유리컵 가격대 1,400원 ~ 7,700원 추천 BEST 10

리뷰 요약 글 생성기

입력된 리뷰 목록 및 상품 정보를 바탕으로 다음과 같은 3줄 요약 글을 생성합니다.

상품: 초박형 크리스탈 버건디 보르도 고블렛 아트, 큰 배 시음 컵, 수제 레드 와인 잔, 260-650ml 컬렉션 레벨

가격: ₩ 2,100

요약:

• 장점: 얇고 특이한 디자인, 튼튼하고 잘 포장되어 있으며, 빠른 배송이 인상적입니다. 특히, 고급스러운 포장은 선물용으로도 좋습니다.
• 단점: 일부 고객은 제품의 내구성에 대한 의문을 제기했습니다. 또한, 가벼운 무게 때문에 전문적인 와인 잔을 기대하기는 어렵다는 의견도 있습니다.
• 한줄평: 가성비 좋은 디자인 와인 잔으로, 특별한 날을 위한 분위기 연출에 좋습니다. 하지만 내구성에 대한 아쉬움은 개선되어야 할 부분입니다.

요약 과정:

1. 긍정 키워드 추출: 아름다운, 튼튼한, 잘 포장, 빠른 배송, 고급스러운, 특이한 디자인 등
2. 부정 키워드 추출: 부러짐, 내구성, 가벼움, 전문적이지 않음 등
3. 키워드 기반 요약: 추출된 키워드를 바탕으로 장점과 단점을 구분하고, 상품의 특징과 가격을 고려하여 자연스러운 문장으로 연결했습니다.
4. 한줄평 작성: 장점과 단점을 종합하여 상품의 전체적인 평가를 간략하게 나타내는 한 줄 문장을 작성했습니다.

주의 사항:

• 데이터 양: 제공된 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우, 요약 결과가 부정확할 수 있습니다.
• 주관적 평가: 리뷰 내용은 사용자의 주관적인 평가이므로, 요약 결과 역시 주관적인 해석을 포함할 수 있습니다.
• 감성 분석: 정교한 감성 분석을 통해 더욱 정확한 요약 결과를 얻을 수 있지만, 이는 별도의 기술이 필요합니다.

향후 개선 방안:

• 감성 분석 도입: 긍정/부정 감성 분석을 통해 더욱 정확한 키워드 추출 및 요약 생성
• 다양한 어휘 구사: 동의어 및 유사어를 활용하여 반복되는 표현을 줄이고, 다양한 표현으로 요약
• 문맥 분석: 문맥을 고려하여 키워드의 의미를 정확하게 파악하고, 더욱 자연스러운 문장 생성
• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사나 목적에 따라 요약 내용을 조절

추가 기능:

• 별점: 리뷰 내용을 바탕으로 별점을 자동 부여
• 키워드 클라우드: 자주 언급되는 키워드를 시각적으로 표현
• 긍정/부정 비율: 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 비율을 수치로 표현

이 요약 글 생성기는 지속적으로 개선될 예정입니다. 더욱 정확하고 유용한 기능을 제공하기 위해 노력하겠습니다.

다른 리뷰 목록 및 상품 정보를 입력하여 추가적인 요약 결과를 확인해 보세요.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 분석 및 요약 HTML 코드 생성

문제 분석:

• 다국어 리뷰: 한국어뿐만 아니라 영어, 스페인어 등 다양한 언어의 리뷰가 혼재되어 있습니다.
• 주관적인 표현: "맘에 들어요", "좋아요" 등 주관적인 표현이 많아 객관적인 판단이 어렵습니다.
• 다양한 평가 기준: 품질, 디자인, 배송 등 다양한 기준에서 평가가 이루어지고 있습니다.

해결 방안:

• 한국어 리뷰 추출: 언어 감지 모델을 활용하여 한국어 리뷰만 추출합니다.
• 키워드 분석: 긍정/부정 키워드를 사전 정의하고, 리뷰에서 해당 키워드를 추출하여 감성 분석을 수행합니다.
• 빈도 분석: 자주 언급되는 단어를 분석하여 주요 특징을 파악합니다.
• HTML 구조 생성: 분석 결과를 바탕으로 "장점", "단점", "한줄평" 형태의 HTML 코드를 생성합니다.

HTML 코드 생성 예시:

HTML

<div class="product-review">
  <h5>투명 무연 크리스탈 위스키 컵 세트</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 포장 완벽, 파손 없음, 디자인 예쁨, 가격 저렴, 잔 두껍고 튼튼</p>
  <p><strong>단점:</strong> 소리가 맑지 않음, 잔에 하자가 있을 수 있음</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 가격 대비 훌륭한 품질, 선물용으로도 추천</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 (예시):

Python

import re
from konlpy.tag import Okt  # 한국어 형태소 분석기

def analyze_reviews(reviews, product_name):
    okt = Okt()
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '튼튼', '예쁘다', '빠르다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '하자', '불량', '느리다']

    # 한국어 리뷰 필터링
    korean_reviews = [review for review in reviews if re.search('[ㄱ-힣]', review)]

    # 키워드 기반 감성 분석
    positive_count, negative_count = 0, 0
    features = []
    for review in korean_reviews:
        words = okt.morphs(review)
        for word in words:
            if word in positive_keywords:
                positive_count += 1
            elif word in negative_keywords:
                negative_count += 1
            else:
                features.append(word)

    # 빈도 분석 및 특징 추출
    from collections import Counter
    feature_counts = Counter(features)
    top_features = feature_counts.most_common(5)

    # HTML 코드 생성
    html = f"""
    <div class="product-review">
        <h5>{product_name}</h5>
        <p><strong>장점:</strong> {', '.join([feature for feature, _ in top_features[:3]])}</p>
        <p><strong>단점:</strong> {', '.join([feature for feature, _ in top_features[-3:]]) if negative_count > 0 else '없음'}</p>
        <p><strong>한줄평:</strong> {f"가격 대비 훌륭한 품질" if positive_count > negative_count else f"다소 아쉬운 부분이 있음"}</p>
    </div>
    """
    return html

# 예시 실행
review_list = ['맑은 소리는 안나네요. 저렴한 가격에 좋은 제품이네요. 아이스박스에 안깨지게 배송 되었습니다', ...]
product_name = "투명 무연 크리스탈 위스키 컵 세트"
result = analyze_reviews(review_list, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의 사항:

• 언어 감지: 더 정확한 언어 감지를 위해 딥러닝 기반 언어 모델을 활용하는 것이 좋습니다.
• 키워드 사전: 긍정/부정 키워드 사전을 지속적으로 업데이트하여 정확도를 높여야 합니다.
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌, 문맥을 고려한 감성 분석이 필요합니다.
• 오류 처리: 예외적인 경우 (예: 리뷰 데이터 부족)에 대한 처리가 필요합니다.

향후 개선 방안:

• 별점 분석: 별점 정보를 활용하여 정량적인 평가를 추가합니다.
• 주제 모델링: LDA 등 주제 모델링 기법을 활용하여 리뷰의 주요 주제를 파악합니다.
• 감성 분석 모델: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 적용하여 더 정확한 감성 판단을 수행합니다.
• 사용자 정의: 사용자가 직접 키워드를 추가하거나 가중치를 조절할 수 있도록 합니다.

더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 환경에 맞게 수정해야 합니다. 또한, 더욱 정교한 분석을 위해 다양한 자연어 처리 기술을 활용할
수 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해 및 분석

• 데이터: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 요구사항: 리뷰 리스트를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하고 HTML 형식으로 정리
• 출력:
  • 장점: 제품의 긍정적인 측면 (예: 디자인, 품질, 배송 속도 등)
  • 단점: 제품의 부정적인 측면 (예: 포장, 크기 등)
  • 한 줄 평: 제품에 대한 종합적인 평가

코드 구현 (Python 예시)

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
  """
  사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하고 HTML 형식으로 반환합니다.

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

  Returns:
    HTML 형식의 리뷰 요약 글
  """

  # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
  positive_keywords = ['좋다', '만족', '빠르다', '완벽', '아름답다', '좋아', '추천']
  negative_keywords = ['단점', '아쉽다', '별로', '깨지다', '불편', '실망']

  # 장점, 단점, 한 줄 평 초기화
  pros = []
  cons = []
  summary = ""

  for review in review_list:
    for keyword in positive_keywords:
      if keyword in review:
        pros.append(review)
        break
    for keyword in negative_keywords:
      if keyword in review:
        cons.append(review)
        break

  # 중복 제거 및 키워드 기반 요약
  pros = list(set(pros))
  cons = list(set(cons))

  # HTML 형식으로 변환
  html_summary = f"""
  <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
  <h6>장점</h6>
  <ul>
  {''.join([f'<li>{pro}</li>' for pro in pros])}
  </ul>
  <h6>단점</h6>
  <ul>
  {''.join([f'<li>{con}</li>' for con in cons])}
  </ul>
  <h6>한 줄 평</h6>
  <p>
  {product_name}은 {', '.join(pros[:3])} 등의 장점이 있지만, {', '.join(cons[:3])} 등의 단점도 있습니다. {product_price}이라는 가격을 고려할 때, {pros[0]} 부분이 가장 매력적입니다.
  </p>
  """
  return html_summary

# 실제 사용 예시
review_list = ['좋은 제품...', '봄', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "이중 벽 유리 컵..."
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

설명

1. 키워드 기반 분석: 긍정/부정 키워드를 사전으로 정의하고, 각 리뷰에서 해당 키워드를 찾아 장점 또는 단점으로 분류합니다.
2. 중복 제거: 같은 내용의 리뷰가 여러 번 나타나는 것을 방지하기 위해 중복된 요소를 제거합니다.
3. HTML 형식 변환: 장점, 단점, 한 줄 평을 HTML 태그를 사용하여 가독성 있게 표현합니다.
4. 한 줄 평: 장점과 단점 중 앞부분을 추출하여 간결하게 요약하고, 가격과 연관된 평가를 추가합니다.

추가 개선 사항

• 키워드 확장: 더욱 다양한 긍정/부정 키워드를 추가하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 감성 분석: 텍스트 분석 기법을 활용하여 리뷰의 감성을 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다.
• 빈도 분석: 특정 단어나 문구가 얼마나 자주 등장하는지 분석하여 중요도를 판단할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 요구에 따라 요약의 길이, 상세도 등을 조절할 수 있습니다.

주의 사항

• 키워드 선정: 키워드의 선택에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으므로 신중하게 선정해야 합니다.
• 오류 처리: 모든 경우의 수를 고려하여 오류가 발생하지 않도록 코드를 작성해야 합니다.
• 문맥 분석: 단순한 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려한 분석이 필요합니다.

이 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려해야 합니다.

이 코드를 바탕으로 사용자의 요구사항에 맞게 수정 및 확장하여 활용하시기 바랍니다.

더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 생성 시스템 구축 제안

현재 제시된 문제점과 개선 방안:

• 다국어 리뷰: 제공된 리뷰 리스트에 한국어 외 다양한 언어가 혼재되어 있습니다. 정확한 분석을 위해서는 번역 작업이 필요합니다.
• 주관적인 표현: "좋다", "괜찮다"와 같은 주관적인 표현은 객관적인 장단점으로 분류하기 어렵습니다.
• 다양한 의미의 단어: "좋은", "나쁜"과 같은 단어는 문맥에 따라 다양한 의미로 해석될 수 있습니다.
• 3줄 요약의 한계: 모든 리뷰의 특징을 3줄로 요약하는 것은 정보 손실이 발생할 수 있습니다.

개선된 시스템 제안:

1. 자연어 처리 (NLP) 기반 리뷰 분석:

   • 키워드 추출: 리뷰에서 긍정/부정 키워드, 특정 기능(내구성, 디자인 등) 관련 키워드를 추출합니다.
   • 감성 분석: 긍정/부정 감성을 분석하여 각 키워드의 긍정/부정 정도를 수치화합니다.
   • 주제 모델링: 리뷰를 주제별로 클러스터링하여 공통적인 특징을 파악합니다.

   • 규칙 기반 요약:

   • 템플릿 활용: "장점: ~, 단점: ~, 한 줄 평: ~" 형식의 템플릿을 활용하여 요약문을 생성합니다.

   • 키워드 매핑: 추출된 키워드를 템플릿에 매핑하여 구체적인 요약문을 생성합니다.

   • 머신러닝 기반 요약:

   • 요약 모델 학습: 대규모 리뷰 데이터셋을 활용하여 요약 모델을 학습시킵니다.

   • 자동 요약: 학습된 모델을 이용하여 새로운 리뷰를 입력하면 자동으로 요약문을 생성합니다.

예시 (개선된 시스템 적용 후):

제품 정보: 열저항 이중벽 유리 컵

리뷰 요약:

• 장점: 포장이 우수하여 파손 없이 배송, 뜨겁거나 차가운 음료에 적합, 디자인이 예쁘고 심플
• 단점: 일부 제품에서 크기가 예상보다 크거나 작음, 컵 입구가 넓어 불편함을 느낄 수 있음
• 한 줄 평: 가성비 좋은 튼튼한 유리 컵으로, 다양한 음료를 즐기기에 좋지만 개인의 취향에 따라 크기가 다를 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점 자동 부여: 요약된 내용을 바탕으로 상품에 대한 별점을 자동으로 부여합니다.
• 개별 리뷰 요약: 각 리뷰를 개별적으로 요약하여 상세한 정보를 제공합니다.
• 시각화: 워드 클라우드, 차트 등을 활용하여 리뷰 데이터를 시각적으로 보여줍니다.

구현 시 고려 사항:

• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 처리하기 위해 번역 API를 활용하거나, 다국어 데이터셋으로 모델을 학습시킵니다.
• 지속적인 학습: 새로운 리뷰 데이터가 추가됨에 따라 모델을 지속적으로 학습시켜 정확도를 향상시킵니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 요약 방식이나 키워드를 설정할 수 있도록 사용자 정의 기능을 제공합니다.

결론:

위에서 제시된 시스템을 구축하면 더욱 정확하고 상세한 리뷰 요약을 생성할 수 있으며, 사용자는 제품 선택에 필요한 정보를 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다.

더 자세한 상담을 원하시면 언제든지 문의해주세요.

궁금한 점이 있다면 다음과 같은 질문을 해주세요:

• 어떤 프로그래밍 언어를 사용하여 시스템을 구축해야 할까요?
• 어떤 라이브러리를 사용하면 자연어 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있을까요?
• 어떤 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시켜야 할까요?
• 시스템 구축에 필요한 예상 비용은 얼마나 될까요?

추가 질문

• 데이터: 현재 제공된 데이터 외에 추가적인 데이터가 필요한가요? (예: 다른 제품의 리뷰 데이터, 상품 상세 정보 등)
• 요구사항: 리뷰 요약 외에 다른 기능을 추가하고 싶으신가요? (예: 추천 시스템, 감정 분석 시각화 등)
• 기술: 어떤 기술 스택을 선호하시나요? (예: 파이썬, R, TensorFlow, PyTorch 등)

주의: 위 제안은 일반적인 시스템 구축 방안이며, 실제 구축 시에는 프로젝트의 특성과 요구사항에 맞게 세부적인 설계가 필요합니다.

HTML 리뷰 요약글 자동 생성 솔루션

문제 정의

다수의 구매자 리뷰를 분석하여 '장점', '단점', '한 줄 평'으로 구성된 간결한 HTML 요약글을 생성하는 것이 목표입니다.

제안 솔루션

1. 데이터 전처리:

• 리뷰 분류: 긍정, 부정, 중립으로 리뷰를 분류합니다.
• 키워드 추출: 각 리뷰에서 핵심 키워드를 추출합니다. (예: 배송, 포장, 품질, 디자인 등)
• 감정 분석: 긍정/부정 감정을 분석하여 각 키워드의 긍정/부정 비율을 계산합니다.

2. 요약문 생성:

• 장점: 긍정적인 키워드와 높은 긍정 비율을 가진 키워드를 중심으로 문장을 생성합니다. (예: "배송이 빠르고 포장이 꼼꼼하여 파손 없이 잘 받았습니다.")
• 단점: 부정적인 키워드와 높은 부정 비율을 가진 키워드를 중심으로 문장을 생성합니다. (예: "일부 제품이 파손되어 도착하여 아쉬웠습니다.")
• 한 줄 평: 전체적인 평가를 종합하여 간결하게 표현합니다. (예: "가격 대비 품질이 좋지만, 일부 제품의 파손 문제가 발생할 수 있습니다.")

3. HTML 출력:

• 생성된 요약문을 HTML 태그를 이용하여 깔끔하게 표시합니다.

예시 코드 (Python 기반)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 데이터 전처리 (예시)
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    keywords = set()
    sentiments = []
    for review in review_list:
        words = nltk.word_tokenize(review)
        keywords.update(words)
        sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']
        sentiments.append(sentiment)

    # 요약문 생성 (예시)
    positive_keywords = [word for word, sentiment in zip(keywords, sentiments) if sentiment > 0]
    negative_keywords = [word for word, sentiment in zip(keywords, sentiments) if sentiment < 0]

    summary = f"""
    <div>
        <b>{product_name} ({product_price})</b><br>
        <b>장점:</b> {', '.join(positive_keywords)}<br>
        <b>단점:</b> {', '.join(negative_keywords)}<br>
        <b>한 줄 평:</b> 가격 대비 품질이 좋은 제품이지만, 일부 제품의 파손 문제가 발생할 수 있습니다.
    </div>
    """
    return summary

# 제공된 데이터를 이용한 예시
review_list = ['1개깨졌는데 괜찮음 개이득 ㅎ', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "맑은 위스키 컵 세트, ..."
product_price = "₩ 2,900"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 더 정교한 감정 분석: 더욱 정교한 감정 분석 모델을 사용하여 감성 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 키워드 가중치: 중요도가 높은 키워드에 더 높은 가중치를 부여하여 요약문의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: 더욱 자연스러운 문장을 생성하기 위해 문장 생성 모델을 활용할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 원하는 형식이나 키워드를 지정할 수 있도록 기능을 추가할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더 많은 고려 사항과 추가적인 기능들이 필요합니다.

이 솔루션을 통해 다양한 상품의 리뷰를 효과적으로 분석하고 요약하여 사용자에게 더욱 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.

궁금한 점이 있다면 다음과 같은 질문을 해주세요.

• 더 다양한 기능을 추가하고 싶습니다.
• 특정 키워드를 중점적으로 분석하고 싶습니다.
• 다른 프로그래밍 언어로 구현하고 싶습니다.
• ...

제가 최대한 도와드리겠습니다.

리뷰 요약 글 생성 결과

주어진 정보를 바탕으로 생성된 리뷰 요약 글은 다음과 같습니다.

장점

• 우수한 포장 상태와 빠른 배송
• 아름다운 디자인과 깔끔한 마감
• 진지한 판매자의 세심한 포장

단점

• 충분하지 못한 포장으로 인한 파손 발생
• 일부 제품의 품질에 대한 의문 (Ótimo 제작)

한 줄 평

할로윈 분위기를 더해줄 매력적인 디자인의 찻잔이지만, 포장 상태에 대한 개선이 필요합니다.

생성 과정 설명

1. 리뷰 데이터 분석: 제공된 리뷰 리스트를 꼼꼼히 분석하여 공통적인 장점과 단점을 추출했습니다. 긍정적인 평가는 장점, 부정적인 평가는 단점으로 분류했습니다.
2. 불필요한 정보 제거: 언어 (포르투갈어 등)가 다른 리뷰나, 구체적인 제품 사용 후기 등 요약 글에 직접적으로 필요하지 않은 정보는 제외했습니다.
3. 핵심 내용 요약: 추출된 장점과 단점을 바탕으로 상품의 특징을 간결하게 요약하고, 전체적인 평가를 한 줄로 표현했습니다.

추가적으로 고려할 사항

• 데이터 양: 리뷰 데이터가 더 많을수록 더 정확하고 다양한 요약 글을 생성할 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 분석하여 더 정확한 평가를 할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 등장하는 키워드를 추출하여 상품의 주요 특징을 파악할 수 있습니다.

주의: 위에서 생성된 요약 글은 제공된 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 상품에 대한 모든 정보를 담고 있지는 않습니다. 실제 구매 결정은 다양한 요소를综合적으로 고려하여 이루어져야 합니다.

더 나은 요약 글을 위해 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주세요.

• 리뷰 데이터: 더 많은 양의 리뷰 데이터
• 상품 이미지: 상품의 디자인과 상태를 시각적으로 확인하기 위한 이미지
• 타겟 고객: 요약 글을 읽을 대상 고객의 특징 (예: 디자인에 민감한 고객, 가성비를 중시하는 고객 등)

다른 문의 사항이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

예시:

• "포장 상태가 좋지 않다는 의견이 많네요. 더 안전한 포장 방법을 제안해 줄 수 있을까요?"
• "리뷰에서 'Ótimo 제작'이라는 표현이 나왔는데, 이 부분을 어떻게 해석해야 할까요?"

이러한 질문들을 통해 더욱 정확하고 유용한 요약 글을 생성할 수 있습니다.

제시된 문제에 대한 해결 방안 및 코드 구현

문제 분석:

• 입력: 사용자 리뷰 리스트 (REVIEW_LIST), 상품 이름 (PRODUCT_NAME), 상품 가격 (PRODUCT_PRICE)
• 출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 형식의 요약글
• 요구사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 3줄로 간결하게 요약
  • 자연스러운 한국어 문장 생성

해결 방안:

1. 리뷰 분석:

   • 각 리뷰에서 긍정적인 키워드 (예: 좋다, 훌륭하다, 만족한다), 부정적인 키워드 (예: 얇다, 깨진다)를 추출하여 빈도를 계산합니다.
   • 빈도가 높은 키워드를 기반으로 장점과 단점을 추론합니다.
   • 한 줄 평은 장점과 단점을 종합하여 간결하게 표현합니다.

   • HTML 형식:

   • 추출된 장점, 단점, 한 줄 평을 HTML 태그를 사용하여 표현합니다.

파이썬 코드:

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    positive_words = ['좋다', '훌륭하다', '만족한다', '아름답다', '완벽하다']
    negative_words = ['얇다', '깨진다', '불량', '실망']

    positive_count = 0
    negative_count = 0
    for review in review_list:
        for word in positive_words:
            positive_count += len(re.findall(word, review))
        for word in negative_words:
            negative_count += len(re.findall(word, review))

    # 간단한 감성 분석 결과를 바탕으로 장단점, 한 줄 평 작성
    if positive_count > negative_count:
        pros = " 디자인이 예쁘고 품질이 좋다는 평이 많습니다."
        cons = " 아직까지 특별한 단점은 발견되지 않았습니다."
        one_line = f"{product_name} ({product_price})은 가성비 좋은 예쁜 컵입니다."
    else:
        pros = " 배송이 빠르다는 평이 많습니다."
        cons = " 품질에 대한 우려가 조금 있습니다."
        one_line = f"{product_name} ({product_price})은 가격 대비 평범한 컵입니다."

    # HTML 형식으로 결과 출력
    html = f"""
    <div>
        <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
        <p><strong>장점:</strong> {pros}</p>
        <p><strong>단점:</strong> {cons}</p>
        <p><strong>한 줄 평:</strong> {one_line}</p>
    </div>
    """
    return html

# 예시 실행
review_list = ['...', '...', '...']  # 위에 제시된 리뷰 리스트
product_name = "FATUBE 크리에이티브 수제 버블 유리 컵, 3 차원 동물 및 식물 모양, 커피 우유 음료, 귀여운 투명 유리 컵"
product_price = "₩ 1,400"
result = summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명:

• 긍정/부정 키워드: 미리 정의된 긍정/부정 키워드를 사용하여 리뷰에서 해당 단어가 등장하는 횟수를 계산합니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 키워드의 빈도를 비교하여 간단한 감성 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 장단점과 한 줄 평을 생성합니다.
• HTML 출력: 결과를 HTML 형식으로 포맷하여 웹 페이지에 삽입할 수 있도록 합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 감성 분석: NLTK, TextBlob 등의 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 더 정교한 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
• 다양한 키워드: 긍정/부정 키워드 목록을 더욱 확장하여 다양한 표현을 포착할 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: GPT-3와 같은 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 직접 긍정/부정 키워드를 추가하거나 가중치를 조절할 수 있도록 설정을 제공할 수 있습니다.

주의 사항:

• 단순화된 모델: 위 코드는 매우 단순화된 모델이며, 실제 리뷰 데이터의 복잡성을 완벽하게 반영하지 못할 수 있습니다.
• 문맥 고려: 단어 빈도만으로는 문맥을 정확하게 파악하기 어렵기 때문에, 더욱 정교한 자연어 처리 기법이 필요합니다.
• 편향: 학습 데이터에 따라 모델이 편향될 수 있으므로, 다양한 데이터로 학습시키는 것이 중요합니다.

추가 기능:

• 별점: 리뷰의 평균 별점을 계산하여 표시할 수 있습니다.
• 워드 클라우드: 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현할 수 있습니다.
• 주제 모델링: LDA 등의 주제 모델링 기법을 활용하여 리뷰의 주요 주제를 파악할 수 있습니다.

이 코드는 사용자 리뷰 데이터를 기반으로 간단한 요약글을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 더욱 정교한 기능을 구현하기
위해서는 추가적인 연구와 개발이 필요합니다.