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TOP 1 제품 구매자 간단 리뷰

HTML 코드 생성을 위한 자연어 처리 파이썬 코드 (참고)
문제 분석:

입력: 사용자 리뷰 리스트, 상품명, 상품 가격
출력: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 코드
요구사항:

불필요한 내용 생략
간결하고 명료한 표현
한국어 자연스러운 문장 생성
HTML 형식으로 출력



해결 방안:


텍스트 전처리:

불필요한 문자 제거 (특수문자, 숫자 등)
영어 단어 한국어 번역 (구글 번역 API 활용 가능)
형태소 분석을 통한 키워드 추출 (KoNLPy 라이브러리 활용 가능)

감성 분석:


긍정/부정 단어 사전 활용

머신러닝 기반 감성 분석 모델 활용 (Naver Sentiment Analysis API 활용 가능)

요약:


빈도수가 높은 키워드 중심으로 요약

문장 생성 모델 활용 (GPT-3 등)

HTML 생성:


장점, 단점, 한 줄 평을 HTML 태그로 감싸서 출력




파이썬 코드 예시:
Python
import pandas as pd
from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 텍스트 전처리
    okt = Okt()
    def preprocess(text):
        # 불필요한 문자 제거, 영어 번역, 형태소 분석 등
        return okt.morphs(text)

    # 감성 분석 (간단한 예시)
    def sentiment(words):
        positive_words = ['좋다', '만족', '훌륭하다', ...]
        negative_words = ['나쁘다', '실망', '불편하다', ...]
        pos_count = sum(word in positive_words for word in words)
        neg_count = sum(word in negative_words for word in words)
        return '긍정' if pos_count > neg_count else '부정' if neg_count > pos_count else '중립'

    # 키워드 추출 및 요약
    def summarize(words):
        word_counts = Counter(words)
        top_words = word_counts.most_common(5)
        return ' '.join([word for word, _ in top_words])

    # HTML 생성
    def generate_html(advantages, disadvantages, summary):
        return f"""
        <div>
            <h6>{product_name} ({product_price})</h6>
            <p><strong>장점:</strong> {advantages}</p>
            <p><strong>단점:</strong> {disadvantages}</p>
            <p><strong>한 줄 평:</strong> {summary}</p>
        </div>
        """

    # 리뷰 처리
    all_words = []
    for review in review_list:
        words = preprocess(review)
        all_words.extend(words)

    sentiment_result = sentiment(all_words)
    summary_text = summarize(all_words)

    # 장단점 분류 (간단한 예시)
    advantages = []
    disadvantages = []
    for review in review_list:
        if sentiment(preprocess(review)) == '긍정':
            advantages.append(review)
        else:
            disadvantages.append(review)

    # HTML 출력
    html = generate_html(' '.join(advantages), ' '.join(disadvantages), summary_text)
    return html

# 예시 실행
review_list = ['상품 잘 받았고 품질도 좋은것 같습니다', ...]
product_name = "KANGAROO 럭셔리 브랜드 남성용 클러치 백..."
product_price = "₩ 4,800"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
주의:

위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 정교한 전처리, 감성 분석, 요약 모델이 필요합니다.
형태소 분석, 감성 분석, 문장 생성 등에 다양한 라이브러리와 API를 활용할 수 있습니다.
더욱 정확한 결과를 얻기 위해서는 많은 양의 데이터를 활용하여 모델을 학습해야 합니다.

개선 방안:

더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델 활용, 어감 분석 등
키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등을 활용한 키워드 추출
문장 생성: GPT-3와 같은 대규모 언어 모델 활용
사용자 정의: 사용자가 원하는 키워드, 문장 길이 등을 조절할 수 있도록 설정
다양한 언어 지원: 다국어 리뷰 처리를 위한 번역 기능 추가

참고:

KoNLPy: 한국어 형태소 분석기
Naver Sentiment Analysis API: 네이버 감성 분석 API
Google Translate API: 구글 번역 API
Hugging Face Transformers: 다양한 언어 모델 제공

이 코드를 바탕으로 더욱 정교하고 효율적인 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.