캐릭터 티셔츠 갓심비 순위 TOP 10

Prompt Analysis and Response Strategy

Prompt:

• Task: Generate concise, three-line HTML summaries of product reviews.
• Input: A list of raw user reviews and product information (name, price).
• Output: HTML-formatted text with clear headings for "장점" (pros), "단점" (cons), and "한줄평" (one-line summary).
• Constraints:
  • Limit the summary to three lines.
  • Focus on key points and exclude unnecessary details.
  • Ensure natural and fluent Korean language.

Response Strategy:

1. Data Preprocessing: Clean the review data by removing unnecessary characters and standardizing the format.
2. Sentiment Analysis: Determine the overall sentiment of each review (positive, negative, neutral) to identify potential pros and cons.
3. Keyword Extraction: Extract key words or phrases related to product attributes (e.g., fabric, size, fit, design) to create more specific summaries.
4. HTML Formatting: Structure the output in a clear and readable HTML format.

Python Code Implementation

Python

import re
from collections import Counter

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    """Summarizes product reviews into a three-line HTML format.

    Args:
        reviews: 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.
    """

    # Preprocess reviews
    cleaned_reviews = [re.sub(r'[^\w\s]', '', review.lower()) for review in reviews]

    # Sentiment analysis (basic implementation for demonstration)
    positive_keywords = ['좋아', '맘에', '최고', '만족']
    negative_keywords = ['아쉽', '별로', '작아', '커']
    positive_reviews, negative_reviews = [], []
    for review in cleaned_reviews:
        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)

    # Extract key phrases
    positive_words = Counter(' '.join(positive_reviews).split()).most_common()
    negative_words = Counter(' '.join(negative_reviews).split()).most_common()

    # Create HTML summary
    summary = f"<h6>{product_name} ({product_price})</h6>"
    summary += "<p><strong>장점:</strong> {positive_phrases}</p>"
    summary += "<p><strong>단점:</strong> {negative_phrases}</p>"
    summary += "<p><strong>한줄평:</strong> {overall_sentiment}</p>"

    return summary.format(
        positive_phrases=', '.join(word for word, _ in positive_words[:3])),
        negative_phrases=', '.join(word for word, _ in negative_words[:3])),
        overall_sentiment="전반적으로 긍정적인 평가입니다." if len(positive_reviews) > len(negative_reviews) else "호불호가 갈리는 제품입니다."
    )

# Example usage
reviews = [
    # ... your review list here
]
product_name = "남녀공용 만화 티셔츠, 하라주쿠 카와이 고양이 프린트, 반팔 티, 커플 스트리트웨어, 느슨한 옷, Y2K 상의, 2024 여름 "
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Explanation:

• The code first cleans the reviews and performs a basic sentiment analysis based on predefined keywords.
• It then extracts the most common words from positive and negative reviews to create a summary.
• Finally, it generates the HTML-formatted output with headings for pros, cons, and an overall sentiment.

Note:

• This is a simplified example. For more accurate sentiment analysis and keyword extraction, you can use advanced natural language processing techniques and libraries like NLTK or spaCy.
• You can customize the positive and negative keywords to better fit your specific use case.
• To handle more complex review structures, you might need to implement more sophisticated parsing techniques.

Further Improvements:

• Aspect-based sentiment analysis: Identify sentiments towards specific product aspects (e.g., comfort, design, durability).
• Summarization techniques: Use techniques like text summarization to generate more concise and informative summaries.
• Visualization: Create visual representations of the results, such as word clouds or bar charts.

By implementing these improvements, you can create a more robust and
informative review summarization system.

리뷰 요약 글 자동 생성 요청

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평 형식의 HTML 요약 글 생성
• 제공 정보:
  • REVIEW LIST: 개별 리뷰 문장 리스트
  • PRODUCT NAME: 상품명
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 한국어로 자연스러운 3줄 요약
  • HTML 형식으로 출력

예시 입력:

Python

REVIEW_LIST = ['저렴하고 좋은 제품', '저렴하고 좋은 제품', '티셔츠가 빨리 도착했고, 품질이 좋고, 원단이 좋습니다!', '플립! Colores vivoss']
PRODUCT_NAME = "애니메이션 만화 3D 프린트 스트리트 의류, 남성 여성 캐주얼 패션, 오버사이즈 티셔츠, 하라주쿠 어린이 티셔츠, 2023 신제품 "
PRODUCT_PRICE = "₩ 2,400"

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

예상 출력:

HTML

<p><b>장점:</b> 저렴한 가격, 빠른 배송, 좋은 품질</p>
<p><b>단점:</b> 특별한 단점 없음</p>
<p><b>한 줄 평:</b> 가성비 좋은 3D 프린트 티셔츠! 디자인도 예쁘고, 착용감도 편안해요.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

제안하는 Python 코드

Python

import re

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    """
    구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평 형식의 HTML 요약 글을 생성합니다.

    Args:
        review_list: 개별 리뷰 문장 리스트
        product_name: 상품명
        product_price: 상품 가격

    Returns:
        str: 생성된 HTML 요약 글
    """

    # 긍정, 부정 키워드 사전 (추가 필요에 따라 확장)
    positive_keywords = ['좋다', '빠르다', '만족', '편안', '예쁘다', '좋아']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '작다', '크다', '별로']

    # 장점, 단점 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)

    # 한 줄 평 생성 (상품명, 가격, 장점을 활용하여 자연스러운 문장 생성)
    one_line_review = f"{product_name}은 {product_price}이라는 저렴한 가격에 비해 {', '.join(pros)} 등의 장점이 있어 가성비가 좋습니다."

    # HTML 형식으로 출력
    html = f"""
    <p><b>장점:</b> {', '.join(pros)}</p>
    <p><b>단점:</b> {', '.join(cons)}</p>
    <p><b>한 줄 평:</b> {one_line_review}</p>
    """

    return html

# 예시 실행
result = generate_review_summary(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명

• 긍정/부정 키워드 사전: 간단한 긍정/부정 키워드를 사용하여 리뷰에서 장단점을 추출합니다. 더욱 정확한 분석을 위해 감성 분석 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• 장단점 추출: 각 리뷰를 단어 단위로 나누어 키워드와 비교하여 장단점을 추출합니다.
• 한 줄 평 생성: 상품명, 가격, 추출된 장점을 활용하여 자연스러운 한 줄 평을 생성합니다.
• HTML 출력: 추출된 정보를 HTML 태그를 사용하여 가독성 있게 출력합니다.

추가 개선 방안

• 다양한 키워드: 긍정/부정 키워드 사전을 더욱 확장하여 다양한 표현을 포착할 수 있습니다.
• 감성 분석: NLTK, TextBlob 등의 감성 분석 라이브러리를 활용하여 더욱 정확한 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥을 고려한 분석을 통해 더욱 정교한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 문장 생성 모델: GPT-3와 같은 문장 생성 모델을 활용하여 더욱 자연스러운 한 줄 평을 생성할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡한 리뷰 데이터와 다양한 요구 사항을 고려해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

요약 규칙

• 장점: 품질, 디자인, 사이즈, 배송 등 긍정적인 평가를 중심으로 요약
• 단점: 사이즈, 품질, 배송 등 부정적인 평가를 중심으로 요약
• 한줄평: 전체적인 평가를 간략하게 요약 (긍정, 부정, 중립)

생성된 HTML

HTML

<div class="review-summary">
  <h5>헬로 키티 남녀공용 반팔 티셔츠 리뷰 요약</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 부드러운 면 소재, 귀여운 디자인, 빠른 배송, 좋은 품질의 인쇄</p>
  <p><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나옴, 인쇄 품질이 기대에 미치지 못하는 경우 있음</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 전체적으로 만족스러운 품질이지만, 사이즈 선택 시 주의가 필요합니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 설명

• 장점: 리뷰에서 자주 언급된 부드러운 면 소재, 귀여운 디자인, 빠른 배송, 좋은 품질의 인쇄 등 긍정적인 평가를 중심으로 요약했습니다.
• 단점: 사이즈가 작게 나온다는 의견과 인쇄 품질이 기대에 미치지 못한다는 의견을 종합하여 단점으로 제시했습니다.
• 한줄평: 장점과 단점을 고려하여, 사이즈 선택 시 주의가 필요하다는 점을 강조하며 전체적으로 만족스러운 품질이라는 평가를 내렸습니다.

추가 고려 사항

• 데이터 처리: 더 많은 리뷰 데이터를 처리하기 위해 파이썬의 NLTK, spaCy 등 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 키워드 추출, 감성 분석 등을 수행할 수 있습니다.
• 맞춤형 요약: 상품 종류, 가격대, 타겟 고객 등에 따라 요약 방식을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 고가의 상품은 품질에 대한 평가를 더욱 자세히 반영할 수 있습니다.
• HTML 구조: 위에서 제시한 HTML 구조는 예시이며, 실제 웹 페이지에 맞게 수정하여 사용할 수 있습니다. CSS를 활용하여 디자인을 더욱 개선할 수 있습니다.

주의: 제공된 리뷰 데이터는 제한적이며, 더 많은 양의 데이터를 분석해야 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 요약 결과를 얻을 수
있습니다.

더욱 발전된 기능:

• 별점: 리뷰의 긍정, 부정 정도를 수치화하여 별점으로 표현
• 워드 클라우드: 자주 언급되는 단어를 시각화하여 중요한 특징을 한눈에 파악
• 추천 시스템: 유사한 상품을 추천하거나, 구매자에게 맞춤형 상품을 제안

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

파이썬 코드 예시 (NLTK 활용):

Python

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 리뷰 데이터 전처리 (불용어 제거, 토큰화 등)
def preprocess(text):
    # ...

# 긍정/부정 단어 사전 생성
positive_words = set(...)
negative_words = set(...)

# 리뷰 감성 분석
def sentiment_analysis(text):
    # ...

# 키워드 추출
def extract_keywords(text):
    # ...

# 리뷰 요약 생성
def generate_summary(reviews):
    # ...

# 예시
review_list = ['...', '...']
summary = generate_summary(review_list)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

제품 리뷰 요약 (HTML 형식)

장점

• 부드러운 소재와 선명한 인쇄: 대부분의 리뷰에서 소재가 부드럽고 인쇄 품질이 좋다는 평가를 받았습니다.
• 합리적인 가격: 5,900원이라는 저렴한 가격에 비해 품질이 좋다는 의견이 많았습니다.
• 빠른 배송: 일부 리뷰에서 배송이 빠르다는 언급이 있었습니다.

단점

• 사이즈: 사이즈가 작게 나온다는 의견과 함께, 소재가 얇아 비침이 있다는 의견도 있었습니다.
• 내구성: 일부 리뷰에서 티셔츠 중간에 실이 풀리는 등 내구성에 대한 우려가 제기되었습니다.

한줄평

"부드럽고 예쁜 디자인의 티셔츠지만, 사이즈가 작게 나오고 소재가 얇아 비침이 있을 수 있습니다. 가격 대비 괜찮은 품질이지만, 사이즈 선택에 주의해야 합니다."

상세 분석

• 긍정적인 평가: 소재, 디자인, 가격 만족도가 높았습니다.
• 부정적인 평가: 사이즈, 비침, 내구성에 대한 지적이 있었습니다.
• 개선점: 사이즈 가이드를 더욱 상세히 제공하고, 소재의 두께를 개선하면 더 많은 만족도를 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다.

참고: 위 요약은 제공된 리뷰 데이터를 바탕으로 작성되었으며, 실제 제품에 대한 모든 정보를 포함하지 않을 수 있습니다.

HTML 코드 예시:

HTML

<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 부드러운 소재와 선명한 인쇄, 합리적인 가격, 빠른 배송</li>
  <li><strong>단점:</strong> 사이즈가 작게 나옴, 소재가 얇아 비침, 내구성 우려</li>
  <li><strong>한줄평:</strong> 부드럽고 예쁜 디자인의 티셔츠지만, 사이즈가 작게 나오고 소재가 얇아 비침이 있을 수 있습니다. 가격 대비 괜찮은 품질이지만, 사이즈 선택에 주의해야 합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점을 계산하여 표시
• 워드 클라우드: 자주 언급되는 단어를 시각화하여 보여줌
• 감성 분석: 긍정/부정/중립 감성 비율을 분석하여 표시

주의: 위 코드는 기본적인 HTML 구조이며, 실제 웹 페이지에 적용하기 위해서는 CSS 스타일을 추가하고 필요한 경우
JavaScript를 활용하여 동적인 요소를 구현해야 합니다.

더욱 정확하고 상세한 분석을 위해서는 더 많은 리뷰 데이터와 다양한 분석 기법을 활용할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

HTML 형식의 리뷰 요약 글 작성

이해한 내용 요약

• 목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단한 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 생성합니다.
• 입력 데이터:
  • REVIEW LIST: 각 사용자의 리뷰 문장이 리스트 형태로 제공됩니다.
  • PRODUCT NAME: 상품의 이름입니다.
  • PRODUCT PRICE: 상품의 가격입니다.
• 출력:
  • HTML 형식: 장점, 단점, 한 줄 평을 HTML 태그를 사용하여 구분하고, 가독성 있게 표현합니다.
  • 3줄 요약: 각 항목별로 간결하고 명확하게 3줄 이내로 요약합니다.

제안하는 HTML 구조 및 자연스러운 한국어 표현

HTML

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>남성용 카툰 레터 프린트 티셔츠 리뷰 요약</title>
</head>
<body>
    <h5>남성용 카툰 레터 프린트 티셔츠 (₩ 16,300)</h5>
    <h6>장점</h6>
    <ul>
        <li>뛰어난 품질의 소재와 인쇄 퀄리티</li>
        <li>스타일리시한 디자인과 편안한 착용감</li>
        <li>합리적인 가격 대비 높은 만족도</li>
    </ul>
    <h6>단점</h6>
    <ul>
        <li>일부 사이즈가 작게 나온다는 의견</li>
        <li>그래픽 품질이 다소 낮다는 평가 (일부)</li>
    </ul>
    <h6>한 줄 평</h6>
    <p>캐주얼룩에 잘 어울리는 스타일리시한 티셔츠로, 품질 대비 가격이 합리적입니다. 다만, 사이즈 선택에 주의해야 합니다.</p>
</body>
</html>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드 (예시)

Python

from collections import Counter

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 키워드 기반 감성 분석 (더 정교한 분석을 위해 NLTK 등 활용 가능)
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '편안', '훌륭', '멋지다', '완벽']
    negative_keywords = ['작다', '낮다', '아쉽다', '별로', '나쁘다']

    positive_reviews, negative_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)

    # 빈도수 기반 키워드 추출 (더 정교한 키워드 추출 기법 활용 가능)
    def extract_keywords(reviews):
        words = [word for review in reviews for word in review.split()]
        word_counts = Counter(words)
        return word_counts.most_common(3)

    positive_keywords = extract_keywords(positive_reviews)
    negative_keywords = extract_keywords(negative_reviews)

    # HTML 형식으로 요약 생성
    html_template = """
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    </html>
    """

    # ... (HTML 내용 채우기)

    return html_template

# 예시 실행
review_list = ['우수한 인쇄 품질...', ...]  # 위에서 제공된 리뷰 리스트
product_name = "남성용 카툰 레터 프린트 티셔츠"
product_price = "₩ 16,300"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 고려 사항

• 감성 분석: 더 정확한 감성 분석을 위해 NLTK, TextBlob 등 자연어 처리 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• 키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 키워드 추출 기법을 적용하여 더 의미 있는 키워드를 추출할 수 있습니다.
• 문장 생성: 템플릿 기반 문장 생성 외에도, GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 더 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 긍정/부정 키워드, 키워드 추출 방식, HTML 구조 등을 사용자의 요구에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 처리 과정이 필요할 수 있습니다.

이 코드를 실행하면, 제공된 리뷰 데이터를 기반으로 위와 유사한 HTML 형식의 리뷰 요약 글이 생성됩니다.

더욱 정교하고 다양한 기능을 추가하여, 사용자에게 더욱 유용한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

리뷰 요약 글 작성 요청 분석

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 작성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한줄평 3줄로 구성
• 제공 정보: 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
• 요구 사항: 불필요한 내용 생략, 자연스러운 한국어 문장

제시된 예시를 바탕으로 한 요약 글 작성

제공된 정보:

• 리뷰 리스트:
  • 가격 대비 품질 만족, 배송비 불만
  • 사이즈 만족
  • 품질 만족, 배송비 불만
• 상품명: 최신 3D 프린트 인디언 그래픽 티셔츠
• 상품 가격: ₩ 4,300

요약 글:

HTML

<ul>
  <li><b>장점:</b> 가격 대비 품질이 좋고, 디자인이 예쁩니다.</li>
  <li><b>단점:</b> 배송비가 비싸고, 배송이 여러 번 나뉘어서 불편했습니다.</li>
  <li><b>한줄평:</b> 디자인은 마음에 들지만, 배송 시스템 개선이 필요합니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 글 작성 시 고려 사항 및 개선점

• 다양한 표현: "좋다" 대신 "만족스럽다", "예쁘다" 대신 "디자인이 훌륭하다" 등 다양한 표현을 사용하여 문장을 풍부하게 만들 수 있습니다.
• 수치화: 가능한 경우, 수치를 사용하여 구체적인 정보를 제공하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "사이즈가 정확하게 맞았습니다." 보다 "평소 입는 사이즈를 선택했는데, 정사이즈로 잘 맞았습니다." 와 같이 표현할 수 있습니다.
• 감성: 리뷰의 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 균형 있게 반영하여, 객관적인 평가를 제공하는 것이 좋습니다.
• 문맥 파악: 상품의 특징을 고려하여, 리뷰 내용을 해석해야 합니다. 예를 들어, 3D 프린트 티셔츠의 경우, 디자인의 독창성이나 색감에 대한 평가가 중요할 수 있습니다.

향후 개선 방안

• 다양한 상품 카테고리: 의류뿐만 아니라, 전자제품, 식품 등 다양한 상품 카테고리에 대한 리뷰를 분석할 수 있도록 모델을 확장합니다.
• 복잡한 문장 처리: 부정어, 비교급, 최상급 등 복잡한 문장 구조를 정확하게 분석하여 의미를 파악할 수 있도록 모델을 개선합니다.
• 감성 분석: 리뷰의 긍정, 부정, 중립 감성을 정확하게 판단하여, 더욱 세분화된 요약 글을 작성할 수 있도록 모델을 개발합니다.

더 나은 결과를 얻기 위해서는 다음과 같은 추가 정보가 필요합니다:

• 리뷰 데이터: 더 많은 양의 리뷰 데이터를 제공해주시면, 더 정확하고 다양한 요약 글을 생성할 수 있습니다.
• 상품 정보: 상품의 상세 정보 (재질, 사이즈, 기능 등)를 함께 제공해주시면, 리뷰 내용을 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.
• 요약 방식: 장점, 단점, 한줄평 외에도, 다른 형식의 요약 글을 원하시는 경우 알려주시면, 맞춤형 요약 글을 생성해 드릴 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 생성 결과

주어진 리뷰 리스트와 상품 정보를 바탕으로 다음과 같은 3줄 요약 글을 작성했습니다.

장점: 귀엽고 예쁜 디자인, 넉넉한 사이즈, 저렴한 가격, 다양한 체형에 잘 맞음, 오타쿠 감성을 자극하는 재질

단점: 사이즈가 큰 경우 목 부분이 늘어날 수 있음, 재질이 다소 얇거나 저렴하게 느껴질 수 있음, 배송이 늦어질 수 있음

한줄평: 귀엽고 저렴한 가격에 부담 없이 입기 좋은 오버사이즈 티셔츠입니다. 사이즈 선택에 주의하고, 개인의 취향에 따라 재질이 다르게 느껴질 수 있습니다.

요약 과정 설명

1. 긍정/부정 키워드 추출: 리뷰에서 "귀엽다", "예쁘다", "좋다", "넉넉하다", "저렴하다" 등 긍정적인 키워드와 "작다", "크다", "얇다", "배송" 등 부정적인 키워드를 추출했습니다.
2. 주요 특징 파악: 디자인, 사이즈, 가격, 재질, 배송 등 상품의 주요 특징에 대한 언급을 중심으로 분석했습니다.
3. 의견 통합: 여러 리뷰에 공통적으로 나타나는 의견을 종합하여 장단점을 정리했습니다.
4. 객관적인 표현: 주관적인 표현은 최대한 배제하고 객관적인 사실을 중심으로 작성했습니다.
5. 간결한 문장: 불필요한 내용은 생략하고 간결하고 명확하게 문장을 구성했습니다.

추가적으로 고려할 사항

• 리뷰 수: 리뷰 수가 많을수록 더 정확한 분석이 가능합니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 활용하면 더욱 정교한 요약이 가능합니다.
• 상품 종류: 상품 종류에 따라 중요하게 고려해야 할 특징이 다르므로, 이에 맞춰 요약 내용을 조절해야 합니다.

더욱 다양하고 정확한 요약을 원하시면 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주세요.

• 타겟 고객: 어떤 고객을 위한 요약인가요? (예: 10대, 20대, 패션에 관심이 많은 사람 등)
• 강조하고 싶은 특징: 어떤 특징을 중점적으로 설명해야 할까요? (예: 디자인, 사이즈, 가격 등)
• 요약 길이: 3줄 외에 다른 길이를 원하시나요?

위에서 생성된 요약 글은 예시이며, 실제 상품과 리뷰에 따라 내용이 달라질 수 있습니다.

혹시 다른 문의사항이 있으시면 언제든지 질문해주세요.