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HTML 형식의 리뷰 요약 생성 요청
요청 내용:

목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 리뷰 요약글 작성
입력 데이터:

REVIEW LIST: 개별 리뷰 문자열 리스트
PRODUCT NAME: 상품명
PRODUCT PRICE: 상품 가격


출력:

HTML 형식: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄의 요약 문장



제공 데이터:

REVIEW LIST:

'좋은 셔츠 좋은 품질의 가스 배달!'
'Xiexie. manyile.' (감사합니다, 많이 좋아요.)
'인상이 아주 좋아 보이지 않고 크기가 매우 작습니다.'
'좋은 복제, 좋은 적합. 좋은 coms 및 빠른 배달'


PRODUCT NAME: "24 Williams 탑 티셔츠, 스포츠 트레인 티, 어린이 소년 여성 자동차 F1 의류 오토바이, 어린이 소녀 저지, 기관차 레이싱 팀"
PRODUCT PRICE: "₩ 8,800"

문제점 및 고려 사항:

다국어 리뷰: 중국어 리뷰('Xiexie. manyile.')가 포함되어 있어 정확한 감성 분석이 어려움
제품명: 상품명이 너무 길고 상세하여 요약에 활용하기 어려움
리뷰 다양성: 긍정, 부정, 중립적인 리뷰가 혼재되어 있어 명확한 분류가 필요
HTML 구조: HTML 구조는 명시되지 않았으나, 일반적으로 <ul> 태그를 사용하여 목록 형식으로 표현

제안하는 HTML 형식의 리뷰 요약
HTML
<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 품질이 좋고 배송이 빠릅니다.</li>
  <li><strong>단점:</strong> 사이즈가 작고 디자인이 호불호가 갈릴 수 있습니다.</li>
  <li><strong>한 줄 평:</strong> 가성비는 좋지만, 사이즈 선택에 주의해야 합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
요약 생성 과정 및 근거

리뷰 분석:

긍정 키워드: 좋다, 품질, 빠르다, 좋아요
부정 키워드: 작다, 디자인, 호불호
중립 키워드: 복제, 적합, coms (의미 불명확)


장단점 추출:

장점: 품질이 좋고 배송이 빠릅니다. (긍정 키워드 기반)
단점: 사이즈가 작고 디자인이 호불호가 갈릴 수 있습니다. (부정 키워드 기반)


한 줄 평:

장단점을 종합하여 간결하게 표현 (가성비, 사이즈)


HTML 구조:

<ul> 태그를 사용하여 목록 형식으로 표현
각 항목을 <li> 태그로 감싸고, 강조할 부분은 <strong> 태그로 표시



추가 개선 방안

다국어 처리: 번역 API를 활용하여 모든 리뷰를 한국어로 변환 후 분석
감성 분석: 정교한 감성 분석 모델을 적용하여 긍정/부정/중립을 더욱 정확하게 판단
키워드 추출: TF-IDF 등의 기법을 활용하여 핵심 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 요약 생성
사용자 정의: 사용자가 원하는 키워드나 문장 구조를 지정할 수 있도록 기능 추가
HTML 커스터마이징: CSS를 활용하여 HTML 구조를 다양하게 디자인

주의: 위에서 제시된 요약은 제공된 데이터와 제한된 분석 범위 내에서 생성된 결과입니다. 더욱 정확하고 상세한 요약을 위해서는 더

많은 리뷰 데이터와 정교한 알고리즘이 필요합니다.
향후 개발 방향:

대규모 데이터 처리: 수많은 리뷰 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 분산 처리 시스템 구축
딥러닝 기반 모델: BERT, GPT 등의 딥러닝 모델을 활용하여 문맥을 이해하고 정확한 요약 생성
사용자 맞춤형 요약: 사용자의 관심사, 구매 목적 등을 고려하여 맞춤형 요약 제공

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.
핵심 기능 구현을 위한 Python 코드 예시:
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 리뷰 데이터
review_list = ['좋은 셔츠 좋은 품질의 가스 배달!', 'Xiexie. manyile.', '인상이 아주 좋아 보이지 않고 크기가 매우 작습니다.', '좋은 복제, 좋은 적합. 좋은 coms 및 빠른 배달']

# 감성 분석기 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 긍정, 부정, 중립 점수 계산
sentiment_scores = [sia.polarity_scores(review) for review in review_list]

# 간단한 요약 생성 (예시)
def generate_summary(sentiment_scores):
    positive_reviews = [score for score in sentiment_scores if score['compound'] > 0.5]
    negative_reviews = [score for score in sentiment_scores if score['compound'] < -0.5]

    positive_keywords = ['좋다', '품질', '빠르다']
    negative_keywords = ['작다', '디자인']

    positive_summary = ' '.join(positive_keywords)
    negative_summary = ' '.join(negative_keywords)

    return f"<ul><li><strong>장점:</strong> {positive_summary}</li><li><strong>단점:</strong> {negative_summary}</li><li><strong>한 줄 평:</strong> {positive_summary}하지만, {negative_summary}입니다.</li></ul>"

# 요약 생성
summary = generate_summary(sentiment_scores)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
참고: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에서는 더욱 정교한 알고리즘과 다양한 기능이 필요합니다.