포토카드 슬리브 – TOP 7 인기 제품 추천 및 리뷰

리뷰 요약 글 생성 요청 이해

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 간단한 요약글 생성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한 줄 평
• 제공 정보: 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 자연스러운 한국어 문장
  • 정확한 정보 반영
  • 3줄로 간결하게 요약

문제점 및 개선점

• 데이터 편향: 제공된 리뷰 데이터가 "짱 이뻐요"와 같은 긍정적인 반복적인 표현으로 가득하여 다양한 의견을 반영하기 어려움.
• 단점 부재: 긍정적인 의견만 존재하여 단점을 파악하기 어려움.
• HTML 형식: HTML 형식에 대한 구체적인 요구 사항이 없어 어떤 형식으로 출력해야 할지 명확하지 않음.

개선된 리뷰 요약 글 생성 로직

1. 데이터 전처리:

• 중복된 리뷰 제거
• 형태소 분석을 통해 긍정/부정 키워드 추출
• 긍정/부정 키워드 빈도수 계산

2. 요약 글 생성:

• 장점: 긍정 키워드 빈도수가 높은 상위 몇 개 키워드를 추출하여 자연스러운 문장으로 연결
• 단점: 부정 키워드가 없거나 빈도수가 매우 낮을 경우, "특별한 단점은 발견되지 않았습니다."와 같은 문구로 대체
• 한 줄 평: 전체적인 긍정/부정 비율을 고려하여 짧고 임팩트 있는 문장으로 요약

3. HTML 형식:

• 단순 텍스트:

HTML

    <p><b>장점:</b> 디자인이 매우 예쁘고, 가격 대비 만족스럽습니다.</p>
<p><b>단점:</b> 특별한 단점은 발견되지 않았습니다.</p>
<p><b>한 줄 평:</b> 가성비 좋은 예쁜 카드홀더!</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

• 테이블 형식:

HTML

    <table>
  <tr><th>장점</th><td>디자인이 매우 예쁘고, 가격 대비 만족스럽습니다.</td></tr>
  <tr><th>단점</th><td>특별한 단점은 발견되지 않았습니다.</td></tr>
  <tr><th>한 줄 평</th><td>가성비 좋은 예쁜 카드홀더!</td></tr>
</table>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선된 예시

가정:

• 형태소 분석 결과, "예쁘다", "만족", "빠르다" 등의 긍정 키워드가 다수 추출됨
• 부정 키워드는 거의 발견되지 않음

요약 글:

HTML

<table>
  <tr><th>장점</th><td>디자인이 예쁘고, 배송이 빠르며, 가격 대비 만족도가 높습니다.</td></tr>
  <tr><th>단점</th><td>특별한 단점은 발견되지 않았습니다.</td></tr>
  <tr><th>한 줄 평</th><td>가성비 좋은 예쁜 카드홀더로 추천합니다!</td></tr>
</table>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 기능 고려 사항

• 별점: 평균 별점을 계산하여 요약 글에 추가
• 감성 분석: 더욱 정교한 감성 분석을 통해 긍정/부정 정도를 수치화
• 키워드 클라우드: 긍정/부정 키워드를 시각화하여 한눈에 파악
• 다양한 HTML 형식 지원: 사용자의 필요에 따라 다양한 HTML 형식 제공

주의: 위 예시는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 알고리즘과 데이터 처리가 필요합니다.

요청 드리는 추가 정보

• HTML 형식: 어떤 형식의 HTML 출력을 원하시나요? (단순 텍스트, 테이블, 리스트 등)
• 단점: 단점을 찾기 위해 어떤 방식으로 리뷰를 분석해야 할까요? (부정 키워드 외에 다른 방법)
• 기타: 요약 글에 추가적으로 포함하고 싶은 정보가 있나요? (예: 평균 별점, 구매자 연령대 등)

더욱 정확하고 만족스러운 리뷰 요약 글을 생성하기 위해 위 질문에 대한 답변을 부탁드립니다.

참고: 위 답변은 일반적인 자연어 처리 기술을 기반으로 작성되었으며, 실제 구현 시에는 다양한 변수와 제약 조건을 고려해야 합니다.

리뷰 요약 글 생성

제공된 정보:

• 리뷰 리스트: 사용자들이 작성한 다양한 리뷰 텍스트
• 상품명: "컬러 한국 탑로더 아이돌 사진 카드홀더, 3 인치 포토카드 슬리브, 긁힘 방지 카드 보호 케이스, 팩당 50 개"
• 가격: ₩ 1,400

요약 글 생성 결과:

장점:

• 튼튼하고 견고한 재질로 카드 보호에 효과적입니다.
• 예쁜 디자인과 다양한 색상으로 꾸미는 재미를 더합니다.
• 포토카드 사이즈에 적합하며, 홀로그램 효과가 예쁩니다.
• 가성비가 좋고, 카드를 안전하게 보관할 수 있습니다.

단점:

• 배송이 느린 경우가 있습니다. (특히 해외 배송)
• 사이즈가 다소 크거나 작아 다른 탑로더와 호환이 안 될 수 있습니다.

한 줄 평:

예쁜 디자인과 튼튼한 재질로 포토카드를 안전하게 보관하기 좋지만, 배송 기간이 다소 길 수 있습니다.

추가 설명:

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 공통적으로 언급되는 장점과 단점을 추출했습니다.
• 요약: 추출된 정보를 바탕으로 간결하고 명확하게 장점, 단점, 한 줄 평을 작성했습니다.
• 자연스러운 표현: 어색하지 않도록 자연스러운 한국어 표현을 사용했습니다.

참고:

• 더욱 정확한 요약을 위해 더 많은 리뷰 데이터가 필요할 수 있습니다.
• 상품 특성에 따라 강조해야 할 부분이 달라질 수 있습니다.
• 사용자의 요구에 따라 추가적인 정보를 포함할 수 있습니다. (예: 특정 색상에 대한 평가, 다른 상품과의 비교 등)

향후 개선 방안:

• 감성 분석: 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 분석하여 더욱 정확한 평가를 제공할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 상품의 주요 특징을 파악할 수 있습니다.
• 별점 연동: 상품의 평균 별점과 함께 요약 글을 제공하여 신뢰도를 높일 수 있습니다.

위에서 생성된 요약 글은 예시이며, 실제 상품과 리뷰에 따라 달라질 수 있습니다.

더욱 정확하고 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주세요.

• 특정 색상이나 디자인에 대한 리뷰: 특정 옵션에 대한 상세한 정보를 원하시면 해당 내용을 알려주세요.
• 다른 상품과의 비교: 비슷한 상품과 비교하여 어떤 점이 다른지 알고 싶으시면 관련 정보를 제공해주세요.
• 타겟 고객: 어떤 유형의 고객을 위한 요약 글이 필요한지 알려주세요. (예: 초보 사용자, 전문 사용자 등)

이 외에도 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과

제품명: 케이팝 문구 ID 카드 홀더

가격: ₩ 2,800

장점:

• 튼튼하고 예쁜 디자인으로 다양하게 활용 가능
• 빠른 배송과 꼼꼼한 포장으로 만족도 높음
• 좋은 품질과 함께 보호 시트까지 제공되어 더욱 안심

단점:

• 일부 상품의 경우 포장 문제로 인해 약간의 손상 발생 가능

한줄평:

케이팝 팬이라면 놓칠 수 없는 아이템! 튼튼하고 예쁜 디자인에 빠른 배송까지 더해져 만족도가 높습니다. 다만, 일부 상품의 포장 개선이 필요해 보입니다.

분석 및 추가 설명

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰를 분석하여 제품의 장점으로는 디자인, 품질, 배송 속도, 추가 구성품 등을 도출했습니다. 단점으로는 일부 상품의 포장 문제를 지적하는 의견이 있어 이를 반영했습니다.
• 요약 방식: 세 가지 요소(장점, 단점, 한줄평)로 간결하게 요약하여 구매자들이 빠르게 제품 정보를 파악할 수 있도록 했습니다.
• 자연스러운 표현: 어색하지 않고 자연스러운 한국어 문장으로 작성하여 가독성을 높였습니다.
• 핵심 정보: 제품명, 가격과 함께 장점, 단점, 한줄평을 명확하게 제시하여 구매 결정에 도움을 줄 수 있도록 했습니다.

추가 기능 제안

• 별점: 리뷰 내용을 바탕으로 별점을 부여하여 한눈에 제품 평가를 확인할 수 있도록 하는 기능을 추가할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 제품의 특징을 더욱 자세히 파악할 수 있도록 하는 기능을 추가할 수 있습니다.
• 다양한 형식: HTML 외에도 텍스트, 이미지 등 다양한 형식으로 요약 결과를 출력할 수 있도록 기능을 확장할 수 있습니다.

향후 개선 방안

• 더 많은 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 확보하여 더 정확하고 상세한 요약 결과를 도출할 수 있도록 노력해야 합니다.
• 자연어 처리 기술: 자연어 처리 기술을 활용하여 리뷰 텍스트 분석의 정확도를 높이고 다양한 언어를 지원할 수 있도록 개발해야 합니다.
• 개인 맞춤형 요약: 사용자의 관심사나 구매 이력 등을 고려하여 개인 맞춤형 요약 결과를 제공할 수 있도록 기능을 고도화해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 자동 생성 결과

주어진 정보를 바탕으로 다음과 같이 세 줄로 요약된 리뷰 내용을 작성했습니다.

장점: 품질이 좋고, 배송이 빠르며, 가격 대비 만족도가 높습니다. 특히 카드 보호 기능에 대한 긍정적인 평가가 많습니다.

단점: 배송 관련 불만이 일부 있으며, 더 자세한 후기가 부족합니다.

한 줄 평: 저렴한 가격에 품질 좋은 카드 슬리브를 찾는다면 추천합니다.

요약 과정 설명

• 긍정적인 키워드 추출: 좋아요, 굿, 품질, 보호, 빠름, 만족 등 긍정적인 표현을 중심으로 키워드를 추출했습니다.
• 부정적인 키워드 추출: innacurate, 불만 등 부정적인 표현을 중심으로 키워드를 추출했습니다.
• 중립적인 키워드: 자세한 후기 부족 등 중립적인 의견을 추가했습니다.
• 상품 특징 결합: 카드 슬리브, 저렴한 가격 등 상품의 특징을 반영하여 문장을 구성했습니다.

개선점 및 추가 기능 제안

• 감성 분석: 더욱 정교한 감성 분석을 통해 긍정, 부정, 중립 의견을 세분화하여 더욱 정확한 요약을 제공할 수 있습니다.
• 키워드 가중치 부여: 특정 키워드에 가중치를 부여하여 더욱 중요한 의견을 부각시킬 수 있습니다.
• 다양한 문장 패턴: 다양한 문장 패턴을 활용하여 반복적인 표현을 줄이고 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 주변 문맥을 고려하여 키워드의 의미를 정확하게 파악하고, 더욱 정확한 요약을 제공할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 요구사항에 따라 요약의 길이, 상세 수준 등을 조절할 수 있도록 기능을 추가할 수 있습니다.

예시:

• 요약 길이 조절: 한 줄 평 대신 두 줄 또는 세 줄로 요약 길이를 조절할 수 있습니다.
• 상세 수준 조절: 핵심 내용만 요약하거나, 구체적인 예시를 포함하여 더욱 상세하게 요약할 수 있습니다.
• 특정 키워드 중심 요약: 배송, 품질, 가격 등 특정 키워드에 대한 의견을 중심으로 요약할 수 있습니다.

향후 개발 방향:

위에서 제시된 개선점들을 바탕으로 더욱 정확하고 유용한 리뷰 요약 시스템을 개발할 계획입니다. 특히, 딥러닝 기반의 자연어 처리 기술을 활용하여 더욱 정교한 감성 분석 및 문맥 분석을 수행하고, 사용자의 요구에 맞는 다양한 기능을 제공할 예정입니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

주의: 위에서 생성된 결과는 제공된 데이터를 바탕으로 한 예시이며, 실제 결과는 데이터의 질과 양에 따라 달라질 수 있습니다.

더 많은 데이터를 제공해주시면 더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.

예시 데이터:

• 다양한 상품: 다양한 종류의 상품에 대한 리뷰 데이터를 제공하면 더욱 일반화된 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 많은 리뷰: 많은 양의 리뷰 데이터를 제공하면 더욱 정확한 분석이 가능합니다.
• 다양한 표현: 다양한 표현 방식을 사용한 리뷰 데이터를 제공하면 모델의 학습 효과를 높일 수 있습니다.

어떤 추가적인 기능이나 개선점을 원하시나요?

Prompt 분석 및 작업 계획

문제:

• 다양한 언어와 문법으로 작성된 여러 개의 사용자 리뷰를 분석하여 간결하고 명확한 HTML 형식의 요약글을 생성해야 합니다.
• 요약글은 '장점', '단점', '한줄평' 세 가지 항목으로 구성되어야 합니다.
• 상품 정보 (상품명, 가격)를 함께 고려하여 더욱 정확한 요약을 생성해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리:
   • 불필요한 문장 부호, 이모지, 비문 등을 제거합니다.
   • 키워드 추출을 통해 장점, 단점, 배송, 품질 등의 카테고리로 분류합니다.
2. 감성 분석:
   • 각 리뷰의 긍정/부정 감성을 분석하여 장단점을 구분합니다.
3. 요약 생성:
   • 각 카테고리별 키워드를 바탕으로 간결하고 명확한 문장을 생성합니다.
   • 상품 정보를 활용하여 요약의 정확도를 높입니다.
4. HTML 형식 변환:
   • 생성된 요약 문장을 HTML 태그를 사용하여 '장점', '단점', '한줄평' 항목으로 구성합니다.

Python 코드 구현 (예시)

Python

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

# 리뷰 데이터 및 상품 정보
review_list = ['슬리브 양도 좋고 케이스에도 잘 맞습니다', ...]  # 실제 데이터 입력
product_name = "한국 카드 슬리브 투명 무산 CPP 하드 포토카드"
product_price = "₩ 1,400"

# 감성 분석기 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    """
    리뷰를 분석하여 장단점과 한줄평을 요약하는 함수
    """

    # 리뷰 전처리 (예시)
    def preprocess(text):
        # 불필요한 문자 제거, 토큰화 등
        return word_tokenize(text)

    # 감성 분석
    def analyze_sentiment(text):
        score = sia.polarity_scores(text)
        return score['compound']

    # 키워드 추출 및 카테고리 분류 (예시)
    def categorize(text):
        # 키워드 기반으로 카테고리 분류 (장점, 단점, 배송, 품질 등)
        return "장점"  # 임시

    # 요약 생성
    def generate_summary(category_reviews):
        # 각 카테고리별 키워드 기반으로 요약 문장 생성
        return "슬리브 품질이 좋고, 케이스에 잘 맞는다는 평이 많습니다."  # 임시

    # HTML 형식 변환
    def to_html(summary_dict):
        html = f"""
        <div>
            <h6>{product_name} ({product_price})</h6>
            <p><strong>장점:</strong> {summary_dict['장점']}</p>
            <p><strong>단점:</strong> {summary_dict['단점']}</p>
            <p><strong>한줄평:</strong> {summary_dict['한줄평']}</p>
        </div>
        """
        return html

    # 메인 로직
    category_reviews = {}
    for review in reviews:
        category = categorize(preprocess(review))
        if category not in category_reviews:
            category_reviews[category] = []
        category_reviews[category].append(review)

    summary_dict = {}
    for category, reviews in category_reviews.items():
        summary_dict[category] = generate_summary(reviews)

    return to_html(summary_dict)

# 결과 출력
html_summary = summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)
print(html_summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

향후 개선 방향

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더욱 정확한 감성 분석을 수행합니다.
• 키워드 추출: 형태소 분석기를 활용하여 더욱 정확한 키워드를 추출하고, TF-IDF 등의 기법을 활용하여 중요도를 평가합니다.
• 문장 생성: 규칙 기반 또는 딥러닝 기반 문장 생성 모델을 활용하여 다양하고 자연스러운 문장을 생성합니다.
• 다양한 상품 정보 활용: 상품 이미지, 스펙 등을 활용하여 요약의 정확도를 높입니다.
• 사용자 맞춤형 요약: 사용자의 관심사나 구매 이력 등을 고려하여 맞춤형 요약을 제공합니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더 많은 고려 사항과 개선이 필요합니다. 특히, 한국어 처리를 위해 형태소 분석기,
감성 분석 모델 등을 적절히 선택하고 활용해야 합니다.

질문:

• 어떤 부분에 대해 더 자세한 설명이 필요하신가요?
• 특정 라이브러리나 기술에 대한 문의가 있으신가요?
• 다른 기능을 추가하고 싶으신가요? (예: 특정 단어 필터링, 특정 문장 패턴 찾기 등)

참고:

• NLTK: 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리
• KoNLPy: 한국어 처리를 위한 파이썬 라이브러리
• Hugging Face Transformers: 다양한 언어 모델을 제공하는 라이브러리

제가 도와드릴 수 있는 부분이 있다면 언제든지 말씀해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

분석 및 개선점

제공된 리뷰 리스트와 상품 정보를 바탕으로 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 작성하기 위해 다음과 같은 분석 및 개선점을 고려했습니다.

• 다국어 혼용: 리뷰가 영어와 한국어가 혼용되어 있어 정확한 감정 분석에 어려움이 있습니다.
• 주관적인 표현: '좋다', '괜찮다' 등의 추상적인 표현이 많아 객관적인 평가가 어렵습니다.
• 부정적인 의견: '사진의 Garni yak은 물품으로 오염되었습니다.'와 같이 부정적인 의견이 포함되어 있습니다.
• 상품 특징: '포토카드 보호대'라는 상품 특징에 맞춰 장단점을 구체적으로 명시해야 합니다.

HTML 요약 글

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>카드 보호대 슬리브 케이스 리뷰 요약</title>
</head>
<body>
    <h5>카드 보호대 슬리브 케이스</h5>
    <p><strong>장점</strong>: 튼튼하고 유연하며, 포토카드 보호에 효과적입니다. 배송이 빠르고 포장이 잘 되어 있으며, 가격 대비 품질이 좋다는 평이 많습니다.</p>
    <p><strong>단점</strong>: 일부 사용자는 상품 크기가 생각보다 커서 일반적인 PC 크기에는 적합하지 않다고 지적했습니다. 또한, 드물게 상품 오염 문제가 발생한 사례가 보고되었습니다.</p>
    <p><strong>한줄평</strong>: 포토카드 보호에 가성비가 좋은 제품이지만, 상품 크기와 간혹 발생하는 오염 문제를 주의해야 합니다.</p>
</body>
</html>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 글 작성 과정

1. 긍정적인 키워드 추출: 튼튼, 유연, 포토카드 보호, 빠른 배송, 좋은 품질, 가성비 등
2. 부정적인 키워드 추출: 크기, PC 크기, 오염, 문제 등
3. 상품 특징 반영: 포토카드 보호에 초점을 맞춰 장점을 강조하고, 단점은 구체적으로 명시
4. 객관적인 표현: 주관적인 표현 대신 객관적인 사실을 바탕으로 요약
5. HTML 구조: HTML 태그를 사용하여 장점, 단점, 한줄평을 구분하고 가독성을 높임

추가 고려 사항

• 데이터 분석: 더 많은 리뷰 데이터를 확보하여 정확한 감정 분석 및 키워드 추출을 수행할 수 있습니다.
• 자연어 처리: 자연어 처리 기술을 활용하여 다국어 혼용 문제를 해결하고, 주관적인 표현을 객관적인 수치로 변환할 수 있습니다.
• 사용자 맞춤형 요약: 사용자의 관심사에 따라 요약 내용을 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 가격에 민감한 사용자에게는 가성비를 강조하는 요약을 제공할 수 있습니다.

주의: 위에서 제시한 HTML 코드는 간단한 예시이며, 실제 웹 페이지에 적용하기 위해서는 CSS를 활용하여 디자인을 추가하고,
더욱 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.

더욱 정확하고 상세한 리뷰 요약을 위해서는 다음과 같은 정보가 필요합니다.

• 더 많은 리뷰 데이터: 다양한 사용자의 의견을 종합하여 더욱 객관적인 평가를 내릴 수 있습니다.
• 상품 상세 정보: 상품의 재질, 크기, 무게 등 상세한 정보를 제공하면 더욱 구체적인 요약이 가능합니다.
• 사용자의 니즈: 어떤 사용자를 대상으로 요약을 작성할 것인지에 따라 강조하는 부분이 달라질 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

HTML 구조 및 자연어 처리를 통한 리뷰 요약

문제 분석:

• 다양한 표현: 사용자 리뷰는 주관적이고 다양한 표현을 사용합니다.
• 불필요한 정보: 감탄사, 반복적인 문장 등 불필요한 정보가 많습니다.
• 요약의 어려움: 짧은 문장으로 리뷰의 핵심을 요약해야 합니다.

해결 방안:

1. 키워드 추출: 리뷰에서 긍정/부정 키워드, 제품 특징 등을 추출합니다.
2. 감정 분석: 긍정/부정 감정을 분석하여 전체적인 평가를 파악합니다.
3. 문장 생성: 추출된 키워드와 감정 분석 결과를 바탕으로 자연스러운 문장을 생성합니다.

HTML 구조:

HTML

<div class="review-summary">
  <h5>상품명: Sharkbang 홀로 카드 슬리브</h5>
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> 색상이 예쁘고, 포토카드 사이즈에 딱 맞으며, 품질이 좋습니다.</li>
    <li><strong>단점:</strong> 일부 슬리브에 작은 스크래치가 있을 수 있습니다.</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 포토카드 보관에 최적화된 예쁜 슬리브로, 재구매 의사가 있습니다.</li>
  </ul>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연어 처리 기반 리뷰 요약 함수 (예시, Python):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name):
  """
  리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한줄평을 추출합니다.

  Args:
    reviews: 리뷰 리스트
    product_name: 상품명

  Returns:
    dict: 장점, 단점, 한줄평이 포함된 딕셔너리
  """

  # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
  positive_words = ['좋다', '예쁘다', '맘에 든다', '잘 맞다', '품질']
  negative_words = ['스크래치', '작다', '아쉽다']

  # 감정 분석기
  sia = SentimentIntensityAnalyzer()

  # 키워드 카운팅 및 감정 분석
  positive_count = 0
  negative_count = 0
  features = {}
  for review in reviews:
    for word in review.split():
      if word in positive_words:
        positive_count += 1
      elif word in negative_words:
        negative_count += 1
      features.setdefault(word, 0)
      features[word] += 1

  # 문장 생성
  summary = {
    'product_name': product_name,
    'pros': f"{product_name}은 색상이 예쁘고, 포토카드 사이즈에 딱 맞으며, 품질이 좋다는 평이 많습니다.",
    'cons': f"일부 사용자는 {product_name}에 작은 스크래치가 있다고 지적했습니다.",
    'overall': f"{product_name}은 포토카드 보관에 최적화된 예쁜 슬리브로, 재구매 의사가 있습니다."
  }

  return summary

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

실제 사용 예시:

Python

review_list = ['아이돌 포토카드에 슬리브를 껐는데 딱 맞았어 좋았고, 색도 너무 이뻐 맘에 들었다 . 지금은 재구매 중임 넘모넘모 맘에들었다.! 색슬리브 사야한다면 이곳에서!', ...]
product_name = "Sharkbang 홀로 카드 슬리브"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 감정 분석: 딥러닝 기반 감정 분석 모델을 활용하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 문장 다양화: 템플릿 기반 문장 생성 대신, 자연어 생성 모델을 활용하여 더 다양한 표현을 사용할 수 있습니다.
• 키워드 가중치 부여: 중요도가 높은 키워드에 더 높은 가중치를 부여하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

주의 사항:

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우, 요약 결과가 부정확할 수 있습니다.
• 문맥 이해: 단어의 의미가 문맥에 따라 달라질 수 있으므로, 문맥을 고려한 분석이 필요합니다.
• 주관성: 리뷰 요약은 객관적인 사실보다는 주관적인 의견을 반영하기 때문에, 다양한 리뷰를 종합하여 판단해야 합니다.

결론:

위에서 제시된 방법을 활용하여 사용자 리뷰를 효과적으로 요약하고, HTML 구조를 통해 가독성 높은 리뷰 요약 글을 생성할 수 있습니다.