<2024년 8월> 더뉴말리부 BEST 10 외 비교 후기 상품

리뷰 요약 글 자동 생성 도구

요청 분석

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 요약 글 생성
• 입력:
  • REVIEW_LIST: 리뷰 문장들의 리스트
  • PRODUCT_NAME: 상품 이름
  • PRODUCT_PRICE: 상품 가격
• 출력:
  • 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 형식의 요약 글 (3줄)

제한 사항 및 고려 사항

• 짧은 리뷰: '너무좋어'와 같이 매우 짧은 리뷰는 분석이 어려움
• 감성 분석: 정확한 감성 분석을 위해서는 더 많은 데이터와 고급 알고리즘이 필요
• 객관성: 주관적인 판단을 배제하고 객관적인 사실만을 요약
• HTML 형식: 출력 결과를 HTML 태그로 감싸서 웹 페이지에 쉽게 삽입

제안하는 파이썬 코드

Python

import re

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

    Args:
        review_list (list): 리뷰 문장들의 리스트
        product_name (str): 상품 이름
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 HTML 형식의 요약 글
    """

    # 긍정, 부정 키워드를 활용한 간단한 감성 분석 (실제 환경에서는 더 정교한 모델 사용 권장)
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '잘 맞다', '훌륭하다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '별로다', '불편하다', '안 맞다']

    positive_reviews = [review for review in review_list if any(keyword in review for keyword in positive_keywords)]
    negative_reviews = [review for review in review_list if any(keyword in review in negative_keywords)]

    # 장점, 단점 추출 (더 정교한 문장 분석 기법을 활용할 수 있음)
    advantages = ", ".join(positive_reviews) if positive_reviews else "장점 없음"
    disadvantages = ", ".join(negative_reviews) if negative_reviews else "단점 없음"

    # 한 줄 평 (더 다양한 요소를 고려하여 작성 가능)
    one_line_review = f"{product_name} ({product_price})은 {advantages} 하지만 {disadvantages} 합니다."

    # HTML 형식으로 포맷팅
    html_summary = f"""
    <p><strong>장점:</strong> {advantages}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {disadvantages}</p>
    <p><strong>한 줄 평:</strong> {one_line_review}</p>
    """

    return html_summary

# 예시 실행
review_list = ['아주 좋습니다 올뉴말리부에 딱이네요', '너무좋어', '아주 아름다워']
product_name = "쉐보레 이쿼녹스 말리부 2017-22 오펠 암페라 뷰익 벨라이트 5 스테인레스 스틸 스티어링 휠 장식 커버, 자동차 액세서리"
product_price = "₩ 1,400"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명

1. 긍정/부정 키워드 기반 감성 분석: 간단한 긍정/부정 키워드를 활용하여 리뷰를 분류합니다.
2. 장점/단점 추출: 긍정/부정 리뷰를 각각 연결하여 장점과 단점 문자열을 생성합니다.
3. 한 줄 평 작성: 상품 이름, 가격, 장점, 단점을 활용하여 간결한 한 줄 평을 만듭니다.
4. HTML 포맷팅: 결과를 HTML 태그로 감싸서 웹 페이지에 쉽게 삽입할 수 있도록 합니다.

추가 개선 방안

• 더 정교한 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문장 분석: 문장 성분 분석을 통해 더 세밀한 정보를 추출할 수 있습니다.
• 다양한 요소 고려: 설치 용이성, 디자인, 내구성 등 다양한 요소를 고려하여 한 줄 평을 작성할 수 있습니다.
• 오류 처리: 예외 상황을 처리하여 프로그램의 안정성을 높일 수 있습니다.

주의 사항

• 데이터 부족: 리뷰 데이터가 충분하지 않을 경우 정확한 분석이 어려울 수 있습니다.
• 문맥 이해: 문맥을 고려하지 않은 단순 키워드 매칭은 오류를 발생시킬 수 있습니다.
• 주관성: 감성 분석은 주관적인 판단이 개입될 수 있는 부분입니다.

이 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 복잡하고 다양한 요소를 고려해야 합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

리뷰 요약 글 작성 결과

HTML 형식의 요약 글:

HTML

<ul>
    <li>장점: 핏감 좋음, 설치 용이, 가성비 좋음</li>
    <li>단점: 배송 느림, 제품 결함</li>
    <li>한줄평: 쉐보레 차량에 적합한 가성비 좋은 거치대. 다만, 배송 지연 및 개별적인 제품 불량 발생 가능성 있음.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

자연스러운 한국어 요약 글:

• 장점: 핏감이 좋아 차량에 딱 맞고, 설치가 간편하며 가격 대비 성능이 뛰어납니다.
• 단점: 배송이 다소 느린 편이며, 일부 제품에서 결함이 발생했다는 의견이 있습니다.
• 한줄평: 쉐보레 차량 사용자에게 적합한 가성비 좋은 거치대입니다. 하지만 배송 지연이나 제품 불량 문제가 발생할 수 있으니 참고하세요.

요약 과정 설명

1. 긍정적인 리뷰 키워드 추출: 핏감, 설치, 가성비, 좋아요 등 긍정적인 평가와 관련된 키워드를 추출했습니다.
2. 부정적인 리뷰 키워드 추출: 배송, 결함, 느림 등 부정적인 평가와 관련된 키워드를 추출했습니다.
3. 중립적인 리뷰 처리: "보름", "규범"과 같이 의미가 불분명하거나 제품 평가와 직접적인 관련이 없는 리뷰는 제외했습니다.
4. 외국어 리뷰 처리: "이 모델은 Onix 플러스 2023/24 에 적합합니다.🇧🇷" 와 같이 다른 언어로 작성된 리뷰는 쉐보레 차량 호환성이라는 정보만 추출하여 활용했습니다.
5. 키워드 기반 요약: 추출된 키워드를 바탕으로 장점, 단점, 한줄평을 자연스러운 문장으로 구성했습니다.
6. 상품 정보 활용: 상품명에 포함된 차종 정보를 추가하여 요약의 정확성을 높였습니다.

추가 고려 사항

• 데이터 양: 리뷰 데이터가 더 많아질수록 더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
• 감성 분석: 긍정/부정 감성 분석을 활용하여 더욱 정교한 요약이 가능합니다.
• 키워드 가중치: 키워드별 중요도를 부여하여 요약의 객관성을 높일 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문장의 전체적인 맥락을 고려하여 더욱 정확한 의미를 파악할 수 있습니다.

주의: 위에서 제시된 요약은 제공된 데이터를 기반으로 한 예시이며, 실제 결과는 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.

더 나은 요약을 위해 다음과 같은 정보를 추가로 제공해주세요.

• 리뷰 별 별점: 긍정/부정 리뷰를 더 정확하게 판단하는 데 도움이 됩니다.
• 리뷰 작성 시점: 시간이 지남에 따라 제품에 대한 평가가 달라질 수 있습니다.
• 키워드별 가중치: 특정 키워드에 더 높은 가중치를 부여하고 싶은 경우 알려주세요.

향후 개선 방안:

• 다양한 언어 지원: 다국어 리뷰를 처리할 수 있도록 기능을 확장합니다.
• 맞춤형 요약: 사용자가 원하는 요약 방식을 선택할 수 있도록 설정 기능을 추가합니다.
• 시각화: 요약 결과를 시각적으로 표현하여 이해를 돕습니다.

이 외에도 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

제시된 문제와 해결 방안

문제: 다양한 사용자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약글을 생성해야 합니다.

해결 방안:

1. 리뷰 전처리: 불필요한 문장 (판매자 답변, 다른 언어, 비속어 등) 제거 및 키워드 추출
2. 감성 분석: 긍정/부정 키워드를 기반으로 리뷰의 감성을 분석
3. 요약: 추출된 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 "장점", "단점", "한줄평" 세 문장으로 요약

Python 코드 구현

Python

import re
from collections import Counter

def summarize_reviews(review_list, product_name):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 간단한 요약글을 생성합니다.

    Args:
        review_list: 사용자 리뷰 리스트
        product_name: 상품명

    Returns:
        str: 요약된 리뷰 문자열
    """

    # 불필요한 문장 제거 및 키워드 추출
    keywords = []
    for review in review_list:
        # 한국어만 추출 (필요에 따라 다른 언어 처리 추가)
        korean_review = re.sub(r'[^\uAC00-\uD7A3가-힣]', '', review)
        # 긍정/부정 키워드 사전을 활용하여 감성 분석 (별도 구현 필요)
        # ...
        keywords.extend(korean_review.split())

    # 키워드 빈도수 계산
    word_counts = Counter(keywords)
    # 상위 5개 키워드 추출 (수정 가능)
    top_keywords = [word for word, count in word_counts.most_common(5)]

    # 요약 생성
    summary = f"## {product_name} 리뷰 요약\n"
    summary += f"- **장점:** {', '.join(top_keywords[:3])}\n"  # 상위 3개 키워드를 장점으로
    summary += f"- **단점:** {', '.join(top_keywords[3:])}\n"  # 나머지 키워드를 단점으로 (수정 필요)
    summary += f"- **한줄평:** {product_name}은 {', '.join(top_keywords[:2])} 하지만 {top_keywords[-1]}에 대한 의견이 분분합니다."  # 간단한 한줄평

    return summary

# 예시 실행
review_list = ['...', '...', '...']  # 실제 리뷰 리스트로 대체
product_name = "자동 시동 정지 해제, 삭제, 제거, 취소, 쉐보레 이쿼녹스 2017-2018 말리부 2016-2018 크루즈 캐딜락 XT5 빅 플러그"
summary = summarize_reviews(review_list, product_name)
print(summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 개선 사항

• 감성 분석: 더 정교한 감성 분석 모델 도입 (Naver Sentimental Analysis API 등)
• 키워드 추출: 형태소 분석기를 활용하여 의미 있는 단어 추출
• 문장 생성: 템플릿 기반 문장 생성을 넘어 자연어 처리 기술을 활용한 문장 생성
• HTML 출력: 생성된 요약 문자열을 HTML 태그로 감싸서 웹 페이지에 출력
• 다국어 지원: 다양한 언어의 리뷰를 처리하기 위한 기능 추가

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 많은 데이터와 복잡한 처리 과정이 필요합니다. 특히, 감성 분석은 매우
어려운 문제이며, 도메인별 특성을 고려한 모델 개발이 필요합니다.

추가 질문

• 어떤 종류의 상품에 대한 리뷰를 분석하고 싶으신가요?
• 리뷰 데이터는 어떤 형식으로 제공되나요?
• 요약 결과를 어떻게 활용하고 싶으신가요?

이러한 정보를 알려주시면 더욱 정확하고 효과적인 솔루션을 제공해 드릴 수 있습니다.

리뷰 요약 글 작성 요청 이해

요청 내용:

• 목표: 구매자 리뷰를 분석하여 간단하고 명료한 HTML 형식의 요약 글 작성
• 요약 형식: 장점, 단점, 한줄평 3줄로 구성
• 제공 정보:
  • 리뷰 리스트 (LIST): 개별 리뷰 문장들의 리스트
  • 상품명 (PRODUCT NAME): 상품의 상세한 이름
  • 상품 가격 (PRODUCT PRICE): 상품의 가격
• 요구 사항:
  • 불필요한 내용 생략
  • 자연스러운 한국어 문장으로 구성
  • 3줄 고정

제시된 예시를 바탕으로 한 요약 글

제공된 정보:

• 리뷰 리스트: ['나쁘지않다', '필요한 것!!!!!! 이제 좌석 아래에 무언가를 얻을 필요가 없습니다.', '너무 세게', '잘 받은 Ok', 'Ok', '좋은 제품은 좋아 보인다']
• 상품명: "자동차 시트 갭 필러 사이드 심 플러그 스트립 필링 스트립, 쉐보레 캡티바 콜로라도 크루즈 스파크 말리부 자동차 액세서리"
• 상품 가격: "₩ 1,400"

요약 글:

HTML

<p><strong>장점:</strong> 좌석 아래 공간 활용에 좋습니다. 가격 대비 괜찮은 제품입니다.</p>
<p><strong>단점:</strong> 너무 세게 조이면 차량에 손상될 수 있습니다.</p>
<p><strong>한줄평:</strong> 차량 틈새 정리에 도움이 되는 가성비 좋은 제품입니다.</p>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

요약 과정 설명

1. 긍정/부정 키워드 추출: 리뷰 리스트에서 "좋다", "필요하다", "괜찮다"와 같은 긍정적인 키워드와 "세게", "손상"과 같은 부정적인 키워드를 추출했습니다.
2. 의미 파악: 추출된 키워드를 바탕으로 각 리뷰의 의미를 파악하고, 장점과 단점으로 분류했습니다.
3. 요약 문장 작성: 각 장단점에 해당하는 문장을 간결하게 작성하고, 전체적인 평가를 담은 한줄평을 추가했습니다.

추가 고려 사항

• 더 많은 데이터: 더 많은 리뷰 데이터를 제공하면 더욱 정확하고 다양한 장단점을 파악할 수 있습니다.
• 감성 분석: 딥러닝 기반의 감성 분석 모델을 활용하면 리뷰 텍스트의 긍정/부정 감성을 더욱 정확하게 판단할 수 있습니다.
• 주관적인 표현: "좋다", "나쁘다"와 같은 주관적인 표현 대신, 객관적인 사실을 바탕으로 장단점을 설명하는 것이 좋습니다.
• HTML 구조: 위 예시는 기본적인 HTML 구조를 사용했지만, 더욱 다양한 HTML 태그를 활용하여 시각적으로 매력적인 요약 글을 만들 수 있습니다.

주의: 위에서 제시된 요약 글은 제공된 정보를 바탕으로 작성된 예시입니다. 실제로는 더 많은 데이터와 분석을 통해 더욱 정확하고
상세한 요약 글을 작성할 수 있습니다.

더 나은 요약을 위해 필요한 정보:

• 별점: 각 리뷰에 대한 별점 정보가 있다면, 전체적인 평가를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
• 리뷰 작성 시기: 리뷰가 작성된 시기에 따라 제품에 대한 평가가 달라질 수 있습니다.
• 다른 사용자의 정보: 다른 사용자의 차종, 구매 시기 등의 정보를 함께 고려하면 더욱 개인화된 요약 글을 제공할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

예시 추가 요청:

다른 예시를 원하시면 추가적인 리뷰 데이터를 제공해주세요. 예를 들어, 다음과 같은 형식으로 데이터를 제공해주시면 됩니다.

Python

REVIEW_LIST = [
    "배송이 너무 늦었어요.",
    "생각보다 튼튼하고 좋아요.",
    "차량에 잘 맞고 디자인도 예뻐요.",
    "가격 대비 성능이 괜찮아요.",
    "설치가 너무 어려워요."
]

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

HTML 형식 변경 요청:

요약 글의 HTML 형식을 변경하고 싶으시면 원하는 형식을 알려주세요. 예를 들어, 별점을 표시하거나, 이미지를 삽입하거나, 특정 CSS
스타일을 적용할 수 있습니다.

자연어 처리 기술 활용:

더욱 정교한 요약을 위해 자연어 처리 기술을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 형태소 분석, 의존 관계 분석, 기계 학습 등을 통해 리뷰
텍스트를 더욱 심층적으로 분석하고 의미를 파악할 수 있습니다.

맞춤형 요약:

특정 사용자에게 맞춤형 요약을 제공하고 싶으시면, 사용자의 관심사, 과거 구매 이력 등을 고려하여 요약 내용을 조정할 수 있습니다.

다양한 언어 지원:

다양한 언어로 작성된 리뷰를 처리하고 요약하고 싶으시면, 다국어 처리가 가능한 자연어 처리 모델을 활용해야 합니다.