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구매자 리뷰 요약 글 작성 요청
요청 내용 요약

목표: 구매자 리뷰를 분석하여 '장점, 단점, 한줄평' 형식의 간단하고 명료한 HTML 요약 글 생성
입력: 구매자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
출력: 3줄로 구성된 자연스러운 한국어 문장으로 작성된 요약 글

제안하는 요약 글 형식 (HTML)
HTML
<p><strong>장점:</strong> 사이즈가 잘 맞고, 디자인이 예쁩니다. <br>
<strong>단점:</strong> 재질이 조금 얇은 편입니다. <br>
<strong>한줄평:</strong> 가격 대비 괜찮은 제품입니다.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
제시된 예시를 바탕으로 한 요약 글 생성
입력 데이터:

REVIEW LIST: ['좋습니다. 사이즈비 조금 작아요', '조아요', '역시나']
PRODUCT NAME: "WANGLE 골프 의류 상의 여름 남자 골프복 2024 캐주얼 반팔 티셔츠 아웃도어 스포츠 속건 마구 셔츠"
PRODUCT PRICE: "₩ 14,100"

출력 결과:
HTML
<p><strong>장점:</strong> 착용감이 좋다는 의견이 많습니다. <br>
<strong>단점:</strong> 사이즈가 작다는 의견이 있습니다. <br>
<strong>한줄평:</strong> 가성비 좋은 골프웨어를 찾는다면 추천합니다.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
추가 고려 사항 및 개선점

어휘 다양화: '좋다', '괜찮다' 등의 표현을 다양하게 사용하여 문장이 단조롭지 않도록 합니다. (예: 착용감이 편안하다, 디자인이 마음에 든다)
감성 분석: 긍정/부정 단어를 활용하여 더 정확한 분석을 수행하고, 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 명확하게 구분합니다.
키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 요약 글의 정확도를 높입니다. (예: 사이즈, 착용감, 디자인, 재질)
문맥 분석: 문장의 전체적인 맥락을 파악하여 더욱 정확하고 자연스러운 요약 글을 생성합니다.
오타 및 비문 수정: 생성된 요약 글을 다시 한번 검토하여 오타나 비문을 수정합니다.

더욱 정교한 요약을 위한 추가 정보

별점: 상품에 대한 별점 정보를 함께 제공하면 더욱 정확한 평가가 가능합니다.
리뷰 개수: 리뷰의 개수에 따라 신뢰도를 판단하고, 요약 글에 반영할 수 있습니다.
상품 카테고리: 상품의 카테고리에 따라 특징적인 키워드를 사용하여 요약 글을 작성할 수 있습니다.

예시:
HTML
<p><strong>장점:</strong> 가볍고 시원하며, 활동성이 좋다는 평이 많습니다. (별점 4.5 / 100개) <br>
<strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나왔다는 의견과 함께, 내구성에 대한 우려도 있습니다. <br>
<strong>한줄평:</strong> 여름철 골프 라운딩을 위한 가성비 좋은 반팔 티셔츠입니다.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
위에서 제시한 예시는 기본적인 요약 방식이며, 더욱 정교한 요약을 위해서는 추가적인 자연어 처리 기술 및 머신러닝 기법을 활용할 수

있습니다.
더욱 구체적인 요구사항이나 추가 데이터를 제공해주시면, 더욱 맞춤형 요약 글을 생성해 드릴 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.
## 다음은 파이썬 코드 예시입니다 (참고용):
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 분석
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiments = [sia.polarity_scores(review) for review in reviews]

    # 키워드 추출 (NLTK, spaCy 등 활용)
    # ...

    # 요약 문장 생성
    summary = f"<p><strong>장점:</strong> {positive_aspects}<br><strong>단점:</strong> {negative_aspects}<br><strong>한줄평:</strong> {overall_sentiment}</p>"
    return summary

# ... (실제 코드 구현)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 알고리즘과 라이브러리를 활용해야 합니다.
어떤 부분에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요?

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리뷰 요약 글 작성 요청에 대한 답변
요청 분석

목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한줄평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 요약 글 작성
입력:

REVIEW LIST: 개별 리뷰 문장들의 리스트
PRODUCT NAME: 상품 이름
PRODUCT PRICE: 상품 가격


출력:

HTML 형식: 장점, 단점, 한줄평으로 구성된 3줄의 문장


제약: 불필요한 내용 생략, 한국어 자연스러운 표현 사용

제안하는 HTML 구조 및 자연어 처리 로직
HTML
<div class="review-summary">
    <p><strong>장점:</strong> {장점 요약}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {단점 요약}</p>
    <p><strong>한줄평:</strong> {한줄평}</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
자연어 처리 로직:

키워드 추출: 리뷰 문장에서 긍정/부정 키워드, 사이즈, 품질 등 관련 키워드를 추출합니다. (예: 크다, 작다, 좋다, 나쁘다, 품질, 사이즈 등)
감성 분석: 추출된 키워드를 바탕으로 각 리뷰의 긍정/부정 감성을 판단합니다.
카테고리 분류: 감성 분석 결과를 바탕으로 장점, 단점 카테고리로 분류합니다.
요약: 각 카테고리별 키워드를 활용하여 간결하고 명확한 문장으로 요약합니다.
한줄평: 전체적인 리뷰의 긍정/부정 비율과 주요 이슈를 반영하여 한 줄로 요약합니다.

예시 출력 (위의 예시 데이터 기반):
HTML
<div class="review-summary">
    <p><strong>장점:</strong> 착용감이 편안하다는 의견이 많습니다.</p>
    <p><strong>단점:</strong> 사이즈가 작다는 의견과 품질에 대한 우려가 있습니다.</p>
    <p><strong>한줄평:</strong> 전체적으로 긍정적인 평가가 많지만, 사이즈와 품질에 대한 개선이 필요해 보입니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
구현 시 고려 사항

키워드 사전: 긍정/부정 키워드, 상품 특징 관련 키워드 사전을 구축하여 정확도를 높입니다.
문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려하여 감성 분석을 수행합니다.
다양한 표현: 동의어, 유사어 등 다양한 표현을 고려하여 키워드 추출 범위를 확장합니다.
오류 처리: 잘못된 데이터나 예외적인 상황에 대한 처리 로직을 구현합니다.
사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식을 설정할 수 있도록 옵션을 제공합니다. (예: 요약 문장 길이, 키워드 가중치 등)

추가 기능

별점 변환: 리뷰 텍스트를 바탕으로 별점을 추정하여 함께 표시합니다.
시각화: 워드 클라우드, 감성 분석 그래프 등을 통해 리뷰 데이터를 시각적으로 보여줍니다.
추천 시스템: 유사한 상품이나 사이즈를 추천합니다.

주의: 위에서 제시한 로직은 기본적인 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.
더 자세한 구현을 위해서는 다음과 같은 정보가 필요합니다:

리뷰 데이터 형식: JSON, CSV 등
키워드 사전: 어떤 키워드를 사용할 것인지
감성 분석 모델: 어떤 모델을 사용할 것인지 (예: Naver Sentimental Analysis, BERT 등)
요약 알고리즘: 어떤 알고리즘을 사용할 것인지 (예: TextRank, Summarization Based on Extractive Methods 등)
프로그래밍 언어: Python, JavaScript 등

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.
Python 코드 예시 (NLTK, TextBlob 활용):
Python
import nltk
from textblob import TextBlob

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    # ... (키워드 추출, 감성 분석, 요약 등의 로직 구현)

# 예시 실행
review_list = ['178/ 65키로인데 70키로이신분이 입으시면 딱맞으실거같아요 좀크네요ㅎㅎ', ...]
product_name = "WANGLE 남성용 골프 의류 상의"
summarized_text = summarize_reviews(review_list, product_name)
print(summarized_text)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
참고: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 처리가 필요합니다.