창문로봇청소기 알뜰 쇼핑 순위 TOP 9

Prompt 분석 및 작업 계획

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 "장점, 단점, 한 줄 평" 형태의 깔끔한 HTML 요약글을 생성하는 함수를 구현합니다.

핵심 기능:

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 공통적인 장단점과 주요 특징을 추출합니다.
• 요약 생성: 추출된 정보를 바탕으로 "장점", "단점", "한 줄 평" 세 문장으로 구성된 요약글을 생성합니다.
• HTML 형식: 생성된 요약글을 HTML 태그를 이용하여 가독성을 높입니다.

구현 방식:

1. 리뷰 전처리: 불필요한 문자 제거, 형태소 분석 등을 통해 텍스트 데이터를 정제합니다.
2. 키워드 추출: 빈도수가 높은 단어나 특정 패턴의 단어를 키워드로 추출하여 장단점을 판별합니다.
3. 감성 분석: 긍정/부정 단어 사전을 활용하여 리뷰의 감성을 분석하고, 장단점에 대한 판단에 활용합니다.
4. 요약 생성: 추출된 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 문장을 생성하고, HTML 태그를 추가합니다.

Python 코드 구현

Python

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

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 요약글을 생성하는 함수

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

    Returns:
        요약글 (HTML 형식)
    """

    # 형태소 분석기 초기화
    okt = Okt()

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

    # 불필요한 문자 제거
    all_reviews = re.sub('[^가-힣A-Za-z0-9 ]', '', all_reviews)

    # 형태소 분석
    words = okt.nouns(all_reviews)

    # 빈도수 상위 10개 단어 추출
    count = Counter(words)
    common_words = count.most_common(10)

    # 장점, 단점 키워드 설정 (예시)
    pros_keywords = ['좋다', '만족', '잘된다', '추천']
    cons_keywords = ['아쉽다', '소음', '불편', '단점']

    # 장단점 추출
    pros, cons = [], []
    for word, _ in common_words:
        if word in pros_keywords:
            pros.append(word)
        elif word in cons_keywords:
            cons.append(word)

    # 한 줄 평 생성 (예시)
    summary = f"<b>{product_name}</b> ({product_price})은 {', '.join(pros)} 등의 장점이 있지만, {', '.join(cons)} 등의 단점도 있습니다. 가성비를 중시하는 소비자에게 추천합니다."

    # HTML 형식으로 변환
    html_summary = f"<p>{summary}</p>"

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['이중창문 사이가 좁고 바깥 난간과 사이도 좁아서 예전에 사사 쓰다가 팔아버렸는데 이건 초박형6.2센티라 너무 좋네요 lg하우시스 지인 이중창문사이 잘 청소합니다 강추해요', ...]
product_name = "스마트 윈도우 로봇 청소기, 3 세대"
product_price = "₩ 83,500"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 정교한 분석이 필요합니다.
• 형태소 분석기, 감성 분석 모델 등 다양한 라이브러리를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 키워드 설정, 문장 생성 로직은 데이터 특성에 맞게 조정해야 합니다.

향후 개선 방안:

• 딥러닝 기반 감성 분석: BERT, RoBERTa 등의 모델을 활용하여 더욱 정확한 감성 분석을 수행합니다.
• 문장 생성 모델: Seq2Seq 모델 등을 활용하여 자연스러운 문장을 생성합니다.
• 사용자 정의 키워드: 사용자가 직접 키워드를 추가하거나 수정할 수 있도록 기능을 제공합니다.

결론:

제공된 코드를 바탕으로 사용자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 요약글을 생성할 수 있습니다. 더욱 정교한 분석을 위해 다양한 자연어 처리
기술을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

1단계: 데이터 정리 및 분석

• 리뷰 리스트: 각 리뷰를 긍정, 부정 키워드로 분류하고, 주요 특징(흡입력, 소음, 물 분사, 이중창 청소 가능 여부 등)을 추출합니다.
• 상품 정보: 상품명, 가격과 같은 기본 정보를 활용하여 리뷰 요약에 반영합니다.

2단계: HTML 구조 설계

HTML

<div class="product-review">
  <h5>물 분사 창문 청소 로봇</h5>
  <p>₩ 53,400</p>
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> 흡입력 좋음, 이중창 청소 가능, 물 분사 기능, 가성비 좋음, 배송 빠름</li>
    <li><strong>단점:</strong> 소음이 큼, 모서리 청소 미흡, 자동 물 분사 미지원</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> 고층 창문 청소에 효과적이며, 가성비가 좋지만 소음이 다소 큰 편입니다.</li>
  </ul>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

3단계: 파이썬 코드 구현 (예시)

Python

import re

def create_review_summary(review_list, product_name, product_price):
  """
  리뷰 리스트와 상품 정보를 받아 HTML 형식의 리뷰 요약을 생성합니다.
  """

  # 긍정, 부정 키워드 사전 정의 (예시)
  positive_keywords = ['좋다', '잘', '만족', '빠르다', '깨끗하다', '효과적']
  negative_keywords = ['시끄럽다', '아쉽다', '미흡', '불편하다']

  # 리뷰 분석 및 특징 추출
  pros = []
  cons = []
  for review in review_list:
    for word in review.split():
      if word in positive_keywords:
        pros.append(word)
      elif word in negative_keywords:
        cons.append(word)

  # HTML 생성
  html = f"""
  <div class="product-review">
    <h5>{product_name}</h5>
    <p>{product_price}</p>
    <ul>
      <li><strong>장점:</strong> {', '.join(set(pros))}</li>
      <li><strong>단점:</strong> {', '.join(set(cons))}</li>
      <li><strong>한줄평:</strong> {product_name}은 {', '.join(pros[:2])} 등의 장점이 있지만, {', '.join(cons[:2])} 등의 단점도 있습니다.</li>
    </ul>
  </div>
  """
  return html

# 제공된 데이터를 이용하여 함수 실행
review_list = ['창문 잘 닦이고 좋아요 속이 후련합니다 둥근 모양이라 모서리가 안 닦이지만 그래도 좋네요', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "물 분사 창문 청소 로봇 지능형 고층 양면 브러시리스 모터 유리 청소기 스프레이 유형"
product_price = "₩ 53,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의:

• 키워드 정의: 긍정, 부정 키워드를 더욱 다양하게 정의하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 특징 추출: 정규 표현 등을 활용하여 더욱 세밀하게 특징을 추출할 수 있습니다.
• 한줄평 생성: 다양한 문장 패턴을 활용하여 자연스러운 한줄평을 생성할 수 있습니다.
• 오류 처리: 예외 처리를 추가하여 오류 발생 시 적절한 메시지를 출력할 수 있습니다.

개선 방안:

• 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 리뷰 텍스트의 긍정, 부정 정도를 수치화하고, 더욱 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
• 빈도 분석: 빈도 분석을 통해 자주 등장하는 단어나 문구를 파악하고, 이를 바탕으로 리뷰 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥 분석을 통해 단어의 의미를 정확하게 파악하고, 오류를 줄일 수 있습니다.

참고:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 로직과 다양한 기능이 필요할 수 있습니다.
• 파이썬 외에도 다른 프로그래밍 언어를 사용하여 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점 계산: 리뷰 내용을 바탕으로 별점을 자동으로 계산하여 표시할 수 있습니다.
• 워드 클라우드 생성: 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현하는 워드 클라우드를 생성할 수 있습니다.
• 차트 생성: 다양한 차트를 활용하여 리뷰 데이터를 시각화할 수 있습니다.

이를 통해 더욱 풍부하고 유용한 리뷰 요약을 생성할 수 있습니다.

제품 리뷰 요약 (HTML 형식)

HTML 구조:

HTML

<div class="product-review">
  <h5>[제품명]</h5>
  <p><strong>장점:</strong> [장점 요약]</p>
  <p><strong>단점:</strong> [단점 요약]</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> [한줄평]</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연어 처리 후 생성된 HTML:

HTML

<div class="product-review">
  <h5>스마트 윈도우 로봇 청소기, 3 세대</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 가성비가 좋고, 청소 성능이 뛰어나며, 사용이 간편합니다. 특히, 얇은 디자인으로 다양한 창에 사용 가능합니다.</p>
  <p><strong>단점:</strong> 물 분사 시 물 자국이 남을 수 있으며, 걸레 교체가 자주 필요합니다. 또한, 소음이 다소 있는 편입니다.</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 가격 대비 만족스러운 성능을 보여주는 제품으로, 창문 청소를 편리하게 해줍니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연어 처리 과정:

1. 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드 (e.g., 청소 성능, 가격, 소음, 사용 편의성 등)를 추출합니다.
2. 긍정/부정 분석: 각 키워드에 대한 긍정, 부정, 중립적인 감성을 분석합니다.
3. 요약: 추출된 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 장점, 단점, 한줄평을 간결하게 요약합니다.

주의 사항:

• 데이터 양: 리뷰 데이터가 충분할수록 더 정확한 요약이 가능합니다.
• 문맥 이해: 단순 키워드 매칭이 아닌, 문맥을 파악하여 더 정확한 감성 분석을 수행해야 합니다.
• 주관적인 표현: "완전 대박", "최고" 등의 주관적인 표현은 객관적인 요약을 위해 제거하거나, 더 구체적인 표현으로 바꿔야 합니다.
• 오류 처리: 잘못된 문법이나 오타가 있는 리뷰는 처리하기 어려울 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점을 계산하여 함께 표시할 수 있습니다.
• 긍정/부정 비율: 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 비율을 시각적으로 표현할 수 있습니다.
• 워드 클라우드: 자주 언급되는 키워드를 시각화하여 보여줄 수 있습니다.

Python 코드 예시 (NLTK, TextBlob 사용):

Python

import nltk
from textblob import TextBlob

def summarize_reviews(reviews, product_name):
  # ... (키워드 추출, 감성 분석, 요약 로직)

# 예시 실행
review_list = ['생각했던것보다 잘 됩니다...', ...]
product_name = "스마트 윈도우 로봇 청소기, 3 세대"
summarized_html = summarize_reviews(review_list, product_name)
print(summarized_html)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 기능을 추가할 수 있습니다.

더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.

궁금한 점이 있다면 다음과 같은 질문을 해주세요.

• 어떤 프로그래밍 언어를 사용해야 할까요?
• 더 정확한 감성 분석을 위해 어떤 라이브러리를 사용하면 좋을까요?
• 리뷰 데이터를 어떻게 전처리해야 할까요?
• HTML 출력 형식을 변경하고 싶습니다.

이 외에도 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

제품 리뷰 요약 (초박형 로봇 창문 청소기)

장점:

• 강력한 흡착력: 마루에서도 강하게 달라붙어 깨끗하게 청소
• 빠른 배송: 기대 이상으로 빠르게 배송되어 만족
• 저렴한 가격: 저렴한 가격에 좋은 성능을 보여주는 가성비 좋은 제품
• 간편한 사용: 한글 사용 설명서 제공으로 누구나 쉽게 사용 가능
• 안정적인 작동: 안정적으로 창문을 청소하며, 깨진 병 등의 위험 상황 발생 없음

단점:

• 소음: 낮에 사용해야 할 정도로 소음이 있는 편
• 모서리 청소 미흡: 모서리 부분은 청소가 어려움
• 포장 불량: 일부 제품의 경우 상자가 찌그러지거나 매뉴얼이 누락되는 등 포장 상태가 좋지 않음
• 러시아어 매뉴얼: 일부 제품에 러시아어 매뉴얼이 포함되어 불편함
• 물 조절 어려움: 물 양 조절이 어려워 자칫 물이 너무 많이 묻어날 수 있음

한 줄 평:

가성비 좋은 로봇 창문 청소기로, 강력한 흡착력과 빠른 배송이 장점이지만, 소음과 모서리 청소 미흡 등 개선되어야 할 점도 있습니다.

로봇 창문 청소기 리뷰 요약

장점:

• 가성비 우수: 저렴한 가격 대비 성능이 좋다는 의견이 많습니다. 특히 흡착력과 청소 효과에 대한 만족도가 높습니다.
• 사용 편리: 조작이 간편하고 원격 제어가 가능하여 편리하게 사용할 수 있다는 평가가 많습니다.
• 배송 빠름: 예상보다 빠르게 배송되어 만족한다는 의견이 다수입니다.

단점:

• 소음: 청소 시 소음이 다소 크다는 의견이 있습니다.
• 설명서: 설명서가 부족하거나 이해하기 어렵다는 지적이 있습니다.
• 배터리: 배터리 용량에 대한 아쉬움을 표현하는 사용자도 있습니다.

한 줄 평:

저렴한 가격에 훌륭한 청소 성능을 보여주는 가성비 좋은 로봇 창문 청소기입니다. 다만, 소음과 설명서 부족은 개선되어야 할 점입니다.

추가 분석 및 개선점

• 언어: 일부 리뷰가 영어 및 우크라이나어로 작성되어 번역이 필요하며, 번역 과정에서 의미가 왜곡될 수 있습니다.
• 주관적인 표현: "훌륭하다", "좋다" 등의 주관적인 표현은 구체적인 성능 정보로 대체하여 객관성을 높일 수 있습니다.
• 비교 대상: 다른 제품과 비교하여 장단점을 명확히 제시하면 더욱 유용한 정보가 될 수 있습니다.
• 문제점 해결 방안: 발생하는 문제점에 대한 해결 방안이나 제조사의 대응을 함께 제시하면 신뢰도를 높일 수 있습니다.

개선된 리뷰 예시:

• 장점: 저렴한 가격에도 불구하고 강력한 흡착력으로 다양한 크기의 창문을 효과적으로 청소합니다. 원격 제어 기능을 통해 편리하게 사용할 수 있으며, 대부분의 사용자가 빠른 배송에 만족하고 있습니다.
• 단점: 청소 시 발생하는 소음이 다소 크다는 점이 아쉽습니다. 또한, 일부 사용자는 사용 설명서가 부족하여 조작에 어려움을 느끼기도 합니다.
• 한 줄 평: 가성비를 중시하는 소비자에게 적합한 로봇 창문 청소기입니다. 강력한 흡착력과 편리한 사용법이 장점이지만, 소음 문제와 부족한 설명서는 개선이 필요합니다.

주의: 위 예시는 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 제품의 성능과는 차이가 있을 수 있습니다. 더욱 정확한 정보를 얻기 위해서는 다양한 리뷰를 참고하고, 필요한 경우 제조사에 문의하는 것이 좋습니다.

추가 기능:

• 별점: 각 항목별 (예: 가성비, 성능, 디자인 등) 별점을 부여하여 시각적으로 정보를 제공할 수 있습니다.
• 워드 클라우드: 리뷰에서 자주 언급되는 단어를 시각화하여 제품의 특징을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다.
• 긍정/부정 키워드 분석: 긍정적인 키워드와 부정적인 키워드를 분류하여 제품의 장단점을 명확하게 제시할 수 있습니다.

이러한 기능들을 추가하여 더욱 풍부하고 유용한 리뷰 요약 글을 작성할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

제시된 정보를 바탕으로 리뷰 요약 글 작성

상품: PuRuiKai 분무 초박형 로봇 진공 청소기

가격: ₩ 78,800

리뷰 요약:

• 장점: 가성비가 매우 뛰어나며, 청소 성능이 좋습니다. 슬림한 디자인으로 좁은 공간 청소가 용이하고, 리모컨 조작이 편리합니다. 많은 양의 청소 패드가 제공되어 경제적입니다.
• 단점: 작동 시 소음이 다소 크며, 분무 기능이 자동으로 작동되어 불편할 수 있습니다. 외창의 찌든 때는 완벽하게 제거되지 않을 수 있습니다.
• 한줄평: 가격 대비 성능이 좋아 만족스럽지만, 소음과 분무 기능에 대한 개선이 필요합니다.

참고:

• 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 객관적인 사실만을 요약했습니다.
• 사용자의 주관적인 의견과 경험은 개인차가 있을 수 있습니다.
• 더욱 정확한 정보를 원하시면, 다양한 리뷰를 참고하시기 바랍니다.

추가적으로 고려할 사항

• 리뷰 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 분석하면 더욱 정확하고 다양한 정보를 얻을 수 있습니다.
• 상품 특징: 상품의 주요 특징 (예: 흡입력, 배터리 수명 등)과 관련된 리뷰 내용을 중심으로 요약하면 더욱 구체적인 정보를 제공할 수 있습니다.
• 타겟 고객: 제품을 구매하려는 고객의 특성 (예: 가격 민감도, 기능 중시 여부 등)에 따라 요약 내용을 조절할 수 있습니다.

향후 개선 방향

• 자동화: 많은 양의 리뷰 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 자연어 처리 기술을 활용한 자동 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트에서 긍정/부정 감성을 분석하여 상품에 대한 전반적인 평가를 파악할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 상품의 장단점을 명확하게 파악할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

Prompt Analysis:

• Task: Create a concise, 3-line summary of product reviews in HTML format.
• Input: A list of user reviews and product information (name, price).
• Output: A structured summary highlighting pros, cons, and a brief overall opinion.
• Language: Korean
• Format: HTML

Understanding the Requirements:

• Conciseness: Each summary should be limited to 3 lines.
• Clarity: The summary should be easily understandable.
• Structure: The summary should be divided into pros, cons, and an overall opinion.
• Relevance: Only relevant information from the reviews should be included.
• Natural Language: The summary should be written in natural Korean.
• HTML Format: The output should be in HTML format for easy integration into a webpage.

Proposed Solution:

Note: To implement this solution, you'll need a programming language like Python or JavaScript and a library for parsing HTML. Here's a basic Python example using the BeautifulSoup library:

Python

from bs4 import BeautifulSoup

def create_review_summary(review_list, product_name, product_price):
  """Creates a concise review summary in HTML format.

  Args:
    review_list: A list of user reviews.
    product_name: The name of the product.
    product_price: The price of the product.

  Returns:
    A string containing the HTML formatted summary.
  """

  # Extract common themes from reviews
  pros = []
  cons = []
  overall = []

  # ... (Your code to extract pros, cons, and overall opinions from reviews)

  # Create the HTML structure
  summary = f"""
  <h5>{product_name} ({product_price})</h5>
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> {', '.join(pros)}</li>
    <li><strong>단점:</strong> {', '.join(cons)}</li>
    <li><strong>한줄평:</strong> {', '.join(overall)}</li>
  </ul>
  """

  return BeautifulSoup(summary, 'html.parser').prettify()

# Example usage:
review_summary = create_review_summary(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE)
print(review_summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Example Output:

HTML

<h5>PuRuiKai 가정용 초박형 로봇 진공 청소기, 창 청소 로봇 창 청소기, 전기 유리 리모컨 (₩ 70,100)</h5>
<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 흡착력 좋음, 청소 성능 좋음, 배송 빠름</li>
  <li><strong>단점:</strong> 소음, 세정제 기능 없음, 사이즈 표기 부족</li>
  <li><strong>한줄평:</strong> 가성비 좋음, 뷰가 훨씬 밝아짐, 창문 구석까지 청소 가능</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Key Improvements:

• Sentiment Analysis: Use a sentiment analysis tool to automatically determine whether a review is positive, negative, or neutral.
• Keyword Extraction: Extract key words and phrases from reviews to identify common themes.
• Customizable Templates: Allow users to customize the HTML template to fit their specific needs.
• Error Handling: Implement error handling to deal with unexpected input formats.

Additional Considerations:

• Data Cleaning: Clean the review data to remove noise and inconsistencies.
• Language Model: Consider using a language model to generate more natural and engaging summaries.
• Visualization: Create visualizations to help users understand the review data.

Note: To provide a more accurate and comprehensive solution, you'll need
to implement the logic for extracting pros, cons, and overall opinions from
the review text. This could involve techniques like:

• Keyword matching: Looking for specific keywords related to pros and cons (e.g., "좋음", "나쁨", "아쉬움").
• Sentiment analysis: Using a sentiment analysis tool to classify sentences as positive, negative, or neutral.
• Rule-based systems: Defining a set of rules to extract information based on the structure of the reviews.

By combining these techniques, you can create a robust and effective system
for summarizing product reviews.

Would you like me to elaborate on any specific part of this solution, or do
you have other questions?

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

분석 및 개선점

제공된 리뷰 데이터는 다양한 언어 (한국어, 영어, 러시아어 등)로 작성되어 있으며, 긍정적인 평가와 함께 제품의 특정 기능, 문제점 등에 대한 구체적인 언급이 포함되어 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성을 위한 다음과 같은 개선점을 제안합니다.

• 언어 통일: 다국어 리뷰를 한국어로 통일하여 의미를 정확하게 파악하고 요약합니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 반복적으로 언급되는 키워드 (e.g., 청소, 흡입력, 배송, 소음 등)를 추출하여 요약 글에 포함합니다.
• 긍정/부정 평가 분류: 긍정적인 평가와 부정적인 평가를 분류하여 장점과 단점을 명확하게 구분합니다.
• 객관적인 표현: 주관적인 표현 대신 객관적인 사실을 중심으로 요약합니다.
• HTML 구조: HTML 태그를 사용하여 장점, 단점, 한 줄 평을 시각적으로 구분합니다.

HTML 요약 글 예시

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>제품 리뷰 요약</title>
</head>
<body>
    <h5>가정용 창 자동 물 스프레이 청소 로봇 진공 청소기</h5>
    <p><strong>장점</strong></p>
    <ul>
        <li>창문 청소 효과가 좋음</li>
        <li>배송이 빠름</li>
        <li>조작이 간편함</li>
        <li>가격 대비 성능이 좋음</li>
    </ul>
    <p><strong>단점</strong></p>
    <ul>
        <li>상단 청소가 완벽하지 않음</li>
        <li>일부 기능 개선 필요 (e.g., 뿔 조립)</li>
    </ul>
    <p><strong>한 줄 평</strong></p>
    <p>전반적으로 창문 청소를 편리하게 해주는 제품입니다. 특히 높은 창문 청소에 효과적이며, 가성비가 좋습니다. 다만, 상단 청소 부분과 일부 기능 개선이 필요합니다.</p>
</body>
</html>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

향후 개선 방안

• 감성 분석: 자연어 처리 기술을 활용하여 리뷰 텍스트의 감성을 분석하고, 긍정/부정 비율을 수치화하여 제공합니다.
• 별점 시스템: 리뷰 내용을 바탕으로 제품에 대한 별점을 자동으로 부여합니다.
• 워드 클라우드: 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현하여 제품의 주요 특징을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.

주의: 위 예시는 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 실제 결과는 데이터의 양과 질에 따라 달라질 수 있습니다.

Python 코드 (예시)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# ... (다른 필요한 라이브러리 import)

def analyze_reviews(reviews):
    # 1. 언어별 분류 및 번역
    # 2. 키워드 추출
    # 3. 감성 분석
    # 4. HTML 생성

# 예시: 감성 분석
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
for review in reviews:
    sentiment = sia.polarity_scores(review)
    print(sentiment)

# ... (HTML 생성 코드)

# 리뷰 데이터를 함수에 입력
analyze_reviews(REVIEW_LIST)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

더욱 정확하고 상세한 리뷰 요약을 위해서는 다음과 같은 추가 작업이 필요합니다.

• 데이터 전처리: 불필요한 문자 제거, 표준화 등
• 기계 학습 모델 활용: 텍스트 분류, 키워드 추출, 감성 분석 등
• 시각화: 결과를 더욱 효과적으로 전달하기 위한 시각화

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

• 구체적인 요구사항: 어떤 종류의 HTML 태그를 사용하고 싶으신가요? 특정 정보를 강조하고 싶으신가요?
• 데이터 형식: 리뷰 데이터는 어떤 형식으로 제공되나요? (CSV, JSON 등)
• 기타: 추가적인 기능이나 요구사항이 있으신가요?

위에서 제시된 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡한 로직이 필요할 수 있습니다.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해 및 분석

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 구조: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 3줄 요약
• 입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 출력: HTML 형식의 요약 글

제시된 데이터를 활용한 예시

HTML

<div class="product-review">
  <h5>지능형 워터 스프레이 창문 청소 로봇</h5>
  <p>가격: ₩ 53,400</p>
  <div class="review-summary">
    <p><strong>장점:</strong> 청소력이 좋고, 자동 분사 기능이 편리합니다. 다양한 창에 사용 가능하며, 가격 대비 성능이 좋습니다.</p>
    <p><strong>단점:</strong> 소음이 다소 크고, 한 창을 청소하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.</p>
    <p><strong>한 줄 평:</strong> 창문 청소를 편리하게 해주는 로봇, 소음에 민감하다면 고민이 필요합니다.</p>
  </div>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명 및 개선점

• HTML 구조: 상품 정보와 리뷰 요약을 구분하여 가독성을 높였습니다.
• 장점: 긍정적인 리뷰에서 반복적으로 언급된 '청소력', '자동 분사', '다양한 창', '가격 대비 성능' 등을 추출하여 작성했습니다.
• 단점: 부정적인 리뷰에서 언급된 '소음', '시간' 등을 중심으로 작성했습니다.
• 한 줄 평: 장점과 단점을 간략하게 요약하고, 제품의 특징을 명확하게 드러내는 문장으로 작성했습니다.
• 개선점:
  • 더 많은 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 분석하면 더욱 정확하고 풍부한 요약을 생성할 수 있습니다.
  • 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 통해 더욱 세분화된 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 키워드 추출: 자연어 처리 기술을 활용하여 키워드를 추출하고 요약에 반영할 수 있습니다.
  • 문장 다양화: 다양한 표현 방식을 활용하여 반복적인 문장을 피하고 더욱 매력적인 요약을 만들 수 있습니다.
  • 문맥 분석: 문맥을 고려하여 단순히 키워드를 나열하는 것이 아니라, 문장 간의 관계를 파악하고 의미를 파악하여 요약을 생성해야 합니다.

추가 기능 구현 (예시)

• 별점: 평균 별점을 계산하여 표시
• 긍정/부정 비율: 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 비율을 표시
• 워드 클라우드: 자주 언급된 단어를 시각적으로 표현
• 감정 분석 차트: 감성 분석 결과를 그래프로 표현

파이썬 코드 예시 (NLTK, WordCloud 활용)

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as p

[1. github.com ](https://github.com/chrisjralexis/FOMCMintuesTextAnalysis)

[github.com](https://github.com/chrisjralexis/FOMCMintuesTextAnalysis)

lt

# ... (리뷰 데이터 전처리)

# 감성 분석
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiments = [sia.polarity_scores(review)['compound'] for review in reviews]

# 긍정/부정 비율 계산
positive_count = len([s for s in sentiments if s > 0])
negative_count = len([s for s in sentiments if s < 0])

# 워드 클라우드 생성
text = " ".join(reviews)
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400).generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show

[1. github.com ](https://github.com/Drlordbasil/Catchy-Software-Name-TrendAnalyzer)

[github.com](https://github.com/Drlordbasil/Catchy-Software-Name-TrendAnalyzer)

()

# ... (HTML 생성)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 기능을 추가할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.