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TOP 1 제품 리뷰 요약

Prompt 분석 및 작업 계획
문제: 주어진 리뷰 데이터와 상품 정보를 바탕으로 "장점, 단점, 한 줄 평" 형식의 간결한 HTML 요약글을 생성해야 합니다.
해결 방안:

리뷰 데이터 전처리: 불필요한 문장 (판매자 댓글, 이벤트 정보 등) 제거 및 핵심 키워드 추출
긍정/부정 키워드 분류: 추출된 키워드를 바탕으로 장점과 단점 분류
요약글 생성: 분류된 키워드를 활용하여 "장점, 단점, 한 줄 평" 형식의 HTML 코드 생성

HTML 구조 예시:
HTML
<div class="review-summary">
  <h5>[상품명] 리뷰 요약</h5>
  <ul>
    <li><strong>장점:</strong> 무광, 그립감 좋음, 풀커버, 가격 좋음</li>
    <li><strong>단점:</strong> 없음</li>
    <li><strong>한 줄 평:</strong> 가성비 좋은 풀커버 케이스로, 무광 디자인과 좋은 그립감이 특징입니다.</li>
  </ul>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
파이썬 코드 구현
Python
import re

def generate_review_summary(review_list, product_name):
    """
    리뷰 데이터를 분석하여 요약글 생성

    Args:
        review_list (list): 리뷰 문자열 리스트
        product_name (str): 상품명

    Returns:
        str: 생성된 HTML 요약글
    """

    # 불필요한 문자 제거 및 핵심 키워드 추출
    cleaned_reviews = []
    for review in review_list:
        cleaned_review = re.sub(r'[^\w\s]', '', review).lower()  # 특수문자 제거, 소문자 변환
        cleaned_reviews.append(cleaned_review)

    # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
    positive_keywords = ['좋다', '좋음', '만족', '예쁘다', '깔끔', '빠르다', '좋아요', '잘', '편하다']
    negative_keywords = ['아쉽다', '불편', '문제', '하자', '느리다', '별로', '안좋다']

    # 장단점 분류
    pros = []
    cons = []
    for review in cleaned_reviews:
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                pros.append(word)
            elif word in negative_keywords:
                cons.append(word)

    # HTML 요약글 생성
    summary_html = f"""
    <div class="review-summary">
        <h5>{product_name} 리뷰 요약</h5>
        <ul>
            <li><strong>장점:</strong> {', '.join(set(pros))}</li>
            <li><strong>단점:</strong> {', '.join(set(cons))}</li>
            <li><strong>한 줄 평:</strong> {product_name}은 {', '.join(set(pros))} 등의 장점을 가진 제품입니다.</li>
        </ul>
    </div>
    """

    return summary_html

# 예시 실행
review_summary = generate_review_summary(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME)
print(review_summary)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
향후 개선 방안

더 정교한 키워드 사전: 상품 종류에 맞는 맞춤형 키워드 사전 구축
감성 분석: 텍스트 분석을 통해 긍정/부정 감성을 더 정확하게 판단
빈도수 기반 가중치: 자주 등장하는 키워드에 더 높은 가중치 부여
다양한 요약 방식: 추상적 요약, 추출적 요약 등 다양한 방법 시도
오류 처리: 예외 상황 (예: 리뷰 데이터 부족)에 대한 처리

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 복잡한 데이터 처리 및 자연어 처리 기술이 필요합니다.
참고:

NLTK: 파이썬 자연어 처리 라이브러리
TextBlob: 텍스트 처리 라이브러리
Transformers: 최신 언어 모델 라이브러리

이 코드를 실행하면 제공된 리뷰 데이터를 기반으로 "장점, 단점, 한 줄 평" 형식의 HTML 요약글을 생성할 수 있습니다. 필요에

따라 키워드 사전이나 알고리즘을 수정하여 더욱 정확하고 다양한 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.