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TOP 1 제품 후기 정리

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성
이해한 내용 요약

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 '장점', '단점', '한줄평'으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 생성
입력 데이터:

REVIEW LIST: 개별 사용자 리뷰 문장 목록 (예: '저장을위한 아주 좋은 상자 쌀')
PRODUCT NAME: 상품명 (예: "곤충 방지 습기 방지 쌀 상자")
PRODUCT PRICE: 상품 가격 (예: "₩ 13,900")


출력:

HTML 형식의 요약 글: 다음과 같은 형태로 구성된 HTML 코드 



HTML
            <ul>
        <li><strong>장점:</strong> (장점 요약)</li>
        <li><strong>단점:</strong> (단점 요약)</li>
        <li><strong>한줄평:</strong> (전체적인 평가)</li>
    </ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
제안하는 파이썬 코드 (참고)
Python
def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    import nltk
    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

    # 긍정/부정 분석을 위한 NLTK 감정 분석기 초기화
    nltk.download('vader_lexicon')
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 리뷰 분석 및 요약
    pros = []
    cons = []
    for review in review_list:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)
        if sentiment['compound'] >= 0.05:  # 긍정 리뷰
            pros.append(review)
        elif sentiment['compound'] <= -0.05:  # 부정 리뷰
            cons.append(review)

    # HTML 형식으로 요약
    summary = f"""
    <ul>
        <li><strong>장점:</strong> {', '.join(pros) if pros else '없음'}</li>
        <li><strong>단점:</strong> {', '.join(cons) if cons else '없음'}</li>
        <li><strong>한줄평:</strong> {product_name}은 {product_price}원에 판매되는 쌀 보관 용기로, {', '.join(pros)} 등의 장점이 있지만, {', '.join(cons)} 등의 단점도 지적되었습니다.</li>
    </ul>
    """
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['저장을위한 아주 좋은 상자 쌀', '쌀과 같은 매우 얇은 플라스틱 상자. € 12 는 € 18 이 아닌 합리적인 가격입니다.', '좋은 품질.', '20kg 을 함유하도록 광고하지만 그것은 거짓말입니다']
product_name = "곤충 방지 습기 방지 쌀 상자"
product_price = "₩ 13,900"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 설명

NLTK 감정 분석: NLTK의 SentimentIntensityAnalyzer를 사용하여 각 리뷰의 긍정, 부정, 중립 정도를 분석합니다.
장단점 분류: 분석 결과를 바탕으로 긍정적인 리뷰는 '장점' 리스트에, 부정적인 리뷰는 '단점' 리스트에 추가합니다.
HTML 형식 생성: 장단점 리스트를 바탕으로 HTML 형식의 요약 글을 생성합니다.
한줄평 작성: 상품명, 가격, 장단점을 종합하여 간결한 한줄평을 작성합니다.

추가 고려 사항

더 정교한 감정 분석: 더욱 정교한 감정 분석을 위해 딥러닝 기반 모델을 사용할 수 있습니다.
키워드 추출: 리뷰에서 중요한 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.
문법 오류 수정: 생성된 텍스트의 문법 오류를 수정하기 위해 언어 모델을 활용할 수 있습니다.
다양한 요약 방식: 상황에 따라 요약 방식을 다양하게 조절할 수 있습니다. (예: 요약 문장의 길이 조절, 중요도에 따른 키워드 강조 등)

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 사용 시에는 더 많은 데이터와 다양한 경우의 수를 고려하여 코드를 개선해야 합니다.
이 코드를 활용하여 더욱 정교하고 다양한 형태의 리뷰 요약 글을 생성할 수 있습니다.
궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.