타일흠집제거 추천 BEST 8 BEST 8 외 가격 특가 정리

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HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성
문제 분석:

다양한 형태의 리뷰: 긍정적인 평가, 부정적인 평가, 감탄사, 불필요한 문장 등 다양한 형태의 리뷰가 섞여 있음.
불필요한 정보: 웃음 표시, 반복되는 문장 등 요약에 불필요한 정보가 포함되어 있음.
간결성: 3줄이라는 제한된 공간 안에 장점, 단점, 한 줄 평을 효과적으로 담아야 함.

해결 방안:

긍정/부정 키워드 추출: 리뷰에서 긍정적인 단어(좋다, 쉽다, 빠르다 등)와 부정적인 단어(아쉽다, 굳는다 등)를 추출하여 장단점을 판별합니다.
불필요한 정보 제거: 웃음 표시, 반복되는 문장, 상품과 무관한 내용 등을 제거합니다.
핵심 내용 요약: 남은 정보를 바탕으로 장점, 단점, 한 줄 평을 간결하게 작성합니다.

HTML 형식의 요약 글 예시:
HTML
<div class="product-review">
  <h5>목재 퍼티 필러 마커</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 사용이 간편하고 건조가 빠릅니다. 가구 스크래치 복원에 효과적입니다.</p>
  <p><strong>단점:</strong> 소량 사용 시 굳는 문제가 발생할 수 있습니다.</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> 가성비 좋은 가구 스크래치 복원 제품입니다. 소량 사용 시 굳는 점만 주의하면 좋겠습니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
Python 코드 예시 (NLTK 라이브러리 활용):
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 분석
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    positive_words, negative_words = [], []
    for review in reviews:
        sentiment = sia.polarity_scores(review)
        if sentiment['compound'] > 0:
            positive_words.extend(review.split())
        elif sentiment['compound'] < 0:
            negative_words.extend(review.split())

    # 핵심 내용 추출 및 요약
    positive_keywords = set(positive_words) - {'ㅎㅎㅎㅎㅎ', '생각보다', '괜찮네요', '사용하지', '않았습니다'}
    negative_keywords = set(negative_words) - {'ㅎㅎㅎㅎㅎ', '생각보다', '괜찮네요', '사용하지', '않았습니다'}

    # HTML 형식으로 출력
    print(f"""
    <div class="product-review">
      <h5>{product_name}</h5>
      <p><strong>장점:</strong> {', '.join(positive_keywords)}</p>
      <p><strong>단점:</strong> {', '.join(negative_keywords)}</p>
      <p><strong>한 줄 평:</strong> {product_name}은 가구 스크래치 복원에 효과적인 제품입니다. {', '.join(negative_keywords)} 등 몇 가지 단점이 있지만, 가격 대비 만족스러운 성능을 보여줍니다.</p>
    </div>
    """)

# 예시 실행
reviews = ['Great. 여기 아주 빨리 왔어. 약 5 일. 그것으로 긁힌 옷장을 고정했습니다. 사용하기 쉽습니다. 청소하기 쉬운', ...]
product_name = "목재 퍼티 필러 마커"
product_price = "₩ 1,800"
summarize_reviews(reviews, product_name, product_price)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
주의 사항:

NLTK 라이브러리 설치: 위 코드를 실행하기 위해서는 NLTK 라이브러리를 설치해야 합니다. (pip install nltk)
감성 분석 정확도: 감성 분석은 텍스트의 뉘앙스를 완벽하게 파악하기 어렵기 때문에, 결과가 항상 정확하지 않을 수 있습니다.
키워드 추출: 긍정/부정 키워드 추출 로직을 더욱 정교하게 만들어 더욱 정확한 요약을 얻을 수 있습니다.
한 줄 평: 한 줄 평은 제품에 대한 종합적인 평가를 담아야 하므로, 장단점을 고려하여 자연스러운 문장으로 작성해야 합니다.

더 나아가:

별점: 리뷰의 긍정/부정 비율을 바탕으로 별점을 부여할 수 있습니다.
추천 시스템: 유사한 제품의 리뷰를 비교하여 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
시각화: 워드 클라우드 등을 활용하여 리뷰의 키워드를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

이 외에도 다양한 방법과 기술을 활용하여 리뷰를 요약하고 분석할 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.