알피쿨 – BEST 9 갓성비 제품 추천 및 리뷰

TOP 8 제품 리뷰 정리

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성
요구사항 분석

입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품 정보 (이름, 가격)
출력: HTML 형식의 3줄 요약글 (장점, 단점, 한줄평)
조건: 불필요한 내용 생략, 자연스러운 한국어 문장

Python 코드 (참고)
Python
import re

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 HTML 형식의 3줄 요약글을 생성합니다.

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

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약글
    """

    positive_keywords = ['좋다', '잘된다', '만족', '시원', '빠르다', '저렴', '가볍다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '문제', '느리다', '비싸다', '무겁다']

    positive_reviews = []
    negative_reviews = []
    neutral_reviews = []

    for review in review_list:
        if any(keyword in review for keyword in positive_keywords):
            positive_reviews.append(review)
        elif any(keyword in review for keyword in negative_keywords):
            negative_reviews.append(review)
        else:
            neutral_reviews.append(review)

    # 긍정/부정 키워드 기반으로 요약 생성 (예시)
    positive_summary = " ".join(positive_reviews[:3])
    negative_summary = " ".join(negative_reviews[:3])
    neutral_summary = " ".join(neutral_reviews[:3])

    # 더 자연스러운 요약을 위해 텍스트 요약 모델 활용 가능

    # HTML 형식으로 포맷팅
    html_summary = f"""
    <div>
        <b>{product_name} ({product_price})</b><br>
        <b>장점:</b> {positive_summary}<br>
        <b>단점:</b> {negative_summary}<br>
        <b>한줄평:</b> {neutral_summary}
    </div>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['...', '...', ...]  # 위에 제공된 리뷰 리스트
product_name = "Alpicool RT25 RTW25 시리즈 캠핑 냉장고 컬렉션 전시, 블루투스 제어, 관세 포함, 무료 배송"
product_price = "₩ 132,800"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 설명

긍정/부정 키워드: 미리 정의된 긍정/부정 키워드를 기반으로 리뷰를 분류합니다.
요약 생성: 각 카테고리별 상위 몇 개의 리뷰를 연결하여 간단한 요약을 생성합니다.
HTML 포맷팅: 생성된 요약을 HTML 태그를 사용하여 가독성 있게 포맷팅합니다.

개선 방안

텍스트 요약 모델: 더욱 정교한 요약을 위해 Hugging Face Transformers 등의 라이브러리를 활용하여 텍스트 요약 모델을 사용할 수 있습니다.
감성 분석: 긍정/부정 키워드 외에도 감성 분석 모델을 활용하여 리뷰의 감성을 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
키워드 추출: 빈도수가 높은 키워드를 추출하여 요약에 반영할 수 있습니다.
문장 생성 모델: 자연스러운 문장을 생성하기 위해 GPT-3와 같은 언어 모델을 활용할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 다양한 모델을 활용하여 더욱 정교한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수

있습니다.
핵심:

데이터 전처리: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석 등을 통해 데이터를 정제합니다.
모델 선택: 문제에 맞는 적절한 모델 (텍스트 분류, 텍스트 요약, 감성 분석 등)을 선택합니다.
평가: 생성된 요약의 질을 평가하기 위한 지표 (ROUGE, BLEU 등)를 활용합니다.

문의: 더 자세한 정보나 맞춤형 코드가 필요하시면 언제든지 문의해주세요.

어떤 종류의 데이터를 사용할 예정인가요?
어떤 형식의 출력을 원하시나요?
어떤 프로그래밍 언어에 익숙하신가요?

이러한 정보를 바탕으로 더욱 효과적인 솔루션을 제공해 드릴 수 있습니다.