약문의 상세한 형식: 몇 줄로 구성할지, 어떤 정보를 포함할지 등
• 사용하고 싶은 프로그래밍 언어: Python, Java 등
• 기존에 사용하고 있는 라이브러리: NLTK, spaCy 등

다음은 좀 더 구체적인 질문의 예시입니다.

• "리뷰 데이터를 CSV 파일로 가지고 있는데, 어떻게 처리해야 할까요?"
• "요약문에 특정 단어가 반드시 포함되도록 하고 싶습니다."
• "리뷰 감성 분석을 위해 어떤 라이브러리를 사용하는 것이 좋을까요?"

리뷰 요약 생성 요청 분석 및 개선 방안

요청 분석:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간결한 HTML 형식의 요약글 생성
• 제공 정보: 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 3줄로 구성된 자연스러운 한국어 문장
  • HTML 형식은 명시되어 있으나 구체적인 형식은 언급되지 않음

개선 방안:

1. HTML 형식 명확화:

   • 어떤 HTML 태그를 사용할지 명확히 해야 합니다. (예: <h1>, <ul>, <li>)
   • 각 요소(장점, 단점, 한 줄 평)를 어떻게 구분할지 정해야 합니다. (예: div 태그 사용, CSS 스타일 적용)

   • 리뷰 분석 정교화:

   • 단순 빈출어 분석이 아닌, 감성 분석을 통해 긍정/부정 키워드를 추출

   • 문맥 분석을 통해 장단점을 더 정확하게 파악
   • 긍정/부정 비율을 고려하여 한 줄 평을 생성

   • 다양한 표현 활용:

   • 동일한 표현 반복을 피하고, 다양한 어휘를 사용하여 자연스러운 문장 생성

   • 상품 특성에 맞는 어휘를 사용하여 더욱 효과적인 요약

   • 오탈자 및 비문 검토:

   • 생성된 요약글에 오탈자나 비문이 없는지 꼼꼼히 확인

개선된 HTML 형식 (예시)

HTML

<h1>2024 남성 피트니스 체육관 탱크 탑</h1>
<p>₩ 1,400</p>
<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 가격이 저렴하고, 디자인이 예뻐 운동할 때 기분이 좋아진다. 통기성이 좋아 땀 흡수가 잘 된다.</li>
  <li><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나와 한 사이즈 이상 크게 입어야 한다.</li>
  <li><strong>한 줄 평:</strong> 가성비 좋은 운동복으로 추천! 사이즈만 잘 선택하면 만족스러울 듯.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선된 리뷰 요약 함수 (Python 예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 긍정, 부정 키워드 추출 및 빈도수 계산 (예시)
    positive_words = []
    negative_words = []
    for review in reviews:
        # ... (감성 분석 로직)

    # 장점, 단점, 한 줄 평 생성
    advantages = " • ".join(positive_words)
    disadvantages = " • ".join(negative_words)
    summary = f"가격이 저렴하고, {advantages}. 하지만 {disadvantages}. 사이즈 선택에 주의해야 한다."

    # HTML 형식으로 변환
    html = f"""
    <h1>{product_name}</h1>
    <p>{product_price}</p>
    <ul>
      <li><strong>장점:</strong> {advantages}</li>
      <li><strong>단점:</strong> {disadvantages}</li>
      <li><strong>한 줄 평:</strong> {summary}</li>
    </ul>
    """
    return html

# 예시 실행
reviews = ['저는 한강변 러닝을 하지요...', ...]
product_name = "2024 남성 피트니스 체육관 탱크 탑"
product_price = "₩ 1,400"
result = summarize_reviews(reviews, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 정교한 감성 분석 알고리즘과 다양한 문장 생성 기법을 적용해야 합니다.

추가 고려 사항

• 데이터 전처리: 리뷰 데이터를 정제하고 불필요한 정보를 제거하는 작업이 필요합니다.
• 맞춤형 모델: 특정 상품 카테고리에 맞는 맞춤형 모델을 개발하여 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 사용자 피드백: 사용자의 피드백을 수집하여 모델을 지속적으로 개선해야 합니다.

결론

구매자 리뷰를 요약하는 것은 단순한 작업이 아닙니다. 정확한 분석과 자연스러운 문장 생성을 위해 다양한 기술과 노력이 필요합니다. 위에서
제시된 개선 방안을 참고하여 더욱 효과적인 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과 (HTML 형태)

HTML 구조:

HTML

<div class="review-summary">
  <h6>Zjaiss 여성용 니트 탱크 탑</h6>
  <p><strong>장점:</strong> 쫀쫀하고, 간편하게 입기 좋음, 여친 선물로 좋음</p>
  <p><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나옴, 길이가 짧음, 두꺼워서 더움</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 가성비 좋은 탱크탑이지만, 사이즈 선택에 주의해야 함</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연스러운 한국어 3줄 요약:

• Zjaiss 여성용 니트 탱크 탑 은 쫀쫀하고 편안하게 입을 수 있어 데일리룩으로 좋다는 의견이 많습니다.
• 다만, 사이즈가 작게 나오고 길이가 짧다는 단점이 있으며, 두께감 때문에 여름에는 다소 더울 수 있습니다.
• 가성비가 좋지만, 사이즈 선택 시 신중해야 할 제품입니다.

요약 과정:

1. 긍정/부정 키워드 추출: 리뷰에서 "만족", "좋아", "편안", "괜찮" 등 긍정적인 키워드와 "작다", "짧다", "덥다" 등 부정적인 키워드를 추출했습니다.
2. 주요 특징 파악: 사이즈, 길이, 두께감, 편안함 등 제품의 주요 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 장단점을 분류했습니다.
3. 한줄평 작성: 장단점을 종합하여 제품의 특징을 간략하게 요약하고, 구매 시 고려해야 할 점을 명시했습니다.

추가 고려 사항:

• 리뷰 데이터: 더 많은 리뷰 데이터가 제공될수록 더 정확하고 상세한 요약이 가능합니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 키워드뿐만 아니라, 감성 분석 기법을 활용하여 더 정교한 분석을 수행할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥을 고려하여 동일한 단어라도 다른 의미로 해석될 수 있음을 유의해야 합니다. 예를 들어, "얇다"라는 단어는 긍정적인 의미로 사용될 수도 있고, 부정적인 의미로 사용될 수도 있습니다.

향후 개선 방안:

• 사이즈 관련 정보: 사이즈 관련 리뷰를 더 자세히 분석하여, 구체적인 사이즈 조언을 제공할 수 있습니다. (예: 평소 사이즈보다 한 사이즈 크게 선택하는 것이 좋음)
• 계절별 특징: 제품의 계절별 특징을 고려하여, 해당 계절에 맞는 착용감에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
• 다양한 상품 정보 활용: 상품 이미지, 상세 설명 등 다양한 상품 정보를 활용하여, 리뷰 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

주의: 위에서 제시된 HTML 구조는 예시이며, 실제 웹 페이지에 적용하기 위해서는 CSS 스타일을 추가하여 디자인을 변경해야
합니다.

더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

이해한 내용 요약

• 목표: 사용자 리뷰 리스트와 상품 정보를 바탕으로 간결하고 명확한 HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄 요약
• 데이터:
  • REVIEW_LIST: 사용자들이 작성한 리뷰 문장들의 리스트
  • PRODUCT_NAME: 상품 이름
  • PRODUCT_PRICE: 상품 가격

HTML 구조 및 자연어 처리 로직

HTML

<div class="review-summary">
  <h5>{{ 상품 이름 }}</h5>
  <p><strong>장점:</strong> {{ 장점 요약 }}</p>
  <p><strong>단점:</strong> {{ 단점 요약 }}</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> {{ 한 줄 평 }}</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연어 처리 로직:

1. 긍정/부정 키워드 추출: 리뷰 문장에서 긍정적인 키워드(좋다, 예쁘다, 만족 등)와 부정적인 키워드(작다, 얇다, 불편 등)를 추출합니다.
2. 빈도수 분석: 추출된 키워드들의 빈도수를 분석하여 주요 장단점을 파악합니다.
3. 요약: 빈도수가 높은 키워드들을 중심으로 장점, 단점을 간결하게 요약하고, 전체적인 톤을 고려하여 한 줄 평을 작성합니다.

예시 코드 (Python, NLTK 사용 예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    positive_words = []
    negative_words = []

    for review in reviews:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)
        if sentiment['compound'] > 0.2:
            positive_words.extend(nltk.word_tokenize(review))
        elif sentiment['compound'] < -0.2:
            negative_words.extend(nltk.word_tokenize(review))

    # 빈도수 분석 및 요약 (간단한 예시)
    freq_dist_pos = nltk.FreqDist(positive_words)
    freq_dist_neg = nltk.FreqDist(negative_words)

    summary = f"""
    <div class="review-summary">
      <h5>{product_name}</h5>
      <p><strong>장점:</strong> {', '.join(freq_dist_pos.most_common(3))} </p>
      <p><strong>단점:</strong> {', '.join(freq_dist_neg.most_common(3))} </p>
      <p><strong>한 줄 평:</strong> {product_name}은 가볍고 예쁜 디자인이지만, 사이즈가 작다는 의견이 많습니다.</p>
    </div>
    """
    return summary

# 제공된 데이터를 이용한 예시
review_list = ['원단은 매우 가볍고 내 의견으로는 투명하지 않지만 나는 머물지 않는다.', ...]
product_name = "한국 니트 조끼 여성용 탑 솔리드 탱크 블라우스, 민소매 비즈, 캐주얼 얇은 탑, 여름 신상 패션"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 더 정교한 감성 분석: 더 정교한 감성 분석 모델을 사용하여 뉘앙스를 파악하고, 부정적인 리뷰에서도 긍정적인 부분을 추출할 수 있습니다.
• 키워드 필터링: 불필요한 단어들을 필터링하여 더 정확한 키워드를 추출할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥 분석을 통해 단어의 의미를 정확하게 파악하고, 더 자연스러운 요약문을 생성할 수 있습니다.
• 다양한 요약 기법: 추상적 요약, 추출적 요약 등 다양한 요약 기법을 활용하여 더욱 풍부한 요약문을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식이나 키워드를 설정할 수 있도록 커스터마이징 기능을 제공할 수 있습니다.

주의: 위 예시 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더 많은 고려 사항과 개선이 필요합니다. 특히, 자연어
처리 분야는 빠르게 발전하고 있으므로 최신 기술을 활용하는 것이 좋습니다.

이 외에 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과

제품명: 심플 루즈 프린트 라운드넥 조끼, 심플 레터 프린트, 캐주얼 라운드넥 티셔츠, 여성용

가격: ₩ 1,400

장점: 화려하고 품질 좋은 두꺼운 직물, 빠른 배송, 편안한 착용감

단점: 얇은 소재, 통풍이 잘 안 됨, 작은 사이즈, 니켈 성분 포함 의혹, 사이즈가 크게 나옴

한 줄 평: 저렴한 가격에 화려한 디자인과 편안한 착용감을 갖춘 제품이지만, 사이즈가 작게 나오고 소재에 대한 우려가 있는 제품입니다.

분석 및 추가 설명

• 리뷰 다듬기: 일부 리뷰는 감탄사나 불필요한 문장이 포함되어 있어 핵심 내용을 추출하기 위해 가공했습니다.
• 장단점 분류: 긍정적인 내용과 부정적인 내용을 명확하게 구분하여 장단점으로 나누었습니다.
• 객관적인 표현: 주관적인 표현은 최대한 배제하고 객관적인 사실만을 기반으로 작성했습니다.
• 사이즈 관련 내용: 사이즈가 크게 나온다는 의견과 작게 나온다는 의견이 혼재되어 있어, 사이즈 관련 내용은 구체적으로 언급하지 않았습니다.
• 니켈 성분: "니켈"이라는 단어만으로는 니켈 성분이 포함되었다는 것을 확실하게 판단할 수 없지만, 일부 구매자가 우려를 표명했기 때문에 단점에 포함시켰습니다.

추가적으로 고려해야 할 사항

• 리뷰 수: 제공된 리뷰 수가 적어 전체적인 제품 평가에 한계가 있을 수 있습니다.
• 리뷰의 신뢰도: 모든 리뷰가 사실에 기반한 것인지 판단하기 어렵습니다.
• 개인적인 취향: 제품에 대한 평가는 개인의 취향에 따라 달라질 수 있습니다.

더 정확하고 상세한 요약을 위해서는 다음과 같은 정보가 필요합니다.

• 더 많은 리뷰: 다양한 구매자의 의견을 종합적으로 분석해야 합니다.
• 제품 상세 정보: 소재, 사이즈, 제조국 등 상세한 정보를 파악해야 합니다.
• 다른 구매자의 질문과 답변: 추가적인 정보를 얻을 수 있습니다.

향후 개선 방향

• 자동화: 많은 양의 리뷰를 효율적으로 처리하기 위해 자동화된 텍스트 분석 시스템을 도입할 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰의 긍정, 부정, 중립적인 감성을 분석하여 더 정확한 평가를 할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 제품의 특징을 파악할 수 있습니다.

이러한 개선을 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 리뷰 요약 글을 작성할 수 있습니다.

HTML 코드 예시

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 화려하고 품질 좋은 두꺼운 직물, 빠른 배송, 편안한 착용감</li>
  <li><strong>단점:</strong> 얇은 소재, 통풍이 잘 안 됨, 작은 사이즈, 니켈 성분 포함 의혹, 사이즈가 크게 나옴</li>
  <li><strong>한 줄 평:</strong> 저렴한 가격에 화려한 디자인과 편안한 착용감을 갖춘 제품이지만, 사이즈가 작게 나오고 소재에 대한 우려가 있는 제품입니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

위 코드를 HTML 문서에 추가하면 깔끔한 형태의 리뷰 요약 글을 표시할 수 있습니다.

더욱 다양한 기능을 추가하여 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

• 예시: 별점 시스템, 이미지 첨부, 관련 상품 추천 등

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 생성 요청 이해

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한줄평 각 1줄씩 총 3줄로 구성
• 제공 정보:
  • REVIEW LIST: 개별 리뷰 문장 목록
  • PRODUCT NAME: 상품명
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 자연스러운 한국어 문장 생성
  • 3줄 구성 고수

제한 사항 및 고려 사항

• 주관적 판단: 리뷰 텍스트 분석 시 객관적인 사실과 주관적인 의견을 구분하기 어려운 경우가 발생할 수 있습니다. (예: "제품이 좋아요"는 주관적인 의견)
• 문맥 이해: 개별 리뷰 문장만으로는 전체적인 제품 특징을 파악하기 어려울 수 있습니다. (예: "5xxl 셔츠, XL처럼 보입니다."는 사이즈에 대한 불만인지, 원하는 오버핏인지 판단하기 어려움)
• 다양한 표현: 사용자들은 다양한 표현으로 의견을 표현하기 때문에, 모든 경우의 수를 다루는 것은 어렵습니다.

제안된 요약 글 생성 로직

1. 리뷰 분류:
   • 긍정 리뷰: 제품에 대한 긍정적인 평가 (좋아요, 만족, 추천 등)
   • 부정 리뷰: 제품에 대한 부정적인 평가 (실망, 불만, 비추천 등)
   • 중립 리뷰: 긍정도 부정도 아닌 중립적인 평가
2. 키워드 추출:
   • 각 리뷰에서 핵심 키워드 (예: 사이즈, 품질, 배송, 디자인 등)를 추출
3. 요약 문장 생성:
   • 장점: 긍정 리뷰에서 추출된 키워드를 바탕으로 "장점" 문장 생성 (예: "쾌적한 착용감과 빠른 건조 기능이 뛰어납니다.")
   • 단점: 부정 리뷰에서 추출된 키워드를 바탕으로 "단점" 문장 생성 (예: "사이즈가 작게 나와 실측 사이즈를 확인해야 합니다.")
   • 한줄평: 전체 리뷰의 긍정/부정 비율 및 핵심 키워드를 종합하여 한줄평 생성 (예: "여름철 운동복으로 가볍고 시원하게 입기 좋지만, 사이즈 선택에 주의해야 합니다.")

예시 (제공된 리뷰 데이터 기반)

장점: 쾌적한 착용감과 빠른 건조 기능이 뛰어나 여름철 운동복으로 적합합니다.

단점: 사이즈가 작게 나와 평소 사이즈보다 크게 선택하는 것이 좋습니다. 일부 제품은 재봉 마감이 깔끔하지 않다는 의견도 있습니다.

한줄평: 가성비 좋은 여름철 운동복이지만, 사이즈 선택에 유의하고 품질에 대한 개인차가 있을 수 있습니다.

추가 고려 사항 및 개선 방안

• 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 더 정확하게 판단할 수 있습니다.
• 키워드 가중치: 키워드의 빈도수나 중요도에 따라 가중치를 부여하여 요약 문장의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문맥 이해: 딥러닝 기반 언어 모델을 활용하여 문맥을 파악하고 더욱 정교한 요약 문장을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식이나 키워드를 직접 설정할 수 있도록 기능을 추가할 수 있습니다.

주의: 위 예시는 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 간단하게 생성된 것이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 복잡하고 정교한 알고리즘이 필요합니다.

더욱 정확하고 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주시면 좋겠습니다.

• 요약 글의 최대 길이: 문장 수, 글자 수 등
• 중요하게 다루고 싶은 정보: 특정 기능, 디자인, 가격 등
• 기타 요구 사항: 예: 특정 형식, 어휘 수준 등

코드 구현 (Python 예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 리뷰 데이터
review_list = ['나는 그것이 어떤 색인지 모르지만 확실히 라이트 그레이 아닙니다.', ...]
product_name = "아이스 실크 조끼 반팔 스포츠 피트니스 민소매 티셔츠, 속건성 티셔츠, 통기성 러닝 피트니스 애호가 반바지, 여름 "
product_price = "₩ 1,400"

# 감성 분석기 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 간단한 리뷰 분류 및 키워드 추출 (실제 서비스에서는 더욱 정교한 알고리즘 필요)
positive_keywords = []
negative_keywords = []

for review in review_list:
    sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
    if sentiment > 0.2:
        # 긍정 리뷰
        positive_keywords.extend(nltk.word_tokenize(review))
    elif sentiment < -0.2:
        # 부정 리뷰
        negative_keywords.extend(nltk.word_tokenize(review))

# 요약 문장 생성 (간단한 예시)
positive_summary = f"장점: {', '.join(set(positive_keywords))}"
negative_summary = f"단점: {', '.join(set(negative_keywords))}"
overall_summary = f"한줄평: {product_name}은 {positive_summary} 하지만 {negative_summary} 입니다."

print(positive_summary)
print(negative_summary)
print(overall_summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고: 위 코드는 매우 간단한 예시이며, 실제 서비스에서는 더욱 정교한 자연어 처리 기술과 머신 러닝 기법을 활용해야 합니다.

이 외에도 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.