뜨개질 – TOP 10 추천 제품 조회

리뷰 요약 글 작성 요청

요약:

제공해주신 리뷰 목록과 상품 정보를 바탕으로, 다음과 같은 형식의 3줄 요약 글을 작성해 드릴 수 있습니다.

[장점]

• [장점 1]
• [장점 2]
• ...

[단점]

• [단점 1] (만약 있다면)

[한줄평]

• [상품에 대한 간결한 총평]

예시:

REVIEW LIST = ['잘 어울립니다.', '좋은', '내가 예상했던 것보다 조금 더 얇지 만, 모든 항목은 설명 된대로', '린도', '트로스 비엔', '정말 귀여운 탑-나는 그것에 많은 칭찬을받습니다 :)'] PRODUCT NAME = "여성용 뜨게 비치 반팔 위시 니트 가디건" PRODUCT PRICE = "₩ 1,400"

요약 결과:

장점

• 예상보다 얇지만, 설명과 일치하는 제품
• 착용 시 예쁘다는 칭찬을 많이 받음

단점

• 없음

한줄평

• 가격 대비 만족스러운 귀여운 뜨개 가디건

요청 사항

• 더욱 정확한 요약: 위 예시는 제공된 리뷰 목록의 일부만 반영한 것입니다. 더욱 정확한 요약을 위해 전체 리뷰 목록을 제공해주세요.
• 단점 강조: 단점이 명확하게 드러나는 리뷰가 있다면, 이를 중점적으로 반영하여 요약해 드릴 수 있습니다.
• 특정 키워드: 요약에 반드시 포함해야 할 키워드가 있다면 알려주세요. (예: 사이즈, 재질, 핏 등)
• 문장 스타일: 보다 공식적인 문체나 친근한 문체 등 원하는 문장 스타일을 지정해주세요.

추가 기능 (구현 가능)

• 감성 분석: 리뷰 텍스트를 분석하여 긍정적인 감정, 부정적인 감정, 중립적인 감정을 파악하고 요약에 반영
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 요약의 정확도 향상
• 비교 분석: 여러 상품의 리뷰를 비교하여 차이점을 파악하고 요약
• 별점 환산: 텍스트 기반 리뷰를 별점으로 환산하여 요약에 추가

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

예시 2 (단점 강조):

REVIEW LIST = ['너무 작아요ㅠㅠ', '재질이 얇아서 금방 해질 것 같아요', '디자인은 예쁜데 사이즈가 너무 작아요']

요약 결과:

장점

• 디자인이 예쁨

단점

• 사이즈가 작아서 교환해야 함
• 재질이 얇아 내구성이 떨어짐

한줄평

• 디자인은 마음에 들지만, 사이즈와 재질이 아쉬운 제품

위와 같이 다양한 형태의 요약이 가능합니다.

리뷰 요약 글 자동 생성 요청

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 입력:
  • REVIEW LIST: 개별 구매자 리뷰 리스트 (문자열 배열)
  • PRODUCT NAME: 상품명 (문자열)
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격 (문자열)
• 출력:
  • HTML 형식: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄 요약 글
• 기타:
  • 불필요한 내용 생략
  • 자연스러운 한국어 문장 생성
  • 3줄로 고정된 길이 유지

예상 출력 결과 (예시):

HTML

<p><b>장점:</b> 디자인 예쁘고, 사이즈 정확, 배송 빠름</p>
<p><b>단점:</b> 소매 길이, 프랑스 사이즈</p>
<p><b>한 줄 평:</b> 가격 대비 만족스러운 크롭탑, 소매 길이만 조절된다면 더 좋을 듯</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

제안 및 구현 방안

1. 리뷰 분석 및 키워드 추출:

• 긍정 키워드: 훌륭한, 좋다, 예쁘다, 만족, 빠르다 등
• 부정 키워드: 길다, 아쉽다, 작다, 크다 등
• 중립 키워드: 사이즈, 디자인, 배송, 품질 등

2. 장점, 단점, 한 줄 평 구성:

• 장점: 긍정 키워드와 연관된 내용 중복 없이 간결하게 요약
• 단점: 부정 키워드와 연관된 내용을 명확하게 제시
• 한 줄 평: 전체적인 평가를 간략하게 요약하며, 개선점이나 특징을 언급

3. HTML 형식으로 출력:

• 위에서 구성된 내용을 HTML 태그를 이용하여 가독성 있게 표현

Python 코드 예시 (NLTK, spaCy 등 자연어 처리 라이브러리 활용):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 긍정, 부정, 중립 키워드 사전 정의
    positive_keywords = ['훌륭한', '좋다', '예쁘다', ...]
    negative_keywords = ['길다', '아쉽다', ...]
    neutral_keywords = ['사이즈', '디자인', '배송', ...]

    # 감정 분석기를 이용하여 긍정, 부정, 중립 문장 분류
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    positive_reviews = []
    negative_reviews = []

    for review in review_list:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment > 0:
            positive_reviews.append(review)
        elif sentiment < 0:
            negative_reviews.append(review)

    # 키워드 기반으로 장점, 단점 추출 및 요약
    # ... (자연어 처리 기법 활용하여 키워드 추출 및 요약)

    # 한 줄 평 생성
    summary = f"가격 대비 {product_name}은 {장점}이 돋보입니다. {단점} 부분이 아쉽지만, 전체적으로 {긍정/부정} 평가입니다."

    # HTML 형식으로 출력
    html_output = f"""
    <p><b>장점:</b> {장점}</p>
    <p><b>단점:</b> {단점}</p>
    <p><b>한 줄 평:</b> {summary}</p>
    """
    return html_output

# 예시 실행
review_list = ['훌륭한 제품...', '아주 잘...', ...]
product_name = "크로셰 니트 탑..."
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 정교한 자연어 처리 기법과 다양한 키워드 사전을 활용해야 합니다.
• 리뷰 데이터의 양과 질에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있습니다.
• 상품 종류에 따라 특정 키워드에 대한 가중치를 조절하여 더욱 정확한 요약을 생성할 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점 계산 및 표시
• 단어 클라우드: 자주 언급되는 단어 시각화
• 감성 분석 그래프: 긍정/부정 비율 시각화
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰 분석

문의사항:

• 더 자세한 정보가 필요하시면 언제든지 문의해주세요.
• 특정 기능이나 성능에 대한 요구사항이 있다면 알려주시면 반영하도록 하겠습니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 다양한 오류 처리 및 성능 개선이 필요합니다. 또한, 개인정보 보호에 유의하여
데이터를 처리해야 합니다.

리뷰 요약 글 작성 결과

제공된 리뷰 목록 및 상품 정보를 바탕으로 다음과 같이 3줄로 요약된 리뷰 내용을 작성했습니다.

장점:

• 꼼꼼한 포장 및 빠른 배송에 대한 만족감을 표현했습니다.
• 다양한 상품 구성에 대한 호평이 있었습니다.

단점:

• 실제 기장이 생각보다 짧다는 의견이 다수였습니다.

한줄평: 전체적으로 만족하지만, 실제 기장에 대한 정보를 좀 더 정확히 확인할 필요가 있습니다.

요약 과정 설명

• 긍정적인 리뷰: '꼼꼼한 포장', '빠른 배송', '다양한 상품 구성' 등 긍정적인 표현을 추출하여 장점으로 요약했습니다.
• 부정적인 리뷰: '총 기장이 표기된 것 같이 길지 않아요'라는 의견이 반복되어 단점으로 명확히 나타냈습니다.
• 중립적인 리뷰: '너무너무 고마워'와 같은 감사 표현은 긍정적인 의미를 내포하지만, 구체적인 상품에 대한 평가가 아니므로 생략했습니다.
• 불필요한 내용: 외국어로 작성된 리뷰나 상품과 직접적인 관련이 없는 내용은 제외했습니다.

추가 고려 사항

• 더 많은 리뷰: 더 많은 리뷰 데이터가 제공된다면, 더욱 정확하고 다양한 의견을 반영한 요약이 가능합니다.
• 감성 분석: 긍정, 부정, 중립 감성 분석을 통해 더욱 객관적인 요약을 생성할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

주의: 위 요약은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 상품에 대한 정확한 평가는 다양한 요소를 고려하여 이루어져야 합니다.

더 나은 요약을 위해 다음 정보를 추가로 제공해주시면 감사하겠습니다.

• 리뷰 별 점수: 각 리뷰에 대한 별점 정보가 있다면, 전체적인 만족도를 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 상품 이미지: 상품 이미지를 함께 제공하면, 리뷰 내용을 더욱 정확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 요약 방식: 특정 키워드나 문장 구조를 강조하고 싶은 경우, 미리 알려주시면 요약에 반영할 수 있습니다.

HTML 형식으로 변환:

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 꼼꼼한 포장 및 빠른 배송에 대한 만족감을 표현했습니다. 다양한 상품 구성에 대한 호평이 있었습니다.</li>
  <li><strong>단점:</strong> 실제 기장이 생각보다 짧다는 의견이 다수였습니다.</li>
  <li><strong>한줄평:</strong> 전체적으로 만족하지만, 실제 기장에 대한 정보를 좀 더 정확히 확인할 필요가 있습니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

위 HTML 코드를 이용하여 간단히 웹 페이지에 표시할 수 있습니다. 혹시 다른 형식으로 변환을 원하시면 언제든지 말씀해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식 장점, 단점, 한줄평:

HTML

<ul>
    <li><strong>장점:</strong> 부드럽고 귀엽습니다. 디자인이 예쁘고 핏이 좋습니다.</li>
    <li><strong>단점:</strong> 생각보다 얇은 소재입니다. 사이즈가 작게 나온 편입니다.</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 데이트룩이나 캐주얼룩에 잘 어울리는 예쁜 가디건이지만, 사이즈와 소재를 꼼꼼히 확인해야 합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 설명:

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰를 분석하여 가디건의 장점(부드럽고 귀여움, 예쁜 디자인, 좋은 핏)과 단점(얇은 소재, 작은 사이즈)을 추출했습니다.
• HTML 형식: HTML 리스트 형식으로 장점, 단점, 한줄평을 구분하여 가독성을 높였습니다.
• 자연스러운 문장: 주어진 상품 정보와 리뷰 내용을 바탕으로 자연스러운 한국어 문장으로 요약했습니다.
• 불필요한 내용 생략: 상품 가격이나 불필요한 문장은 생략하고, 구매자에게 필요한 정보만 간결하게 전달했습니다.

추가 고려 사항:

• 더 많은 리뷰: 더 많은 리뷰 데이터를 제공하면 더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트의 감성 분석을 통해 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 구분하여 더 상세한 요약을 제공할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

향후 개선 방안:

• 사이즈 정보: 리뷰에서 언급된 사이즈 정보를 구체적으로 반영하여 사이즈 선택에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있습니다.
• 계절감: 상품의 계절감을 고려하여 적절한 표현을 사용할 수 있습니다.
• 비교 분석: 다른 유사 상품과 비교 분석하여 차별점을 강조할 수 있습니다.

주의 사항:

• 제공된 리뷰 데이터의 양과 질에 따라 요약 결과가 달라질 수 있습니다.
• 리뷰 요약은 참고용이며, 실제 구매 결정은 개인의 판단에 따라 이루어져야 합니다.

더 나은 요약을 위해 필요한 정보:

• 타겟 고객: 어떤 고객층을 대상으로 요약을 작성해야 할까요? (예: 20대 여성, 40대 남성 등)
• 강조하고 싶은 특징: 상품의 어떤 특징을 가장 강조하고 싶나요? (예: 디자인, 기능성, 가격 등)
• 요약의 목적: 요약된 내용을 어떻게 활용하고 싶나요? (예: 상품 상세 페이지, 광고 문구 등)

위 정보를 추가로 제공해주시면 더욱 맞춤형 요약 결과를 얻을 수 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해한 내용 요약

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 '장점', '단점', '한줄평' 3줄로 구성된 HTML 형식의 요약글을 생성합니다.
• 입력 데이터:
  • REVIEW LIST: 개별 사용자 리뷰 문장들의 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품 이름
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 출력:
  • HTML 형식의 요약글:
  • 장점: 제품에 대한 긍정적인 평가를 요약
  • 단점: 제품에 대한 부정적인 평가를 요약
  • 한줄평: 제품에 대한 종합적인 평가를 한 문장으로 요약

코드 구현 (Python 예시)

Python

import re

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 요약글을 생성하는 함수

    Args:
        review_list (list): 사용자 리뷰 문장들의 리스트
        product_name (str): 상품 이름
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약글
    """

    positive_reviews = []
    negative_reviews = []

    for review in review_list:
        if "완벽한" in review or "잘 맞는" in review or "추천" in review:
            positive_reviews.append(review)
        elif "얇다" in review or "편안하지 않다" or "예쁘지 않다" in review:
            negative_reviews.append(review)

    # 간단한 감성 분석 (더 정교한 분석을 위해서는 자연어 처리 라이브러리 활용)
    positive_keywords = ["완벽한", "잘 맞는", "추천", "좋아", "만족"]
    negative_keywords = ["얇다", "편안하지 않다", "예쁘지 않다", "아쉽다", "실망"]

    def count_keywords(reviews, keywords):
        count = 0
        for review in reviews:
            for keyword in keywords:
                if keyword in review:
                    count += 1
        return count

    positive_count = count_keywords(positive_reviews, positive_keywords)
    negative_count = count_keywords(negative_reviews, negative_keywords)

    # HTML 형식의 요약글 생성
    summary = f"""
    <div>
        <h6>{product_name} ({product_price})</h6>
        <p><strong>장점:</strong> {positive_reviews[0]} 등, 전체적으로 긍정적인 평가가 많습니다.</p>
        <p><strong>단점:</strong> {negative_reviews[0]} 등, 일부 사용자는 얇은 두께를 지적했습니다.</p>
        <p><strong>한줄평:</strong> 가격 대비 괜찮은 제품이지만, 두께가 얇아 쌀쌀한 날씨에는 적합하지 않을 수 있습니다.</p>
    </div>
    """

    return summary

# 제공된 데이터를 이용하여 요약글 생성
review_list = ['잘 맞는, 사진과 일치, 추천 감사합니다', '완벽한', '그것은 내가 선택한 스웨터 대신받은 스웨터입니다.', '그림에서 볼 수 있듯이, 훨씬 더 얇아지고 면처럼 느껴지며 편안하거나 아름답 지 않습니다.', '완벽한', '사진에서 볼 수있는 것보다 훨씬 더 얇은 니트 된 것은 편안 하거나 예쁘지 않은 면처럼 느껴집니다.']
product_name = "여성용 거친 거친 원사 스웨터, 튀김 반죽 트위스트, 따뜻한 뜨게 가디건, 새로운 스타일"
product_price = "₩ 14,000"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

설명

1. 리뷰 분류: 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 간단한 키워드 기반으로 분류합니다.
2. 키워드 카운팅: 각 리뷰에서 긍정/부정 키워드의 빈도를 세어 더 정확한 분석을 수행합니다.
3. HTML 생성: 분류된 리뷰를 바탕으로 HTML 형식의 요약글을 생성합니다.

추가 개선 방안

• 정교한 감성 분석: NLTK, TextBlob 등 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 더 정확한 감성 분석 수행
• 다양한 요약 기법: 추상적 요약, 추출적 요약 등 다양한 요약 기법 적용
• 사용자 정의 키워드: 사용자가 직접 긍정/부정 키워드를 설정할 수 있도록 기능 추가
• 문맥 분석: 문맥을 고려하여 더 정확한 요약 생성
• 시각화: 워드 클라우드 등을 활용하여 리뷰 데이터 시각화

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더 많은 고려 사항이 필요합니다. 특히, 대규모 데이터 처리,
다양한 상품 카테고리, 사용자 맞춤형 요약 등을 고려해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

더 구체적인 요구사항을 알려주시면, 맞춤형 코드를 제공해 드릴 수 있습니다.

• 예시: 특정 단어에 대한 언급 빈도를 확인하고 싶다, 별점 데이터를 함께 활용하고 싶다, 더 다양한 HTML 태그를 사용하고 싶다 등

다음은 좀 더 구체적인 질문의 예시입니다.

• "리뷰에서 '따뜻함'이라는 단어가 얼마나 자주 언급되었는지 알 수 있을까요?"
• "별점 데이터를 함께 활용하여 요약글을 생성할 수 있을까요?"
• "HTML 요약글에 이미지를 추가할 수 있을까요?"

이 외에도 궁금한 점이 있다면 편하게 문의해주세요.

리뷰 요약 생성 결과

주어진 정보를 바탕으로 생성된 HTML 형식의 리뷰 요약글입니다.

HTML

<div class="product-review-summary">
  <h5>여성용 얇은 플리스 니트 루즈핏 짧은 캐시미어 스웨터</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 부드럽고 따뜻하며 편안한 착용감, 예쁜 디자인, 가성비 좋음</p>
  <p><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나오는 경우가 있음, 재질이 얇아서 비침, 스티치 불량 등의 하자가 있을 수 있음</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 전체적으로 만족스러운 제품이지만, 사이즈 선택에 주의하고 개인차가 있을 수 있는 품질 문제를 감안해야 함</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 설명:

• 장점: 리뷰에서 자주 언급된 부드러움, 따뜻함, 편안함, 예쁜 디자인, 가성비 등 긍정적인 평가를 중심으로 작성했습니다.
• 단점: 사이즈가 작다는 의견, 재질이 얇아서 비친다는 점, 스티치 불량 등의 문제점을 언급하여 객관적인 정보를 제공했습니다.
• 한줄평: 장점과 단점을 종합하여 간결하게 요약하고, 사이즈 선택 시 주의해야 한다는 점을 강조했습니다.

추가 고려 사항:

• 리뷰 데이터 양: 제공된 리뷰 데이터가 많을수록 더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트에 대한 감성 분석을 통해 긍정적인 단어와 부정적인 단어를 추출하여 더욱 세분화된 요약을 생성할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰 텍스트에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

향후 개선 방안:

• 다양한 형태의 요약: 별점, 추천율 등의 수치를 추가하여 더욱 구체적인 정보를 제공할 수 있습니다.
• 개인화된 요약: 사용자의 관심사나 구매 이력에 따라 맞춤형 요약을 생성할 수 있습니다.
• 시각화: 워드 클라우드나 그래프 등을 활용하여 리뷰 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

주의 사항:

• 번역 오류: 번역 과정에서 의미가 왜곡될 수 있으므로 주의해야 합니다.
• 주관적인 판단: 리뷰 요약은 객관적인 정보를 바탕으로 하지만, 어느 정도 주관적인 판단이 개입될 수 있습니다.
• 데이터 편향: 리뷰 데이터 자체에 편향이 존재할 수 있으므로 이를 고려해야 합니다.

더욱 정확하고 효과적인 리뷰 요약을 위해서는 자연어 처리 기술, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 기술을 활용하는 것이 좋습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

제시된 문제에 대한 해결 방안 및 코드 구현

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 생성
  • HTML 형식으로 출력

해결 방안:

1. 텍스트 전처리:
   • 불필요한 문자 제거 (이모지, 특수문자 등)
   • 형태소 분석을 통한 키워드 추출 (NLTK, KoNLPy 등)
   • 긍정/부정 단어 분석 (Sentimental Analysis)
2. 키워드 기반 요약:
   • 빈도수가 높은 키워드를 중심으로 장단점 분류
   • 긍정/부정 단어 분석 결과를 반영하여 장단점 판단
3. HTML 형식으로 출력:
   • 추출된 장단점과 한 줄 평을 HTML 태그를 이용하여 포맷팅

Python 코드 구현:

Python

import nltk
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

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

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

    Returns:
        str: 요약된 리뷰 문자열 (HTML 형식)
    """

    # 형태소 분석기 초기화
    okt = Okt()

    # 긍정/부정 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 모든 리뷰를 하나의 문자열로 합침
    all_reviews = " ".join(review_list)

    # 형태소 분석
    nouns = okt.nouns(all_reviews)

    # 빈도수 계산
    word_counts = Counter(nouns)

    # 상위 10개 단어 추출
    top_words = word_counts.most_common(10)

    # 긍정/부정 분석
    sentiment = sia.polarity_scores(all_reviews)

    # 장점, 단점, 한 줄 평 추출 (예시)
    pros = "장점: {} 등".format(", ".join([word for word, count in top_words if sentiment['compound'] > 0]))
    cons = "단점: {} 등".format(", ".join([word for word, count in top_words if sentiment['compound'] < 0]))
    summary = f"<b>{product_name}</b> ({product_price})은 {pros} 하지만 {cons} 의 단점도 있습니다. 전체적으로 {sentiment} 의 평가를 받았습니다."

    return summary

# 예시 실행
review_list = ['제 키는 160.46kg입니다. 이 천이 사진보다 훨씬 더 예쁘고 부드러워서 깜짝 놀랐어요. 여름에 입으면 시원하고 예뻐요. 편해요.. 마음에 들어요.', ...]  # 위에 제시된 리뷰 리스트
product_name = "Paixiang 여성 여름 얇은 니트 카디건"
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 긍정/부정 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델 사용
• 문맥 기반 키워드 추출: BERT 등의 언어 모델 활용
• 다양한 요약 기법 적용: 추출적 요약, 추상적 요약 등
• 사용자 정의 기능: 사용자가 원하는 키워드를 추가하거나 제외하는 기능
• HTML 형식 다양화: 테이블, 리스트 등 다양한 형태로 출력

주의 사항:

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우 정확한 분석이 어려울 수 있습니다.
• 언어 모델의 한계: 언어 모델은 완벽하지 않으므로 오류가 발생할 수 있습니다.
• 문맥의 중요성: 단어의 의미는 문맥에 따라 달라질 수 있으므로 문맥을 고려한 분석이 필요합니다.

추가 기능:

• 별점 계산: 리뷰 내용을 바탕으로 별점을 자동 계산
• 워드 클라우드 생성: 자주 언급되는 단어를 시각적으로 표현
• 주관적인 표현 제거: '너무', '정말' 등의 부사 제거하여 객관적인 요약 생성

참고:

• NLTK: 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리
• KoNLPy: 한국어 형태소 분석기를 모아놓은 Python 라이브러리
• Sentimental Analysis: 텍스트의 감성을 분석하는 기술

이 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 다양한 기술을 활용하여 더욱 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.