냉동고기자르는칼 – TOP 9 알뜰 쇼핑 제품 공유

TOP 1 제품 리뷰 요약

제시된 문제 해결을 위한 Python 코드 및 설명
문제 분석

입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 리뷰 요약
요구사항:

불필요한 내용 생략
3줄로 구성
자연스러운 한국어 문장
HTML 형식



코드 구현
Python
import re

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약하는 함수

    Args:
        reviews: 사용자 리뷰 리스트
        product_name: 상품명
        product_price: 상품 가격

    Returns:
        str: 요약된 리뷰 HTML 문자열
    """

    # 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하기 위한 정규 표현식
    pros_pattern = r"장점|좋은 점|잘 됨|편리|쉽게|만족|뛰어나|완벽"
    cons_pattern = r"단점|아쉽|불편|힘든|조심|주의|문제|고장|날카롭|파손"
    overall_pattern = r"전체적으로|총평|결론|한줄평"

    # 각 카테고리별 키워드를 포함하는 리뷰 문장 추출
    pros, cons, overalls = [], [], []
    for review in reviews:
        if re.search(pros_pattern, review):
            pros.append(review)
        elif re.search(cons_pattern, review):
            cons.append(review)
        elif re.search(overall_pattern, review):
            overalls.append(review)

    # 추출된 리뷰 문장을 바탕으로 요약 문장 생성
    pros_summary = " 장점: " + "; ".join([review.split(":")[1].strip() for review in pros if ":" in review])
    cons_summary = " 단점: " + "; ".join([review.split(":")[1].strip() for review in cons if ":" in review])
    overall_summary = " 한 줄 평: " + "; ".join(overalls)

    # HTML 형식으로 요약 문장 구성
    html = f"""
    <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
    <p>{pros_summary}</p>
    <p>{cons_summary}</p>
    <p>{overall_summary}</p>
    """

    return html

# 예시 실행
review_list = ['얼린 돼지고기가 잘 잘려요. 하지만 칼이 아닌 부분도 마감이 날카로워 조심해야하고, 고기를 자를 때 힘이 많이 들어갑니다.', ...]  # 위에 제시된 review list를 넣어주세요.
product_name = "304 스테인레스 스틸 식품 슬라이서"
product_price = "₩ 5,300"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 설명

정규 표현식: 장점, 단점, 한 줄 평을 나타내는 키워드를 추출하기 위해 정규 표현식을 사용합니다.
리뷰 분류: 각 리뷰를 장점, 단점, 한 줄 평으로 분류합니다.
요약 문장 생성: 각 카테고리별로 추출된 리뷰 문장을 연결하여 요약 문장을 생성합니다.
HTML 형식: 생성된 요약 문장을 HTML 형식으로 변환합니다.

추가 개선 사항

더 정교한 정규 표현식: 더 다양한 표현을 포괄할 수 있도록 정규 표현식을 개선할 수 있습니다.
감성 분석: 텍스트 감성 분석을 활용하여 긍정/부정적인 리뷰를 더 정확하게 분류할 수 있습니다.
빈도수 기반 요약: 자주 언급되는 단어나 문구를 기반으로 요약을 생성할 수 있습니다.
문장 생성 모델: 자연어 처리 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.

주의사항

데이터 전처리: 리뷰 데이터에 따라 추가적인 전처리 작업이 필요할 수 있습니다. (예: 특수문자 제거, 불용어 처리)
정규 표현식 성능: 복잡한 정규 표현식은 성능 저하를 유발할 수 있습니다.
모델 학습: 감성 분석 모델이나 문장 생성 모델을 학습하는 데 많은 시간과 데이터가 필요합니다.

이 코드를 활용하여 다양한 상품 리뷰를 효과적으로 요약할 수 있습니다.