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HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

요약 글 생성 로직

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 추출합니다.
2. 중복 제거: 동일하거나 유사한 내용은 하나로 합쳐 중복을 제거합니다.
3. HTML 형식: 추출된 내용을 HTML 태그를 사용하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구분된 3줄 형식으로 구성합니다.

생성된 HTML 코드 예시

HTML

<div>
  <h6>장점</h6>
  <ul>
    <li>배송 빠름</li>
    <li>가볍고 사용하기 편함</li>
    <li>가성비 좋음</li>
    <li>작업 효율 좋음</li>
    <li>품질 좋음</li>
  </ul>
  <h6>단점</h6>
  <ul>
    <li>배송 기간 긴 경우 있음</li>
    <li>포장이 부실한 경우 있음</li>
    <li>충전기 불량</li>
    <li>두꺼운 나무 자르기 어려움</li>
  </ul>
  <h6>한 줄 평</h6>
  <p>가볍고 사용하기 편한 전기톱. 가성비는 좋지만, 두꺼운 나무는 자르기 어려울 수 있음.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 예시 (NLTK, BeautifulSoup 활용)

Python

import nltk
from bs4 import BeautifulSoup

def generate_review_summary(review_list, product_name):
    """
    리뷰 리스트를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 추출하고 HTML 형식으로 반환합니다.

    Args:
        review_list: 리뷰 문자열 리스트
        product_name: 상품명

    Returns:
        str: 생성된 HTML 코드
    """

    # NLTK를 이용한 형태소 분석 및 키워드 추출 (더 정교한 분석을 위해 추가적인 처리 필요)
    nltk.download('punkt')
    nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

    # 장점, 단점, 한 줄 평을 저장할 리스트
    pros = []
    cons = []
    one_line_reviews = []

    # 리뷰 분석
    for review in review_list:
        tokens = nltk.word_tokenize(review)
        tagged = nltk.pos_tag(tokens)

        # 긍정/부정 키워드를 이용한 분류 (더 정교한 감성 분석 모델 사용 가능)
        for word, tag in tagged:
            if word in ['좋다', '편하다', '빠르다', '가볍다']:
                pros.append(word)
            elif word in ['어렵다', '불량', '느리다', '무겁다']:
                cons.append(word)

        # 한 줄 평 생성 (Rule-based 또는 Machine Learning 기반 생성 가능)
        one_line_reviews.append(f"{product_name}은 {', '.join(pros)} 하지만 {', '.join(cons)}.")

    # 중복 제거 및 정렬
    pros = list(set(pros))
    cons = list(set(cons))
    one_line_reviews = list(set(one_line_reviews))

    # HTML 생성
    html = """
    <div>
      <h6>장점</h6>
      <ul>
        {}
      </ul>
      <h6>단점</h6>
      <ul>
        {}
      </ul>
      <h6>한 줄 평</h6>
      <p>{}</p>
    </div>
    """
    pros_html = '\n'.join([f'<li>{pro}</li>' for pro in pros])
    cons_html = '\n'.join([f'<li>{con}</li>' for con in cons])
    html = html.format(pros_html, cons_html, one_line_reviews[0])

    return html

# 예시 실행
review_list = ['에어캡도 없이 비닐에 포장되어 왔으나 다행히 케이스 파손없이 잘 받았습니다. ...', ...]
product_name = "Kamolee 무선 브러시리스 왕복 톱"
result = generate_review_summary(review_list, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

참고:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 더 정확하고 다양한 기능을 구현하기 위해서는 추가적인 노력이 필요합니다.
• NLTK 외에도 spaCy, KoNLPy 등 다양한 자연어 처리 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• 감성 분석 모델을 사용하여 더 정확한 긍정/부정 판단을 할 수 있습니다.
• 규칙 기반 또는 머신 러닝 기반으로 한 줄 평을 생성할 수 있습니다.
• BeautifulSoup을 사용하여 HTML 구조를 더욱 정교하게 만들 수 있습니다.

주의:

• 제공된 리뷰 데이터의 양과 질에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
• 형태소 분석, 감성 분석, 문장 생성 등 자연어 처리 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 더 나은 성능을 위해 최신 기술을 활용하는 것이 좋습니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점 계산 및 표시
• 단어 클라우드: 자주 등장하는 단어 시각화
• 감정 분석: 긍정/부정 비율 시각화
• 추천 시스템: 유사한 상품 추천

이 외에도 사용자의 요구사항에 맞춰 다양한 기능을 추가할 수 있습니다.

제시된 문제에 대한 해결 방안 및 코드 구현

문제: 사용자 리뷰 리스트를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약된 HTML 형식의 리뷰를 생성하는 것

해결 방안:

1. 텍스트 전처리: 불필요한 문자, 특수 문자 제거, 형태소 분석 등을 통해 텍스트 데이터를 정제합니다.
2. 키워드 추출: 긍정/부정 키워드 사전을 활용하여 리뷰에서 긍정/부정 키워드를 추출합니다.
3. 감성 분석: 추출된 키워드를 기반으로 리뷰의 전체적인 감성을 판단합니다.
4. 요약: 장점, 단점, 한 줄 평에 해당하는 문장을 추출하여 HTML 형식으로 구성합니다.

코드 구현 (Python, NLTK 라이브러리 활용 예시):

Python

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
positive_words = ['좋다', '빠르다', '만족', '잘', '편하다']
negative_words = ['나쁘다', '느리다', '불만', '않다', '힘들다']

def summarize_review(review_list, product_name):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 요약하는 함수

    Args:
        review_list: 사용자 리뷰 리스트
        product_name: 상품 이름

    Returns:
        str: 요약된 HTML 형식의 리뷰
    """

    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    summary = f"<h5>{product_name}</h5><ul>"

    for review in review_list:
        words = word_tokenize(review)
        positive_count = sum(word in positive_words for word in words)
        negative_count = sum(word in negative_words for word in words)


[1. github.com ](https://github.com/DwiRetnoIrianti/KNN)

[github.com](https://github.com/DwiRetnoIrianti/KNN)

sentiment = sia.polarity_scores(review)['compound']

        if sentiment > 0.2:
            summary += f"<li><b>장점:</b> {review}</li>"
        elif sentiment < -0.2:
            summary += f"<li><b>단점:</b> {review}</li>"
        else:
            summary += f"<li><b>한 줄 평:</b> {review}</li>"

    summary += "</ul>"
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['상품은 7일만에 도착. 조립메뉴얼 없음. 제품은 베터리까지 체결후 베터리까지 용량 표기는 톱 본체에서 표기는 되지만 배터리에 잔량 표기가 없어 얼마나 충전은 되고있는지 확인 안됨 아직 미사용이라 성능은모르겠음 부하가 걸리면 멈춰버리거나 배터리가 금방 정지되지 않았으면 좋겠음', ...]
product_name = "디지털 디스플레이가 있는 브러시리스 전기 톱, 무선 오일 전기 체인 톱, 목공 전동 공구, 마키타 18V 배터리, 8 인치"

result = summarize_review(review_list, product_name)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

개선 방안:

• 더 정교한 감성 분석: 기계 학습 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더 정확한 감성 판단
• 키워드 추출 개선: 형태소 분석, TF-IDF 등을 활용하여 더 의미 있는 키워드 추출
• 요약 알고리즘: 텍스트 요약 알고리즘을 적용하여 더 간결하고 명확한 요약 생성
• HTML 구조 개선: 사용자 인터페이스에 맞게 HTML 구조를 조정

주의 사항:

• 한글 처리: 한국어 텍스트 처리를 위해 형태소 분석기 등을 사용해야 합니다.
• 키워드 사전: 도메인별, 상품별 특성에 맞는 키워드 사전을 구축해야 합니다.
• 감성 분석 모델: 모델의 성능에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

추가 기능:

• 별점 계산: 리뷰 감성 분석 결과를 바탕으로 별점을 자동 계산
• 워드 클라우드 생성: 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 시각화
• 긍정/부정 리뷰 비율: 긍정/부정 리뷰의 비율을 계산하여 전체적인 평가 제공

이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡하고 다양한 요소들을 고려하여 구현해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 생성기

제공된 정보:

• 리뷰 목록: 사용자들이 작성한 다양한 리뷰 텍스트
• 상품명: 브러시리스 전기 체인톱
• 상품 가격: ₩ 23,300

요약 규칙:

• 3줄 구성: 장점, 단점, 한 줄 평으로 간결하게 요약
• 불필요한 내용 생략: 핵심 정보만 추출하여 명확하게 표현
• 자연스러운 한국어: 어색하지 않고 읽기 쉬운 문장으로 구성

생성된 요약 글:

장점:

• 강력한 성능: 힘이 좋고, 가지치기 등 작업에 효과적이라는 평이 많습니다.
• 간편한 조작: 조립 및 분해가 쉽고, 사용법이 간단하다는 의견이 있습니다.
• 합리적인 가격: 저렴한 가격에 비해 성능이 좋다는 평가가 있습니다.

단점:

• 모터 성능: 브러시리스 모터가 아니라는 점과 모터 출력이 약하다는 지적이 있습니다.
• LED 불량: LED 조명이 작동하지 않는다는 의견이 일부 있습니다.
• 판매자 신뢰도: 판매자의 허위 정보 제공에 대한 불만이 있습니다.

한 줄 평:

가성비는 좋지만, 모터 성능과 내구성에 대한 의문이 드는 제품입니다.

추가 분석:

• 긍정적인 리뷰: 강력한 성능, 간편한 조작, 합리적인 가격
• 부정적인 리뷰: 모터 성능, LED 불량, 판매자 신뢰도
• 중립적인 리뷰: 아직 사용 전이거나, 일부 기능만 사용해본 경우

개선점:

• 더 많은 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 분석하면 더 정확하고 상세한 요약이 가능합니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 분석하여 더 객관적인 평가를 제공할 수 있습니다.
• 키워드 추출: 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 추출하여 요약의 정확도를 높일 수 있습니다.

주의 사항:

• 개인적인 의견: 위 요약은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성된 것이며, 개인적인 의견이 반영될 수 있습니다.
• 제한된 정보: 리뷰 데이터만으로는 제품의 모든 특징을 파악하기 어렵습니다.

향후 개선 방향:

• 다양한 상품: 다양한 종류의 상품에 대한 리뷰 요약을 지원할 수 있도록 모델을 확장합니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사에 맞춰 요약 내용을 조절할 수 있도록 기능을 추가합니다.
• 시각화: 요약 결과를 시각적으로 표현하여 이해를 돕습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.